استدلال خودکار چیست؟
استدلال خودکار شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که تلاش می‌کند اطمینان حاصل کند که یک سیستم یا برنامه چه کاری انجام خواهد داد یا هرگز انجام نخواهد داد. این اطمینان بر اساس اثبات ریاضی است. مردم بسیاری از مسائل منطقی را در ریاضیات، علوم و محاسبات با استفاده از استراتژی‌های منطقی مانند قضایا و استنتاج‌ها حل می‌کنند. استدلال خودکار از رایانه‌ها که از ابزارهای مشابه برای حل چالش‌های پیچیده استفاده می‌کنند، بهره می‌برد. ابزارهای استدلال خودکار تلاش می‌کنند با استفاده از تکنیک‌های شناخته شده از ریاضیات به سؤالات مربوط به یک برنامه (یا یک فرمول منطقی) پاسخ دهند. این ابزارها به شما کمک می‌کنند تا آنچه در مورد یک گزاره یا عبارت درست است را بررسی کنید.
استدلال خودکار چه مشکلاتی را می‌تواند حل کند؟
دانشمندان و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار از استدلال خودکار برای اثبات دو چیز استفاده می‌کنند. اول، آنها ثابت می‌کنند که طراحی یا پیاده‌سازی یک سیستم از مشخصات آن پیروی می‌کند. دوم، آنها ثابت می‌کنند که سیستم به همان شکلی که در نظر گرفته شده بود، کار می‌کند.
استدلال خودکار این کار را با تولید اثبات‌هایی در منطق صوری که توسط قضایای ریاضی یا حقایق شناخته شده پشتیبانی می‌شوند، انجام می‌دهد. استدلال خودکار از روش‌های تأیید الگوریتمی مبتنی بر ریاضی و منطق برای تولید اثبات امنیت یا صحت برای همه رفتارهای ممکن استفاده می‌کند.
استدلال خودکار همچنین می‌تواند برای اثبات اینکه سیستم‌های مورد استفاده برای پیکربندی شبکه‌ها، اجازه دسترسی به شبکه یا اعطای مجوز، یا برای حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، همانطور که در نظر گرفته شده‌اند، کار می‌کنند، استفاده شود.
هنگامی که از استدلال خودکار استفاده می‌کنید، ابتدا سیستم را با یک گزاره مسئله ارائه می‌دهید. سپس سیستم استدلال خودکار مفروضات را با گزاره مسئله محاسبه و تأیید می‌کند. نرم‌افزار این کار را تا زمانی که تمام گزینه‌ها را بررسی کند، انجام می‌دهد.
مثال برای مسئله استدلال خودکار
برای درک بهتر استدلال خودکار، گزاره مسئله “آیا گربه‌ها روی زمین زندگی می‌کنند؟” و ادعاهای زیر را در نظر بگیرید:
- گربه‌ها پستاندار هستند
- پستانداران روی زمین زندگی می‌کنند
سیستم استدلال خودکار ارزیابی می‌کند که آیا گزاره مسئله درست است یا خیر. به طور خاص، از استنتاج منطقی استفاده می‌کند. در این مورد، گربه‌ها پستاندار هستند و پستانداران روی زمین زندگی می‌کنند. بنابراین، تأیید می‌کند که گربه‌ها روی زمین زندگی می‌کنند.
محدودیت‌های استدلال خودکار
استدلال خودکار پیش‌بینی یا تعمیم نمی‌کند. به عنوان مثال، می‌توانیم از استدلال خودکار برای ارائه چنین استدلالی استفاده کنیم:
- گربه‌ها مو دارند
- فلفی یک گربه است
- بنابراین، فلفی مو دارد
نمی‌توانیم از استدلال خودکار برای ارائه چنین استدلالی استفاده کنیم:
- گربه‌ها پستاندار هستند
- گربه‌ها روی زمین زندگی می‌کنند
- بنابراین، همه پستانداران روی زمین زندگی می‌کنند
چنین کاربردهایی در یک قضیه ثابت‌کننده رایج است که هنگام انجام وظایف استنتاجی به راهنمایی انسان نیاز دارد.
موارد استفاده از استدلال خودکار چیست؟
توانایی استدلال خودکار در انجام استنتاج‌های گام به گام منطقی در چندین زمینه مفید است. با استفاده از استدلال خودکار، می‌توانید امنیت، انطباق، در دسترس بودن، دوام و ویژگی‌های ایمنی معماری‌های بزرگ را ثابت کنید.
در اینجا چند مورد دیگر از موارد استفاده از استدلال خودکار آورده شده است.
مدل‌سازی ریاضی
دانشمندان، مهندسان و ریاضیدانان با اعمال فرمول‌های جبری در کاربردهای علمی، مسائل را حل و اثبات‌های ریاضی را تأیید می‌کنند. در چنین روش‌هایی، آنها از مدل‌های ریاضی که به چندین متغیر برای استنتاج راه‌حل‌های احتمالی برای یک مسئله تکیه می‌کنند، استفاده می‌کنند.
تأیید سخت‌افزار
استدلال خودکار به مهندسان سخت‌افزار کمک می‌کند تا محصولات قابل اعتمادی بسازند. این امکان را به آنها می‌دهد تا نقص‌های احتمالی را که توسط روش‌های آزمایشی معمولی نادیده گرفته می‌شوند، کشف کنند.
به عنوان مثال، مهندسان طراحی الکترونیک از تحلیل‌های دقیق ریاضی استدلال خودکار برای به دست آوردن مدرک قطعی مبنی بر اینکه یک طراحی سخت‌افزاری خاص با مشخصات خود، مانند رفتارهای سیستم یا اجراها، مطابقت دارد، استفاده می‌کنند.
تأیید نشان می‌دهد که همه رفتارهای ممکن سیستم، ویژگی‌های زمانی که مشخصات را تشکیل می‌دهند، را برآورده می‌کنند. همچنین می‌تواند نشان دهد که هر رفتار ممکن از پیاده‌سازی سیستم با برخی از رفتارهای مشخصات سطح بالای آن سازگار است.
اعتبار سنجی نرم‌افزار
توسعه‌دهندگان نرم‌افزار از استدلال خودکار برای کمک به اطمینان از اینکه برنامه‌ها در برابر مسائل امنیتی ناخواسته مقاوم هستند و نرم‌افزار همانطور که در نظر گرفته شده یا طراحی شده است، کار می‌کند، استفاده می‌کنند. مانند تأیید سخت‌افزار، استدلال خودکار به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد اقدامات امنیتی نرم‌افزار را در برابر سیاست‌های مختلف تأیید کنند.
به عنوان مثال، مهندسان آمازون وب سرویسز (AWS) ثابت می‌کنند که کد بوت برای هر پیکربندی بوت با استدلال خودکار ایمن است. مثال دیگر این است که آنها ثابت می‌کنند داده‌های ذخیره و پردازش شده در آمازون سیمپل استوریج سرویس (آمازون S3) محافظت می‌شوند. در این مثال، آنها برای تکثیر، سازگاری، مقیاس‌بندی خودکار، متعادل‌سازی بار و سایر وظایف هماهنگ‌سازی به استدلال خودکار تکیه می‌کنند.
مدل‌سازی استدلال انسانی
دانشمندان کامپیوتر از فناوری‌های استدلال خودکار برای پیکربندی دسترسی استفاده می‌کنند. برای انجام این کار، آنها سیاست‌هایی می‌نویسند که توضیح می‌دهد چه زمانی درخواست‌های کاربر برای دسترسی به یک منبع را مجاز یا رد کنند. این امر تأیید می‌کند که فقط کاربران مورد نظر به منبع دسترسی دارند که برای امنیت و حریم خصوصی منبع مهم است.
به عنوان مثال، دانشمندان کامپیوتر از فرمول‌های رضایت‌پذیری مدول نظریه‌ها (SMT) و حل‌کننده‌های SMT برای اثبات ویژگی‌های امنیتی استفاده می‌کنند.
ابزارها و تکنیک‌های استدلال خودکار چیست؟
در ادامه، چندین روش استنتاج خودکار را که سیستم‌های محاسباتی را قادر به انجام استنتاج انسانی می‌کند، به اشتراک می‌گذاریم.
منطق کلاسیک
منطق کلاسیک یک فلسفه ریاضی است که مدل‌های استدلال پایه را برای برنامه‌های استدلال منطقی خودکار فراهم می‌کند. این منطق بر این اصل استوار است که هر گزاره دارای یک مقدار درست یا نادرست است، اما نه هر دو.
این منطق عمدتاً بر منطق مرتبه اول تمرکز دارد که به ریاضیدانان اجازه می‌دهد متغیرهای ناشناخته مانند x را با کمیت‌کننده‌هایی مانند “وجود دارد” در یک جمله نشان دهند. به عنوان مثال، دانشمندان منطق کلاسیک را در برنامه‌نویسی منطقی برای یافتن x در این جمله به کار می‌برند: “وجود دارد x به طوری که x روی زمین زندگی می‌کند و x یک پستاندار است.”
منطق گزاره‌ای
منطق گزاره‌ای یک سیستم منطقی است که در آن گزاره‌هایی وجود دارند که می‌توانند درست یا نادرست باشند و ساخت روابط بین آنها، که “استدلال” نامیده می‌شود.
بیان کلاسیک یک استدلال در منطق گزاره‌ای “اگر P، آنگاه Q” است. به عنوان مثال، اگر شنبه باشد، آخر هفته است.
استدلال خودکار از تکنیکی به نام “حل SAT” استفاده می‌کند. این تکنیک از ابزارهایی به نام “حل‌کننده‌های SAT” برای جستجوی تخصیص‌های رضایت‌بخش به استدلال‌ها در منطق گزاره‌ای استفاده می‌کند. این بدان معناست که متغیرهایی که استدلال را درست می‌کنند.
تفاوت بین استدلال خودکار و هوش مصنوعی چیست؟
استدلال خودکار یک رشته خاص از هوش مصنوعی (AI) است که استنتاج منطقی را در سیستم‌های کامپیوتری اعمال می‌کند.
هوش مصنوعی علمی است که به کامپیوترها می‌آموزد که هنگام حل مسائل مانند انسان فکر کنند. پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی منجر به پیشرفت رشته‌های فرعی مختلفی از جمله یادگیری عمیق، تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین شده است.
استدلال خودکار با سایر فناوری‌های هوش مصنوعی، مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) که بر آموزش کامپیوترها برای درک گفتار نوشتاری یا شفاهی تمرکز دارد، متفاوت است. در عوض، استدلال خودکار از مدل‌ها و اثبات‌های منطقی برای استدلال در مورد رفتارهای احتمالی یک سیستم یا برنامه، از جمله حالت‌هایی که می‌تواند یا هرگز به آنها نخواهد رسید، استفاده می‌کند.
تفاوت بین استدلال خودکار و یادگیری عمیق چیست؟
استدلال خودکار ویژگی‌های یک برنامه یا سیستم را ثابت می‌کند. این کار را با استفاده از خود برنامه یا سیستم، و همچنین یک مدل یا مشخصات از سیستم در منطق صوری انجام می‌دهد.
یادگیری عمیق بر اساس اعمال مدل‌های آماری بر مجموعه‌های داده بزرگ، پیش‌بینی می‌کند.
یادگیری عمیق یک فناوری پیشرفته یادگیری ماشین است که نحوه عملکرد مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کند. این فناوری از مدل‌های مختلف شبکه عصبی که از چندین لایه از نورون‌ها تشکیل شده‌اند که اطلاعات مرتبط را استخراج، مقایسه و تجزیه و تحلیل می‌کنند، استفاده می‌کند. دانشمندان داده از یادگیری عمیق برای برنامه‌های پیچیده، مانند پردازش داده‌های دوربین و حسگر در خودروهای خودران، استفاده می‌کنند.
آیا استدلال خودکار یادگیری ماشین است؟
استدلال خودکار و یادگیری ماشین یکسان نیستند. به طور خلاصه، یادگیری ماشین پیش‌بینی‌ها و استنتاج‌ها را انجام می‌دهد. استدلال خودکار مدرک ارائه می‌دهد.
یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که کامپیوترها را برای تصمیم‌گیری با نمونه‌های داده بزرگ آموزش می‌دهد. به عنوان مثال، دانشمندان داده از یادگیری ماشین برای آموزش نرم‌افزار بانکی برای شناسایی فعالیت‌های جعلی استفاده می‌کنند. آنها از نمونه‌های بزرگ داده‌های مالی استفاده می‌کنند تا اطمینان حاصل کنند که نرم‌افزار به راحتی الگوهای غیرطبیعی را بر اساس نتایج آموخته شده قبلی شناسایی می‌کند.
به جای آموزش مدل با داده‌ها، استدلال خودکار به مدل اجازه می‌دهد تا بر اساس حقیقت و مدرک ریاضی، نتیجه‌ای را استنتاج کند.
