Trang 1
ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ....اﻟﻘﺳم اﻟﺧﺎص ﺑﺎﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ www.myreaders.info ﻋن ﻣوﻗﻊ ﻓﺻول ﻣﻧزﻟﺔ ﺗرﺟﻣﺔ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﻋﻠﻢ ﻣﻮﺍﺿﻴﻊ ﺃﻫﻢ يف ﻣﺒﺴﻂ ﻣﺪﺧﻞ- ١ Introduction to Artificial Intelligence ﺍﻟﺘﺤﻜﻢ ﻭﺍﺳرتﺍﺗﻴﺠﻴﺎﺕ ﻭﺍﻟﺒﺤﺚ ﺍملﺴﺎﺋﻞ ﺣﻞ -٢ Problem Solving Search and Control Strategies ﻗﻀﺎﻳﺎ متﺜﻴﻞ ﺍملﻌﺮﻓﺔ، ﺍملﻨﻄﻖ ﺍخلربﻱ ﻭﺍﻟﻘﻮﺍﻧني -٣ Knowledge Representation Issues, Predicate Logic, Rules ...٣ ﻣﻠﺤﻖ +٢ ﻣﻠﺤﻖ + ١ ﻣﻠﺤﻖ ﺗﺮمجﺔ ﻭﺇﻋﺪﺍﺩ ﻓﻬﺪ ﺁﻝ ﻗﺎﺳﻢ fhdalqasem@yahoo.com :ﻧﻘﻼ ﻋن اﻟراﺑط www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html ئ اﻟﻌزﯾزرﺳﺎﻟﺔ ﻟﻠﻘﺎر أ ﻫذا اﻟﻛﺗﺎب أن ﯾﺳﺟل أي ﻣﻼﺣظﺎت أو ﻣﻘﺗرﺣﺎت أو ﺣﺗﻰ ﻣﺗطﻠﺑﺎت ﻟﺗﺣﺳﯾن أوﯾرﺟﻰ ﻣن ﻛل ﻣن اﺳﺗﺧدم أو ﻗر ، أو ﯾﺳﺟﻠﻬﺎ ﻓﻲ ﺻﻔﺣﺔ اﻟﺗواﺻلأﻋﻼﻩ اﺟﻌﺔ ﻫذا اﻟﻛﺗﯾب اﻻﻟﻛﺗروﻧﻲ وﯾرﺳﻠﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺑرﯾدي اﻻﻟﻛﺗروﻧﻲ اﻟﻣوﺿﺢﻣر .www.adv-info-tech.com اﺑطﻋﻠﻰ اﻟر ﺗﻛﻧوﻟوﺟﯾﺎ اﻟﻣﻌﻠوﻣﺎت اﻟﻣﺗﻘدﻣﺔ: ﺑﻣوﻗﻊ ............أ أو ﺻوب ﻛﺗﯾﺑﺎﺗﻲ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ أو ﺗﺳﺎءل ﺣوﻟﻬﺎ أو ﻋﻧﻬﺎي ﻟﻛل ﻣن ﻗري وﺗﻘدﯾرﻣﻊ ﺧﺎﻟص ﺷﻛر ﻓﻬد
Trang 2
99 - ٢ - ١ - ﻓﻲ أﻫم ﻣواﺿﯾﻊ ﻣﺑﺳط ﻣدﺧل ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﻠﻢ Introduction to Artificial Intelligence :ﻣﻘدﻣﺔ Definitions ﺗﻌرﯾﻔﺎت Goals of AI اف اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲأﻫد AI Approaches ﻣﻧﻬﺟﯾﺎت اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ AI Techniques ﺗﻘﻧﯾﺎت اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟﺗﻘﻧﯾﺎت اﻟﺗﻲ ﺗﺟﻌل ﺳﻠوك اﻟﻧظﺎم ﯾﺑدو ذﻛﯾﺎ .١ Techniques that make system to behave as Intelligent Biology-inspired AI techniques ﺗﺳﺗﻠﻬم اﻟﺑﯾوﻟوﺟﻲ اﻟﺗﻘﻧﯾﺎت اﻟﺗﻲ .٢ Branches of AI ع ﻋﻠم اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲﻓرو Applications of AI ﺗطﺑﯾﻘﺎت اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ References اﻟﻣراﺟﻊ ﺗﺮمجﺔ ﻭﺇﻋﺪﺍﺩ ﻓﻬﺪ ﺁﻝ ﻗﺎﺳﻢ fhdalqasem@yahoo.com :ﻧﻘﻼ ﻋن اﻟراﺑط www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 3
99 - ٣ ؟What is Artificial Intelligence ﻋﻲﻣﺎ ﻫﻮ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎ م، وﻗد ﻋرﻓﻪ١٩٥٦ ﻫو اﻟذي ﺻك ﻣﺻطﻠﺢ اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ ﻓﻲ John McCarthy ﺟون ﻣﺎﻛﺎرﺛﻲ اﻷﻣرﯾﻛﻲ ﯾﻌﺗﺑر اﻟﻌﺎﻟم ،"the science and engineering of making intelligent machines" ﺑﺄﻧﻪ ﻋﻠم وﻫﻧدﺳﺔ ﺻﻧﺎﻋﺔ اﻵﻻت اﻟذﻛﯾﺔ أو .ع ﻋﻠوم اﻟﺣﺎﺳوب اﻟذي ﯾﻬدف إﻟﻰ إﻧﺷﺎء اﻵﻻت اﻟذﻛﯾﺔأو ﻫو ﻓر .ب اﻟذﻛﯾﺔوﺧﺎﺻﺔ ﺑراﻣﺞ اﻟﺣﺎﺳو اﻷﻫداف ة ﻋﻠﻰ ﺗﺣﻘﯾقاﻟﺣﺳﺎﺑﻲ اﻟذي ﯾﻌطﯾﻧﺎ اﻟﻘدر ءاﻟﺟز ﻩﯾﻣﻛن اﻋﺗﺑﺎرو ﻛﻣﻔﻬوم ﯾﺻﻌب ﺗﻌرﯾﻔﻪ ﺑدﻗﺔ، Intelligence واﻟذﻛﺎء .اﻵﻻت، وﻓق ﻫذا اﻟﺗﻌرﯾف وﻟدى اﻟﻧﺎس ﻣﺧﺗﻠف اﻟدرﺟﺎت ﻣن اﻟذﻛﺎء، وﻛذﻟك اﻟﺣﯾواﻧﺎت وﺑﻌض ،ﻣن ﺣوﻟﻧﺎ ﻓﻲ اﻟﻌﺎﻟم :ﻧﺳﺗطﯾﻊ ﺗﻌرﯾف اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ ﺑﺄﻛﺛر ﻣن ﺗﻌرﯾف ﻣﻧﻬﺎ أﻧﻧﺎ ﻛﻧﺎ computational ﻫو دراﺳﺔ اﻟﻘدرات اﻟذﻫﻧﯾﺔ ﻣن ﺧﻼل اﺳﺗﺧداﻣﻪ ﻟﻠﻧﻣﺎذج اﻻﺣﺗﺳﺎﺑﯾﺔ AI اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ .models ﻓﻲ اﻟوﻗت أﻓﺿل ﺑﺷﻛل اﻹﻧﺳﺎن ﻫو دراﺳﺔ ﻛﯾﻔﯾﺔ ﺟﻌل اﻟﺣواﺳﯾب ﺗﻘوم ﺑﺄﺷﯾﺎء ﯾﻘوم ﺑﻬﺎ AI اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ .اﻟﺣﺎﻟﻲ ﻫو ﻧظﺎم ، ﺣﯾث أن اﻟﻌﻣﯾل اﻟذﻛﻲintelligent agents اﻷذﻛﯾﺎء ﻫو دراﺳﺔ وﺗﺻﻣﯾم اﻟﻌﻣﻼء AI اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ .أﻫداﻓﻪ ﺗزﯾد ﻣن ﻓرﺻﺔ ﻧﺟﺎﺣﻪ ﻓﻲ أﻓﻌﺎﻻ ﯾدرك ﺑﯾﺋﺗﻪ وﯾﻘدم : Definitions ﺗﻌرﯾﻔﺎت ، وﻓﯾﻣﺎ ﯾﻠﻲ ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﺗﻌرﯾﻔﺎت ﻣﻧﻘوﻟﺔ ﻣن ﺑﻌض ﻟﻪ ﺗﻌرﯾﻔﺎت ﻣﺗﻌددة Artificial Intelligence (AI) اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ :textbooks اﻟﻛﺗب اﻟﻧﺻﯾﺔ آﻻت ﻓﯾﻬﺎ ﻋﻘول، ﺑﺷﻛل ﻛﺎﻣل...ﻟﺟﻌل اﻟﺣواﺳﯾب ﺗﻔﻛر ﻣﺟﻬود ﺟدﯾد" (a) اﻟﻧﻣﺎذج اﺳﺗﺧدام ﺧﻼل ﻣن اﻟذﻫﻧﯾﺔ اﻟﻘدرات دراﺳﺔ" (b) ي ﺑﺎﻟﻔﻌل، ﻣﺛل ﺻﻧﺎﻋﺔذﻛﺎء اﻟﺑﺷرأﺗﻣﺗﺔ اﻷﻧﺷطﺔ اﻟﺗﻲ ﺗرﺑط اﻟ" "وﺣرﻓﻲ دراﺳﺔ اﻟﺣوﺳﺑﺔ اﻟﺗﻲ ﺗﺟﻌل ﻣن اﻟﻣﻣﻛن اﻹدراك" ،"اﻻﺣﺗﺳﺎﺑﯾﺔ "... اﻟﻘرارات وﺣل اﻟﻣﺳﺎﺋل واﻟﺗﻌﻠم "واﻟﺗﻔﺳﯾر واﻟﻔﻌل 'The exciting new effort to make computers think .. 'The study of mental faculties through the use of machines with minds, in the full and literal sense' computational models' (Charniak and McDermott, (Haugeland, 1985). 'The automation of activities that we 1985). 'The study of the computations that make associate with human thinking, activities such as it possible to perceive, reason, and act' (Winston, decision-making, problem solving, learning ' (Bellman, 1992) 1978) دﻣﺎ ﯾؤدﯾﻬﺎﻫو ﻓن إﻧﺷﺎء آﻻت ﺗﻧﺟز وظﺎﺋف ﺗﺗطﻠب ذﻛﺎء ﻋﻧ" (C) ﻫو ﺣﻘل دراﺳﺔ اﻟذي ﯾﺑﺣث ﺗوﺿﯾﺢ وﻣﺣﺎﻛﺎة اﻟﺳﻠوك اﻟذﻛﻲ" (d) ﻫو دراﺳﺔ ﻛﯾﻔﯾﺔ ﺟﻌل اﻟﺣواﺳﯾب ﺗﻔﻌل أﺷﯾﺎء ﯾﻣﻛن ﻟﻺﻧﺳﺎن أن" ،"اﻻﻧﺳﺎن ع ﻋﻠوم اﻟﺣﺎﺳوب اﻟذي ﯾﻬﺗمﻫو ﻓر" ،"ﻓﻲ ﺷﻛل ﻋﻣﻠﯾﺎت ﺣﺳﺎﺑﯾﺔ "ﯾؤدﯾﻬﺎ ﺑﺷﻛل أﻓﺿل "ﺑﺎﺗﻣﺗﺔ اﻟﺳﻠوك اﻟذﻛﻲ 'The art of creating machines that perform functions 'A field of study that seeks to explain and that require intelligence when performed by people' emulate intelligent behavior in terms of (Kurzweil, 1990), computational processes' (Schalkoff, 1990) 'The study of how to make computers do things at 'The branch of computer science that is which, at the moment, people are better' concerned with the automation of intelligent (Rich and Knight, 1991) behavior' (Luger and Stubblefield, 1993) ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 4
99 - ٤ :وﺑدراﺳﺔ اﻟﺗﻌرﯾﻔﺎت اﻟﺛﻣﺎﻧﯾﺔ أﻋﻼﻩ، ﻧﺟد أن :إﻟﻰ اﻷﺳﻔل اﻷﻋﻠﻰ ﻣن اﻟﺗﻌرﯾﻔﺎت .١ ﺗﻬﺗم ﻔﺎتﻓﻬﻲ ﺗﻌرﯾ (d)و(c) ﻓﻲ ، ﺑﯾﻧﻣﺎ ﺗﻠك اﻟﺗﻌرﯾﻔﺎتreasoning ﺎﻟﺗﻔﺳﯾرﻫﻲ ﺗﻌرﯾﻔﺎت ﻣﺗﻌﻠﻘﺔ ﺑ (b)و(a) اﻟﺗﻌرﯾﻔﺎت ﻓﻲ .behavior أﻛﺛر ﺑﺎﻟﺳﻠوك :اﻟﯾﺳﺎر إﻟﻰ اﻟﯾﻣﯾن ﻣن اﻟﺗﻌرﯾﻔﺎت .٢ (b) ، ﺑﯾﻧﻣﺎ ﺗﻠك اﻟﺗﻌرﯾﻔﺎت ﻓﻲ اﻟﯾﻣﯾنhuman performance يﺗﻘﯾس اﻟﻧﺟﺎح ﺑﻣﻘﯾﺎس اﻷداء اﻟﺑﺷر (a) و (c) اﻟﺗﻌرﯾﻔﺎت ﻓﻲ .rationality ﻓﺗﻘﯾس اﻟﻣﻔﻬوم اﻟﻣﺛﺎﻟﻲ ﻟﻠذﻛﺎء واﻟذي ﯾﺳﻣﻰ ﺑﺎﻟﻣﻌﻘوﻟﯾﺔ (d) و .ﯾﻔﻌل اﻷﺷﯾﺎء اﻟﺳﻠﯾﻣﺔ ﻛﺎن إذا rational ن اﻟﻧظﺎم ﻋﻘﻼﻧﯾﺎﯾﻛو :ﻣﻼﺣظﺔ :Intelligence اﻟذﻛـــــﺎء .mental processes وﻟﻛﻧﻪ ﻣرﺗﺑط ﺑﻣﻬﺎم ﺗﺷﻣل اﻟﻌﻣﻠﯾﺎت اﻟذﻫﻧﯾﺔ ﻛﻣﺎ أﺳﻠﻔﻧﺎ ﻫو ﻣﻔﻬوم ﯾﺻﻌب ﺻﯾﺎﻏﺔ ﺗﻌرﯾف ﻣﺣدد ﻟﻪ، :ﻋﺎدة واذ ﻗﺎﻣت ﺑﻬﺎ اﻵﻟﺔ أو اﻟﺣﯾوان اﻋﺗﺑرﻧﺎﻩ ﺳﻠوﻛﺎ ذﻛﯾﺎٕ اﻹﻧﺳﺎن اﻟﺗﻲ ﯾؤدﯾﻬﺎ ﻷﺷﻛﺎل اﻟﻌﻣﻠﯾﺎت اﻟذﻫﻧﯾﺔ اﻟﻣﺧﺗﻠﻔﺔ أﻣﺛﻠﺔ ﻓﯾﻣﺎ ﯾﻠﻲ ﺣل اﻟﻣﺳﺎﺋل Solving problems اﻹﺑداع Creativity اﻟﺗﺻﻧﯾف Classification اﻷﻧﻣﺎط اﻛﺗﺷﺎف pattern recognition اﻻﺳﺗﻘراء Induction اﻟﺗﻌﻠم Learning (اﻟﻘﯾﺎس) ﺑﻧﺎء اﻟﻘﯾﺎﺳﺎت building analogies اﻻﺳﺗﻧﺗﺎج Deduction ﻣﻌﺎﻟﺟﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟطﺑﯾﻌﯾﺔ language processing اﻟﺗﺣﺳﯾن، اﻷﻣﺛﻠﺔ Optimization ىة أﺧراﻟﻣﻌرﻓﺔ وأﻣﺛﻠﺔ ﻛﺛﯾر knowledge and many more. :ﯾظﻬر اﻟﺳﻠوك اﻟذﻛﻲ ﺑﺻور ﻣﺧﺗﻠﻔﺔ ﻣﻧﻬﺎ :Intelligent Behavior اﻟﺳﻠوك اﻟذﻛﻲ Perceiving one’s environment. إدراك اﻟﻛﺎﺋن ﻟﺑﯾﺋﺗﻪ Learning and understanding from experience. اﻟﺗﻌﻠم واﻟﻔﻬم ﻣن اﻟﺗﺟﺎرب Knowledge applying successfully in new situations. ﺗطﺑﯾق اﻟﻣﻌﺎرف ﺑﻧﺟﺎح ﻋﻠﻰ ﺣﺎﻻت ﺟدﯾدة Communicating with others, and more like. اﻟﺗواﺻل ﻣﻊ اﻵﺧرﯾن Acting in complex environments. ﻌل ﻓﻲ اﻟﺑﯾﺋﺎت اﻟﻣﻌﻘدةاﻟﻔ Reasoning to solve problems and discover hidden ﻟﺣل اﻟﻣﺳﺎﺋل واﻛﺗﺷﺎف اﻟﻣﻌرﻓﺔ اﻟﻣﺧﻔﯾﺔ اﻟﺗﻔﺳﯾر knowledge. (ةﻏﯾر اﻟظﺎﻫر) Thinking abstractly, using analogies. اﻟﺗﻔﻛﯾر اﻟﻣﺟرد واﺳﺗﺧدام اﻟﻘﯾﺎس Creativity, Ingenuity, Expressive-ness, Curiosity. ...ة ﻋﻠﻰ اﻟﺗﻌﺑﯾر، اﻟﻔﺿولاﻟﺑراﻋﺔ، اﻟﻘدر اﻹﺑداع، :Understanding AI ﻓﻬم اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ :اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ ﻻتاﻟﺗﺳﺎؤ إﺟﺎﺑﺔ ﻧﻌرف ﯾﺟب أن اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ ﺻﻌوﺑﺔ ﻣﻌرﻓﺔ ﻣدى ﻣن أﺟل ؟stored ﻧﻬﺎﯾﺧزﺗو represented ﻠﻬﺎﯾﻣﺛﻘوم ﺑﺗوﻧ knowledge ﻛﯾف ﻧﻛﺗﺳب اﻟﻣﻌرﻓﺔ ﻟﻶﺧرﯾن؟ learned وﻧﻌﻠﻣﻪ intelligent behavior وك اﻟذﻛﻲﻛﯾف ﻧﻧﺗﺞ اﻟﺳﻠ ؟priorities وﺗﻘدﯾر اﻷوﻟوﯾﺔ emotions واﻟﻌﺎطﻔﺔ motives ﻣﺛل اﻟﺣﺎﻓز إﻧﺳﺎﻧﯾﺔ ﺑرﻣﺞ ﺧﺑراتﻧطور وﻧﺳﺗﺧدم وﻧ ﻛﯾف ؟ symbolsإﻟﻰ رﻣوز sensory signals اﻹﺷﺎرات اﻟﺣﺳﯾﺔ ﻛﯾف ﻧﺳﺗطﯾﻊ ﺗﺣوﯾل ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 5
99 - ٥ plan أﺣداث ﺑﺎﻟﻣﺎﺿﻲ، واﻟﺗﺧطﯾط reason ، ﻣن أﺟل ﻓﻬم أﺳﺑﺎبﯾﺔ ﻣﺣوﺳﺑﺔة ﻣﻧطﻘﻛﯾف ﯾﺗم ﻣﻌﺎﻟﺟﺔ اﻟرﻣوز ﺑﺻور ؟ﻟﻠﻣﺳﺗﻘﺑل belief واﻟﺗﺻدﯾق illusion ﻣﺛل اﻟﺗوﻫم اﻹﻧﺳﺎﻧﯾﺔ phenomena اﻟذﻛﺎء إﻧﺗﺎج اﻟظواﻫر mechanisms ﻛﯾف ﺗﺳﺗطﯾﻊ آﻟﯾﺎت ؟love واﻟﺣب kindness واﻟﻌطف dreams واﻟﺣﻠم fear واﻟﺧوف hope واﻷﻣل :Hard or Strong AI أو اﻟﺻﻠب ﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟﻘوياﻟذﻛﺎء اﻻ replicate ﯾﻛرر اﻹﻧﺳﺎن اﻟذﻛﻲ أن ، ﻓﺈن ﺑﺣوث اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ ﺗﻬدف إﻟﻰ إﻧﺷﺎء ذﻛﺎء اﺻطﻧﺎﻋﻲ ﯾﺳﺗطﯾﻊﺑﺷﻛل ﻋﺎم ﻘﺗرب أو ﺗﺣل ﻣﺣل اﻟذﻛﺎء اﻹﻧﺳﺎﻧﻲ، ﺑﺣﯾثاﻟﺗﻲ ﺗ ﻋﻠﻰ اﻵﻟﺔ اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟﻘوي ﯾطﻠقو .ﺗﻣﺎﻣﺎ human intelligence وﯾﻛون ﻟﻬﺎ درﺟﺔ ﻣﺎ ﻣن اﻷﻋﻣﺎل ﺣﺳب اﻟﺧﻠﻔﯾﺔ اﻟﻣﻌرﻓﯾﺔ، ﻣن ﻧطﺎق واﺳﻊ اﻧﺟﺎز أﻋﻣﺎل اﻹﻧﺳﺎن، وﺗطﺑﯾق ة ﻋﻠﻰﻗﺎدر ونﺗﻛ ﺑﻧﺎء آﻻت ﻟﻬﺎ ﻗدرات ﻣﻌرﻓﯾﺔ إﻟﻰ أو اﻟﺻﻠب اﻟﻘوي ﯾﻬدف اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲﻓ .self-consciousness ﺑﺎﻟذات اﻟﺷﻌور .ﺔﻻ ﺗﺧﺗﻠف ﻋن اﻟﻛﺎﺋﻧﺎت اﻟﺑﺷرﯾ intellectual ability :Soft or Weak AI اﻟﺧﻔﯾف أو اﻟﺑرﻣﺟﻲ اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ ،ﻟدراﺳﺔ أو إﻧﺟﺎز ﺣل ﻣﺳﺄﻟﺔ ﻣﻌﯾﻧﺔ، أو ﻻﺳﺗﻧﺑﺎط ﻣﻬﺎم software اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟﺧﻔﯾف ﯾطﻠق ﻋﻠﻰ اﺳﺗﺧدام اﻟﺑرﻣﺟﯾﺎت .human cognitive ﺟﻣﯾﻊ ﻗدرات اﻟﺗﻌرف اﻹﻧﺳﺎﻧﻲ ﯾدﺧل ﺿﻣﻧﻬﺎ ﻻ ﻗد .Deep Blue ـﺑرﻧﺎﻣﺞ اﻟﺷطرﻧﺞ اﻟﺷﻬﯾر ﺑ :ﻣﺛﺎل ﻲ،ﻓﻬو ﯾظﻬر ﻣدى ﻛﺑﯾر ﻣن ﻗدرات اﻟﺗﻌرف اﻹﻧﺳﺎﻧ ،self-awareness ﺑﺎﻟذات ﺗﻣﯾز ﺑﺎﻟوﻋﻲﯾ اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟﺧﻔﯾف ﻻ .، ﯾﺣل ﻣﺳﺎﺋل ﻣﺣددةﻓﺣﺳب وﻫو ذﻛﺎء :Cognitive Science ﻋﻠوم اﻟﺗﻌرف اﻻﺣﺗﺳﺎﺑﯾﺔ ﻣن ﺧﻼل اﺳﺗﺧدام اﻟﻧﻣﺎذج ، mind ﻛﯾﻔﯾﺔ ﻋﻣل اﻟﻌﻘلاﻟﻣﺗﻌﻠﻘﺔ ﺑ ﻧظرﯾﺎتاﻟ ﺗطوﯾر واﺳﺗﻛﺷﺎف وﺗﻘﯾﯾم إﻟﻰ ﺗﻬدف اﻟﺳﻠوك اﻟذﻛﻲ ﻻ ﯾﻛﻔﻲ، واﻧﻣﺎٕ أن ﺑﻣﻌﻧﻰ ﻬم ﻓﯾﻬﺎ ﻟﯾس ﻣﺎ ﯾﺣدث، وﻟﻛن ﻛﯾف ﺣدﯾث اﻷﻣر،ﻣﻓﺎﻟ ،computational models .intelligent manner ﯾﻌﻣل اﻟﺑرﻧﺎﻣﺞ ﺑطرﯾﻘﺔ ذﻛﯾﺔ أن ﯾﺟب ول اﻟﻘﻠﯾل ﻋن طرﯾﻘﺔ اﻟﺑﺷر ﻓﻲ ﻟﻌب وﺗﻌﻠمﺗﻌﻣل ﺑﺷﻛل ﻧﺎﺟﺢ، ﻟﻛﻧﻬﺎ ﺗﻘ Chess programs ﺑراﻣﺞ اﻟﺷطرﻧﺞ :ﻣﺛﺎل ذﻟك .اﻟﺷطرﻧﺞ ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 6
99 - ٦ Goals of AI ﺃﻫﺪﺍﻑ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ :ﻣن اﻟﻣﻣﻛن ﺗﻌﻘﺑﻬﺎ أﻫداف ﻟﻧﺎ أرﺑﻌﺔ ﻌطﻲاﻟﻣﺧﺗﻠﻔﺔ ﺗ اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ ﺎتﺗﻌرﯾﻔ إن 1. Systems that think like humans. .ﻧظم ﺗﻔﻛر ﻣﺛل اﻹﻧﺳﺎن.١ 2. Systems that think rationally. .ﻧظم ﺗﻔﻛر ﺑﺷﻛل ﻋﻘﻼﻧﻲ .٢ 3. Systems that act like humans . .ﻧظم ﺗﻌﻣل ﻣﺛل اﻹﻧﺳﺎن .٣ 4. Systems that act rationally. .ﻧظم ﺗﻌﻣل ﺑﺷﻛل ﻋﻘﻼﻧﻲ .٤ :ﻣﻧﻬﺟﯾﺎت ﺗرﺗﺑط ﺑﻬﺎ ﺣﺳب اﻟﺟدول اﻟﺗﺎﻟﻲ أرﺑﻌﺔ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ ﻣوﺟودة ﻓﻲ اﻷﻫداف ﺟﻣﯾﻊ ،وﺑﺷﻛل ﺗﻘﻠﯾدي Human-like Rationally نﻣﺛل اﻻﻧﺳﺎ ﻋﻘﻼﻧﯾﺎ Think (1) Cognitive science Approach (2) Laws of thought Approach اﻟﺗﻔﻛﯾر ﻣﻧﻬﺟﯾﺔ ﻋﻠوم اﻟﺗﻌرف ﻣﻧﻬﺟﯾﺔ ﻗواﻧﯾن اﻟﺗﻔﻛﯾر Act (3) Turing Test Approach (4) Rational agent Approach اﻟﻔﻌل ﻣﻧﺟﯾﺔ اﺧﺗﺑﺎر ﺗورﯾﻧﺞ ﻣﻧﻬﺟﯾﺔ اﻟﻌﻣﯾل اﻟﻌﻘﻼﻧﻲ :ﻣﻼﺣظﺔ .(٤) و (٢) اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ ﺗﻘﻊ ﻓﻲ اﻟﻣﻧﻬﺟﯾﺗﯾن أﻋﻣﺎل ﻠبأﻏ :General AI Goal اﻷﻫداف اﻟﻌﺎﻣﺔ ﻟﻠذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ .ﻻ ﯾزال ﻫدﻓﺎ ﺑﻌﯾدا :اﻹﻧﺳﺎﻧﻲ ﺗﻛرار اﻟذﻛﺎء .١ .ﺣل ﻣﺷﻛﻠﺔ اﻟﻣﻬﺎم اﻟﻣﻛﺛﻔﺔ ﻟﻠﻣﻌرﻓﺔ .٢ .action واﻟﻔﻌل perception ﺑﯾن اﻹدراك intelligent connection ﻋﻣل اﺗﺻﺎل ذﻛﻲ .٣ .اﻹﻧﺳﺎﻧﻲ اﻹﻧﺳﺎﻧﻲ، واﻹﻧﺳﺎﻧﻲ اﻟﺣﺎﺳوﺑﻲ، واﻟﺣﺎﺳوﺑﻲ اﻟﺣﺎﺳوﺑﻲ اﻻﺗﺻﺎل/ﺣﺳﯾن اﻟﺗﻔﺎﻋلﺗ .٤ :Engineering based AI Goal اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟﻬﻧدﺳﺔ اﻟﻣﻌﺗﻣدة ﻋﻠﻰ أﻫداف ﻣﻊ ، intelligent machine ﺗطوﯾر ﻣﻔﺎﻫﯾم وﻧظرﯾﺎت وﺗطﺑﯾﻘﺎت ﻟﺑﻧﺎء اﻵﻻت اﻟذﻛﯾﺔ ع اﻟﻬﻧدﺳﻲ اﻟﻣﻬم إﻟﻰﻫذا اﻟﻔر ﯾﺳﻌﻰ .system building اﻟﺗرﻛﯾز ﻋﻠﻰ ﺑﻧﺎء اﻟﻧظم .Science based AI Goal م اﻟﻣﻌﺗﻣد ﻋﻠﻰ أﻫداف اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲواﻟﻌﻠ ﺗؤدي إﻟﻰ ﻓﻬم اﻟﺳﻠوك vocabulary وﻣﻔردات ﻟﻐوﯾﺔ mechanisms وآﻟﯾﺎت concepts ﯾﺳﻌﻰ ﻫذا اﻟﻌﻠم إﻟﻰ ﺗطوﯾر ﻣﻔﺎﻫﯾم .intelligent behavior ﻣﻊ اﻟﺗرﻛﯾز ﻋﻠﻰ ﻓﻬم اﻟﺳﻠوك اﻟذﻛﻲ ، biological intelligent behavior اﻟذﻛﻲ اﻟﺣﻲ ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 7
99 - ٧ AI Approaches ﻣﻨﻬﺠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ، وﺗﻌﺗﻣد ﻋﻠﻰcomputational model ﺗﻌرف ﺑواﺳطﺔ اﺧﺗﯾﺎر أﻫداف اﻟﻧﻣوذج اﻻﺣﺗﺳﺎﺑﻲ اﻟﻣﻧﻬﺟﯾﺎت اﻟﺗﻲ ذﻛرﻧﺎﻫﺎ ﺳﺎﺑﻘﺎ .ﺗﻘﯾﯾم أداء اﻟﻧظﺎم اﻟذي ﯾﻧﺗﺞ ﻋﻧﻬﺎ :Cognitive science : Think human-like ﻔﻛﯾر ﻣﺛل اﻹﻧﺳﺎناﻟﺗ :ﻣﻧﻬﺟﯾﺔ ﻋﻠوم اﻟﺗﻌرف (١ ، وﻫذا ﯾﻌﻧﻲ أن اﻵﻻت ﯾﻛون ﻣﻌﻬﺎcomputers think ةﻣﻧﻬﺟﯾﺔ ﺗﻌﺗﻣد ﻋﻠﻰ وﺟود ﻣﺟﻬود ﺟدﯾد ﻟﺻﻧﻊ ﺣواﺳﯾب ﻣﻔﻛر ﻫﻲ ر أﯾﺿﺎ، ﻓﻬﻲ ﺗﻧظI/O ﻣﺧرﺟﺎت/ﻻ ﺗرﻛز اﻟﻣﻧﻬﺟﯾﺔ ﻓﻘط ﻋﻠﻰ اﻟﺳﻠوك واﻟﻣدﺧﻼت، وﻋﻘل، ﺑﺎﻟﻣﻌﻧﻰ اﻟﻛﻠﻲ أو ﺑﺎﻟﻣﻌﻧﻰ اﻟﺣرﻓﻲ ﺳﻠوك ﺷﺑﯾﻪ إﻧﺗﺎج ﺑﻛﯾﻔﯾﺔ اﻟﺣﺻول ﻋﻠﻰ اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ، وﻫﻲ ﻻ ﺗﻬدف ﻓﻘط إﻟﻰ ، ﻣﻬﺗﻣﺔreasoning process اﻟﺗﻔﺳﯾر إﻟﻰ ﻋﻣﻠﯾﺔ ، ﺑﺷﻛلاﻟﺗﻔﺳﯾر ﺗﻬدف أﯾﺿﺎ إﻟﻰ إﻧﺗﺎج ﻣﺗﺳﻠﺳﻠﺔ اﻟﺧطوات اﻟﺗﻲ ﺗﻘود إﻟﻰ ﻋﻣﻠﯾﺔ ، ﺑلhuman-like behavior ﺑﺎﻹﻧﺳﺎن .ﻧﻔس اﻟﻣﻬﺎم ﻣﺷﺎﺑﻪ ﻟﻠﺧطوات اﻟﺗﻲ ﯾﺗﺑﻌﻬﺎ اﻹﻧﺳﺎن ﻣن أﺟل :Laws of Thought : Think Rationally اﻟﺗﻔﻛﯾر ﺑﻣﻌﻘوﻟﯾﺔ :ﻣﻧﻬﺟﯾﺔ ﻗواﻧﯾن اﻟﺗﻔﻛﯾر (٢ ﺑﻣﻌﻧﻰ دراﺳﺔ اﻟﺣوﺳﺑﺔ ﺧﻼل اﺳﺗﺧدام اﻟﻧﻣﺎذج اﻻﺣﺗﺳﺎﺑﯾﺔ، ﻣن mental faculties اﻟذﻫﻧﯾﺔ اﻟﻘدرات ﺗﻬﺗم ﻫذﻩ اﻟﻣﻧﻬﺟﯾﺔ ﺑدراﺳﺔ .act واﻟﻔﻌل reason واﻟﺗﻔﺳﯾر perceive اﻹدراك (ﻟﻶﻟﺔ) ﺗﺟﻌل ﻣن اﻟﻣﻣﻛن اﻟﺗﻲ provably correct ﻋﻠﻰ ﺻﺣﺗﻬﺎ رﯾﺎﺿﯾﺎ ﻫناﻟﻣﺑر inference mechanisms ﺗرﻛز ﻫذﻩ اﻟﻣﻧﻬﺟﯾﺔ ﻋﻠﻰ آﻟﯾﺎت اﻻﺳﺗدﻻل .ﻟﻠﻣﺳﺎﺋل optimal solution اﻟﺟواب اﻟﻣﺛﺎﻟﻲ ﺣﺻوﻟﻧﺎ ﻋﻠﻰ واﻟﺗﻲ ﺗﺿﻣن :ةاﻟﺗﻲ ﺗﻠﺧﺻﻬﺎ اﻟﻌﺑﺎر ةﻟﻣﻧطﻘﯾﺔ اﻟﺷﻬﯾرة اﺑﺎﻟﺻور ﻋﻠﻰ اﻷﻗل ﻛﻣﺎ ﺗطور أﻧظﻣﺔ اﻟﺗﻣﺛﯾل اﻟﺗﻲ ﺗﺳﻣﺢ ﻟﻼﺳﺗدﻻل ﻛﻲ ﯾﺻﺑﺢ أو "إذا ﯾﻛون ﺳﻘراط ﻓﺎنٍ .ﺳﻘراط رﺟل .ﻛل اﻟرﺟﺎل ﻓﺎﻧون" “Socrates is a man. All men are mortal. Therefore Socrates is mortal.” .واﺟراءات اﺳﺗدﻻلٕ ،rules logical وﻓق ﻗواﻋد ﻣﻧطﻘﯾﺔ ،ﻛﻧظﺎم اﻟﺗﻔﺳﯾر ﺻﯾﺎﻏﺔ ﻋﻣﻠﯾﺎت وذﻟك ﺑﻬدف .ﻓﻘط ﺑﺎﻟﺗﻔﺳﯾر واﻻﺳﺗﻧﺑﺎط ﻣﺷﻛﻠﺔ ﻏﺎﻟﺑﺎ ﺗﻛون أﻧﻪ ﻻ ﯾﻣﻛن ﺣل ﺟﻣﯾﻊ اﻟﻣﺳﺎﺋلواﻟ Turing Test : Act Human-like اﻟﻔﻌل ﻣﺛل اﻻﻧﺳﺎن :ﻣﻧﻬﺟﯾﺔ اﺧﺗﺑﺎر ﺗﯾورﻧﺞ (٣ أي دراﺳﺔ ﻛﯾﻔﯾﺔ ،اﻹﻧﺳﺎن ﻫﺎ ﺑواﺳطﺔﻓن إﻧﺷﺎء اﻵﻻت اﻟﺗﻲ ﺗﻧﺟز وظﺎﺋف ﺗﺗطﻠب اﻟذﻛﺎء ﻋﻧد اﻧﺟﺎز :ﺗﻌﺗﺑر ﻫذﻩ اﻟﻣﻧﻬﺟﯾﺔ .ﻓﻲ اﻟوﻗت اﻟﺣﺎﻟﻲ أﻓﺿل ﺑﺷﻛل اﻹﻧﺳﺎن اﻟﺗﻲ ﯾﻘوم ﺑﻬﺎ اﻷﺷﯾﺎء اﺳﯾب ﺗﻔﻌلﺻﻧﺎﻋﺔ ﺣو ﻓﺎﻟﻣﻧﻬﺟﯾﺔ اﻟﺳﻠوﻛﯾﺔ ﻻ ﺗرﻛز ﻋﻠﻰ اﻟﻣﺗﻣرﻛز ﺣول ﺗﻣﺛﯾل اﻟﻣﻌﺎرف ﻓﻲ اﻟﻌﺎﻟم ﺣوﻟﻧﺎ، ،وﺗرﻛز ﻋﻠﻰ اﻟﻔﻌل، ﻻ ﻋﻠﻰ اﻟﺳﻠوك اﻟذﻛﻲ .ﻧﺳﺎنﻋﻣل اﻹ ﻧﺗﺎﺋﺞﻋﻠﻰ اﻟﺣﺻول ﻋﻠﻰ ﻧﺗﺎﺋﺞ ﻣﺷﺎﺑﻬﺔ ﻟ ﺗرﻛز ﻛﯾﻔﯾﺔ اﻟﺣﺻول ﻋﻠﻰ اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ، ﺑل :Turing Test اﺧﺗﺑﺎر ﺗﯾورﻧﺞ ﯾوﺿﺢ ﻣﺛﺎل .interrogator ﺛﻼﺛﺔ ﻏرف ﻓﻲ اﻷوﻟﻰ ﺷﺧص واﻟﺛﺎﻧﯾﺔ ﻓﯾﻬﺎ ﺣﺎﺳوب واﻟﺛﺎﻟﺛﺔ ﻓﯾﻬﺎ ﺷﺧص ﯾﺳﻣﻰ اﻟﻣﺳﺗﺟوب ، ﻣن أﺟل ﺗﺟﺎوز ﻣﺷﻛﻠﺔ ﻣﺣﺎﻛﺎةteletype اﻟﻣﺑرﻗﺔ/ﯾﺳﺗطﯾﻊ اﻟﻣﺳﺗﺟوب اﻟﺗواﺻل ﻣﻊ اﻟﻐرﻓﺗﯾن ﺑواﺳطﺔ ﺟﻬﺎز ﺗﻠﻐراف .ﺎناﻵﻟﺔ ﻟﻣظﻬر أو ﺻوت اﻹﻧﺳ .آﻟﻪ ﯾﺣﺎول اﻟﻣﺳﺗﺟوب ﺗﺣدﯾد أي اﻟﻐرﻓﺗﯾن ﻓﯾﻬﺎ إﻧﺳﺎن وأﯾﻬﻣﺎ ﻓﯾﻬﺎ ﺗﺣﺎول اﻵﻟﺔ ﺣﯾن ﺗرد ﻋﻠﻰ اﻟﻣﺳﺗﺟوب أن ﺗﺧدﻋﻪ، وﺗﺟﻌﻠﻪ ﯾﺻدق اﻧﻬﺎ إﻧﺳﺎن، وﯾﺣﺎول اﻟﺷﺧص أﯾﺿﺎ أن ﯾﻘﻧﻊ .اﻟﻣﺳﺗﺟوب أﻧﻪ ﻫو اﻹﻧﺳﺎن .ﻟﺔ ﻛﺎﺋن ذﻛﻲﺗﺟﺗﺎز اﻵﻟﺔ اﺧﺗﺑﺎر ﺗﯾورﻧﺞ إذا ﻧﺟﺣت ﻓﻲ ﺧداع اﻟﻣﺳﺗﺟوب، وﺟﻌﻠﺗﻪ ﯾﺳﺗﻧﺗﺞ أن اﻵ .human-like واﻟﻬدف ﻣن اﻻﺧﺗﺑﺎر ﻫو ﺗطوﯾر ﻧظم ﺗﻛون ﻣﺛل اﻹﻧﺳﺎن ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 8
99 - ٨ Rational Agent : Act Rationally اﻟﻔﻌل ﺑﻣﻌﻘوﻟﯾﺔ :ﻣﻧﻬﺟﯾﺔ اﻟﻌﻣﯾل اﻟﻌﻘﻼﻧﻲ (٤ ﺗﺣﺎول ﻫذﻩ اﻟﻣﻧﻬﺟﯾﺔ ﺗوﺿﯾﺢ وﻣﺣﺎﻛﺎة اﻟﺳﻠوك اﻟذﻛﻲ، ﺑﺷﻛل ﻣﺷﺎﺑﻪ ﻟﻠﻌﻣﻠﯾﺎت اﻻﺣﺗﺳﺎﺑﯾﺔ، ﻓﻬﻲ ﺗﺄﺧذ ﻓﻲ اﻻﻋﺗﺑﺎر ﻣﺳﺄﻟﺔ أﺗﻣﺗﺔ .automation of intelligence اﻟذﻛﺎء اﻟﺣﺎﻻت، وﻣن اﻟﻣﻘﺑول اﻟﺣﺻول ﻋﻠﻰ ﻓﻲ ﻛل ة ﺑﻣﺛﺎﻟﯾﺔﻋﻠﻰ اﻟﻧظم اﻟﺗﻲ ﺗﻌﻣل ﺑﻛﻔﺎءة، وﻟﯾس ﺑﺎﻟﺿرور وﺗرﻛز ﻫذﻩ اﻟﻣﻧﻬﺟﯾﺔ .ﻓﺎﻟﻬدف ﻫﻧﺎ ﻫو ﺗطوﯾر ﻧظﺎم ﯾﻛون ﻋﻘﻼﻧﻲ وﻛﻔؤ .ﻣﺎدام اﻟﻌﻣل ﻗﺎﺋﻣﺎ imperfect reasoning ﺗﻔﺳﯾرات ﻏﯾر ﻛﺎﻣﻠﺔ AI Techniques ء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲﺗﻘﻨﻴﺎﺕ ﺍﻟﺬﻛﺎ .ة اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ ﺗﻘﻧﯾﺎت ﻣﺗﻌددة، ﯾﻣﻛن ﺗطﺑﯾﻘﻬﺎ ﻓﻲ ﻣﺧﺗﻠف ﻣﻬﺎم وأﻫداف اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲﻟﻘد ظﻬرت ﻓﻲ ﻣﺳﯾر .اﻟﻣﻌرﻓﺔ، ﻣن أﺟل ﺣل اﻟﻣﺳﺎﺋل اﻟﻣﺧﺗﻠﻔﺔ reason وﺗﻔﺳﯾر manipulate وﻣﻌﺎﻟﺟﺔ represent ﺗﻬﺗم اﻟﺗﻘﻧﯾﺎت ﺑﻛﯾﻔﯾﺔ ﺗﻣﺛﯾل :ﻧﯾﺎت إﻟﻰ ﻧوﻋﯾنوﯾﻣﻛن ﺗﺻﻧﯾف ﻫذﻩ اﻟﺗﻘ "ذﻛﯾﺎ" اﻟﺗﻘﻧﯾﺎت اﻟﺗﻲ ﺗﺟﻌل ﺳﻠوك اﻟﻧظﺎم ﯾﺑدو .١ Techniques that make system to behave as "Intelligent" Biology-inspired AI techniques اﻟﺗﻘﻧﯾﺎت اﻟﺗﻲ ﺗﺳﺗﺧدم ﻋﻠم اﻟﺑﯾوﻟوﺟﻲ .٢ :Techniques that make system to behave as Intelligent اﻟﺗﻘﻧﯾﺎت اﻟﺗﻲ ﺗﺟﻌل ﺳﻠوك اﻟﻧظﺎم ﯾﺑدو ذﻛﯾﺎ وﻣن Describe and match اﻟوﺻف واﻟﻣطﺎﺑﻘﺔ Goal reduction ﺗﻘﻠﯾص اﻟﻬدف Constraint satisfaction ﺷرط اﻟرﺿﺎ Tree Searching ةاﻟﺑﺣث ﻓﻲ اﻟﺷﺟر Generate and test إﻧﺗﺎج واﺧﺗﺑﺎر Rule based systems ﻧظم اﻟﻘواﻋد :Biology-inspired AI techniques وﻟوﺟﻲاﻟﺗﻘﻧﯾﺎت اﻟﺗﻲ ﺗﺳﺗﺧدم ﻋﻠم اﻟﺑﯾ وﻣن Neural Networks اﻟﺷﺑﻛﺎت اﻟﻌﺻﺑﯾﺔ Genetic Algorithms اﻟﺧوارزﻣﯾﺎت اﻟﺟﯾﻧﯾﺔ Reinforcement learning اﻟﺗﻌﻠم اﻟﻐزﯾر :"ذﻛﯾﺎ" اﻟﺗﻘﻧﯾﺎت اﻟﺗﻲ ﺗﺟﻌل ﺳﻠوك اﻟﻧظﺎم ﯾﺑدو (١ Describe and Match اﻟوﺻف واﻟﻣطﺎﺑﻘﺔ ﺗﻘﻧﯾﺔ .١ ﻣﻔﻬوم اﻟﻧﻣوذج ﻋﻣوﻣﺎ، وﺗطﺑﻘﻪ ﻋﻠﻰ ﻧﻣوذج ﺟزﺋﻲ ﻣن ﻧﻣوذج اﻟﺣﺎﻟﺔ اﻟﻣﺣددة، ﻫو اﻟﻧﻣوذج اﻻﺣﺗﺳﺎﺑﻲ، ﺗﺧدمﻫذﻩ اﻟﺗﻘﻧﯾﺔ ﺗﺳ ﻟﺗﺻﻣﯾم ﻧظﺎم ﺗﻣﺛﯾل ﺣﺎﺳوﺑﻲ أو ﺣﺳﺎﺑﻲ، ﯾﻣﺛل ﻋﻼﻗﺎت اﻻﻧﺗﻘﺎل ﻟﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﺣﺎﻻت ﻓﻲ ﻧظﺎم اﻧﺗﻘﺎل اﻟﺣﺎﻟﺔ، وﯾﺳﺗﺧدم ﻧظﺎم ﻟﻠوﺻول إﻟﻰ ﺣﺎﻟﺔ اﻟﻬدف ﻓﻲ ﺣل ﻣﺳﺎﺋل اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ، وﻣن اﻧﺗﻘﺎل اﻟﺣﺎﻟﺔ اﻟﻣﺣدد، ﻟﺗﺣدﯾد ﺟﻣﯾﻊ اﻟﺣﺎﻻت اﻟﻣﻣﻛﻧﺔ ة، أو ﻣﻌﻘدة، ﻓﯾﻣﺎ ﯾﻠﻲ ﺗﻌرﯾﻔﺎت ﺗوﺿﺢت ﻛﺛﯾرﻋﯾوب ﻫذﻩ اﻟﺗﻘﻧﯾﺔ ﻋدم إﻣﻛﺎﻧﯾﺔ ﺗطﺑﯾﻘﻬﺎ ﻋﻠﻰ اﻟﻣﺳﺎﺋل اﻟﺗﻲ ﺗﺗﻛون ﻣن ﺣﺎﻻ .اﻟﻣﻘﺻود ﺑﻛل اﻟﻣﻔﺎﻫﯾم اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ .system’s behavior ﻫو وﺻف ﻟﺳﻠوك اﻟﻧظﺎم :Model اﻟﻧﻣوذج ، وﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣنstates ﯾﺗﻛون ﻫذا اﻟﻧﻣوذج ﻣن ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﺣﺎﻻت : Finite state model ﺣﺎﻟﺔ اﻟﻣﺣدودةﻧﻣوذج اﻟ وﺑﺈﻋطﺎء اﻟﺣﺎﻟﺔ اﻟﺣﺎﻟﯾﺔ وﺣﺎدث اﻹدﺧﺎل، ﺑﯾﻧﻬﺎ، relations ، وﯾوﺿﺢ اﻟﻌﻼﻗﺔinput events اﻟﺣوادث اﻟﻣﺳﺗﺧدﻣﺔ ﻟﻺدﺧﺎل .ﻧﺳﺗطﯾﻊ ﺗﺣدﯾد اﻟﺣﺎﻟﺔ اﻟﺣﺎﻟﯾﺔ اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ ﻟﻠﻧﻣوذج ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 9
99 - ٩ :Computation model اﻻﺣﺗﺳﺎﺑﻲ اﻟﻧﻣوذج ﻣدﺧﻼت ﻣرﺗﺑﺔﻫو ﻧﻣوذج ﺟزﺋﻲ وﻓق ﻧﻣوذج اﻟﺣﺎﻟﺔ اﻟﻣﺣدودة، وﯾﺷﻣل ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﺣﺎﻻت، وﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن ﺣﺎﻻت اﻟﺑدء، و .، وظﯾﻔﺗﻬﺎ ﺗﺣوﯾل اﻟرﻣوز اﻟﻣدﺧﻠﺔ واﻟﺣﺎﻻت اﻟﺣﺎﻟﯾﺔ إﻟﻰ اﻟﺣﺎﻟﺔ اﻟﺗﺎﻟﯾﺔtransition function اﻧﺗﻘﺎل أﺑﺟدﯾﺎ، وداﻟﺔ :Representation of computational system ﻟﺣﺎﺳوﺑﻲﺗﻣﺛﯾل اﻧظﺎم اﻟ ، اﻟﺗﻲ ﯾﻣﻛن ﺗطﺑﯾﻘﻬﺎ، واﻟﻣﺷﻛﻠﺔ ﻓﯾﻪ ﻫﻲtransition rules اﻻﻧﺗﻘﺎل وﯾﺷﻣل وﺻﻔﺎ ﻟﺣﺎﻟﺔ ﺑدء وﺣﺎﻟﺔ ﻧﻬﺎﯾﺔ، وﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن ﻗواﻋد .اﻟﻣﻧﺎﺳﺑﺔ اﻻﻧﺗﻘﺎل اﻟﺑﺣث ﻋن ﻗواﻋد :Transition relation ﻋﻼﻗﺔ اﻻﻧﺗﻘﺎل ، ﻓﺈﻧﻧﺎ ﻧﻣﺛل ﻋﻼﻗﺔ اﻻﻧﺗﻘﺎل S' إﻟﻰ اﻟﺣﺎﻟﺔ S ، وﻛﺎﻧت ﺣرﻛﺔ اﻟﻧظﺎم ﺗﻧﻘﻠﻪ ﻣن اﻟﺣﺎﻟﺔ(S, S') تج ﻣن اﻟﺣﺎﻻإذا ﻛﺎن ﻫﻧﺎك زو .S => S’ ﺑﺎﻟﺷﻛل :State-transition system ﻧظﺎم اﻧﺗﻘﺎل اﻟﺣﺎﻟﺔ ، ﻛﻣﺎone successor ، إذا ﻛﺎﻧت ﺟﻣﯾﻊ اﻟﺣﺎﻻت ﻟﻬﺎ ﻋﻠﻰ اﻷﻛﺛر ﺧﻠف واﺣدdeterministic ﻣﺣددا وﯾﻛون ﻫذا اﻟﻧظﺎم .إذا ﻛﺎﻧت اﻟﺣﺎﻟﺔ اﻟواﺣدة ﻋﻠﻰ اﻷﻗل ﻟﻬﺎ أﻛﺛر ﻣن ﺧﻠف واﺣد non-deterministic ون ﻫذا اﻟﻧظﺎم ﻏﯾر ﻣﺣدداﯾﻛ .ﻓﯾﻣﺎ ﯾﻠﻲ Towers of Hanoi puzzle وﻛﻣﺛﺎل ﻋﻠﻰ اﻻﻧﺗﻘﺎﻻت اﻟﻣﻣﻛﻧﺔ ﺑﯾن اﻟﺣﺎﻻت ﻧﺄﺧذ اﻟﻣﺛﺎل اﻟﺷﻬﯾر ﻟﻌﺑﺔ أﺑراج ﻫﺎﻧوي Puzzle of Towers of Hanoi with only 2 disks اج ﻫﺎﻧوي ﺑﻘرﺻﯾن اﺛﻧﯾن ﻓﻘطﻟﻌﺑﺔ اﺑر :ﻣﺛﺎل :اﻟﻬدفو ﺣل اﻟﻣﺳﺄﻟﺔ اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ ﻣﻌطﻰ اﻟﺣﺎﻟﺗﯾن اﻻﺑﺗداﺋﯾﺔ :إﻟﻰ اﻟوﺗد ﻓﻲ اﻗﺻﻰ اﻟﯾﻣﯾن طﺎﻟﻣﺎ اﻟﺗزﻣت ﺑﺎﻟﺷروط أﻗﺻﻰ اﻟﺷﻣﺎل اﻟوﺗد ﻓﻲ ﻗم ﺑﺗﺣرﯾك اﻷﻗراص ﻣن .ﻻ ﺗﺿﻊ اﻟﻘرص اﻷﻛﺑر ﻓوق اﻟﻘرص اﻷﺻﻐر .ة، ﻣن وﺗد إﻟﻰ آﺧرﺣرك ﻗرص واﺣد ﻓﻲ اﻟﻣر .اﻟوﺗد اﻷوﺳط ﯾﻣﻛن أن ﯾﺳﺗﺧدم ﻛﻣﺧزن ﻣﺗوﺳط .ﻧﻔذ اﻟﻠﻌﺑﺔ ﻟﺗﺣﻘق اﻟﻬدف ﺑﺄﻗل ﻋدد ﻣﻣﻛن ﻣن اﻟﺧطوات :اﻟﻣطﻠوب ﻓﯾﻣﺎ ﯾﻠﻲ ﺟﻣﯾﻊ ﺣﺎﻻت اﻻﻧﺗﻘﺎل اﻟﻣﺣﺗﻣﻠﺔ ﻓﻲ ﻟﻌﺑﺔ أﺑراج ﻫﺎﻧوي اﻟﺗﻲ ت :ﺣﺗوي ﻋﻠﻰ ﻗرﺻﯾن ﻓﻘط ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 10
99 - ١٠ اﻟﺣﺎﻟﺔ) ةﻓﻲ اﻟﺷﺟر ﻣن اﻟﺣﺎﻟﺔ اﻟﻌﻠﯾﺎ ءاﺑﺗدا اﻻﻧﺗﻘﺎﻟﯾﺔ اﻟﺣﺎﻻت ﻫو ﻣﺗﺳﻠﺳﻠﺔ ﻣن Shortest Solution أﻗﺻر اﻟﺣﻠولو .ء اﻷدﻧﻰ ﯾﺳﺎراﻻ اﻟﺟزة وﺻوﻷﺳﻔل اﻟﺷﺟر (اﻻﺑﺗداﺋﯾﺔ :Goal Reduction ﺗﺧﻔﯾض اﻟﻬدف .٢ ﻓﻲ اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ، ﻛﺗﻣﺛﯾل ﻣﻌﺗﻣد knowledge إﺟراءات ﺗﺧﻔﯾض اﻟﻬدف ﻫﻲ ﺣﺎﻟﺔ ﺧﺎﺻﺔ ﻣن اﻟﻌرض اﻹﺟراﺋﻲ ﻟﻠﻣﻌرﻓﺔ ، أي ﻋرض إﺟراءات اﻟﻣﺳﺎﻟﺔ ﺑدﻻ ﻣناﻟﻣﺑﺎﺷر ﺑدﯾﻼ ﻋن اﻟﺗﻣﺛﯾل اﻟﺻرﯾﺢ logic-based representations ﻋﻠﻰ اﻟﻣﻧطق .ﺗﻣﺛﯾل اﻟﻣﻌرﻓﺔ :عﻋرض ﻛﺎﺋﻧﺎﺗﻬﺎ وﺧﺻﺎﺋﺻﻬﺎ، ﻛﻣﺎ ﺳﯾﺄﺗﻲ ﻓﻲ ﻣوﺿو ة،أﻛﺛر ﻣن ﻣر ،sub-goals ﻋﯾﺔأو ﻓر إﻟﻰ أﻫداف ﺟزﺋﯾﺔ ،ﺑﺎﻟﺗﻘﺳﯾم اﻟﻬرﻣﻲ ﻟﻠﻬدف اﻟﻣﻘﺻود ،ذ ﻋﻣﻠﯾﺎت ﻫذﻩ اﻟﺗﻘﻧﯾﺔﯾﺗﻧﻔ ﯾﺗم .ف اﻟﺟزﺋﯾﺔ اﻟﺗﻲ ﺗﺣﺗوي ﻋﻠﻰ ﺣل ﻣﺑﺎﺷر، وﺑﺎﻟوﺻول إﻟﯾﻬﺎ ﻧﻘول أن اﻟﻬدف أﺻﺑﺢ ﻣﻘﻧﻌﺎإﻟﻰ اﻷﻫدا ﻧﺻل ﺣﺗﻰ ،(ﯾﻣﯾن أو ﯾﺳﺎر) ع ﻓﯾﻬﺎ ﻣن اﺣﺗﻣﺎﻟﯾن، اﻟﺗﻲ ﯾﺗﻛون ﻛل ﻓراﻟﺑﯾﺎﻧﯾﺔ وﯾﺗم ﺗوﺿﯾﺢ ﺧطوات ﻫذﻩ اﻟﺗﻘﻧﯾﺔ ﺑﺻﯾﻐﺔ اﻟﺷﺟرﯾﺔ اﻟﺛﻧﺎﺋﯾﺔ :ﻣن اﻷﻋﻠﻰ ﻷﺳﻔل، وﺗﺗﻛون ﻣن ة، ﻋﻠﻰ أن ﺗرﺳم ﻫذﻩ اﻟﺷﺟرAND/OR ع اﻟﺻﯾﻐﺔ اﻟﻣﻧطﻘﯾﺔوﯾرﺑط ﺑﯾن ﻫذﻩ اﻟﻔرو Goal levels ﻣﺳﺗوﯾﺎت اﻟﻬدف أﻫداف ﻣﻧﺧﻔﺿﺔ ﻓﻲ ة، واﻷﻫداف ﻣﻧﺧﻔﺿﺔ اﻟﻣﺳﺗوى ﻫﻲاﻷﻫداف ﻋﺎﻟﯾﺔ اﻟﻣﺳﺗوى ﻫﻲ أﻫداف ﻋﺎﻟﯾﺔ ﻓﻲ ﻣﺳﺗواﻫﺎ ﺑﺎﻟﺷﺟر .ة، أي ﻫﻲ أﻫداف ﺟزﺋﯾﺔ ﻣن اﻷﻫداف اﻷﻋﻠﻰﻣﺳﺗواﻫﺎ ﺑﺎﻟﺷﺟر Arcs اﻷﻗواس اﻟﺧطوط أو ﻟﺗﻣﺛﯾل ﺗﺧﻔﯾض وذﻟك ،اﻟطرﻓﯾﺔ node ﺔاﻟﻧﻘط ، ﯾﺑدأ ﻛل ﻗوس وﯾﻧﺗﻬﻲ ﻓﻲﯾﺎت اﻷﻋﻠﻰ ﻟﻸﺳﻔلوﺗاﻟﻣﺳ ﻣن ﻫﻲ ﺧطوط ﺗﺗوﺟﻪ .ﻋﻲ ﻣﻧﺧﻔض اﻟﻣﺳﺗوىاﻟﻬدف ﻋﺎﻟﻲ اﻟﻣﺳﺗوى إﻟﻰ ﻫدف ﻓر node اﻟﻧﻘطﺔ .action goals ة اﻟﺗﻲ ﺗﻣﺛل اﻷﻫداف اﻟﻔﻌﻠﯾﺔ ﻏﯾر اﻟﻣﻣﻛن ﺗﺧﻔﯾﺿﻬﺎﻋﯾﺔ اﻟﻣﺣددة ﻓﻲ أﺳﻔل اﻟﺷﺟرﻫﻲ اﻷﻫداف اﻟﻔر ﻣن أﺟل ﺗﻣﺛﯾل اﻟﻌﻼﻗﺎت ﺑﯾن اﻷﻫداف واﻷﻫداف AND-OR tree/graph (أو/و) ة اﻟﺑﯾﺎﻧﯾﺔ اﻟﺛﻧﺎﺋﯾﺔﺔ اﻟﺷﺟروﯾﺗم اﺳﺗﺧدام ﺑﻧﯾ .ﻛﻣﺎ ﺳﯾوﺿﺢ اﻟﻣﺛﺎل اﻟﺗﺎﻟﻲ ﻋﯾﺔ اﻟﻣﺷﺗرﻛﺔ،دﯾﻠﺔ و اﻷﻫداف اﻟﻔرﻋﯾﺔ اﻟﺑﻋﯾﺔ، واﻷﻫداف اﻟﻔراﻟﻔر ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 11
99 - ١١ Goal Reduction ﻣﺛﺎل ﯾوﺿﺢ ﺗﻘﻧﯾﺔ ﺗﺧﻔﯾض اﻟﻬدف ﺧﺎل اﻟﻣﺎل، اﻟﺳنإد/اﻟﺗﻣﺗﻊ، ﻛﺳب :ﻣﺛل facts و، ﻟﺗﻣﺛﯾل ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﺣﻘﺎﺋق /ﯾﺔ أوة ﺑﯾﺎﻧﯾﺔ ﺛﻧﺎﺋﻣﺛﺎل ﻟﺷﺟر ﻓﯾﻣﺎ ﯾﻠﻲ ﻫﺎ، ﻟﻛوﻧﻬﺎ ﻏﯾر ﻣﻌﺗﻣدة ﻋﻠﻰ اﻟﻣﻧطق اﻟﺑﺳﯾط وﻟﯾﺳتﻣن ﻏﯾر أﻛﺛر وﻫﻲ ﻣﻔﺎﻫﯾم ﯾﻣﻛن ﺗﻣﺛﯾﻠﻬﺎ ﺑﻬذﻩ اﻟﺗﻘﻧﯾﺔ اﻟﺦ،....اﻟﻣﺗﻘدﻣﺔ ﻛﯾف ﯾزداد اﻟﺗﻣﺗﻊ ﺑﺎﻟﺣﯾﺎة؟، : اﻟﻣﺳﺄﻟﺔ ﻫﻲ و .ﺻرﯾﺣﺔ ﺗﻣﺎﻣﺎ .ﻓﺑﻌد ﺗﺧﻔﯾﺿﻬﺎ ﻧﺣﺻل ﻋﻠﻰ اﻹﺟﺎﺑﺎت اﻟﺗﻲ ﯾوﺿﺣﻬﺎ اﻟﺷﻛل اﻟﺳﺎﺑق أﻣﺎ اﻹﺟﺎﺑﺔ :ﺗﺻف اﻟﺗﺎﻟﻲ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ اﻟﺑﻧﯾﺔ اﻟﺷﺟرﯾﺔ :ﻋﯾﺔاﻟﻌﻼﻗﺔ اﻟﻬرﻣﯾﺔ ﺑﯾن اﻷﻫداف واﻷﻫداف اﻟﻔر ﻋﯾﺎاﻟذي ﯾﻣﺛل ﻫدﻓﺎ ﻓر “earning more money” ﻟﻠﻬدف sub-goal ﻋﻲﻫﻲ ﻫدف ﻓر “going on strike” إن اﻟﺣﺎﻟﺔ “improving enjoyment of ﻋﯾﺎ ﻟﻠﻬدفﻓﯾﻣﺎ ﯾﻣﺛل ﻫذا اﻷﺧﯾر ﻫدﻓﺎ ﻓر ،“improving standard of living ” ﻟﻠﻬدف .life” :Alternative ways of trying to solve a goal طرق ﺑدﯾﻠﺔ ﻟﻣﺣﺎوﻟﺔ ﺗﺣدﯾد اﻟﻬدف “earn ﻣﺎلﻫﻲ طرق ﺑدﯾﻠﺔ ﻟﻬدف اﻟﺣﺻول ﻋﻠﻰ اﻟ “increasing productivity” و اﻟﺣﺎﻟﺔ “going on strike” إن اﻟﺣﺎﻟﺔ .ىوﻫﻛذا ﺑﺎﻟﻧﺳﺑﺔ ﻟﻠﺣﺎﻻت اﻷﺧر....more money” :Conjoint sub-goals ﻋﯾﺔ اﻟﻣرﺗﺑطﺔ أو اﻟﻣﺷﺗرﻛﺔاﻷﻫداف اﻟﻔر ،“earn more money” ، ﻻ ﻧﺣﺗﺎج ﻓﻘط أن ﻧﻛﺳب ﻣﺎل أﻛﺛر “provide for old age” ﻣن أﺟل أﺻﺣﺎب اﻟﺳن اﻟﻣﺗﻘدﻣﺔ .“save money” واﻧﻣﺎ ﻧﺣﺗﺎج أﯾﺿﺎ أن ﻧدﺧر اﻟﻣﺎلٕ وﻣن اﻟﻣﺛﺎل اﻟﺳﺎﺑق ﻧﺟد أﻧﻧﺎ ﺣﺻﻠﻧﺎ ﻓﻲ اﻟﻧﻬﺎﯾﺔ ﺑﻌد ﺗﻘﻠﯾص اﻟﻬدف إﻟﻰ اﻹﺟﺎﺑﺎت اﻷرﺑﻌﺔ ﻓﻲ اﻟﻧﻘﺎط اﻟطرﻓﯾﺔ، اﻟﺗﻲ ﺗرﺗﺑط :و، ﺑﺣﯾث ﯾﻣﻛن أن ﻧﺻوﻏﻬﺎ ﺑﺎﻟﺷﻛل/ﺑﺎﻻرﺗﺑﺎطﺎت اﻟﻣﻧطﻘﯾﺔ أو ﻛﯾف ﯾزداد اﻟﺗﻣﺗﻊ ﺑﺎﻟﺣﯾﺎة؟ :اﻟﻣﺳﺄﻟﺔ :ﻛﺻﯾﺎﻏﺔ ﻣﻧطﻘﯾﺔ أﺳﻔل إﻟﻰ اﻷﻋﻠﻰ ﻣن اﻹﺟﺎﺑﺔ : أو ﺑﺄﺳﻠوب اﻟﻠﻐﺔ اﻟطﺑﯾﻌﯾﺔ ،( (اب ﺑﺎﻟﻌﻣل أو زﯾﺎدة اﻹﻧﺗﺎﺟﯾﺔﺗﻧﻔﯾذ إﺿر) و اﻟﻣﺎل ادﺧﺎر) أو (اﻟﺮاﺣﺔ) ﻗﻞاﻟﻌﻤﻞ ﺑﺸﻜﻞ أ ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 12
99 - ١٢ ﻓﻲ ﻋﻣﻠك أو ﺑﺄوﻗﺎت) ﻟﯾزداد اﻟﺗﻣﺗﻊ ﺑﺎﻟﺣﯾﺎة، ﻋﻠﯾك أن ﺗطﺎﻟب ﺑزﯾﺎدة راﺗﺑك ﻋﺑر اﻹﺿراب ﻋن اﻟﻌﻣل، أو ﺑزﯾﺎدة إﻧﺗﺎﺟﯾﺗك) .(اﺧﺗر ﻟﻧﻔﺳك ﻋﻣل أﻗل ﻣﺟﻬود (واﻻٕ ) أو ، وﻣﻊ ﻫذا ﯾﺟب ادﺧﺎر اﻟﻣﺎل،(إﺿﺎﻓﯾﺔ اﻟﺗﻔﻛﯾر ﻫﻲ أﺗﻣﺗﺔ ﺎﻟﻘﺿﯾﺔ اﻷوﻟﻰ ﻣن ﻗﺿﺎﯾﺎ اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ،ﻓ ﻓﻲ ﻫذﻩ اﻹﺟﺎﺑﺔ، ةاﻟظﺎﻫر ة إﻟﻰ اﻟرؤﯾﺔ اﻟﻣﺎدﯾﺔﻣﻊ اﻹﺷﺎر اﻟﻣﺎدي ﻟﻺﻧﺳﺎن، أﻣﺎ اﻟﺟﺎﻧب اﻟﻧﻔﺳﻲ واﻟروﺣﻲ ﻓﻬﻲ ﻗﺿﯾﺔ أﻛﺛر ﺗﻌﻘﯾدا ﻻ ﯾﺑدو أن ﻣﺳﺎﺋل اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ ﺗﻬﺗم ﺑﻬﺎ ﻓﻲ .ﻟﺣﺎﻟﻲ، إﻻ ﺑﻌد ﺣل اﻏﻠب ﻣﺳﺎﺋل اﻟﻘﺿﯾﺔ اﻷوﻟﻰاﻟﻌﺻر ا Constraint Satisfaction Techniques ﺗﻘﻧﯾﺎت ﺷرط اﻟرﺿﺎ .٣ وﻫﻲ ﻣﺳﺎﻟﺔ ﻫﻧدﺳﯾﺔ ،"ة داﺧل اﻟﻣرﺑﻊرﺳم اﻟداﺋر" :ﺗﻐﯾرات ﻣﺛﻼﻫو ﻋﻼﻗﺔ ﻣﻧطﻘﯾﺔ ﺧﻼل ﻋدة ﻣ constraint اﻟﺷرط اﻟﻘﯾد أو ﻓﺎﻟﺷروط ﺗرﺑط اﻟﻛﺎﺋﻧﺎت ﺑدﻗﺔ، ﺑدون ﺗﺣدﯾد اﻟﻣوﻗف .ةﺎﻟﻣرﺑﻊ وﺑﺎﻟداﺋرة، ﺗﺣﺗﺎج إﻟﻰ ﺗطﺑﯾق ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﺷروط ﻣﺗﻌﻠﻘﺔ ﺑﺷﻬﯾر .ﻣﻧﻬﺎ أو ﺣذف أي ﻛﺎﺋن، ﻟﺗظل اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺳﻠﯾﻣﺔ :Constraint satisfaction ﻗﯾد أو ﺷرط اﻟرﺿﺎ ﻘﯾﯾمﺎد اﻟﺣل ﯾﺗم ﺗﻹﯾﺟو ،ح ﺑﻬﺎ ﻟﻠﻣﺗﻐﯾراتﻟﻘﯾم اﻟﻣﺳﻣوا اﻟﺷروط ﺑﺣﯾث ﺗﺣدد اﻟﺷروط،/ﻫﻲ ﻋﻣﻠﯾﺔ إﯾﺟﺎد ﺣل ﻟﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﻘﯾود .، أو ﺷروط اﻟﻘﺑولSatisfaction ﻫذﻩ اﻟﻣﺗﻐﯾرات ﻟﻔﺣص ﻣدى ﻣطﺎﺑﻘﺗﻬﺎ ﻟﺷروط اﻟرﺿﺎ :Constraint Satisfaction Problem (CSP) and its solution ﻣﺳﺄﻟﺔ ﺷرط اﻟرﺿﺎ وﺣﻠﻬﺎ :ﻣن (CSP) ﺗﺗﻛون ﻣﺳﺄﻟﺔ ﺷرط اﻟرﺿﺎ .X = {x1 , . . . , xn } اﻟﻣﺗﻐﯾرات، ﻣﺟﻣوﻋﺔ اﻟﻣﻧﺗﻬﯾﺔ ‡ . xiﻟﻠﻘﯾم اﻟﻣﺣﺗﻣﻠﺔ اﻟﺗﻲ ﯾﻣﻛن أن ﯾﺄﺧذﻫﺎ اﻟﻣﺗﻐﯾر Di ﻣوﻋﺔ اﻟﻣﻧﺗﻬﯾﺔاﻟﻧطﺎق، اﻟﻣﺟ ‡ .(D1 != D2) ﻣطﺎﺑﻘﺔ اﻟﻣﺗﻐﯾرات ﻟﻠﺷروط ﻓﻲ ﻧﻔس اﻟوﻗت، ﻣﺛﻼ ﺗﺣدد اﻟﺷروط، ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﻘﯾم اﻟﺗﻲ ‡ نﻛﺎرﺗﺑﺎط ﺑﯾن اﻟﻘﯾم ﻣن اﻟﻧطﺎق اﻟﻣﺣدد إﻟﻰ ﺟﻣﯾﻊ اﻟﻣﺗﻐﯾرات اﻟﺗﻲ ﺗطﺎﺑق أو ﺗﻧﺎﺳب ﻛل ﻗﯾد، وﯾﻣﻛ CSP ﺣل اﻟﻣﺳﺄﻟﺔ :أن ﯾﻛون .ﺑﺎﻟﺿﺑط ﻩ، دون أن ﻧﺣددﻣﻘﺑول ﺣل واﺣد ‡ .وﻣﻘﺑوﻟﺔ ﺟﻣﯾﻊ اﻟﺣﻠول ﻣرﺿﯾﺔ ‡ .(COP) Constraint Optimization Problem اﻟﺣل اﻟﻣﺛﺎﻟﻲ او اﻟﺣل اﻟﺟﯾد، ﻣﺳﺄﻟﺔ اﻟﺷرط اﻟﻣﺛﺎﻟﻲ ‡ ة ﻣﺛل ﻟﻐﺎتﻛﺛﯾر ، ﻓﻲ اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ وﻣﺟﺎﻻتConstraint satisfaction ة ﻟﺗﻘﻧﯾﺔ ﺷرط اﻟرﺿﺎﺗوﺟد ﺗطﺑﯾﻘﺎت ﻛﺛﯾر اﻻﺣﺗﺳﺎﺑﻲ واﻟﻣﻧطق Symbolic Computing ﯾﺔاﻟرﻣوز ﺣوﺳﺑﺔاﻟو Programming Languages اﻟﺑرﻣﺟﺔ . Computational Logic N-Queens puzzle ن-ﻟﻌﺑﺔ اﻟﻣﻠﻛﺎت ﻣﺛﺎل ﻻ ﺗﻬدد ، ﯾﺗم وﺿﻌﻬﺎ ﺑﺣﯾث ﺗﺣﻘق ﺷرط اﻟرﺿﺎ وﻫو أنN*N ﻣن اﻟﻣﻠﻛﺎت ﻓﻲ رﻗﻌﺔ ﺷطرﻧﺞ أﺑﻌﺎدﻫﺎ N ﻟﯾﻛن ﻟدﯾﻧﺎ ﻋدد ﺻﺣﯾﺢ .ﻓﻲ اﻟرﻗﻌﺔ، وﯾﻛون ذﻟك ﻋﻧدﻣﺎ ﺗﻛون ﻣﻠﻛﺗﺎن ﻣﺗﻘﺎﺑﻠﺗﺎن ﻓﻲ ﻧﻔس اﻟﺻف أو اﻟﻌﻣود أو ﺑﺷﻛل ﻣﺎﺋل ىﻣﻠﻛﺔ أﺧر ﻣﻠﻛﺔ أي ﻣن أﺟل ﻧﻣذﺟﺔ ﻫذﻩ اﻟﻣﺳﺄﻟﺔ :اﻟﺣل .ىﻟﻧﻔﺗرض أن ﻛل ﻣﻠﻛﺔ ﻓﻲ ﻋﻣود ﻣﺧﺗﻠف ﻋن اﻷﺧر .اﻟﻣﻠﻛﺔ ﻓﻲ اﻟﺻف ، ﻣﻊ ﺗﺣدﯾد ﻣوﻗﻊi ﺑﺎﻟﻣﻠﻛﺔ ﻓﻲ اﻟﻌﻣود رﻗم Ri (i = 1 to N) ﻟﻧرﺑط اﻟﻣﺗﻐﯾرات .، وﻟﻧطور ﺑﻌدﻫﺎ اﻟﺧوارزﻣﯾﺔ Rj و Ri ج ﻣن اﻟﻘطﻊوﻟﻧطﺑق ﺷرط ﻋدم اﻟﺗﻬدﯾد ﺑﯾن ﻛل زو ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 13
99 - ١٣ 8 - Queens puzzle اﻟﺛﻣﺎن ﻟﻌﺑﺔ اﻟﻣﻠﻛﺎت : ﻣﺛﺎل ،ﺣل ﻣﺧﺗﻠف ٩٢ ، وﺑﺗﺟرﺑﺔ اﻟﺣﻠول اﻟﻣﻣﻛﻧﺔ ﻧﺟد أن ﻟﻌﺑﺔ اﻟﻣﻠﻛﺎت اﻟﺛﻣﺎن ﺗﺣﺗوي ﻋﻠﻰN=8 ﺑﺎﻟﻧظر إﻟﻰ اﻟﺷﻛل أدﻧﺎﻩ، ﻗﯾﻣﺔ ة ﻛﺄﻧﻬﺎ ﺣل واﺣد،ﻫﺎ، وﻟو ﻗﻣﻧﺎ ﺑﺎﺣﺗﺳﺎب اﻟﺣﻠول اﻟﻣﺗﻧﺎظرة، أي ﺗﺗطﺎﺑق ﻟو ﻗﻣﻧﺎ ﺑﻌﻛس اﻟرﻗﻌﺔ أو ﺗدوﯾروﺟد ﺣﻠول ﻣﺗﻧﺎظرﺑﺎﻟطﺑﻊ ﺗ .ﺣﻼ وﺣﯾدا، وﻓﻘط ﺣﻠﯾن ﻣﻧﻬﻣﺎ ﻣﻌروﺿﺎن أدﻧﺎﻩ ١٢ ﻧﺟد أن اﻟﻠﻌﺑﺔ ﻟﻬﺎ ﺷﻛل ﯾوﺿﺢ ﺣﻠﯾن ﻣﺧﺗﻠﻔﯾن ﻟﻠﻌﺑﺔ اﻟﻣﻠﻛﺎت اﻟﺛﻣﺎن Map Coloring ﺗﻠوﯾن اﻟﺧرﯾطﺔ :ﻣﺛﺎل ،رﺑط اﻷﻟوان ﺑﺗﻠك اﻟﻣﺳﺎﺣﺎت ﻓﻲ اﻟﺧرﯾطﺔﻫﻲ ﻛﯾف ﻧ وﻋدد ﻣن اﻷﻟوان، اﻟﻣﺳﺄﻟﺔ (graph ﺑﯾﺎﻧﯾﺔ أو) ﺧرﯾطﺔ رﺳوﻣﯾﺔ ﻣﻌطﻰ .ﻣﺗﺟﺎورﺗﯾن ﺑﻧﻔس اﻟﻠون (ﻣﺳﺎﺣﺗﯾن) ﻣﻧﻊ أن ﺗرﺗﺑط ﻧﻘطﺗﯾن اﻟذي ﯾﻘﺗﺿﻲ اﻟﺷرط ﯾﺗﺣﻘق ﺑﺣﯾث ،(ﻛﻧﻘﺎط ﯾﻧظر ﻟﻬﺎ) :اﻟﺣل :ﻣن أﺟل أن ﺗﻧﻣذج ﻣﺳﺄﻟﺔ ﺗﻠوﯾن اﻟﺧرﯾطﺔ .(ﻧطﺎق اﻟﻣﺗﻐﯾرات ﯾﻛون ﻣﻧﺎظر ﻟﻣﺟﻣوﻋﺔ اﻷﻟوان ) ﻓﻲ اﻟﺧرﯾطﺔ ﺑﻣﺗﻐﯾر (ﻣﺳﺎﺣﺔ) ل ﻧﻘطﺔم ﺑﺗﺳﻣﯾﺔ ﻛوﻘﻧ .ﻣﺗﻐﯾرﯾن ﯾﺳﻣﯾﺎن ﻧﻘطﺗﯾن ﻣﺗﺟﺎورﺗﯾن ﻗﯾم أي ﻘدم ﺷرط ﻋدم ﺗﺳﺎويﻧ :Four Color Theorem ﻧظرﯾﺔ اﻷﻟوان اﻷرﺑﻌﺔ اﻟﺗﻲ ﻟﻬﺎ ﺣدود ،ﺑﺣﯾث ﺗﻛون اﻟﻣﻧﺎطق ﺗﻧص ﻫذﻩ اﻟﻧظرﯾﺔ ﻋﻠﻰ أﻧﻪ ﯾﻛﻔﻲ ﻟرﺳم أي ﺧرﯾطﺔ أن ﻧﺳﺗﺧدم أرﺑﻌﺔ أﻟوان ﻣﺧﺗﻠﻔﺔ ﻓﻘط، .ﺑﺄﻟوان ﻣﺧﺗﻠﻔﺔ ﻣﻠوﻧﺔ ،ﻋﺎﻣﺔ ﻣﺷﺗرﻛﺔ ﺧرﯾطﺔ رﺑﺎﻋﯾﺔ اﻷﻟوان ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 14
99 - ١٤ Tree Searching ة اﻟﺑﺣثﺷﺟر ﺗﻘﻧﯾﺔ .٤ ﺣل اﻟﻣﺳﺄﻟﺔ ﯾﻛون ﺑﺈﯾﺟﺎد ﻣﺳﺎر ﻣﻧﺎﺳب ﺧﻼلو ة اﻟﺑﺣث، ﻣﺛل ﺗﺧﻔﯾض اﻟﻬدف،ﺷﺟر ﺑﺗﻘﻧﯾﺔ ﻔﻬﺎﯾوﺻﺗ إن ﻛﺛﯾر ﻣن اﻟﻣﺳﺎﺋل ﯾﻣﻛن ة ﻛﺎﻣﻠﺔ، ﺣﺗﻰ ﻧﺟد اﻟﻣﺳﺎر اﻟﻣﻧﺎﺳب،اﻟﺑﺣث ﻣن ﺧﻼل اﻟﺷﺟر ، وﯾﺳﻣﻰي ﯾﺳﻌﻰ إﻟﯾﻪ ﺣل اﻟﻣﺳﺄﻟﺔ، ﯾﺣﻘق اﻟﻬدف اﻟذةاﻟﺷﺟر .exhaustive search ﺎﻟﺑﺣث اﻟﺷﺎﻣلﺑ Tree search strategies ة اﻟﺑﺣثاﺳﺗراﺗﯾﺟﯾﺎت ﺷﺟر Depth-first search اﻟﺑﺣث ﺑﺎﻟﻌﻣق أوﻻ ﻫو أﻓﺿل ﻣن أي ﻣﺳﺎر آﺧر، ﻓﻲ ﻛل ﻧﻘطﺔ ﻣن ،ﻛﺎﻣل path وﻓﯾﻪ ﻧﻔﺗرض أن أي ﻣﺳﺎر وﯾﺳﻣﻰ أﯾﺿﺎ ﺑﺎﻟﺑﺣث اﻟرأﺳﻲ، ﻧﻘطﺔ ﻻ ﯾوﺟد ﺑﻌدﻫﺎ) dead end ة، ﻧﻘوم ﺑﺄﺧذ أي ﻣﺳﺎر، وﻓﺣﺻﻪ ﻟﻸﻣﺎم ﺣﺗﻰ إﯾﺟﺎد اﻟﺣل، أو اﻟوﺻول إﻟﻰ ﻧﻘطﺔ ﻣﯾﺗﺔاﻟﺷﺟر ﻧﺳر ع آﺧر ﻟمﯾﻛون ﻓﯾﻬﺎ ﺗﻔر ةإﻟﻰ أﻗرب ﻧﻘطﺔ ﻓﻲ اﻟﺷﺟر اﻟﺧﻠﻔﻲ اﻟﺗﺗﺑﻊ وﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ اﻟوﺻول إﻟﻰ ﻧﻘطﺔ ﻣﯾﺗﺔ، ﯾﺗم ،(ﻋﯾﺔﻧﻘﺎط ﻓر .ﺣﺗﻰ ﻧﻬﺎﯾﺗﻪ ﻓﯾﻪ ﺑﻌد، وﻧﺧﺗﺑر ذﻟك اﻟﻣﺳﺎر اﻟﻣﺗزاﻣن اﻟﺧﻠﻔﻲ ﺎﻟﺗﺗﺑﻊﻓ اﻟﻣﻌﺗﻣد،و اﻟﻣﺗزاﻣن ﻫﻣﺎ ،ﻧوﻋﯾن ﻋﻠﻰ ﯾﻛون أن ﯾﻣﻛن backtrack اﻟﺧﻠﻔﻲ اﻟﺗﺗﺑﻊ ﻋﻣﻠﯾﺔ ، ﺣﺗﻰ(ةﻷﻋﻠﻰ اﻟﺷﺟر) اﻟﻣﺳﺎر ﻋﻛس ﻋﻧدﻣﺎ ﻧﺗﺣرك ،ﻋن ﻛل ﺷﻲء ﻓﯾﻪ اﻟﺗراﺟﻊ ﯾﻛون :Chronological backtracking ﯾﺗم ﻼﻓ :Dependency directed backtracking اﻟﺗﺗﺑﻊ اﻟﺧﻠﻔﻲ اﻟﻣﻌﺗﻣد ، أﻣﺎاﻟﻣﻧﺎﺳﺑﺔ node ﻧﻘطﺔاﻟوﺻول إﻟﻰ اﻟ .، أي ﺗﻠك اﻟﺗﻲ ﺗﻌﺗﻣد ﻋﻠﻰ اﻟﻧﻬﺎﯾﺔ اﻟﻣﯾﺗﺔﻓﻘط واﻟﺗراﺟﻊ إﻻ ﻋن ﺧﯾﺎرات اﻻﻧﺳﺣﺎب اﻟﺗراﺟﻊ اﻟﺣﺳﺎﺑﯾﺔ/ض اﻟﻘرارات اﻟﻛﻣﯾﺔﻟﻛﻧﻪ ﯾطﺑق ﺑﻌ ،ﯾﺷﺑﻪ إﺳﺗراﺗﯾﺟﯾﺔ اﻟﺑﺣث اﻟرأﺳﻲ :Hill climbing إﺳﺗراﺗﯾﺟﯾﺔ اﻟﺑﺣث ﺗﺳﻠق اﻟﺗل .ﻣﻌﯾﻧﺔ ، ﻟﻛﻲ ﯾﺗم إﺗﺑﺎﻋﻪ ﻓﻲ ﻧﻘطﺔ(اﻷﻛﺛر اﺣﺗﻣﺎﻻ) ﻋﻠﻰ اﻟﻣﺳﺎر quantitative decision اﻟﺑﺣث ﻋن اﻟﺣل ﻣن ﺧﻼل ﺟﻣﯾﻊ اﻟﻧﻘﺎط وﯾﺳﻣﻰ أﯾﺿﺎ ﺑﺎﻟﺑﺣث اﻷﻓﻘﻲ، :Breadth-first search اﻟﺑﺣث ﺑﺎﻟﻌرض أوﻻ .ﻟﻣﺳﺗوﯾﺎت اﻷدﻧﻰﻣﺣدد، ﻗﺑل اﻻﺳﺗﻣرار ﺑﺎﻟﺑﺣث ﻓﻲ ا ﻓﻲ ﻣﺳﺗوى nodes ﻣﺳﺗوى) اﻟﺑﺣث اﻷﻓﻘﻲ اﻟﺳﺎﺑﻘﺔ، ﻣن ﺟﻬﺔ اﻟﺑﺣث إﺳﺗراﺗﯾﺟﯾﺔ ﻫذﻩ اﻹﺳﺗراﺗﯾﺟﯾﺔ ﺗﺷﺑﻪ :Beam search اﻟﺑﺣث اﻟﺷﻌﺎﻋﻲ ، ﺑدﻻ ﻣن اﻟﺑﺣثﺗﻠك اﻟﻧﻘﺎط اﻷﻛﺛر اﺣﺗﻣﺎﻻ ﻟﻠوﺻول إﻟﻰ اﻟﺣل ﻓﻲ ﻛل ﻣﺳﺗوى، ، ﻟﻛﻧﻬﺎ ﺗﺧﺗﺎر ﻓﻘط(level by level ﻣﺳﺗوى .ﻓﻲ أي ﻧﻘطﺔ ﺗﻣر ﻣﻧﻬﺎ ﺗﺷﺑﻪ طرﯾﻘﺔ اﻟﺑﺣث اﻟﺷﻌﺎﻋﻲ ﻟﻛﻧﻬﺎ ﺗﺳﺗﻣر ﻓﻘط ﻣن اﻟﻧﻘطﺔ اﻷﻛﺛر اﺣﺗﻣﺎﻻ :Best-first search أوﻻ ن اﻷﻓﺿلاﻟﺑﺣث ﻋ .ﻣن ﻛل ﻣﺳﺗوى Generate and Test (GT) ﺗﻘﻧﯾﺔ اﻓﺗرض واﺧﺗﺑر .٥ ﻟﻣﻣﻛﻧﺔﺗﺑﺣث ﺑطرﯾﻘﺔ ﻣﻧﺗظﻣﺔ ﻣن ﺧﻼل ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﻘﯾم ا (CSPs) اﻏﻠب اﻟﺧوارزﻣﯾﺎت اﻟﻣﺳﺗﺧدﻣﺔ ﻟﺣل ﻣﺳﺄﻟﺔ ﺷرط اﻟرﺿﺎ وﻟﻛن .إﯾﺟﺎد ﺣل، إن ﻛﺎن ﻣوﺟودا، أو إﺛﺑﺎت ﻋدم وﺟود ﺣل ﻟﺗﻠك اﻟﻣﺳﺄﻟﺔ ﻓﺧوارزﻣﯾﺔ ﺣل ﻣﺳﺄﻟﺔ ﺷرط اﻟرﺿﺎ ﺗﺿﻣن .اﻻرﺗﺑﺎط .ﻋﯾﺑﻬﺎ ﻫو أﺧذﻫﺎ وﻗت وﻗت طوﯾل ﻟﻔﻌل ذﻟك Generate-and-test method واﺧﺗﺑر-ﺛم-طرﯾﻘﺔ اﻓﺗرض ﺻﺣﯾﺣﺎ، ﺑﻣﻌﻧﻰ أن ﺗﺣﻘق ﺷرط اﻟرﺿﺎ، وﻟﻛن ﻛﺎن ﻫذا اﻟﺣل ﺗﺧﻣن ﻫذﻩ اﻟطرﯾﻘﺔ ﻓﻲ اﻟﺑداﯾﺔ اﻟﺣل، وﻣن ﺛم ﺗﺧﺗﺑر ﻣﺎ إذا .ﻫﺎﺑﺄﺳﻠوب ﺗوﻟﯾد اﻟﺣﻠول اﻟﻣﻔﺗرﺿﺔ ﺛم اﺧﺗﺑﺎر ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 15
99 - ١٥ :وﻫذا اﻟﻧﻣوذج ﻣﻛون ﻣن ﻣرﺣﻠﺗﯾن .hypotheses ﺑﺳرد اﻟﺣﻠول اﻟﻣﻣﻛﻧﺔ ﻛﺎﻓﺗراﺿﺎت اﻟﻣوﻟد ﻘومﻓﯾ (Generator ﻣوﻟد) ﺗوﻟﯾد .دﻣﺔ، ﺣﺗﻰ اﻟوﺻول إﻟﻰ اﻟﺣل اﻟﻣﻧﺎﺳبﺣﻠول اﻟﻣﻘاﺧﺗﺑﺎر ﺗﻠك اﻟﺣﻠول ﻣن أﺟل ﺗﻘﯾﯾم ﻛل واﺣد ﻣن اﻟ :اﻟﺗﻘﻧﯾﺔ ﻫذﻩ ﻋﯾوب اﻟﺗﻲ ﺗرﻓض ﻓﻲ ،ﻟﻣﺗﻐﯾراتﺑﺎ ﺎﻣرﺗﺑطﺔ ﺧطﺋ ة، ﺗﻛونﻛﺛﯾر ﻓﻬﻲ ﺗﻧﺗﺞ ﻗﯾم ،Not very efficient ﻟﯾﺳت ﺑﺎﻟﻐﺔ اﻟﻛﻔﺎءة (١ .ﻣرﺣﻠﺔ اﻻﺧﺗﺑﺎر ﻻﺣﻘﺎ .ذﻟك اﻟﺗﻌﺎرض ى ﺑﺷﻛل ﻣﺳﺗﻘل ﻋنﻣوﻟد اﻻﻓﺗراﺿﺎت ﯾﺗرك اﻟﺣﺎﻻت اﻟﻣﺗﺿﺎرﺑﺔ وﯾﻘوم ﺑﺗوﻟﯾد ارﺗﺑﺎطﺎت أﺧر (٢ .backtracking approach ى ﻣﺛل اﻟﺗﺗﺑﻊ اﻟﺧﻠﻔﻲﺗﺣﺗﺎج ﻫذﻩ اﻟﺗﻘﻧﯾﺔ إﻟﻰ دﻋم ﺑطرق أﺧر ،ﻛﻔﺎءةرﻓﻊ اﻟ وﻣن أﺟل (٣ .ﺑدون ﻣﻌرﻓﺔ ﻣﺣﺗوى اﻟﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﻌﻧﺎﺻر، ﻣﺳﺄﻟﺔ ﻓﺗﺢ ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣﻐﻠﻘﺔ :وﻛﻣﺛﺎل ﻋﻠﻰ ﻫذﻩ اﻟﺗﻘﻧﯾﺔ Rule-Based Systems (RBSs) اﻟﻘواﻧﯾن ﻗﺎﻋدة ﺗﻘﻧﯾﺔ ﻧظم .٦ .ﻫﻲ ﻣﺟﻣوﻋﺔ اﻟﻘواﻋد اﻟﻣﻧطﻘﯾﺔ اﻟﻣوﺟودة ﻓﻲ ﺳﺟل ﻣﻌﯾن :Rule-Based دة اﻟﻘواﻧﯾنﻗﺎﻋ :ﻫﻲ أﺳﻬل واﻧﺟﺢ ﺗﻘﻧﯾﺎت اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ Rule-based systems وﻧظم ﻗﺎﻋدة اﻟﻘواﻧﯾن . IF <condition> THEN <action>: ﻗواﻋد ﻣن اﻟﺷﻛل - .“and/or” trees (أو/و) ةﺗرﺗب ﻫذﻩ اﻟﻘواﻋد ﻋﺎدة ﺑﺷﻛل ﻫرﻣﻲ وﻓق ﺷﺟر - .rule is triggered اﻟﻘﺎﻧون (إطﻼق) ﻋﻧدﻣﺎ ﺗﻛون ﻛل ﺷروط اﻟﻘواﻧﯾن ﻣﺗﺣﻘﻘﺔ وﺻﺣﯾﺣﺔ ﯾﺗم ﺗﻧﻔﯾذ - RBS Components ﻗﺎﻋدة اﻟﻘواﻧﯾن ﻧظم ﻣﻛوﻧﺎت :ﻗﺎﻋدة اﻟﻘواﻧﯾن وﻫﻲ مﺎﻧظ اﻟﺷﻛل اﻟﺗﺎﻟﻲ ﻣﻛوﻧﺎت ﯾوﺿﺢ . Interpreter ﻟﻣﻔﺳراو Rule Base ﻗﺎﻋدة اﻟﻘواﻧﯾنو Working Memory اﻟﻔﺎﻋﻠﺔ اﻟﻌﻣﻠﯾﺔ أو ةاﻟذاﻛر RBS Components RBS components – Description وﺻف ﻣﻛوﻧﺎت ﻧظم ﻗﺎﻋدة اﻟﻘواﻧﯾن Working Memory (WM) ة اﻟﻌﻣلذاﻛر :ةﺎﻟﺻورﺑ ة ﺗﺧزﯾن ﺗﺣﺗوي ﻋﻠﻰ ﺣﻘﺎﺋق ﻋن اﻟﻌﺎﻟم اﻟﻣﺷﺎﻫد أو ﺣﻘﺎﺋق ﻣﺷﺗﻘﺔ ﻣن اﻟﻘواﻧﯾن، وﺗﺳﺟل ﻓﯾﻬﺎ ﺑﺷﻛل ﺛﻼﺛﻲﻫﻲ ذاﻛر < object, attribute, values >. ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 16
99 - ١٦ .“The color of the car is red” واﻟﺗﻲ ﯾﻘﺻد ﺑﻬﺎ < car, color, red > :ﻣﺛﺎل ﻛﻣﺎ ﯾﻣﻛن ﺗﻌدﯾل ﻣﺣﺗواﻫﺎ .problem-solving session ﻋﻠﻰ اﻟﻣﻌﺎرف اﻟﻣؤﻗﺗﺔ ﻋن ﺟﻠﺳﺎت ﺣل اﻟﻣﺳﺎﺋل أﯾﺿﺎ ﺗﺣﺗويو .ﺑواﺳطﺔ اﻟﻘواﻋد Rule Base (RB) ﻗﺎﻋدة اﻟﻘواﻧﯾن ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﻘواﻧﯾن ﻛل واﺣد ﻣﻧﻬﺎ ﯾﺷﻛل ﺧطوة ﻣن ﺧطوات ﺣل اﻟﻣﺳﺎﺋل، وﻗﺎﻋدة اﻟﻘواﻧﯾن ﻫﻲ ﺗﺣﺗوي ﻗﺎﻋدة اﻟﻘواﻧﯾن ﻋﻠﻰ .ج اﻟﻧظﺎمﻻ ﯾﺗم ﺗﻌدﯾل ﻣﺣﺗواﻩ إﻻ ﻣن ﺧﺎرﻣﯾدان اﻟﻣﻌرﻓﺔ اﻟﻣﻌﺗﻣد ﻋﻠﯾﻪ و :، ﻣﺛﻼIF <condition> THEN <action> ﻫﻲ ﻣن اﻟﺷﻛل Rule syntax ﺻﯾﻐﺔ اﻟﻘﺎﻧون IF <(temperature, over, 20> THEN <add (ocean, swimable, yes)> .ﻣﺣﻘﻘﺎ ﻋﻧدﺋذ ﯾطﺑق اﻟﻘﺎﻧون ة اﻟﻌﻣل وﻣطﺎﺑﻘﺎ ﻟذاﻛر وﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ ﻛﺎﻧﺎﻟﺷرط :اﻷﻧﺷطﺔ اﻟﺗﻲ ﺗطﺑق ﻋﻠﻰ ﻗﺎﻋدة اﻟﻘواﻧﯾن ﻫﻲ “Add” fact(s) to WM ة اﻟﻌﻣلإﺿﺎﻓﺔ ﺣﻘﺎﺋق إﻟﻰ ذاﻛر “Remove” fact(s) from WM ة اﻟﻌﻣلﺣذف ﺣﻘﺎﺋق ﻣن ذاﻛر “Modify” fact(s) in WM ة اﻟﻌﻣلﺗﻌدﯾل ﺣﻘﺎﺋق ﻓﻲ ذاﻛر Interpreter اﻟﻣﻔﺳر وﺗطﺑﻘﻪ ﺑواﺳطﺔ إﻧﺟﺎز RB ، اﻟﺗﻲ ﺗﺧﺗﺎر ﻗﺎﻧوﻧﺎ ﻣن ﻗﺎﻋدة اﻟﻘواﻧﯾناﻟﻘواﻧﯾن ﻓﻲ ﻧظم ﻗﺎﻋدة ﻟﻠﺗﻔﺳﯾر ﺔاﻟﻣﺳﺗﻘﻠ ﯾﺔﻟﯾﺔ اﻟﻣﯾداﻧاﻵ ﻫﻲ :وﻫﻲ ﺗﺷﻐل ﻋﻠﻰ ﺷﻛل ﺣﻠﻘﺔ ﺗﻛرارﯾﺔ .اﻷﺣداث .ة اﻟﻌﻣﻠﯾﺔاﻟﺗﻲ ﺗﺗطﺎﺑق ﻣﻊ اﻟﻣوﺟودة ﻓﻲ اﻟذاﻛر ﯾﺟﺎد اﻟﻘواﻧﯾنإ :Retrieval ﺳﺗرﺟﺎعاﻻ -١ .ﺗﻬذﯾب وﺗﺳﺟﯾل وﺗﺷذﯾب اﻻﺿطراﺑﺎت أو اﻟﺗﻧﺎﻗﺿﺎت :Refinement اﻟﺗﺣﺳﯾن -٢ .ﺗطﺑﯾق اﻟﻘواﻧﯾن ، وﻣن ﺛماﻟﻘواﻧﯾن اﻟﻣﺗﺿﺎرﺑﺔ اﻟﻘواﻧﯾن ﻓﻲ ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﺗﺣﺳﯾﻧﺎت ﺗﻧﻔﯾذ :Execution اﻟﺗﻧﻔﯾذ -٣ :Biology-inspired AI techniques اﻟﺗﻘﻧﯾﺎت اﻟﺗﻲ ﺗﺳﺗﺧدم ﻋﻠم اﻟﺑﯾوﻟوﺟﻲ (٢ Neural Networks (NN) اﻟﺷﺑﻛﺎت اﻟﻌﺻﺑﯾﺔ .١ ﺗﻧﻣذج اﻟﺷﺑﻛﺎت اﻟﻌﺻﺑﯾﺔ اﻻﺻطﻧﺎﻋﯾﺔ اﻟﺗﻌﻠﯾم اﻟﻌﻘﻠﻲ ﺑواﺳطﺔ اﻷﻣﺛﻠﺔ، ﻣﺣﺎﻛﯾﺔ ﻋﻣل اﻟﺷﺑﻛﺎت اﻟﻌﺻﺑﯾﺔ اﻟطﺑﯾﻌﯾﺔ ﻓﻲ طرﯾﻘﺔ ﻣﺗﺟﻪ ﻣن ﻗﯾم اﻟﺗﻌرف ﻋﻠﻰ أﻧﻣﺎط اﻹدﺧﺎل اﻷﻧﺳب، ﺑﺣﯾث ﺗﺄﺧذ ﺷﻌﺎع أو اﻟﻌﻣل، وﻫﻲ ﺗرﻛﯾﺑﺎت ﻣﻌﯾﻧﺔ ﺗﺗدرب ﻣن أﺟل ."neurons" اﻟﻧﯾروﻧﺎت (ﻗﯾم) أوزان ﻋﻠﻲ ﺗدرﯾباﻟ وﺗﻌطﻲ ﻣﺗﺟﻪ ﻣن ﻗﯾم اﻟﻣﺧرﺟﺎت، وﻓﻲ داﺧل اﻟﺷﺑﻛﺔ اﻟﻌﺻﺑﯾﺔ ﯾﺗم اﻟﻣدﺧﻼت :، اﻟﻣوﺿﺣﺔ ﻓﻲ اﻟﺷﻛل أدﻧﺎﻩ`trainable' ﻫو ﻧﻣوذج ﻣن ﻋدد اﻟﻧﯾروﻧﺎت اﻟوﺣﯾدة اﻟﻘﺎﺑﻠﺔ ﻟﻠﺗﻌﻠﯾم Perceptron اﻟﺑﯾرﺳﯾﺑﺗرون .ع اﻟﻣﺳﺄﻟﺔإﻋﺗﻣﺎدا ﻋﻠﻰ ﻧو (ﺑوﻟﯾﺎﻧﯾﺔ) ﻛﺄﻋداد ﺣﻘﯾﻘﯾﺔ أو ﻣﻧطﻘﯾﺔ ﻣدﺧﻼتﻫﻲ اﻟ x1, x2, ..., xn - .، وﺗﻛون ﻗﯾم ﺣﻘﯾﻘﯾﺔ(edges weights of the) ﻫﻲ أوزان اﻟﺣواف w1, w2, ..., wn اﻷوزان - .وﺗﻛون ﻗﯾﻣﺔ ﺣﻘﯾﻘﯾﺔ (threshold) ﻫﻲ اﻟﻌﺗﺑﺔ T - .(ﺑوﻟﯾﺎن) ﻫﻲ اﻟﻣﺧرﺟﺎت اﻟﺧﺎﺻﺔ ﺑﺎﻟﺑﯾرﺳﺑﺗرون وﺗﻛون ﻗﯾﻣﺗﻬﺎ ﻣﻧطﻘﯾﺔ Y - ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 17
99 - ١٧ : إذا ﻛﺎﻧت ﻣدﺧﻼت اﻟﺷﺑﻛﺔ اﻟﺗﻲ ﻫﻲ w1 x1 + w2 x2 + ... + wn xn .٠ ﺗﺳﺎوي Y واﻻ ﻓﻘﯾﻣﺔٕ ١ ﺗﺳﺎوي Y ﻋﻧدﺋذ ﺗﻛون اﻟﻣﺧرﺟﺎت T اﻛﺑر ﻣن اﻟﻌﺗﺑﺔ اﻟذي ﯾﻛون ﻓﯾﻪ اﻟﻣدﺧﻼت واﻟﻣﺧرﺟﺎت ﻣﻌروﻓﺔ وذﻟك ﻣن ،supervised learning اﻟﺷﺑﻛﺎت اﻟﻌﺻﺑﯾﺔ اﻟﺗﻌﻠﯾم اﻟﻣراﻗب ﺗﺳﺗﺧدم .و ﺑﻧﺎء ﺗﻣﺛﯾل ﻟﻠداﻟﺔ اﻟﺗﻲ ﺳوف ﺗﻌطﻲ ﺗﻘرب ﻗﯾم ﺗﺣوﯾل اﻟﻣدﺧﻼت إﻟﻰ ﻣﺧرﺟﺎتأﺟل ﻫدف ﻣﺣدد، ﻫ Genetic Algorithms (GA) اﻟﺧوارزﻣﯾﺎت اﻟﺟﯾﻧﯾﺔ .٢ .اﻟﺣوﺳﺑﺔ اﻟﺗطورﯾﺔ، اﻟﻣﺟﺎل ﺳرﯾﻊ اﻟﻧﻣو ﻓﻲ اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ ء ﻣنﺗﻌﺗﺑر اﻟﺧوارزﻣﯾﺎت اﻟﺟﯾﻧﯾﺔ ﺟز .ﯾﺗم اﺳﺗﻠﻬﺎ اﻟﺗﻘﻧﯾﺔ ﻣن اﻟﺑﯾوﻟوﺟﯾﺎ اﻟﺗطورﯾﺔ واﻟﺧوارزﻣﯾﺎت اﻟﺟﯾﻧﯾﺔ ﺗﻧﻔذ ﻛﻣﺣﺎﻛﺎة ﻓﻲ اﻟﺣﺎﺳوب ﺣﯾث Mechanics of biological evolution آﻟﯾﺎت ﻋﻣل اﻟﺑﯾوﻟوﺟﯾﺎ اﻟﺗطورﯾﺔ ﻫذﻩ اﻟﻘواﻧﯾن ﻓﻲ ﺗﺳﺟل، واﻟﻧظﺎم ﺣﻲ ذﻟك ﯾﻛﺑر اﻟﺗﻲ ﺗﺻف ﻛﯾف ﯾﺣﺗوي ﻋﻠﻰ ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﻘواﻧﯾن organism ﻧظﺎم ﺣﻲ ﻛل ﻣﻊ ﺑﻌﺿﻬﺎ اﻟﺑﻌض ﻓﻲ ﺳﻼﺳل طوﯾﻠﺔ ﺗﺳﻣﻰ ﻛروﻣوﺳوﻣﺎت genes ﯾﻧﺎتﺗرﺗﺑط اﻟﺟ .اﻟﻛﺎﺋن اﻟﺣﻲ ﻛرﻣوز اﻟﺟﯾﻧﺎت اﻟﺧﺎﺻﺔ ، وﯾﻣﻛن أن ﯾﺄﺧذ اي ﻗﯾﻣﺔ ﻣن ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣنﻟﻠﻛﺎﺋن اﻟﺣﻲ ﻣﺣددة trait ةﯾﻣﺛل ﻣﯾز gene ﻛل ﺟﯾن .chromosomes ﻟﺟﯾﻧﻲع اواﻋداداﺗﻬﺎ ﺑﺎﻟﻧوٕ اﻟﺟﻧﯾﺎت وﺗﺳﻣﻰ .ﺑﻧﯾﺔ أو ﺗﻛون ﺳوداء أن ﺟﯾن ﻟون اﻟﺷﻌر ﯾﻣﻛن أوﺿﺎع ، ﻣﺛﻼsetting اﻷوﺿﺎع ﺑﺷﻛل offspring اﺛﻧﺎن ﻣن اﻷﺣﯾﺎء ﯾﺷﺗرﻛﺎن ﺟﯾﻧﺎﺗﻬﻣﺎ ﻓﻲ اﻟذرﯾﺔ جﻋﻧدﻣﺎ ﯾﺗزاو .organism's genotype ﻟﻠﻛﺎﺋن اﻟﺣﻲ وﯾﻣﻛن أن ﯾﺗم .cross over ﻣﺧﺗﻠف، ﺑﺣﯾث رﺑﻣﺎ ﺗﻧﺗﻬﻲ ﺑﺎﻟﺣﺻول ﻋﻠﻰ ﻧﺻف ﺟﯾﻧﺎت ﻛل واﻟد، ﻫذﻩ اﻟﻌﻣﻠﯾﺔ ﺗﺳﻣﻰ ﺑﺎﻟـــﻌﺑور .ة ﺟدﯾدة ﺗﻣﺎﻣﺎﺎﺋن ﻛﻣﯾزﻟﻠﺟﯾن، وﻣن ﺛم ﯾظﻬر ﻓﻲ اﻟﻛ mutated ﺗﺣول :ﺑﺄﻧﻬﺎ Genetic Algorithms اﻟﺧوارزﻣﯾﺔ اﻟﺟﯾﻧﯾﺔ ﻧﺳﺗطﯾﻊ أن ﻧﻌرف وﻫﻛذا ﻟﺣل اﻟﻣﺳﺎﺋل ﺑواﺳطﺔ ﺗﻘﻠﯾل اﻟﻌﻣﻠﯾﺎت، واﻻﺳﺗﺧدام اﻟطﺑﯾﻌﻲ، واﻻﺧﺗﯾﺎر، واﻟﻌﺑور، واﻟﺗﺣول، واﻟﻘﺑول ﻣﺣوﺳﺑﺔ طرﯾﻘﺔ ﻫﻲ .ﺗطوﯾر ﺣل اﻟﻣﺳﺄﻟﺔﻟ ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 18
99 - ١٨ :وﺗﻠﺧص ﻫذﻩ اﻟﺧطوات ﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻲ ، Genetic Algorithm Steps ﺧطوات اﻟﺧوارزﻣﯾﺔ اﻟﺟﯾﻧﯾﺔ .[Start] اﻟﺑدء (١ .[Fitness] اﻟﻣﻼﺋﻣﺔ/اﻟﺗﻬﯾﺋﺔ (٢ :[New population] اﻹﻧﺟﺎب (٣ (a) [Selection] , (b) [Crossover], (c) [Mutation], (d) [Accepting] .[Replace] اﻟﺗﺑدﯾل (٤ .[Test] اﻻﺧﺗﺑﺎر (٥ .[Loop] اﻟﺗﻛرار (٦ :دة ﻣن ﻫذﻩ اﻟﺧطواتﻓﯾﻣﺎ ﯾﻠﻲ ﺗوﺿﯾﺢ ﺑﺳﯾط ﻟﻛل واﺣ :[Start] اﻟﺑدء (١ ﺣﺳب ﻠﺣلﻟ ﺗرﻣﯾز ﻣﻧﺎﺳب وﯾﺳﺗﺧدم أي) (ﻣورث) ﻛروﻣوﺳوم n ﻟﻌدد ﻋﺷواﺋﯾﺎ population ﺳﻛﺎن اﻟﻛﺎﺋﻧﺎت اﻟﺣﯾﺔ ﺗوﻟﯾد .(اﻟﻣﺳﺎﻟﺔ :[Fitness] اﻟﻣﻼﺋﻣﺔ/اﻟﺗﻬﯾﺋﺔ (٢ .، ﻣن اﻟﺳﻛﺎن اﻟذﯾن ﺗم ﺗوﻟﯾدﻫمx ﻟﻛل ﻛروﻣوﺳوم f(x) ﺗﻘﯾﯾم داﻟﺔ اﻟﻣﻼﺋﻣﺔ :[New population] اﻹﻧﺟﺎب (٣ :إﻧﺗﺎج ﺳﻛﺎن ﺟدد ﺑﺗﻛرار اﻟﺧطوات اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ ﺣﺗﻰ ﺗﻧﺗﻬﻲ ﻋﻣﻠﯾﺔ إﻧﺗﺎج اﻟﺳﻛﺎن :[Selection]اﻻﻧﺗﻘﺎء/اﻻﺧﺗﯾﺎر ــ١ . fitness ﻣن اﻟﺳﻛﺎن اﻟﻣﺣددﯾن، ﺣﺳب درﺟﺔ اﻟﻣﻼﺋﻣﺔ ،parent اﺧﺗﯾﺎر ﻛروﻣوﺳوﻣﺎت أﺑوﯾن :[Crossover] ــ اﻟﻌﺑور٢ ، وان ﻟم ﯾﺣدث اﻟﻌﺑور ﺗﻛونٕ offspring ﯾﻧﺗﺞ ﻣن ﻫذﻩ اﻟﻌﻣﻠﯾﺔ ذرﯾﺔ ﺟدﯾدة ،اﻟﻌﺑور/جاﻟﺗزاو ﻣﻊ اﻷﺧذ ﺑﺎﺣﺗﻣﺎل ﻧﺗﺎﺋﺞ .ة ﻟﻠواﻟدﯾناﻟذرﯾﺔ ﻧﺳﺦ ﻣﺑﺎﺷر :[Mutation] ــ اﻟﺗﺣول٣ .ﺗم ﺗﺣول اﻟذرﯾﺔ اﻟﺟدﯾدة ﻓﻲ ﻛل ﻣوﺿﻊ ﻣن ﻣواﻗﻌﻬﺎ ﻓﻲ اﻟﻛروﻣوﺳومﻣﻊ اﻷﺧذ ﺑﺎﺣﺗﻣﺎﻻت اﻟﺗﺣور أو اﻟﺗﺣول، ﯾ :[Accepting] ــ اﻟﻘﺑول٤ .ﺔ اﻟﺟدﯾدة ﻓﻲ اﻟﺳﻛﺎن اﻟﺟددﯾﺗم وﺿﻊ اﻟذرﯾ :[Replace] اﻟﺗﺑدﯾل (٤ .اﺳﺗﺧدام اﻟﺳﻛﺎن اﻟﺟدد اﻟذي ﺗم إﻧﺗﺎﺟﻬم ﻣن ﺗﻧﻔﯾذ إﺿﺎﻓﻲ ﻟﻠﺧوارزﻣﯾﺔ :[Test] اﻻﺧﺗﺑﺎر (٥ .إذا ﻛﺎن اﻟﺷرط اﻟﻧﻬﺎﺋﻲ ﻣطﺎﺑﻘﺎ، ﯾﺗم اﻟﺗوﻗف ﺛم اﻟﻌودة ﺑﺄﻓﺿل اﻟﺣﻠول ﻣن اﻟﺳﻛﺎن اﻟﺣﺎﻟﯾﯾن :[Loop] اﻟﺗﻛرار (٦ .اذﻫب إﻟﻰ اﻟﺧطوة اﻟﺛﺎﻧﯾﺔ اﻟذي ﺗﻛون ﻓﯾﻪ اﻹﺟﺎﺑﺔ اﻟﺻﺣﯾﺣﺔ ﻏﯾر ،unsupervised learning اﻟﺗﻌﻠﯾم ﻏﯾر اﻟﻣراﻗب ﺳﺗﺧدم اﻟﺧوارزﻣﯾﺎت اﻟﺟﯾﻧﯾﺔوﺗ .ﻣﻌروﻓﺔ ﻣﺳﺑﻘﺎ، ﻋﻠﻰ ﻋﻛس اﻟﺷﺑﻛﺎت اﻟﻌﺻﺑﯾﺔ اﻟﺗﻲ ﺗﻛون اﻹﺟﺎﺑﺔ ﻣﻌروﻓﺔ ﻟﻛﻧﻧﺎ ﻧطﻣﺢ إﻟﻰ ﺗﺣﺳﯾن داﻟﺔ اﻟﺗﻣﺛﯾل ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 19
99 - ١٩ Reinforcement Learning (RL) اﻟﺗﻌﻠﯾم اﻟﻣﻌزز .٣ ، ﻓﯾﻛون اﻟﺗﻌﻠﯾم ﺑﺄﺣداث ﻣﺗﻌﺎﻗﺑﺔ ﻓﺿﻼ ﻋنinteraction with an environment ﻋن طرﯾق اﻟﺗﻔﺎﻋل ﻣﻊ اﻟﺑﯾﺋﺔ وﻫو اﻟﺗﻌﻠﯾم Markov decision ﻗرار ﻣﺎرﻛوف ﺧطوات وﺗﻧﻔذ ﻫذﻩ اﻟﺗﻘﻧﯾﺔ ﺑواﺳطﺔ إطﺎر رﯾﺎﺿﻲ إﺣﺻﺎﺋﻲ ﻫو .اﻟﺗﻌﻠﯾم اﻟﺻرﯾﺢ .processes (MDPs) ، وﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن“environment states - S ” وﻋﺔ ﺣﺎﻻت اﻟﺑﯾﺋﺔﻣﺟﻣ :اﻷﺳﺎﺳﻲ ﯾﺗﻛون ﻣن RL ﻧﻣوذج اﻟﺗﻌﻠﯾم اﻟﻣﻌزز .“rewards - R” ، وﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﻣدرﺟﺎت اﻟﻣﻛﺎﻓﺋﺎت“actions - A” اﻷﺣداث ﻣﻊ ﺑﯾﺋﺗﻪ ﻛﺛﯾرا، ﻣن أﺟل زﯾﺎدة اﻟﻣﻛﺎﻓﺋﺔ اﻟﺗﻲ ﯾﻧﺎﻟﻬﺎ ﺧﻼل اﻟزﻣن، decision-making agent ﯾﺗﻔﺎﻋل ﻋﻣﯾل اﺗﺧﺎذ اﻟﻘرار :وذﻟك ﺑﻌدة ﺧطوات .A(st) ، وﻣﺟﻣوﻋﺔ اﻷﺣداث اﻟﻣﻣﻛﻧﺔst ﯾﺗﺣﺳس اﻟﻌﻣﯾل ﺣﺎﻟﺔ اﻟﺑﯾﺋﺔ ،t ﻣنﻓﻲ أي ز .rt+1 ، واﻟﻣﻛﺎﻓﺄة اﻟﺟدﯾدةst+1 ، وﻧﺳﺟل اﻟﺣﺎﻟﺔ اﻟﺟدﯾدة ﻣن اﻟﺑﯾﺋﺔa A(st) ﺑﺣﯾث ﯾﻛون a ﻧﺧﺗﺎر ﺣدﺛﺎ ﻣﻛﺎﻓﺂت، اﻟذي ﯾزﯾد ﻛﻣﯾﺔ اﻟ(π : S A) ﺑﺣﯾث π ﯾطور اﻟﻌﻣﯾل اﻷﺳﻠوب اﻟﺗﻔﺎﻋﻼت ﻣﻊ اﻟﺑﯾﺋﺔ، ﻫذﻩ ﺑﺎﻻﻋﺗﻣﺎد ﻋﻠﻰ .MDPs ، ﻣن أﺟل اﻟﻌﻣﻠﯾﺔR = r0+ r1+. . +rn ع اﻟﺗﻌﻠﯾم وﺻﻧﺎﻋﺔ اﻟﻘرار، اﻟﺗﻲ ﯾواﺟﻬﻬﺎ اﻟﻧﺎس ﻓﻲ ﻣﻌﯾﺷﺗﻬم، ﻋﻠﻰ ﻣﺳﺎﺋل ﻣن ﻧو(او اﻟﺗﻌﻠﯾم اﻟﻣﻘوى) ﺗرﻛز طرﯾﻘﺔ اﻟﺗﻌﻠﯾم اﻟﻣﻌزز .اﻟﯾوﻣﯾﺔ اﻟﻌﺎدﯾﺔ ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Trang 20
99 - ٢٠ Branches of AI ﻓﺮﻭﻉ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ Logical AI ﻲاﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟﻣﻧطﻘ Search in AI اﻟﺑﺣث ﻓﻲ اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ Pattern Recognition اﻟﺗﻌرف ﻋﻠﻰ اﻷﻧﻣﺎط Knowledge Representation ﺗﻣﺛﯾل اﻟﻣﻌرﻓﺔ Inference اﻻﺳﺗدﻻل Common sense knowledge and reasoning اﻟﺗﻔﺳﯾر وﻣﻌرﻓﺔ اﻟﺣس اﻟﻌﺎم Learning اﻟﺗﻌﻠم Planning اﻟﺗﺧطﯾط Epistemology ﻧظرﯾﺔ اﻟﻣﻌرﻓﺔ Ontology ﻋﻠم اﻟوﺟود Heuristics طرق اﻻﻛﺗﺷﺎف Genetic programming اﻟﺑرﻣﺟﺔ اﻟﺟﯾﻧﯾﺔ Logical AI اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟﻣﻧطﻘﻲ (١ .، ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﻣن اﻟﻘواﻧﯾن اﻟﻣﺳﺗﺧدﻣﺔ أﺛﻧﺎء اﻟﺗﻔﺳﯾر اﻟﻣﻧطﻘﻲreasoning اﻟﻣﻧطق ﻫو ﻟﻐﺔ اﻟﺗﻔﺳﯾر :Types of logic أﻧواع اﻟﻣﻧطق .ﻫو ﻣﻧطق اﻟﺟﻣل اﻟﻣﺗراﺑطﺔ، اﻟﺟﻣل اﻟﻣﻧطﻘﯾﺔ :Propositional Logic ياﻟﺧﺑر اﻟﻣﻧطق - .ﻫو ﻣﻧطق اﻟﺟﻣل اﻻﺣﺗﺳﺎﺑﯾﺔ ﻛﻌﻼﻗﺔ ﺑﯾن ﻛﺎﺋﻧﺎت :Predicate Logic اﻟﻣﻧطق أﻹﺳﻧﺎدي - . uncertainties اﻟﻣﻧطق اﻟذي ﯾﺷﻣل ﺣﺎﻻت ﻋدم اﻟﺗﺄﻛد - .اﻟﻐﺎﻣﺿﺔ واﻻﺣﺗﻣﺎﻟﯾﺔ ﻏﯾر اﻟﻘﺎطﻌﺔ ﻫو ﻣﻧطق ﯾﺗﻌﺎﻣل ﻣﻊ اﻟﺣﺎﻻت :Fuzzy Logic اﻟﻐﺎﻣض/اﻟﻣﻧطق اﻟﻣﺷوش - .ىوأﻧواع أﺧر...Temporal logic اﻟﻧطق اﻟﻣؤﻗت - .ي واﻟﻣﻧطق اﻹﺳﻧﺎدي ﻫﻣﺎ أﺳﺎس ﺟﻣﯾﻊ أﻧواع اﻟﻣﻧطقاﻟﻣﻧطق اﻟﺧﺑر Propositional logic ياﻟﻣﻧطق اﻟﺧﺑر ﻫﻲ اﻟﺟﻣﻠﺔ وﺗﻌﺗﺑر .ﻫﻣﺎ، وﻟﯾس ﻛﻼ false أو ﺧﺎطﺋﺔ true ﺧﺑرﯾﺔ، ﺗﻛون إﻣﺎ ﺻﺎﺋﺑﺔ “Sentences” ﻫﻲ ﻣﺳﺎﺋل ﺗﻣﺛل ﺑﺟﻣل :“false” واﻻ ﻓﻬﻲ ﺧﺎطﺋﺔٕ "true" ي، وﻋﻧدﻣﺎ ﺗﻛون ﺻﺎﺋﺑﺔ ﻓﻬﻲ ﺗﺄﺧذ اﻟﻘﯾﻣﺔاﻟوﺣدة اﻷﺻﻐر ﻟﻠﻣﻧطق اﻟﺧﺑر If proposition is true, then truth value is "true"; else “false” .ﻧﺎ ﺑﻧﻌمﻓﻬذا ﯾﻌﻧﻲ أن ﺗﺧﺑر “ true” إذا ﻛﺎﻧت ﻗﯾﻣﺔ ﺻواﺑﻬﺎ "Grass is green" ﻣﺛﻼ اﻟﺟﻣﻠﺔ : Predicate logic اﻟﻣﻧطق اﻹﺳﻧﺎدي ﻋواﻣﻠﻬﺎ، وﯾﻣﺛل اﻟﻣﻧطق اﻻﺳﻧﺎدي ﻗواﻧﯾن ﯾﺳﯾطر ﻋﻠﯾﻬﺎ ﺑﻣﻘﺎﯾﯾس ﻛﻣﯾﺔ اﻹﺳﻧﺎد ﻫو داﻟﺔ ﻗد ﺗﻛون ﺻﺎﺋﺑﺔ أو ﺧﺎطﺋﺔ وذﻟك وﻓق .ي ﻣﺿﺎﻓﺎ إﻟﯾﻪ اﻟﻣﻘﺎﯾﯾس اﻟﻛﻣﯾﺔرطق ﺧﺑ، ﻓﺎﻟﻣﻧطق اﻻﺳﻧﺎدي ﻫو ﻣﻧ quantifiers :أﻣﺛﻠﺔ 1- “The car Tom is driving is blue" 2- "The sky is blue" ___________ www.myreaders.info/html/artificial_intelligence.html إﻋداد ﻓﻬد آل ﻗﺎﺳم ﻧﻘﻼ ﻋن ﻣن ،اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ اﻟذﻛﺎء ﻋﻠم إﻟﻰ ﻣدﺧل
Hiển thị 20 trang đầu. Tải tài liệu để xem đầy đủ.
Bình luận (0)
Chưa có bình luận nào. Hãy là người đầu tiên!