موضوع مقاله: عیب‌یابی (هوش مصنوعی) | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # عیب‌یابی (هوش مصنوعی) | مقدمه: به عنوان یک زیرشاخه در هوش مصنوعی، عیب‌یابی به توسعه الگوریتم‌ها و تکنیک‌هایی می‌پردازد که قادر به تعیین درستی رفتار یک سیستم هستند. | ## بخش 1: عیب‌یابی (هوش مصنوعی) | اگر سیستم به درستی کار نمی‌کند، الگوریتم باید بتواند تا حد ممکن به صورت دقیق تشخیص دهد که کدام بخش از سیستم از کار افتاده و همچنین با کدام نوع خطا مواجه است. محاسبات الگوریتم بر اساس مشاهداتی است که اطلاعاتی را در مورد رفتار سیستم ارائه می‌دهد. عبارت تشخیص یا عیب‌یابی به این سوال پاسخ می‌دهد که آیا سیستم دچار مشکل است یا خیر و همچنین به فرایند محاسبه پاسخ اشاره دارد. این کلمه از علم پزشکی می‌آید که در آن تشخیص، فرایند شناسایی یک بیماری با علائم آن است. در ابتدا مکانیک سعی می‌کند هر گونه رفتار غیرعادی بر اساس مشاهدات و دانش قبلی خود از این نوع خودرو را تشخیص دهد. اگر متوجه هر گونه رفتار غیرعادی شود، سعی می‌کند با استفاده از مشاهدات جدید و آزمایش سیستم خودرو، تشخیص خود را بهبود دهد تا زمانی که قطعه معیوب را پیدا کند؛ مکانیک نقش مهمی را در عیب‌یابی خودرو دارد. عیب‌یابی تخصصی عیب‌یابی تخصصی (یا تشخیص توسط سیستم خبره) بر اساس تجربه با سیستم است. با استفاده از این تجربه، نگاشتی صورت می‌گیرد که به طور موثر مشاهدات را به تشخیص‌های مربوطه مرتبط می‌کند. با نمونه‌هایی از رفتار سیستم: در این مورد، نمونه‌ها باید به عنوان درست یا معیوب (در مورد دوم، بر اساس نوع خطا) طبقه‌بندی شوند. | ## بخش 2: عیب‌یابی (هوش مصنوعی) | اشکالات اصلی این روش‌ها عبارتند از: دشواری در کسب تخصص: تخصص معمولاً تنها پس از استفاده طولانی مدت از سیستم (یا سیستم‌های مشابه) بدست می‌آید؛ بنابراین، این روش‌ها برای سیستم‌های ایمنی یا مأموریت‌های حیاتی (مانند نیروگاه هسته‌ای یا ربات‌هایی که در فضا کار می‌کنند) مناسب نیستند. در صورتی که رفتاری رخ دهد که قبلاً دیده نشده و منجر به مشاهدات غیرمنتظره شود، تشخیص صحیح غیرممکن است. پیچیدگی فرایند یادگیری: فرایند ساخت یک سیستم خبره به صورت آفلاین، ممکن است به زمان و حافظه کامپیوتری زیادی نیاز داشته باشد. اندازه سیستم خبره نهایی: از آنجایی که هدف سیستم خبره نگاشت هر مشاهده به یک تشخیص است، در برخی موارد به فضای ذخیره‌سازی زیادی نیاز دارد. مقاوم نبودن در برابر تغییرات: اگر حتی یک اصلاح کوچک در سیستم ایجاد شود، فرایند ساخت سیستم خبره باید تکرار شود. به عنوان یک راهکاری که تا حدی متفاوت است، به جای استفاده مستقیم از تخصص، می‌توان یک سیستم خبره با استفاده از مدلی از سیستم ساخت. یک مثال برای این حالت محاسبه یک تشخیص‌دهنده برای تشخیص سیستم‌هایی با رویداد گسسته‌ است. این رویکرد را می‌توان مبتنی بر مدل دانست، اما از برخی مزایا و معایب رویکرد سیستم خبره برخوردار می‌باشد. تشخیص مبتنی بر مدل تشخیص مبتنی بر مدل، نمونه‌ای از استدلال ربایشی با استفاده از مدلی از سیستم می‌باشد. | ## بخش 3: عیب‌یابی (هوش مصنوعی) | به‌طور کلی به صورت زیر عمل می‌کند: وسط|قاب|اصول تشخیص مبتنی بر مدل ما مدلی داریم که رفتار سیستم (یا محصول) را توصیف می‌کند. به‌طور خاص، رفتار معیوب معمولاً شناخته شده‌ نیست و بنابراین مدل آن ممکن است نشان داده نشود. با توجه به مشاهدات، سیستم تشخیص، سیستم بدست آمده با استفاده از مدل را شبیه‌سازی می‌کند و مشاهدات واقعی را با مشاهدات پیش‌بینی شده با استفاده از شبیه‌سازی مقایسه می‌کند. مدل‌سازی را می‌توان با قوانین زیر ساده کرد (که در آن پیش‌بینی رفتار غیرعادی است): (مدل اشتباه) معنای این فرمول‌ها مطابق توضیحات زیر می‌باشد: اگر رفتار و عملکرد سیستم غیرعادی نباشد (یعنی عادی باشد)، پس رفتار درونی (غیرقابل مشاهده) و رفتار قابل مشاهده خواهد بود. با توجه به مشاهدات ، مسئله مشخص شدن این مورد است که رفتار سیستم عادی است یا خیر ( یا ). قابلیت تشخیص سیستم قابل تشخیص سیستمی است که رفتار سیستم هرچه که باشد، بتوانیم بدون ابهام تشخیص منحصر به فردی ارائه کنیم. مشکل تشخیص‌پذیری هنگام طراحی یک سیستم بسیار مهم است زیرا از یک طرف ممکن است یک نفر بخواهد تعداد سنسورها را برای کاهش هزینه کم کند و از طرف دیگر ممکن است بخواهد تعداد سنسورها را افزایش دهد تا احتمال تشخیص خرابی سیستم افزایش یابد. یک دسته از این الگوریتم‌ها به این سؤال پاسخ می‌دهند که آیا یک سیستم قابل تشخیص است یا خیر. دستهٔ دیگر به دنبال مجموعه‌ای از حسگرها می‌گردند که سیستم را قابل تشخیص می‌کند و به صورت اختیاری می‌توانند با معیارهایی مانند بهینه‌سازی هزینه تطابق داشته باشند. | ## جمع‌بندی | در برنامه‌هایی که از تشخیص مبتنی بر مدل استفاده می‌کنند، چنین مدلی از قبل وجود دارد و نیازی به ساخت مجدد آن نیست.