Fuzzy Logic क्या है? और यह काम कैसे करता है?

हम यह तो जानते ही है कि आज के समय में फैसले अक्सर सीधे “हां” या “ना” में नहीं होते, बल्कि इनके बीच कई धुंधले पहलू होते हैं। तो इस समस्या को हल करने के लिए Fuzzy Logic को डिजाइन किया गया है, जिसे Lotfi Zadeh ने 1965 में पेश किया था, यह एक ऐसा सिस्टम है जो किसी भी स्थिति को सिर्फ True या False तक ही सीमित रखने के बजाय उनके बीच के स्तरों को भी आसानी से बिना किसी समस्या के समझता है। यह अनिश्चितता और अस्पष्टता के साथ काम कर सकता है, जिससे मशीन और सिस्टम इंसानों की तरह सोचकर सटीक फैसले ले सकते हैं।

नमस्कार दोस्तों, आज के इस आर्टिकल में हम AI के एक महत्वपूर्ण टॉपिक Fuzzy Logic से सम्बन्धित कुछ चर्चा करने वाले है जिसमें हम जानेंगे कि Fuzzy logic system क्या होता है, यह काम कैसे करता है, यह इतना महत्वपूर्ण क्यों है, इसके अलावा हम इस आर्टिकल में यह भी जाएंगे कि इसके फायदे और नुकसान क्या – क्या होते है।

What is Fuzzy Logic in Hindi – फ़ज़ी लॉजिक क्या है?

AI (Artificial Intelligence) में फ़ज़ी लॉजिक (Fuzzy Logic) जो है वह एक इस तरह की टेक्निक (Technique) होती है जो उन सभी कॉम्प्लेक्स (Complex) और अस्पष्ट सिचुएशन्स (Ambiguous Situations) को संभालने का काम करती है, जहा परं चीज़ें कभी भी पूरी तरह से ट्रू (True) या फ़ॉल्स (False) नहीं होती हैं। Fuzzy logic का अविष्कार Lotfi Zadeh ने 1965 किया था।

हम अपनी रियल लाइफ में अक्सर ऐसे Scenarios का सामना करते हैं, जहा परं हमे जवाब सीधे “हां” या “नहीं” में नहीं मिलता हैे। तो फ़ज़ी लॉजिक (Fuzzy Logic) जो है वह इन्हीं अनिश्चित (Uncertain) और कॉम्प्लेक्स सिचुएशन्स को समझने में सहायता करती है। यह ब्लैक और व्हाइट दोनो तरह की थिंकिंग से थोड़ा आगे बढ़कर ग्रे एरिया (Grey Area) को भी कवर करती है, जिसकी वजह से इनके डिसीजन्स और भी कई ज़्यादा रियलिस्टिक (Realistic) और लॉजिकल (Logical) बनते हैं।

Fuzzy Logic जो है उसमें बिल्कुल इंसानो की तरह निर्णय लेने की क्षमता होती है यानी यही बिल्कुल उसी तरह निर्णय ले सकते है जिस तरह एक इंसान निर्णय लेता है। इसमें जो ‘Fuzzy’ शब्द है उसका अर्थ जो है वह ऐसी चीज़ों से होता हैं जो स्पष्ट नहीं है यानी जो पूरी तरह से अस्पष्ट हैं।

How does fuzzy logic work in Hindi? – फ़ज़ी लॉजिक कैसे काम करता है?

फ़ज़ी लॉजिक जो है वह नीचे दिए हुए तरीको की तरह काम करते है:

ट्रुथ वैल्यूज (Truth Values):

हम यह तो जानते ही है कि ट्रेडिशनल लॉजिक (Traditional Logic) जो होता है उसमें केवल दो ऑप्शन होते हैं – ट्रू (True – 1) या फ़ॉल्स (False – 0)। लेकिन ये जो फ़ज़ी लॉजिक (Fuzzy Logic) है उनमें ट्रुथ वैल्यू जो है वह 0 से लेकर 1 के बीच कुछ भी हो सकता है। यानी इस लॉजिक में चीज़ें पूरी तरह से ट्रू या फ़ॉल्स न होकर आंशिक रूप से ट्रू (Partially True) भी हो सकती हैं।

मेम्बरशिप फंक्शन (Membership Function):

इसमें जो मेम्बरशिप फंक्शन (Membership Function) होता है उसका काम यह तय करना होता है कि किसी तरह का कोई इनपुट किसी खास तरह की कैटेगरी (Category) से कितना मेल खाता है। इसकी जो वैल्यू है वह 0 से 1 तक हो सकता है। इसके बीच आने वाली सभी Values ज्यादा से ज्यादा एक दूसरे के मैच को दिखाते है।

फ़ज़ी रूल्स (Fuzzy Rules):

Fuzzy Logic हमेशा “if-then” रूल्स के ज़रिए काम करती है। ये रूल्स जो है वो इनपुट और आउटपुट दोनो के बीच का जो रिलेशन होता है उसको फ्लेक्सिबल तरीके से डिफाइन करने का काम करता हैं। इसके होने से सिस्टम पूरी तरह से ट्रू या फ़ॉल्स वैल्यू देने की बजाय, आंशिक रूप से ट्रू (Partially True) रिजल्ट्स भी दे सकता है।

Why is Fuzzy Logic so important in Hindi? – फ़ज़ी लॉजिक इतनी ज़रूरी क्यों है?

फ़ज़ी लॉजिक की सबसे बड़ी खासियत यह है कि ये सिस्टम्स को अनिश्चित और अधूरी जानकारी को समझने और उसके आधार पर एक सही डिसीजन लेने की क्षमता प्रदान करते है। साथ ही यह सिस्टम्स को रियल-वर्ल्ड में मौजूद कॉम्प्लेक्सिटी को बेहतर तरीके से संभालने में भी सहायता करती है। आज के समय में इसका इस्तेमाल कई अलग – अलग फील्ड्स में किया जा रहा है, जैसे:

• Control System): मशीनों और उनके द्वारा होने वाली प्रोसेस को कंट्रोल करने के लिए।
• Image Processing: images को इंप्रूव और रिकग्नाइज़ करने के लिए।
• Natural Language Processing: ह्यूमन लैंग्वेज को समझने के लिए।
• Medical Diagnosis: किसी भी बीमारी का पता लगाने के लिए।
• Artificial Intelligence: कॉम्प्लेक्स सिचुएशन्स में भी स्मार्ट डिसीजन्स लेने के लिए।

Architecture of Fuzzy Logic System in Hindi

फ़ज़ी लॉजिक सिस्टम मुख्यत चार अलग – अलग तरह के घटकों से मिल कर बना होता है, ये सभी एक साथ मिलकर उन सभी जानकारीयो को प्रोसेस करने और बेहतर रूप से फैसले लेने के लिए काम करते हैं जो अनिश्चित या फिर अस्पष्ट जानकारी होती है। नीचे हमने इसके हर एक हिस्से के बारे में सरल भाषा में explanation दियाा है:

Rule Base:

इसका जो Rule Base हिस्सा है उसमें कई सारे एक्सपर्ट्स के द्वारा डिफाइन किए गए “IF-THEN” रूल्स का एक सेट दिया हुआ होता है। ये जो रूल्स होते है वे Linguistic Terms का उपयोग करके डिसीजन-मेकिंग प्रोसेस को रास्ता दिखाते हैं।

नई फ़ज़ी थ्योरी (Fuzzy Theory) के डेवलपमेंट्स की वजह से Fuzzy के जो Controllers थे उनके डिज़ाइन और ट्यूनिंग को काफी ज्यादा इंप्रूव किया गया है, जिसकी वजह से इसके रूल्स की संख्या काफी कम हो गई है और सिस्टम पहले से कई ज़्यादा एफिशिएंट (Efficient) बन गया है।

Fuzzification

Fuzzification का काम सभी exact (crisp) इनपुट वैल्यू को fuzzy sets में बदलने का होता है। इसके जो Crisp इनपुट्स किसी भी तरह के हो सकते है जैसे temperature, pressure, RPM आदि जैसे सभी वैल्यू इसी के इनपुट्स होते है, जिनको sensors के द्वारा मापा (measure) किया जाता है।

आसान भाषा में कहे तो Fuzzification जो है वह इन सभी values को fuzzy सेट्स के फॉर्म में कन्वर्ट करता है ताकि सिस्टम इनको ओर भी ज्यादा flexible तरीके से समझ सके।

Inference Engine

Inference engine जो है उसका काम fuzzified inputs को rule base के साथ कंपेयर करना होता है। इसके अलावा ये यह भी चैक करता है कि कौनसे रूल्स सही इनपुट्स के साथ मैच हो रहे है और ये डिसाइड करता है कौनसे रूल्स को एक्टिवेट करना है और कोन से रूल्स को डिएक्टिवेट करना है। फिर उसके बाद यह सभी एक्टिवेटेड रूल्स को एक साथ कंबाइन करके एक फाइनल कंट्रोल तैयार कर देता है।

Defuzzification

Defuzzification का काम ये होता है कि inference engine के द्वारा जो भी fuzzy आउटपुट निकाले जाते है उनको exact (crisp) वैल्यू में कन्वर्ट कैसे करे। इसमें कई तरह के अलग – अलग defuzzification मैथड्स उपस्थित होते है, लेकिन इसमें हमेशा सिस्टम के हिसाब से सबसे अच्छे और reasonable तरीको का उपयोग किया जाता है ताकि इसमें उपस्थित errors को कम से कम किया जा सके।

What is Fuzzy Control in Hindi – फजी कंट्रोल क्या है?

Fuzzy control जो है वह एक इस तरह की तकनीक है जो कंट्रोल सिस्टम को बिल्कुल इंसानों की तरह सोचने और रिएक्ट करने की क्षमता प्रदान करती है। इसका उद्देश्य किसी तरह की परफेक्ट एक्यूरेसी देना नहीं होता है, बल्कि इसका मुख्य उद्देश्य realistic और useful सॉल्यूशन प्रदान करना होता है, जो हमेशा real-world में होने वाली सिचुएशन में काम करे।

यह इंसानों की की सोच को कॉपी करते है जिससे हम उन जानकारियों के आधार पर भी लॉजिकल कनक्लूजन निकाल सकते है जो इनकंप्लीट या फिर unclear होती है। Fuzzy कंट्रोल को अनिश्चित ओर अस्पष्ट डेटा को हैंडल करने में बहुत ज्यादा एक्सपर्ट बनाया गया है, ताकि सिस्टम इसकी मदद से confusing situations में भी स्मार्ट डिसीजन्स लेने में सक्षम हो।

Advantages of Fuzzy Logic Systems in Hindi – Fuzzy लॉजिक के फायदे

Fuzzy लॉजिक के फायदे निम्नलिखित है:

1. Fuzzy लॉजिक सिस्टम किसी भी तरह के इनपुट के साथ बिना किसी प्रॉब्लम के काम करने की क्षमता रखता है।
2. हम यह तो जानते ही है कि real-world में डेटा परफेक्ट नहीं होता है, लेकिन fuzzy लॉजिक उसे आसानी से समझकर प्रोसेस कर सकता है।
3. ये जो Fuzzy लॉजिक सिस्टम होता है उसको डिजाइन करना काफी ज्यादा straightforward ओर आसान होता है।
4. इसका स्ट्रक्चर और इसके सभी रूल्स जो है वे एक बेसिक लॉजिकल कॉन्सेप्ट्स पर आधारित होते है, जो implementation को काफी ज्यादा फास्ट ओर hassle-free बनाते है।
5. यह सिस्टम हमेशा set theory के प्रिंसिपल्स पर काम करता है, जो रीजनिंग की प्रोसेस को बहुत ज्यादा आसान और लॉजिकल बनाता है। इसकी मदद से सिस्टम को अलग – अलग प्रकार की सिचुएशन के हिसाब से adapt करना बहुत ज्यादा आसान हो जाता है।
6. Automation से लेकर decision-making तक, हर एक फील्ड में यह काफी फायदेमंद साबित होता है।
7. Fuzzy logic की जो algorithms होती है उनको काम करने के लिए ज्यादा डेटा की आवश्यकता नहीं होती है। जिसका मतलब यह होता है कि यह काफी कम मेमोरी और computational पावर का उपयोग करता है। आसान भाषा में कहे तो यह काफी lightweight ओर efficient होता है ।

Disadvantages of Fuzzy Logic in Hindi – फजी लॉजिक के नुकसान

फजी लॉजिक सिस्टम के नुकसान निम्नलिखित है:

1. कई researchers ने fuzzy logic का इस्तेमाल करके समस्याओं को हल करने के लिए अलग-अलग तरीके बताए हैं। लेकिन इसकी एक दिक्कत यह है कि इतने सारे तरीकों के चलते अक्सर उलझन और कन्फ्यूजन पैदा हो जाती है।
2. fuzzy logic की एक ओर सबसे बड़ी समस्या यह है कि इसके लिए कोई तय किया हुआ ओर सिस्टमेटिक तरीका नहीं है, जिसके कारण इसे हर बार एक ही तरीके का उपयोग करके इस्तेमाल किया जा सके। यही वजह है कि fuzzy logic के ज़रिए किसी समस्या को हल करने के लिए एक भरोसेमंद और बार-बार काम आने वाला तरीका बनाना मुश्किल हो जाता है।
3. इसके अलावा, fuzzy logic की जो खासियत है उनको प्रूव करना भी काफी मुश्किल होता है। कई बार तो ये नामुमकिन सा दिखाई देने लगता है।
4. इसकी बड़ी वजह ये है कि हर बार हमारे पास अपने approach का कोई साफ़-सुथरा mathematical description (गणितीय विवरण) नहीं होता। ऐसे में ये समझना मुश्किल हो जाता है कि जो तरीका अपनाया गया है, वो सही है या नहीं।
5. क्योंकि fuzzy logic सटीक (precise) और imprecise दोनों तरह के डाटा पर काम करता है, इसलिए कई बार accuracy (सटीकता) से समझौता करना पड़ता है।
6. कभी कभी ऐसा होता है कि जानकारी पूरी तरह से साफ़ नहीं होती है, तो उसके कारण fuzzy logic के नतीजे हमेशा पूरी तरह से भरोसेमंद नहीं होते। यही वजह है कि fuzzy logic का इस्तेमाल थोड़ा tricky हो सकता है।

निष्कर्ष (Conclusion)

Fuzzy Logic System का काम जटिल सिस्टम्स में uncertainty और ambiguity को आसानी से हैंडल करने का एक powerful तरीका प्रदान करना होता है। यह ट्रेडिशनल binary outcomes (0 या 1) के बजाय degrees of truth को एक्सेप्ट करता है, जिससे मशीनें और सिस्टम्स बिल्कुल इंसानों की तरह reasoning के साथ डिसीजन ले सकते हैं।

Reference: https://www.geeksforgeeks.org/fuzzy-logic-introduction/

निवेदन:- अगर आपको AI में Fuzzy Logic System से सम्बंधित यह पोस्ट पसंद आई हो तो हमें कमेंट की सहायता से अपनी राय जरूर बताए इसके अलाबा आपको किसी और टॉपिक से सम्बंधित जानकारी चहिए तो उसके बारे में भी आप कमेंट में बता शकते है या फिर आप हमें डायरेक्ट Email भी कर सकते है। इसे अपने दोस्तों के साथ शेयर करना न भूले। Thank You!