Logico-linguistic modeling
منطقی لسانی ماڈلنگ سافٹ سسٹمز کے طریقہ کار، موڈل پریڈیکیٹ منطق، اور منطق پروگرامنگ زبانوں جیسے پرولاگ کے تصوراتی ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے سیکھنے کی صلاحیت کے ساتھ علم پر مبنی نظام بنانے کا ایک طریقہ ہے۔ جائزہ منطق لسانی ماڈلنگ ایک چھ مراحل کا طریقہ ہے جو بنیادی طور پر علم پر مبنی نظام (کے بی ایس) کی تعمیر کے لیے تیار کیا گیا ہے، لیکن اس کا اطلاق دستی فیصلہ سپورٹ سسٹم اور انفارمیشن سورس تجزیہ میں بھی ہوتا ہے۔ منطقی لسانی ماڈلز کی جان ایف سووا کے تصوراتی گرافوں سے سطحی مماثلت ہے۔ دونوں بلبلے کے طرز کے خاکے استعمال کرتے ہیں، دونوں کا تعلق تصورات سے ہے، دونوں کا اظہار منطق میں کیا جا سکتا ہے اور دونوں کو مصنوعی ذہانت میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ تاہم، منطقی-لسانی ماڈل منطقی شکل اور ان کی تعمیر کے طریقہ کار دونوں میں بہت مختلف ہیں۔ لاجیکو لسانی ماڈلنگ انفارمیشن سسٹم ڈیزائن کے لیے سافٹ سسٹم کے طریقہ کار میں پائے جانے والے نظریاتی مسائل کو حل کرنے کے لیے تیار کی گئی تھی۔ تحقیق کا بنیادی زور یہ ظاہر کرنا رہا ہے کہ سافٹ سسٹمز میتھوڈولوجی (ایس ایس ایم)، جو کہ سسٹمز تجزیہ کا ایک طریقہ ہے، کو مصنوعی ذہانت میں کیسے بڑھایا جا سکتا ہے۔ پس منظر ایس ایس ایم تین ماڈلنگ آلات استعمال کرتا ہے یعنی بھرپور تصاویر، بنیادی تعریفیں، اور انسانی سرگرمی کے نظام کے تصوراتی نمونے۔ بنیادی تعریفیں اور تصوراتی ماڈل اسٹیک ہولڈرز خود ایک سہولت کار کے زیر اہتمام تکراری بحث میں بناتے ہیں۔ اس طریقہ کار کی طاقت، سب سے پہلے، اس کی لچک میں ہے، یہ حقیقت کہ یہ کسی بھی مسئلے کی صورتحال کو حل کر سکتا ہے، اور، دوسرا، اس حقیقت میں کہ حل تنظیم کے لوگوں کا ہے اور کسی بیرونی تجزیہ کار کے ذریعہ مسلط نہیں کیا گیا ہے۔ معلومات کی ضروریات کے تجزیے (آئی آر اے) نے بنیادی ایس ایس ایم طریقہ کو ایک مرحلہ آگے بڑھایا اور دکھایا کہ کس طرح تصوراتی ماڈلز کو تفصیلی انفارمیشن سسٹم ڈیزائن میں تیار کیا جا سکتا ہے۔ آئی آر اے دو ماڈلنگ آلات کو شامل کرنے کا مطالبہ کرتا ہے: "انفارمیشن کیٹیگریز"، جو ایک توسیعی تصوراتی ماڈل میں شناخت کی گئی سرگرمیوں سے مطلوبہ معلومات کے ان پٹ اور آؤٹ پٹ کو ظاہر کرتا ہے ؛ اور "مالٹیز کراس"، ایک میٹرکس جو انفارمیشن کیٹیگریز سے ان پٹ اور آؤٹ پٹ کو ظاہر کرتا ہے اور یہ ظاہر کرتا ہے کہ انفارمیشن پروسیسنگ کے نئے طریقہ کار کہاں درکار ہیں۔ ٹرانزیکشن پروسیسنگ سسٹم کے تفصیلی ڈیزائن کے لیے ایک مکمل مالٹی کراس کافی ہے۔ منطقی لسانی ماڈلنگ کی ترقی کا ابتدائی محرک اس نظریاتی مسئلے سے متعلق تھا کہ انفارمیشن سسٹم کا جسمانی دنیا سے تعلق کیسے ہو سکتا ہے۔ یہ آئی آر اے اور زیادہ قائم شدہ طریقوں (جیسے ایس ایس اے ڈی ایم) دونوں میں ایک مسئلہ ہے کیونکہ کوئی بھی اپنے انفارمیشن سسٹم کے ڈیزائن کو جسمانی دنیا کے نمونوں پر مبنی نہیں کرتا ہے۔ آئی آر اے کے ڈیزائن ایک تصوراتی تصوراتی ماڈل پر مبنی ہوتے ہیں اور ایس ایس اے ڈی ایم دستاویزات کی نقل و حرکت کے ماڈل پر مبنی ہوتا ہے۔ ان مسائل کے حل نے ایک ایسا فارمولا فراہم کیا جو ٹرانزیکشن پروسیسنگ سسٹم کے ڈیزائن تک محدود نہیں تھا بلکہ سیکھنے کی صلاحیت کے ساتھ کے بی ایس کے ڈیزائن کے لیے استعمال کیا جا سکتا تھا۔ منطقی-لسانی ماڈلنگ کے چھ مراحل منطقی-لسانی ماڈلنگ کا طریقہ چھ مراحل پر مشتمل ہے۔ 1. نظام کا تجزیہ پہلے مرحلے میں منطقی لسانی ماڈلنگ نظام کے تجزیے کے لیے ایس ایس ایم کا استعمال کرتی ہے۔ یہ مرحلہ اسٹیک ہولڈرز کی شناخت، تنظیمی مقاصد کی ماڈلنگ اور ممکنہ حل پر تبادلہ خیال کرکے کلائنٹ تنظیم میں مسئلے کو تشکیل دینے کی کوشش کرتا ہے۔ اس مرحلے پر یہ فرض نہیں کیا گیا کہ کے بی ایس ایک حل ہوگا اور منطقی لسانی ماڈلنگ اکثر ایسے حل تیار کرتی ہے جن کے لیے کمپیوٹرائزڈ کے بی ایس کی ضرورت نہیں ہوتی ہے۔ ماہر نظام ایک ہی موضوع پر مختلف تنظیموں میں افراد کی مہارت حاصل کرنے کا رجحان رکھتے ہیں۔ اس کے برعکس ایک کے بی ایس، جو منطقی لسانی ماڈلنگ کے ذریعے تیار کیا جاتا ہے، مختلف موضوعات پر ایک ہی تنظیم میں افراد کی مہارت حاصل کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ انفرادی ماہرین کے بجائے تنظیمی یا اجتماعی علم کے حصول پر زور دیا جاتا ہے۔ منطقی لسانی ماڈلنگ میں اسٹیک ہولڈرز ماہر بن جاتے ہیں۔ اس مرحلے کا اختتامی نقطہ ایک ایس ایس ایم طرز کا تصوراتی ماڈل ہے جیسے کہ شکل 1۔ 2. زبان کی تخلیق منطقی-لسانی ماڈلنگ کے پیچھے کے نظریہ کے مطابق ایس ایس ایم تصوراتی ماڈل بنانے کا عمل ایک وٹگنسٹین زبان کا کھیل ہے جس میں اسٹیک ہولڈرز مسئلے کی صورتحال کو بیان کرنے کے لیے ایک زبان بناتے ہیں۔ منطقی-لسانی ماڈل اس زبان کو تعریفوں کے ایک مجموعہ کے طور پر ظاہر کرتا ہے، شکل 2 دیکھیں۔ 3. علم کا حصول زبان کے ماڈل کی تعمیر کے بعد حقیقی دنیا کے بارے میں تخیلاتی علم کو اسٹیک ہولڈرز کے ذریعے شامل کیا جا سکتا ہے۔ روایتی ایس ایس ایم تصوراتی ماڈلز میں صرف ایک منطقی کنیکٹو (ایک ضروری شرط) ہوتا ہے۔ وجہ کے سلسلے کی نمائندگی کرنے کے لیے، "کافی شرائط" اور "ضروری اور کافی شرائط" بھی درکار ہیں۔ منطقی-لسانی ماڈلنگ میں اس کمی کو دو اضافی قسم کے کنیکٹو کے ذریعے دور کیا جاتا ہے۔ تیسرے مرحلے کا نتیجہ ایک تجرباتی نمونہ ہے، شکل 3 دیکھیں۔ 4. علم کی نمائندگی ماڈل پیش گوئی منطق (ماڈل منطق اور پیش گوئی منطق کا ایک مجموعہ) علم کی نمائندگی کے رسمی طریقہ کے طور پر استعمال ہوتا ہے۔ زبان کے ماڈل سے منسلک منطقی طور پر درست ہیں ("L" موڈل آپریٹر کے ذریعہ اشارہ کیا گیا ہے) اور علم کے حصول کے مرحلے پر شامل کردہ مربوط ممکنہ طور پر درست ہیں ("M" موڈل آپریٹر کے ذریعہ اشارہ کیا گیا ہے)۔ مرحلہ 5 پر آگے بڑھنے سے پہلے، ماڈلز کا اظہار منطقی فارمولوں میں کیا جاتا ہے۔ 5. پیش گوئی منطق میں کمپیوٹر کوڈ فارمولا آسانی سے پرولاگ مصنوعی ذہانت کی زبان میں ترجمہ ہوتا ہے۔ طریقہ کار کا اظہار دو مختلف قسم کے پرولاگ قوانین کے ذریعے کیا جاتا ہے۔ ماڈل بنانے کے عمل کے زبان کی تخلیق کے مرحلے سے لیے گئے اصولوں کو ناقابل اصلاح سمجھا جاتا ہے۔ جبکہ علم کے انکشاف کے مرحلے کے اصولوں کو فرضی اصولوں کے طور پر نشان زد کیا جاتا ہے۔ یہ نظام فیصلہ سازی کی حمایت تک محدود نہیں ہے بلکہ اس میں سیکھنے کی صلاحیت بھی شامل ہے۔ 6. تصدیق اس طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے بنایا گیا علم پر مبنی نظام خود تصدیق کرتا ہے۔ تصدیق اس وقت ہوتی ہے جب گاہکوں کے ذریعہ کے بی ایس استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ ایک جاری عمل ہے جو نظام کی پوری زندگی جاری رہتا ہے۔ اگر حقیقی دنیا کے بارے میں اسٹیک ہولڈر کے عقائد غلط ہیں تو یہ پرولاگ حقائق کے اضافے سے سامنے آئے گا جو فرضی اصولوں سے متصادم ہیں۔ یہ سائنس ایپلی کیشنز کے فلسفے میں پائے جانے والے جعل سازی کے کلاسیکی اصول کے مطابق کام کرتا ہے علم پر مبنی کمپیوٹر سسٹم منطق لسانی ماڈلنگ کو مکمل طور پر آپریشنل کمپیوٹرائزڈ علم پر مبنی نظام تیار کرنے کے لیے استعمال کیا گیا ہے، جیسے کہ ہسپتال کے بیرونی مریضوں کے شعبہ میں ذیابیطس کے مریضوں کے انتظام کے لیے۔ دستی فیصلہ کی حمایت دوسرے منصوبوں میں پرولاگ میں منتقل ہونے کی ضرورت کو غیر ضروری سمجھا جاتا تھا کیونکہ طباعت شدہ منطقی لسانی ماڈل فیصلہ سازی کے لیے آسان گائیڈ فراہم کرتے تھے۔ مثال کے طور پر، رہن قرض کی منظوری کے لیے ایک نظام معلومات کے ذرائع کا تجزیہ کچھ معاملات میں کے بی ایس نہیں بنایا جا سکا کیونکہ تنظیم کو ان کی تمام سرگرمیوں کی حمایت کے لیے درکار تمام علم نہیں تھا۔ ان معاملات میں منطقی-لسانی ماڈلنگ نے معلومات کی فراہمی میں خامیاں ظاہر کیں اور جہاں مزید ضرورت تھی۔ مثال کے طور پر، ایک ٹیلی کام کمپنی میں منصوبہ بندی کا شعبہ تنقید جب کہ منطقی لسانی ماڈلنگ ایس ایس ایم کے تصوراتی ماڈل سے کمپیوٹر کوڈ میں منتقلی میں پائے جانے والے مسائل پر قابو پا لیتی ہے، یہ اسٹیک ہولڈر کی تعمیر شدہ ماڈل کی پیچیدگی میں اضافے کی قیمت پر ایسا کرتی ہے۔ اس پیچیدگی کے فوائد قابل اعتراض ہیں اور ماڈلنگ کا یہ طریقہ دوسرے طریقوں کے مقابلے میں استعمال کرنا بہت مشکل ہو سکتا ہے۔ اس تنازعہ کی مثال بعد کی تحقیق سے ملی ہے۔ محققین کی جانب سے منطقی لسانی ماڈلنگ کا استعمال کرتے ہوئے بارہ کمپنیوں میں خریداری کے فیصلوں کا نمونہ بنانے کی کوشش کے لیے ماڈلز کو آسان بنانے اور موڈل عناصر کو ہٹانے کی ضرورت تھی۔ مزید پڑھیں گریگوری، فرینک ہٹسن (1993) "سافٹ سسٹمز ماڈلنگ کا منطقی تجزیہ: انفارمیشن سسٹم ڈیزائن اور علم پر مبنی سسٹم ڈیزائن کے لیے مضمرات"۔ پی ایچ ڈی مقالہ، یونیورسٹی آف واروک۔ علم کی نمائندگی نظام کا تجزیہ ماڈل منطق