Нечеткие системы хранят в себе десятки, сотни или даже тысячи этих правил, основанных на здравом смысле. Каждая новая часть данных активирует нечеткие правила до некоторой степени. Затем нечеткая система объединяет данные и выдает окончательный вывод или ответ. На нечетком чипе это параллельное рассуждение занимает тысячи или миллионы раз в секунду. Мы подсчитываем количество логичных выводов в секунду.
Высокоскоростные нечеткие системы умны. Сегодня в Японии они контролируют метрополитен и стабилизируют вертолеты лучше, чем это способны сделать люди. Нечеткость в их системах обеспечивает надежный и мягкий контроль. Это сокращает отрывистые перерегулирования и несостоятельность старых систем математического контроля: кондиционер, который продуцирует слишком холодный или слишком теплый воздух, камера, снимающая нечеткие изображения. Скоро у нас будут нечеткие устройства в домах, офисах, автомобилях и самолетах. Возможно, мы не знаем этого, и рекламодатели могут не вдаваться в подробности, что это именно нечеткие приборы бытовой техники, основанные на правилах нечеткой логики, но это именно они. Мы будем командовать армиями крошечных высокоскоростных опытных экспертов, которые никогда не ошибаются, не устают и не жалуются.
Сенсорные технологии, новейшие датчики ускоряют нечеткую революцию. Эти крошечные нечеткие эксперты нуждаются в большом количестве данных, и чем быстрее и точнее они получат и обработают их, тем лучше. Современные технологии в бытовой технике не перестают удивлять нас. Нечеткая стиральная машина использует датчики загрузки белья для измерения его объема и текстуры для того, чтобы рассчитать нагрузку и выбрать режим стирки. Помимо этого, такая стиральная машина использует датчик пульсирующего света для определения и отображения загрязненности воды, в которой мы стираем белье. Каждую секунду несколько нечетких правил превращают эти измерения в структуры водного взбалтывания в течение разных промежутков времени. Нечеткие вакуумные пылесосы используют инфракрасные датчики для измерения плотности грязи и текстуры ковра. Данные поступают извне, и определенные правила регулируют мощность всасывания такого пылесоса. Нечеткие телевизоры измеряют относительную яркость, контраст и цвет в каждом кадре телевизионного изображения, а затем адаптируются таким образом, чтобы дать нам более четкую, максимально яркую картину. Когда мы смотрим телевизор, регуляторы настроек немного меняются, как если бы высокоскоростной эксперт наблюдал за экраном и разработал наилучшее сочетание настроек для каждого из 30 или около того изображений, которые мгновенно мигают.
Теория нечеткой логики нашла применение в тысячах систем и устройств. Она используется в производстве фото- и видеокамер, стиральных машин, вакуумных пылесосов, автомобилей, поездов с автоматическим управлением. В Дании на основе нечеткой логики работают цементные заводы. В Европе изготавливаются системы и устройства с нечеткими экспертными системами. Эта теория важна даже для реализации космических программ. В последние годы в Японии, США и Европе было внедрено большое количество патентов, основанных на применении нечеткой логики.
Особенную роль сыграла нечеткая логика для Японии – она помогла продвинуться вперед японским компаниям. Сегодня в Японии более двух тысяч ученых занимаются применением нечеткой логики в производстве – при разработке бытовой техники, электротехнического оборудования. В Японии за научные достижения Лотфи Заде была присуждена высшая награда Honda. Нечеткая логика быстро нашла применение в электронике. Она позволила микропроцессору – электронному «мозгу» – оперировать промежуточными понятиями. Например, не просто «холодно» и «жарко», но еще и «прохладно», «тепло» и «очень тепло». Благодаря этому техника стала умной – она может гибко реагировать на меняющиеся параметры среды и принимать решения из широкого набора вариантов, заложенных в ее память.
В более старых нечетких системах инженер-эксперт устанавливает правила поведения и реагирования для техники. В современных, адаптированных предметах бытовой электроники заключена «мозгоподобная» нейронная сеть, компьютерная система, которая имитирует работу человеческого мозга, обучается, распознает шаблон и генерирует нечеткие правила из данных обучения. Современная нечеткая техника учится на собственном опыте, работая по схеме «получить данные, выработать правила работы». Нейронная система нечетких приборов ведет себя как глаза и уши системы. Она «видит» шаблоны в данных и медленно вырабатывает правила, которые связывают эти шаблоны. Шаблоны – это нечеткие множества, а отношения – нечеткие правила. Нечеткая система использует эти правила для того, чтобы сопоставлять их с шаблонами. Только представьте адаптированный светофор, который функционировал бы как настоящий полицейский! Чем больше данных получает нечеткая техника, тем продуктивнее она работает.
Адаптивные нечеткие системы сделали потрясающий прорыв. Экспертам не нужно рассказывать и объяснять все процессы в деталях, все, что им нужно – просто заложить в технику основы и данные нечеткой логики. Эти данные включают в себя нейронные сети для поиска и настройки правил. Системы сверхинтеллектуальных машин будущего, будь то умные машины, умные ракеты или маленькие умные роботы, могут развить все возможные нечеткие правила своей работы с помощью нейронных сетей. Возможно, в ближайшем будущем компьютеры достигнут вычислительной мощности, достаточной для полной симуляции мозга человека во всей его сложности. Это сделает практически возможной загрузку человеческого сознания в компьютер. Стоит надеяться, что однажды чистый компьютерный разум сравняется по силе с человеческим и даже превзойдет его.
Наука и ученые – не одно и то же
Ученые в своем большинстве в течение долгого времени достаточно критично рассматривали теорию о нечеткости. Тем временем многие потеряли веру в науку. Это стало глубоким разочарованием для тех из нас, кто ранее уже потерял веру в религию и правительство. И наука не стала спасением.
Научная карьера, как и карьера политическая, зависит в равной степени и от маневрирования внутри нее, и от исследований и стремления к истине. Не многие начинающие ученые знают об этом, когда встают на свой тернистый путь, но, тем не менее, вскоре соглашаются с этим.
Пожалуй, одним из самых сложных открытий, с которым можно столкнуться на пути исследования нечеткого, станет то, что современная наука не приветствует качественно новых идей. И кроме этого, наука допускает ошибки даже на очевидном уровне логики и математики.
Наука предпочитает небольшие шаги большим творческим прыжкам. Модемная наука часто ведет себя относительно новых идей ничуть не лучше, чем католическая церковь вела себя, когда вынуждала Галилея отказаться от своей веры в то, что Земля вращается вокруг Солнца. В отличие от церкви современная двухвалентная наука не претендует на обладание всеми знаниями. Но она утверждает, что придерживается единственного пути к знанию. И следовать ему она предпочитает черно-белым путем логики. Наука полагала, что бивалентность истинна, и поэтому не считала, что нечеткость в какой-то мере научна.
Изучив историю развития нечеткой логики и ее идеи, можно сделать еще одно открытие: наука и ученые, занимающиеся ею – отнюдь не одно и то же. Предмет, которым оперирует и на котором концентрируется наука, – это знание. Предмет же, на котором концентрируются ученые – это их репутация.
