هوش محاسباتی یا (Computational-Intelligence) CI به معنای استخراج هوش، دانش، الگوریتم یا نگاشت از دل محاسبات عددی براساس ارائه به روز داده‌های عددی است.
سیستمهایCI در اصل سیستمهای دینامیکی مدل آزاد (Model-free) را برای تقریب توابع و نگاشتها ارائه میکند.
در کنار این ویژگی بسیار مهم باید از ویژگی مهم دیگری در ارتباط با خصوصیات محاسباتی سیستمهای CI نام برد، که در آن دقت، وجه‌المصالحه مقاوم بودن، منعطف‌بودن و سهولت پیاده‌سازی قرار می‌گیرد.
مولفه‌های مهم و اساسی CI ، شبکه‌های عصبی )محاسبات نورونی(، منطق فازی) محاسبات تقریبی( و الگوریتم ژنتیک) محاسبات ژنتیکی(است، که هر یک به نوعی مغز را الگو قرار داده‌اند.
شبکه‌های عصبی ارتباطات سیناپسی و ساختار نورونی، منطق فازی استنتاجات تقریبی و محاسبات ژنتیکی محاسبات موتاسیونی مغز را مدل میکنند.
هوش مصنوعی
در شبکه ارتباطی مغز انسانها سیگنالهای ارتباطی به صورت پالسهای الکتریکی هستند.جزء اصلی مغز نرون است که از یک ساختمان سلولی و مجموعه ای از شیارها و خطوط تشکیل شده و شیارها محل ورود اطلاعات به نرون هستند وخطوط محل خروج اطلاعات از نرون اند .
نقطه اتصال یک نرون به نرون دیگر را سیناپس می نامند که مانند دروازه یا کلید عمل می کنند.
اگر واکنشهایی که میلیونها نرون مختلف به پالسهای متفاوت نشان میدهند با یکدیگر هماهنگ باشند ممکن است پدیده های مهمی در مغز رخ دهد.
آن دسته از پژوهشگران هوش مصنوعی که رویکرد مدل مغزی را دنبال می کنند گونه ای از مدارهای الکتریکی را طراحی کرده اند که تا حدی شبکه مغز را شبیه سازی میکند در این روش هر گره (نرون)به تنهایی یک پردازنده است ولی رایانه های معمولی حداکثر چند cpuدارند هدف عمده کامپیوتر شبکه عصبی این است که مکانیسمی طراحی کند که همانند مغز انسان بازخورد مثبت یاد بگیرد پاسخهای درست و نادرست کدامند.
سیستم شبکه عصبی این کار را از طریق ارزشگذاری کمی برای ارتباطات سیگنالها بین نرونها انجام میدهد مکانیسم ارزشگذاری توسط مقاومتها با تقویت یا تضعیف پالسها انجام میشود.چون شبکه های عصبی میلیونها نرون دارند خرابی تعدادی از آنها تاثیر چندانی برعملکرد سیستم نمی گذارد تا کنون چند سیستم آزمایشی با استفاده از این اصول طراحی و ساخته شده اند مثلاًدر بررسی های زیست محیطی، شبکه های عصبی برای جمع آوری و تحلیل اطلاعاتی که از راه دور حس شده اند مورد استفاده قرار می گیرند اطلاعاتی که اغلب سفینه ها مخابره می کنند بسیار حجیم است.شبکه های عصبی این اطلاعات را به راحتی دسته بندی کرده وپس از جمع آوری اطلاعات ذهنی و تجسمی نتایج جالبی به دست می آورند (مثلاًتشخیص انواع خاصی از ابرها) البته این فرایند با آنچه سیستم های خبره انجام می دهند متفاوت است زیرا این سیستم ها ابزارهای تصمیم سازی هستند و می توانند حجم زیادی از اطلاعات را به سرعت تحلیل کنند شبکه های عصبی برای مدل سازی فرایندهای فکری-مغزی که زمینه ی دیگری برای مطالعات حساس به اطلاعات و پیچیدگی است مورد استفاده قرار گرفته است .
به سوی آینده
هوش مصنوعی هنوز راه درازی در پیش دارد؛شبکه سازی عصبی (که با اغماض ارتباط گرایی هم نامیده می شود)در سالهای اخیر تغییرات عمده ای را شاهد بوده است .به عنوان نمونه برخی پژوهشگران پیش بینی میکنند به کمک تکنولوژی نرم افزاری جدید شبکه های عصبی با کامپیوترهای شخصی ترتیب داده خواهند شد و پیش بینی بازار سهام را ممکن خواهند کرد افرادی که درباره ی هوش مصنوعی وتوانایی های آن مرددند اظهار می دارند اگر هوش مصنوعی محقق شود ناچار است از دنیای منطقی،قانونمند ونمادین کامپیوترهای دیجیتال خارج شوند و به دنیای مبهم (حاصل از منطق فازی)شبکه های عصبی که مبتنی بر سیستم گسترده ی یاد گیری بازخوردی هستند پا بگذارد .
امروزه نگرش تازه ای نسبت به هوش مصنوعی ایجاد شده است که در بسیاری از آزمایشگاهها تحت بررسی است :دانشمندان سعی می کنند دریابند آیا مجموعه ای از روباتهای نیمه هوشمندمی توان یک هوش جمعی ایجاد کنند به گونه ای که از اعضای تشکیل دهنده اش باهوش تر باشد.
هوش مصنوعی (artificial intelligence) 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 نشان گرفت و شاخه‌ها، فروع، و کاربردهای گونه‌گونه و فراوان آن را در علوم رایانه، علوم مهندسی، علوم زیست‌شناسی و پزشکی، علوم ارتباطات و زمینه‌های بسیار دیگر.
این شاخه از علوم بسیار گسترده و متنوع است و از موضوعات و رشته‌های مختلف علوم و فناوری، مانند سازوکارهای ساده در ماشینها شروع شده، و به سیستمای خبره ختم میشود.
هدف هوش مصنوعی بطور کلی ساخت ماشینی است که بتواند «فکر» کند.
اما برای دسته بندی و تعریف ماشینهای متفکر، می‌بایست به تعریف «هوش» پرداخت.
همچنین به تعاریفی برای «آگاهی» و «درک » نیز نیازمندیم و در نهایت به معیاری برای سنجش هوش یک ماشین نیازمندیم.
تاریخچه
نام هوش مصنوعی در سال ۱۹۶۵ میلادی به عنوان یک دانش جدید ابداع گردید.
البته فعالیت درزمینه این علم از سال ۱۹۶۰ میلادی شروع شده بود
تعریف
هنوز تعریف دقیقی که مورد قبول همه دانشمندان این علم باشد برای هوش مصنوعی ارائه شده‌است.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.
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 رابهتر انجام میدهند»
به یاری پژوهش‌های گسترده دانشمندان علوم مرتبط، هوش مصنوعی از آغاز پیدایش 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 علم، یاری 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 به رباتی هوشمند بیاندیشید که بتواند اعضای بدن خود را به حرکت درآورد، او نسبت به این حرکت خود آگاه بوده و با سعی 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 مثال ما در تولید ماشینهای هوشمند، کمی آرمانی است، ولی به هیچ عنوان دور از دسترس نیست.
دانشمندان، عموما برای تولید چنین ماشینهایی، از تنها مدلی که در طبیعت وجود دارد، یعنی توانایی یادگیری در موجودات زنده بخصوص انسان، بهره می‌برند.
آنها بدنبال ساخت ماشینی مقلد هستند، که بتواند با شبیه‌سازی رفتارهای میلیونها یاخته مغز انسان، همچون یک موجود متفکر به اندیشیدن بپردازد.
آنها بدنبال ساخت ماشینی مقلد هستند، که بتواند با شبیه‌سازی رفتارهای میلیونها یاخته مغز انسان، همچون یک موجود متفکر به اندیشیدن بپردازد.
مباحث هوش مصنوعی پیش از بوجود آمدن علوم الکترونیک، توسط فلاسفه و ریاضی دانانی نظیر بول (Boole) که اقدام به ارائه قوانین و نظریه‌هایی در باب منطق نمودند، مطرح شده بود.
در سال ۱۹۴۳، با اختراع رایانه‌های الکترونیکی، هوش مصنوعی، دانشمندان را به چالشی بزرگ فراخواند.
بنظر می‌رسید، فناوری در نهایت قادر به شبیه سازی رفتارهای هوشمندانه خواهد بود.
با وجود مخالفت گروهی از متفکرین با هوش مصنوعی که با دیده تردید به کارآمدی آن می‌نگریستند تنها پس از چهار دهه، شاهد تولد ماشینهای شطرنج باز و دیگر سامانه‌های هوشمند در صنایع گوناگون هستیم.
هوش مصنوعی که همواره هدف نهایی دانش رایانه بوده‌است، اکنون در خدمت توسعه علوم رایانه نیز میباشد.
زبانهای برنامه نویسی پیشرفته، که توسعه ابزارهای هوشمند را ممکن می‌سازند، پایگاههای داده‌ای پیشرفته، موتورهای جستجو، و بسیاری نرم‌افزارها و ماشینها از نتایج پژوهش‌های هوش مصنوعی بهره می‌برند.
در سال ۱۹۵۰ آلن تورینگ) َAlain (Turing، ریاضی دان انگلیسی، معیار سنجش رفتار یک ماشین هوشمند را چنین بیان داشت: «سزاوارترین معیار برای هوشمند شمردن یک ماشین، اینست که آن ماشین بتواند انسانی را( و حتی یک محقق) توسط یک پایانه (تله تایپ) به گونه‌ای بفریبد که آن فرد ( و حتی یک محقق) متقاعد گردد با یک انسان روبروست.» در این آزمایش شخصی از طریق ۲ عدد پایانه (رایانه یا تله تایپ) که امکان برقراری ارتباط و گپ‌زنی را برای وی فراهم میکنند با یک انسان و یک ماشین هوشمند، بطور همزمان به پرسش و پاسخ می‌پردازد.
در صورتی که وی نتواند ماشین را از انسان تشخیص دهد، آن ماشین، هوشمند است.
خلاصه ابنکه مورد تحقیق قرار گیرد و محقق نتواند دریابد در آن طرف انسان قرار دارد یا کامپیوتر.
آزمایش تورینگ از قرار دادن انسان و ماشین بطور مستقیم در برابر یکدیگر اجتناب میکند و بدین ترتیب، چهره و فیریک انسانی مد نظر آزمایش کنندگان نمی‌باشد.
ماشینی که بتواند از پس آزمون تورینگ برآید، از تفکری انسانی برخوردار است.
آزمایش تورینگ مدل سازی نحوه تفکر انسان، تنها راه تولید ماشینهای هوشمند نیست.
هم اکنون دو هدف برای تولید ماشینهای هوشمند، متصور است، که تنها یکی از آن دو از الگوی انسانی جهت فکر کردن بهره میبرد: سیستمی که مانند انسان فکر کند.
این سیستم با مدل کردن مغز انسان و نحوه اندیشیدن انسان تولید خواهد شد و لذا از آزمون تورینگ سر بلند بیرون می‌آید.
از این سیستم ممکن است اعمال انسانی سر بزند.
سیستمی که عاقلانه فکر کند.
سامانه‌ای عاقل است که بتواند کارها را درست انجام دهد.
در تولید این سیستمها نحوه اندیشیدن انسان مد نظر نیست.
این سیستمها متکی به قوانین و منطقی هستند که پایه تفکر آنها را تشکیل داده و آنها را قادر به استنتاج و تصمیم گیری می‌نماید.
آنها با وجودی که مانند انسان نمی‌اندیشند، تصمیماتی عاقلانه گرفته و اشتباه نمی‌کنند.
این ماشینها لزوما درکی از احساسات ندارند.
هم اکنون از این سیستمها در تولید عامل‌ها در نرم افزارهای رایانه‌ای، بهره گیری میشود.
عامل تنها مشاهده کرده و سپس عمل میکند.
Agent قادر به شناسایی الگوها، و تصمیم گیری بر اساس قوانین فکر کردن خود است.
قوانین و چگونگی فکر کردن هر Agent 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.
با وجودی که برآورده سازی نیازهای صنایع نظامی، مهمترین عامل توسعه و رشد هوش مصنوعی بوده‌است، هم اکنون از فراورده‌های این شاخه از علوم در صنایع پزشکی، رباتیک، پیش بینی وضع هوا، نقشه‌برداری و شناسایی عوارض، تشخیص صدا، تشخیص گفتار و دست خط و بازی‌ها و نرم افزارهای رایانه‌ای استفاده میشود.
حال در اینجا برای آشنایی، مطالبی در مورد سیستم های خبره،الگوریتم ژنتیک ومنطق فازی مطرح می کنیم وسپس به بررسی شبکه های عصبی می پردازیم.
تاریخچه و تعاریف سیستمهای خبره ریشه اصلی سیستم های خبره یا سیستم های مبتنی بر دانش (KBS) به حوزه مطالعاتی به نام هوش مصنوعی (AI) برمیگردد وسیستم های خبره موجودیت خود را مدیون هوش مصنوعی هستند یکی از بزرگان هوش مصنوعی- ماروین مینسکی- آن را چنین تعریف می کند: «هوش مصنوعی ،حوزه مطالعاتی است که سعی در ایجاد سیستم هایی دارد که به نظر افراد هوشمند هستند.» سیستم مبتنی بردانش (knowledge base system ) شامل عملگرهایی است که مشخص می کنند چطور یک سیستم از یک وضعیت می تواند به وضعیت بعد ونهایتاً بسوی وضعیت هدف پیش رود .
در این راستا برای ایجاد یک برنامه هوشمند ، آن برنامه باید با کیفیت بالا به نحوی که دانش خاص در حوزه آن مسأله ومرتبط با آن باشد طراحی گردد.
یکی از پر استفاده ترین برنامه های کاربردی هوش مصنوعی، سیستمهای خبره میباشد.
یک KBIS یک پایگاه دانش را به اجزای اصلی شناخته شده در انواع دیگر سیستمهای اطلاعاتی کامپیوتری اضافه میکند.
یک ES یک سیستم اطلاعاتی مبتنی بر دانش(KBIS) است که دانش خود را در یک حوزه کاربردی پیچیده و خاص بکار میبرد و به عنوان یک مشاور متخصص برای کاربر نهایی عمل میکند.
سیستمهای خبره به سوالاتی در زمینه مشکلات و مسائل خاص بوسیله استنباطی نظیر استنباط انسان در حوزه دانشی که در آن متخصص است، جواب میدهد.
سیستمهای خبره باید قادر باشند که فرایند استدلال و نتیجه گیری خود را برای کاربر نهایی توضیح دهند.( O`Brien, 2000 ).
زمانی که سازمان با مشکلات پیچیده مواجه است، غالبا از خبره ها برای مشاوره استفاده میکند.
این خبره ها ، دانشی خاص و تجربه ای خاص در یک حوزه خاص دارند .
آنها گزینه ها ، میزان شانس موفقیت، و منافع و مضار تجاری را می شناسند .
سازمانها افراد خبره را برای موقعیتهای غیر ساختارمند جمع میکنند.
در واقع سیستم خبره سعی دارد تا از متخصصین انسانی تقلید کند .
نوعا سیستم خبره عبارت است از یک