|
|
جعبهابزارزبانهای دیگر
|
هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به هوشی که یک ماشین از خود نشان میدهد و یا به دانشی در کامپیوتر که سعی در ایجاد آن دارد گفته میشود. بیشتر نوشته ها و مقاله های مربوط به هوش مصنوعی آن را "دانش شناخت و طراحی مامورهای هوشمند [۱]" تعریف کرده اند. یک مامور هوشمند سیستمی است که با شناخت محیط اطراف خود, شانس موفقیت خود را بالا میبرد.[۲] جان مکارتی که واژه هوش مصنوعی را در سال 1956 استفاده نمود, آن را "دانش و مهندسی ساخت ماشین های هوشمند" تعریف کرده است. تحقیقات و جستجوهایی انجام شده برای رسیدن به ساخت چنین ماشین هایی مرتبط با بسیاری از رشته های دانشیک دیگر میباشد, مانند دانش کامپیوتر, روانشناسی, فلسفه, عصب شناسی, دانش ادراک, تئوری کنترل, احتمالات, بهینه سازی و منطق.
[ویرایش] تاریخچههوش مصنوعی پیش از بوجود آمدن علوم الکترونیک، توسط فلاسفه و ریاضی دانانی نظیر بول (Boole)[۳] که اقدام به ارائه قوانین و نظریههایی در باب منطق نمودند، مطرح شده بود. در سال ۱۹۴۳، با اختراع رایانههای الکترونیکی، هوش مصنوعی، دانشمندان را به چالشی بزرگ فراخواند. بنظر میرسید، فناوری در نهایت قادر به شبیهسازی رفتارهای هوشمندانه خواهد بود. با وجود مخالفت گروهی از متفکرین با هوش مصنوعی که با دیده تردید به کارآمدی آن مینگریستند تنها پس از چهار دهه، شاهد تولد ماشینهای شطرنج باز و دیگر سامانههای هوشمند در صنایع گوناگون هستیم. نام هوش مصنوعی در سال ۱۹۶۵ میلادی به عنوان یک دانش جدید ابداع گردید. البته فعالیت درزمینه این علم از سال ۱۹۶۰ میلادی شروع شدهبود.(مرجع۱) بیشتر کارهای پژوهشی اولیه در هوش مصنوعی بر روی انجام ماشینی بازیها و نیز اثبات قضیههای ریاضی با کمک رایانهها بود. در آغاز چنین به نظر میآمد که رایانهها قادر خواهند بود چنین اموری را تنها با بهره گرفتن از تعداد بسیار زیادی کشف و جستجو برای مسیرهای حل مسئله و سپس انتخاب بهترین آنها به انجام رسانند. اين اصطلاح(هوش مصنوعی) برای اولين بار توسط جان مكارتی (John Mccorthy) كه از آن بهعنوان پدر «علم و دانش توليد ماشينهای هوشمند» یاد میشود استفاده شد. با اين عنوان میتوان به هويت هوشمند يک ابزار مصنوعی اشاره كرد. (ساختهٔ دست بشر، غير طبيعی، مصنوعی) حال آنكه AI به عنوان يك اصطلاح عمومی پذيرفته شده كه شامل محاسبات هوشمندانه و تركيبی (مركب از مواد مصنوعی) میباشد. از اصطلاح strong and weak AI میتوان تا حدودی برای معرفی ردهبندی سيستمها استفاده كرد. AI ها در رشتههای مشتركی چون علم كامپيوتر، روانشناسی و فلسفه مورد مطالعه قرار میگيرند، كه مطابق آن باعث ايجاد يک رفتار هوشمندانه، يادگيری و سازش میشود و معمولاً نوع پيشرفتهٔ آن در ماشينها و كامپيوترها استفاده میشود. محققين هوش مصنوعی علاقهمند به تولید ماشينی هستند كه دستورات مورد نياز را به صورت هوشمندانه انجام دهد. به عنوان مثال قابلیت كنترل، برنامهريزی و زمانبندی، توانايی تشخيص جواب به سوال مصرف كننده،دست نويسها، زبان شناسی، سخنرانی و شناسايی چهره را داشته باشد. مطالعه بر روی يک AI دارد به يک رشتهٔ مهندسی تبديل میشود كه كانون مشروط است بر حل مشكلات زندگی واقعی، علم معدن كاری، نرم افزارهای كاربردی، استراتژی بازيها مثل بازی شطرنج و بازيهای ويدئويی يكی از بزرگترين مشكلات (سختیها) با AIها، قوهٔ درک آنها است. تاحدی دستگاههای توليدشده میتوانند شگفتانگيز باشند، اما كارشناسان هوش مصنوعی ادعا میكنند كه ماشينهای هوشمند ساختهشده دارای درک واقعی و حقيقی نيستند. [ویرایش] آزمون تیورینگآزمون تیورینگ یا تیورینگ تست (Turing test), آزمونی است که توسط آلن تیورینگ در سال 1950 در نوشته ای به نام "محاسبات ماشینی و هوشمندی" مطرح شد. کوشش این آزمون برای تشخیص درستی هوشمندی یک سیستم که سعی در شبیه سازی انسان دارد میباشد. [ویرایش] تعریف و طبیعت هوش مصنوعیهنوز تعریف دقیقی که مورد قبول همهٔ دانشمندان این علم باشد برای هوش مصنوعی ارائه نشدهاست، و این امر، به هیچ وجه مایهٔ تعجّب نیست. چرا که مقولهٔ مادر و اساسیتر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز بطور همهجانبه و فراگیر تن به تعریف ندادهاست. در واقع، میتوان نسلهایی از دانشمندان را سراغ گرفت که تمام دوران زندگی خود را صرف مطالعه و تلاش در راه یافتن جوابی به این سؤال عمده نمودهاند که: هوش چیست؟ اما اکثر تعریفهایی که در این زمینه ارایه شدهاند بر پایه یکی از ۴ باور زیر قرار میگیرند:
شاید بتوان هوش مصنوعی را این گونه توصیف کرد:«هوش مصنوعی عبارت است از مطالعه این که چگونه کامپیوترها را میتوان وادار به کارهایی کرد که در حال حاضر انسانها آنها رابهتر انجام میدهند»(مرجع۲). [ویرایش] فلسفهٔ هوش مصنوعی
بطور کلی ماهیت وجودی هوش به مفهوم جمع آوری اطلاعات، استقرا و تحلیل تجربیات به منظور رسیدن به دانش و یا ارایه تصمیم میباشد. در واقع هوش به مفهوم به کارگیری تجربه به منظور حل مسائل دریافت شده تلقی میشود. هوش مصنوعی علم و مهندسی ایجاد ماشینهایی با هوش با به کارگیری از کامپیوتر و الگوگیری از درک هوش انسانی و یا حیوانی و نهایتاً دستیابی به مکانیزم هوش مصنوعی در سطح هوش انسانی میباشد. در مقایسه هوش مصنوعی با هوش انسانی میتوان گفت که انسان قادر به مشاهده و تجزیه و تحلیل مسایل در جهت قضاوت و اخذ تصمیم میباشد در حالی که هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین و رویههایی از قبل تعبیه شده بر روی کامپیوتر میباشد. در نتیجه علی رغم وجود کامپیوترهای بسیار کارا و قوی در عصر حاضر ما هنوز قادر به پیاده کردن هوشی نزدیک به هوش انسان در ایجاد هوشهای مصنوعی نبودهایم. بطور کلّی، هوش مصنوعی را میتوان از زوایای متفاوتی مورد بررسی و مطالعه قرار داد. مابین هوش مصنوعی به عنوان یک هدف، هوش مصنوعی به عنوان یک رشته تحصیلی دانشگاهی، و یا هوش مصنوعی به عنوان مجموعهٔ فنون و راه کارهایی که توسط مراکز علمی مختلف و صنایع گوناگون تنظیم و توسعه یافتهاست باید تفاوت قائل بود. [ویرایش] اطاق چینیاطاق چینی بحثی است که توسط "جان سیرل" در 1980 مطرح شد در این راستا که یک ماشین سمبل گرا هرگز نمیتواند دارای ویژگی هایی مانند "مغز" و یا "فهمیدن" باشد, صرف نظر از اینکه چقدر از خود هوشمندی نشان دهد. [ویرایش] مدیریت پیچیدگی
ایجاد و ابداع فنون و تکنیکهای لازم برای مدیریّت پیچیدگی را باید به عنوان هستهٔ بنیادین تلاشهای علمی و پژوهشی گذشته، حال، و آینده، در تمامی زمینههای علوم رایانه، و به ویژه، در هوش مصنوعی معرّفی کرد. شیوهها و تکنیکهای هوش مصنوعی، در واقع، برای حلّ آن دسته از مسائل به وجود آمدهاست که به طور سهل و آسان توسط برنامهنویسی تابعی (Functional programming)، یا شیوههای ریاضی قابل حلّ نبودهاند. در بسیاری از موارد، با پوشانیدن و پنهان ساختن جزئیّات فاقد اهمّیّت است که بر پیچیدگی فائق میآییم و میتوانیم بر روی بخشهایی از مسئله متمرکز شویم که مهمتر است. تلاش اصلی در واقع، ایجاد و دستیابی به لایهها و ترازهای بالاتر از هوشمندی تجرید را نشانه میرود، تا آنجا که، سرانجام برنامههای کامپوتری درست در همان سطحی کار خواهند کرد که خود انسانها رسیده اند. به یاری پژوهشهای گسترده دانشمندان علوم مرتبط، هوش مصنوعی تاکنون راه بسیاری پیمودهاست. در این راستا، تحقیقاتی که بر روی توانایی آموختن زبانها انجام گرفت و همچنین درک عمیق از احساسات، دانشمندان را در پیشبرد این دانش کمک زیادی کردهاست. یکی از اهداف متخصصین، تولید ماشینهایی است که دارای احساسات بوده و دست کم نسبت به وجود خود و احساسات خود آگاه باشند. این ماشین باید توانایی تعمیم تجربیات قدیمی خود در شرایط مشابه جدید را داشته و به این ترتیب اقدام به گسترش دامنه دانش و تجربیاتش کند. برای نمونه روباتیی هوشمند که بتواند اعضای بدن خود را به حرکت درآورد، این روبات نسبت به این حرکت خود آگاه بوده و با آزمون و خطا، دامنه حرکت خود را گسترش میدهد و با هر حرکت موفقیت آمیز یا اشتباه، دامنه تجربیات خود را وسعت بخشیده و سر انجام راه رفته و یا حتی میدود و یا به روشی برای جابجا شدن دست مییابد، که سازندگانش برای او متصور نبودهاند. هر چند نمونه بالا ممکن است کمی آرمانی به نگر برسد، ولی به هیچ عنوان دور از دسترس نمیباشد. دانشمندان, عموماً برای تولید چنین ماشینهایی، از وجود مدلهای زنده ای که در طبیعت وجود، به ویژه آدمی نیز سود برده اند. هوش مصنوعی اکنون در خدمت توسعه علوم رایانه نیز میباشد. زبانهای برنامه نویسی پیشرفته، که توسعه ابزارهای هوشمند را ممکن ساخته اند, پایگاههای دادهای پیشرفته، موتورهای جستجو، و بسیاری نرمافزارها و ماشینها از نتایج پژوهش هایی در راستای هوش مصنوعی بوده اند. [ویرایش] تکنیکها وزبانهای برنامه نویسی هوش مصنوعیعملکرد اولیه برنامه نویسی هوش مصنوعی ایجاد ساختار کنترلی مورد لزوم برای محاسبه سمبولیک است زبانهای برنامه نویسی LISP,PROLOG علاوه بر اینکه از مهمترین زبانهای مورد استفاده در هوش مصنوعی هستند خصوصیات نحوی ومعنایی انها باعث شده که انها شیوه ها وراه حل های قوی برای حل مسئله ارایه کنند. تاثیر قابل توجه این زبانها بر روی توسعه AI از جمله توانایی های انها بعنوان"ابزارهای فکرکردن"می باشد . در حقیقت همانطور که هوش مصنوعی مراحل رشد خود را طی می کند زبانهای LISP,PROLOGبیشتر مطرح می شوند این زبانها کار خود را در محدوده توسعه سیستم های AIدر صنعت ودانشگاه ها دنبال می کنند وطبیعتا" اطلاعات در مورد این زبانها بعنوان بخشی از مهارت هر برنامه نویس AIمیباشد. PROLOGیک زبان برنامه نویسی منطقی است .یک برنامه منطقی دارای یک سری ویژگیهای قانون ومنطق است . در حقیقت خود این نام از برنامه نویسی PROدر LOGIC میآید . در این زبان یک مفسر برنامه را بر اساس یک منطق می نویسد .ایده استفاده توصیفی محاسبه ی اولیه برای بیان خصوصیات حل مسئله یکی از محوریتهای مشارکت PROLOGمی باشد که برای علم کامپیوتر بطورکلی وبطور اخص برای زبان برنامه نویسی هوشمند مورد استفاده قرار می گیرند . LISP اصولا" LISP یک زبان کامل است که دارای عملکردها ولیست های لازمه برای توصیف عملکردهای جدید, تشخیص تناسب وارزیابی معانی می باشد LISP به برنامه نویس قدرت کامل برای اتصال به ساختارهای اطلاعاتی را می دهد گر چه LISP یکی از قدیمی ترین ترین زبانهای محاسباتی است که هنوز فعال است ولی دقت کافی در برنامه نویسی وطراحی توسعه باعث شده که این یک زبان برنامه نویسی فعال باقی بماند . در حقیقت این مدل برنامه نویسی طوری موثر بوده است که تعدادی از دیگر زبانها براساس عملکرد برنامه نویسی آن بنا شده اند :مثل . FP,ML, SCHEME یکی از مهمترین برنامه های مرتبط با LISP برنامه SCHEME می باشد که یک تفکر دوباره در باره زبان در آن وجود دارد که بوسیله توسعه AI وبرای آموزش واصول علم کامپیوتر مورد استفاده قرار می گیرد. [ویرایش] سیستمهای خبره
سیستمهای خبره زمینهای پرکاربرد در هوش مصنوعی و مهندسی دانش است که با توجّه به نیاز روز افزون جوامع بر اتخاذ راه حلها و تصمیمات سریع در مواردی که دانشهای پیچیده و چندگانهٔ انسانی مورد نیاز است، بر اهمیت نقش آنها افزوده هم میشود. سیستمهای خبره به حل مسائلی میپردازند که به طور معمول نیازمند تخصّصهای کاردانان و متخصّصان انسانیست. به منظور توانایی بر حل مسائل در چنین سطحی (ترازی)، دسترسی هرچه بیشتر اینگونه سامانهها به دانش موجود در آن زمینه خاص ضروری میگردد. [ویرایش] عاملهای هوشمند
عاملها (Agents) قادر به شناسایی الگوها، و تصمیم گیری بر اساس قوانین فکر کردن خود میباشند. قوانین و چگونگی فکر کردن هر عامل در راستای دستیابی به هدفش، تعریف میشود. این سیستمها بر اساس قوانین خاص خود فکر کرده و کار خودرا به درستی انجام میدهند. پس عاقلانه رفتار میکنند، هر چند الزاما مانند انسان فکر نمیکنند. [ویرایش] جستارهای وابسته
[ویرایش] منابع
[ویرایش] پانویس
[ویرایش] پیوندهای بیرونی |
