وبلاگ سهراب جلوه گر جلوه‌گر؛ هوش مصنوعی\nوبلاگ سهراب جلوه گر جلوه‌گر؛ هوش مصنوعی\nدانلود رایگان ایبوک هوش مصنوعی ترجمه شده به وسیله‌ی اینجانب سهراب جلوه گر جلوه‌گر\nصفحه نخست آرشیو مطالب پست الکترونیک لينك rss عناوین مطالب وبلاگ قالب وبلاگ\n██ ویرایش 23 – سال 1398 ایبوک هوش مصنوعی سهراب جلوه‌گر (رایگان) ██\nویرایش 23 – سال 1398 کتاب الکترونیکی هوش مصنوعی ترجمه شده به وسیله‌ی اینجانب سهراب جلوه گر – ارائه‌ی اوّل – 09/11/1398 – رایگان\n██ لینک دانلود از PicoFile██\nبه حجم تقریبی 21.4 مگابایت\nالف) علاقه‌مندان به هوش مصنوعی\nب) دانشجویان دوره‌ی کارشناسی که درس هوش مصنوعی را می‌گذرانند، به عنوان کتاب کمک درسی؛ مخصوصاً فصل‌هایی که عنوان(نام) آنها در قسمت «فهرست فصل‌ها» با علامت ستاره(*) مشخّص شده است.\nج) داوطلبان آزمون‌های کارشناسی ارشد مخصوصاً «سازمان سنجش آموزش کشور» که درس هوش مصنوعی جزو مواد امتحانی آزمون آنها است، به عنوان کتاب کمک درسی؛ مخصوصاً فصل‌هایی که عنوان(نام) آنها در قسمت «فهرست فصل‌ها» با علامت ستاره(*) مشخّص شده است.\nنیاز سیستمی مهم- این کتاب دارای سازگاری با «نرم‌افزار اَدوب اَکروبات ریدِر» می‌باشد؛ شما برای بازکردن فایل پی. دی. اف این کتاب، به نصب «آخرین نسخه» نرم افزار ذکر شده بر روی کامپیوتر خود نیاز دارید.\nاین ایبوک 707 صفحه‌ای، دارای 25 فصل با عنوان‌های زیر می‌باشد:\nآشنايي با هوش مصنوعی\n* هوش مصنوعی *\n* عامل‌های هوشمند *\n* حلّ مسأله و جستجو *\n* جستجوی آگاهانه یا مکاشفه‌ای *\n* الگوریتم‌های جستجوی محلّی *\n* مسائل برآورده‌سازي يا ارضای محدودیّت *\nConstraint Satisfaction Problems or CSPs\n* تئوری بازی‌ها *\n* عامل‌های منطقی *\n* منطق گزاره‌ای *\n* منطق مرتبه‌ی اوّل *\nFirst Order Logic or FOL\n* استنتاج در منطق مرتبه‌ی اوّل *\n* نامعلومی یا عدم قطعیّت *\n* شبکه‌های بیزی *\n* استنتاج در شبکه‌های بیزی *\nشناخت سخن یا سخن شناسی\nیادگیری با استفاده از مشاهده‌ها؛ و درخت‌های تصمیم‌گیری\nLearning from observations and Decision trees\n* برنامه‌ریزی *\nآشنایی با روبوتیک\n* آشنایی با زبان برنامه نویسی پرولوگ *\nIntroduction to Prolog programming language\n██ برای کسب اطلاعات بیشتر لطفاً از وبلاگ‌ها و ایمیل‌های زیر استفاده نمائید! ██\n(وبلاگ اصلی و توصیّه شده)\n(پست الکترونیکی اصلی و توصیّه شده)\n:: برچسب‌ها: هوش مصنوعی, سهراب جلوه گر,\n██ فهرست برخی از عنوان‌های نوشته‌های فصل‌های نسخه‌های پولی ایبوک هوش مصنوعی من ██\nنویسنده : سهراب جلوه گر جلوه‌گر تاریخ : پنج شنبه 23 شهريور 1398\nفصل اوّل- آشنايي با هوش مصنوعی\nچرا هوش مصنوعی را مطالعه می‌کنیم؟\nمقایسه‌ی هوش انسانی و هوش کامپیوتری\nپژوهش در زمینه‌ی هوش مصنوعی از چه زمانی شروع شد؟\nآیا هدف هوش مصنوعی پیاده‌سازی افکار انسان در کامپیوتر است؟\nآیا هدف هوش مصنوعی در سطح هوش انسانی است؟\nهوش مصنوعی تا رسیدن به سطح هوش انسانی چقدر فاصله دارد؟؛ چه هنگام این موضوع روی خواهد داد؟\nآیا کامپیوترها ماشین مناسبی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی هستند؟\nآیا کامپیوترها برای هوشمند شدن، به اندازه‌کافی، سریع هستند؟\nتوضیحی در مورد چند بازی\nآیا برخی از افراد نمی‌گویند که «هوش مصنوعی ایده‌ی بدی است.»؟\nهوش مصنوعی ضعیف\nهوش مصنوعی قوی\nآیا تئوری‌های «قابلیّت محاسبه» و «پیچیدگی محاسباتی» روش‌هایی کلیدی برای هوش مصنوعی نمی‌باشند؟\nبرخی از شاخه‌های هوش مصنوعی\nهوش مصنوعی منطقی\nبرخی از کاربردهای هوش مصنوعی\nفهم زبان طبیعی\nتصویر مَجازی، در کامپیوتر\nارتباط میان هوش مصنوعی و فلسفه\nپیش‌نیازهای هوش مصنوعی\nبرخی از سازمان‌ها و م‍ؤسّساتی که در زمینه‌ی هوش مصنوعی فعّالیّت می‌کنند\nمعرّفی چند کتاب خوب به زبان انگلیسی در زمینه‌ی هوش مصنوعی\nفصل دوّم- هوش مصنوعي\nعمل کردن شبیه انسان: آزمایش تورینگ\nتاریخچه‌ی هوش مصنوعی\nچگونگی(وضعیّت) فن(جدیدترین فنّـآوری)\nفصل سوّم- عامل‌های هوشمند\nمثال‌هایی از عامل‌ها\nخودمختاری در عامل‌ها\nساختار عامل‌های هوشمند\nPEAS(محیط کار(وظیفه، عملیّاتی)؛ معیارکارآیی(ارزیابی عملکرد)، محیط، عمل‌کننده‌ها و حسگرها)\nقابل مشاهده بودن\nقطعی /(یا) اتّفاقی(تصادفی) بودن\nدوره‌ای و ترتیبی بودن\nثابت(ايستا) و پویا(دینامیک) بودن\nگسسته و پیوسته بودن\nتک عاملی یا چندعاملی بودن\nعامل‌های بازتابی ساده\nعامل‌های بازتابی با حالت(وضعیّت) یا عامل‌هایی که وضعیّت جهان را حفظ می‌نمایند یا عامل‌های بازتابی دارای وضعیّت‌های درونی یا عامل‌های بازتابی براساس مدل\nفصل چهارم- حلّ مسأله و جستجو\nعامل‌های حل کننده‌ی مسأله\nچهار گام(مرحله‌ی) کلّی در حلّ مسأله\nفرمول‌بندی هدف مسأله\nجستجوی برون خطّی\nبرخی از مسأله‌های جستجوی کلاسیک\nجستجوی برخط(لحظه‌ای یا آنی)\nچرا روش‌های جستجو را برّرسی می‌نماییم؟\nحلّ مسأله به صورت جستجو\nمسأله‌های خوب، تعریف شده\nالگوریتم عامل ساده‌ی حلّ مسأله\nپیاده‌سازی الگوریتم‌های جستجو در حالت کلّی\nفرمول‌بندی مسأله‌ی تک‌حالته\nیک الگوریتم جستجوی درختی ساده\nالگوریتم جستجوی درختي(به بیان دیگر و کامل‌تر نسبت به الگوریتم قبلی)\nروش‌های جستجوی ناآگاهانه\nجستجوی اوّلْ سطح\nجستجوی با هزینه‌ی یکسان\nجستجوی اوّلْ عمق\nجستجوی با عمق محدود شده\nجستجوی عمیق شونده‌ی تکراری\nجریان معکوس(برگشت به عقب)\nمقایسه‌ی روش‌های جستجو\nحالت(وضعیّت)های تکرار شده\nالگوریتم جستجوی گراف\nفصل پنجم- جستجوی آگاهانه(مُکاشفه‌ای)\nآگاهانه کردن جستجو\nروش جستجوی اوّل– بهترین\nجستجوی حریصانه‌ی اوّل – بهترین\nروش A* عمیق شونده‌ی تکراری\nروش A* با حافظه‌ی محدود شده‌ی(کراندار) ساده شده\nفصل ششم- الگوریتم‌های جستجوی محلّی\nروش بهبود الگوریتم‌های تکرار شونده\nروش جستجوي تپّه‌نوردی\nروش جستجوی شبیه‌سازی گرم و سرد کردن\nجستجوی پرتو محلّی\nالگوریتم‌های ژنتیکی(پیدایشی یا تکوینی) (به طور خلاصه)\nمثال- انجام دادن یک الگوریتم ژنتیکی (8-وزیر)\nفصل هفتم- مسأله‌های برآورده‌سازی(اِرضای) محدودیّت (قُیود)\nمسأله‌های برآورده‌سازی محدودیّت\nانواع مسأله‌های برآورده‌سازی محدودیّت\nپِيمايِش(جستجوی) معکوس برای مسأله‌های برآورده‌سازی محدودیّت\nآیا می‌توان عدم موفّقیّت‌های حتمی را زود پیدا کرد؟\nفصل هشتم- تئوری بازی‌ها\nآشنایی با چند بازی\nبازی چِکِرز(جنگِ نادِر یا دام)\nبازی تَخته نَرد\nهَرَس(بازبینی) - (آلفا-بتا)\nبازی‌های قطعی در عمل\nبازی‌های غیرقطعی در حالت کلّی\nفصل نهم- عامل‌های منطقی\nعامل براساس دانش(عامل منطقی)\nفصل دهم- منطق گزاره‌ای\nمدل‌های موجود در منطق گزاره‌ای\nجدول صحّت(درستی) برای رابطه‌ها\nبیان جملات دنیای هیولا به صورت گزاره‌ای\nصحّت(اعتبار) و قابلیّت برآورده‌سازی\nعبارت هُرْنْ یا جمله‌ی هرن\nعبارت(کلز) صریح(قطعی، مسلّم)\nصورت نرمال ربطْ دهنده(CNF)\nروش(شیوه یا متد)های اثبات\nتحلیل در منطق گزاره‌ای\nفصل یازدهم- منطق مرتبه‌ی اوّل\nمنطق گزاره‌ای، زبانی ضعیف است و برخلاف زبان طبیعی، قدرت بیان اندکی دارد\nمنطق مرتبه‌ی اوّل\nظاهر یک زبان مرتبه‌ی اوّل\nفرمول مرتبه‌ی اوّل\nسور(کمّیّت‌سنج)ها در منطق مرتبه‌ی اوّل\nنقيض و سورها\nفصل دوازدهم- استنتاج در منطق مرتبه‌ی اوّل\nتاریخچه‌ی کوتاهی از استدلال\nاستنتاج در منطق مرتبه‌ی اوّل\nتبدیل منطق مرتبه‌ی اوّل به استدلال گزاره‌ای\nروش تعمیم قیاس استثنائی\nفصل سیزدهم- نامعلومی (عدم‌قطعیّت)\nچگونه با نامعلومی برخورد کنیم؟\nمنطق و نامعلومی\nنامعلومی و عقلانیّت\nتصمیم‌گیری با وجود(تحت) نامعلومی\nاستنتاج با توزیع‌های پیوسته‌ی احتمال\nفصل چهاردهم- شبکه‌های بِیْزی\nهدف شبکه‌های بیزی\nتراکم(به هم فشردگي)\nبیان نامعلومی(عدم‌قطعیّت) به طورخلاصه\nفصل پانزدهم- استنتاج در شبکه‌های بیزی\nانواع گره‌های موجود در یک مسیر\nاستنتاج در شبکه‌های بیزی\nروش حذف متغیّر\nفصل شانزدهم- شناخت سُخَن یا سخن‌شناسی\nسخن به صورت استدلال احتمالی\nمدل‌های پنهان مارکوف\nفصل هفدهم- شبکه‌های عصبی\nزیست‌شناسی و علم کامپیوتر\nانواع گره‌ها در شبکه‌های عصبی کامپیوتری\nانواع شبکه‌های عصبی\nپِرْسِـپْتْرونِ (تک لایه‌ای)\nایراد پرسپترون‌های تک لایه‌ای\nطبقه‌بندی با استفاده از شبکه‌های عصبی\nپرسپترون‌های چند لایه‌ای\nشبکه‌های عصبی برگشت کننده\nفصل هیجدهم- الگوریتم‌های ژنتیکی\nتعریف الگوریتم‌های ژنتیکی\nتکامل در دنیای واقعی\nگوناگونی‌های زیاد الگوریتم‌های ژنتیکی\nکاربردهای الگوریتم‌های ژنتیکی\nفصل نوزدهم- سیستم‌های خِبره\nبرخی از کاربردهای سیستم‌های خبره\nچرا یک سیستم خبره را می‌سازیم؟\nویژگی‌های خوب یک سیستم خبره\nسیستم‌های خبره‌ی قانون‌گرا\nآشنایی با چند سیستم خبره\nفصل بیستم- سیستم‌های طبقه‌بندی‌کننده\nاجزای یک سیستم طبقه‌بندی‌کننده\nفصل بیست و یکم- یادگیری با استفاده از مشاهده‌ها؛ و درخت‌های تصمیم‌گیری\nیادگیری نظارت شده(کنترل شده)\nیادگیری بدون نظارت(کنترل نشده)\nتقویّت یادگیری(یادگیری تقویّتی)\nتعریف یک مسأله‌ی یادگیری\nفصل بیست و دوّم- برنامه‌ریزی\nمقایسه‌ی برنامه‌ریزی و حلّ مسأله\nزبانی برای مسأله‌های برنامه‌ریزی\nبرنامه‌ریز با مرتبه‌ی جزئی\nبرنامه‌ریز با مرتبه‌ی کلّی\nفصل بیست و سوّم- آشنایی با روبوتیک\nچه کارهایی برای انسان سخت و برای روبوت‌ها آسان است؟\nچه کارهایی برای انسان آسان و برای روبوت دشوار است؟\nفرق روبوت با ماشین‌آلات خودکار\nتعريف علم روبوتيك\nتاریخچه‌ی کوتاهی از روبوتیک\nاجزای کلیدی روبوت\nسخت‌افزار کنترل کننده\nصنایعی که از روبوت‌ها استفاده می‌کنند\nروبوت‌های صنعتی چه کارهایی می‌توانند انجام دهند؟\nفصل بیست و چهارم- آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پُرولُوگ\nتعریف رَوال(زیر برنامه)ها\nدر مورد متغیّرها\nمثال به وجود آوردن یک پایگاه دانش در SWI-Prolog\nمثال اجرای یک برنامه در اعلان SWI-Prolog\nتوابع موجود برای لیست‌ها\nمقایسه‌ی عبارت‌های محاسباتی\nاستفاده از کد اَسکی\nفصل بیست و پنجم- آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون\nنحوه‌ی اجرا و خروج از پایتون در سیستم عامل ویندوز\nانواع داده‌ای اساسی\nاضافه نمودن رشته‌ی مستندات و توضیح\nدستیابی به نام‌هایی که وجود ندارند\nقانون‌های نامگذاری متغيّرها\nتاپِل‌ها، لیست‌ها و رشته‌ها\nاندیس‌های مثبت و منفی\nبرگرداندن کپی یک زیر مجموعه\nکپی گرفتن از کلّ لیست\nکارهایی که فقط بر روی لیست‌ها قابل انجام هستند\nمقایسه‌ی تاپل‌ها و لیست‌ها\nتبدیل لیست به تاپل و تبدیل تاپل به لیست\nفهمیدن معناهای آدرس\nتابع‌ها در پایتون\nنوع‌ها در پایتون\nصدازدن(فراخوانی) یک تابع\nبهترین شیء‌های پایتون تابع‌ها هستند\nعبارت‌های منطقی بولی\nویژگی‌های ویژه‌ی and و or\nکنترل جریان [برنامه]\nکلمه‌های کلیدی break و continue\nعبارت‌های [برّرسی کننده‌ی] وضعیّت(assert)\nساخت لیست‌های جدید\nبرخی موردهای جالب در مورد تابع‌ها\nتعیین مقدارهای پیشْ‌فرض برای آرگومان‌ها\nانتساب چندگانه (یادآوری)\nعملیّات بر روی رشته‌ها\nوارد کردن و نمونه(ماژول)ها\n:: برچسب‌ها: ██ فهرست برخی از عنوان‌های نوشته‌های فصل‌های نسخه‌های پولی ایبوک هوش مصنوعی سهراب جلوه گر جلوه‌گر ██,\nایبوک هوش مصنوعی من، دارای 25 فصل، با عنوان‌های زیر می‌باشد؛ توجّه کنید که فصل‌های «ستاره(*)دار» در «نسخه‌ی رایگان» وجود ندارند!، همچنین فصل «آشنایی با زبان پایتون» هم به روز شده و در نسخه‌ی رایگان وجود ندارد!:\n:: برچسب‌ها: ██ فهرست فصل‌های ایبوک هوش مصنوعی من ██, هوش مصنوعی, سهراب جلوه گر جلوه‌گر,\n:: برچسب‌ها: ██ آدرس وبلاگ‌ها و ایمیل‌های من ██,\nنویسنده : سهراب جلوه گر جلوه‌گر تاریخ : سه شنبه 20 شهريور 1394\nفصل آشنايي با هوش مصنوعی\nفهرست برخی از عنوان‌های نوشته‌ها(رئوس مطالب)\nآیا برخی از افراد نمی‌گویند که، «هوش مصنوعی ایده‌ی بدی است.»؟\nبخشی از مطلب‌های این فصل ترجمه‌ی مطلب‌های استاد، جان مِک‌کارتی در مورد هوش مصنوعی، که در آدرس اینترنتی http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai آمده‌اند، می‌باشد.\nبرخی از مطلب‌هایی که در این فصل بیان شده‌اند، در فصل‌های بعدی به صورت بیش‌تر مورد برّرسی قرار گرفته‌اند.\nتعريف نخست: شاخه‌اي از علم كه به شبيه‌سازي و پياده‌سازي هوش انسان(بشر) در كامپيوتر مي‌پردازد.\nتعريف دوّم: ساخت ماشین‌هایی که کارهایی را انجام می‌دهند که آن کارها معمولاً با استفاده از هوش انسان انجام می‌شوند؛ مثل ترجمه‌ی یک زبان به زبان دیگر.\nتعريف سوّم: دانش و مهندسی ساخت ماشین‌های هوشمند و مخصوصاً برنامه‌های کامپیوتری هوشمند می‌باشد.\nهوش مصنوعی لازم نیست که خودش را به روش‌هایی که به صورت زیستی ، قابل مشاهده‌اند، محدود نماید.\nکنجکاوی؛ ساخت سیستم‌های هوشمند؛ انجام بعضی از کارها مثل بازی شطرنج که به نظر می‌رسد برای انجام آنها می‌توانیم از هوش مصنوعی کمک بگیریم؛ انجام کارهایی مثل خنثا کردن مین جنگی ، یا تمیز کردن استخر شنا، که برای انسان، خطرناک یا کسل کننده هستند، از دلیل‌هایی هستند که ما هوش مصنوعی را مطالعه می‌نماییم.\nتعریف- هوش، توانایی به‌دست‌آوردن و به‌کار گرفتن دانش و مهارت‌ها می‌باشد.\nانواع و درجه‌های هوش، در افراد، حيوان‌ها و برخی از ماشین‌ها گوناگون است.\nآرْتورْ آرْ. جِنْسِنْ ، «یک فرضیّه‌ی ابتکاری که همه‌ی انسان‌های عادّی ، دارای طرزکار(مکانیزم)های عقلانی شبیه هستند را پیشنهاد می‌کند.»؛ نظر جنسن در مورد هوش انسانی درست است، ولی در موقعیّت فعلی این نظر در مورد هوش مصنوعی، معکوس می‌باشد؛ برنامه‌های کامپیوتری، دارای سرعت و حافظه‌ی زیادی می‌باشند، امّا توانایی عقلانی آنها به توانایی عقلانی طرّاحان برنامه‌ها بستگی دارد. به احتمال قوی سازماندهی طرزکار‌های عقلانی برای هوش مصنوعی می‌تواند با سازماندهی طرزکار‌های عقلانی برای افراد متفاوت باشد. هرگاه افراد برخی از کارها را بهتر از کامپیوترها انجام می‌دهند و یا کامپیوتر‌ها تعداد زیادی محاسبه را برای انجام کار به‌خوبی انسان‌ها انجام می‌دهند، این نشان می‌دهد که طرّاحان برنامه فهم طرزکار‌های عقلانی لازم برای انجام کار را به طور مناسب نداشته‌اند.\nآرتور آر. جِنسِن\nبعد از جنگ جهانی دوّم تعدادی از افراد به صورت مستقل کار بر روی ماشین‌های هوشمند را شروع کردند؛ ریّاضیدان انگلیسی، آلِن تورینگ ، شاید اوّلین آنها باشد؛ وی یک سخنرانی را در مورد هوش مصنوعی در سال 1947 میلادی ارائه نمود؛ همچنین وی شاید اوّلین فردی باشد که گفت: «برنامه‌نویسی کامپیوترها برای هوش مصنوعی نسبت به ساخت ماشین‌ها بهتر می‌باشد.»؛ تا اواخر دهه‌ی 1950 ميلادي تعداد زیادی پژوهشگر در زمینه‌ی هوش مصنوعی وجود داشت و بیش‌ترِ آنها اساس کار خود را برمبنای برنامه‌نویسی کامپیوترها گذاشته بودند.\nبرخی از پژوهشگران گفته‌اند که می‌خواهند افکار انسان را با استفاده از هوش مصنوعی، در کامپیوتر پیاده‌سازی نمایند؛ [در این مورد باید این نکته را بگوییم که،] فکر انسان دارای موردهای زیادی می‌باشد و هر فردی به‌طور‌کامل نمی‌تواند همه‌ی آنها را شبیه‌سازی نماید.\nبله. نهایت تلاش این است که برنامه‌های کامپیوتری‌اي که می‌توانند مسأله‌ها را حل کنند و به اهداف دسترسی پیدا کنند را به‌خوبی انسان‌ها بسازند.\nتعداد اندکی از افراد فکر می‌کنند که سطح هوش انسانی با استفاده از زبان‌هایی که اکنون برای بیان دانش استفاده می‌شوند و با نوشتن برنامه‌های طولانی، که هم اکنون در حال نوشتن و سرهم‌بندی پایگاه‌های دانش واقعیّت‌ها هستند، قابل دسترسی باشد.\nبیش‌ترِ پژوهشگران هوش مصنوعی تصوّر می‌کنند که ایده‌های بنیادین جدید مورد نیازند و بنابراین قابل پیش‌بینی نیست که سطح هوش انسانی قابل دسترسی باشد.\nآیا کامپیوترها ماشین مناسبی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی هستند؟\nکامپیوترها برای شبیه‌سازی هر نوع از ماشین‌ها می‌توانند برنامه‌ریزی شوند.\nآیا کامپیوترها برای هوشمند شدن به اندازه‌ی کافی سریع هستند؟\nبرخی از افراد فکر می‌کنند که، کامپیوترهای به مراتب سریع‌تر و همچنین ایده‌های جدید لازم هستند. نظر شخصی استاد، جان مِک‌کارتی این بود که: «کامپیوترهای سی سال پیش هم در صورتی که بدانیم آنها را چگونه برنامه‌ریزی نماییم، به اندازه‌ی کافی سریع می‌باشند؛ البتّه به طور مجزّا از بلند پروازی‌های پژوهشگران هوش مصنوعی، کامپیوتر‌ها روند سریع‌تر شدن را دنبال می‌کنند.».\nفرزند ماشینی \nتعریف- فرزند ماشيني برنامه‌اي كامپيوتري است كه مانند يك بچّه‌ي هيجده ماهه می‌تواند با آموزش و با یادگیری، از راه تجربه، بهتر شود؛\nشروع بحث آن از دهه‌ی 1940 میلادی بوده است؛ امّا برنامه‌های هوش مصنوعی هنوز به آن اندازه نرسیده‌اند که قادر باشند به اندازه‌ای که یک بچّه از تجربه‌ی محیط یاد می‌گیرد، یاد بگیرند.\nبازی‌ای دو نفره است که در آن هر نفر شانزده مهره را با استفاده از قوانینی ثابت در یک صفحه‌ی شطرنجی  حرکت می‌دهد و تلاش می‌کند که مهره‌ی شاه حریف را کیش‌و‌مات نماید . برنامه‌های بازی شطرنج در حال حاضر در سطح «استاد بزرگ»  اجرا می‌شوند؛ امّا آنها این کار را با استفاده از طرزکار‌های محدود شده در مقایسه با انسان و با انجام تعداد زیادی محاسبات، برای فهم راه، انجام می‌دهند؛ ما این طرزکار‌ها را بهتر می‌فهمیم و می‌توانیم برنامه‌های شطرنج را در سطح انسانی بسازیم طوری که محاسبه‌های کم‌تری را نسبت به برنامه‌های فعلی انجام دهند. نمونه‌ای از صفحه‌ی این بازی را به همراه مهره‌های آن در شکل زیر می‌توانید ببینید:\nبازی دو نفره‌ی چینی و ژاپنی Go، بازی‌ای روی مقوّایی معمولاً دارای نوزده خطّ افقی و نوزده خطّ عمودی است که در آن معمولاً یکی از بازی‌کنندگان دارای مهره‌های سفید رنگ و یکی دیگر از بازی‌کنندگان دارای مهره‌های سیاه رنگ می‌باشد. در زیر تصویرهایی از صفحه‌ی این بازی را به همراه مهره‌های آن مشاهده می‌نمایید:\nبازی تیک–تاک–تو دارای دو بازیگر می‌باشد. برای هر دو بازیگر هدف این است که اوّلین فردی باشند که سه شیء همانند را در یک ردیف، ستون، یا قطر قرار می‌دهند. صفحه‌ی این بازی دارای یک شبکه‌ی سه در سه می‌باشد؛ بنابراین دارای نه خانه می‌باشد. در زير تصويري از اين بازي را مي‌بينيد؛ در اين شكل چون فرد استفاده كننده از ، سه‌تاي آنها را در يك ستون قرار داده است، [بازی را] برده است:\nجان سِرل فیلسوفی به نام جانْ سِرْلْ می‌گوید که: «ایده‌ی ماشینی غیرزنده(غیرزیستی، غیر‌بیولوژیکی) که می‌تواند هوشمند شود، ایده‌ای نقض‌کننده می‌باشد.»؛ وی استدلال اتاق چینی را پیشنهاد می‌کند ؛ فیلسوفی به نام هیوبِرْتْ دِرایْفِسْ می‌گوید که: «هوش مصنوعی، غیرممکن می‌باشد.»؛ دانشمند علوم‌کامپیوتری‌ای به نام جُزِفْ وایْزِنْباوْمْ  می‌گوید که: «ایده‌ی هوش مصنوعی، ضدّ‌انسانی و غیر‌اخلاقی می‌باشد.»؛ برخی دیگر از افراد می‌گویند: «چونکه هوش مصنوعی تا‌کنون به اهداف خود نرسیده است، پس غیر‌ممکن می‌باشد.»؛ سایر افراد از اینکه می‌بینند کمپانی‌های سرمایه‌گذاری‌کننده ورشکست می‌شوند، ناامید می‌شوند.\nآشنايي با برخي از واژه‌ها\nتعریف- اوّلین هدف هوش مصنوعی(هوش مصنوعی ضعیف)، ساختن چیزها(موجودیّت‌ها)ی هوشمند می‌باشد.\nهوش مصنوعی ضعیف برخلاف هوش مصنوعی قوی قصد رسیدن به سطح هوش انسانی یا فراتر رفتن از سطح هوش انسانی را ندارد. به هوش مصنوعی ضعیف، هوش مصنوعی عملی(کاربردی) یا هوش مصنوعی محدود هم گفته می‌شود.\nتعریف نخست: هوش مصنوعی‌ای است که به سطح هوش انسانی می‌رسد و یا از سطح هوش انسانی هم فراتر می‌رود. هوش مصنوعی قوی می‌تواند درک نماید یا خودآگاه باشد؛ امّا ممکن است پردازش‌های فکری شبیه انسان را داشته باشد یا نداشته باشد.\nتعریف دوّم: فهمیدن چیزها(موجودیّت‌ها)ی هوشمند و شاید حتّا فهمیدن و مهندسی هوش انسان می‌باشد.\nتعریف سوّم: دیدی است که می‌گوید، مغز انسان یک ابزار محاسباتی می‌باشد و کامپیوترها به‌طور‌کلّی قادرند که فکر کنند.\nتعریف چهارم: به عنوان تعریفی دیگر، هوش مصنوعی قوی یک شکل فرضی از هوش مصنوعی است که می‌تواند به درستی استدلال نماید و مسأله‌ها را حل کند.\nآیا تئوری‌های «قابلیّت محاسبه» و «پیچیدگی محاسباتی»  روش‌هایی کلیدی برای هوش مصنوعی نمی‌باشند؟\n(توجّه کنید که افراد عامّی و مبتدیّان علم کامپیوتر نمی‌توانند در این موردها اظهار نظر کنند، این‌ها کاملاً شاخه‌های منطقی ریّاضی و علم کامپیوتر می‌باشند و جواب این موردها باید تا‌حدودی تکنیکی باشد.)\nنه؛ این تئوری‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند ولی مسأله‌های اساسی هوش مصنوعی را جوابگو نمی‌باشند. در دهه‌ی 1930 ميلادي، منطقدانان ریّاضیّات و مخصوصاً کِرْتْ گادُلْ و آلن تورینگ ثابت کردند که الگوریتم‌هایی برای ضمانت اینکه همه‌ی مسأله‌ها در دامنه‌های مهمّ ریّاضی بتوانند حل شوند، وجود ندارند؛ یک معادله‌ی چند‌جمله‌ای دارای چند متغیّر، یک مثال می‌باشد؛ راجِرْ پِنْرُزْ این مطلب را ادّعا می‌کند كه، انسان‌ها همیشه همه‌ی مسأله‌ها را در دامنه‌های مهمّ ریّاضی حل کرده‌اند، ولی کامپیوترها به طور ذاتی قادر به انجام کارهایی که افراد می‌توانند انجام دهند، نمی‌باشند. به هر حال افراد حلّ مسأله‌های دلخواه را در این موردها نمی‌توانند ضمانت کنند. در دهه‌ی 1960 ميلادي، دانشمندان علوم کامپیوتر و مخصوصاً اِسْتیوِنْ کوکْ و ریچارْدْ کارْپْ تئوری مسأله‌های با دامنه‌ی NP-کامل را به وجود آورد‌ند؛ انسان‌ها اغلب مسأله‌های NP–کامل را در زمان‌هایی به مراتب کوتاه‌تر از آنچه که به وسیله‌ی الگوریتم‌های کلّی(عمومی) انجام می‌شوند، حل می‌کنند، امّا در حالت کلّی نمی‌توانند این مسأله‌ها را به سرعت حل کنند. اثبات اینکه برنامه‌ی انتخاب شده کوتاه‌ترین یا نزدیک به کوتاه‌ترین است، یک مسأله‌ی غیر قابل حل می‌باشد.\nیادآوری- یک نوع از مسأله‌های محاسباتی هستند که هیچ الگوریتم مناسبی برای حلّ آنها پیدا نشده است؛ مسأله‌ها در دامنه‌های NP-کامل، قابل حل می‌باشند، امّا به نظر می‌رسد که زمان برای حلّ این مسأله‌ها با افزایش اندازه به صورت نمایی(توان‌دار، به عنوان مثال، 225) افزایش یابد. مسأله‌ی فروشنده‌ی دوره‌گرد  مثالی از این نوع مسأله‌ها می‌باشد:\nتعريف- مطالعه‌ي سيستم‌هاي تركيبي كه به طريقي مانند سيستم‌هاي زنده‌ي طبيعي رفتار مي‌كنند، می‌باشد.\nزندگی مصنوعی دارای دورنماهای بسیار خوبی در زیست‌شناسی و علم کامپیوتر می‌باشد. این شاخه از علم در مورد کِشت مصنوعی؛ رفتارهای شبیه زندگی؛ نظیر: رویِش، سازگاری، تولید مِثل، اجتماعی شدن، یادگیری و حتّا مرگ، تحقیق می‌نماید و محدود به چیزهای ابتدایی نمی‌باشد؛ دانشمندان زندگی مصنوعی می‌توانند از ترکیبی از اجزا و برنامه‌های کامپیوتری که در زمان صرفه‌جویی می‌کنند و دیگر فنّـآوری(تکنولوژی) های شگفت انگیز، مانند آنهایی که برای تولید رفتارها جستجو می‌نمایند، استفاده نمایند.\nدر زیر، لیستی از شاخه‌های هوش مصنوعی آمده است، امّا به یقین برخی از شاخه‌ها در لیست زیر وجود ندارند، زیرا هنوز آنها ناشناخته‌اند.\nتعریف- اینکه یک برنامه در حالت کلّی واقعیّت‌های وضعیّت معیّنی که در آن باید عمل کند را می‌داند و اهدافی که به وسیله‌ی عبارات گاهی با زبان منطقی ریّاضی ارائه می‌شوند را می‌داند.\nبرنامه‌های هوش مصنوعی معمولاً تعداد زیادی از حالت‌ها را برّرسی می‌کنند؛ به عنوان مثال، حرکت‌های درون یک بازی شطرنج.\nتعریف نخست: در علم کامپیوتر، تشخیص داده‌های ورودی؛ مثل سخن، تصویرها و رشته‌های متنی، با شناخت و تشریح ویژگی‌ها و تشخیص ارتباط‌های میان آنها است.\nتعریف دوّم: توانایی یک کامپیوتر برای پیدا کردن و جداکردن شکل‌های درون یک تصویر.\nتعریف سوّم: شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به طبقه‌بندی یا توصیف مشاهده‌ها می‌پردازد.\nبه عنوان مثال، در شکل زیر صورت شخص با استفاده از نرم‌افزاری خاص تشخیص داده شده است :\nواقعیّت‌های یک محیط باید به طریقی نمایش داده شوند. در این مورد معمولاً از زبان‌های منطقی ریّاضی استفاده می‌شود.\nتعریف- از برخی از واقعیّت‌ها دیگر واقعیّت‌ها می‌تواند به وجود آيد.\nاستنتاج منطقی ریّاضی برای برخی از اهداف کافی می‌باشد. متدهای جديد استنتاج غیر یکنواخت  از دهه‌ي 1970 ميلادي به منطق اضافه شده‌اند. ساده‌ترین نوع استدلال غیر یکنواخت استدلال پیشْ‌فرض است که در آن یک نتیجه‌گیری به صورت پیش‌فرض استنتاج(نتیجه‌گیری) می‌شود؛ امّا نتیجه‌گیری می‌تواند در صورتی که مدرک(دلیل) عوض شود، عوض بشود؛ برای مثال، زمانی که ما از یک پرنده حرف می‌زنیم، نتیجه می‌گیریم که می‌تواند پرواز کند؛ امّا این استنتاج زمانی که در مورد پنگوئن حرف می‌زنیم، می‌تواند عوض شود:\nبرنامه‌ریزی تلاش می‌کند که عملیّات را برای رسیدن به هدف‌ها مرتّب نماید. کاربردهای برنامه‌ریزی شامل تدارکات ، زمانبندی ساخت و برنامه‌ریزی ساخت مراحلی برای تولید محصول مطلوب می‌باشد. با یک برنامه‌ریزی بهتر می‌توان مقادیر زیادی در هزینه صرفه‌جویی نمود.\nتعریف نخست: یک شاخه از فلسفه است که در مورد منبع ، طبیعت ، روش‌ها و محدودیّت‌های دانش انسان بحث می‌کند.\nتعریف دوّم: شناخت‌شناسی مطالعه در مورد این است که ما چه می‌دانیم و چگونه می‌دانیم.\nتعریف سوّم: مطالعه‌ای بر روی انواع دانش که برای حلّ مسأله‌ها در محیط(جهان) لازم می‌شوند، می‌باشد.\nتعریف نخست: شاخه‌ای از مِتافیزیک است که در مورد طبیعت موجودات صحبت می‌کند.\nتعریف دوّم: هستی‌شناسی مطالعه‌ی انواع چیزهایی است که موجودند؛\nدر هوش مصنوعی برنامه‌ها و عبارات به انواع مختلفی از اشیا می‌پردازند و ما اینکه این انواع چیستند و ویژگی‌های اساسی آنها چیستند را مطالعه می‌کنیم. تأکید بر هستی‌شناسی از دهه‌ي 1990 ميلادي شروع شد.\nبرای افزایش احتمال حلّ برخی از مسأله‌ها به کار می‌روند ؛ و روش‌هایی مبتنی بر آزمایش، برای حلّ مسأله هستند. روش‌های مکاشفه‌ای برای بالا بردن سرعت پردازه‌ی پیداکردن یک راه حلّ به اندازه‌ی کافی خوب، در زمانی که جستجوی کامل نشدنی است، به کار می‌روند.\nاین واژه به صورت گوناگون در هوش مصنوعی به کار می‌رود. توابع مکاشفه‌ای  در برخی از روش‌های جستجو برای اندازه‌گیری فاصله‌ی یک گره ی موجود در یک درخت جستجو  تا هدف استفاده می‌شوند. مستندات اکتشاف ، دو گره را در یک درخت جستجو، برای دیدن اینکه کدام بهتر از دیگری است، مقایسه می‌کند.\nبرخی از کاربردهای هوش مصنوعی در اینجا آمده است:\nبازی‌ها موردهایی خوب برای تحقیق می‌باشند؛ زیرا بازی‌ها کوچک و جامع هستند و بنابراین به آسانی برنامه‌ریزی می‌شوند. بازی‌ها مدل‌های خوبی از وضعیّت‌های رقابتی می‌توانند باشند، بنابراین، روش‌های طرّاحی شده برای تئوری بازی‌ها شاید بتوانند در مسأله‌های عملی هم به کار گرفته شوند.\nتعریف- سخن‌شناسی، توانایی سیستم‌های کامپیوتری برای پذیرش سخن، به صورت ورودی، و کار بر روی آن، یا تبدیل آن به صورت نوشتاری است.\nدر دهه‌ی 1990 ميلادي سخن‌شناسی کامپیوتری به سطحی کاربردی برای اهدافی محدود رسید؛ [به عنوان مثال،] خطوط هوایی کشور ایالات متّحده‌ی آمریکا، صفحه‌کلیدی درختی را که برای اطّلاعات پرواز استفاده می‌شد، با سیستمی که از سخن‌شناسی استفاده می‌کرد، برای شماره‌های پرواز و نام شهرها جایگزین کردند؛ این روش کاملاً مناسب بود.\nدر شکل زیر هم تصویری از برنامه‌ی محافظ صفحه‌ی نمایش کامپیوتر شرکت توشیبا ، که در آن، شِکلَک به سؤال‌های کاربر، مثل «Where are you?» پاسخ می‌دهد را می‌بینید:\nفهم زبان طبیعی یکی از سخت‌ترین مسأله‌ها در هوش مصنوعی است. فقط دریافت کلمات متوالی در یک کامپیوتر کافی نمی‌باشد؛ فقط تجزیّه‌ی جملات هم کافی نمی‌باشد؛ کامپیوتر باید بفهمد که متن در چه موردی می‌باشد؛ و این مورد به زودی برای دامنه‌های خیلی محدود امکان‌پذیر می‌باشد.\nتعریف- موردی در روبوتیک است که در آن برنامه‌ها تلاش می‌کنند اشیائی که به صورت تصاویر دیجیتالی، به وسیله‌ی دوربین‌های ویدیویی، دریافت کرده‌اند را تشخیص دهند و در نتیجه روبوت‌ها بتوانند ببینند.\nجهان از اشیائی سه بعدی تشکیل شده است؛ امّا ورودی‌ها برای چشم انسان و دوربین‌های تلویزیونی کامپیوتر دو بعدی می‌باشند. برخی از برنامه‌ها فقط در حالت دو بعدی می‌توانند کار کنند؛ امّا تصویر مجازی کامپیوتری کامل، اطّلاعات سه بعدی ناتمام که فقط مجموعه‌ای از دیدهای دو بعدی نیستند را لازم دارد. در حال حاضر فقط راه‌های محدودی برای نمایش اطّلاعات سه بعدی، به صورت مستقیم، وجود دارد و این راه‌ها از قرار معلوم به‌خوبی راه‌هایی که انسان‌ها استفاده می‌کنند، نمی‌باشند.\nتعریف- سیستم‌های خبره تلاش می‌کنند که دانش یک انسان خبره(ماهر) را بگیرند و آن را در یک سیستم کامپیوتری پیاده‌سازی نمایند.\nاز سیستم‌های خبره انتظار می‌رود که بتوانند کارهایی که به یک فرد خبره نیاز دارند را انجام دهند، مثل: پزشکی، زمین‌شناسی، و مشورت در سرمایه گذاری. برخی از سیستم‌های خبره از موفّق‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی بوده‌اند، چونکه این برنامه‌ها باید در دنیای واقعی کار کنند و با برخی از مشکلات مهمّ موجود در هوش مصنوعی، مثل: کمی اطّلاعات ورودی مناسب؛ و استدلال بر پایه‌ی احتمال؛ مواجه شده‌اند؛ یکی از اوّلین سیستم‌های خبره، در سال 1974 ميلادي، به نام MYCIN بود، که عفونت(آلودگی) های باکتریایی موجود در خون را تشخیص می‌داد و معالجات آن را پیشنهاد می‌کرد. این دستگاه این کار را بهتر از دانشجویان پزشکی یا دکترها انجام می‌داد. هستی‌شناسی آن شامل باکتری، نشان(علامت)ها و معالجات بود.\nاز زمانی که خبرگان با مهندسان همکاری کردند، [مهندسان] چیزهایی را در مورد بیماران، دکترها، سلامتی، بهبود و... دانستند و واضح است که دانش مهندسان تحت تأثیر آنچه که خبرگان به آنها می‌گفتند در یک چارچوب کاری معیّن قرار داشت؛ در وضعیّت فعلی هوش مصنوعی این مطلب باید درست باشد.\nهوش مصنوعی دارای ارتباط‌های زیادی با فلسفه می‌باشد مخصوصاً با فلسفه‌ی تحلیلی  مدرن ارتباط زیادی دارد؛ [هوش مصنوعی و فلسفه] هر دو فکر و هوش عادّی را مطالعه می‌کنند.\nباید ریّاضیّات و مخصوصاً منطق ریّاضیّات را مطالعه کنیم. برای نزدیکی زیستی به هوش مصنوعی، روان‌شناسی و فیزیولوژی سیستم‌های عصبی را مطالعه کنیم. تعدادی زبان برنامه‌نویسی و در کم‌ترین حالت، زبان‌های برنامه‌نویسی سی ، لیسپ و پرولوگ را باید بلد باشیم. همچنین فکر خوبی است که یکی از زبان‌های پایه‌ای ماشین[؛ مثل زبان برنامه نویسی اَسِمْبْلی ] را یاد بگیریم. کارها بیش‌تر با زبان‌هایی که مد(متداول) هستند، انجام می‌شوند؛ در اواخر دهه‌ی 1990 ميلادي این زبان‌ها شامل C++ و جاوا بود.\nبرخی از سازمان‌ها و م‍ؤسّساتی که در زمینه‌ی هوش مصنوعی فعّالیّت می‌کنند:\nانجمن آمریکایی هوش مصنوعی ؛ کمیته‌ی هماهنگ کننده‌ی اروپا برای هوش مصنوعی ؛ و جامعه‌ی هوش مصنوعی و شبیه‌سازی رفتار ؛ جوامع علمی علاقه‌مند به هوش مصنوعی می‌باشند.\nشرکت ماشین‌آلات محاسبه کننده دارای یک گروه جالب ویژه به نام SIGART در زمینه‌ی هوش مصنوعی می‌باشد.\nکنفرانس بین المللی هوش مصنوعی ، کنفرانس بین المللی اصلی است. انجمن آمریکایی هوش مصنوعی(AAAI)، کنفرانسی ملّی را در کشور آمریکا اجرا می‌کند.\nروزنامه‌های تعاملات الکترونیک با هوش مصنوعی ؛ پژوهش‌های هوش مصنوعی ؛ و تعاملات IEEE با تحلیل الگو و ماشین‌های هوشمند ؛ سه روزنامه‌ی مهمّ پخش کننده‌ی مقالات هوش مصنوعی می‌باشند. در حال حاضر چیز دیگری که مناسب درج در این پاراگراف باشد را پیدا نکرده‌ایم.\nاِستوارت جِی. راسِل\nپیتِر نورویگ کتاب هوش مصنوعی اِسْتوارْتْ جِیْ. راسِلْ و پیتِرْ نُورْویگْ ؛ از این کتاب استفاده‌ی زیادی می‌شود. تصویری از جلدهای ویرایش‌های سوّم، دوّم و اوّل این کتاب در زیر نشان داده شده است:\nشکل بالا- جلد ویرایش سوّم کتاب\nشکل بالا- جلد ویرایش دوّم کتاب\nشکل بالا- جلد ویرایش اوّل کتاب\nشما از نسخه‌ی رایگان این کتاب الکترونیکی استفاده می‌کنید!؛ فایل پی. دی. اف به زبان انگلیسی ویرایش‌های اوّل، دوّم و سوّم کتاب هوش مصنوعی آقایان راسل و نورویگ در «دی. وی. دی» کتاب الکترونیکی هوش مصنوعی ترجمه شده به وسیله‌ی اینجانب سهراب جلوه‌گر، که می‌توانید آن را خریداری کنید، وجود دارد.\nکتاب «هوش مصنوعی: تفسیر جدید» نوشته‌ی نیلْزْ نیلْسُونْ شاید برای خواندن آسان‌تر باشد؛ تصویری از جلد این کتاب را در زیر می‌بینید:\nبرخی از افراد کتاب «هوش محاسباتی» دِیویدْ پولْ ، آلِنْ مَکْوُرْثْ و رَنْدیْ گُـبُلْ را ترجیح می‌دهند. تصویری از جلد این کتاب را در زیر می‌بینید:\nچکیده(خلاصه)ی مطلب‌های فصل اوّل\nهوش مصنوعی، دانش و مهندسی ساخت ماشین‌های هوشمند و مخصوصاً برنامه‌های کامپیوتری هوشمند می‌باشد.\nهوش مصنوعی ضعیف برخلاف هوش مصنوعی قوی قصد رسیدن به سطح هوش انسانی یا فراتر رفتن از سطح هوش انسانی را ندارد.\n:: برچسب‌ها: ██ متن فصل اوّل نسخه‌ی رایگان ایبوک هوش مصنوعی ██ , مترجم: سهراب جلوه گر جلوه‌گر , فصل آشنايي با هوش مصنوعی , آموزش هوش مصنوعی,\nنویسنده : سهراب جلوه گر جلوه‌گر تاریخ : سه شنبه 19 شهريور 1394\nفصل شناخت سُخَن یا سخن‌شناسی\nفهرست برخی از عنوان‌های نوشته‌ها\nتعریف نخست: عملیّات لازم برای توانمندسازی یک کامپیوتر برای شناسایی و واکنش دادن به صداهای به وجود آمده در سخن انسان می‌باشد .\nتعریف دوّم: سخن‌شناسی یا تشخیص صدا ، توانایی سیستم‌های کامپیوتری برای دریافت سخن به صورت ورودی و پردازش بر روی آن یا بیان آن به صورت نوشته می‌باشد.\nکاربردهای عملی سخن‌شناسی شامل سیستم‌های پرس‌و‌جوکننده از پایگاه داده و سیستم‌های بازیابی اطّلاعات می‌باشد. سخن‌شناسی دارای کاربرد در روبوتیک و مخصوصاً توسعه‌ی روبوت‌هایی که می‌توانند «بشنوند»، می‌باشد.\nسیگنال‌های سخن، پارازیت‌دار(اغتشاش‌دار) ، متغیّر و مبهم می‌باشند؛ [در این صورت] شبیه‌ترین ترتیب کلمات و سیگنال سخن ارائه شده چیست؟، برای این کار از قانون بیز استفاده نمایید:\nP(Words|signal) = αP(signal|Words)P(Words)\nتمام سخنان انسان ترکیبی از 40 تا 50 صُوْتْ می‌باشد. آرْپابِتْ ، الفبایی برای بیان صداهای موجود در انگلیسی آمریکایی می‌باشد و به صورت زیر است:\n[iy] beat [b] bet [p] pet\n[ih] bit [ch] Chet [r] rat\n[ey] bet [d] debt [s] set\n[ao] bought [hh] hat [th] thick\n[ow] boat [hv] high [dh] that\n[er] Bert [l] let [w] wet\n[ix] roses[ng] sing [en] button\nبرای مثال، برای کلمه‌ی «ceiling« داریم: [s iy l ih ng] / [s iy l ix ng] / [s iy l en]\nصداهای سخن - سیگنال خام میکروفون به صورت تابعی از زمان می‌باشد؛ سیگنال‌های صوتی که در ابتدا به صورت آنالوگ هستند، به صورت سیگنال دیجیتالی نمونه‌برداری شده‌ی پلّه‌ای در می‌آیند، در پردازش، قاب‌ها روی هم می‌افتند و همگی به وسیله‌ی پستی و بلندی‌اشان تشخیص داده می‌شوند.\nصوت‌های سه بخشی : هر صوت دارای سه بخش می‌باشد(آغاز ، وسط  و پایان )، به عنوان مثال، حرف [t]، دارای ابتدای آرام ، وسط قوی و انتهای خَشِنْ می‌باشد.\nبه طور گسترده‌ای در تعداد زیادی از سیستم‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. سیستم‌های سخن‌شناسی پیشرفته براساس مدل‌های پنهان مارکوف می‌باشند؛ مدل‌های پنهان مارکوف مدل‌هایی آماری هستند که رشته‌ای از سمبل‌ها را به وجود می‌آورند. از مدل‌های پنهان مارکوف به این دلیل در سخن‌شناسی استفاده می‌شود که، سیگنال سخن می‌تواند به صورت تکّه سیگنالی ثابت یا سیگنالی ثابت کوتاه مدّت دیده شود؛ در زمانی کوتاه، مثلاً ده میلی ثانیه، سخن می‌تواند به صورت یک پردازش ثابت تخمین زده شود. دلیل دیگری که از این مدل‌ها استفاده می‌کنیم، این است که، از نظر محاسباتی امکان‌پذیر هستند.\nچکیده‌ی مطلب‌های فصل شانزدهم\nسخن‌شناسی، توانایی سیستم‌های کامپیوتری برای دریافت سخن به صورت ورودی و پردازش بر روی آن یا بیان آن به صورت نوشته می‌باشد.\nسیستم‌های سخن‌شناسی پیشرفته براساس مدل‌های پنهان مارکوف می‌باشند؛ مدل‌های پنهان مارکوف، مدل‌هایی آماری هستند که رشته‌ای از سمبل‌ها را به وجود می‌آورند.\n:: برچسب‌ها: ██ متن فصل شانزدهم نسخه‌ی رایگان ایبوک هوش مصنوعی ██ , مترجم: سهراب جلوه گر جلوه‌گر , فصل شناخت سُخَن یا سخن‌شناسی , آموزش هوش مصنوعی,\nنویسنده : سهراب جلوه گر جلوه‌گر تاریخ : سه شنبه 17 شهريور 1394\nفصل شبکه‌های عصبی\nتعریف اوّل- سیستمی که از برنامه‌ها و پایگاه‌های داده‌ای که شامل چند پردازشگر موازی هستند، تشکیل شده است و عملیّات مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کند.\nتعریف دوّم– یک سیستم کامپیوتری که از روی مغز انسان و سیستم عصبی مدلسازی شده است.\nمغز انسان به نظر نمی‌رسد که دارای یک واحد پردازنده‌ی مرکزی باشد.\nسه شکل بالا- مغز انسان\nدر عوض دارای تعداد زیادی واحدهای ساده، ناهمزمان و موازی به نام نورُون است. مغزانسان دارای تقریباً 1011 نورون می‌باشد. نورون‌ها دارای درحدود بیست نوع هستند.\nشکل بالا- نورون\nهر نورون یک سلّول تکی است که دارای تعدادی لیف(فیبر) های نسبتاً کوتاه به نام دِنْدْریْتْ(دَنْدْریْتْ یا دِنْدْرایْتْ) است. یکی از دندریت‌ها، که بزرگ‌تر از بقیّه است، آکسون  نام دارد. انتهای آکسون به تعداد زیادی لیف‌های کوچک تقسیم می‌شود. هر لیف، دندریت‌ها و بدنه‌های سلّولی دیگر نورون‌ها را وصل می‌کند. اتّصال، در واقع فاصله ای کوتاه به نام سیناپْس است. آکسون‌ها حمل‌کننده هستند و دندریت‌ها دریافت‌کننده هستند. در حدود 1014 اتّصال وجود دارد.\nشکل بالا- نورون‌ها\nهمان طور که بیان شد، در نورون‌های زیست‌شناسی، سیگنال‌ها به وسیله‌ی دندریت‌ها دریافت می‌شوند و از طریق آکسون به دیگر نورون‌ها می‌رسند. فکر و رفتار انسان‌ها از بر هم كنش هزاران نورون به وجود می‌آیند.\nدر شبکه‌های عصبی کامپیوتری سه نوع گره داریم:\n1- گره‌های ورودی\n2- گره‌های خروجی\n3- گره‌های پنهان (که در پِرسِپترون‌های چندلایه‌ای وجود دارند.)\n1- شبکه‌های با تغذیه‌ی مستقیم : در این شبکه‌ها علامت(سیگنال)ها در یک جهت حرکت می‌کنند و بدون دُوْرْ(سیکل یا حلقه) می‌باشند.\nشکل بالا- نمونه‌ای از شبکه‌های با تغذیه‌ی مستقیم\n2- شبکه‌های بازگشت کننده : در این شبکه‌ها، در انتشار علامت(سیگنال) دُوْرْ(سیکل یا حلقه) وجود دارد.\nشکل بالا- نمونه‌ای از شبکه‌های بازگشت کننده\nما بیش‌تر روی شبکه‌های با تغذیه‌ی مستقیم تمرکز می‌نماییم.\nپِرْسِپْتْرُونِ (تک لایه‌ای)\nتعریف- پرسپترون، الگوریتمی ابتدایی برای یادگیری شبکه‌های عصبی تک لایه‌ای ساده است و در دهه‌ی 1950 میلادی به وجود آمد.\nدر شکل قبل، Xiها، ورودی‌های پرسپترون هستند. Wiها، وزن‌ها هستند؛ از W0، به عنوان شروع کننده(آستانه) ، با X0 برابر با منفی یک استفاده می‌شود. in، در مرحله‌ی فعّال‌سازی، جمع ورودی‌ها و آستانه است. g، تابع فعّال‌سازی است. a، فعّال‌سازی یا خروجی است. خروجی با استفاده از یک تابع، که تشخیص می‌دهد تا کجا سطح فعّال‌سازی پرسپترون، بالا یا پایین صفر است، محاسبه می‌شود.\nپرسپترون، a = g(in) = g(X.W) را محاسبه می‌نماید:\nX.W = w0*-1 + w1*x1 + w2*x2 + … + wn*xn\ng، معمولاً تابع آستانه است و داریم: اگر z > 0 باشد، g(z) برابر با یک است و در غیر این صورت برابر با صفر است.\nپرسپترون می‌تواند به صورت یک دروازه‌ی منطقی عمل کند؛ که مقدار «یک»، «درست» و مقدار «صفر یا منفی یک»، «غلط» است.\nمثال تغذیه‌ی مستقیم\nمثال- تابع(دروازه‌ی) منطقی AND\nشکل بالا- در شکل بالا توجّه نمایید که x و y هرکدام دارای مقدارهای 1 یا 0 می‌توانند باشند.\nx y x+y-1.5 خروجی\n1 1 0.5 1\n1 0 -0.5 0\n0 1 -0.5 0\n0 0 -1.5 0\nمثال- تابع منطقی OR\nx y x+y-0.5 خروجی\n1 1 1.5 1\n1 0 0.5 1\n0 1 0.5 1\nمثال- تابع منطقی NOT\nشکل بالا- در شکل بالا توجّه نمایید که x دارای مقدارهای 1 یا 0 می‌تواند باشد.\nx 0.5 - x خروجی\n1 -0.5 0\nبا پرسپترون‌های تک لایه‌ای فقط می‌توان تابع‌هایی را که به صورت خطّی جدا شدنی هستند را نشان داد و نمی‌توان XOR را، که به صورت خطّی جدا نشدنی است، نشان داد؛ برای رفع این مشکل می‌توانیم از پرسپترون‌های چند لایه‌ای استفاده کنیم.\nمثال- تابع AND به صورت خطّی جدا شدنی است.\nدر شکل بالا نقطه‌ی مثبت نقطه‌ای است که مقدار تابع به ازای آن(x1,x2) یک می‌شود و نقطه‌های منفی نقطه‌هایی هستند که به ازای آنها(x1,x2) مقدار تابع صفر می‌شود و نقطه‌ی مثبت و نقطه‌های منفی در شکل بالا به وسیله‌ی یک خطّ مستقیم قابل جدا شدن هستند.\nمثال- تابع OR به صورت خطّی جدا شدنی است.\nمثال- تابع XOR به صورت خطّی جدا شدنی نیست.\nهمان طور که در شکل بالا می‌بینید نمی‌توانیم یک خطّ مستقیم را طوری رسم کنیم که مقدارهای مثبت را از مقدارهای منفی جدا نماید.\nشبکه‌های عصبی، طبقه‌بندی را هم خیلی خوب انجام می‌دهند؛ ورودی‌ها را به یک یا بیش‌تر خروجی تبدیل می‌نمایند و دامنه‌ی خروجی به کلاس‌هایی مجزّا تقسیم می‌شود و برای کارهای یادگیری، در جایی که نمی‌دانیم «در جستجوی چه هستیم»، خیلی مفید می‌باشند، مثل: صورتْ‌شناسی ، دست‌خط‌شناسی و رانندگی یک خودرو.\nدر پرسپترون‌های چند لایه‌ای، لایه‌ها معمولاً به صورت کامل متّصل می‌شوند و به طور معمول تعدادی از واحدهای پنهان(مخفی) به صورت دستی انتخاب می‌شوند. پرسپترون‌ها[ی تک لایه‌ای] دارای این مزیّت هستند که یک الگوریتم یادگیری ساده دارند؛ ولی عیب آنها در این است که دارای محدودیّت‌های محاسباتی هستند؛ حال سؤال این است که، اگر ما یک لایه‌ی مخفی اضافه نماییم، به عبارتی دیگر، پرسپترون چند لایه‌ای با یک لایه‌ی پنهان بسازیم، چه اتّفاقی می‌افتد؟، پاسخ این است که، توان محاسباتی افزایش می‌یابد؛ با یک لایه‌ی پنهان، [پرسپترون] می‌تواند هر تابع پیوسته را نمایش دهد و با دو لایه‌ی پنهان(پرسپترون چند لایه‌ای با دو لایه‌ی پنهان)، می‌تواند هر تابعی را نمایش دهد؛ در این مورد مشکل این است که چگونه وزن‌های صحیح را برای گره‌های پنهان، پیدا نماییم؟.\nشکل بالا- نمونه‌ای از یک پرسپترون چند لایه‌ای\nتا‌کنون فقط در مورد شبکه‌های با تغذیّه‌ی مستقیم صحبت کرده‌ایم. در این شبکه‌ها علامت‌ها(سیگنال‌ها) در یک جهت پخش می‌شوند، خروجی بلافاصله در دسترس می‌باشد و دارای الگوریتم‌هایی هستند که به‌سادگی قابل فهم می‌باشند. تعداد زیادی کار می‌تواند با شبکه‌های عصبی برگشت کننده انجام شود؛ در این شبکه‌ها دست‌کم یکی از خروجی‌ها به یکی از ورودی‌ها متّصل شده است. در زیر، یک شبکه عصبی برگشت کننده‌ی تک لایه‌ای را می‌بینید:\nجان جُوزِف هاپفیلد شبکه‌های هاپفیلد به وسیله‌ی دکتر، جانْ جُوزِفْ هاپْفیلْدْ به وجود آمده‌اند و جزء شبکه‌های عصبی برگشت کننده می‌باشند. یک شبکه‌ی هاپفیلد دارای هیچ گره‌ی معیّن ورودی یا خروجی نمی‌باشد؛ هر گره، یک ورودی و روال‌های یک خروجی را دریافت می‌نماید؛ هر گره، به گره‌های دیگر متّصل شده است و معمولاً از توابع آستانه‌ای استفاده می‌شود؛ شبکه، بلافاصله یک خروجی را تولید نمی‌نماید و مردّد می‌باشد؛ تحت برخی از وضعیّت‌های به آسانی قابل دسترس سرانجام به حالت موازنه می‌رسد؛ وزن‌ها با استفاده از روش شبیه‌سازی گرم و سرد کردن به دست می‌آیند. شبکه‌های هاپفیلد می‌توانند برای ساختن یک حافظه‌ی شرکت‌پذیر(انجمنی)  به کار روند، در این شبکه‌ها، یک قسمت از یک الگو، برای شبکه، ارائه می‌شود و شبکه تمام الگو را به یاد می‌آورد. این شبکه‌ها برای حرف‌شناسی و برای مسأله‌های بهینه‌سازی هم به کار می‌روند و اغلب برای مدل فعّالیّت مغز استفاده می‌شوند.\nشکل بالا- نمونه‌ای از یک شبکه‌ی هاپفیلد\nچکیده‌ی مطلب‌های فصل هفدهم\nیک شبکه‌ی عصبی یک سیستم کامپیوتری است که از روی مغز انسان و سیستم عصبی مدلسازی شده است.\nدو نوع شبکه‌ی عصبی داریم: یکی شبکه‌های با تغذیه‌ی مستقیم، که در این شبکه‌ها، علامت(سیگنال)ها در یک جهت حرکت می‌کنند و بدون دُوْرْ(سیکل) می‌باشند؛ و دیگری شبکه‌های بازگشت کننده، که در این شبکه‌ها، در انتشار علامت(سیگنال)، دُوْرْ(سیکل) وجود دارد؛ در این شبکه‌ها دست‌کم یکی از خروجی‌ها به یکی از ورودی‌ها متّصل شده است.\nپرسپترون تک لایه‌ای، الگوریتمی ابتدایی برای یادگیری شبکه‌های عصبی تک لایه‌ای ساده است.\nپرسپترون‌ها[ی تک لایه‌ای] دارای این مزیّت هستند که یک الگوریتم یادگیری ساده دارند؛ ولی عیب آنها در این است که دارای محدودیّت‌های محاسباتی هستند. اگر ما یک لایه‌ی مخفی اضافه نماییم، به عبارتی دیگر، پرسپترون چند لایه‌ای با یک لایه‌ی پنهان بسازیم، توان محاسباتی افزایش می‌یابد؛ با یک لایه‌ی پنهان [پرسپترون] می‌تواند هر تابع پیوسته را نمایش دهد و با دو لایه‌ی پنهان(پرسپترون چند لایه‌ای با دو لایه‌ی پنهان) می‌تواند هر تابعی را نمایش دهد.\n:: برچسب‌ها: ██ متن فصل هفدهم نسخه‌ی رایگان ایبوک هوش مصنوعی ██ , مترجم: سهراب جلوه گر جلوه‌گر , فصل شبکه‌های عصبی , آموزش هوش مصنوعی,\nنویسنده : سهراب جلوه گر جلوه‌گر تاریخ : سه شنبه 16 شهريور 1394\nفصل الگوریتم‌های ژنتیکی\nبرای یادگیری بهتر مطلب‌های این فصل بهتر است قسمت «الگوریتم‌های ژنتیکی» موجود در فصل «الگوریتم‌های جستجوی محلّی» همین کتاب الکترونیکی را هم بخوانید.\nتئوری تکاملی داروین(باقی ماندن شایسته‌ترین یا مناسب‌ترین)\nاین تئوری به وسیله‌ی هِرْبِرْتْ سْپِنْسِرْ و چارْلْزْ رابِرْتْ دارْوینْ به وجود آمد. این تئوری می‌گوید: گونه‌هایی باقی می‌مانند که می‌توانند بر مشکلات غلبه کنند.\nشکل بالا- این شکل بیان کننده‌ی نظریّه‌ی تکامل در انسان است.\nجان هِنری هالِند الگوریتم‌های ژنتیکی در دهه‌ی هفتاد میلادی به وسیله‌ی جانْ هِنْری هالِنْدْ  بیان شد؛ در دهه‌ی هشتاد میلادی عمومیّت یافت و براساس تئوری تکاملی داروین(باقی ماندن شایسته‌ترین یا مناسب‌ترین) بود. الگوریتم‌های ژنتیکی می‌توانند برای حلّ انواعی از مسأله‌ها که با استفاده از روش‌های دیگر، برای حل، آسان نمی‌باشند، مورد استفاده قرار گیرند.\nتعریف اوّل- یک الگوریتم جستجو که رشته‌های دودویی بهینه را با پردازش یک جمعیّت اولیّه‌ی تصادفی از رشته‌ها، با استفاده از جهش مصنوعی، عمل تعویض و عملگرهای انتخاب تولید می‌کند. (گُلْدْبِرْگْ ، 1989 ميلادي).\nتعریف دوّم- یک الگوریتم تکاملی که هر فرد(راه حل) را با استفاده از برخی فرم‌های رمزشده، که کُرُوموزوم یا ژِنوم، نامیده می‌شوند، به وجود می‌آورد.\nهر سلّول یک موجود زنده دارای یک هسته است؛ و در هسته، کروموزوم‌هایی وجود دارد؛ هر کروموزوم، شامل یک مجموعه از ژِنْ ها می‌باشد؛ هر ژن برخی از ویژگی‌های(خواصّ) موجود زنده (مانند رنگ چشم) را تعیین می‌کند. یک مجموعه از ژن‌ها در برخی از موردها ژِنوتیپ(ژِنوتایپ)  نامیده می‌شود. یک مجموعه از ویژگی‌ها (نظیر رنگ چشم)، گاهی فِنوتیپ(فِنوتایپ) نامیده می‌شود. انتشار(زاد و ولد)، شامل جفت‌گیری ژن‌هاي والدین و سپس مقدار کوچکی جهش  می‌باشد. تکامل براساس «بقای مناسب‌ترین یا شایسته‌ترین» می‌باشد.\nشکل بالا- سلّول، هسته، کروموزوم و ژن\nشکل بالا- کروموزوم واقعی در زیر میکروسکوپ\nشروع با یک تصوّر\nفرض کنید که شما مشکلی دارید و نمی‌دانید که چگونه آن را حل نمایید. برای حلّ این مشکل چه کار می‌توانید بکنید؟، آیا می‌توانید به طریقی از یک کامپیوتر برای پیدا کردن یک راه حل استفاده نمایید؟؛ این کار باید خوب باشد! می‌توانید آن را انجام دهید؟.\nیک راه حلّ گنگ\nیک الگوریتم «تولید و تست گنگ»:\nیک راه حلّ ممکن تصادفی را تولید کن\nراه حل را امتحان کن و خوب بودن آن را بسنج\nتا موقعی که راه حل به اندازه‌ی کافی خوب باشد\nآیا ما می‌توانیم از این ایده‌ی گنگ استفاده نماییم؟\nبرخی وقت‌ها بله: در صورتی که تعداد راه حل‌های اندکی وجود داشته باشد و شما به اندازه‌ی کافی زمان در اختیار داشته باشید، آنگاه روش‌های این فُرمی می‌توانند استفاده شوند. امّا برای بیش‌ترِ مسأله‌ها نمی‌توانیم از این راه حل‌ها استفاده نماییم: در زمانی که راه حل‌های ممکن، زیاد باشند و شما به اندازه‌ی کافی زمان برای امتحان همه‌ی آنها نداشته باشید، این راه حل‌ها نمی‌توانند استفاده شوند.\nایده‌ای که کم‌تر دارای گنگ بودن می‌باشد (الگوریتم ژنتیکی)\nیک مجموعه‌ی تصادفی از راه حل‌ها را تولید نمایید\nهر راه حلّ موجود در مجموعه را امتحان کن و آنها را رُتبه‌بندی کن\nبرخی از راه حل‌های بد را از مجموعه بَردار\nبرخی از راه حل‌های خوب را تکثیر(زیاد) کن\nبرخی از تغییرات کوچک را در مورد آنها به کار بِبَر\nتا زمانی که بهترین راه حل به اندازه‌ی کافی خوب شود\nچگونه شما یک راه حل را کد می‌کنید؟\nبدیهی است که این، وابسته به مسأله می‌باشد! الگوریتم‌های ژنتیکی اغلب، راه حل‌ها را به صورت رشته‌های بیتیِ باطول ثابت(ژنوتیپ یا کروموزوم) کد می‌کنند (به عنوان مثال، 101110، 111111، 000101)؛ هر بیت(ژن)، برخی از ویژگی‌های راه حل‌های ارائه شده برای مسأله را بیان می‌کند. برای اینکه الگوریتم‌های ژنتیکی کار کنند، نیاز به این داریم که هر رشته را تست نماییم و به آن امتیازی بدهیم که نشان دهنده‌ی چگونگی خوب بودن آن باشد.\nمثال – حَفر برای نفت\nشکل بالا- تصویری از یک چاه نفت\nتصوّر کنید که شما باید برای نفت، جایی را در طول یک جادّه‌ی بیابانی یک کیلومتری حفر نمایید.\nمسأله: بهترین مکان در جادّه را که بیش‌ترین مقدار نفت را در روز تولید می‌کند، انتخاب نمایید.\nمی‌توانیم هر راه حل را به صورت یک وضعیّت در جادّه نمایش دهیم. تصوّر نمایید که تمام اعداد، بین [1000، 0] باشند.\nکجا را برای نفت حفر نماییم؟\nمجموعه‌ی همه‌ی راه حل‌های ممکن [1000،0]، فضای جستجو یا فضای حالت نام دارد. در این مورد این فقط یک عدد است؛ امّا می‌تواند تعداد زیادی عدد یا سمبل باشد. همان طور که گفتیم، اغلب، الگوریتم‌های ژنتیکی، اعداد را به صورت دودویی(باینری) کد می‌کنند. در مورد این مثال، ده بیت را، که برای نمایش 0 ... 1000 کافی است، انتخاب می‌نماییم.\nتبدیل به رشته‌ی باینری\n0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 900\n0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 300\n1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1023\nتعریف- در الگوریتم‌های ژنتیکی، این رشته‌های کد شده گاهی ژنوتیپ یا کروموزوم نامیده می‌شوند و بیت‌های تکی گاهی وقت‌ها ژن نامیده می‌شوند.\nتا‌کنون دیدیم که چگونه راه حل‌ها را به صورت یک عدد بیان نماییم؛ یک عدد را به صورت یک رشته‌ی بیتی کد کردیم. یک رتبه یا درجه را برای هر عدد داده شده، به منظور تعیین میزان خوب بودن آن راه، به آن عدد نسبت می‌دهیم که اغلب تابع شایستگی  نامیده می‌شود؛ در شکل قبلی، این اعداد برای دو راه حلّ 1 و 2، به رنگ قرمز نشان داده شده‌اند(عددهای 30 و 5). مثال نفت در واقع بهینه‌سازی با استفاده از یک تابع f(x) است، که ما باید پارامتر x را تطبیق دهیم.\nبرای یک تابع ساده‌ی f(x)، فضای جستجو یک بعدی است، امّا با کد کردن چند مقدار به کروموزوم، ابعاد زیادی می‌تواند به وجود آید؛ به عنوان مثال، برای حالت دو بعدی، تابع f، به صورت f(x,y) خواهد بود. فضای جستجو می‌تواند به صورت یک سطح باشد، که در آن، هر چه شایستگی بیش‌تر باشد، ارتفاع نقطه بیش‌تر است. هر ژنوتایپ(کروموزوم یا راه حلّ) ممکن، یک نقطه در فضا است. یک الگوریتم ژنتیکی تلاش می‌کند که نقطه‌ها را به جاهای بهتر(با شایستگی بالاتر)، در فضا، منتقل نماید. در زیر، سه نمونه از منظره‌های شایستگی را مشاهده می‌نماییم:\nبدیهی است که نوع فضای جستجو تعیین می‌کند که چگونه یک الگوریتم ژنتیکی کار کند. یک فضای کاملاً تصادفی برای یک الگوریتم ژنتیکی، بد خواهد بود؛ همچنین الگوریتم‌های ژنتیکی اگر فضاهای جستجو شامل تعداد زیادی از موردهای تصادفی باشند، ممکن است در ماکزیمم محلّی بیفتند.\nاضافه کردن جنسیّت- عمل تعویض\nگرچه الگوریتمی که ما گفتیم برای فضاهای جستجوی ساده، کار می‌کند، امّا این الگوریتم هنوز خیلی ساده است. این الگوریتم به جهش‌های تصادفی برای یافتن یک راه حلّ خوب، وابسته می‌باشد.\nبا اضافه نمودن جنسیّت به این الگوریتم می‌توانیم نتایج بهتری را به دست آوریم؛ این کار با انتخاب دو والد، در موقع تکثیر و ترکیب ژن‌های آنها برای تولید فرزند، انجام می‌شود؛ به بیان دیگر، دو رشته‌ی بیتی(کروموزوم) والد با امتیاز بالا انتخاب می‌شوند و با استفاده از تعویض، با هم ترکیب می‌شوند؛ در نتیجه دو فرزند(رشته‌ی بیتی) به وجود می‌آیند و سپس هر فرزند هم ممکن است به صورت تصادفی تغییر داده شود، که به این کار، جهش گفته می‌شود.\nروش‌های زیادی برای انتخاب کروموزوم‌های با امتیاز بهتر وجود دارد. امتیاز، اغلب، شایستگی  نامیده می‌شود. [برای این کار] از روش «چَرخِشِ رولِت»  می‌توان به صورت زیر استفاده نمود:\n- شایستگی همه‌ی کروموزوم‌ها را باهم جمع نمایید.\n- یک عدد تصادفی R را، در محدوده‌ی آن(حاصل‌جمع)، به وجود آورید.\n- اوّلین کروموزوم موجود در جمعیّت را با این شرط که زمانی که همه‌ی شایستگی‌های کروموزوم‌های قبل از آن باهم جمع می‌شوند، دست‌کم، مقدار R را بدهد، انتخاب نمایید.\nقسمت زیر دارای ارتباط بین رنگ‌ها هم هست.\nشماره کروموزوم شایستگی\n1 1010011010 1\n2 1111100001 2\n3 1011001100 3\n4 1010000000 1\n5 0000010000 3\n6 1001011111 5\n7 0101010101 1\n8 1011100111 2\nتوجّه کنید که، جمع کلّّ شایستگی‌ها برابر است با: 1+2+3+1+3+5+1+2 = 18\nانتخاب والدها با استفاده از روش چرخش رولت(برای جدول قبلی)\nدر شکل بالا توجّه کنید که جمع کلّ شایستگی‌ها برابر است با: 1+2+3+1+3+5+1+2 = 18 و به همین خاطر محدوده از صفر تا 18 در نظر گرفته شده است.\nچرخش رولت، نام یک بازی هم می‌باشد، که در آن، اعدادی به طور نامنظّم روی یک صفحه‌ی دایره‌ای شکل نوشته شده‌اند؛ این صفحه را می‌چرخانند و سپس رهایش می‌کنند تا خودش از حرکت بایستد و عددی را که مقابل نقطه‌ای خاص قرار گرفته را برمی‌گزینند.\nشکل بالا- صفحه‌ی بازی چرخش رولت\nبرای کروموزوم‌های شماره‌ی4(1010000000) و 6(1001011111)، که در قسمت قبل انتخاب کردیم، نقطه‌ی تعویض را به صورت تصادفی برابر با 3 در نظر می‌گیریم؛ داریم:\nیک یا بیش‌تر ژن(بیت)، به صورت تصادفی، به یک مقدار تصادفی، جهش داده می‌شوند، مثلاً:\n(بعد از انجام عمل جهش)1101011111 → 1111111111(قبل از انجام عمل جهش)\nدر مورد مثال قبلی، داریم:\nپایان قسمت دارای ارتباط بین رنگ‌ها!\nبرگشت به الگوریتم ژنتیکی [و تکمیل آن]\nیک جمعیّت را با استفاده از کروموزوم‌های تصادفی تولید کن\nبرای هر نسل کارهای زیر را انجام بده\nشایستگی هر کروموزوم را محاسبه کن\nکارهای زیر را تکرار کن\nانتخاب رولت را برای انتخاب جفت‌های والدها به کار ببر\nفرزند را با استفاده از انجام عمل تعویض و جهش تولید نما\nتا زمانی که جمعیّت جدید تولید شود\nتا زمانی که بهترین راه حل به اندازه‌ی کافی خوب شود\nبه خاطر موردهای زیر الگوریتم‌های ژنتیکی دارای گوناگونی زیادی هستند:\n• انواع مختلف انتخاب که [با استفاده از روش چرخش] رولت نیستند؛ مثل روش‌های مسابقه‌ای ، گزینش بهترین‌ها(نخبه‌سالاری) و غیره.\n• تفاوت در جفت‌گیری(تعویض)؛ مثل روش تعویض چند نقطه‌ای.\n• انواع مختلف کد کردن رشته‌ی بیتی\n• انواع مختلف جهش\nتعویض چگونه کار می‌کند؟\nتعداد زیادی نظریّه در این مورد وجود دارد، البتّه برخی مخالفت‌ها هم با این نظریّه‌ها وجود دارد؛ هالِند نظریّه‌ی «الگو» را معرّفی کرد؛ این ایده می‌گوید که، تعویض، بیت‌های خوب والدین مختلف را نگهداری می‌کند و آنها را برای تولید راه حل‌های بهتر ترکیب می‌نماید؛ بنابراین یک الگوی خوب کد کننده باید بیت‌های خوب را در طول تعویض و جهش نگهداری نماید.\nالگوریتم‌های ژنتیکی در بسیاری از موردها و زمینه‌های پژوهشی، نظیر مسأله‌های عددی؛ مسأله‌ی مسافرت شخص دوره گرد ؛ مدار(دُوْر) هَمیلتُونی ؛ پیدا کردن شکل مولکول‌های پروتئین؛ مسأله‌های NP-سخت؛ طرّاحی شبکه‌های عصبی؛ توابع، برای به وجود آوردن تصاویر؛ مدلسازی شناختی؛ و تئوری بازی‌ها به کار می‌روند.\nتعریف- شاخه‌ای از الگوریتم‌های ژنتیکی و یادگیری ماشینی می‌باشد و یک روش برنامه‌نویسی است که الگوریتم ژنتیکی را برای تمام برنامه‌های کامپیوتری گسترش می‌دهد. برنامه‌نویسی ژنتیکی به وسیله‌ی گروه دکتر، جان کُوزا  به وجود آمد.\nشکل بالا- دکتر، جان کوزا\nچکیده‌ی مطلب‌های فصل هیجدهم\nیک الگوریتم ژنتیکی، یک الگوریتم جستجو است که، رشته‌های دودویی بهینه را با پردازش یک جمعیّت اولیّه‌ی تصادفی از رشته‌ها، با استفاده از جهش مصنوعی، عمل تعویض و عملگرهای انتخاب تولید می‌کند.\nالگوریتم‌های ژنتیکی، اغلب، راه حل‌ها را به صورت رشته‌های بیتی باطول ثابت(ژنوتیپ یا کروموزوم) کد می‌کنند؛ هر بیت(ژن)، برخی از ویژگی‌های راه حل‌های ارائه شده برای مسأله را ارائه می‌کند. برای اینکه الگوریتم‌های ژنتیکی کار کنند، نیاز به این داریم که هر رشته را تست نماییم و به آن امتیازی بدهیم که نشان دهنده‌ی چگونگی خوب بودن آن باشد.\nتعویض، با انتخاب دو والد(رشته‌ی بیتی یا کروموزوم) با امتیاز بالا، در موقع تکثیر، و ترکیب ژن‌های آنها، برای تولید دو فرزند(رشته‌ی بیتی)، انجام می‌شود. سپس هر فرزند هم ممکن است به صورت تصادفی تغییر داده شود، که به این کار، جهش گفته می‌شود.\n:: برچسب‌ها: ██ متن فصل هیجدهم نسخه‌ی رایگان ایبوک هوش مصنوعی ██ , مترجم: سهراب جلوه گر جلوه‌گر , فصل الگوریتم‌های ژنتیکی , آموزش هوش مصنوعی,\n██ متن فصل نوزدهم نسخه‌ی رایگان ایبوک هوش مصنوعی ██\nنویسنده : سهراب جلوه گر جلوه‌گر تاریخ : سه شنبه 14 شهريور 1394\nفصل سیستم‌های خِبره\nتعریف- خبره- در صورتی که ما بگوییم فردی در رشته‌ای یک خبره می‌باشد، منظور ما این است که در آن تخصّص محدود، شایستگی بالایی را به نمایش می‌گذارد.\nتعریف- سیستم‌های خبره- برنامه‌هایی طرّاحی شده برای مدلسازی و استدلال در مورد دانش انسان می‌باشند\nو معمولاً حول یک دامنه، مثل تشخیص بیماری، پرواز فضایی، لُجِسْتیک(اقدامات مربوط به تهیه و توزیع) و عیب‌یابی نرم‌افزار تمرکز می‌کنند. در این سیستم‌ها، برنامه‌نویسان، واقعیّت‌ها و قوانین را اضافه می‌کنند و سیستم، پردازه‌ی استنتاج را به صورت خودکار انجام می‌دهد و می‌توانند یا از زنجیره‌ی پیشرُو یا از زنجیره‌ی پَسرُو استفاده نمایند.\nاین سیستم‌ها ممکن است برای طبقه‌بندی، تشخیص عیب، پیداکردن خرابی، تفسیر اطّلاعات، طرّاحی، پیکربندی، و یا پیش‌بینی به کار روند؛ آنها شاید برای آموزش دادن، نمایش دادن، تحلیل، مشاوره، تجدید نظر یا کنترل به کار روند. استفاده‌ی تجاری سیستم‌های خبره شامل این موردها می‌باشند: یک سیستم استفاده شده برای مشاوره(ارائه‌ی نصیحت) در مورد وام خانه؛ یک سیستم استفاده شده به وسیله‌ی یک تولید کننده‌ی کامپیوتر، برای برّرسی اجرای کامل دستورات مشتریان؛ یک سیستم استفاده شده در بیمارستان، برای تفسیر اندازه‌گیری‌های ریّوی، جهت مشاهده‌ی علائم ناخوشی ریّه؛ یک سیستم استفاده شده به وسیله‌ی شیمیدان‌ها، برای تفسیر توده‌ی داده‌های طیفْ‌سنج، برای کمک به پی‌بردن به ساختار مولکولی ترکیبات آلی(زیستی)؛ و یک سیستم، برای کمک به زمین‌شناسان، برای ارزیابی مکان‌های معدنی، برای ذخایر.\nبرای تکثیر خبره‌ی نادر(كمياب) و پرهزینه؛ برای فرمول‌بندی دانش خبره؛ و برای جمع‌آوری منبع‌های دانش متمایز، یک سیستم خبره را می‌سازیم. دلایل ممکن دیگری هم وجود دارند؛ برخی از افراد دلیل می‌آورند که سیستم‌های خبره در مقایسه با انسان‌ها کم‌تر خطا می‌کنند، مناسب‌تر هستند و رُک‌تر هستند، یا در مقایسه با خبره‌های انسانی، بی‌طرف‌تر می‌باشند؛ البتّه سیستم‌های خبره عیب‌های زیادی هم دارند، که باید استفاده از آنها را به دامنه‌های مشخّص، محدود نماییم. سیستم‌های خبره، دارای بینش، دلسوزی، فهم انگیزه‌ی انسانی، توانایی حدس زدن، معمولاً توانایی یادگیری، دانش قضاوت صحیح(عقل سلیم) اندکی می‌باشند.\nدر صورتی که سیستم خبره به صورت محاوره‌ای باشد، یک رابط کاربری خوب، بسیار ضروری می‌باشد. توجّه کنید که مکالمه‌ای که سیستم خبره با شخص کاربر انجام می‌دهد باید به صورت «طبیعی»، به وسیله‌ی کاربر، مطرح شده باشد، که شامل موردهایی نظیر این‌ها می‌باشد: شیوه‌ی سؤالاتی که سیستم می‌پرسد باید طبیعی باشد؛ سؤالات احمقانه نباید وجود داشته باشند (کسانی که به سیستم جواب می‌دهند باید با دلیل تدبیر کرده باشند)؛ سیستم باید قادر باشد توضیح دهد که چرا یک سؤال را می‌پرسد و هر نتیجه‌ای که به آن می‌رسد را توجیه نماید و باید به کاربر در مورد سیستم اطمینان دهد.\nدر استدلال باید یک سیستم خبره قادر به انجام این موردها باشد: باید استنتاج‌هایش باورکردنی و نه الزاماً صحیح باشند؛\nباید قادر به کار با دامنه‌ی دانش ناقص و موردهایی که اطّلاعات، ناقص هستند، باشد؛ اغلب، دانش و یا اطّلاعات، ناکامل می‌باشند و دانش و یا داده‌ها ممکن است قابل اعتماد نباشند (مثلاً ممکن است دارای خطا باشند) و شاید دانش و یا داده‌ها به صورت نادرست بیان شده باشند (به عنوان مثال، «اگر دارای دندان بلندی باشد، آنگاه این خطرناک می‌باشد.»)؛\nهمچنین باید سیستم، رقابت همزمان مفروضات را در نظر داشته باشد.\nسیستم‌های خبره باید بتوانند به‌سادگی اطّلاعات جدید را یکی نمایند(تطبیق دهند) (یا از طریق مهندسی دانش بیش‌تر، یا با استفاده از یادگیری ماشینی).\nسیستم خبره‌ی قانون‌گرا\nتعریف- سیستم خبره‌ی قانون‌گرا، در علم کامپیوتر، سیستمی خبره است که براساس مجموعه‌ای از قانون‌ها که یک انسان خبره برای رسیدگی کردن به یک مسأله دنبال می‌کند، باشد.\nروش‌های زیادی می‌توانند برای ساخت سیستم‌های خبره استفاده شوند. امّا اکثر سیستم‌های خبره که تا‌کنون ساخته شده‌اند، سیستم‌های قانون‌گرا می‌باشند؛ یعنی، پایگاه دانش آنها شامل واقعیّت‌ها و قانون‌ها می‌باشد.\nپایگاه دانش، شامل واقعیّت‌ها و قوانین می‌باشد. تصوّر کنید که ما در حال ساخت یک سیستم خبره‌ی قانون‌گرا برای تشخیص پزشکی باشیم؛ قانون‌ها، ارتباط‌های میان علائم و عبارت‌های پزشکی را کد خواهند کرد؛ واقعیّت‌ها، دانش را در مورد بیماری جاری کد خواهند کرد؛ در سیستم‌های قانون‌گرا، [قانون‌ها] اغلب به صورت «اگر... آنگاه...» نوشته می‌شوند؛ به صورت برابر، می‌توانند به یکی از شکل‌هایی که برای موردهای زیر استفاده می‌شوند، نوشته شوند:\nif p1 AND p2 … AND pn then q\n(p1  …  pn)  q\nq  ¬p1  …  ¬pn\nبرای سیستم‌های قانون‌گرا استفاده از منطق گزاره‌ای، زمانی که گزاره‌ها دارای هیچ آرگومانی نمی‌باشند، کاملاً معمولی است؛ بنابراین در این موقع، متغیّرها و سمبل(نام)های تابعی، در واقعیّت‌ها و قانون‌ها وجود ندارند؛ در مثال‌های زیر خودمان را با این وضعیّت، محدود نموده‌ایم. نتیجه‌ی یک قانون شاید یک قلم تجزیّه ناپذیر باشد که در قانون قبلی آمده است. می‌توانیم این زنجیره را به شکل گرافیکی به صورت یک گراف AND-OR نمایش دهیم.\nمثال- برای قانون‌های زیر:\nif p AND q then r\nif s AND t then r\nif u then p\nif v then p\nif w AND x then s\nif y then s\nif z then t\nگراف زیر را داریم:\nمثال- در زیر مثالی از پایگاه دانشی برای شناسایی حيوان‌ها را می‌بینید:\nif animal Gives Milk then animalIsMammal\nif animalHasHair then animalIsMammal\nif animalIsMammal AND animalChews Cud then animalIsUngulate\nif animalIsUngulate AND animalHasLongNeck then animalIsGiraffe\nif animalIsUngulate AND animalIsStriped then animalIsZebra\nاز این مثال در آینده استفاده خواهیم کرد.\nموتور استنتاج، استنتاج‌ها را با استفاده از دانش موجود در پایگاه دانش استخراج می‌کند و این کار را با استفاده از استنتاج قانون‌گرا  انجام می‌دهد؛ از یک نقطه نظر منطقی، اساساً از روش تحلیل  استفاده می‌کند. یک چشم‌انداز(دورنمای) استنتاج(استدلال) قانون‌گرا، این است که، در حال انجام یک جستجوی گرافی AND-OR می‌باشد؛ به طور مؤثّر، ما به دنبال یک مسیر که ریشه و برگ‌ها را به هم متّصل می‌کند، می‌گردیم؛ در صورتی که یک گره، یک برگ باشد، در این صورت، این گره، یک واقعیّت را که باید درست باشد، نمایش می‌دهد.\nدر سیستم‌های خبره‌ی محاوره‌ای، فرض نمی‌کنیم که همه‌ی واقعیّت‌ها شناخته شده‌اند و در گذشته در پایگاه دانش وجود داشته‌اند. بنابراین در زمانی که در تلاش برای این هستیم که ببینیم که آیا یک گره‌ی برگ(واقعیّت)، درست است یا نه، پایگاه دانش را برّرسی خواهیم نمود، اگر در پایگاه دانش نباشد، در این صورت از شخص کاربر پرسش می‌کنیم که آیا واقعیّت، درست است یا نه؟؛ جواب کاربر می‌تواند به پایگاه دانش اضافه شود.\nزنجیره‌ی پَسرُو - زنجیره‌ی پسرو، استدلال به وجود آمده(مشتق شده) از هدف می‌باشند. در عبارت‌های گراف AND-OR، این نوع از استدلال، از ریشه‌ی گراف شروع می‌شود و برای پیداکردن مسیری از ریشه به برگ‌ها تلاش می‌نماید.\nزنجیره‌ی پیشرُو - این روش، استدلال مشتق شده از داده‌ها هم نامیده می‌شود؛ در عبارات گراف AND-OR، این نوع از استدلال، از برگ‌ها شروع می‌کند و تلاش می‌کند که مسیری را از برگ‌ها به طرف ریشه پیدا نماید.\nبرخی از سیستم‌ها منحصراً از یکی از روش‌های زنجیره‌ی پیشرو یا زنجیره‌ی پسرو استفاده می‌کنند. امّا تعداد زیادی از سیستم‌ها از هر دو روش استفاده می‌کنند، که این کار، خیلی طبیعی می‌تواند باشد؛ به عنوان مثال، به یک مشاوره با یک پزشک توجّه نمایید؛ بیمار برخی از علائم را تشریح می‌کند؛ نتایج با استفاده از زنجیره‌ی پیشرو به دست می‌آید (شاید فقط به طور آزمایشی). پزشک یک فرض را انتخاب می‌کند و با استفاده از زنجیره‌ی پسرو به علائمی می‌رسد که به وسیله‌ی بیمار بیان شده‌اند. بیمار دوباره صحبت می‌کند و شاید به پرسشی دیگر جواب دهد و یا از او اطّلاعات دیگری خواسته شود و این کار(پروسه) باز هم تکرار می‌شود.\nدر گذشته اهمّیّت داشتن توضیح روان(سلیس) را در یک سیستم خبره بیان کردیم. سیستم‌های قانون‌گرا معمولاً دو امکان را برای ارائه‌ی توضیحات به کاربران ارائه می‌کنند؛ کاربران ممکن است یا بپرسند، «چرا؟» و یا بپرسند، «چگونه؟»؛ سیستم این سؤالات را با نمایش برخی از قوانین مربوط جواب می‌دهد؛ برای مثال، تصوّر نمایید که سیستم خبره‌ی شناسایی حيوان‌ها، که در گذشته در همین فصل آن را بیان کردیم، از کاربر این پرسش را می‌پرسد که، «آیا حیوان نُشخوار می‌کند؟»؛ در این مورد کاربر می‌تواند به جای جواب دادن به این سؤال بپرسد که: «چرا شما این سؤال را می‌پرسید؟»؛ برای جواب دادن به این سؤال کاربر، سیستم خبره با نمایش یک گراف AND-OR پاسخ می‌دهد؛ برای مثال ممکن است سیستم پاسخ دهد:\n«من از شما پرسیدم که، آیا حیوان نشخوار می‌کند؟، زیرا این در تشخیص اینکه حیوان، جانور سُم‌دار است، کمک می‌کند؛ قبلا‌ً تشخیص داده شده که جانور پستاندار است؛ بنابراین، اگر حیوان، نُشخوار می‌کند، آنگاه حیوان، سم‌دار می‌باشد؛ این در تشخیص اینکه، آیا حیوان زرّافه است؟، کمک می‌کند؛ در صورتی که حیوان، سم‌دار باشد و دارای گردن بلند باشد، زرّافه می‌باشد»؛\nتصوّر نمایید که یک سیستم خبره تشخیص داده که برخی از گره‌ها درست هستند؛ در گفتن نتیجه به کاربر، کاربر می‌تواند بپرسد: «چگونه به این نتیجه رسیدی؟»؛ برای این کار، سیستم خبره با نمایش قسمت‌های موفّق گراف AND-OR جواب می‌دهد. ایده این است که، برای توجیه کردن یک استنتاج، سیستم باید نشان دهد که کدام قانون‌ها، در رسیدن به آن نتیجه، اجرا می‌شوند. برای مثال، تصوّر کنید در موردی که سیستم تشخیص می‌دهد که حیوان یک جانور سُم‌دار می‌باشد، کاربر ممکن است درخواست کند که، «چگونه به این نتیجه رسیدی؟»، و جواب سیستم ممکن است به صورت زیر باشد:\n«این قانون برای تشخیص اینکه آیا حیوان، سم‌دار است، استفاده شده است: اگر حیوان، پستاندار است و نشخوار می‌کند، سم‌دار می‌باشد.\nاین قانون برای تشخیص اینکه آیا جانور، پستاندار است، استفاده شده است: حیوان، دارای مو(زلف) می‌باشد، پس پستاندار می‌باشد.\nشما به من گفتید که: حیوان، دارای مو می‌باشد.\nشما به من گفتید که: حیوان، نشخوار می‌کند.»\nبیش‌تر پژوهش‌های انقلابی در سیستم‌های قانون‌گرا در مورد سیستمی به نام MYCIN انجام شده است. MYCIN برای استفاده‌ی یک پزشک، برای تشخیص عفونت‌های باکتریایی خون، طرّاحی شد و در حدود 450 قانون دارد. بازده MYCIN و طبیعی بودن مکالمه‌ی آن، با مشارکت قطعه‌های خیلی کوچک دانش، که شاید در مدّت استنتاج به کار گرفته شوند، بهبود یافت.\nیکی دیگر از سیستم‌های قانون‌گرای خبره‌ی مشهور، PROSPECTOR (برای ارزیابی مکان‌های معدنی دارای استعداد برای استخراج) می‌باشد.\nسیستم خبره‌ی دیگر، R1 (كه XCON هم ناميده شده است)، برای برّرسی، کامل کردن و پیکربندی تقاضاهای تجهیزات کامپیوتری مشتری می‌باشد.\nPUFF، یکی دیگر از سیستم‌های خبره می‌باشد که در پزشکی، برای فهمیدن وضعیّت‌های تنفّسی، از آن استفاده می‌شود:\nبعد از برخی از آزمایش‌ها، با ساخت چند سیستم خبره‌ی قانون‌گرا، پژوهشگران هوش مصنوعی دریافتند که، فقط پایگاه دانش، وابسته به دامنه می‌باشد. موتور استنتاج و رابط کاربر، (نسبتاً) مستقل از دامنه بودند. به‌طور‌کلّی، برای ساخت یک سیستم خبره‌ی جدید، برای یک دامنه‌ی مختلف، به یک پروسه‌ی مهندسی دانش ، برای دریافت کردن قانون‌ها، نیاز داریم.\nچکیده‌ی مطلب‌های فصل نوزدهم\nسیستم‌های خبره، برنامه‌هایی طرّاحی شده برای مدلسازی و استدلال در مورد دانش انسان می‌باشند.\nسیستم خبره‌ی قانون‌گرا، در علم کامپیوتر، سیستمی خبره است که براساس مجموعه‌ای از قانون‌ها، که یک انسان خبره برای رسیدگی کردن به یک مسأله دنبال می‌کند، باشد.\nبرای سیستم‌های خبره‌ی قانون‌گرا، استفاده از منطق گزاره‌ای، زمانی که گزاره‌ها دارای هیچ آرگومانی نمی‌باشند، کاملاً معمولی است؛ بنابراین در این موقع متغیّرها و سمبل(نام)های تابعی، در واقعیّت‌ها و قانون‌ها وجود ندارند.\n:: برچسب‌ها: ██ متن فصل هیجدهم نسخه‌ی رایگان ایبوک هوش مصنوعی ██ , مترجم: سهراب جلوه گر جلوه‌گر , فصل سیستم‌های خِبره , آموزش هوش مصنوعی,\nنویسنده : سهراب جلوه گر جلوه‌گر تاریخ : سه شنبه 11 شهريور 1394\nفصل سیستم‌های طبقه‌بندی‌کننده\nتعریف- طبقه‌بندی، پردازه‌ی انتساب یک ورودی به یکی از کلاس‌های چندگانه می‌باشد.\nدِیوید گُلدبِرگ تعریف دیوید گلدبرگ از سیستم طبقه‌بندی‌کننده چنین است: یک سیستم یادگیری ماشینی است که رشته قانون‌های دستوری ساده را برای راهنمایی عملکردش یاد می‌گیرد.\nتعریف- یک سیستم تولید، از تعداد زیادی قانون؛ حافظه‌ای که در آن واقعیّت‌ها قرار می‌گیرند؛ و یک الگوریتم که با استفاده از روش زنجیره‌ی پیشرو اجرا می‌شود و واقعیّت‌های جدید را با استفاده از قبلی‌ها به وجود می‌آورد، تشکیل شده است.\nیک قانون، زمانی اجرا می‌شود که مجموعه‌ای از شرایط، که در حافظه هستند، برقرار باشند. سیستم‌های تولید، یک روش رایج در هوش مصنوعی هستند. در آنها از «اگر–آنگاه» یا قانون‌های «شرط–عملکرد» استفاده می‌شود. مثلاً در دنیای جاروبرقی داریم: در صورتی که خانه‌ی [1و1] جارو نشده باشد و در خانه‌ی مجاور یا همسایه باشد، آنگاه به خانه‌ی [1،1] برو. چنانچه بیان شد، یک سیستم تولید، از تعداد زیادی قانون تشکیل شده است؛ برخی از قوانین ممکن است باعث عمل کردن قانون‌های دیگر شوند؛ در سیستم‌های تجاری، مسأله این است که، وقتی برای یک مورد بیش از یک قانون داریم چه کار کنیم؟ [و کدام را اجرا نماییم؟]، در آینده به این مورد خواهیم پرداخت.\nاجزای یک سیستم طبقه‌بندی کننده\nیک سیستم طبقه‌بندی کننده دارای سه جزء می‌باشد: یک قانون و سیستم پیام؛ یک سیستم انتساب اعتبار؛ و یک الگوریتم ژنتیکی، برای تولید قانون‌های جدید. حال این اجزا را مورد برّرسی قرار می‌دهیم:\nقانون و سیستم پیام\nحسگرهای عامل، اطّلاعات را که به صورت یک رشته‌ی بیتی، کد شده‌اند، دریافت می‌نمایند؛ این اطّلاعات پیامی از محیط می‌باشد. این پیام، طبقه‌بندی‌کننده‌ها(قانون‌ها) را با تطبیق شرط‌ها فعّال می‌نماید. طبقه‌بندی‌کننده‌ها پیام‌هایشان را به لیست پیام ارسال می‌نمایند؛ این پیام‌ها ممکن است دیگر طبقه‌بندی‌کننده‌ها یا عمل‌کننده‌های عامل را فعّال نمایند.\nمثال- فرض کنید سیستم ما دارای طبقه‌بندی‌کننده‌های زیر می‌باشد؛ توجّه کنید که قانون‌ها به وسیله‌ی 0،1 و #(*) به صورت یک رشته‌ی بیتی کد می‌شوند:\n1. 01##: 0000\n2. 00#0: 1100\n3. 11##: 1000\n4. ##00: 0001\nاگر پیام 0111 از محیط دریافت شود؛ در ابتدا قانون یک اجرا می‌شود، پس 0000 در لیست پیام قرار می‌گیرد؛ سپس قانون‌های دو و چهار اجرا می‌شوند، در نتیجه 1100 و 0001 در لیست پیام قرار می‌گیرند؛ بعد قانون سه اجرا می‌شود، پس 1000 در لیست پیام قرار می‌گیرد، که با قانون شماره‌ی 4 مطابقت دارد، که پیامش در لیست پیام‌ها قرار دارد، حالا چند پیام در لیست پیام قرار دارد؛ کدام پيام به عمل‌کننده‌ها[ی عامل] فرستاده می‌شود؟:\nسیستم انتساب اعتبار\nدر زیر روشی را برّرسی می‌نمائیم:\nروش گزینش براساس سابقه‌ی بهتر- در الگوریتم گزینش براساس سابقه‌ی بهتر، قانون‌ها براساس عملکرد قبلی انتخاب می‌شوند؛ به بیان دیگر، قانونی که دارای گذشته‌ی بهتری است، اجرا می‌شود؛ وقتی که یک قانون برقرار می‌شود، در یک «حراج(مزایده) »[، با قانون‌های دیگر،] شرکت می‌نماید؛ هر قانون براساس عملکرد قبلی، دارای یک توانایی(قوّت) می‌باشد و بالاترین قانون‌های شرکت کننده بَرَنده می‌شوند و به طبقه‌بندی‌کننده(ها)ای که آنها را فعّال کرده(اند)، فرستاده می‌شوند.\nتولید قوانین جدید- گزینش براساس سابقه‌ی بهتر، یک روش انتخاب قوانین و انتساب اعتبار را ارائه می‌نماید؛ حال سؤال این است که، چگونه قوانین جدید را به دست بیاوریم؟؛ در الگوریتم ژنتیکی پایه‌ی ما، همه‌ی جمعیّت، در زمان t، در زمان t+1 جایگزین می‌شود؛ این روش به‌خوبی برای بهینه‌سازی عمل می‌کند، ولی برای یادگیری، زیاد مناسب نمی‌باشد؛ به همین خاطر از روش گزینش بهترین‌ها(نخبه‌سالاری) ، برای حفظ برخی از قانون‌ها، استفاده می‌نماییم؛ از روش انتخاب رولت  هم برای حفظ قانون‌ها می‌توانید استفاده نمایید، البتّه این روش کندتر استنتاج می‌کند.\nچکیده‌ی مطلب‌های فصل بیستم\nطبقه‌بندی، پردازه‌ی انتساب یک ورودی به یکی از کلاس‌های چندگانه می‌باشد.\nسیستم طبقه‌بندی‌کننده، یک سیستم یادگیری ماشینی است که رشته قانون‌های دستوری ساده را برای راهنمایی عملکردش یاد می‌گیرد. (گُلدبِرگ)\nیک سیستم تولید، از تعداد زیادی قانون؛ حافظه‌ای که در آن واقعیّت‌ها قرار می‌گیرند؛ و یک الگوریتم که با استفاده از روش زنجیره‌ی پیشرو اجرا می‌شود و واقعیّت‌های جدید را با استفاده از قبلی‌ها به وجود می‌آورد، تشکیل شده است.\nدر یک سیستم تولید، برخی از قوانین ممکن است باعث عمل کردن قانون‌های دیگر شوند؛ در سیستم‌های تجاری، مسأله این است که، وقتی برای یک مورد بیش از یک قانون داریم، چه کار کنیم؟ [و کدام را اجرا نماییم؟].\nیک سیستم طبقه‌بندی کننده دارای سه جزء می‌باشد: یک قانون و سیستم پیام؛ یک سیستم انتساب اعتبار؛ و یک الگوریتم ژنتیکی، برای تولید قانون‌های جدید.\nدر الگوریتم گزینش براساس سابقه‌ی بهتر، قانون‌ها براساس عملکرد قبلی انتخاب می‌شوند؛ به بیان دیگر، قانونی که دارای گذشته‌ی بهتری است، اجرا می‌شود.\nدر الگوریتم ژنتیکی پایه‌ی ما، همه‌ی جمعیّت، در زمان t، در زمان t+1، جایگزین می‌شود؛ این روش به‌خوبی برای بهینه‌سازی عمل می‌کند، ولی برای یادگیری، زیاد مناسب نمی‌باشد؛ به همین خاطر از روش گزینش بهترین‌ها(نخبه‌سالاری)، برای حفظ برخی از قانون‌ها، استفاده می‌نماییم.\n:: برچسب‌ها: ██ متن فصل بیستم نسخه‌ی رایگان ایبوک هوش مصنوعی ██ , مترجم: سهراب جلوه گر جلوه‌گر , فصل سیستم‌های طبقه‌بندی‌کننده , آموزش هوش مصنوعی,\nنویسنده : سهراب جلوه گر جلوه‌گر تاریخ : چهار شنبه 10 شهريور 1394\nفصل یادگیری با استفاده از مشاهده‌ها؛ و درخت‌های تصمیم‌گیری\nدر گذشته فرض کردیم که دانش اوّلیّه به وسیله‌ی خبره‌ها به ما داده شده است و بر چگونگی استفاده از این دانش تمرکز کردیم. حال می‌خواهیم در این مورد صحبت کنیم که، چگونه دانش را از راه مشاهده به دست آوریم و بر قانون‌های گزاره‌ای تمرکز می‌کنیم؛ مثلاً اگر هوا(وضعیّت جوّی) آفتابی و گرم باشد، آنگاه تنیس بازی کنید و [به صورت گزاره‌ای] می‌نویسیم:\nsunny  warm  PlayTennis\nیا اگر هوا(وضعیّت جوّی) خنک باشد و بارانی باشد یا باد شدید بوزد، آنگاه تنیس بازی نکنید و می‌نویسیم:\ncool  (rain  strongWind)  PlayTennis\nبرای یک عامل، یادگیری به چه معنی می‌باشد؟:\nتعریف- به این معنی است که، عامل، دانش جدید را دریافت می‌نماید، دانش جدید را به کار می‌گیرد، رفتارش را تغییر می‌دهد و در یک کار معیّن، معیارکارآیی خود را بهبود می‌بخشد.\nبه یاد بیاورید که در گذشته در مورد عامل‌های یادگیرنده صحبت کردیم:\nیک عامل یادگیرنده دارای یک عنصر کارآیی و یک عنصر یادگیری می‌باشد. عنصر کارآیی، چیزی است که یک عامل برای تصمیم‌گیری در مورد اینکه چه کاری انجام دهد، از آن استفاده می‌کند و این چیزی است که تا‌کنون مطالعه کرده‌ایم. عنصر یادگیری، چیزی است که به عامل برای بازنگری عنصر کارآیی اجازه می‌دهد، این ممکن است به معنی اضافه نمودن یا تغییر قانون‌ها یا واقعیّت‌ها، بازنگری یک مکاشفه(ابتکار) و تغییر یک تابع جانشین باشد. یک عامل برای بازنگری کردن رفتارش به اطّلاعاتی که به عامل بگوید چگونه به‌خوبی کارش را انجام می‌دهد، نیازمند می‌باشد، این اطّلاعات، بازخورد  نام دارد.\nدر اصل سه نوع عملکرد یادگیری وجود دارد که هر کدام بازخورد متفاوتی دارد:\nیادگیری نظارت شده (کنترل شده)\nتعریف- یکی از عمومی‌ترین شکل‌های یادگیری می‌باشد؛ در این مورد یک منبع خارجی (که اغلب یاد(آموزش) دهنده  نام دارد)، عامل را با نمونه‌های برچسب زده شده  ارائه می‌نماید، که باید از این داده‌ها برای تشخیص قانون‌های کلّی‌تر استفاده نماید؛\nمثلاً نمونه‌ها می‌توانند این موردها باشند: لیست بیماران و ویژگی‌ها؛ چه عامل‌هایی مرتبط با سرطان می‌باشند؟؛ چه عواملی فردی را دارای خطر می‌داند؟؛ بهترین سؤالات برای طبقه‌بندی حيوان‌ها چیست؟؛ صورت چه فردی یا چه جانوری در این تصویر می‌باشد؟؛ این پردازش یادگیری(به دست آوردن) قانون‌های کلّی، از واقعیّت‌های مشخّص، استنتاج نام دارد. عامل، موردهای(عملکردهای) معیّنی را در طول طبقه‌بندی‌اشان می‌بیند.\nدر شکل بالا وقتی که عامل، عنکبوت را به اشتباه مارمولک می‌پندارد، آموزش دهنده این مطلب را به او می‌گوید.\nیادگیری بدون نظارت (کنترل نشده)\nتعریف- در این مورد آموزش دهنده‌ای برای ارائه‌ی نمونه‌ها وجود ندارد و عامل معمولاً برای پیداکردن الگوهایی در داده‌ها تلاش می‌نماید.\nتعریف- یک نوع مخصوص از یادگیری است که در آن عامل فقط درست بودن یا غلط بودن را برای انجام یک عمل دریافت می‌نماید و ممکن است «بهترین» عملکرد را برای انجام نداند.\nدر شکل بالا وقتی که عامل به اشتباه عنکبوت را مارمولک می‌پِندارد، کارشناس(خبره)، غلط بودن این پندار را به او می‌گوید و عامل دوباره خود را به‌روز کرده و تلاش می‌کند.\nمی‌توانیم مسأله‌ی یادگیری را با تخمین، به صورت یک تابع f، که به ما می‌گوید چگونه یک مجموعه از ورودی‌ها را طبقه‌بندی نماییم، تفسیر کنیم؛ یک مثال در این مورد یک مجموعه از ورودی‌های x و f(x) متناظر می‌باشد:\n<<Mammal ,Eats-Meat ,Black-Stripes ,Tawny >,Tiger >\nشکل بالا- بَبر\nتعریف نخست: درخت تصمیم‌گیری، روشی(نموداری درختی) برای بیان تصمیم‌گیری‌های ترتیبی و نتیجه‌های ممکن از این تصمیم‌گیری‌ها است.\nتعریف دوّم: درخت تصمیم‌گیری، نموداری درختی است که برای تصمیم‌گیری در تجارت یا برنامه‌نویسی کامپیوتر مورد استفاده قرار می‌گیرد و در آن، گرهها(گزینه‌ها) با در نظر گرفتن ریسک‌ها، هزینه‌ها، نتیجه‌ها یا احتمال‌ها بیان می‌شوند.\nدر هر گره، در درخت، یک ویژگی آزمایش(تست) می‌شود. در زیر، یک درخت تصمیم‌گیری را می‌بینید:\nچکیده‌ی مطلب‌های فصل بیست و یکم\nبرای یک عامل، یادگیری به این معنی است که، عامل، دانش جدید را دریافت می‌نماید، دانش جدید را به کار می‌گیرد، رفتارش را تغییر می‌دهد و در یک کار معیّن، معیارکارآیی خود را بهبود می‌بخشد.\nیک عامل برای بازنگری کردن رفتارش به اطّلاعاتی که به عامل بگوید چگونه به‌خوبی کارش را انجام می‌دهد، نیازمند می‌باشد، این اطّلاعات، بازخورد نام دارد.\nسه نوع عملکرد یادگیری وجود دارد که هر کدام بازخورد متفاوتی دارد: یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت، و تقویّت یادگیری.\nدرخت تصمیم‌گیری، نموداری درختی برای بیان تصمیم‌گیری‌های ترتیبی و نتیجه‌های ممکن از این تصمیم‌گیری‌ها است.\n:: برچسب‌ها: ██ متن فصل بیست و یکم نسخه‌ی رایگان ایبوک هوش مصنوعی ██ , مترجم: سهراب جلوه گر جلوه‌گر , فصل یادگیری با استفاده از مشاهده‌ها؛ و درخت‌های تصمیم‌گیری , آموزش هوش مصنوعی,\nنویسنده : سهراب جلوه گر جلوه‌گر تاریخ : چهار شنبه 9 شهريور 1394\nفصل آشنایی با روبوتیک\nچند نمونه روبوت:\nکلمه‌ی رُوبُوت به وسیله‌ی یک رمان نویس کشور چِک به نام کِرُلْ کاپِکْ  در سال 1920 ميلادي در یک نمایش با عنوان Rassum's Universal Robots(RUR) به کار گرفته شد؛ اين واژه(روبوت) از كلمه‌ي چِكي روبوتا ، كه در زبان چکی، واژه‌ای برای «كار اجباري، بيگاري، کارگر یا پیشخدمت» می‌باشد، گرفته شده است.\nشکل بالا- صحنه‌ای از نمایش Rassum's Universal Robots(RUR) کِرُل کاپِک در سال 1920 میلادی؛ در این تصویر در سمت راست، سه روبوت نشان داده شده است.\nتعریف اوّل- هر ماشین ساخته شده به وسیله‌ی یکی از اعضای ما.\nتعریف دوّم- یک روبوت، یک دست ماشینی قابل برنامه‌ریزی مجدّد و چندکاربردی طرّاحی شده برای حرکت دادن مواد، قطعه‌ها، ابزار یا وسایل مخصوص، با استفاده از حرکت‌های برنامه‌ریزی شده‌ی متغیّر و برای کاربردهای مختلف می‌باشد.\nتعریف سوّم- وسيله‌اي مكانيكي براي انجام كاري كه به وسيله‌ي انسان انجام مي‌شود، می‌باشد، مثل رَنگ كردن اتومبيل.\nتعریف چهارم- وسیله‌ای مکانیکی کامپیوتری برای انجام کارهای پیچیده.\nتعریف پنجم- هر ماشینی که به صورت خودکار و به جای انسان کار می‌کند، گرچه ممکن است در ظاهر یا شیوه‌ی انجام کارها شبیه انسان نباشد.\nتعریف ششم- یک روبوت، یک عامل هوشمند مکانیکی است که می‌تواند خودش کارها را انجام دهد، یا می‌تواند برای انجام کارها راهنمائی شود. در عمل، یک روبوت معمولاً یک ماشین الکترومکانیکی است که به وسیله‌ی کامپیوتر و برنامه‌نویسی الکترونیکی راهنمائی می‌شود. روبوت‌ها می‌توانند خودمختار یا نیمه‌خودمختار باشند و دارای دو نوع اصلی هستند:\nیکی، آنهایی که برای پژوهش در زمینه‌ی سیستم‌های شبیه انسان استفاده می‌شوند، مثل روبوت‌های ASIMO و TOPIO\nشکل بالا- روبوت ASIMO 2000، یک روبوت شبیه انسان است که در سال 2005 میلادی در نمایشگاه Expo 2005، در کشور ژاپُن به نمایش گذاشته شده است.\nشکل بالا- TOPIO که یک روبوت شبیه انسان است، در نمایشگاه بین المللی روبوت IREX در سال 2009 میلادی در شهر توکیوی کشور ژاپن پینگ پنگ بازی کرد.\nو دیگری، آنهایی که دارای نقش‌های تعریف شده‌تر و خاص‌تر هستند، مثل نانُو روبوت‌ها و کُپّه روبوت‌ها(روبوت‌های کپّه‌ای) ؛ و روبوت‌های کمک کننده ، که برای ساختن یا حرکت دادن چیزها یا انجام کارهای پَست یا خطرناک، استفاده می‌شوند، مثل روبوت‌های صنعتی یا روبوت‌های متحرّک یا روبوت‌های سرویس‌دهنده(مُستَخدِم) .\nخصوصیّت مشترک دیگر برای روبوت‌ها این است که، ظاهر یا حرکت آنها این حس را به ما می‌دهد که، آنها از خودشان دارای قصد(نیّت) و عمل(عاملیّت) [، برای انجام کار] هستند.\nشکل بالا- دست ماشینی شکل بالا- دست ماشینی شکل بالا- روبوت پادار\nشکل بالا- روبوت چرخ‌دارشکل بالا- وسیله‌ی زیر آبی خودمختار شکل بالا- وسیله‌ی بی‌سرنشین هوایی\nکارهایی که برای انسان خطرناک می‌باشند\nروبوت ضدّعفونی کننده‌ي نشان داده شده در بالا در نیروگاه اتمی برای پاک(تمیز) کردن به کار می‌رود.\nکارهای تکراری که برای انسان، کِسِل کننده، پردَغدَغه یا کار بر می‌باشند\nروبوت جوشکاری کننده (تصوير بالا)\nکارهای پست که انسان دوست ندارد آنها را انجام دهد\nروبوت اِسکرابمِیت  (تصوير بالا)، در حال پاك كردن دستشويي\nکارهای تکراری، کار مداوم، انجام محاسبه‌های پیچیده، کار با پایگاه داده‌های بزرگ، برای روبوت‌ها آسان و برای انسان دشوار است.\nشکل بالا- روبوت‌ها در خطّ تولید یک کارخانه‌ی خودروسازی\nدلیل آوردن(استدلال)، تطبیق با شرایط جدید، آمیختن اطّلاعات نامربوط، آفرینندگی(خلّاقیّت) ، برای روبوت دشوار و برای انسان [، در مقایسه با روبوت،] آسان است.\nماشین‌آلات خودکار برای انجام کار مشخّصی طرّاحی شده‌اند؛ مثل: ماشین‌هایی که بطری‌ها را پُر می‌کنند ، ماشین ظرفشویی و ماشین رَنگ پاش .\nشکل بالا- یک ماشین که بطری‌ها را پر می‌کند\nشکل بالا- ماشین ظرفشویی\nشکل بالا- ماشین رنگ پاش\nولی روبوت‌ها برای انجام کارهای گوناگون طرّاحی شده‌اند؛ مثل: بازوهای برداشتن و گذاشتن ، و روبوت‌های متحرّک.\nشکل بالا- بازوی برداشتن و گذاشتن\nشکل بالا- یک روبوت متحرّک\nتعریف نخست- طرّاحی، ساخت و استفاده از ماشین‌هایی یا روبوت‌هایی که کارهایی را انجام می‌دهند که آن کارها معمولاً به وسیله‌ی انسان‌ها انجام می‌شوند.\nتعریف دوّم- شاخه‌اي از هوش‌مصنوعي است كه به طرّاحي، توليد و به كارگيري روبوت مي‌پردازد.\nتعریف سوّم- فنّـآوری ساخت و استفاده از روبوت‌ها.\nتعریف چهارم- شاخه‌ای از فنّآوری است که به طرّاحی، تولید، اداره، حالت ساختاری و کاربردهای روبوت‌ها می‌پردازد. روبوتیک، به علم‌های الکترونیک، مهندسی، مکانیک و نرم‌افزار وابسته است.\nشکل بالا- یک روبوت معمولی قبل از قوانین آسیموف، این تصویر در کارتون «سوپِر مَن» نشان داده شده است. قانون اوّل آسیموف روبوت را از حمله به انسان نهی می‌کند.\nاِسحاق آسیمُوف اِسْحاقْ آسیمُوف قانون‌های سه گانه‌ی روبوتیک را به صورت زیر بیان نمود:\nقانون اوّل، روبوت نباید به انسان صدمه(آسيب) وارد کند.\nقانون دوّم، روبوت باید دستوراتی که به وسیله‌ی انسان به آن داده شده و به انسان صدمه نمی‌زند(قانون اوّل را نقض نمی‌کند) را اجرا نماید.\nقانون سوّم، روبوت باید از خودش مواظبت کند و این مواظبت نباید باعث صدمه زدن به انسان(نقض قانون اوّل) یا اجرا نشدن دستوراتی که انسان به آن داده است(نقض قانون دوّم) شود.\nدر سال 1954 ميلادي اوّلین روبوت قابل برنامه‌ریزی صنعتي به وسیله‌ی جُورْجْ دِوُلْ  با نام Universal Automation طرّاحی شد؛ اين روبوت در سال 1962 ميلادي به Unimation، که نام اوّلین شرکت روبوت شد، تغییر نام پیدا نمود. شركت Unimate در ابتدا ساخت لامپ تصویر تلویزیون را خودکار نمود.\nدر سال 1978 ميلادي روبوت پوما(ماشین همه منظوره‌ي قابل برنامه‌ریزی، برای مونتاژ یا اسِمبِلی) به وسیله‌ی شركت Unimation با پشتیبانی شركت General Motors به وجود آمد (شکل زیر).\nشکل بالا- دست ماشینی پوما 560\nدر دهه‌ی 1980 ميلادي صنعت روبوت به یک مرحله‌ی رشد سریع رسید. تعداد زیادی مؤسّسه برنامه‌ها و زمينه‌هایی را در علم روبوتیک معرّفی نمودند. زمینه‌های روبوتیک، در مهندسی مکانیک، مهندسی برق و دانشکده‌های علوم کامپیوتر پخش شدند.\nشکل بالا- دست ماشینی فنّـآوری بارت شکل بالا- روبوت Cognex شکل بالا- روبوت ماهر SCARA\nاز سال 1995 میلادی تا‌کنون، تحوّلاتی کاربردی در روبوتیک و گرداننده‌ی روبوت‌های متحرّک، یک دور دوّم رشد کمپانی‌ها و تحقیق را به وجود آورده است. در سال 2003 میلادی، کاوشگر کره‌ی مرّیخ ناسا ، جستجویی را در سیّاره‌ی مرّیخ، برای تاریخچه‌ی آب، در آن سیّاره، اجرا نمود(شکل زیر).\nپایه‌ی روبوت می‌تواند به صورت ثابت یا متحرّک باشد؛ بازوهای ماشینی روبوتیک، در کارخانه‌ها، نمونه‌هایی از روبوت‌های ثابت می‌باشند؛ آنها نمی‌توانند پایه‌ی خود را حرکت دهند. در زیر، تصویری از یک روبوت داراي پایه‌ی ثابت را مشاهده می‌نمایید:\nشکل بالا- روبوت A255\nدر روبوت‌های با پایه‌های متحرّک، پایه‌ها معمولاً دارای چرخ هستند و برخی نیز دارای پا مانندهایی برای حرکت می‌باشند:\nدر زیر چند نمونه از اجزای مکانیکی را می‌بینید:\nشکل بالا- سطح شیبدار شکل بالا- گُوِه\nشکل بالا- حلقه‌های زنجیر شکل بالا- چرخ‌دنده، دنده‌ی هَرز‌گَرد و غیره\nشکل بالا- میل‌لَنگ و پیستون شکل بالا- اَهرُم\nشکل بالا- زنجیر و چرخ‌دنده شکل بالا- میل و بادامَک\nحس‌های انسانی؛ نظیر جا، صدا، لمس، مزّه و بو، اطّلاعات حیاتی را برای کار و بقای ما مهیّا می‌کنند. حسگرهای روبوت؛ پیکربندی یا وضعیّت و محیطش را ارزیابی می‌کنند و اطّلاعات این چنینی را به کُنتُرُلِر روبوت، به صورت علامت‌های الکترونیکی می‌فرستند (به عنوان مثال، وضعیّت بازو و حسّ گاز مَسموم).\nشکل بالا- شتابْ سنج\nروبوت‌ها اغلب به اطّلاعاتی که ماورای پنج حسّ انسان هستند، نیاز دارند (به عنوان مثال، دیدنْ در تاریکی، تشخیص مقدارهای کم پرتوهای نامرئی، اندازه‌گیری حرکت‌هایی که آن قدر سریع یا کوچک هستند که برای انسان‌ها قابل دیدن نمی‌باشند).\nدر ادامه برخی از گونه‌های حسگرها معرّفی شده‌اند:\nروبوت‌ها می‌توانند جاسازی دقیق و جاسازی قطعات ماشین را با استفاده از حسگر نیرو انجام دهند.\nحسگرهای شیب، به عنوان مثال، برای متعادل کردن(بالانس کردن) یک روبوت به کار می‌روند.\nدر شکل‌های بالا دو نمونه حسگر شیب، که به طور مثال، می‌توانند در روبوت برنامه‌ریز نشان داده شده در شکل زیر به کار روند را می‌بینید:\nبه عنوان مثال، برای برداشتن زباله‌ها، نظارت و ...


مذهب - دانشنامه نغمه ای از یخ و آتش\nدنيای نغمه ای از یخ و آتش(A Song of the Ice And Fire)، دنيايی است که در آن تعداد بسياری مذهب وجود دارد، و تعداد بسياری مردم مذهبی.باور به قدرت والا و فراطبيعی به شدت در تار و پود دنيای شناخته شده تنيده است و در بسياری از جنبه های زندگی مردم تأثير گزار بوده. در هفت پادشاهی(Seven Kingdoms)، تقريباً تمام کودکان با دعا به درگاه خدايان، چه جديد و چه قديم، و همچنين ترس از آدر ها که اگر بد رفتار کنند به سراقشان می آيند، بزرگ مي شوند. در آن سوی دريا ی باريک، اکثر مواقع فرزندان به کشيشان يکی از خدايان بسياری که در آن جا پرستش مي شوند داده مي شوند تا توسط آن ها پرورش یابند. اما قدرت واقعی اين خدايان و الهه ها چندان شناخته شده نيست، تا اينجا تنها رلور(R'hllor) نشان داده که مي تواند مستقيماً تأثيرتی در دنيا داشته باشد.\n۲ آنسوی دريای باريک\n۳ تأثيرت و خدا شناسی\nوستروس تعداد کمی مذهب مربوط به خود دارد که شامل اين موارد مي شود:\nخدایان قدیم(Old Gods): توازن بخش دنيا، خدايان جنگل، کوه ها و رود ها. آن ها خدايان بي نامی هستند که توسط شمالی ها(Northern) پرستش مي شوند. سمبل آن ها درختان جادویی(Weirwood) هستند. آن ها قديمی ترين خدايان وستروسی(Westeros) محسوب مي شوند که حتی قبل از اين که انسان ها پا به عرصه وجود بگزارند، توسط فرزندان جنگل(Children of the Forest) پرستش مي شدند. این خدایان بعد ها توسط مردم اوليه پذيرفته شدند.\nمذهب هفت(Faith of Seven): مذهبی چند گانه در هفت قلمرو، که با توجه بسيار به عدد هفت به عنوان يک سمبل، ساخته شده است، که نشان دهنده هفت جنبه از يک خدا مي باشد.اين کيش شامل تعداد بسياری آموزشگاه و تشکيلات کشيشی می شود که به شدت به وضعيت ديانت مسيح در قرون وسطی شباهت دارد.این مذهب در شمال وستروس کم تر پرستش میشود و بیشتر در جنوب رواج دارد،پیروان این مذهب از سمبل هایی که در آن نشان هایی از هفت وجود دارد استفاده میکنند؛مانند سمبل مادر و ...\nخدای مغروق(Drowned God) و خدای طوفان(Storm god): خدايان مردان آهن(Ironborn) هستند.خدای مغروق يک خدای خشن است و آيين هايش هم از خشن ترين ها هستند. که شامل قتل و غارت به نام او هم مي شود. بچه ها با غرق شدن در دريا و احيا دوباره، به اين مذهب مي پيوندند.\nرلور(R'hllor): خدای نور. اين مذهب يک دين خارجی است و چندان در وستروس شناخته شده نيست، هرچند در سال های اخير حمايت زيادی را کسب کرده است. اين آيين يک ديد کاملاً سياه و سفيد نسبت به اين دنيا دارد. با اين باور که ر'هلور تنها خدای واقعی است و بقيه تنها شياطينی هستند که بايد نابود شوند. پرستش آتش عضو جدايی ناپذيری در اين آيين است.این آیین در آشایی و آنسوی دریا باریک طرفداران بسیاری دارد که بسیاری از آن ها در وستروس به تبلیغ آیین خویش میپردازند.\nمادر روین(Mother Rhoyne): توسط بازماندگان روینار(Rhoynar) و در طول رودخانه گیرینبلاد(Greenblood) در دورن(Dorn) پرستيده مي شود.\nبانوی موج ها(Lady of the Waves) و لرد آسمان ها(Lord of the Skies): در صومعه های سه خواهر(Three Sisters) در مذهب هفت پرستش مي شوند.\nآنسوی دريای باريک\nبه نظر مي رسد که در آن سوی دريای باريک، همان تعداد که انسان زندگی مي کند، خدا هم وجود دارد. هرکس مي تواند در براووس(Braavos)، به هر ميزان که مي شود تصور کرد معبد و صومعه پيدا کند.حداقال يک جين خدا مختلف در رمان ذکر شده که در ميان آن ها مي توان به اين موارد اشاره کرد:\nرلور و آدر کبیر(Great Other)، بزرگترين مذهب.\nزن گریان(Weeping Woman)، محبوب پيرزن ها.\nشیر شب(Lion of Night) که توسط مردم ثروتمند ترجيح داده مي شود.\nمسافر کلاه دار(Hooded Wayfarer)، خدای فقيران.\nباکالون(Bakkalon) يا بچه رنگ پريده که مورد علاقه سربازان است.\nنریان بزرگ(Great Stallion)، خدايی که توسط دوتراکی پرستش مي شود.\nچوپان بزرگ(Great Shepherd)،که توسط لازارين، مورد احترام قرار مي گيرد.\nتأثيرت و خدا شناسی\nبر خلاف ارباب حلقه های تالکين، رمان ها مذهب را با جزئيات بسيار توصيف مي کنند و کشمکش بين اديان را به تصوير مي کشند. بيشتر از هر رمانی در اين سری، رقصی با اژدهایان(A Dance whit Dragons)، مذاهب مختلفی را چه در وستروس و چه در اسوس نشان مي دهد. هر مذهبی بازتاب شرايط و سرشت هر فرهنگی است. مارتين مذاهب سری را از مذاهب واقعی اقتباس کرده. تنها کمی آن ها را گسترش داده يا پيچانده است. هرچند هيچ کدام از آن مذاهب نمي توانند يک دين واقعی به حساب بيايند، گرچه گاهاً جنبه های ترسناکی از قدرتشان را نشان داده اند، اما هيچ يک به واقع مظهر کاملی از تقوا و پاکدامنی نيستند.\nمذاهب تأثير گرفته:\nخدايان قديم به نظر گونه اي از يک دين صلح طلب آنيميستيک مي باشد.\nهفت، تشابه های انکار ناپذيری در تشکيلات و ساختار با کليسای کاتوليک دارد. هفت، گونه اي از سگانه(پدر، پسر، روح القدس) مي باشد، البته با داشتن هفت جنبه به جای سه تا(پدر،جنگجو،آهنگر،دوشيزه،مادر،پيرزن و غريبه). و شامل قوانين کشيشی و رهبانی و گونه اي از پاپ (سپتون اعظم) مي باشد.\nرلور، در بسياری از جنبه ها به ديانت زرتشت شباهت دارد. با تاکيد بر دوگانگی جهان و تنش ميان خدای نور و ديگر موجودات تاريکی. استفاده از سنبل آتش، ديگر دليلی است که مي توان با آن بر اين نظر صحه گذاشت.\nمادر روين، يک دين بت پرستی است در آن روین و تعدادی خدای رودخانه مانند مرد پیر رودخانه(Old Man of the River) که يک لاکپشت-خدا مي باشد،پرستیده می شوند. همچنين مي توان اين مذهب را با اعتقادات رومی شبيه دانست.\n↑ خدایان بسیار و مذاهب تاریک،مقاله ای از رن و لیندا\nبرگرفته از «https://westeros.ir/wiki/index.php?title=مذهب&oldid=4600»\nاین صفحه آخرین بار در ۱۶:۱۰، ۱۷ اوت ۲۰۱۳ به دست آرمینا تغییر یافته‌است. بر اساس اثری از جورامون و دیگران


موسیقی Archives - سلام گنبد\nشبی که محسن یگانه گریه کرد؛\tکنسرت محسن یگانه در جشنواره موسیقی فجر + گزارش تصویری\nمحسن یگانه خواننده گنبدی موسیقی پاپ ایران، در هشتمین روز از سی و یکمین جشنواره موسیقی فجر در سالن میلاد نمایشگاه بین‌المللی تهران روی صحنه رفت.\nگزارش تصویری / کنسرت محسن یگانه در جشنواره موسیقی فجر ۹۴\nبازنشر به مناسبت تولد استاد «محمدرضا لطفی»؛\tمیراث لطفی و بساط دوباره مرده خواری شبه‌روشنفکران\nاشاره : محمدرضا لطفی متولد ۱۷ دی ۱۳۲۵ در گرگان است. این هنرمند گلستانی ردیف‌دان، موسیقی‌دان، آهنگ ساز و نوازندهٔ تار و سه‌تار، همچنین پژوهشگر و مدرس موسیقی سنتی ایرانی بود. متن زیر به بهانه زادروز این هنرمند برجسته موسیقی استان و کشورمان منتشر می گردد.\nبا مضمون مقاومت و استکبارستیزی؛\tقطعه موسیقی “آزادگی” با صدای احسان امانی منتشر شد + صوت و نماهنگ\nقطعه موسیقی “آزادگی” با مضمون ایستادگی در برابر استکبار و جنایات آمریکا و رژیم‌های وابسته به او در منطقه مانند عربستان سعودی منتشر شد.\nهمزمان با هفته دفاع مقدس منتشر شد؛\tقطعه موسیقی “ماهیان تشنه” با صدای احسان امانی + صوت و نماهنگ\nقطعه موسیقی “ماهیان تشنه” همزمان با هفته دفاع مقدس تولید و چهارشنبه در نخستین شب از رزمایش فرهنگی-رزمی دردانه‌های دست بسته در دریاچه مصنوعی گنبدکاووس رونمایی شد. در ادامه صوت و نماهنگ این قطعه را بشنوید و تماشا کنید.\nفیلم / اجرای ترانه‌ی “ماهیان تشنه” با صدای احسان امانی\nاحسان امانی خواننده گنبدی ترانه‌ی “ماهیان تشنه” را در مراسم افتتاحیه رزمایش فرهنگی-رزمی دردانه‌های دست بسته گنبدکاووس اجرا کرد. دریاچه مصنوعی گنبدکاووس از امشب میزبان موسیقی انقلاب؛\tاجرای موسیقی با صدای خواننده جوان گنبدی\n“ماهیان تشنه” که به سفارش ستاد بزرگداشت دردانه‌های دست بسته گنبدکاووس و با ترانه‌ای از اسماعیل جاحرمی ساخته شده است، امشب و از ساعت ۱۸:۳۰ در محل دریاچه مصنوعی این شهر اجرا خواهد شد. موسیقی این اثر با دکلمه اسفندیار قرنجیک و دو تار حاج قربان روان دو هنرمند ترکمن و با نواهایی از ذکر خنجر آغاز می‌شود.\nترانه “آزادگی” به زودی منتشر می‌شود + کلیپ معرفی\nترانه‌ی “آزادگی” با صدای احسان امانی منتشر می‌شود. در ادامه نماهنگی از معرفی جدیدترین ترانه‌ی این خواننده جوان گنبدی را مشاهده می‌کنید که در آن وی ضمن معرفی این اثر به اجرای زنده قسمتی از ترانه‌ی “آزادگی” می‌پردازد.\nنگاهی به قطعات موسیقی اجرا شده به مناسبت ورود آزادگان به مهین اسلامی؛\tموسیقی ایران برای آزادگان وطن چه خوانده است؟\nروز ۲۶ مرداد ماه ۱۳۶۹ خورشیدی ، یکی از روزهای ماندنی و خاطره انگیز در تاریخ معاصر کشور به شمار می رود. به همین بهانه نگاهی به قطعات موسیقی اجرا شده به مناسبت ورود آزادگان به مهین اسلامی می اندازیم.\nسخنان صریح وزیر ارشاد :\tبرخی از ائمه جمعه با موسیقی مشکل دارند/نیروی انتظامی در صدور مجوز کنسرت ها دخالت نمی کند + فیلم\nوزیر فرهنگ و ارشاد اسلامی در حاشیه برگزاری تئاتری در تهران به سوال خبرنگاران در رابطه با مجوز کنسرت های موسیقی پاسخی صریح می دهد و نقش برخی از ائمه جمعه و عناصری که از آنها به “عناصر خود سر” تعبیر می نماید را در لغو کنسرت ها پر رنگ می داند.\nپژوهشگر موسیقی :\tمدیران رسانه، وضعیت موسیقی را به بازار سپرده اند\nصفایی فرد با بیان اینکه وضعیت موسیقی را بازار تعیین می کند و نه مدیران رسانه ها، گفت: اراده ای که در مسئولین دوره اول انقلاب مسئولین صدا و سیما برای اینکه موسیقی طراز و شکل جدید در موسیقی جامعه انقلابی به وجود بیاید امروز دیگر وجود ندارد. چون مدیران در حوزه موسیقی رضایت دادند که وضعیت موسیقی توسط بازار مشخص شود.\nبه بهانه حواشی مجدد کنسرت‌ها\tتکلیف کنسرت موسیقی\nچندی ست که اجرای متعدد کنسرت‌های موسیقی در گلستان و گنبدکاووس، حواشی زیادی را در میان اهالی فرهنگ و هنر و مردم به دنبال داشته است. هر از گاهی و با اجرای یک کنسرت صدایی در شهر له یا علیه این رویداد بلند می‌شود!\nبه همراه نخستین اجرای "حانیه"\tکنسرت بزرگ سالار عقیلی خواننده گلستانی در گنبد + ترانه “حانیه”\nسالار عقیلی خواننده پرآوازه موسیقی سنتی ایران برای اجرای موسیقی به گنبدکاووس می‌آید. سالار عقیلی که بسیاری او را با اجرای قطعه “وطنم” می‌شناسند، قرار است برای نخستین بار ترانه تیتراژ مجموعه تلویزیونی “حانیه” را در گنبد اجرا کند. بار دیگر از تریبون نماز جمعه و در آستانه کنسرت سالار عقیلی :\tانتقاد مجدد امام جمعه گنبدکاووس از تمرکز برخی دستگاه‌های فرهنگی بر موسیقی\nمحمدحسین سبحانی امام جمعه گنبدکاووس برای چندمین بار طی دو سال گذشته پرداختن به موسیقی را موضوع بخشی از خطبه‌های نماز جمعه خود قرار داد.\n“نفس تازه کنیم” متفاوت ترین اثر حامد زمانی + صوت\nاز اولین نمونه های شعر انتظار که بینش انقلابی امام خمینی را به مهدویت و تفاوت آن با دیگر نگرش های مرسوم به امام زمان را در خود نشان می داد، سروده های محمد کاظم کاظمی بود که در مثنوی های احد و کفران او بیشتر جلوه داشت و در میان اهل شعر نیز زبانزد بود. ما می‌خواستیم این بیان هنری رسا را به زبان موسیقی و با صدای خواننده محبوب این روزهای انقلاب، به میان مردم ببریم و به گوش همه برسانیم. با این حال، کار موسیقی در انتخاب شعر از میان همه ابیات برای یک قطعه، سخت ترین مرحله کار بود.\nبه مناسبت سالروز رحلت امام خمینی (ره) منتشر شد\tترانه “هوای نیمه خرداد” با صدای احسان امانی + صوت و نماهنگ\nدر آستانه سالروز رحلت حضرت امام خمینی (ره)، ترانه ی «هوای نیمه خرداد» با صدای احسان امانی منتشر شد.


۱۰ فایده لبخند زدن که تا به حال نمیدانستید\nلبخند زدن می تواند اضطرابتان را کم کند حتی وقتی احساس خوشحالی نمی کنید\nبسیاری از مردم لبخند زدن را تنها واکنشی ناخودآگاه به عواملی که باعث شادی و لذت فرد می شود می دانند. چیزی که بیشتر مردم نادیده می گیرند این است که لبخند زدن می تواند حرکتی داوطلبانه و انتخابی آگاهانه و قدرت مند باشد.\n1- لبخند زدن جذابمان می کند\nبه طور طبیعی به سمت کسی که لبخند می زند جذب می شویم. عجیب نیست که حرکاتی مانند اخم کردن، ترشرویی و چهره در هم کشیدن تاثیر برعکسی بر افراد می گذارد و آن ها را از ما دور می کند. از قدرت جذب لبخندتان استفاده کنید تا افراد به سمت خود بکشانید.\n2- لبخند زدن اضطراب را کاهش می دهد\nاسترس تمام وجود ما را در بر می گیرد و در صورتمان نمایان می شود. لبخند زدن نه تنها ظاهرمان را از نشان دادن احساس خستگی و اضطراب حفظ می کند بلکه واقعا استرسمان را کاهش می دهد. لبخند زدن می تواند اضطرابتان را کم کند حتی وقتی احساس خوشحالی نمی کنید! هر کاه احساس اضطراب کردید خود را مجبور کنید که لبخند بزنید. هم شما و هم اطرافیانتان از فواید این تمرین سود می برید.\n3- لبخند زدن روحیه مان را بالا می برد\nدفعه ی بعدی که ناراحت بودید سعی کنید لبخند بزنید. به احتمال زیاد حالتان بهتر می شود. لبخند زدن بهتان کمک می کند بدنتان را گول بزنید چون عمل لبخند زدن سیستم عصبی مغزتان را وادار به ترشح موادی مانند دوپامین سروتونین می کند. به لبخند زدن مانند داروی ضد افسردگی نگاه کنید.\n4- لبخند مسری است\nلبخند زدن نه تنها می تواند روحیه ی خودتان را تغییر دهد بلکه روحیه ی اطرافیانتان را نیز عوض می کند و همه چیز شادتر به نظر می رسد.\nآن بخش از مغز که به ماهیچه های صورت دستور می دهد، مسئول واکنش های ناخودآگاه است. این یعنی لبخند زدن، خصوصا وقتی تقلیدی از لبخند دیگران است، می تواند حرکتی کاملا ناخودآگاه باشد. پس علم هم مسری بودن لبخند را تضمین می کند.\n5- لبخند زدن سیستم ایمنی بدن را قوی تر می کند\nلبخند زدن باعث سلامتی انسان نیز می شود. عمل لبخند زدن باعث بهبود عملکرد سیستم ایمنی بدن می شود. محققان بر این باورند که فرد هنگام لبخند زدن احساس آسودگی خیال می کند (به دلیل ترشح بعضی هورمون ها). پس چرا علاوه بر شستن دست هایمان برای جلوگیری از سرما خوردن، بیشتر لبخند نزنیم.\n6- لبخند زدن فشار خون را پایین می آورد\nهنگام لبخند زدن فشار خونتان به اندازه ی قابل توجهی کم می شود. اگر دستگاه فشار سنج در خانه دارید، این آزمایش را انجام دهید. چند دقیقه بنشینید و فشار خود را بگیرید. سپس یک دقیقه لبخند بزنید و دوباره فشار خود را بگیرید. تفاوت را احساس می کنید؟\n7- لبخند زدن حس خوبی بهمان می دهد\nتحقیقات نشان داده اند که لبخند زدن باعث ترشح اندورفین، کاهش دهنده های درد طبیعی و سروتونین می شود. ترکیب این سه نوع هورمون به تمام بدنمان احساس خوبی القا می کند. این مواد شیمیایی نه تنها روحیه تان را بالا می برند بلکه احساس خوبی به بدن القا می کنند و درد فیزیکی را کاهش می دهند. لبخند زدن مانند مواد مخدر کار می کند.\n8- لبخند شما را جوان تر نشان می دهد\nلبخند زدن نه تنها شما را جذاب تر می کند، بلکه باعث می شود جوان تر به نظر بیایید. ماهیچه هایی که هنگام لبخند زدن منقبض می شوند صورت را بالا می کشند و صورت را جوان تر نشان می دهند. پس به جای عمل جراحی زیبایی بیشتر لبخند بزنید؛ جوان تر به نظر می رسید و سالم تر می مانید.\n9- لبخند زدن شما را موفق جلوه می دهد\nتحقیقات نشان داده اند که افرادی که بیشتر لبخند می زنند بیشتر به نظر با اعتماد به نفس می آیند، بیشتر ترفیع می گیرند و افراد بیشتری به آن ها مراجعه می کنند. سعی کنید در جلسات کاریتان بیشتر لبخند بزنید. مطمئنا با واکنش های بهتری رو به رو می شوید.\n10- لبخند زدن به مثبت اندیشی شما کمک می کند\nاین آزمایش را انجام دهید: لبخند برنید. حالا سعی کنید افکار منفی را به ذهن خود راه دهید و همزمان لبخندتان را بر لب نگه دارید. کار سختی است، مگر نه؟ حتی زمانی که به اجبار لبخند مصنوعی می زنیم این پیام به مغز و در نهایت تمام بدن می رسد که «زندگی زیباست!». با لبخند زدن، از اضطراب و نگرانی و افسردگی دوری کنید.\nنتایج تحقیقات بدست آمده\nنتایج تحقیقات بی شماری نشان می دهند که لبخند واقعی برای همگان جذابیت خاصی دارد. تحقیقات دیگری بر موضوع تاثیر لبخند بر حالات و روحیات فرد و اطرافیانش انجام شده است. بعضی محققان ارتباطی قوی میان سلامت بدنی و روانی، طول عمر و لبخند زدن پیدا کرده اند. مهم تر از هر چیز، محققان بر این باورند که عمل لبخند زدن (نشان دادن حالات فیزیکی لب و صورت)، چه در نتیجه ی لذت واقعی باشد و چه مصنوعی، تاثیرات کوتاه مدت و بلند مدتی بر سلامت و تندرستی افراد دارد.\n۱۰ راهکار شگفت انگیز برای ایجاد شادی در زندگی\nراهکارهای مدیریت اضطراب برای افراد درون‌گرا


انتقال تکنولوژی حساس به عربستان توسط آمریکا با تایید اسرائیل است - بازتاب\n۲۴ اسفند ۱۳۹۷ ساعت ۱۰:۱۵ سیاسی کد خبر :507636\nانتقال تکنولوژی حساس به عربستان توسط آمریکا با تایید اسرائیل است\nبرخلاف بسیاری نظرات مبنی بر مخالفت اسرائیل با تجهیز عربستان سعودی به سلاح هسته ای توسط آمریکا استدلال هایی وجود دارند که نشان می دهند این اقدام با تایید اسرائیل انجام می شود.\nبه گزارش مهر:«الجزیره» در مقاله‌ای به قلم «حمید دباشی» (Hamid Dabashi) می‌نویسد: با توجه به قدرت نفوذ اسرائیل در سیاست‌های آمریکا باور این که انتقال تکنولوژی حساس هسته‌ای به عربستان بدون توافق اسرائیل صورت گرفته باشد بعید است.\nاو انگیزه اصلی اسرائیل برای موافقت با انتقال این تکنولوژی را دامن زدن به رقابت ایران و عربستان سعودی می‌داند و معتقد است درگیری و تهدید هسته‌ای میان دو کشور از تمرکز آنها بر مسأله فلسطین می کاهد. «حمید دباشی» استاد مطالعات ایران و ادبیات تطبیقی دانشگاه کلمبیا است.\nدر ادامه ترجمه این مطلب آمده است:\n«جرد کوشنر» داماد و مشاور ترامپ درست مانند بیماری مزمنی در بسیاری از مجامع عمومی مشکلاتی را به وجود آورده است.\nکوشنر «بن سلمان» را پس از قتل «خاشقجی» اولین بار در نشستی که هدفش افزایش همکاری‌های بین واشنگتن و ریاض و همچنین پروسه صلح خاورمیانه بود دیدار کرد.\nولی این دیدار احتمالاً به جز افسانه‌ای به نام صلح چیز دیگری نیز در خود داشت. کوشنر احتمالاً دو هدف حساس دیگر را نیز دنبال می‌کرد. نخست، منافع شخصی خود و دوم، کمک به اسرائیل تا منافعی را که در فلسطین می‌جوید را به چنگ آورد. «بن سلمان» نیز ضمن این که کوشنر را به بازی گرفته دو هدف دارد. مقابله با ایران و مطرح کردن خود به عنوان یک قدرت مطلق، نه تنها در عربستان سعودی بلکه در جهان عرب و جهان اسلام.\nکشتن مردان، زنان و کودکان در یمن و قتل وحشیانه خاشقجی اولین نتایج بلندپروازی‌های بن سلمان در بهار سعودی بود. ولی تلاش برای رسیدن به قدرت و شکوه با استفاده از قتل و تخریب ظاهراً او را قانع نمی‌کنند و به نظر می‌رسد اکنون در حال تلاش برای دستیابی به سلاح هسته‌ای است و دولت ترامپ نیز کاملاً در یاری رساندن به او آماده است.\nبه گفته نیویورک تایمز دولت ترامپ در تلاش است طی توافقی، بخش انرژی هسته‌ای عربستان سعودی را با راه اندازی نیروگاه‌های هسته‌ای به ارزش هشتاد میلیارد دلار توسعه دهد. دولت ترامپ در حالی این تکنولوژی و مواد حساس را در اختیار عربستان سعودی قرار می‌دهد که می‌داند بن سلمان در نهایت این سلاح هسته‌ای را برای مقابله با ایران می‌خواهد. به علاوه که عربستان سعودی نشان داده است که برای آنچه جامعه جهانی درباره او فکر می‌کند اهمیتی قائل نیست.\nمطمئناً در مرکز این تلاش‌ها کوشنر و منافع مالی قرار دارند. این طور که معلوم است شرکتی که خانواده او را از برنامه شکست خورده‌ای در زمینه مسکن در نیویورک نجات داده اکنون قصد فروش راکتورهای هسته‌ای به عربستان سعودی را دارد. این مساله همراه دیگر فریب‌ها باعث نگرانی تشکیلات امنیتی آمریکا شده است ولی تلاش‌های تشکیلات امنیتی آمریکا برای لغو شفاف سازی این امر مکرراً توسط ترامپ رد شده است.\nاز این رو کوشنر آزادانه به مجهز کردن عربستان سعودی به انرژی هسته‌ای ادامه می‌دهد.\nرسانه‌های آمریکا نیز در ارائه این حقیقت دو فرضیه اشتباه را دنبال کرده اند: نخست این که این توافق هسته‌ای با عربستان سعودی تا حدی با منافع اسرائیل در تضاد است و دوم آنکه این نتیجه یک تله مالی در خلیج فارس است.\nجزیره دموکراسی در دریایی از ناآرامی‌ها\nدر ستونی در نیویورک تایمز، «نیکلاس کریستف»، خبرنگار آمریکایی طی یک بررسی معتبر نوشت سوالات بسیاری درباره نقش کاخ سفید در پیشبرد هدف عربستان سعودی مطرح است. ولی او هم یک ادعای نادرست داشت که دولت اسرائیل به عربستان سعودی است در این باره اعتراض دارد. با توجه به این که داماد و مشاور ترامپ ستون پیش برنده برنامه صلح است و هدفش جدا کردن فلسطینیان از همه حقوق قانونی آنها و قانونمند کردن اشغالگری‌های رژیم صهیونیستی است باور این که کوشنر اکنون سیاستی بر خلاف سیاست‌های اسرائیل را دنبال می‌کند بسیار سخت است.\nخانواده کوشنر نه تنها برای منافع مالی گسترده شأن در تل آویو و حمایت از شهرک سازی های غیر قانونی در کرانه باختری معروفند بلکه برای روابط نزدیکشان با نتانیاهو هم شناخته شده اند.\nاگر اسرائیل تصمیم گرفت ترامپ را قانع کند توافق هسته‌ای ایران را نادیده بگیرد نمی‌توانست دولت آمریکا را از مجهز ساختن عربستان سعودی به سلاح هسته‌ای منصرف کند؟ چه چیزی نتانیاهو را که زمانی برای نقشه یک بمب کوچک در مقابل شورای امنیت سازمان ملل اعتراض می‌کند که ریاض در حال دستیابی به سلاح هسته‌ای است از واکنش به تجهیز عربستان به انرژی هسته‌ای باز داشته است؟\nدر واقع همیشه سیاست اسرائیل برای حفظ امنیتش این بوده که هیچ کشوری در خاورمیانه به سلاح هسته‌ای دست نیابد. کارشکنی‌های در مورد تسهیلات هسته‌ای ایران و عراق نیز در همین راستا بوده است.\nدر نتیجه این که رهبری اسرائیل خیلی نگران مجهز شدن عربستان سعودی به انرژی هسته‌ای نیست گویای همین است. همچنین به این معنی است که عادی سازی روابط اسرائیل و عربستان سعودی پیشرفت زیادی داشته است که تل آویو از تجهیز عربستان سعودی به سلاح هسته‌ای احساس تهدید نمی‌کند. همچنین به این معناست که اسرائیل تصمیم دارد برای آنکه اطمینان حاصل کند که عربستان سعودی را در کنترل دارد و این کشور نمی‌تواند به سرمایه نظامی با قابلیت‌های دفاعی دست یابد در این پروسه شرکت داشته باشد.\nدلیل این که چرا برنامه هسته‌ای عربستان سعودی در راستای منافع اسرائیل است بسیار ساده است: این به آتش رقابت ایران و عربستان سعودی دامن می‌زند و آنها را همیشه در سایه جنگ هسته‌ای با یکدیگر نگه می‌دارد که به نفع اسرائیل و البته صنعت نظامی آن کشور است.\nهمچنین مردم دو کشور را متمرکز بر تفاوت‌های شیعه و سنی می‌کند و آنها را از شرایط سخت مردم فلسطین و سو استفاده‌هایی که از اماکن مقدس اورشلیم می‌شود غافل می‌سازد.\nدرگیری این دو رقیب منطقه‌ای تبدیل به یک درگیری همیشگی شده است و این که آنها به دنبال برنامه هسته ایشان باشند اسرائیل را در غارت فلسطین آزاد می‌گذارد.\nاین درگیری همچنین به افسانه‌ای که اسرائیل در سر می‌پروراند جامه عمل می‌پوشاند: جزیره‌ای دموکراتیک در دریای ناآرام خاورمیانه. این افسانه‌ای است که اسرائیل معمولاً برای توجیه اینکه چرا آمریکا باید از اسرائیل حمایت بی قید و شرط به عمل آورد عنوان می‌کند.\nارمغان آمریکا برای خاورمیانه\n«ادوارد لوس» (Edward Luce) خبرنگار فایننشال تایمز در ستونی در این روزنامه مطلب مهمی را ارائه می‌کند و درباره توافق کوشنر و بن سلمان هشدار می‌دهد: «در جنگ سرد دیپلماسی آمریکا اتم برای صلح بود ولی به نظر می‌رسد اکنون اتم برای کمک به شرکت‌هایی است که دچار بحران مالی هستند».\nدر حالی که «ادوارد لوس» دولت ترامپ را سرزنش می‌کند، آن را در حمله به عقاید و شرق شناسانه (Orientalism) قدیمی ناتوان می‌داند و ادعا می‌کند: «دولت آمریکا عادت داشت بهترین دستاورد خود را به خاورمیانه و فراتر از آن صادر کند یا حداقل به زبان این گونه می‌گفت. در دولت ترامپ جریان برعکس شد. واشنگتن دارد فرهنگ حمایت از مشتری خلیج فارس و پیرو بودن (clientelism) را وارد می کند».\nدقیقاً بهترین فعالیت‌های آمریکا در خاورمیانه و فراتر از آن کِی بودند؟ زمانی که با همکاری وزارت اطلاعات بریتانیا برای براندازی نخست وزیر بسیار محبوب ایران که به شیوه‌ای دموکراتیک انتخاب شده بود یک کودتای نظامی انجام دادند؟ یا زمانی که به دروغ به جهان گفتند صدام حسین سلاح کشتار جمعی دارد و برای دفاع از ملت به عراق حمله کردند و صدها هزار عراقی را کشتند، باعث به وجود آمدن اختلافات فرقه‌ای و تخریب کلی زیر ساخت‌های کشور شدند؟\nحال چگونه است که شخصی که به خاطر یکسری اقدامات آسیب زننده در نتیجه نفوذ در مسائل مسکن و به علت فرار از مالیت متهم است به همراه داماد و مشاورش که به اندازه او حریص و مورد سو ظن است به فرهنگ حمایت از مشتری خلیج فارس و پیرو پروری (clientelism) روی آورده اند؟\nفهمیدن این که چگونه نظریه پردازان آمریکا و بریتانیا تا این حد فراموش کارند عجیب است. آنها فراموش کرده اند چگونه عقاید و شرق شناسانه (Orientalism) را درست در زمانی که وحشت از کشورهای آنان در سراسر جهان گسترش پیدا کرده بود زیر سوال می‌بردند. اکنون آنها ما را به خاطر کاری که با ما کردند زیر سوال می‌برند.\n«دونالد ترامپ» شخصیتی مانند «تونی بلر» یا حتی بدتر از آن است. یکی از یک خانواده مرفه از نیویورک و دیگری از یک خانواده مرفه از ادینبورگ اسکاتلند آنها دست پرورده چنین فرهنگی هستند پس چنین فرهنگی نیز باید مسئولیت آنها را به عهده بگیرید.\nهر دو آنها باعث به وجود آمدن هرج و مرج در منطقه شده اند و صلح بین المللی را برای ثروتمند ساختن و قدرت طلبی خود به خطر انداخته اند. این اقدامات همه به فرهنگ استعماری مربوط می‌شود که آنها از آن استقبال می‌کنند. این قدرت امپریالیستی است که آنها به عمل آورده اند و از آن استفاده می‌کنند که باعث حمایت از پیروپروری (clientelism) شده است و فساد و قدرت طلبی در خاورمیانه را گسترش داده است.\nجنگ تجاری با چین قیمت کالاهای مصرفی در آمریکا را افزایش داد\nجزئیات سفر وزیر بهداشت به ژنو/دیدار با رئیس سازمان جهانی بهداشت\nواردات خودروهای هیبریدی از پرداخت عوارض معاف شد\nبطحایی: کارگروهی بین وزارتخانه‌های آموزش و علوم برای بررسی تغییر کنکور تشکیل می‌شود\nتوطئه جدید آمریکا علیه «حشد شعبی»/ «پمپئو» ایفاگر نقش اصلی\nاسرار وزارت نفت فاش می شود؟\nهیاهوی حمله راکتی به دو کیلومتری سفارت آمریکا در بغداد\nآقای زیباکلام این چیزها را می دانستی و در ستاد انتخاباتی گریبان چاک می کردی؟\nسریال‌های تلویزیون، صدای کیهان را هم درآورد\nپسکوف: دیدار پوتین و ترامپ به تصمیم نهایی آمریکا بستگی دارد\nتهاتر کالا راهکار حل مشکل مراودات مالی میان تجار ایران و چک\nتفریغ بودجه سال ۹۶ با حضور نمایندگان دیوان محاسبات بررسی شد\nبطحایی برای افزایش ۴۰۰ هزار تومانی حقوق دانشجو معلمان قانع شد