Наиболее поразительным свойством человеческого интеллекта является способность принимать правильные решения в обстановке неполной и нечет- кой информации. Построение моделей приближенных рассуждений человека и использование их в компьютерных системах будущих поколений представляет сегодня одну из важнейших проблем науки.

Значительное продвижение в этом направлении сделано 30 лет тому назад профессором Калифорнийского университета (Беркли) Лотфи А. Заде (Lotfi A. Zadeh). Его работа "Fuzzy Sets", появившаяся в 1965 году в журнале Information and Control,  заложила основы моделирования интеллектуальной деятельности человека и явилась начальным толчком к развитию новой математической тео-

рии.

Что же предложил Заде? Во-первых, он расширил классическое канто-

ровское понятие множества,  допустив, что характеристическая    функция (функция принадлежности элемента множеству) может принимать любые зна- чения в интервале (0;1), а не только значения 0 либо 1. Такие множества были названы им нечеткими (fuzzy). Л.Заде определил также ряд операций над не- четкими множествами и предложил обобщение известных методов логического вывода modus ponens и modus tollens. Введя затем понятие лингвистической переменной и допустив, что в качестве ее значений (термов) выступают нечет- кие множества, Л.Заде создал аппарат для описания процессов интеллектуаль- ной деятельности, включая нечеткость и неопределенность выражений.

Дальнейшие работы профессора Л.Заде и его последователей заложили прочный фундамент новой теории и создали предпосылки для внедрения мето- дов нечеткого управления в инженерную практику.

Уже к 1990 году по этой проблематике опубликовано свыше 10000 работ,

а число исследователей достигло 10000, причем в США, Европе и СССР по

200-300 человек, около 1000 - в Японии, 2000-3000 - в Индии и около 5000 ис-

следователей в Китае.

В последние 5-7 лет началось использование новых методов и моделей

в промышленности. И хотя первые применения нечетких систем управления состоялись в Европе, наиболее интенсивно внедряются такие системы в Япо- нии. Спектр приложений их широк: от управления процессом отправления и остановки поезда метрополитена, управления грузовыми лифтами и доменной печью до стиральных машин, пылесосов и СВЧ-печей. При этом нечеткие сис- темы позволяют повысить качество продукции при уменьшении ресурсо- и энергозатрат и обеспечивают более высокую устойчивость к воздействию ме- шающих факторов по сравнению с традиционными системами автоматического управления.

Другими словами, новые подходы позволяют расширить сферу приложе- ния систем автоматизации за пределы применимости классической теории. В этом плане любопытна точка зрения Л.Заде: "Я считаю, что излишнее стрем- ление к точности стало оказывать действие, сводящее на нет теорию управ- ления и теорию систем, так как оно приводит к тому, что исследования в этой области сосредоточиваются на тех и только тех проблемах, которые поддаются точному решению. В результате многие классы важных проблем, в которых данные, цели и ограничения являются слишком сложными или плохо определенными для того, чтобы допустить точный математический анализ, оставались и остаются в стороне по той причине, что они не поддаются ма- тематической трактовке. Для того чтобы сказать что-либо существенное для проблем подобного рода, мы должны отказаться от наших требований точности и допустить результаты, которые являются несколько размытыми или неопределенными".

Смещение центра исследований нечетких систем в сторону практических приложений привело к постановке целого ряда проблем таких, как новые архи- тектуры  компьютеров  для  нечетких  вычислений,  элементная  база  нечетких компьютеров и контроллеров, инструментальные средства разработки, инже- нерные методы расчета и разработки нечетких систем управления и многое другое.

Математическая теория нечетких множеств, предложенная Л.Заде бо- лее четверти века назад, позволяет описывать нечеткие понятия и знания, опе- рировать этими знаниями и делать нечеткие выводы. Основанные на этой тео- рии методы построения компьютерных нечетких систем существенно расши- ряют области применения компьютеров. В последнее время нечеткое управле- ние является одной из самых активных и результативных областей исследова- ний применения теории нечетких множеств. Нечеткое управление оказывается особенно полезным, когда технологические и хозяйственные процессы являют- ся слишком сложными для анализа с помощью общепринятых количественных методов, или когда доступные источники информации интерпретируются каче- ственно, неточно или неопределенно. Экспериментально показано, что нечет- кое управление дает лучшие результаты, по сравнению с получаемыми при об- щепринятых алгоритмах управления. Нечеткие  методы  помогают управлять домной и прокатным станом, автомобилем и поездом, распознавать речь и изо- бражения, проектировать роботов, обладающих осязанием и зрением. Нечеткая логика, на которой основано нечеткое управление, ближе по духу к человече- скому мышлению и естественным языкам, чем традиционные логические сис- темы. Нечеткая логика, в основном, обеспечивает эффективные средства ото- бражения неопределенностей и неточностей реального мира. Наличие матема- тических средств отражения нечеткости исходной информации позволяет по- строить модель, адекватную реальности.