خبرنامه وب سایت:
آمار
وب سایت:
هوش مصنوعی و کاربرد آن در پزشکی
کاملترین فایل در مورد کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی
این فایل در سایت های دیگر با قیمت های بالاتری به فروش می رسد.
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) را باید عرصهٔ پهناور تلاقی و ملاقات بسیاری از دانشها، علوم، و فنون قدیم و جدید دانست. ریشه‌ها و ایده‌های اصلی آن را باید در فلسفه، زبان‌شناسی، ریاضیات، روان‌شناسی، نورولوژی، و فیزیولوژی نشان گرفت و شاخه‌ها، فروع، و کاربردهای گونه‌گونه و فراوان آن را در علوم رایانه، علوم مهندسی، علوم زیست‌شناسی و پزشکی، علوم ارتباطات و زمینه‌های بسیار دیگر.
هوش مصنوعی را به عنوان کوششهائی در پی ساختن رایانه های نظام مند ( سخت افزار و نرم افزار ) که رفتاری شبیه انسان داشته باشند ، بیان می کنند . یک سیستم هوش مصنوعی به راستی نه مصنوعی است و نه هوشمندبلکه دستگاهی است هدف گرا که مسائل را به روش مصنوعی حل می کند ، این سیستم ها بر پایه دانش ، تجربه و الگوهای استدلالی انسان به وجود آمده اند .
هدف هوش مصنوعی بطور کلی ساخت ماشینی است که بتواند «فکر» کند. اما برای دسته بندی و تعریف ماشینهای متفکر، می‌بایست به تعریف «هوش» پرداخت. همچنین به تعاریفی برای «آگاهی» و «درک» نیز نیازمندیم و در نهایت به معیاری برای سنجش هوش یک ماشین نیازمندیم..............
امروزه دانش مدرن هوش مصنوعي به دو دسته اصلي تقسيم مي‌شود: يكي هوش مصنوعي سمبوليك يا نمادين (Symbolic AI) و ديگري هوش غيرسمبوليك كه پيوندگرا (Connection AI) نيز ناميده مي‌شود.
هوش مصنوعي سمبوليك از رهيافتي مبتني بر محاسبات آماري پيروي مي‌كند و اغلب تحت عنوان "يادگيري ماشين" يا (Machine Learning) طبقه‌بندي مي‌شود. هوش سمبوليك مي‌كوشد سيستم و قواعد آن را در قالب سمبول‌ها بيان كند و با نگاشت اطلاعات به سمبول‌ها و قوانين به حل مسئله بپردازد. در ميان معروف‌ترين شاخه‌هاي هوش مصنوعي سمبوليك مي‌توان به سيستم‌هاي خبره (Expert Systems) و شبكه‌هاي Bayesian اشاره كرد.
يك سيستم خبره مي‌تواند حجم عظيمي از داده‌ها را پردازش نمايد و بر اساس تكنيك‌هاي آماري، نتايج دقيقي را تهيه كند. شبكه‌هاي Bayesian يك تكنيك محاسباتي براي ايجاد ساختارهاي اطلاعاتي و تهيه استنتاج‌هاي منطقي از روي اطلاعاتي است كه به كمك روش‌هاي آمار و احتمال به دست آمده‌اند. بنابراين در هوش سمبوليك، منظور از "يادگيري ماشين" استفاده از الگوريتم‌هاي تشخيص الگوها، تحليل و طبقه‌بندي اطلاعات است.
این گرایش هوش مصنوعی ، بیشتر بر مدل سازی شناخت اعمال تأکید دارد و چندان خود را به قابلیت تعمق در بیولوژیک سیستم های ارائه شده مقید نمی کند.Case-Based Reasoning یکی از گرایش های فعال در این شاخه می باشد . به عنوان مثال روند استدلال توسط یک پزشک هنگام تشخیص یک بیماری کاملاً شبیه به CBR می باشد به این ترتیب که پزشک در ذهن خود تعداد بسیاری زیادی از شواهد بیماریهای شناخته شده را دارد و تنها باید مشاهدات خود را با نمونه های موجود در ذهن خویش تطبیق داده ، شبیه ترین نمونه را به عنوان بیماری بیابد . به این ترتیب مشخصات ، نیازمندی ها و توانائیهای CBR به عنوان یک چارچوب کلی پژوهش در هوش مصنوعی مورد توجه قرار گرفته است.
هوش مصنوعی و کاربرد آن در پزشکی
نظرات شما عزیزان:
