افق‌های هوش مصنوعی

در ۱۹۴۳،Mcclutch (روانشناس، فیلسوف و شاعر) و Pitts (ریاضیدان) طی مقاله‌ای، دیده‌های آن روزگار درباره محاسبات، منطق و روانشناسی عصبی را ترکیب کردند. ایده اصلی آن مقاله چگونگی انجام اعمال منطقی به وسیله اجزای ساده شبکه عصبی بود. اجزای بسیار ساده (نورون‌ها) این شبکه فقط از این طریق سیگنال های تحریک (exitory) و توقیف (inhibitory) با هم در تماس بودند. این همان چیزی بود که بعدها دانشمندان کامپیوتر آن را مدارهای (And) و (OR) نامیدند و طراحی اولین کامپیوتر در ۱۹۴۷ توسط فون نیومان عمیقاً از آن الهام می‌گرفت.

امروز پس از گذشته نیم‌قرن از کار Mcclutch و Pitts شاید بتوان گفت که این کار الهام بخش گرایشی کاملاً پویا و نوین در هوش مصنوعی است.

پیوندگرایی (Connectionism) هوشمندی را تنها حاصل کار موازی و هم‌زمان و در عین حال تعامل تعداد بسیار زیادی اجزای کاملاً ساده به هم مرتبط می‌داند.

شبکه‌های عصبی که از مدل شبکه عصبی ذهن انسان الهام گرفته‌اند امروزه دارای کاربردهای کاملاً علمی و گسترده تکنولوژیک شده‌اند و کاربرد آن در زمینه‌های متنوعی مانند سیستم‌های کنترلی، رباتیک، تشخیص متون، پردازش تصویر،… مورد بررسی قرار گرفته است.

علاوه بر این کار بر روی توسعه سیستم‌های هوشمند با الهام از طبیعت (هوشمندی‌های ـ غیر از هوشمندی انسان) اکنون از زمینه‌های کاملاً پرطرفدار در هوش مصنوعی است.

الگوریتم ژنیتک که با استفاده از ایده تکامل داروینی و انتخاب طبیعی پیشنهاد شده روش بسیار خوبی برای یافتن پاسخ به مسائل بهینه سازیست. به همین ترتیب روش‌های دیگری نیز مانند استراتژی‌های تکاملی نیز (Evolutionary Algorithms) در این زمینه پیشنهاد شده اند.

در این زمینه هر گوشه‌ای از ساز و کار طبیعت که پاسخ بهینه‌ای را برای مسائل یافته است مورد پژوهش قرار می‌گیرد. زمینه‌هایی چون سیستم امنیتی بدن انسان (Immun System) که در آن بیشمار الگوی ویروس‌های مهاجم به صورتی هوشمندانه ذخیره می‌شوند و یا روش پیدا کردن کوتاه‌ترین راه به منابع غذا توسط مورچگان (Ant Colony) همگی بیانگر گوشه‌هایی از هوشمندی بیولوژیک هستند.

گرایش دیگر هوش مصنوعی بیشتر بر مدل سازی اعمال شناختی تاُکید دارد (مدل سازی نمادین یا سمبولیک) این گرایش چندان خود را به قابلیت تعمق بیولوژیک سیستم‌های ارائه شده مقید نمی‌کند.

CASE-BASED REASONING یکی از گرایش‌های فعال در این شاخه می‌باشد. بعنوان مثال روند استدلال توسط یک پزشک هنگام تشخیص یک بیماری کاملاً شبیه به CBR است به این ترتیب که پزشک در ذهن خود تعداد بسیار زیادی از شواهد بیماری‌های شناخته شده را دارد و تنها باید مشاهدات خود را با نمونه‌های موجود در ذهن خویش تطبیق داده، شبیه‌ترین نمونه را به عنوان بیماری بیابد.

به این ترتیب مشخصات، نیازمندی‌ها و توانایی‌های CBR به عنوان یک چارچوب کلی پژوهش در هوش مصنوعی مورد توجه قرارگرفته است.

البته هنگامی که از گرایش‌های آینده سخن می‌گوییم، هرگز نباید از گرایش‌های ترکیبی غفلت کنیم. گرایش‌هایی که خود را به حرکت در چارچوب شناختی یا بیولوژیک یا منطقی محدود نکرده و به ترکیبی از آنها می‌اندیشند. شاید بتوان پیش‌بینی کرد که چنین گرایش‌هایی فرا ساختارهای (Meta –Structure) روانی را براساس عناصر ساده بیولوژیک بنا خواهند کرد.

۱- Jon Mccarthy

منبع: itc.itmavara.com