अनुमान इंजन: Difference between revisions
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परिचयात्मक तर्क पुस्तकों में अधिकांशतः उपयोग किए जाने वाले मोडस पोनेन्स का एक सरल उदाहरण है, यदि आप मानव हैं तो आप नश्वर हैं। इसका उपयोग छद्म कूट के रूप में किया जा सकता है। | परिचयात्मक तर्क पुस्तकों में अधिकांशतः उपयोग किए जाने वाले मोडस पोनेन्स का एक सरल उदाहरण है, यदि आप मानव हैं तो आप नश्वर हैं। इसका उपयोग छद्म कूट के रूप में किया जा सकता है। | ||
नियम 1: मानव( | नियम 1: मानव(एक्स) => नश्वर(एक्स) | ||
एक अनुमान इंजन में इस नियम का उपयोग कैसे किया जाएगा इसका एक छोटा सा उदाहरण इस प्रकार है। फॉरवर्ड चेनिंग में, अनुमान इंजन ज्ञान आधार में कोई भी तथ्य ढूंढेगा जो ह्यूमन (x) से मेल खाता हो और पाए गए प्रत्येक तथ्य के लिए ज्ञान आधार में नई जानकारी मॉर्टल (x) जोड़ देगा। इसलिए यदि उसे सुकरात नाम की कोई वस्तु मिली जो मानव थी तो इससे यह निष्कर्ष निकलेगा कि सुकरात नश्वर था। बैकवर्ड चेनिंग में, सिस्टम को एक लक्ष्य दिया जाएगा, उदाहरण के लिए प्रश्न का उत्तर दें क्या सुकरात नश्वर है? यह ज्ञान के आधार पर खोज करेगा और यह निर्धारित करेगा कि क्या सुकरात मानव थे और यदि हां, तो यह प्रमाणित किया जाएगा कि वह भी नश्वर हैं। हालाँकि, बैकवर्ड चेनिंग में एक सामान्य तकनीक अनुमान इंजन को यूजर इंटरफेस के साथ एकीकृत करना था। इस प्रकार, सिस्टम अब मात्र स्वचालित होने के अतिरिक्त इंटरैक्टिव हो सकता है। इस तुच्छ उदाहरण में, यदि सिस्टम को इस प्रश्न का उत्तर देने का लक्ष्य दिया गया था कि क्या सुकरात नश्वर था और यह अभी तक नहीं पता था कि वह मानव था, तो यह उपयोगकर्ता से यह प्रश्न पूछने के लिए एक विंडो उत्पन्न करेगा कि क्या सुकरात मानव है? और फिर उस जानकारी का तदनुसार उपयोग करेगा। | एक अनुमान इंजन में इस नियम का उपयोग कैसे किया जाएगा इसका एक छोटा सा उदाहरण इस प्रकार है। फॉरवर्ड चेनिंग में, अनुमान इंजन ज्ञान आधार में कोई भी तथ्य ढूंढेगा जो ह्यूमन (x) से मेल खाता हो और पाए गए प्रत्येक तथ्य के लिए ज्ञान आधार में नई जानकारी मॉर्टल (x) जोड़ देगा। इसलिए यदि उसे सुकरात नाम की कोई वस्तु मिली जो मानव थी तो इससे यह निष्कर्ष निकलेगा कि सुकरात नश्वर था। बैकवर्ड चेनिंग में, सिस्टम को एक लक्ष्य दिया जाएगा, उदाहरण के लिए प्रश्न का उत्तर दें क्या सुकरात नश्वर है? यह ज्ञान के आधार पर खोज करेगा और यह निर्धारित करेगा कि क्या सुकरात मानव थे और यदि हां, तो यह प्रमाणित किया जाएगा कि वह भी नश्वर हैं। हालाँकि, बैकवर्ड चेनिंग में एक सामान्य तकनीक अनुमान इंजन को यूजर इंटरफेस के साथ एकीकृत करना था। इस प्रकार, सिस्टम अब मात्र स्वचालित होने के अतिरिक्त इंटरैक्टिव हो सकता है। इस तुच्छ उदाहरण में, यदि सिस्टम को इस प्रश्न का उत्तर देने का लक्ष्य दिया गया था कि क्या सुकरात नश्वर था और यह अभी तक नहीं पता था कि वह मानव था, तो यह उपयोगकर्ता से यह प्रश्न पूछने के लिए एक विंडो उत्पन्न करेगा कि क्या सुकरात मानव है? और फिर उस जानकारी का तदनुसार उपयोग करेगा। | ||
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Revision as of 14:42, 2 July 2023
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक अनुमान इंजन प्रणाली एक घटक के रूप में है, जो नई जानकारी प्राप्त करने के लिए ज्ञान के आधार पर तार्किक नियम लागू करते है। पहले अनुमान इंजन विशेषज्ञ प्रणालियों के रूप के घटक थे। विशिष्ट विशेषज्ञ प्रणाली में ज्ञान आधार और एक अनुमान इंजन के रूप में सम्मलित होते है। ज्ञानकोष में विश्व के बारे में तथ्य संग्रहीत थे। अनुमान इंजन ज्ञान के आधार पर तार्किक नियम लागू करता है और नया ज्ञान प्राप्त करता है। यह प्रक्रिया पुनरावृति के रूप में होती है, क्योंकि ज्ञान आधार में प्रत्येक नया तथ्य अनुमान इंजन में अतिरिक्त नियमों को ट्रिगर कर सकता है। अनुमान इंजन मुख्य रूप से दो मोड में से एक में काम करते हैं या तो विशेष नियम या तथ्य: फॉरवर्ड चेनिंग और बैकवर्ड चेनिंग के रूप में होती है । फॉरवर्ड चेनिंग ज्ञात तथ्यों से शुरू होती है और नए तथ्यों पर जोर देती है। बैकवर्ड चेनिंग लक्ष्यों से शुरू होती है, और यह निर्धारित करने के लिए बैकवर्ड चेनिंग के रूप में कार्य करती है, कि किन तथ्यों पर जोर दिया जाना चाहिए जिससे की लक्ष्यों को प्राप्त किया जा सके।[1]
वास्तुकला
एक अनुमान इंजन जिस तर्क का उपयोग करता है उसे सामान्यतः यदि इस नियम के रूप में दर्शाया जाता है। तो ऐसे नियमों का सामान्य स्वरुप तार्किक अभिव्यक्ति के रूप में होता है। विशेषज्ञ प्रणालियों और अनुमान इंजनों के विकास से पहले, कृत्रिम बुद्धिमत्ता शोधकर्ताओं ने अधिक शक्तिशाली प्रमेय सिद्धकर्ता वातावरण पर ध्यान केंद्रित किया है। जो प्रथम-क्रम तर्क के अधिक पूर्ण कार्यान्वयन को प्रस्तुत करता है। उदाहरण के लिए सामान्य कथन जिनमें सार्वभौमिक परिमाणीकरण के रूप में सम्मलित होता है,सभी एक्स के लिए कुछ कथन सत्य हैं और अस्तित्वात्मक परिमाणीकरण के कुछ एक्स उपलब्ध हैं, जैसे कि कुछ कथन सत्य हैं। शोधकर्ताओं ने यह पता लगाया है कि इन प्रमेय सिद्ध करने वाले वातावरण की शक्ति भी उनकी खामी थी। सन् 1965 में, तार्किक अभिव्यक्तियाँ के रूप में बनाना बहुत आसान था जिसे समाप्त होने में अनिश्चित या अनंत समय लग सकता था।
उदाहरण के लिए सभी प्राकृतिक संख्याओं के समुच्चय जैसे अनन्त समुच्चयों के संबंध में विवरण देना सामान्य बात है। ऐसे कथन पूर्णतया तर्कसंगत होते हैं और गणितीय साक्ष्यों में तो आवश्यक भी होते हैं, परंतु जब कंप्यूटर पर स्वचालित प्रमेय को प्रचालित करने वाले एक कंप्यूटर के रूप में सम्मिलित किया जाता है, तब वह कंप्यूटर को अनंत लूप के रूप में ले जाता है। अगर तब जिन कथनों को जिसे तर्कशास्त्री विधानात्मक हेतुफलानुमान कहते हैं, उस कथन पर ध्यान देते हुए विकासकर्ताओं ने तर्क का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक बहुत ही शक्तिशाली सामान्य तंत्र प्रदान किया है, लेकिन जिसे कम्प्यूटेशनल संसाधनों के साथ कुशलतापूर्वक उपयोग किया जा सकता है। इसके अलावा कुछ मनोवैज्ञानिक शोध ऐसे हैं जो यह बताते हैं, कि जब मनुष्य जटिल ज्ञान के संग्रहण में रुचि लेता है तब उस समय का प्रतिनिधित्व करते हैं।[2]
परिचयात्मक तर्क पुस्तकों में अधिकांशतः उपयोग किए जाने वाले मोडस पोनेन्स का एक सरल उदाहरण है, यदि आप मानव हैं तो आप नश्वर हैं। इसका उपयोग छद्म कूट के रूप में किया जा सकता है।
नियम 1: मानव(एक्स) => नश्वर(एक्स)
एक अनुमान इंजन में इस नियम का उपयोग कैसे किया जाएगा इसका एक छोटा सा उदाहरण इस प्रकार है। फॉरवर्ड चेनिंग में, अनुमान इंजन ज्ञान आधार में कोई भी तथ्य ढूंढेगा जो ह्यूमन (x) से मेल खाता हो और पाए गए प्रत्येक तथ्य के लिए ज्ञान आधार में नई जानकारी मॉर्टल (x) जोड़ देगा। इसलिए यदि उसे सुकरात नाम की कोई वस्तु मिली जो मानव थी तो इससे यह निष्कर्ष निकलेगा कि सुकरात नश्वर था। बैकवर्ड चेनिंग में, सिस्टम को एक लक्ष्य दिया जाएगा, उदाहरण के लिए प्रश्न का उत्तर दें क्या सुकरात नश्वर है? यह ज्ञान के आधार पर खोज करेगा और यह निर्धारित करेगा कि क्या सुकरात मानव थे और यदि हां, तो यह प्रमाणित किया जाएगा कि वह भी नश्वर हैं। हालाँकि, बैकवर्ड चेनिंग में एक सामान्य तकनीक अनुमान इंजन को यूजर इंटरफेस के साथ एकीकृत करना था। इस प्रकार, सिस्टम अब मात्र स्वचालित होने के अतिरिक्त इंटरैक्टिव हो सकता है। इस तुच्छ उदाहरण में, यदि सिस्टम को इस प्रश्न का उत्तर देने का लक्ष्य दिया गया था कि क्या सुकरात नश्वर था और यह अभी तक नहीं पता था कि वह मानव था, तो यह उपयोगकर्ता से यह प्रश्न पूछने के लिए एक विंडो उत्पन्न करेगा कि क्या सुकरात मानव है? और फिर उस जानकारी का तदनुसार उपयोग करेगा।
उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के साथ अनुमान इंजन को एकीकृत करने के इस नवाचार ने विशेषज्ञ प्रणालियों की दूसरी प्रारंभिक प्रगति को जन्म दिया: स्पष्टीकरण क्षमताएं। कोड के अतिरिक्त नियमों के रूप में ज्ञान के स्पष्ट प्रतिनिधित्व ने उपयोगकर्ताओं के लिए स्पष्टीकरण उत्पन्न करना संभव बना दिया: वास्तविक समय में और तथ्य के बाद दोनों स्पष्टीकरण। तो यदि सिस्टम ने उपयोगकर्ता से पूछा कि क्या सुकरात मानव हैं? , उपयोगकर्ता को आश्चर्य हो सकता है कि उससे वह प्रश्न क्यों पूछा जा रहा था और सिस्टम यह समझाने के लिए नियमों की श्रृंखला का उपयोग करेगा कि वह वर्तमान में उस ज्ञान का पता लगाने की कोशिश क्यों कर रहा था: अर्थात, उसे यह निर्धारित करने की आवश्यकता है कि क्या सुकरात नश्वर है और ऐसा करने के लिए यह निर्धारित करने की आवश्यकता है कि क्या वह मानव है। सबसे पहले ये स्पष्टीकरण मानक डिबगिंग जानकारी से बहुत भिन्न नहीं थे जो डेवलपर्स किसी भी सिस्टम को डिबग करते समय निपटाते हैं। हालाँकि, अनुसंधान का एक सक्रिय क्षेत्र कंप्यूटर औपचारिकताओं के अतिरिक्त प्राकृतिक भाषाओं का उपयोग करके प्रश्न पूछने, समझने और उत्पन्न करने और स्पष्टीकरण देने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रौद्योगिकी का उपयोग कर रहा था।[3] एक अनुमान इंजन तीन अनुक्रमिक चरणों के माध्यम से चक्र करता है: नियमों का मिलान करें, नियमों का चयन करें और नियमों को निष्पादित करें। नियमों के कार्यान्वयन के परिणामस्वरूप अधिकांशतः ज्ञान आधार में नए तथ्य या लक्ष्य जुड़ जाएंगे जो चक्र को दोहराने के लिए प्रेरित करेंगे। यह चक्र तब तक जारी रहता है जब तक कोई नया नियम नहीं बन जाता।
पहले चरण में, नियमों का मिलान करें, अनुमान इंजन उन सभी नियमों को ढूंढता है जो ज्ञान आधार की वर्तमान सामग्री द्वारा ट्रिगर होते हैं। फॉरवर्ड चेनिंग में, इंजन उन नियमों की तलाश करता है जहां पूर्ववृत्त (बाएं हाथ की ओर) ज्ञान के आधार में कुछ तथ्य से मेल खाता है। बैकवर्ड चेनिंग में, इंजन उन पूर्ववृत्तों की तलाश करता है जो उपस्थित लक्ष्यों में से एक को पूरा कर सकते हैं।
दूसरे चरण के चयन नियमों में, अनुमान इंजन उन विभिन्न नियमों को प्राथमिकता देता है जिन्हें निष्पादित करने के क्रम को निर्धारित करने के लिए मिलान किया गया था। अंतिम चरण में, नियमों को निष्पादित करें, इंजन प्रत्येक मिलान किए गए नियम को चरण दो में निर्धारित क्रम में निष्पादित करता है और फिर चरण एक पर वापस लौटता है। यह चक्र तब तक जारी रहता है जब तक कोई नए नियम मेल नहीं खाते।[4]
कार्यान्वयन
प्रारंभिक अनुमान इंजन मुख्य रूप से फॉरवर्ड चेनिंग पर केंद्रित थे। ये सिस्टम सामान्यतः लिस्प (प्रोग्रामिंग भाषा) प्रोग्रामिंग भाषा में लागू किए गए थे। प्रतीकात्मक हेरफेर करने की अपनी मजबूत क्षमता के कारण लिस्प प्रारंभिक एआई अनुसंधान के लिए एक लगातार मंच था। इसके अलावा, एक व्याख्या की गई भाषा के रूप में यह जटिल कार्यक्रमों को डीबग करने के लिए उपयुक्त उत्पादक विकास वातावरण प्रदान करती है। इन लाभों का एक आवश्यक परिणाम यह था कि लिस्प कार्यक्रम उस समय की संकलित भाषाओं जैसे सी (प्रोग्रामिंग भाषा) की तुलना में धीमे और कम मजबूत थे। इन प्रारंभिक दिनों में एक सामान्य दृष्टिकोण एक विशेषज्ञ प्रणाली अनुप्रयोग लेना और उस प्रणाली के लिए उपयोग किए गए अनुमान इंजन को पुन: प्रयोज्य उपकरण के रूप में पुन: पैकेज करना था जिसे अन्य शोधकर्ता अन्य विशेषज्ञ प्रणालियों के विकास के लिए उपयोग कर सकते थे। उदाहरण के लिए, MYCIN चिकित्सा निदान के लिए एक प्रारंभिक विशेषज्ञ प्रणाली थी और EMYCIN MYCIN से निकाला गया एक अनुमान इंजन था और अन्य शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध कराया गया था।[1]
जैसे-जैसे विशेषज्ञ प्रणालियाँ अनुसंधान प्रोटोटाइप से नियत प्रणालियों की ओर बढ़ीं, गति और मजबूती जैसे मुद्दों पर अधिक ध्यान केंद्रित किया गया। पहले और सबसे लोकप्रिय फॉरवर्ड चेनिंग इंजनों में से एक OPS5 था जिसने नियम फायरिंग की दक्षता को अनुकूलित करने के लिए पुन: एल्गोरिथ्म का उपयोग किया था। एक और बहुत लोकप्रिय तकनीक जो विकसित की गई थी वह प्रोलॉग लॉजिक प्रोग्रामिंग भाषा थी। प्रोलॉग ने मुख्य रूप से बैकवर्ड चेनिंग पर ध्यान केंद्रित किया और दक्षता और मजबूती के लिए विभिन्न व्यावसायिक संस्करण और अनुकूलन भी प्रदर्शित किए।[5] जैसा कि विशेषज्ञ प्रणालियों ने व्यापार जगत की विभिन्न कंपनियों में महत्वपूर्ण रुचि उत्पन्न की, उनमें से कई ने प्रमुख एआई शोधकर्ताओं द्वारा शुरू या निर्देशित किया और अनुमान इंजनों के उत्पादीकृत संस्करण तैयार किए। उदाहरण के लिए, IntelliCorp (सॉफ़्टवेयर) को शुरुआत में एडवर्ड फेगेनबाम द्वारा निर्देशित किया गया था। ये अनुमान इंजन उत्पाद भी अधिकांशतः सबसे पहले लिस्प में विकसित किए गए थे। हालाँकि, अधिक किफायती और व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य प्लेटफ़ॉर्म की माँग ने अंततः निजी कंप्यूटर प्लेटफ़ॉर्म को बहुत लोकप्रिय बना दिया।
मुक्त स्रोत कार्यान्वयन
clipsRules और RefPerSys (CAIA से प्रेरित) [6][./index.php?title=अनुमान_इंजन#cite_note-6 [6]][./index.php?title=अनुमान_इंजन#cite_note-6 [6]][./index.php?title=अनुमान_इंजन#cite_note-6 [6]][./index.php?title=अनुमान_इंजन#cite_note-6 [6]][./index.php?title=अनुमान_इंजन#cite_note-6 [6]][./index.php?title=अनुमान_इंजन#cite_note-6 [6]][./index.php?title=अनुमान_इंजन#cite_note-6 [6]][./index.php?title=अनुमान_इंजन#cite_note-6 [6]][./index.php?title=अनुमान_इंजन#cite_note-6 [6]][./index.php?title=अनुमान_इंजन#cite_note-6 [6]] और जैक्स पिट्रैट का काम)। [https://frama-c.com/ Frama-C स्थिर स्रोत कोड विश्लेषक कुछ अनुमान इंजन तकनीकों का भी उपयोग करता है।
यह भी देखें
- ज्यामितीय और टोपोलॉजिकल अनुमान
- कार्य चयन
- पिछली जंजीर
- विशेषज्ञ प्रणाली
- आगे की ओर जंजीर लगाना
- आगमनात्मक अनुमान
संदर्भ
- ↑ 1.0 1.1 Hayes-Roth, Frederick; Donald Waterman; Douglas Lenat (1983). विशेषज्ञ प्रणालियों का निर्माण. Addison-Wesley. ISBN 0-201-10686-8.
- ↑ Feigenbaum, Edward; Avron Barr (September 1, 1986). आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की हैंडबुक, खंड I. Addison-Wesley. p. 195. ISBN 0201118114.
- ↑ Barzilayt, Regina; Daryl McCullough; Owen Rambow; Jonathan DeCristofaro; Tanya Korelsky; Benoit Lavoie. "विशेषज्ञ प्रणाली स्पष्टीकरण के लिए एक नया दृष्टिकोण" (PDF). USAF Rome Laboratory Report. Archived from the original on July 5, 2016.
- ↑ Griffin, N.L., A Rule-Based Inference Engine which is Optimal and VLSI Implementable, University of Kentucky.
- ↑ Sterling, Leon; Ehud Shapiro (1986). प्रोलॉग की कला. Cambridge, MA: MIT. ISBN 0-262-19250-0.
- ↑ Pitrat, Jacques (2009). कृत्रिम प्राणी, एक सचेतन मशीन का विवेक. Wiley. ISBN 978-1848211018.
