تطبيقات النظم الخبيـرة في الذكاء الاصطناعي …!

الفرق الرئيسي بين الأنظمة الخبيرة وأنظمة الذكاء الاصطناعي وأنظمة معالجة البيانات هو أنها تستخدم تمثيل البيانات الرمزي بدلاً من العددي، ويتم استخدام الاستدلال المنطقي والبحث الإرشادي عن الحلول كطرق لمعالجة المعلومات. النظام الخبير هو برنامج كمبيوتر يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لمحاكاة أحكام وسلوك شخص أو منظمة ذات خبرة وخبرة في مجال معين. عادةً ما يتم تصميم الأنظمة الخبيرة لتكملة الخبراء البشريين، وليس استبدالهم. النظام الخبير هو برنامج كمبيوتر يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لمحاكاة أحكام وسلوك شخص أو منظمة ذات خبرة وخبرة في مجال معين. عادةً ما يتم تصميم الأنظمة الخبيرة لتكملة الخبراء البشريين، وليس استبدالهم.
النظام الخبير هو برنامج كمبيوتر يضفي الطابع الرسمي على عملية اتخاذ القرار البشري.
النظام الخبير عبارة عن مجموعة من الأساليب والوسائل لتنظيم المعرفة وتجميعها وتطبيقها لحل المشكلات المعقدة في مجال موضوعي معين.
الغرض من الأنظمة الخبيرة هو إصدار وإخراج التوصيات حسب الوضع الحالي، والذي يتم وصفه من خلال مجموعة من المعلومات والبيانات التي يدخلها المستخدم في وضع الحوار. يجب أن تتوافق التوصيات الصادرة عن الكمبيوتر مع توصيات متخصص مؤهل تأهيلا عاليا.
الاختلافات بين الأنظمة الخبيرة وأنظمة الكمبيوتر التقليدية هي:
تتلاعب الأنظمة الخبيرة بالمعرفة، بينما تتلاعب أي أنظمة أخرى بالبيانات؛
توفر الأنظمة الخبيرة، كقاعدة عامة، حلولاً مثالية وفعالة، وتكون قادرة في بعض الأحيان على ارتكاب الأخطاء، ولكن على عكس أنظمة الكمبيوتر التقليدية، لديها القدرة على التعلم من أخطائها.
مزايا الأنظمة الخبيرة مقارنة بالاستعانة بالمتخصصين ذوي الخبرة هي كما يلي:
· لا تضيع الكفاءة المتحققة، بل يمكن توثيقها ونقلها واستنساخها وزيادتها؛
· هناك نتائج أكثر استقرارا، ولا توجد عوامل عاطفية وغيرها من عوامل عدم موثوقية الإنسان؛
· تتم موازنة التكلفة العالية للتطوير من خلال انخفاض تكلفة التشغيل والقدرة على النسخ، وهي في المجمل أرخص من المتخصصين المؤهلين تأهيلاً عاليًا.
يجب أن يُظهر النظام الخبير الكفاءة، أي. الوصول إلى نفس المستوى في مجال موضوع معين مثل المتخصصين الخبراء. ولا يكفي إيجاد حلول جيدة، بل يجب أن يتم ذلك بسرعة. يجب أن تتمتع الأنظمة ليس فقط بفهم عميق، ولكن أيضًا واسع بما فيه الكفاية للموضوع. يتم تحقيق طرق إيجاد حلول للمشكلات على أساس المنطق المبني على المبادئ الأساسية في حالة وجود بيانات غير صحيحة أو مجموعات غير كاملة من القواعد. هذه الخصائص هي الأقل تطورا في أنظمة خبير الكمبيوتر، لكنها متأصلة في المتخصصين رفيعي المستوى.
يحقق النظام الخبير كفاءة أعلى من خلال فرز عدد كبير من البدائل عند اختيار الحل، والاعتماد على الخبرة عالية الجودة لمجموعة من المتخصصين، وتحليل تأثير حجم كبير من العوامل الجديدة، وتقييمها عند بناء الاستراتيجيات، وإضافة قدرات التنبؤ.
يعد إنشاء واستخدام الأنظمة المتخصصة إحدى المراحل المفاهيمية لتطوير تكنولوجيا المعلومات. يعتمد الحل الذكي للمشكلات في مجال معين على مبدأ إعادة إنتاج معرفة المتخصصين ذوي الخبرة – الخبراء. بناءً على تجربته الخاصة، يقوم الخبير بتحليل الموقف والتعرف على المعلومات الأكثر فائدة، وتحسين عملية صنع القرار، وقطع الطرق المسدودة.
إن الكفاءة المصطنعة للأنظمة الخبيرة لا تحل محل الشخص بالكامل. الخبير البشري قادر على إعادة تنظيم المعلومات والمعرفة واستخدامها لتجميع المعرفة الجديدة. وفي مجال النشاط الإبداعي يتمتع الإنسان بقدرات وإمكانيات أكبر مقارنة بأذكى الأنظمة. يتعامل الخبراء مع التحولات غير المتوقعة للأحداث، وباستخدام أساليب جديدة، يكونون قادرين على استخلاص المقارنات من مجالات موضوعية أخرى. يتكيف الخبراء مع الظروف المتغيرة ويكيفون استراتيجياتهم مع الظروف الجديدة في نطاق أوسع من المشكلات والمهام. الأنظمة الخبيرة أقل تكيفًا مع التعلم على مستوى المفاهيم والقواعد الجديدة. فهي ليست فعالة وليست ذات فائدة تذكر في الحالات التي يجب أن يؤخذ فيها تعقيد مشاكل العالم الحقيقي في الاعتبار.
يمكن للخبراء أن يدركوا بشكل مباشر المجموعة الكاملة من معلومات الإدخال: الرمزية والمرئية والرسومية والنصية والصوتية واللمسية والشمية. يحتوي النظام الخبير على رموز فقط يتم من خلالها تقديم قواعد المعرفة التي تجسد مفاهيم معينة. ويصاحب تحول المعلومات الحسية إلى رمزية فقدان بعض المعلومات. لكن الشيء الرئيسي هو أن الكمية الهائلة من المعرفة التي يمتلكها الخبراء المتخصصون (المعرفة المهنية والمعرفة بالعالم والقوانين التي تعمل فيه) لا يمكن دمجها بعد في نظام ذكي، وخاصة النظام المتخصص مثل أي نظام خبير. من عيوب الأنظمة الخبيرة، التي تتميز بها حالتها الحالية، انخفاض قدرتها على التكيف مع تعلم القواعد والمفاهيم الجديدة والإبداع والاختراع. إن استخدام الأنظمة الخبيرة يسمح في كثير من الحالات بالتخلي عن المتخصصين ذوي المؤهلات العالية، ولكنه يفترض ترك مكان في النظام لخبير ذي مؤهلات أقل. تعمل الأنظمة المتخصصة كوسيلة لتوسيع وتعزيز القدرات المهنية للمستخدم النهائي. الأنظمة الخبيرة هي الأكثر عرضة للخطر في إدراك حدود قدراتها وإظهار التشغيل غير الموثوق به بالقرب من حدود قابليتها للتطبيق. إن المزيد من التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي سيوفر في النهاية طرقًا لتحديد حدود قدراتهم. عيب آخر للأنظمة الخبيرة هو تكاليف العمالة الكبيرة المطلوبة لتجديد قاعدة المعرفة. يعد الحصول على المعرفة من الخبراء وإدخالها في قاعدة المعرفة عملية معقدة مرتبطة بتكاليف كبيرة من الوقت والمال. يواجه تصميم الأنظمة الخبيرة أيضًا بعض الصعوبات والقيود التي تؤثر على تطورها.
مجالات تطبيق النظم الخبيرة
تظهر التجربة الدولية أن الأنظمة المتخصصة يتم تطويرها بشكل رئيسي في الجامعات ومراكز البحوث والمنظمات التجارية، بما في ذلك الصناعة المالية. وفي مجال الخدمات المالية، تساعد هذه الأنظمة شركات التأمين على تحليل وتقييم المخاطر التجارية، وتحديد مبالغ القروض عند إقراض المنظمات، ووضع تقديرات المشاريع، وما إلى ذلك.
لكن نطاق تطبيق الأنظمة الخبيرة آخذ في التوسع. بالإضافة إلى تغطية مجالات النشاط المختلفة، فإن أحد أهم نتائج تطوير الأنظمة الخبيرة هو تعديل المعرفة. ومع قيام المطورين ببناء قواعد معرفية كبيرة ومعقدة، سوف يظهر سوق للمعرفة المستقلة عن أنظمة الكمبيوتر. ستكون هناك أدوات تدريبية لأولئك الذين يدرسون مجال تطبيق معين. المعرفة ما وراء المعرفة، أي. المعرفة حول الاستراتيجيات والإجراءات المثلى لاستخدام المعرفة الموضوعية، ستصبح منتجًا تجاريًا. إن تطوير الأنظمة الخبيرة إلى أنظمة ذكية يتكون من دمج مفاهيم المعدات ووسائل إنشائها (اللغات) والأنظمة الخبيرة نفسها. يعد توحيد الأنظمة الذكية فعالاً بشكل خاص في البنى التحتية المعقدة. ويجري بالفعل تطوير الأنظمة الذكية وتنفيذها في الخارج للاستخدام التجاري. على سبيل المثال، يساعد نظام الخبراء FOLIO (جامعة ستانفورد، الولايات المتحدة الأمريكية) مستشاري الاستثمار على تحديد أهداف عملائهم واختيار محافظ الأوراق المالية التي تلبي هذه الأهداف على أفضل وجه. يحدد النظام احتياجات العميل خلال المقابلة ثم يوصي بالنسب التي ينبغي توزيع الاستثمارات فيها على أدوات الأسهم المختلفة من أجل تلبية طلبات العميل على أفضل وجه. ويميز النظام بين عدد صغير من فئات الأوراق المالية (على سبيل المثال، الأسهم الموجهة نحو توزيع الأرباح أو الأسهم منخفضة المخاطر أو الأسهم عالية المخاطر) ويحتوي على معرفة حول خصائص (على سبيل المثال، سعر الفائدة السنوي) للأوراق المالية في كل فئة. يستخدم النظام نظام تمثيل المعرفة القائم على القواعد مع التسلسل الأمامي للاستدلال لاستخلاص الأهداف ونظام البرمجة الخطية لتحقيق أقصى قدر من التطابق بين الأهداف والمحفظة المقترحة. لقد تم رفع النظام إلى مستوى النموذج التجريبي.
فيما يلي بعض المجالات التي يتم فيها تطبيق الأنظمة الخبيرة:
• الدواء
• الفيزياء
• كيمياء
• الرياضيات
• إلكترونيات
• علوم الكمبيوتر
• تكنولوجيا الفضاء
• هندسة
• جيش
• الأرصاد الجوية
• الجيولوجيا
• زراعة
• صناعة
• قانون
• إدارة العمليات
• أنظمة الكمبيوتر.
تعمل الأنظمة الخبيرة كأداة في عمل المستخدمين على تحسين قدراتهم على حل المشكلات الصعبة وغير العادية أثناء العمل العملي. يتم إنشاء الأنظمة المتخصصة لحل أنواع مختلفة من المشكلات، والتي يمكن تجميع أنواعها في فئات
الفئات النموذجية لتطبيق الأنظمة الخبيرة
– الفئة/مجال الموضوع: المشكلة التي يتعين حلها
– التفسير: وصف الموقف بناءً على المعلومات الواردة من أجهزة الاستشعار
– التنبؤ: تحديد العواقب المحتملة لمواقف معينة
– التصميم: بناء تكوين الكائنات تحت قيود معينة
– التخطيط: تحديد تسلسل الإجراءات
– التشخيص: تحديد أسباب الأداء غير السليم للنظام بناءً على نتائج الملاحظات
– تصحيح الأخطاء: وضع وصفات لتصحيح الأداء غير السليم للنظام
– الإصلاح: تنفيذ سلسلة من التصحيحات المقررة
– الملاحظة: مقارنة نتائج الملاحظات مع النتائج المتوقعة
– المراقبة: السيطرة على حالة المعدات المعقدة. مراقبة حالة أنظمة الدعم
– معالجة البيانات: أنظمة التواصل باللغة الطبيعية
– التدريب: التشخيص وتصحيح الأخطاء وتصحيح سلوك المتدرب
– التعليم: إجراء اختبارات الذكاء. التدريب المهني. التوجيه المهني
– الإدارة: إدارة سلوك النظام ككل. تخصيص الأهداف. تحليل ذكي. تخطيط التقويم لعمل المؤسسة.
– العمل في أنظمة إدارة الوثائق. تقييم مؤهلات الموظفين. اختيار نماذج التنبؤ
– الصناعة: تشخيص فشل الإنتاج تكامل وظائف الإنتاج. تشكيل مقترحات المشاريع. الروبوتات/أنظمة الرؤية الآلية. إدارة المشروع. التشاور بشأن الأجور
– رسم الخرائط: تفسير الصور. حل المشاكل الجغرافية
– الأنظمة العسكرية: دعم الأنظمة التقنية. التحكم التكيفي. تحديد الكائنات المستهدفة. معالجة الإشارات
– المالية: استشارات بشأن الاستثمارات الرأسمالية. تحديد حدود الائتمان. توصيات بشأن استراتيجية حيازة الممتلكات
– التجارة: إقامة منافع التجارة. تحليل ديناميكيات السوق. تخطيط موضع الإعلان
الرسم الهيكلي للنظام الخبير
أساس النظام الخبير هو مجموعة من المعرفة (قاعدة المعرفة)، منظمة لغرض إضفاء الطابع الرسمي على عملية صنع القرار.
يتم تطوير الأنظمة الخبيرة مع وضع التدريب في الاعتبار وتكون قادرة على إثبات منطق اتخاذ القرار، أي. لديهم خصائص القدرة على التكيف والجدل. معظم الأنظمة الخبيرة لديها آلية تفسير. تستخدم هذه الآلية المعرفة اللازمة لشرح كيفية توصل النظام إلى قرار معين. من المهم جدًا تحديد نطاق النظام الخبير وحدود استخدامه وعمله.

تعريف
ترتبط مرحلة التحديد في المقام الأول بفهم المهام التي سيتعين على نظام الخبراء المستقبلي حلها وتشكيل المتطلبات الخاصة بها. في هذه المرحلة، يتم التخطيط لتطوير نموذج أولي للنظام، ومصادر المعرفة (الكتب، والخبراء، والأساليب)، والأهداف (نشر الخبرة، وأتمتة الإجراءات الروتينية)، وفئات المهام التي يتعين حلها، وما إلى ذلك. يتم تحديدها. نتيجة مرحلة التحديد هي الإجابة على سؤال ما يجب القيام به وما هي الموارد التي يجب استخدامها. اكتساب المعرفة
يتم استخدام ثلاث استراتيجيات لحل مشكلة اكتساب المعرفة:
1. استخراج المعرفة.
2. اكتساب المعرفة.
3. اكتشاف المعرفة.
• التصور
في مرحلة التصور، يتم إجراء تحليل موضوعي لمجال المشكلة، وتحديد المفاهيم المستخدمة وعلاقاتها المتبادلة، وتحديد طرق حل المشكلات. وتنتهي هذه المرحلة بإنشاء نموذج للموضوع متضمنًا المفاهيم والعلاقات الرئيسية. يتم تقديم النموذج كرسم بياني أو جدول أو رسم تخطيطي أو نص.
• إضفاء الطابع الرسمي
في مرحلة إضفاء الطابع الرسمي، يتم التعبير عن جميع المفاهيم والعلاقات الأساسية بلغة رسمية، يتم اختيارها من بين المفاهيم الموجودة أو يتم إنشاؤها من جديد. بمعنى آخر، في هذه المرحلة، يتم تحديد تكوين الوسائل والأساليب لتمثيل المعرفة التصريحية والإجرائية، ويتم تنفيذ هذا التمثيل، ونتيجة لذلك، يتم إنشاء وصف لحل مشكلة النظام الخبير في الملف المحدد لغة رسمية
التنفيذ (التنفيذ)
في مرحلة التنفيذ، يتم إنشاء واحد أو أكثر من النماذج الأولية للنظام الخبير. يتم حاليًا استخدام أدوات مختلفة لتسريع هذه العملية.
• اختبار
في هذه المرحلة، يتم تقييم وفحص تشغيل برنامج النموذج الأولي لجعله متوافقًا مع طلبات المستخدم الحقيقية. يتم فحص النموذج الأولي للمواضع الرئيسية التالية:
• ملاءمة وملاءمة واجهات الإدخال/الإخراج (طبيعة الأسئلة في الحوار، وتماسك النص الناتج، والنتيجة، وما إلى ذلك)؛
• فعالية استراتيجية المكافحة (ترتيب العد، استخدام الاستدلال الغامض، الخ).
• صحة القاعدة المعرفية (اكتمال القواعد واتساقها).
وتتمثل مهمة الاختبار في تحديد الأخطاء ووضع توصيات لضبط النموذج الأولي للنظام الخبير على عينة صناعية.
• عملية تجريبية
في مرحلة التشغيل التجريبي، يتم التحقق من مدى ملاءمة النظام الخبير للمستخدم النهائي. يتم تحديد الملاءمة بشكل أساسي من خلال ملاءمة التطوير وفائدته. تُفهم الفائدة على أنها قدرة النظام الخبير على تحديد احتياجات المستخدم أثناء الحوار، وتحديد أسباب الفشل في التشغيل والقضاء عليها، وكذلك تلبية احتياجات المستخدم المحددة (حل المهام). وفي المقابل، فإن سهولة الاستخدام تعني التفاعل الطبيعي مع النظام الخبير، والمرونة (قدرة النظام على التكيف مع مستخدمين مختلفين، وكذلك مراعاة التغييرات في مؤهلات نفس المستخدم) ومقاومة النظام للأخطاء ( القدرة على عدم الفشل بسبب إجراءات المستخدم الخاطئة).
أثناء تطوير النظام الخبير، يتم تعديله دائمًا.
تتميز المراحل التالية لهذا التعديل:
• إعادة صياغة المفاهيم والمتطلبات
• إعادة تصميم تمثيل المعرفة في النظام
• تحسين النموذج الأولي.
تم تحسين النموذج الأولي من خلال المرور بشكل دوري بمراحل التنفيذ والاختبار لتصحيح قواعد وإجراءات الاستدلال. تتكرر الدورات حتى يتصرف النظام كما هو متوقع. تعتمد التغييرات التي يتم إجراؤها أثناء التحسين على الطريقة المختارة لتمثيل المعرفة وفئة المشكلات التي يتعين حلها. إذا لم يتم تحقيق السلوك المطلوب في عملية التحسين، يتم إجراء تعديلات أكثر جدية على بنية النظام وقاعدة المعرفة المستخدمة.
إن العودة من مرحلة الاختبار إلى مرحلة إضفاء الطابع الرسمي تؤدي إلى مراجعة الطريقة التي تم اختيارها مسبقًا لتمثيل المعرفة. هذه الدورة تسمى إعادة التصميم.
إذا كانت المشاكل التي نشأت أكثر خطورة، فبعد الفشل في مرحلة الاختبار، قد يكون من الضروري العودة إلى مراحل التصور وحتى تحديد الهوية. ونحن في هذه الحالة نتحدث عن إعادة صياغة منظومة المفاهيم وما وراء المفاهيم والعلاقات الدلالية، أي. حول تصميم النظام من جديد.
أ.د. يوســــف الدرادكـــة / أكاديمي وباحث متخصص في هندسة الحاسب الآلي / هندسة البرمجيات