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n. 4-02
pubblicata da
Ego-CreaNet romagna

Può la fuzzy logic migliorare i nostri rapporti con il computer?

Riccardo Fusaroli

Già da qualche anno negli ambienti informatici si parla di una logica sfumata in opposizione alla logica binaria. Si tratta, infatti, di una logica che considera i valori intermedi tra lo 0 e l'1, e di un modo di ragionare che ha una grande affinità con la mente umana, sia a livello di pensiero, che di funzionamento fisiologico (1).

Il concetto può risultare più chiaro con un esempio. Gli elementi non si suddividono più in appartenenti ad un insieme e non appartenenti, bensì possono avere diversi gradi di appartenenza ad esso. Possono esserne membri in modo più o meno marcato. Rispetto all'insieme degli uccelli l'elemento passero avrà un grado di appartenenza molto vicino a uno, mentre l'elemento struzzo, per le dimensioni e l'incapacità di volare, avrà un grado di appartenenza più basso.

L'utilità sta nel poter prendere in considerazione un maggior numero di variabili e compiere operazioni che tengano conto anche di dati imprecisi. Si può analizzare la complessità dell'ornitorinco, senza perdere il suo becco d'anatra né il suo essere viviparo. Egli non risulterà membro dei mammiferi, poiché ha il becco, né degli uccelli, perché allatta i piccoli, ma apparterrà in diverso grado ai due insiemi. La mente usa percezioni e ragionamenti imperfetti per compiere induzioni ed abduzioni, che pur essendo vaghi permettono di agire nella imprecisa realtà quotidiana. Grazie alla vaghezza consentita nelle operazioni fuzzy abbiamo uno strumento utilissimo per emulare alcuni aspetti del funzionamento del cervello, per esempio nei programmi di riconoscimento vocale e visivo, ove non si hanno quasi mai dati certi, ma solo sfumati.

Dal punto di vista della programmazione le potenzialità sono indubbie. Sicuramente le interazioni uomo-macchina saranno agevolate dalla possibilità di parlare ed essere riconosciuti, rimarranno i disagi psicologici, ma questo è un altro discorso. Un campo applicativo interessante della logica fuzzy potrebbe essere l'information retrieval, ovvero la ricerca di informazioni, tramite database o motori di ricerca.
Uno dei difetti che più spesso vengono riscontrati nell'uso delle macchine è la rigidità del linguaggio che esse costringono ad usare. Per consultare con efficacia un database, un motore di ricerca o una qualunque applicazione occorre una certa esperienza. Occorre imparare ad usare un linguaggio rigido e abbastanza dissimile da quello quotidiano. Un linguaggio che si compone di operatori booleani (AND, NOT, OR, …) e variabili già stabilite dal significato ben preciso.

Per richiedere un documento sulle opere teatrali di Pirandello non è possibile digitare “cerca un documento sulle opere teatrali di pirandello”, occorrerà digitare PIRANDELLO AND TEATRO. Occorrerà cioè, scomporre la richiesta in linguaggio umano in un insieme di variabili ben definite (di informazioni indispensabili) e legarle con un connettore a seconda dell’effetto voluto (in questo caso vogliamo entrambe le parole nei documenti, per cui usiamo AND). Se si vuole più specificamente trovare un documento che non trascuri l'ultimo periodo, in particolare la sua opera "I giganti della montagna" dovremo digitare PIRANDELLO AND TEATRO AND "I GIGANTI DELLA MONTAGNA". (Le virgolette sono state aggiunte per far considerare al software le quattro parole come un blocco unico).
Questo linguaggio esatto comporta alcuni rischi di imprecisione. Nel nostro caso si correrebbe il rischio di trovare una scheda critica sulla sola opera citata e non informazioni su tutti gli scritti teatrali di Pirandello. Ciò è dovuto alla presenza di due soli valori possibili per le variabili. O sono richieste o non lo sono.

La lingua umana al contrario è un bricolage di significati imprecisi, cosa che le permette di essere estremamente adattabile e flessibile, ma impedisce di trovarsi perfettamente a proprio agio col computer. Già ora nei sistemi di Information retrieval è possibile ottenere risultati più raffinati alle proprie ricerche grazie alla logica sfumata.
È possibile assegnare diversi gradi di importanza alle informazioni richieste e ordinare le hit in base ad una funzione dei diversi gradi di pertinenza delle keywords. Per ora rimane la necessità di supervisione di esperti, ma i software stanno evolvendo.
Nel nostro esempio si potrebbe assegnare un alto valore di pertinenza a Pirandello e Teatro e un livello intermedio a "I giganti della montagna".

Rimane una difficoltà da analizzare. Gli attuali utenti si sono ormai abituati a richieste booleane, a comprimere le proprie richieste nel rigore necessario alle macchine. Un rigore che per quanto possa essere fastidioso dà un'impressione di certezza, semplicità, sicurezza di ciò che si sta chiedendo. Essi potrebbero trovarsi spiazzati da un sistema più duttile, che potrebbe comportare un maggior grado di imprecisione nelle richieste.
Viene da chiedersi se si tratti di un problema dovuto alla transizione tra vecchio sistema e nuovo, oppure una necessità umana di porre una distinzione tra uomo e macchina, con gli uomini il linguaggio è sfumato, con le macchine limitato ma certo, per mantenere chiara la diversità dei rapporti. Con le macchine può risultare migliore un linguaggio esatto, poiché con esse non è necessario intrattenere un rapporto conversazionale, ma ci si può limitare a svolgere determinati compiti.

Tutto sommato pensare fuzzy sarà una sfida interessante, ricca di potenziali scoperte. Non ultima una migliore comprensione dell'uomo stesso e dei suoi processi cognitivi e decisionali. Perché come in ogni ricerca è l'uomo stesso in fondo il vero oggetto.

Note
(1) Il funzionamento neuronale non è discreto e per diversi motivi che qui si cercherà di illustrare in maniera alquanto superficiale.Se il neurone seguisse una logica binaria, esso fondamentalmente funzionerebbe come un circuito elettroni. Si avrebbero due valori, uno in cui la carica ionica passa, l'altro in cui non passa.
La fisiologia umana non funziona così. Gli stati del neurone possono essere più di due. Esso può essere inibito in vari gradi, da una carica dal segno di potenziale opposto a quello necessario ad attivarlo. I diversi valori di carica necessari ad attivarlo possono essere prodotti in vari modi. Possono avvenire più stimolazioni sinaptiche contemporanee o a una sola ma ripetuta nel tempo. Abbiamo così un sistema basato su valori continui e non binari.
Se l’analogia tra funzionamento fuzzy e funzionamento neuronale sia effettivamente fondata e su quali possano essere le possibilità aperte da questa prospettiva è ancora oggetto di studio.

Riferimenti
Antonella Giulia Pizzaleo, Fuzzy Logic, Roma, Castelvecchi , 2000.
Massimo Piattelli Palmarini, L'illusione di sapere, Milano, Arnoldo Modadori Editore, 1993
http://www.flll.uni-linz.ac.at/pdw/fuzzy /operations.html
Breve corso di fuzzy logic
http://www.cs.cmu.edu/Groups/AI/html/faqs/ai/fuzzy/part1/faq.html

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