الذكاء الطبيعي
- يستجيب للمواقف بمرونة.
- يجعل الرسائل غامضة أو خاطئة.
- يخصص أهمية نسبية لعناصر الموقف.
- يجد أوجه التشابه على الرغم من أن المواقف قد تكون مختلفة.
- يرسم الفروق بين المواقف على الرغم من وجود العديد من أوجه التشابه بينها.
الذكاء الاصطناعي
وفقًا لـ Rich & Knight (1991): الذكاء الاصطناعي هو دراسة كيفية جعل أجهزة الكمبيوتر تقوم بالأشياء ، والتي ، في الوقت الحالي ، يقوم بها الأشخاص بشكل أفضل.
تعتبر الآلة ذكية إذا أظهرت الخصائص البشرية الناتجة عن الذكاء الطبيعي.
الذكاء الاصطناعي هو دراسة عمليات التفكير البشري والتوجه نحو حل المشكلات بطريقة رمزية وغير خوارزمية.
الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يحاول حل المشكلات عن طريق محاكاة عمليات التفكير البشري باستخدام الأساليب التجريبية والرمزية وغير الخوارزمية في المجالات التي يكون فيها الأشخاص أفضل.
مقومات الذكاء الاصطناعي
- عملية التفكير البشري
- حيث يكون الناس أفضل
- الخصائص التي نربطها بالذكاء
- طرق إرشادية
- غير خوارزمي
- المعرفة باستخدام الرموز
أهداف أنظمة الذكاء الاصطناعي
يمكن تقسيم أهداف أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات:
- الأنظمة التي تفكر مثل البشر
- الأنظمة التي تفكر بعقلانية
- الأنظمة التي تتصرف مثل البشر
- الأنظمة التي تعمل بعقلانية
اختبار الذكاء
سيفشل اختبار تورينج في اختبار الذكاء في حالتين:
قد تكون الآلة ذكية دون أن تكون قادرة على الدردشة تمامًا مثل الإنسان.
فشل الاختبار في التعرف على الخصائص العامة للذكاء ، مثل القدرة على حل المشكلات الصعبة أو التوصل إلى رؤى أصلية. إذا تمكنت الآلة من حل مشكلة صعبة لا يمكن لأي شخص حلها ، فإنها ، من حيث المبدأ ، ستفشل في الاختبار.
مجالات تطبيق الذكاء الاصطناعي
صنّف ريتش آند نايت (1991) ووصف المجالات المختلفة التي تم تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي عليها على النحو التالي:
المهام الحياتيه
الإدراك - الرؤية والكلام
فهم اللغة الطبيعية وتوليدها وترجمتها
التفكير المنطقي
التحكم في الروبوت
المهام الرسمية
الألعاب - الشطرنج ، لعبة الطاولة ، لعبة الداما ، إلخ.
الرياضيات - الهندسة ، المنطق ، حساب التفاضل والتكامل ، إثبات النظرية ، إلخ
مهام الخبراء
الهندسة - التصميم ، اكتشاف الأخطاء ، تخطيط التصنيع ، إلخ.
التحليل العلمي
تشخيص طبي
تحليل مالي
هرم البيانات والأنظمة الحاسوبية
هرم البيانات والأنظمة المعتمدة على الحاسوب
يطبق صانعو الاستراتيجية الأخلاق والمبادئ والخبرة لتوليد السياسات - WBS - حكمة (خبرة)
تولد الإدارة العليا المعرفة عن طريق تجميع المعلومات - KBS - لمعرفة (التوليف)
تستخدم الإدارة الوسطى التقارير / المعلومات. تم إنشاؤها من خلال التحليل والعمل وفقًا لذلك - DSS, MIS-المعلومات (التحليل)
الكمية ============الرقي والتعقيد
مقارنة KBS مع أنظمة CBIS التقليدية
نظم المعلومات التقليدية المعتمدة على الحاسوب (CBIS) :
يعطي حلاً مضمونًا ويركز على الكفاءة
نهج معالجة البيانات / أو المعلومات
يساعد في الأنشطة المتعلقة باتخاذ القرار والمعاملات الروتينية ؛ يدعم الحاجة إلى المعلومات
ومن الأمثلة على ذلك TPS و MIS و DSS وما إلى ذلك.
طريقة التلاعب رقمية وخوارزمية
هذه الأنظمة لا ترتكب أخطاء
بحاجة إلى معلومات / أو بيانات كاملة
يعمل في مناطق معقدة ومتكاملة وواسعة بطريقة تفاعلية
أنظمة المعرفة (KBS)
يضيف صلاحيات إلى الحل ويركز على الفعالية دون أي ضمان للحل
نهج المعرفة / أو معالجة القرار
نقل الخبرة يتخذ قرارًا بناءً على المعرفة ويشرحها ويرقيها إذا لزم الأمر
ومن الأمثلة على ذلك الأنظمة الخبيرة والأنظمة المستندة إلى CASE وما إلى ذلك.
طريقة المعالجة هي في الأساس رمزية / اتصالية وغير خوارزمية
هذه الأنظمة تتعلم بالأخطاء
المعلومات أو البيانات أو المعرفة الجزئية وغير المؤكدة
يعمل في المجالات الضيقة بطريقة تفاعلية واستباقيةKBS هي مثال على تكنولوجيا الكمبيوتر من الجيل الخامس. بعض أهدافها هي كما يلي:
توفير مستوى ذكاء عالٍ
مساعدة الناس في اكتشاف وتطوير المجالات المجهولة
تقديم قدر كبير من المعرفة في مختلف المجالات
المساعدة في الإدارة
حل المشاكل الاجتماعية بطرق أفضل من CBIS التقليدية
اكتساب تصورات جديدة من خلال محاكاة المواقف غير المعروفة
تقديم تحسين كبير في إنتاجية البرنامج
تقليل التكلفة والوقت بشكل كبير لتطوير الأنظمة المحوسبة
مكونات KBS
قاعدة المعرفة(قاعدة المعرفة هي مستودع للمعرفة بالمجال والمعرفة الوصفية.) - محرك الاستدلال(محرك الاستدلال هو برنامج يستنتج المعرفة المتوفرة في قاعدة المعرفة.)
التفسير والمنطق(يوفر تسهيلات الشرح والاستدلال)-الذاكرة العاملة-التعلم الذاتي(يثري النظام بقدرات التعلم الذاتي)
واجهة المستخدم(واجهة سهلة للمستخدمين الذين يعملون بلغتهم الأم)
فئات KBS
وفقًا لتصنيفات Tuthhill & Levy (1991) ، توجد خمسة أنواع رئيسية من KBS
النظم الخبيرة
الأنظمة المرتبطة
أنظمة التدريس الذكية
الأنظمة المستندة إلى CASE
قاعدة بيانات مع واجهة مستخدم ذكية
الصعوبات مع KBS
اكتمال قاعدة المعرفة
المعرفة في قاعدة المعرفة محدودة وليست كاملة
خصائص المعرفة
تتغير المعرفة باستمرار مما يجعل من الصعب حل المشكلات
الحجم الكبير لقاعدة المعرفة
مع إضافة معرفة جديدة وجزء من المعرفة لحل المشكلات ، يصبح حجم قاعدة المعرفة كبيرًا جدًا
اكتساب المعرفة
من الصعب العثور على خبراء لاكتساب المعرفة
التعلم البطيء والتنفيذ
ترجمة فيصل عسيري لصالح مدونة فاب
المرجع :
knowledge-base systems
Rajendra A.Akerkar and Priti S.Sajja
تعليقات
إرسال تعليق
شاركنا الآراء ،،