القائمة الرئيسية

الصفحات

دور أنظمة المعلومات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في عملية صنع القرارات الإدارية



دور أنظمة المعلومات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي  في عملية صنع القرارات الإدارية

دور أنظمة المعلومات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
 في عملية صنع القرارات الإدارية



الجمهورية الجزائرية الديمقراطية الشعبية
وزارة التعليم العالي والبحث العلمي

الملتقى الوطني السادس حول دور التقنيات الكمية في اتخاذ القرارات الإدارية 
 يومي 27 و29 جانفي 2009



عنوان المداخلة
دور أنظمة المعلومات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
 في عملية صنع القرارات الإدارية

أ/ فروم محمد الصالح                                أ/ بوجعادة إلياس
أستاذة مساعد                   أستاذ مساعد 
كلية العلوم الاقتصادية وعلوم التسيير                    كلية العلوم الاقتصادية وعلوم التسيير جامعة سكيكدة                                           جامعة سكيكدة
أ/ سليماني عز الدين
كلية الآداب والعلوم الاجتماعية
جامعة سكيكدة




مقدمة:
منذ ظهور المقاربة النظامية لسنة 1948 والتي اعتبرت المؤسسة نظاما مفتوحا، والذي من أهم خصائصه أن ندفق المعلومات داخل وخارج التنظيم والتي تعتبر أهم مدخلات النظام، حيث تساعد المؤسسة على التأقلم والتكيف مع المحيط الخارجي وبالتالي الاستمرارية. وفي الغالب تدفق المعلومات يكون في شكل خام تتطلب المعالجة لتستعمل من طرف المديرين، حيث أن القرار الناتج عن استخدام هذه المعلومات تتوقف جودته تتوقف على خصائص هذه المعلومات والتي يجب أن تكون دقيقة وفي الوقت المناسب وأن تكون شاملة وكاملة وأن تكون منظمة وموجزة تسمح بالاستفادة منها وعدم اختلاطها بالمعلومات غير الضرورية. حيث أن الحصول على المعلومات ليس هدفا في حد ذاته ولكنه قاعدة لاتخاذ القرار. وحيث أن إدارة موارد المعلومات تعني استخدام أدوات وتكنولوجيا المعلومات مثل نظم إدارة قواعد البيانات ومستودعات البيانات، وتقنيات التنقيب على البيانات لإنتاج المعلومات ذات القيمة المضافة ولدعم عمليات أنشطة الإدارة.
ولقد شهدت أنظمة المعلومات تغيرا وتطورا جذريا ومتسارعا ونوعيا كبيرا، خاصة في السنوات الأخيرة. حيث ظهرت تطبيقات جديدة لأنظمة المعلومات ومعايير جديدة لتصميم هذه الأنظمة، وبالتالي أجيالا متطورة من النظم، وقد شجعت وساعدت على هذا التطور عوامل عديدة من أهمها الثورة التقنية وخاصة تقنيات المعلومات، والانفجار المعرفي وتقدم الفكر الإداري والتنظيمي، وتطور منظمات الأعمال، وازدياد شدة التنافس بين المؤسسات. 
تساؤلات الدراسة:
نحاول من خلال هذا البحث الإجابة على التساؤلات التالية:
ما حاجة الإدارة إلى أنظمة المعلومات،
كيف تطورت أنظمة المعلومات المعتمدة على الحاسوب،
ما الفرق بين أنظمة المعلومات التقليدية وأنظمة المعلومات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي؛
ماذا يميز أنظمة الشبكات العصبونية الاصطناعية عن أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى،
كيف يمكن أن تساهم الشبكات العصبونية في عملية صنع القرارات الإدارية.
أهداف الدراسة:
ويهدف هذا البحث إلى:
التعرف على أهم أنظمة المعلومات المحوسبة المساعدة في عملية إتخاذ القرار؛
فهم الغرض من الشبكات العصبية الاصطناعية ومكوناتها ومزاياها؛
فهم متطلبات نجاح الشبكات العصبية في القيام بوظيفة اتخاذ القرار.



I. إدارة المعلومات:

إن نظام المعلومات في أي مؤسسة كبقية الأنظمة الأخرى: النظام الإنتاجي، النظام التسويقي، نظام الموارد البشرية وغيرها. وحيث أن المعلومات هي أحد الموارد الهامة في المؤسسة ولذا يجب إدارة نظم المعلومات بأعلى درجة من الكفاءة والفعالية، لتوفير كل المساعدات الممكنة للمؤسسة في جميع المجالات وعلى مختلف المستويات لتحقيق أهدافها وإنجاز أعمالها بنجاح. وهكذا ينبغي على المؤسسة إعداد نظام إدارة المعلومات، أي ضرورة وجود نظام رسمي لتوفير المعلومات السليمة عن الماضي والحاضر والمستقبل، في الوقت المناسب للجهات المناسبة لتمكينها من اتخاذ أفضل القرارات الممكنة المتعلقة بأنشطة المؤسسة ووظائفها.
ونظرا للتغير المتسارع في تقنيات المعلومات والتي لم تعد بعض المؤسسات قادرة على مواكبته، في الغالب تلجأ هذه المؤسسات إلى التعاقد مع مؤسسات متخصصة. ومع ذلك فإن نجاح نظام إدارة المعلومات لا تقاس بمدى تقدم وتعقد تقنياته، وإنما تقاس بمدى مساهمته ومساعدته في تحقيق أهداف المؤسسة.
1- مفهوم نظام المعلومات:
نظام المعلومات مصطلح يتركب من كلمتين:
1-1- نظام: والذي يعني ذلك الكل المكون من أجزاء أو عناصر أو مكونات التي تترابط وتتفاعل وتتكامل فيما بينها من أجل تحقيق أهداف مشتركة.
1-2- المعلومات: هي نتاج معالجة البيانات يدويا أو باستخدام الحاسوب أو بالوسيلتين معا حيث تفيد في فهم ظاهرة أو مشكلة معينة.
وبالتالي يمكن مقابلة المفهومين (وليس جمعهما) لنستخلص مفهوم نظام المعلومات بالشكل التالي:
مجموعة منظمة من العناصر ( أفراد، معدات، برامج، شبكات، بيانات) والتي يتم من خلالها بتجميع وتخزين وتشغيل وتوزيع المعلومات اللازمة لاتخاذ القرارات والتنسيق والرقابة داخل المؤسسة.
ويمكن توضيح تفاعل هذه المكونات من خلال الشكل التالي:
2- فعالية نظام إدارة المعلومات:
تتحدد فعالية نظام إدارة المعلومات بتوفر الخصائص التالية
1- يتم إعداد المعلومات على أساس حاجة المستخدم ويجب أن يلبي احتياجات المستخدمين لاتخاذ قرارات فعالة.
2- توفير المعلومات الدقيقة وذات الصلة وفي الوقت المناسب.
3- يجب أن يرتبط باستخدام الحاسوب لتسهيل عمليات التحليل والتخزين والوصول إليه.
4- أن يكون فعالا قياسا إلى التكاليف.
5- يجب أن تكون هناك وحدة تنظيمية متخصصة لإدارة نظام المعلومات، والعمل كجهاز استشاري للمديرين التنفيذيين.
3- أنوع نظم المعلومات:
لقد ساعدت عوامل كثيرة أهمها الثورة التقنية، وخاصة تقنيات المعلومات والانفجار المعرفي وتقدم الفكر الإداري والتنظيمي، وتطور منظمات الأعمال، على ظهور تطبيقات جديدة لأنظمة المعلومات ومعايير جديدة لتصميم هذه الأنظمة وبالتالي أجيال متطورة من النظم.
ويمكن إيجاز أهم هذه الأنظمة كالآتي:
1- نظم معالجة البيانات: من خلال هذا النظام يتم جمع المعلومات حول أنشطة المؤسسة المختلفة ومعالجتها وتخزينها لحين الحاجة إليها وتلخيصها وعرضها في شكل تقارير.
2- نظم المعلومات الإدارية: مع كبر حجم المؤسسات وتزايد أنشطتها أصبحت نظم معالجة البيانات غير قادرة على تلبية احتياجات المديرين عند اتخاذ القرارات. فقد أدرك المديرون أن فائدة استدام الحاسوب لا تقتصر فقط على الأعمال المحاسبية والرواتب والفواتير، وإنما تستخدم أيضا في تخزين المعلومات حول أنشطة المؤسسة بشأن الأحداث الماضية والحاضرة وما هو متوقع حدوثه في المستقبل واتخاذ القرارات الإدارية.
3- نظم دعم القرار:  ظهر مفهوم نظم دعم القرارات في بداية السبعينات من قبل سكوت مورتن تحت اسم نظم دعم الإدارة أما نظم دعم القرارات فهو مصطلح حر أي أنه غير متفق على تعريف موحد لكونه علما جديدا ولكثرة المتخصصين الذين يتناولونه في الوقت الحاضر.  حيث تعرف بأنها( نظام معلومات مبني على استخدام الحاسب الآلي يوفر للمديرين الوصول          السهل والسريع للمعلومات الداخلية والخارجية التي يحتاجونها لأداء أنشطتهم الإدارية ) . تعرف أيضا على أنها (نظم مبنية على الحاسب الآلي تقوم بتنظيم وتقديم المعلومات اللازمة لقيام المديرين بعمليات التحليل، الاتصالات والتخطيط) .
4- نظم دعم الإدارة العليا: وهي معدة لمساندة الإدارة العليا في المؤسسات وتعتمد على توفر حاسوب لكل مدير من الإدارة العليا وترتبط الحواسيب فيما ببعضها البعض شبكيا. ويشتمل الحاسوب الشخصي على معلومات خاصة بالمستفيد، بالإضافة إلى إمكانية وصوله إلى المعلومات الموجودة في الحاسوب الرئيسي الذي يقوم بتلخيص هذه المعلومات وعرضها بطرق محددة مسبقا، حيث يتيح هذا للإدارة العليا تفويض مزيد من السلطة للمستويات الإدارية الأدنى وبذلك يؤدي إلى مزيد من اللامركزية والمرونة.
5- نظم أتمتة المكاتب: وذلك باستخدام الآلات والأجهزة في أداء مهام وأعمال المكاتب الإدارية والتي كانت تؤدى بواسطة الإنسان. والهدف من ذلك هو إنجاز العمل بسرعة وإتقان أكبر.
6- نظم الذكاء الاصطناعي: يشير حقل الذكاء الاصطناعي إلى نظم المعلومات المحوسبة بطريقة تستطيع أن تتصرف فيها وتفكر بأسلوب مماثل للبشر. وسوف نتناوله بشيء من التفصيل باعتباره المحور الرئيسي في موضوع بحثنا.

II. نظم المعلومات والذكاء الاصطناعي:

يتم تصميم نظم تدعيم القرارات لخدمة مهمة إدارية أو مشكلة محددة، بحيث يكون استخدامها قاصرا عليها. وهي مصممة لخدمة مستويات الإدارة الوسطى والعليا مع إمكانية استفادة الإدارة الدنيا أيضا من إمكانياتها.
تستخدم نظم دعم القرارات لمساندة إتخاذ القرارات بصفة عامة، إلا أنها تعد ملائمة لخدمة القرارات غير الهيكلية والشبه هيكلية التي يكون من الصعب تحديد احتياجاتها من المعلومات .
وتتميز نظم تدعيم القرارات بإمكانيات تحليل عالية، بالإضافة إلى اعتمادها على قواعد بيانات داخلية وخارجية، وفي الغالب تستمد هذه النظم احتياجاتها الداخلية من نظم تشغيل البيانات ونظم المعلومات الإدارية، كما تتميز بالمرونة والقدرة على الاستجابة لطلبات المستخدمين المتغيرة من المعلومات، وهي نظم متوجهة نحو المستخدم، حيث يعتمد استخدامها على مبادرة المستخدمين في طلب التدعيم لعملية اتخاذ القرارات، وبذلك فهي تقوم بتوفير لغات تقصي مألوفة لتحقيق سهولة الاستخدام. وتتميز أيضا بأنها تفاعلية بمعنى أن المستخدم يستطيع من خلال الحوار مع النماذج تغيير افتراضات التحليل والحصول على نتائج جديدة .
1- مفهوم الذكاء الاصطناعي:
وتتفاوت نظم تدعيم القرارات في درجة تأثيرها المباشر على القرارات، حيث يقتصر بعضها على توفير المعلومات بطرقة تفاعلية سهلة من واعد البيانات في حين يصل مستوى تدعيم البعض الآخر إلى تقديم اقتراح بالقرار المناسب، حيث أصبحت نظم المعلومات تستند على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وفيما يأتي سوف نتطرق إلى المفاهيم الأساسية الذكاء الاصطناعي:
1-1- الذكاء: عملية معقدة قادرة على تمكين الكائن الحي من التكيف المتجدد الذي يناظر فيه الفكر والعمل على الوسائل والغايات.
1-2- اصطناعي: كلمة ترتبط بالفعل يصطنع وبالتالي تطلق الكلمة على كل الأشياء التي تنشأ نتيجة النشاط أو الفعل الذي يتم من خلال اصطناع وتشكيل الأشياء تمييزا عن الأشياء الموجودة بالفعل والموجودة بصورة طبيعية دون تدخل الإنسان. 
وبذلك فالذكاء الاصطناعي هو الذكاء الذي يصطنعه الإنسان في الآلة أو الحاسوب.
أي أن الذكاء الاصطناعي هو حقل علم الحاسوب المهتم تصميم نظم الحاسوب الذكية تعرض خصائص الذكاء في السلوك الإنساني.
2- عائلة الذكاء الاصطناعي: 
عائلة الذكاء الاصطناعي في صورتها الراهنة تشير على مجموعة متنوعة من التطبيقات الجديدة في الحقول العلمية والنظرية المختلفة. وبذلك فإن طبيعة هذه العائلة مفتوحة وتستقبل أفرادا جدد وابتكارات ملازمة لاستخدامات غير معروفة سابقا للذكاء الاصطناعي.

والشكل التالي يوضح أهم عناصر الذكاء الاصطناعي

شكل رقم 01: عائلة الذكاء الاصطناعي
 
المصدر: فردوس حسين جود، دعم القرار الإستراتيجي باستخدام الشبكات العصبونية، أطروحة دكتوراه فلسفة في إدارة الأعمال، الجامعة المستنصرية، العراق، ص54، 2006.

وفيما يأتي سوف نتطرق إلى الشبكات العصبية الاصطناعية لبيان أثرها على عملية اتخاذ القرارات الإدارية، ولكن قبل هذا من المهم جدا التعريج على الخلايا العصبية الحية التي هي أساس انبثاق فكرة الشبكات العصبية الاصطناعية.
3- الخلايا العصبية:
يتكون النسيج العصبي من عشرات المليارات من العصبونات ويتكون كل عصبون من جسم خلوي يخرج منه نوعان من الامتدادات الهيولية، امتدادات قصيرة ومتفرعة هي الزوائد الشجيرية، وامتداد واحد طويل هو المحور الاسطواني.
يتكون الجسم الخلوي من غشاء هيولي، هيولى، نواة، ومكونات أخرى خاصة بالخلايا العصبية فقط مثل جسيمات نيسل.
محور الليف العصبي هو امتداد للمحور الأسطواني وهذا يسمح بفهم العلاقة بين المادة الرمادية والمادة البيضاء الموجودتين في المراكز العصبية والليف العصبي.
وإن انتقال السيالة العصبية من عصبون إلى آخر أو إلى خلية منفذة يتم على مستوى اتصالات خاصة تعرف بالمشابك، حيث تنتظم الخلايا العصبية ضمن النسيج العصبي وتتصل فيما بينها باتصالات متعددة فكل خلية تستقبل وترسل إشارات إلى الخلايا الأخرى.  
3-1- التفكير والتذكر:
 لقد استطاع العلماء التوصل إلى بعض الفهم عن العمليات البالغة التعقيد، المرتبطة بالتفكير والتذكر. فالتفكير ينطوي على معالجة المعلومات عبر دوائر في منطقة قشرة الترابط وأجزاء الدماغ الأخرى، حيث تمكن هذه الدوائر الدماغ من ربط المعلومات المخزونة في الذاكرة، بالمعلومات التي تجمعها الحواس. وتؤدي الفصوص الأمامية من المخ دورًا أساسيًا في العديد من عمليات التفكير التي تميز الإنسان عن الحيوانات. وهي مهمة بصفة خاصة في التفكير التجريدي، وفي تخيل النتائج المتوقعة للأفعال، وفي فهم مشاعر وأحاسيس الشخص الآخر. وقد تؤدي إصابة الفصوص الأمامية، أو نموها غير العادي، إلى فقدان هذه القدرات.
3-2- آلية عمل المخ البشري:
 كما هو الحال في كل الخلايا الأخرى، تحدث العديد من العمليات الكيميائية داخل العصبونات، ولكن بعض العمليات الخاصة تحدث فقط داخل العصبونات وبينها. ويحاول العلماء التوصل إلى فهم أعمق لهذه العمليات وعلاقتها بنقل الدفعات العصبية.  والدفعة العصبية عملية كهربائية كيميائية يتحكم فيها غشاء الخلية العصبية، وتدخل في هذه العملية أيونات (ذرات مشحونة كهربائيا) عناصر كيميائية مثل البوتاسيوم والصوديوم. ويحافظ الغشاء، الذي يحتوي على ثغور، على التركيزات المتغيرة لهذه الأيونات داخل العصبون والسوائل المحيطة به. وفي الوقت الذي يسمح فيه الغشاء بدخول الأيونات إلى الخلية والخروج منها، انتقائيا، تتحرك شحنة كهربائية ـ دفعة عصبية ـ عبر الخلية العصبية. 
باقي هذا الجزء الكيميائيات التي تنقل الدفعات من عصبون إلى آخر. رسائل الدماغ الكيميائية. تسمى المواد الكيميائية التي تنقل الدفعات العصبية من محوار عصبون إلى تغصنات عصبون آخر الناقلات العصبية.  ولا تنتقل الدفعات العصبية كهربائيًا عبر الفلح المشبكي، أي الفراغ الضيق بين المحوار والتغصنات. وعوضا عن ذلك تنبه الدفعة العصبية، عند وصولها إلى نهاية المحوار، إطلاق جزيئات الناقلات العصبية في الخلية. وتعبر هذه الجزيئات الفلح المشبكي، وتلتصق بمواقع في تغصنات الخلية الأخرى تسمى المستقبلات. ويغير هذا النشاط الكهربائي للعصبون المستقبل بإحدى طريقتين. ففي إحدى هاتين الطريقتين تنبه الناقلات العصبون إلى إنتاج الدفعة العصبية، وفي الطريقة الأخرى تمنع الناقلات العصبون من إنتاج الدفعة العصبية. وقد تصنع العصبونات أكثر من ناقل عصبي واحد، وقد تحتوي أسطحها الغشائية مستقبلات لأكثر من ناقل عصبي واحد. وقد "يتعلم" العصبون من الخبرات الماضية، وبناء على ذلك تغير نسب الناقلات العصبية والمستقبلات المتنوعة. ولذا فإن الدماغ مرن جدا، ويمكنه تغيير استجابته تجاه الظروف المختلفة على مدى فترات تمتد من عدة ثوان إلى عدة عقود.

4- الشبكات العصبية الاصطناعية:

إن الشبكات العصبونية تتشابه مع الدماغ البشري في أنها تكتسب المعرفة بالتدريب وتخزن هذه المعرفة باستخدام قوى وصل داخل العصبونات تسمى الأوزان التشابكية.
وبسبب قدرة الشبكات العصبية على التعلم أمكن مكاملتها مع عدة برمجيات لتقوم بالعمل على الأنماط والتمييز اللفظي وتحليل البيانات.
4-1- مفهوم الشبكات العصبونية الاصطناعية:
لقد تطورت الشبكات العصبية منذ نشأتها في الأربعينات من القرن المنصرم إلى أن وصلت إلى ما هي عليه اليوم.
الشبكات العصبية هي نظام مصمم لمحاكاة الطريقة التي يؤدي بها العمق البشري مهمة معينة، وهو عبارة عن معالج ضخم موزع على التوازي، ومكون من وحدات معالجة بسيطة، هذه الوحدات ما هي إلا عناصر حسابية تسمى عصبونات أو عقد لها خاصية عصبونية حيث تقوم بتخزين المعرفة العملية والمعلومات التجريبية لتجعلها متاحة للمستخدم وذلك عن طريق ضبط الأوزان .
4-2- خصائص الشبكات العصبية الاصطناعية:
تتميز الشبكات العصبونية الاصطناعية بالخصائص التالية:
- القدرة على اشتقاق المعنى من البيانات المعقدة أو الغير دقيقة؛
- القدرة على التعلم كيفية القيام بمهام الاعتماد على البيانات بواسطة التدريب أو التجربة الأولية؛
- بإمكانها خلق تنظيمها الخاص، وتمثيل البيانات التي تستلمها أثناء عملية التعلم؛
- حسابات الشبكات العصبونية الاصطناعية قد تنفذ بشكل متوازي؛
4-3- مكونات الشبكات العصبونية:
كما أن للإنسان وحدات إدخال توصله بالعالم الخارجي، وهي حواسه الخمس. كذلك فالشبكات العصبونية لها مدخلات تتمثل  في وحدات المعالجة التي تتم فيها العمليات الحسابية التي تضبط بها الأوزان ونحصل عن طريقها عن ردة الفعل لكل مدخل من المدخلات للشبكة. فوحدات الإدخال تكون طبقة تسمى طبقة المدخلات، ووحدات المعالجة تكون طبقة المعالجة، والتي تقوم بإخراج نتائج الشبكة تدعى طبقة المخرجات. وبين كل طبقة من هذه الطبقات هناك طبقة من الوصلات البينية التي تربط كل طبقة بالطبقة التي تليها والتي يتم فيها ضبط الأوزان الخاصة بكل وصلة بينية. وتحتوي الشبكة على طبقة واحدة فقط من وحدات الإدخال، لكنها قد تحتوي على أكثر من طبقة من طبقات المعالجة.                                                                                                    والشكل الموالي نموذجا بسيط للشبكة العصبونية
شكل رقم 02: مكونات الشبكة العصبونية الاصطناعية
   
المصدر: سعد غالب ياسين، مرجع سبق ذكره، ص128.
نلاحظ أن العصبون يتألف من:
إشارات المدخل: x1 ,x2,……………,xn
الأوزان:  w1, w2, ……………, wn حيث يعبر الوزن عن شدة الترابط بين العنصر القبل والعنصر البعد.
عنصر المعالجة: y الذي يشمل قسمين:

- الجامع: والذي يقوم بجمع الإشارات في المدخل الموزون.
- تابع التفعيل: وهذا التابع يحد من مخرج العصبون لذا يسمى بتابع التخميد إذ يجعل المخرج ضمن المجال [0،1] أو [1،1-] .
المخرج: Xj
الصياغة الرياضية للعصبون:
تمثل العمليات الرياضية بالمعادلة الآتية:
 

حيث أن: 
    إشارات المدخل.
  الأوزان للعصبون k.

   تابع عملية الجمع. حيث  bk  يمثل الانحياز الذي يمكن عده على أنه أحد الأوزان  w0 ومدخله x0 =1  ليكون النموذج كالتالي:
 

المصدر: فردوس حسين جواد، مرجع سبق ذكره، ص62.

III. تصميم الشبكة العصبونية المساعدة على صنع القرار: 
يتطلب تصميم هذه الشبكة الحصر الدقيق للبيانات الداخلة في التصميم، وترجمتها إلى أرقام وذلك بمراعاة الخطوات التالية:
- تحديد أهداف القرارات التي تتخذها وترتيبها حسب الأولوية؛ 
- اتخاذ أكثر القرارات فعالية من بين عدد من الخيارات المحتملة؛
- تنفيذ القرار الذي تتخذه وتقييم النتائج المترتبة عليه.
ويجب أن تكون القرارات:
- غير مهيكلة.
- غير منتظمة الحدوث ونادرة.
- تعتريها المخاطرة واللاتأكد.
1- بناء الشبكة العصبونية:
مثلا قرار إنشاء فرع جديد لمؤسسة ما ولنرمز له بالرمز D.
أولا تحديد مدخلات القرار:
ويتم تحديد مدخلات هذا القرار ودرجة أهمية كل مدخل بنسبة مئوية بحيث يكون اجمالي المدخلات النسبة 100% .
ولتكن المدخلات كالآتي:
-x1 : الجدوى الاقتصادية.
- x2 : وسائل الإنتاج.
- x3 : الإطارات الكفؤة.
- x4 : حجم السوق.
ثانيا تحديد مخرجات القرار:
ويتم ذلك عن طريق تلخيص البيانات التاريخية حول القرارات المتخذة بحسب المدخلات ولتكن:
- y1 : قبول تنفيذ القرار.
- y1 : تأجيل تنفيذ القرار.
- y1 : رفض تنفيذ القرار.
ثم نقوم بتفريغ البيانات في جدول كالتالي:
Y3 Y3 Y1 X4 X3 X2 X1 التكرارات
1 0 0 0.4 0.4 0.5 0.5 1
0 1 0 0.3 0.9 0.3 0.7 2
0 0 1 0.9 0.7 0.8 0.8 3
0 1 0 0.7 0.8 0.6 0.4 4
1 0 0 0.4 0.5 0.3 0.2 5
0 1 0 0.6 0.3 0.5 0.7 6
0 1 0 0.1 0.4 0.6 0.7 7
0 0 1 0.2 0.4 0.7 0.9 8
0 0 1 0.7 0.5 0.1 0.4 9
0 0 1 0.9 0.6 0.9 0.5 10
وعلى هذا الأساس يتم بناء الشبكة العصبونية لهذا القرار.
  


2- تدريب الشبكةالعصبونيةوخوارزمية التعلم:
من أهم خصائص الشبكات العصبونية التي تميزها عن بقية أنظمة الذكاء الاصطناعي أنها تتدرب، من خلال تقديم مجموعة بيانات تدريب إلى الشبكة بحيث يمكن تعديل الأوزان. حيث أن الشبكات العصبونية لا تبرمج بل تقوم بالتعلم، وتعد الأوزان المعلومات الأولية التي بواسطتها ستتعلم الشبكة، لذا يجب تحديث الأوزان أثناء مرحلة التدريب.
من أجل هذا التحديث تستخدم خوارزميات مختلفة بحسب نوع الشبكة، والتي من أهمها خوارزمية الانتشار العكسي.
IV. الخاتمة والتوصيات:
إن الهدف من استخدام الحاسوب هو تخفيض أو الحد من المشاكل المحتملة، وبخاصة تلك التي تتعلق بالانحياز غير المقصود والغموض، هذه المشاكل تتحكم في جمع المعلومات من أجل قاعدة المعرفة الابتدائية. وعلى اعتبار أن الشبكات العصبونية الاصطناعية نظم معلومات حاسوبية ديناميكية تشكل وتبنى وتبرمج طيلة فترة التطوير المخصصة للتدريب والتعلم. أي أنها تتعلم من التجربة وتكتسب معارفها من خلال التدريب والممارسة العملية، فهي تستطيع تمييز الأنماط وتحديد الرموز المكتوبة بخط اليد والتعرف على الكلمات، والتنبؤ بالمتغيرات وغيرها من التطبيقات المختلفة خاصة في مجالات المال والأعمال. لذا على المؤسسات على اختلاف أنشطتها أن:
- استخدام نظم المعلومات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في عملية صنع القرارات الإدارية؛
- تكوين الإطارات على القادرة على استخدام التطبيقات الحديثة في تقنيات المعلومات في شتى المستويات الإدارية؛
- الاستفادة من المزايا التي تقدمها الشبكات العصبونية فيما يتعلق بالجهد والوقت والمال والتي تمكنها من الاستجابة للظروف والتغيرات البيئية؛



تعليقات