انجام پایان نامه

درخواست همکاری انجام پایان نامه  بانک مقالات رایگان انجام پایان نامه

سفارش پایان نامه

|

انجام پایان نامه ارشد

 پایان نامه 

پایان نامه‏ کامپیوتر

انجام پایان نامه‏ ارشد کامپیوتر

مقدمه
 « هوش مصنوعی، دانش ساختن ماشين‌‌ ها يا برنامه‌های هوشمند است. »
 
   همانگونه كه از تعريف فوق-كه توسط يكی از بنيانگذاران هوش مصنوعی ارائه شده است- برمی‌آيد،حداقل به دو سؤال بايد پاسخ داد:
1ـ هوشمندی چيست؟
2ـ برنامه‌های هوشمند، چه نوعی از برنامه‌ها هستند؟
تعريف ديگری كه از هوش مصنوعی می‌توان ارائه داد به قرار زير است:
   « هوش مصنوعی، شاخه‌ايست از علم كامپيوتر كه ملزومات محاسباتی اعمالی همچون ادراك (Perception)، استدلال(reasoning) و يادگيری(learning) را بررسی كرده و سيستمی جهت انجام چنين اعمالی ارائه می‌دهد.»
و در نهايت تعريف سوم هوش مصنوعی از قرار زير است:
   «هوش مصنوعی، مطالعه روش‌هايی است برای تبديل كامپيوتر به ماشينی كه بتواند اعمال انجام شده توسط انسان را انجام دهد.»
   به اين ترتيب می‌توان ديد كه دو تعريف آخر كاملاً دو چيز را در تعريف نخست واضح كرده‌اند.
1ـ منظور از موجود يا ماشين هوشمند چيزی است شبيه انسان.
2ـ ابزار يا ماشينی كه قرار است محمل هوشمندی باشد يا به انسان شبيه شود، كامپيوتر است.
   هر دوی اين نكات كماكان مبهم و قابل پرسشند. آيا تنها اين نكته كه هوشمندترين موجودی كه می‌شناسيم، انسان است كافی است تا هوشمندی را به تمامی اعمال انسان نسبت دهيم؟ حداقل اين نكته كاملاً واضح است كه بعضی جنبه‌های ادراك انسان همچون ديدن و شنيدن كاملاً ضعيف‌تر از موجودات ديگر است.
   علاوه بر اين، كامپيوترهای امروزی با روش‌هايی كاملاً مكانيكی(منطقی) توانسته‌اند در برخی جنبه‌های استدلال، فراتر از توانايی‌های انسان عمل كنند.
   بدين ترتيب، آيا می‌توان در همين نقطه ادعا كرد كه هوش مصنوعی تنها نوعی دغدغه علمی يا كنجكاوی دانشمندانه است و قابليت تعمق مهندسی ندارد؟(زيرا اگر مهندسی، يافتن روش‌های بهينه انجام امور باشد، به هيچ رو مشخص نيست كه انسان اعمال خويش را به گونه‌ای بهينه انجام می‌دهد). به اين نكته نيز باز خواهيم گشت.   اما همين سؤال را می‌توان از سويی ديگر نيز مطرح ساخت، چگونه می‌توان يقين حاصل كرد كه كامپيوترهای امروزين، بهترين ابزارهای پياده‌سازی هوشمندی هستند؟
   رؤيای طراحان اوليه كامپيوتر از بابيج تا تورينگ، ساختن ماشينی بود كه قادر به حل تمامی  مسائل باشد، البته ماشينی كه در نهايت ساخته شد(كامپيوتر) به جز دسته ای خاص از مسائل قادر به حل تمامی مسائل بود. اما نكته در اينجاست كه اين «تمامی مسائل» چيست؟ طبيعتاً چون طراحان اوليه كامپيوتر، منطق‌دانان و رياضيدانان بودند، منظورشان تمامی مسائل منطقی يا محاسباتی بود. بدين ترتيب عجيب نيست، هنگامی كه فون‌نيومان سازنده اولين كامپيوتر، در حال طراحی اين ماشين بود، كماكان اعتقاد داشت برای داشتن هوشمندی شبيه به انسان، كليد اصلی، منطق(از نوع به كار رفته در كامپيوتر) نيست، بلكه احتمالاً چيزی خواهد بود شبيه ترموديناميك!
       به هرحال، كامپيوتر تا به حال به چنان درجه‌ای از پيشرفت رسيده و چنان سرمايه‌گذاری عظيمی برروی اين ماشين انجام شده است كه به فرض اين كه بهترين انتخاب نباشد هم، حداقل سهل‌الوصول‌ترين و ارزان‌ترين و عمومی‌ترين انتخاب برای پياده‌سازی هوشمنديست.
   بنابراين ظاهراً به نظر می‌رسد به جای سرمايه‌گذاری برای ساخت ماشين‌های ديگر هوشمند، می‌توان از كامپيوترهای موجود برای پياده‌سازی برنامه‌های هوشمند استفاده كرد و اگر چنين شود، بايد گفت كه طبيعت هوشمندی ايجاد شده حداقل از لحاظ پياده‌سازی، كاملاً با طبيعت هوشمندی انسانی متناسب خواهد بود، زيرا هوشمندی انسانی، نوعی هوشمندی بيولوژيك است كه با استفاده از مكانيسم‌های طبيعی ايجاد شده، و نه استفاده از عناصر و مدارهای منطقی.
                  
           فون نيومن                                                                              آلن تورينگ
 در برابر تمامی استدلالات فوق می توان اين نكته را مورد تاُمل و پرسش قرار داد كه هوشمندی طبيعی تا بدان جايی كه ما سراغ داريم، تنها برمحمل طبيعی و با استفاده از روش های طبيعت ايجاد شده است. طرفداران اين ديدگاه تا بدانجا پيش رفته‌اند كه حتی ماده ايجاد كننده هوشمندی را مورد پرسش قرار داده اند، كامپيوتر از سيليكون استفاده می كند، در حالی كه طبيعت همه جا از كربن سود برده است.
   مهم تر از همه، اين نكته است كه در كامپيوتر، يك واحد كاملاً پيچيده مسئوليت انجام كليه اعمال هوشمندانه را بعهده دارد، در حالی كه طبيعت در سمت و سويی كاملاً مخالف حركت كرده است. تعداد بسيار زيادی از واحدهای كاملاً ساده (بعنوان مثال از نورون‌های شبكه عصبی) با عملكرد همزمان خود (موازی) رفتار هوشمند را سبب می شوند. بنابراين تقابل هوشمندی مصنوعی و هوشمندی طبيعی حداقل در حال حاضر تقابل پيچيدگی فوق العاده و سادگی فوق العاده است. اين مساُله هم اكنون كاملاً به صورت يك جنجال(debate) علمی در جريان است.
   در هر حال حتی اگر بپذيريم كه كامپيوتر در نهايت ماشين هوشمند مورد نظر ما نيست، مجبوريم برای شبيه‌سازی هر روش يا ماشين ديگری از آن سود بجوييم.
تاريخ هوش مصنوعی
   هوش مصنوعی به خودی خود علمی است كاملاً جوان. در واقع بسياری شروع هوش مصنوعی را 1950 می‌ دانند زمانی كه آلن تورينگ مقاله دوران‌ساز خود را در باب چگونگی ساخت ماشين هوشمند نوشت (آنچه بعدها به تست تورينگ مشهور شد) تورينگ درآن مقاله يك روش را برای تشخيص هوشمندی پيشنهاد می‌كرد. اين روش بيشتر به يك بازی شبيه بود.
 
  فرض كنيد شما در يك سمت يك ديوار (پرده يا هر مانع ديگر) هستيد و به صورت تله تايپ باآن سوی ديوار ارتباط داريد و  شخصی از آن سوی ديوار از اين طريق با شما در تماس است. طبيعتاً يك مكالمه بين شما و شخص آن سوی ديوار می‌تواند صورت پذيرد. حال اگر پس از پايان اين مكالمه، به شما گفته شود كه آن سوی ديوار نه يك شخص بلكه (شما كاملاً از هويت شخص آن سوی ديوار بی‌خبريد) يك ماشين بوده كه پاسخ شما را می‌داده، آن ماشين يك ماشين هوشمند خواهد بود، در غير اين صورت(يعنی در صورتی كه شما در وسط مكالمه به مصنوعی بودن پاسخ پی ببريد) ماشين آن سوی ديوار هوشمند نيست و موفق به گذراندن تست تورينگ نشده است.
   بايد دقت كرد كه تورينگ به دو دليل كاملاً مهم اين نوع از ارتباط(ارتباط متنی به جای صوت) را انتخاب كرد. اول اين كه موضوع ادراكی صوت را كاملاً از صورت مساُله حذف كند و اين تست هوشمندی را درگير مباحث مربوط به دريافت و پردازش صوت نكند و دوم اين كه بر جهت ديگری هوش مصنوعی به سمت نوعی از پردازش زبان طبيعی تاكيد كند.
   در هر حال هر چند تاكنون تلاش‌های متعددی در جهت پياده سازی تست تورينگ صورت گرفته مانند برنامه Eliza و يا  AIML   (زبانی برای نوشتن برنامه‌‌‌‌هايی كه قادر به chat كردن اتوماتيك باشند) اما هنوز هيچ ماشينی موفق به گذر از چنين تستی نشده است.
   همانگونه كه مشخص است، اين تست نيز كماكان دو پيش فرض اساسی را در بردارد:
1ـ نمونه كامل هوشمندی انسان است.
2ـ مهمترين مشخصه هوشمندی توانايی پردازش و درك زبان طبيعی است.
   درباره نكته اول به تفصيل تا بدين جا سخن گفته ايم؛ اما نكته دوم نيز به خودی خود بايد مورد بررسی قرارگيرد. اين كه توانايی درك زبان نشانه هوشمندی است تاريخی به قدمت تاريخ فلسفه دارد. از نخستين روزهايی كه به فلسفه(Epistemology) پرداخته شده زبان هميشه در جايگاه نخست فعاليت‌های شناختی قرار داشته است. از يونانيان باستان كه لوگوس را به عنوان زبان و حقيقت يكجا به كار می‌بردند تا فيلسوفان امروزين كه يا زبان را خانه وجود می‌دانند، يا آن را ريشه مسائل فلسفی می‌خوانند؛ زبان، همواره شاُن خود را به عنوان ممتازترين توانايی هوشمندترين موجودات حفظ كرده است.
   با اين ملاحظات می‌توان درك كرد كه چرا آلن تورينگ تنها گذر از اين تست متظاهرانه زبانی را شرط دست‌يابی به هوشمندی می‌داند.
   تست تورينگ اندكی كمتر از نيم‌قرن هوش مصنوعی را تحت تاُثير قرار داد اما شايد تنها در اواخر قرن گذشته بود كه اين مسئله بيش از هر زمان ديگری آشكار شد كه متخصصين هوش مصنوعی به جای حل اين مسئله باشكوه ابتدا بايد مسائل كم‌اهميت‌تری همچون درك تصوير (بينايی ماشين) درك صوت و… را حل كنند.
به اين ترتيب با به محاق رفتن آن هدف اوليه، اينك گرايش‌های جديدتری در هوش مصنوعی ايجاد شده‌اند.
   در سال‌های آغازين AI تمركز كاملاً برروی توسعه سيستم‌هايی بود كه بتوانند فعاليت‌های هوشمندانه(البته به زعم آن روز) انسان را مدل كنند، و چون چنين فعاليت‌هايی را در زمينه‌های كاملاً خاصی مانند بازی‌های فكری، انجام فعاليت‌های تخصصی حرف‌های، درك زبان طبيعی، و…. می‌دانستند طبيعتاً به چنين زمينه‌هايی بيشتر پرداخته شد.
   در زمينه توسعه بازی‌ها، تا حدی به بازی شطرنج پرداخته شد كه غالباً عده‌ای هوش مصنوعی را با شطرنج همزمان به خاطر می‌آورند. مك‌كارتی كه پيشتر اشاره شد، از بنيان‌گذاران هوش مصنوعی است اين روند را آنقدر اغراق‌آميز می‌داند كه می‌گويد:
   «محدود كردن هوش مصنوعی به شطرنج مانند اين است كه علم ژنتيك را از زمان داروين تا كنون تنها محدود به پرورش لوبيا كنيم.» به هر حال دستاورد تلاش مهندسين و دانشمندان در طی دهه‌های نخست را می‌توان توسعه تعداد بسيار زيادی سيستم‌های خبره در زمينه‌های مختلف مانند پزشكی عمومی، اورژانس، دندانپزشكی، تعميرات ماشين،….. توسعه بازی‌های هوشمند، ايجاد مدل‌های شناختی ذهن انسان، توسعه سيستمهای يادگيری،…. دانست. دستاوردی كه به نظر می‌رسد برای علمی با كمتر از نيم قرن سابقه قابل قبول به نظر می‌رسد.
AIهای متخصص:

اين نمونه از نرم افزارها برای انجام يکسری کارهای تخصصی طراحی شده اند و به طبع از قابليتهای بالايی نيز برخودار ميباشند. اينگونه برنامه ها معمولاً به يک بانک اطلاعاتی بسيار وسيع مجهز ميباشند که آنها را قادر به پاسخگويی به سوالات کاربران ميسازد.

در حقيقت اين برنامه ها برای رشته هايی مانند پزشکی، مهندسی و... طراحی شده اند و وظيفه آنها ذخيره سازی اطلاعات مفيدی است که به خاطر سپردن آنها توسط انسان بسار دشوار ميباشد اينگونه  برنامه هاازيك اشكال پايه اي رنج ميبرند.

تا زمانی که سوال مطرح شده توسط کاربر در محدوده اطاعات ذخيره شده در آنهاست هيچ مشکلی پيش نخواهد آمد اما ضعف آنها هنگامی پديدار ميشود که سوال مطرح شده کمی خارج از حوزه اطلاعاتی آنها قرار گيرد که در اين صورت اينگونه برنامه ها به کلی از پاسخ گويی به سوال درمانده خواهند بود.

اين ناتوانی از آنجا ناشی ميشود که اين دسته از برنامه ها توانايی generalization يا عموميت دادن را ندارند.

منظور از generalization و يا عموميت دادن چيست؟

منظور از generalization توانايی خلق کردن اطلاعات جديد بر اساس اطلاعات قديمی است. تمامی انسان ها از اين توانايی برخوردار هستند اگرچه ماشين ها به طور کامل و همانند انسان چنين توانايی را ندارند.
برای درک بهتر موضوع به اين مثال ساده توجه کنيد:

جان در يک کمپانی کار ميکند. در محل کار او کابلهايی وجود دارد که توسط يکسری اشکال خواص علامت گذاری شده اند و نشانگر اين موضوع هستند که اين کابل ها حامل برق ميباشند.
جان در محل ديگری يکسری کابل با علائم مشابه را مشاهده ميکند و نتيجه ميگيرد که اين کابل ها نيز حاوی جريان برق هستند.

تكنيك ها وزبانهاي برنامه نويسي هوش مصنوعي
ما در عصري زندگي مي كنيم كه جامعه شناسان آن را عصر انقلاب كامپيوتر نام نهاده اند و مانند هر انقلاب واقعي ديگر، انقلابي است گسترده و فراگير و تأثير پايداري برجامعه خواهد داشت.

اين انقلاب در اقتصاد امروز و نظم جامعه، به همان ميزان  انقلاب صنعتي در قرن 19 تأثير دارداين تحولات قادر است الگوي فكري و فرم زندگي هر فرد را تغيير دهد.

انقلاب كامپيوتر توان ذهني ما را گسترش مي دهد.

عملكرد اولية برنامه نويسي هوش مصنوعي (AI) ايجاد ساختار كنترلي مورد لزوم براي محاسبه سمبوليك است خصوصيات اين ساختارها به مقدار زيادي موجب تشخيص خصوصياتي مي شود كه يك زبان كاربردي مي بايستي فراهم كند.

در اين مقدمه به يك سري خصوصيات مورد نظر براي زبان برنامه نويسي سمبوليك مي پردازيم و زبانهاي برنامه نويسي LISP و PROLOG را معرفي خواهيم كرد.

اين دو زبان علاوه بر اين كه از مهمترين زبانهاي مورد استفاده در هوش مصنوعي هستند، خصوصيات semantic و syntactic آنها نيز باعث شده كه آنها شيوه ها و راه حل هاي قوي براي حل مسئله ارئه كنند.

تأثير قابل توجه اين زبانها بر روي توسعه AI از جمله توانائي آنها به عنوان «ابزارهاي فكر كردن» مي باشد كه از جمله نقاط قوت آنها در زبانهاي برنامه نويسي مي باشد.

همان طور كه هوش مصنوعي مراحل رشد خود را طي مي كند زبانهاي LISP و PROLOG بيشتر مطرح مي شوند.

اين زبانها كار خود را در محدودة توسعه و prototype سازي سيستم هاي AI در صنعت و دانشگاهها دنبال مي كنند.

اطلاعات در مورد اين زبانها به عنوان بخشي از مهارت هر برنامه نويس AI مي باشد ما به بررسي اين دو زبان در هوش مصنوعي مي پردازيم.

آنــــچه را كـــه نمي دانيم موجب دردسر و گرفتاري ما نخواهد شد، بلكه دردسرها از دانسته ها سرچشمه مي گيرند.

زبان ، شناخت و خلاصه پردازي

توانايي شكل گيري خلاصه برداري از تجربيات از توانمند ترين و اساسي ترين توانائي هاي ذهن انسان است خلاصه پردازي به ما اين اجازه را مي دهد كه به فهم جزئيات از يك محدوده ي كلي اطلاعات مربوط به يك خصوصيت كلي سازمان و رفتار برسيم . اين خلاصه ها به ما اجازه شناخت و درك كامل موارد دريافت شده در حوزه خاص را مي دهند . اگر ما وارد يك خانه شويم كه به خوبي ساخته شده باشد ، راههاي خود را به اطراف پيدا خواهيم كرد . ساختار خصوصيات اطاق نشيمن ، اطاق خواب ،‌آشپزخانه و حمام عموماً از ويژگيهاي يك مدل خانة استاندارد مي باشد .

خلاصه پردازي به ما حس شناخت خانه هاي متفاوت را مي دهد . يك تصوير ممكن است بياني قوي تر از هزاران كلمه داشته باشد ، اما يك خلاصه مشخصاً بيان كنندة خصوصيات مهم يك كليت از نوع تصوير است .

وقتي كه ما به تئوري براي توصيف كلاس هاي يك پديده مي پردازيم ، خصوصيات و ويژگيهاي كمي و كيفي مربوط به كلاس از كل جزئيات خلاصه مي شود .

كه اعضاء به خصوص خود را مشخص مي كند . اين كاهش جزئيات به وسيله قدرت توصيف و پيش بيني يك نظريه ارزشمند جبران مي شود .

خلاصه سازي يكي از ابزارهاي اساسي شناخت و ارزيابي كليت هاي جهان اطراف ما و همچنين ساختار ذهني ما است . در حقيقت اين پروسه به طور مداوم براساس دانش و اطلاعات صورت مي گيرد . دانش و اطلاعا نيز در لايه ها و بخش هايي از خلاصه پردازي ساخته مي شود كه از مكانيسم هايي كه ساختار را فشرده ساخته و از حس اوليه به سمت يك سري تئوري هاي علمي سوق داده مي شود و در نهايت بيشتر اين ايده ها دربارة ايده هاي ديگر و نشأت گرفته از آنها مي باشد .

خلاصه پردازي طبقه بندي شده (سلسله مراتبي ) :

ساختار و سازمان آزمايش و تجربه در ارتباط با توصيفات كلاس هاي خلاصه سازي يكي از ابزارهاي شناخت رفتار و ساختار سيستم هاي مركب است كه شامل برنامه هاي كامپيوتر مي شوند .

همانند رفتار يك حيوان كه ممكن است بدون توجه به فيزيولوژي سيستم عصبي نهفته در پشت آن مورد مطالعه قرار گيرد .

يك الگوريتم داراي خصوصيات مربوط به خود مي باشد كه كاملاً آن را از برنامه اي كه آن را به كار مي برد جدا مي سازد .

به عنوان مثال دو نوع كاربر متفاوت جستجوي باينري را در نظر بگيريد .








انجام پایان نامه

انجام پایان نامه کامپیوتر، انجام پایان نامه ارشد کامپیوتر، انجام پایان نامه، پایان نامه

برای دیدن ادامه مطلب از لینک زیر استفاده نمایید

 

انجام پایان نامه | دانلود مقاله

سفارش پایان نامه

نقشه