عنوان المقالة:كشف عدم اليقين: استكشاف إمكانات الإحصاءات النيوتروسوفية للذكاء الاصطناعي. Unveiling Uncertainty: Exploring the Potential of Neutrosophic Statistics for Artificial Intelligence. .
لقد أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في مجالات مختلفة، ولكن فعاليته يمكن أن تعوقها القيود في التعامل مع عدم اليقين المتأصل في بيانات العالم الحقيقي. غالبًا ما تعتمد الأساليب الإحصائية التقليدية على المنطق الثنائي (صواب / خطأ) وقد لا تلتقط بشكل كافٍ الفروق الدقيقة لعدم اليقين الموجود في بيانات العالم الحقيقي. يستكشف هذا البحث الإحصائيات النيتروسوفية (NS) كنهج جديد لمعالجة عدم اليقين في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يعمم NS، الذي قدمه Smarandache (1998)، نظرية المجموعة الكلاسيكية من خلال دمج ثلاث قيم حقيقة: الحقيقة (T)، وعدم اليقين (I)، والزيف (F). يسمح هذا بتمثيل أكثر دقة لعدم اليقين مقارنة بالطرق الثنائية التقليدية. نناقش قيود الإحصاءات الكلاسيكية وكيف يمكن للـ NS التغلب عليها. يستكشف البحث إمكانات NS للذكاء الاصطناعي في مجالات مثل التعلم الآلي، ودمج البيانات، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI). نقترح أسئلة بحثية ومنهجية للتحقيق في فعالية تكامل NS مع أطر الذكاء الاصطناعي. النتيجة المتوقعة هي المساهمة في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة وموثوقية من خلال إظهار فعالية NS في التعامل مع عدم اليقين. أخيرًا، نناقش اتجاهات البحث المستقبلية لاستكشاف إمكانات NS للذكاء الاصطناعي.
الملخص الانجليزي
Artificial intelligence (AI) has revolutionized various fields, but its effectiveness can hampered by limitations in handling uncertainty inherent in real-world data. Traditional statistical methods often rely on binary logic (true/false) and may not adequately capture the nuances of uncertainty present in real-world data. This paper explores neutrosophic statistics (NS) as a novel approach to address uncertainty in AI applications. NS, introduced by Smarandache (1998), generalizes classical set theory by incorporating three truth-values: truth (T), indeterminacy (I), and falsity (F). This allows for a more nuanced representation of uncertainty compared to traditional binary methods. We discuss the limitations of classical statistics and how NS can overcome them. The paper explores the potential of NS for AI in areas like machine learning, data fusion, and Explainable AI (XAI). We propose research questions and methodology to investigate the effectiveness of NS integration with AI frameworks. The expected outcome is to contribute to the development of more robust and reliable AI systems by demonstrating the effectiveness of NS in handling uncertainty. Finally, we discuss future research directions to further explore the potential of NS for AI.
أ.د. أحمد سلامة | Prof. Dr. Ahmed Salama | 10601