انتقل إلى المحتوى

نظام خبير

من ويكيبيديا، الموسوعة الحرة
نظام خبير يعود للعام 1984 يستعمل لغة ليسب

في مجال الذكاء الاصطناعي، يعتبر النظام الخبير[1] نظام حاسوبي يحاكي قدرات وخبرات البشر[2] في اتخاذ القرارات. الأنظمة الخبيرة في أساسها مصممة لإيجاد حلول للمشاكل المعقدة من خلال التفكير باستخدام مختلف مجالات المعرفة، والتي يتم تمثيلها في هذه النظم باستخدام شروط (إذا .. فإن) بدلاً من البرمجة الإجرائية التقليدية.[3]

أول أنظمة خبيرة تم ابتكارها في سبعينيات القرن العشرين وانتشرت في الثمانينيات من القرن نفسه.[4] الأنظمة الخبيرة كانت من أوائل الأشكال الناجحة لبرمجيات الذكاء الاصطناعي.[5][6]

تاريخ الأنظمة الخبيرة

[عدل]

المراحل الأولى

[عدل]

بعد فترة قصيرة من ظهور الحواسيب الحديثة في أواخر الأربعينيات وأوائل الخمسينيات من القرن العشرين، بدأ الباحثون يدركون الإمكانيات الهائلة التي تملكها هذه الآلات للمجتمع. كانت إحدى التحديات الأولى جعل هذه الآلات قادرة على "التفكير" مثل البشر، وبشكل خاص، جعل هذه الآلات قادرة على اتخاذ القرارات المهمة بنفس الطريقة التي يتبعها البشر لاتخاذ القرارات. وكان مجال الطب والرعاية الصحية هو التحدي الأبرز للرغبة بتمكين هذه الآلات من اتخاذ قرارات وتشخيصات طبية.[7]

وفي أواخر الخمسينيات، بدأ الباحثون بتجربة استخدام تقنيات الحواسيب لمحاكاة اتخاذ القرار البشري. على سبيل المثال، بدأ الباحثون في مجال الطب الحيوي بإنشاء أنظمة مدعومة بالحواسيب للتطبيقات التشخيصية في الطب والأحياء. استخدمت هذه الأنظمة التشخيصية المبكرة أعراض المرضى ونتائج الاختبارات المخبرية كمدخلات لإنتاج تشخيص طبي.[8][9] كانت هذه الأنظمة غالبًا ما توصف بأنها الأشكال المبكرة للأنظمة الخبيرة. ومع ذلك، وجد الباحثون عوائق كبيرة أمامهم عند استخدام الطرق التقليدية مثل الرسوم البيانية[10]، أو مطابقة الأنماط الإحصائية[11]، أو نظرية الاحتمالات.[12]

المراحل اللاحقة

[عدل]

تبع المراحل الأولى تطورات ملحوظة على الأنظمة الخبيرة، والتي استخدمت اتجاهاً قائمًا على المعرفة. كانت من بين الأنظمة الخبيرة الأولى في الطب نظام MYCIN الخبير[13]، والنظام الخبير Internist-I، ولاحقًا في منتصف الثمانينيات، نظام CADUCEUS.[14]

حوالي العام 1965 تم تقديم الأنظمة الخبيرة رسميًا بواسطة مشروع البرمجة التجريبية من جامعة ستانفورد بقيادة إدوارد فيغنبوم، الذي يُعتبر أحيانًا "أبو الأنظمة الخبيرة".[15] كان من أبرز المشاركين الرئيسيين كذلك في هذا المجال بروس بوكانان وراندال ديفيس.

حيث سعى الباحثون في جامعة ستانفورد إلى تحديد المجالات حيث تكون الخبرة فيها ذات أهمية عالية ومعقدّة، مثل تشخيص الأمراض المعدية (Mycin) وتحديد الجزيئات العضوية المجهولة (Dendral).[16] كانت فكرة أن "الأنظمة الذكية تستمد قوتها من المعرفة التي تمتلكها بدلاً من التشكيلات الخاصة أو أنظمة الاستنتاج" _بحسب فيغنبوم_ "خطوة مهمة إلى الأمام"، حيث كانت الأبحاث السابقة تركز على الأساليب التجريبية الحسابية.

كانت الأبحاث حول الأنظمة الخبيرة نشطة أيضًا في أوروبا. فبينما كان التركيز في الولايات المتحدة على استخدام أنظمة ذات قواعد، كان التركيز في أوروبا على الأنظمة الخبيرة المطورة باستخدام برولوغ. كان أحد الأمثلة المبكّرة على أحد هذه الأنظمة الخبيرة هو نظام APES.

في الثمانينيات من القرن العشرين، انتشرت الأنظمة الخبيرة. حيث قدمت الجامعات دورات حول الأنظمة الخبيرة وطبقت ثلثي شركات فورتشين 500 هذه التقنيات في الأنشطة التجارية اليومية.[4]

في العقد الأول من الألفية الجديدة، شهدت هذه التقنية "إحياءً جديداً" مع استخدام مصطلح الأنظمة المبنية على القواعد والاستخدام الناجح لها.[17] حيث دمجت العديد من الشركات الكبرى المزودة للتطبيقات التجارية (مثل SAP، Siebel، وOracle) قدرات الأنظمة الخبيرة ضمن منتجاتها، فأصبحت محركات الاستدلال التي ذكرناها سابقاً تستعمل أيضاً ضمن أنواع مختلفة من القواعد التجارية المعقدة.

النهج الحالي للأنظمة الخبيرة

[عدل]

دفعت العقبات التي أظهرتها الأنواع السابقة من الأنظمة الخبيرة الباحثين إلى تطوير أنواع جديدة. فقد طوروا نهجًا أكثر كفاءة، ومرونة، وقوة من أجل محاكاة عملية اتخاذ القرارات البشرية وكانت مبنية على طرق جديدة في الذكاء الاصطناعي (AI)، وبشكل خاص في التعلم الآلي وطرق استخراج البيانات مع آليات التغذية الراجعة. غالبًا ما تستفيد الشبكات العصبية المتكررة من مثل هذه الآليات.

تستطيع الأنظمة الحديثة دمج المعرفة الجديدة بسهولة أكبر وبالتالي تحديث نفسها بسهولة. ويمكن لمثل هذه الأنظمة التعامل مع كميات هائلة من البيانات المعقدة. أحيانًا يُطلق على هذا النوع من الأنظمة الخبيرة "الأنظمة الذكية".

أجزاء النظام الخبير

[عدل]

ينقسم النظام الخبير إلى ثلاثة أقسام رئيسية:

  • قاعدة البيانات أو قاعدة المعرفة: تمثّل الحقائق والشروط التي يعمل بموجبها النظام.
  • محرك الاستدلال: هو ما يقوم بتطبيق هذه الشروط وفق الحقائق المعروفة، وذلك للاستدلال على حقائق جديدة.
  • واجهة المستخدم: هي الواجهة التي تمكن المستخدم غير الخبير من الوصول إلى معرفة النظام الخبير.

ويمكن أن يتضمن النظام القدرة على التحليل واستكشاف الأخطاء.

مزايا الأنظمة الخبيرة

[عدل]
  • زيادة الوصول والموثوقية: حيث يمكن الوصول إلى الخبرة على أي جهاز كمبيوتر حيث يكمل النظام الخبير المهام في الوقت المحدد.
  • الخبرة المتعددة: حيث يمكن تشغيل عدة أنظمة خبيرة في وقت واحد لحل مشكلة والحصول على مستوى أعلى من الخبرة التي قد يقدمها خبير بشري.
  • الشرح: توضح الأنظمة الخبيرة دائمًا كيفية حل المشكلة.
  • الاستجابة السريعة: الأنظمة الخبيرة سريعة وقادرة على حل مشكلة في الوقت المناسب مباشرة.
  • تقليل التكلفة: تكلفة الخبرة المطلوبة لكل مستخدم تكون أقل بشكل كبير.

عيوب الأنظمة الخبيرة

[عدل]
  • المعرفة السطحية بالأنظمة الخبيرة: قد تصبح إحدى المهام البسيطة مكلفة جداً من الناحية الحسابية.
  • الحاجة إلى اختصاصيين لإدخال البيانات: اكتساب البيانات صعب للغاية.
  • قد يختار النظام الخبير الطريقة الغير ملائمة أو الغير فعّالة لحل مشكلة معينة.
  • مشاكل الأخلاقيات في استخدام أي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي: وهو أمر ذو صدى واسع في الوقت الحالي.
  • المعرفة المحددة: بدون تواجد خبراء لن يكون هناك إدراك عميق للمفاهيم وعلاقاتها المتبادلة.

مراجع

[عدل]
  1. ^ معجم البيانات والذكاء الاصطناعي (PDF) (بالعربية والإنجليزية)، الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، 2022، ص. 67، QID:Q111421033
  2. ^ Jackson، Peter (1999). Introduction to expert systems. International computer science series (ط. 3. ed., [Nachdr.]). Harlow Bonn: Addison-Wesley. ISBN:978-0-201-87686-4.
  3. ^ "Conventional programming Definition from PC Magazine Encyclopedia". web.archive.org. 14 أكتوبر 2012. مؤرشف من الأصل في 2023-06-28. اطلع عليه بتاريخ 2024-03-25.
  4. ^ ا ب Leondes، Cornelius T.، المحرر (2002). Expert systems: the technology of knowledge management and decision making for the 21st century. San Diego: Academic Press. ISBN:978-0-12-443880-4.
  5. ^ Luger، George F. (1993). Artificial intelligence : structures and strategies for complex problem solving. Internet Archive. Redwood City, CA. : Benjamin/Cummings Pub. Co. ISBN:978-0-8053-4780-7.
  6. ^ Nilsson، Nils J. (1998). Artificial Intelligence : a new synthesis. Internet Archive. San Francisco, CA. : Morgan Kaufmann Publishers. ISBN:978-1-55860-535-0.
  7. ^ Yanase، Juri؛ Triantaphyllou، Evangelos (2019-12). "A systematic survey of computer-aided diagnosis in medicine: Past and present developments". Expert Systems with Applications. ج. 138: 112821. DOI:10.1016/j.eswa.2019.112821. ISSN:0957-4174. مؤرشف من الأصل في 2024-03-26. {{استشهاد بدورية محكمة}}: تحقق من التاريخ في: |تاريخ= (مساعدة)
  8. ^ Ledley, Robert S.; Lusted, Lee B. (3 Jul 1959). "Reasoning Foundations of Medical Diagnosis: Symbolic logic, probability, and value theory aid our understanding of how physicians reason". Science (بالإنجليزية). 130 (3366): 9–21. DOI:10.1126/science.130.3366.9. ISSN:0036-8075. Archived from the original on 2024-03-26.
  9. ^ Weiss، Sholom M.؛ Kulikowski، Casimir A.؛ Amarel، Saul؛ Safir، Aran (1978-08). "A model-based method for computer-aided medical decision-making". Artificial Intelligence. ج. 11 ع. 1–2: 145–172. DOI:10.1016/0004-3702(78)90015-2. ISSN:0004-3702. مؤرشف من الأصل في 2024-03-26. {{استشهاد بدورية محكمة}}: تحقق من التاريخ في: |تاريخ= (مساعدة)
  10. ^ Schwartz, William B. (3 Dec 1970). "Medicine and the Computer: The Promise and Problems of Change". New England Journal of Medicine (بالإنجليزية). 283 (23): 1257–1264. DOI:10.1056/NEJM197012032832305. ISSN:0028-4793. Archived from the original on 2023-06-28.
  11. ^ Rosati, Robert A. (1 Aug 1975). "A New Information System for Medical Practice". Archives of Internal Medicine (بالإنجليزية). 135 (8): 1017. DOI:10.1001/archinte.1975.00330080019003. ISSN:0003-9926. Archived from the original on 2023-11-24.
  12. ^ Szolovits, Peter (1 Jan 1988). "Artificial Intelligence in Medical Diagnosis". Annals of Internal Medicine (بالإنجليزية). 108 (1): 80. DOI:10.7326/0003-4819-108-1-80. ISSN:0003-4819. Archived from the original on 2023-06-28.
  13. ^ Shortliffe، Edward H.؛ Buchanan، Bruce G. (1975-04). "A model of inexact reasoning in medicine". Mathematical Biosciences. ج. 23 ع. 3–4: 351–379. DOI:10.1016/0025-5564(75)90047-4. ISSN:0025-5564. مؤرشف من الأصل في 2023-05-05. {{استشهاد بدورية محكمة}}: تحقق من التاريخ في: |تاريخ= (مساعدة)
  14. ^ Feigenbaum، Edward A.؛ McCorduck، Pamela (1984). "Die Fünfte Computer-Generation". DOI:10.1007/978-3-0348-6528-9. مؤرشف من الأصل في 2024-03-26. {{استشهاد بدورية محكمة}}: الاستشهاد بدورية محكمة يطلب |دورية محكمة= (مساعدة)
  15. ^ Joseph 🎖️, Staney (30 Oct 2023). "The Diversity of Artificial Intelligence: How Edward Feigenbaum Developed the Expert Systems". Medium (بالإنجليزية). Archived from the original on 2024-01-26. Retrieved 2024-03-25.
  16. ^ Lea، Andrew Scott (2023). Digitizing diagnosis: medicine, minds, and machines in twentieth-century America. Baltimore: Johns Hopkins University Press. ISBN:978-1-4214-4681-3.
  17. ^ "Business Makes the Rules | InformationWeek". www.informationweek.com (بالإنجليزية). Archived from the original on 2024-03-26. Retrieved 2024-03-25.
مجلوبة من «https://ar.wikipedia.org/w/index.php?title=نظام_خبير&oldid=68364265»