تقديم:

القارئ الكريم، افتتح قسم "الأنظمة الخبيرة" في دروس الموسوعة بعد تخطيط لتقديم دورة متكاملة في الأنظمة الخبيرة في ساحة الدورات التعليمية في الموسوعة، فمجال مثل مجال الأنظمة الخبيرة يحتاج الكثير من الشرح والتفصيل وأهم من هذا وذاك "النقاش" والتوضيح المباشر، وكان جدول الدورة يحوي كل هذا وأكثر: بداية بتعريف الأنظمة الخبيرة ودراسة مواصفاتها وأنواعها، مروراً بلغة CLIPS ودراسة ونقد بعض الأنظمة المبنية بها، انتهاءاً إلى شرح مفصل يبين الفروق بين الإنسان الخبير والنظام الخبير من جهة وبين برامج الأنظمة الخبيرة والبرامج التقليدية من جهة أخرى، ولكن لضيق الوقت في عام التخرج لم اتمكن من تقديم الدورة ولا من إكمال دروسها، فآثرت أن أضيف ما اكتمل من دروسها وأكمل البقية بعد التخرج إن شاء الله. أو يكملها من يحب كتابة دروساً في هذا المجال.. أرجو أن تستفيد من بسيط ما كتبت، والله ولي التوفيق :)
كتبتب هذه الدروس من كتاب "Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving" ومن عدة مواقع تعليمية على الإنترنت.

الأنظمة الخبيرة (Expert Systems (ES

مقدمة:

الإنسان الخبير وحده من يستطيع تقديم أداء رفيع المستوى في نطاق تخصصه! الأنظمة الخبيرة تستخدم معلومات محصورة في نطاق محدد كي تقدم نفس أداء الإنسان الخبير في نفس النطاق!
تذكر أنه ليست جميع النطاقات تعتبر مجالات خصبة لبناء أنظمة خبيرة فيها، كما أنه لا يمكننا صياغة جميع الخبرات والمهارات التي لا تكون موجودة سوى لدى الإنسان الخبير؛ فبعضها لا يمكن صياغته!

من هنا نستنتج أن المعادلة الأولى في عالم الأنظمة الخبيرة هي:

النظام الخبير = الإنسان الخبير!

حسناً، وماهو النظام الخبير؟!

هو برنامج له سلوك الإنسان الخبير في نطاق محدد من التطبيقات، أو هو برنامج يحل المشاكل التي غالباً ما تحل عن طريق إنسان خبير، هذه المشاكل غالباً ما يطلق عليها اسم Expert-level Problems.

الفرق بين النظام الخبير والإنسان الخبير:

مع أن المعادلة الأولى في عالم الأنظمة الخبيرة تقتضي أن النظام الخبير = الإنسان الخبير، إلا أنه توجد فروق دقيقة عديدة بينهما، سنستنتج جميع هذه الفروق سوياً في الدروس القادمة إن شاء الله.
وبصورة مبدئية وبدائية جداً يكون الفرق بينهما:

1. في المعرفة:
   تتكون المعرفة التي توجد لدى الإنسان الخبير من معرفة نظرية Theoretical نابعة عن فهم المشكلة بالإضافة إلى معرفة تطبيقية Practical نتجت من تجاربه وأظهرت فاعلية كبيرة في حل المشاكل وأعطته خبرات و معلومات جديدة وعملية، على عكس النظام الخبير الذي لا يمكنه التعلم من تجاربه بإضافة خبرات جديدة إلى قاعدة المعرفة خاصته، إنما يحتاج إلى تدخل من قبل الإنسان كي يضيف هذه الخبرات إليه!


2. عملياً:
   يملك الإنسان الخبير مهارات حسية (في الجراحة أو أسلوب التوضيح أثناء الحديث) ويملك حدساً يمكنه من التعامل مع معلومات غير دقيقة، وغير مكتملة أو حتى ذات نسبة صحّة صغيرة نسبياً. بينما يفتقر النظام الخبير إلى المهارات الحسية، وإلى الحدس في حل المشكلة، كما أنه لا يمكن أن يتعامل سوى مع معلومات ذات نسبة صحّة كبيرة.

إذن نستطيع القول أن النظام الخبير هو نسخة مركبة مما يتركب منه عقل الإنسان الخبير الذي مرت عليه الكثير من التجارب ولديه العديد من الخبرات، فهي برامج عملية تستخدم استراتيجيات استكشاف طورت من قبل الإنسان لحل فئة معينة من المشاكل، وبسبب استراتيجيات الاستكشاف هذه؛ فإن طبيعة مركز المعرفة (قاعدة البيانات) في أي نظام خبير معني بحل مشكلة محددة لابد من أن تكون:

1. تدعم عمليات التعليل، سواء كان تعليل وقتي لكل خطوة يقوم بها النظام، أو تعليل للقرار النهائي الذي يقدمه النظام.


2. تسمح بعمليات التعديل بسهولة، سواء كانت لإضافة بعض المهارات إلى قاعدة البيانات أو إلى حذف بعضها منها.


3. تعلّل عن طريق الاستكشاف، متشبهين هنا بطريقة التعليل في عقل الإنسان!

ستتفهم هذه النقاط بشكل أعمق إن شاء الله مع الدروس القادمة.

الخصائص الواجب توفرها في النظام الخبير:

1. لابد من أن يكون قادراً على شرح قراره وتعليله كما يفعل الإنسان الخبير، وذلك بهدف:
   - تعزيز ثقة المستخدم بالنظام. (مثال على ذلك الطبيب، فإن كان قادراً على توضيح سبب تحديد الجرعة التي حددها لمريضه زادت ثقة المريض بالطبيب).
   - السماح للمستخدم بإيجاد نقاط الضعف التي من الممكن أن تكون موجودة في النظام عندما يقوم بشرح قراره حينها يمكننا إلقاء القبض على أي خطأ من الممكن أن يوجد في قاعدة المعرفة، مما يساعد بقوة في إصلاحه وتشذيب قاعدة معرفة النظام.


2. لابد من أن يكون قادر على التعامل مع معلومات غير كاملة أو غامضة، كما يفعل الإنسان الخبير (فالطبيب الخبير أو الاستشاري يستطيع التشخيص على معطيات غير مكتملة) ولكن هذه النقطة بحاجة لوقفة تفصيلية سنتعرف عليها في الدروس القادمة إن شاء الله.


3. لابد من أن تحوي واجهة مستخدم ظريفة والتي بدورها تجعل تعليل النظام واضح للمستخدم وغير غامض.

أسباب تدعونا لصنع أنظمة خبيرة:

1. صيانة المعرفة من الاندثار أو الانقراض، نقصد بذلك المعرفة القيمة الفريدة التي لا تكون موجودة إلا عند إنسان خبير مميز في تخصصه.


2. لحل المشاكل، مما يحفظ الوقت والمال والجهد، وهذا ما يجعلنا نحتاج إلى قاعدة بيانات ضخمة بل هائلة.


3. زيادة الخبراء في المجال الذي يُصنع النظام الخبير فيه.

سنتعرف في الدرس المقبل إن شاء الله على تصنيف المشاكل التي تحتاج إلى أنظمة خبيرة، وأهم أنظمة خبيرة معروفة في العالم اليوم، فتابعنا..