এই পোস্টে আমরা AI-তে ফরওয়ার্ড রীজনিং এবং ব্যাকওয়ার্ড রীজনিং-এর পার্থক্য বুঝব:
ফরওয়ার্ড রীজনিং (Forward Reasoning)
এটি একটি ডেটা-ড্রিভেন টাস্ক।
এটি নতুন ডেটা দিয়ে শুরু হয়।
উদ্দেশ্য হলো একটি নিষ্কর্ষ খুঁজে বের করা যা অনুসরণ করবে।
এটি একটি অপারচুনিস্টিক টাইপের আপপ্রোচ ব্যবহার করে।
এটি সূচনা থেকে ফলাফলে প্রবাহিত হয়।
ইনফারেন্স ইঞ্জিন দেওয়া ইনফরমেশন এবং কনস্ট্রেইন্টের ওপর ভিত্তি করে নলেজ বেস সার্চ করে।
এই কনস্ট্রেইন্টের প্রসিডেন্স বর্তমান স্টেটের সাথে মিলাতে হয়।
প্রথম ধাপ হলো সিস্টেমকে এক বা একাধিক কনস্ট্রেইন্ট দেওয়া।
প্রতিটি কনস্ট্রেইন্টের জন্য নলেজ বেসে রুল সার্চ করা হয়।
কন্ডিশন পূরণকারী রুলটি সিলেক্ট করা হয়।
প্রতিটি রুল আহ্বানকৃত নিষ্কর্ষ থেকে নতুন কন্ডিশন উৎপন্ন করতে পারে।
নতুন কন্ডিশন যোগ করা যায়, এবং পুনরায় প্রসেস করা হয়।
যদি নতুন কন্ডিশন না থাকে তবে ধাপটি শেষ হয়।
এটি ধীর হতে পারে,
এটি টপ-ডাউন রীজনিং অনুসরণ করে।
ব্যাকওয়ার্ড রীজনিং (Backward Reasoning)
এটি একটি গোল-ড্রিভেন টাস্ক।
এটি অনিশ্চিত নিষ্কর্ষ দিয়ে শুরু হয়।
উদ্দেশ্য হলো নিষ্কর্ষ সমর্থনকারী ফ্যাক্ট খুঁজে বের করা।
এটি একটি কনজারভেটিভ টাইপের আপপ্রোচ ব্যবহার করে।
এটি ফলাফল থেকে সূচনাতেও প্রবাহিত হয়।
সিস্টেম একটি গোল স্টেট বেছে নিতে সাহায্য করে, এবং ব্যাকওয়ার্ড ডিরেকশনে রীজন করে।
প্রথম ধাপ হলো গোল স্টেট এবং রুল সিলেক্ট করা।
সিলেক্ট করা রুল থেকে সাব-গোল তৈরি করা হয়, যেগুলো গোল স্টেট সত্য হওয়ার জন্য সেটিসফাই করতে হয়।
ইনিশিয়াল কন্ডিশন সেট করা হয় যাতে সকল সাব-গোল সেটিসফাই হয়।
স্থাপিত স্টেটগুলো প্রদত্ত ইনিশিয়াল স্টেটের সাথে মিলিয়ে দেখা হয়।
যদি কন্ডিশন পূরণ হয়, গোলটি সমাধান।
অন্যথায় গোলটি রিজেক্ট করা হয়।
এটি কম সংখ্যক রুল টেস্ট করে।
এটি কম পরিমাণ ডেটা প্রদান করে।
এটি বটম-আপ রীজনিং টেকনিক অনুসরণ করে।
এতে কম সংখ্যক ইনিশিয়াল গোল এবং বেশি সংখ্যক রুল থাকে।
এটি ইনিশিয়াল স্টেট দ্বারা প্রাপ্ত সিদ্ধান্তের ওপর ভিত্তি করে।
এটিকে ডিসিশন-ড্রিভেন বা গোল-ড্রিভেন ইনফারেন্স টেকনিকও বলা হয়।
সিস্টেম একটি গোল স্টেট সিলেক্ট করে এবং ব্যাকওয়ার্ড ডিরেকশনে রীজন করে।
