PL9fwy3NUQKwY229s7FFto_DG4Gk-imNVi/HLgYDIGhP90.srt

1
00:00:20,740 --> 00:00:25,160
بسم الله الرحمن الرحيم موضوعنا اليوم إن شاء الله

2
00:00:25,160 --> 00:00:30,620
سيستمر في الـ rule-based expert systems ولكن تحت

3
00:00:30,620 --> 00:00:35,400
عنوان آخر، اللي هو الـ uncertainty management في الـ

4
00:00:35,400 --> 00:00:40,400
rule-based expert systems. فكرة عمل الـ expert

5
00:00:40,400 --> 00:00:45,800
systems فهمناها كويس، وصار واضح أن الـ rules هي

6
00:00:45,800 --> 00:00:50,260
المحور الأساسي للـ knowledge في الـ expert systems.

7
00:00:50,260 --> 00:00:55,580
بس للأسف الشديد، وواقع الأمور يعني أنه مش دائماً الـ

8
00:00:55,580 --> 00:01:01,520
rules بتبقى… بتبقى حتمية. يعني إيش حتمية؟ يعني إذا

9
00:01:01,520 --> 00:01:06,800
كده، فإن كده حتمًا مئة بالمئة، تمام؟ أحيانًا يبقى فيه

10
00:01:06,800 --> 00:01:14,060
نوع من عدم التأكد (uncertainty). إذا حدث كده، فممكن

11
00:01:14,060 --> 00:01:18,880
يحدث كده، بس باحتمال most likely، يعني زي ما بنقول

12
00:01:18,880 --> 00:01:23,480
مثلًا احتمال قوي جدًا، أو احتمال أقل شوية، فبيبقى فيه

13
00:01:23,480 --> 00:01:28,480
إنه… بيبقى فيه درجة من عدم… عدم التأكد

14
00:01:28,480 --> 00:01:35,120
في… أن هذا الشرط ينتج عنه هذه الـ conclusion. هذا

15
00:01:35,120 --> 00:01:38,300
اللي هو اسمه uncertainty. uncertain لما أكون

16
00:01:38,300 --> 00:01:43,080
certain، يعني أنا واثق تمامًا. uncertain يعني أنا مش

17
00:01:43,080 --> 00:01:48,000
متأكد، أو مش واثق. وهذا شيء طبيعي في واقع الأمور، في

18
00:01:48,000 --> 00:01:52,200
الحياة العملية، في كثير من التخصصات. لذلك لما بيجي

19
00:01:52,200 --> 00:01:57,580
الـ human expert ما بيعطي rules certain rules، بيجي

20
00:01:57,580 --> 00:02:01,780
بيعطي rules: "إن، والله، إذا تحقق الشرط، فهتتحقق

21
00:02:01,780 --> 00:02:07,020
النتيجة بدرجة ثقة كده، okay". وهذا هو إطار

22
00:02:07,020 --> 00:02:11,020
المحاضرة اليوم، إن شاء الله، هنتعامل مع موضوع الـ

23
00:02:11,020 --> 00:02:13,380
uncertainty. المحاضرة هذه، والمحاضرة الجاية إن شاء

24
00:02:13,380 --> 00:02:17,300
الله، المرة هذه باستخدام الـ certainty factors، و

25
00:02:17,300 --> 00:02:21,300
المرة الجاية باستخدام الـ Bayesian rule.

26
00:02:22,610 --> 00:02:26,750
فالكلام ده هيبقى منصب في المحاضرة هذه والمحاضرة

27
00:02:26,750 --> 00:02:31,190
الجاية على الشابتر الثالث. موضوع الشابتر الثالث

28
00:02:31,190 --> 00:02:35,150
اسمه uncertainty management in rule-based expert

29
00:02:35,150 --> 00:02:38,510
systems. فيه طبعًا introduction، بعد هيك هو على طول

30
00:02:38,510 --> 00:02:43,370
ببدأ بالـ basis، أنا هأبدأ من هنا، من

31
00:02:43,370 --> 00:02:46,310
certainty factors theory، uncertainty factors

32
00:02:46,310 --> 00:02:50,690
theory and evidential reasoning، لأنها أقرب أكثر

33
00:02:50,690 --> 00:02:53,290
قربًا من الكلام اللي كنا بنحكيه في المحاضرة الماضية.

34
00:02:53,290 --> 00:02:56,970
بعد ما يخلص الكلام هذا، برجع على الـ Bayesian

35
00:02:56,970 --> 00:03:00,290
Reasoning. Bayesian Reasoning، okay. فكنت فاكر بقى

36
00:03:00,290 --> 00:03:03,790
إحنا الآن، أن في المحاضرة هذه هنبدأ من تقريبًا من

37
00:03:03,790 --> 00:03:08,630
هنا، من ثلاثة ستة، وعمليًا هيكون ترتيب الشرح تبعنا

38
00:03:08,630 --> 00:03:13,730
ثلاثة ستة، بعدين هنشوف المثال هذا، اسمه forecast.

39
00:03:14,480 --> 00:03:19,100
بعدين هذا كله في المحاضرة اليوم، بعدين في المحاضرة

40
00:03:19,100 --> 00:03:23,140
الجاية بناخد الموضوع نفسه، اللي هو الـ uncertainty

41
00:03:23,140 --> 00:03:28,640
بس من منطلق اللي هو الـ Bayesian reasoning. قبل ما

42
00:03:28,640 --> 00:03:32,780
نحكي في الـ Bayesian reasoning، بحكي شوية في أساسيات

43
00:03:32,780 --> 00:03:37,400
الـ probability theory. بعد كده بنشوف مثل نفسه، الـ

44
00:03:37,400 --> 00:03:41,580
forecast، بس باستخدام الـ Bayesian accumulation of

45
00:03:41,580 --> 00:03:51,540
evidence. بعد ذلك، يوجد هنا ملاحظات صغيرة، واحدة

46
00:03:51,540 --> 00:03:55,380
هي الـ bias تبع الـ method، والثانية مقارنة ما بين

47
00:03:55,380 --> 00:03:59,620
الطرقتين. الطريقتين للتعامل مع الـ uncertainty،

48
00:03:59,620 --> 00:04:06,240
واحدة باستخدام الـ factors، والثانية باستخدام الـ

49
00:04:06,240 --> 00:04:13,040
evidence. نبدأ اليوم بالـ Certainty Factors Theory.

50
00:04:13,040 --> 00:04:17,560
بالبساطة الشديدة، بالـ Certainty Factors Theory،

51
00:04:17,560 --> 00:04:22,780
إحنا بيكون في عندنا الـ rules زي ما بيتصار بالشكل

52
00:04:22,780 --> 00:04:27,060
الاعتيادي، ولكن بيضاف إليها حاجة اسمها Certainty

53
00:04:27,060 --> 00:04:34,700
Factor، قيمة عددية، عبارة عن number to measure الـ

54
00:04:34,700 --> 00:04:39,800
expert’s belief، يعني درجة اعتقاد أو درجة ثقة الـ

55
00:04:39,800 --> 00:04:44,220
human expert من صحة هذا الـ rule. صحة هذا الـ

56
00:04:44,220 --> 00:04:49,380
rule، بمعنى أنه زي ما قلنا هو عارف أن الشرط هذا

57
00:04:49,380 --> 00:04:53,880
بيؤدي إلى نتيجة هذه، بس مش حتمًا، مش مئة بالمئة، فيه

58
00:04:53,880 --> 00:04:58,900
درجة من الـ maximum value of certainty factor، بيبدأ

59
00:04:58,900 --> 00:05:03,840
ممكن plus one، والـ… نسميه definitely true، يعني

60
00:05:03,840 --> 00:05:07,580
يبقى هو واثق مئة بالمئة. لما يقول لي الـ human

61
00:05:07,580 --> 00:05:10,520
expert أن الـ rule هذه، الـ certainty factor تبعها

62
00:05:10,520 --> 00:05:15,620
plus one، معناته إيش؟ هو واثق مئة بالمئة من

63
00:05:15,620 --> 00:05:20,480
صحته، أن الـ rule true. إيش يعني الـ rule true؟ يعني

64
00:05:20,480 --> 00:05:25,660
إذا تحقق هذا الشرط، حتمًا مئة بالمئة هيتحقق الـ

65
00:05:25,660 --> 00:05:29,330
conclusion تبعته. الشرط هو الـ condition، والعكس من

66
00:05:29,330 --> 00:05:34,430
ذلك، الـ minimum، بحط ناقص واحد، لما يكون هو: إذا تحقق

67
00:05:34,430 --> 00:05:40,270
هذا الشرط، فحتمًا لن يتحقق هذا الـ conclusion، okay. فإذا

68
00:05:40,270 --> 00:05:47,410
الـ expert بيقول أنه some evidence is almost

69
00:05:47,410 --> 00:05:52,530
certainly true، ناشي؟ is almost certainly، كلمة

70
00:05:52,530 --> 00:05:55,870
almost certainly، almost certainly، يعني مش

71
00:05:55,870 --> 00:06:00,520
certainly مية في المية. almost، تقريبًا. هذه تقريبًا

72
00:06:00,520 --> 00:06:05,980
خلتها مش واحد، خلتها ثمانية من عشرة. ثمانية من عشرة،

73
00:06:05,980 --> 00:06:10,260
okay. فالكلمات هذه، almost certainly، لما بيجي هو الـ

74
00:06:10,260 --> 00:06:15,700
human expert بيحكي: certainly، likely، probably، most

75
00:06:15,700 --> 00:06:19,500
likely، حاجات زي هيك بتتحول إلى أرقام، تمام؟ بتتحول

76
00:06:19,500 --> 00:06:22,520
إلى certainty factors. فهذا… هذا مثال. كلمة

77
00:06:22,520 --> 00:06:28,250
definitely not، يعني قطعًا لن يحدث، أو قطعًا مش هيحدث،

78
00:06:28,250 --> 00:06:34,390
هذا. فإذا الـ value of هذه الكلمة ناقص واحد، زي ما

79
00:06:34,390 --> 00:06:37,450
اتفقنا، إن إحنا ناقص واحد لما نكون متأكدين في الـ

80
00:06:37,450 --> 00:06:42,010
negative، متأكد أنه مش هيحدث، أن الـ conclusion مش

81
00:06:42,010 --> 00:06:46,010
هتحدث. لما أكون متأكد أنها هتحدث، بتبقى positive

82
00:06:46,010 --> 00:06:50,610
one. هي لما نقول definitely. إذا اليوم مطرت،

83
00:06:50,610 --> 00:06:57,570
definitely بكرة هتمطر، تمام؟ عمرها ما كانت definite

84
00:06:57,570 --> 00:07:02,630
بس بنقول: إذا حدث، وكان هو متأكد أن هذا هيترتب عليه

85
00:07:02,630 --> 00:07:06,790
نتيجة، فبقول definitely، فبنعطيها plus one. ما بين definitely not و definitely، فيها الـ phrases هذه، أو

86
00:07:06,790 --> 00:07:10,230
الـ clauses هذه. زي مثلًا لو بيقول لي almost certainly

87
00:07:10,230 --> 00:07:13,370
not، أو لو بيقول لي almost certainly، زي ما تَبَقّى قلنا

88
00:07:13,370 --> 00:07:17,590
ثمانية. لو بيقول لي unknown، فأنا مش عارف، مش عارف جدًا،

89
00:07:17,590 --> 00:07:22,990
مش درجة موثوقية، أو درجة أثر هذا الشرط على هذه النتيجة،

90
00:07:22,990 --> 00:07:27,290
بنعطيها إحنا قيمة عشوائية، من ناقص اثنين وعشرة إلى

91
00:07:31,590 --> 00:07:36,810
زائد اثنين وعشرة، تمام؟ هذا الكلام فين بيجي بالظبط؟

92
00:07:36,810 --> 00:07:39,790
في الـ expert system. الـ certainty factor فين بيجي؟

93
00:07:39,790 --> 00:07:44,110
بيجي مع الـ rule، ببساطة شديدة. زي كإن نقول: if evidence،

94
00:07:44,110 --> 00:07:49,450
then الـ hypothesis، الـ CF هتختصر لإيش؟ certainty

95
00:07:49,450 --> 00:07:55,890
factor، تمام؟ هذا معناته أن الـ cf هذه represent الـ

96
00:07:55,890 --> 00:08:02,650
belief، جدًّا جدًّا، درجة ثقة الـ human expert بأن الـ

97
00:08:02,650 --> 00:08:08,150
hypothesis هيتحقق، given the evidence he has

98
00:08:08,150 --> 00:08:11,950
occurred. hypothesis و evidence، أول مرة نسمع فيهم

99
00:08:11,950 --> 00:08:17,770
مصطلحين هذه، صح؟ تمام، هم هذا الـ evidence، وهذا الـ

100
00:08:17,770 --> 00:08:18,190
hypothesis.

102
00:08:22,150 --> 00:08:26,910
نعتمد الآن مع الشرط، على أنه هو evidence، والـ

103
00:08:26,910 --> 00:08:31,490
conclusion عليه hypothesis. هذا كلام قيل أصوله في

104
00:08:31,490 --> 00:08:35,870
الـ Bayesian. لما نرجع، هتتضح أكثر دلوقت، بس الآن نأخذ

105
00:08:35,870 --> 00:08:40,070
هم دول الـ two terms، على أنهم تسمية أخرى لإيش؟ الـ

106
00:08:40,070 --> 00:08:44,190
condition والـ conclusion. بالظبط، من الـ evidence هو

107
00:08:44,190 --> 00:08:50,400
الـ condition، والـ hypothesis هو الـ conclusion. فأنا

108
00:08:50,400 --> 00:08:52,900
لما يقول لي الـ certainty factor، الـ certainty factor

109
00:08:52,900 --> 00:08:56,940
هذه مرتبطة مش بالـ… مرتبطة بالـ rule كلها، أن هذه

110
00:08:56,940 --> 00:09:00,620
الـ conclusion احتمالية، أنها ناتجة عن هذا الـ

111
00:09:00,620 --> 00:09:06,420
condition، احتمالها CF كذا، okay. لأن نقول إن هذه الـ

112
00:09:06,420 --> 00:09:12,700
certainty factor لأصولها في الـ probability theory،

113
00:09:12,700 --> 00:09:16,520
وفي الـ Bayes rule. هذا الكلام يوضح إيش علاقة الـ

114
00:09:16,520 --> 00:09:21,520
certainty factor بالـ higher probability، والـ

115
00:09:21,520 --> 00:09:24,380
posterior probability. بس هذا الكلام إحنا من أجله

116
00:09:24,380 --> 00:09:31,300
لِبَعْدِين. لما نرجع ثاني على الـ Bayesian Probability،

117
00:09:31,300 --> 00:09:33,540
اللي أنا… إيش اللي بدنا نشوفه بالظبط؟ اللي أنا بدنا

118
00:09:33,540 --> 00:09:39,780
نشوفه أنه… أنه كيف هذا الكلام، اللي هو الـ certainty

119
00:09:39,780 --> 00:09:44,380
factor، بيأثر على الاستنتاج اللي إحنا بنستنتجه، و

120
00:09:44,380 --> 00:09:49,760
اللي بناخذه بشكل نهائي من الـ expert system. لما أنا

121
00:09:49,760 --> 00:09:54,510
بعطيه rules، وكل rule الآن صار مساحب لها certainty

122
00:09:54,510 --> 00:09:58,970
factor، وبعدين بكبسله سؤال، بقوله: إيش احتمالية أنه

123
00:09:58,970 --> 00:10:03,570
بكرة مثلًا تمطر، أو أي… أي سؤال اللي له علاقة بالـ

124
00:10:03,570 --> 00:10:08,110
… بالمجال، بالتخصص، بالـ expert system، بيعطيني

125
00:10:08,110 --> 00:10:15,590
استنتاج الآن، ولكن برضه كمان بيعطيني… بيعطيني

126
00:10:15,590 --> 00:10:19,750
معاه أنه قد إيش هو كـ expert system واثق من هذا. هو

127
00:10:19,750 --> 00:10:23,330
هيقلك: أنا أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد

128
00:10:23,330 --> 00:10:24,130
أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد

129
00:10:24,130 --> 00:10:27,910
أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد

130
00:10:27,910 --> 00:10:28,670
أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد

131
00:10:28,670 --> 00:10:30,450
أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد

132
00:10:30,450 --> 00:10:36,790
أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد أكيد

133
00:10:36,790 --> 00:10:49,190
أكيد أكيد أكيد أكيد

134
00:10:49,190 --> 00:10:55,770
أَكْثَرُ then مبني على شرط، و

135
00:10:55,770 --> 00:11:00,630
الشرط نفسه، جه استنتاج لهول سابقة. مش هذا ممكن يحصل،

136
00:11:00,630 --> 00:11:04,390
مش ممكن يحصل، أن هذا الـ sky is clear، هذا يعني أحد

137
00:11:04,390 --> 00:11:07,670
أحد المعلومات، أنا بعطيه إياها. بس حتى لما أعطيه

138
00:11:07,670 --> 00:11:11,150
إياها، بقول له الـ sky is clear بنسبة كذا كذا. ممكن

139
00:11:11,150 --> 00:11:15,270
تبقى فيه غيمة هنا ولا غيمة هنا. هو clear، السماء

140
00:11:15,270 --> 00:11:20,150
صافية، بس في غيمتين. فأنا بقول له: sky is clear almost

141
00:11:20,150 --> 00:11:23,550
clear، تمام؟ almost clear، هذه معناها تسعين في المية.

142
00:11:23,550 --> 00:11:27,930
شو معنى ذلك؟ معنى ذلك، أن الشرط نفسه صار فيه نسبة

143
00:11:27,930 --> 00:11:34,190
موثوقية. هذا هيأثر على الاستنتاج. لو هذا clear مئة في

144
00:11:34,190 --> 00:11:40,110
المئة، يبقى الـ forecast، يعني تنبؤ الأحوال الجوية، أنه هيبدأ

145
00:11:40,110 --> 00:11:45,280
الجو بكرة sunny باحتمال ثمانين في المية. لكن لو هذا

146
00:11:45,280 --> 00:11:54,900
ما كانش 100%، لو أنا بقول على السماء، اجيتها 70% صافية،

147
00:11:54,900 --> 00:12:01,080
أو 50% صافية، مش

148
00:12:01,080 --> 00:12:07,760
هَيْأَثِّر على درجة قد إيش هو هيكون. مش صحيح، وكيف

149
00:12:07,760 --> 00:12:14,200
ببساطة شديدة، فبنضرب الرقمين. فالـ certainty factor

150
00:12:19,590 --> 00:12:24,290
إذا عُلِمَ الـ condition الفلاني، إذا تحقق الـ

151
00:12:24,290 --> 00:12:28,970
condition فلاني، بيساوي الـ certainty factor تبع الـ

152
00:12:28,970 --> 00:12:35,850
condition مضروب في الـ certainty factor تبع الـ rule.

153
00:12:35,850 --> 00:12:41,510
فهذه الثمانية، الـ condition هي الـ evidence. مش تفاؤل

154
00:12:41,510 --> 00:12:47,640
على ذلك. فأصبح الآن أنا الـ system، لازم يدخل في عملية

155
00:12:47,640 --> 00:12:52,860
الـ inference حسب الـ certainty factors، وهذه قضية

156
00:12:52,860 --> 00:12:58,820
بسيطة جدًا، اللي هي أنه يضرب عشان يطلع الـ conclusion.

157
00:12:58,820 --> 00:13:01,980
لازم

158
00:13:01,980 --> 00:13:05,920
يأخذ فعلًا اعتبار، كم كانت الـ certainty factors تبع الـ

159
00:13:05,920 --> 00:13:10,600
condition، واضحة.

160
00:13:10,600 --> 00:13:14,720
هذه العبارة إيش معناها؟ الـ certainty factor تبع هذا

161
00:13:14,720 --> 00:13:19,260
الـ hypothesis، إذا عُلِمَ توفر هذا الـ evidence أو هذا

162
00:13:19,260 --> 00:13:23,780
الـ condition، فهو يساوي الـ certainty factor تبع الـ

163
00:13:23,780 --> 00:13:26,700
evidence مضروب في الـ certainty factor تبع… هنا الـ

164
00:13:26,700 --> 00:13:30,200
certainty factor، مضروب هيك، بس المفهوم اللي قصد

165
00:13:30,200 --> 00:13:34,060
فيه إنها إيش؟ الـ certainty factor تبع الـ rule، صح؟

166
00:13:34,060 --> 00:13:40,400
okay. فهذا أول… أول تغيير بدي يحدث على عملية الـ

167
00:13:40,400 --> 00:13:45,480
inference. التغيير الآخر، أنه افترض أن أنا عندي الـ

168
00:13:45,480 --> 00:13:52,520
condition نفسه مركب، مركب من عدة sub conditions.

169
00:13:52,520 --> 00:13:58,840
يعني هنا بقول لي: الـ action is wear sunglasses، البس

170
00:13:58,840 --> 00:14:02,420
إذا كان الـ sky is clear and الـ forecast الصيني

171
00:14:02,420 --> 00:14:06,360
يبقى بكرة جاهز حالك تاخد معاك sunglasses، اللي هي

172
00:14:06,360 --> 00:14:11,210
نظارات شمسية. فإذا كان عندي الآن، عندي two conditions

173
00:14:11,210 --> 00:14:17,810
إنه يتحقق، وبالنسبة مختلفة. كيف بدي أطلع النسبة

174
00:14:17,810 --> 00:14:27,090
الموثوقية للـ conclusion؟ لأن

175
00:1

223
00:19:10,180 --> 00:19:14,520
multiple rules بنسميه conflict وبناخد واحدة بس

224
00:19:14,520 --> 00:19:18,060
بناخد واحدة at random هنا لما نكون في end

225
00:19:18,060 --> 00:19:21,480
probability بناخدش واحدة بناخد combination من ال

226
00:19:21,480 --> 00:19:25,460
two values بنحسب ال value تبع الـ C بناء على ال

227
00:19:25,460 --> 00:19:30,080
rule الأولانية و ال value تبع الـ C بناء على ال

228
00:19:30,080 --> 00:19:35,960
rule التانية و بناخد على أساسهم الـ ..بس أجيب ال

229
00:19:35,960 --> 00:19:44,340
equation عشان بدنا equation رقم ايش؟ 32 هي

230
00:19:44,340 --> 00:19:48,220
دلوقت تلاتين هي دلوقت تلاتين هي موجود فوق بس أنا

231
00:19:48,220 --> 00:19:59,520
مش كاتب الرقم، اللي هو cf of أنا احنا ايش قلنا؟ في عندي

232
00:19:59,520 --> 00:20:08,980
أنا rule واحد و rule اتنين بيقولوا واحد الـ cf تبع حجة

233
00:20:08,980 --> 00:20:12,060
كم؟

234
00:20:12,060 --> 00:20:26,600
الـ cf تبع rule اتنين يساوي كم؟ 0.6 الآن

235
00:20:26,600 --> 00:20:31,540
في عيني أنا، الـ evidence one اللي هو

236
00:20:35,380 --> 00:20:43,040
اللي هو أن a هو x و evidence two اللي هو أن b هو y

237
00:20:43,040 --> 00:20:50,240
الاتنين متحققين، فأنا الآن أحسب الـ certainty factor

238
00:20:50,240 --> 00:20:59,160
تبع c، الـ certainty factor تبع c given ايش؟ في حال

239
00:20:59,160 --> 00:21:03,300
تحقق من الـ a، وبدي أحسب الـ certainty factor تبع c

240
00:21:03,300 --> 00:21:09,680
في حال تحقق من الـ B، هذا ايش بيساوي؟ الـ certainty

241
00:21:09,680 --> 00:21:15,500
factor تبع أول

242
00:21:15,500 --> 00:21:31,000
الشيء تبع الـ A اللي هو E1 يعني

243
00:21:31,000 --> 00:21:37,940
يعني هو هنا، بنقول إن الـ CF  وطبقة E1 وCF وطبقة

244
00:21:37,940 --> 00:21:48,780
E2 متساوين، وكلها ما يساوي 1.0، أنا هذه عبارة عن ايش؟

245
00:21:48,780 --> 00:22:00,820
هذا A هو E1 صح؟ وB هي E2 مش هيك؟ two evidences، فخلص

246
00:22:00,820 --> 00:22:08,720
ببساطة 1.0 × 0.8 = 0.8، والتاني 1.0 × 0

247
00:22:08,720 --> 00:22:14,000
.6 = 0.6، صار في عندي الآن two certainty

248
00:22:14,000 --> 00:22:20,220
factors لـ C، الـ C بتوقع حدوثة، بس مرة بـ 80% و

249
00:22:20,220 --> 00:22:26,560
مرة بـ 60%، فإيش بيساوي الـ formula هذه؟ تلاتة خمسة و

250
00:22:26,560 --> 00:22:31,540
تلاتين بتقول إنه إذا كان certainty factors تبع الـ

251
00:22:31,540 --> 00:22:38,580
two evidences CF1 و CF2، هل

252
00:22:38,580 --> 00:22:44,680
CF1 تبع الـ evidence one و هل CF2 تبع الـ evidence

253
00:22:44,680 --> 00:22:50,800
اتنين، إذا كانوا الاتنين أكبر من zero يعني positive

254
00:22:50,800 --> 00:22:59,290
اتنين نفس الإشارة، اتنين موجبين، في هذه الحالة ببساطة

255
00:22:59,290 --> 00:23:08,850
عشان إذا بأخد الـ cf1، الـ combine من cf1 مع cf2

256
00:23:08,850 --> 00:23:23,690
يساوي cf1 + cf2 × (1 - cf1)، تمام؟ فأنا بأدمج

257
00:23:23,690 --> 00:23:27,610
I combine الـ two certainty factors بالطريقة هذه

258
00:23:27,610 --> 00:23:30,750
هذه الطريقة لو أنت أطلعت، أو هذه المعادلة لو أنت

259
00:23:30,750 --> 00:23:41,630
أطلعت، هي نفسها هذه، إنما ايش؟ بدل الطرح جمع، هذه متى

260
00:23:41,630 --> 00:23:46,330
بنستخدمها لما يكون الاتنين نفس الإشارة، بس negative

261
00:23:46,330 --> 00:23:51,160
طبعا لما يكون عندي الـ two certainty factors CF1 و

262
00:23:51,160 --> 00:23:56,360
CF2 متشابهين في الإشارة، بستخدم نفس الـ formula بس

263
00:23:56,360 --> 00:23:59,600
اللي ما إلا في حالة ما يكونوا متشابهين، بستخدم

264
00:23:59,600 --> 00:24:04,200
الناقص، وفي حالة ما يكونوا أقل من zero يعني سالب

265
00:24:04,200 --> 00:24:08,460
بستخدم الـ plus، طب هي ده ايش معناه الكلام؟ الـ CF1

266
00:24:08,460 --> 00:24:17,880
بسهولة، هي CF1، مظبوط؟ وهاد ايش؟ CF2، يعني معناه 0.8

267
00:24:17,880 --> 00:24:38,900
+ 0.6 × (1 - CF1) = 0.92

268
00:24:43,130 --> 00:24:48,590
هذا درجة ثقتنا إنه الـ C سيحدث، إن الـ C is .. ايش؟

269
00:24:48,590 --> 00:24:57,190
هو اللي بيقول هنا، ايش الـ rule بتقول؟ C is Z، عشان

270
00:24:57,190 --> 00:24:59,730
كنت هأخذ النتيجة، لك ده عشان أختار الـ rule واحدة

271
00:24:59,730 --> 00:25:02,530
اللي قُلتها، يعني لأ، ما بديش أختار الـ rule واحدة اللي

272
00:25:02,530 --> 00:25:07,970
قُلت في الأول، في الأول كنا بنقول نختار الـ rule

273
00:25:07,970 --> 00:25:13,030
بس هنا we combine، هنا في الـ under uncertainty عندما

274
00:25:13,030 --> 00:25:18,330
يكون هناك فرصة غير متأكدة، نجمع نتيجة rule واحد مع

275
00:25:18,330 --> 00:25:22,370
نتيجة rule اتنين، واضحة الفكرة الأساسية هنا، هناك

276
00:25:22,370 --> 00:25:27,630
نجمع، ندمج، هذا rule الأولى طلعت لي 80% و rule التانية

277
00:25:27,630 --> 00:25:32,250
طلعت لي 60%، أنا لن آخذ واحد من الاثنين، لن آخذ

278
00:25:32,250 --> 00:25:36,610
واحد وأستثني الأخرى، لأ، حتى لو تلاتة سآخذهم كمان

279
00:25:36,610 --> 00:25:42,920
سآخذهم وأدمجهم بالطريقة هذه، بالألية، أدمجهم، طلع، أما

280
00:25:42,920 --> 00:25:45,640
أنا دمجت تمانين وستين في المية، وستين في

281
00:25:45,640 --> 00:25:52,140
المية، ايش طلع معايا؟ 92%، زادت، صح؟ زادت، زادت درجة

282
00:25:52,140 --> 00:25:55,600
الموثوقية من هذا الاستنتاج، هذا هو الاستنتاج

283
00:25:55,600 --> 00:25:59,380
الاثنين، استنتاجوا لي نفس الناتج، الاثنين اللي قالوا لي

284
00:25:59,380 --> 00:26:04,830
أن C ستكون Z، المتغير الـ c سيكون الـ value تبعه

285
00:26:04,830 --> 00:26:07,490
الذات، وهذا برضه بتقول إن المتغير الـ c سيكون الـ

286
00:26:07,490 --> 00:26:10,990
value تبعه الذات، بس واحدة بتقول لي نسبة ثقتها من

287
00:26:10,990 --> 00:26:17,490
كلامها 60%، والتانية ثقتها من كلامها 80%، طب أنا آخذ

288
00:26:17,490 --> 00:26:21,070
مين؟ هآخذهم الاثنين، بس هدمجهم، ويطلع معايا رقم جديد

289
00:26:21,070 --> 00:26:26,190
الرقم معايا 92، أعلى من الـ 80%، وأعلى من الـ 60%، صح؟

290
00:26:26,190 --> 00:26:31,630
تخيل الأمر كأنه اثنين قاعدين بيشهدوا أو بيؤكدوا

291
00:26:31,630 --> 00:26:36,610
حقيقة، تمام؟ أنا بسأل فلان، بقوله: هل شفت المدرس اليوم

292
00:26:36,610 --> 00:26:40,170
أجي على الجامعة؟ بقولي: آه، متأكد؟ بقولي: آه

293
00:26:40,170 --> 00:26:43,430
متأكد، قد ايش متأكد؟ تمانين في المية، تمام؟ هذا في حد

294
00:26:43,430 --> 00:26:47,670
ذاته كويس، لما يجي واحد ثاني أسأله، بقوله: شفت

295
00:26:47,670 --> 00:26:54,870
المدرس أجي على الجامعة؟ بقولي: آه، بقوله: قد ايش؟ متأكد

296
00:26:54,870 --> 00:27:00,790
بيقولي 60%، الآن 60% صحيح أضعف من 80%، ولكن كونها

297
00:27:00,790 --> 00:27:07,710
اثنين، اثنين شهادتين لنفس المعلومة، هذا يقوي درجة

298
00:27:07,710 --> 00:27:11,850
ثقتي أنا إنه فعلا المعلومة صحيحة، مظبوط؟ ونفس

299
00:27:11,850 --> 00:27:16,270
الأشياء، لو كان بـ negative، هتلاقي إن الرقم اللي

300
00:27:16,270 --> 00:27:22,220
طلع هيبدأ عالي بس بـ negative، okay؟ يعني دمج حصل

301
00:27:22,220 --> 00:27:26,040
دمج الشهادتين، هذي شهادة، وهذي شهادة، حصل دمج

302
00:27:26,040 --> 00:27:33,080
الشهادتين، آه، هيطلع أعلى من أي من هما، وهيبقى في

303
00:27:33,080 --> 00:27:40,940
الإشارة، يعني لو المتناقضتين، لو واحد بيقول 80%

304
00:27:40,940 --> 00:27:45,960
بالموجب، والتاني بيقول 60% بالسالب، يبقى الاثنين

305
00:27:45,960 --> 00:27:52,300
بتضعفوا في بعض، واحد بيشهد ضد الشهادة، مناقضة شهادة

306
00:27:52,300 --> 00:27:57,560
الأخرى، الـ rules بنفضوا بعض، يبقى بأخد ..

307
00:27:57,560 --> 00:28:02,420
يبقى .. لما نحدد أحسن اسم لهذه اللي هي الحالة

308
00:28:02,420 --> 00:28:05,220
الرسالة ده، هو التلات حالات، الحالة الأولى أن

309
00:28:05,220 --> 00:28:09,260
الاثنين positive، صح؟ الحالة التالتة أن الاثنين

310
00:28:09,260 --> 00:28:12,800
negative، صح؟ هذه واحدة منهم positive، والتاني

311
00:28:12,800 --> 00:28:19,880
negative، صح؟ في هذه الحالة هيطلع معايا قيمة أضعف من

312
00:28:19,880 --> 00:28:25,410
أي منهم، يعني الموجب هتكون أضعف، والسالب هتكون أضعف

313
00:28:25,410 --> 00:28:30,990
صح؟ خلّيني أطلع هذا الكلام في الحالة هذه، في الحالة

314
00:28:30,990 --> 00:28:35,330
هذه اللي أمامنا في الـ example هذا، مافيه أن الـ

315
00:28:35,330 --> 00:28:40,410
certainty factor تبع الـ evidence الأولاني موجب

316
00:28:40,410 --> 00:28:43,270
واحد، بينما الـ certainty factor تبع الـ evidence

317
00:28:43,270 --> 00:28:46,830
الثاني سالب واحد، أدخل الكلام هذا في المعادلة

318
00:28:46,830 --> 00:28:51,820
هيطلع لك الـ rule، هيتطلع لك الـ certain factor، الـ CF1

319
00:28:51,820 --> 00:28:58,680
اللي هو الاستنتاج بناء على rule رقم واحد، موجب تمانية

320
00:28:58,680 --> 00:29:03,940
موجب تمانية، صح؟ الاستنتاج بناء على rule رقم اثنين

321
00:29:03,940 --> 00:29:07,880
هينقص ستة، في هذه الحالة ما أقدرش أطبق نفس الـ

322
00:29:07,880 --> 00:29:12,420
formula لا هذه ولا الثانية، طبعا، لازم أطبق الـ

323
00:29:12,420 --> 00:29:18,200
formula الأخرى اللي هي هذه، اللي هي أن أجمعهم

324
00:29:18,200 --> 00:29:18,640
الاثنين

325
00:29:23,310 --> 00:29:28,390
على واحد ناقص الـ minimum ما بينهم، الـ minimum

326
00:29:28,390 --> 00:29:33,930
absolute value بعد ما أشيل الإشارة، يعني تمانية و

327
00:29:33,930 --> 00:29:38,430
ناقص ستة، اللي

328
00:29:38,430 --> 00:29:42,210
هو ايش؟ ايش الـ minimum؟ شيلت أنا الإشارة تبع

329
00:29:42,210 --> 00:29:48,150
الستة، الـ minimum تبعهم، ناقص ستة، الـ 0.6 زي ما يعني

330
00:29:48,150 --> 00:29:57,740
يعني 1 - 0.6 = 0.4، كلام هذا فوق؟

331
00:29:57,740 --> 00:30:01,780
مجموعهم، مجموعهم، طبعا واحد منهم هتكون اشارتها سالب

332
00:30:01,780 --> 00:30:11,140
صح؟ فبيطلع 0.2، هذا نص هذا، صح؟ هذا 0.2، نص 0.4، ايش رأيك

333
00:30:11,140 --> 00:30:16,500
في الرقم هذا؟ الرقم هذا أقل من الـ 8%، وفي نفس الوجهة

334
00:30:16,500 --> 00:30:21,160
أعلى من الـ 0.6، صح؟

335
00:30:23,760 --> 00:30:30,720
أجالي مانيش ضعيف

336
00:30:30,720 --> 00:30:36,260
ضعيف ضعيف ضعيف

337
00:30:36,260 --> 00:30:41,000
ضعيف ضعيف ضعيف

338
00:30:41,000 --> 00:30:41,860
ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف

339
00:30:41,860 --> 00:30:52,700
ضعيف ضعيف ضعيف ضعيف

340
00:30:52,700 --> 00:30:56,430
ضعيف، وبعدين، ما نديش نأخذ مع الـ system تلاتة، أكتر من

341
00:30:56,430 --> 00:31:03,630
evidence، قلنا minimum و maximum، إذا نفس الـ rule

342
00:31:03,630 --> 00:31:08,270
فيها أكتر من evidence، إذا هم conjunction أو

343
00:31:08,270 --> 00:31:16,110
disjunction، بتأخذ، صح؟ احنا الآن أصبح عندنا هالـ

344
00:31:16,110 --> 00:31:21,660
الآلية أو الآليات اللازمة

345
00:31:21,660 --> 00:31:28,820
لمعالجة الـ rules في حالة الـ uncertainty، أول آلية

346
00:31:28,820 --> 00:31:34,320
كانت أن الاستنتاج تبع الـ rule، بنأخذه زي ما هو

347
00:31:34,320 --> 00:31:37,560
بالثقة، أولا أولا أولا، احنا بنضيف certainty factor

348
00:31:37,560 --> 00:31:43,900
للـ rules، فهذا أول حاجة استجدت عن كلامنا السابق، أنه

349
00:31:43,900 --> 00:31:46,160
صار الـ rule لها certainty factor

350
00:31:49,070 --> 00:31:52,950
هذا الكلام ترتب عليه أنه أنا الاستنتاج تبع رئيس

351
00:31:52,950 --> 00:31:58,770
الدولة دي تحققت، استنتاج تبعها بدي آخذ الـ certainty

352
00:31:58,770 --> 00:32:01,470
factor تبعها، وأضربه في الـ certainty factor تبع

353
00:32:01,470 --> 00:32:06,270
مين؟ الـ evidence، مظبوط؟ عشان آخذ الـ certainty

354
00:32:06,270 --> 00:32:12,130
factor تبع الاستنتاج، هذا الموضوع معناه ده،

355
00:32:12,130 --> 00:32:16,520
مظبوط؟ القضية التالتة اللي هي لما يكون في عندي

356
00:32:16,520 --> 00:32:21,860
multiple evidence في ذاك الـ rule الواحدة، لاستخدام

357
00:32:21,860 --> 00:32:25,880
الـ minimum أو الـ maximum، القضية الرابعة، النقطة

358
00:32:25,880 --> 00:32:29,000
الرابعة اللي هي إنه لما يكون في عندي more than one

359
00:32:29,000 --> 00:32:31,120
rule، تمام؟

360
00:32:32,910 --> 00:32:36,790
more than one rule بتعطي نفس الاستنتاج، ولكن بـ

361
00:32:36,790 --> 00:32:41,430
certain t factors متباينة، نفس الاستنتاج اللي هو c

362
00:32:41,430 --> 00:32:45,710
is z، ولكن بـ certain t factors مختلفة، كيف بتعامل

363
00:32:45,710 --> 00:32:50,490
معاهم؟ بتعامل معاهم حسب إذا هم الاثنين موجبين أو

364
00:32:50,490 --> 00:32:54,990
اثنين سالبين أو بيختلفوا عن بعض، تمام؟ الـ example

365
00:32:54,990 --> 00:33:02,120
اللي بنطلع عليه الآن بشكل عملي أكتر، اللي هو Express

366
00:33:02,120 --> 00:33:08,340
System، بسيط جدا، rule based فيه بس الستة rules هدولة

367
00:33:08,340 --> 00:33:13,320
أطلع عليهم

368
00:33:13,320 --> 00:33:19,600
هو

369
00:33:19,600 --> 00:33:23,320
about a forecast، لتنبؤ أو لتوقع حالة إتجاه Express

370
00:33:23,320 --> 00:33:29,390
System is required to predict whether whether it

371
00:33:29,390 --> 00:33:33,370
will rain tomorrow، or in other words to establish

372
00:33:33,370 --> 00:33:36,890
certain factors for the not valid object tomorrow

373
00:33:36,890 --> 00:33:41,970
هذا الآن tomorrow، ايش سماه؟ object، تذكره linguistic

374
00:33:41,970 --> 00:33:46,950
variables و linguistic objects، تمام؟ فهو عبارة عن

375
00:33:46,950 --> 00:33:52,610
متغير، متغيره ايه؟ هو، القيمة تبعته هتكون اما rain أو

376
00:33:52,610 --> 00:33:58,310
dry، أو ايش؟ Rain or Dry، بالظبط، إنه يا اما هتمطر يا

377
00:33:58,310 --> 00:34:02,670
أما مش هتمطر، بس الآن في عندي certainty factor، الـ

378
00:34:02,670 --> 00:34:09,510
certainty factors تبع الرموز المختلفة، الآن ايش

379
00:34:09,510 --> 00:34:12,490
بتوقع أن الـ system عشان يشتغل، بعد ما نعطيه الرموز

380
00:34:12,490 --> 00:34:18,470
هذا، يساوي بده يشتغل بـ forward chaining أو backward

381
00:34:18,470 --> 00:34:18,950
chaining

382
00:34:22,130 --> 00:34:26,010
هيبدأ .. إذا .. إذا هو بدي .. الـ system بدي أفترض

383
00:34:26,010 --> 00:34:30,790
أنه بكرا dry، معناه ذلك ايش؟ بدي يبدأ يسألني عن الـ

384
00:34:30,790 --> 00:34:34,810
ايش؟ المعطيات اللي بدي .. آه، وين فيه rule بتقول لي

385
00:34:34,810 --> 00:34:38,110
dry، هيجي يقول لي: هل today is dry؟ هيسألني السؤال

386
00:34:38,110 --> 00:34:42,010
هذا إذا بدي أمشي forward، forward sharing، هيمسك الـ

387
00:34:42,010 --> 00:34:47,550
rules، ويشوف ايش في عنده معطيات، لسه ما فيش معطيات، فإيش

388
00:34:47,550 --> 00:34:51,090
بيسوي؟ حيسأل الـ user، هيقول له: ايش بتتوقع؟ ايش

389
00:34:51,090 --> 00:34:56,830
اليوم الحالة؟ تمام؟ فهيكون عن طريق الـ dialogue

390
00:34:56,830 --> 00:35:00,910
طبعا، what is the weather today؟ فالـ user بيقول له

391
00:35:00,910 --> 00:35:07,570
rain، تمام؟ فبناء على ذلك، الـ

445
00:40:02,550 --> 00:40:06,410
rule التاني، الـ rule رقم تلاتة بتستنتج الاستنتاج

446
00:40:06,410 --> 00:40:07,430
آخر ويقوله

447
00:40:14,200 --> 00:40:20,320
هذا الكلام كيف نتعامل معه؟ هل... هذا إيش هذا...

448
00:40:20,320 --> 00:40:24,760
هذا الآن الـ... الـ... الـ conclusion بتعطي... الـ

449
00:40:24,760 --> 00:40:29,040
system بيعطي two facts بيقول لي أن tomorrow رح

450
00:40:29,040 --> 00:40:33,910
يكون رين، أو two predictions سيقول لي أنه سيكون رين

451
00:40:33,910 --> 00:40:36,870
وفي نفس الوقت سيقول لي أنه سيكون dry، بس بالنسبة

452
00:40:36,870 --> 00:40:45,490
المتفاوتة، هل الآن نعمل combination؟ ندمج؟

453
00:40:45,490 --> 00:40:52,390
هاي tomorrow وهاي tomorrow، لأ

454
00:40:52,390 --> 00:40:58,190
ما ندمجش، إحنا ندمج لما تكون نفس الـ fact أو نفس الـ

455
00:40:58,190 --> 00:41:00,720
conclusion، بالنسبة للمتفاوتة، بس هنا two conclusions

456
00:41:00,720 --> 00:41:06,180
طب مش هتساوي في هذه الحالة؟ باخدها عادة، ممكن الـ

457
00:41:06,180 --> 00:41:12,060
system يعطيني two recommendations، يقول لي هتكون

458
00:41:12,060 --> 00:41:19,880
مطرة، وبرضه يقول لي هتكون جافة، اه ممكن، ممكن لسه

459
00:41:19,880 --> 00:41:26,060
متفاوتة، إذا الأمر، المعطيات ما بتساهم على أنه نحسم

460
00:41:26,550 --> 00:41:32,510
فبيظل الأمر عائم بين الهدف، جدّام، لو في الدورة اللي

461
00:41:32,510 --> 00:41:35,450
بعد، في الـ cycle اللي بعد، الـ system سأل سؤال

462
00:41:35,450 --> 00:41:40,410
وعطيناه إجابة، والإجابة هذه هتكون لها دور في ترجيح

463
00:41:40,410 --> 00:41:44,590
كفة أحد التوقعات

464
00:41:44,590 --> 00:41:51,090
على الآخر، بعد ذلك الـ system سأل what is the

465
00:41:51,090 --> 00:41:53,990
temperature؟ يعني أنه الآن أنت فاكر فيها forward

466
00:41:53,990 --> 00:41:57,930
shading، الـ system قاعد يلف ويدور على إيش فيه rules

467
00:41:57,930 --> 00:42:01,710
عنده، ومين منهم fired، هذه كانت الأولى والثالثة

468
00:42:01,710 --> 00:42:04,810
already fired، لأنه يريد أن يشوف هل في المزيد كان

469
00:42:04,810 --> 00:42:08,590
fired ولا لأ، بس المزيد هذا بيعتمد على معطيات، إذا

470
00:42:08,590 --> 00:42:12,490
وقفنا على rule، والـ rule هذه فيها شق ما عندناش

471
00:42:12,490 --> 00:42:18,560
المعلومة اللي بعتمد عليها، نسأل الـ user what is the

472
00:42:18,560 --> 00:42:21,900
temperature today، سأل عن الـ temperature، قال

473
00:42:21,900 --> 00:42:24,000
له to what degree do you believe that the

474
00:42:24,000 --> 00:42:29,380
temperature is cold، قال له تسعة في المئة، الآن هذا

475
00:42:29,380 --> 00:42:33,880
كان أصلاً السؤال اللي جه، لأنه كان مقفل في الـ chain

476
00:42:33,880 --> 00:42:36,780
اللي، على الرغم من الرقم 4، فسأل عن الـ temperature

477
00:42:36,780 --> 00:42:42,260
وسأل عن قد إيش درجة الثقة إنها cold، فالآن في عند

478
00:42:42,260 --> 00:42:48,430
هنا two أو تلاتة evidences، evidence الأولى يعني

479
00:42:48,430 --> 00:42:54,210
Today's

480
00:42:54,210 --> 00:42:57,810
rain، هذا عندنا، وعندنا الإيجاب تبعته، وعندنا الـ

481
00:42:57,810 --> 00:43:00,970
certainty تبعته، هذا rainfall اللي هو عندنا، وعندنا

482
00:43:00,970 --> 00:43:05,810
الـ certainty تبعته، هذا اللي استجد، وصار عندنا، وصار

483
00:43:05,810 --> 00:43:10,450
الـ certainty تبعته قد إيش؟ كده كانت 0.9، فالآن برضه

484
00:43:10,450 --> 00:43:16,650
لأنهم end، فبناخد الـ minimum، الـ minimum بين الواحد

485
00:43:16,650 --> 00:43:23,190
والتسعة، وأيضاً إيش اللي قبل؟ مش كان تسعة؟ الثمانية صح؟

486
00:43:23,190 --> 00:43:27,730
الثمانية تبعت اللي هو rainfall، واحد، والثمانية، و

487
00:43:27,730 --> 00:43:30,730
التسعة، إيش الـ minimum؟ اللي هي الثمانية، بتنضرر في

488
00:43:30,730 --> 00:43:34,870
سبعة، بلاش ستة وخمسين، الآن ستة وخمسين، tomorrow is

489
00:43:34,870 --> 00:43:41,850
dry، صح؟ tomorrow is dry، صارت ستة وخمسين، وكانت

490
00:43:41,850 --> 00:43:43,630
ثمانية وأربعين، وكانت ثمانية وأربعين

491
00:43:48,940 --> 00:43:53,440
اللي هو compound، بالظبط، بتعمل combination ولا مش

492
00:43:53,440 --> 00:43:59,840
شادة؟ لأ، لسه، لسه، تمام

493
00:43:59,840 --> 00:44:05,360
إيه، الآن صار في عندي أن rule تلاتة، وrule أربعة

494
00:44:05,360 --> 00:44:09,980
rule تلاتة اللي قالت لي أنه dry، ثمانية وأربعين، هذا

495
00:44:09,980 --> 00:44:15,920
الكلام جه من rule، وهذا الكلام أنه rain جه من

496
00:44:16,510 --> 00:44:20,890
الآن استجد علينا rule ستة، تجعلني أقول أن اليوم هو

497
00:44:20,890 --> 00:44:30,570
dry، بس بالنسبة... صح؟ فهنا دول الآن الـ

498
00:44:30,570 --> 00:44:35,370
conclusion هي نفسها، بس بـ two different what؟ بـ two

499
00:44:35,370 --> 00:44:39,210
different certainty values، صح؟ الآن أنا لازم أعمل

500
00:44:39,210 --> 00:44:45,290
compilation، هنا الـ certainty factor الإجمالي

501
00:44:46,030 --> 00:44:49,070
من الـ rule تلاتة، من الـ certainty factor تبقى الـ

502
00:44:49,070 --> 00:44:50,550
rule تلاتة، من الـ certainty factor تبقى الـ rule

503
00:44:50,550 --> 00:44:55,090
أربعة، إيش هم بيستخدموا الآن أي formula؟ لأنهم

504
00:44:55,090 --> 00:44:58,690
الاتنين موجبين، فبيستخدموا الـ formula اللي كنا نحكي

505
00:44:58,690 --> 00:45:04,050
عنها، اللي هي الأول زائد الثاني مضروباً في واحد ناقص الأول

506
00:45:04,050 --> 00:45:11,690
فطلع 0.77، شايف كيف عززوا بعض، الـ two certainties

507
00:45:11,690 --> 00:45:17,350
أو uncertainties، عززوا بعض، فزادت الاحتمالية أنه

508
00:45:17,350 --> 00:45:31,830
صار عندي 0.77، هذا الـ combined، صرت أنا أكثر

509
00:45:31,830 --> 00:45:39,100
للاعتقاد أنه تكون dry، الآن الـ system بيستمر في

510
00:45:39,100 --> 00:45:44,100
القاعلية هذه، بيستمر في القاعلية هذه إلى أن ما يظلش

511
00:45:44,100 --> 00:45:50,120
فيه rules اللي يمكن مطابقتها، إيش يعني؟ أن هم هدول

512
00:45:50,120 --> 00:45:55,780
الـ 6 rules، خليني أرجع لهم، الآن هدول الـ 6 rules

513
00:45:55,780 --> 00:46:00,060
خلاص استنفذ الـ... إيش المعطيات اللي، أو استنفذت الـ

514
00:46:00,060 --> 00:46:04,240
conditions بتاعتها، ما ضلش في شيء اللي يمكن مطابقته

515
00:46:05,090 --> 00:46:11,650
كوني قلت لي أن اليوم رين، يبقى ما فيش مجال أنه هادي

516
00:46:11,650 --> 00:46:18,890
...خلي بالك أن اليوم مطر، اجت من وين؟ اجت... اجت

517
00:46:18,890 --> 00:46:22,750
نتيجة... نتيجة الاستنتاج هذا تبع... تبع الرقم

518
00:46:22,750 --> 00:46:31,390
تلاتة، مش أنا اللي قلت له أن tomorrow، مش أنا اللي

519
00:46:31,390 --> 00:46:36,410
قلت له، مش أنا اللي قلت له، هو استنتج الاستنتاجات، rule

520
00:46:36,410 --> 00:46:39,510
ستة هذه اللي اتولدت فيها، أو rule أربعة، آسف أنا

521
00:46:39,510 --> 00:46:43,970
أخطأت، rule أربعة، rule أربعة ده بقول كيف اجت اليوم جمال

522
00:46:43,970 --> 00:46:48,150
جمال اليوم is rain، و rainfall is low، و temperature

523
00:46:48,150 --> 00:46:51,710
is cold، هدول كلهم اجوا من، ليش؟ من المعطيات اللي

524
00:46:51,710 --> 00:46:58,130
أعطيتها اليوم، فبنقول إذا كان لازال في rules أخرى

525
00:46:58,130 --> 00:47:04,390
يمكن مطابقتها، وممكن تقديرها بـ effects، بيستمر غير

526
00:47:04,390 --> 00:47:10,330
كبير، جف، وبيعطيني هذه الأرقام، منها اليه؟ اليه اللي

527
00:47:10,330 --> 00:47:15,090
ما فيه بوابتها، بس هو قال لي اليوم مدهش هادي، خلاص

528
00:47:15,090 --> 00:47:18,130
هادي مدهش هادي، اه، وبعدين كمان temperature

529
00:47:18,130 --> 00:47:21,290
temperature اللي أنا قلت له أن الـ temperature is

530
00:47:21,290 --> 00:47:25,950
low، فخلاص هادي كيف ده تصير true، رقم خمسة

531
00:47:28,580 --> 00:47:32,240
الكلام هنا عن tomorrow، tomorrow هو اللي dry، أنا

532
00:47:32,240 --> 00:47:36,480
حسّمت الـ rule رقم خمسة لأني طلعت برة الموضوع من

533
00:47:36,480 --> 00:47:41,860
الزاوية، ما قلت له today is rain، صح؟

534
00:47:41,860 --> 00:47:49,780
أصبح ما فيش مجال أن هذا تتحقق، لأن today is dry، وستة

535
00:47:49,780 --> 00:47:52,600
كذا مش هتتحقق، نعم، طلعت برة

536
00:47:58,890 --> 00:48:05,390
هذا باختصار شديد يعني، اللي هو فحوى الـ certainty

537
00:48:05,390 --> 00:48:09,310
factor theory

538
00:48:09,310 --> 00:48:15,270
و قاعدية تطبيقه في الـ rule based expert system

539
00:48:15,270 --> 00:48:21,110
الحلقة القادمة بنحكي في الـ Bayesian rule

540
00:48:21,110 --> 00:48:25,070
وكيف يمكن توظيفها في الـ rule based expert system