سبق وبيَّنت على حسابي القديم استلهام عالِم الحاسوب جون سُوَا لبعض من مقاربات ابن تيمية المنطقية في تطوير أنظمة حاسوبية تشتغل من خلال القياس، والآن، لأبين لماذا بالذات ابن تيمية
نظام VivoMind Analogy Engine الذي شارك جون سُوَا في تطويره، يختص بإيجاد التماثلات في قواعد معلوماتية ضخمة مثل WordNet، ودفاع ابن تيمية عن قياس التمثيل ضد قياس الشمول، هو أحسن ما يمكن توظيفه في مثل ذلك النظام، لأنه من الناحية الحاسوبية، استخراج التشابهات ومن ثَمَّ توليد أو معالجة المخططات المفاهيمية Conceptual graphs، لا يمكن له أن يتم بكفاءة عبرَ قياس الشمول أو الاستدلال الاستنباطي، فإذن، تم استلهام مقاربة ابن تيمية لأنها أقرب للواقع ولطبيعة العلوم التجريبية، وحتى للاشتغال في الذكاء الاصطناعي حيث الاستدلال الاستنباطي المحض لا يقدِّم إفادات كثيرة.
المنطق التقليدي، ومنطق القياس، محدودان جدا فيما يتعلق بالتعقيد والتعددية الخاصة ببيانات العالم الواقعي وسيناريوهاته، فقد رأى جون سُوَا إذن أن تلك المقاربة تحسِّن قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي لمعالجة المعلومات والبيانات عبر طريق أكثر توافقية مع المعالجة المعرفية لدى الإنسان، والتي تعتمد أكثر على قياس التمثيل.
يتبع...
نظام VivoMind Analogy Engine الذي شارك جون سُوَا في تطويره، يختص بإيجاد التماثلات في قواعد معلوماتية ضخمة مثل WordNet، ودفاع ابن تيمية عن قياس التمثيل ضد قياس الشمول، هو أحسن ما يمكن توظيفه في مثل ذلك النظام، لأنه من الناحية الحاسوبية، استخراج التشابهات ومن ثَمَّ توليد أو معالجة المخططات المفاهيمية Conceptual graphs، لا يمكن له أن يتم بكفاءة عبرَ قياس الشمول أو الاستدلال الاستنباطي، فإذن، تم استلهام مقاربة ابن تيمية لأنها أقرب للواقع ولطبيعة العلوم التجريبية، وحتى للاشتغال في الذكاء الاصطناعي حيث الاستدلال الاستنباطي المحض لا يقدِّم إفادات كثيرة.
المنطق التقليدي، ومنطق القياس، محدودان جدا فيما يتعلق بالتعقيد والتعددية الخاصة ببيانات العالم الواقعي وسيناريوهاته، فقد رأى جون سُوَا إذن أن تلك المقاربة تحسِّن قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي لمعالجة المعلومات والبيانات عبر طريق أكثر توافقية مع المعالجة المعرفية لدى الإنسان، والتي تعتمد أكثر على قياس التمثيل.
يتبع...
