तुलना चार्ट
| तुलना के लिए आधार | फॉरवर्ड रीजनिंग | बैकवर्ड रीजनिंग |
|---|---|---|
| बुनियादी | डेटा पर ही आधारित | लक्ष्य से संचालित |
| साथ शुरू होता है | नए आंकड़े | अनिश्चित निष्कर्ष |
| उद्देश्य खोजने के लिए है | निष्कर्ष जो पालन करना चाहिए | निष्कर्ष का समर्थन करने के लिए तथ्य |
| दृष्टिकोण का प्रकार | अवसरवादी | अपरिवर्तनवादी |
| बहे | परिणाम के लिए असमर्थ | नतीजे के लिए प्रेरित |
फॉरवर्ड रीज़निंग की परिभाषा
समस्या के समाधान में आम तौर पर समाधान में आने के लिए प्रारंभिक डेटा और तथ्य शामिल होते हैं। इन अज्ञात तथ्यों और जानकारी का उपयोग परिणाम को कम करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, रोगी का निदान करते समय डॉक्टर पहले शरीर के लक्षणों और चिकित्सा स्थिति की जाँच करते हैं जैसे कि तापमान, रक्तचाप, नाड़ी, आँखों का रंग, रक्त, वगैरह। उसके बाद, रोगी लक्षणों का विश्लेषण किया जाता है और पूर्वनिर्धारित लक्षणों की तुलना में किया जाता है। तब चिकित्सक रोगी के लक्षणों के अनुसार दवाइयाँ उपलब्ध कराने में सक्षम होता है। इसलिए, जब कोई समाधान तर्क के इस तरीके को नियोजित करता है, तो इसे आगे के तर्क के रूप में जाना जाता है ।
आगे के तर्क में जिन चरणों का पालन किया जाता है
इनफेक्शन इंजन उन बाधाओं के लिए प्रदान की गई जानकारी के साथ ज्ञान के आधार की खोज करता है, जिनकी मिसाल दी गई वर्तमान स्थिति से मेल खाती है।
- पहले चरण में, सिस्टम को एक या एक से अधिक बाधाओं को दिया जाता है।
- फिर प्रत्येक बाधा के लिए ज्ञान के आधार में नियमों की खोज की जाती है। शर्त पूरी करने वाले नियमों का चयन किया जाता है (यानी, यदि भाग)।
- अब प्रत्येक नियम लागू किए गए एक के निष्कर्ष से नई परिस्थितियों का उत्पादन करने में सक्षम है। नतीजतन, इस भाग को फिर से मौजूदा एक में शामिल किया गया है।
- चरण 2 को दोहराकर अतिरिक्त शर्तों को फिर से संसाधित किया जाता है। यदि कोई नई स्थिति मौजूद नहीं है तो प्रक्रिया समाप्त हो जाएगी।
बैकवर्ड रीजनिंग की परिभाषा
बैकवर्ड रीजनिंग फॉरवर्ड रीजनिंग का उलटा है जिसमें नियमों, प्रारंभिक तथ्यों और डेटा को घटाने के लिए लक्ष्य का विश्लेषण किया जाता है। हम उपरोक्त परिभाषा में दिए गए इसी तरह के उदाहरण से अवधारणा को समझ सकते हैं, जहां डॉक्टर लक्षणों जैसे इनस्क्रिप्टिव डेटा की मदद से मरीज का निदान करने की कोशिश कर रहा है। हालांकि, इस मामले में, रोगी को अपने शरीर में एक समस्या का सामना करना पड़ रहा है, जिसके आधार पर डॉक्टर लक्षणों को साबित करने जा रहे हैं। इस तरह का तर्क पिछड़े तर्क के तहत आता है।
पिछड़े तर्क में जिन चरणों का पालन किया जाता है
इस प्रकार के तर्क में, सिस्टम एक लक्ष्य स्थिति चुनता है और पीछे की दिशा में कारण बनता है। अब, आइए समझते हैं कि यह कैसे होता है और किन चरणों का पालन किया जाता है।
- सबसे पहले, लक्ष्य राज्य और नियमों का चयन किया जाता है जहां लक्ष्य राज्य निष्कर्ष के रूप में THEN भाग में रहता है।
- चयनित नियम के IF भाग से लक्ष्य को सत्य मानने के लिए सबगोल्स को संतुष्ट किया जाता है।
- सभी मातहतों को संतुष्ट करने के लिए प्रारंभिक परिस्थितियों को निर्धारित करें।
- सत्यापित करें कि प्रदान की गई प्रारंभिक अवस्था स्थापित राज्यों के साथ मेल खाती है या नहीं। यदि यह शर्त को पूरा करता है तो लक्ष्य समाधान है अन्यथा अन्य लक्ष्य राज्य का चयन किया जाता है।
एआई में फॉरवर्ड और बैकवर्ड रीजनिंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर
- आगे का तर्क डेटा-चालित दृष्टिकोण है जबकि पिछड़ा तर्क एक लक्ष्य संचालित है।
- प्रक्रिया नए डेटा और तथ्यों के साथ आगे के तर्क में शुरू होती है। इसके विपरीत, पिछड़े तर्क परिणामों के साथ शुरू होते हैं।
- फॉरवर्ड रीजनिंग का उद्देश्य कुछ अनुक्रमों के बाद परिणाम निर्धारित करना है। दूसरी ओर, पिछड़े हुए तर्क उन कृत्यों पर जोर देते हैं जो निष्कर्ष का समर्थन करते हैं।
- आगे का तर्क एक अवसरवादी दृष्टिकोण है क्योंकि यह विभिन्न परिणाम उत्पन्न कर सकता है। के रूप में, पिछड़े तर्क में, एक विशिष्ट लक्ष्य केवल कुछ पूर्व निर्धारित प्रारंभिक डेटा हो सकता है जो इसे प्रतिबंधित करता है।
- फॉरवर्ड रीजनिंग का प्रवाह पूर्ववर्ती से फलस्वरूप होता है, जबकि बैकवर्ड रीजनिंग रिवर्स ऑर्डर में काम करता है जिसमें यह निष्कर्ष से आरंभ होने वाले तक होता है।
निष्कर्ष
खोज प्रक्रिया की उत्पादन प्रणाली संरचना आगे और पीछे तर्क की व्याख्या में सुविधा प्रदान करती है। फॉरवर्ड और बैकवर्ड रीजनिंग को उनके उद्देश्य और प्रक्रिया के आधार पर विभेदित किया जाता है, जिसमें फॉरवर्ड रीजनिंग को प्रारंभिक डेटा द्वारा निर्देशित किया जाता है और लक्ष्य को खोजने का इरादा होता है जबकि बैकवर्ड रीजनिंग को डेटा के बजाय लक्ष्य द्वारा नियंत्रित किया जाता है और मूल को खोजने का लक्ष्य होता है डेटा और तथ्य।
