কম্পিউটার শুধু 0 and 1 বুঝে। True or False, Yes or No। কিন্তু আমরা মানুষেরা 0, 1 ছাড়াও ভিন্ন ভাবে চিন্তা করতে পারি। কন্টিনিউয়াস চিন্তা যাকে বলে। কম্পিউটার কাজ করতে পারে প্রিসাইসলি। কিন্তু মানুষ চিন্তা করে হাই লেভেলে। মানুষ যেভাবে চিন্তা করে, কম্পিউটার সেভাবে চিন্তা করাটাই হচ্ছে ফাজি লজিক।
ট্র্যাডিশনাল লজিকে আমরা কোন কিছুকে 0 অথবা 1 এ রিপ্রেজেন্ট করি। ফাজি লজিকে ০ অথবা ১ এর মধ্যে যে কোন ভ্যালু হতে পারে। কেউ লম্বা হলে আমরা বলি না সে ছয় ফুট দুই ইঞ্চি। আমরা বলি সে লম্বা। বাহিরে গরম হলে আমরা বলি না আজকের তাপমাত্রা ৩০ ডিগ্রি সেলসিয়াস। আমরা বলি আজ অনেক গরম পড়ছে। কম্পিউটারকে আজকের তাপমাত্রা বলতে বললে সে কত ডিগ্রি সেলসিয়াস, তাই বলবে। গরম কি ঠান্ডা, তা বলবে না। কম্পিউটারকে মানুষের মত চিন্তা করার জন্য তৈরি করারই ফাজি লজিকের কাজ।
প্রতিটা ফাজি লজিক সিস্টেমে চারটা প্রধান অংশ রয়েছে। সেগুলো হচ্ছেঃ

•  Fuzzification Module
•  Knowledge Base
•  Inference Engine
•  Defuzzification Module

Fuzzification Module: ফাজিফিকেশন মডিউলে ট্র্যাডিশনাল ডেটা ইনপুট হিসেবে নেয়। এরপর সেগুলোকে ফাজি সেটে ভাগ করে।
Knowledge Base: Knowledge Base এবিভিন্ন রুল গুলো সেট করা থাকে। সাধারণত IF-THEN রুলস।
Inference Engine: ইনফিয়ারেন্স ইঞ্জিনে ইনপুট ডেটা গুলোকে Knowledge Base থাকা রুল এর উপর ভিত্তি করে মানুষ যেভাবে চিন্তা করে, সেভাবে অনুকরণ করে।
Defuzzification Module: Defuzzification Module এ আবার ইনফিয়ারেন্স ইঞ্জেনে প্রাপ্ত ফাজি সেটকে আবার ট্র্যাডিশনাল সেট যাকে বলে Crisp Set এ রূপান্তরিত করে।
আমাদের চারপাশের অনেক গুলো প্রোডাক্টে ফাজি লজিক ব্যবহৃত হচ্ছে। যেমন এসি, মাইক্রোওয়েব ওভেন, ক্যামেরা, ওয়াশিং ম্যাশিন ইত্যাদিতে। এছাড়া এখনকার ড্রাইভারলেস গাড়ি গুলোতে ফাজি লজিক ব্যবহৃত হচ্ছে বা হবে।
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স এর খুব দরকারি একটা শাখা হচ্ছে এই ফাজি লজিক। রোবটের মত প্রিসাইসলি সব কিছু না করে মানুষের মত সিস্টেম তৈরি করতে এটি খুব কাজে দিচ্ছে এবং দিবে। এক সময় সত্যি সত্যি এমন রোবট তৈরি হবে, আমরা বুঝতেও পারব না এটা রোবট নাকি মানুষ।