روش شناسی و مدل ترکیب دانش انسانی و هوش مصنوعی در استنباط فقهی

Document Type : Original Article

Author
مهدی شوشتری
faculty member of shahid mohallati,
10.22047/hsd.2026.564437.1118
Abstract
ترکیب دانش انسانی و هوش مصنوعی در فرآیند استنباط فقهی، ظرفیتی چشمگیر برای ایجاد تحولات بنیادین در علوم انسانی، به‌ویژه فقه، دارد. با رشد حجم داده‌ها و افزایش پیچیدگی مسائل فقهی، استفاده از هوش مصنوعی به‌عنوان ابزاری نوین و اجتناب‌ناپذیر اهمیت یافته است. این مقاله با هدف ارائه مدلی تلفیقی و نوآورانه نگارش شده است که در آن دانش عمیق انسانی و توانایی‌های تحلیلی هوش مصنوعی به‌طور هم‌زمان و مکمل به کار گرفته می‌شوند. روش تحقیق این مقاله، تحلیلی-توصیفی است و مدلی چندمرحله‌ای برای فرآیند اجتهاد معرفی می‌کند که بر مبنای بررسی منابع اسلامی و بهره‌گیری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی شکل گرفته است.
مدل پیشنهادی شامل مراحلی نظیر موضوع‌شناسی، تحلیل متون قرآنی و حدیثی، ارزیابی اصول فقهی، حل تزاحم‌ها و در نهایت صدور حکم می‌باشد. در هر مرحله، هوش مصنوعی با ابزارهایی پیشرفته همچون پردازش زبان طبیعی، تحلیل داده‌ها، سیستم‌های تطبیق محتوا، و مدل‌سازی تصمیم‌گیری به تسریع و بهبود فرآیند اجتهاد کمک می‌کند. این ترکیب توانایی افزایش دقت، سرعت و انسجام در استنباط‌های فقهی را دارد و می‌تواند زمینه‌ساز ایجاد رویکردهای جدید و پیشرفته در پژوهش‌های این حوزه باشد. مقاله به چالش‌های پیش‌رو در استفاده از هوش مصنوعی در اجتهاد پرداخته و راهکارهایی را برای مواجهه با این چالش‌ها پیشنهاد می‌کند. علاوه بر این، مقاله تأکید دارد که توسعه ابزارهای پژوهشی مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌تواند افق‌های جدیدی را در مطالعات فقهی گشوده و به ارتقای سطح این علوم کمک کند.
Keywords
استنباط فقهی
هوش مصنوعی
روش‌شناسی
دانش انسانی
مدل اجتهادی
  1. Bostrom, Nick & Yudkowsky, Eliezer, 2014. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford, Oxford University Press.
  2. O’Neil, Cathy, 2016. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. New York, Crown Publishing Group.
  3. Rudin, Cynthia, 2019. Stop Explaining Black Box Machine Learning Models for High-Stakes Decisions and Use Interpretable Models Instead. Nature Machine Intelligence, Cambridge.
  4. Goodfellow, Ian, Bengio, Yoshua & Courville, Aaron, 2016. Deep Learning. Cambridge, MIT Press.
  5. Jurafsky, Daniel & Martin, James H., 2020. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. London, Pearson.
  6. LeCun, Yann, Bengio, Yoshua & Hinton, Geoffrey, 2015. Deep Learning. Nature Journal, London, Nature Publishing Group.
  7. Nguyen, Hanh, et al., 2018. Machine Learning for Predicting Emerging Trends in Islamic Jurisprudence. Washington D.C., Academic Press.
  8. Sayer, Andrew, 2010. Method in Social Science: A Realist Approach. London, Routledge.
  9. Timonen, Anne, et al., 2018. The Myth of AI in Predictive and Explanatory Power for Islamic Sciences. Helsinki, Helsinki University Press.
  10. Okhuart, Maria & Fernandez, Pablo, 2013. Artificial Intelligence: Challenges in Innovation. Madrid, Instituto de Innovación Tecnológica.
Development of humanities
Volume 6, Issue 12 - Serial Number 12
Humanities
Volume 6, Autumn and Winter 2025-2026, No. 12
March 2026
Pages 255-270