Logica nebulosa
As implementações da lógica difusa permitem que estados indeterminados possam ser tratados por dispositivos de controle. Desse modo, é possível avaliar conceitos não-quantificáveis. Casos práticos: avaliar a temperatura (quente, morno, médio, etc...), o sentimento de felicidade(radiante, feliz, apático, triste...), a veracidade de um argumento (correctíssimo, correcto, contra-argumentativo, incoerente, falso, totalmente erróneo, etc..)
A lógica fuzzy deve ser vista mais como uma área de pesquisa sobre tratamento da incerteza, ou uma família de modelos matemáticos dedicados ao tratamento da incerteza, do que uma lógica propriamente dita. A lógica difusa normalmente está associada ao uso da teoria de conjuntos fuzzy proposto por Lukasiewicz.
Ao trabalhar com a lógica fuzzy é comum chamar a lógica booleana de lógica nítida.
Muitos pesquisadores de versões booleanas de lógica não aceitam a lógica fuzzy como uma verdadeira lógica, no sentido em que aceitam, por exemplo, a lógica modal. Isso pode ser associado a diferentes fatos, entre eles o fato de muitos modelos permitirem soluções aproximadas que não correspondem a uma "verdade" lógica.
Noções básicas
Na lógica proposicional, a cada proposição p associamos um entre dois valores possíveis: verdadeiro ou falso. É comum que sejam escolhidos valores numéricos como 1 para representar o verdadeiro e 0 para representar o falso.
Um modelo fuzzy simples é construído associando-se um valor μ(p) a uma proposição p, indicando o grau de veracidade dessa proposição, sendo que μ(x) é uma função (arbitrária) cujo conjunto imagem está entre 0