GRAPH Algorithms and Concepts

مقدمة حول الذكاء الاصطناعي

• الذكاء الاصطناعي هو أحد علوم الحاسب الآلي الحديثة التي تبحث عن إمكانية تقليد الآلة للعمليات العقلية والسلوكية للإنسان
• يحاول الذكاء الاصطناعي تحديد ماهية الذكاء البشري وتقليده في الآلات التقنية
• الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تطوير أنظمة وتطبيقات تتمتع بقدرات شبيهة بالإنسان في مجالات متعددة

مفهوم الذكاء الاصطناعي

• الذكاء الاصطناعي يتضمن العديد من العمليات مثل التعلم والتفكير والاستدلال والإدراك والتواصل اللغوي
• الذكاء الاصطناعي يسعى إلى محاكاة قدرات العقل البشري كالقدرة على الاستنتاج والتحليل واكتساب المعرفة واستخدامها
• الذكاء الاصطناعي يمكنه تطوير نماذج ذهنية لمشاكل معينة وتحديد عناصرها واستخلاص العلاقات بينها واستحداث بدائل حلول مناسبة

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

• يطبق الذكاء الاصطناعي في مجالات متنوعة مثل:
  • الرعاية الصحية: تشخيص الأمراض وتحسين نتائج العلاج وتقديم المساعدة الطبية الافتراضية
  • التعليم: تخصيص طرق التعلم والمساعدة للطلاب وزيادة كفاءة العملية التعليمية
  • التمويل: استخدام التحليلات لاتخاذ قرارات الاستثمار والتنبؤ بالمخاطر
  • مواقع التواصل الاجتماعي: تحليل السلوكيات للمستخدمين وتقديم محتوى مخصص
  • الترفيه: تطوير ألعاب وتطبيقات ذكية قادرة على المنافسة البشرية

لغات برمجة الذكاء الاصطناعي

• اللغات الشائعة في برمجة الذكاء الاصطناعي تشمل:
  • لغة Lisp: اختصار لـ "List Processing" وتعتبر من أوائل لغات الذكاء الاصطناعي
  • لغة Prolog: اختصار لـ "Programming in Logic" وتركز على المنطق والقواعد
• تتميز لغات الذكاء الاصطناعي بخصائص مناسبة لطبيعة تطبيقاتها مثل:
  • قابلية تمثيل المعرفة بقواعد وإطارات
  • معالجة الرموز والأشكال
  • مرونة في التحكم والسيطرة على البرنامج

أنواع الذكاء الاصطناعي

• النوع التفاعلي "Reactive machines": أقدم أشكال الذكاء الاصطناعي القادر على الاستجابة للمحفزات البسيطة
• نوع الذاكرة المحدودة "Limited memory": يستخدم نماذج للتعلم الآلي معتمدة على بيانات مخزنة سابقًا
• نوع نظرية العقل "Theory of Mind": يحاكي القدرات الإنسانية كالمشاعر والإدراك العاطفي للتفاعل الاجتماعي
• النوع الذاتي الإدراك "Self-Awareness": يمثل مرحلة متقدمة للذكاء الاصطناعي القادر على الوعي بذاته

مكونات الذكاء الاصطناعي

• المنطق والاستدلال: يتضمن الاستدلال الاستقرائي والاستنتاجي للوصول للاستنتاجات

• التعلم: اكتساب المعرفة والمهارات من الخبرة والملاحظة

• حل المشكلات: تقسيم المشكلة إلى خطوات والبحث عن الحل الأمثل

• الإدراك: تحويل الإشارات الحسية إلى رموز يمكن معالجتها

• التواصل اللغوي: فهم وإنتاج اللغة الطبيعية###グラフ THEORY

• グラフ là نوع من الأنواع الأساسية التي تمثل علاقة بين مجموعة من Nodes و Links.

• الـ Graph состоит من nodes و links التي تربط بينهم.

• إذا كان الـ Graph له cycles، فإنه\ORMETED، وإلا فهو oriented.

• في الـ Graph المتجه، لكل node درجة معينة تُدعى degree.

• إذا كانت درجة الـ Node هي 0، فهيalled Root.

• إذا كانت درجة الـ Node هي 1، فهيALLED Leaf.

• مدمج Path هو سلسلة من الـ Nodes المترابطة.

TREE

• شجرة نوع من أنواع الـ Graphs الذين لا يمتلكون cycles.
• شجرة المرتبطة هي شجرة لها N Nodes و N-1 links.
• في شجرة، كل node لها مسار واحد فقط لترابطها مع الأخرين.

GRAPH SEARCH

• البحث في الـ Graphs هو عملية إيجاد المسار بين node و آخر.
• أنواع البحث ثلاثة:
  1. البحث العمودي (Depth-First Search)
  2. البحث الأفق (Breadth-First Search)
  3. البحث اللاعقلي (Uninformed Search)

DEPTH-FIRST SEARCH

• البحث العمودي هو一种 من أنواع البحث في الـ Graphs.
• هذا البحث يبدأ من node واحد وينتقل إلى node آخر مستمراً في ذلك حتى يجد المسار المطلوب.
• إذا لم يجد المسار، فإنه يرجع إلى الـ node السابق وينتقل إلى node آخر.

BREADTH-FIRST SEARCH

• البحث الأفق هو一种 من أنواع البحث في الـ Graphs.
• هذا البحث يبدأ من node واحد وينتقل إلى جميع الـ nodes المترابطة ثم إلى الـ nodes المترابطة معهم وهكذا.
• هذا البحث ي找到 المسار الأقصر ل هدف معين.

HEURISTIC METHODS

• طرق البحث اللاعقلية هي أنواع من البحث في الـ Graphs.
• هذه الطرق تستخدم الحدس ل إيجاد المسار المطلوب.
• أنواع طرق البحث اللاعقلية:
  1. طريقة البحث التنقيبية (Heuristic Methods)
  2. طريقة البحث العددي (Numerical Methods)
  3. طريقة محاكاة (Simulation Methods)