تفاوت‌های شبکه‌های عصبی با روش‌های محاسباتی متداول و سیستم‌های خبره

گفتیم که شبکه‌های عصبی روش متفاوتی برای پردازش و آنالیز اطلاعات ارائه می‌دهند. اما نباید این گونه استنباط شود که شبکه‌های عصبی می‌توانند برای حل تمام مسائل محاسباتی مورد استفاده واقع شوند. روش‌های محاسباتی متداول همچنان برای حل گروه مشخصی از مسائل مانند امور حسابداری، انبارداری و محاسبات عددی مبتنی بر فرمول‌های مشخص، بهترین گزینه محسوب می‌شوند. جدول ۱، تفاوت‌های بنیادی دو روش محاسباتی را نشان می‌دهد.

جدول 1
شبکه های عصبی و تفاوت با سیستم خبره

سیستم‌های خبره، انشعابی از روش محاسباتی متداول محسوب می‌شود و در مواردی هم به آن نسل پنجم محاسبات نام داده‌اند (نسل اول از کلید و سیم‌بندی استفاده می‌کرد، نسل دوم با اختراع ترانزیستور ایجاد شد، نسل سوم از فناوری مدارات مجتمع استفاده می‌کرد، نسل چهارم با به وجود آمدن زبان‌های سطح بالا آغاز شد و نسل پنجم شامل هوش مصنوعی می‌شود). به طور معمول، یک سیستم خبره شامل دو بخش عمده می‌شود. یک بخش یا موتور استنتاجی و یک پایگاه دانایی (Knowledge base). موتور استنتاجی، بخشی است که رابط کاربر را مدیریت می‌کند و بر فایل‌ها و دسترسی به برنامه‌ها و برنامه‌ریزی کنترل دارد. پایگاه دانایی شامل اطلاعاتی در ارتباط با یک مسئله مشخص است. این پایگاه به متخصصان اجازه می‌دهد که قواعد فرایند مشخصی را تعریف نماید. چنین متخصصی نیازی به دانستن روش‌های برنامه‌نویسی نخواهد داشت. او تنها باید کاری که از کامپیوتر می‌خواهد را درک کند و شناخت کافی از روش عمل سیستم داشته باشد. درواقع پوسته سیستم بخشی است که به کامپیوتر می‌گوید چه‌کار باید انجام دهد. برنامه‌ لازم برای حل مسئله توسط خود سیستم تولید خواهد شد.

تلاش‌هایی که برای اجرایی کردن سیستم‌های خبره به کار گرفته شده‌اند، با مشکلات مشترکی مواجه بوده‌اند. با افزایش سطح پیچیدگی سیستم‌ها، منابع کامپیوتری مورد نیاز سیستم به شدت افزایش می‌یابند و سیستم با کندی بیش از حد روبرو می‌شود. در حقیقت تجربه نشان داده است که در وضعیت فعلی، سیستم‌های خبره تنها می‌توانند در مواقعی مفید واقع شوند که هدف محدود و مشخصی تعیین شده باشد.

شبکه‌های عصبی در مسیری گام برمی‌دارند که ابزارها توانایی فراگیری و برنامه‌ریزی خود را داشته باشند. ساختارشبکه‌های عصبی به گونه‌ای است که قابلیت حل مسئله را بدون کمک فرد متخصص و برنامه‌ریزی خارجی داشته باشند. شبکه‌های عصبی قادر به یافتن الگوهایی در اطلاعات هستند که هیچ‌کس، هیچ‌گاه از وجود آنها اطلاع نداشته است.
درحالی‌که سیستم‌های خبره در عمل به موفقیت‌های بسیاری دست یافته‌اند، شبکه‌های عصبی در کاربردهایی همچون دید مصنوعی، تشخیص و تولید پیوسته گفتار، فراگیری ماشینی و نظایر آن با مشکلاتی روبرو بوده‌اند.  در حال حاضر شبکه‌های عصبی کاملاً وابسته به سرعت پردازنده سیستم اجرا کننده هستند.

نوشته‌های تازه

آخرین نظرات

    بایگانی

    دسته‌ها

    مسعود معاونی نوشته شده توسط:

    مسعود معاونی کارشناس ارشد فناوری اطلاعات ، طراح وب ، سئو سایت مدیر ارشد کسب و کار الکترونیک

    اولین نفری باشید که نظر می دهد.

    دیدگاهتان را بنویسید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *