بسم الله الرحمن الرحيم اليوم ان شاء الله بنبدأ
موضوع جديد الموضوع هذا ما هوش جديد دي كتير لأنه
لما نحنا بنقول hybrid intelligence systems ال
hybrid مقصود بيه انه احنا بنخلط اكتر من تقنية من
تقنيات الذكاء الاصطناعي في system واحد والتقنيات
اللي احنا نخلطهم هم نفسهم التقنيات اللي شرحناهم
قبل هيك او اتعرفنا عليهم قبل هيك فال issue الجديد
اللي هو كيف عملية ال combination كيف how do we
combinetwo techniques into a system في المحاضرة
هذه ان شاء الله بنشوف دمج ما بين two techniques
اللي هو ال neural networks
و ال rule based express system و المحاضرة اللي
بعدها بنشوف الدمج ما بين ال fuzzy logic و ما بين
ال neural networksفي system و بعد هي كانت في
المحاضرات اللي ندمش بره كمان التقنيات الأخرى ال ..
ال .. الدافع من ورا الدمش هو ان احنا نستفيد من
مميزاتالأحدى التقنيات وانغطي نقاط الضعف عند نقاط
التقنية الأخرى يعني مثلا على سبيل المثال ال slide
هذه بتعرض التقنيات المختلفة بتعرض التقنيات
المختلفة ES يعني rule based express systems FS
يعني fuzzy systems أو fuzzy logic NN يعني نورال
نتوث و GA يعني genetic algorithmsالصح هنا معناته
انه هذه التقنية قوية في هذا الجانب يعني مثلا ال
rule based express systems قوية في knowledge
representation لأنه زي ما عرفنا احنا ان ال
knowledge بيعبر عنها بشكل rules ففيها ان احنا
ريحية في تعبير عن مختلف جوانب المسألة على شكل
rules وهذا الكلامليش مريح؟ لأنه أصلا ال human
expert هو أصلا بينظر إلى الأمور على شكل rules أنه
إذا توفر كده أو توفر كده فبنقدر نستنتج كده المهم
أنه بصفة عامة أنا مش هأمر على العناصر الكلة بس
بصفة عامة أنا في عندي تقنيات تبقى قوية في جوانب
الشيء الشائع جدا في ال knowledge base أن أحيانًا
تأتي المعلومة مش دقيقة أو مش clear cut بينما ضعيف
في ال adaptability و ال learning ability ال
learning ability أن ال system يتعلم من .. من .. في
هذا الجانب اللي هو ال learning و ال adaptability
النورة ال networks قوية و ال groupings قوية فأنا
لو جيت ببساطة شديدة و طلعت على الرسم احد وقلت شوف
وين ال express system ال rule based express system
ضعيفةضعيفة المربع الأويد هذا يشير إلى انه هذه
التقنية سيئة او ضعيفة في هذه الجمال حلاقي
انه في المقابل neural networks قوية في نفس هذه
الجمال الصح الغامق معناته is good الصح الخفيف
rather good rather good يعني شويه كويسيعني أقل
جودة بقليل فإذا أنا وجدت هذا الرسم بتقترح عليا
مواطن اللي ممكن انا ندمج ممكن انا ادمج بين ال rule
based express system ونورال نتويرك بحيث انه مزايا
هذه تغطي على عيوب هذه ولاحظ مزايا هذه برضه ممكن
تغطي على عيوب نورال نتويرك عيوب نورال نتويرك في ال
knowledge representation
في النورا ال networks ماعناش رياحية كبيرة في تمثيل
الـMirror فهذا ال .. قدامي برضه هنشوف برضه كمان ال
genetic algorithm مع ليش مع ال express system مع
ال rule based express system بقالك ال genetic
algorithm مع الفصم لكي تغطي جوانب الضعف في الفصم
واضح؟ فأول مثال اللي هنطلع عليه هو عبارة عنhybrid
express system بيدمج بين rule based و neural
networks المثال
بسيط جدا ندخل
على neural network بشكل مباشر لو
أنا عنديالبرنامج المطلوب منه أن يميز بناء على صور
صور تحتوي على طيور و مراكب
في البحر الصور
نفسها تم تحليلها ببرنامج هذا البرنامج يستخلص
مجموعة خصائصالـ object اللي في الصورة إله جوانيح؟
هل ال object اللي في الصورة إله ذيل؟ هل إله .. إيش
يعني beak؟ منقار؟ تمام؟ هل إله ريش؟ هل إله motor؟
أه؟ هذا motor تخيل إنه عندي الصورة بتدخل على image
analysis system أو module جزءالـ Image Analyst
موضوع هذا سيعطيني مجموعة .. الـ Features أكام
واحدة؟ تمام؟ هذه للـ Wings وهذه للـ Tail وهذه للـ
Beak وهذه للـ Feathers وهذه للـ Engine ماذا
سيعطيني؟ سيعطيني هل إله و لا مالوش يعني إذا قال لي
plus one plus oneminus one minus one plus one يعني
هو بيقول ليه إنه هذا ال object اللي في الصورة بعد
عملية التحليل وجدنا إنه إله wings إله tail مالوش
beak مالوش feather وإله engine طبعا لو ماقدرش
يتعرف على ما إذا كانت واحدة من الخصائص هذه موجودة
ولا لا بيعطيني zero بذلك بيعطيني zero فيهاهذا الان
ال input هذه الخلاصة ندخلها على ال system هذا ال
express system هذا عشان هو يميز ما إذا كان ال
object في الصورة هو عبارة عن bird
ولا طيارة ولا قارب شراي glider تمام؟ إيش الرابط
المشترك ما بين ال plane؟و ال bird و ال glider انه
ال plane تشترك مع ال bird فين و ليهم جوانح و ليهم
ديل تمام هذا ال glider اللي له متور و ال plane
اللي له متور ففي قواس مشتركة هنا و هنا المهم ان
احنا هاي كل المنظومة تبعتنا انه فينا صور الصور
اللي بتدخل على image analysis module ال image
analysis module وظيفته انه يطلعلي ال feature set
هذا ال feature set هذا بيدخل ك input لمينلأ
knowledge based system علشان ال knowledge based
system هذا ال neural knowledge based system rule
based system يميزلي يميز ال object اللي في الصورة
طيب وين ال hybridness في الموضوع وين الدمش الدمش
واضح من الصورة ان انا فيها انديل نورال نتوارك وفي
نفس الوجهة ال neural network ال hidden layer
تبعتهاتمثل مجموعة ال rules مجموعة ال rules اللي في
ال system انا الآن ال rules هذه عبرت عنها بتلت
rules كل rule معبر عنها على شكل بيش ب neuron ال
neuron الواحد بياخد inputs من مختلف ال input nodes
تبعات ال input layer ال input layer فيهاالخمسة
input nodes اللي هو كل واحد تقابل واحد من الخصائص
الخمسة الان ال node هذه وظيفتها هي متمثل rule ايش
يعني يعني بتعطي one او zero one او zero على حسب
ايش ال input اللي داخلها كأنه احنا بنقول او كأنه
كل واحد من ال rules هذه اللي بيقولوا انه اذاwings
and tail and beak and and and كده فاش فال output
هيكون نعم bird او لأ مش bird واضح طيب الآن احنا مش
مابول انه إذا إله wings وإذا إله tail وإذا إله
beak وإذا إله feather وإذا إله engine يبقى هو bird
طبعا لأ الآن احنا بنعطيلها ال inputs كله من الخمسة
ومن كلها العمليات لل trainingهنكتشف في الآخر أنه
واحد من ال .. أو بعض من ال inputs هيبقى لوازن
تبعهم هيصف على zero zero يعني أيش؟ يعني هذا ال
feature تلتغى أصلا من ال rule واللي مش zero هو
اللي يظل يعني لو طلعت هذه مش zero انت لاحظ احنا
ليش نقول لو اتطلع على الأوزان هذه الأوزان هي عبارة
عن الأوزان النهائية اللي مسجلة هنافتقول على غور
واحد إيش الوزن تبع ال wings؟ إيش الوزن تبع ال
tail؟
إيش الوزن تبع ال beak؟ مظبوط؟ إيش الوزن تبع ال
feathers؟ عالي ولا لأ؟ طبيعي جدا يبقى عالي
هتقولي طيب مش معنى طب ما ال wings التلانجار تيلها
wings و ليش هذه تمانية و من السالب كمان عندك
تفسيرة ذلك ؟ نصف و ثلاثة لأ كل ما كان عالي كل ما
كان يلي وزن أكتر و يلي دور أكتر في القرار بس لأنه
مشترك مع ال plane ال wings ذالك مشتركة مع ال plane
فماهياش determining factor ماهياش عامل حاسمإنما
اللي حاسبه أكتر feathers فالوزي
بيضعف كل ما كان فيه مشترك مع class أخر ال engine
هنا one
point
one فإذا كان مشترك أو ما كان ليه أهمية زي ال
engine فهو بيكون ضعيفلأن منك لحاجة تستشف ان
النورانتورك بتقوللي ان رول واحد يجب استخلاص
من هذه النورانتورك ان رول واحد هتكون صيغتها either
beak
and feathers
أنا عملية استخلاصة رول من ال neural network و
أوزانها بعد عملية تدريبهايعني في الأول بتبني
الأوزان هذه initialized at random variables من
خلال عملية التدريب ليش عملية التدريب احنا بنجيب
صور أو بنجيب بلس و بنجيب feature sets اه يعني a
list او a set of feature vectors كل واحد من دولة
vector و بنعطيها و بنقولها هذه ال features يعني
bird features أخرى يعني plane features تالتة يعني
glider و بندرب على الكلام لحد ما هي تطبط الاشي
الأوزان تبعتها لأن بعد ما تنضبط الأوزان أو ترسى
على الكلام هنا نستطيع انه نستخلص ال rules من ال
network طبعا انا مش محتاج استخلص ال rules ولو لأ
انا عمليا لو جبت اي feature vector لو جبت اي صورة
و طلعت منها ال vector تبعها feature set ودخلته على
النورة ال networkنورال نتوك لحالها هتطلع يعني one
عند واحد من التلاتة دول و zeros عند الأخرين بس أنا
بدي هستخلص rules ليش؟ لإن بدي المزايا تبع ال rule
based express system يعني أنا موظف ال neural
network تقنيك علشان أصل إلى rules ماشي؟ وال rules
بعد هي كدهبيصير هي المحتوى تبع ال knowledge base
اللي بدي يشتغل ال system بعد كهله طبعا استفادت انا
استفادت انه في ال rule based express system انا
بحصل على حاجات زي ال explanation مثلا لما يبجي
عندي ال knowledge معبر عنها على شكل rules و في اي
لحظة سألنا سؤال طيب كيف انت استنتجت؟ اعطينا لل
system
انت استنتجت انه هذا plane لو انا بس هالسؤال هذا
لنور ال network مش هتعطيني مش هقدر اخد منهاتفسير
انما لو بسأل ال rule based express system ال
inference engine تبعه بيقدر يتتبع تسلسل ال
execution تبع ال rules ويقول لي انه احنا او انا
استنتجت الاستنتاج هذا بناء على rule كذا او rule
كذا او rule كذا او بناء ان والله ال rule كذا لحجها
ان ال rule التاني fired واضح فاناالنقطة الضعف في
neural network هي عدم قدرة على أو ما بقدر أبني
explanation منها بينما في ال rule based بقدر أحصل
على explanation صح فاحنا لقنا صار الدمش ما بين ال
neural network و ما بين ال rule based inference
بحيث أنه نورال نتورك بندربها علشان تعطيه rules و
ال rules بناخدها على inference engine عشانفعل
العملية اللي هنا شغل أخر نستفيدها من اننا نستخدص
ال rules ال inference engine و هي اننا بنوفر
calculation تخيل ان انا لو بدأ شغل نورا ال network
ال input هذا بدي يدخل على على كل ال .. فكلهم بدهم
يحسبوا فلها كمان هدول بيقولي one و هدول بيقولي
zeros فانعمل هنا و هنا calculation ما كان له لازم
ان كان ممكن اش احصل على الإجابة تبعتيبس بـ one
node اللى تشتغل صح فانا عمليا وفرت calculation
تانيا بإن حولت ال .. حولت النورا ال network حولتها
الى rule based أولاشي وفرت calculation تانية إيش
هي حصلت على explanation صح أو إمكانية ال
explanation في
شغل
أخرة بدنا نقولها وهى أنه
ال rule تبعتي كيف
ال system انا و انت ميزنا ان هدولة ال most
important factors لل rule هذه ال system عمليا
بيقدر يفرز المهم عن المش مهمقالية بسيطة وهي انه
احنا بعد ما رسيت ال network على هذه الأوزان بدنا
ناخد ال features ونرتبهم تنازلي على أساس الوزن
تبعهم ماشي يعني اكبر واحد هذه ال feathers
الوزن تبعها كم؟
82 بنا ناخده على أساس ال absolute value تبع الوزن
يعني ايش ال absolute value انا مابنطلعش على السالب
بعد كبيج مين؟
ال peak خلّي بالك من الفرق بين كلمة peak و peakهذه
معناتها قاقة وهذه قمة او اعلى ذربة بالظبط السلام
على اللغة العربية من تيجي على الجراح تمام ال B كله
مجدش هنا كانت الوزر تبعها 2.1 و هنا اللي بعدها
بيجي اللي هو 1.1 اللي هو ال engine
و بعدين ال
wings و
آخر إشي ال tail إشي
اللي بتحاول نصله الآن هو إنه ال system بيقدر يختزل
ال role بدل ما أنها تتكون من خمس أو شرط بها خمس
terms يقتصر .. يقتصر بس على الأهم ال terms الأهم
ال
fillers هذه two
point eight
لما انا باخد ده لحاله 2.8 و في المقابل بحط الباقي
كله على جانب اخر مجموع الاخر كله كده؟ اربعة
و تلاتة
عشان اربعة و تلاتة هاي تلاتة هدول اتنين مع بعض
تلاتة و هدا الواحد تلات من عشرة اربعة تلاتة الان
حط هذا في كفه و هدول في كفه الان لو انا اخدت لو
انا اخدت العنصر هذا اللي هو التاني واحد و حطيته
هنا و شيلته من هنا كدهش بيصير الان مجموع
أربعة انا شيلت الاتنين من هنا و حطيتها هنا 2
.1 في الأول كانت كفة البند هذا لحاله أقل من البند
البنود الأخرى لأن صارت هذول اتنين أكبر من البند
هذولمظهور يبقى التلات بنود التانية وزنهم اقل يبقى
انا بقدر اكتفي بالبندين هدول خد بالك بمعنى اخر ان
احنا بناخد البنود اللي الوزن تبعها او ال data
items هتقول ال data items بشكل ال feature set اللي
وزنها ال weight تبعها اكتر من ال .. لأن وزنها
لحالهوازنها لحاله ليش بيكفي في اتخاذ القرار الشيء
التاني انه لو انه ال rule based system يشتغل ك
dialogue ايش يعني dialogue يعني ال rule يعني اول
اشي بدنا نسأل هل ال object له wings yes or no هل
ال object له tail yes or no في حالة ال dialogue
بنبدأ الأسئلة بليشبالعناصر اللي لها وزن أكبر يعني
ببدأ بال feathers فأول سؤال بيكون انه فأول
سؤال بدي أفضل بقول هل له feathers ولا لا الان
الإجابة اللي هتجيلي ممكن يجيلي ياش ممكن يجيلي yes
او no او I don't know لا أعلم yes يعني plus one و
no يعني minus oneالـ0 يعني الـ zero الان في ال
dialogue انا بده استمر في السؤال عن ال features
واحدة واحدة لحد ما اصبح قادر على اتخاذ القرار او
ال system اللي بده يسأل لحد ما يصبح قادر الفيذرز
لحاله متكفيش الفيذرز و ال beak لحاله ممكن يكفوا
هرئيزة متوفرة للمعلومة بما بالسلبة و بالإيجابة
احتمالا مايكفيش هالكلام فاسير واسير لازم يسأل عن
ال feature اللي بعدهم بضلوا يستمر لحد دي نفس
المنطق ان لحد دي كمية اللي معلوم لديه أصبحت أكتر
وزنا من اللي لسه مش معروف لديها يعني الآن انا هنا
مجرد ما احنا سألنا features feathers و جالي plus
one one ضرب الوزن تبع ال feathersبطلع 2.8 هذا الان
هو حتى الان اللي معلوم اللي مش معلوم هم باجي لسه
مش معلومين لأنه dialogue احنا ماشيين اللي مش معلوم
الوزي تبقى 4.3 الآن بيسأل على ال next most
important او ال next highest weight feature اللي
هي ايش ال beak هل يلو beak اي نعمالـ Peak ال one
مضروبة في وزنها و اللي جابلها مضروبة في ال
feathers مضروبة في وزنها أعطاني اجمالي وزن خمسة في
المقابل اللي unknown أصبح 2.1 زي ما توقت فالآن بما
أنه صار وزن او اجمالي وزني المعلوم أكبر من اللي ده
أصلا مافي داعي أسأل و أكتفي بأنههدول ال two
features و قرر انه يشبهر هذا بالاسم ده rule one
اذا rule one اعطتني استنتاج هتعطني ماعطتنيش ينتقل
ليش ال reasoning او ال inference على rule two rule
two هتسألني برضه على نفس ال features بعض من ال
features حكون انا already عرفتهم من خلال ال
dialogue و بعضهم لسه ماعرفتش
الـ system بيجري حسبته على اللي انعرف وإذا بحتاج
يعرف أكتر بيسأل عن الباقي وبيشتغل بطريقة هذه فسواء
كان احنا بدنا نستخدم rules rules مختصرة او بدنا
نخل ال system يشتغل dialogue القالية واحدة في انه
احنا بنختار ال feature اول شي بنبدأ بال features
اللي اكتر اهمية صح بمعنى اللي وزنها اعلىو نمشي
بهذا الانتجار لحد دي وزن ال features اللي أصبحت
معلومة أكبر من وزن ال features اللي لسه مش معلومة
هذا يكفي لاتخيار القرار تبع ال role الأخر
نقطة اللي نحكي فيها هو أن نمكن أن ال system تبعك
يفجأ مش بسالهيبرد سيستم اللي يدمج بين الـ neural
network وبين ال rule based express system ممكن ال
hidden يبقى
فيها أكتر من one layer و ال rules تبقى موزعة على
عدة layers فعندك هنا مثال هذا موزع الخمسة rules
هذولة في layerبعد ذلك اعمل layer تانية بعد ذلك
اعمل layer تالتة اللي يعني ال layers هذه المربعة
او ال nodes المربعة عبارة عن disjunction مسميها
disjunction layer لأن اللي فيها disjunction nodes
ايش يعني disjunction يعني or و ال conjunction
layers يعني ال nodes بتاعتها بتاخد ال input بتاعهم
ب end تتمجوا ب end واضح يعني R1 بتقول لي انه
R1 بتقول إذا A1 ال attribute هنا كإيه اختصار ال
attribute Attribute زيها زي ال feature Attribute
one and Attribute تلاتة and Attribute تلاتة
Attribute تلاتة و واحد then بي واحد بي واحد لأن بي
واحد تروح بس إلها وزن فالأوزان هذهبنقدر نخدها
نفهمها على انها certainty factors تذكروا ال
certainty factors هذه الأوزان الآن برضه من ورا
احنا ندقيها بتيجي من خلال ال training صح؟ اه، يبقى
انا الآن ال neural network زي في المثال الأولاني
ال neural network بتفيدني في شغلة مهمة وهي إعطاء
الوزن نسبة لكل واحد من العوامل المؤثر على ال rule
وهذا الكلام بيجي من خلال التدريب قبل هيكةلما
ماكناش بندمج لما كنا بنحكي عن ال rule based لحاله
كنا من اين ناخد ال certainty factors من ال expert
ال expert اصلا من اين جاب ال certainty factors؟ من
خبرته من خبرته السابقة احنا دلوقتي نعطي خبرته على
شكل حالات سابقة نغذيها لل network ال network ايش
بتسوي؟بتضبط الأوزان أو بتستكشف الأوزان و بتثبتها
هذه الأوزان أصبحت عبارة عن certainty factors لل
system فهذه disjunction
nodes بتغذي
اللي بعدها و في الآخر في عندي انا هنا برضه
disjunction nodes اللي هي بتعطيني ال output
النهائيهذا البرنامج يتم
تدريبه وبعد ذلك يحصل ان يعطيني ال output او اذا
قلت باخد ال rules انا و بصيغها في ال rule based
express system قلنا اذا صيغتها في ال rule based
express system بحصل على computation اقل و بحصل على
explanation صح بصير اقدر اعمل explanation فهذا
المثال التانيزي ما قلنا ممكن تبقى النورة و هو
عمليا في الحياة العملية تكون النسائل بتطلب اكثر من
layer في ال hidden ما بين ال input و ما بين ال
output اسألي السؤال طيب توزيع ال rules توزيع ال
rules هذه مين اللي حدد ان ال rules هذه تاخد input
واحد فقطمن حدد اللي هذي تاخد input من A3 و A4 من
حدد اللي هو إيش ال topology تبع ال networking
topology يعني كيفية تربيط ال أو ربط ال nodes بعض
يعني مش معناه هذي بتاخد بس من هنا بينما هذي بتاخد
هذا و هذا هذا الكلام هنا في هذا المثالبيجي من ال
human expert تمام ال human expert هو اللي بيقولي
منطقيا انا بقدر اصيب ال rule على انها اذا كان هذا
ال attribute و هذا ال attribute بقدر استنتج هذا
الكلام وهذا الكلام مع ال output اللي جاء من هنا
بقدر استنتج هذا الكلام واضح فال topology او تربية
النتر مع بعضها في هذا المثالجايب من ال human
expert بس استغناء عن ال human expert في ايش هنا في
ايش استغناء عن ال human expert في الأوزان اللي هي
ال certain ال certainties من أين أجد ال
certainties من عملية التدريب عملية تدريب لل
network مظبوط في أمثل أخرى احنا ممكن عمليا كمان
نستغنى عن ال human expert في حتى كمان العلاقات ما
بين ال rules ان ال rule
يتحددلها ال input تبعها من خلال عملية التدريب طيب
ماشي الحل احنا هي كما نكون خلصنا الحكي عن ال
hybrid express system اللي بيدمش بين او مثال على
hybrid express system اللي بيدمش بين neural
network و ما بين ال rule based inference اسمه ايه
ايشنورا express system أو نورا ال express system
المحاضرة الجاية ان شاء الله بتشوف اللي هو ال fuzzy
system مع ال express system يعني ال fuzzy logic مع
ال express system في hybrid system واحد يعطيكم
العافية