بایگانی برچسب برای: هوش مصنوعی

تاریخچه OCR در کشورمان

تاریخچه OCRدر ایران

 ocr در ایران چگونه آغاز شد؟ 

ماجرا از ثبت‌نام داوطلبان آزمون «سازمان ملی پرورش استعدادهای درخشان (تیزهوشان)» در سال 1380 ‎آغاز شد. ثبت‌نام از روی فرم‌هایی كه توسط دانش‌آموزان تكمیل می‌شد انجام می‌گرفت. دانش‌آموزان شركت‌كننده در آزمون ــ مانند آزمون‌های سراسری ــ باید نام، نام خانوادگی، نام پدر، نام شهرستان محل تولد و سكونت، نام مدرسه و دین خود را در داخل كادرهای مربعی شكل و به صورت حروف مقطع (یعنی هر حرف داخل یك كادر) می‌نوشتند. وقتی كه همة فرم‌ها از طریق پست به سازمان مركزی برگزاركننده آزمون می‌رسید، عدة زیادی تایپیست متن آنها را دوباره وارد رایانه می‌كردند. در واقع همان حرف‌های داخل كادر را دوباره تایپ می‌كردند تا اطلاعات شناسنامه‌ای هر دانش‌آموز به صورت دیجیتالی درآید. این روش هم بسیار زمان‌بُر بود و هم نیاز به تعداد زیادی تایپیست داشت. احتمال داشت كه تایپیست‌ها هم هنگام تایپ اشتباه كنند و با ثبت نادرست یك نام، مشخصات فردی در رایانه مركزی وارد شود كه اصلاً متولد نشده است! مثلاً فرض كنید تایپیست محترم نام «جواد» را، كه داخل كادرها به صورت «ج.و.ا.د» نوشته شده بود،« فؤاد» تایپ می‌كرد؛ در آن صورت در كارت شناسایی جواد سابق، فؤاد فعلی ثبت می‌شد! (جوادِ موجود حذف می‌شد و فؤاد ناموجود وارد فهرست داوطلبان می‌شد!) افزون بر این، هزینة كار نیز بسیار زیاد بود.
به علت همین مشكلات، در بهمن‌ماه 1380، نخستین طرح OCR برای بازشناسی حروف فارسی توسط كامپیوتر ارائه شد و در سال‌های 1381 و 1382 نیز ثبت‌نام آزمون تیزهوشان به یاری این نرم‌افزار انجام شد.
در زبان‌های دیگر، به ویژه زبان‌هایی كه با حروف لاتینی نوشته می‌شوند، سال‌هاست كه از OCR استفاده می‌شود. اما در ایران تازه دو سه سالی است كه به فكر استفاده از OCR در زبان فارسی افتاده‌ایم.
و اما OCR چند نوع است: یا تایپی است یا دست‌نویس. یعنی یا باید یك متن قبلاً تایپ شده را (مثل كتاب‌ها و روزنامه‌های چندین سال قبل، یا حتی متنی را كه فایل تایپی آن موجود نیست و فقط پرینت آن را داریم) وارد رایانه كنیم، یا متن دست‌نویس را. متن‌های دست‌نویس هم به دو صورت «گسسته» و «پیوسته» وجود دارند: متن «دست‌نویس پیوسته» مثل همان چیزهایی است كه ما هر از گاهی كه دلمان تنگ می‌شود روی كاغذ می‌نویسیم، یا یك نامه، یا یك قطعه شعر و … اما متن «دست‌نویس گسسته» همان نوشته‌‌هایی است كه حروف آن جدا از هم و به صورت گسسته نوشته شده‌اند، مثل نام و نام‌خانوادگی كه در فرم‌های آزمون ثبت‌نام، به صورت هر حرف داخل یك كادر، نوشته می‌شوند. طراحی OCR گسستة فارسی تقریباً در مراحل پایانی كار قرار دارد ولی، OCR پیوسته ظاهراً سال‌های زیادی كار می‌برد. «رضا صدیق» و «پرویز رزازی»، كه در رشتة مخابرات تحصیل كرده‌اند و مسئولان یك شركت كامپیوتری به نام «اندیشه نرم‌افزار پایا» هستند، برای اولین بار به طور جدی پروژة OCR فارسی را دنبال كرده‌اند. رزازی كه دانشجوی مخابرات و مسئول بخش پردازش سیگنال شركت «پایا» و مدیر پروژة OCR در این شركت است، می‌گوید : « OCR در دنیا موضوعی ناشناخته نیست، و بر روی آن زیاد كار شده است، ولی در ایران با آنكه مدت‌هاست روی آن كار شده، اما بسیاری از این كارها در حد كارهای دانشگاهی و مقاله‌های علمی باقی‌مانده بود و تبدیل به یك محصول كاربردی در ابعاد وسیع (مثل ثبت‌نام آزمون‌های بزرگ) نشده بود. ما بر روی این طرح كار كردیم و هدفمان هم این بود كه محصول را به شكل صنعتی آن تولید كنیم. البته غیر از شركت «پایا»، دو شركت دیگر نیز با حمایت دبیرخانه طرح «تكفا» (توسعه كاربرد فناوری اطلاعات و ارتباطات) مشغول پژوهش و آزمایش بر روی OCR فارسی هستند. یكی از این شركت‌ها «داده‌پردازان دوران نوین» نام دارد كه مدیریت آن را دكتر «حسام فیلی» بر عهده دارد. دكتر فیلی متخصص در رشتة هوش مصنوعی، از دانشگاه صنعتی شریف، است و شركت «دوران نوین» را از سال 1381، با هدف كار تخصصی بر روی پروژه‌های هوش مصنوعی تأسیس كرده است. او دربارة چگونگی پیوستن شركتش به این طرح می‌گوید: «از تیرماه سال 82 با شروع فعالیت طرح «تكفا» و حمایت‌های مالی آنها، این شركت تصمیم گرفت كه در زمینة طراحی OCR فارسی پژوهش و فعالیت كند. این پروژه در شركت «دوران نوین» با همكاری آقای دكتر «ابراهیمی مقدم» كه او هم از دانشجویان دورة دكتری هوش مصنوعی دانشگاه صنعتی شریف است، انجام می‌گیرد.
ﭘﻴﺪﺍﻳﺶ ﻋﻠﻮﻡ ﻭ ﻓﻨﻮﻥ ﺟﺪﻳﺪ، ﺟﻮﺍﻣﻊ ﺑﺸﺮﻱ ﺭﺍ ﺑﺎ ﺷﻜﻠﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻔﻲ ﺍﺯ اطلاعات ﺭﻭﺑﺮﻭ ﻧﻤﻮﺩﻩ است ﺳﻄﺢ ﺗﻮﺳﻌﺔ ﻳﻚ ﺟﺎﻣﻌﻪ ﺭﺍ ﻣﻲ ﺗﻮﺍﻥ ﺑﺎ ﻣﻘﺪﺍﺭ اطلاعات ﻭ ﺩﺍﻧﺶ ﺗﻮﻟﻴﺪ ﺷﺪﻩ ﺩﺭ ﺁﻥ ﺍﺭﺯﻳﺎﺑﻲ ﻛﺮﺩ. ﺗﻮﻟﻴﺪ ﻓﺰﺍﻳﻨﺪﺓ اطلاعات ﺑﻪ ﺷﻜﻠﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺻﻮﺭﺕ ﻣﻲ گیرد و با درجات متفاوتی ﺍﺯ ﭘﻴﭽﻴﺪﮔﻲ ﻫﻤﺮﺍﻩ می باشد. ﺩﺭ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻧﻴﺎﺯ ﺑﻪ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ اطلاعات ﺑﺼﻮﺭﺕ ﺭﻭﺯﺍﻓﺰﻭﻥ ﺍﻓﺰﺍﻳﺶ ﻣﻲ یابد یكی از ﻣﺴﺎﺋﻞ ﻣﻬﻢ ﺩﺭ ﻃﺮﺍﺣﻲ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﻣﺪﺭﻥ ﺍﻃﻼﻋﺎﺗﻲ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺧﻮﺩﻛﺎﺭ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎ می باشد.

ﺑﺮخی ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎی ﻣﺘﻮﻥ ﭼﺎپی ﻓﺎﺭسی

ﻧﮕﺎﺭﺵ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﻣﻨﺤﺼﺮ ﺑﻪ ﻓﺮﺩﻱ ﺩﺍﺭﺩ ﻛﻪ ﺁﻥ ﺭﺍ ﻛﺎﻣﻼً ﺍﺯ ﻧﮕﺎﺭﺵ لاتین ﻣﺘﻤﺎﻳﺰ ﻣﻲسازد.
ﺑﻤﻨﻈﻮﺭ ﻓﻌﺎﻟﻴﺖ ﺩﺭ ﺯﻣﻴﻨﺔ OCR فارسی ﺁﮔﺎﻫﻲ ﺍﺯ ﻗﻮﺍﻧﻴﻦ ﻧﮕﺎﺭﺷﻲ ﻭ ﻧﺤﻮﺓ ﭼﺎﭖ ﺣﺮﻭﻑ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺯﺑﺎﻥ ﺍﻣﺮﻱ ﺿﺮﻭﺭﻱ ﺍﺳﺖ. ﺩﺭ ﺍﻳﻨﺠﺎ ﺑﻪ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﻛﻠﻲ ﻧﮕﺎﺭﺵ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﺍﺷﺎﺭﻩ ﻣﻲ ﺷﻮﺩ :

1-    ﻣﺘﻮﻥ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﺑﺮﺧﻼﻑ متون لاتین ﺍﺯ ﭼﭗ ﺑﻪ ﺭﺍﺳﺖ ﻧﻮﺷﺘﻪ ﻣﻲشود.
2-     ﺩﺭ ﻛﻠﻤﺎﺕ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﺑﺮﺧﻲ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﺍﺯ ﻳﻚ ﻳﺎ ﺩﻭ ﻃﺮﻑ ﺑﻪ ﺣﺮﻭﻑ ﻣﺠﺎﻭﺭ ﺧﻮﺩ ﺍﺗﺼﺎﻝ ﺩﺍﺷﺘﻪ ﻭ ﺑﺮﺧﻲ ﻧﻴﺰ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﻣﺠﺰﺍ ﻧﻮﺷﺘﻪ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ. ﺩﺭ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻫﺮ ﻛﻠﻤﻪ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﺷﺎﻣﻞ ﻳﻚ ﻳﺎ ﭼﻨﺪ ﺑﺨﺶ ﻣﺘﺼﻞ ﺑﺎﺷﺪ ﻛﻪ « ﺯﻳﺮﻛﻠﻤﻪ » ﻧﺎﻣﻴﺪﻩ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ. (الف)
3-    ﺣﺮﻭﻑ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﻣﻲﺗﻮﺍﻧﻨﺪ ﭼﻬﺎﺭ ﻣﻮﻗﻌﻴﺖ ﻣﺠﺰﺍ ﻭ ﺩﺭ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﭼﻬﺎﺭ ﺷﻜﻞ ﻣﺘﻔﺎﻭﺕ ﻧﮕﺎﺭﺵ ﺩﺍﺷﺘﻪ باشند. ﺣﺮﻭﻑ ﺍﺑﺘﺪﺍﻳﻲ، ﻣﻴﺎﻧﻲ، ﺍﻧﺘﻬﺎﻳﻲ ﻭ ﻣﺠﺰﺍ. (ب)
4-     ﺣﺮﻭﻑ ﻭﺍﻗﻊ ﺩﺭ ﻳﻚ ﻛﻠﻤﻪ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﻫﻤﭙﻮﺷﺎﻧﻲ ﺩﺍﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﻨﺪ، ﺑﺪﻳﻦ ﻣﻌﻨﻲ ﻛﻪ ﻧﺘﻮﺍﻥ ﺑﺎ ﺭﺳﻢ ﺧﻄﻮﻁ ﻋﻤﻮﺩﻱ، ﺣﺮﻭﻑ ﺭﺍ ﺑﻄﻮﺭ ﻛﺎﻣﻞ ﺍﺯ ﻳﻜﺪﻳﮕﺮ ﻣﺠﺰﺍ ﻧﻤﻮﺩ. (ج)
5-    ﺑﺮﺧﻲ ﺍﺯ ﻓﻮﻧﺘﻬﺎ ﺑﻌﻀﻲ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﺩﺭ ﺩﻭ ﻣﺤﻞ ﺑﻪ ﻳﻜﺪﻳﮕﺮ ﺍﺗﺼﺎﻝ ﺩﺍﺭﻧﺪ (د)
6-    ﺑﺮﺧﻲ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﺑﻴﻦ ﻳﻚ ﺗﺎ ﺳﻪ ﻋﺪﺩ ﻧﻘﻄﻪ ﺩﺍﺭﻧﺪ ﻛﻪ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﺩﺭ ﺑﺎﻻ ﻳﺎ ﭘﺎﻳﻴﻦ ﺑﺪﻧﺔ ﺣﺮﻑ ﻭﺍﻗﻊ ﺑﺎﺷﻨﺪ.
7-    ﺩﺭ ﺑﻌﻀﻲ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﺑﺪﻧﺔ ﻣﺸﺎﺑﻪ ﺩﺍﺭﻧﺪ ﻭ ﺗﻔﺎﻭﺕ ﺁﻧﻬﺎ ﺗﻨﻬﺎ ﺩﺭ ﺗﻌﺪﺍﺩ ﻭ ﻣﺤﻞ ﻗﺮﺍﺭﮔﻴﺮﻱ ﻧﻘﺎﻁ ﺁﻧﻬﺎﺳﺖ (ﻩ)
8-    ﺣﺮﻭﻑ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﻣﻲ ﺗﻮﺍﻧﻨﺪ ﺩﺭ ﺑﺎﻻ ﻳﺎ ﭘﺎﻳﻴﻦ ﺑﺪﻧﺔ ﺧﻮﺩ ﺩﺍﺭﺍﻱ ﺍﻋﺮﺍﺏ ﺑﺎﺷﻨﺪ. سه اعراب ﺩﺭ ﺯﺑﺎﻥ ُ  ِ  َ در زبان فارسی ﺍﻋﺮﺍﺑﻬﺎﻱ ﺍﺻﻠﻲ ﺑﻮﺩﻩ و ﺍﻋﺮﺍﺏ ً ﺩﺭ ﺑﺮﺧﻲ ﻛﻠﻤﺎﺕ ﻋﺮﺑﻲ ﺭﺍﻳﺞ ﺩﺭ ﺯﺑﺎﻥ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﺩﻳﺪﻩ ﻣﻲ ﺷﻮﺩ. ﻛﻠﻤﺎﺕ ﻋﺮﺑﻲ ﺩﺍﺭﺍﻱ اعراب  ٍ   ٌ  ﺩﺭ ﺯﺑﺎﻥ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﻋﻤﻮﻣﻴﺖ ندارد.
9-    ﺩﺭ ﺑﺎﻻﻱ ﺑﺪﻧﺔ ﻳﻚ ﺣﺮﻑ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﻋﻼﻣﺖ ﺗﺸﺪﻳﺪ ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﺪ.
10-ﺑﺮﺧﻲ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﺷﺎﻣﻞ ﻫﻤﺰﻩ ﻫﺴﺘﻨﺪ.
11-ﺣﺮﻭﻓﻲ ﻛﻪ ﺍﺯ ﻃﺮﻑ ﭼﭗ ﻗﺎﺑﻠﻴﺖ ﺍﺗﺼﺎﻝ ﺑﻪ ﺣﺮﻑ ﻣﺠﺎﻭﺭ ﺧﻮﺩ ﺭﺍ ﺩﺍﺭﻧﺪ، ﻣﻲ ﺗﻮﺍﻧﻨﺪ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﻛﺸﻴﺪﻩ ﻧﻮﺷﺘﻪ ﺷﻮﻧﺪ.
ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﺧﻮﺩ ﺯﻳﺮﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﺍﺯ ﺩﺳﺘﺔ بزرگی از ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎ ﺑه نامﺁﻧﺎﻟﻴﺰ ﺍﺳﻨﺎﺩ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﻣﺒﺤﺚ ﺍﺻﻠﻲ ﺍﻳﻦ ﻃﺮﺡ می باشد.
هدف از مبحث آنالیز اسناد، شناسایی اجزای متنی، گرافیكی و عكس در تصاویر اسناد و استخراج اطلاعات مورد نظر از آنها می باشد. آنایز اسناد مشتمل بر كلیه مراحل پردازشی است كه محتویات یك سند اسكن یا دورنگاری شده چند صفحه ای را به یك فرم الكترونیكی مناسب كد می كنند. این كد كردن می توان چندین شكل داشته باشد : یك توصیف قابل ویرایش، یك نمایش فشرده كه تصویر سند از ان قابل بازیابی باشد و یا یك توصیف معناشناختی سطح بالا كه به منظور پاسخگویی به پرس و جوها می توان بكار رود.
منبع

/0 دیدگاه /توسط

ﺗﺎﺭیخچه سیستم OCR

تاریخچه سیستمهای OCR

از جنبه تاریخی سیستم های OCR تا کنون سه مرحله تکاملی را پشت سر گذاشته اند:

ﺍﻟﻒ ) ﻣﺮحله ﺗﻜﻮﻳﻦ : (از سال 1900 تا 1980)

ﺭﺩ ﭘﺎﻱ ﺍﻭﻟﻴﺔ ﺍﻗﺪﺍﻣﺎﺕ ﺻﻮﺭﺕ ﮔﺮﻓﺘﻪ ﺩﺭ ﺯﻣﻴﻨﺔ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ حروف را ﺩﺭ ﺳﺎﻟﻬﺎﻱ ﺍﻭﻝ ﺩﻫﺔ 1900 می ﺗﻮﺍﻥ ﻳﺎﻓﺖ ﻭ ﺁﻥ ﺯﻣﺎﻧﻲ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ Tyuring ﺩﺍﻧﺸﻤﻨﺪ ﺭوسی بر آن بود  ﻛﻪ ﺑﻪ ﺍﻓﺮﺍﺩ ﻣﺒﺘﻼ ﺑﻪ ﻧﺎﺭﺳﺎﻳﻴﻬﺎﻱ ﺑﻴﻨﺎﻳﻲ ﻛﻤﻚ ﻧﻤﺎﻳﺪ و ﺍﻭﻟﻴﻦ ﺍﺧﺘﺮﺍﻉ های ﺛﺒﺖ ﺷﺪﻩ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺯﻣﻴﻨﻪ مربوط به سالهای 1929 و 1933 هستند
ﺍﻳﻦ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎ ﺣﺮﻭﻑ ﭼﺎﭘﻲ ﺭﺍ ﺑﺎ ﺭﻭﺵ ﺗﻄﺎﺑﻖ ﻗﺎﻟﺒﻲ ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﻣﻲ كردند. ﻣﺎﺳﻜﻬﺎﻱ ﻣﻜﺎﻧﻴﻜﻲ ﻣﺨﺘﻠﻔﻲ ﺍﺯ ﻣﻘﺎﺑﻞ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺣﺮﻑ ﻋﺒﻮﺭ می ﻛﺮﺩﻧﺪ و نور از یك سو ﺑﻪ ﺁﻥ ﺗﺎﺑﺎﻧﺪﻩ ﺷﺪﻩ ﻭ ﺍﺯ ﺳﻮﻱ ﺩﻳﮕﺮ ﺗﻮﺳﻂ ﻳﻚ ﺁﺷﻜﺎﺭﺳﺎﺯ ﻧﻮﺭﻱ ﺩﺭﻳﺎﻓﺖ ﻣﻲ شد. وقتی یك انطباق كامل صورت می گرفت ﻧﻮﺭ ﺑﻪ ﺁﺷﻜﺎﺭﺳﺎﺯ ﻧﻤﻲ ﺭﺳﻴﺪ ﻭ ﺣﺮﻑ ﻭﺭﻭﺩﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻣﻲ شد. این ﺍﺧﺘﺮﺍﻉ ﺑﻪ ﺩﻟﻴﻞ ﺗﻜﻨﻮﻟﻮﮊﻱ ﺍﭘﺘﻮﻣﻜﺎﻧﻴﻜﻲ ﻣﻮﺭﺩ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺁﻧﻬﺎ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩﻱ ﻧﺒﻮﺩ و ﺗﺼﻮﺭ ﺩﺳﺘﺮﺳﻲ ﺑﻪ ﺩﺳﺘﮕﺎﻫﻲ ﺑﺮﺍﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﺗﺎ ﺩﻫﻪ 1940 ﻣﻴﻼﺩﻱ ﻭ ﻇﻬﻮﺭ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮﻫﺎﻱ ﺩﻳﺠﻴﺘﺎﻝ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﻳﻚ ﺭﺅﻳﺎ ﺑﺎﻗﻲ ﻣﺎﻧﺪ.
ﺍﻗﺪﺍﻣﺎﺕ ﺍﻭﻟﻴﻪ ﺩﺭ ﺯﻣﻴﻨﺔ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ، ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﻣﺘﻮﻥ ﭼﺎﭘﻲ ﻭ ﻳﺎ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻛﻮﭼﻜﻲ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﻭ ﻧﻤﺎﺩﻫﺎﻱ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ ﻛﻪ ﺑﺮﺍﺣﺘﻲ ﻗﺎﺑﻞ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﺑﻮﺩﻧﺪ، ﻣﺘﻤﺮﻛﺰ ﮔﺮﺩﻳﺪﻩ ﺑﻮﺩ. ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﭼﺎﭘﻲ ﻛﻪ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻣﻘﻄﻊ ﺯﻣﺎﻧﻲ ﻣﻌﺮﻓﻲ ﺷﺪﻧﺪ، ﻋﻤﺪﺗﺎً ﺍﺯ ﺭﻭﺵ ﺗﻄﺎﺑﻖ ﻗﺎﻟﺒﻲ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ می نمودند ﻛﻪ ﺩﺭ ﺁﻥ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻭﺭﻭﺩﻱ ﺑﺎ ﻛﺘﺎﺑﺨﺎﻧﻪ ای از تصاویر ﺣﺮﻭﻑ ﻣﻮﺭﺩ ﻣﻘﺎﻳﺴﻪ ﻗﺮﺍﺭ ﻣﻲ گرفت. در ﻣﻮﺭﺩ ﻣﺘﻮﻥ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ ﻧﻴز ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻤﻬﺎﻱ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻛﻪ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﺳﻄﺢ ﭘﺎﻳﻴﻦ را از تصاویر ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻣﻲ كنند، ﺑﻪ ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﺩﻭﺩﻭﻳﻲ ﺍﻋﻤﺎﻝ ﻣﻲ ﺷﺪ ﺗﺎ ﺑﺮﺩﺍﺭﻫﺎﻱ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﮔﺮﺩﻧﺪ. ﺳﭙﺲ ﺍﻳﻦ ﺑﺮﺩﺍﺭﻫﺎﻱ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﺑﻪ ﻃﺒﻘﻪ ﻛﻨﻨﺪﻩ ﺁﻣﺎﺭﻱ ﺳﭙﺮﺩﻩ ﻣﻲ ﺷﺪﻧﺪ.
ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺩﻭﺭﻩ، ﺗﺤﻘﻴﻘﺎﺕ ﻣﻮﻓﻖ ﺍﻣﺎ ﻣﻘﻴﺪﻱ ﺑﻴﺸﺘﺮ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﺣﺮﻭﻑ ﻭ ﺍﻋﺪﺍﺩ لاتین ﺍﻧﺠﺎﻡ ﮔﺮﻓﺖ با ﺍﻳﻦ ﻭﺟﻮﺩ ﻣﻄﺎﻟﻌﺎﺕ ﭼﻨﺪﻱ ﻧﻴﺰ ﺩﺭ ﺯﻣﻴﻨﺔ ﺣﺮﻭﻑ ﮊﺍﭘﻨﻲ، ﭼﻴﻨﻲ، ﻋﺒﺮﻱ، ﻫﻨﺪﻱ، ﺳﻴﺮﻳﻠﻴﻜﻲ، ﻳﻮﻧﺎﻧﻲ ﻭ ﻋﺮﺑﻲ ﺩﺭ ﻫﺮ ﺩﻭ ﺯﻣﻴﻨﺔ ﺣﺮﻭﻑ ﭼﺎﭘﻲ ﻭ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ ﺁﻏﺎﺯ ﮔﺮﺩﻳﺪ ﺑﺎ ﻇﻬﻮﺭ ﺻﻔﺤﺎﺕ ﺭﻗﻮﻣﻲ كننده ( ﺩﻳﺠﻴﺘﺎﻳﺰﺭﻫﺎ ) در دهه 1950 كه ﻗﺎﺩﺭ ﺑﻪ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﻣﺨﺘﺼﺎﺕ ﺣﺮﻛﺘﻲ ﻧﻮﻙ ﻳﻚ ﻗﻠﻢ ﻣﺨﺼﻮﺹ ﺑﻮﺩﻧﺪ، ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ OCR ﺗﺠﺎﺭﻱ ﻧﻴﺰ ﺍﻣﻜﺎﻥ ﻋﺮﺿﻪ ﻳﺎﻓﺘﻨﺪ. ﺍﻳﻦ ﻧﻮﺁﻭﺭﻱ ﺳﺒﺐ ﺷﺪ ﻛﻪ ﻣﺤﻘﻘﺎﻥ ﺑﺘﻮﺍﻧﻨﺪ ﺩﺭ ﺯﻣﻴﻨﺔ بازشناسایی حروف دست نویس فعالیت خود را آغاز نمایند.

ب ) ﻣﺮحله توسعه: (از سال 1980 تا 1990) 

ﻣﻄﺎﻟﻌﺎﺕ ﺻﻮﺭﺕ ﮔﺮﻓﺘﻪ ﺗﺎ ﻗﺒﻞ ﺍﺯ ﺳﺎﻝ 1980 ﺍﺯ ﻓﻘﺪﺍﻥ سخت افزارهای ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮﻱ ﻗﺪﺭﺗﻤﻨﺪ ﻭ ﺩﺳﺘﮕﺎﻫﻬﺎﻱ ﺍﺧﺬ ﺩﺍﺩﻩها رنج می بردند. در ﺍﻳﻦ ﺩﻫﻪ ﺑﻮﺍﺳﻄﺔ ﺭﺷﺪ ﺍﻧﻔﺠﺎﺭﮔﻮﻧﺔ ﺗﻜﻨﻮﻟﻮﮊﻱ اطلاعات، ﻭﺿﻌﻴﺖ ﺑﺴﻴﺎﺭ ﻣﻨﺎﺳﺒﻲ ﺑﺮﺍﻱ ﺯﻣﻴﻨﻪ ﻫﺎﻱ ﺗﺤﻘﻴﻘﺎﺗﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺍﺯ ﺟﻤﻠﻪ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﮔﺮﺩﻳﺪ. ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺳﺎﺧﺘﺎﺭﻱ ﺑﻪ ﻫﻤﺮﺍﻩ ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺁﻣﺎﺭﻱ ﺩﺭ ﺑﺴﻴﺎﺭﻱ ﺍﺯ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎ ﻇﺎﻫﺮ ﮔﺮﺩﻳﺪﻧﺪ.  ﺗﺤﻘﻴﻘﺎﺕ ﺩﺭ ﺯﻣﻴﻨﺔ OCR ﺍﺳﺎﺳﺎً ﺗﻮﺟﻪ ﺧﻮﺩ ﺭﺍ ﺑﻪ ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺍﺷﻜﺎﻝ ﺑﺪﻭﻥ ﺗﻮﺟﻪ ﺑﻪ ﻫﺮﮔﻮﻧﻪ اطلاعات ﻣﻌﻨﺎﺷﻨﺎﺧﺘﻲ ﻣﻌﻄﻮﻑ ﻧﻤﻮﺩ. این مسئله سبب ﮔﺮﺩﻳﺪ ﻛﻪ ﻧﺮﺥ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ نتواند ﺍﺯ ﻳﻚ ﺣﺪ ﺧﺎﺹ ﻓﺮﺍﺗﺮ بروﺩ. ﻛﻪ ﺩﺭ ﺑﺴﻴﺎﺭﻱ ﺍﺯ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩﻫﺎﻱ OCR ﻗﺎﺑﻞ ﻗﺒﻮﻝ ﻧﺒﻮﺩ.

ج ) ﻣﺮحله بهبود: (از سال 1990 به بعد) 

ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻣﻘﻄﻊ ﺯﻣﺎﻧﻲ ﺑﻮﺩ ﻛﻪ ﺑﺎ ﺗﻜﻮﻳﻦ ﺍﺑﺰﺍﺭﻫﺎ ﻭ ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎﻱ ﭘﺮﺩﺍﺯﺷﻲ ﺟﺪﻳﺪ، ﭘﻴﺸﺮﻓﺖ ﻭﺍﻗﻌﻲ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ OCR ﻣﺤﻘﻖ ﮔﺮﺩﻳﺪ. ﺩﺭ ﺍﻭﺍﻳﻞ ﺩﻫﺔ 1990 ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺍﻟﮕﻮ ﺑﺎ ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎﻱ ﻛﺎﺭﺁﻣﺪ ﻫﻮﺵ ﻣﺼﻨﻮﻋﻲ (AI) ﺍﺩﻏﺎﻡ ﮔﺸﺘﻨﺪ. ﻣﺤﻘﻘﺎﻥ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﭘﻴﭽﻴﺪﻩ ﺭﺍ ﺍﺑﺪﺍع ﻧﻤﻮﺩﻧﺪ ﻛﻪ ﻗﺎﺩﺭ بودند ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎﻱ ﻭﺭﻭﺩﻱ ﺑﺎ ﺗﻔﻜﻴﻚ پذیری ﺑﺎﻻ ﺭﺍ ﺩﺭﻳﺎﻓﺖ ﻛﻨﻨﺪ ﻭ ﺩﺭ ﻣﺮﺣﻠﺔ ﭘﻴﺎﺩﻩ سازی، ﻣﺤﺎﺳﺒﺎﺕ ﺑﺴﻴﺎﺭ ﺯﻳﺎﺩﻱ ﺭﺍ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﺩﺍﺩﻩ ﺍﻧﺠﺎﻡ ﺩﻫﻨﺪ. كه عبارتند از شبكه های عصبی ، منطق فازی و پردازش زبانهای طبیعی و غیره.

منبع

/0 دیدگاه /توسط

بخش های یک ﺳﻴﺴﺘﻢ OCR ﻛﺎﻣﻞ و انواع آن

ﺑﺨﺸﻬﺎی ﻣﺨﺘﻠﻒ ﻳک ﺳﻴﺴﺘﻢ OCRﻛﺎﻣﻞ و انواع آن

ﺍﻧﻮﺍﻉ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎی OCR

ﺩﺭ ﻳﻚ ﺗﻘﺴﻴﻢ كلی می توان سیستمهای OCR را به ﻟﺤﺎﻅ ﻧﻮﻉ ﺍﻟﮕﻮﻱ ﻭﺭﻭﺩﻱ ﺑﻪ ﺩﻭ ﮔﺮﻭﻩ ﺍﺻﻠﻲ ﺗﻘﺴﻴﻢ ﻛﺮﺩ :
الف ) ﺳﻴﺴﺘم های ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻣﺘﻮﻥ ﭼﺎﭘﻲ
ب ) ﺳﻴﺴﺘم های ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻣﺘﻮﻥ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ
ﻫﺮ ﻳﻚ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﮔﺮﻭﻫﻬﺎ ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎﻱ ﺧﺎﺹ ﺧﻮﺩ ﺭﺍ ﺩﺍﺭﻧﺪ. همچنین ﺍﺯ ﺟﻨﺒﺔ ﻧﺤﻮﺓ ﻭﺭﻭﺩ اطلاعات، سیستمهای OCR به دو دسته زیر تقسیم میﺷﻮﻧﺪ :
الف ) ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺮﺧﻂ (OnLine)
ﺩﺭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺑﺮﺧﻂ، حروف در همان زمان نگارش ﺗﻮﺳﻂ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﺩﺍﺩه می شوند. دستگاههای ورودی ﺍﻳﻦ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎ ﻳﻚ ﻗﻠﻢ ﻧﻮﺭﻱ ﺍﺳﺖ. ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﻋﻼﻭﻩ ﺑﺮ اطلاعات ﻣﺮﺑﻮﻁ ﺑﻪ ﻣﻮﻗﻌﻴﺖ قلم، اطلاعات ﺯﻣﺎﻧﻲ ﻣﺮﺑﻮﻁ ﺑﻪ ﻣﺴﻴﺮ ﻗﻠﻢ ﻧﻴﺰ ﺩﺭ ﺍﺧﺘﻴﺎﺭ می باشد. ﺍﻳﻦ اطلاعات ﻣﻌﻤﻮﻻً ﺗﻮﺳﻂ ﻳﻚ صفحه Digitizer اخذ می شوند.
ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﻣﻲ توان ﺍﺯ اطلاعات ﺯﻣﺎﻧﻲ، ﺳﺮﻋﺖ، شتاب، ﻓﺸﺎﺭ ﻭ ﺯﻣﺎﻥ برداشتن و گذاشتن قلم روی صفحه در بازشناسایی استفاده كرد.
ب ) ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺮﻭﻥ ﺧﻂ (OutLine)
ﺩﺭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺑﺮﻭﻥ خط، ﺍﺯ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺩﻭ ﺑﻌﺪی ﻣﺘﻦ ﻭﺭﻭﺩی ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻣﻲشود. ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﺑﻪ ﻫﻴﭻ ﻧﻮﻉ ﻭﺳﻴﻠﻪ ﻧﮕﺎﺭﺵ ﺧﺎﺻﻲ ﻧﻴﺎﺯ ﻧﻴﺴﺖ ﻭ ﺗﻔﺴﻴﺮ ﺩﺍﺩﻩ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﺍﺯ ﻓﺮﺁﻳﻨﺪ ﺗﻮﻟﻴﺪ ﺁﻧﻬﺎ ﺗﻨﻬﺎ ﺑﺮﺍﺳﺎﺱ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻣﺘﻦ ﺻﻮﺭﺕ ﻣﻲ’گیرد. ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﺑﻪ ﻧﺤﻮﺓ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺗﻮﺳﻂ انسان ﺷﺒﺎﻫﺖ ﺑﻴﺸﺘﺮﻱ ﺩﺍﺭﺩ.


ﺑﺨﺸﻬﺎی ﻣﺨﺘﻠﻒ ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ OCR ﻛﺎﻣﻞ 

ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ OCR ﻛﺎﻣﻞ مركب از 5 ﻗﺴﻤﺖ ﺍﺻﻠﻲ زیر می باشد :

الف ) ﭘﻴﺶ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ  (Preprocessing):
ﺷﺎﻣﻞ ﻛﻠﻴه ﺍﻋﻤﺎﻟﻲ ﻛﻪ ﺭﻭﻱ ﺳﻴﮕﻨﺎﻝ ﺗﺼﻮﻳﺮﻱ ﺧﺎﻡ ﺻﻮﺭﺕ ﻣﻲ ﮔﻴﺮﻧﺪ ﺗﺎ موجب ﺗﺴﻬﻴﻞ ﺭﻭﻧﺪ ﺍﺟﺮﺍﻱ ﻓﺎﺯﻫﺎﻱ ﺑﻌﺪﻱﮔﺮﺩﻧﺪ؛ ﻣﺎﻧﻨﺪ ﺑﺎﻳﻨﺮﻱ ﻛﺮﺩﻥ ﺗﺼﻮﻳﺮ ، ﺣﺬﻑ ﻧﻮﻳﺰ ، ﻫﻤﻮﺍﺭﺳﺎﺯﻱ، ﻧﺎﺯﻛﺴﺎﺯﻱ ، ﺗﺸﺨﻴﺺ ﺯﺑﺎﻥ ﻭ ﻓﻮﻧﺖ ﻛﻠﻤﺎﺕ و ﻧﻈﺎﻳﺮ ﺍﻳﻨﻬﺎ.

ب) قطعه بندی (Segmentation) :
ﻋﺒﺎﺭﺕ ﺍﺳﺖ ﺍﺯ ﺭﻭﺷﻬﺎﻳﻲ ﻛﻪ ﺑﺨﺸﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻔﻲ ﻫﻤﭽﻮﻥ ﭘﺎﺭﺍﮔﺮﺍﻓﻬﺎ، ﺟﻤﻼﺕ ﻳﺎ ﻛﻠﻤﺎﺕ ﻭ ﺣﺮﻭﻑ ﺭﺍ ﺍﺯ ﺗﺼﻮﻳﺮﺳﻨﺪ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻣﻲ کنند.

ج ) ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ (Feature Extraction) :
ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ از ﻛﻠیه ﻣﺤﺎﺳﺒﺎﺗﻲ است ﻛﻪ ﺭﻭﻱ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎﻱ ﺑﺪﺳﺖ ﺁﻣﺪﻩ ﺍﺯ ﻣﺮحله ﭘﻴﺶ پردازش ﺍﻧﺠﺎﻡ ﻣﻲ شود ﺗﺎ ﺑﺮﺩﺍﺭ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﻣﺘﻨﺎﻇﺮ ﺑﺎ ﻫﺮ ﺍﻟﮕﻮ ﺗﻌﻴﻴﻦ گردد.

د ) ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺑﺎ ﻳﻚ ﻳﺎ ﭼﻨﺪ ﻃﺒﻘﻪ بندی كننده (Classification & Recognition):
ﺷﺎﻣﻞ ﺭﻭﺷﻬﺎﻳﻲ ﺑﺮﺍﻱ ﻣﺘﻨﺎﻇﺮ ﺳﺎﺧﺘﻦ ﻫﺮ ﻳﻚ ﺍﺯ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎﻱ ﺑﺪﺳﺖ ﺁﻣﺪﻩ ﺍﺯ ﻣﺮﺣﻠﺔ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ ﺑﺎ ﻳﻜﻲ ﺍﺯ ﻛﻼﺳﻬﺎﻱ ﻓﻀﺎﻱ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎﻱ ﻣﻮﺭﺩ ﺑﺤﺚ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﺍﺯ ﻃﺮﻳﻖ ﻛﻤﻴﻨﻪ ﺳﺎﺧﺘﻦ ﻓﺎصله ﺑﺮﺩﺍﺭ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎی ﻫﺮ ﺍﻟﮕﻮ ﻧﺴﺒﺖ ﺑﻪ ﻳﻜﻲ ﺍﺯ ﺑﺮﺩﺍﺭﻫﺎﻱ ﻣﺮﺟﻊ ﻣﻮﺟﻮﺩ ﺩﺭ ﭘﺎﻳﮕﺎﻩ ﺩﺍﺩﻩ های ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺍﻧﺠﺎﻡ ﻣﻲ ﮔﻴﺮﺩ.

هـ ) ﺑﻜﺎﺭﮔﻴﺮﻱ اطلاعات ﺟﺎﻧﺒﻲ (ﭘﺲ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ) :
ﻣﺎﻧﻨﺪ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ اطلاعات ﺁﻣﺎﺭﻱ ﻣﺮﺑﻮﻁ به رخداد حروف ، اطلاعات ﺩﺳﺘﻮﺭﻱ ﻭ ﻣﻌﻨﺎﻳﻲ.

منبع

/0 دیدگاه /توسط

ترجمه لغات در زمینه پردازش تصویر

ترجمه لغات پردازش‌تصویر

فهرست بعضی از لغات در زمینه هوش مصنوعی و پردازش تصویر عبارت اند از:

فهرست واژگان:

A
accuracy دقت action اقدام action-value function تابع اقدام-مقدار

activation function تابع فعالیت

active learning یادگیری فعال

adaptive control theory نظریه کنترل تطبیقی

adaptive dynamic برنامه نویسی پویای تطبیقی

programming (ADP)

algebraic expressions اصطلاحات جبری

applicability قابلیت اعمال

approximation algorithm الگوریتم تقریب

arbitrary دلخواه

arithmetic unknown مجهول حسابی

assertion اظهار

assumption فرض

attribute صفت

attribute-based language زبان مبتنی بر صفت

availability در دسترس بودن

B

background knowledge دانش زمینه

back-propagate پس-انتشار

backtrack عقب گرد

backward proof process فرایند اثبات رو به عقب

backward-chaining قضیه زنجیره ای رو به عقب

theorem

bandit problems مسائل قمار

bang-bang control کنترل بنگ-بنگ

basis functions توابع پایه ای

Bayes’ rule قانون بیز

Bayesian learning یادگیری بیزین

Bayesian network شبکه بیزین

Bellman equations معادلات بلمن

beta distribution توزیع بتا

bias weight وزن بایاس

Booleanclassification دسته بندی بولی(دودویی)

Boosting algorithm الگوریتم بوستینگ

boundary set مجموعه کران

branching factor فاکتور انشعاب

bump برامدگی

C

candidate definition تعریف مطلوب

candidate elimination حذف مطلوب

cart-pole balancing problem مسأله تنظیم میله ارابه

classification دسته بندی

clause بند

complete data داده های کامل

complexity پیچیدگی

component مؤلفه (جزء)

compression تراکم

computation محاسبه

computational complexity پیچیدگی محاسباتی

computational learning نظریه یادگیری محاسباتی

theory

computational عصب شناسی محاسباتی

neuroscience

conditional probability احتمال شرطی

conjugate prior مزدوج اول

conjunct عطف

Conjunction ترکیب عطفی

connectionism پیوندگرایی

consistency سازگاری

consistent hypothesis فرض سازگار

constraint equation معادله محدودیت

constructive الگوریتم های استقرای سازنده

induction algorithms

continuous-valued پیوسته مقدار

contradiction تناقض

convergence همگرایی

Cross-validation اعتبارسنجی متقابل

cumulative learning یادگیری فزاینده

current state حالت جاری

current-best- جستجوی بهترین فرض جاری

hypothesis search

D

debate مباحثه

decision list لیست تصمیم

decision stumps ریشه های تصمیم

decision theory نظریه تصمیم

Decision tree درخت تصمیم

declarative bias بایاس اعلانی

definition تعریف

delta rule قانون دلتا

density estimation تخمین چگالی

description توصیف

determinations تعیین کننده ها

deterministic قطعی

dictionary فرهنگ لغات

differentiating مشتق گیری

dimension of the space بعد فضا

direct utility estimation تخمین مستقیم سودمندی

discount factor فاکتور تخفیف

discrete گسسته

discrete-valued گسسته- مقدار

disjunct فاصل

Disjunction ترکیب فصلی

domain دامنه

dropping conditions حذف شرطها

dynamic environment محیط پویا

E

efficiency کارایی

empirical gradient گرادیان تجربی

ensemble learning یادگیری گروهی

entailment constraint محدودیت ایجاب

epoch دوره

equality literal لیترال تساوی

equation معادله (تساوی)

equivalence معادل (هم ارز)

error rate نرخ خطا

estimate تخمین زدن

evaluation function تابع ارزیابی

evidence شاهد

example مثال

example descriptions توصیف های مثال

expectation– ماکزیمم سازی امیدواری

maximization (EM)

expected value مقدار مورد انتظار

Explanation-based یادگیری مبتنی بر تشریح

learning (EBL)

exploitation بهره برداری

exploration اکتشاف

exploration function تابع اکتشاف

expressiveness رسا بودن

extension بسط

extract استخراج کردن

F

fairly good نسبتا خوب

false negative منفی کاذب

false positive مثبت کاذب

feature ویژگی (مشخصه)

feedback بازخور

feed-forward network شبکه پیشرو

filtering فیلتر کردن

first-order logic منطق مرتبه اول

fit برازش کردن

fixed policy خط مشی ثابت

formulation تدوین

forward–backward الگوریتم پیشرو-پسرو

algorithm

fully connected network شبکه کاملا متصل

fully observable کاملا رؤیت پذیر

function تابع

function approximation تقریب تابع

functional dependencies وابسته های تابعی

G

gain ratio نسبت بهره

generality عمومیت

generalization تعمیم

generalization hierarchy سلسله مراتب تعمیم

general-purpose الگوریتم های یادگیری همه منظوره

learning algorithms

goal predicate گزاره هدف

gradient descent نزول گرادیان

gradient-based algorithm الگوریتم مبتنی بر گرادیان

greedy agent عامل حریص

H

hamming distance فاصله همینگ

handwritten digits ارقام دست نویس

happy graphs گرافهای خوشحال

head (of a clause) سر(یک بند)

heuristic هیوریستیک

hidden Markov مدل های پنهان مارکوف

models (HMMs)

hidden units واحدهای پنهان

hidden variables متغیرهای پنهان

hill-climbing search جستجوی تپه نوردی

hole حفره

horn clause بند هورن

hypothesis فرض

hypothesis prior پیش فرض

hypothesis space فضای فرض

I

implement پیاده سازی کردن

inconsistent ناسازگار

incremental رو به رشد

independent مستقل

independently توزیع شده بطور مستقل و یکنواخت

and identically distributed (i.i.d.)

indicator variables متغیرهای نمایشگر

individual جداگانه

induction استقرا

inductive learning یادگیری استقرایی

inductive logic برنامه نویسی منطقی استقرایی

programming(ILP)

inequality literal لیترال عدم تساوی

infer استنتاج کردن

inference استنتاج

inferential استنتاجی

information content محتوای اطلاعات

information encoding رمزگذاری اطلاعات

information gain بهره اطلاعات

initial state حالت اولیه

instance-based learning یادگیری نمونه محور

interaction تعامل

internal state حالت درونی

invention اختراع

inverse entailment ایجاب معکوس

inverse resolution تحلیل معکوس

irrelevant attribute صفت نامربوط

iterative solution الگوریتم های راه حل تکراری

algorithms

K

kernel function تابع کرنل

kernel machines ماشین های کرنل

kernel model مدل کرنل

knowledge-based approach رهیافت مبتنی بر دانش

knowledge-based یادگیری استقرایی مبتنی بر دانش

inductive learning (KBIL)

knowledge-free بدون دانش

L

latent variables متغیرهای نهفته

layers لایه ها

leaf node گره برگ

learning curve منحنی یادگیری

learning element عنصر یادگیری

learning mixtures یادگیری ترکیبی گاوس

of gaussians

learning rate نرخ یادگیری

least-commitment جستجوی حداقل تعهد

search

likelihood درستنمایی

linear separator جداکننده خطی

linear-Gaussian model مدل خطی گاوس

linearly separable جداشدنی خطی

links پیوندها

list لیست

literal (sentence) لیترال (جمله)

local search جستجوی محلی

log likelihood لگاریتم درستنمایی

logistic function تابع استدلالی

lookup table جدول مراجعه

M

machine learning یادگیری ماشین

mahalanobis distance فاصله ماهالانوبیس

majority function تابع اکثریت

majority vote رأی گیری اکثریت

margin حاشیه

Markov decision فرایندهای تصمیم مارکوف

processes (MDPs)

maximum a posteriori (MAP) حداکثر تجربی

maximum-likelihood (ML) حداکثر درستنمایی

measure مقیاس

measurement اندازه گیری

memorization یادسپاری

memory-based learning یادگیری حافظه محور

Mercer’s theorem قضیه مرکر

minimal کمینه

minimum description حداقل طول توصیف

length (MDL)

mixture distribution توزیع ترکیبی

model checking وارسی مدل

model structure ساختار مدل

/0 دیدگاه /توسط

بازشناسایی کاراکتر نوری OCR چیست؟

OCR چیست

OCR سرنام اصطلاحی است كه صورت كامل آن در واژه‌نامه انگلیسی Optical Character Recognition و به معنی بازشناسایی كاراكتر نوری است.
فرض كنید كه ما متنی را روی كاغذ داریم و می‌خواهیم آن را وارد رایانه كنیم. اولین روشی كه به ذهن می‌رسد این است كه متن را به تایپیست بدهیم تا با كامپیوتر تایپ كند. اما آیا می‌شود عین همان متن را وارد رایانه بكنیم تا نیازی به تایپ نباشد؟ البته دستگاه «اسكنر» می‌تواند تصویری از آن متن را وارد رایانه كند، تا اینجا بخشی از مشكل ما حل شده است. اما رایانه كه نه عقلی دارد و نه «زبان» می‌فهمد، نمی‌تواند حروف و كلمات را از هم تشخیص دهد. مثلاً اگر از كامپیوتر بخواهیم به ما بگوید كه در متن اسكن‌شده كلمة «علی» چند بار آمده است، بی‌آنكه شرمنده شود، می‌گوید: «error»، یعنی: «نمی‌توانم تشخیص بدهم!» در واقع این «تصویر دیجیتال‌شده» باید به «تصویر قابل پردازش» تبدیل شود. موضوع اصلی OCR همین است.

فرض كنید كه مثلاً می‌خواهیم متن مقالات روزنامه اطلاعات سال 1340 شمسی را (كه اكنون نه تنها فایل تایپی‌اش موجود نیست ــ چون آن زمان اصلاً تایپ كامپیوتری در كار نبود! ــ بلكه خود نسخه‌های روزنامه را هم به زحمت می‌توان پیدا كرد) تایپ دیجیتالی كنیم، و این متن‌ها را داخل بسته‌های نرم‌افزاری یا اینترنت قرار دهیم. اگر هر شماره از روزنامه را 24 صفحه فرض كنیم، و هر تایپیست بتواند در هر روز حداكثر یك صفحه از آن صفحات كاهی و كهنه شدة قدیمی را دوباره تایپ كند، مجموعاً 24 روز لازم است تا تنها مقالات یك شماره از روزنامه تایپ شود. بنابراین در عرض یك سال یك نفر می‌تواند تنها 15 شماره از روزنامه را تایپ كند.

حال اگر نرم‌افزاری باشد كه بتواند با اسكن كردن هر صفحة روزنامه، به طور خودكار مقالات آن را تایپ كند، تحولی عظیم رخ می‌دهد، یعنی مطالب و مقالات هزاران شماره از روزنامه‌های قدیمی به سرعت وارد فایل‌های رایانه‌ای می‌شود. حال این امكان را تعمیم بدهید به هزاران كتاب و دست نویس‌های قدیمی یا جدید، كه هر كس بخواهد تنها یك صفحه از آنها را تایپ كند، باید كلی وقت صرف كند. می‌بینید كه نرم‌افزار OCR به راستی می‌تواند هزاران هزار روز در وقت ما صرفه‌جویی كند، و البته هزینه‌ها را هم كاهش دهد. البته فقط یك مشكل كوچك به وجود می‌آید و آن بیكار شدن تایپیست‌هاست! قبل از اینکه وارد مبحث  «OCR» شویم، لازم است اشاره مختصری به حوزه های بازشناسی الگو داشته باشیم .

 ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺍﻟﮕﻮ 

ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺍﻟﮕﻮ ﺷﺎﺧﻪ ای اﺯ ﻫﻮﺵ ﻣﺼﻨﻮﻋﻲ است كه با ﻃﺒﻘﻪ بندی (ﻛﻼﺳﻪ ﺑﻨﺪﻱ) ﻭ ﺗﻮﺻﻴﻒ ﻣﺸﺎﻫﺪﺍﺕ ﺳﺮﻭﻛﺎﺭ ﺩﺍﺭﺩ.  ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺍﻟﮕﻮ ﺑﻪ ﻣﺎ ﻛﻤﻚ ﻣﻲ ﻛﻨﺪ ﺗﺎ ﺩﺍﺩﻩ ها ( ﺍﻟﮕﻮﻫﺎ ) ﺭﺍ ﺑﺎ ﺗﻜﻴﻪ ﺑﺮ ﺩﺍﻧﺶ ﻗﺒﻠﻲ ﻳﺎ اطلاعات ﺁﻣﺎﺭﻱ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﺷﺪﻩ ﺍﺯ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎ، ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻧﻤﺎﻳﻴﻢ. ﺍﻟﮕﻮﻫﺎﻳﻲ ﻛﻪ ﻣﻲ ﺑﺎﻳﺴﺖ ﻛﻼﺳﻪ ﺑﻨﺪﻱ شوند،  ﻣﻌﻤﻮﻻً گروهی ﺍﺯ ﺳﻨﺠﺸﻬﺎ ﻳﺎ ﻣﺸﺎﻫﺪﺍﺕ ﻫﺴﺘﻨﺪ ﻛﻪ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﻧﻘﺎﻃﻲ ﺭﺍ ﺩﺭ ﻳﻚ ﻓﻀﺎﻱ ﭼﻨﺪ ﺑﻌﺪﻱ ﻣﻨﺎﺳﺐ ﺗﻌﺮﻳﻒ ﻣﻲ ﻧﻤﺎﻳﻨﺪ.

ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺍﻟﮕﻮﻱ ﻛﺎﻣﻞ ﻣﺘﺸﻜﻞ ﺍﺳﺖ ﺍﺯ ﻳﻚ ﺣﺴﮕﺮ ﻛﻪ ﻣﺸﺎﻫﺪﺍﺗﻲ ﺭﺍ ﻛﻪ ﻣﻲبایست ﺗﻮﺻﻴﻒ ﻳﺎ ﻛﻼﺳﻪ بندی گردند جمع آوری می نماید، ﻳﻚ ﻣﻜﺎﻧﻴﺰﻡ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ كه اطلاعات عددی ﻳﺎ ﻧﻤﺎﺩﻳﻦ ( ﺳﻤﺒﻮﻟﻴﻚ ) ﺭﺍ ﺍﺯ ﻣﺸﺎﻫﺪﺍﺕ ﻣﺤﺎﺳﺒﻪ می كند و  ﻳﻚ ﻧﻈﺎﻡ ﻛﻼﺳﻪ بندی یا ﺗﻮﺻﻴﻒ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎ ﺭﺍ ﺑﺎ ﺗﻜﻴﻪ ﺑﺮ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﺷﺪﻩ ﻋﻬﺪﻩ دار است. شكل زیر ﺑﻠﻮﻙ ﺩﻳﺎﮔﺮﺍﻡ ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺍﻟﮕﻮ ﺭﺍ ﻧﺸﺎﻥ می دهد همانطور كه از ﭘﻴﻜﺎﻧﻬﺎﻱ ﺑﺮﮔﺸﺘﻲ ﻣﺸﺨﺺ ﺍﺳﺖ، ﺍﻳﻦ ﺑﻠﻮﻛﻬﺎ ﻟﺰﻭﻣﺎً ﻣﺴﺘﻘﻞ ﻧﻴﺴﺘﻨﺪ ﻭ ﺑﺴﺘﻪ ﺑﻪ ﻧﺘﺎﻳﺞ ﺣﺎﺻﻠﻪ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﻻﺯﻡ ﺑﺎﺷﺪ ﻛﻪ ﺑﻠﻮكﻫﺎﻱ ﺍﻭﻟﻴﻪ ﻣﺠﺪﺩﺍً ﻃﺮﺍﺣﻲ ﮔﺮﺩﻧﺪ ﺗﺎ ﺭﺍﻧﺪﻣﺎﻥ ﻛﻠﻲ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺑﻬﺒﻮﺩ ﻳﺎﺑﺪ.
ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺍﻟﮕﻮ ﺩﺭ ﺑﺴﻴﺎﺭﻱ ﺍﺯ ﺯﻣﻴﻨﻪها ﻧﻘﺶ ﻛﺎﺭبردی دارد. ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ، ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ  ﻧﻮﻳﺴﻨﺪﻩ ﺗﺼﺪﻳﻖ ﺍﻣﻀﺎﺀ ، ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﺍﺛﺮ ﺍﻧﮕﺸﺖ ﻭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﮔﻔﺘﺎﺭ ﻧﻤﻮﻧﻪ ﻫﺎﻳﻲ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩﻫﺎ ﻫﺴﺘﻨﺪ.

 ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻧﻮﺭﻱ ﺣﺮﻭﻑ OCR

ﺩﺭ ﭼﻨﺪ ﺩﻫﺔ ﮔﺬﺷﺘﻪ مسئله ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎﻱ ﻧﻮﺷﺘﺎﺭﻱ ﺷﺎﻣﻞ ﺣﺮﻭﻑ، ﺍﺭﻗﺎﻡ ﻭ ﺳﺎﻳﺮ ﻧﻤﺎﺩﻫﺎﻱ ﻣﺘﺪﺍﻭﻝ ﺩﺭ ﺍﺳﻨﺎﺩ ﻣﻜﺘﻮﺏ ﺷﺪﻩ ﺑﻪ ﺯﺑﺎﻧﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻒ، ﺗﻮﺳﻂ ﮔﺮﻭﻫﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻔﻲ ﺍﺯ ﻣﺤﻘﻘﻴﻦ ﻣﻮﺭﺩ ﻣﻄﺎلعه و ﺑﺮﺭﺳﻲ ﻗﺮﺍﺭ ﮔﺮﻓﺘﻪ ﺍﺳﺖ ﻧﺘﻴﺠه ﺍﻳﻦ ﺗﺤﻘﻴﻘﺎﺕ ﻣﻨﺠﺮ ﺑﻪ ﭘﻴﺪﺍﻳﺶ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﺍﻱ ﺍﺯ ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺳﺮﻳﻊ ﻭ ﺗﺎ ﺣﺪ ﺯﻳﺎﺩﻱ ﻣﻄﻤﺌﻦ ﻣﻮﺳﻮﻡ ﺑﻪ OCR یا « ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻧﻮﺭﻱ ﺣﺮﻭﻑ » ﺑﻤﻨﻈﻮﺭ ﻭﺍﺭﺩ ﻧﻤﻮﺩﻥ اطلاعات ﻣﻮﺟﻮﺩ ﺩﺭ  ﺍﺳﻨﺎﺩ، ﻣﺪﺍﺭﻙ، ﻛﺘﺎﺑﻬﺎ ﻭ ﺳﺎﻳﺮ ﻣﻜﺘﻮﺑﺎﺕ ﭼﺎﭘﻲ ﻳﺎ ﺗﺎﻳﭗ ﺷﺪﻩ ﻭ ﺣﺘﻲ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ ﺑﻪ ﺩﺍﺧﻞ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ  ﻫﻨﮕﺎﻣﻲ ﻛﻪ ﻳﻚ ﺳﻨﺪ ﻣﺘﻨﻲ ﺍﺳﻜﻦ ﻣﻲ ﺷﻮﺩ، ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ ﺍﻳﻦ ﻣﺘﻦ ﺭﺍ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﻳﻚ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﮔﺮﺍﻓﻴﻜﻲ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﻣﻲ ﺩﻫﺪ ﺩﺭ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻛﺎﺭﺑﺮﺍﻥ ﻗﺎﺩﺭ ﻧﺨﻮﺍﻫﻨﺪ ﺑﻮﺩ ﻛﻪ ﻣﺘﻦ ﻣﻮﺟﻮﺩ ﺩﺭ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺳﻨﺪ ﺭﺍ ﻭﻳﺮﺍﻳﺶ ﻧﻤﺎﻳﻨﺪ ﻭ ﻳﺎ ﺁﻥ ﺭﺍ ﻣﻮﺭﺩ ﺟﺴﺘﺠﻮ ﻗﺮﺍﺭ ﺩﻫﻨﺪ.   ﻳﻚ ﻧﺮﻡ ﺍﻓﺰﺍﺭ OCR ﺍﻳﻦ ﻣﺘﻦ ﺍﺳﻜﻦ ﺷﺪﻩ ﺭا ﺧﻮﺍﻧﺪﻩ و ﻣﺤﺘﻮﻳﺎﺕ ﺁﻧﺮﺍ  ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﻧﻤﻮﺩﻩ ﻭ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﻳﻚ ﻓﺎﻳﻞ ﺩﺭ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ ﺫﺧﻴﺮﻩ ﻣﻲ ﺳﺎﺯﺩ.

مزیت های سیستم های OCR

استفاده از سیستم های  OCR دو مزیت عمده دارد:
الف) افزایش چشمگیر سرعت دسترسی به اطلاعات؛ زیرا در متن برخلاف تصویر، امکان جستجو و ویرایش وجود دارد.
ب) کاهش فضای ذخیره سازی؛ زیرا حجم فایل متنی استخراج شده از یک تصویر، معمولا بسیار کمتر از حجم خود فایل تصویری است.

ﭼﻨﻴﻦ ﻗﺎﺑﻠﻴﺘﻲ ﺍﻣﻜﺎﻥ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩه ﮔﺴﺘﺮﺩﻩ ﺍﺯ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ ﺭﺍ ﺩﺭ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ ﺳﺮﻳﻊ ﺣﺠﻢ ﻭﺳﻴﻌﻲ ﺍﺯ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎی ﻣﻜﺘﻮﺏ ﺗﻮﻟﻴﺪ ﺷﺪﻩ ﺗﻮﺳﻂ ﺍﺩﺍﺭه ﭘﺴﺖ ﻭ ﺷﺮﻛﺘﻬﺎ ﻭ ﻣﺆﺳﺴﺎﺕ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﻧﻈﻴﺮ ﺑﺎﻧﻜﻬﺎ، ﺷﺮﻛﺘﻬﺎی ﺑﻴﻤﻪ و ﻣﺆﺳﺴﺎﺕ ﺧﺪﻣﺎﺕ ﻋﻤﻮﻣﻲ و ﺳﺎﻳﺮ ﻧﻬﺎﺩﻫﺎﻳﻲ ﻛﻪ ﺳﺎﻟﻴﺎﻧﻪ ﺑﺎ ﻣﻴﻠﻴﻮﻧﻬﺎ ﻣﻮﺭﺩ ﭘﺮﺩﺍﺧﺖ، ﺩﺭﻳﺎﻓﺖ ﻭ ﺣﺴﺎﺑﺮﺳﻲ ﺍﻣﻮﺭ ﻣﺸﺘﺮﻳﺎﻥ ﺧﻮﺩ ﻣﻮﺍﺟﻬﻨﺪ، ﻓﺮﺍﻫﻢ ﻣﻲ ﺁﻭﺭﺩ .

منبع

/0 دیدگاه /توسط

ماشین بینایی چیست؟

آشنایی با ماشین بینایی 

استفاده از حس گرها برای دریافت سیگنال هایی که تشکیل دهنده تصویر یک شی هستند که توسط کامپیوتر و یا سایر وسایل پردازش سیگنال برای تفسیر و تحلیل سیگنال‌های دریافت شده از قطعه مورد استفاده قرار می گیرد. ماشین بینایی به عنوان یک ابزار مهندسی در ابزارهای دیجیتال و در شبکه‌های کامپیوتری، برای کنترل ابزارهای صنعتی دیگر از قبیل کنترل بازوهای روبات و یا خارج کردن تجهیزات معیوب به کار می رود.

در حقیقت ماشین بینایی شاخه ای از علم مهندسی است که به رشته‌های علوم کامپیوتری (Computer science) و علم نورشناسی و مهندسی مکانیک و اتوماسیون صنعتی ارتباط دارد. یکی از مهمترین پر استفاده‌ترین کاربردهای آن در بازبینی و بررسی کالاهای صنعتی از جمله نیمه هادیها، اتومبیل ها، مواد خوراکی و دارو می باشد. همانند نیروی انسانی که با چشم غیر مسلح در خط تولید کالاها را برای تعیین کیفیت و نوع ساخت آنها بازبینی می کنند، ماشین بینایی از دوربین‌های دیجیتال و دوربین‌های هوشمند و نرم‌افزارهای image processing (پردازش تصویر) برای این کار استفاده می کند.

دستگاههای مربوطه (ماشین بینایی) برای انجام دادن وظایفی خاص از جمله شمردن اشیاء در بالابرها، خواندن شماره سریالها (Serial numbers)، جستجوی سطح‌های معیوب به کار می روند. در حال حاضر صنعت استفاده زیادی از سیستم ماشین بینایی برای بازبینی تصویری اشیاء (Visual inspection) که نیاز به سرعت بالا و دقت بالا و کار 24 ساعته و تکرار محابات بالا دارد، وجود دارد.

اگرچه انسان عملکرد بهتر و قابلیت تطبیق دهی بیبشتری برای خطاهای تازه در زمان کوتاه دارد ولی با توجه به ویژگی‌های ذکر شده این دستگاهها به مرور جای نیروی انسانی را که به دلیل انحراف و شرایط بد دارای خطا می باشند، در صنعت پر می کند. کامپیوترها به همان صورتی که انسان می بیند نمی توانند ببینند. دوربین‌ها همانند سیستم بینایی انسان نیستند و در حالی که انسان می تواند بر استنباط و فرضیات اتکا کند، تجهیزات کامپیوتری باید به وسیله آزمودن و تجزیه و تحلیل کردن جداگانه پیکسل‌ها و تلاش کردن برای انجام نتیجه گیری با توجه به پشتوانه اطلاعاتی و روش هایی مانند شناسایی الگو مشاهده کنند.

علی رغم اینکه بعضی الگوریتم‌های ماشین بینایی برای تقلید کردن از سیستم بینایی انسان توسعه یافته اند، تعداد معدودی روش برای تحلیل و شناسایی ویژگیهای مرتبط تصاویر به صورت مؤثر و ثابت توسعه یافته اند. سیستم‌های Machine vision و computer vision قادر هستند به صورت ثابت تصاویر را تجزیه و تحلیل کنند، ولی image processing بر پایهٔ کامپیوتر به صورت کلی برای انجام کارهای تکراری طراحی می شوند و علی رغم پیشرفت‌های صورت گرفته در این زمینه، هیچ سیستم machine vision و computer vision قادر نیست با برخی از ویژگی‌های سیستم بینایی انسان در قالب درک تصویر، تلرانس به تغییرات نور، تضعیف قدرت تصویر و تغییرات اجزا و… تطبیق پیدا کند.

اجزای یک ماشین بینایی

اگرچه ماشین بینایی بیشتر به عنوان یک پروسهٔ به کار بستنٍ “Machine vision” در کاربردهای صنعتی شناخته شده است، برای لیست کردن اجزای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری به کار برده شده نیز مفید می باشد. معمولاً یک ماشین بینایی از اجزای زیر ساخته میشود :

1. یک و یا چند دوربین دیجیتال یا آنالوگ ( سیاه-سفید یا رنگی ) با اپتیک مناسب برای گرفتن عکس.
2. واسطه ای که عکس‌ها را برای پردازش آماده می سازد. برای دوربین‌های آنالوگ این واسطه شامل یک دیجیتال کننده عکس است. هنگامی که این واسطه یک سخت‌افزارٍ جدا باشد، به آن Frame grabber ( کارتی که برای دریافت سیگنال تصویری و فرستادن آن به کامپیوتر استفاده می شود)می گویند.
3. یک پردازشگر ( گاهی یک PC یا پردازنده تعبیه شده ( Embedded Processor ) مانند DSP
4. نرم‌افزار ماشین بینایی : این نرم‌افزار امکاناتی برای توسعه یک برنامه نرم‌افزاری که برای کاربردی مشخص است را فراهم می کند.
5. سخت‌افزار ورودی / خروجی ( مثلا I/O دیجیتال ) یا حلقه‌های ارتباطی ( مثلا ارتباط شبکه ای یا RS-232 ) برای گزارش نتایج.
6. یک دوربین هوشمند : یک وسیله ساده که همه موارد فوق را داراست.
7. لنزهایی که بتواند به مقدار مطلوبی روی سنسور تصویر زوم کند.
8. منابع نوری مناسب و گاهی خیلی مخصوص ( مثلا چراغهای LED، فلورسنت، لامپهای هالوژن و . . . )
9. یک برنامهٔ مشخص که بتواند تصاویر را پردازش کرده و مشخصه‌های مربوط و مناسب را شناسایی کند.
10. یک سنسور همزمان ساز برای شناسایی اجزا ( گاهی یک سنسور نوری و یا یک سنسور مغناطیسی ) : این سنسور برای راه اندازی سیستمٍ استخراج و پردازش تصویر می باشد.

سنسور همزمان ساز تعیین می‌کند که چه زمانی یک بخش ( که معمولاً روی یک حمل کننده حرکت می کند) در موقعیتی قرار گرفته است که باید مورد بررسی واقع شود. این سنسور هنگامیکه از زیر دوربین می گذرد و یک پالس نوری برای ثابت نگهداشتن تصویر ایجاد می‌کند، دوربین را برای گرفتن عکس فعال می کند. نوری که برای روشن کردن آن بخش به کار می رود در واقع برای آن است که مشخصه‌های مطلوب را برجسته و مشخصات نامطلوب ( مثل سایه‌ها و یا انعکاس ها) را به حداقل برساند. معمولاً پنل‌های LED با اندازه و طراحی مناسب برای این هدف مورد استفاده قرار می گیرند. تصویر دوربین یا توسط یک frame grabber و یا توسط یک حافظه کامپیوتری (که در آن از frame grabber استفاده نشده است) گرفته می شود.

frame grabber یک وسیله دیجیتال کننده است ( یا در داخل دوربین هوشمند و یا بطور جداگانه) که خروجی دوربین را به فرمت دیجیتال تبدیل کرده ( معمولاً این فرمت از یک آرایه دو بعدی از اعداد تشکیل شده که هر عدد متناظر شدت روشنایی نقطه متناظر در آن تصویر می باشد. به این نقاط پیکسل می گویند.) و سپس تصویر را به منظور پردازش توسط نرم‌افزارٍ ماشین بینایی در حافظه کامپیوتر ذخیره می کند. به طور معمول نرم‌افزار، اقدامات متفاوتی را برای پردازش تصویر انجام می دهد. گاهی در ابتدا تصویر برای کاهش نویز و یا تبدیل سایه‌های خاکستری به ترکیب ساده ای از رنگهای سیاه و سفید دستکاری می‌شود ( Binarization ).

در قدم بعدی نرم‌افزار عمل شمردن، اندازه گیری و شناسایی اجسام، ابعاد، کاستی‌ها و مشخصات دیگر تصویر را انجام می دهد. در نهایت با توجه به ضوابط و معیارهای برنامه ریزی شده ممکن است بخشی را بپذیرد و یا رد کند. اگر یک بخش رد شد، نرم‌افزار به یک دستگاه مکانیکی فرمان می دهد تا آن بخش را خارج کند و همچنین سیستم خط تولید را قطع کرده و به کارگر هشدار می دهد تا مشکلی که باعث ایجاد خطا شده را رفع نماید. اگرچه اکثر ماشین بینایی ها بر مبنای دوربین‌های سیاه–سفید بنا نهاده شده اند، استفاده از دوربین‌های رنگی در حال رایج شدن است.

همچنین امروزه شاهد شیوع فراوان استفاده از تجهیزات دوربین‌های دیجیتال به جای یک دوربین و یک frame grabber جداگانه در ماشین بینایی هستیم. استفاده از یک دوربین دیجیتال به منظور برقراری ارتباط مستقیم، باعث صرفه جویی در هزینه و نیز سادگی سیستم خواهد شد. دوربین‌های هوشمند که در داخل آنها embedded processor‌ها تعبیه شده اند، در حال تسخیر سهم بالایی از بازار ماشین بینایی ها هستند. استفاده از یک embedded processor ( و یا یک پردازنده بهینه ) نیاز ما به frame grabber و یک کامپیوتر خارجی را از بین می برد. به همین خاطر این پردازنده‌ها باعث کاهش هزینه، کاهش پیچیدگی سیستم و همچنین اختصاص توان پردازشی مشخص به هر دوربین می شود. دوربین‌های هوشمند معمولاً ارزان تر از سیستمهای شامل یک دوربین و یک برد و یک کامپیوتر خارجی هستند. همچنین توان بالای embedded processor و DSP‌ها منجر به بالا رفتن عملکرد و توانایی آنها نسبت به سیستمهای مرسوم ( که بر مبنای PC هستند ) شده است.
منبع

/0 دیدگاه /توسط

تولید Deepfake سخنگو از تصویر

,

هوش مصنوعی جدید وحشت آور سامسونگ می تواند Deepfakeهای سخنگو از یک تصویر تولید کند.

مشکل deepfake ما در مورد بدتر شدن است: مهندسان سامسونگ در حال حاضر سرهای سخنگوی واقع گرایانه ای را توسعه داده اند که می تواند از یک تصویر تولید شود، بنابراین AI حتی می تواند کلمات را در دهان مونا لیزا قرار دهد.

الگوریتم های جدید که توسط یک تیم از مرکز AI سامسونگ و موسسه علوم و فناوری Skolkovo توسعه یافته است، هر دو در مسکو به بهترین وجه با انواع تصاویر نمونه گرفته شده در زوایای مختلف کار می کنند، اما آنها می توانند تنها با یک تصویر برای کار کردن، حتی یک نقاشی، کاملا موثر باشند.

 

 

 

مدل جدید نه تنها می تواند از یک پایگاه داده اولیه کوچکتر از تصاویر استفاده کند، هم چنین می تواند طبق نظر محققان پشت آن، فیلم های کامپیوتری را در مدت کوتاه تری تولید کند.

و در حالی که همه انواع برنامه های جالب وجود دارد که از تکنولوژی می توان برای آن استفاده کرد – مانند قرار دادن یک نسخه فوق واقع گرایانه از خودتان در واقعیت مجازی – این نگرانی وجود دارد که فیلم های ویدئویی کاملاً تقلبی را می توان از یک تصویر کوچک تولید کرد.

محققان در مقاله خود نوشتند: “چنین توانایی دارای کاربردهای عملی برای تلوزیون است،، از جمله ویدئو کنفرانس و بازی های چند نفره، و همچنین صنعت جلوه های ویژه.”

deepfake

سیستم با آموزش خود در مجموعه ای از ویژگی های چهره برجسته کار می کند که پس از آن می تواند دستکاری شود. بسیاری از آموزش ها بر روی یک پایگاه داده قابل دسترس عمومی از بیش از 7000 تصویر از افراد مشهور، به نام VoxCeleb، و همچنین تعداد زیادی از فیلم ها از صحبت کردن مردم با دوربین انجام شده است.

از آنجا که این رویکرد جدید کار گذشته را با آموزش دادن به شبکه عصبی در مورد چگونگی تبدیل ویژگی های چهره برجسته به فیلم های متحرک با نگاه واقع گرایانه، بیش از چندین بار، بهبود می دهد. سپس این دانش می تواند بر روی چند عکس (یا فقط یک عکس) از کسی که AI قبل از آن هرگز ندیده است، مستقر شود.

 

deepfake new

 

این سیستم از یک شبکه عصبی کانولوشن، یک نوع شبکه عصبی بر اساس فرآیندهای بیولوژیکی در قشر بینایی حیوان استفاده می کند. این منحصراً در پردازش پشته های تصاویر و شناخت آنچه در آنها متخصص است – “convolution” اساساً بخش هایی از تصاویر را شناسایی و استخراج می کند (آن همچنین برای نمونه، در جستجوهای تصویری در وب و تکنولوژی خودرو خود راننده استفاده می شود).

همانند سایر ابزارهای تولید چهره هوش مصنوعی گرا که ما شاهد آن هستیم، آخرین مرحله در این فرآیند برای “واقع گرایی کامل” مورد بررسی قرار می گیرد – از لحاظ فنی یک مدل مولد رقابتی. هر فریمهایی که بیش از حد عجیب و غریب و غیر طبیعی هستند، دوباره برش داده و ارائه میشوند، ویدئو نهایی با کیفیت بهتر را به نمایش میگذارند.

این تکنیک موفق به غلبه بر دو مشکل بزرگ در سرهای سخنگوی تولید شده مصنوعی شده است: پیچیدگی سرها (با دهان ها، مو، چشم ها و غیره) و توانایی ما در به راحتی کشف کردن یک سر جعلی (به عنوان مثال، چهره های شخصیتی در میان سخت ترین عناصر برای طراحان بازی ویدیویی برای درست کردن هستند).

سیستم و دیگران مانند آن، برای بهتر شدن محدود می شوند به طوریکه الگوریتم ها بهبود یابند و مدل های آموزشی موثرتر شوند – و این بدان معنی است که مجموعه ای کامل از سوالات در مورد اینکه آیا می توانید به آنچه که می بینید یا می شنوید اعتماد کنید، اگر در فرم دیجیتال باشد.

از طرف دیگر، ستاره های تلویزیون و فیلم مورد علاقه شما هرگز نباید رشد کنند و بمیرند – AI شبیه به این است که به زودی به اندازه کافی هوشمند خواهد بود تا نمایش های کاملا واقعی را فقط از چند عکس تولید کند و همچنین در زمان ذخیره.

 

 

/0 دیدگاه /توسط

ماشین تورینگ چیست ؟ قسمت 3

 آزمون تورینگ چیست و چه کاربردی دارد؟

 به همین دلیل، از لحاظ منطق و معماری، بیشتر کامپیوترهای امروزی از نوادگان مستقیم ماشین تورینگی هستند که از تجهیزات به‌جا مانده از جنگ در ساختمانی واقع در مزرعه‌ای در نیوجرسی ساخته شده بود.  تورینگ و فون نویمان نخستین‌بار یکدیگر را در سال 1935 در کمبریج ملاقات کردند و پس از آن به مدت دو سال در دانشگاه پرینستون در کنار یکدیگر بودند. جایی که نیومن برای مدت شش ماه به آن‌ها ملحق شد و در کنار یکدیگر به تحصیل و تبادل نظر پرداختند.

این‌که فن نویمان و تورینگ تا چه حد در زمان جنگ با یکدیگر همکاری داشته‌اند، چندان معلوم نيست، اما چیزی که مشخص است آن است که تورینگ از نوامبر 1942 تا مارس 1943 در امریکا حضور داشته است در حالی که فون نویمان از فوریه تا جولای 1943 در انگلیس بوده است. در طی جنگ، فیزیکدانان انگلیسی با همکاری فون نویمان، همکاری‌های بسیار مهمی را در پروژه بمب اتمی در Los Alamos در نیومکزیکو به انجام رساندند. در عین حال، تحلیل‌گران رمز امریکایی، در انجام تلاش‌های رمزگشایی انگلیس به همکاری با تورینگ پرداختند. با این‌که تورینگ، فون‌نویمان و نیومن نمی‌توانستند آزادانه با هم مکاتبه کنند اما شاید ایده‌هایشان را در خلال و پس از اتمام جنگ به‌صورت شفاهی با یکدیگر در میان گذاشته‌اند.  مدل تورینگ یک مدل یک بعدی بود که رشته‌ای از علامت‌ها را روی یک نوار کاغذی در نظر می‌گرفت در حالی که پیاده‌سازی فون نویمان یک مدل دو بعدی به شمار می‌آمد؛ یک ماتریس با آدرس دسترسی تصادفی که در بیشتر کامپیوترهای امروزی نیز وجود دارد. اینترنت- مجموعه‌ای از ماشین‌های به هم پیوسته تورینگ که به یک نوار مشترک دسترسی دارند- چشم‌انداز مدل مربوطه را سه بعدی کرد و هنوز، روش کار کامپیوترها از سال 1946 تاکنون بی‌تغییر باقی مانده است.

درس گرفتن از اشتباهات

تورینگ و نویمان از وجود خطا در ماشین‌هایشان مطلع بودند. با این‌که کدهای آن زمان به سادگی قابل اشكال‌زدايي بودند، اما سخت‌افزار به شدت غیر‌قابل اطمینان بود و نتایجی بی‌ثبات ارائه می‌کرد. مشکلی که اکنون کاملاً برعکس شده است. هردوی آن‌ها می‌دانستند که سیستم‌های بیولوژیک روی متدهای آماری و مقاوم در برابر خطا برای پردازش متمرکز شده‌اند (سیستم‌هایی نظیر کدگذاری فرکانسی پالس‌ها در مغز) و فرض کردند که فناوری نیز باید از همین روند پیروی کند. به اعتقاد فون نویمان، اگر هر خطا گرفته شده، تبیین می‌شد و سپس تصحیح می‌شد، سیستمی به پیچیدگی ارگانیسم‌های زنده نمی‌توانستند پاسخ‌هایی در حد میلی‌ثانیه داشته باشند. به اعتقاد تورینگ نیز اگر باید ماشینی بی‌خطا باشد، پس نمی‌تواند هوشمند نیز باشد. وقتی تورینگ در سال 1948به گروه نیومن در دانشگاه منچستر که مشغول طراحی Manchester Mark 1 بودند پیوست، یک تولید‌کننده عدد تصادفی در آن گنجاند که اجازه می‌داد کامپیوتر حدس زده و از اشتباهات خود درس بگیرد. لازم به ذکر است که Manchester Mark 1، نمونه اولیه Ferranti Mark 1 بود که نخستین کامپیوتر دیجیتالی با برنامه ذخیره شده به شمار می‌آمد.

با این‌که ماشین جامع با قطعیت تورینگ بیشترین توجه‌ها را به سوی خود جلب کرد، ایده ماشین‌های بدون قطعیتِ پیشگوی وی به اساس کار هوش نزدیک‌تر بود؛ شهود و بینش، پر‌کننده فاصله میان عبارات منطقی است. ماشین‌های پیشگوی تورینگ امروزه دیگر مفاهیم مجرد نظري نیستند چراکه موتورهای جست‌وجوی اینترنت مثال خوبی از وجود آن‌ها به‌شمار مي‌آيند. یک موتور جست‌وجو در حالت عادی به‌صورت قطعیتی (deterministic) کار می‌کند تا زمانی که کاربری روی یک لینک کلیک می‌کند. از این طریق، کاربر به‌طور غیر‌قطعی (non-deterministic)، مکان اطلاعات سودمند و پر ارزش را به نقشه داده‌ای موتور جست‌وجو اضافه می‌کند.

تورینگ می‌خواست بداند که چگونه مولکول‌ها می‌توانستند به‌طور مجموعه‌ای خود را سازماندهی کرده یا این‌که آیا ماشین می‌تواند فکر کند یا خیر؟ فون نویمان می‌خواست بداند که مغز چگونه کار می‌کند و آیا ماشین‌ها می‌توانند خود را باز‌تولید‌کنند؟ تورینگ که در سن 41 سالگی در‌گذشت، یک نظريه ناتمام در زمینه Morphogenesis (تکوینِ ترکیب) از خود به‌جای گذاشت و فون نویمان نیز که در سن 53 سالگی درگذشت، یک تئوری ناتمام در زمینه خود بازتولیدی (مدلی که بر‌اساس برداشتی از توانایی ماشین تورینگ از تولید کپی‌هایی از خود شکل گرفته بود) از خود به‌جای گذارد. اگر هردوی آن‌ها مدت طولانی‌تری زنده می‌ماندند و ایده‌های آن دو با یکدیگر ترکیب می‌شد، نتایج جالب و شگفت‌انگیزی می‌توانست رقم بخورد. زندگی آن‌ها به فاصله بسیار کوتاهی از کشف مکانیزم درونی ترجمه بین توالی و ساختار در بیولوژی به اتمام رسید و اگر آن‌ها از این کشف مطلع می‌شدند، چه نوآوری‌های خارق‌العاده‌ای را می‌توانستند به ارمغان بیاورند!

بخش دوم

ماشین تورینگ

ماشین تورینگ دستگاهی است که بر‌اساس قواعدی که در یک جدول آورده شده، علامت‌های نوشته شده روی یک نوار کاغذی را خوانده و بر‌اساس توالی آن‌ها، محاسباتی را انجام می‌دهد. با وجود سادگی، این ماشین می‌تواند منطق هر الگوریتم کامپیوتری را شبیه‌سازی کرده و به طور خاص، یک مثال خوب در توضیح عملکرد پردازنده‌های مرکزی درون کامپیوترها به شمار می‌آید.

این ماشین نخستین‌بار توسط آلن تورینگ در سال 1936 و در قالب یک مقاله، در پاسخ به مسئله‌ای که ریاضیدان آلمانی، دیوید هیلبرت منتشر کرده بود، مطرح شد. مسئله هیلبرت تصمیم‌گیری درباره این بود که آیا یک روال مشخص وجود دارد که بتواند صحت یک عبارت منطقی را در مراحلی متناهی محاسبه کند یا خیر؟ وی برای پاسخگویی به این سؤال‌، چنین ماشینی را تصور کرد و در نهایت به پاسخ منفی برای مسئله هیلبرت دست یافت. در اکتبر همان سال، فردی به نام امیل پست (Emil Post) مقاله‌ای با عنوان «Finite combinatory processes – formulation 1» منتشر کرد که در آن به توضیح و تبیین نوعی ماشین پرداخته شده بود که می‌توان آن را نوع خاصی از ماشین تورینگ به شمار آورد. کار وی مستقل از تورینگ انجام شده بود با این تفاوت که ماشین پست از الفبای باینری استفاده می‌کرد و مفاهیم حافظه ماشین وی حالت مجرد‌تری نسبت به تصورات تورینگ داشت. به همین جهت، گاهی به این چنین ماشین‌هایی پست-تورینگ  (Post-Turing Machines) نیز گفته می‌شود. بر این اساس، باید توجه داشت که ماشین تورینگ یک فناوری محاسباتی عملی به شمار نمی‌آید بلکه یک دستگاه مجازی و نظری برای نمایش یک ماشین محاسباتی است. ماشین تورینگ، مثال خوبی برای دانشمندان کامپیوتر در زمینه درک کامل محدودیت‌های محاسبات مکانیکی است.

در اصل، ماشین تورینگ برای مدل‌سازی کامپیوتر کاربرد ندارد، بلکه هدف اصلی آن‌ مدل‌سازی خود مفهوم محاسبات است.

تورینگ بعدها و در سال 1948 در مقاله‌ای با عنوان ساز و كار رايانش (Computing Machinery and Intelligent)، تعریف دقیق‌تری از ماشین خودکار محاسباتی خود ارائه کرد و نام آن را ماشین محاسبات منطقی گذارد. وی در این مقاله چنین می‌گوید:

«… یک ظرفیت بی‌نهایت حافظه که به‌صورت نواری کاغذی با طول بی‌نهایت و تقسیم شده به مربع‌های مساوی که روی هر‌کدام امکان نوشتن علامت‌هایی وجود دارد. در هر لحظه، یک علامت در ماشین قرار می‌گیرد که علامت اسکن شده نامیده می‌شود. ماشین می‌تواند علامت مذکور را تغییر داده و در اصل، رفتار آن برگرفته از همان علامت است و دیگر علامت‌های موجود روی نوار نمی‌توانند تأثیری روی عملکرد ماشین بگذارند. نوار کاغذی می‌تواند به عقب و جلو حرکت کرده و این یکی از اصول اولیه کاری ماشین خواهد بود…»

ماشین تورینگ در اصل تشکیل یافته از چند عنصر اصلی است که عبارتند از:

 نوار: که به بخش‌های کوچک مربع شکلی به نام سلول تقسیم شده و هرکدام می‌تواند حاوی یک علامت از یک الفبای محدود باشد. این نوار به طور دلخواه از سمت چپ یا راست نامتناهی بوده و توسط ماشین به راحتی جابه‌جا می‌شود. در بعضی از مدل‌ها، سمت چپ نوار با علامتی مشخص نشانه‌گذاری شده و نوار تنها به سمت راست نامتناهی در نظر گرفته می‌شود.

 هد (Head): که برای خواندن و نوشتن علامت‌های روی نوار و انجام عملیات انتقال نوار به چپ یا راست مورد استفاده قرار می‌گیرد. در برخی مدل‌ها هد متحرک بوده و نوار ثابت است.
 جدول متناهی دستورالعمل‌ها: که در برخی مواقع جدول عملکرد یا تابع گذار نامیده می‌شود، جدولی حاوی دستورالعمل‌هایی پنجگانه یا چهارگانه با فرمت qiaj→qi1aj1dk است که وظیفه تعیین عملکرد ماشین در برابر علامت‌های روی نوار را بر عهده دارد. متغیرهای آورده شده در عبارت بالا، نشان‌دهنده حالت جاری ماشین، علامت خوانده‌شده، میزان جابه‌جایی هد و… هستند.

 ثبات حالت: حالت ماشین تورینگ را که از میان تعداد متناهی حالت مختلف انتخاب می‌شود، ذخیره می‌کند. همیشه یک حالت اولیه برای ماشین در زمان راه‌اندازی در این رجیستر ذخیره می‌شود. تورینگ معتقد بود که این رجیستر، جایگزین حالت ذهنی شخصی است که عملیات محاسبات را به انجام می‌رساند.  توجه کنید که هر جزء ماشین، یعنی حالت‌ها و علامت‌ها و همچنین هر عملکرد ماشین یعنی چاپ، پاک‌کردن و حرکت دادن نوار متناهی، گسسته و قابل جداسازی بوده و میزان حافظه در دسترس آن یعنی نوار کاملاً نامتناهی است.  یکی از مواردی که امکان دارد پیچیدگی خاصی در بر داشته باشد، state یا حالت ماشین است که می‌توان دو برداشت مختلف از آن داشت. بسیاری از افرادی که پس از تورینگ به مباحثه درباره ماشین وی پرداخته‌اند از عبارت حالت برای اشاره به نام یا مشخص‌کردن دستورالعملی که باید اجرا شود (مانند محتویات رجیستر حالت) استفاده کرده‌اند اما تورینگ در سال 1936 یک تفاوت کاملاً آشکار میان رکوردهای پیکربندی یا حالات درونی ماشین با حالت پیشرفت آن در روال محاسبات قائل بود و به همین دلیل، فرمول حالت وی حاوی دستورالعمل جاری به همراه کلیه علامت‌های روی نوار در نظر گرفته شده بود.

بعدها و در سال 1979، مفهوم ماشین تورینگ توسط هاپ کرافت (Hopcroft) و اولمن بر‌اساس پیشرفت‌های حاصل شده، به طور کاملاً مناسب و به‌صورت هفت گانه و بر اساس <M=<Q,Γ,b,Σ,δ,q0,F فرمول‌بندی و منظم شد که در آن متغیرهای مورد استفاده به ترتیب نشان از مجموعه حالات سیستم (Q)، الفبای استفاده شده روی نوار(Γ)، علامت نشانگر فضای خالی(b)، مجموعه علامات ورودی (Σ)، جدول ‌گذار حالت‌ها(δ)، حالت اولیه (q0 ) و حالت‌های نهایی قابل قبول (F ) دارند. هر چیزی که با این مفهوم قابل توصیف باشد، یک ماشین تورینگ به شمار می‌آید.  مثالی در این زمینه، ماشین Busy Beaver معروف است که برای رسیدن به بیشینه درگیری عملیاتی در میان ماشین‌های تورینگ موجود در یک کلاس مشخص مطرح شده و مورد استفاده قرار می‌گیرد. توصیف این ماشین بر اساس مدل‌سازی مطرح شده در بالا چنین خواهد بود:

{Q = { A, B, C, HALT
{Γ = { 0, 1
«تهی»=b=o
{Σ = {1
جدول 1= δ
حالت اولیه = q0 = A
مجموعه حالت تک عضوی {F = {HALT

ماشین‌های تورینگ مجازی

در کنار انواع نمونه‌های سخت‌افزاری ساخته شده، پیاده‌سازی‌های رایانه‌ای مختلفی از ماشین تورینگ وجود دارد که با سر زدن و مشاهده روند کاری‌ آن‌ها، می‌توانید به خوبی با نحوه کار ماشین تورینگ آشنا شوید. یکی از این ماشین‌های شبیه‌سازی شده که اتفاقاً ساده‌ترین و معمولی‌ترین آن‌ها نیز به شمار می‌آید در آدرسwww.turing.org.uk/turing/scrapbook/tmjava.html وجود دارد و از طریق یک مرورگر معمولی قابل دسترسی است. در این ماشین، می‌توانید عملیات مربوطه را انتخاب کرده و با زدن Load داده‌های مربوطه را روی نوار نوشته و سپس با زدن Run نتیجه اجرای عملیات روی نوار مذکور را ببینید. (شکل1)

 

پیاده سازی نرم افزاری ماشین تورینگ به صورت سریع از http://www.turing.org.uk/book/update/tmjavar.html

 

مثال قبل، نمونه چندان خوبی برای درک شهودی عملکرد ماشین تورینگ نیست چرا که عملیات خود را به یکباره و سریع انجام می‌دهد.
در نقطه مقابل، نمونه پیاده‌سازی شده در آدرس http://ironphoenix.org/tril/tm/   عملکرد بصری مناسبی داشته و با رعایت انجام با فاصله عملیات، درک بهتری از کارکرد ماشین تورینگ با برنامه های مختلف را ارائه می‌کند. (شکل2)

 

پیاده سازی نرم افزاری ماشین تورینگ به صورت مرحله به مرحله از http://ironphoenix.org/tm/

یک نمونه جالب دیگر از شبیه‌سازی‌های نرم‌افزاری از ماشین‌های تورینگ، شبیه‌سازی مخصوص iOS آن است که از طریق فروشگاه App Store قابل دانلود است. این برنامه، علاوه بر اجرای عملیات ماشین تورینگ به‌صورت بصری، برنامه‌های پیش‌فرض و همچنین قابل ویرایشی را نیز به همراه توضیحات کاملی از عملکرد هر‌کدام در اختیارکاربر می‌گذارد. (شکل3)

 

شبیه سازی نرم افزاری ماشین تورینگ مخصوص ios قابل دانلود از App store

جدول ‌گذار حالت‌های این ماشین که برای 2 علامت و 3 حالت طراحی شده، در جدول 1 آورده شده است. در این جدول علامت P به معنای چاپ یک روی نوار بوده و L و R به ترتیب به معنای انتقال نوار به چپ و راست است. این جدول را می‌توان به‌صورت دیاگرام انتقال حالت نیز نشان داد. اگرچه جدول‌های بزرگ انتقال حالت بهتر است به‌صورت جدولی باقی بمانند و این گونه قابلیت فهم بالاتری دارند، با این حال نمایش وضعیت ماشین‌های ساده به‌صورت دیاگرامی می‌تواند درک بهتر و ساده‌تری از آن‌ها را ارائه کند. توجه داشته باشید که دیاگرام‌های انتقال حالت، یک تصویر فریز‌‌شده از جدول عملکرد ماشین در زمان است و نباید آن را منحنی عملکرد محاسبات ماشین در طول زمان و مکان دانست. شکل 1 نمایی از دیاگرام انتقال حالت ماشین سه حالته Busy Beaver را نشان می‌دهد. با این حال، هر بار که ماشین Busy Beaver شروع به کار می‌کند، یک منحنی عملکردی را از آغاز تا پایان می‌پیماید اما یک ماشین کپی‌کننده که می‌تواند پارامترهای ورودی متغیر داشته باشد، ممکن است منحنی متفاوتی را طی کند. برای تعیین نحوه عملکرد صحیح یک ماشین در طول زمان به سادگی می‌توان از دیاگرام پیشرفت محاسبات استفاده کرد که نمونه‌ای از آن برای ماشین 3 حالته Busy Beaver در شکل 2 آورده شده است.

جدول گذار حالت های یک ماشین تورینگ

ماشین تورینگ چیست ؟ قسمت 1
ماشین تورینگ چیست ؟ قسمت 2
ماشین تورینگ چیست ؟ قسمت 3

/0 دیدگاه /توسط

ماشین تورینگ چیست ؟ قسمت 1

ماشین‌تورینگ

ماشین تورینگ (به انگلیسی: Turing machine) یک دستگاه فرضی است که روی نشان‌های روی یک قطعه نوار بر اساس جدول قوانین دست‌کاری انجام می‌دهد. با وجود اینکه مکانیزم ماشین تورینگ مقدماتی است، مفهومش برای پوشش عملکردهای بسیار پیچیده کافی و گسترده‌است. ماشین تورینگ می‌تواند برای شبیه‌سازی هر الگوریتم کامپیوتری و توضیح نحوه عملکرد یک واحد پردازشگر مرکزی به کار آید. حافظه این ماشین ساختاری بسیار ساده دارد. یعنی می‌تواند بصورت یک آرایه یک بعدی از عناصر (سلولها) باشد که هر یک می‌توانند حافظ تنها یک نماد باشند. این آرایه از هر دو طرف باز و نامحدود است (حافظه بینهایت) و اطلاعات آن می‌توانند به هر ترتیبی فراخوانی شوند.

نمایش هنری یک ماشین تورینگ

نمایش هنری یک ماشین تورینگ

ماشین‌های تورینگ
  • ماشین محاسبه تورینگ
  • ماشین تورینگ متناوب
  • ماشین تورینگ کوانتومی
  • ماشین تورینگ غیرقطعی
  • ماشین خواندنی تورینگ
  • ماشین راستگرد خواندنی تورینگ
  • ماشین تورینگ احتمالی
  • ماشین تورینگ چندمسیره
  • ماشین‌های هم‌ارز با ماشین تورینگ

 تاریخچه

زمینه‌های تاریخی:ماشین محاسباتی

معرفی ماشین تورینگ توسط دانشمند انگلیسی آلن تورینگ در سال ۱۹۳۶ میلادی، گام دیگری را در مسیر ایجاد و پیدایش ماشین‌های محاسباتی حالات متناهی به نمایش می‌گذارد. رابین گندی یکی از دانشجویان آلن تورینگ و دوست صمیمی تمام عمرش، ریشه‌های نظریه ماشین محاسباتی بابیج(۱۸۳۴) را کاوش کرد و در حقیقت نظریه بابیج را دوباره ارائه کرد:

آنالیز گندی در مورد ماشین تحلیلی بابیج پنج عملیات زیر را توضیح می‌دهد:

۱-عملگرهای ریاضی + و – و *

۲-هر ترتیبی از عملگرها قابل قبول است

۳-تکرار عملگر

۴-تکرار شرطی

۵-انتقال شرطی

تعریف منطقی (انتزاع ذهنی مفاهیم کلی)

ماشین تورینگ عبارت است از یک پنج-تاپل (پنج‌تایی) به‌صورت {\displaystyle M=(Q,\Sigma ,\Gamma ,\delta ,q_{0})\!}، که در اینجا:

  • {\displaystyle M\!} برای نمایش مفهوم ماشین انتخاب شده است.
  • {\displaystyle Q\!} مجموعه‌ای است متناهی، از حالات داخلی.
  • {\displaystyle \Gamma \!} مجموعه‌ای متناهی موسوم به الفبای نوار و حاوی نمادی مخصوص {\displaystyle B\!} برای نمایش یک فاصلهٔ خالی روی نوار ماشین است.
  • {\displaystyle \Sigma \!} زیرمجموعه‌ای است از{\displaystyle \Gamma -\{B\}\!} و موسوم به الفبای ورودی. یعنی الفبای ورودی زیر مجموعه‌ای از الفبای نوار است که شامل خالی نیست. نوارهای خالی نمی‌توانند بعنوان ورودی استفاده شوند.
  • {\displaystyle \delta \!} عبارت است از یک تابع جزئی، موسوم به تابع انتقال از دامنهٔ {\displaystyle Q\times \Gamma \!} به برد {\displaystyle Q\times \Gamma \times \{L,R\}\!}.
  • {\displaystyle q_{0}\!} حالت شروع نام دارد، یعنی، حالتی از ماشین است که محاسبه را درآن آغاز می‌کنیم.

بطور کلی {\displaystyle \delta \!} یک تابع جزئی روی {\displaystyle Q\!\times \Gamma \!} است و تفسیرش عملکرد ماشین تورینگ را بیان می‌کند.

تعریف وصفی (عملی دنیای خارج از ذهن)

ماشین تورینگ به صورت ریاضی، ماشینی است که روی یک نوار عمل می‌کند. روی این نوار، نمادهایی است که ماشین هم می‌تواند بخواند و هم می‌تواند بنویسد و همزمان از آنها استفاده می‌کند. این عمل به طور کامل با یک سری دستورالعمل ساده و محدود تعریف شده است. ماشین تورینگ از موارد زیر تشکیل شده است:

۱. یک نوار، به سلولهایی تقسیم‌بندی شده است و هر سلول شامل نمادهایی است. الفبا شامل نماد تهی خاصی و یک یا تعداد دیگری نماد است. فرض می‌شود که این نوار خودسرانه به چپ و راست رسانده شود. ماشین تورینگ از نوارهایی تأمین می‌شود که برای محاسبه لازم است.

۲. یک کلاهک وجود دارد که قادر به خواندن و نوشتن نمادهایی است که روی نوار قرار گرفته‌اند و بطور همزمان نوار را به سمت چپ و راست یکی از (و تنها یک) سلولها حرکت می‌دهد. در بضی مدلها، کلاهک حرکت می‌کند و نوار ثابت می‌ماند.

۳. یک دستگاه ثبت حالت وجود دارد که حالت‌های ماشین تورینگ را ذخیره می‌کند (یکی از تعداد زیادی حالت متناهی). یک حالت شروع وجود دارد که همراه با مقدار دهی اولیه است. این حالت‌ها، حالت ذهن شخصی را که محاسبات را انجام می‌دهد، جایگزین می‌کنند.

۴. یک جدول محدود (که گاهی جدول عمل یا تابع انتقال نامیده می‌شود)، از دستورالعمل‌ها وجود دارد که در حال حاضر، حالت (q_i) و نماد (a_j) به ماشین داده می‌شود (برای مدل‌های ۵تایی و گاهی ۴تایی) که روی نوار خوانده می‌شود و می‌گوید که ماشین، این موارد را به تزتیب زیر برای مدلهای ۵تایی انجام دهد:

  • یا پاک کردن یا نوشتن یک نماد (بصورت جایگزین کردن a_i با a_j۱)
  • حرکت کردن کلاهک نوار (که توسط d_k مشخص می‌شود و می‌تواند مقادیر L برای حرکت به چپ و R برای حرکت به سمت راست به خود بگیرد. همچنین مقدار N نشان دهنده ساکن بودن نوار است).
  • فرض کنید یک حالت مشابه یا یک حالت جدید مشخص شده است (رفتن به وضعیت q_i۱)

در مدل‌های ۴تایی پاک کردن یا نوشتن یک نماد (a_j۱) و حرکت کلاهک نوار به سمت چپ یا راست (d_k) بصورت دستورالعمل‌های جداگانه مشخص شده‌اند. بطور خاص، جدول به ماشین می‌گوید که چیزی را پاک کند یا یک نماد را بنویسد (ia) یا کلاهک نوار به سمت چپ و راست حرکت کند (ib). فرض کنید که حالتهای مشابه یا حالتهای جدیدی مشخص شده‌اند. اما عملیات‌های (ia) و (ib) دستورالعمل‌های یکسانی ندارند. در برخی از مدلها، اگر در جدول، ورودی از نمادها و حالتها نداشته باشیم، ماشین متوقف خواهد شد. سایر مدلها، نیاز به همه ورودی‌ها دارند تا پر شوند. توجه داشته باشید که هر بخش از ماشین- حالتها و نمادها، مجموعه‌ها، اقدامات، چاپ کردن، پاک کردن و حرکت نوار- محدود، گسسته و تشخیص پذیر است. این، پتانسیل نامحدود نوارهاست که خود مقدار نامحدودی از یک فضای ذخیره‌سازی است.

مقایسه با ماشین‌های واقعی

اغلب گفته می‌شود که ماشین تورینگ، بر خلاف ماشین‌های اتومات، به اندازه ماشین‌های واقعی قدرتمند هستند و قادر به انجام هر عملیاتی که ماشین واقعی می‌تواند بکند هستند. چیزی که در این مطلب جا ماند این است که یک ماشین واقعی تنها می‌تواند در بسیاری از تنظیمات متناهی باشد؛ در واقع ماشین واقعی چیزی نیست جز یک ماشین اتوماتیک محدود خطی. از طرف دیگر ماشین تورینگ با ماشین‌هایی که دارای ظرفیت حافظه‌های نامحدود محاسباتی هستند، معادل است. از نظر تاریخی رایانه‌هایی که محاسبات را در حافظه داخلی شان انجام می‌دادند، بعدها توسعه داده شده‌اند.

چرا ماشین‌های تورینگ مدل‌های مناسبی برای رایانه‌های واقعی هستند؟

۱. هرچیزی که ماشین واقعی می‌تواند محاسبه کند، ماشین تورینگ هم می‌تواند. برای مثال ماشین تورینگ، می‌تواند هرچیز طبق روالی که در زبان‌های برنامه‌نویسی پیدا می‌شود شبیه‌سازی کند. همچنین می‌تواند فرایندهای بازگشتی و هریک از پارامترهای مکانیسم شناخته شده را شبیه‌سازی کند.

۲. تفاوت، تنها در قابلیت ماشین تورینگ برای دخالت در مقدار محدودی اطلاعات نهفته است؛ بنابراین، ماشین تورینگ می‌تواند در مدت زمان محدودی، در اطلاعات دخالت داشته باشد.

۳. ماشین واقعی همانند ماشین‌های تورینگ می‌توانند حافظه مورد نیازش را به کمک دیسک‌های بیشتر، بزرگ کند. اما حقیقت این است که هم ماشین تورینگ و هم ماشین واقعی، برای محاسبات نیازی به فضا در حافظه‌شان ندارند.

۴. شرح برنامه‌های ماشین واقعی که از مدل ساده‌تر انتزاعی استفاده می‌کنند، پیچیده‌تر از شرح برنامه‌های ماشین تورینگ است.

۵. ماشین تورینگ الگوریتم‌های مستقل را که چقدر از حافظه استفاده می‌کنند، توصیف می‌کند. در دارایی حافظه همهٔ ماشین‌ها، محدودیتی وجود دارد؛ ولی این محدودیت می‌تواند خود سرانه در طول زمان افزایش یابد.

ماشین تورینگ به ما اجازه می‌دهد دربارهٔ الگوریتم‌هایی که برای همیشه نگه داشته می‌شوند، توصیفاتی ارائه دهیم؛ بدون در نظر گرفتن پیش رفت در معماری محاسبات با ماشین معمولی.

۶. ماشین تورینگ جملات الگوریتم را ساده می‌کند. الگوریتم‌های در حال اجرا در ماشین آلات انتزاعی معادل تورینگ، معمولاً نسبت به همتایان خود که در ماشین‌های واقعی در حال اجرا هستند عمومی ترند. زیرا آنها دارای دقت دلخواه در انواع اطلاعات قابل دسترس هستند و هیچوقت با شرایط غیرمنتظره روبرو نمی‌شوند. یکی از نقطه ضعف‌های ماشین تورینگ این است که برنامه‌های واقعی که نوشته می‌شوند ورودی‌های نامحدودی را در طول زمان دریافت می‌کنند؛ در نتیجه هرگز متوقف نمی‌شوند.

محدودیت‌های ماشین تورینگ

نظریه پیچیدگی محاسباتی

یکی از محدودیت‌هاو معایب ماشین‌های تورینگ این است که آنها توانایی چیدمان خوب را ندارند. برای مثال کامپیوترهای برنامه‌ای با ذخیره مدرن، نمونه‌هایی از یک مدل خاص ماشین انتزاعی که به نام ماشین برنامه دسترسی رندم یا مدل ماشین RASP می‌باشند.

همزمانی

یکی دیگر از محدودیت‌های ماشین تورینگ این است که همزمانی را خوب ارئه نمی‌دهد. برای مثال برای اندازه عدد صحیحی که می‌تواند توسط «متوقف کننده غیر قطعی دایمی» محاسبه شود، محدودیت وجود دارد. ماشین تورینگ روی یک نوار خالی شروع می‌کند. در مقابل، ماشین‌های «همیشه متوقف» همزمان هستند که بدون ورودی می‌توانند عدد صحیح نامتناهی را محاسبه کنند.

منبع

ایده ماشین تورینگ چگونه مطرح شد و چه چیزی را دنبال می‌کرد؟

ایده ماشین تورینگ چگونه مطرح شد و چه چیزی را دنبال می‌کرد؟

 

بخش اول
ماشین تورینگ! مفهومی که به اندازه فرد مطرح کننده خود از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است و نقش مهمی در رسیدن علوم کامپیوتر و همچنین فناوری محاسبات به مقطع کنونی دارد. اگرچه به سادگی می‌توان بدون داشتن اطلاعاتی حتی جزئی در رابطه با ماشین تورینگ، به خوبی از نحوه کارکرد كامپيوترها و سازوكار محاسبات در ماشین‌ها مطلع شد اما در این حالت، قطعاً کلید اصلی مسئله در نظر گرفته نشده است. درک ماشین تورینگ، درک روح محاسبات ماشینی و شناخت تولد و تکامل ماشین‌های محاسبه‌گر است. اما به راستی، تورینگ چگونه و با چه هدفی چنین ایده‌ای را مطرح کرد؟

سرآغاز

تاریخچه محاسبات دیجیتال به دو بخش عهد عتیق و عهد جدید قابل تقسیم است. پیشوایان عهد قدیم به سرپرستی لایبنیتز (Gottfreid Wilhelm Leibniz) در سال 1670 میلادی منطق مورد نیاز ماشین‌های محاسباتی دیجیتال را فراهم کرده و پیشروان عهد جدید به سرپرستی فون نویمان (John von Neumann) در سال 1940 خود این ماشین­‌ها را ساختند. آلن تورینگ، که در سال 1912 متولد شده است، جایی در میان این دو عصر مهم قرار گرفته و شاید بتوان وی را به نوعی پیوند دهنده این دو عهد مهم به شمار آورد. وی در سال 1936، درست در زمانی که به تازگی از کالج کینگ در دانشگاه کمبریج فارغ‌التحصیل شده و به دانشگاه پرینستون در نیوجرسی امریکا رفته بود، با نگارش و انتشار مقاله‌ای با عنوان «درباره اعداد رایانش‌پذیر، ‌با کاربردی بر مسئله تصمیم‌گیری» (On Computable Numbers, with an application to the Entscheidungs problem )، راهنمای پیاده‌سازی ماشین‌های با منطق ریاضی شد.

در این مقاله، تورینگ قصد داشت تا مسئله Entscheidungs  problem ریاضی‌دان آلمانی، دیوید هیلبرت (David Hilbert) را که در سال 1928 طرح کرده بود، حل کند. موضوع نهایی مسئله فوق، تصمیم‌گیری درباره این بود که آیا یک روال مکانیکی می‌تواند صحت یک عبارت منطقی را در تعداد محدودی حرکت تعیین کند یا خیر؟ تورینگ در این مقاله، ایده و تصور رایج در دهه 1930 از یک کامپیوتر (یک شخص مجهز به یک مداد، کاغذ و دستورالعمل‌های مشخص) را در نظر گرفته و با حذف تمام رگه‌های هوشمندی (Intelligence) از آن به غیر از امکان پیروی از دستورالعمل‌ها و امکان خواندن و نوشتن علامت‌هایی از یک الفبای خاص روی یک رول کاغذ با طول بی نهایت، ماشینی را معرفی کرد که بعدها به ماشین تورینگ معروف شد و سرآغاز طلوع ماشین‌های محاسباتی دیجیتال امروزی شد.

ماشین تورینگ، یک جعبه سیاه ریاضیاتی بود که از یک سری دستورالعمل از پیش تعیین شده پیروی می‌کرد. این دستورالعمل‌ها با استفاده از علامت‌هايي مشخص که روی کاغذ یا نوع خاصی از حافظه نوشته می‌شد به ماشین تحویل داده می‌شد. این ماشین می‌توانست در هر لحظه، یک علامت را از روی یک خانه خوانده، نوشته یا پاک کند و خانه مذکور را که یک واحد کوچک موجود روی رول کاغذ است به سمت چپ یا راست هدایت کند. علامت‌های پیچیده می‌توانند به‌صورت دنباله‌ای از علامت‌های ساده‌تر پیاده‌سازی شوند و در این حالت، پیچیدگی احتمالی، تشخیص تفاوت بین دو علامت مختلف و وجود یا نبود فاصله‌های خالی روی نوار است. «بیت»های اطلاعاتی در این ماشین می‌توانند دو فرم مختلف داشته باشند: الگوهایی در فضا که در طول زمان ارسال می‌شوند و حافظه مدت‌دار خوانده می‌شوند یا الگوهایی در زمان که در فضا ارسال شده و کد نامیده می‌شوند. در ماشین تورینگ، زمان به‌صورت رشته‌ای از اتفاقات یکسان نیست، بلکه به صورت دنباله‌ای از تغییر حالات در ماشین مذکور قابل تصور خواهد بود.

ایده ماشین‌های بدون قطعیتِ پیشگو،  به اساس کار هوش نزدیک‌تر بود؛ شهود و بینش، پر‌کننده فاصله میان عبارات منطقی است.

در ادامه مقاله، تورینگ امکان وجود ماشین منفردی را مطرح کرد که می‌تواند هر توالی محاسباتی‌ را محاسبه کند. «چنین ماشین محاسباتی جامعی می‌تواند رفتار هر ماشین دیگری را با استفاده از شرح کار کد شده آن تقلید کند.» بنابراین، با ذکر این عبارت، تورینگ ایده «نرم‌افزار» را در حدود 76 سال قبل پیشگویی کرده بود. در پایان، تورینگ مسئله پیچیده هیلبرت را به روشی جالب پاسخ داده است. او عبارتی را یافته بود که در تعداد گام‌های محاسباتی محدود، توسط هیچ ماشینی قابل محاسبه نبود: آیا شرح کار کد شده یک ماشین که توسط ماشین محاسباتی جامع تورینگ اجرا می‌شود، در نهایت به پایان می‌رسد یا برای همیشه اجرا می‌شود؟

بر همین اساس، وی پاسخ مسئلهEntscheidungs problem را منفی دانسته و از این طریق، پايه‌گذار طراحی ماشین‌های محاسباتی دیجیتال شد. در سال 1949، فون‌نویمان در یک سخنرانی با اشاره به این مفهوم مطرح شده توسط تورینگ عنوان کرد: «شما می‌توانید چیزی بسازید که کاری را که می‌شود انجام داد، انجام دهد. اما نمی‌توانید نمونه‌ای بسازید که به شما بگوید که آیا آن کار انجام‌پذیر است یا خیر؟»
تورینگ با درک محدودیت‌های ماشین‌های با قطعیت مشخص، شروع به جست‌وجو در زمینه محاسبات غیر‌قطعی با ماشین‌های پیشگو کرد. از نظر او، این نوع ماشین‌ها، همان روال گام به گام را مورد استفاده قرار می‌دهند اما با استفاده از نوعی پیشگویی، گاهی جهش­‌هایی غیرقابل پیش‌بینی نیز انجام می‌دهند.

رمزگشایی

پس از پایان تحصیلات در دوره دکترا، تورینگ در سال 1938 به انگلیس بازگشت و گسترش جنگ جهانی دوم منجر به بروز نیاز هرچه بیشتر به ایده‌های وی شد. به همین دلیل، وی در مدرسه رمز و کدهای محرمانه دولت به خدمت گرفته شد. در آنجا، تورینگ و همکارانش به همراه استادش، ماکسول نیومن (Maxwell Newman) ارتباطات دشمن را، از جمله پیام‌های کدگذاری شده توسط ماشین آلمانی انيگما، رمزگشایی کردند. انیگما، ماشینی شبیه به ماشین تورینگ بود که امکان کد‌گذاری متن ورودی خود را با مکانیزمی مکانیکی فراهم می‌کرد. آن‌ها کار کدگشایی رمزهای انیگما را با مجموعه‌ای از دستگاه‌های الکترومکانیکی که بمب (bombe) نامیده می‌شدند، شروع کردند که هر کدام می‌توانست در هر لحظه 36 حالت احتمالی پیکربندی انیگما را شبیه‌سازی کند.

از این طریق، آن‌ها توانستند با همکاری افرادی دیگر، کامپیوتری بسیار پیچیده و دیجیتال با نام Clossus  بسازند که از یک حافظه داخلی ساخته شده با 1500 لامپ خلاء بهره می‌برد که وضعیت حافظه برنامه‌پذیری را برای جست‌وجوی کدها فراهم می‌کرد. این مدل بعدها با نسل دوم خود با 2400 لامپ خلاء جایگزین شد که علاوه بر تأثیر اساسی بر نتیجه جنگ، تحولی شگرف در تکامل رایانه‌های دیجیتال به شمار می‌آمد. اسرار مربوط به ساخت این ماشین برای حدود 30 سال از طرف سازمان‌های اطلاعاتی انگلیس به‌صورت محرمانه نگه‌داری می‌شد.

پس از پایان جنگ، نیاز به کامپیوترهای پیشرفته‌تر، از کاربردهای رمزگشایی به سمت طراحی بمب‌های اتمی پیش رفت. در سال 1946 ایالات‌متحده با داشتن کامپیوتر زمان جنگ خود، یعنی ENIAC (سرنام Electronic Numerical Integrator and Computer)، کار روی طراحی سلاح‌های اتمی را در پیش گرفت.  در انستیتو مطالعات پیشرفته پرینستون و با حمایت مالی ارتش ایالات‌متحده، دفتر تحقیقات نیروی دریایی و همچنین کمیسیون انرژی اتمی امریکا، فون‌نویمان موظف شد تا نمونه الکترونیکی ماشین جامع تورینگ را بسازد. در آن زمان، هدف او ساخت ماشین تورینگی بود که حافظه آن با سرعت نور قابل دسترسی بوده و به پردازش در زمینه‌های مختلف می‌پرداخت. اما هدف دولت ایالات متحده امریکا از سرمایه‌گذاری روی چنین ماشینی تعیین امکان ساخت بمب هیدروژنی بود و به همین دلیل، فون نویمان قول داد که ماشین مذکور که از 5 کیلوبایت فضای ذخیره‌سازی بهره می‌برد، امکان اجرای کدهای داینامیک مذکور را داشته باشد.

بعدها، طراحی کامپیوتر مذکور در اختیار همگان گذارده شد و آي‌بي‌ام آن را تجاری کرد. در نخستین جلسه هماهنگی برای اجرای پروژه مذکور در سال 1945، فون نویمان اعلام کرد که قصد دارد پیاده‌سازی دستورات را نیز همانند اعداد در حافظه انجام دهد و این ترکیب داده‌ها و دستورالعمل‌ها کاملاً بر‌اساس مدل تورینگ بود.

ماشین تورینگ چیست ؟ قسمت 1
ماشین تورینگ چیست ؟ قسمت 2
ماشین تورینگ چیست ؟ قسمت 3

/1 دیدگاه/توسط