انعطاف پذير بودن كنترل:
يكي از مشخصه هاي اساسي رفتار هوشمند قابليت انعطاف پذيري آن مي باشد . در حقيقت مشكل بتوان تصور كرد كه هوشمندي مي تواند از طريق توسعه گام به گام مراحل ثابت كه بوسيله برنامه هاي معمول كامپيوتري نشان داده مي شود حاصل شود. خوشبختانه اين تنها راه سازماندهي محاسبات نمي باشد.
يكي از مهمترين و در عين حال قديمي ترين نمونه هاي مربوط به ساخت يك برنامه AI سيستم توليد مي باشد.
در سيستم توليدي برنامه شامل يك سري قوانين مي شود. در منطق اطلاعات اين قوانين به گونه اي تنظيم مي شود كه بوسيله الگوي اطلاعات در يك نوع مسئله داده شده قابل تشخيص باشد.
قوانين توليد مي تواند به هر گونه كه پاسخگوي آ“ موقعيت خاص باشد برنامه ريزي شود. بدين طريق يك سيستم تولسد مي تواند ايجاد كننده انعطاف پذيري و ارتباط لازم براي رفتار هوشمند باشد.
بنــــابراين AI از يك تعداد متفاوتي ساختارهاي كنترلي استفاده مي كند كه بسياري از انها مرتبط با سيستم هاي توليد مي باشند و همه آنها تابع الگو مي باشند . كنترل الگويي موجب مي شود كه اطلاعات با توجه به نياز به خصوصيات يك نوع مسئله خاص به كار گرفته شود. الگوي الگوريتم هاي انطباقي مثل به صورت واحد در آوردن باعث مي شود كه بتواند تشخيص دهد كه چه موقع خصوصيات يك مسئله منطبق با يك برنامه اطلاعاتي است كه بر اين اساس اطلاعات لازم براي كاربرد در مسئله را انتخاب مي كند.
بنابراين حائز اهميت مي باشد كه يك زبان AI بتواند آن را مستقيما ايجاد كند و يا توسعه الگوي كنترل را ساده سازد.
در PROLOG يكي كردن و جستجوي الگوريتم ها در درون خود زمان ساخته مي شوند و قلب و اساس PROLOG را تشكيل مي دهند .
با استفاده از اين يكي كردن الگوريتم ها به سادگي مي توان هر نوع الگوي ساختاري كنترلي را ايجاد كرد .
LISP مستقيماً الگوي انطبقي ايجاد نمي كند اما محاسبات سمبوليك آن موجب گسترش ساده مربوط به زبان ساده ساختار الگوي منطق شونده و توصيف كننده اوليه ساختار مي شود.
يكي از مزاياي اين نظريه اين است كه الگوي تطبيق و كنترل ساختارهاي همراه با آن ممكن است به سادگي براي تطبيق با نيازهاي يك مسئله بخصوص خود را منطبق سازد.
اغلــــب نظـــريات فعلي در ارتباط با هوش مصنوعي همانند شبكه هاي عصبي عوامل تنظيم كننده و ديگر فرم هاي محاسبات ضروري ممكن است اجتناب از عمليات بر روي ساختارهاي سمبوليك باشد.
ولي آنها نياز به يك كنترل انعطاف پذير را نفي نمي كنند. شبكه هاي عصبي مي بايستي توانايي حركتي شكل گيري خودشان را داشته باشند . عوامل متكي به پيام هستند كه از بين ماحوبهاي مختلف مي گذرد.
الگوريتم هاي ژنتيكي نياز به ايجاد واحد هاي شمارش به عنوان جمعيت كانديد شده حل مسئله دارند. توانايي زبان هاي AI براي ايجاد مشخصه تركيب ساده طبقه بندي اتوماتيك حافظه امكان اطلاع رساني ساده ايجاد متغيرها و روش هاي پويا و شكل هاي قوي ايجاد برنامه مثل يك برنامه شيء گرا موجب خواهد شد كه آنها را به سمت استفاده گسترده در كاربرد اين ابزارهاي جديدتر AI سوق دهد.
پشتيباني از روش هاي برنامه نويسي جستجويي.
مسائلي كه AI به آن مرتبط مي باشد هميشه پاسخگوي يك چنين نظريه هاي مهندسي نرم افزار استاندارد كه شامل طراحي كامل و پردازش موفقيت آميز و توسعه برنامه از خصوصيات و ويژگيهاي دقيق است نمي تواند باشد. به دليل طبيعت و ذات و نوع بخصوص AI به ندرت اين احتمال به وجود مي آيد كه بتوان ويژگيهاي درست و كاملي از شكل نهايي يك برنامه AI قبل از ساخت حداقل يك proto type بدست آورد. اغلب موارد شناخت مسئله برنامه مربوط مي شود به حل موارد درگير مسئله از طريق توسعه برنامه . دلايل آن عبارت است از :
1 – بيشتر مسائل AI اصولا مشخصه هاي ضعيفي دارند.
به دليل اينكه پيچيدگي زيادي براي پشتيباني از سطح اطلاعات لازم مي باشد به ندرت احتمال مشاهده يك مسئله و تشخيص كامل بودن نظريه دقيق كه بايد در جايگاه خودش باشد وجود دارد.
بهترين ساختارهاي سطح نشانه اي كه در يك مسئله مورد استفاده قرار گيرند به ندرت در مشخصه هاي سطح دانش قرار مي گيرند. اين نوع پيچيدگي و نامفهومي خود را به روش هاي معمول مربوط به نرم افزارهاي مهندسي مرتبط نمي دانند چون كه در اين نوع برنامه ها لازمه اش اين است كه مشخصه هاي مربوط به توسعه به خصوص مسئله قبل از اينكه مرحله كدبندي آغاز شود شكل مي گيرد.
يك عملكرد منطقي خود ذاتا براي مشخصه ها و خصوصيات معمولش بسيار مشكل تر از عملكرد نوعي طبقه بندي ليست يا ايجاد يك فايل سيستم است . حقيقتا اين به چه معني است؟
به عنوان مثال براي طراحي يك مدار يا بهبود يك بيماري اين به چه معني است؟ چگونه يك انسان ماهر و متخصص اين عمليات ها را شكل مي دهد؟ سطح رضايت بخش ايجاد يك محدوده مسئله داده شده چه چيزي است؟ چه نوع دانش و اطلاعاتي لازم مي باشد؟ چه مشكلاتي ممكن است به دلايل نبود و يا غير واقعي بودن اطلاعات پيش بيايد؟ به دليل جوابهاي به اين قبيل سؤالات و ديگر سؤالات كه در يك دوره كلي مطرح مي شود و بسيار تخصصي مي باشند و هر وقت اين طور باشد ساختار آن نيز عميق تر و پيچيده تر مي شود به همين نسبت حل آن نيز به دقت بيشتري نياز دارد.
2 – نظرياتي كه براي حل مسائل به آن پراخته مي شود در محدوده بخصوصي قرار مي گيرند.
گر چه چهار چوب هاي كلي براي حل مسائل AI وجود دارد به عنوان مثال سيستم توليد جستجو در زبان دامنه و محدوده هر مسئله نيازمند روش هاي خاص خود مي باشد.
بنابراين راه حل موفقيت آميز مسئله به ندرت به طور كامل براي محدوديتهاي جديد عموميت و كاربرد دارد هر كاربرد تا حدودي يك نوع مسئله جديد مي باشد .
3- ساختارها و اشكال بيان AIبه طور پيوسته بايد توسعه و تجديد شود
توسعه AI يك پروسه تحقيقي مداوم است . توسعه سيستم هاي AI كاربردي در بسياري از روشها بسط و توسعة اين پروسه ها مي باشند . گرچه تجربه عمدتاً به كاربرد زبان كمك مي كند ولي عموماً هيچ جايگزيني براي كاربرد يك ايده و اينكه چگونه عمل مي كند وجود ندارد .
به همين دليل AI اصولاً به صورت جستجوي است . برنامه اغلب به صورت ماشيني است كه از طريق آن ما مي توانيم دامن مسئله را كشف كنيم و روش هاي حل مسئله را كشف كنيم در حقيقت ابزاري است كه با آن به شناخت مسئله نائل مي شويم .
چالش در برنامه نويسي AI ، پشتيباني برنامه ريزي كشفي است . در بين خصوصياتي كه يك زبان برنامه نويسي بايد ايجاد كند موارد ذيل وجود دارد :
1- Modularity
2- قابليت گسترش
3- ساختارهاي سطح بالاي مفيد
4- پشتيباني از Prototype سازي اوليه
5- قابل خواندن بودن برنامه
6- مترجم ها
7- پشتيباني نرم افزاري براي برنامه نويسي جستجويي
ما اين عناوين را در پاراگراف هاي زير مورد بحث و بررسي قرار خواهيم داد :
1-قابليت Modularity كدها
حائز اهميت است كه يك زبان براي برنامه نويسي كشفي از يك سري تعاريف متوالي مربوط به كدها پيروي كند اين بيانگر اين است كه مسائل مي بايستي شامل قسمت هاي كوچك و مطلوب باشد نه بدنه هاي پيچيده كه بندي شده ارتباط متقابل بين محتوي برنامه بايد محدود باشد و به خوبي نيز توصيف شده باشند.
اين شامل پرهيز از تأثيرات جانبي و متغيرهاي جهاني (global) و اطمينان از رفتار هر Module واحد در شناخت برنامه باشد كه بتواند به خوبي قابل تشخيص باشد.
برنامه هاي LISP به صورت مجموعة انتخابي از عملكردهاي واحد مي باشند در يك برنامه LISP كه به صورت مطلوب نوشته شده باشد هر عملكرد كوچك مي باشد كه يك كاركرد خوب و واحد را شكل مي دهند.
بنـــابراين اغلب جايگزيني و اصلاح علت هاي هر كمبودي، ساده مي باشد. روش هاي اندازه گيري متغير LISP و پارامترهاي مربوط به آن اغلب براي كاهش تأثيرات عملكردي به كار گرفته مي شوند. متغيرهاي جهاني،گر چه به وسيله زبان پشتيباني مي شوند ولي استفاده در كدهاي متناسب LISP نهي شده اند.
علاوه بر اين LISP دسته بندي شي گرا را از طريق سيستم شيء LISP به صورت CLOS پشتيباني مي شود.
در PROLOG واحد اصلي برنامه روش و قانون است، قوانين PROLOG همانند عملكردهاي LISP كوچك و ويژه هستند.
به دليل اينكه محدوده و قياس متغيرها در PROLOG اغلب محدود به يك شيوه و قانون شده اند، و زبان اجازه تغييرات جهاني را نمي دهد. توصيف كردن اصولاً ساده مي باشد.
LISP و PROLOG شامل مشخصه هاي سهل و آساني مي باشند كه هنگامي كه با يك ساختار برنامه مشخص تركيب شوند، موجب آسان شدن پرداخت آن مي گردند.
2-قابليت گسترش
اصولاً برنامه نويسي جستجويي در قالب يك پروسه داراي ساختار سطح بالاي برنامه اي است كه به گونه كد توسعه يافته است. يك روش مهم براي انجام اين پروسه در قالب سيستماتيك و با ساختار مناسب،توسعة يك زبان نهفته در آن است.
اغلب امكان توصيف شكل نهايي يك برنامه AI وجود ندارد،اما امكان تشخيص ساختارهاي سطح بالا و مفيد براي كشف و بررسي دامنه مسئله وجود دارد. اين ساختارها مي توا ند شامل الگوهاي مناسب ، كنترل كننده هاي جستجو وعملكردهاي توصيف يك زبان توصيفي باشد.
اصـــولاً ايـــن نظـــريه كه مي گويد اگر شما ساختار نهايي يك برنامه را تشخيص ندهيد مي بايستي سعي كنيد كه ساختار زبان را توصيف كنيد كه به شما كمك خواهد كرد كه آن ساختار را توسعه دهيد.
براي پشتيباني از اين روش، يك زبان برنامه نويسي بايد به صورت سهل و آسان قابل گسترش باشد و به طور ساده آنها را توسعه دهد. به وسيله توسعه و گسترش كه همان توانايي توصيف ساختارهاي زباني جديد است كه داراي حداكثر آزادي و انعطاف باشند.
LISP و PROLOG و همچنين توسعة شيء گرا آنها همانند CLOS همگي موجب مي شوند كه توصيف سادة اهداف، پيش بيني ها و عملكردهاي جديد ، صورت پذيرد.
هنگامي كه توصيف صورت پذيرفت، اين ساختارهايي كه كاربر ايجاد كرده داراي رفتاري شبيه به ساختارهاي اساسي زبان مي باشند.
اين زبانها به وسيله توسعة توانايي هاي اصولي از ابتدا تا حل آن برنامه ريزي مي شوند. دراين صورت،گفته مي شود كه برنامه هاي معمول، ساختاربندي مي شوند ولي برنامه هاي AI رشد و توسعه مي يابند.
اين مورد با تشخيص سريع مقايسه مي شود كه در اين مورد زبانهاي معمولي مابين خصوصيات ساختاري و برنامه هاي توسعه يافته، كاربردي واقع مي شوند.
در يك برنامه ما ممكن است عملكردهاي جديدي را تعريف كنيم اما ساختار آنها بسيار محدودتر از ســـاختارهاي از قبل ساخته شده است. اين موجب محدوديت انعطاف پذيري و استفاده از اين توسعه و گسترش ها مي شود.
LISP و PROLOG همچنين موجب ساده شدن نوشتن توصيف متغيرهاي ويژه يك زبان خاص مي شوند. در LISP برنامه ها و اطلاعات به گونه ساختاري ليست مي شوند. اين باعــث ســادگي نوشتن برنامه اي مي شود كه از كد LISP به عنوان داده (Data) استفاده مي كنند كه در اين صورت باعث ساده تر شدن توسعه، تصويفي مي شوند.
بسياري از زبانهايي كه از نظر سابقه و همچنين اقتصادي در نوع زبانهاي AI حائز اهميت مي باشند، مثل PLANNER و ROSIE و KEE و OPS بر اساس توانائي هاي LISP ساخته مي شوند.
PROLOG اين توانائي ها را در قالب تعدادي “meta – predicates” كه قابل پيش بيني براي تركيب با ديگر مشخصه هاي PROLOG باشند. ايجاد مي كند كه در اين صورت باعث ساده شدن نوشتاري آن مي گردد.
همراه با LISP تعدادي زبانهاي سطح بالا AI بر اساس PROLOG ساخته شده اند كه از اين روش استفاده مي كنند.
نمي كنيد
پاسخ با نقل قول
