الگوریتم های هوش مصنوعی (بخش چهارم)

در بخش سوم مقاله الگوریتم های هوش مصنوعی در رابطه با الگوریتم های هوش مصنوعی درحوزه پزشکی آشنا شدیم ، در این مقاله الگوریتم های دیگر بررسی خواهد شد.


12. الگوریتم های جستجو در هوش مصنوعی :

الگوریتم های جستجو یکی دیگر از مهم ترین مباحث رشته هوش مصنوعی محسوب می شوند که شامل روش های حل مسئله هستند. در الگوریتم های جستجو، یک عامل عاقل Rational Agent یا عامل حل مسئله Problem-solving Agents وجود دارد که به دنبال پیدا کردن بهترین مسیر برای رسیدن به هدف است.

در مباحث مربوط به الگوریتم های جستجو، از چندین اصطلاح استفاده می شود که در ادامه به آن ها اشاره شده است:

• جستجو: به روال مرحله به مرحله برای حل مسئله در یک فضای جستجو، عمل جستجو گفته می شود. مسئله جستجو دارای سه عنصر اصلی است:
1. فضای جستجو: فضای جستجو شامل مجموعه ای از راه حل هایی است که عامل هوشمند باید از میان آن ها بهترین پاسخ را انتخاب کند.
2. وضعیت شروع: وضعیت ابتدایی، حالتی است که عامل از آن نقطه جستجو را شروع می کند.
3. سنجش هدف: تابعی است که وضعیت فعلی را بررسی می کند تا مشخص شود آیا به وضعیت نهایی رسیده ایم یا باید روال جستجو را ادامه دهیم.


• درخت جستجو: مسائلی که با استفاده از الگوریتم های جستجوی هوش مصنوعی قابل حل هستند، در قالب درخت بازنمایی می شوند. ریشه درخت، به عنوان وضعیت شروع برای جستجو محسوب می شود.
• اقدامات: مجموعه ای از اقداماتی است که عامل هوشمند می تواند در هنگام جستجو انجام دهد.
• تابع انتقال: تابعی است که نتیجه هر اقدام عامل هوشمند را مشخص می کند.
• هزینه مسیر: تابعی است که به هر مسیر در فضای جستجو، هزینه ای را تخصیص می دهد.
• راه حل: مجموعه ای از اقدامات است که عامل هوشمند را از وضعیت شروع به وضعیت پایانی یا هدف می رساند.
• راه حل بهینه: راه حلی است که کم ترین هزینه مسیر را دارد.


بر اساس مسائلی که با الگوریتم های جستجوی هوش مصنوعی قابل حل هستند، می توان این روش های جستجو را به دو دسته کلی زیر تقسیم کرد:

1. روش های جستجوی آگاهانه

الگوریتم های جستجوی آگاهانه از دانش مسئله برای پیدا کردن بهترین راه حل استفاده می کنند. به عبارتی، این اطلاعات اضافی نه تنها به پیدا کردن راه حل کمک می کنند، بلکه تضمین می دهند بهینه ترین پاسخ از میان فضای جستجو انتخاب شود. در ادامه مطلب، به توضیح دو تا از معروف ترین روش های جستجوی آگاهانه می پردازیم.

• الگوریتم اول یکی از روش های جستجوی آگاهانه است که هر سطر از درخت را برای رسیدن به هدف بررسی می کند. در هر سطر گره ای انتخاب می شود که کمترین هزینه را داشته باشد. این الگوریتم تضمین می دهد اگر راه حلی برای مسئله وجود داشته باشد، مسیری با کمترین هزینه را برای آن پیدا می کند.

• الگوریتم A*‎ این الگوریتم ‎ نیز به عنوان یکی دیگر از الگوریتم های حریصانه محسوب می شود. این روش جستجو بهترین مسیر راه حل را با توجه به کوتاه ترین مسیر طی شده پیدا می کند. الگوریتم حریصانه A*‎ به اطلاعات طول مسیر و وزن های گره های درخت احتیاج دارد تا با توجه به آن ها بهینه ترین مسیر را انتخاب کند.


مزایای الگوریتم های جستجوی آگاهانه
روش جستجوی آگاهانه نقاط قوتی دارند که در ادامه به آن ها می پردازیم:
• الگوریتم های جستجوی آگاهانه از دانش بیشتری نسبت به مسئله برخوردار هستند و با بهره گیری از آن ها می توانند به پاسخ بهینه مسئله برسند.
• عملکرد این الگوریتم ها در یافتن پاسخ مسئله سریع است.
• این الگوریتم ها تضمین می دهند که پاسخ مسئله را پیدا کنند.
• پیاده سازی الگوریتم های جستجوی آگاهانه ساده است.


معایب الگوریتم های جستجوی آگاهانه
معایب اصلی الگوریتم های جستجوی هوش مصنوعی آگاهانه را می توان به شکل زیر برشمرد:
• با این که الگوریتم های جستجوی آگاهانه با عنوان الگوریتم های حریصانه شناخته می شوند، ممکن است در برخی شرایط کوتاه ترین مسیر را برای رسیدن به هدف پیدا نکنند.
• الگوریتم جستجوی آگاهانه نظیر A*‎ به میزانی از حافظه برای نگهداری گره های تولید شده نیاز دارد. هرچقدر میزان داده های گره های مسئله بیشتر شود، حجم حافظه مصرفی به مراتب بیشتر خواهد شد.


2. روش های جستجوی نا آگاهانه
در روش های جستجوی غیرآگاهانه هیچ گونه دانشی پیرامون موقعیت هدف و میزان فاصله نزدیکی نسبت به هدف نداریم. دانش این نوع الگوریتم ها به نحوه جستجوی درخت و تشخیص برگ و گره هدف محدود می شود. این نوع روش های جستجو با رسیدن به هر گره بررسی می کنند که آیا به پاسخ مسئله رسیده اند یا باید جستجوی خود را ادامه دهند. در ادامه به توضیح انواع روش های جستجوی غیرآگاهانه می پردازیم:

• الگوریتم جستجوی اول سطح
الگوریتم BFS یکی از روش های جستجوی ناآگاهانه است که برای یافتن مقداری خاص در یک درخت یا گراف استفاده می شود. روند جستجوی الگوریتم اول سطح از گره ریشه درخت یا گراف آغاز می شود و الگوریتم، سطر به سطر گره ها را به ترتیب بررسی می کند. جستجو در سطح بعدی این ساختار داده ها ادامه پیدا می کند. با کمک این الگوریتم می توان بدون گیر افتادن در یک حلقه بی پایان، هر گره را بررسی کرد.

• الگوریتم جستجوی اول عمق
الگوریتم جستجوی اول عمق نیز همانند الگوریتم BFS یک روش جستجوی ناآگاهانه است با این تفاوت که این روش، جستجوی درخت را به صورت عمقی پیش می برد. روند جستجو از گره ریشه درخت یا گراف شروع می شود و الگوریتم گره های یک شاخه از درخت را تا برگ بررسی می کند تا به گره هدف برسد.

• الگوریتم جستجو با هزینه یکنواخت
الگوریتم جستجو با هزینه یکنواخت به دنبال پیدا کردن کم هزینه ترین مسیر برای رسیدن به پاسخ مسئله است. در این روش، هر گره درخت، هزینه مصرف شده از ریشه تا گره فعلی را در خود نگه می دارد و اگر بخواهیم گره جدیدی را گسترش دهیم، گره ای از درخت انتخاب می شود که کم هزینه ترین گره در میان گره های گسترش نیافته را داشته باشد.

• الگوریتم جستجو با عمق محدود
الگوریتم جستجو با عمق محدود نسخه تغییر یافته ای از الگوریتم جستجوی اول عمیق است. یکی از معایب روش جستجوی اول عمیق این است که اگر عمق درخت بی نهایت یا بسیار طولانی باشد، ممکن است مدت زمان بسیار زیادی طول بکشد تا الگوریتم به پاسخ مسئله برسد یا کلاً راه حلی برای مسئله پیدا نکند. در این شرایط، روش جستجو با عمق محدود می تواند عملکرد بهتری داشته باشد. روال جستجوی این الگوریتم، مشابه با روش DFS است و فقط محدودیتی برای تعداد گره های قابل جستجو در عمق ایجاد می کند تا الگوریتم در حین جستجو، بیشتر از میزان عمق تعیین شده پیش نرود.

• الگوریتم جستجوی دو طرفه
الگوریتم جستجوی دو طرفه با استفاده از روش جستجوی BFS از نقطه شروع و نقطه هدف درخت یا گراف به طور همزمان شروع به بررسی گره ها می کند تا کوتاه ترین مسیر اتصال نقطه شروع و مقدار هدف را پیدا کند. اولین نقطه اتصالی هر دو مسیر، پاسخ این الگوریتم خواهد بود.


مزایای الگوریتم های جستجوی ناآگاهانه
مزایای مهم این نوع الگوریتم ها را میتوان به شرح زیر تقسیم کرد:
1. چنانچه تعداد گره های درخت خیلی زیاد نباشند، الگوریتم های جستجوی ناآگاهانه می توانند خیلی سریع پاسخ مسئله را پیدا کنند.
2. الگوریتم هایی نظیر روش های جستجوی دو طرفه به گونه ای طراحی شده اند که می تواند در سریع ترین زمان و با حداقل میزان حافظه به پاسخ برسند.
3. الگوریتم های جستجوی دو طرفه و جستجو با عمق محدود به لحاظ میزان مصرف حافظه، بهینه هستند.


معایب الگوریتم های جستجوی ناآگاهانه
معایب اصلی روش های هوشمند جسنجوی ناآگاهانه را می توان به شرح زیر خلاصه کرد:
1. برخی از روش های جستجوی ناآگاهانه نظیر BFS و DFS برای انجام جستجو باید مقادیر گره ها را در حافظه نگهداری کنند. هر چقدر تعداد گره های درخت زیاد باشد، میزان حجم مورد نیاز حافظه بیشتر می شود.
2. در الگوریتم های جستجوی ناآگاهانه ای که وزنی برای یال ها یا گره ها وجود ندارد، هزینه تمامی مسیرها یکسان درنظر گرفته می شوند و اولویتی برای انتخاب مسیری خاص وجود ندارد. همین مسئله ممکن است به طولانی شدن زمان جستجوی الگوریتم برای رسیدن به پاسخ منجر شود.
3. احتمال گیر کردن در حلقه بی نهایت جستجو برای این نوع از الگوریتم ها وجود دارد.
4. این نوع الگوریتم ها اطلاعات اضافی درباره مسئله ندارند و به همین خاطر ممکن است به پاسخ بهینه مسئله نرسند.
5. روش های جستجوی ناآگاهانه در مقایسه با روش های جستجوی آگاهانه، کندتر هستند.



13. الگوریتم های جستجوی محلی در هوش مصنوعی

الگوریتم های جستجوی محلی در هوش مصنوعی، الگوریتم های بهینه سازی هستند که به طور مکرر فضای جستجو را با ایجاد تغییرات تدریجی در راه حل فعلی بررسی می کنند. برخلاف الگوریتم های جستجوی سیستماتیک، که چندین راه حل کاندید را به طور هم زمان در نظر می گیرند، الگوریتم های جستجوی محلی بر یک راه حل متمرکز می شوند و سعی می کنند آن را از طریق اصلاحات محلی بهبود بخشند.


اگرچه ممکن است آن ها پیدا کردن بهینه جهانی را تضمین نکنند، الگوریتم های جستجوی محلی اغلب در شرایطی استفاده می شوند که یافتن سریع راه حل قابل قبول مهم تر از یافتن بهترین راه حل است. در اینجا برخی از الگوریتم های هوش مصنوعی رایج جستجوی محلی فهرست شده اند:

• تپه نوردی یا Hill Climbing
• بازپخت شبیه سازی شده یا Simulated Annealing
• جستجوی تابو یا Tabu Search
• الگوریتم های ژنتیک GAدرجستجوی محلی
• جستجوی همسایگی متغیر VNS
• جستجوی محلی تکراری ILS

الگوریتم های جستجوی محلی به طور گسترده در مسائل بهینه سازی مانند زمان بندی، مسیریابی و تخصیص منابع استفاده می شوند. آن ها به ویژه زمانی مفید هستند که فضای جستجو بزرگ باشد و کاوش سیستماتیک از نظر محاسباتی غیرممکن باشد. با این حال، این الگوریتم های هوش مصنوعی ممکن است برای یافتن بهینه جهانی مشکل داشته باشند و در راه حل های غیر بهینه گرفتار شوند.



14. الگوریتم های هوش مصنوعی در حوزه های مختلف

الگوریتم های هوش مصنوعی به عنوان ابزارهای قدرت مند و چندکاره، در حوزه های مختلف به کار می روند و به طور گسترده ای در برخی از صنایع و حوزه های دیگر مورد استفاده قرار می گیرند. در ادامه به برخی از کاربردهای الگوریتم های هوش مصنوعی در حوزه های مختلف اشاره می شود:

• الگوریتم های هوش مصنوعی در بازی ها و سرگرمی، بازی ها و سرگرمی را بسیار جذاب تر و هیجان انگیزتر می کنند. این الگوریتم ها به طور گسترده در بازی های رایانه ای و واقعیت مجازی مورد استفاده قرار می گیرند تا به شخصیت های مصنوعی دستاوردهای هوشمندانه و رفتارهای واقع گرایانه بخشیده شود. هوش مصنوعی در بازی ها می تواند به عنوان حریف های قوی در بازی های چندنفره و حتی همکاران هوشمند در بازی های تک نفره عمل کند.

• الگوریتم های هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و کاربردهای پزشکی هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و پزشکی می تواند به مدیریت بیماری ها، تشخیص بیماری ها، طراحی داروها و حتی پیش بینی اپیدمی ها کمک کند. الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند از تحلیل داده های پزشکی، عکس های پزشکی و سیگنال های حیاتی مانند ضربان قلب و فشار خون، برای تشخیص بیماری ها و پیش بینی تغییرات سلامت بدن استفاده کنند.

• الگوریتم های هوش مصنوعی مورد استفاده در پردازش زبان طبیعی یا NLP ، به ارتقاء توانایی های ماشین در تفسیر و تولید محتوا مبتنی بر زبان انسانی کمک می کند. این الگوریتم ها شامل تحلیل متن، خوشه بندی متن، پردازش گفتار و ترجمه ماشینی می شوند. به طور مثال می توانند در تولید خودکار خلاصه های متنی، تحلیل نظرات کاربران در رسانه های اجتماعی و پرسش و پاسخ خودکار به سوالات کاربران مورد استفاده قرار گیرند.

• الگوریتم های هوش مصنوعی در کاربردهای صنعتی و تجاری ، در کاربردهای صنعتی و تجاری، الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند به بهبود عملکرد و بهینه سازی فرآیندها، کاهش هزینه ها، پیش بینی تقاضا و مدیریت زنجیره تأمین کمک کنند. از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در این حوزه می توان به مدل سازی پیش بینی بازار، بهینه سازی مسیرهای حمل و نقل، مدیریت موجودی و تحلیل داده های تجاری اشاره کرد.


با مطالعه این مقاله به بررسی اهمیت الگوریتم های هوش مصنوعی در پیشبرد هوش مصنوعی پرداخته شد. الگوریتم های هوش مصنوعی، نقش بسیار مهمی در امکان سنجی و تحقق هوش مصنوعی ایفا می کنند. این الگوریتم ها به کمک تکنیک های پیچیده و ایده های نوآورانه، مسائل پیچیده تر را به صورت خودکار حل می کنند و قابلیت های هوشمندانه به سیستم ها و برنامه ها اضافه می کنند. الگوریتم های هوش مصنوعی با تنوع در رویکردها و روش های کاری، به طور جداگانه یا ترکیبی، برای حل مسائل و انجام وظایف مختلف طراحی شده اند. استفاده از ترکیب این الگوریتم ها و تجمیع توانمندی های مختلف آنها، می تواند به بهبود و کارآیی در حل مسائل هوش مصنوعی منجر شود. به عنوان مثال، ترکیب شبکه های عصبی با الگوریتم های یادگیری تقویتی یا استفاده از درخت های تصمیم در مسائل تصمیم گیری می تواند نتایج بهتری را نسبت به استفاده از یک الگوریتم به تنهایی به ارمغان بیاورد. در کل، تنوع و ترکیب الگوریتم های هوش مصنوعی می تواند به دقت و عملکرد بهتر در مسائل مختلف منجر شود.