تبلیغات
هوش مصنوعی - هوش مصنوعی به زبان ساده - ادامه 1
 
هوش مصنوعی
درباره وبلاگ



مدیر وبلاگ : عرفان امانی
نویسندگان
آمار وبلاگ
  • کل بازدید :
  • بازدید امروز :
  • بازدید دیروز :
  • بازدید این ماه :
  • بازدید ماه قبل :
  • تعداد نویسندگان :
  • تعداد کل پست ها :
  • آخرین بازدید :
  • آخرین بروز رسانی :
برای این که این روش را بهتر درک کنید، به این مثال توجه نمایید:
یک مورچه تنها را در نظر بگیرید، طبعا نه کاری می تواند بکند و نه اثری دارد، اما وقتی مجموعه ای از این مورچه ها جمع می شوند و یک کلونی را تشکیل می دهند، آنگاه جامعه ای از آنها درست می شود که در کلیت، هوشمند و موثر است، به طوری که حتی ما هم با دانستن راز های زندگی جمعی مورچه ها، به فکر فرو می رویم! همین کار را هم می توان با شبکه های عصبی انجام داد و یک شبه مغز را ایجاد کرد.
برنامه ریزی

موجودات و به طور کلی، چیز های هوشمند، باید بتوانند هدف هایی را برای خود تعیین کرده و به آنها دست یابند. برای این کار اولا لازم است که تصوری از آینده خود داشته باشیم. یعنی وضع کنونی هدف مورد نظر را در نظر بگیریم و پیش بینی کنیم که تصمیماتی که خواهیم گرفت، چگونه می تواند بر آن تاثیر بگزارد. پس از این کار باید، برای رسیدن به بهترین نتیجه؛ از بین گزینه هایی که داریم، بهترین و سودمند ترین آنها را انتخاب نماییم.
پس تصمیم گیری و برنامه ریزی از این روش، کاری است که بدون هوشمندی، نمی توان آن را انجام داد و فقط موجودات هوشمند از پس آن بر می آیند!
در مسائل کلاسیکی که در مورد برنامه ریزی وجود داشت، عامل هوشمند می توانست فرض کند که تنها یک چیز (هدف مورد نظر) در جهان فعال است و احتمالا می توان نتیجه آن را تغییر داد. بنا بر این هدف مورد نظر تعیین می شد و برای آن راه حل هایی ارائه می گردید. همچنین عامل هوشمند - که می تواند برنامه و یا هر چیز دیگری باشد - به طور مرتب و دائمی چک می کرد که پیشگویی هایش درست باشد و اگر اینطور نبود، راه حل مورد نظر برای هدفش را تغییر می داد.
در این مورد می توانید یک روبوت را در نظر بگیرید که می خواهد از یک مسیر مارپیچ عبور نماید. این روبوت ابتدا هر یک از این مسیر ها را امتحان می کند و اگر هر کدام از آنها به بن بست، بر خورد، آن را به حافظه می سپارد تا دوباره تکرارش نکند و این عمل را آنقدر ادامه می دهد که راه خودش را بیابد! ( این یک تعریف بسیار ساده بود)
یادگیری

ایجاد امکان یادگیری برای ماشین ها، همواره از پژوهش های اصلی در زمینه ی هوش مصنوعی بوده است.

یادگیری بدون نظارت: قابلیت یادگیری الگو ها، از اطلاعات ورودی را فراهم می کند. یادگیری نظارت شده هم، می تواند هر دو امکان: طبقه بندی و عبرت عددی را ایجاد کند.
طبقه بندی این امکان را می دهد که کامپیوتر بتواند تشخیص دهد که چه چیز هایی را می توان در یک گروه خاص گنجاند. عبرت عددی (Regression takes) نیز به این صورت عمل می کند که بعد از دادن چیز هایی به عنوان ورودی به کامپیوتر و مشخص کردن خروجی دقیق آنها، کامپیوتر می تواند روابط بین ورودی و خروجی را کشف کرده و الگوریتم ها و توابع پیوسته ای را برای آنها تعیین کند. این روش برای به وجود آوردن الگوریتم های بسیار پیچیده، مفید خواهد بود.


اجازه دهید تا در این مورد مثالی بزنیم:

وقتی در حال رانندگی هستید و به عابران پیاده نگاه می کنید، می توانید تا حد زیادی تشخیص دهید که آنها قصد چه کاری را دارند. مثلا می خواهند از خیابان رد شوند یا این که تاکسی بگیرند و یا این که فقط سر جای خود ایستاده اند. خب، این کار برای من و شما نسبتا ساده است اما اساسا برای نوشتن الگوریتم آن برای کامپیوتر، از دست یک انسان کاری ساخته نیست. با استفاده از روش عبرت عددی می توان با روش های خاص این مورد را با مثال های زیادی به کامپیوتر و برنامه ی مربوطه نشان داد و به تدریج الگوریتم مورد نیاز را تحویل گرفت.
اما چیزی که باید هم اکنون به آن اشاره کرد، عملیات تقویت یادگیری است. این کار به این صورت انجام می پذیرد که تئوری تصمیم گیری کامپیوتر آنالیز شده و برداشت های سودمند آن تئوری، مورد تاکید قرار می گیرند. در واقع کار های درست با تشویق (به صورت اولویت دادن) و کارهای غلط با تنبیه (به صورت امتیاز منفی) پاسخ داده می شوند و به همین خاطر یادگیری کامپیوتر به طور مرتب بهبود می یابد.
یادداشت: آنالیز الگوریتم های یادگیری ماشین ها، شاخه ای از علوم نظری کامپیوتر است که با نام تئوری یادگیری کامپیوتری شناخته می شود.


پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی یا Natural Language Processing، به ماشین های هوشمند این قابلیت را می دهد که زبان انسان ها را بخوانند و آنها را متوجه شوند. بسیاری از تحقیقات به این نتیجه رسید که برای ایجاد قدرت کافی برای سیستم پردازش زبان طبیعی، نیاز است که اطلاعات زیاد و کاملی را به این سیستم ارائه کنیم که می تواند با استفاده از خواندن متن های موجود در اینترنت انجام شود.
برنامه هایی که هم اکنون در زمینه پردازش زبان طبیعی درست عمل می کنند، از امکاناتی مانند: بازیابی اطلاعات، جستجو در متن ها و امکان ترجمه ماشینی بهره مند اند.


حرکت و جا به جا کردن اجسام: تحقیقات در زمینه روبوتیک، بیش از هر چیزی به هوش مصنوعی وابسته است. روبات ها برای موارد بسیار زیادی نیاز به هوشمندی دارند که از جمله آنها می توان مواردی مانند: مسیر یابی ، جا به جا کردن، این که بدانند کجا هستند، این که درکی از محیط خود داشته باشند و بتوانند برای حرکت به سوی نقطه خاصی، برنامه ریزی نمایند و هدف خود را تعیین کنند. بدین ترتیب هوش مصنوعی برای روبات ها بسیار پر کاربرد است و تقریبا در تمام زمینه های ذکر شده از آن استفاده می نمایند.




ادراک

درک ماشینی، به آنها این امکان را می دهد که بتوانند با استفاده از سنسور های ورودی خود، نظیر: دوربین، میکروفون ها و دیگر سنسور های عجیب و غریب (!)؛ از محیط خود برداشت صحیحی داشته و بتواند محیط پیرامون خود را درک کند. در اصل، بینایی کامپیوتری این امکان را می دهد که کامپیوتر بتواند چیز هایی که می بیند را مورد تجزیه و تحلیل قرار دهد. چند مورد از آنالیز های معروف در روبات ها عبارت است از:
  • آنالیز صحبت و صدا ها و تشخیص منظور
  • آنالیز چهره ها و تشخیص حالات آنها مانند: خشم، ناراحتی، خنده و ...
  • آنالیز اشیاء پیرامون و تشخیص آنها
با استفاده از انواع آنالیز ها و تجزیه و تحلیل هایی که در بالا ذکر شدند، روبات ها قادر خواهند بود که بسیار هوشمند تر از قبل عمل کنند. مثلا در جابجایی اجسام شیشه ای، دقت بیشتری کنند. برای کسی که ناراحت و عصبانی است، جک تعریف نکند! و سلام را با خدا حافظ پاسخ ندهد.
هوش اجتماعی

احساسات و مهارت های اجتماعی، دو بخش مهم از هوشمندی را تشکیل می دهند:
اولا، باعث می شود که ماشین هوشمند بتواند عکس العمل طرف مقابل را در برابر یک رفتار خاص، تشخیص دهد. که این کار با درک از انگیزه فرد و احساسات او عملی خواهد شد.
تانیا، برای تعامل بهتر بین انسان و کامپیوتر، ماشین هوشمند باید بتواند که احساساتی را از خود بروز دهد. در بدترین حالت، این امر باید به صورت نشان دادن احساسات ضعیف در گفتار و با کمال ادب انجام گیرد و در بهترین حالت باید با حساسیت طبیعی و مناسب در برابر انسان همراه باشد. در واقع سعی بر این است که کامپیوتر طوری عمل کند که اگر با لحن بدی با او حرف زدید، با کمال ادب به شما پاسخی مناسب با لحن خودتان دهد. و بالعکس!
نکته مهم: مساله کمال ادب بسیار مهم است چون کامپیوتر در صورت عدم رعایت این موضوع، موجودیت خودش را به خطر خواهد انداخت و در این صورت نیاز به یک الگوریتم برای کشتی گیری انسان و کامپیوتر (یا ربات) هم به شدت احساس می شود. (معمولا انسان ها اعصاب ندارند و خیلی زود درگیر می شوند.)


ابتکار وخلاقیت

یکی از شاخه های مهم، هوش مصنوعی سعی در ایجاد قوه ی خلاقیت در کامپیوتر دارد. پیاده سازی ابتکار و خلاقیت در هوش مصنوعی، هم از نظر فلسفی و هم از نظر فیزیولوژی قابل توجیه می باشد. همچنین از نظر عملی هم با پیاده سازی یک الگوریتم مخصوص که خروجی هایی هوشمندانه و متفکرانه تولید نماید، امکان پذیر است. این شاخه معمولا با نام های: درک مصنوعی (Artificial Intuition) و پندار مصنوعی (Artificial Imagination) شناخته می شود. برای پرهیز از پیچیده شدن مقاله، توضیح بیشتری نمی دهیم اما می توانید مباحث مربوط به این دو را نیز در سایت های دیگر دنبال نمایید.
هوش عمومی

برای پیاده سازی هوش عمومی روی کامپیوتر نیاز است که از تمامی توانایی های بالقوه ی هوش مصنوعی استفاده کنیم. برای مثال مترجم متن گوگل را در نظر بگیرید؛ می دانیم که این مترجم در حال حاضر با خطا های بسیاری رو به رو است. حال اگر بخواهیم که اشکالات کار ترجمه، حل شود؛ می توانیم از هوش عمومی استفاده نماییم: برای ترجمه خوب باید اول بفهمیم که نویسنده از چه استدلال ها و چه دلایلی برای مطرح کردن یک منظور خاص استفاده می کند. (به کار گیری جنبه درک استدلال و منطق)، همچنین باید بدانیم که موضوعی که درباره آن صحبت می شود چیست. (درک و جمع آوری اطلاعات). مرحله بعدی کار ما این است که مقصود نویسنده از جملات را پیدا کنیم؛ مثلا بفهمیم که دارد انتقاد می کند یا تعریف. (هوش اجتماعی). پس از این کار ها و در نظر گرفتن موارد فوق می توانیم به ترجمه یک متن بپردازیم.
شاید بپرسید که اگر مساله فقط این است، پس چرا گوگل کاری نمی کند؟ در این مورد باید گفت که شاید در زبان ساده باشد اما به کار گیری چنین الگوریتم هایی با خطای بسیار کم، در حال حاضر عملا امکان پذیر نیست. البته این الگوریتم ها در ترجمه گوگل استفاده می شوند ولی خطای آنها زیاد است. برای کم کردن این گونه خطاها، راهی که کارشناسان پیشنهاد می کنند، استفاده از شبکه های عصبی و زبان Sub-Symbolic است.





نوع مطلب :
برچسب ها :

       نظرات
سه شنبه 29 شهریور 1390
عرفان امانی