General Problem Solver

مقدمه

حل مسئله یکی از اصلی‌ترین توانایی‌های انسانی و همچنین یکی از اهداف مهم در زمینه هوش مصنوعی است. در دهه‌های گذشته، تلاش‌های بسیاری برای توسعه سیستم‌هایی صورت گرفته که بتوانند مسائل مختلف را به صورت خودکار حل کنند. یکی از اولین و تاثیرگذارترین این تلاش‌ها، پروژه «حل کننده عمومی مسائل» یا به اختصار «GPS» (General Problem Solver) بود که توسط آلن نیول، هربرت سایمون و جی.سی. شاو در دهه ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰ انجام شد. GPS نه تنها یک برنامه کامپیوتری بود، بلکه یک چارچوب نظری برای درک فرآیند حل مسئله نیز محسوب می‌شد. این مقاله به بررسی عمیق GPS، اجزای آن، نحوه کارکرد، نقاط قوت و ضعف و همچنین تاثیر آن بر توسعه هوش مصنوعی می‌پردازد.

تاریخچه و انگیزه‌ها

پروژه GPS در دانشگاه کارنگی ملون آغاز شد و هدف آن ایجاد برنامه‌ای بود که بتواند مسائل مختلف را بدون نیاز به برنامه‌ریزی خاص برای هر مسئله حل کند. نیول و سایمون معتقد بودند که فرآیند حل مسئله یک فرآیند عمومی است که می‌توان آن را با مجموعه‌ای از قواعد و استراتژی‌ها مدل‌سازی کرد. آن‌ها بر این باور بودند که با شناسایی این قواعد و استراتژی‌ها، می‌توان یک برنامه کامپیوتری ایجاد کرد که قادر به حل طیف گسترده‌ای از مسائل باشد. این ایده با الهام از نحوه حل مسئله توسط انسان‌ها شکل گرفت و هدف آن تقلید از فرآیند تفکر و استدلال انسانی بود.

اجزای اصلی GPS

GPS از سه جزء اصلی تشکیل شده است:

• فضای مسئله (Problem Space): فضای مسئله، مجموعه‌ای از تمام حالات ممکن برای یک مسئله را شامل می‌شود. هر حالت، یک نمایش جزئی از مسئله است و شامل اطلاعاتی در مورد وضعیت فعلی و اهداف مسئله می‌باشد. به عنوان مثال، در مسئله پازل هشت، فضای مسئله شامل تمام حالت‌های ممکن برای قرارگیری کاشی‌ها در صفحه است.
• اپراتورها (Operators): اپراتورها، مجموعه‌ای از اعمالی هستند که می‌توانند یک حالت را به حالت دیگر تغییر دهند. هر اپراتور، یک قانون یا دستورالعمل است که نحوه تغییر وضعیت مسئله را مشخص می‌کند. به عنوان مثال، در مسئله پازل هشت، اپراتورها می‌توانند شامل جابجایی یک کاشی خالی به بالا، پایین، چپ یا راست باشند.
• قواعد اکتشافی (Heuristic Rules): قواعد اکتشافی، مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها هستند که به GPS کمک می‌کنند تا در فضای مسئله، به سمت هدف حرکت کند. این قواعد، بر اساس دانش و تجربیات قبلی در مورد مسئله، تعیین می‌کنند که کدام اپراتورها باید در هر حالت اعمال شوند. قواعد اکتشافی به GPS کمک می‌کنند تا از جستجوی کورکورانه در فضای مسئله جلوگیری کند و به سرعت به راه حل برسد.

نحوه کارکرد GPS

GPS با استفاده از یک فرآیند جستجو در فضای مسئله، به دنبال راه حل می‌گردد. این فرآیند به صورت زیر انجام می‌شود:

1. تعریف مسئله: ابتدا مسئله به صورت واضح و دقیق تعریف می‌شود. این شامل تعیین فضای مسئله، اپراتورها و هدف مسئله است. 2. شروع از حالت اولیه: GPS از حالت اولیه مسئله شروع می‌کند. حالت اولیه، وضعیت اولیه مسئله را نشان می‌دهد. 3. اعمال اپراتورها: GPS اپراتورهایی را که می‌توانند از حالت فعلی اعمال شوند، شناسایی می‌کند. 4. ارزیابی حالت‌های جدید: GPS حالت‌های جدیدی که با اعمال اپراتورها ایجاد شده‌اند را ارزیابی می‌کند. این ارزیابی بر اساس قواعد اکتشافی انجام می‌شود. 5. انتخاب بهترین حالت: GPS بهترین حالت را از بین حالت‌های جدید انتخاب می‌کند. بهترین حالت، حالتی است که بیشترین شباهت را به هدف مسئله داشته باشد. 6. تکرار: GPS مراحل ۳ تا ۵ را تکرار می‌کند تا زمانی که به هدف مسئله برسد.

این فرآیند به صورت یک حلقه تکراری ادامه پیدا می‌کند تا زمانی که GPS به راه حل برسد یا به این نتیجه برسد که راه حلی وجود ندارد.

استراتژی‌های جستجو در GPS

GPS از استراتژی‌های مختلفی برای جستجو در فضای مسئله استفاده می‌کند. برخی از مهم‌ترین این استراتژی‌ها عبارتند از:

• جستجوی اول به جلو (Forward Search): در این استراتژی، GPS از حالت اولیه شروع می‌کند و با اعمال اپراتورها، به سمت هدف حرکت می‌کند.
• جستجوی اول به عقب (Backward Search): در این استراتژی، GPS از حالت هدف شروع می‌کند و با اعمال اپراتورهای معکوس، به سمت حالت اولیه حرکت می‌کند.
• جستجوی دوطرفه (Bidirectional Search): در این استراتژی، GPS به طور همزمان از حالت اولیه و حالت هدف شروع می‌کند و به سمت یکدیگر حرکت می‌کنند.
• جستجوی عمق اول (Depth-First Search): در این استراتژی، GPS تا حد امکان در یک مسیر به سمت پایین حرکت می‌کند و سپس به مسیرهای دیگر باز می‌گردد.
• جستجوی عرض اول (Breadth-First Search): در این استراتژی، GPS تمام حالت‌های موجود در یک سطح را قبل از رفتن به سطح بعدی بررسی می‌کند.
• جستجوی A* (A-star Search): این یک الگوریتم جستجوی آگاهانه است که از یک تابع ارزیابی برای تخمین فاصله تا هدف استفاده می‌کند.

نقاط قوت GPS

• عمومیت: GPS یک چارچوب عمومی برای حل مسئله است و می‌تواند برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل استفاده شود.
• شفافیت: فرآیند حل مسئله در GPS به صورت واضح و قابل فهم است و می‌توان نحوه رسیدن به راه حل را ردیابی کرد.
• قابلیت توضیح: GPS می‌تواند توضیح دهد که چرا یک راه حل خاص انتخاب شده است.

نقاط ضعف GPS

• پیچیدگی محاسباتی: GPS می‌تواند برای مسائل پیچیده، به منابع محاسباتی زیادی نیاز داشته باشد.
• نیاز به دانش دامنه: GPS برای عملکرد موثر، به قواعد اکتشافی مناسب نیاز دارد که نیازمند دانش دامنه هستند.
• مشکل در مقیاس‌پذیری: GPS ممکن است در حل مسائل بزرگ، به خوبی مقیاس‌پذیر نباشد.

تاثیر GPS بر هوش مصنوعی

GPS تاثیر زیادی بر توسعه هوش مصنوعی داشته است. این پروژه، نشان داد که فرآیند حل مسئله را می‌توان با استفاده از قواعد و استراتژی‌ها مدل‌سازی کرد و یک برنامه کامپیوتری ایجاد کرد که قادر به حل مسائل مختلف باشد. GPS همچنین، الهام‌بخش بسیاری از تحقیقات در زمینه یادگیری ماشین، استدلال خودکار و برنامه‌ریزی بوده است. مفاهیم و تکنیک‌های توسعه یافته در GPS، هنوز هم در بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

GPS و استراتژی‌های معاملاتی

با وجود اینکه GPS در اصل برای حل مسائل منطقی و پازل‌ها طراحی شده بود، می‌توان از اصول آن در تحلیل و مدل‌سازی مسائل پیچیده در حوزه‌های دیگر مانند بازارهای مالی نیز استفاده کرد.

• تحلیل تکنیکال: اپراتورها در GPS می‌توانند به عنوان الگوهای نموداری (مانند سر و شانه، مثلث‌ها، پرچم‌ها) در تحلیل تکنیکال در نظر گرفته شوند. قواعد اکتشافی می‌توانند به عنوان اندیکاتورها (مانند میانگین متحرک، RSI، MACD) عمل کنند که به معامله‌گران کمک می‌کنند تصمیم‌گیری کنند.
• تحلیل حجم معاملات: حجم معاملات می‌تواند به عنوان یک عامل مهم در ارزیابی حالت‌های جدید در GPS در نظر گرفته شود. افزایش حجم معاملات می‌تواند نشان‌دهنده افزایش علاقه به یک دارایی باشد و به عنوان یک سیگنال مثبت تلقی شود.
• مدیریت ریسک: تعریف فضای مسئله در معاملات می‌تواند شامل تعیین سطوح ضرر و سود باشد. اپراتورها می‌توانند شامل تصمیمات مربوط به ورود و خروج از معامله باشند. قواعد اکتشافی می‌توانند شامل استراتژی‌های مدیریت ریسک مانند تعیین اندازه موقعیت و استفاده از دستورات توقف ضرر باشند.

پیوندها به موضوعات مرتبط در تحلیل مالی و اقتصادی

• تحلیل بنیادی
• مدیریت پورتفوی
• ارزش فعلی خالص
• نرخ بهره
• تورم
• سیاست پولی
• سیاست مالی
• بازار سهام
• بازار ارز
• بازار کالا
• بورس اوراق بهادار
• شاخص‌های اقتصادی
• تحلیل ریسک
• مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی‌ها
• تنوع‌سازی

نتیجه‌گیری

GPS یک نقطه عطف مهم در تاریخچه هوش مصنوعی بود. این پروژه، نشان داد که فرآیند حل مسئله را می‌توان با استفاده از قواعد و استراتژی‌ها مدل‌سازی کرد و یک برنامه کامپیوتری ایجاد کرد که قادر به حل مسائل مختلف باشد. اگرچه GPS با محدودیت‌هایی مواجه بود، اما تاثیر آن بر توسعه هوش مصنوعی و سایر حوزه‌های مرتبط بسیار قابل توجه بوده است. اصول و مفاهیم توسعه یافته در GPS، همچنان در بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند و به عنوان یک چارچوب نظری برای درک فرآیند حل مسئله، ارزشمند هستند. استفاده از این اصول در حوزه‌هایی مانند تحلیل مالی و تصمیم‌گیری‌های معاملاتی می‌تواند به بهبود عملکرد و کاهش ریسک کمک کند.

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان