انتقل إلى المحتوى

نظام خبير: الفرق بين النسختين

من ويكيبيديا، الموسوعة الحرة
تصفح التاريخ تفاعلياً
[نسخة منشورة][مراجعة غير مفحوصة]
→ التعديل السابقالتعديل اللاحق ←
تم حذف المحتوى تمت إضافة المحتوى
مرئينص الويكي
مصدر
إضافة قسم تاريخ الأنظمة الخبيرة وتحسين جودة المقال
وسوم: تمت إضافة وسم nowiki تعديلات طويلة إيموجي تحرير مرئي
سطر 1: سطر 1:
[[ملف:Symbolics3640 Modified.JPG|تصغير|200بك|يسار]]
[[ملف:Symbolics3640 Modified.JPG|تصغير|200بك|يسار|نظام خبير يعود للعام 1984 يستعمل لغة [[ليسب]]]]
في مجال [[ذكاء اصطناعي|الذكاء الاصطناعي]]، يعتبر '''النظام الخبير'''<ref>{{استشهاد بويكي بيانات|Q111421033|صفحة=67}}</ref> نظام حاسوبي يحاكي قدرات وخبرات البشر<ref>{{استشهاد بكتاب|مؤلف=Jackson|الأول=Peter|عنوان=Introduction to expert systems|تاريخ=1999|ناشر=Addison-Wesley|طبعة=3. ed., [Nachdr.]|سلسلة=International computer science series|مكان=Harlow Bonn|isbn=978-0-201-87686-4}}</ref> 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 [[برمجة إجرائية|البرمجة الإجرائية]] التقليدية<ref>{{استشهاد ويب|عنوان=Conventional programming Definition from PC Magazine Encyclopedia|مسار=https://web.archive.org/web/20121014124656/http://www.pcmag.com/encyclopedia_term/0,2542,t=conventional+programming&i=40325,00.asp|تاريخ الوصول=2024-03-25|صحيفة=web.archive.org|تاريخ=2012-10-14}}</ref>.
'''النظام الخبير'''<ref>{{استشهاد بويكي بيانات|Q111421033|صفحة=67}}</ref> هو [[برنامج (توضيح)|برنامج]] مصمم لينفد مهاماً متعلقة بالخبرة البشرية.<ref>{{استشهاد ويب |مسار=https://www.pcmag.com/encyclopedia_term/0,2542,t=conventional+programming&i=40325,00.asp |عنوان=Conventional programming |ناشر=Pcmag.com |تاريخ الوصول=2013-09-15| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20121014124656/http://www.pcmag.com/encyclopedia_term/0,2542,t=conventional+programming&i=40325,00.asp | تاريخ أرشيف = 14 أكتوبر 2012 | وصلة مكسورة = yes }}</ref><ref>{{استشهاد بدورية محكمة|الأخير=Lancini|الأول=Stefano|الأول2=Marco|الأخير2=Lazzari|الأول3=Alberto|الأخير3=Masera|الأول4=Paolo|الأخير4=Salvaneschi|عنوان=Diagnosing Ancient Monuments with Expert Software|صحيفة= Structural Engineering International|سنة=1997|المجلد=7|العدد=4|صفحات=288–291|مسار=https://dinamico2.unibg.it/lazzari/doc/structural-engineering-authors-copy.pdf|doi=10.2749/101686697780494392| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20150413032053/http://dinamico2.unibg.it/lazzari/doc/structural-engineering-authors-copy.pdf | تاريخ أرشيف = 13 أبريل 2015 }}</ref><ref>[https://www.hrmars.com/admin/pics/261.pdf Nwigbo Stella and Agbo Okechuku Chuks], School of Science Education, Expert system: a catalyst in educational development in Nigeria: "''Knowledge-based systems collect the small fragments of human know-how into a knowledge-base which is used to reason through a problem, using the knowledge that is appropriated''" {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180421200849/http://www.hrmars.com/admin/pics/261.pdf |date=21 أبريل 2018}}</ref> يحاول النظام الخبير القيام بعمليات تعتبر عادة من اختصاص البشر ويتضمن الحكم واتخاد القرارات.


أول أنظمة خبيرة تم ابتكارها في سبعينيات القرن العشرين وانتشرت في الثمانينيات من القرن نفسه<ref>{{استشهاد بكتاب|عنوان=Expert systems: the technology of knowledge management and decision making for the 21st century|تاريخ=2002|ناشر=Academic Press|محرر=Leondes|محرر-الأول=Cornelius T.|مكان=San Diego|isbn=978-0-12-443880-4}}</ref>. الأنظمة الخبيرة كانت من أوائل الأشكال الناجحة لبرمجيات الذكاء الاصطناعي<ref>{{استشهاد بكتاب|مؤلف=Luger|الأول=George F.|مسار=http://archive.org/details/artificialintell0000luge|عنوان=Artificial intelligence : structures and strategies for complex problem solving|تاريخ=1993|ناشر=Redwood City, CA. : Benjamin/Cummings Pub. Co.|آخرون=Internet Archive|isbn=978-0-8053-4780-7}}</ref><ref>{{استشهاد بكتاب|مؤلف=Nilsson|الأول=Nils J.|مسار=http://archive.org/details/artificialintell0000nils|عنوان=Artificial Intelligence : a new synthesis|تاريخ=1998|ناشر=San Francisco, CA. : Morgan Kaufmann Publishers|آخرون=Internet Archive|isbn=978-1-55860-535-0}}</ref>.
يملك الخبراء البشريون كمية هائلة من المعرفة المتخصصة في مجالات عملهم لذا فإن النظم الخبيرة تستند عادة إلى قواعد معرفة تتضمن عدد هائلاً من قواعد المعطيات التي تحوي معلومات المعرفة. نشأت النظم الخبيرة كفرع من فروع الذكاء الاصطناعي.


⚫
== تاريخ الأنظمة الخبيرة ==
تتميز النظم الخبيرة بأن مجالاتها محدودة بالمقارنة بالنشاط البشري. كما أنها تستخدم استخداماً محدوداً في النظم الإدارية واسترجاع المعلومات المتكاملة، وهي لم تحقق أي نجاح في النظم السياسية والاجتماعية. لكن على الرغم من القناعة التامة بان النظم الخبيرة لن تحل محل الخبرة الإنسانية إلا أنها تتميز بالعديد من الصفات وهي:
* قدرتها على تطوير أداء المتخصصين ذوي مستوى الخبرة المنخفض.
* وسيلة مفيدة للإمداد ببعض مستويات الخبرة في حالة عدم وجود الخبير.
* تستطيع النظم الخبيرة أن تعطي للبرمجة بعداً جديداً بإدخال قواعد البديهة والمعرفة الحدسية الخبيرة.
* تتيح النظم الخبيرة للمستخدم أن يسأل: لماذا صنع القرار أو لماذا لم يصنع ؟
* توظف النظم الخبيرة مستوى عالي من الخبرات التي تمكن المستخدم من اكتساب الخبرة في المعرفة الخاصة بالنظام الخبير.


=== المراحل الأولى ===
⚫
== أجزاء النظام الخبير ==
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<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=A systematic survey of computer-aided diagnosis in medicine: Past and present developments|صحيفة=Expert Systems with Applications|مسار=http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2019.112821|مؤلف=Yanase|الأول=Juri|تاريخ=2019-12|المجلد=138|صفحات=112821|مؤلف2=Triantaphyllou|issn=0957-4174|الأول2=Evangelos|دوي=10.1016/j.eswa.2019.112821}}</ref>.
يتكون النظام الخبير من 3 أجزاء:
* [[قاعدة معرفة]] [[قاعدة معرفة]]: تتضمن المعارف المتعلقة بحقل الخبرة.
* [[محرك استدلال]] {{وإو|عر=Inference_engine|تر=Inference_engine|لغ=en|نص=Inference engine}}: نظام لمعالجة المعارف واستنتاج طريقة الاستدلال.
⚫
* [[واجهة المستخدم]] [[واجهة المستخدم]]: تمكن المستخدم غير الخبير من الوصول إلى معرفة النظام الخبير.


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<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=Reasoning Foundations of Medical Diagnosis: Symbolic logic, probability, and value theory aid our understanding of how physicians reason|صحيفة=Science|مسار=https://www.science.org/doi/10.1126/science.130.3366.9|مؤلف=Ledley|الأول=Robert S.|تاريخ=1959-07-03|لغة=en|المجلد=130|العدد=3366|صفحات=9–21|مؤلف2=Lusted|issn=0036-8075|الأول2=Lee B.|دوي=10.1126/science.130.3366.9}}</ref><ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=A model-based method for computer-aided medical decision-making|صحيفة=Artificial Intelligence|مسار=https://doi.org/10.1016/0004-3702(78)90015-2|مؤلف=Weiss|الأول=Sholom M.|تاريخ=1978-08|المجلد=11|العدد=1-2|صفحات=145–172|مؤلف2=Kulikowski|مؤلف3=Amarel|مؤلف4=Safir|issn=0004-3702|الأول2=Casimir A.|الأول3=Saul|الأول4=Aran|دوي=10.1016/0004-3702(78)90015-2}}</ref>. 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<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=Medicine and the Computer: The Promise and Problems of Change|صحيفة=New England Journal of Medicine|مسار=http://www.nejm.org/doi/abs/10.1056/NEJM197012032832305|مؤلف=Schwartz|الأول=William B.|تاريخ=1970-12-03|لغة=en|المجلد=283|العدد=23|صفحات=1257–1264|issn=0028-4793|دوي=10.1056/NEJM197012032832305}}</ref>، أو مطابقة الأنماط الإحصائية<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=A New Information System for Medical Practice|صحيفة=Archives of Internal Medicine|مسار=http://archinte.jamanetwork.com/article.aspx?doi=10.1001/archinte.1975.00330080019003|مؤلف=Rosati|الأول=Robert A.|تاريخ=1975-08-01|لغة=en|المجلد=135|العدد=8|صفحات=1017|issn=0003-9926|دوي=10.1001/archinte.1975.00330080019003}}</ref>، أو نظرية الاحتمالات<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=Artificial Intelligence in Medical Diagnosis|صحيفة=Annals of Internal Medicine|مسار=http://annals.org/article.aspx?doi=10.7326/0003-4819-108-1-80|مؤلف=Szolovits|الأول=Peter|تاريخ=1988-01-01|لغة=en|المجلد=108|العدد=1|صفحات=80|issn=0003-4819|دوي=10.7326/0003-4819-108-1-80}}</ref>.
== مميزات النظم الخبيرة ==
* سهلة الاستخدام لأي مستخدم سواء مستخدم عادي أو مطوّر.
* نافعة في مجال التطبيق بشكل واضح.
* قادرة على التعلم من الخبراء بطريقة مباشرة وغير مباشرة.
* قادرة على تعليم غير المتخصصين.
* قادرة على تفسير أي حلول تتوصل إليها مع توضيح طريقة الوصول إليها.
* قادرة على الاستجابة للأسئلة البسيطة وكذلك المعقدة في حدود التطبيق.
* وسيلة مفيدة في توفير مستويات عالية من الخبرة في حال عدم توفر خبير.
* قادرة على تطوير أداء المتخصصين ذوي الخبرة البسيطة.


=== المراحل اللاحقة ===
⚫
{{علم الحاسوب}}
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<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=A model of inexact reasoning in medicine|صحيفة=Mathematical Biosciences|مسار=https://doi.org/10.1016/0025-5564(75)90047-4|مؤلف=Shortliffe|الأول=Edward H.|تاريخ=1975-04|المجلد=23|العدد=3-4|صفحات=351–379|مؤلف2=Buchanan|issn=0025-5564|الأول2=Bruce G.|دوي=10.1016/0025-5564(75)90047-4}}</ref>، والنظام الخبير Internist-I، ولاحقًا في منتصف الثمانينيات، نظام CADUCEUS<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=Die Fünfte Computer-Generation|مسار=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-0348-6528-9|مؤلف=Feigenbaum|الأول=Edward A.|تاريخ=1984|مؤلف2=McCorduck|الأول2=Pamela|دوي=10.1007/978-3-0348-6528-9}}</ref>.


حوالي العام 1965 تم تقديم الأنظمة الخبيرة رسميًا بواسطة مشروع البرمجة التجريبية من [[جامعة ستانفورد]] بقيادة [[إدوارد فيغنبوم]]، الذي يُعتبر أحيانًا "أبو الأنظمة الخبيرة"<ref>{{استشهاد ويب|عنوان=The Diversity of Artificial Intelligence: How Edward Feigenbaum Developed the Expert Systems|مسار=https://medium.com/@staneyjoseph.in/the-diversity-of-artificial-intelligence-how-edward-feigenbaum-developed-the-expert-systems-8fe57350efb8|تاريخ الوصول=2024-03-25|صحيفة=Medium|تاريخ=2023-10-30|مؤلف=Joseph 🎖️|الأول=Staney|لغة=en}}</ref>. كان من أبرز المشاركين الرئيسيين كذلك في هذا المجال بروس بوكانان وراندال ديفيس.
⚫
== عيوب النظم الخبيرة ==


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)<ref>{{استشهاد بكتاب|مؤلف=Lea|الأول=Andrew Scott|عنوان=Digitizing diagnosis: medicine, minds, and machines in twentieth-century America|تاريخ=2023|ناشر=Johns Hopkins University Press|مكان=Baltimore|isbn=978-1-4214-4681-3}}</ref>. كانت فكرة أن "الأنظمة الذكية تستمد قوتها من المعرفة التي تمتلكها بدلاً من التشكيلات الخاصة أو أنظمة الاستنتاج" _بحسب [[إدوارد فيغنبوم|فيغنبوم]]_ "خطوة مهمة إلى الأمام"، حيث كانت الأبحاث السابقة تركز على الأساليب التجريبية الحسابية.
* 1- صعوبة السيطرة على المعرفة المتعمقة لمجال المشكلة.

* 2- افتقاد المرونة.
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.
* 3- عدم القدرة على إعطاء تفسيرات متعمقة.

* 4- صعوبات التحقق والتثبت.
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<ref>{{استشهاد بكتاب|عنوان=Expert systems: the technology of knowledge management and decision making for the 21st century|تاريخ=2002|ناشر=Academic Press|محرر=Leondes|محرر-الأول=Cornelius T.|مكان=San Diego|isbn=978-0-12-443880-4}}</ref>.
* 5- التعلم الضئيل من الخبرة.

== اقرأ أيضا ==
في العقد الأول من الألفية الجديدة، شهدت هذه التقنية "إحياءً جديداً" مع استخدام مصطلح الأنظمة المبنية على القواعد والاستخدام الناجح لها<ref>{{استشهاد ويب|عنوان=Business Makes the Rules {{!}} InformationWeek|مسار=https://www.informationweek.com/data-management/business-makes-the-rules|تاريخ الوصول=2024-03-25|صحيفة=www.informationweek.com|لغة=en}}</ref>. حيث دمجت العديد من الشركات الكبرى المزودة للتطبيقات التجارية (مثل [[ساب|SAP]]، Siebel، و<nowiki/>[[أوراكل|Oracle]]) قدرات الأنظمة الخبيرة ضمن منتجاتها، فأصبحت محركات الاستدلال التي ذكرناها سابقاً تستعمل أيضاً ضمن أنواع مختلفة من القواعد التجارية المعقدة.
* [[قانون الذكاء الاصطناعي]]

=== النهج الحالي للأنظمة الخبيرة ===
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 [[ذكاء اصطناعي|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 ==
ينقسم النظام الخبير إلى ثلاثة أقسام رئيسية:
* [[قاعدة بيانات|قاعدة البيانات]] أو [[قاعدة معرفة|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 ==

* 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 ==
* 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 ==
== مراجع ==
{{مراجع}}
{{مراجع}}

⚫
{{علم الحاسوب}}


{{تصنيف كومنز}}
{{تصنيف كومنز}}

نسخة 00:01، 26 مارس 2024

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

المراحل الأولى

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

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[17].

في العقد الأول من الألفية الجديدة، شهدت هذه التقنية "إحياءً جديداً" مع استخدام مصطلح الأنظمة المبنية على القواعد والاستخدام الناجح لها[18]. 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

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

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

  • 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

  • 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

  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. اطلع عليه بتاريخ 2024-03-25.
  4. ^ 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. {{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.
  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. {{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.
  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.
  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.
  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. {{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. {{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). 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. ^ 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.
  18. ^ "Business Makes the Rules | InformationWeek". www.informationweek.com (بالإنجليزية). Retrieved 2024-03-25.


مجلوبة من «https://ar.wikipedia.org/w/index.php?title=نظام_خبير&oldid=66504718»