基于规则的人工智能技术类似于模糊逻辑？

Question

模糊逻辑允许用户定义规则，并根据规则和隶属函数确定输出。它不需要数据集来学习(我知道它不会学习。有一种学习版本叫做神经模糊系统)。我发现它在我的一些项目中非常有用，因为我在使用模糊逻辑时比使用机器学习算法时有更多的控制。例如，当我希望某些东西基于特定的规则工作，但仍然具有一些不确定性和智能性时。

我想知道的是，有没有类似的AI/机器学习技术，在这些技术中，我可以定义一些规则(作为指导)，但除了一些if-else规则之外，它还应该具有一些智能。有没有其他类似于模糊逻辑的技术？

Answer 1

是的有。

您应该了解一下，例如prolog将编程语言https://dtai.cs.kuleuven.be/problog/与概率相结合。这使您可以像这样制定思想

0.3 :: cancer :- smokes. 
0.2 :: cancer :- drinks.
0.1 :: cancer.

您可以链接该规则

0.2 :: dead :- cancer

你甚至可以使用变量，然而，语义会变得有点棘手。

巧妙的是，problog还允许形式学习概率。

你也可以使用华盛顿大学的炼金术(佩德罗多明戈斯)。它基于一阶逻辑(1)。然而，它使用权重而不是很难解释的概率。

(1)作者声称它是full FOL，然而，由于对函数符的缺失/错误处理，这不是真的。