مجلة العلوم الإنسانية/ دور نماذج الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرار

Page 1

‫مجلة العلوم اإلنسانية – المركز الجامعي تندوف – الجزائر‬

‫العدد ‪01‬‬

‫دور نماذج الذكاء االصطناعي في اتخاذ القرار‬ ‫د‪ .‬جبـــــــاري لطــــيـــفة‬

‫المركز الجامعي عين تيموشنت ‪ /‬الجزائر‬

‫الملخص‪:‬‬

‫تهدف هذه الورق البحثية إلبراز الدور المهم الذي تلعبه مختلف نماذج الذكاء‬

‫االصطناعي في عملية اتخاذ القرار اليوم‪ ،‬باعتبارها تحاكي القدرات الذهنية البشرية و أنماط‬

‫عملها ‪ ،‬كالقدرة على االستنتاج ورد الفعل و كذا التعلم و اكتساب الخبرات‪.‬‬

‫الكلمات المفتاحية‪ :‬اتخاذ القرار‪،‬الذكاء االصطناعي‪ .‬الشبكات العصبية االصطناعية‪،‬‬ ‫األنظمة الخبيرة‪ ،‬الخوارزميات الجينية‪ ،‬الوكيل الخبير‪.‬‬

‫‪Abstract :‬‬ ‫‪This study aims at highlighting the important role Artificial‬‬ ‫‪Intelligence models in decision making process, through its ability to‬‬ ‫‪simulate the human brain capacities such as the ability to draw‬‬ ‫‪conclusions, react, the learning process and gain professional‬‬ ‫‪Key Words : decision making , Artificial Intelligence , Artificial neural‬‬ ‫‪network, expert systems, genetic algorithms ,expert agent‬‬

‫جوان ‪2017‬‬

‫‪121‬‬


‫د‪ .‬جباري لطيفة‬

‫دور نماذج الذكاء االصطناعي في اتخاذ القرار‬

‫مقدمة ‪:‬‬ ‫في محاولة التخاذ القرار المناسب يسعى المسيرون عادة إلى دراسة البيانات‬ ‫والمعلومات المتعلقة بالمشكل المدروس‪ ،‬و التي تكون عادة بكميات هائلة مما يجل العقل‬ ‫البشري عاج از أمام حصرها و دراستها بصفة دقيقة مما يستوجب اللجوء إلى األنظمة الذكية‬ ‫المساعدة على اتخاذ القرار أو ما يعرف بالذكاء االصطناعي بمختلف ميادينه‪ ،‬فعند‬ ‫استخدام هذا العلم لتطوير األنظمة الحديثة التخاذ القرار يتم تخزين الماليين من المعلومات‬ ‫داخل الحاسب لتكوين قاعدة بيانات رئيسية له مثل ما تخزن المعلومات داخل العقل البشري‬ ‫من خالل التعلم والخبرات اليومية التي يكتسبها‪،‬ثم يتم بعد ذلك تطوير برامج خاصة‪،‬‬ ‫ليستطيع الحاسب استخدامها في التعامل مع هذه البيانات واستخدامها بطريقة منطقية في‬ ‫حل المشكالت الالزمة لصنع القرار‪ .‬وقد نجح العلماء حتى اآلن في تطوير بعض النماذج‬ ‫الصغيرة من نظم الذكاء االصطناعي‪ ،‬ولكن مازالت هذه النماذج تحت التطوير والتجربة‬ ‫ويتم تحديثها يوما بعد يوم‪.‬‬ ‫‪.I‬تعريف الذكاء االصطناعي‪ :‬الذكاء االصطناعي مبني على أساس االدعاء بأنه يمكن‬ ‫وصف و محاكاة الذكاء البشري في أنظمة و أجهزة تقنية ‪،‬كما يعرف بأنه دراسة و تصميم‬ ‫أنظمة و أجهزة تصور البيئة المحيطة بها لكي تتصرف تصرفات تحاكي التصرفات‬ ‫البشرية‪. 1‬كما أنه فرع من فروع علوم الحاسوب ‪ computer science‬و هو علم هندسة‬ ‫صناعات اآلالت الذكية‪ .‬وفي تعريف آخر الذكاء االصطناعي هو بناء آالت قادرة على‬ ‫القيام بالمهام التي تتطلب الذكاء البشري‪.2‬كما‬

‫يعرف ‪ Feigenbum; Barr‬الذكاء‬

‫االصطناعي بأنه حقل علم الحاسوب المهتم بتصميم نظم حاسوب ذكية تعرض خصائص‬ ‫الذكاء في السلوك اإلنساني ‪3.‬على هذا األساس فإن الذكاء االصطناعي بصفة عامة هو‬ ‫‪ .II‬الذكاء الذي يصنعه اإلنسان في اآللة أو الحاسوب‪،‬فباختصار الذكاء االصطناعي هو‬ ‫علم و تكنولوجيا يستند على حقول مثل علم الحاسوب ‪ ،computer science‬علم النفس‪،‬‬ ‫اللسانيات‪ ،‬الرياضيات‪،‬الهندسة‪.4‬يخفف الذكاء االصطناعي عن متخذ القرار الكثير من‬

‫جوان ‪2017‬‬

‫‪122‬‬


‫مجلة العلوم اإلنسانية‬

‫المركز الجامعي تندوف ‪ -‬الجزائر‬

‫المخاطر والضغوطات النفسية وتجعله يركز على أشياء أكثر أهمية ‪.‬كل ذلك من خالل‬ ‫الخصائص و الميزات التالية‪:‬‬ ‫‪ )1‬التمثيل الرمزي‪ symbolic representation:‬تتسم برمجيات الذكاء الصناعي عموما‬ ‫باستخدامها رمو از غير رقمية مما يتناقض مع كون الحواسيب تعتمد على الرقمين‬ ‫)‪ (1,0‬غير أن هذا ال يمنع من كونها قادرة على القيام بالعمليات الحسابية‪.‬‬ ‫‪ )2‬االجتهاد ‪ heuristics‬تتميز برمجيات الذكاء االصطناعي بعدم وجود حل خوارزمي‬ ‫محدد و معروف للمشاكل التي تتناولها ‪ .‬لذلك ال بد من االجتهاد في اختيار طرق‬ ‫الحل التي تكون مالئمة مع إمكانية تغيير الحلول في حالة عدم كفاءة الطريقة األولى‪.‬‬ ‫‪ )3‬المعلومات غير الكاملة ‪ : imperfect information‬تتصف برمجيات الذكاء‬ ‫الصناعي بكونها تصل لحول للمشاكل حتى في حالة عدم توفر المعلومات و ذلك‬ ‫إلنقاذ األهداف و كذلك القدرة على اتخاذ الق اررات في حالة عدم التأكد‪. 5‬‬ ‫‪ )4‬تمثيل المعرفة‪ knowledge representation :‬بحيث تعبر عن تطابق بين العالم‬ ‫الخارجي و العمليات االستداللية الرمزية بالحاسب ‪.‬‬ ‫‪ )5‬البيانات المتضاربة ‪:‬لعل أهم سمات برمجيات الذكاء االصطناعي هو قدرتها على‬ ‫التعامل مع بيانات قد تتناقض بعضها ببعض ‪.‬‬ ‫‪ )6‬القدرة على التعلم ‪ the ability to learn :‬تعتبر القدرة على التعلم إحدى مميزات‬ ‫السلوك الذكي و سواء أكان التعلم في البشر يتم عن طريق المالحظة أو االستفادة من‬ ‫أخطاء الماضي فان الذكاء االصطناعي يجب أن تعتمد على استراتيجيات لتعلم اآللة‪.‬‬ ‫‪.III‬‬

‫مجاالت الذكاء االصطناعي واستخداماته‪:‬‬

‫يرتبط الذكاء االصطناعي بحقول‬

‫متعددة مثل ‪ :‬علم الحاسب ‪ ،‬علم النفس ‪،‬الرياضيات اللسانيات ‪،‬‬

‫و هندسة‬

‫المعرفة ‪.‬كما يخدم العديد من المجاالت نذكر من بينها‪:‬‬

‫جوان ‪2017‬‬

‫‪123‬‬


‫د‪ .‬جباري لطيفة‬

‫دور نماذج الذكاء االصطناعي في اتخاذ القرار‬

‫✓ تمثيل المعرفة آليا من خالل النظم الخبيرة‪:‬وهي برامج تحتوي على كمية هائلة من‬ ‫المعلومات التي يملكها خبير إنساني في حقل معين من حقول المعرفة فالنظام الخبير‬ ‫هو برنامج مصمم لينفذ مهاماً متعلقة بالخبرة البشرية و اتخاذ الق اررات‪.‬‬ ‫✓ معالجة اللغات الطبيعية‪ :‬أو معالجة اللغة البشرية و هو ما يختص بتطوير برامج‬ ‫ونظم لها القدرة على فهم أو توليد اللغة البشرية‪ ،‬أي أن مستخدم هذه البرامج يقوم‬ ‫بإدخال البيانات بصورة طبيعية و الحاسوب يقوم بفهمها و االستخالص منها‪.‬‬ ‫✓ تكنولوجيا اإلنسان اآللي ‪: ROBOTICS‬‬ ‫✓ ألعاب الحاسوب ويتم في هذه األلعاب وضع مشكلة أمام الفرد ومحاولته لحل تلك‬ ‫المشكلة ‪ ،‬وبعض هذه األلعاب تكون صعبة للغاية ‪ ،‬فباستخدام الذكاء الصناعي أصبح‬ ‫الحاسوب نداَ قد يصعب التغلب عليه أحياناَ في كثير من األلعاب‪. 6‬‬ ‫‪.IV‬عائلة الذكاء االصطناعي‪ :7‬تضم عائلة الذكاء االصطناعي تطبيقات رئيسية ومتنوعة مثل‬ ‫الشبكات العصبية ‪ Neural networks‬معالجة اللغة الطبيعية ‪Natural Language‬‬ ‫‪ ،Processing‬النظم الخبيرة ‪ Expert system‬المنطق الضبابي ‪Fuzzy Logic‬‬ ‫استخدام الحاالت ‪ Case Based‬و الوكيل الذكي ‪.... intelligent agent‬‬ ‫الشكل رقم ‪ 01‬عائلة الذكاء االصطناعي‬

‫جوان ‪2017‬‬

‫‪124‬‬


‫مجلة العلوم اإلنسانية‬

‫المركز الجامعي تندوف ‪ -‬الجزائر‬

‫إن مجاالت تطبيق الذكاء االصطناعي يشمل تطبيقات علوم الحاسوب على‬ ‫مستوى العتاد و البرمجيات و بصفة خاصة تطبيقاته في مجال البيولوجيا ‪،‬علم النفس‪،‬‬ ‫الرياضيات و مجاالت أخرى تهتم ببنية و وظائف الدماغ و قدراته األصلية في التفكير ‪،‬‬ ‫التعلم و االستنتاج و خزن و معالجة المعلومات و المعرفة ‪.‬كما تشمل مجاالت تصميم‬ ‫واجهات العمل البينية و خلق واقع افتراضي قادر على محاكاة الذكاء اإلنساني‪.‬‬ ‫‪ )1‬األنظمة الخبيرة و اتخاذ القرار (نظم المعرفة)‪:‬‬ ‫عادة عندما تحتاج المنظمة التخاذ قرار لحل مشكلة معينة فإنها تلجأ إلى‬ ‫نصيحة الخبراء‪ ،‬و الذين يتميزون عادة بالخبرة الكافية حول طبيعة المشكلة و هم‬ ‫يدركون البدائل المتاحة باإلضافة إلي تكاليفها و فرص نجاحها ‪.‬فاألنظمة الخبيرة تحاول‬ ‫أن تحل محل الخبراء البشريين‪.‬كما تعتبر األنظمة الخبيرة نوعا من أنواع النظم المبنية‬ ‫على المعرفة ‪ Knowledge Based systems KBIS‬والتي تمثل إضافة جديدة‬ ‫للنظم المبنية على الحاسبات اآللية ‪ CBIS‬وشكال متطو ار من أشكال الذكاء‬ ‫االصطناعي والتي تعتمد في بناء النظم على شبيه بمنطق التفكير اإلنساني و بالتالي‬ ‫يصل النظام الخبير إلى النصيحة المناسبة لتقديمها إلى المدير بعد استعراض قاعدة‬ ‫البيانات‪ .‬كما أن األنظمة الخبيرة لها القدرة على إدارة العقارات و تقديم النصيحة‬ ‫الضريبية و تقييم السياسات في المؤسسات من خالل تخزين الخبرات من الخبراء إلى‬ ‫الحاسوب‬

‫‪8‬‬

‫‪ .‬وبناءا على ما سبق ذكره‪ :‬فان النظام الخبير هو فرع من فروع الذكاء‬

‫االصطناعي ‪،‬يهدف إلى نمذجة الخبرة البشرية في مجال معرفي معين ‪،‬قصد حل‬ ‫المشاكل بطريقة آلية وذلك باالعتماد على أحدث ما توصلت إليه التطورات في مجال‬ ‫تكنولوجيا المعلومات‪.‬‬ ‫أ) خصائص النظم الخبيرة‪ :‬وجدت هذه النظم من أجل استخالص خبرات الخبراء ‪-‬‬ ‫وخصوصاً في التخصصات النادرة – وضمها في نظام خبير يحل محل اإلنسان‬ ‫ويساعد في نقل هذه الخبرات ألناس آخرين باإلضافة إلى قدرته على حل المشكالت‬

‫جوان ‪2017‬‬

‫‪125‬‬


‫دور نماذج الذكاء االصطناعي في اتخاذ القرار‬

‫د‪ .‬جباري لطيفة‬

‫بطريقة أسرع من الخبير البشري وأهمية الموضوع تكمن في التكامل الكبير العناصر‬ ‫التالية وهي المعرفة وتقنية المعلومات والشبكات واالتصاالت فهذه العناصر تنتج لنا‬ ‫منتج هام وهو النظام الخبير و الذي يمتاز بمجموعة من الخصائص أهمها ‪:‬‬ ‫ القدرة على الحصول على المعرفة والخبرات البشرية النادرة وحفظها‪,‬وتسهيل‬‫استخدامها في مجال معين ‪.‬‬ ‫‪-‬‬

‫تقديم الحلول المبنية على المعرفة والخبرة للمشاكل المعقدة في زمن قياسي‪ ,‬مع‬ ‫المقدرة على النظر إلى المشكلة من زوايا متعددة‪.‬‬

‫ تحقيق المشاركة اإلنسانية في االستفادة من الخبرات البشرية النادرة وذلك بتوفير هذه‬‫الخبرات في أكثر من مكان في وقت واحد‪.‬‬ ‫‪-‬‬

‫القدرة على شرح أسباب الحلول المقترحة للمشاكل ‪ .‬القدرة على التعامل مع‬ ‫المعلومات الرمزية مثل الرسومات الهندسية واستخالص النتائج من هذه الرسومات‬ ‫كما تجعل الخبرة والكفاءة النادرة متاحة بشكل أكبر داخل الهيئة‪ ،‬ومن ثم فهي تساعد‬

‫الخبراء العاملين في إحراز نتائج تتسم بالخبرة كما تتيح لهم التفرغ لألنشطة واألعمال‬ ‫األخرى‪.‬‬ ‫ب) مكونات النظم الخبيرة‪:‬‬ ‫إن معظم النظم الخبيرة التي يتم بناؤها تتكون من أربعة أجزاء رئيسة وهذه األجزاء هي‪:‬‬ ‫ واجهة المستخدم ‪.‬‬‫‬‫‪-‬‬

‫قاعدة المعرفة ‪.‬‬ ‫آلة االستدالل ‪.‬‬

‫‪ -‬آلة التطوير والتحديث‬

‫جوان ‪2017‬‬

‫‪126‬‬


‫مجلة العلوم اإلنسانية‬

‫المركز الجامعي تندوف ‪ -‬الجزائر‬

‫الشكل رقم (‪:)2‬طريقة عمل النظام الخبير في حل المشاكل‬

‫المصدر ‪ :‬سعد غالب ‪،‬تحليل و تصميم نظم المعلومات ‪،‬عمان ‪ ،‬دار المنهاج‪ 2000،‬ص ‪32‬‬

‫يتطلب حل أي مشكلة باستخدام النظام الخبير وجود نظم فرعية نذكرها فيما يلي‪:9‬‬

‫•‬

‫قاعدة المعرفة‪:‬هي نظام فرعي ضمن النظام الخبير و تحتوي على المعرفة المتخصصة في‬ ‫مجال محدد و يتم جمع و اشتقاق هذه المعرفة و تشفيرها و تخزينها في قاعدة معرفة النظام‬ ‫‪ ،‬و يستخدم المهندس طرق قياسية معيارية لتمثيل المعرفة و الخبرة في الحاسوب من أهمها‬ ‫تمثيل المعرفة باستخدام القواعد ‪ Rules‬و باستخدام اإلطارات ‪. Frames‬‬

‫•‬

‫الذاكرة العاملة‪ working memory :‬تحتوي الذاكرة العاملة على الحقائق الخاصة‬ ‫بالمشكلة موضوع البحث فعندما يقوم المستفيد أو صانع القرار باستشارة النظام الخبير حول‬ ‫مشكل يتم على مستوى الذاكرة العاملة عملية مقارنة و مقاربة هذه المعلومات بالمعرفة التي‬ ‫يحتويها النظام و الموجودة في قاعدة المعرفة الستنتاج حقائق جديدة ‪ .‬بحيث تحتوي الذاكرة‬ ‫العاملة على كل المعلومات الخاصة بالمشكل سواء تلك التي قام بإدخالها المستفيد‬ ‫باإلضافة إلى االستنتاجات ‪.‬‬

‫•‬

‫آلة االستدالل‪ :‬يقوم النظام الخبير بنمذجة عملية التفكير و اإلدراك اإلنساني من خالل‬ ‫برنامج تركيبي يسمى بالة االستدالل فهي نظام معالج يقوم بوظيفة مزج و مقاربة الحقائق‬

‫جوان ‪2017‬‬

‫‪127‬‬


‫د‪ .‬جباري لطيفة‬

‫دور نماذج الذكاء االصطناعي في اتخاذ القرار‬

‫التي توجد في الذاكرة العاملة مع المعرفة الخاصة الموجودة في قاعدة المعرفة الشتقاق أو‬ ‫استنباط االستنتاجات و الحلول ذات العالقة بالمشكلة موضوع البحث ‪.‬‬ ‫•‬

‫تسهيالت التفسير‪:‬الخاصية االستثنائية للنظم الخبيرة هي قدرتها على تفسير التفكير و‬ ‫اإلدراك أو تفسير المقترح أو الحل الذي ينصح به النظام ‪.‬‬

‫•‬

‫الواجهة البينية للمستفيد‪:‬يحصل التفاعل بين النظام الخبير و المستفيد من خالل اللغة‬ ‫الطبيعية ‪ Natural language‬و يتميز تفاعل النظم الخبيرة بالبساطة و القرب الشديد‬ ‫من أسلوب الحوار الشخصي ‪.‬‬

‫ت) مجاالت تطبيق األنظمة الخبيرة‪:‬‬ ‫إن المجاالت التي استغلت فيها تكنولوجيا المعلومات بصفة أساسية ومثمرة و ال مجال‬ ‫لحصرها على سبيل المثال نخص بالذكر مجاالت كالطب و الذي يعتبر من أوائل‬ ‫الميادين التي طبقت فيها األنظمة الخبيرة‪ ،‬الكيمياء أشهرها نظام ‪ Dendral‬الخاص‬ ‫ببناء البروتين و التحليل بناء‪، DNA.‬إدارة المعلومات ‪:‬مثل نظام ‪Material Advisor‬‬ ‫‪ Toxic‬لمساعدة األخصائيين على تحديد المعلومات المتصلة بصناعة و توزيع‬ ‫المواد السامة التي ربما تباع في األسواق ‪.‬المحاسبة مثل نظام ‪ auditor‬لتقييم‬ ‫عمليات االقتراض و بعض النظم المتعلقة بالضرائب‪.‬المالية‪ :‬مثل نظام ‪folio‬للمساعدة‬ ‫على اتخاذ الق اررات المتعلقة بمحفظة األسهم المالية‪.‬‬ ‫‪ )2‬الشبكات العصبونية‪:‬‬ ‫الشبكات العصبونية هي نظام معالجة معلومات مستوحى من الجهاز العصبي المركزي‬ ‫(وخاصة الدماغ)‪ ،‬تم تطوير الشبكات العصبونية كتعميم للنماذج الرياضية‬ ‫لإلنسان‬ ‫ّ‬ ‫التي توصف اإلدراك البشري والبيولوجيا العصبية بمعنى آخر تعليم الحاسب آلية‬ ‫التفكير‪ ,‬الصورة التالية توضح الشبكة العصبونية في الدماغ بحيث نجد أن كل عصبون‬ ‫متصل بعصبونات أخرى‪.10‬‬

‫جوان ‪2017‬‬

‫‪128‬‬


‫المركز الجامعي تندوف ‪ -‬الجزائر‬

‫مجلة العلوم اإلنسانية‬

‫أ) لمحة تاريخية عن تطور الشبكات العصبونية‪:‬‬ ‫قاد علم العصبونات الباحثين إلى بناء نماذج رياضية تحاكي سلوك العصبونات متمثل ًة‬ ‫بالشبكات العصبونية الصناعية‪ .‬تعود هذه الفكرة إلى عام ‪ 1940‬عندما َقَّدم ماكولوش‬ ‫‪ McCulloch‬وبيتس ‪ Pitts‬أول نموذج تجريدي للخلية العصبية‪ .‬وقد وضع هيب‬ ‫‪ Hebb‬قانون التعّلم‬

‫‪ Learning law‬في عام ‪ ،1949‬شرح فيه كيفية تعّلم الخاليا‬

‫العصبية‪ .‬ووضع روسنبالت ‪ Rosenblat‬في عام‪1950‬خوارزمية تعلم البيرسبترون‬ ‫‪.Perceptron‬‬

‫طور كونن ‪ Kohonen‬عام ‪1977‬نماذج الذاكرة المترابطة‪ ،‬وطبق‬

‫هوبفيلد ‪ Hopfield‬عام ‪ 1982‬فكرة تصغير الطاقة في الفيزياء على الشبكات‬ ‫العصبونية‪ .‬وقدم هينتون ‪ Hinton‬وسيجنوسكي ‪ Sejnowski‬وآكلي ‪ Ackley‬في المدة‬ ‫‪1983‬ـ‪1984‬آلة بولتزمان ‪.Boltzman‬‬ ‫الشكل)‪ :(3‬مكونات خلية عصبونية حيوانية‬

‫وض ــعت خوارزمي ــة االنتش ــار التراجع ــي ‪ Back Propagation‬ف ــي ع ــامي ‪1985‬‬ ‫و‪ ،1986‬مم ــا ف ــتح المج ــال واس ــعاً أم ــام البيرس ــبترون متع ـ ّـدد الطبق ــات‬

‫جوان ‪2017‬‬

‫‪Multi Layer‬‬

‫‪129‬‬


‫د‪ .‬جباري لطيفة‬

‫دور نماذج الذكاء االصطناعي في اتخاذ القرار‬

‫‪ Perceptron‬نحــو مزيــد مــن التطــور‪ .‬وقــد أدى هــذا التطــور إلــى اســتخدام مفهــوم الشــبكات‬ ‫العصبونية في العديد من المجاالت المتقدمة بما فيها العلوم االقتصادية و المالية‬ ‫ب) خصائص الشبكات العصبونية االصطناعية‪:‬‬ ‫تطلـ ـ ــب بنـ ـ ــاء الشـ ـ ــبكة العصـ ـ ــبونية الصـ ـ ــناعية تحديـ ـ ــد نـ ـ ــوع الشـ ـ ــبكة وخصـ ـ ــائص‬ ‫العقد‪،‬وتحديــد ديناميكيــة المنظومة‪.‬تشــير نــوع الشــبكة إلــى اإلطــار العــام لمخطــط االرتبــاط‬ ‫ال ــداخلي ال ــذي بيح ـ ّـدد بع ــدد الطبق ــات وع ــدد العق ــد ف ــي الطبق ــة الواح ــدة‪ ،‬توج ــد ع ــادة ف ــي‬

‫الشـ ــبكات العصـ ــبونية طبقـ ــات ثـ ــالث هـ ــي‪ :‬طبقـ ــة المـ ــدخالت‪ ،‬والطبقـ ــة الخفيـ ــة‪ ،‬وطبقـ ــة‬ ‫العصبونية من عدد كبير من عناصـر (وحـدات معالجـة) والتـي‬ ‫المخرجات‪.‬تتألف الشبكة‬ ‫ّ‬ ‫ت ــدعى عصــبونات (‪ )Neurons‬حي ــث يــرتبط ك ــل عصــبون مــع غيـ ـره مــن العص ــبونات‬ ‫محدد ‪weight‬‬ ‫بوصالت‪ ،‬حيث تملك كل وصلة وزن ّ‬

‫(ثقل ‪ /‬أهمية مـرتبط بها)‪.‬لك ّـل‬

‫عصـبون تـابع رياضـي مـرتبط بـه يـدعى (‪ )Activation Function‬يقـوم بتطبيقـه علـى‬ ‫إشارة المدخالت‪ ،‬لتحديد إشارة المخرجات الناتجة عنه‪.‬يقوم كل عصبون بإرسال المخرج‬ ‫النــاتج عنــه إلــى بقيــة العصــبونات مــن خــالل وصــالت االتصــال‪ ،‬وبعــد ضــرب المخــرج‬

‫النــاتج بــوزن الوص ـلة يمكــن للشــبكة العصــبونية أن تتخــذ أشــكاالً كثي ـرة تختلــف فــي عــدد‬ ‫طبقاتها‪ ،‬وفي عدد عصبوناتها‪ ،‬وكذلك بطريقة اتصال العصبونات مع بعضها البعض‪.‬‬ ‫أن العصــبون ‪ Y‬يأخــذ كمــدخالت المخرجــات الناتجــة ‪ X1‬مــن العصــبون ‪X1‬‬ ‫حيــث ّ‬

‫مض ــروباً ب ــالوزن ‪ ،weight1‬والمخرج ــات الناتج ــة ‪ X2‬م ــن العص ــبون ‪ X2‬مض ــروباً ب ــالوزن‬ ‫‪ weight2‬و المخرجات الناتجة ‪ X 3‬من العصبون ‪ X3‬مضروباً بالوزن ‪ ،weight3‬حسب‬ ‫المعادلة‪:‬‬ ‫‪y input=weight 1 X x1 + weight 2 X x2 +weight 3 X x3‬‬

‫جوان ‪2017‬‬

‫‪130‬‬


‫مجلة العلوم اإلنسانية‬

‫المركز الجامعي تندوف ‪ -‬الجزائر‬

‫الشكل)‪ :(4‬مكونات عصبون اصطناعي رياضيا‬

‫وتعالج هذه الشبكة المعطيات الداخلة "‪ "Inputs‬بتسلسل‪ ،‬إبتداءا من طبقة‬ ‫المدخالت ‪ ،‬مرو ار بالطبقة الخفية ووصوال إلى حساب المخرجات "‪ "outputs‬في الطبقة‬ ‫األخيرة‪ ،‬وذلك وفق تدفق وحيد االتجاه‪،‬وتسمى هذه العملية باالنتشار(‪.)propagation‬‬ ‫وتقوم الشبكة بالتعلم المستمر إلى أن توقف في درجة مقبولة من الخطأ والذي يعبر‬ ‫عن الفرق بين القيم الحقيقية والقيم التقديرية وذلك من خالل تعديل قوة األوزان بين اتصاالت‬ ‫األعصاب إلى أن يتم الحصول على األوزان التي تعطي أصغر قيمة ممكنة للخطأ‪ .‬وفي‬ ‫أغلب األحيان يستعمل لهذا الغرض أي (تقليل الخطأ التربيعي) من خالل تقنية إعادة‬ ‫االنتشار للخطأ (‪ ،)Rétro propagation de l’erreur‬وبالتالي يسمح ذلك بإيجاد الشبكة‬ ‫التي تقوم باألداء األمثل‪ .‬وعند انتهاء عملية التعلم‪ ،‬يتم التأكد من مدى تعلم الشبكة بواسطة‬ ‫عينية األختبار‪.11‬‬ ‫ت) الشبكات العصبية االصطناعية و عملية اتخاذ القرار‪:‬‬ ‫للشبكات االصطناعية تطبيقات كبيرة في مجاالت كثيرة نخص بالذكر‪ :‬معالجه‬ ‫اإلشارات ‪ :‬مثل اإلشارات الدوائر اإللكترونية كما تستخدم للتعرف على األنماط مثل‬ ‫الكتابة اليدوية أو الصور أو بصمة اليد أو التوقيع التعرف على األصوات في الطب‬ ‫كدقات القلب ‪ ،‬معالجة اللغات الطب ‪ .‬أما في مجال اتخاذ القرار فتعتبر الشبكالت‬ ‫جوان ‪2017‬‬

‫‪131‬‬


‫دور نماذج الذكاء االصطناعي في اتخاذ القرار‬

‫د‪ .‬جباري لطيفة‬

‫العصبونية الجيل الجديد المستخدم في عملية التنبؤ بأسواق البورصة و ذلك لقدرة هذه‬ ‫الطريقة على استيعاب عدد هائل‬

‫من البيانات و معالجتها بطريقة ذكية و تقديم‬

‫التقارير و السريعة مما يجعلها ذات كفاءة عالية في هذا المجال ‪ .‬باإلضافة إلى القدرة‬ ‫على بناء منظومات المساعدة في اتخاذ الق ارر تحتفظ بعدد هائل من البيانات و‬ ‫التجارب السابقة الستخدامها في الحاالت المشابهة ‪ .‬كما تستخدم في تنظيم اإلنتاج و‬ ‫مراقبة الجودة ‪،‬تصميم المنتوجات الجديدة و التنبؤ بسلوك المتغيرات االقتصادية المؤثرة‬ ‫على البيئة االقتصادية للمؤسسة ‪ ،‬حفظ البيانات و المعلومات‬

‫و استرجاعها عند‬

‫الحاجة التخاذ القرارت ‪ ،‬بالنسبة للشبكات العصبونية االصطناعية ‪ ANN12‬فتتميز‬ ‫بالقدرة على التنبؤ بسلوك عدد كبير من المتغيرات االقتصادية في آن واحد مما‬ ‫يستدعي استخدامها في عدة مجاالت اقتصادية كتحليل مخاطر منح القروض في‬ ‫البنوك من خالل دراسة عدة ملفات و عدة معايير لالنتقاء في غضون ثواني باإلضافة‬ ‫إلى إمكانية تغيير المعايير و الحصول على نتائج حينية ‪ ،‬باإلضافة إلى التنبؤ‬ ‫بالمبيعات‪ .‬كما تم استخدامها في عملية استرجاع بيانات مفقودة من خالل نمذجة‬ ‫البيانات السابقة و الالحقة ‪ ،‬للتنبؤ بقيمها ‪،‬و غيرها أمثلة كثيرة في هذا المجال ‪.‬‬ ‫‪ )3‬الخوارزمية الجينية(‪)GA Genetic Algorithm‬‬ ‫الخوارزمية الجينية(‪ )GA‬هي برامج الكمبيوتر التي تحاكي عمليات بيولوجية من‬ ‫أجل تحليل مشاكل النظم التطورية‪ .‬البحث الذي يحاكي عملية االنتقاء الطبيعي‪ .‬يعتمد‬ ‫هذا الكشف عن مجريات األمور كما يستخدم بشكل روتيني إليجاد حلول مفيدة لتحسين‬ ‫وبحث المشاكل‪.‬الخوارزميات الوراثية تنتمي إلى فئة أكبر من الخوارزميات التطورية‬ ‫(‪،)Evolutionary algorithm EA‬التي تولد حلول مثلى لمشاكل باستخدام تقنيات‬ ‫مستوحاة من التطور الطبيعي‬

‫و النظم الطبيعية الالزمة للتطور‪ .‬تعتمد أساسا على‬

‫االستغالل الذكي للبحث العشوائي وتستخدم التقنيات األساسية لحل المشاكل بالطرق‬ ‫األمثل‪.13‬ظهرت الخوارزميات الجينية بشكلها الحالي في العام ) ‪ ( 1975‬على يد جون‬

‫جوان ‪2017‬‬

‫‪132‬‬


‫المركز الجامعي تندوف ‪ -‬الجزائر‬

‫مجلة العلوم اإلنسانية‬

‫هوالند ) ‪ (John Holland‬في جامعة ميتشيغان‪ .‬وتطورت في بداية الثمانينات لتصبح‬ ‫أحد الطرق الهامة والفعالة للتعامل مع مسائل االستقصاء المعقد ‪Optimization‬‬ ‫‪search‬والبحث عن األمثلية‪ .‬وصفت بالجينية نظ ار العتمادها الشديد على محاكاة عمل‬ ‫الجينات الوراثية للتوصل للحل األمثل‪.‬‬ ‫و باختصار فإن الخوارزميات الجينية قائمة أساسا على تصميم و اقتراح الحلول‬ ‫للمشكالت التي تتعامل مع عدة بدائل مرشحة و مؤثرة مثل وجود عدد كبير من المرشحين‬ ‫للحصول على قرض من البنك ووجود العشرات بل و مئات العوامل التي يجب أخذها بعين‬ ‫االعتبار كأساس للمفاضلة و االختيار بينها‬

‫‪14‬‬

‫‪ .‬لذلك تستخدم تقنيات الخوارزميات الجينية‬

‫في مجاالت األعمال المالية و المصرفية ‪،‬و في تطبيقات االستثمار كما تستخدم لحل‬

‫مشكالت العمليات اللوجستية و السيطرة على حركة المواد و تطبق في مختلف أنواع‬ ‫التكنولوجيا الحديثة بما فيها تكنولوجيا الفضاء و المواد و التكنولوجيا الحيوية ‪.‬‬ ‫‪ )4‬الوكيل الذكي‪:‬‬ ‫يعرف الوكيل الذكي بكونه عبارة عن كائن يستطيع ادارك بيئته (‪)environment‬‬ ‫التي يكون موجودا فيها وذلك عبر المستشعرات (‪ )sensor‬التي يمتلكها هذا الكائن ومن‬ ‫ثم التجاوب معها بواسطة آليات التنفيذ (‪ )actuator‬أو الجوارح‪.15‬من خالل هذا التعريف‬ ‫يمكن أن نعتبر اإلنسان وكيل ‪ ,‬فهو يملك أدوات استشعار (الحواس الخمس) وبها يستطيع‬ ‫ادارك بيئته (‪ )percept‬كما أن لديه جوارح (األيدي و األرجل ) يؤثر بها في بيئته‪.‬‬ ‫أ) مكونات سلوك الوكيل الذكي‪:‬‬

‫يتكون عامة من العناصر التالية التي تتفاعل بينها‬ ‫➢ اإلدراك (‪ : )percept‬البيانات التي يتلقاها الوكيل عن طريق‬ ‫المستشعرات (‪. )input‬‬ ‫➢ ردة الفعل (‪ : )Action‬األحداث الصادرة عن الوكيل (‪. )output‬‬

‫➢ الوكيل العقالني (‪ )rational agent‬أو الوكيل المنطقي هو الوكيل الذي‬ ‫يتصرف بشكل صحيح وهذا يعني رياضياً أن كل صف من صفوف‬ ‫جدول الدالة ‪ Agent function‬تحتوي علي بيانات صحيحة‪.16‬‬

‫جوان ‪2017‬‬

‫‪133‬‬


‫د‪ .‬جباري لطيفة‬

‫دور نماذج الذكاء االصطناعي في اتخاذ القرار‬

‫الخــــــاتــمــة‪:‬‬

‫لقد أدى إدماج مزايا تكنولوجيا المعلومات مـع الطـرق اإلحصـائية و الخوارزميـات‬

‫إلــى تــوفر اإلمكاني ـات الالزمــة للتنبــؤ بالســلوك ذلــك باســتخدام تقنيــات التنقيــب فــي البيانــات‬ ‫الت ــي تش ــكل مرحل ــة م ــن مس ــار أش ــمل ه ــو استكش ــاف المعرف ــة ف ــي قواع ــد البيان ــات و الت ــي‬

‫أصبحت من الهموم الكبيرة التي تقع على عاتق المؤسسات و القائمين عليها بشكل عام‪.‬‬

‫فــي هــذا الســياق تــأتي أهميــة الــذكاء االصــطناعي القــادر علــى محاكــاة الســلوك البشــري فــي‬ ‫طريق ــة التفكي ــر لح ــل المش ــاكل و الق ــدرة عل ــى تخـ ـزين البيان ــات و النت ــائج الس ــتخدامها ف ــي‬

‫المستقبل‪ ،‬من خالل مختلف طرقه التي يناسب كـل واحـد منهـا طبيعـة بيانـات معينـة يخفـف‬ ‫الــذكاء االصــطناعي علــى متخ ـذ الق ـرار الكثيــر مــن المخــاطر والضــغوطات النفســية وتجعلــه‬ ‫يركز على أشياء أكثر أهمية‪ ،‬في العملية الق اررية بفضل النتائج الدقيقة المقدمة ‪.‬‬ ‫تعتبــر نمــاذج الــذكاء االصــطناعي الجيــل الجديــد للنمــاذج القائمــة علــى اســتخدام‬

‫الحاسوب في اتخاذ الق اررات من خالل قدرتها على تفكيك المشاكل و تحليلها في سبيل إيجـاد‬ ‫حلــول علــى شــكل ســيناريوهات يــتم اختيــار البــديل األمثــل منهــا ‪ ،‬و تخ ـزين مختلــف البيانــات‬ ‫المتعلقة بهذه العملية في سبيل استغاللها في المستقبل عند مواجهة مشكل مماثل ‪.‬‬ ‫الهوامش‪:‬‬ ‫‪Apports de l’intelligence artificielle au génie logiciel .DEREK PATRIDGE ed‬‬ ‫‪MASSON. 1990 .P 57‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪OP CitApports de l’intelligence artificielle au génie logiciel P 58‬‬ ‫سرور على سرور نظم دعم االدارة نظم الق اررات و نظم الخبرة الرياض دار المريخ‪ 2000‬ص ‪82‬‬ ‫‪1‬‬

‫‪3‬‬ ‫‪4‬‬

‫د سعد غالب ياسين ‪ ،‬نظم مساندة الق اررات ‪ ،‬مرجع سبق دكره ص ‪165‬‬

‫‪5‬د محمد احمد حسان نظم المعلومات االدارية الدار الجامعية ‪ 2008‬ص‪233‬‬

‫‪6‬د‪ .‬منال محمد البكري ‪ .‬د‪ .‬جالل ابراهيم العبد "مقدمة في نظم المعلومات االدارية المفاهيم االساسية و‬ ‫التطبيقات" دار الجامعة الحديدة للنشرص‪.381‬‬ ‫‪7‬‬

‫‪MocklerRoberty, information system for management Ohio bell and Howell ,1974‬‬ ‫‪P11‬‬ ‫‪ 8‬السيد ‪ ،‬خالد ناصر ‪ .‬أصـول الـذكاء الصـناعي ‪ ( .‬الريـاض ‪ ،‬مكتبـة الرشـد ‪ ،‬الطبعـة االولـى ‪2004 ،‬م ) ص‬ ‫‪. 32‬‬

‫‪9‬‬

‫السيد ‪ ،‬خالد ناصر ‪ .‬أصول الذكاء الصناعي مرجع سبق ذكره ص ‪36‬‬

‫جوان ‪2017‬‬

‫‪134‬‬


‫ الجزائر‬- ‫المركز الجامعي تندوف‬

‫مجلة العلوم اإلنسانية‬

، ‫ الطبعة االولى‬، ‫ دار الفيصل الثقافية‬، ‫ ( الرياض‬. ‫ أساسيات الذكاء االصطناعي‬. ‫ عادل‬، ‫عبد النور‬

10

.43 ‫م ) ص‬2005 11

WEKA Manual for Version 3-6-10Remco R. Bouckaert Eibe Frank Mark Hall Richard Kirkby Peter Reutemann Alex Seewald David ScuseJuly 31, 2013 p 32 12 Artificial neural network 13 Angeline, P.J. 1996. Evolving Fractal Movies. Proc. 1 stAn. Conf. on Genetic Programming, MIT Press, Cambridge page 98 183 ‫ مرجع سابق الدكر ص‬، ‫نظم مساندة الق اررات‬، ‫سعد غالب يسين‬ 15 -Matthew Wall - Overview of Genetic Algorithms –Mechanical Engineering Department MassachusettsInstitute of Technology (MIT). P 102 16 http://artificialintelligent.blogspot.com/2013/12/blog-post.html

135

2017 ‫جوان‬

14


Turn static files into dynamic content formats.

Create a flipbook
Issuu converts static files into: digital portfolios, online yearbooks, online catalogs, digital photo albums and more. Sign up and create your flipbook.