مدیریت پیچیدگی

مدیریت پیچیدگی (برگرفته از ویکی پیدیا)

ایجاد و ابداع فنون و تکنیک‌های لازم برای مدیریّت پیچیدگی را باید به عنوان هستهٔ بنیادین تلاش‌های علمی و پژوهشی گذشته، حال، و آینده، در تمامی زمینه‌های علوم رایانه، و به ویژه، در هوش مصنوعی معرّفی کرد. شیوه‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی، در واقع، برای حلّ آن دسته از مسائل به وجود آمده‌است که به طور سهل و آسان توسط برنامه‌نویسی تابعی (Functional programming)، یا شیوه‌های ریاضی قابل حلّ نبوده‌اند.

در بسیاری از موارد، با پوشانیدن و پنهان ساختن جزئیّات فاقد اهمّیّت است که بر پیچیدگی فائق می‌آییم و می‌توانیم بر روی بخش‌هایی از مسئله متمرکز شویم که مهم‌تر است. تلاش اصلی در واقع، ایجاد و دستیابی به لایه‌ها و ترازهای بالاتر از هوشمندی تجرید را نشانه می‌رود، تا آنجا که، سرانجام برنامه‌های کامپیوتری درست در همان سطحی کار خواهند کرد که خود انسان‌ها رسیده‌اند.

به یاری پژوهش‌های گسترده دانشمندان علوم مرتبط، هوش مصنوعی تاکنون راه بسیاری پیموده‌است. در این راستا، تحقیقاتی که بر روی توانایی آموختن زبانها انجام گرفت و همچنین درک عمیق از احساسات، دانشمندان را در پیشبرد این دانش کمک زیادی کرده‌است. یکی از اهداف متخصصین، تولید ماشینهایی است که دارای احساسات بوده و دست کم نسبت به وجود خود و احساسات خود آگاه باشند. این ماشین باید توانایی تعمیم تجربیات قدیمی خود در شرایط مشابه جدید را داشته و به این ترتیب اقدام به گسترش دامنه دانش و تجربیاتش کند.

برای نمونه روباتیی هوشمند که بتواند اعضای بدن خود را به حرکت درآورد، این روبات نسبت به این حرکت خود آگاه بوده و با آزمون و خطا، دامنه حرکت خود را گسترش می‌دهد و با هر حرکت موفقیت آمیز یا اشتباه، دامنه تجربیات خود را وسعت بخشیده و سر انجام راه رفته و یا حتی می‌دود و یا به روشی برای جابجا شدن دست می‌یابد، که سازندگانش برای او متصور نبوده‌اند.

هر چند نمونه بالا ممکن است کمی آرمانی به نظر برسد، ولی به هیچ عنوان دور از دسترس نیست. دانشمندان، عموماً برای تولید چنین ماشینهایی، از وجود مدلهای زنده‌ای که در طبیعت وجود، به ویژه آدمی نیز سود برده‌اند.

هوش مصنوعی اکنون در خدمت توسعه علوم رایانه نیز است. زبانهای برنامه نویسی پیشرفته، که توسعه ابزارهای هوشمند را ممکن ساخته اند، پایگاه‌های داده‌ای پیشرفته، موتورهای جستجو، و بسیاری نرم‌افزارها و ماشینها از نتایج پژوهش‌هایی در راستای هوش مصنوعی بوده‌اند.

تکنیک‌ها وزبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی [ویرایش]

عملکرد اولیه برنامه نویسی هوش مصنوعی ایجاد ساختار کنترلی مورد لزوم برای محاسبه سمبولیک است زبانهای برنامه نویسی LISP,PROLOG علاوه بر اینکه از مهمترین زبانهای مورد استفاده در هوش مصنوعی هستند خصوصیات نحوی ومعنایی انها باعث شده که انها شیوه‌ها و راه حل‌های قوی برای حل مسئله ارایه کنند. تاثیر قابل توجه این زبانها بر روی توسعه AI از جمله توانایی‌های انها بعنوان «ابزارهای فکرکردن» است. در حقیقت همانطور که هوش مصنوعی مراحل رشد خود را طی می‌کند زبانهای LISP ,PROLOG بیشتر مطرح می‌شوند این زبانها کار خود را در محدوده توسعه سیستم‌های AIدر صنعت ودانشگاه‌ها دنبال می‌کنند و طبیعتاً اطلاعات در مورد این زبانها بعنوان بخشی از مهارت هر برنامه نویس AIاست.

• PROLOG: یک زبان برنامه نویسی منطقی است. یک برنامه منطقی دارای یک سری ویژگیهای قانون ومنطق است. در حقیقت خود این نام از برنامه نویسی PROدر LOGIC می‌آید. در این زبان یک مفسر برنامه را بر اساس یک منطق می‌نویسد.ایده استفاده توصیفی محاسبهٔ اولیه برای بیان خصوصیات حل مسئله یکی از محوریتهای مشارکت PROLOG است که برای علم کامپیوتر بطور کلی و بطور اخص برای زبان برنامه نویسی هوشمند مورد استفاده قرار می‌گیرند.

• LISP: اصولاً LISP یک زبان کامل است که دارای عملکردها و لیست‌های لازمه برای توصیف عملکردهای جدید، تشخیص تناسب و ارزیابی معانی است. LISP به برنامه نویس قدرت کامل برای اتصال به ساختارهای اطلاعاتی را می‌دهد گر چه LISP یکی از قدیمی‌ترین ترین زبانهای محاسباتی است که هنوز فعال است ولی دقت کافی در برنامه نویسی وطراحی توسعه باعث شده که این یک زبان برنامه نویسی فعال باقی بماند.

در حقیقت این مدل برنامه نویسی طوری موثر بوده‌است که تعدادی از دیگر زبانها براساس عملکرد برنامه نویسی آن بنا شده‌اند: مثل FP ،ML ،SCHEME

یکی از مهمترین برنامه‌های مرتبط با LISP برنامه SCHEME است که یک تفکر دوباره در باره زبان در آن وجود دارد که بوسیله توسعه AI وبرای آموزش واصول علم کامپیوتر مورد استفاده قرار می‌گیرد.