هوش مصنوعی

برای دیگر کاربردها، هوش مصنوعی (ابهام‌زدایی) را ببینید.

قسمت, یک ربات با مهارت های ابتدایی اجتماعی

این صفحه دربارهٔ دانش هوش مصنوعی است. برای اطلاعات در مورد فیلمی به همین نام به هوش مصنوعی (فیلم) مراجعه کنید.

هوش مصنوعی یا هوش ماشینی را باید عرصهٔ پهناور تلاقی و ملاقات بسیاری از دانش‌ها، علوم، و فنون قدیم و جدید دانست. ریشه‌ها و ایده‌های اصلی آن را باید در فلسفه، زبان‌شناسی، ریاضیات، روان‌شناسی، نورولوژی، و فیزیولوژی جست وجو کرد و کاربردهای گوناگون و فراوانی در علوم رایانه، علوم مهندسی، علوم زیست‌شناسی و پزشکی، علوم ارتباطات و بسیاری از علوم دیگر دارد. هوش مصنوعی در علم پزشکیامروزه به دليل گسترش دانش و پيچيده تر شدن فرآیند تصمیم گیری، استفاده از سيستم هاي اطلاعاتي به خصوص سيستم هاي در حمايت ازArtificial Intelligence هوش مصنوعي تصميم گيري اهميت بيشتري يافته است . هوش مصنوعي به سيستم هايي گفته مي شود كه مي تواند واكنش هايي مشابه رفتارهاي هوشمند انساني از جمله درك شرايط پيچيده، شبيه سازي فرايندهاي تفكري و شيوه هاي استدلالي انسانی و پاسخ موفق به آنها، يادگيري و توانايي كسب دانش و استدلال براي حل مسايل داشته باشند.گسترش دانش در حوزه ي پزشكي و پيچيدگي تصميمات مرتبط با تشخيص و درمان - به عبارتي حيات انسان - توجه متخصصين را به استفاده از سيستم هاي پشتيبان تصميم گيري در امور پزشكي جلب نموده است.به همین دلیل، استفاده از انواع مختلف سيستم هاي هوشمند در پزشكي رو به افزايش است،به طوري كه امروزه تأثير انواع سيستم هاي هوشمند در پزشكي مورد مطالعه قرار گرفته است. هوش مصنوعی به هوشی که یک ماشین در شرایط مختلف از خود نشان می‌دهد، گفته می‌شود. بیشتر نوشته‌ها و مقاله‌های مربوط به هوش مصنوعی، آن را به عنوان «دانش شناخت و طراحی عامل‌های هوشمند» تعریف کرده‌اند. یک عامل هوشمند، سیستمی است که با شناخت محیط اطراف خود، شانس موفقیت خود را پس از تحلیل و بررسی افزایش می دهد. جان مکارتی که واژه هوش مصنوعی را در سال ۱۹۵۶ استفاده نمود، آن را «دانش و مهندسی ساخت ماشین‌های هوشمند» تعریف کرده‌است. تحقیقات و جستجوهایی انجام شده برای رسیدن به ساخت چنین ماشین‌هایی با بسیاری از رشته‌های علمی در ارتباط و همکاری است، مانند علوم رایانه، روان‌شناسی، فلسفه، عصب شناسی، علوم ادراکی، تئوری کنترل، احتمالات، بهینه سازی و منطق.

تاریخچه

هوش مصنوعی توسط فلاسفه و ریاضی‌دانانی نظیر بول که اقدام به ارائهٔ قوانین و نظریه‌هایی در مورد منطق نمودند، مطرح شده بود. با اختراع رایانه‌های الکترونیکی در سال ۱۹۴۳، هوش مصنوعی دانشمندان آن زمان را به چالشی بزرگ فراخواند. دراین شرایط،چنین به‌نظر می‌رسید که این فناوری قادر به شبیه‌سازی رفتارهای هوشمندانه خواهد بود.

با وجود مخالفت گروهی از متفکرین با هوش مصنوعی که با تردید به کارآمدی آن می‌نگریستند تنها پس از چهار دهه، شاهد تولد ماشینهای شطرنج باز و دیگر سامانه‌های هوشمند در صنایع گوناگون شدیم.

نام هوش مصنوعی در سال ۱۹۶۵ میلادی به عنوان یک دانش جدید ابداع گردید. البته فعّالیّت در این زمینه از سال ۱۹۶۰ میلادی شروع شد.(مرجع۱)

بیشتر کارهای پژوهشی اولیه در هوش مصنوعی بر روی انجام ماشینی بازی‌ها و نیز اثبات قضیه‌های ریاضی با کمک رایانه‌ها بود. در آغاز چنین به نظر می‌آمد که رایانه‌ها قادر خواهند بود چنین فعالیت هایی را تنها با بهره گرفتن از تعداد بسیار زیادی کشف و جست و جو برای مسیرهای حل مسئله و سپس انتخاب بهترین روش برای حل آن ها به انجام رسانند.

این اصطلاح (هوش مصنوعی) برای اولین بار توسط جان مکارتی (John McCorthy) -که از آن به‌عنوان پدر «علم و دانش تولید ماشینهای هوشمند» یاد می‌شود- استفاده شد. آقای جان مکارتی مخترع یکی از زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی به نام (lisp) نیز هستند. با این عنوان می‌توان به هویت رفتارهای هوشمندانه یک ابزار مصنوعی پی برد. (ساختهٔ دست بشر، غیر طبیعی، مصنوعی)

حال آنکه AI به عنوان یک اصطلاح عمومی پذیرفته شده که شامل محاسبات هوشمندانه و ترکیبی (مرکب از مواد مصنوعی) است.

از اصطلاح strong and weak AI می‌توان تا حدودی برای معرفی رده‌بندی سیستم‌ها استفاده کرد. AIها در رشته‌های مشترکی چون علم کامپیوتر، روانشناسی و فلسفه مورد مطالعه قرار می‌گیرند، که مطابق آن باعث ایجاد یک رفتار هوشمندانه، یادگیری و سازش می‌شود و معمولاً نوع پیشرفتهٔ آن در ماشینها و کامپیوترها استفاده می‌شود. زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی lisp ,Prolog, clips , VP-Expert می‌باشد.

آزمون تورینگ

آزمون تورینگ آزمونی است که توسط آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ در نوشته‌ای به نام «محاسبات ماشینی و هوشمندی» مطرح شد. در این آزمون شرایطی فراهم می‌شود که شخصی با ماشینی تعامل برقرار کند و پرسش‌های کافی برای بررسی اقدامات هوشمندانه ی ماشین،از آن بپرسد. چنانچه در پایان آزمایش نتواند تشخیص دهد که با انسان و یا با ماشین در تعامل بوده است، تست تورینگ با موفقیت انجام شده است. تا کنون هیچ ماشینی از این آزمون با موفقیت بیرون نیامده است. کوشش این آزمون برای تشخیص درستی هوشمندی یک سیستم است که سعی در شبیه سازی انسان دارد.

تعریف و طبیعت هوش مصنوعی

هنوز تعریف دقیقی برای هوش مصنوعی که مورد توافق دانشمندانه این علم باشدارائه نشده‌است،و این به هیچ وجه مایهٔ تعجّب نیست. چرا که مقولهٔ مادر و اساسی‌تر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز بطور همه‌جانبه و فراگیر تن به تعریف نداده‌است. در واقع، می‌توان نسل‌هایی از دانشمندان را سراغ گرفت که تمام دوران زندگی خود را صرف مطالعه و تلاش در راه یافتن جوابی به این سؤال عمده نموده‌اند که: هوش چیست؟

اما اکثر تعریف‌هایی که در این زمینه ارایه شده‌اند بر پایه یکی از ۴ باور زیر قرار می‌گیرند:

1. سیستم‌هایی که به طور منطقی فکر می‌کنند
2. سیستم‌هایی که به طور منطقی عمل می‌کنند
3. سیستم‌هایی که مانند انسان فکر می‌کنند
4. سیستم‌هایی که مانند انسان عمل می‌کنند(مرجع۱)

شاید بتوان هوش مصنوعی را این گونه توصیف کرد: «هوش مصنوعی عبارت است از مطالعه این که چگونه کامپیوترها را می‌توان وادار به کارهایی کرد که در حال حاضر انسان‌ها آنها را صحیح یا بهتر انجام می‌دهند»(مرجع۲).

محققین هوش مصنوعی علاقه‌مند به تولید ماشینی هستند که دستورات مورد نیاز را به صورت هوشمندانه انجام دهد. به عنوان مثال قابلیت کنترل، برنامه‌ریزی و زمان‌بندی، توانایی تشخیص جواب به سوال مصرف کننده، دست نویس‌ها، زبان شناسی، سخنرانی و شناسایی چهره را داشته باشد. مطالعه بر روی یک AI دارد به یک رشتهٔ مهندسی تبدیل می‌شود که کانون مشروط است بر حل مشکلات زندگی واقعی، علم معدن کاری، نرم‌افزارهای کاربردی، استراتژی بازیها مثل بازی شطرنج و بازیهای ویدئویی یکی از بزرگ‌ترین مشکلات با AIها، قوهٔ درک آنها است.

تاحدی دستگاه‌های تولیدشده می‌توانند شگفت‌انگیز باشند، اما کارشناسان هوش مصنوعی ادعا می‌کنند که ماشینهای هوشمند ساخته‌شده دارای درک واقعی و حقیقی نیستند.

--مشاهده رفتاری هوشمندانه و صحیح از یک سیستم را نمی توان دلیلی کافی بر هوشمندی آن سیستم تصورکرد بلکه بایستی به ساختار داخلی و مکانیزم انتخاب راه توسط سیستم توجه شود که آیا مبتنی بر آگاهی خود سیستم است یا نه، و این آگاهی زمانی میسر خواهد بود که سیستم خود قابلیت تحلیل اطلاعات در یافتی از محیط را داشته باشد و بتواند رابطه‌های معنی داری بین علت و معلول ما بین اتفاقات محیطی ایجاد کند و در واقع قادر به ایجاد مدلی (هر چند غیر دقیق) بر پایه مشاهدات خود از محیط باشد. سپس سیستم ایده ارزشمندی از نظرگاه خود تولید کند و به عنوان خواسته و هدفی سعی در پیاده سازی آن بکند یعنی در پی پیدا کردن و اتصال ابزارهای مناسبی به آن هدف باشد تا بتواند آلگوریتم عملیاتی برای برآورد آن خواسته تولید نماید.

فلسفهٔ هوش مصنوعی

نوشتار اصلی: فلسفه هوش مصنوعی

بطور کلی ماهیت وجودی هوش به مفهوم جمع آوری اطلاعات، استقرا و تحلیل تجربیات به منظور رسیدن به دانش و یا ارایه تصمیم است. در واقع هوش به مفهوم به کارگیری تجربه به منظور حل مسائل دریافت شده تلقی می‌شود. هوش مصنوعی علم و مهندسی ایجاد ماشین هایی هوشمند با به کارگیری از کامپیوتر و الگوگیری از درک هوش انسانی و یا حیوانی و نهایتاً دستیابی به مکانیزم هوش مصنوعی در سطح هوش انسانی است.

در مقایسه هوش مصنوعی با هوش انسانی می‌توان گفت که انسان قادر به مشاهده و تجزیه و تحلیل مسایل در جهت قضاوت و اخذ تصمیم است در حالی که هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین و رویه‌هایی از قبل تعبیه شده بر روی کامپیوتر است. در نتیجه علی رغم وجود کامپیوترهای بسیار کارا و قوی در عصر حاضر ما هنوز قادر به پیاده کردن هوشی نزدیک به هوش انسان در ایجاد هوشهای مصنوعی نبوده‌ایم.

بطور کلّی، هوش مصنوعی را می‌توان از زوایای متفاوتی مورد بررسی و مطالعه قرار داد. مابین هوش مصنوعی به عنوان یک هدف، هوش مصنوعی به عنوان یک رشته تحصیلی دانشگاهی، و یا هوش مصنوعی به عنوان مجموعهٔ فنون و راه کارهایی که توسط مراکز علمی مختلف و صنایع گوناگون تنظیم و توسعه یافته‌است باید تفاوت قائل بود.

اتاق چینی

اتاق چینی بحثی است که توسط «جان سیرل» در ۱۹۸۰ مطرح شد در این راستا که یک ماشین سمبل گرا هرگز نمی‌تواند دارای ویژگی‌هایی مانند «مغز» و یا «فهمیدن» باشد، صرف نظر از اینکه چقدر از خود هوشمندی نشان دهد.

مدیریت پیچیدگی

ایجاد و ابداع فنون و تکنیک‌های لازم برای مدیریّت پیچیدگی را باید به عنوان هستهٔ بنیادین تلاش‌های علمی و پژوهشی گذشته، حال، و آینده، در تمامی زمینه‌های علوم رایانه، و به ویژه، در هوش مصنوعی معرّفی کرد. شیوه‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی، در واقع، برای حلّ آن دسته از مسائل به وجود آمده‌است که به طور سهل و آسان توسط برنامه‌نویسی تابعی (Functional programming)، یا شیوه‌های ریاضی قابل حلّ نبوده‌اند.

در بسیاری از موارد، با پوشانیدن و پنهان ساختن جزئیّات فاقد اهمّیّت است که بر پیچیدگی فائق می‌آییم و می‌توانیم بر روی بخش‌هایی از مسئله متمرکز شویم که مهم‌تر است. تلاش اصلی در واقع، ایجاد و دستیابی به لایه‌ها و ترازهای بالاتر از هوشمندی تجرید را نشانه می‌رود، تا آنجا که، سرانجام برنامه‌های کامپیوتری درست در همان سطحی کار خواهند کرد که خود انسان‌ها رسیده‌اند.

به یاری پژوهش‌های گسترده دانشمندان علوم مرتبط، هوش مصنوعی تاکنون راه بسیاری پیموده‌است. در این راستا، تحقیقاتی که بر روی توانایی آموختن زبانها انجام گرفت و همچنین درک عمیق از احساسات، دانشمندان را در پیشبرد این دانش کمک زیادی کرده‌است. یکی از اهداف متخصصین، تولید ماشینهایی است که دارای احساسات بوده و دست کم نسبت به وجود خود و احساسات خود آگاه باشند. این ماشین باید توانایی تعمیم تجربیات قدیمی خود در شرایط مشابه جدید را داشته و به این ترتیب اقدام به گسترش دامنه دانش و تجربیاتش کند.

برای نمونه روباتیی هوشمند که بتواند اعضای بدن خود را به حرکت درآورد، این روبات نسبت به این حرکت خود آگاه بوده و با آزمون و خطا، دامنه حرکت خود را گسترش می‌دهد و با هر حرکت موفقیت آمیز یا اشتباه، دامنه تجربیات خود را وسعت بخشیده و سر انجام راه رفته و یا حتی می‌دود و یا به روشی برای جابجا شدن دست می‌یابد، که سازندگانش برای او متصور نبوده‌اند.

هر چند نمونه بالا ممکن است کمی آرمانی به نظر برسد، ولی به هیچ عنوان دور از دسترس نيست. دانشمندان، عموماً برای تولید چنین ماشینهایی، از وجود مدلهای زنده‌ای که در طبیعت وجود، به ویژه آدمی نیز سود برده‌اند.

هوش مصنوعی اکنون در خدمت توسعه علوم رایانه نیز است. زبانهای برنامه نویسی پیشرفته، که توسعه ابزارهای هوشمند را ممکن ساخته اند، پایگاه‌های داده‌ای پیشرفته، موتورهای جستجو، و بسیاری نرم‌افزارها و ماشینها از نتایج پژوهش‌هایی در راستای هوش مصنوعی بوده‌اند.

تکنیک‌ها وزبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی

عملکرد اولیه برنامه نویسی هوش مصنوعی ایجاد ساختار کنترلی مورد لزوم برای محاسبه سمبولیک است زبانهای برنامه نویسی LISP,PROLOG علاوه بر اینکه از مهمترین زبانهای مورد استفاده در هوش مصنوعی هستند خصوصیات نحوی ومعنایی انها باعث شده که انها شیوه‌ها و راه حل‌های قوی برای حل مسئله ارایه کنند. تاثیر قابل توجه این زبانها بر روی توسعه AI از جمله توانایی‌های آنها به عنوان «ابزارهای فکرکردن» است. در حقیقت همان طور که هوش مصنوعی مراحل رشد خود را طی می‌کند، زبانهای LISP ,PROLOG بیشتر مطرح می‌شوند که این زبانها کار خود را در محدوده توسعه سیستم‌های AIدر صنعت ودانشگاه‌ها دنبال می‌کنند و طبیعتاً اطلاعات در مورد این زبانها به عنوان بخشی از مهارت هر برنامه نویس AIاست.

• PROLOG: یک زبان برنامه نویسی منطقی است. یک برنامه منطقی دارای یک سری ویژگیهای قانون و منطق است. در حقیقت خود این نام از برنامه نویسی PROدر LOGIC می‌آید. در این زبان یک مفسر برنامه را بر اساس یک منطق می‌نویسد.ایده استفاده توصیفی محاسبهٔ اولیه برای بیان خصوصیات حل مسئله یکی از محوریتهای مشارکت PROLOG است که برای علم کامپیوتر به طور کلی و بطور جزئی برای زبان برنامه نویسی هوشمند مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• LISP: اصولاً LISP یک زبان کامل است که دارای عملکردها و لیست‌های لازمه برای توصیف عملکردهای جدید، تشخیص تناسب و ارزیابی معانی است. LISP به برنامه نویس قدرت کامل برای اتصال به ساختارهای اطلاعاتی را می‌دهد گر چه LISP یکی از قدیمی‌ترین ترین زبانهای محاسباتی است که هنوز فعال است ولی دقت کافی در برنامه نویسی وطراحی توسعه باعث شده است که این یک زبان برنامه نویسی فعال باقی بماند.

در حقیقت این مدل برنامه نویسی طوری موثر بوده‌است که تعدادی از دیگر زبانها براساس عملکرد برنامه نویسی آن بنا شده‌اند: مثل FP ،ML ،SCHEME

یکی از مهمترین برنامه‌های مرتبط با LISP برنامه SCHEME است که یک تفکر دوباره در باره زبان در آن وجود دارد که بوسیله توسعه AI وبرای آموزش واصول علم کامپیوتر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

عامل‌های هوشمند

مقالهٔ اصلی: کارگزار هوشمند

عامل‌ها (Agents) قادر به شناسایی الگوها، و تصمیم گیری بر اساس قوانین فکر کردن خودهستند. قوانین و چگونگی فکر کردن هر عامل در راستای دستیابی به هدفش، تعریف می‌شود. این سیستم‌ها بر اساس قوانین خاص خود فکر کرده و کار خودرا به درستی انجام می‌دهند. پس عاقلانه رفتار می‌کنند، هر چند الزاما مانند انسان فکر نمی‌کنند.

در بحث هوشمندی اصطلاح PEAS سرنام واژه های "کارایی (Performance)" ، "محیط (Environment)" ، "اقدام گر (Agent)" و "حسگر (Sensor)" است.

سیستم‌های خبره

مقالهٔ اصلی: سیستم‌های خبره

سیستم‌های خبره زمینه‌ای پرکاربرد در هوش مصنوعی و مهندسی دانش است که با توجّه به نیاز روز افزون جوامع بر اتخاذ راه حل‌ها و تصمیمات سریع در مواردی که دانش‌های پیچیده و چندگانهٔ انسانی مورد نیاز است، بر اهمیت نقش آنها افزوده هم می‌شود. سیستم‌های خبره به حل مسائلی می‌پردازند که به طور معمول نیازمند تخصّص‌های کاردانان و متخصّصان انسانی ا‌ست. به منظور توانایی بر حل مسائل در چنین سطحی (ترازی)، دسترسی هرچه بیشتر اینگونه سامانه‌ها به دانش موجود در آن زمینه خاص ضروری می‌گردد.

پانویس

1

جستارهای وابسته

• نمایش دانش
• مدیریت دانش
• پردازش زبان‌های طبیعی
• سامانه‌های خبره
• مهندسی کامپیوتر
• فلسفه ذهن
• بیوانفورماتیک
• یادگیری ماشینی
• کاوش‌های ماشینی در داده‌ها
• هوش ازدحامی
• سامانه‌های چندعامله
• مجموعه دادگان

منابع

• ایلین ریچ، هوش مصنوعی(وتکنیک‌ها)، ترجمه آزاد از دکتر مهرداد فهیمی، نشر جلوه، ۱۳۷۵،
• نظام‌الدین فقیه, هوش مصنوعی در پیش بینی ایست خط تولید (کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی) ۹۶۴-۷۲۱۰-۸۸-۴:شابک
• وب‌گاه سیمرغ
• مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• هوش مصنوعی: به شیوه‌ای مدرن
• هوش مصنوعی: راهنمائی برای سامانه‌های هوشمند
• [http://www.nabrai.ir/datasets.php
• ویکی‌پدیای انگلیسی

• Nisenfeld, A. E., Artificial Intelligence Handbook: Principles, Instrument Society of America, 1989. ISBN 1-55617-133-1

پیوند به بیرون

در ویکی‌انبار پرونده‌هایی دربارهٔ هوش مصنوعی موجود است.

• سامانه‌های خبره و هوش مصنوعی
• انجمن آمریکایی هوش مصنوعی
• هوش مصنوعی - MIT
• کتابخانه هوش مصنوعی
• هوش مصنوعی چیست؟ ،John McCarthy (انگلیسی)

www.google.com