Ambiguitatea, reflectată prin imprecizie semantică și incertitudine asupra valorii de adevăr, constituie o caracteristică inerentă și dominantă a cunoștințelor cu care oamenii operează în mod curent, în situații decizionale complexe.
Modelarea raționamentelor, efectuate în condiţii de ambiguitate constituie subiectul lucrării de faţă.
Această problematică devine de interes major în realizarea sistemelor de inteligenţă artificială actuale. În lucrare sînt prezentate modelele pentru următoarele tipuri de raționament:
– cu premise incerte, în cadrul logicii polivalente;
– cu premise imprecise, unice sau multiple, conform modelului “modus ponens generalizat”, introdus de Zadeh /12/;
– cu premise imprecise şi incerte, conform modelului introdus de Yager /9/;
O extensie particulară a modelului Yager, propusă în /7/, constituie suportul teoretic pentru o componentă de bază a mecanismului informaţional, implementat în sistemul DECAM, pe care autoarea îl realizează în prezent.
Sistemul DECAM, scris În GC-Lisp, pe calculatoare compatibile IBM-PC/AT, este dedicat prelucrării cunoştinţelor de natură ambiguă.