Cũng như mọi sự vật trên đời, các kỹ thuật thuộc lĩnh vực trí khơn nhân tạo như logic mờ, mạng neuron, hệ chuyên gia, … đều cĩ mặt mạnh và mặt yếu của nĩ. Ví như đối với logic mờ, bạn dễ dàng thiết kế một hệ thống mong muốn chỉ bằng các luật If-Then đơn giản. Với đa số ứng dụng thì điều này cho phép tạo ra lời giải đơn giản hơn, trong khoảng thời gian ngắn hơn. Thêm nữa, bạn dễ dàng sử dụng những hiểu biết của mình về đối tượng để tối ưu hệ thống một cách trực tiếp.
Tuy nhiên, đi đơi với các ưu điểm đĩ là một số khuyết điểm như việc thiết kế tối ưu hệ logic mờ địi hỏi phải cĩ một số kinh nghiệm về đối tượng trong khi người thiết kế là người mới trong lĩnh vực đĩ thì sao ?. Cĩ bao giờ bạn tự hỏi là mỗi biến ngơn ngữ cần bao nhiêu tập mờ hay khơng ?. Dĩ nhiên cĩ thể bạn đã nghe người ta nĩi là số tập mờ nằm trong khoảng từ 3 đến 7, nhưng cụ thể là bao nhiêu ? Hay các tập mờ cĩ hình dạng như thế nào?, vị trí của nĩ ở đâu?, kết hợp tập mờ nào với tập mờ nào ?, và tạo ra tập mờ nào ?. Cĩ hàng trăm câu hỏi như vậy cho người thiết kế nên việc tối ưu hĩa hệ thống hãy cịn là một nghệ thuật.
Cịn nếu như tri thức cần đưa vào hệ được thể hiện dưới dạng các tập dữ liệu (thường gặp trong lĩnh vực thu thập và xử lý dữ liệu) thì làm thế nào ?
Trong khi đĩ, ta biết rằng mạng neuron cĩ khả năng học lấy tri thức mà ta cần đưa vào hệ nhưng lại khĩ mà giải thìch rõ ràng mạng neuron hoạt động như thế nào ?, tức mạng neuron là một hộp đen : ta đưa số liệu vào và nĩ tạo ra số liệu ra mà khơng cần biết làm sao lại tạo ra như thế.
Cịn nhiều, nhiều những ưu khuyết điểm nữa. Bảng sau đây cho ta thấy một số cái cụ thể nhất :
Mạng neuron Logic mờ
Thể hiện tri thức Khơng tường minh : khĩ giải
thích và khĩ sửa đổi. Tường minh : dễ kiểm chứng hoạt động và dễ sửa đổi.
tập dữ liệu. phải tự thiết kế tất cả.
Thế thì tại sao chúng ta khơng kết hợp chúng lại nhỉ ?
Khi đĩ, ta sẽ cĩ một hệ lai với ưu điểm của cả hai : logic mờ cho phép thiết kế hệ dễ dàng, tường minh trong khi mạng neuron cho phép học những gì mà ta yêu cầu về bộ điều khiển. Nĩ sửa đổi các hàm phụ thuộc về hình dạng, vị trí và sự kết hợp, … hồn tồn tự động. Điều này làm giảm bớt thời gian cũng như giảm bớt chi phí khi phát triển hệ.