بسم الله الرحمن الرحيم موضوعنا اليوم إن شاء الله
سيستمر في الـ rule-based expert systems ولكن تحت
عنوان آخر، اللي هو الـ uncertainty management في الـ
rule-based expert systems. فكرة عمل الـ expert
systems فهمناها كويس، وصار واضح أن الـ rules هي
المحور الأساسي للـ knowledge في الـ expert systems.
بس للأسف الشديد، وواقع الأمور يعني أنه مش دائماً الـ
rules بتبقى… بتبقى حتمية. يعني إيش حتمية؟ يعني إذا
كده، فإن كده حتمًا مئة بالمئة، تمام؟ أحيانًا يبقى فيه
نوع من عدم التأكد (uncertainty). إذا حدث كده، فممكن
يحدث كده، بس باحتمال most likely، يعني زي ما بنقول
مثلًا احتمال قوي جدًا، أو احتمال أقل شوية، فبيبقى فيه
إنه… بيبقى فيه درجة من عدم… عدم التأكد
في… أن هذا الشرط ينتج عنه هذه الـ conclusion. هذا
اللي هو اسمه uncertainty. uncertain لما أكون
certain، يعني أنا واثق تمامًا. uncertain يعني أنا مش
متأكد، أو مش واثق. وهذا شيء طبيعي في واقع الأمور، في
الحياة العملية، في كثير من التخصصات. لذلك لما بيجي
الـ human expert ما بيعطي rules certain rules، بيجي
بيعطي rules: "إن، والله، إذا تحقق الشرط، فهتتحقق
النتيجة بدرجة ثقة كده، okay". وهذا هو إطار
المحاضرة اليوم، إن شاء الله، هنتعامل مع موضوع الـ
uncertainty. المحاضرة هذه، والمحاضرة الجاية إن شاء
الله، المرة هذه باستخدام الـ certainty factors، و
المرة الجاية باستخدام الـ Bayesian rule.
فالكلام ده هيبقى منصب في المحاضرة هذه والمحاضرة
الجاية على الشابتر الثالث. موضوع الشابتر الثالث
اسمه uncertainty management in rule-based expert
systems. فيه طبعًا introduction، بعد هيك هو على طول
ببدأ بالـ basis، أنا هأبدأ من هنا، من
certainty factors theory، uncertainty factors
theory and evidential reasoning، لأنها أقرب أكثر
قربًا من الكلام اللي كنا بنحكيه في المحاضرة الماضية.
بعد ما يخلص الكلام هذا، برجع على الـ Bayesian
Reasoning. Bayesian Reasoning، okay. فكنت فاكر بقى
إحنا الآن، أن في المحاضرة هذه هنبدأ من تقريبًا من
هنا، من ثلاثة ستة، وعمليًا هيكون ترتيب الشرح تبعنا
ثلاثة ستة، بعدين هنشوف المثال هذا، اسمه forecast.
بعدين هذا كله في المحاضرة اليوم، بعدين في المحاضرة
الجاية بناخد الموضوع نفسه، اللي هو الـ uncertainty
بس من منطلق اللي هو الـ Bayesian reasoning. قبل ما
نحكي في الـ Bayesian reasoning، بحكي شوية في أساسيات
الـ probability theory. بعد كده بنشوف مثل نفسه، الـ
forecast، بس باستخدام الـ Bayesian accumulation of
evidence. بعد ذلك، يوجد هنا ملاحظات صغيرة، واحدة
هي الـ bias تبع الـ method، والثانية مقارنة ما بين
الطرقتين. الطريقتين للتعامل مع الـ uncertainty،
واحدة باستخدام الـ factors، والثانية باستخدام الـ
evidence. نبدأ اليوم بالـ Certainty Factors Theory.
بالبساطة الشديدة، بالـ Certainty Factors Theory،
إحنا بيكون في عندنا الـ rules زي ما بيتصار بالشكل
الاعتيادي، ولكن بيضاف إليها حاجة اسمها Certainty
Factor، قيمة عددية، عبارة عن number to measure الـ
expert’s belief، يعني درجة اعتقاد أو درجة ثقة الـ
human expert من صحة هذا الـ rule. صحة هذا الـ
rule، بمعنى أنه زي ما قلنا هو عارف أن الشرط هذا
بيؤدي إلى نتيجة هذه، بس مش حتمًا، مش مئة بالمئة، فيه
درجة من الـ maximum value of certainty factor، بيبدأ
ممكن plus one، والـ… نسميه definitely true، يعني
يبقى هو واثق مئة بالمئة. لما يقول لي الـ human
expert أن الـ rule هذه، الـ certainty factor تبعها
plus one، معناته إيش؟ هو واثق مئة بالمئة من
صحته، أن الـ rule true. إيش يعني الـ rule true؟ يعني
إذا تحقق هذا الشرط، حتمًا مئة بالمئة هيتحقق الـ
conclusion تبعته. الشرط هو الـ condition، والعكس من
ذلك، الـ minimum، بحط ناقص واحد، لما يكون هو: إذا تحقق
هذا الشرط، فحتمًا لن يتحقق هذا الـ conclusion، okay. فإذا
الـ expert بيقول أنه some evidence is almost
certainly true، ناشي؟ is almost certainly، كلمة
almost certainly، almost certainly، يعني مش
certainly مية في المية. almost، تقريبًا. هذه تقريبًا
خلتها مش واحد، خلتها ثمانية من عشرة. ثمانية من عشرة،
okay. فالكلمات هذه، almost certainly، لما بيجي هو الـ
human expert بيحكي: certainly، likely، probably، most
likely، حاجات زي هيك بتتحول إلى أرقام، تمام؟ بتتحول
إلى certainty factors. فهذا… هذا مثال. كلمة
definitely not، يعني قطعًا لن يحدث، أو قطعًا مش هيحدث،
هذا. فإذا الـ value of هذه الكلمة ناقص واحد، زي ما
اتفقنا، إن إحنا ناقص واحد لما نكون متأكدين في الـ
negative، متأكد أنه مش هيحدث، أن الـ conclusion مش
هتحدث. لما أكون متأكد أنها هتحدث، بتبقى positive
one. هي لما نقول definitely. إذا اليوم مطرت،
definitely بكرة هتمطر، تمام؟ عمرها ما كانت definite
بس بنقول: إذا حدث، وكان هو متأكد أن هذا هيترتب عليه
نتيجة، فبقول definitely، فبنعطيها plus one. ما بين definitely not و definitely، فيها الـ phrases هذه، أو
الـ clauses هذه. زي مثلًا لو بيقول لي almost certainly
not، أو لو بيقول لي almost certainly، زي ما تَبَقّى قلنا
ثمانية. لو بيقول لي unknown، فأنا مش عارف، مش عارف جدًا،
مش درجة موثوقية، أو درجة أثر هذا الشرط على هذه النتيجة،
بنعطيها إحنا قيمة عشوائية، من ناقص اثنين وعشرة إلى
زائد اثنين وعشرة، تمام؟ هذا الكلام فين بيجي بالظبط؟
في الـ expert system. الـ certainty factor فين بيجي؟
بيجي مع الـ rule، ببساطة شديدة. زي كإن نقول: if evidence،
then الـ hypothesis، الـ CF هتختصر لإيش؟ certainty
factor، تمام؟ هذا معناته أن الـ cf هذه represent الـ
belief، جدًّا جدًّا، درجة ثقة الـ human expert بأن الـ
hypothesis هيتحقق، given the evidence he has
occurred. hypothesis و evidence، أول مرة نسمع فيهم
مصطلحين هذه، صح؟ تمام، هم هذا الـ evidence، وهذا الـ
hypothesis.
نعتمد الآن مع الشرط، على أنه هو evidence، والـ
conclusion عليه hypothesis. هذا كلام قيل أصوله في
الـ Bayesian. لما نرجع، هتتضح أكثر دلوقت، بس الآن نأخذ
هم دول الـ two terms، على أنهم تسمية أخرى لإيش؟ الـ
condition والـ conclusion. بالظبط، من الـ evidence هو
الـ condition، والـ hypothesis هو الـ conclusion. فأنا
لما يقول لي الـ certainty factor، الـ certainty factor
هذه مرتبطة مش بالـ… مرتبطة بالـ rule كلها، أن هذه
الـ conclusion احتمالية، أنها ناتجة عن هذا الـ
condition، احتمالها CF كذا، okay. لأن نقول إن هذه الـ
certainty factor لأصولها في الـ probability theory،
وفي الـ Bayes rule. هذا الكلام يوضح إيش علاقة الـ
certainty factor بالـ higher probability، والـ
posterior probability. بس هذا الكلام إحنا من أجله
لِبَعْدِين. لما نرجع ثاني على الـ Bayesian Probability،
اللي أنا… إيش اللي بدنا نشوفه بالظبط؟ اللي أنا بدنا
نشوفه أنه… أنه كيف هذا الكلام، اللي هو الـ certainty
factor، بيأثر على الاستنتاج اللي إحنا بنستنتجه، و
اللي بناخذه بشكل نهائي من الـ expert system. لما أنا
بعطيه rules، وكل rule الآن صار مساحب لها certainty
factor، وبعدين بكبسله سؤال، بقوله: إيش احتمالية أنه
بكرة مثلًا تمطر، أو أي… أي سؤال اللي له علاقة بالـ
… بالمجال، بالتخصص، بالـ expert system، بيعطيني
استنتاج الآن، ولكن برضه كمان بيعطيني… بيعطيني
معاه أنه قد إيش هو كـ expert system واثق من هذا. هو
هيقلك: أنا أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد
أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد
أكيد أكيد أكيد أكيد
أَكْثَرُ then مبني على شرط، و
الشرط نفسه، جه استنتاج لهول سابقة. مش هذا ممكن يحصل،
مش ممكن يحصل، أن هذا الـ sky is clear، هذا يعني أحد
أحد المعلومات، أنا بعطيه إياها. بس حتى لما أعطيه
إياها، بقول له الـ sky is clear بنسبة كذا كذا. ممكن
تبقى فيه غيمة هنا ولا غيمة هنا. هو clear، السماء
صافية، بس في غيمتين. فأنا بقول له: sky is clear almost
clear، تمام؟ almost clear، هذه معناها تسعين في المية.
شو معنى ذلك؟ معنى ذلك، أن الشرط نفسه صار فيه نسبة
موثوقية. هذا هيأثر على الاستنتاج. لو هذا clear مئة في
المئة، يبقى الـ forecast، يعني تنبؤ الأحوال الجوية، أنه هيبدأ
الجو بكرة sunny باحتمال ثمانين في المية. لكن لو هذا
ما كانش 100%، لو أنا بقول على السماء، اجيتها 70% صافية،
أو 50% صافية، مش
هَيْأَثِّر على درجة قد إيش هو هيكون. مش صحيح، وكيف
ببساطة شديدة، فبنضرب الرقمين. فالـ certainty factor
إذا عُلِمَ الـ condition الفلاني، إذا تحقق الـ
condition فلاني، بيساوي الـ certainty factor تبع الـ
condition مضروب في الـ certainty factor تبع الـ rule.
فهذه الثمانية، الـ condition هي الـ evidence. مش تفاؤل
على ذلك. فأصبح الآن أنا الـ system، لازم يدخل في عملية
الـ inference حسب الـ certainty factors، وهذه قضية
بسيطة جدًا، اللي هي أنه يضرب عشان يطلع الـ conclusion.
لازم
يأخذ فعلًا اعتبار، كم كانت الـ certainty factors تبع الـ
condition، واضحة.
هذه العبارة إيش معناها؟ الـ certainty factor تبع هذا
الـ hypothesis، إذا عُلِمَ توفر هذا الـ evidence أو هذا
الـ condition، فهو يساوي الـ certainty factor تبع الـ
evidence مضروب في الـ certainty factor تبع… هنا الـ
certainty factor، مضروب هيك، بس المفهوم اللي قصد
فيه إنها إيش؟ الـ certainty factor تبع الـ rule، صح؟
okay. فهذا أول… أول تغيير بدي يحدث على عملية الـ
inference. التغيير الآخر، أنه افترض أن أنا عندي الـ
condition نفسه مركب، مركب من عدة sub conditions.
يعني هنا بقول لي: الـ action is wear sunglasses، البس
إذا كان الـ sky is clear and الـ forecast الصيني
يبقى بكرة جاهز حالك تاخد معاك sunglasses، اللي هي
نظارات شمسية. فإذا كان عندي الآن، عندي two conditions
إنه يتحقق، وبالنسبة مختلفة. كيف بدي أطلع النسبة
الموثوقية للـ conclusion؟ لأن 175 00:1
multiple rules بنسميه conflict وبناخد واحدة بس
بناخد واحدة at random هنا لما نكون في end
probability بناخدش واحدة بناخد combination من ال
two values بنحسب ال value تبع الـ C بناء على ال
rule الأولانية و ال value تبع الـ C بناء على ال
rule التانية و بناخد على أساسهم الـ ..بس أجيب ال
equation عشان بدنا equation رقم ايش؟ 32 هي
دلوقت تلاتين هي دلوقت تلاتين هي موجود فوق بس أنا
مش كاتب الرقم، اللي هو cf of أنا احنا ايش قلنا؟ في عندي
أنا rule واحد و rule اتنين بيقولوا واحد الـ cf تبع حجة
كم؟
الـ cf تبع rule اتنين يساوي كم؟ 0.6 الآن
في عيني أنا، الـ evidence one اللي هو
اللي هو أن a هو x و evidence two اللي هو أن b هو y
الاتنين متحققين، فأنا الآن أحسب الـ certainty factor
تبع c، الـ certainty factor تبع c given ايش؟ في حال
تحقق من الـ a، وبدي أحسب الـ certainty factor تبع c
في حال تحقق من الـ B، هذا ايش بيساوي؟ الـ certainty
factor تبع أول
الشيء تبع الـ A اللي هو E1 يعني
يعني هو هنا، بنقول إن الـ CF وطبقة E1 وCF وطبقة
E2 متساوين، وكلها ما يساوي 1.0، أنا هذه عبارة عن ايش؟
هذا A هو E1 صح؟ وB هي E2 مش هيك؟ two evidences، فخلص
ببساطة 1.0 × 0.8 = 0.8، والتاني 1.0 × 0
.6 = 0.6، صار في عندي الآن two certainty
factors لـ C، الـ C بتوقع حدوثة، بس مرة بـ 80% و
مرة بـ 60%، فإيش بيساوي الـ formula هذه؟ تلاتة خمسة و
تلاتين بتقول إنه إذا كان certainty factors تبع الـ
two evidences CF1 و CF2، هل
CF1 تبع الـ evidence one و هل CF2 تبع الـ evidence
اتنين، إذا كانوا الاتنين أكبر من zero يعني positive
اتنين نفس الإشارة، اتنين موجبين، في هذه الحالة ببساطة
عشان إذا بأخد الـ cf1، الـ combine من cf1 مع cf2
يساوي cf1 + cf2 × (1 - cf1)، تمام؟ فأنا بأدمج
I combine الـ two certainty factors بالطريقة هذه
هذه الطريقة لو أنت أطلعت، أو هذه المعادلة لو أنت
أطلعت، هي نفسها هذه، إنما ايش؟ بدل الطرح جمع، هذه متى
بنستخدمها لما يكون الاتنين نفس الإشارة، بس negative
طبعا لما يكون عندي الـ two certainty factors CF1 و
CF2 متشابهين في الإشارة، بستخدم نفس الـ formula بس
اللي ما إلا في حالة ما يكونوا متشابهين، بستخدم
الناقص، وفي حالة ما يكونوا أقل من zero يعني سالب
بستخدم الـ plus، طب هي ده ايش معناه الكلام؟ الـ CF1
بسهولة، هي CF1، مظبوط؟ وهاد ايش؟ CF2، يعني معناه 0.8
+ 0.6 × (1 - CF1) = 0.92
هذا درجة ثقتنا إنه الـ C سيحدث، إن الـ C is .. ايش؟
هو اللي بيقول هنا، ايش الـ rule بتقول؟ C is Z، عشان
كنت هأخذ النتيجة، لك ده عشان أختار الـ rule واحدة
اللي قُلتها، يعني لأ، ما بديش أختار الـ rule واحدة اللي
قُلت في الأول، في الأول كنا بنقول نختار الـ rule
بس هنا we combine، هنا في الـ under uncertainty عندما
يكون هناك فرصة غير متأكدة، نجمع نتيجة rule واحد مع
نتيجة rule اتنين، واضحة الفكرة الأساسية هنا، هناك
نجمع، ندمج، هذا rule الأولى طلعت لي 80% و rule التانية
طلعت لي 60%، أنا لن آخذ واحد من الاثنين، لن آخذ
واحد وأستثني الأخرى، لأ، حتى لو تلاتة سآخذهم كمان
سآخذهم وأدمجهم بالطريقة هذه، بالألية، أدمجهم، طلع، أما
أنا دمجت تمانين وستين في المية، وستين في
المية، ايش طلع معايا؟ 92%، زادت، صح؟ زادت، زادت درجة
الموثوقية من هذا الاستنتاج، هذا هو الاستنتاج
الاثنين، استنتاجوا لي نفس الناتج، الاثنين اللي قالوا لي
أن C ستكون Z، المتغير الـ c سيكون الـ value تبعه
الذات، وهذا برضه بتقول إن المتغير الـ c سيكون الـ
value تبعه الذات، بس واحدة بتقول لي نسبة ثقتها من
كلامها 60%، والتانية ثقتها من كلامها 80%، طب أنا آخذ
مين؟ هآخذهم الاثنين، بس هدمجهم، ويطلع معايا رقم جديد
الرقم معايا 92، أعلى من الـ 80%، وأعلى من الـ 60%، صح؟
تخيل الأمر كأنه اثنين قاعدين بيشهدوا أو بيؤكدوا
حقيقة، تمام؟ أنا بسأل فلان، بقوله: هل شفت المدرس اليوم
أجي على الجامعة؟ بقولي: آه، متأكد؟ بقولي: آه
متأكد، قد ايش متأكد؟ تمانين في المية، تمام؟ هذا في حد
ذاته كويس، لما يجي واحد ثاني أسأله، بقوله: شفت
المدرس أجي على الجامعة؟ بقولي: آه، بقوله: قد ايش؟ متأكد
بيقولي 60%، الآن 60% صحيح أضعف من 80%، ولكن كونها
اثنين، اثنين شهادتين لنفس المعلومة، هذا يقوي درجة
ثقتي أنا إنه فعلا المعلومة صحيحة، مظبوط؟ ونفس
الأشياء، لو كان بـ negative، هتلاقي إن الرقم اللي
طلع هيبدأ عالي بس بـ negative، okay؟ يعني دمج حصل
دمج الشهادتين، هذي شهادة، وهذي شهادة، حصل دمج
الشهادتين، آه، هيطلع أعلى من أي من هما، وهيبقى في
الإشارة، يعني لو المتناقضتين، لو واحد بيقول 80%
بالموجب، والتاني بيقول 60% بالسالب، يبقى الاثنين
بتضعفوا في بعض، واحد بيشهد ضد الشهادة، مناقضة شهادة
الأخرى، الـ rules بنفضوا بعض، يبقى بأخد ..
يبقى .. لما نحدد أحسن اسم لهذه اللي هي الحالة
الرسالة ده، هو التلات حالات، الحالة الأولى أن
الاثنين positive، صح؟ الحالة التالتة أن الاثنين
negative، صح؟ هذه واحدة منهم positive، والتاني
negative، صح؟ في هذه الحالة هيطلع معايا قيمة أضعف من
أي منهم، يعني الموجب هتكون أضعف، والسالب هتكون أضعف
صح؟ خلّيني أطلع هذا الكلام في الحالة هذه، في الحالة
هذه اللي أمامنا في الـ example هذا، مافيه أن الـ
certainty factor تبع الـ evidence الأولاني موجب
واحد، بينما الـ certainty factor تبع الـ evidence
الثاني سالب واحد، أدخل الكلام هذا في المعادلة
هيطلع لك الـ rule، هيتطلع لك الـ certain factor، الـ CF1
اللي هو الاستنتاج بناء على rule رقم واحد، موجب تمانية
موجب تمانية، صح؟ الاستنتاج بناء على rule رقم اثنين
هينقص ستة، في هذه الحالة ما أقدرش أطبق نفس الـ
formula لا هذه ولا الثانية، طبعا، لازم أطبق الـ
formula الأخرى اللي هي هذه، اللي هي أن أجمعهم
الاثنين
على واحد ناقص الـ minimum ما بينهم، الـ minimum
absolute value بعد ما أشيل الإشارة، يعني تمانية و
ناقص ستة، اللي
هو ايش؟ ايش الـ minimum؟ شيلت أنا الإشارة تبع
الستة، الـ minimum تبعهم، ناقص ستة، الـ 0.6 زي ما يعني
يعني 1 - 0.6 = 0.4، كلام هذا فوق؟
مجموعهم، مجموعهم، طبعا واحد منهم هتكون اشارتها سالب
صح؟ فبيطلع 0.2، هذا نص هذا، صح؟ هذا 0.2، نص 0.4، ايش رأيك
في الرقم هذا؟ الرقم هذا أقل من الـ 8%، وفي نفس الوجهة
أعلى من الـ 0.6، صح؟
أجالي مانيش ضعيف
ضعيف ضعيف ضعيف
ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف
ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف
ضعيف، وبعدين، ما نديش نأخذ مع الـ system تلاتة، أكتر من
evidence، قلنا minimum و maximum، إذا نفس الـ rule
فيها أكتر من evidence، إذا هم conjunction أو
disjunction، بتأخذ، صح؟ احنا الآن أصبح عندنا هالـ
الآلية أو الآليات اللازمة
لمعالجة الـ rules في حالة الـ uncertainty، أول آلية
كانت أن الاستنتاج تبع الـ rule، بنأخذه زي ما هو
بالثقة، أولا أولا أولا، احنا بنضيف certainty factor
للـ rules، فهذا أول حاجة استجدت عن كلامنا السابق، أنه
صار الـ rule لها certainty factor
هذا الكلام ترتب عليه أنه أنا الاستنتاج تبع رئيس
الدولة دي تحققت، استنتاج تبعها بدي آخذ الـ certainty
factor تبعها، وأضربه في الـ certainty factor تبع
مين؟ الـ evidence، مظبوط؟ عشان آخذ الـ certainty
factor تبع الاستنتاج، هذا الموضوع معناه ده،
مظبوط؟ القضية التالتة اللي هي لما يكون في عندي
multiple evidence في ذاك الـ rule الواحدة، لاستخدام
الـ minimum أو الـ maximum، القضية الرابعة، النقطة
الرابعة اللي هي إنه لما يكون في عندي more than one
rule، تمام؟
more than one rule بتعطي نفس الاستنتاج، ولكن بـ
certain t factors متباينة، نفس الاستنتاج اللي هو c
is z، ولكن بـ certain t factors مختلفة، كيف بتعامل
معاهم؟ بتعامل معاهم حسب إذا هم الاثنين موجبين أو
اثنين سالبين أو بيختلفوا عن بعض، تمام؟ الـ example
اللي بنطلع عليه الآن بشكل عملي أكتر، اللي هو Express
System، بسيط جدا، rule based فيه بس الستة rules هدولة
أطلع عليهم
هو
about a forecast، لتنبؤ أو لتوقع حالة إتجاه Express
System is required to predict whether whether it
will rain tomorrow، or in other words to establish
certain factors for the not valid object tomorrow
هذا الآن tomorrow، ايش سماه؟ object، تذكره linguistic
variables و linguistic objects، تمام؟ فهو عبارة عن
متغير، متغيره ايه؟ هو، القيمة تبعته هتكون اما rain أو
dry، أو ايش؟ Rain or Dry، بالظبط، إنه يا اما هتمطر يا
أما مش هتمطر، بس الآن في عندي certainty factor، الـ
certainty factors تبع الرموز المختلفة، الآن ايش
بتوقع أن الـ system عشان يشتغل، بعد ما نعطيه الرموز
هذا، يساوي بده يشتغل بـ forward chaining أو backward
chaining
هيبدأ .. إذا .. إذا هو بدي .. الـ system بدي أفترض
أنه بكرا dry، معناه ذلك ايش؟ بدي يبدأ يسألني عن الـ
ايش؟ المعطيات اللي بدي .. آه، وين فيه rule بتقول لي
dry، هيجي يقول لي: هل today is dry؟ هيسألني السؤال
هذا إذا بدي أمشي forward، forward sharing، هيمسك الـ
rules، ويشوف ايش في عنده معطيات، لسه ما فيش معطيات، فإيش
بيسوي؟ حيسأل الـ user، هيقول له: ايش بتتوقع؟ ايش
اليوم الحالة؟ تمام؟ فهيكون عن طريق الـ dialogue
طبعا، what is the weather today؟ فالـ user بيقول له
rain، تمام؟ فبناء على ذلك، الـ
rule التاني، الـ rule رقم تلاتة بتستنتج الاستنتاج
آخر ويقوله
هذا الكلام كيف نتعامل معه؟ هل... هذا إيش هذا...
هذا الآن الـ... الـ... الـ conclusion بتعطي... الـ
system بيعطي two facts بيقول لي أن tomorrow رح
يكون رين، أو two predictions سيقول لي أنه سيكون رين
وفي نفس الوقت سيقول لي أنه سيكون dry، بس بالنسبة
المتفاوتة، هل الآن نعمل combination؟ ندمج؟
هاي tomorrow وهاي tomorrow، لأ
ما ندمجش، إحنا ندمج لما تكون نفس الـ fact أو نفس الـ
conclusion، بالنسبة للمتفاوتة، بس هنا two conclusions
طب مش هتساوي في هذه الحالة؟ باخدها عادة، ممكن الـ
system يعطيني two recommendations، يقول لي هتكون
مطرة، وبرضه يقول لي هتكون جافة، اه ممكن، ممكن لسه
متفاوتة، إذا الأمر، المعطيات ما بتساهم على أنه نحسم
فبيظل الأمر عائم بين الهدف، جدّام، لو في الدورة اللي
بعد، في الـ cycle اللي بعد، الـ system سأل سؤال
وعطيناه إجابة، والإجابة هذه هتكون لها دور في ترجيح
كفة أحد التوقعات
على الآخر، بعد ذلك الـ system سأل what is the
temperature؟ يعني أنه الآن أنت فاكر فيها forward
shading، الـ system قاعد يلف ويدور على إيش فيه rules
عنده، ومين منهم fired، هذه كانت الأولى والثالثة
already fired، لأنه يريد أن يشوف هل في المزيد كان
fired ولا لأ، بس المزيد هذا بيعتمد على معطيات، إذا
وقفنا على rule، والـ rule هذه فيها شق ما عندناش
المعلومة اللي بعتمد عليها، نسأل الـ user what is the
temperature today، سأل عن الـ temperature، قال
له to what degree do you believe that the
temperature is cold، قال له تسعة في المئة، الآن هذا
كان أصلاً السؤال اللي جه، لأنه كان مقفل في الـ chain
اللي، على الرغم من الرقم 4، فسأل عن الـ temperature
وسأل عن قد إيش درجة الثقة إنها cold، فالآن في عند
هنا two أو تلاتة evidences، evidence الأولى يعني
Today's
rain، هذا عندنا، وعندنا الإيجاب تبعته، وعندنا الـ
certainty تبعته، هذا rainfall اللي هو عندنا، وعندنا
الـ certainty تبعته، هذا اللي استجد، وصار عندنا، وصار
الـ certainty تبعته قد إيش؟ كده كانت 0.9، فالآن برضه
لأنهم end، فبناخد الـ minimum، الـ minimum بين الواحد
والتسعة، وأيضاً إيش اللي قبل؟ مش كان تسعة؟ الثمانية صح؟
الثمانية تبعت اللي هو rainfall، واحد، والثمانية، و
التسعة، إيش الـ minimum؟ اللي هي الثمانية، بتنضرر في
سبعة، بلاش ستة وخمسين، الآن ستة وخمسين، tomorrow is
dry، صح؟ tomorrow is dry، صارت ستة وخمسين، وكانت
ثمانية وأربعين، وكانت ثمانية وأربعين
اللي هو compound، بالظبط، بتعمل combination ولا مش
شادة؟ لأ، لسه، لسه، تمام
إيه، الآن صار في عندي أن rule تلاتة، وrule أربعة
rule تلاتة اللي قالت لي أنه dry، ثمانية وأربعين، هذا
الكلام جه من rule، وهذا الكلام أنه rain جه من
الآن استجد علينا rule ستة، تجعلني أقول أن اليوم هو
dry، بس بالنسبة... صح؟ فهنا دول الآن الـ
conclusion هي نفسها، بس بـ two different what؟ بـ two
different certainty values، صح؟ الآن أنا لازم أعمل
compilation، هنا الـ certainty factor الإجمالي
من الـ rule تلاتة، من الـ certainty factor تبقى الـ
rule تلاتة، من الـ certainty factor تبقى الـ rule
أربعة، إيش هم بيستخدموا الآن أي formula؟ لأنهم
الاتنين موجبين، فبيستخدموا الـ formula اللي كنا نحكي
عنها، اللي هي الأول زائد الثاني مضروباً في واحد ناقص الأول
فطلع 0.77، شايف كيف عززوا بعض، الـ two certainties
أو uncertainties، عززوا بعض، فزادت الاحتمالية أنه
صار عندي 0.77، هذا الـ combined، صرت أنا أكثر
للاعتقاد أنه تكون dry، الآن الـ system بيستمر في
القاعلية هذه، بيستمر في القاعلية هذه إلى أن ما يظلش
فيه rules اللي يمكن مطابقتها، إيش يعني؟ أن هم هدول
الـ 6 rules، خليني أرجع لهم، الآن هدول الـ 6 rules
خلاص استنفذ الـ... إيش المعطيات اللي، أو استنفذت الـ
conditions بتاعتها، ما ضلش في شيء اللي يمكن مطابقته
كوني قلت لي أن اليوم رين، يبقى ما فيش مجال أنه هادي
...خلي بالك أن اليوم مطر، اجت من وين؟ اجت... اجت
نتيجة... نتيجة الاستنتاج هذا تبع... تبع الرقم
تلاتة، مش أنا اللي قلت له أن tomorrow، مش أنا اللي
قلت له، مش أنا اللي قلت له، هو استنتج الاستنتاجات، rule
ستة هذه اللي اتولدت فيها، أو rule أربعة، آسف أنا
أخطأت، rule أربعة، rule أربعة ده بقول كيف اجت اليوم جمال
جمال اليوم is rain، و rainfall is low، و temperature
is cold، هدول كلهم اجوا من، ليش؟ من المعطيات اللي
أعطيتها اليوم، فبنقول إذا كان لازال في rules أخرى
يمكن مطابقتها، وممكن تقديرها بـ effects، بيستمر غير
كبير، جف، وبيعطيني هذه الأرقام، منها اليه؟ اليه اللي
ما فيه بوابتها، بس هو قال لي اليوم مدهش هادي، خلاص
هادي مدهش هادي، اه، وبعدين كمان temperature
temperature اللي أنا قلت له أن الـ temperature is
low، فخلاص هادي كيف ده تصير true، رقم خمسة
الكلام هنا عن tomorrow، tomorrow هو اللي dry، أنا
حسّمت الـ rule رقم خمسة لأني طلعت برة الموضوع من
الزاوية، ما قلت له today is rain، صح؟
أصبح ما فيش مجال أن هذا تتحقق، لأن today is dry، وستة
كذا مش هتتحقق، نعم، طلعت برة
هذا باختصار شديد يعني، اللي هو فحوى الـ certainty
factor theory
و قاعدية تطبيقه في الـ rule based expert system
الحلقة القادمة بنحكي في الـ Bayesian rule
وكيف يمكن توظيفها في الـ rule based expert system