模糊数学在人工智能中的应用

举个例子：
判断一个人是不是秃子，假设500根头发以下算秃子
那么计算机会认为499根是秃子，501根不是秃子，可是我们人会认为多一根也是秃子呀？那502根呢？503……那我们都是秃子……
那么用模糊数学这个结论是什么呢？499根是秃子的几率100%，501根，99.99%
10000根呢？嗯，0.001%的可能性是秃子。呵呵，机器也能判断了

人工智能是计算机科学中的一个分支，用模糊数学的命题逻辑和谓词逻辑，使计算机能构造出语句来表达知识和意思。人工智能的发展，使人们认识到人类的活动，无非是进行能量变换和信息交换，大大地推动了社会的前进，深化了人们对认识论问题的研究。

在日常生活中，经常遇到许多模糊事物，没有分明的数量界限，要使用一些模糊的词句来形容、描述。比如，比较年轻、高个、大胖子、好、漂亮、善、热、远……。在人们的工作经验中，往往也有许多模糊的东西。例如，现在的掌门识别，要确认某个人的身份，要基于此人的手掌识别，然他的手掌的形状以及各种情况的考虑除了很早就有涉及误差的计算数学之外，还需要模糊数学。

人与计算机相比，一般来说，人脑具有处理模糊信息的能力，善于判断和处理模糊现象。但计算机对模糊现象识别能力较差，为了提高计算机识别模糊现象的能力，就需要把人们常用的模糊语言设计成机器能接受的指令和程序，以便机器能像人脑那样简洁灵活的做出相应的判断，从而提高自动识别和控制模糊现象的效率。这样，就需要寻找一种描述和加工模糊信息的数学工具，这就推动数学家深入研究模糊数学。所以，模糊数学的产生是有其科学技术与数学发展的必然性。 1965年，美国控制论专家、数学家查德发表了论文《模糊集合》，标志着模糊数学这门学科的诞生。
模糊数学是以不确定性的事物为其研究对象的。模糊集合的出现是数学适应描述复杂事物的需要，查德的功绩在于用模糊集合的理论找到解决模糊性对象加以确切化，从而使研究确定性对象的数学与不确定性对象的数学沟通起来，过去精确数学、随机数学描述感到不足之处，就能得到弥补。在模糊数学中，目前已有模糊拓扑学、模糊群论、模糊图论、模糊概率、模糊语言学、模糊逻辑学等分支。

模糊数学是一门新兴学科，它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模