Questi sono stati tra gli ostacoli maggiori incontrati dalla teoria classica dellIntelligenza Artificiale per dei limiti concettuali della logica bivalente tradizionale Esiste una data precisa che segna la nascita della logica fuzzy (FL) ed è la pubblicazione nel 1965 dellarticolo "Fuzzy Sets" sulla rivista Information and Control ad opera di Lofti A. Zadeh, allora direttore del Dipartimento di Ingegneria Elettrica della Università di Berkeley. Sebbene esistessero dei precedenti storici, la ripresa con energia di temi non nuovi riorganizzati sotto laggettivo fuzzy, ne fece un lavoro assolutamente originale e destinato a lasciare comunque un segno. La conclusione di questo discorso è che Il linguaggio naturale è per sua natura ambiguo, vago, metaforico; non è sempre chiara nellanalisi logica classica la distinzione tra i segni intesi come segnali (per esempio le indicazioni) e i segni intesi come espressioni (per esempio i nomi denotanti) Lidea più interessante di Zadeh è quella di trattare le variabili linguistiche come insiemi fuzzy Scopo della mia ricerca è quello di fornire una presentazione della FL nella direzione di un problema linguistico ben determinato delle regole fuzzy, quello della vaghezza, riguardo al quale molto cè ancora da dire I problemi fondamentali che deve affrontare una teoria sui linguaggi formali sono fondamentalmente due, e sono correlati: la vaghezza e i termini non denotanti. Il primo a preoccuparsi di trattare logicamente i termini singolari non denotanti e la logica come strumento di analisi filosofica fu Bertrand Russel. Già Gottlob Frege si accorse che le strutture linguistiche a cui si rivolgeva la logica esistenziale standard dovevano possedere determinati requisiti, cioè lesistenza di almeno un individuo e la non presenza di termini singolari non denotanti. Considerato che il linguaggio naturale contiene numerosi termini singolari non denotanti (Apollo, il cavallo alato, Dio) a tale linguaggio non sono applicabili il calcolo della logica standard. Per comprendere la correlazione iniziale conviene seguire un esempio di vaghezza molto chiaro in questo senso presentato da Max Black (1923): cioè il caso del termine sedia. Se consideriamo l'insieme degli oggetti che appartengono a questa categoria, possiamo rimanere sbalorditi dalla sua eterogeneità. Basti pensare alle sedie con o senza braccioli, sedie da ufficio, da cucina, da ristorante, poltrone, sgabelli, divani, panchine e così via. Si comprende facilmente il senso della sfida che ripropone Black di rendere inutilizzabile ogni possibile definizione di sedia o 'sedietà' che gli venga fornita. E' importante distinguere però il fatto che differenti oggetti vengano raggruppati sotto un unico nome, dalla vaghezza della parola occorre cioè distinguere la vaghezza dalla generalità e dalla ambiguità. La prima si ha quando uno stesso simbolo si applica ad una molteplicità di oggetti nello stesso campo di riferimento, la seconda quando diversi significati sono associati alla stessa forma fonetica. Si tratta di una distinzione proposta da Black per risolvere la confusione della vaghezza come relazione uno-molti (tra simbolo e simbolizzato) che rappresenta invece il fenomeno della generalità. La vaghezza si presenta invece nel momento in cui possono essere esibiti oggetti la cui appartenenza all'insieme delle sedie è dubbia. Il problema si pone nel momento in cui, di fronte ad una serie di sedie che differiscono progressivamente per piccoli particolari, dobbiamo tracciare una linea netta tra sedie e non-sedie. Facoltà di Scienze della Formazione dellUniversità degli Studi di Cagliari Dipartimento di Scienze Pedagogiche e Filosofiche XX ciclo di Dottorato in Storia, filosofia e didattica delle scienze XVI settimana della Cultura Scientifica e Tecnologica - Cagliari Marzo 2006 Affrontare il problema della vaghezza del linguaggio naturale attraverso le regole della FL progetto di ricerca di Pietro Salaris dottorando di ricerca in storia, filosofia, didattica delle scienze (indirizzo e mail I grafici della figura a mostrano tre insiemi fuzzy A 1, A 2, A 3, che descrivono il concetto della classe dei numeri reali vicini al numero 2. A 1 (x), A 2 (x), A 3 (x) sono i valori che assumono in ordinate, rispettivamente, gli insiemi fuzzy A 1, A 2, A 3.