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Le scelte pubbliche: un approccio fuzzy

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Capitolo I, La teoria degli insiemi fuzzy e le sue applicazioni 3 l’interesse per farlo. Sebbene sembrasse una teoria destinata a morire, oggigiorno la logica fuzzy è arrivata alla terza fase solo in Oriente dove la mentalità è particolarmente recettiva verso questi concetti apparentemente strani e poco aristotelici. Tale recettività ha portato una vera esplosione d’applicazioni pratiche, particolarmente nell’elettronica di consumo, per opera dei giapponesi 7 . Nel mondo Occidentale siamo ancora a cavallo tra le prime due fasi: infatti la logica fuzzy era ritenuta perfettamente inutile e superflua e per alcuni studiosi essa era priva di validità scientifica. Solo il successo commerciale dei prodotti asiatici ne ha fatto un problema, sicuramente non di tipo religioso, non essendo la logica fuzzy contraria ai dettami della Chiesa. “C’è da dire però che la Scienza moderna, nei confronti delle nuove idee, non si comporta meglio della Chiesa Cattolica Romana: l’unica differenza di comportamento riguarda la professione di onniscienza da parte della Chiesa; mentre la Scienza Moderna non ha mai professato la sua onniscienza, ma ha sempre dichiarato una fede ceca nella logica bivalente (aristotelica), l’unica ritenuta esatta” 8 . Però la battaglia era ormai in atto: se da un lato i teorici fuzzy affermano che se si abbandona la ricerca della precisione matematica si agevola la soluzione di un problema, i teorici “bivalenti” vedono in questa “indulgenza scientifica” 9 l’errore fondamentale della logica fuzzy. Zadeh ha difeso a spada tratta questa sua creatura subendo una vera e propria emarginazione culturale: poche riviste o convegni accettavano saggi con argomenti fuzzy; nessun ente statale era propenso a concedere finanziamenti per le ricerche fuzzy. Ma, agli inizi degli anni ’90 si produce un fatto nuovo ed egualmente importante: oltre al successo dei suoi prodotti fuzzy, il Giappone deve prendere atto del fallimento dell’A.I. e dei computer di V generazione, interamente basati sulla logica bivalente 10 . L’intelligenza artificiale (A. I.) fu fondata nel 1956, nel corso di una celebre conferenza al Dartmouth College (U.S.A), alla quale, tra gli altri partecipò H. Simon, a cui fu successivamente attribuito il premio Nobel per l’economia sui suoi studi riguardanti i processi decisionali del management, oggetto di studio anche dell’A.I., poiché tali processi si svolgono in un quadro di razionalità limitata, avendo a disposizione tempi ristretti e conoscenze parziali 11 . Dopo aver assistito agli insuccessi dei progetti di A.I. si è potuto verificare che con la logica fuzzy si potevano costruire macchine sempre più intelligenti semplicemente “calcolando con le parole”, frase con cui lo stesso Zadeh ha qualificato la logica fuzzy 12 . Il ricorso ad inferenze di tipo qualitativo è utile nella progettazione di sistemi artificiali quando: 1. Il modello matematico è ignoto; 2. Il modello matematico è inesistente; 3. Il modello matematico è troppo complesso; 4. Il modello matematico è troppo lento da seguire in tempo reale. Nel 1973 Zadeh osservò che gli elementi chiave del pensiero umano non sono numeri ma etichette d’insiemi fuzzy: il nostro cervello è pieno d’insiemi fuzzy, anzi il pensiero non è altro che un gioco con gli stessi. Infatti una delle più sorprendenti capacità del cervello umano, tuttora non riproducibile dall’A.I., è quella di assumere informazioni approssimandole 13 . Il vantaggio che il cervello umano ne trae è notevole: per questo la logica fuzzy è un ottimo strumento per la gestione della polivalenza e della vaghezza del linguaggio naturale, pur ammettendo una struttura formale che ne permette una successiva rappresentazione numerica. Il “calcolo con le parole”, quindi, è attuato da ognuno di noi quotidianamente: nelle singole azioni che ogni individuo compie, opera come un sistema di controllo (fuzzy) risolvendo delle inferenze qualitative senza ricorrere a modelli matematici. La logica fuzzy si propone appunto di risolvere problemi con regole empiriche e qualitative. Gli studiosi possono manipolare le situazioni complesse o imprecise usando le variabili linguistiche con cui le parole e le frasi sostituiscono i numeri, sacrificando, di fatto, la precisione al fine del risultato. Le regole fuzzy nascono dall’esperienza d’operatori che per primi hanno affrontato questi problemi creando delle strategie 7 Silvio Cammarata “Sistemi a logica fuzzy” pg 18 8 Bart Kosko “Fuzzy thinking” pg 12 9 Bart Kosko “Fuzzy thinking” pg 10 10 Silvio Cammarata “Sistemi a logica fuzzy” pg VII 11 Silvio Cammarata “Reti Neuronali” pg 1 12 Silvio Cammarata “Sistemi a logica fuzzy” pg 31 13 Bart Kosko “Fuzzy thinking” pg 73

Anteprima della Tesi di Rosario Michele Pastore

Anteprima della tesi: Le scelte pubbliche: un approccio fuzzy, Pagina 6

Tesi di Laurea

Facoltà: Economia

Autore: Rosario Michele Pastore Contatta »

Composta da 175 pagine.

 

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