تعريف المنطق الآلي Automated reasoning
مصطلح الاستدلال الآلي أو المنطق الآلي Automated reasoning يطلق على المجال الذي يربط بين علم الحاسوب و علم المنطق الرياضي لفهم الجوانب المختلفة للاستدلال. الاستدلال الآلي هو استخدام خوارزميات الكمبيوتر لأداء مهام التفكير المنطقي. يتضمن تطوير برامج الكمبيوتر التي يمكن أن تؤدي التفكير الاستنتاجي ، وهي عملية استخلاص النتائج من مجموعة من المباني أو الافتراضات باستخدام قواعد المنطق الرئيسية.
المنطق الآلي هو العملية العامة التي تمنح خوارزميات التعلم الآلي إطارًا منظمًا لتحديد المشكلات ومعالجتها وحلها. في حين أن مجال البحث النظري أكثر من كونه أسلوبًا محددًا بحد ذاته ، فإن الاستدلال الآلي يدعم العديد من ممارسات التعلم الآلي ، مثل البرمجة المنطقية logic programming ، والمنطق الضبابي fuzzy logic ، والاستدلال البايزي Bayesian inference ، والاستدلال الأقصى للإنتروبيا maximal entropy reasoning. الهدف النهائي هو إنشاء أنظمة تعلم عميقة يمكنها محاكاة الاستنتاج البشري دون تدخل بشري.
يمكن استخدام الاستدلال الآلي في مجالات مختلفة ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر والرياضيات والفلسفة. له تطبيقات في مجالات مثل التحقق من البرامج ، وإثبات النظرية ، وحل المشكلات. ومن أكثر المواضيع تطوراً في المنطق الآلي هي إثبات النظرية الآلية (حقل فرعي من المنطق الآلي والمنطق الرياضي الذي يتعامل مع إثبات النظريات الرياضية من خلال برامج الكمبيوتر) وإثبات التحقق الآلي، وقد ساهم أيضًا في في مجال الاحتمالات وتفسيرالمنطق.
كيف يتم إنشاء المنطق الآلي؟
هناك تقنيات مختلفة للاستدلال الآلي ، بما في ذلك المنطق الافتراضي او الإقتراحي propositional logic، والمنطق النموذجي أو المسند predicate logic، والمنطق الشرطي modal logic. فمثلا في المنطق الافتراضي ، يعتمد التفكير على قيم الحقيقة للقضايا ، بينما في المنطق الأصلي ، يعتمد التفكير على خصائص الأشياء والعلاقات بينها. أما المنطق النموذجي هو نوع من المنطق الذي يتعامل مع الطرائق ، مثل الاحتمال والضرورة. يمكن استخدام الاستدلال الآلي:
- للتحقق من صحة برامج الكمبيوتر ،
- لإثبات النظريات الرياضية ،
- لحل الألغاز والمشكلات ،
- للتفكير حول أنواع مختلفة من المعرفة ، بما في ذلك معرفة الفطرة السليمة ومعرفة الخبراء في مجالات محددة.
بشكل عام ، يلعب المنطق الآلي Automated reasoning دورًا مهمًا في العديد من المجالات ولديه القدرة على تحسين كفاءة ودقة مهام التفكير بشكل كبير. لكن كل التقنيات تتطلب أربعة أشياء اساسية:
- مجال المشكلة: تحديد المشكلة التي يتطلب حلها من قبل البرنامج من الناحية الرياضية.
- لغة البرمجة: حدد لغة البرمجة ، المنطق ، والدوال التي سيستخدمها البرنامج لتمثيل معلومات التدريب ، بالإضافة إلى البيانات الجديدة التي يستنتجها البرنامج.
- حساب الاستنتاج: حدد العملية والأدوات التي سيستخدمها البرنامج لتحليل البيانات واستنتاج النتائج.
- الدقة: قم بإنشاء عملية تدفق متحكم فيها control flow process لإجراء كل هذه الحسابات بكفاءة.
