نظام خبير في هو مصطلح يصنع جولات في عالم التكنولوجيا ولجميع الأسباب الوجيهة. في هذه المقالة سوف نستكشف هذا الموضوع بالتفصيل.
تعلم رر SQL على الانترنت مجانا
سيتم تغطية المؤشرات التالية في هذه المقالة ،
- ما هو الذكاء الاصطناعي؟
- نظام خبير في الذكاء الاصطناعي
- المجالات التي تستخدم فيها الأنظمة الخبيرة
- المجالات الرئيسية للتطبيق
- ثلاث مراحل لتصميم ES
- إيجابيات وقيود
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
حسنًا ، عادةً ما يشير اسم الذكاء الاصطناعي إلى ذكاء الآلة الاصطناعية. يُعرف الذكاء الذي يمتلكه الإنسان بالذكاء البشري ، كما يُعرف الذكاء الذي تظهره الآلة باسم الذكاء الاصطناعي. في علوم الكمبيوتر. الذكاء الاصطناعي (AI) ، ويطلق عليه أحيانًا اسم الذكاء الآلي. وُلد مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي في ورشة عمل في كلية دارتموث عام 1956.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي:
روبوتات المحادثة مثل SIRI و CORTANA التي اكتسبت شعبية كبيرة في الوقت الحاضر. أمثلة أخرى مثل EVA (المساعد الافتراضي الإلكتروني) ، وهو روبوت محادثة قائم على الذكاء الاصطناعي تم تطويره بواسطة قسم أبحاث الذكاء الاصطناعي في بنك HDFC والذي يمكنه جمع المعرفة من آلاف المصادر وتقديم إجابات بسيطة في أقل من 0.4 ثانية. هناك العديد من الأمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي ستجدها في مجالات مختلفة من مجتمعنا.
المضي قدمًا في هذا النظام الخبير في الذكاء الاصطناعي ،
نظام خبير في الذكاء الاصطناعي
ما هو نظام الخبراء؟
قدم باحثو جامعة ستاندفورد ، قسم علوم الكمبيوتر هذا المجال من الذكاء الاصطناعي وهو مجال بحث بارز في الذكاء الاصطناعي. إنه تطبيق كمبيوتر يمكنه حل أكثر المشكلات تعقيدًا في أي مجال معين. يعتبر على أعلى مستوى من الذكاء البشري والخبرة لأنه يعتمد على المعرفة المكتسبة من خبير. يمكن أيضًا تعريف النظام الخبير على أنه نظام صنع القرار القائم على الكمبيوتر والذي يمكنه حل مشاكل صنع القرار المعقدة باستخدام كل من الحقائق والاستدلال.
المضي قدمًا في هذا النظام الخبير في الذكاء الاصطناعي ،
المجالات التي تستخدم فيها الأنظمة الخبيرة
الأنظمة الخبيرة اليوم
وافقت الجمعية الطبية الأمريكية على أول نظام خبير وهو نظام Pathfinder. تم بناء جامعة ستاندفورد عام 1980 لتشخيص أمراض الدم. يمكن لهذا النظام الخبير بنظرية القرار باختصار باثفايندر ، تشخيص أمراض العقد الليمفاوية. في النهاية يتعامل مع أكثر من 60 مرضًا ويمكنه التعرف على أكثر من 100 عرض.
نظام خبير في الأعمال
تم تطوير نظام ROSS الخبير مؤخرًا ، وهو محامي الذكاء الاصطناعي ، وهو نظام للتعلم الذاتي يستخدم التنقيب عن البيانات والتعرف على الأنماط والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية لتقليد طريقة عمل الدماغ البشري.
المضي قدمًا في هذا النظام الخبير في الذكاء الاصطناعي ،
المجالات الرئيسية للتطبيق
- التفسير - استخلاص استنتاجات عالية المستوى بناءً على البيانات.
- التنبؤ - توقع النتائج المحتملة.
- التشخيص - تحديد سبب الأعطال والمرض وما إلى ذلك.
- التصميم -يكونnding أفضل تكوين على أساس المعايير.
- التخطيط - اقتراح سلسلة من الإجراءات لتحقيق الهدف.
- المراقبة - مقارنة السلوك المرصود بالسلوك المتوقع.
- التصحيح والإصلاح - وصف العلاجات وتنفيذها.
- التدريس - مساعدة الطلاب في التعلم.
- التحكم - التحكم في سلوك النظام.
الغرض من نظام الخبراء
الغرض الرئيسي من نظام الخبراء هو اكتساب معرفة الخبراء البشريين وتكرار تلك المعرفة والمهارات للخبير البشري في منطقة معينة. ثم سيستخدم النظام تلك المعرفة والمهارات لحل المشكلات المعقدة في تلك المنطقة بالذات دون مشاركة الخبراء البشريين.
خصائص الأنظمة الخبيرة
- أداء عالي
- مفهوم
- موثوق
- استجابة عالية
المكونات الرئيسية لنظام قائم على القواعد أو نظام خبير
المكونات الرئيسية هي:
- قاعدة المعرفة
- الذاكرة العاملة
- محرك الاستدلال
- نظام الشرح
- واجهة المستخدم
- محرر قاعدة المعرفة
المضي قدمًا في هذا النظام الخبير في الذكاء الاصطناعي ،
ثلاث مراحل لتصميم ES
اكتساب المعرفة:
عملية الحصول على المعرفة من الخبراء عن طريق إجراء المقابلات أو من خلال مراقبة الخبراء البشريين ، وقراءة كتب محددة ، إلخ.
قاعدة المعرفة:
قاعدة المعرفة هي حاوية للمعرفة عالية الجودة. تتطور المهارات من خلال الممارسة والذكاء يأتي من المعرفة دون معرفة لا يمكن للمرء إثباتها أو لا يمكن للمرء إظهار ذكائه ، لذلك فإن المعرفة مهمة جدًا لتطوير المهارة وإظهار الذكاء. مثل ، بنفس الطريقة ، المعرفة مطلوبة للآلة أيضًا لعرض ذكائها. تعتمد دقة التنبؤ وأيضًا أداء النظام بشكل كبير وكبير على جمع المعرفة الكاملة والدقيقة والدقيقة.
Talend etl tool pdf
الآن ما هي المعرفة؟
المعرفة هي بيانات أو معلومات. بالنسبة لنا نحن البشر من خلال قراءة المقالات وقراءة الكتب أو من مصادر مختلفة استخدمناها لجمع المعرفة إذا كان بإمكاننا رؤية عملية اكتساب المعرفة وإثرائها بدقة ، فسنجد ذلك من خلال قراءة الكتب أو من خلال قراءة المقالات أو من أي موارد نحن جلب واستخراج البيانات والمعلومات من مصادر مختلفة والتي استخدمناها بعد ذلك لتخزينها في عقولنا. فالمعرفة هي البيانات ، والمعرفة هي المعلومات. المعرفة هي أيضا مجموعة من الحقائق.
تسمى البيانات والمعلومات والخبرة السابقة مجتمعة معًا بالمعرفة.
تمثيل المعرفة:
تمثيل المعرفة هو طريقة اختيار أنسب الهياكل لتمثيل المعرفة. إنها طريقة تنظيم وإضفاء الطابع الرسمي على المعرفة في قاعدة المعرفة. يتم ذلك في شكل قواعد IF-THEN-ELSE.
التحقق من صحة المعرفة:
اختبار معرفة ES صحيح وكامل.هذه العملية برمتها تسمى هندسة المعرفة.
محرك الاستدلال:
في حالة ES القائم على المعرفة ، يكتسب محرك الاستدلال المعرفة من قاعدة المعرفة ويتعامل معها للتوصل إلى حل معين.
في حالة ES المستندة إلى القواعد ،
- يطبق القواعد بشكل متكرر على الحقائق ، والتي تم الحصول عليها من تطبيق القاعدة السابق.
- إضافة معرفة جديدة إلى قاعدة المعرفة إذا لزم الأمر.
- يحل تعارض القواعد عندما تنطبق قواعد متعددة على حالة معينة.
يستخدم محرك الاستدلال الاستراتيجيات التالية & ناقص
- التسلسل إلى الأمام
- التسلسل الخلفي
التسلسل إلى الأمام
في التسلسل الأمامي ، يعطي محرك الاستدلال النتيجة باتباع سلسلة الشروط والاشتقاقات. مهما كانت المعرفة التي يتم تغذيتها في النظام ، فإنها تمر عبر كل تلك المعارف والحقائق وفرزها قبل التوصل إلى حل. من خلال طريقة التسلسل إلى الأمام ، يحاول النظام الخبير الإجابة ، 'ماذا يمكن أن يحدث بعد ذلك؟'
تطبيق التسلسل الأمامي: التنبؤ بسعر المنزل ، التنبؤ بالمخزون ، التنبؤ بسوق الأسهم ، إلخ.
التسلسل الخلفي
عندما يحدث شيء ما في مجال معين ، يحاول محرك الاستدلال معرفة الحالة التي كان من الممكن أن تحدث في الماضي لهذه النتيجة. من خلال طريقة التسلسل العكسي ، يحاول النظام الخبير الإجابة ، 'لماذا حدث هذا؟'. من خلال طريقة التسلسل العكسي ، يحاول المحرك معرفة السبب أو السبب.
على سبيل المثال: تشخيص سرطان الدم عند البشر.
إيجابيات وقيود
مزايا نظام الخبراء
- عقد كميات هائلة من المعلومات
- تقليل تكاليف تدريب الموظفين
- مركزة عملية صنع القرار
- اجعل الأشياء أكثر كفاءة عن طريق تقليل الوقت اللازم لحل المشكلات
- اجمع بين مختلف ذكاء الإنسان الخبير
- تقليل عدد الأخطاء البشرية
- تقديم مزايا إستراتيجية ونسبية قد تخلق مشاكل للمنافسين
- انظر إلى المعاملات التي قد لا يفكر فيها الخبراء البشريون
- قدم إجابات للقرارات والعمليات والمهام المتكررة
عيوب نظام الخبراء:
- عدم وجود استجابات إبداعية يستطيع الخبراء البشريون القيام بها
- غير قادر على شرح المنطق والمنطق وراء القرار
- ليس من السهل أتمتة العمليات المعقدة
- لا توجد مرونة وقدرة على التكيف مع البيئات المتغيرة
- غير قادر على التعرف عند عدم وجود إجابة
- لا يستخدم الفطرة السليمة في اتخاذ القرارات
محددات:
- إنها تفشل في تقديم استجابات إبداعية لأنها آلة.
- إذا كانت البيانات التي تم تغذيتها في قاعدة المعرفة غير دقيقة أو صحيحة ، فسوف تعطي تنبؤات خاطئة ونتائج خاطئة.
- تكلفة صيانة النظام الخبير عالية.
- عندما تأتي مشاكل مختلفة ، يمكن للخبير البشري أن يقدم حلولًا مختلفة واستجابات إبداعية ولكن النظام الخبير يفشل في إعطاء ردود خلاقة
يقودنا هذا إلى نهاية هذه المقالة حول الأنظمة الخبيرة في الذكاء الاصطناعي.
إذا كنت ترغب في التسجيل في دورة كاملة حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فإن Edureka لديها برنامج منسق خصيصًا سيجعلك بارعًا في تقنيات مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف ومعالجة اللغة الطبيعية. ويشمل التدريب على أحدث التطورات والأساليب التقنية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مثل التعلم العميق والنماذج الرسومية والتعلم المعزز.