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Le strategie imprenditoriali ottimizzate mediante tecniche di intelligenza artificiale

Origini storiche della logica fuzzy

Il termine fuzzy fu introdotto per la prima volta nel 1965 da uno studioso iraniano direttore del dipartimento di ingegneria elettrica dell'università di Berkeley, Lofti A. Zadeh, con la pubblicazione dell'articolo Fuzzy Sets sulla rivista Information and Control.
Egli avvertì che i metodi tradizionali di analisi dei sistemi non erano adatti per affrontare e risolvere alcuni tipici problemi del mondo reale.
Per cui con quest'opera Zadeh riportò alla luce un settore della logica matematica nata nei primi del ‘900 ad opera di Lukasiewicz, il quale descrisse una logica a tre valori, che però non fu accettata. Tale logica, nota come logica fuzzy, si colloca nell'ambito degli studi sulle logiche a più valori iniziati già negli anni venti, ed applicata anche per affrontare i paradossi della vaghezza, ma si distingue in quanto propone metodi innovativi nell'ambito dell'elaborazione dell'informazione per cui grazie alla sua semplicità ha riscosso molto successo.

Successivamente uno degli allievi di Zadeh, Bart Kosko, si è soffermato sulle implicazioni filosofiche e concettuali della logica fuzzy che hanno trovato in Oriente la maggiore applicazione, mentre in Occidente c'è stata una forte opposizione da parte degli scienziati.
Quest'ultimi, infatti, erano ancora fortemente legati ad approcci tradizionali caratterizzati da concezioni dicotomiche della verità e dal principio del terzo escluso: tutto o niente, falso o vero ecc.
Nel 1973 Zadeh osservò che una delle capacità del cervello umano è quella di riassumere informazioni dando luogo a delle imprecisioni e trarre vantaggio da ciò codificando le informazioni al fine di racchiuderle in insiemi fuzzy che vengono poi etichettati. In base a questa affermazione il pensiero umano è costituito da elementi che non sono numeri ma etichette di insiemi fuzzy. Per cui l'innovazione che la sua teoria voleva apportare era quella di poter tenere conto di un infinità di gradi opponendosi alla classica logica binaria di derivazione aristotelica dove venivano considerati solo due valori. Quindi, in questo modo si poteva attribuire ad una proposizione un grado di verità compreso tra zero e uno.

Inizialmente non ci si rese conto del notevole impatto che tale logica avrebbe avuto in vari settori. Infatti, nonostante le varie critiche, una prima applicazione nei laboratori di ingegneria avvenne nel 1974 ad opera di E. H. Mamdani il quale sviluppò un controllore fuzzy per un motore a vapore. Da allora si sono susseguite numerose applicazioni di cui le più famose sono state realizzate intorno agli anni ’80, soprattutto in Giappone, come la costruzione di un sistema di controllo per la metropolitana di Sendai ed il sistema per il trattamento delle acque di scarico realizzato dalla Fuji Electric. Tutto ciò ha motivato sempre di più gli ingegneri giapponesi al punto da stabilire progetti di ricerca nazionali e provocare un vero boom della logica fuzzy.

La logica fuzzy ha, però, trovato applicazione anche in altri settori tra cui quello finanziario con il sistema delle compravendite azionarie. Uno dei primi sistemi di compravendite azionarie basato su logica fuzzy è stato lo Yamaichi Fuzzy Fund dove la maggior parte dei titolo trattati sono quelli quotati dell'indice Nikkei Dow. Questo sistema va ricordato, oltre che per le sue notevoli prestazioni, soprattutto perché durante il periodo di prova consigliò di vendere diciotto giorni prima del lunedì nero delle borse del 19 ottobre 1987. Di notevole importanza è stata, anche, la realizzazione del primo digital fuzzy chip, nel 1986, per la costruzione del primo computer fuzzy e la realizzazione di pacchetti integrativi di software per la progettazione dei sistemi fuzzy tra cui il Fuzzy Logic Toolbox per matlab nel 1994. Quindi, oggi le applicazioni fuzzy sono milioni e ne vengono realizzate in numero sempre crescente, dal campo della medicina al settore finanziario e a scelte interne alle imprese basti pensare a scelte in merito alla gestione delle scorte o valutazioni sulla fattibilità di una lavorazione ecc.

Questo brano è tratto dalla tesi:

Le strategie imprenditoriali ottimizzate mediante tecniche di intelligenza artificiale

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Informazioni tesi

  Autore: Gina Di Giuseppantonio
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2011-12
  Università: Università degli Studi di Teramo
  Facoltà: Scienze Politiche
  Corso: Economia e Finanza
  Relatore: Danilo Pelusi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 131

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