مقدمه ای بر سیستمهای خبره
سیستم خبره چیست؟
اولین قدم در حل هر مسئله ای تعریف دامنه یا محدوده آن است. این نکته همانطور که در مورد روشهای برنامه نویسی متعارف صحت دارد، در مورد هوش مصنوعی نیز درست است. اما به خاطر اسراری که از قبل در مورد هوش مصنوعی ( AI ) وجود داشته، هنوز هم برخی مایلند این عقیده قدیمی را باور کنند که " هر مسئله ای که تا به حال حل نشده باشد یک مسئله هوش مصنوعی است". تعریف متداول دیگری به این صورت وجود دارد " هوش مصنوعی کامپیوترها را قادر می سازد که کارهایی شبیه به آنچه در فیلمها دیده می شود انجام دهند".چنین تفکراتی در دهه 1970 میلادی رواج داشت، یعنی درست زمانی که هوش مصنوعی در مرحله تحقیق بود ولی امروزه مسائل واقعی بسیاری وجود دارند که توسط هوش مصنوعی و کاربردهای تجاری آن قابل حلند.
اگرچه برای مسائل کلاسیک هوش مصنوعی از جمله ترجمه زبانهای طبیعی، فهم کلام و بینایی هنوز راه حل عمومی یافت نشده است، ولی محدود کردن دامنه مسئله می تواند به راه حل مفیدی منجر شود. به عنوان مثال، ایجاد یک « سیستم زبان طبیعی ساده » که ورودی آن جملاتی با ساختار اسم، فعل و مفعول باشد کار مشکلی نیست. در حال حاضر، چنین سیستمهایی به عنوان یک واسط در ایجاد ارتباط کاربر پسند با نرم افزارهای بانک اطلاعاتی و صفحه گسترده ها به خوبی عمل می کنند. در حقیقت (پاره) جملاتی که امروزه در برنامه های کامپیوتری مخصوص بازی و سرگرمی به کار می روند توان بالای کامپیوتر در فهم زبان طبیعی را به نمایش می گذارند.
همان طور که شکل 1-1 نشان میدهد، هوش مصنوعی شامل چندین زیر مجموعه است. زیر مجموعه سیستمهای خبره یکی از موفق ترین راه حلهای تقریبی برای مسائل کلاسیک هوش مصنوعی است. پروفسور فیگن بام از دانشگاه استانفورد یکی از پیشکسوتان تکنولوژی سیستم های خبره، تعریفی در مورد سیستمهای خبره دارد : « ... یک برنامه کامپیوتری هوشمند که از دانش و روشهای استنتاج برای حل مسائلی استفاده می کند که به دلیل مشکل بودن، نیاز به تجربه و مهارت انسان » (Feigenbaum 82 ). بنابراین سیستم خبره یک سیستم کامپیوتری است که از قابلیت تصمیم گیری افراد خبره، تقلید می نماید. لغت تقلید به این معناست که سیستم خبره سعی دارد در تمام جنبه ها شبیه فرد خبره عمل کند. عمل تقلید از شبیه سازی قوی تر است چون در شبیه سازی تنها در بعضی موارد شبیه چیزهای واقعی عمل می شود.
اگرچه هنوز یک برنامه چند منظوره برای حل مسائل ایجاد نشده است، ولی سیستمهای خبره در محدوده های خاص به خوبی عمل می کنند. برای اثبات موفقیت سیستمهای خبره فقط کافی است که کاربردهای متعدد سیستمهای خبره را در تجارت، پزشکی، علوم مهندسی ملاحظه نمود و یا کتابها، مجلات، سمینارها و محصولات نرم افزاری اختصاص یافته به سیستمهای خبره را مشاهده کرد.
سیستمهای خبره یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که همچون یک فرد خبره با استفاده وسیع از دانش تخصصی به حل مسائل می پردازد. فرد خبره کسی است که در یک زمینه خاص دارای تجربه و مهارت و در یک کلام خبرگی است. بنابراین فرد خبره دارای دانش یا مهارت خاصی است که برای بیشتر مردم ناشناخته و یا غیر قابل دسترسی است. فرد خبره مسایلی را حل می کند که یا توسط دیگران قابل حل نیست و یا او مؤثرترین ( و البته نه ارزانترین) راه حل را برای آن مسئله ارائه می دهد. وقتی سیستمهای خبره اولین بار در دهه 1970 توسعه یافتند، فقط دارای دانش خبرگی بودند. ولی لغت سیستم خبره امروزه اغلب به هر سیستمی اطلاق می شود که از تکنولوژی سیستم خبره استفاده می کند. این تکنولوژی می تواند شامل زبانهای خاص سیستمهای خبره، برنامه ها و سخت افزارهای طراحی شده برای کمک به توسعه و اجرای سیستمهای خبره باشد.
دانش موجود در سیستمهای خبره می تواند شامل تجربه و یا دانشی باشد که از طریق کتب، مجلات و افراد دانشمند قابل دسترسی است. اصطلاحات سیستم خبره، سیستم مبتنی بر دانش و یا سیستم خبره مبتنی بر دانش، به طور مترادف به کار می روند. بیشتر مردم از اصطلاح سیستم خبره به دلیل کوتاه بودنش استفاده می کنند. این در حالی است که ممکن است حتی در آن سیستم خبره هیچ تجربه و مهارتی وجود نداشته و فقط شامل دانش عمومی باشد.
شکل 2-1 مفهوم بنیانی یک سیستم خبره مبتنی بر دانش را نشان می دهد. کاربر حقایق (یا وقایع) و یا سایر اطلاعات را به سیستم خبره داده و در پاسخ، تجربه، تخصص و توصیه های عالمانه و در یک کلام خبرگی دریافت می کند. از نظر ساختار داخلی، سیستم خبره از دو بخش اصلی تشکیل می شود. بخش اول پایگاه دانش است. این پایگاه حاوی دانشی است که بخش دوم یعنی موتور استنتاج به کمک آن نتیجه گیری می کند. این نتایج، پاسخ سیستم خبره به سوالات کاربر می باشد.
سیستمهای مبتنی بر دانش کارا طوری طراحی شده اند که بتواند به عنوان یک دستیار هوشمند برای افراد خبره عمل کنند. این دستیاران هوشمند به وسیله تکنولوژی سیستمهای خبره طراحی شده اند و دلیل این کار، امکان بسط دانش آنها در آینده می باشد. هر چه دانش بیشتری به یک سیستم دستیار هوشمند اضافه شود، بیشتر شبیه به یک فرد خبره عمل می کند. توسعه یک سیستم دستیار هوشمند می تواند مرحله مهمی در ایجاد یک سیستم خبره کامل باشد. بعلاوه یک دستیار هوشمند می تواند با سرعت بخشیدن به حل مسئله، وقت فرد خبره را آزاد کند. معلمین هوشمند یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی هستند. بر خلاف سیستمهای قدیمی آموزش به کمک کامپیوتر، سیستمهای جدید می توانند بسته به زمینه و مفهوم، آموزش یا راهنمایی ارائه دهند (Giarratano 91a).
بر خلاف دانش مربوط به تکنیکهای حل مسایل عمومی، دانش یک فرد خبره حوزه مند است یعنی محدود به یک دامنه خاص است. دامنه یک مسئله، نشاندهنده حوزه خاصی همچون حوزه پزشکی، مالی، علوم و یا مهندسی است که یک فرد خبره می تواند مسایل آن را به خوبی حل کند. سیستمهای خبره طوری طراحی شده اند که مثل افراد خبره در یک حوزه خاص، مهارت داشته باشند. به عنوان مثال شما معمولا انتظار ندارید که یک متخصص شطرنج، در زمینه مسایل پزشکی نیز دانش تخصصی داشته باشد. تخصص داشتن در یک حوزه خاص، به خودی خود، منجر به تخصص داشتن در حوزه های دیگر نمی شود.
دانش یک فرد خبر درباره حل یک مساله خاص، حوزه دانش فرد خبره نامیده می شود.
قواعد استنتاج
اگرچه نمودارهای ون از جمله روشهای تصمیم گیری برای قیاسهای صوری محسوب می شوند ولی این نمودارها برای استدلالات پیچیده تر مناسب نیستند، زیرا خواندن این نمودارها مشکل است. قیاس صوری مشکل اساسی تر دیگری دارد و آن این است که فقط بخش کوچکی از عبارات منطقی را می توان به وسیله قیاس صوری بیان کرد. در واقع قیاس صوری طبقه بندی شده فقط شامل عبارات گروه بندی شده I,E,A وO می باشد. منطق گزاره ای، ابزار دیگری را برای توصیف استدلال ارائه می دهد.
پشتیبانی 24 ساعته :
09909994252
برچسب ها:
مقدمه ای بر سیستمهای خبره سیستم خبره چیست؟ مورد هوش مصنوعی ( AI )