qas: question: ما هو محرك الاستدلال في مجال الذكاء الاصطناعي؟
answers: answer_id: 1029519
question_id: 1124110
text: محرك الاستدلال أحد مكونات النظام الذي يطبق القواعد المنطقية على قاعدة المعرفة لاستنتاج معلومات جديدة. كانت محركات الاستدلال الأولى مكونات أنظمة خبيرة
answer_end: 180
is_impossible: no

question: ما هي مكونات نظام الخبراء النموذجي؟
answers: answer_id: 1029530
question_id: 1124120
text: نظام الخبراء النموذجي من قاعدة المعرفة ومحرك الاستدلال
answer_end: 243
is_impossible: no

question: ماذا تحتوي قاعدة المعرفة؟
answers: answer_id: 1029531
question_id: 1124121
text:  خزنت قاعدة المعرفة الحقائق حول مشكلة إنتاجية معينة
answer_end: 295
is_impossible: no

question: كيف يعمل محرك الاستدلال في التسلسل الأمامي؟

answers: answer_id: 1029535
question_id: 1124125
text:  قاعدة المعرفة لاستنتاج معلومات جديدة
answer_end: 131
is_impossible: no

question: ما هو التسلسل الخلفي؟
answers: answer_id: 1029539
question_id: 1124128
text:  يبدأ التسلسل العكسي بالأهداف ، ويعمل للخلف لتحديد الوقائع التي يجب تأكيدها
answer_end: 755
is_impossible: no

question: ما هو تمثيل المنطق المستخدم في محرك الاستدلال؟
answers: answer_id: 1029540
question_id: 1124129
text: .
answer_end: 855
is_impossible: no
context: في مجال الذكاء الاصطناعي ، يعد محرك الاستدلال أحد مكونات النظام الذي يطبق القواعد المنطقية على قاعدة المعرفة لاستنتاج معلومات جديدة. كانت محركات الاستدلال الأولى مكونات أنظمة خبيرة . يتكون نظام الخبراء النموذجي من قاعدة المعرفة ومحرك الاستدلال. خزنت قاعدة المعرفة الحقائق حول مشكلة إنتاجية معينة. خبراء المعلوماتية يقومون ببرمجة بحيث يطبق محرك الاستدلال القواعد المنطقية على قاعدة المعرفة ويستنتج معرفة جديدة. ستتكرر هذه العملية لأن كل واقع جديد في قاعدة المعرفة يمكن أن تؤدي إلى قواعد إضافية في آلة الاستدلال. تعمل محركات الاستدلال بشكل أساسي في أحد وضعين إما قاعدة خاصة أو حقائق: التسلسل الأمامي والتسلسل الخلفي . يبدأ التسلسل إلى الأمام بالحقائق المعروفة ويؤكد الحقائق الجديدة. يبدأ التسلسل العكسي بالأهداف ، ويعمل للخلف لتحديد الوقائع التي يجب تأكيدها حتى يمكن تحقيق الأهداف. البنيان. يتم تمثيل المنطق الذي يستخدمه محرك الاستدلال عادةً كقواعد IF-THEN. التنسيق العام لهذه القواعد هو IF &lt;تعبير منطقي&gt; ثم THEN&lt;تعبير منطقي&gt; . قبل تطوير الأنظمة الخبيرة ومحركات الاستدلال ، ركز باحثو الذكاء الاصطناعي على بيئات إثبات النظرية الأكثر قوة والتي قدمت تطبيقات أكثر اكتمالاً لمنطق الدرجة الأولى . على سبيل المثال ، العبارات العامة التي تضمنت تقديرًا كميًا عاما (لكل X بعض العبارات صحيحة) والتقدير الموجود (يوجد من مجموعة X بعضا X بحيث تكون بعض العبارات صحيحة). ما اكتشفه الباحثون هو أن قوة هذه البيئات التي تثبت النظرية كانت أيضًا عيبهم. بالعودة إلى عام 1965 ، كان من السهل جدًا إنشاء تعبيرات منطقية يمكن أن تستغرق وقتًا غير محدد أو حتى غير محدود لإنهائها. على سبيل المثال ، من الشائع في القياس الكمي العالمي إصدار عبارات عبر مجموعة لا نهائية مثل مجموعة جميع الأرقام الطبيعية. هذه العبارات معقولة تمامًا بل ومطلوبة في البراهين الرياضية ، ولكن عند تضمينها في مبرمج نظرية مؤتمت يتم تنفيذه على جهاز كمبيوتر قد يتسبب في وقوع الكمبيوتر في حلقة لا نهائية. لا يزال التركيز على عبارات IF-THEN (ما يسميه المنطقيون "modus ponens" ) يمنح المطورين آلية عامة قوية جدًا لتمثيل المنطق ، ولكن يمكن استخدامها بكفاءة مع الموارد الحسابية. علاوة على ذلك ، هناك بعض الأبحاث النفسية التي تشير إلى أن البشر يميلون أيضًا إلى تفضيل تمثيلات IF-THEN عند تخزين المعرفة المعقدة. من الأمثلة البسيطة على "طريقة ponens" المستخدمة غالبًا في كتب المنطق التمهيدية "إذا كنت إنسانًا فأنت بشر". يمكن تمثيل هذا في الكود الكاذب على النحو التالي: القاعدة 1: الإنسان (س) =&gt; يموت (س) فيما يلي مثال بسيط لكيفية استخدام هذه القاعدة في محرك الاستدلال. في "التسلسل الأمامي" ، سيجد محرك الاستدلال أي حقائق في قاعدة المعرفة تطابق الإنسان (x) ولكل حقيقة وجدها ستضيف المعلومات الجديدة Mortal (x) إلى قاعدة المعرفة. لذلك إذا وجدت شيئًا يسمى سقراط كان بشرا ، فسيستنتج أن سقراط قد مات . في "التسلسل المتخلف" ، سيعطى النظام هدفًا ، على سبيل المثال الإجابة على السؤال هل سقراط مات؟ سيبحث في قاعدة المعرفة ويحدد ما إذا كان سقراط إنسانًا ، وإذا كان الأمر كذلك ، فإنه يؤكد أنه أيضًا بشري. ومع ذلك ، في التسلسل العكسي كانت التقنية الشائعة هي دمج محرك الاستدلال بواجهة مستخدم. بهذه الطريقة ، بدلاً من أن يكون النظام آليًا ، يمكن أن يكون الآن تفاعليًا. في هذا المثال البسيط ،