سیستم‌های خبره (Expert Systems) یکی از انواع نرم‌افزارهای هوش مصنوعی هستند که برای شبیه‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری انسان‌های متخصص طراحی شده‌اند. این سیستم‌ها می‌توانند از پایگاه‌های دانش گسترده و الگوریتم‌های پیچیده برای حل مسائل تخصصی استفاده کنند. یکی از اجزای کلیدی سیستم‌های خبره، فرآیند استنتاج است. استنتاج در واقع فرآیند منطقی است که بر اساس قواعد و داده‌ها، نتیجه‌گیری‌هایی را تولید می‌کند. در این مقاله، به بررسی انواع روش‌های استنتاج در سیستم‌های خبره می‌پردازیم و نحوه کارکرد آنها را توضیح می‌دهیم. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

مفهوم استنتاج در سیستم‌های خبره

استنتاج به فرآیندی گفته می‌شود که در آن سیستم‌های خبره از پایگاه‌های دانش خود برای تجزیه و تحلیل اطلاعات و رسیدن به یک نتیجه استفاده می‌کنند. این فرآیند به کمک الگوریتم‌های مختلف انجام می‌شود. استنتاج در سیستم‌های خبره می‌تواند به دو صورت اصلی انجام شود: استنتاج رو به جلو (Forward Chaining) و استنتاج رو به عقب (Backward Chaining).

انواع روش‌های استنتاج در سیستم‌های خبره

در این بخش از مقاله سعی میشود انواع روش های استنتاج در سیستم های خبره  و آینده سیستم‌های خبره را به صورت مختصر توصیح دهیم:

استنتاج رو به جلو (Forward Chaining)

استنتاج رو به جلو یکی از رایج‌ترین روش‌های استنتاج در سیستم‌های خبره است. در این روش، فرآیند استنتاج از داده‌های موجود یا مقدماتی شروع می‌شود و سپس به‌طور تدریجی به سمت نتیجه‌گیری پیش می‌رود. در این نوع استنتاج، سیستم بر اساس قواعد "اگر-آنگاه" (If-Then) موجود در پایگاه دانش خود عمل می‌کند. این قواعد به سیستم اجازه می‌دهند که با توجه به اطلاعات موجود، به‌تدریج به نتیجه‌ای خاص برسد.

مراحل استنتاج رو به جلو:

ورودی‌ها: سیستم ابتدا داده‌های اولیه یا اطلاعات ورودی را دریافت می‌کند. این اطلاعات می‌توانند شامل وضعیت‌ها، شرایط یا ویژگی‌های مختلفی باشند که برای تصمیم‌گیری ضروری هستند.
اعمال قواعد: سیستم سپس از قواعد موجود در پایگاه دانش استفاده می‌کند تا اطلاعات ورودی را پردازش کند و به نتیجه‌گیری‌های میان‌راهی برسد.
نتیجه‌گیری: در نهایت، سیستم با اعمال قوانین به‌طور مداوم و تکراری، به یک نتیجه نهایی می‌رسد.

مثال کاربردی این روش می‌تواند در یک سیستم خبره پزشکی باشد. فرض کنید بیمار اطلاعاتی را درباره علائم خود وارد می‌کند. سیستم با استفاده از اطلاعات بیمار و قواعد موجود، به‌تدریج به تشخیص احتمالی بیماری‌ها می‌پردازد.

استنتاج رو به عقب (Backward Chaining)

استنتاج رو به عقب، بر خلاف استنتاج رو به جلو، از هدف شروع می‌شود و به‌طور معکوس به دنبال دلایل یا پیش‌شرط‌هایی می‌گردد که به تحقق آن هدف منجر شده‌اند. این روش معمولاً در سیستم‌های خبره‌ای که برای انجام تشخیص‌ها یا حل مسائل پیچیده طراحی شده‌اند، استفاده می‌شود.

مراحل استنتاج رو به عقب:

هدف‌گذاری: ابتدا یک هدف یا نتیجه نهایی تعریف می‌شود. این هدف می‌تواند هر چیزی از یک تشخیص پزشکی تا یک نتیجه قانونی باشد.
بررسی پیش‌شرط‌ها: سیستم سپس بررسی می‌کند که آیا پیش‌شرط‌ها یا داده‌های موجود برای رسیدن به هدف کافی هستند یا خیر. اگر این پیش‌شرط‌ها موجود نباشند، سیستم به دنبال قواعدی می‌گردد که بتوانند این پیش‌شرط‌ها را فراهم کنند.
اجرا و ارزیابی: اگر پیش‌شرط‌ها شناسایی شوند، سیستم بر اساس آن‌ها تصمیم می‌گیرد که آیا هدف نهایی می‌تواند حاصل شود یا خیر.

در این نوع استنتاج، سیستم به‌طور فعال به دنبال دلایل و مدارک می‌گردد تا به هدف مورد نظر برسد. این روش معمولاً در مواردی که هدف نهایی مشخص باشد، مانند شبیه‌سازی مسائل پیچیده، استفاده می‌شود.

استنتاج مبتنی بر قوانین (Rule-based Inference)

یکی دیگر از روش‌های استنتاج در سیستم‌های خبره، استنتاج مبتنی بر قواعد است. در این روش، سیستم‌های خبره از مجموعه‌ای از قواعد "اگر-آنگاه" برای استدلال و تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. این قواعد معمولاً به‌صورت یک سری از پیش‌شرط‌ها و نتیجه‌گیری‌ها هستند که می‌توانند به‌طور خودکار اجرا شوند.
استنتاج مبتنی بر قواعد شامل مراحل زیر است:
تعریف قواعد: در ابتدا، مجموعه‌ای از قواعد تعریف می‌شود که سیستم برای استنتاج از آن‌ها استفاده خواهد کرد.
اجرای قواعد: سیستم از داده‌های ورودی برای انتخاب و اجرای قواعد مناسب استفاده می‌کند.
نتیجه‌گیری: پس از اجرای قواعد، سیستم به نتیجه‌گیری‌هایی می‌رسد که می‌توانند به‌عنوان توصیه‌ها یا تصمیمات مورد استفاده قرار گیرند.

این نوع استنتاج معمولاً در سیستم‌های خبره‌ای که در زمینه‌هایی مانند حقوق، پزشکی و مالی کاربرد دارند، به‌طور گسترده‌ای استفاده می‌شود.

استنتاج احتمالاتی (Probabilistic Inference)

استنتاج احتمالاتی به‌ویژه در سیستم‌های خبره‌ای که با داده‌های غیرقطعی یا نااطمینان روبه‌رو هستند، کاربرد دارد. در این نوع استنتاج، به جای استفاده از قواعد قطعی "اگر-آنگاه"، از مدل‌های احتمالاتی برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری استفاده می‌شود. استنتاج احتمالاتی معمولاً از نظریه احتمالات و مدل‌های شبکه‌های بیزی برای استنتاج استفاده می‌کند. در این روش، سیستم به‌جای اینکه یک تصمیم قطعی بگیرد، احتمال وقوع هر نتیجه را ارزیابی می‌کند و تصمیم نهایی را بر اساس احتمال‌های مختلف اتخاذ می‌کند.

استنتاج فازی (Fuzzy Inference)

استنتاج فازی یک روش استنتاج است که در آن از منطق فازی برای پردازش اطلاعات استفاده می‌شود. منطق فازی به سیستم این امکان را می‌دهد که داده‌های مبهم و نامشخص را پردازش کند و نتایج تقریبی به‌دست آورد. در این روش، اطلاعات دقیق و قطعی جای خود را به ابهامات می‌دهند. استنتاج فازی معمولاً در سیستم‌هایی که با اطلاعات مبهم و نادقیق روبه‌رو هستند، مانند پیش‌بینی وضعیت جوی یا تشخیص وضعیت‌های نامشخص، کاربرد دارد.

مقایسه روش‌های استنتاج

در انتخاب روش استنتاج برای یک سیستم خبره، باید به نوع مسئله، داده‌های موجود، پیچیدگی محاسباتی و نیازهای دقت توجه کرد. هر یک از روش‌های استنتاج مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارند. به‌عنوان مثال، استنتاج رو به جلو برای مسائل واضح و ساده مناسب است، در حالی که استنتاج رو به عقب برای مسائل پیچیده‌تری که نیاز به هدف‌گذاری دارند، مناسب‌تر است. استنتاج احتمالاتی و فازی نیز در شرایطی که داده‌های نامشخص یا غیرقطعی وجود داشته باشد، مورد استفاده قرار می‌گیرند.

نتیجه‌گیری
در نهایت، استنتاج یکی از اجزای کلیدی سیستم‌های خبره است که به آن‌ها این امکان را می‌دهد که با استفاده از داده‌ها و قواعد موجود، به تصمیم‌گیری‌های معقول و مبتنی بر اطلاعات برسند. روش‌های مختلف استنتاج، از جمله استنتاج رو به جلو، رو به عقب، مبتنی بر قواعد، احتمالاتی و فازی، هرکدام در شرایط خاص خود کاربرد دارند و به انتخاب بهینه برای مسائل مختلف کمک می‌کنند. این روش‌ها به سیستم‌های خبره کمک می‌کنند تا به‌طور مؤثری از دانش متخصصان برای حل مسائل پیچیده استفاده کنند.

منبع مقاله: geeksforgeeks