اليوم العالمي للمنطق: فهم المنطق الضبابي ودوره في الذكاء الاصطناعي

في حياتنا اليومية ، لا يمكننا دائمًا الاختيار بين "نعم" و "لا". يحدث هذا لأنك قد تواجه مواقف تفتقر فيها إلى المعلومات اللازمة لاتخاذ قرار. بدلا من ذلك ، قد تكون في حيرة من نفسك.

على سبيل المثال ، إذا سأل شخص ما عما إذا كنت ستكون هناك في يوم معين الشهر المقبل ، فمن المحتمل ألا تتفاعل على الفور بنعم أو لا. لأنك لا تستطيع ضمان تواجدك في ذلك اليوم في الشهر المقبل.

ليس بسيطًا ، أليس كذلك؟

يشير المصطلح غامض إلى شيء غير واضح. عندما يكون الموقف غير واضح ، قد لا يتمكن الكمبيوتر ، مثل البشر ، من تقديم قرار صواب أو خطأ. 1 يرمز إلى صحيح في المنطق المنطقي ، بينما يمثل 0 خطأ.

في المقابل ، يأخذ المنطق الضبابي في الاعتبار جميع جوانب الغموض في القضية ، حيث يمكن أن تكون هناك قيم بديلة إضافية تتجاوز ثنائية True و False. هذا مفيد بشكل كبير في الذكاء الاصطناعي ، والذي يحتاج إلى أن يكون أكثر سهولة وتكيفًا وشبهًا بالإنسان من عمليات الآلة التقليدية. بمناسبة اليوم العالمي للمنطق (14 ^يناير ) ، دعونا نحلل هذا المفهوم الحيوي.

كيف يعمل المنطق الضبابي؟

يعتبر المنطق الضبابي أن الإدراك البشري هو أكثر أشكال البيانات أهمية لاستخلاص استنتاجات دقيقة. تم تطوير هذا المنطق في عام 1965 في جامعة كاليفورنيا ، بيركلي ، بواسطة لطفي زاده ، الذي صاغ مصطلح "غامض". وجادل بأن منطق الكمبيوتر التقليدي غير قادر على التعامل مع المعلومات غير الواضحة أو غير الدقيقة.

على غرار البشر ، فإن أجهزة الكمبيوتر قادرة على دمج مجموعة واسعة من القيم الموجودة بين الصواب والخطأ. قد تشمل هذه بالتأكيد نعم ، ربما نعم ، لا أستطيع القول ، ربما لا ، وكذلك بالتأكيد لا.

تحقق من هذا المثال البسيط للمنطق الضبابي لفهم كيفية عمله:

سؤال المشكلة: هل الجو مشمس بالخارج اليوم؟

الحل المنطقي: نعم (1) أو لا (0).

تماشياً مع الجبر المنطقي العادي ، ستتلقى الخوارزمية مدخلات محددة وتقدم إما نعم أو لا كنتيجة لها. يتم تمثيل هذا بـ 1 و 0 في المقابل. ومع ذلك ، عند استخدام المنطق الضبابي ، تظهر احتمالات أخرى.

حل المنطق الضبابي:

• مشمس جدًا مع غيوم نادرة (0.95)
• مشمس إلى حد ما (0.75)
• مشمس جزئيًا (0.5)
• مشمس قليلاً لكن غائم في الغالب (0.3)
• غائم جدا مع فترات مشمسة نادرة (0.1)

يتيح المنطق الضبابي مجموعة واسعة من النتائج ، بما في ذلك للغاية ، إلى حد ما ، وليس على الإطلاق ، كما هو موضح في الشكل. تُظهر هذه الأعداد الصحيحة من 0 و 1 نطاق النتائج الممكنة.

يستخدم النهج القائم على المنطق الضبابي جميع البيانات ذات الصلة لحل مشكلة ما. ثم يولد القرار الأمثل بناءً على المدخلات المتاحة. في الظروف التي يتعذر فيها تقديم مبرر واضح ، فإنه يوفر بديلاً مقبولاً.

فهم العمارة الفنية للمنطق الضبابي

نظرًا لأنه اليوم العالمي للمنطق ، دعونا نلقي نظرة فاحصة على البنية التقنية التي تشكل حلًا منطقيًا غامضًا. سوف تتكون من:

• الوحدة المركزية للتشويش : تقوم بتحويل المدخلات ، التي تتكون من أرقام غير مؤكدة ، إلى مجموعات فرعية ذات قيمة رقمية غامضة مفصولة منطقيًا وفقًا لمعايير محددة مسبقًا.
• عداد القواعد : يخزن IF-THEN-ELSE-YES-NO - أي أنواع القواعد الشرطية التي يحددها الإنسان.
• وحدة الاستخبارات : تكرر منطق التفكير البشري عن طريق إنشاء استنتاج غامض باستخدام مدخلات من وحدات غامضة وقواعد محددة مسبقًا.
• وحدة Defuzzification : تقوم بتحويل الإخراج الضبابي من وحدة الاستخبارات إلى ناتج ذو قيمة واضحة.

يعد المنطق الضبابي ممتازًا لنمذجة المواقف المعقدة ذات المدخلات غير الواضحة أو المنحرفة (مثل تحديات الذكاء الاصطناعي) نظرًا لتشابهها مع عملية صنع القرار البشري. تعد برامج المنطق الضبابي أسهل في الإنشاء من البرامج المنطقية التقليدية وتستخدم تعليمات أقل ، وبالتالي تقليل مقدار الذاكرة المطلوبة لتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي.

دور المنطق الضبابي في الذكاء الاصطناعي

لا يمكن حل العديد من المشكلات التنظيمية المعقدة بنعم / لا أو استجابات البرمجة بالأبيض والأسود. في المواقف التي تكون فيها الاستجابات غامضة في بعض الأحيان ، يكون المنطق المبهم مفيدًا. يدير المنطق الضبابي عدم الدقة أو الغموض من خلال ربط مقاييس متعددة لمصداقية الاقتراح.

• المنطق الضبابي والدلالات : في أبسط أشكالها ، يتم استخدام تحليل شجرة القرار لتطوير منطق غامض. وبالتالي ، قد يكون بمثابة أساس لأنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) التي تم إنشاؤها بالاستنتاجات المستندة إلى القواعد. كل من المنطق الضبابي والدلالات الغامضة (على سبيل المثال ، الكلمات "مشمس" و "قليلاً" ، والتي لا يمكن تحديدها كمياً) ضرورية لبرمجة أنظمة الذكاء الاصطناعي.
• تطبيقات ملحوظة : لا تزال تقنيات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي تتطور عبر مجموعة من القطاعات ، على الرغم من حقيقة أن قدرات البرمجة المنطقية الضبابية آخذة في الازدياد. يعد Watson من IBM أحد أبرز أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستخدم المنطق الضبابي أو الدلالات الغامضة. في القطاع المصرفي ، يتم إنشاء تقارير الاستثمار باستخدام المنطق الضبابي والتعلم الآلي والأنظمة التكنولوجية المماثلة.
• المنطق الضبابي والتعلم الآلي : في بعض الأحيان ، يتم تجميع المنطق الضبابي والتعلم الآلي معًا ، لكنهما ليسا متطابقين. يشير التعلم الآلي إلى أنظمة الكمبيوتر التي تكرر الفكر البشري من خلال تعديل الخوارزميات لحل المشكلات الصعبة بشكل متكرر. المنطق الضبابي عبارة عن مجموعة من القواعد أو العمليات التي قد تعمل على مجموعات بيانات غير دقيقة ، لكن الخوارزميات يجب أن يكتبها البشر. يمكن استخدام كلا المجالين في الذكاء الاصطناعي وحل المشكلات الصعبة.
• أمثلة على المنطق الضبابي: قد يساعد المنطق الضبابي الشبكات العصبية ، واستخراج البيانات ، والتفكير القائم على الحالة (CBR) ، وقواعد العمل. على سبيل المثال ، يمكن استخدام المنطق الضبابي في CBR لتجميع المعلومات ديناميكيًا في فئات ، وبالتالي تعزيز الأداء عن طريق تقليل التعرض للضوضاء والقيم المتطرفة. يتيح المنطق الضبابي أيضًا للمهنيين في قواعد العمل إنشاء قواعد أكثر فعالية. هذا مثال لقاعدة منقحة تستخدم المنطق الضبابي.

عندما تكون كمية المعاملات عبر الحدود "كبيرة" (عبارة ذات معنى غامض) وتتم المعاملة في المساء (مصطلح آخر ذو دلالات غامضة) ، فقد يكون التحويل محل شك.

هل المنطق الضبابي هو نفسه نظرية الاحتمالية؟

يعتبر كل من الاحتمالية والمنطق الضبابي مفاهيم أساسية للذكاء الاصطناعي ، لكن الأول له علاقة أكبر بالتحليلات التنبؤية. بمعنى آخر ، يشير الاحتمال إلى دقة الاستدلال التنبئي باستخدام تحليل البيانات القائم على الذكاء الاصطناعي.

على الرغم من أن المصطلحات قد تبدو متكافئة ، إلا أن المنطق الغامض أو الاحتمال غير قابلين للتبادل. المنطق الضبابي هو نظرة عالمية بدرجات متفاوتة من الصدق. يركز الاحتمال على المفاهيم والبيانات التي تكون إما صحيحة أو خاطئة - أفكار قد تكون صحيحة أو خاطئة. احتمالية المطالبة هي مستوى الثقة في صحتها.

إن تعريفات المنطق الغامض والاحتمالية تميزهم عن بعضهم البعض. يرتبط الاحتمال بالوقائع ، وليس الحقائق ، لأن الأحداث إما تحدث أو لا تحدث. لا مجال للغموض. من ناحية أخرى ، يسعى المنطق الضبابي إلى فهم جوهر عدم اليقين. يتعلق الأمر في الغالب بمستوى الحقيقة.

لا يمكن استخدام نظرية الاحتمالية للتفكير بمفاهيم لا يمكنك وصفها بأنها صحيحة أو خاطئة تمامًا.

ماذا يمكنك أن تفعل مع المنطق الضبابي؟

يحتوي المنطق الضبابي على تطبيقات في معظم مجالات الحوسبة لها علاقة بعمليات البيانات ، والتي تشمل الذكاء الاصطناعي وكذلك التنقيب عن البيانات.

التنقيب عن البيانات ، وهو موضوع يربط بين الرياضيات والتعلم الآلي وعلوم الكمبيوتر ، هو عملية اكتشاف العلاقات المهمة في مجموعات البيانات الضخمة. المنطق الضبابي عبارة عن مجموعة من القواعد التي يمكن تطبيقها على مجموعات البيانات غير الواضحة من أجل الوصول إلى استنتاجات منطقية. إنها تقنية مفيدة لاكتشاف الاتصالات ذات الصلة في هذا النوع من البيانات ، نظرًا لأن التنقيب في البيانات غالبًا ما يتضمن قياسات غير دقيقة.

باستخدام الرياضيات المنطقية الضبابية ، قد ينتج المحللون إشارات بيع وشراء آلية في بعض أنظمة التداول المعقدة. تساعد هذه التقنيات المستثمرين في التكيف مع مجموعة كبيرة ومتنوعة من أوضاع السوق المتغيرة التي لها تأثير على ممتلكاتهم.

تم إحداث ثورة في مجالات مثل الخدمات المصرفية ، وذكاء السوق ، والأبحاث ، وما إلى ذلك ، بواسطة الذكاء الاصطناعي ، ولهذا السبب قمنا بتغطية المنطق الغامض في يوم المنطق العالمي الخاص بنا! لديك الآن منجم من الابتكارات الجديدة لاستكشافها في الذكاء الاصطناعي - مثل الذكاء الاصطناعي التوليفي الذي يمكنه إنشاء فن من بضع كلمات أو عبارات - مما أدى إلى زيادة الاستثمارات في صناديق الاستثمار المتداولة في مجال الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي.