Qarorlarni qabul qilish

Оглавление

Qarorlarni qabul qilish 2
Ekspert tizimlari 6
Pretsedentlarga asoslangan tizimlar 14
Adaptiv tizim 16

Qarorlarni qabul qilish

Hozirgi bosqichda intellektual tizimlarning rivojlanishi uchta tadqiqot yo‘nalishiga mos keladi.
Birinchi yo‘nalishda inson miyasining tuzilishi va mexanizmlari tadqiqot obyekti sifatida qaralib, (yakuniy) pirovard maqsad tafakkur sirlarini ochishdan iborat. Ushbu yo‘nalishdagi tadqiqotning zarur bosqichlari psixofiziologik ma’lumotlarga asoslangan intellektual faoliyat modellarini qurishdir.
Ikkinchi yo‘nalishda sun’iy intellektual tizim o‘rganish obyekti sifatida qaraladi. Bu yerda gap intellektual faoliyatni kompyuterlar yordamida modellashtirish haqida ketmoqda. Ushbu yo‘nalishdagi ishlarning maqsadi ma’lum turdagi intellektual muammolarni qanday hal qilish imkonini beradigan dasturiy ta’minotni yaratishdir.
Uchinchi yo‘nalish inson-mashina yoki ular aytganidek, interaktiv, intellektual tizimlarni yaratishga qaratilgan. Ushbu tadqiqotlardagi eng muhim muammolar - bu shaxs va bunday tizim o‘rtasidagi semantik jihatdan benuqson dialogni tashkil etishdir.
Intellektual tizimlar quyidagi xususiyatlar bilan tavsiflanadi:
− rivojlangan muloqot qobiliyatlari;
− yomon rasmiylashtirilgan murakkab vazifalarni hal qilish qobiliyati;
− mustaqil bilim olish qobiliyati;
− moslashuvchanlik.
Muloqot qobiliyatlari oxirgi foydalanuvchining tizim bilan o‘zaro aloqasi (interfeys) usulini, xususan, IT bilan dialogda tabiiy tilga iloji boricha yaqinroq tilda o‘zboshimchalik bilan so‘rovni shakllantirish imkoniyatini tavsiflaydi.
Murakkab yomon rasmiylashtirilgan vazifalar - bu aniq vaziyatga qarab, dastlabki ma’lumotlar va bilimlarning noaniqligi va dinamikligi bilan tavsiflanishi mumkin bo‘lgan original yechim algoritmini qurishni talab qiladigan vazifalar.
Mustaqil bilim olish qobiliyati - bu aniq vaziyatlarning to‘plangan tajribasidan muammolarni hal qilish uchun bilimlarni avtomatik ravishda olish qobiliyati.
Moslashuvchanlik - muammoli soha modelidagi obyektiv o‘zgarishlarga muvofiq tizimni ishlab chiqish qobiliyati.
Sanab o'tilgan xususiyatlarga ko'ra, ISlar (bu tasnif mumkin bo'lganlardan biri) bo'linadi (rasm ... ): - kommutativ qobiliyatga ega tizimlar (intellektual interfeysga ega); − ekspert tizimlari (murakkab muammolarni hal qilish tizimlari); − o‘z-o‘zini o‘qitish tizimlari (o‘z-o‘zini o‘rganishga qodir tizimlar); adaptiv tizimlar (moslashuvchan axborot tizimlari).

Intellektual interfeys tizimi - cheklangan tabiiy tilda yozilgan ixtiyoriy so‘rovlar uchun ma’lumotlar bazasida yoki matnda yashirin ma’lumotlarni qidirish uchun mo‘ljallangan intellektual axborot tizimi.
Bunday tizimlarning quyidagi turlari mavjud:
1. Intellektual ma’lumotlar bazalari - oddiy ma’lumotlar bazalaridan so‘rov bo‘yicha aniq saqlanmagan, ammo ma’lumotlar bazasidan olingan kerakli ma’lumotlarni tanlash imkoniyati bilan farqlanadi. Ular muammoni hal qilish jarayonida aniqlanishi kerak bo‘lgan shart bo‘yicha qidiruvni amalga oshiradilar. Intellektual tizim foydalanuvchining yordamisiz ma’lumotlar fayllariga kirish yo‘lini qurish uchun ma’lumotlar bazasi tuzilishidan foydalanadi. So‘rovni shakllantirish foydalanuvchi bilan muloqotda amalga oshiriladi, uning bosqichlari ketma-ketligi foydalanuvchi uchun eng qulay shaklda amalga oshiriladi.
2. Tabiiy til interfeysi intellektual ma’lumotlar bazalariga kirish, kontekstli qidiruv, boshqaruv tizimlarida buyruqlarni ovozli kiritish, xorijiy tillardan mashina tarjimasi uchun ishlatiladi. Bu tabiiy til konstruksiyalarini bilimlarni ifodalashning mashina ishidagi darajasiga tarjima qilishni o‘z ichiga oladi. Tabiiy til interfeysini amalga oshirish uchun tabiiy tildagi gaplarni morfologik, sintaktik va semantik tahlil qilish va sintez qilish masalalarini hal qilish kerak. Morfologik tahlil lug‘atlardagi so‘zlarning imlosini aniqlash va tekshirishni o‘z ichiga oladi. Sintaktik nazorat - bu ma’lumotni ichki ifodalashning grammatik qoidalariga muvofiqligini tekshirish va etishmayotgan qismlarni aniqlash bilan kirish xabarlarini alohida komponentlarga (tuzilishni belgilash) parchalash. Semantik tahlil - sintaktik konstruksiyalarning semantik to‘g‘riligini o‘rnatish. Bayonotlarning sintezi ma’lumotlarning raqamli ko‘rinishini tabiiy tildagi tasvirga aylantirishdan iborat.
3. Gipermatnli tizimlar matnli ma’lumotlar bazalarida kalit so‘zlar bo‘yicha qidirishga mo‘ljallangan. Intellektual gipermatnli tizimlar an’anaviylardan kalit so‘zlarning murakkabroq semantik tashkil etilishida farqlanadi, bu atamalarning turli semantik munosabatlarini aks ettiradi. Qidiruv mexanizmi avval kalit so‘zlarning bilim bazasi bilan, keyin esa matn bilan ishlaydi. Xuddi shunday multimedia ma’lumotlarini qidirish ham amalga oshirilishi mumkin, jumladan matn va raqamli ma’lumotlardan tashqari, grafik, audio va video tasvirlar.
4. Kontekstli yordam tizimlari bilimlarni tarqatish tizimlari sinfiga kiradi. Foydalanuvchiga kerakli ma’lumotlarni qidirish sxemasini yuklaydigan an’anaviy yordam tizimlaridan farqli o‘laroq, intellektual kontekstli yordam tizimlarida foydalanuvchi muammoni (vaziyatni) tasvirlaydi va tizim qo‘shimcha dialog yordamida uni aniqlaydi va tegishli tavsiyalarni izlaydi. vaziyatning o‘zi. Bunday tizimlar hujjat tizimlariga qo‘shimchalar sifatida ishlatiladi (masalan, tovarlarni ishlatish uchun texnik hujjatlar).
5. Kognitiv grafik tizimlar (kognitiv - tushunishni osonlashtiradigan) davom etayotgan hodisalarga mos ravishda yaratilgan grafik tasvirlar orqali IIS(sun’iy intellekt tizimlari) va foydalanuvchi o‘rtasidagi aloqaga qaratilgan. Kognitiv grafikalar o‘rganilayotgan hodisaning ko‘plab parametrlarini vizual shaklda taqdim etish imkonini beradi, foydalanuvchini standart vaziyatlarni tahlil qilishdan ozod qiladi va dasturiy vositalarning jadal rivojlanishiga hissa qo‘shadi. Bunday tizimlar operativ jarayonlarni kuzatish va boshqarishda, virtual reallik tamoyillariga asoslangan o‘qitish va o‘qitish tizimlarida, real vaqt rejimida operativ qarorlar qabul qilish tizimlarida, grafik tasvirlarni aniqlashda (masalan, kosmik axborotni qayta ishlashda) qo‘llaniladi.

Ekspert tizimlari

Ekspert tizimi (ET) - bilimlar bazasida to‘plangan muammoli sohadagi mutaxassislar tajribasiga asoslangan zaif rasmiylashtiriladigan muammolarni hal qilish uchun mo‘ljallangan intellektual tizim.
Ekspert tizimlarining maqsadi ko‘rib chiqilayotgan muammoli sohadagi mutaxassislar tajribasini aks ettiruvchi to‘plangan bilimlar bazasi asosida mutaxassislar uchun juda qiyin bo‘lgan muammolarni hal qilishdir. Ular formal bo‘lmagan muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi, masalan:

• 
  raqamli shaklda ifodalab bo‘lmaydigan vazifalar;
  
• 
  predmet sohasiga oid dastlabki ma’lumotlar va bilimlar noaniq, noravshan, to‘liqsizlik, nomuvofiq bo‘lsa;
  
• 
  maqsadlarni aniq belgilangan maqsad funksiyasi yordamida ifodalab bo‘lmaydi;
  
• 
  muammoning aniq algoritmik yechimi yo‘q yoki algoritm oldindan ma’lum emas va bilimlar bazasidan fikrlash zanjiri (qaror qabul qilish qoidalari) ko‘rinishidagi dastlabki ma’lumotlarga ko‘ra shakllantiriladi.
  

Ekspert tizimlaridan foydalanishning afzalligi algoritmi oldindan ma’lum bo‘lmagan va bilimlar bazasidan fikrlash zanjiri (qaror qabul qilish qoidalari) ko‘rinishidagi dastlabki ma’lumotlardan shakllanadigan noyob vaziyatlarda qaror qabul qilish imkoniyatidadir. Bundan tashqari, muammolarni hal qilish jarayonlarning to‘liq emasligi, ishonchsizligi, dastlabki ma’lumotlarning noaniqligi va jarayonlarni sifatli baholash sharoitida amalga oshirilishi kerak.
Ekspert tizimlari va sun’iy intellekt tizimlarining ma’lumotlarni qayta ishlash tizimlaridan asosiy farqi shundaki, ularda ma’lumotlarni ifodalashning raqamli emas, maxsus ramziy usuli qo‘llaniladi va axborotni qayta ishlash usullari sifatida mantiqiy xulosa va yechimlarni evristik izlash qo‘llaniladi.
Ekspert tizimlarining boshqa sun’iy intellekt tizimlaridan bir katta farqi bor: ular neyron tarmoqlar yoki genetik algoritmlar kabi ba’zi universal muammolarni hal qilish uchun mo‘ljallanmagan. Ekspert tizimlari ishlab chiquvchilar tomonidan belgilangan muayyan mavzu sohasida, kamdan-kam hollarda - tegishli sohalarda yuqori sifatli muammolarni hal qilish uchun mo‘ljallangan.
Ekspert tizimlarini tasniflash. Analitik vazifalarga, birinchi navbatda, ma’lum bir vaziyatning mohiyati berilgan xususiyatlar (omillar) majmui bilan ochilganda, unga qarab ma’lum harakatlar ketma-ketligi tanlab olinadigan turli vaziyatlarni tan olish vazifalari kiradi. Shunday qilib, dastlabki shartlarga muvofiq, muqobil yechimlar orasida maqsad va cheklovlarni eng yaxshi qondiradigan variant mavjud.
Vaziyatni aniqlash muammolarini hal qiluvchi ekspert tizimlari tasniflash deb ataladi, chunki ular tahlil qilinadigan vaziyatning ma’lum bir sinfga tegishliligini aniqlaydi. Qarorlarni shakllantirishning asosiy usuli sifatida umumiydan xususiyga mantiqiy deduktiv xulosa chiqarish usuli, dastlabki ma’lumotlarni ma’lum bir o‘zaro bog‘liq umumiy bayonotlar to‘plamiga almashtirish orqali ma’lum bir xulosaga kelganda qo‘llaniladi.
Ekspert tizimlarini qo‘shimcha aniqlash. Analitik masalalarning yanada murakkab turi - bu noaniq dastlabki ma’lumotlar va amaliy bilimlar asosida yechiladigan masalalar. Bunday holda, ekspert tizimi etishmayotgan bilimlarni aniqlashi kerak va qarorlar maydonida ularni amalga oshirish zarurati bo‘yicha turli xil ehtimollik yoki ishonch bilan bir nechta mumkin bo‘lgan yechimlarni olish mumkin. Noaniqliklar bilan ishlash usullari sifatida Bayes probabilistik yondashuvi, ishonch koyeffitsiyentlari, qatiymas mantiqdan foydalanish mumkin.
Ekspert tizimlarini kengaytirish yechimni shakllantirish uchun bir nechta bilim manbalaridan foydalanishi mumkin. Bunday holda, ularning ziddiyatli to‘plamidan bilim birliklarini tanlashning evristik usullaridan foydalanish mumkin, masalan, muhim ustuvorliklardan foydalanish yoki natijaning aniqlik darajasi yoki afzallik funksiyalari qiymatlari va boshqalar. Turlarni tasniflash va qayta aniqlashning analitik muammolari uchun quyidagi muammoli sohalar xosdir:
• Ma’lumotlarni talqin qilish – joriy vaziyat haqida kiritilgan ma’lumotlarga asoslangan muqobillarning qat’iy to‘plamidan yechim tanlash. Asosiy maqsad - ko‘rib chiqilayotgan vaziyatning mohiyatini aniqlash, ularning faktlari asosida farazlarni tanlash. Oddiy misol - korxonaning moliyaviy holatini tahlil qilish uchun ekspert tizimi.
• Diagnostika - vaziyatning yuzaga kelishiga sabab bo‘lgan sabablarni aniqlash. Vaziyatni dastlabki talqin qilish, so‘ngra qo‘shimcha faktlarni tekshirish, masalan, ishlab chiqarish samaradorligini pasaytiradigan omillarni aniqlash talab etiladi.
• Korreksiya - ko‘rib chiqilayotgan vaziyatlarning normal holatidan chetlanishlarni tuzatish bo‘yicha harakatlarni baholash va tavsiya qilish imkoniyati bilan to‘ldirilgan diagnostika.
Ekspert tizimlarini transformatsiya qilish. Analitik statik ekspert tizimlaridan farqli o‘laroq, dinamik ekspert tizimlarini sintez qilish muammolarni hal qilish jarayonida bilimlarning takroriy o‘zgarishini o‘z ichiga oladi, bu esa natijaning tabiati bilan bog‘liq bo‘lib, uni oldindan aniqlash mumkin emas, shuningdek muammoli sohaning dinamikligi bilan bog‘liq.
Ekspert tizimlarini o‘zgartirishda muammolarni hal qilish usullari sifatida gipotetik xulosalar turlari qo‘llaniladi:
• dastlabki ma’lumotlardan gipotezalar yaratilganda, so‘ngra tuzilgan gipotezalar kiruvchi faktlar bilan tasdiqlanishi uchun sinovdan o‘tkazilganda yaratish va sinovdan o‘tkazish;
• Obyektlarning o‘xshash sinflari haqidagi bilimlar to‘liq bo‘lmagan ma’lumotlardan tanlab olinganda, keyinchalik uning rivojlanishiga qarab muayyan vaziyatga dinamik ravishda moslashtirilsa, taxminlar va sukut;
• noma’lum vaziyatlarda etishmayotgan bilimlarni shakllantirish imkonini beruvchi umumiy qonuniyatlardan (metaboshqaruv) foydalanish.
Ko‘p agentli tizimlar - dinamik asosda olingan natijalarni almashinadigan bir nechta turli xil bilim manbalarining bilimlar bazasida integratsiyalashuvi bilan tavsiflangan dinamik tizimlar.
Ko‘p agentli tizimlar quyidagi xususiyatlar bilan tavsiflanadi:
- qarama-qarshiliklarni bartaraf etish mexanizmi bilan turli xil bilim manbalaridan foydalanishga asoslangan muqobil fikrlashni amalga oshirish;
− mustaqil bilim manbalariga mos keladigan parallel ravishda hal qilinadigan kichik masalalarga bo‘lingan taqsimlangan masalalarni yechish;
- echilayotgan masala turiga qarab xulosa chiqarish mexanizmining ishlashi uchun turli xil strategiyalarni qo‘llash;
− ma’lumotlar bazasida joylashgan katta hajmdagi ma’lumotlar massivlarini qayta ishlash;
− turli xil matematik modellar va modellar bazasida saqlanadigan tashqi protseduralardan foydalanish;
- parallel ravishda hal qilinayotgan foydalanuvchilar, modellar va kichik muammolardan qo‘shimcha ma’lumotlar va bilimlarni olish zarurati tufayli muammolarni hal qilishni to‘xtatish qobiliyati.