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Verità sfocata

Nell'ambizioso tentativo di tradurre matematicamente la razionalità umana, a metà del Novecento si pensava di ampliare il concetto di logica classica formulando la logica fuzzy. La logica fuzzy riguarda le proprietà che potremmo chiamare 'gradualità', cioè che possono essere attribuite a un oggetto con gradi diversi. Esempi sono le proprietà "essere malato", "avere dolore", "essere alto", "essere giovane" e così via.

Matematicamente, la logica fuzzy ci permette di attribuire a ciascuna proposizione un grado di verità compreso tra $0$ e $1$ . L'esempio più classico per spiegare questo concetto è quello dell'età: possiamo dire che un neonato ha un 'grado di giovinezza' pari a $1$ , un diciottenne pari a $0,8$ ed un sessantenne uguale a $0,4$ , e così via.

Nel contesto della logica classica, invece, le affermazioni sono:

un bambino di dieci anni è giovane

un trentenne è giovane

sono entrambi veri.

Tuttavia, nel caso della logica classica (che ammette solo i due dati vero o falso), ciò significherebbe che il neonato e il trentenne sono ugualmente giovani. Il che è ovviamente sbagliato.

L'importanza e il fascino della logica fuzzy derivano dal fatto che è in grado di tradurre l'incertezza insita in alcuni dati del linguaggio umano in formalismo matematico, codificando concetti 'elastici' (come quasi alto, abbastanza buono, ecc.), per renderli comprensibili e gestibili dai computer.

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-==Fuzzy truth==
+==Verità sfocata==
-In the ambitious attempt to mathematically translate human rationality, it was thought in the mid-twentieth century to expand the concept of classical logic by formulating fuzzy logic. Fuzzy logic concerns the properties that we could call ‘graduality’, i.e., which can be attributed to an object with different degrees. Examples are the properties ‘being sick’, ‘having pain’, ‘being tall’, ‘being young’, and so on.
+Nell'ambizioso tentativo di tradurre matematicamente la razionalità umana, a metà del Novecento si pensava di ampliare il concetto di logica classica formulando la logica fuzzy. La logica fuzzy riguarda le proprietà che potremmo chiamare 'gradualità', cioè che possono essere attribuite a un oggetto con gradi diversi. Esempi sono le proprietà "essere malato", "avere dolore", "essere alto", "essere giovane" e così via.
-Mathematically, fuzzy logic allows us to attribute to each proposition a degree of truth between <math>0</math> and <math>1</math>. The most classic example to explain this concept is that of age: we can say that a new-born has a ‘degree of youth’ equal to <math>1</math>, an eighteen-year-old equal to <math>0,8</math>, a sixty-year-old equal to <math>0,4</math>, and so on
+Matematicamente, la logica fuzzy ci permette di attribuire a ciascuna proposizione un grado di verità compreso tra <math>0</math> e <math>1</math>. L'esempio più classico per spiegare questo concetto è quello dell'età: possiamo dire che un neonato ha un 'grado di giovinezza' pari a <math>1</math>, un diciottenne pari a <math>0,8</math> ed un sessantenne uguale a <math>0,4</math>, e così via.
-In the context of classical logic, on the other hand, the statements:
+Nel contesto della logica classica, invece, le affermazioni sono:
-**a ten-year-old is young
-**a thirty-year-old is young
-are both true. However, in the case of classical logic (which allows only the two true or false data), this would mean that the infant and the thirty-year-old are equally young. Which is obviously wrong.
+un bambino di dieci anni è giovane
-The importance and the charm of fuzzy logic arise from the fact that it is able to translate the uncertainty inherent in some data of human language into mathematical formalism, coding ‘elastic’ concepts (such as almost high, fairly good, etc.), in order to make them understandable and manageable by computers.
+un trentenne è giovane
+sono entrambi veri.
+Tuttavia, nel caso della logica classica (che ammette solo i due dati vero o falso), ciò significherebbe che il neonato e il trentenne sono ugualmente giovani. Il che è ovviamente sbagliato.
+L'importanza e il fascino della logica fuzzy derivano dal fatto che è in grado di tradurre l'incertezza insita in alcuni dati del linguaggio umano in formalismo matematico, codificando concetti 'elastici' (come quasi alto, abbastanza buono, ecc.), per renderli comprensibili e gestibili dai computer.