Fuzzy Logic คืออะไร ? รู้จักพื้นฐานการตัดสินใจแบบยืดหยุ่น เมื่อความแม่นยำไม่ใช่คำตอบเสมอไป

เข้าใจ Fuzzy Logic พื้นฐานการตัดสินใจแบบยืดหยุ่น เมื่อความแม่นยำไม่ใช่คำตอบเสมอไป

โดยปกติแล้วการตัดสินใจ และการประมวลผลข้อมูลนั้น เรามักจะถูกสอนให้มองทุกอย่างในแง่มุมที่ "ถูก" หรือ "ผิด" อย่างชัดเจน แต่ถ้าลองมองให้ดีแล้วนั้น ทุกสิ่งไม่ใช่ขาว หรือดำ เสมอไป ความคลุมเครือ และไม่แน่นอน คือส่วนหนึ่งของความจริงที่เราต้องเผชิญ และนี่คือจุดที่ Fuzzy Logic หรือ ตรรกะคลุมเครือ เข้ามามีบทบาทสำคัญ

Fuzzy Logic เป็นแนวคิดที่ช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์นั้น สามารถตัดสินใจ และแก้ปัญหาในสภาวะที่ข้อมูลไม่สมบูรณ์ หรือไม่แน่นอนได้ โดยเลียนแบบการคิดแบบมนุษย์ที่มีความยืดหยุ่น ไม่ต้องพึ่งพาคำตอบแบบตายตัวอย่างเช่น "ใช่" หรือ "ไม่ใช่" เท่านั้น แต่ระบบสามารถประเมินได้ว่า "น่าจะใช่" หรือ "ค่อนข้างไม่ใช่" ด้วยระดับความเป็นไปได้

ดังนั้นในบทความนี้จะพาทุกคนไปรู้จักกับพื้นฐานของ Fuzzy Logic ทั้งความหมาย, หลักการ, ตัวอย่างการใช้งาน รวมถึงตัวอย่าง ที่ให้เรามองเห็นว่ามันช่วยให้การตัดสินใจในยุคดิจิทัลนี้เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น แม้ในสภาวะที่คำตอบที่ดูแม่นยำอาจไม่ใช่ทางออกที่ดีที่สุด ...

Fuzzy Logic คืออะไร ? (What is Fuzzy Logic ?)

Fuzzy Logic หรือที่เรียกว่า "ตรรกะคลุมเครือ" เป็นระบบตรรกะที่สามารถรองรับค่าความจริงได้อย่างยืดหยุ่น หลากหลายมากกว่าตรรกะแบบดั้งเดิมอย่าง พีชคณิตบูลีน หรือตรรกะบูลีน (Boolean Logic) ซึ่งมีเพียงสองสถานะ คือ "จริง" (1) และ "เท็จ" (0) ในทางกลับกัน Fuzzy Logic จะอนุญาตให้ค่าความจริงของตัวแปรอยู่ในช่วงตั้งแต่ 0 ถึง 1 เช่น ค่าความจริง 0.7 ซึ่งอาจหมายถึง "ค่อนข้างจริง" และ 0.3 อาจแปลว่า "ค่อนข้างเท็จ" แนวคิดนี้ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ และตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าในสถานการณ์ที่ข้อมูลไม่สมบูรณ์ หรือไม่ชัดเจน

ภาพจาก : https://databasecamp.de/en/data/fuzzy-logic-en

เราลองมาดูตัวอย่างง่าย ๆ เช่น หากมีคำถามว่า "วันนี้อากาศร้อน หรือไม่ ?" ในระบบตรรกะบูลีนจะตอบได้เพียง "ร้อน" หรือ "ไม่ร้อน" เท่านั้น แต่หาเป็น Fuzzy Logic เราก็จะสามารถตอบได้ว่า "ร้อนเล็กน้อย" หรือ "ร้อนปานกลาง" ซึ่งสะท้อนระดับของความรู้สึกที่มีต่ออากาศ ทำให้สามารถพิจารณาข้อมูลได้ละเอียดขึ้นมากยิ่งขึ้นนั่นเอง

ประวัติความเป็นมาของ Fuzzy Logic (History of Fuzzy Logic)

แนวคิดของ Fuzzy Logic ได้เริ่มต้นพัฒนาขึ้นในปี ค.ศ.1965 (พ.ศ. 2508) โดย Lotfi Zadeh (ลอตฟี ซาเดห์) ศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมไฟฟ้า และคอมพิวเตอร์จากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียเบิร์กลีย์ Zadeh ได้นำเสนอทฤษฎีที่เรียกว่า Fuzzy Set Theory ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญของ Fuzzy Logic ซึ่งเขาเชื่อว่าการใช้ระบบตรรกะที่ยืดหยุ่น และรองรับความไม่แน่นอนนี้ จะช่วยให้การวิเคราะห์ และตัดสินใจในโลกที่มีความซับซ้อนนั้นเป็นไปได้ง่ายขึ้น

ภาพจาก : https://aze.media/lotfi-zadeh-a-man-that-changed-the-world-azerbaijani-roots-of-revolutionary-fuzzy-logic/

แต่ในความเป็นจริง แนวคิดเรื่องค่าความจริงที่หลากหลายไม่ได้เพิ่งเกิดขึ้น เพราะแนวคิดนี้มีรากฐานมาจากงานวิจัยในช่วงปี ค.ศ. 1920 (พ.ศ. 2463) โดยนักคณิตศาสตร์อย่าง Jan Łukasiewicz (ยาน วูคาเชวิช) และ Alfred Tarski (อัลเฟรด ทาร์สกี) ซึ่งศึกษาตรรกะที่เรียกว่า "ตรรกะค่าความจริงไม่สิ้นสุด" Łukasiewicz ได้พัฒนาระบบตรรกะที่รองรับค่าความจริงมากกว่าสองค่า (True หรือ False) เพื่อสะท้อนความไม่แน่นอนในชีวิตประจำวัน

และเมื่อเวลาผ่านไป Zadeh ได้นำแนวคิดเหล่านี้มาประยุกต์ใช้ในหลากหลายสาขา เช่น การควบคุมระบบอัตโนมัติ (Control Systems), การพัฒนา ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) และการแก้ปัญหาในสถานการณ์ที่ข้อมูลไม่สมบูรณ์ ทำให้ Fuzzy Logic กลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง และแพร่หลายอย่างมากในปัจจุบัน

ทำไม Fuzzy Logic ถึงสำคัญ ? (Why is Fuzzy Logic important ?)

ในชีวิตประจำวัน เรามักจะต้องเจอคำถาม หรือสถานการณ์ที่ไม่สามารถให้คำตอบแบบตายตัวได้ เช่น "คนคนนี้ใจดีไหม ?" หรือ "สินค้าชิ้นนี้มีคุณภาพดี หรือไม่ ?" การใช้ตรรกะที่มีเพียงสองสถานะ เช่น "ใช่" หรือ "ไม่ใช่" ก็อาจไม่สามารถอธิบายสถานการณ์ที่ซับซ้อนเหล่านี้ได้อย่างครบถ้วน นี่จึงเป็นเหตุผลที่ Fuzzy Logic เข้ามามีบทบาทสำคัญ เพราะมันช่วยให้สามารถพิจารณาความไม่แน่นอน, ความคลุมเครือ และข้อมูลที่ไม่ชัดเจน เหล่านี้ได้ดียิ่งขึ้น 

Fuzzy Logic จึงเป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยให้การตัดสินใจให้ ใกล้เคียงกับกระบวนการคิดของมนุษย์มากที่สุดนั่นเอง

ภาพจาก : https://www.freepik.com

Fuzzy Logic ทำงานอย่างไร ? (How does Fuzzy Logic Work ?)

Fuzzy Logic มีโครงสร้างพื้นฐานที่แบ่งออกเป็นสี่ส่วนหลัก ๆ ได้แก่ Rule Base, Fuzzification, Inference Engine และ Defuzzification โดยแต่ละส่วนทำงานร่วมกันเพื่อแปลงข้อมูลนำเข้าให้เป็นผลลัพธ์ที่เหมาะสม โดยรายละเอียดของแต่ละส่วนก็จะมีดังนี้

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

1. Rule Base (กฏพื้นฐาน)

Rule Base คือชุดของกฎในรูปแบบ IF-THEN ที่กำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญ เพื่อใช้ในการตัดสินใจ ตัวอย่างเช่น "ถ้าอุณหภูมิร้อนมาก ให้ตั้งพัดลมความเร็วสูง" กฎเหล่านี้ทำให้ระบบสามารถประเมินสถานการณ์ต่าง ๆ ได้อย่างยืดหยุ่น นอกจากนี้การพัฒนาทฤษฎีฟัซซี่ในปัจจุบันยังช่วยลดจำนวนกฎที่จำเป็น ทำให้ระบบทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

2. Fuzzification (การฟัซซิฟาย)

Fuzzification คือกระบวนการแปลงข้อมูลนำเข้าที่เป็นค่าชัดเจน เช่น อุณหภูมิ, ความดัน หรือความเร็วรอบ ให้กลายเป็นค่าที่อยู่ใน ฟัซซี่เซต ตัวอย่างเช่น อุณหภูมิ 30°C อาจถูกแปลงให้มีค่าการเป็นสมาชิกในเซต "อากาศอุ่น" เท่ากับ 0.7 และในเซต "อากาศร้อน" เท่ากับ 0.3 ซึ่งขั้นตอนนี้ช่วยให้ระบบสามารถประมวลผลข้อมูลเชิงภาษาได้อย่างเป็นธรรมชาติ

3. Inference Engine (เครื่องอนุมาน)

Inference Engine เป็นขั้นตอนที่ประเมินว่าข้อมูลนำเข้าตรงกับกฎใน Rule Base มากน้อยแค่ไหน เพื่อกำหนดว่ากฎใดควรนำมาใช้ จากนั้นจึงนำผลลัพธ์จากกฎต่าง ๆ มาประมวลผลร่วมกันเพื่อสร้างการกระทำที่เหมาะสม

4. Defuzzification (การดีฟัซซิฟาย)

Defuzzification เป็นกระบวนการสุดท้ายที่แปลงค่าฟัซซี่ที่ได้จาก Inference Engine ให้เป็นค่าที่ชัดเจน เช่น จาก "ค่อนข้างช้า" อาจถูกแปลงเป็นค่าความเร็วพัดลมที่ 40 รอบต่อนาที วิธีนี้ช่วยให้ผลลัพธ์ที่ได้สามารถนำไปใช้ในระบบควบคุมได้จริง

ฟังก์ชันสมาชิก (Membership Function)

ฟังก์ชันสมาชิกคือกราฟที่ใช้กำหนดระดับการเป็นสมาชิกในแต่ละฟัซซี่เซต โดยค่าการเป็นสมาชิกจะอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 ตัวอย่างเช่น ค่า 0 หมายถึงไม่เป็นสมาชิกเลย ในขณะที่ค่า 1 หมายถึงการเป็นสมาชิกเต็มรูปแบบ รูปแบบฟังก์ชันที่นิยมใช้ได้แก่รูปสามเหลี่ยม, สี่เหลี่ยมคางหมู และโค้ง Gaussian

สรุปง่าย ๆ คือ Fuzzy Logic ทำงานโดยเริ่มจากการแปลงข้อมูลนำเข้าที่ไม่ชัดเจนผ่านกระบวนการ Fuzzification จากนั้นใช้กฎ IF-THEN ผ่าน Inference Engine เพื่อประมวลผล และสุดท้ายแปลงค่าผลลัพธ์กลับมาเป็นข้อมูลชัดเจนผ่าน Defuzzification วิธีนี้ช่วยให้ระบบสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำแม้ในสถานการณ์ที่ข้อมูลนั้นมีความคลุมเครือ

ตัวอย่างการใช้งาน Fuzzy Logic ในชีวิตจริง (Real-Life Usages of Fuzzy Logic)

Fuzzy Logic ถูกนำไปใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม และเทคโนโลยีเพื่อจัดการกับข้อมูลที่ไม่ชัดเจน โดยตัวอย่างที่เห็นภาพชัดเจนก็จะมีดังนี้

อุตสาหกรรมยานยนต์

ใช้ในระบบเปลี่ยนเกียร์ โดยพิจารณาจากปัจจัยต่าง ๆ เช่น น้ำหนักของเครื่องยนต์, สภาพถนน และสไตล์การขับขี่

ภาพจาก https://www.freepik.com | By fanjianhua on Freepik

เครื่องล้างจาน หรือเครื่องซักผ้า

ใช้ Fuzzy Logic ซึ่งเราอาจจะคุ้นหูกันบ้าง ในการกำหนดกลยุทธ์การล้าง และพลังงานที่ใช้ โดยอ้างอิงจากจำนวนจาน และปริมาณคราบอาหาร หรือ น้ำหน้กผ้า เป็นต้น

ภาพจาก : https://www.freepik.com | By rawpixel.com on Freepik

เครื่องถ่ายเอกสาร

ใช้ปรับแรงดันไฟฟ้าบนดรัมตามปัจจัยต่าง ๆ เช่น ความชื้น, ความหนาแน่นของภาพ และอุณหภูมิ

ภาพจาก : https://www.freepik.com

อุตสาหกรรมการบิน และอวกาศ

ใช้ควบคุมความสูงของดาวเทียม และยานอวกาศ

ภาพจาก : https://www.freepik.com/free-ai-image/fighter-plane-soaring-high-sky-generated-by-ai_42309318.htm#fromView=search&page=1&position=12&uuid=709e0739-1fb5-4f35-bf64-939c2feba9ae&new_detail=true

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

ใช้เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงความหมายระหว่างคำ และตัวแปรทางภาษาศาสตร์

ภาพจาก : https://www.freepik.com/free-vector/flat-design-npl-illustration_22112071.htm#fromView=search&page=1&position=0&uuid=d2571b2f-e2de-423e-8799-4ea9a8cfaf01&new_detail=true

ระบบควบคุมสิ่งแวดล้อม

เช่น เครื่องปรับอากาศ และเครื่องทำความร้อน ใช้กำหนดระดับพลังงานที่ต้องการตามอุณหภูมิปัจจุบัน และเป้าหมายที่ต้องการ

ภาพจาก : https://www.freepik.com/free-photo/woman-holding-remote-start-heater_24238552.htm#fromView=search&page=1&position=39&uuid=9a0c8120-3a34-4ec2-9e4d-373ef13a5e74&new_detail=true

ข้อดี และข้อเสียของ Fuzzy Logic (Fuzzy Logic Pros and Cons)

ข้อดี

• รองรับข้อมูลทุกประเภท : ระบบสามารถทำงานได้แม้ข้อมูลนำเข้าจะไม่ชัดเจนเช่นมีสัญญาณรบกวน หรือมีความคลาดเคลื่อน
• สร้างง่าย และเข้าใจง่าย : การออกแบบระบบ Fuzzy Logic นั้นมีความเรียบง่าย และเข้าใจได้ไม่ยาก
• อิงทฤษฎีเซตทางคณิตศาสตร์ : ใช้หลักการทางคณิตศาสตร์ที่ง่ายต่อการวิเคราะห์ และอธิบาย
• แก้ปัญหาซับซ้อนได้ดี : เหมาะกับการแก้ปัญหาในหลากหลายสาขา เนื่องจากเลียนแบบการตัดสินใจของมนุษย์
• ใช้หน่วยความจำต่ำ : อัลกอริทึมสามารถอธิบายได้ด้วยข้อมูลเพียงเล็กน้อย จึงใช้พื้นที่หน่วยความจำน้อย

ข้อเสีย

• ไม่มีวิธีแก้ปัญหาที่เป็นมาตรฐาน : เพราะนักวิจัยหลายท่าน เสนอแนวทางที่หลากหลายในการแก้ปัญหา ส่งผลให้เกิดความกำกวม และไม่มีระบบที่ชัดเจน
• ยากต่อการพิสูจน์คุณสมบัติทางคณิตศาสตร์ : ในหลายกรณี การอธิบายแนวทางด้วยหลักคณิตศาสตร์เป็นไปได้ยาก หรือเป็นไปไม่ได้
• ความแม่นยำอาจลดลง : เนื่องจากระบบทำงานกับข้อมูลทั้งที่แม่นยำ และไม่แม่นยำ ความถูกต้องของผลลัพธ์ก็อาจจะถูกลดทอนลงในบางกรณี

Fuzzy Logic กับปัญญาประดิษฐ์ (Fuzzy Logic and Artificial Intelligence)

ในมุมของ Fuzzy Logic ในระบบปัญญาประดิษฐ์ ถูกนำมาใช้เพื่อเลียนแบบกระบวนการคิด และเหตุผลของมนุษย์ โดยไม่ยึดติดกับความจริงแบบตายตัว (0 หรือ 1) แต่รองรับค่าความจริงที่อยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 ซึ่งทำให้สามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่ชัดเจนได้

IBM Watson เป็นตัวอย่างที่โดดเด่นของการนำ Fuzzy Logic มาใช้ Watson ใช้ Fuzzy Logic และ Fuzzy Semantics ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน และคลุมเครือ โดยเฉพาะในงานที่ต้องใช้เหตุผลคล้ายมนุษย์ เช่น การตอบคำถามในรายการ Jeopardy! ที่ต้องตีความข้อมูลจากภาษาธรรมชาติ และจัดการกับความไม่แน่นอน Watson ยังถูกนำไปใช้ในงานด้านสุขภาพ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย และช่วยวินิจฉัยโรค ซึ่งต้องการการประมวลผลข้อมูลที่ไม่ชัดเจน หรือไม่สมบูรณ์ ทำให้ Fuzzy Logic กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยให้ระบบ AI ตัดสินใจได้ใกล้เคียงมนุษย์มากขึ้น

ความแตกต่างระหว่าง Fuzzy Logic และ Binary Logic (Differences Between Fuzzy Logic and Binary Logic)

Fuzzy Logic และ Binary Logic มีความแตกต่างกันอย่างชัดเจนในเรื่องของค่าความจริง และการจัดการข้อมูลที่ไม่แน่นอน โดยที่ Binary Logic จะใช้ค่าความจริงแบบตายตัวเพียงสองค่า คือ "จริง" (1) และ "เท็จ" (0) ซึ่งเหมาะสำหรับสถานการณ์ที่ข้อมูลมีความชัดเจน เช่น การประมวลผลทางคอมพิวเตอร์ที่ต้องการคำตอบแบบขาว หรือดำ ในทางกลับกัน Fuzzy Logic สามารถรองรับค่าความจริงที่หลากหลาย โดยค่าความจริงอยู่ในช่วงระหว่าง 0 ถึง 1 ทำให้สามารถพิจารณาระดับความจริงที่ไม่ชัดเจนได้ เช่น 0.3 หมายถึง "บางส่วนจริง" และ 0.7 หมายถึง "ค่อนข้างจริง" ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความคลุมเครือได้ดีกว่า

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

นอกจากนี้ Fuzzy Logic ยังเหมาะสำหรับการใช้งานในสถานการณ์ที่มีความไม่แน่นอน อย่างเช่น การควบคุมเครื่องปรับอากาศ, ประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Large Language Model) หรือระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในขณะที่ Binary Logic มักใช้ในงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การคำนวณทางคณิตศาสตร์, การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ต้องการคำตอบแบบชัดเจน ดังนั้น Fuzzy Logic จึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อตอบโจทย์สถานการณ์ที่ซับซ้อน และไม่สามารถใช้ตรรกะแบบขาวดำได้ เน้นการจัดการความคลุมเครือ และความไม่แน่นอนที่เกิดขึ้นในชีวิตประจำวันมากกว่า

สรุปเกี่ยวกับ Fuzzy Logic (Fuzzy Logic Conclusion)

และในท้ายที่สุด Fuzzy Logic ก็คือระบบตรรกะที่ช่วยแก้ปัญหาความคลุมเครือ และข้อมูลที่ไม่ชัดเจนในสถานการณ์จริงได้ ด้วยความสามารถในการประเมินค่าความจริงที่หลากหลาย ตั้งแต่ 0 ถึง 1 ทำให้ Fuzzy Logic แตกต่างจากระบบตรรกะดั้งเดิมอย่าง Binary Logic ซึ่งมีเพียง "จริง" และ "เท็จ" เท่านั้น ระบบนี้ช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์ และตัดสินใจ เลียนแบบการคิดของมนุษย์

การประยุกต์ใช้ Fuzzy Logic มีหลากหลาย ตั้งแต่ในระบบอุตสาหกรรม เช่น ยานยนต์ และเครื่องใช้ไฟฟ้า ไปจนถึงระบบที่ซับซ้อนอย่างการ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ตัวอย่างเช่น IBM Watson ที่แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ Fuzzy Logic ในการจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อน และไม่แน่นอน นั่นเอง

ด้วยความสามารถนี้ Fuzzy Logic จึงเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ระบบนั้น ตัดสินใจได้ใกล้เคียงมนุษย์มากขึ้น และเป็นรากฐานสำคัญในยุคปัจจุบัน ที่ข้อมูลมีความหลากหลาย และคลุมเครืออย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้