|
|
 علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI
|
سوف أحاول في هذا البوست اعطاء فكرة عامة عن علم الذكاء الاصطناعي وأهدافه ومبادئه الأساسية. بالاضافة الى تطبيقاته في مجال العلوم والطب وكذلك تطبيقاته في التعليم و التعلم باستخدام الكمبيوتر.
بالنسبة للقراء غير المسجلين بالمنبر بالامكان ارسال ملاحظاتهم واسئلتهم على الايميل التالي:
[email protected]
مع خالص ودي وتقديري ،،،
|
|
 
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
علم الذكاء الاصطناعى هو علم حديث اكتسب أهمية بالغة فى السنوات الأخيرة لتطبيقاته العديدة فى مجالات حيوية كالدفاع والاستخبارات والحاسوب والترجمة الآلية والطب والتنقيب عن البترول والمعادن وغيرها.
وهو أحد العلوم التى نتجت عن الثورة التكنولوجية المعاصرة. ويتميز علم الذكاء الاصطناعى بأنه علم تعددى (عمل جماعى بالدرجة الأولى)، يشارك فيه علماء الحاسب الآلى والرياضيات وعلم النفس وعلم اللغة والفلسفة، والمنطق.
يهدف علم الذكاء الاصطناعى إلى فهم طبيعة الذكاء الإنسانى عن طريق عمل برامج للحاسب الآلى قادرة على محاكاة السلوك الإنسانى المتسم بالذكاء. وتعنى قدرة برنامج الحاسب على حل مسألة ما، أو اتخاذ قرار فى موقف ما – بناء على وصف لهذا الموقف – أن البرنامج نفسه يجد الطريقة التى يجب أن تتبع لحل المسألة، أو للتوصل إلى القرار بالرجوع إلى العديد من العمليات الاستدلالية المتنوعة التى غذى بها البرنامج. وتعتبر هذا نقطة تحول هامة تتعدى ما هو معروف باسم "تقنية المعلومات" التى تتم فيها العملية الاستدلالية عن طريق الإنسان، وتنحصر أهم أسباب استخدام الحاسب فى سرعته الفائقة.
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
فعلم الذكاء الإصطناعي هو أحد علوم الحاسب الآلي الحديثة التي تبحث عن أساليب متطورة لبرمجته للقيام بأعمال واستنتاجات تشابه ولو في حدود ضيقة تلك الأساليب التي تنسب لذكاء الإنسان ، فهو بذلك علم يبحث أولاً في تعريف الذكاء الإنساني وتحديد أبعاده ، ومن ثم محاكاة بعض خواصه.
ويجب توضيح أن هذا العلم لا يهدف إلى مقارنة أو ماشبهة العقل البشري الذي خلقه الله جلت قدرته وعظمته بالآلة التي هي من صنع المخلوق ، بل يهدف هذا العلم الجديد إلى فهم العمليات الذهنية المعقدة التي يقوم بها العقل البشري أثناء ممارسته عمليات التفكير ومن ثم ترجمة هذه العمليات الذهنية إلى ما يوازيها من عمليات محاسبية تزيد من قدرة الحاسب على حل المشاكل المعقدة.
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
ومع أن الذكاء هو من أهم العمليات أو الأنشطة التي يقوم بها عقل الإنسان فإنه يصعب تعريفه بدقة : أهو القدرة على الاستنتاج ؟ أم هو القدرة على تحصيل العلم وتطبيقه ؟ أم هو القدرة على استيعاب الأشياء وتصورها والتأثير عليها في العالم الحسي ؟
وبدون الدخول في أمور فلسفية عميقة فإن الذكاء يمكن تعريفه بكل ما تقدم ويزيد ، فهو في نطاقه الواسع قد يشمل جميع العمليات الذهنية من نبوغ وابتكار وتحكم في الحركة والحواس والعواطف . أما في نطاق دراسة علم الذكاء الاصطناعي للحاسبات الآلية فيمكن تعريفه في نطاق قدرة الإنسان على تصور الأشياء وتحليل خواصها والخروج باستنتاجات منها. فهو بذلك يمثل قدرة الإنسان على تطوير نموذج ذهني لمجال من مجالات الحياة وتحديد عناصره واستخلاص العلاقات الموجودة بينها ، ومن ثم استحدث ردود الفعل التي تتناسب مع أحداث ومواقف هذا المجال.
ولكي نتعرف على تفاصيل هذا التعريف فلنتصور أن شخصين ذهبا معاً لمشاهدة مباراة لكرة القدم ، وكان أحدهما متمكناً من قوانين اللعبة وخططها وأسماء اللاعبين وأهمية نتيجة المباراة على المسابقات المختلفة ، في حين كان الشخص الآخر أبعد ما يكون عن كرة القدم وقوانينها. وبعد انتهاء المباراة طلبنا من كل منهما التعليق على ما رأى. فإننا سوف نجد أن الشخص الأول قادر على تقديم تحليل " ذكي" للمباراة وخطط الفريقين في اللعب والأخطاء التي ارتكبها ، ولوجدنا أن تعليق الشخص الثاني هو في الغالب بدائي قد لا يتعدى وصفاً بسيطاً لعدد 22 لاعباً يتنافسون بالملابس الرياضية على كرة واحدة بدون هدف أو معنى .. وبالتالي يمكن أن نستنتج أن سبب قيام الأول بتحليل ذكي هو وجود ما يمكن تسميته بنموذج اللعبة وقوانينها في ذهنه ، مما مكنه من استرجاع وتحليل المواقف وحوداث المباراة التي شاهدها ، في حين أن انعدام هذا النموذج لدى الشخص الثاني أدى إلى بساطة تعليقه على المباراة.
ولنفترض أننا تركنا الشخص الثاني مدة كافية لمشاهدة مباريات عديدة فإنه من الجائز أن يقوم بتطوير نموذج في ذهنه عن هذه اللعبة ولأمكنه تقديم تحليل موضوعي عنها فيما بعد كما أن في استطاعة الشخص الأول تطوير النموذج الذي استحدثه وتغيير عناصره كلما جد جديد. وبالتالي فإن الإنسان قادر على استحداث النماذج الذهنية التي نتحدث عنها بالممارسة والتفكير ومن ثم تطويرها إذا لزم الأمر.
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
كما يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي بأنه القدرة على تمثيل نماذج محاسبية ( Computer Models) لمجال من مجالات الحياة وتحديد العلاقات الأساسية بين عناصره ، ومن ثم استحداث ردود الفعل التي تتناسب مع أحداث ومواقف هذا المجال. فالذكاء الاصطناعي بالتالي مرتبط أولاً بتمثيل نموذج محاسبي لمجال من المجالات ، ومن ثم استرجاعه وتطويره ، ومرتبط ثانياً بمقارنته مع مواقف وأحدث مجال البحث للخروج باستنتاجات مفيدة.
ويتضح أن الفرق بين تعريفي الذكاء الاصطناعي والذكاء الإنساني هو:
أولاً القدرة على استحداث النموذج فالإنسان قادر على اختراع وابتكار هذا النموذج ، في حين أن النموذج المحاسبي هو تمثيل لنموذج سبق استحداثه في ذهن الإنسان.
وثانياً في أنواع الاستنتاجات التي يمكن استخلاصها من النموذج فالإنسان قادر على استعمال أنواع مختلفة من العمليات الذهنية مثل الابتكار (Innovation) والاختراع (Creativity) والاستنتاج بأنواعه (Reasoning) في حين أن العمليات المحاسبية تقتصر على استنتاجات محدودة طبقاً لبديهيات وقوانين متعارف عليها يتم برمجتها في البرامج نفسها.
ويتركز أصل علم الذكاء الاصطناعي في أبحاث بحتة ونظرية تدرس أساليب تمثيل النماذج في ذاكرة الحاسب الآلي ( Model Representation) وطرق البحث والتطابق بين عناصرها ( Search & Match Methods) واختزال أهداف بها (Goal reduction) وإجراء أنواع الاستنتاجات المختلفة (Reasoning) مثل الاستنتاج عن طريق المنطق (Logic) أو عن طريق المقارنة (Analogy) أو عن طريق الاستقراء (Induction).
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
Artificial Intelligence, or AI for short, is a combination of computer science, physiology, and philosophy. AI is a broad topic, consisting of different fields, from machine vision to expert systems. The element that the fields of AI have in common is the creation of machines that can "think".
In order to classify machines as "thinking", it is necessary to define intelligence. To what degree does intelligence consist of, for example, solving complex problems, or making generalizations and relationships? And what about perception and comprehension? Research into the areas of learning, of language, and of sensory perception have aided scientists in building intelligent machines. One of the most challenging approaches facing experts is building systems that mimic the behavior of the human brain, made up of billions of neurons, and arguably the most complex matter in the universe. Perhaps the best way to gauge the intelligence of a machine is British computer scientist Alan Turing's test. He stated that "a computer would deserves to be called intelligent if it could deceive a human into believing that it was human."
Artificial Intelligence has come a long way from its early roots, driven by dedicated researchers. The beginnings of AI reach back before electronics, to philosophers and mathematicians such as Boole and others theorizing on principles that were used as the foundation of AI Logic. AI really began to intrigue researchers with the invention of the computer in 1943. The technology was finally available, or so it seemed, to simulate intelligent behavior. Over the next four decades, despite many stumbling blocks, AI has grown from a dozen researchers, to thousands of engineers and specialists; and from programs capable of playing checkers, to systems designed to diagnose disease.
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
من أهم أساليب تمثيل هذه النماذج هو استخدام القوانين ( Rules) التي تحكم مجالا من المجالات. فلو كانت أنواع الفاكهة مثلاً هي مجال بحثنا فإنه يمكننا كتابة القانون التالي إذا كان النبات فاكهة وكان لونها أحمر فهي غالباً تفاح ويحتوي هذا القانون على قسمين : القسم الشرطي (Premise) المتمثل في " إذا كان النبات فاكهة وكان لونها أحمر والقسم الاستنتاجي أو الفعلي (Action) المتمثل في فهي غالباً تفاح.
وباستخدام عدد كبير من هذه القوانين عن موضوع معين فإننا ننشئ نموذجاً ضمنياً يخزن الحقائق عن موضوع البحث ، ويمكن استخدامه في التعامل مع الأحداث والخروج باستنتاجات عن موضوع البحث. ويعتبر هذا النوع من التمثيل من الأساليب الشائعة نظراً لسهولة تطبيقه إلا أنه يعتبر تمثيلاً بسيطاً ولكن يعجز في كثير من الأحيان عن تمثيل جميع أنواع النماذج واستخراج جميع أنواع الاستنتاجات المعروفة.
ويعتبر أسلوب شبكات المعاني ( Semantic Networks ) أيضاً من الأساليب الشائعة في تمثيل النماذج وهو يتخلص في إنشاء شبكة من العلاقات بين عناصر النموذج. أما ثالث أنواع أساليب التمثيل الشائعة فهو ما يسمى بتمثيل الإطارات (frame Representation) والذي يمكن اعتباره نوعاً خاصاً من تمثيل شبكات المعاني.
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
ويعتبر مجال الذراع الآلية الذكية (Smart Robot) وأنظمة الخبراء (Expert Systems) من أهم تطبيقات الذكاء الإصطناعي التى تعالج مشاكل واقعية كان يعتبر من المستحيل معالجتها بأساليب البرمجة التقليدية.
استخدمت الذراع الآلية مؤخراً في المصانع للقيام بالأعمال الروتينية التي تحتاج إلى قوة عضلية ولا تتطلب عمليات أو أنشطة ذهنية معقدة مثل عمليات اللحام والدهان في مصانع السيارات. وقد اعتمد تشغيل هذه الأذرعة على دقة وسرعة أنظمة التحكم (Control Systems) التي تعمل بواسطة أجهزة الحاسب الآلي ، وكان اليابانيون أول من استعمل هذه الأذرعة بصورة موسعة في صناعة السيارات والذي نتج عنه غزو اليابان للأسواق العالمية بسيارات ذات جودة عالية وأسعار منافسة.
ولاستخدام الأذرعة الآلية في التصنيع فوائد عديدة فهي لا تطالب بإجازات أسبوعية أو سنوية أو عرضية ولاتكل ولا تتعب من العمل ولا تتوقف إلا لفترات الصيانة. كما أنها تستطيع العمل في مصانع غير مكيفة أو مضاءة إضاءة غير قوية ، وفي هذا توفير للطاقة. ثم إنها لا ترفع الدعاوي ، ولا تطالب بتعويضات إذا تعرضت خطأ أو عمداً إلى غازات سامة أو مواد كيماوية ضارة. وأخيراً فهي لا تحتاج إلى مرافق مساندة مثل دور الحضانة وصالات الطعام والصالات الرياضية وغيرها مما يطالب به العمال. وليس من الصعب طبعاً ترجمة كل هذه المزايا إلى توفير كبير في تكلفة الإنتاج وفي السيطرة على الطاقة الإنتاجية للمصانع بحيث تتناسب مع قوى العرض والطلب للسوق بدون اللجوء إلى تسريح العمال لبضعة أسابيع أو شهور أو في وضع ورديات إضافية.
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
أنظمة الخبراء (Expert Systems)
لفظ الخبير مشتق من الخبرة ، وهو الشخص المتمرس الذي مر بتجارب عديدة صقلت فهمه لمجال من المجالات وأغنت فكرة بمعلومات اختص بها دون غيره ، وميزته عن أنداده من المختصين في المجال وبذلك استحق لفظ خبير.
وتهدف أنظمة الخبراء (Expert Systems) إلى تطوير برامج محاسبية تستطيع تحليل الأحداث والمواقف في مجال من المجالات والوصول إلى نفس الاستنتاجات أو النتائج التي يصل لها الخبير.
ويتم ذلك عن طريق استحداث نموذج محاسبي يوازي النموذج الذهني الذي لدى الخبير وخزن المعلومات به ، وقد دلت الأبحاث على أن المعلومات التي يستخدمها الخبير في عمله تنقسم إلى قسمين رئيسيين : الأول خاص بالمعلومات الشائعة في هذا المجال مثل الحقائق والقوانين (facts) المتعرف عليها والمقبولة لجميع المختصين (Heuristics) التي يتميز بها الخبير عن غيره والتي قد تكون على شكل علاقة مثلا بين لون البشرة ونسبة الكوليسترول في الدم ، أو الشكل الانسيابي لعينة صخرية ونسبة الترسبات المعدنية فيها.
وهذه القوانين يستخلصها الخبير من التجارب التي مر بها وتقوم بتوجيه بحثه ودراسته للحالة المعروضة عليه ومساعدته في الوصول إلى النتائج المطلوبة ، وقد تختلف هذه القوانين التخصصية من خبير إلى آخر.
كانت الورقة العلمية التي تقدم بها البروفيسور فايجنباوم (Faygenbaum) خبير الذكاء الاصطناعي في جامعة ستانفورد لمؤتمر الذكاء الاصطناعي العالمي لعام 1977 م أكبر الأثر في توجيه هذا العلم الجديد ، فقد طرح البروفيسور فكرة أن قوة أنظمة الخبراء تنبع من المعرفة Knowledge التي تختزنها وليس من قدرتها على تمثيل النماذج والقيام بعمليات استنتاجية . ومن هذه النظرية ركزت الأبحاث الجديدة على استخلاص المعرفة من الخبراء عوضاً عن التركيز على الطرق المختلفة للتمثيل العمليات الاستنتاجية المعقدة. وهما موضوعان لم يتم تكوين نظريات متكاملة عنهما بعد وبالتالي فهما يعانيان من قصور في تطبيقاتهما العملية.
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
وايضا من تطبيقات الذكاء الاصطناعي بالاضافة للنظم الخبيرة والذراع الآلية الذكية:
• ألعاب الحاسوب Game Playing:
معظم مستخدمي الكمبيوتر جربوا استخدام ألعاب الكمبيوتر و رأوا كيف يعمل الذكاء الصناعي في تلك الألعاب، فباستخدام الذكاء الصناعي أصبح الكمبيوتر نداَ قد يصعب التغلب عليه أحياناَ في كثير من الألعاب.
• معالجة اللغات الطبيعية ( Natural Language Processing ) :
أو معالجة اللغة البشرية و هو ما يختص بتطوير برامج و نظم لها القدرة على فهم أو توليد اللغة البشرية، أي أن مستخدم هذه البرامج يقوم بإدخال البيانات بصورة طبيعية والكمبيوتر يقوم بفهمها و الاستخلاص منها.
• التعلم الآلي Machine Learning :
أو تعلم الآلة، و هو جعل الكمبيوتر يتعلم كيفية حل المشاكل بنفسه وذلك يتم إما بالتعلم من اكتساب الخبرات السابقة أو من خلال تحليل الحلول الصحيحة واستنباط طريقة الحل منهاأو حتى من التعلم من خلال الأمثلة.
• تطبيقات ميكنة التعليل وإثبات النظريات Automated Reasoning & Theorem Proving.
• تطبيقات التعرف على الصوت Natural Language Understanding & Semantic Modeling ومنها Natural Language Processing.
• تطبيقات الرؤية عن طريق الآلة Machine Vision.
• صياغة أداء الانسان Modeling Human Performance.
• التخطيط و الاتمتة (كالإنسان الآلي) Planning & Robotics.
• لغات و بيئات للذكاء الاصطناعي Languages & Environments for AI.
• الحوسبة الظاهرة و المعالجة الموزعة المتوازية Parallel Distributed Processing (PDP) & Emergent Computation.
• التصنيف الارشادي Heuristic Classification.
• الفلسفة و الذكاء الاصطناعي AI & Philosophy.
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
تفوق برامج الذكاء الاصطناعي والنظم الخبيرة على برامج الكمبيوتر التقليدية :
يختلف النظام الخبير عن البرامج الاعتيادية في الكمبيوتر في أن المعرفة وثيقة الصلة بموضوع معين وأساليب الاستفادة من هذه المعرفة مندمجة مع بعض . في النظام الخبير يبدو نموذج حل المشكلة كقاعدة معرفة قائمة بذاتها بدلا من أن يكون جزءا من البرنامج العام وبهذا يكون بإمكان النظام الخبير إدخال بيانات إلى قائمة قاعدة المعرفة المتوفرة من دون الحاجة إلى إعادة البرمجة .
ومما سبق يمكن القول أن برنامج الكمبيوتر التقليدي ينظم المعرفة بمستويين هما البيانات ، قاعدة المعرفة ، والسيطرة . ومن هنا نجد الاختلاف بين النظام الخبير والذكاء الاصطناعي عن برامج الكمبيوتر التقليدية في :
حل المسائل التي ليست لها طريقة حل مسبقة :-
1. كونها تعمل بالرموز بدلا من الأرقام وبهذا تفتح المجالات الجديدة لمعالجتها بواسطة الكمبيوتر.
2. الاستدلال (reasoning) وطريقة البحث التقنية (heurhstigs) .
3. كونها تتعامل مع اللغات المبنية على المفسر (interpretere) وليس المترجم (compiler) ، حيث تسمح للتعابير المبنية على المفاهيم الصعبة في اللغات التقليدية . والتعبير عن المشكلة بلغة الذكاء الاصطناعي وهي (lis، prolog) ، والتي تتحول إلى إجراءات خلال التنفيذ وبهذا لا يكون على المبرمج أن يعرف مسبقا الحل أو النتيجة .
وبالتالي ليس كل نظام خبير يستند إلى قاعدة المعرفة هو نظام خبير ولكن أن يمتلك القدرة على التفسير والوصول إلى القرارات وطلب معلومات إضافية كما يفعل الإنسان الخبير في عملية التفسير والتحليل والتحري وخاصة في المجالات التي تكون فيها الحقائق كاملة أو غير أكيدة .
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
برامج و أنظمة الذكاء الصناعي يتم برمجتها بأي لغة من لغات البرمجة وذلك بكتابة الخوارزميات والتى تجعل الكمبيوتر يقوم بحل المشكلات. إلا أنه توجد بعض لغات البرمجة المخصصة لكتابة برامج و أنظمة الذكاء الصناعي بما فيها من تسهيلات للمبرمج، حيث يقوم المبرمج غالبا بكتابة البيانات أو بالأحرى: عملية تمثيل البيانات و تقوم اللغة بعملية البحث . وأشهر هذه اللغات :
• البرولوغ (Prolog)
• ليسب (Lisp)
• الجافا (Java)
• سي ++ (++C)
• بايثون (Python)
كما توجد اليوم شركات عديدة تسوق مايسمى بقشرة أو هيكل النظام Expert Shells وهي أنظمة تسهل عملية تمثيل النماذج المحاسبية وتخزن قوانينها ومن ثم إجراء الاستنتاجات عنها بصورة آلية ، وبذلك يتم التركيز على استخلاص المعرفة من الخبير أو الخبراء ووضعها في قوانين (Rules) تناسب وأسلوب عمل هيكل النظام المختار ، وتسمى هذه العملية بهندسة المعرفة (Knowledge Engineering) كما يسمى الذين يقومون بها مهندسي المعرفة ( Knowledge Engineers) ويوجد حالياً في الأسواق هياكل أنظمة خبراء عديدة تختلف في نقاط تفوقها وضعفها وفي أسعارها ومجالات تطبيقها ، كما ظهرت أخيراً هياكل أنظمة تعمل على الحاسب الشخصي وبأسعار مقبولة نسبياً مما يشير إلى قرب وصول هذه الأنظمة إلى الأسواق التجارية بأسعار منافسة.
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
برولوغ Prolog
البرولوغ (Prolog) هي لغة برمجة منطقية (logic programming) . الأسم مأخوذ من الفرنسية programmation en logique (برمجة المنطق)، تم أختراع اللغة بواسطة ألين كولميرايور حوالي العام 1972. كانت محاولة لجعل لغة البرمجة قادرة على أستخدام عبارات منطقية بدل أن تكون تعليمات محددة تلقن إلى الحاسوب. صممت اللغة أساساً لتستخدام في عمل برامج معالجة اللغات الطبيعية.
تستخدم لغة البرولوغ في العديد من برامج الذكاء الإصطناعي (artificial intelligence) و برامج معالجة اللغات الطبيعبة. عبارات وقواعد اللغة تعبتر بسيطة جداً وواضحة (يتم كتابة البرنامج بالكامل بأستخدام الحقائق و القواعد). العديد من الباحثين الذين يقودون تطبيقات حديثة للبرلوغ التي جاءت نتيجة أستخدام نسخات مختلفة من البرلوغ كنواة في مشاريع أنظمة حاسوب الجيل الخامس (fifth generation computer systems أختصاراً FGCS).
الحقائق Facts
تختلف طريقة البرمجة في برلوغ عن اللغات التقليدية. في برلوغ يتم كتابة الحقائق (Facts) والقواعد (Rules) في قاعدة بيانات، ثم يتم كتابة أستفسارت queries من قاعدة البيانات. الحقيقة عبارة عن سند (predicate) (الوحدة الأساسية للبرلوغ). يتكون السند من رأس (head) وعدد من الوسائط (arguments). مثال:
cat(tom).
في هذا المثال نقول ببساطة أن هناك توم 'tom' وهو قط 'cat'،بتعبير أدق 'cat' هو رأس (head) السند و 'tom' هو وسيطة (argument). هنا عدد من الأستفسارات التي يمكن سؤالها بناء على هذه الخقيقة:
هل توم قط (is tom a cat)؟
?- cat(tom).
yes.
ببساطة هنا نسأل إذا كان توم قط ويجيبنا برلوغ بنعم (yes).
ماهي الأشياء التي هي قط (what things are cats)؟
?- cat(X).
X = tom;
non
القواعد Rules
أن النوع الثاني من العبارت في برلوغ هي القواعد:
father(X,Y) :- parent(X,Y),male(X).
أنواع المعلومات Data types
لاتحتوي لغة البرلوغ على أنواع معلومات (Data types) تقليدية كلغات البرمجة التقليدية الأخرى. ولكن على عناصر تركيبية (lexical elements) .
الذرات Atoms
يعرف النص الثابت في برلوغ بمعنى الذرات Atoms. الذرة عبارة عن سلسة من الحروف،الأرقام و رمز شرطة-السفلية (_) (underscores) على أن يبدأ النص بحرف أنجليزي صغير (lower-case). عادة، عادة اذا كان هناك رمز ليس بحرف أو رقم فأنه يوضع بين (علامة التنصيص الأحادية) (مثال '+' يعتبر ذرة، في حين + يعتبر معامل)
الأرقام
معظم نسخ البرلوغ لاتميز بين الأعداد الصحيحة و الأعداد الحقيقية.
المتغيرات Variables
يعبر المتغيرات Variables عن نص يتكون من الحروف،الأرقام و رمز شرطة-السفلية (_) على أن يبدأ النص بحرف إنجليزي كبير (upper-case). على عكس اللغات القولية (imperative programming languages) في بيئة البرلوغ المتغير ليس مكان في الذاكرة (مستوعب) يمكن تخزين االقيم فيه. تصرف المتغيرات يتبع النمط لأيجاد القيمة.
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
ليسب Lisp
ليسب (Lisp) هي لغة برمجة وظيفية (Functional Programming Language) وهي اختصار لمصطلح معالجة القوائم (LIST Processing) وتقوم على حساب لامبدا (Lambda-Calculus). وهي من أهم لغات الذكاء الإصطناعي، وتستخدم كذلك في تطبيقات أخرى تتطلب توليد تلقائي للبرامج (Code Generation). وقد اخترعها جون مكارثي عام 1958 أثناء تواجده في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وبذلك تعد ثاني أقدم لغة برمجة عالية المستوى (بعد فورتران).
لهجات ليسب
• كومون ليسب Common Lisp
• سكيم Scheme ، والذي طورها جيري ساسمان و هال ايبلسون في معهد تكنولوجيا ماساتشوستس. وهي أنقى اللهجات إلتصاقا بحساب لامبدا، وتوزع مجانا عملاً بمبادئ جنو لحقوق الملكية.
• أوتو ليسب AutoLisp ، التي تستخدم داخل برنامج أوتوكاد AutoCAD للتصميم الهندسي بمساعدة الحاسب (Computer-Aided Design - CAD).
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
جافا Java
الجافا (Java) هي لغة برمجة كائنية التوجه طورها أساساً جيمس جوسلينج وجامعيون من شركة صن ميكروسيستيمز سنة 1995.
الهدف الأساسي لنشأة جافا هو إيجاد لغة مشابهة للغة سي + + من حيث التركيب النحوي ، كائنية التوجه، و مصممة للعمل علي اّلة إفتراضية بحيث لا تحتاج إلي الترجمة من جديد عند استخدام برامجها على منصة تشغيل أو نظام تشغيل جدي. حيث قامت شركة صن بإنشاء الاّت افتراضية لتشغيل جافا على معظم منصات و نظم التشغيل الموجودة حاليا، فاصبح من الممكن ترجمة البرنامج مرة واحدة ثم تشغيله على نظم مختلفة أو ما أسمته صن بـ إكتب مرة واحدة ، شغل في أى مكان (الإنجليزية: Write Once, run anywhere).
بين نوفمبر 2006 و مايو 2007 تم فتح المصدر لهذه اللغة واصبحت Open Source Code.
سميت لغة الجافا من قهوة الجافا (الجاوة) التي تزرع في جزيرة جاوا، قد تطورت من مشروع كان يسمى أوك (بلوط) (من شجر البلوط الذي كان موجودً خارج نافذة جوسلينج).
بدأت جافا كمشروع يدعي أوك (البلوط) Oak (جائت التسمية من شجرة بلوط كانت تقف خارج مقر شركة صن ميكروسيستمز) عن طريق جيمس جوسلينج James Gosling في يونيو عام 1991 لكي تستخدم في مشروع Set Top Box. كان هدف جوسلينج هو تضمين ما يدعي بالجهاز الإفتراضي مع لغة أقرب في تركيبها النحوي إلى سي/سي++.
لمحة عامة عن جافا
الاهداف الاساسية من انشاء جافا هي:-
• كائنية التوجه
• الاستقلال عن نظام التشغيل
• توفر امكانيات و مكتبات للتشبيك
• امكانية تنفيذ البرامج من حواسيب بعيدة بشكل آمن
• توفير إمكانية إضافة برامج إلى صفحات الويب (أبلت)
كيفية البرمجة بلغة جافا
• الخطوة الأولى: تنزيل عدة التطوير الخاصة بجافا Java Software Development Kit
• الخطوة الثانية: إعداد المتغيرات البيئية الخاصة بالجافا
• الخطوة الثالثة: كتابة برنامجك الأول في الجافا و ترجمته وتشغيله
ملاحظة: يجب عدم الخلط بين الجافا والجافا سكريبت فرغم تشابة اللغتين في السياق والتراكيب الا أنهما لغتان مختلفتان ولهما أهداف مختلفة.
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
 Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
| Quote: فقد طرح البروفيسور فكرة أن قوة أنظمة الخبراء تنبع من المعرفة Knowledge التي تختزنها وليس من قدرتها على تمثيل النماذج والقيام بعمليات استنتاجية . |
الأخ دكتور فيصل تحياتي الحارة لك ولمن معك وبعد ......
أولا لك جزيل الشكر على هذا المجهود الرائع الذي حاولت أنت فيه تبسيط مفهوم الذكاء الإصطناعي والتعريج على تطبيقاته وأساليبه وقد كان البرنامج مفروضا علي كمادة إجبارية في برنامج الماجستير وفعلا قد بدأت مشوشا جدا ولكن لحظة فلحظة بدأت تتضح لي الأمور والفوائد وكان من ضمن التطبيقات التي درسناها هي عمليات التصنيف في الإستشعار عن بعد ومن الأشياء التي حيرتني في برامج الذكاء الإصطناعي ، غياب التفاصيل عن الباحث ، بمعنى أن هنالك كثير من التفاصيل التي يقوم بها برنامج وهي غير معلومة لديك ومن ثم يأتيك بنتائج تعمل على تعميمها ، قد يكون الأمر مقنعا في الأنظمة المعلمة " الموجهة " supervised ولكن تظل الهوة عميقة في الأنظمة غير المعلمة unsupervised بمعنى أن ما أمامك هو black box بحاجة إلى فك شفرة . فتصبح عملية الإتكاء على النتائج فيها شيء من الضبابية ، طبعا الأمر عندما يكون له علاقة بالأفراد ومصالحهم بشكل مباشر فمن السهل أن تثق بأنظمة الخبراء وبرامج الذكاء الإصطناعي كحالة سحب مبلغ من بنك في ATM ، ففي بدايات عمل هذه المكائن في العالم لم يكن الناس يثقون فيها للدرجة العالية ولكن بعد تكرار نجاحاتها مع أفراد أخرين وتأكيدات البنوك بالتعويضات الهائلة في حالة الأخطاء بدأت ثقة الناس تزداد ولكن مازالت هنالك واقعيا بعض الأخطاء ولكن تكاد تكون قليلة أو لا تذكر كما كان في بدايات عمل الأنظمة في كثير من بلدان العالم وربما نفس التجربة يمر بها الناس في السودان الآن باهتزاز الثقة بينهم وبين هذه الأنظمة وربما هنالك أمور أخرى تزيد من شدة الإهتزاز ولكن يظل الأمر الأساسي عدم الثقة الذي لن يتأتي إلا بتجربة الأفراد وتناقل هذه الأخبار. وهذه التساؤلا ت طرحتها لبعض أساتذتي ولكن تكون إجاباتهم في الحد الذي لا يطالب فيه السائق بمعرفة تفاصيل كثيرة عن المركبة التي يقودها ، يكفيه فقط الوصول إلى ا لمكان الذي يريد ...
ولك ودي وتقديري
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: انور الطيب)
|
السلام عليكم د. فيصل
شكرا لك وانت تجتهد فى مجال البحث العلمى كل هذا الاجتهاد ونحن وبلادنا فى اشد الحوجة الى هذا النوع من التفكير والجدية فى طلب العلم
عموما انا لفت نظرى وانتبهائى الى هذا النوع من العلم منذ ان درسته كورس فى السنة الاخيرة بالجامعة .وبعون الله وتوفيقه وفقت فى ان يكون موضوع الماجستير الذكاء الاصطناعى فى احدى الدول المتقدمة. ولكن للاسف ليس هناك اهتمام بالغ بهذا العلم بالرغم من انوا كما اوردت توسع ودخل فى مجالات عديدة فى الدول المتقدمة واتمنى ان نسهم فى تطوير هذا العلم بالاضافة للاستفادة من تطبيقاته.
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Re: علم الذكاء الإصطناعي - Artificial Intelligence - AI (Re: Dr. Faisal Mohamed)
|
سلامات عزيزنا انور الطيب
من أحب كورسات ماجستير نظم المعلومات كانت علم الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات، ففيها نواحي فكرية تتضمن علم النفس وعلم اللغة والفلسفة، والمنطق وهندسة المعرفة بالاضافة الى علم الرياضيات والكمبيوتر.
المهم بالرغم من النجاح الذي حققته كثير من انظمة الذكاء الاصطناعي والنظم الخبيرة فإنه يجب أن نتوخى الحذر وعدم التسليم لكل ما يخرج من هذه الأنظمة من نتائج أو استنتاجات ، كما يجب الابتعاد عن الخوض في توقعات خيالية عن قدراتها.
والذي يجب توضيحه هو أن هذه الأنظمة لا يمكن أن تحل محل الخبير نهائياً ، وأنه على الرغم من أن كثيراً من النتائج التي تتوصل لها الأنظمة تتطابق أو حتى تفوق النتائج التي قد يصل لها الخبير إلا أن هذه الأنظمة تستخلص قوتها من التركيز على موضوع معين ومحدود لمجال من المجالات وأنه كلما أتسع نطاق هذا الموضوع ضعفت قدرتها الاستنتاجية والعكس صحيح. ومن ذلك فإن أنظمة الخبراء ذات فائدة كبيرة ما دامت تستخدم في من قبل شخص مختص بموضوع مجال البحث ومطلع على الأساليب والتحاليل التي يستخدمها النظام في الوصول إلى استنتاجاته. وهي مفيدة في يد "الخبراء الشباب تحت التدريب" ذوي المعرفة الجديدة للموضوع إلا أنها قد تؤدي إلى نتائج عكسية. فمثلاً إذا وضع نظام مثل نظام Reactor الذي يحلل أخطاء المفاعلات النووية في يد شخص لايعرف عن المفاعلات النووية شيئاً وتصور هذا الشخص أنه بذلك أصبح خبيراً وبدأ يعبث بالمفاتيح فإن النتائج سوف تكون خطيرة بلا شك.
مع خالص ودي وتقديري ،،،
| |
|
|
|
|
|
|
| |
انور الطيب
Ro3ah
فيس بوك
تويتر
انستقرام
يوتيوب
بنتيريست