X
تبلیغات
نماشا
رایتل
دوشنبه 6 شهریور‌ماه سال 1385

تکنیک ها وزبانهای برنامه نویسی هوش مصنوعی(۳)

انعطاف پذیر بودن کنترل:

یکی از مشخصه های اساسی رفتار هوشمند قابلیت انعطاف پذیری آن می باشد . در حقیقت مشکل بتوان تصور کرد که هوشمندی می تواند از طریق توسعه گام به گام مراحل ثابت که بوسیله برنامه های معمول کامپیوتری نشان داده می شود حاصل شود. خوشبختانه این تنها راه سازماندهی محاسبات نمی باشد.

یکی از مهمترین و در عین حال قدیمی ترین نمونه های مربوط به ساخت یک برنامه AI سیستم تولید می باشد.

در سیستم تولیدی برنامه شامل یک سری قوانین می شود. در منطق اطلاعات این قوانین به گونه ای تنظیم می شود که بوسیله الگوی اطلاعات در یک نوع مسئله داده شده قابل تشخیص باشد.

قوانین تولید می تواند به هر گونه که پاسخگوی آ“ موقعیت خاص باشد برنامه ریزی شود. بدین طریق یک سیستم تولسد می تواند ایجاد کننده انعطاف پذیری و ارتباط لازم برای رفتار هوشمند باشد.

بنــــابراین AI از یک تعداد متفاوتی ساختارهای کنترلی استفاده می کند که بسیاری از انها مرتبط با سیستم های تولید می باشند و همه آنها تابع الگو می باشند . کنترل الگویی موجب می شود که اطلاعات با توجه به نیاز به خصوصیات یک نوع مسئله خاص به کار گرفته شود. الگوی الگوریتم های انطباقی مثل به صورت واحد در آوردن باعث می شود که بتواند تشخیص دهد که چه موقع خصوصیات یک مسئله منطبق با یک برنامه اطلاعاتی است که بر این اساس اطلاعات لازم برای کاربرد در مسئله را انتخاب می کند.

بنابراین حائز اهمیت می باشد که یک زبان AI بتواند آن را مستقیما ایجاد کند و یا توسعه الگوی کنترل را ساده سازد.

در PROLOG یکی کردن و جستجوی الگوریتم ها در درون خود زمان ساخته می شوند و قلب و اساس PROLOG را تشکیل می دهند .

با استفاده از این یکی کردن الگوریتم ها به سادگی می توان هر نوع الگوی ساختاری کنترلی را ایجاد کرد .

LISP مستقیماً الگوی انطبقی ایجاد نمی کند اما محاسبات سمبولیک آن موجب گسترش ساده مربوط به زبان ساده ساختار الگوی منطق شونده و توصیف کننده اولیه ساختار می شود.

یکی از مزایای این نظریه این است که الگوی تطبیق و کنترل ساختارهای همراه با آن ممکن است به سادگی برای تطبیق با نیازهای یک مسئله بخصوص خود را منطبق سازد.

اغلــــب نظـــریات فعلی در ارتباط با هوش مصنوعی همانند شبکه های عصبی عوامل تنظیم کننده و دیگر فرم های محاسبات ضروری ممکن است اجتناب از عملیات بر روی ساختارهای سمبولیک باشد.

ولی آنها نیاز به یک کنترل انعطاف پذیر را نفی نمی کنند. شبکه های عصبی می بایستی توانایی حرکتی شکل گیری خودشان را داشته باشند . عوامل متکی به پیام هستند که از بین ماحوبهای مختلف می گذرد.

الگوریتم های ژنتیکی نیاز به ایجاد واحد های شمارش به عنوان جمعیت کاندید شده حل مسئله دارند. توانایی زبان های AI برای ایجاد مشخصه ترکیب ساده طبقه بندی اتوماتیک حافظه امکان اطلاع رسانی ساده ایجاد متغیرها و روش های پویا و شکل های قوی ایجاد برنامه مثل یک برنامه شیء گرا موجب خواهد شد که آنها را به سمت استفاده گسترده در کاربرد این ابزارهای جدیدتر AI سوق دهد.

 

پشتیبانی از روش های برنامه نویسی جستجویی.

مسائلی که AI به آن مرتبط می باشد همیشه پاسخگوی یک چنین نظریه های مهندسی نرم افزار استاندارد که شامل طراحی کامل و پردازش موفقیت آمیز و توسعه برنامه از خصوصیات و ویژگیهای دقیق است نمی تواند باشد. به دلیل طبیعت و ذات و نوع بخصوص AI  به ندرت این احتمال به وجود می آید که بتوان ویژگیهای درست و کاملی از شکل نهایی یک برنامه AI قبل از ساخت حداقل یک proto type بدست آورد. اغلب موارد شناخت مسئله برنامه مربوط می شود به حل موارد درگیر مسئله از طریق توسعه برنامه . دلایل آن عبارت است از :

1 بیشتر مسائل AI اصولا مشخصه های ضعیفی دارند.

به دلیل اینکه پیچیدگی زیادی برای پشتیبانی از سطح اطلاعات لازم می باشد به ندرت احتمال مشاهده یک مسئله و تشخیص کامل بودن نظریه دقیق که باید در جایگاه خودش باشد وجود دارد.

بهترین ساختارهای سطح نشانه ای که در یک مسئله مورد استفاده قرار گیرند به ندرت در مشخصه های سطح دانش قرار می گیرند. این نوع پیچیدگی و نامفهومی خود را به روش های معمول مربوط به نرم افزارهای مهندسی مرتبط نمی دانند چون که در این نوع برنامه ها لازمه اش این است که مشخصه های مربوط به توسعه به خصوص مسئله قبل از اینکه مرحله کدبندی آغاز شود شکل می گیرد.

یک عملکرد منطقی خود ذاتا برای مشخصه ها و خصوصیات معمولش بسیار مشکل تر از عملکرد نوعی طبقه بندی لیست یا ایجاد یک فایل سیستم است . حقیقتا این به چه معنی است؟

به عنوان مثال برای طراحی یک مدار یا بهبود یک بیماری این به چه معنی است؟ چگونه یک انسان ماهر و متخصص این عملیات ها را شکل می دهد؟ سطح رضایت بخش ایجاد یک محدوده مسئله داده شده چه چیزی است؟ چه نوع دانش و اطلاعاتی لازم می باشد؟ چه مشکلاتی ممکن است به دلایل نبود و یا غیر واقعی بودن اطلاعات پیش بیاید؟ به دلیل جوابهای   به این قبیل سؤالات و دیگر سؤالات که در یک دوره کلی مطرح می شود و بسیار تخصصی می باشند و هر وقت این طور باشد ساختار آن نیز عمیق تر و پیچیده تر می شود به همین نسبت حل آن نیز به دقت بیشتری نیاز دارد.

2 نظریاتی که برای حل مسائل به آن پراخته می شود در محدوده بخصوصی قرار می گیرند.

گر چه چهار چوب های کلی برای حل مسائل AI وجود دارد به عنوان مثال سیستم تولید جستجو در زبان دامنه و محدوده هر مسئله نیازمند روش های خاص خود می باشد.

بنابراین راه حل موفقیت آمیز مسئله به ندرت به طور کامل برای محدودیتهای جدید عمومیت و کاربرد دارد هر کاربرد تا حدودی یک نوع مسئله جدید می باشد .

3- ساختارها و اشکال بیان AIبه طور پیوسته باید توسعه و تجدید شود

توسعه AI یک پروسه تحقیقی مداوم است . توسعه سیستم های AI کاربردی در بسیاری از روشها بسط و توسعة این پروسه ها می باشند . گرچه تجربه عمدتاً به کاربرد زبان کمک می کند ولی عموماً هیچ جایگزینی برای کاربرد یک ایده و اینکه چگونه عمل می کند وجود ندارد .

به همین دلیل AI   اصولاً به صورت جستجوی است . برنامه اغلب به صورت ماشینی است که از طریق آن ما می توانیم دامن مسئله را کشف کنیم و روش های حل مسئله را کشف کنیم در حقیقت ابزاری است که با آن به شناخت مسئله نائل می شویم .

چالش در برنامه نویسی AI ، پشتیبانی برنامه ریزی کشفی است . در بین خصوصیاتی که یک زبان برنامه نویسی باید ایجاد کند موارد ذیل وجود دارد :

1-   Modularity

2-   قابلیت گسترش

3- ساختارهای سطح بالای مفید

4- پشتیبانی از Prototype سازی اولیه

 5- قابل خواندن بودن برنامه

6- مترجم ها

7- پشتیبانی نرم افزاری برای برنامه نویسی جستجویی

ما این عناوین را در پاراگراف های زیر مورد بحث و بررسی قرار خواهیم داد :

     

1-قابلیت Modularity کدها

حائز اهمیت است که یک زبان برای برنامه نویسی کشفی از یک سری تعاریف متوالی مربوط به کدها پیروی کند این بیانگر این است که مسائل می بایستی شامل قسمت های کوچک و مطلوب باشد نه بدنه های پیچیده که بندی شده ارتباط متقابل بین محتوی برنامه باید محدود باشد و به خوبی نیز توصیف شده باشند.

این شامل پرهیز از تأثیرات جانبی و متغیرهای جهانی (global) و اطمینان از رفتار هر Module واحد در شناخت برنامه باشد که بتواند به خوبی قابل تشخیص باشد.

برنامه های LISP به صورت مجموعة انتخابی از عملکردهای واحد می باشند در یک برنامه LISP که به صورت مطلوب نوشته شده باشد هر عملکرد کوچک می باشد که یک کارکرد خوب و واحد را شکل می دهند.

بنـــابراین اغلب  جایگزینی و اصلاح علت های هر کمبودی، ساده می باشد. روش های اندازه گیری متغیر LISP و پارامترهای مربوط به آن اغلب برای کاهش تأثیرات عملکردی به کار گرفته می شوند. متغیرهای جهانی،‌گر چه به وسیله زبان پشتیبانی می شوند ولی استفاده در کدهای متناسب LISP نهی شده اند.

علاوه بر این LISP دسته بندی شی گرا را از طریق سیستم شیء LISP به صورت CLOS پشتیبانی می شود.

در PROLOG واحد اصلی برنامه روش و قانون است، قوانین PROLOG همانند عملکردهای LISP کوچک و ویژه هستند.

به دلیل اینکه محدوده و قیاس متغیرها در PROLOG اغلب محدود به یک شیوه و قانون شده اند، و زبان اجازه تغییرات جهانی را نمی دهد. توصیف کردن اصولاً ساده می باشد.

LISP و PROLOG شامل مشخصه های سهل و آسانی می باشند که هنگامی که با یک ساختار برنامه مشخص ترکیب شوند، موجب آسان شدن پرداخت آن می گردند.

 

2-قابلیت گسترش

اصولاً برنامه نویسی جستجویی در قالب یک پروسه دارای ساختار سطح بالای برنامه ای است که به گونه کد توسعه یافته است. یک روش مهم برای انجام این پروسه در قالب سیستماتیک و با ساختار مناسب،‌توسعة یک زبان نهفته در ‌آن است.

اغلب امکان توصیف شکل نهایی یک برنامه AI وجود ندارد،‌اما امکان تشخیص ساختارهای سطح بالا و مفید برای کشف و بررسی دامنه مسئله وجود دارد. این ساختارها می توا ند شامل الگوهای مناسب ، کنترل کننده های جستجو وعملکردهای توصیف یک زبان توصیفی باشد.

اصـــولاً ایـــن نظـــریه که می گوید اگر شما ساختار نهایی یک برنامه را تشخیص ندهید می بایستی سعی کنید که ساختار زبان را توصیف کنید که به شما کمک خواهد کرد که آن ساختار را توسعه دهید.

برای پشتیبانی از این روش، یک زبان برنامه نویسی باید به صورت سهل و آسان قابل گسترش باشد و به طور ساده آنها را توسعه دهد. به وسیله توسعه و گسترش که همان توانایی توصیف ساختارهای زبانی جدید است که دارای حداکثر آزادی و انعطاف باشند.

LISP و PROLOG و همچنین توسعة شیء گرا آنها همانند CLOS همگی موجب می شوند که توصیف سادة اهداف، پیش بینی ها و عملکردهای جدید ، صورت پذیرد.

هنگامی که توصیف صورت پذیرفت، این ساختارهایی که کاربر ایجاد کرده دارای رفتاری شبیه به ساختارهای اساسی زبان می باشند.

این زبانها به  وسیله توسعة توانایی های اصولی از ابتدا تا حل آن برنامه ریزی می شوند. دراین صورت،‌گفته می شود که برنامه های معمول، ساختاربندی می شوند ولی برنامه های AI رشد و توسعه می یابند.

این مورد با تشخیص سریع مقایسه می شود که در این مورد زبانهای معمولی مابین خصوصیات ساختاری و برنامه های توسعه یافته، کاربردی واقع می شوند.

در یک برنامه  ما ممکن است عملکردهای جدیدی را تعریف کنیم اما ساختار آنها بسیار محدودتر از ســـاختارهای از قبل ساخته شده است. این موجب محدودیت انعطاف پذیری و استفاده از این توسعه و گسترش ها می شود.

LISP و PROLOG همچنین موجب ساده شدن نوشتن توصیف متغیرهای ویژه یک زبان خاص می شوند. در LISP برنامه ها و اطلاعات به گونه ساختاری لیست می شوند. این باعــث ســادگی نوشتن برنامه ای می شود که از کد LISP به عنوان داده (Data) استفاده می کنند که در این صورت باعث ساده تر شدن توسعه، تصویفی می شوند.

بسیاری از زبانهایی که از نظر سابقه و همچنین اقتصادی در نوع زبانهای AI حائز اهمیت می باشند، مثل PLANNER و ROSIE و KEE و OPS بر اساس توانائی های LISP ساخته می شوند.

PROLOG این توانائی ها را در قالب تعدادی “meta – predicates” که قابل پیش بینی برای ترکیب با دیگر مشخصه های PROLOG باشند. ایجاد می کند که در این صورت باعث ساده شدن نوشتاری آن می گردد.

همراه با LISP تعدادی زبانهای سطح بالا AI بر اساس PROLOG ساخته شده اند که از این روش استفاده می کنند.

 

3-وجود ساختارهای مفید سطح بالا

برنا مه نویسی جستجویی به کمک یک ساختار قوی سطح بالا در زبان به وجود می آید،‌این ساختارهای قوی و کلــــی به  برنامه نویس اجازه توسعه سریع ساختارهای ویژه برای بیان اطلاعات توصیفی و کنترل برنامه را می دهند.

در LISP اینها شامل اصول اساسی نوع اطلاعاتت می شود که موجب ایجاد ساختارهای پیچیده اطلاعاتی و عملکردهای قوی برای توصیف عملیات بر روی آ‌نها می شود. به دلیل اینکه LISP قابل گسترش می باشد و برای چندین دهه است که مورد استفاده قرار می گیرد. مهمترین و قوی ترین عملکردهای توصیفی LISP همان خصوصیات استاندارد زبانی آنها می باشد. ویژگیهای معمول LISP شامل جیدها عملکرد برای ایجاد ساختارهای اطلاعاتی، ساخت تداخلگرها و قابلیت Edit کردن ساختارهای LISP می شوند.

PROLOG به عنوان یک زبان مقایسه ای کوچک مطرح است که بخشی از آن به دلیل نو بودن و بخش دیـــــگر به دلیل عدم سادگی و کامل بودن آن است با این حال PROLOG به کاربرها اجازة ایجاد پیشگوئی های به خصوص را می دهد و مفیدترین اینها راه خود را برای استاندارد شدن باز کرده اند.

 

4-پشتیبانی برای ساخت Prototype اولیه

یکی از روش های برنامه نویسی جستجویی و مهم، Prototype سازی اولیه می باشد. در اینجا برنامه نویس یک راه حل سریع برای مسئله پیدا می کند و از آن برای جستجو فضای مسئله استفاده می کند. وقتی که مسئله مورد بررسی قرار گرفت و روش حل آن مشخص شد، Prototype کنار گذاشته می شود و یک برنامه نهایی که تأکید آن بر روی صحت و مؤثر بودن می باشد، ساخته می شود. گر چه مشکل است که چیزهایی را که زیاد مورد استفاده قرار می گیرند تا برای ساخت یک برنامه کامپیوتری به کار روند، کنار گذاشت، ولی انجام چنین کاری باعث صرفه جوئی در زمان و بهبود کیفیت نهائی کار می شود. ساخـــتارهای ایجاد شده به وسیله زبانهای AI عمدتاً باعث افزایش سرعت توسعة Prototypeها می شوند.

5-قابلیت خواندن برنامه و مستندسازی آن

به دلیل اینکه اغلب برنامه های AI به طور گسترده ای از طریق خودشان توصیف می شوند ولی این نکته حائز اهمیت است که کد بتواند قابل خواندن و قابل مستندسازی باشد. در عین حالیکه هیچ نوع جایگزینی برای محتوی زبانهای معمول در کد وجود ندارد، ولی با این حال زبـــان هـــای AI همـــراه بـا Moduleهای با ساختار سطح بالا باعث ساده شدن این عمل می شوند.

6-مفسرها

بیشتر زبانهای AI قبلاً ترجمه شده هستند نه اینکه در طول برنامه بخواهند ترجمه شوند. این بدان معنی است که برنامه نویس لازم نیست به مدت طولانی هر زمان که کد تغییر کرد برنامه را تعریف مجدد کند.

با توجه به مسائل عملکردی در ترجمه کد، زبانهای AI مدرن به Module های ویژه اجازه تعریف مجدد برای یک موقعیت متوسط را می دهند که از این طریق برنامه های سطح بالاتر بهتر تعریف می شوند. علاوه بر این بسیاری از کاربردها به برنا مه ها اجازه تکمیل شدن نهایی برنامه ها را می دهند.

7-محیطهای توسعه

زبانهای جدید AI در برگیرنده محیطهای برنامه ریزی می شوند که ابزارهای ایجاد کلی و یا بخشـــی از برنامه را فراهم می کنند.بسیاری از کاربردهای زبانی شامل ویرایش هوشمند می شــوند که اشتباهات را به عنوان یک کد نوشتاری در نظر می گیرد. به دلیل پیچیدگی برنامه های AI و مشکل بودن پیش بینی عملکرد هر سیستم تولید، اهمیت این پشتیبانی های سهل نمی تواند قابل تصور باشد.

Dynamic Binding and constraint propagation

زبانهای معمول نیاز به این دارند که بیشتر برنامه های مرتبط با آن در یک مدت زمان خاص تشخیص داده شوند.

شامل اتصال دادن متغیرها به محیط حافظه و انتقال روش های به نام هایشان می باشد. با این حال بسیاری از روش های برنامه نویسی پیشرفته مثل، برنامه نویسی های شیء گرا نیاز به این اتصال ها برای تشخیص دینامیکی دارند.

برنامه های Prolog و LISP پشتیبان قیدگذاری دینامیکی هستند. از یک نقطه نظر AI یکی از مهمترین منافع قیدگذاری دینامیکی پشتیبانی از برنامه نویسی ساختاری است. اغلب مسائل مربوط به یک برنامه AI نیـــاز به ایــــن دارد که ارزش های مشخصه های خاص ناشناخته باقی می ماند تا زمانی که اطلاعات لازم جمع آوری شوند.

این اطلاعات ممکن است به گونه یک سری از ساختارها بر اساس ارزش ها باشد که یک متــغیر از آن انتظار دارد. هم چنانکه ساختارها جمع شوند یک سری از احتمالات کاهش می یابد و در نهایت به یک راه حل منتهی می شود که تمامی ساختارها را تحت پوشش مطلوب قرار می دهد.

یک نمونه ساده از این نظریه ممکن است در یک سیستم تشخیص پزشکی دیده شود که اطلاعات دربارة نوع بیماری مریض جمع آوری می شود تا زمانی که اطلاعات مربوطه محدود به نوع خاصی از بیمار شوند زبان برنامه نویسی مقایسه ای این روش از نوع متغیر قیدگذاری اولیه یا توانایی حصول یک متغیر نامرکب می باشد در حالیکه آن را در کد برنامه جمع می کند.

LISP و PROLOG به متغیرها اجازة ترجمه وافزایش غیرمرکب را می  دهند، در حالیکه توصـــیف ارتبـــاطات و وابستگی های بین این متغیرها و دیگر واحدهای برنامه را انجام می دهد. این موجب کاربرد آسان و طبیعی نوع قید می شود.

 

6.   تعاریف مشخص و واضح

لازم است که زبانهای AI همراه با زبانهای دیگر برنامه نویسی برای توسعه گسترده کامل و در عین حال منطقی سیستم، به کار گرفته شوند.

متأسفانه زبانهای برنامه نویسی معمول مثل Fortran و پاسکال دارای تعاریف مشکل و پیچیده ای هستند این موارد می تواند ناشی از واقعیت خود زبان باشد که اصولاً دارای خصوصیات ساختاری سطح بالایی در کامپیوتر دارند و در خودشان سیستم های فیزیکی و پیچیده ای دارند. به دلیل اینکه زبانهای AI دارای اساس و پایه ریاضی هستند مثل PROLOG و LISP ،‌آنها می بایستی معانی ساده تری باشند که دارای قدرت و ظرافت نهفته در ریاضی باشند.

این موجب می شود که این زبانها عمدتاً برای تحقیقات در محدودة به کارگیری دانش ابزارهای زبان، ایجاد برن امه درست،‌و اتوماتیک کردن تأثیر گذاری کد، مفید واقع شوند.

همـــچنین بـــاید توجه داشت که گر چه عملکرد بسیاری از برنامه های AI کاملاً پیچیده می باشد ولی کدی که دارای این عملکرد است باید ساده و مشخص باشد.

بلوک های بزرگ مرکب و پیچیده با کد مشخص دارای AI مناسب نمی باشند یک زبان خوب توصیف شده،‌یک ابزار مهم برای دریافت این اهداف می باشد.

 

نظرات (0)
برای نمایش آواتار خود در این وبلاگ در سایت Gravatar.com ثبت نام کنید. (راهنما)
نام :
پست الکترونیک :
وب/وبلاگ :
ایمیل شما بعد از ثبت نمایش داده نخواهد شد