هوش مصنوعی چیست؟

مقدمه  

ما در عصري زندگي مي كنيم كه جامعه شناسان آن را عصر انقلاب كامپيوتر نام نهاده اند و مانند هر انقلاب واقعي ديگر، انقلابي است گسترده و فراگير و تأثير پايداري برجامعه خواهد داشت.

اين انقلاب در اقتصاد امروز و نظم جامعه، به همان ميزان انقلاب صنعتي در قرن 19 تأثير دارد،اين تحولات قادر است الگوي فكري و فرم زندگي هر فرد را تغيير دهد.

آنــــچه را كـــه نمي دانيم موجب دردسر و گرفتاري ما نخواهد شد، بلكه دردسرها از دانسته ها سرچشمه مي گيرند.(W.ROGERS)

قصدم در اینجا نوشتن مصالبی در ارتباط با کاربرد تکنولوژی جدید هوش مصنوعی ( Artificial Intelligence) در مدیریت و پس از آن در کامپیوتر است اما بهتر دیدم در ابتدا توضیح ساده ای در باره هوش مصنوعی در اینجا بیاورم.

به زبان بسیار ساده هوش مصنوعی تلاش برای تولید ماشینی است که همانند انسان عمل کند. اما این تعریف حقایق و جزئیات را در خود جای نمی دهد. بنابراین بهتر است AI را توضیح بدهم.

AIیک رشته جدیدی است که در اواسط قرن 20 بوجود آمده است. اکثرا در روزنامه ها، تلویزیون، فیلمها و بازی های کامپوتری به این مقوله پرداخته شده اما درست درک نشده است. حتی بعضی ساده لوحان این طرح را غیر عملی میدانند و بعضی از دولتها هرگونه فعالیت در این زمینه را ممنوع کرده اند. اما این علم در صنعت و دانشگاهها در حال پیشرفت است اگرچه همیشه بعنوان هوش مصنوعی شناخته نمی شود، زیرا تکنیکها و ایده های مهمی از مهندسی نرم افزار را در خود دارد. بعضی دیگر از ساده لوحان نیز فکر می کنند که این علم در حال رشد سریعی است و در چند سال آینده رباتها انسانها را به زنجیر میکشند و دنیا را در اختیار خود میگیرند.

متاسفانه هیچ توضیح و یا اشاره ای ازAI در مدارس و حتی دانشگاها داده نمیشود و تعداد معدودی از دانشگاها هستند که رشته و یا درس AI را در برنامه درسی خود قرار داده اند.

AI یک علم بسیار عمیق و پیچیده در قرن اخیر است که در حالت کلی به مطالعه بر روی اطلاعات، چگونگی جمع آوری و نگهداری از آنها، بکارگیری اطلاعات و جابجایی و انتقال آنها به ماشین و یا انسان و حیوان میپردازد.

در فیزیک و شیمی بر اساس قانون اصل بقای انرژی، انرژی از بین نمیرود و فقط از صورتی بصورت دیگری در می آید. بسیاری از علوم مانند بیولوژی، داروسازی، زمین شناسی و دانشهای مهندسی براساس این اصل تکامل یافته است و تمامی این رشته ها بر اساس درک صحیحی از مکانیزم طبیعی و یا مصنوعی تبدیل نیرو، جرم و انرژی استوار است. در مورد اطلاعات نیز این اصل استوار است که اطلاعات انتقال می یابد و از صورتی بصورت دیگر در می آید.

به همین دلیل میتوان این علم را علم اطلاعات و یا علم هوش نامگداری کرد. علمی که بر اساس اصل تبدیل اطلاعات به فرم مکانیکی و شیمیایی و بالعکس استوار است.

نه تنها سیستمهای مصنوعی بلکه انسانها نیز اطلاعات را دریافت میکنند، بکار میگیرند و انتقال می دهند. انسانها حتی با اینها کنترل میشوند. برای مثال با جایزه خوشحال، با خبر بد غمگین، از صدای بلند در تاریکی هراسناک میشوند یعنی با دریافت یکسری اطلاعات از خود احساس نشان میدهند. این مورد نیز در در حال بررسی و مطالعه است. بنابراین AI برخلاف ظاهر اسمش، درباره سیستمهای طبیعی و مصنوعی تجزیه و تحلیل اطلاعات و نه فقط چگونگی دریافت اطلاعات بلکه چه میکنند و چگ.نه احساس میکنند، میباشد.

AIزمینه های پژوهشی دیگری را نیز شامل میشود

اگر ما AI را بدین صورت تعبیر کنیم که علمی است که به چگونگی دریافت، پردازش، نگهداری و استفاده اطلاعات در هوش انسان و حیوان و ماشین باشد، بطور حتم با زمینه های پژوهشی قدیمیتری مانند روانشناسی، اعصاب و روان، فلسفه و منطق نیز در ارتباط هستیم.

پیشرفت کامپیوترها راههای جدیدی برای حل مشکلات AIدر برابر ما گشوده است. در گذشته روانشناسان و دانشمندان مغز و اعصاب نمیتوانستند سیستمهای پردازش اطلاعات حیوانات و آدمی را آزمایش کنند و فلاسفه فقط میتوانستند تئوریهایی در زمینه چگونگی کارکرد مغز و زبان بدهند. حال آنکه امروزه میتوان فراتر از آنها رفت و سیستمهایی طراحی نمود که تئوریها را مورد آزمایش قرار دهد و صحت و سقم آنها را یافت.

--------------------------------------------------------------------------------

تجربه های بدست آمده

طراحی ماشین با توانایی های خاص خیلی سخت تر از فرضیات اولیه دانشمندان است. خیلی کارها که در ابتدا ساده بنظر می رسند، موارد دقیق و عمیقی در خود دارند. برای مثال "دیدن" فقط تشخیص اشیا نیست، بیکه شامل ایجاد احساس و درک محیط و درک امن و یا نا امن بودن آن میباشد.

همچنین توانایی فهم زبانی مانند انگلیسی، فرانسه و یا فارسی خیلی پیچیده تر از آن است که محققان فکر کردند. استفاده از زبانهای برنامه نویسی مثل C و C++ و Java نیز خیلی دست و پا گیر است.

ما امروزه میدانیم که حتی افراد کودن هم به مراتب از ماشینهایی که امروزه طراحی شده اند پیشرفته تر و آگاه تر هستند. به هیچ رباتی نمیشود اطمینان داشت که برود و ظروف را از روی میز جمع کند، بشوید و در جاظرفی بچیند و همه این کارها را بدرستی انجام دهد. درحالی که همان افراد کودن هم این کارها را براحتی انجام میدهند.

امروزه این به اثبات رسیده که ماشینها قادر به انجام کارهایی هستند که در ابتدا برای محققان انجام آن توسط ماشینها سخت مینمود مانند

حساب کردن و شطرنج بازی کردن.

ما امروزه فهمیده ایم که خیلی از کارهای پیچیده انسان و حیوان مانند بالا رفتن از درخت و ساختن آشیانه، هوش بسیار بالا و دانش پیچیده ای نیاز دارد که تئوریهای ما هنوز آنها را پوشش نمی دهند. همچنین درک غرایز حیوانی نیز حتی در میان فلاسفه بسیار مشکل است.

بسیاری از محققین سعی میکنند که موارد فوق را بدرستی درک کنند و برای آنها مکانیسمهایی طراحی کنند. طراحی شبکه های عصبی و مترجمهای چند زبانه راهایی هستند که محققین برای رسیدن به این اهداف بزرگ پی گرفته اند. همچنین محققین در تلاشند روشهایی برای ساختن سیستمهای با مکانیزمی که بتواند انگیزه و احساس را دریافت و درک کند، میباشند.

بنابراین AI علاوه بر مطالعه بر روی درک و دریافت، تعلیم؛ یادگیری، احساسات، ارتباطات و غیره، زمینه های دیگر بخصوص فلسفه، منطق، روانشناسی و همچنین مهندسی نرم افزار و علم کامپیوتر را نیز مورد مطالعه قرار میدهد

--------------------------------------------------------------------------------

زبان ، شناخت و خلاصه پردازي

توانايي شكل گيري خلاصه برداري از تجربيات از توانمند ترين و اساسي ترين توانائي هاي ذهن انسان است.

خلاصه پردازي به ما حس شناخت خانه هاي متفاوت را مي دهد . يك تصوير ممكن است بياني قوي تر از هزاران كلمه داشته باشد ، اما يك خلاصه مشخصاً بيان كنندة خصوصيات مهم يك كليت از نوع تصوير است .

خلاصه سازي يكي از ابزارهاي اساسي شناخت و ارزيابي كليت هاي جهان اطراف ما و همچنين ساختار ذهني ما است . در حقيقت اين پروسه به طور مداوم براساس دانش و اطلاعات صورت مي گيرد . دانش و اطلاعا نيز در لايه ها و بخش هايي از خلاصه پردازي ساخته مي شود كه از مكانيسم هايي كه ساختار را فشرده ساخته و از حس اوليه به سمت يك سري تئوري هاي علمي سوق داده مي شود و در نهايت بيشتر اين ايده ها دربارة ايده هاي ديگر و نشأت گرفته از آنها مي باشد .

-------------------------------------------------------------------------------

خلاصه پردازي طبقه بندي شده (سلسله مراتبي )

ساختار و سازمان آزمايش و تجربه در ارتباط با توصيفات كلاس هاي خلاصه سازي يكي از ابزارهاي شناخت رفتار و ساختار سيستم هاي مركب است كه شامل برنامه هاي كامپيوتر مي شوند .

همانند رفتار يك حيوان كه ممكن است بدون توجه به فيزيولوژي سيستم عصبي نهفته در پشت آن مورد مطالعه قرار گيرد .

يك الگوريتم داراي خصوصيات مربوط به خود مي باشد كه كاملاً آن را از برنامه اي كه آن را به كار مي برد جدا مي سازد .

به عنوان مثال دو نوع كاربر متفاوت جستجوي باينري را در نظر بگيريد .

يكي از آنها يعني Fortran از محاسبات و طبقه بندي استفاده مي كند و ديگري يعني Ctt از Pointer استفاده مي كند كه بتواند در جستجوي درون شاخه هاي binary كاربرد داشته باشد .

در سطح نشانه تصميمات درباره ساختارها صورت مي گيرد كه براي بيان و ايجاد دانش مورد استفاده قرار مي گيرند. انتخاب يك زبان براي بيان يك مورد مربوط به سطح نشانه مي باشد.

زبان بيان نه تنها مي بايستي توانايي بيان اطلاعات مورد لزوم براي كاربر را داشته باشد بلكه مي بايستي خلاصه و قابل توصيف و داراي كاربرد مؤثر باشد و مي بايستي به برنامه نويس براي دستيابي و سازماندهي اصل و اساس اطلاعات كمك كند.

وقتي كه بين سطح اطلاعات و سطح نشانه يك برنامه تمايز به وجود آمد ما مي توانيم بين سطح نشانه و الگوريتم و ساختمان داده ها مورد استفاده براي كاربرد آن نيز تمايز قايل شويم. به عنوان مثال بدون تاثيرگذاري رفتار و عملكرد يك تحليل گر برنامه كه اساس منطقي داشته باشد مي بايستي تاثير ناپذير از انتخاب بين يك سري جزئيات و يك مجموعه و دسته بايزي باشد تا بتواند يك جدول مربوط به نشانه ها را به كار برد.

بسياري از الگوريتم و ساختمان داده ها در كاربرد بيان زبان AI به كار مي روند كه از روشهاي معمول علم كامپيوتر مي باشند مثل شاخه ها و جداول بايزي.

ديگر موارد در رابطه با AI بسيار تخصصي هستند و به گونه يك كه مستعار بيان مي شوند كه از طريق متن و بخش هاي مربوط به LISP و PROLOG بيان مي شوند .

در سطح پائين تر مربوط به الگوريتم و ساختمان داده ها ( سطح زبان ) واقع شده است در اين جا ست كه زبان كاربردي براي برنامه مشخص مي شود .

محدوديت هاي فيزيكي كامپيوتر مي بايستي بر روي منابعي همچون حافظه و سرعت پردازشگر تأكيدكند.روش هايPROLOG,LISP در جهت متعادل كردن نيازهاي سطح نشانه و نيازهاي نهفته در ساختار هر دو منبع مورد استفاده مي باشند و هم چنين يك هدف هوشمند و ذهني با اهميت مي باشند . در دنباله ما از ساختارهاي سطح اطلاعات در محيطهاي برنامه نويسي بر روي يك زبان كاربردي صحبت خواهيم كرد و سپس به مصرفي زبانهاي عمده AI يعني PROLOG , LISP مي پردازيم .

-------------------------------------------------------------------------------

خصوصيات مطلوب يك زبان AI

يكي از خصوصيات و ويژگيهاي مهم خلاصه سازي سلسله مراتبي در ساختار برنامه غير حساس بودن سطوح بالاتر نهفته در كاربرد زبان مي باشد .

اين مشاهده در عمل سنجيده مي شود كه همراه با سيستم هاي موفق دانش مدار مي باشد كه در زبانهاي برنامه نويسي مختلفي مثل Pascal , C , Ctt , Java , PROLOG , LISP و حتي Fortran به كار مي رود .

برنامه هاي مختلفي اصولاً در PROLOG , LISP و سپس در C به كار گرفته مي شوند تا بتواند تاثيرپذيري و انتقال پذيري بهتر ايجاد كنند. در هر دوي اين موارد رفتار و عملكرد در سطح نشانه به طور قطع بي اثر مي باشد.

با اين حال محدوديتهاي خلاصه سازي در يك برنامه جامع بيان مي شود كه كامل نمي باشد . ساختار سطح بالاتر باعث ايجاد ساختارهاي قوي بر روي لايه هاي زيرين مي شود و نياز به اين دارد كه برنامه نويسي AI بر روي سطح نشانه اي قرار گيرد كه در سطح زبان تكرار مي شوند.

توسعه AI لزوما در طبيعت به صورت كشف و تجزيه و آزمايش است.

اين نياز هم چنين وابسته به يك زبان و ابزارهايي است كه بايد فراهم ساخت . يك زبان نه تنها مي بايستي متناسب با كاربرد ساختارهاي سطح بالا باشد بلكه مي بايستي يك ابزار مناسب براي انتقال كل چرخه نرم افزار از آناليز و تجزيه و تحليل تا حصول برنامه باشد.

در پنــج زير گـــروه بعدي ما به صورت جزئي و كامل در مورد نيازهايي كه ساختارهاي سطح نشانه اي برنامه هاي AI كه بر روي كاربرد زبان دارند بحث مي كنيم.

اين موارد عبارتند از :

1.پشتيباني از محاسبه سمبوليك نظرات شما عزیزان:

نام :

آدرس ایمیل:

وب سایت/بلاگ :

متن پیام:

نظر خصوصی

 کد را وارد نمایید:

 

 

 

عکس شما

آپلود عکس دلخواه: