|
Mashinali o'qitish fanidan
Amaliy ishlar
Bajardi-024-18 guruh talabasi Yuldosheva
Gulmira
Mavzu: Inson va su’iy intellekt o’rtasida muloqotni tashkil etish bo’yicha amaliy
ish bajarish.
Ishdan maqsad:
Sun’iy intellect tushunchasini talabalarda hosil qilish, inson
va sun’iy intellect o’rtasida muloqot hosil qilishni o’rganish.
Nazariy qism:
Robototexnika va boshqaruv nazariyasi kabi fan sohalari, asosan,
tabiiy agentlarni loyihalashtirish bilan bog'liq. Boshqarish nazariyasida kontrolleor
tushunchasi sun'iy intellekt(SI)dagi agent tushunchasi bilan o’xshashdir.
Intellektual agent(IA)larning keyingi rivojlanishiga sezilarli ta'sir ko'rsatgan muhim
bosqich Geneseret va Nilsson ishlarida agentlar muammosini muhokama qilish edi
[1]. Hozirgi vaqtda ushbu ilmiy sohada butun agentni o'rganishga asoslangan
yondashuv keng qo'llaniladi va ushbu yondashuv doirasida erishilgan natijalar
so'nggi ishlarning asosiy mavzusiga aylandi [2], [3].
SIda ratsionallik tushunchasi 1980-yillarning o'rtalariga kelib, ushbu sohaga mos
nazariy asosni yaratish muammosi keng muhokama qilinmaguncha katta qiziqish
uyg'otmadi. Jon Doylning maqolasida [4] vaqt o'tishi bilan ratsional agentlarning
loyixasi SIning asosiy maqsadi sifatida qaralishi taxmin qilingan edi, boshqa
mashhur ilmiy mavzular esa yangi fanlarni shakllantirish uchun asos bo'lib xizmat
qiladi.
Ko'pagentli tizim - bu maqsadga erishish uchun bir nechta agentlar hamkorlik
qiladigan dasturiy tizim. Tizimga qo’yilgan masalani echishni har bir alohida agent
amalga oshira olmasa, u holda agentlar guruhi uni birgalikda hal qilishlari kerak.
Muammoni hal qilishda agentlar o'z doiralarida ma'lumot almashishlari, bir-
birlariga qismmasalalarni echish uchun uzatishlari mumkin. Agent tizimlari yangi,
qaysidir ma'noda ekspert tizimlariga nisbatan istiqbolli usul bo'lishiga qaramay, ular
birinchi navbatda ularga asoslanadi.
Bugungi kunda KAT tarmoqda tarqatiladigan, tegishli ma'lumotlarni, bilimlarni va
protseduralarni qidirishda va qarorlarni qabul qilish jarayonida hamkorlikda
ishlaydigan IAlar to'plami sifatida qaraladi.
:KAT sohasidagi tadqiqotlarni shartli ravishda quyidagi asosiy yo'nalishlarga bo'lish
mumkin
agentlar haqidagi fikrlarni va agentlar istaydigan xususiyatlarni tavsiflash uchun
formalizmlar va matematik usullarni hisobga oladigan agentlar nazariyasi;
muammolarni birgalikda hal etish jarayonida yoki o'zaro ta'sirning boshqa har
qanday variantlarida agentlarning hamkorlik usullari (kooperativ xatti-harakatlarni
tashkil etish);
agentlar va ko'pagentlik tizimlari arxitekturasi - ma'lum bir xususiyatlarga javob
beradigan, kompyuterlar nazariyasi yordamida ifodalangan kompyuter tizimini
yaratish bo'yicha tadqiqotlar sohasi;
agentlar dasturlash tillari;
agentlar bilan aloqa qilish usullari, tillari va vositalari;
agentlarning
harakatchanligini
qo'llab-quvvatlash
usullari
va
dasturlari
(agentlarninig tarmoq orqali ko’chishi).
Rasmiy ravishda har qanday dasturlash
tilida agentlar yaratilishi va har qanday operatsion tizim platforma sifatida qabul
qilinishi mumkin, ammo bir nechta agentlarning o'zaro ta'siri va aloqasi zarur
bo'lganda, tegishli muammolarni hal qilish uchun mo'ljallangan maxsus agent
platformalardan foydalanish maqsadga muvofiq. Ko'pagentli tizimlarni qo'llash
sohasiga ko'ra agentlarga asoslangan platformalarni uchta katta guruhga bo'lish
mumkin [5]:
Sanoatga mo’ljallangan – bu ishonchlilik, mashtablilik qobiliyati, mavjud tizimlar
va boshqa agent platformalar bilan integrallashuvchanligi bilan ajralib turadi. Ushbu
platformalarda vizualizatsiya imkoniyatlari odatda mavjud emas, ammo murakkab
SI usullari, o'zaro ishlash standartlari va Internet bilan qo'llab-quvvatlanadi.
Modellashtirish uchun – bu animatsiya, biologik, ijtimoiy va iqtisodiy tizimlarni
modellashtirish. Odatda agentlarni o'zaro ta'sirini vizualizatsiya qilish va tahlil
qilish uchun vositalarni o'z ichiga olgan yopiq platformalar hisoblanadi.
Virtual olam va kompyuter o'yinlari, robototexnika – bu yuqoridagi ikki agent
platformalarning kombinatsiyasidan iborat. Agent uch o'lchovli dunyoda harakat
qiladi, uni idrok etadi, shu kabi agentlar va atrof-muhit ob'ektlari bilan o'zaro
ishlaydi. Haqiqiy olamga eng yaqin muhitlarning eng murakkab turlari hisoblanadi.
Har bir platforma o'ziga xos metodologiyasi, agentlar va ko'pagentli tizimlarni
ishlab chiqish uchun mos vositalarning mavjudligi va xususiyatlari bilan ajralib
turadi.
Amaliy qism topshirig’i: Teachable Machine platformasi orqali sun’iy
intellect vazifalari bilan tanishish.
1-
Teachable Machine ga kiramiz va 3ta turdagi proektlardan birini
tanlaymiz.
2-
3-
4-
5-
Har bir jism uchun class yaratib olamiz.
3-qadam:
1.
А.В. Гаврилов. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие: в 2-
х ч. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001. - Ч. 1. - 67 с.
2.
А.В. Гаврилов. Лабораторный практикум по нейронным сетям. Ч. 1. -
Новосибирск:Изд-во НГТУ, 1999.
3.
Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. Базы знаний интеллектуальных
систем.-СпБ,Питер,2000.
4.
Павлов С. Н. Системы искусственного интеллекта : учеб. пособие. В 2-х
частях. / С. Н. Павлов. - Томск: Эль Контент, 2011. - Ч. 1. - 176 c. ISBN
978-5-4332-0013-5.
5.
Russell S. L. Artificial intelligence: a modern approach / S. L. Russell, P.
Norvig. - Upper Saddle River, New Jersey: Prentice- Hall Inc., 1995. -905 p.
6.
[15] Allen J. AI Growing up / J. Allen // AI MAGAZINE. - 1998. - V. 19. -
№4. - Р. 13–23.
Do'stlaringiz bilan baham: |
