Stale spominas, ze najdolezitejsou vlastnostou UI je schopnost ucit sa. Schopnost ucit sa je samozrejme velmi dolezita, ale osobne si myslim, ze je dolezitejsia schopnost rozhodovat sa spravne podla vopred nedefinovanych parametrov, resp. podla dopredu neznamych parametrov urobit spravne rozhodnutie. Ja urcite niesom zastanca Fuzzy logiky, ale po digitalnej technike to bola neuveritelna revolucia. Konecne bolo mozne posudit rozne javy inak ako pravdou, alebo nepravdou, ale jasne definovanou prislusnostou k nejakej mnozine. Co sa tyka neuronovych sieti, tak samozrejme ich nesporna vyhoda je v schopnosti ucit sa. Ale pri poctivejsom zamysleni zistime, ze sa v podstate nejedna o proces ucenia, ale o snahu najst co najoptimalnejsie vystupne parametre pre danu mnozinu vstupov. Pre ilustraciu si zobrerme priklad s loptou. Neuronova siet po procese ucenia sa rozpozna, ze "Aha, ja vidim loptu", fuzzy logika povie "Vidim nieco, co je na 0,9989 gulate.. no mohla by to byt lopta" . Ja sa zaoberam CAPP systemamy, kde sa velmi casto pouzivaju oba pristupy, t.j ako neuronove siete, tak aj Fuzzy logika, niekedy ich kombinacia. Ale urcite by som sa neodvazil povedat, ze nejaky proces rozhodovania sa na baze fuzzy nie je mozne zaradit do oblatsti UI.
