La lógica es la disciplina encargada del estudio de las leyes correctas del razonamiento. Tradicionalmente, se ha encargado de formalizar el razonamiento humano. Con la irrupción de los ordenadores y la Inteligencia Artificial, se ha intentado aplicar también para dotar a las máquinas de la capacidad de razonar. Una característica importante de la lógica clásica es la asunción de que toda la información que se maneja o bien es totalmente verdadera, o bien es absolutamente falsa. Esta suposición no es coherente con la manera de razonar humana, que habitualmente maneja “medias verdades” o información que es parcialmente cierta.
La lógica difusa es una generalización de la lógica clásica donde la información puede ser parcialmente cierta. Por un lado, esto permite modelar un tipo de razonamiento (razonamiento aproximado) más cercano a la manera de pensar humana. Por otro lado, al permitir formalizar ese mecanismo de razonamiento, las máquinas pueden actuar de manera más humana, manejando información imprecisa y permitiendo flexibilidad en el proceso de razonamiento. De hecho, en muchísimas aplicaciones del mundo real es preciso manejar términos imprecisos como “grande”, “barato” o “rápido”, que no se modelan correctamente con la lógica clásica.
El objetivo de este documento es presentar los fundamentos de la lógica difusa, incluyendo los conceptos básicos que permiten la representación de información imprecisa, los operadores lógicos que permiten la combinación de conocimiento impreciso, los sistemas de inferencia basados en lógica difusa y algunas aplicaciones ilustrativas de su potencial para su uso en sistemas inteligentes.