我在学校学习一些人工智能算法，我发现人们总是用“模糊逻辑”来解释他们可以用几个案例解决的任何情况。 当我回到书本时，我只读到，状态不再是从“开”到“关”的转变，而是一条对角线，事物可以同时处于两种状态，但处于不同的“级别”。

我阅读了维基百科的条目和一些教程，甚至编写了一些“使用模糊逻辑”的东西（一个边缘检测器和一个单轮自控机器人），但我仍然觉得从理论到代码的转换非常令人困惑……对你来说，用最简单的定义，什么是模糊逻辑？

回答：

模糊逻辑本质上是一种逻辑，其中状态成员资格是一个范围为 0..1 的浮点数，而不是整数 0 或 1。 你从中获得的好处是，例如，你在控制系统中进行的更改自然比你使用简单的二元逻辑获得的更改更精细。

一个例子可能是基于活动 TCP 连接来降低系统活动级别的逻辑。 假设你定义机器上“有点太多”的 TCP 连接数为 1000，“非常多”为 2000。 在任何给定的时间，你的系统都有一个从 0（<= 1000）到 1（>= 2000）的“TCP 连接过多”状态，你可以将其用作应用任何可用节流机制的系数。 这比只知道如何确定“太多”，然后完全节流，或者“不多”，然后不节流的简单二元逻辑更宽容，并且对系统行为的反应更灵敏。