الاستدلال القائم على النموذج

في مجال الذكاء الاصطناعي ، يشير الاستدلال القائم على النموذج إلى أسلوب استدلال يُستخدم في الأنظمة الخبيرة، ويعتمد على نموذج للعالم المادي. في هذا النهج، ينصبّ التركيز الرئيسي لتطوير التطبيقات على بناء النموذج. ثم، أثناء التشغيل، يقوم "محرك" بدمج معرفة هذا النموذج مع البيانات المرصودة لاستخلاص استنتاجات مثل التشخيص أو التنبؤ.

تُتحكم البرمجيات في الروبوتات والأنظمة الديناميكية . تُنفذ هذه البرمجيات كبرنامج حاسوبي عادي يتألف من عبارات شرطية، وحلقات تكرارية، وروتينات فرعية. مهمة المبرمج هي إيجاد خوارزمية قادرة على التحكم في الروبوت، بحيث يتمكن من أداء مهمة محددة. في تاريخ الروبوتات والتحكم الأمثل ^{[ 1 ]} ، ظهرت العديد من النماذج. أحدها هو أنظمة الخبراء ، التي تركز على مجالات محدودة. ^{[ 2 ]} تُعد أنظمة الخبراء مقدمةً للأنظمة القائمة على النماذج.

السبب الرئيسي وراء إجراء البحوث حول الاستدلال القائم على النماذج منذ تسعينيات القرن الماضي هو إنشاء طبقات مختلفة لنمذجة النظام والتحكم فيه. ^{[ 3 ]} يتيح ذلك حل مهام أكثر تعقيدًا، كما يمكن إعادة استخدام البرامج الموجودة لحل مشكلات مختلفة. تُستخدم طبقة النموذج لمراقبة النظام وتقييم صحة الإجراءات، بينما تحدد طبقة التحكم هذه الإجراءات وتوصل النظام إلى حالة الهدف. ^{[ 4 ]}

من التقنيات الشائعة لتطبيق نموذج ما لغات البرمجة التصريحية مثل برولوج ^{[ 5 ]} وجولوغ. من الناحية الرياضية، يتشابه النموذج التصريحي إلى حد كبير مع حساب المواقف باعتباره صياغة منطقية لوصف النظام. ^{[ 6 ]} أما من الناحية العملية، فيعني النموذج التصريحي محاكاة النظام باستخدام محرك ألعاب . يأخذ محرك الألعاب خاصية كمدخل ويحدد إشارة الخرج. أحيانًا، يُوصف محرك الألعاب بأنه محرك تنبؤ لمحاكاة العالم.

في عام 1990، وُجهت انتقادات إلى الاستدلال القائم على النماذج. جادل رواد الذكاء الاصطناعي الحديث بأن النماذج الرمزية منفصلة عن الأنظمة الفيزيائية الأساسية، وأنها تعجز عن التحكم في الروبوتات. ^{[ 7 ]} ووفقًا لممثلي الروبوتات القائمة على السلوك، يمكن للبنية التفاعلية التغلب على هذه المشكلة. لا يحتاج هذا النظام إلى نموذج رمزي، بل ترتبط أفعاله مباشرةً بإشارات المستشعرات المتجذرة في الواقع.

في نظام الاستدلال القائم على النماذج، يمكن تمثيل المعرفة باستخدام قواعد سببية . على سبيل المثال، في نظام التشخيص الطبي، قد تحتوي قاعدة المعرفة على القاعدة التالية:

${\displaystyle \forall }$المرضى  : السكتة الدماغية (مريض)${\displaystyle \rightarrow }$مريض مرتبك${\displaystyle \land }$غير متساوٍ (حدقتا (المريض))

في المقابل، في نظام الاستدلال التشخيصي، يتم تمثيل المعرفة من خلال قواعد تشخيصية مثل:

${\displaystyle \forall }$المرضى  : مرتبك (مريض)${\displaystyle \rightarrow }$السكتة الدماغية (المريض)

${\displaystyle \forall }$المرضى  : غير متساوين (حدقة العين (المريض))${\displaystyle \rightarrow }$السكتة الدماغية (المريض)

توجد العديد من أشكال النماذج الأخرى التي يمكن استخدامها. قد تكون النماذج كمية (على سبيل المثال، قائمة على المعادلات الرياضية) أو نوعية (على سبيل المثال، قائمة على نماذج السبب والنتيجة). وقد تتضمن تمثيلًا للغموض. وقد تمثل السلوك بمرور الوقت. وقد تمثل السلوك "الطبيعي"، أو قد تمثل فقط السلوك غير الطبيعي، كما في الأمثلة المذكورة أعلاه. تُناقش أنواع النماذج واستخدامها في الاستدلال القائم على النماذج في المرجع ^{[ 8 ] .}

• التشخيص (الذكاء الاصطناعي) ، تحديد ما إذا كان سلوك النظام صحيحًا
• خوارزمية اختيار السلوك
• الاستدلال القائم على الحالات ، حل المشكلات الجديدة بناءً على حلول المشكلات السابقة

• راسل، ستيوارت جيه ؛ نورفيج، بيتر (2003)، الذكاء الاصطناعي: منهج حديث (  الطبعة الثانية)، أبر سادل ريفر، نيو جيرسي: برنتيس هول، ص  260، ISBN 0-13-790395-2

• الاستدلال القائم على النماذج في جامعة أوتريخت
• قسم الأنظمة الذكية في وكالة ناسا