Da alcuni anni la convivenza degli opposti trova la sua formalizzazione logico-matematica nella Fuzzy Logic, che ci permette di andare oltre il pensiero aristotelico e di definire in modo elegante situazioni, anche naturali, in cui una classificazione tassonomica non riesce a funzionare bene, ad esempio: i virus sono esseri viventi o altro? La battigia è spiaggia oppure mare?
Oggi la logica fuzzy è fortemente usata e caratterizza molti componenti dell’Intelligenza Artificiale, secondo questi principi funzionano i motori inferenziali, che servono agli automi per prendere di volta in volta la decisione migliore (migliore non giusta!!). Sempre sulla base di inferenze più o meno coscienti anche noi pensiamo, ragioniamo, facciamo le nostre scelte.
Ecco un esempio pratico:
Definiamo un individuo giovane quando ha meno di 65 anni e anziano quando ne ha da 65 in su.
Quindi per ogni età della vita è possibile definire se la persona è giovane o anziana e le percentuali di aderenza a questa caratteristica. Un bambino appena nato è giovane al 100%, ma un 30-enne è un po’ meno giovane, è sicuramente principalmente giovane (53,85%), ma comincia anche ad essere un po’ anziano (46,15%) e via così.
In questa modalità riusciamo a misurare e definire l’aderenza a determinate classi valoriali e a gestire situazioni in cui non è così semplice fare scelte categoriali così nette. La capacità deduttiva o induttiva degli algoritmi che danno vita al motore inferenziale permette da un lato di elaborare in modo più efficiente l’informazione o le informazioni sulla base di dati, regole e asserzioni.
Bello si, ma anche complicato perché spesso nel corso della nostra esistenza ci troviamo a dover fare delle scelte nette e non sfumate; i Clash a suo tempo cantavano : “Should I stay or should I go”, proprio per descrivere l’imbarazzo e l’indecisione che spesso caratterizza i processi di decision taking.