تکنیک ها وزبانهای برنامه نویسی هوش مصنوعی


این انقلاب در اقتصاد امروز و نظم جامعه، به همان میزان  انقلاب صنعتی در قرن 19 تأثیر دارداین تحولات قادر است الگوی فکری و فرم زندگی هر فرد را تغییر دهد.

انقلاب کامپیوتر توان ذهنی ما را گسترش می دهد.

عملکرد اولیة برنامه نویسی هوش مصنوعی (AI) ایجاد ساختار کنترلی مورد لزوم برای محاسبه سمبولیک است خصوصیات این ساختارها به مقدار زیادی موجب تشخیص خصوصیاتی می شود که یک زبان کاربردی می بایستی فراهم کند.

در این مقدمه به یک سری خصوصیات مورد نظر برای زبان برنامه نویسی سمبولیک می پردازیم و زبانهای برنامه نویسی LISP و PROLOG را معرفی خواهیم کرد.

این دو زبان علاوه بر این که از مهمترین زبانهای مورد استفاده در هوش مصنوعی هستند، خصوصیات semantic و syntactic آنها نیز باعث شده که آنها شیوه ها و راه حل های قوی برای حل مسئله ارئه کنند.

تأثیر قابل توجه این زبانها بر روی توسعه AI از جمله توانائی آنها به عنوان «ابزارهای فکر کردن» می باشد که از جمله نقاط قوت آنها در زبانهای برنامه نویسی می باشد.

همان طور که هوش مصنوعی مراحل رشد خود را طی می کند زبانهای LISP و PROLOG بیشتر مطرح می شوند.

این زبانها کار خود را در محدودة توسعه و prototype سازی سیستم های AI در صنعت و دانشگاهها دنبال می کنند.

اطلاعات در مورد این زبانها به عنوان بخشی از مهارت هر برنامه نویس AI می باشد ما به بررسی این دو زبان در هوش مصنوعی می پردازیم.

آنــــچه را کـــه نمی دانیم موجب دردسر و گرفتاری ما نخواهد شد، بلکه دردسرها از دانسته ها سرچشمه می گیرند.
W.ROGERS

زبان ، شناخت و خلاصه پردازی

توانایی شکل گیری خلاصه برداری از تجربیات از توانمند ترین و اساسی ترین توانائی های ذهن انسان است خلاصه پردازی به ما این اجازه را می دهد که به فهم جزئیات از یک محدوده ی کلی اطلاعات مربوط به یک خصوصیت کلی سازمان و رفتار برسیم . این خلاصه ها به ما اجازه شناخت و درک کامل موارد دریافت شده در حوزه خاص را می دهند . اگر ما وارد یک خانه شویم که به خوبی ساخته شده باشد ، راههای خود را به اطراف پیدا خواهیم کرد . ساختار خصوصیات اطاق نشیمن ، اطاق خواب ،‌آشپزخانه و حمام عموماً از ویژگیهای یک مدل خانة استاندارد می باشد .

خلاصه پردازی به ما حس شناخت خانه های متفاوت را می دهد . یک تصویر ممکن است بیانی قوی تر از هزاران کلمه داشته باشد ، اما یک خلاصه مشخصاً بیان کنندة خصوصیات مهم یک کلیت از نوع تصویر است .

وقتی که ما به تئوری برای توصیف کلاس های یک پدیده می پردازیم ، خصوصیات و ویژگیهای کمی و کیفی مربوط به کلاس از کل جزئیات خلاصه می شود .

که اعضاء به خصوص خود را مشخص می کند . این کاهش جزئیات به وسیله قدرت توصیف و پیش بینی یک نظریه ارزشمند جبران می شود .

خلاصه سازی یکی از ابزارهای اساسی شناخت و ارزیابی کلیت های جهان اطراف ما و همچنین ساختار ذهنی ما است . در حقیقت این پروسه به طور مداوم براساس دانش و اطلاعات صورت می گیرد . دانش و اطلاعا نیز در لایه ها و بخش هایی از خلاصه پردازی ساخته می شود که از مکانیسم هایی که ساختار را فشرده ساخته و از حس اولیه به سمت یک سری تئوری های علمی سوق داده می شود و در نهایت بیشتر این ایده ها دربارة ایده های دیگر و نشأت گرفته از آنها می باشد .

خلاصه پردازی طبقه بندی شده (سلسله مراتبی ) :

ساختار و سازمان آزمایش و تجربه در ارتباط با توصیفات کلاس های خلاصه سازی یکی از ابزارهای شناخت رفتار و ساختار سیستم های مرکب است که شامل برنامه های کامپیوتر می شوند .

همانند رفتار یک حیوان که ممکن است بدون توجه به فیزیولوژی سیستم عصبی نهفته در پشت آن مورد مطالعه قرار گیرد .

یک الگوریتم دارای خصوصیات مربوط به خود می باشد که کاملاً آن را از برنامه ای که آن را به کار می برد جدا می سازد .

به عنوان مثال دو نوع کاربر متفاوت جستجوی باینری را در نظر بگیرید .

یکی از آنها یعنی Fortran از محاسبات و طبقه بندی استفاده می کند و دیگری یعنی Ctt از Pointer استفاده می کند که بتواند در جستجوی درون شاخه های binary کاربرد داشته باشد .

اگر دقیق تر نگاه کنیم این برنامه ها مثل هم می باشند چون اگر جز این باشد کاربردهای آنها نیز تفاوت خواهد شد . جداسازی الگوریتم از که مورد استفاده در کاربرد آن یکی از نمونه های خلاصه سازی سلسله مراتبی می باشد .

Allen   New ell بین سطح دانش و سطح نشانه ها برای توصیف یک سیستم هوشمند تفاوت قائل شده است.

سطح نشانه ها همراه سازماندهی به خصوصی مورد توجه قرار گرفته که برای بیان اطلاعات حل مسئله مورد استفاده قرار می گیرد. بحث مربوط به توجه به منطق به عنوان یک زبان یک نمونه از مواردی است که به سطح نشانه پرداخته است.

علاوه بر سطح نشانه سطح دانش است که توجه آن به مقدار و محتوی اطلاعات یک برنامه و شیوه استفاده از آن اطلاعات می باشد.

این نوع تمایز در ساختار و معماری سیستم هایی که بر اساس دانش و اطلاعات و سبک توسعه ای که آن را پشتیبانی می کتد منعکس می گردد.

به دلیل اینکه کاربرها برنامه ها را در قالب دانش و توانایی خودشان می شناسند بنابراین حائز اهمیت است که برنامه های AI دارای یک سطح خصوصیات اطلاعاتی باشند.

جداسازی اصل دانش و اطلاعات از ساختار کنترل این نظریه را آشکار می سازد و توسعه رفتار سطح دانش را ساده می سازد.

همانند این نیز سطح نشانه ای یک زبان توصیفی را تشریح می کند که شبیه قوانین و روشهای تولید یا منطق براساس دانش و اطلاعات می باشد.

جداسازی آن از سطح و دانش و اطلاعات نه برنامه نویس این اجازه را می دهد که به سمت خلاصه پردازی ت،ثیر پذیری و راحتی برنامه نویسی سوق پیدا کندکه در ارتباط با رفتار و عملکرد بالای برنامه نمی باشد.

کاربرد بیان سطح نشانه ای شامل یک سطح دوره پائین تر از ساختار برنامه می شود و بیانگر یک سری ملاحظات طراحی اضافی می شود.

اهمیت نظریه چند مرحله ای نسبت به طراحی سیستم نمی تواند بیش از این مورد توجه قراار گیرد.

یعنی اینکه به برنامه نویس اجازه می دهد که با پیچیدگی نهفته شده در سطوح پائین تر خود را درگیر نکند و توجه و تاکیدش بر روی منابع مناسب با سطح فعلی خلاصه پردازی کند.

همچنین موجب می شود که اصول تئوری هوش مصنوعی عاری از کاربردهای خاص یا زبان برنامه نویسی باشد . این همچنین به ما قدرت توصیف یک کاربرد را می دهد و تاثیر گذاری خود را بر روی ماشین دیگر اثبات می کند بدون اینکه بر رفتارش در سطوح بالاتر تاثیر بگذارد .

 نوشته شده توسط لادن در پنج شنبه 90/3/26 و ساعت 1:38 عصر | نظرات دیگران()