Logico-linguistic modeling
लॉजिको-लिंग्विस्टिक मॉडलिंग सॉफ्ट सिस्टम मेथडोलॉजी, मोडल प्रेडिकेट लॉजिक और प्रोलॉग जैसी लॉजिक प्रोग्रामिंग भाषाओं के वैचारिक मॉडल का उपयोग करके सीखने की क्षमता के साथ ज्ञान-आधारित प्रणालियों के निर्माण की एक विधि है। सारांश लॉजिको-लिंग्विस्टिक मॉडलिंग मुख्य रूप से ज्ञान-आधारित प्रणालियों (के. बी. एस.) के निर्माण के लिए विकसित एक छह-चरणीय विधि है, लेकिन इसका उपयोग मैनुअल निर्णय समर्थन प्रणालियों और सूचना स्रोत विश्लेषण में भी किया जाता है। तर्क-भाषाई मॉडल में जॉन एफ. सोवा के वैचारिक ग्राफ के साथ एक सतही समानता है; दोनों बुलबुला शैली आरेखों का उपयोग करते हैं, दोनों अवधारणाओं से संबंधित हैं, दोनों को तर्क में व्यक्त किया जा सकता है और दोनों का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता में किया जा सकता है। हालांकि, तार्किक-भाषाई मॉडल तार्किक रूप और उनके निर्माण की विधि दोनों में बहुत अलग हैं। सूचना प्रणाली डिजाइन के लिए सॉफ्ट सिस्टम विधि में पाई जाने वाली सैद्धांतिक समस्याओं को हल करने के लिए तर्क-भाषाई मॉडलिंग विकसित की गई थी। शोध का मुख्य जोर यह दिखाना रहा है कि कैसे सॉफ्ट सिस्टम मेथोडोलॉजी (एसएसएम), सिस्टम विश्लेषण की एक विधि, को कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विस्तारित किया जा सकता है। पृष्ठभूमि एस. एस. एम. तीन मॉडलिंग उपकरणों को नियोजित करता है अर्थात समृद्ध चित्र, मूल परिभाषाएँ और मानव गतिविधि प्रणालियों के वैचारिक मॉडल। मूल परिभाषाएँ और वैचारिक मॉडल हितधारकों द्वारा स्वयं एक सुविधा प्रदाता द्वारा आयोजित एक पुनरावृत्ति बहस में बनाए जाते हैं। इस पद्धति की ताकत, सबसे पहले, इसके लचीलेपन में निहित है, यह तथ्य कि यह किसी भी समस्या की स्थिति का समाधान कर सकता है, और दूसरा, इस तथ्य में कि समाधान संगठन में लोगों का है और किसी बाहरी विश्लेषक द्वारा लागू नहीं किया गया है। सूचना आवश्यकता विश्लेषण (आई. आर. ए.) बुनियादी एस. एस. एम. विधि को एक चरण आगे ले गया और दिखाया कि कैसे वैचारिक मॉडल को एक विस्तृत सूचना प्रणाली डिजाइन में विकसित किया जा सकता है। आई. आर. ए. दो मॉडलिंग उपकरणों को जोड़ने का आह्वान करता हैः "सूचना श्रेणियां", जो एक विस्तारित वैचारिक मॉडल में पहचानी गई गतिविधियों से आवश्यक सूचना इनपुट और आउटपुट दिखाती हैं; और "माल्टीज़ क्रॉस", एक मैट्रिक्स जो सूचना श्रेणियों से इनपुट और आउटपुट दिखाता है और दिखाता है कि नई सूचना प्रसंस्करण प्रक्रियाओं की आवश्यकता कहाँ है। लेन-देन प्रसंस्करण प्रणाली के विस्तृत डिजाइन के लिए एक पूर्ण माल्टीज़ क्रॉस पर्याप्त है। तर्क-भाषाई प्रतिरूपण के विकास के लिए प्रारंभिक प्रेरणा इस सैद्धांतिक समस्या के साथ एक चिंता थी कि कैसे एक सूचना प्रणाली का भौतिक दुनिया से संबंध हो सकता है। यह आई. आर. ए. और अधिक स्थापित विधियों (जैसे एस. एस. ए. डी. एम.) दोनों में एक समस्या है क्योंकि कोई भी अपने सूचना प्रणाली डिजाइन को भौतिक दुनिया के मॉडल पर आधारित नहीं करता है। आई. आर. ए. डिजाइन एक काल्पनिक वैचारिक मॉडल पर आधारित होते हैं और एस. एस. ए. डी. एम. दस्तावेजों की आवाजाही के मॉडल पर आधारित होता है। इन समस्याओं के समाधान ने एक ऐसा सूत्र प्रदान किया जो लेनदेन प्रसंस्करण प्रणालियों के डिजाइन तक सीमित नहीं था, बल्कि सीखने की क्षमता के साथ के. बी. एस. के डिजाइन के लिए उपयोग किया जा सकता था। लॉजिको-लिंग्विस्टिक मॉडलिंग के छह चरण लॉजिको-लिंग्विस्टिक मॉडलिंग विधि में छह चरण शामिल हैं। 1. सिस्टम विश्लेषण पहले चरण में तर्क-भाषाई मॉडलिंग सिस्टम विश्लेषण के लिए एस. एस. एम. का उपयोग करता है। यह चरण हितधारकों की पहचान करके, संगठनात्मक उद्देश्यों का प्रतिरूपण करके और संभावित समाधानों पर चर्चा करके ग्राहक संगठन में समस्या की संरचना करना चाहता है। इस स्तर पर यह नहीं माना जाता है कि के. बी. एस. एक समाधान होगा और तार्किक-भाषाई मॉडलिंग अक्सर ऐसे समाधान उत्पन्न करती है जिनके लिए कम्प्यूटरीकृत के. बी. एस. की आवश्यकता नहीं होती है। विशेषज्ञ प्रणालियाँ एक ही विषय पर विभिन्न संगठनों में व्यक्तियों की विशेषज्ञता को पकड़ती हैं। इसके विपरीत, तर्क-भाषाई मॉडलिंग द्वारा निर्मित एक के. बी. एस., विभिन्न विषयों पर एक ही संगठन में व्यक्तियों की विशेषज्ञता को पकड़ने का प्रयास करता है। व्यक्तिगत विशेषज्ञों के बजाय संगठनात्मक या सामूहिक ज्ञान प्राप्त करने पर जोर दिया जाता है। तार्किक-भाषाई मॉडलिंग में हितधारक विशेषज्ञ बन जाते हैं। इस चरण का अंतिम बिंदु एक एस. एस. एम. शैली के वैचारिक मॉडल हैं जैसे कि चित्र 1। 2. भाषा निर्माण तर्क-भाषाई मॉडलिंग के पीछे के सिद्धांत के अनुसार एसएसएम वैचारिक मॉडल निर्माण प्रक्रिया एक विट्गेंस्टीनियन भाषा-खेल है जिसमें हितधारक समस्या की स्थिति का वर्णन करने के लिए एक भाषा का निर्माण करते हैं। तर्क-भाषाई मॉडल इस भाषा को परिभाषाओं के एक समूह के रूप में व्यक्त करता है, चित्र 2 देखें। 3. ज्ञान प्राप्ति भाषा के मॉडल के निर्माण के बाद हितधारकों द्वारा वास्तविक दुनिया के बारे में अनुमानित ज्ञान को जोड़ा जा सकता है। पारंपरिक एस. एस. एम. वैचारिक मॉडल में केवल एक तार्किक संयोजक (एक आवश्यक शर्त) होता है। कारण अनुक्रमों का प्रतिनिधित्व करने के लिए, "पर्याप्त शर्तें" और "आवश्यक और पर्याप्त शर्तें" भी आवश्यक हैं। लॉजिको-लिंग्विस्टिक मॉडलिंग में इस कमी को दो अतिरिक्त प्रकार के संयोजी द्वारा दूर किया जाता है। चरण तीन का परिणाम एक अनुभवजन्य मॉडल है, चित्र 3 देखें। 4. ज्ञान प्रतिनिधित्व मॉडल विधेय तर्क (मोडल तर्क और विधेय तर्क का एक संयोजन) का उपयोग ज्ञान प्रतिनिधित्व की औपचारिक विधि के रूप में किया जाता है। भाषा मॉडल से संयोजक तार्किक रूप से सही हैं ("एल" मोडल ऑपरेटर द्वारा इंगित) और ज्ञान निष्कर्षण चरण में जोड़े गए संयोजक संभावना सही हैं ("एम" मोडल ऑपरेटर द्वारा इंगित)। चरण 5 पर आगे बढ़ने से पहले, मॉडल को तार्किक सूत्रों में व्यक्त किया जाता है। 5. प्रेडिकेट लॉजिक में कंप्यूटर कोड फॉर्मूला आसानी से प्रोलॉग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भाषा में अनुवादित हो जाता है। विधि को दो अलग-अलग प्रकार के प्रोलॉग नियमों द्वारा व्यक्त किया जाता है। मॉडल निर्माण प्रक्रिया के भाषा निर्माण चरण से लिए गए नियमों को अपरिवर्तनीय माना जाता है। जबकि ज्ञान प्राप्ति चरण के नियमों को काल्पनिक नियमों के रूप में चिह्नित किया जाता है। यह प्रणाली निर्णय समर्थन तक ही सीमित नहीं है, बल्कि इसमें सीखने की क्षमता भी है। 6. सत्यापन इस विधि का उपयोग करके बनाई गई ज्ञान आधारित प्रणाली स्वयं को सत्यापित करती है। सत्यापन तब होता है जब ग्राहकों द्वारा के. बी. एस. का उपयोग किया जाता है। यह एक सतत प्रक्रिया है जो प्रणाली के पूरे जीवन में जारी रहती है। यदि वास्तविक दुनिया के बारे में हितधारक की मान्यताएँ गलत हैं तो यह प्रोलॉग तथ्यों को जोड़कर सामने लाया जाएगा जो काल्पनिक नियमों के साथ संघर्ष करते हैं। यह विज्ञान अनुप्रयोगों के दर्शन में पाए जाने वाले मिथ्याकरण के क्लासिक सिद्धांत के अनुसार काम करता है ज्ञान-आधारित कंप्यूटर सिस्टम लॉजिको-भाषाई मॉडलिंग का उपयोग पूरी तरह से परिचालन कम्प्यूटरीकृत ज्ञान आधारित प्रणालियों का उत्पादन करने के लिए किया गया है, जैसे कि अस्पताल के बाह्य रोगी विभाग में मधुमेह रोगियों के प्रबंधन के लिए एक। हस्तचालित निर्णय समर्थन अन्य परियोजनाओं में प्रोलॉग में जाने की आवश्यकता को अनावश्यक माना जाता था क्योंकि मुद्रित तर्क-भाषाई मॉडल निर्णय लेने के लिए एक आसान मार्गदर्शक प्रदान करते थे। उदाहरण के लिए, बंधक ऋण अनुमोदन के लिए एक प्रणाली सूचना स्रोत विश्लेषण कुछ मामलों में एक के. बी. एस. का निर्माण नहीं किया जा सका क्योंकि संगठन के पास अपनी सभी गतिविधियों का समर्थन करने के लिए आवश्यक सभी ज्ञान नहीं था। इन मामलों में तार्किक-भाषाई मॉडलिंग ने जानकारी की आपूर्ति में कमियों को दिखाया और जहां अधिक की आवश्यकता थी। उदाहरण के लिए, एक दूरसंचार कंपनी में एक योजना विभाग आलोचना जबकि तर्क-भाषाई मॉडलिंग एस. एस. एम. के वैचारिक मॉडल से कंप्यूटर कोड में संक्रमण में पाई जाने वाली समस्याओं को दूर करती है, यह हितधारक द्वारा निर्मित मॉडल जटिलता में वृद्धि की कीमत पर ऐसा करती है। इस जटिलता के लाभ संदिग्ध हैं और इस मॉडलिंग विधि का उपयोग अन्य तरीकों की तुलना में बहुत कठिन हो सकता है। इस तर्क को बाद के शोध से उदाहरण दिया गया है। शोधकर्ताओं द्वारा तार्किक-भाषाई मॉडलिंग का उपयोग करके बारह कंपनियों में खरीद निर्णयों को मॉडल करने के प्रयास के लिए मॉडल के सरलीकरण और मोडल तत्वों को हटाने की आवश्यकता थी। तर्क मानचित्र संज्ञानात्मक मानचित्र अवधारणा मानचित्र अस्पष्ट संज्ञानात्मक मानचित्र ज्ञान प्रतिनिधित्व और तर्क अलंकारिक संरचना सिद्धांत शब्दार्थ नेटवर्क संदर्भ आगे पढ़ने वाले ग्रेगरी, फ्रैंक हट्सन (1993) "सॉफ्ट सिस्टम मॉडलिंग का एक तार्किक विश्लेषणः सूचना प्रणाली डिजाइन और ज्ञान आधारित प्रणाली डिजाइन के लिए निहितार्थ"। पीएचडी थीसिस, वारविक विश्वविद्यालय। ज्ञान प्रतिनिधित्व प्रणाली विश्लेषण मॉडल तर्क