هوش مصنوعی

یکی از خصوصیات و ویژگیهای مهم خلاصه سازی سلسله مراتبی در ساختار برنامه غیر حساس بودن سطوح بالاتر نهفته در کاربرد زبان می باشد .

این مشاهده در عمل سنجیده می شود که همراه با سیستم های موفق دانش مدار می باشد که در زبانهای برنامه نویسی مختلفی مثل Pascal , C , Ctt , Java , PROLOG , LISP و حتی Fortran به کار می رود .

برنامه های مختلفی اصولاً در PROLOG , LISP و سپس در C به کار گرفته می شوند تا بتواند تاثیرپذیری و انتقال پذیری بهتر ایجاد کنند. در هر دوی این موارد رفتار و عملکرد در سطح نشانه به طور قطع بی اثر می باشد.

با این حال محدودیتهای خلاصه سازی در یک برنامه جامع بیان می شود که کامل نمی باشد . ساختار سطح بالاتر باعث ایجاد ساختارهای قوی بر روی لایه های زیرین می شود و نیاز به این دارد که برنامه نویسی AI بر روی سطح نشانه ای قرار گیرد که در سطح زبان تکرار می شوند.

به عنوان مثال ساختارهای اطلاعاتی مورد لزوم برای ادغام سمبولیک خود را مقید به اشکال تکراری مثل فلش ها و لیست ها نمی کنند.

اهداف و پیش بینی های منطقی ابزارهای کاربردی طبیعی تر و انعطاف پذیرتر خواهند بود.

علاوه بر این به دلیل مشکلات موجود در بسیاری از مسائل مربوط به AI اغلب توسعه را قبل از اینکه یک شناخت کامل از نهایت فرم برنامه داشته باشیم شروع می کنیم.

توسعه AI لزوما در طبیعت به صورت کشف و تجزیه و آزمایش است.

این نیاز هم چنین وابسته به یک زبان و ابزارهایی است که باید فراهم ساخت . یک زبان نه تنها می بایستی متناسب با کاربرد ساختارهای سطح بالا باشد بلکه می بایستی یک ابزار مناسب برای انتقال کل چرخه نرم افزار از آنالیز و تجزیه و تحلیل تا حصول برنامه باشد.

در پنــج زیر گـــروه بعدی ما به صورت جزئی و کامل در مورد نیازهایی که ساختارهای سطح نشانه ای برنامه های AI که بر روی کاربرد زبان دارند بحث می کنیم.