Bulanık mantık (Fuzzy Logic) nedir?

Bulanık mantık kavramı mekatronik, yapay zeka, matematik, sosyoloji, robot teknolojileri, tıp ve fen bilimlerinin kesişiminde yer alıyor. Üstelik insan ve makinenin birbirine en çok yaklaştığı noktalardan biri olarak kabul ediliyor. Bu yaklaşım sayesinde insan deneyimi ve insana ait çeşitli veriler, yapay zeka gibi teknolojiler tarafından kullanılmaya müsait bir şekilde makinelere aktarılıyor. Bu bilgisayar ortamına aktarılarak işlenebilir hale gelen yani matematiksel olarak ifade edilen veriler makinelere yetenek kazandırıyor. Çünkü aslında bu veriler insana ait ve de sözel veriler.

Bulanık mantık bir tür şifrelemeyi başka bir tür şifrelemeye dönüştüren bir formül gibi de düşünülebilir; ara değerlere sahiptir. Aslında bulanık olmaktan çok yuvarlak hatlı ve esnek olarak da tanımlamak da mümkün. Bir yaklaşım olarak bulanık mantık makinelere insana benzer şekilde çalışma yeteneği sağlarken çıkış noktasının da klasik mantık olduğunu söylemekte fayda var. Mantık genel gelişiminin ardından modern çağda böyle bir dal vermiştir denilebilir.

bulanik_mantik_nedir

Neden “Bulanık”

Doğal olanın matematiksel olarak makineye yansıtılmasına yarayan bir mekanizma karşımıza çıkıyor. Nasıl doğadaki karmaşık davranışlar, şekiller ve kalıplar fazla belirgin, doğrusal ve net değilse bunların mantık aracılığıyla makinelere aktarılması da “bulanık” olduğundan fuzzy logic yani bulanık mantık kavramı ortaya çıkmıştır. Matematiksel modellerin doğal olana uyum sağlamaya çalışması esnasında gereken uyum bulanık mantığın temelidir; belirsizlik söz konusudur çünkü kesinlikten söz edilemez.

Bulanık Mantık ve Tarihçesi

Fuzzy Logic yani bulanık mantık kavramı ilk defa Lotfi Zadeh’in ortaya çıkardığı bir kuramdır. Zadeh tarafından 1965’te insanın hayat tecrübelerinden ve her türlü bilgisinden yararlanarak bir kurallar işleyişini oluşturup makineye aktarma fikrinin temelleri atılmıştır. Bulanık mantık en yalın ve basit haliyle bir karar mekanizması tasarımı olarak tanımlanabilir. Ancak makineden çok insana benzeyen bir örneği olarak alınmalıdır.

Zadeh olarak bilinen Bakü’lü kurucu Lütfi Ali Askerzade Berkeley Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendislik Araştırma Laboratuvarı’nda sürdürdüğü çalışmalar esnasında keşfe imza atmıştır. Teknik bir probleme çözüm arayışında gerçekleştirdiği çalışmaları 1965’te “Information and Control” dergisinde “Fuzzy Sets” başlığıyla yayınlaması bir başlangıç noktasıdır. Bakış açılarını derinden sarsacak bu yeni adım kısa sürede teknolojide oldukça ilerici uygulama alanlarında başarılar kazanacaktır. Büyük değişikliklere sebep olan bu ilk adım önceden açıklanamaz görünen pek çok şeyi açıklamakta yeniliklere açılan bir kapı olur.   

1975 yılında iki bilim insanı tarafından bir buhar makinesinin kontrol sisteminde; ardından da 1987’deki gelişim aşamasıyla metro sisteminde güvenlik ve tasarruf için Hitachi firması tarafından kullanılır. Bunların üstüne de aralarında IBM ve Toshiba gibi oldukça büyük firmaların da olduğu LIFE birliği, 1989 yılında, kurulur. LIFE (Laboratory for Interchange Fuzzy Engineering) kuruluşu bulanık mantığın mühendisliğe yansımasının en somut adımı olur ve bugünün teknolojilerine yön verir.

Klasik Mantık ve Bulanık Mantık

Klasik mantığın çalışma prensipleri matematiksel olarak ifade edildiğinde karşımıza “1” ve “0” değerlerinden oluşan bir tablo çıkar. Burada bir varlık belirli bir kümeye ait olabilir. Diğer bir ihtimalle de bu kümeye ait olamaz. “Doğru” olma durumu “1” ile ifade edilirken, “yanlış” da “0” olarak değerlendirilir. Diğer yandan başta bahsettiğimiz doğal, sözel ve insani şeylerin her zaman bu kategorilere uygun olması imkansız görünüyor. İşte bu yüzden klasik kümeler, yani başka bir deyişle kesin kümeler anlayışının yaklaşımları yetersiz kalır. Bu noktada da alternatif olan yani bulanık mantık devreye giriyor. İki başlıca değer olan “1” ve “0” arasında diğer ihtimallere de fırsat tanınır. Puslu mantık için 1 ve 0 birer mutlak değer değil sınır bölgesi olarak görülür.

Bunu basit bir elma örneğinde anlatmak mümkün… Düşünün ki elmalarınız var. Ağaçtaki elmaların yeşil olanları “0” kırmızı olanları ise “1” olarak değerlendiriliyor. Peki ya tamamen kızarmamış ama tamamen yeşil de olmayan elmalar? Doğada kesinlik olmamasından kasıt ise tamamen bunun üzerinden ilerliyor. A kümesinin elemanları yeşil, ham elmalar B kümesinin elemanları da kırmızı olgun elmalar diye klasik yaklaşıma bulanık mantık karşı durur.

Bulanık mantığa göre tamamen kırmızı ve tamamen yeşil elmalar aşırı uçları, sınırları belirtirken aradakiler için de etiketler mümkündür. Yeşil elmanın başlangıç olmasından dolayı, biraz kızarmış bir yeşil elma %30, daha kızarmışsa %40, biraz yeşilse de %70 kızarmış elmalar kategorisindedir. Klasik mantığın doğruluk değerlerini zenginleştiren bir anlatım olanağı böylelikle ortaya çıkar.

Bulanık Sistemler Kavramı

Düşünebilen bir makine ya da sistemin yapılabileceğine dair atılan ilk adımlardan biri bulanık mantığın ortaya çıkışıdır. Bu yöntemle ihtimaller insan düşüncesi benzeri şekilde kategorize edilmiş ve makinenin “düşünce” sistemi zenginleştirilmiş. Aristo mantığının olumlu ve olumsuz ikiliğinden farklı olması söz konusudur. Uzak Doğu felsefesine yakınlığından ötürü Batı dünyasında kabul görmeden önce Japonya ve Çin’de daha hızlı ilerleme kaydettiği düşünülmekte.

Bu mantığın işleyişinde geleneksel yöntemlerden farklı üç aşama kullanılır:

  1. Bulanık kümelerin oluşturulması
  2. Kümeleri kullanarak kurallar yazılması
  3. Karar verme süreci

Varlıkların tek bir kümeye ait olmak zorunda olmaması, birden çok kümeye de ait olabilme özelliği bulanık mantığın uygulamalardaki benzersiz işleyişinin de anahtarıdır. Bir kümeye ya da birden çok kümeye ait olabilirlik ile bulanık sistem kendini ortaya koyar.

Bulanık sistemler kurallardan meydana gelen çıkarsama sistemleridir. Hem matematiksel bileşenler yani neden ve sonuç söz konusudur hem de karar verme eylemi bünyelerinde birleşir.  Bunlara en iyi örnek yüz tanıma sistemleri olacaktır. Birçok alanda akıllı uygulamalar ve otomasyonlar bulanık sistemler sayesinde çalışmakta. Geleceğin teknolojik ürünlerinde bulanık mantık kuramı uygulamalarının daha çok karşımıza çıkacakları kesin.