الأنظمة القائمة على المعرفة

كثيراً ما استُخدم مصطلح "النظام القائم على المعرفة" كمرادف لمصطلح " النظام الخبير "، ربما لأن معظم الأنظمة القائمة على المعرفة في بداياتها صُممت لأداء مهام الخبراء. مع ذلك، يُشير هذان المصطلحان إلى جوانب مختلفة من النظام.

• خبير : يصف فقط المهمة التي صُمم النظام من أجلها - والغرض منه هو المساعدة في استبدال الخبير البشري في مهمة تتطلب عادةً معرفة متخصصة
• قائم على المعرفة : يشير فقط إلى بنية النظام - فهو يمثل المعرفة بشكل صريح، بدلاً من كونها رمزًا إجرائيًا

اليوم، جميع أنظمة الخبراء تقريباً تعتمد على المعرفة، في حين أن بنية النظام القائمة على المعرفة تستخدم في مجموعة واسعة من أنواع الأنظمة المصممة لمجموعة متنوعة من المهام.

كانت الأنظمة المعرفية الأولى في الأساس أنظمة خبيرة قائمة على القواعد. مثّلت هذه الأنظمة حقائق العالم على شكل تأكيدات بسيطة في قاعدة بيانات مسطحة ، واستخدمت قواعد خاصة بالمجال للاستدلال حول هذه التأكيدات، ثم لإضافة معلومات إليها. ومن أشهر هذه الأنظمة المبكرة برنامج "مايسين" للتشخيص الطبي.

كان لتمثيل المعرفة بشكل صريح عبر القواعد عدة مزايا:

1. الاستحواذ والصيانة. استخدام القواعد يعني أن خبراء المجال يمكنهم في كثير من الأحيان تحديد القواعد وصيانتها بأنفسهم بدلاً من القيام بذلك عن طريق مبرمج.
2. شرح. إن تمثيل المعرفة بشكل صريح يسمح للأنظمة بالتفكير في كيفية وصولها إلى استنتاج ما، واستخدام هذه المعلومات لشرح النتائج للمستخدمين. على سبيل المثال، تتبع سلسلة الاستدلالات التي أدت إلى التشخيص، واستخدام هذه الحقائق لشرح التشخيص.
3. الاستدلال. مكّن فصل المعرفة عن معالجتها من تطوير محركات استدلال عامة الأغراض. تستطيع هذه الأنظمة استخلاص استنتاجات من مجموعة بيانات ربما لم يكن المطورون الأوائل على دراية بها. ^{[ 4 ]}

سمحت البنى اللاحقة للاستدلال القائم على المعرفة، مثل بنية السبورة BB1 ( نظام السبورة )، ^{[ 5 ]} بتأثر عملية الاستدلال نفسها بالاستدلالات الجديدة، مما وفر استدلالًا على مستوى أعلى. كما سمحت BB1 بمراقبة عملية حل المشكلات نفسها. ويمكن مزج أنواع مختلفة من حل المشكلات (مثل الحل من أعلى إلى أسفل، والحل من أسفل إلى أعلى، والحل الانتهازي) بشكل انتقائي بناءً على الحالة الراهنة لحل المشكلة. في جوهر الأمر، كان يُستخدم نظام حل المشكلات لحل مشكلة على مستوى المجال، بالإضافة إلى مشكلة التحكم الخاصة به، والتي قد تعتمد على الأولى.

من الأمثلة الأخرى على بنى الأنظمة القائمة على المعرفة والتي تدعم الاستدلال على مستوى أعلى، نظام MRS ^{[ 6 ]} ونظام SOAR ، أو نظام CAIA الخاص بـ J.Pitrat .

مشروع RefPerSys هو برنامج مفتوح المصدر يهدف إلى دعم الاستدلال على المستوى الفوقي (عن طريق توليد كود C++) في عام 2026 (مستوحى من عمل بيترات ومن هذه الورقة ).

في ثمانينيات وتسعينيات القرن العشرين، بالإضافة إلى أنظمة الخبراء، شملت التطبيقات الأخرى للأنظمة القائمة على المعرفة التحكم في العمليات في الوقت الحقيقي، ^{[ 7 ]} وأنظمة التدريس الذكية، ^{[ 8 ]} وحلول المشكلات لمجالات محددة مثل تحليل بنية البروتين، ^{[ 9 ]} وتخطيط مواقع البناء، ^{[ 10 ]} وتشخيص أعطال أنظمة الحاسوب. ^{[ 11 ]}

مع ازدياد تعقيد الأنظمة القائمة على المعرفة، أصبحت التقنيات المستخدمة لتمثيل قاعدة المعرفة أكثر تطوراً وشملت المنطق وأنظمة إعادة صياغة المصطلحات والرسوم البيانية المفاهيمية والأطر .

تُجسّد الأطر هذا التطور المعماري. فقد قدّمها مينسكي ^{[ 12 ]} ، وهي توفر تمثيلاً منظماً للمعرفة، يُشابه نماذج البرمجة كائنية التوجه. إنها طريقة لتمثيل المعرفة العالمية باستخدام تقنيات تُعتبر مماثلة للبرمجة كائنية التوجه : يتكون الإطار من بنية بيانات ذات خانات مُسماة تُمثل سمات أو علاقات، مُنظمة هرمياً من خلال علاقات الفئة والفئة الفرعية. يمكن أن تحتوي كل خانة على قيم، وقيم افتراضية، وملحقات إجرائية، وقيود تُحدد القيم المسموح بها. مع زيادة تنظيم قاعدة المعرفة، أصبح الاستدلال ممكناً ليس فقط من خلال قواعد مستقلة واستدلال منطقي، بل أيضاً بناءً على التفاعلات داخل قاعدة المعرفة نفسها. على سبيل المثال، يمكن للإجراءات المُخزنة كبرامج خلفية على الكائنات أن تُفعّل، وأن تُحاكي سلوك تسلسل القواعد. ^{[ 13 ]}

ومن التطورات الأخرى التي شهدتها التسعينيات تطوير أنظمة استدلال آلية متخصصة تُسمى المصنفات . فبدلاً من تحديد علاقات التضمين بشكل ثابت في قاعدة المعرفة، يسمح المصنف للمطور بتحديد الحقائق المتعلقة بالعالم، ثم يترك للمصنف استنتاج العلاقات. وبهذه الطريقة، يمكن للمصنف أيضاً أن يؤدي دور محرك الاستدلال. ^{[ 14 ]}

كان أحدث تطور في أنظمة المعرفة هو تبني التقنيات، ولا سيما نوع من المنطق يُسمى منطق الوصف ، لتطوير أنظمة تستخدم الإنترنت. غالبًا ما يتعامل الإنترنت مع بيانات معقدة وغير منظمة لا يمكن الاعتماد عليها لتناسب نموذج بيانات محدد. تُعد تقنية أنظمة المعرفة، وخاصة القدرة على تصنيف الأشياء عند الطلب، مثالية لمثل هذه الأنظمة. يُعرف نموذج هذا النوع من أنظمة الإنترنت القائمة على المعرفة باسم الويب الدلالي . ^{[ 15 ]}