السلام عليكــم ورحمـة الله وبركاتــه ،،
ساقوم ان شاء الله في هذه المشاركه بمحاولة شرح ما هي الانظمة الخبيرة
_______________________________________________
Expert Systems
الانظمة الخبيرة
______
لو سالنا ماهي الانظمة الخبيرة ولماذا سمية هكذا ؟ وكيف نستطيع ان نعلم ماهوا الفرق بينها وبين الانواع والانظمة الاخرى ؟ وما هي حسناته ومساوئها؟
*****************
الذكاء الاصطناعي
قبل كل شيء لزام علينا ان نبدا بالموضوع الاعم والاشمل ومن ثم ننطلق للجزيئات التي نريد , اذا ما هو الذكاء الاصطناعي.
لمحة عن الذكاء الاصطناعي *******
هنالك اكثر من تعريف للذكاء الاصطناعي منها من اعتمد على حيثيات مهمه في تصنيف الذكاء وتعريفه , مثل العقلانيه والتفكير والافعال والقرار وغيرها , ويتم الربط بينها بناء على رؤية المعرفه
بالنسبة لي اجد ان هذا التعريف الاشمل او العام كالتالي :
تعريف :- القدرة على التفكير واتخاذ القرارت الجيده باستخدام عقل غير بشري .
_ _ _ _ _
ماهي اهداف الذكاء الاصطناعي ؟
· جعل اللآت اكثر ذكاءا (هدف رئيسي)
· معرفة ماهية الذكاء الاصطناعي ( هدف تعليمي بحت )
· جعل اللآت اكثر فائده (هدف منشود )
Winston and Prendergast [1984])
, اذا نستطيع ان نعين محددات الذكاء الاصطناعي او بمعنى اخر اذا رأينا اي برنامج او موضوع كيف نستطيع ان نحدد هل هذا الامر يندرج تحت مسمى الذكاء الاصطناعي او لا , وذالك فقط لكي لا نقع بالتشويش ونكون دقيقين جدا في فهم ماهو امامنا , ولذالك وجب علينا معرفة ماهي محددات الذكاء التي نريد التعامل معها كالتالي :-
· التعلم والفهم من خلال الخبرات الموجوده .
· تحديد الهدف او الامر المراد تحقيقه بدون اي غموض في الافكار والنتائج والايتعاد عن التناقض .
· تحديد وايجاد الاستجابة الافضل في الحالات الجديده .
· استخدام الاستنتاج لحل المشاكل التي تواجهنا .
· التعامل مع حالات مستعصيه ومحيره .
· فهم واستنتاج امور جديده باستخدام العقلانيه .
· تطبيق المعرفه للتعامل مع البيئه المحيطه .
· التفكير والاستنتاج .
وغيرها من الامور , ونستطيع ان نجعل هذه النقاط تحدد كيف نعمل بالذكاء الاصطناعي .
&*&*&*&*&*&*&*&*&*&
اذا اريد ان اقول ان الذكاء الاصطناعي هو التعامل مع الرموز لحل المشاكل بمعنى محاكاء الامور الطبيعيه في الحياة العملية لحل المشاكل المرتبطه بها من خلال الرموز .
__________--
***الانظمه الخبيره ***
قبل الدخول في الانظمة الذكيه يجب ان نفهم هذه الامور :-
الطرق الاجرائيه للتعامل مع المعلومات ( Heuristic Methods)
· البحث (Search)
· الاستدلال ((Inferencing
البحث نحن نعلم كيف , ولكن ما هوا الاستدلال ؟
اي عملية استنتاجيه تحتاج او من مقوماتها الاستدلال وذالك يكون كالاتي:- الاستدلال من خلال الحقائق والقواعد باستخدام الطرق الاجرائيه لتحسين عملية البحث او تحديد الافضل في عملية البحث .
عفوا ولكن من المفروض ان نذكر وجه الفرق والحسنات والمساوئ التي بين الذكاء الطبيعي والذكاء الاصطناعي , ولكنني لن اتطرق لذالك ,لغاية بنفسي
لكن هنالك سؤال يطرح نفسه دائما !! هل الحاسوب يفكر ؟
فمنهم من قال لا Dreyfus and Dreyfus [1988], ومنهم من قال ان العقل البشري صعب جدا ويصعب التفكير به , ومنهم من كان اكثر الحادا وقال ان الحاسوب سيفكر قريبا Kurzweil.
@@@@@@@@@@
تعريف النظام الخبير :- هو نظام يمثل محاكاه واستنتاج للخبرات والتعامل مع المعلومات المعطاه سابقا لحل مشاكل محدده(تعريف عام ).
تعريف اخر :- نظام حاسوبي ذكي يستخدم المعرفه والحقائق والاجراءات الاستدلاليه لحل مشاكل صعبه لدرجة انها تحتاج الى خبرات بشريه كثيره .
@@@@@@@@@
_____________________________
مكونات الانظمه الذكيه)
Resized to 89% (was 731 x 509) - Click image to enlarge
Knowledge base :- يمثل هيكلية الحقائق والقواعد المرتبطه في حيز المشكله(نطاق المشكلة ).
هنا كيف حصلنا على المعلومات والحقائق وكيف استطعنا ان نحدد ماهي القواعد التي نريد ؟
يتم ذالك بامرين :_
1:- الكتب والدراسات السابقه عن المعرفه والمعلومات التي ترتبط بهذه المشكله .
2:-المعرفه الاجرائيه – وهي قواعد التجربه البشريه التي يستخدمها الخبراء في هذا المجال او المشكله المراد التعامل معها .
Inference engine :- وهو الجزء الذي يحتوي الطرق الاستنتاجيه , فهو يقوم باستخدام المعلومه الاساسيه المحصله لايجاد ما هوا جديد ومن ثم يزود المسنخدم يتوصيات او قرارات (بمعنى ابسط).
Knowledge acquisition module:- استخدام الخبره لادخال القواعد والحقائق في النظام .
Explanatory interface:- يضهر واجهة العمل للنظام والتي تمثل التعامل مع الحقائق ومع القواعد التي تستخدم .
$$$$$$$$
بيئات الانظمه الخبيره
البيئات التطويريه او التنمويه
البيئات التشاوريه او التفاعليه
Resized to 88% (was 741 x 519) - Click image to enlarge
________________________________________________________________________________
____________
Knowledge Representation
يتم تمثيل المعرفه بطرق محدده تم تصنيفها الى طريقتين :- 1) القواعد 2) الاساس القائم على المنطق الاستنتاجي .
1) القواعد (Rules ):-
هي اهم طريقه لتمثل المعرفه في الانظمة الخبيرة والتي تسمى العمليات الاجرائيه .
امثله على القواعد الاجرائيه :-
اذا كان العميل جيدا
حيث ان دخله الشهري < 6000 ريال
وكان القرض المطلوب مدتة > سنه
اذن مسموح له باخذ قرض
____
مثال 2
If the light is green then OK
to cross the street cf=0.9
هنا يكون الحل في حاله رياضه اي من خلال قواعد رياضيه معطاه .
_______________
الاساس القائم على المنطق الاستنتاجي)2) :(case-based reasoning
هنا يقوم النظام بالاستدلال من خلال مقارنة الحاله الموجوده مع مئات او الاف الحاللات المشابه لها , وهنا يفضل استخدامها عندما ينطوي على الحاله الكثير من الاختلاف والفوارق والتي يصعب حلها بالقواعد العاديه او القواعد المباشره فيصبح الاستنتاج اوسع واعم.
(antecedent => consequent or if => then )
مثال :-لنفرض ان شارون دخل المستشفى في حاله حرجه الى قسم الامراض التنفسيه المستعصيه ونريد ان نعلم من خلال المعلومات والمعرفه السابقه هل هنالك توقع لوفاة شارون لدينا اكثر من 17000 حقل يمثل حالات سايقه لمرضى اخرين تم دخولهم للمستشفى بنفس الحاله
وهنا الحل يكون :-
اول توقع يكون 15% ممكن يتوفى وذالك بناء على اول توقع اي بمعنى بد ان تم مقارنة حالته مع الحالات المشابه والسابق . الان وبعد تطور الحاله والاصابه من خلال مقارنتها بالمعرفه السابقه , هنا يعد اسبوعان مثلا تزدداد نسبة التوقع بعد مقارنة الحالة وتطورها مع الحالات السابقه فتزيد نسبة التوقع او تقل بناء عليها, ولنفرض ان النسبة اصبحت 90%.
اذا كما لاحظنا ان العملية تعطينا نتائج ادق وافضل كلما زادت لدينا نسبة الحقائق , وفي مثالنا السابق كانت تمثل قواعد البيانات , او تطور حالات الاصابه السابقه والحاله المطلوب التحقق منها .
+++++++++_____+++++++++
اذا كيف يعمل النظام الخبير ؟
تمثيل المعرفه
IF condition THEN action
ويحتوي على جزء الشرط وجزء الحدث .
محرك الاستدلال (Inference Engine):-
هنا يقوم بالسيطره وانتاج القواعد التي تطبق لحل المشكله المراد حلها , وذالك يتم من خلال حل التضاربات اذا ظهر اكثر من قاعده لحل المشكله وهذا يحدث من خلال خطوات الاستنتاج
الان ما هي الاستراتيجيات التي يعمل قواعد الاستدلال الاساسيه ؟
Forward chaining:-
Resized to 98% (was 662 x 434) - Click image to enlarge
هذا يمثل عمليا كيف يتم الحصول على الاهداف من الحقائق المعطاه بشكل تسلسلي من البدايه اي بمعنى يسمى data driven
______________________________________
Backward chaining:-
Resized to 100% (was 653 x 430) - Click image to enlarge
هنا يبدا من الهدف المحقق للوصول الى الحقائق التي سببت حصول هذا الهدف لذالك تسمىgoal driven
بحمد الله وبفضله انتهت المقدمه , والله من وراء القصد .