نظام الاستدلال الإجرائي

في مجال الذكاء الاصطناعي ، يُعد نظام الاستدلال الإجرائي ( PRS ) إطار عمل لبناء أنظمة استدلال في الوقت الحقيقي قادرة على أداء مهام معقدة في بيئات ديناميكية. وهو يعتمد على مفهوم العامل العقلاني أو العامل الذكي باستخدام نموذج البرمجيات القائم على المعتقدات والرغبات والنوايا .

يُعرَّف تطبيق المستخدم بشكل أساسي، ويُزوَّد نظام PRS بمجموعة من مجالات المعرفة . كل مجال معرفة هو جزء من المعرفة الإجرائية التي تحدد كيفية القيام بشيء ما، مثل كيفية التنقل في ممر، أو كيفية تخطيط مسار (على عكس البنى الروبوتية حيث يُقدِّم المبرمج نموذجًا لحالات العالم وكيف تؤثر الإجراءات الأولية للعامل عليها). يُستخدم هذا البرنامج، بالإضافة إلى مُفسِّر PRS ، للتحكم في العامل.

يتحمل المترجم مسؤولية الحفاظ على المعتقدات حول حالة العالم، واختيار الأهداف التي يسعى لتحقيقها لاحقًا، وتحديد مجال المعرفة المناسب للوضع الراهن. قد تختلف آلية تنفيذ هذه العمليات باختلاف مجالات المعرفة الخاصة بكل حالة . على عكس أنظمة التخطيط التقليدية للذكاء الاصطناعي التي تُنشئ خطة كاملة في البداية، ثم تُعيد التخطيط في حال حدوث أمور غير متوقعة، يدمج نظام PRS بين التخطيط وتنفيذ الإجراءات في العالم. في أي لحظة، قد لا يمتلك النظام سوى خطة جزئية للمستقبل.

يعتمد نظام PRS على إطار عمل BDI أو إطار الاعتقاد-الرغبة-النية للوكلاء الأذكياء. تتكون المعتقدات مما يعتقده الوكيل صحيحًا بشأن الحالة الراهنة للعالم، وتتكون الرغبات من أهداف الوكيل، وتتكون النوايا من خطط الوكيل الحالية لتحقيق تلك الأهداف. علاوة على ذلك، يتم تمثيل كل من هذه المكونات الثلاثة بشكل صريح في مكان ما ضمن ذاكرة وكيل PRS أثناء التشغيل، وهو ما يختلف عن الأنظمة التفاعلية البحتة، مثل بنية التضمين .

طُوِّر مفهوم نظام الاستجابة الفيزيائية (PRS) في مركز الذكاء الاصطناعي التابع لمعهد ستانفورد للأبحاث (SRI International) خلال ثمانينيات القرن الماضي، على يد باحثين كثر من بينهم مايكل جورجيف ، وإيمي لانسكي، وفرانسوا فيليكس إنجراند . وقد ساهم إطار عملهم في استغلال نموذج BDI ونشره على نطاق واسع في برمجيات التحكم في الأنظمة الذكية . وكان التطبيق الرائد لهذا الإطار نظامًا لكشف الأعطال في نظام التحكم في رد الفعل لمكوك الفضاء ديسكفري التابع لوكالة ناسا . واستمر تطوير نظام الاستجابة الفيزيائية هذا في المعهد الأسترالي للذكاء الاصطناعي حتى أواخر تسعينيات القرن الماضي، مما أدى إلى تطوير تطبيق وامتداد بلغة C++ يُعرف باسم dMARS .

تتضمن بنية نظام PRS التابع لمعهد SRI المكونات التالية:

• قاعدة بيانات للمعتقدات حول العالم، ممثلة باستخدام حساب التفاضل والتكامل من الدرجة الأولى.
• الأهداف التي يسعى النظام إلى تحقيقها كشروط على مدى فترة زمنية بناءً على أوصاف الحالة الداخلية والخارجية (الرغبات).
• مجالات المعرفة أو الخطط التي تحدد تسلسل الإجراءات منخفضة المستوى لتحقيق هدف في مواقف محددة.
• النوايا التي تشمل تلك الأهداف الرئيسية التي تم اختيارها للتنفيذ الحالي والنهائي.
• آلية تفسير أو استدلال تدير النظام.

طُوِّر نظام PRS الخاص بمعهد SRI للتطبيقات المدمجة في بيئات ديناميكية وفورية. ولذلك، فقد عالج على وجه التحديد أوجه القصور في بنى التحكم والاستدلال المعاصرة الأخرى، مثل أنظمة الخبراء وأنظمة السبورة . فيما يلي تحديد المتطلبات العامة لتطوير نظام PRS الخاص بهم: ^{[ 1 ]}

• معالجة الأحداث غير المتزامنة
• أنواع التفاعلات والاستجابات المضمونة
• التمثيل الإجرائي للمعرفة
• معالجة مشاكل متعددة
• سلوك تفاعلي وموجه نحو الهدف
• محور الاهتمام
• قدرات التفكير التأملي
• التشغيل المدمج المستمر
• معالجة البيانات غير الكاملة أو غير الدقيقة
• معالجة الحالات العابرة
• نمذجة التغذية الراجعة المتأخرة
• تحكم المشغل

The seminal application of SRI's PRS was a monitoring and fault detection system for the reaction control system (RCS) on the NASA space shuttle.^[2] The RCS provides propulsive forces from a collection of jet thrusters and controls altitude of the space shuttle. A PRS-based fault diagnostic system was developed and tested using a simulator. It included over 100 KAs and over 25 meta level KAs. RCS specific KAs were written by space shuttle mission controllers. It was implemented on the Symbolics 3600 Series LISP machine and used multiple communicating instances of PRS. The system maintained over 1000 facts about the RCS, over 650 facts for the forward RCS alone and half of which are updated continuously during the mission. A version of the PRS was used to monitor the reaction control system on the Space Shuttle Discovery.

PRS was tested on Shakey the robot including navigational and simulated jet malfunction scenarios based on the space shuttle.^[3] Later applications included a network management monitor called the Interactive Real-time Telecommunications Network Management System (IRTNMS) for Telecom Australia.^[4]

The following list the major implementations and extensions of the PRS architecture.^[5]

• UM-PRS ^[6]
• OpenPRS (formerly C-PRS and Propice) ^[7][8]
• AgentSpeak
• Distributed multi-agent reasoning system (dMARS)
• GORITE
• JAM ^[9]
• JACK Intelligent Agents
• SRI Procedural Agent Realization Kit (SPARK) ^[10]
• PRS-CL ^[11]

• Distributed multi-agent reasoning system
• JACK Intelligent Agents
• Belief–desire–intention software model
• Intelligent agent

• إم بي جورجوف وإيه إل لانسكي. "نظام للاستدلال في المجالات الديناميكية: تشخيص الأعطال في مكوك الفضاء" مذكرة فنية رقم 375، مركز الذكاء الاصطناعي، معهد SRI الدولي، 1986.
• مايكل ب. جورجوف، إيمي ل. لانسكي، مارسيل ج. شوبرز. " الاستدلال والتخطيط في المجالات الديناميكية: تجربة مع روبوت متنقل " مذكرة فنية 380، مركز الذكاء الاصطناعي، معهد SRI الدولي، 1987.
• م. جورجوف، و أ. ل. لانسكي (1987). المعرفة الإجرائية . وقائع معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات 74(10):1383–1398، مطبعة معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات.
• جورجيف، مايكل ب.؛ إنجراند، فرانسوا فيليكس. " بحث حول أنظمة الاستدلال الإجرائي " التقرير النهائي - المرحلة 1، مركز الذكاء الاصطناعي، معهد SRI الدولي، 1988.
• مايكل ب. جورجوف وفرانسوا فيليكس إنجراند " صنع القرار في نظام استدلال مضمن " وقائع المؤتمر الدولي المشترك الحادي عشر حول الذكاء الاصطناعي، ديترويت (ميشيغان)، أغسطس 1989.
• كي إل مايرز، دليل المستخدم لنظام الاستدلال الإجرائي ، تقرير فني، مركز الذكاء الاصطناعي، تقرير فني، معهد ستانفورد للأبحاث الدولية، مينلو بارك، كاليفورنيا، 1997
• مسلسل "لقاءٌ مُقدّر في الفضاء" (A Match Made in Space) - نسخة فرعية من إنتاج وكالة ناسا، 200

• نظام PRS-CL: نظام استدلال إجرائي، وهو امتداد لنظام PRS الذي تتولى صيانته مؤسسة SRI الدولية.