Sun'iy intellekt: fikrlaydigan mashinalar, ongli robotlar haqida

Reja:
Kirish

1. 
   Sun'iy intellekt: fikrlaydigan mashinalar, ongli robotlar haqida
   
2. 
   SI tarixi
   
3. 
   Su’niy intellect tizimlari
   

Xulosa
Foydalanilgan adabiyotlar

Kirish

Odatda, robotlar deganda, ko‘pchilikning ko‘z oldiga insonlardek gaplasha oladigan, ularning o‘rniga barcha yumushlarni bajara oladigan yordamchilar keladi. Ammo bu nisbatan kengroq tushuncha. Aslida, mobil qurilmangizdagi dasturlar: google-tarjimon, lug‘atlar, turli xil o‘yinlar va hokazolar ham sun’iy intellektga yaqqol misol bo‘la oladi. Faqat ularning qamrovi kichikroq bo‘lib, ma’lum bir yo‘nalishdagina sizga yordam bera oladi. Ya’ni, bajarmoqchi bo‘lgan amallaringiz turiga qarab tegishli dasturdan foydalanasiz.

Sun'iy intellekt: fikrlaydigan mashinalar, ongli robotlar haqida

(yoxud, robotlar Frankenshteynga aylanmasligiga kafolat bormi?)
Intellekt tushunchasi ta'rif uchun bag‘oyat qiyin tushunchalar sirasiga kiradi. Uzoq asrlar davomida insoniyatning eng zehni o‘tkir ilm peshvolari intellektning aynan nima ekanligi haqida muttasil ilmiy-falsafiy munozaralar yuritib kelishgan. Lekin bundayin ilmiy bahslar qanchalik darajada keskin yoki murakkab bo‘lmasin, ularda o‘ziga xos mutlaq yakdillik bor edi: intellekt - insongagina xos bo‘lgan oliy tushuncha o‘laroq qaralardi. Basharti, biror adabiy yoki fantastik asarda insondan o‘zga mavjudod yoki narsaning ong va tafakkur sohibi bo‘lishi, qisqacha aytganda - intellektga egaligi haqida gap borsa hamki, bu o‘z nomi bilan badiiy to‘qima yoki, fantastik uydirmadan nariga o‘tmagan. Suqrotdan boshlab, Eynshteyngacha bo‘lgan davrlarda hatto eng yuksak zakovatli olimlarda ham intellektning sun'iy bo‘lishi mumkinligi haqida jo‘yali jiddiy ilmiy fikrning o‘zi bo‘lgan emas...
Biroq, XX-asrning dastlabki choragidan boshlab vaziyat butunlay o‘zgardi. Aniqrog‘i, insoniyat o‘z xizmati uchun elektron hisoblash mashinalari - kompyuterlarni joriy qila boshlar ekan, intellekt masalasidagi bahslar ham yangi o‘zanga burildi. Insoniyat o‘z qo‘li bilan yaratilgan intellektual mashinalar - kompyuterlar, robotlar va boshqa shunga o‘xshash mexanik-elektronik tizimlar tomonidan muayyan intellektual salohiyat taqozo etuvchi masalalarni mustaqil hal etishi, o‘zi qaror qabul qilishi va vaziyatga qarab o‘z hatti-harakatlarini muvofiqlashtira olishi mumkinligi kabi intellektual "hislatlari" bilan yuzma-yuz keldi. O‘shanda ilk bora intellektning yasama shakli, ya'ni - sun'iy intellekt haqidagi bahslar o‘rtaga chiqqan edi. Keling, ushbu maqolada biz ham yana bir bora o‘sha muhim va qiziq masalaga - sun'iy intellekt masalasiga murojaat etib ko‘ramiz.
Avvalo "sun'iy intellekt" tushunchasining o‘zi haqida. "Sun'iy" so‘zining ma'nosi ayon: u kelib chiqishiga ko‘ra tabiiy bo‘lmagan narsani, ya'ni, inson qo‘li bilan yaratilgan narsalarni nazarda tutadi. "Intellekt" so‘zini esa bundayin oson ta'riflashning imkoni yo‘q. Lug‘atlarda uning ma'nosi juda xilma-xil beriladi. Masalan, intellektni "qaror qabul qila olish qobiliyati", "anglash qobiliyati" kabi qisqa va lo‘nda ta'riflaridan tashqari, "bilish, idrok qilish va tahlil asosida, hamda, yig‘ilgan tajriba hamda ko‘nikmalar vositasida yangi vaziyatlarga moslasha olish" kabi uzundan uzoq ta'riflari ham bor. Ilmiy atama holidagi "sun'iy intellekt" tushunchasi esa ilk bora 1956-yilda, Stenford universitetida o‘tkazilgan ilmiy anjumanda inglizcha "artificial intelligence" (AI) tarzida ilm-fanga taklif qilingan edi. Shundan buyon mazkur tushuncha ilmiy jamoatchilik orasida mustahkam o‘rnashib qoldi.
Aytib o‘tganimizdek, sun'iy intellekt borasidagi jiddiy munozaralar ilk EHMlarning paydo bo‘lishi bilan ibtido oladi. Lekin yanada teranroq nazar tashlasak, intellektual masalalarni hal qilish vazifasini insondan boshqa obyetklarga yuklashga qaratilgan urinishlar ancha avvalroq - Paskal va Leybnitslar davridan boshlangan. Chunonchi Leybnits 1672-yilda mashhur golland olimi Gyugens huzurida mehmonda bo‘ladi va uning kun tartibining katta qismini, ilmiy tadqiqotlarning faqat matematik jihatiga tegishli bo‘lgan murakkab hisob-kitoblarni qo‘lda bajarish amaliyoti band qilayotganini ko‘radi. Leybnits Gyugensga achinish bilan shunday yozgan edi: "Bu shunday ajoyib odamlarga nomunosib holat; U boshqalarga, masalan, mashinaga ishonib topshirish mumkin bo‘lgan hisoblash ishlarini xuddi qullar kabi, o‘zi bajarmoqda...". E'tibor bering: Leybnits "qullar kabi" iborasini qo‘lladi. U uzundan-uzoq va hajman ulkan murakkab matematik hisoblash amallarini olimning qimmatli vaqtini band etmasdan, biror mashinaga topshirish mumkinligi va bu orqali olimning diqqat-salohiyatini ilm-fanning boshqa, yanada dolzarb masalalariga yo‘nalitirshga erishish kerakligini o‘ylab qolgan edi. Leybnits tez orada - 1694-yilda "arifometr" deb nomlangan o‘zining mexanik hisoblash mashinasini tayyorladi va uni ilm-fan namoyondalariga havola etdi. Shu tarzda, Paskal va Leybnits mashinalari mohiyatan intellektual masalalarni hal etishga qodir ilk sun'iy vositalar o‘laroq tarixga kirdi. Lekin ularni sun'iy intellektga ega mashinalar deb bo‘lmasdi. Chunki ular eng sodda arifmetik amallarni bajara olardi xolos. Ammo nima bo‘lganda ham, inson shu choqqacha istisnosiz ravishda faqat o‘zigagina xos bo‘lgan ongi, bilimi va tafakkuriga tayanib hal qilib kelgan intellektual masalalarni endilikda o‘zidan boshqa "birovga" - mashinaga topshirish uchun ilk qadamlar tashlangandi...
Ta'kidlanganidek, sun'iy intellekt haqida ilk haqiqiy jiddiy bahs-munozaralar elektron hisoblash mashinalarining paydo bo‘lishi bilan maydonga chiqa boshlagan. Mashinaning intellektga ega bo‘lishi mumkinligi haqidagi ilk jiddiy ilmiy tadqiqotlar esa, zamonaviy informatika fanlarining asoschisi sanaladigan inson - Britan fizigi va matematigi Alan Tyuring nomi bilan bog‘liq. Tyuring sun'iy intellektning amalda imkonli yoki, imkosiz ekanligini isbotlash uchun o‘z nomi bilan ataladigan (Tyuring testi) test taklif qiladi. Tyuring shunday deydi: agar mashina o‘zini har jihatdan fikrlaydigan mavjudotdek tutsa, u intellektga ega bo‘lishi kerak. Tyring testi quyidagicha o‘tkaziladi: inson va u bilan "suhbatlashishi" kerak bo‘lgan mashina (ya'ni, kompyuter), boshqa-boshqa xonalarga joylashtiriladi va ular bir-birini ko‘rmaydi (to‘g‘rirog‘i - inson kompyuterni ko‘rmaydi, zero, kompyuter shundoq ham insonni ko‘rish xossasiga ega emas). Ular orasida darchada monitor joylashtitladi. Inson o‘zi o‘tirgan xonadagi klaviaturadan, o‘zi istagan bir necha savollarni kompyuterga matn ko‘rinishida terib kiritadi va javob talab qila boshlaydi. Lekin u, aytganimizdek, devor ortida kompyuter yolg‘iz ekanini bilmaydi va savollarini narigi tarafda ham o‘zi kabi boshqa bir inson o‘qib javob qaytaradi deb o‘ylashi mumkin. Biroq, u kiritgan savollarga kompyuterning o‘zi, o‘ziga avvaldan yuklangan dastur-algoritmalriga ko‘ra javob qaytaradi. Tyuring testining mohiyati juda oddiy. Agar xonadagi inson, o‘zi bergan savollarga olgan javoblardan shubhalanmay, o‘zi bilan inson gaplashyapti deb hisoblasa, demak unga javob qaytargan mashinani sun'iy intellektga ega deb hisoblash mumkin. Muallif tomonidan 1950-yilda fanga taklif qilingan ushbu test, ilmiy jamoatchilik va ayniqsa faylasuflar orasida keskin shov-sguvga sabab bo‘ldi. Tanqidchilarning asosiy e'tirozi shunda ediki, mashina faqat savollarga to‘g‘ri javob bergani uchungina intellektga ega bo‘lib qolmaydi. Balki, intellekt boshqa o‘ziga xos jihatlarni - mulohaza, idrok va shunga o‘xshash ongli ravishda bajariladigan neyrofiziologik-ruhiy jarayonlar to‘plamini ham o‘z ichiga olish kerak. Sevinish, achinish, g‘azab va qo‘rquv singari insoniy hissiyotlarning mashinada ham bo‘lishi mumkinligi haqida esa, gap ham bo‘lishi mumkin emas. Tyuring testining sun'iy intellektning mavjudligini isbotlash uchun yetarli emasligini isbotlash uchun esa, Dip Syorl ismli faylasuf boshqa bir, lekin Tyuringnikiga o‘xshash test taklif qiladi. Syorl testi "Xitoycha xona" deb nomlangan. Syorl Xitoyning eng gavjum shaharlaridan birida, aytaylik, Shanxayning qoq markazidagi eng gavjum savdo markazida to‘rt tomoni zich berk bo‘lgan kichika xona qurishni va u joyga Xitoy tilidan mutlaqo bexabar bo‘lgan horijlik sayyohni o‘tkazishni taklif qiladi. Horijlik kishiga o‘z ona tili va Xitoy tili o‘rtasidagi mukammal lug‘at kitoblarni berishadi. Savdo markaziga kelgan qiziquvchan Xitoylar esa, ushbu g‘aroyib xonaga qilingan tuynukdan, ichkaridagi odamga Xitoy tili va ierogliflarida qog‘ozga xat yozib savol kiritishadi. Ichkaridagi asli horijlik bo‘lgan odam esa, o‘ziga berilgan savollarni avval lug‘atlar vositasida o‘z ona tiliga tarjima qiladi, keyin yana o‘sha lug‘at yordamida javob tuzib, tuynukdan tashqariga - savol muallifiga yo‘llaydi. Tashqaridagi Xitoylik esa javobni o‘qib, undan qoniqish yoki qoniqmasligidan qat'iy nazar, ichkaridagi odamning Xitoy millatiga mansub emasligini bilmaydi. Olgan javobiga ko‘ra esa, u o‘ziga javob qaytargan shahsni ham Xitoy deb o‘ylashi ehtimoli juda katta. Chunki u o‘zi bergan tilda javob oldi!...
Syorl va Tyuring testlari orasidagi bahs uzoq davom etdi. Lekin Tyuring ko‘p o‘tmay o‘z joniga qasd qilidi va bu boradagi bahslar biroz tinchib qoldi. Qanchalik qiziqarli bo‘lmasin, Tyuring va Syorl zamoni bo‘lgan 50-60 yilldarda ham sun'iy intellekt masalasi shunchaki keskin ilmiy munozaralar ko‘rinishidan nariga o‘tmagan. Olimlar sun'iy intellektning haqiqiy "basharasi" bilan yaqin orada yuzma-yuz kelishlariga ishonishmas edi. Biroq, 1976-yilda ikki matematik olimlar - Kennet Appel (1932-2013) va Volfgang Xaken (1928 yilda tug‘ilgan) butun ilm-fan olamini hayratda qoldiruvchi bayonot bilan chiqish qilishdi. Ular to‘rtta rang haqida'gi teoremani kompyuter vositasida isbotlashganini ma'lum qilishgan edi. To‘rtta rang haqidagi teoremaning mohiyati shundaki, u istalgan turdagi xaritani faqat to‘rt xil ranglar bilan bo‘yash va bunda umumiy chegaraga ega bo‘lgan istalgan ikkita hudud turli xildagi ranglar bilan yaqqol farqlanib turishi kerak bo‘ladi. Appel va Xakenlarning bayonoti ikki karra syurpriz bo‘lib chiqdi. Birinchidan, ular matematika tarixida deyarli bir asrdan ziyodroq vaqt mobaynida isbotlanmay kelaytotgan muhim teoremani isbotlashgan bo‘lsa, ikkinchidan, ular o‘z isbotlarini o‘zlarining muayyan ilmiy mulohazalari va amaliy tajribalari vositasida emas, balki, o‘z davrining ilg‘or elektron hisoblash mashinasi sanalgan IBM 370-160 kompyuterida bajarishgan edi. Teoremani isbotlash uchun kompyutergan 1200 soat, boshqacha aytganda 50 kun vaqt kerak bo‘lgan...
O‘shanda olimlar endilikda haqiqatan ham mashinalar qandaydir bir ta'qiqlangan hududga qadam qo‘yagini haqida jiddiyroq o‘ylay boshlashdi. Mashina insongagina xos bo‘lgan deduktuv fikrlash xossasini o‘zlashtirgandek edi go‘yo. Boz ustiga u yuz yildan ortiqroq vaqt davomida eng zehni o‘tkir matematiklar ham tagiga yetolmagan murakkab masalani nisbatan qisqa muddatda - 50 kunda hal qilib beragndi. Appel va Xakenning olamshumul isbotlashidan 13 yil o‘tib, yana bir muhim matematik teorema - 10-chi tartibli loyihaviy tekislikning mavjud emasligini uzil-kesil isbotlovchi amaliyot CRAY kompyuteri vositasida bajarildi. 100 soatdan sal ortiq muddat davom etgan isbotlash jarayonida CRAY teorema talab qiladigan barcha holatlarni (ularning umumiy soni milliarddan ziyod) tahlil qilib chiqdi. Kompyuter, ya'ni, inson qo‘li bilan yasalgan mashina vositasida ikkinchi murakkab teoremaning isbotlanishi, sun'iy intellekt borasida jiddiy o‘zgarishlar davri kelganligidan darak berardi. Zero endilikda kompyuterlar shunchaki hisob-kitob bilan bog‘qliq matematik amallarni avtomatik bajarish bilan cheklanib qolmay, balki mulohaza yuritish va variantlar orasidan eng maqbulini tanlay olish bo‘rasida ham insonga dov berishga kirishishgandi. Lo‘nda qilib aytganda, mashinalarda avtomatik mulohaza qilish xossasi paydo bo‘ldi deb qarala boshlagandi.
Inttellektning sun'iy turi haqidagi bahslarning avj olishiga sabab bo‘lgan yana bir narsa - mashina hamda inson o‘rtasida yuksak intellektual salohiyatni taqozo etuvchi o‘yinlarni tashkil qilish, xususan kompyuter va grossmeyster o‘rtasida shaxmatni bahsini o‘tkazish g‘oyasi bo‘lgan. Shaxmat matematikada mumtoz kombinatorikaga oid murakkab masala sifatida qaraladi hamda, ilk EHMlarning paydo bo‘lishi bilanoq, barcha zamonlardagi dasturchilar orasida, shaxmat o‘yinini avtomatlashtirish borasida uncha-muncha urinishlar muttasil bo‘lib kelgan. Biroq shunga qaramay, uzoq vaqtgacha (hozir ham) kompyuterga oddiy inson shaxmatchini yengishga qodir intellktual uslublar tizimini yuklashga bo‘lgan urinishlar samarasiz ketmoqda. Tasavvur qiling, kompyuter dasturiga biz shaxmat o‘yini qoidalarini algoritmini kiritdik. Kompyuter esa, shaxmatda yuzaga keladigan har bir vaziyatdan eng optimal yurishni tanlashi kerak. Shaxmatdagi bo‘lishi mumkin bo‘lgan yurishlar miqdori esa 10¹²³ taribli raqam, boshqacha aytganda, bu butun koinotdagi elektronlar sonidan ham ziyod raqam deb qaraladi. Ya'ni, barcha ehtimoliy yurishlar variantlarini xotirada saqlay olishi uchun, kompyuter xotirasi koinotdek katta bo‘lishi kerak! Bu esa mutlaqo imkonsiz narsadir. Ko‘rinib turibdiki, Xitoycha xona yoki, Tyuring testidan farqli o‘laroq, shaxmat borasidagi intellktual uslublarni mexanik vositada - kompyuterda immitartsiya qilishning imkoni yo‘q. Balkim siz kompyuter tomonidan jahonning eng yetakchi grossmeysteri - jahon chempioni Garri Kasparovni mag‘lub etilganini eshitgandirsiz va shu asosga ko‘ra, kompyuterning shaxmat salohiyatini yuqorida pasaytirib yuborganimizni aytmoqchi bo‘larsiz. Gap shundaki, o‘shanda (1996 yil) istisnosiz ravishda faqat shaxmat o‘yini uchun dasturlangan Deep Blue superkomyuteri (!) avvaliga oltita partiyadan to‘rttasida Kasparovga yutqazgan (4:2)! Insonga qarshi, soniyasiga 100 millionta yurishni tahlil qila oladigan va eng maqbul variantni tanlay oladigan mashina qarshi chiqqan edi. Shunda ham Kasparov g‘olib chiqdi! Keyin esa Kasparovga qarshi, Deep Bluening yanada kuchaytirilgan, soniyasiga 200 million yurishnu tahlil qilib, eng maqbulini tanlay oladigan modifikatsiyasi qarshi qo‘yildi. Bu safar esa mashina g‘olib keldi. Lekin Kasparov piyodani qurbon qilish orqali qarshi hujumga o‘tishni rejalashtirgan holatda, kompyuter dasturi o‘rniga biror inson aralashib yurishni amalga oshirgan degan shubha mavjud. Zero kompyuter har qancha kuchli bo‘lmasin, bu kabi "ayyorona yurish"larning mohiyatini anglashi mumkin emas deb hisoblardi Kasparov. O‘yin yakunida u e'tirozini IBM kompaniyasiga ma'lum qilganida, kompaniya vakillari kompyuterning o‘yin davomida qilgan barcha yurishlari va uni mashina bosqichida bajarilishiga javob beruvchi barcha algoritmlarni chop etib, xolis ekspertlar guruhiga havola qilishga va'da berishgan edi. Lekin oradan mana qariyb 20 yil muddat o‘tsa hamki, IBM o‘sha o‘yin natijasinining algoritmik hisobotini yashirib, sir saqlab kelmoqda. Bu esa, itellektual o‘yinga g‘irromlik aralashgani haqidagi shubhalarni asosli deb qaralishini taqozo etadi. Ya'ni, insonni sun'iy intellekt emas, baribir, o‘zi singari insonning aralashuvi mag‘lub etgan bo‘lib chiqmoqda.
Agar basharti, kompyuterning shaxmatda odamni yutganini baribir tan olishga to‘g‘ri kelgan taqdirda ham, mashinaning intellektga ega ekanligi borasida boshqa bir, o‘xshash o‘yin-tajriba bilan tekshiruv o‘tkazish mumkin. Masalan, qoida va o‘ynalishiga ko‘ra shaxmatga juda yaqin bo‘lgan xitoycha Go o‘yini bor. Bu o‘yin shaxmatga qaraganda ancha sodda va yurishlar soni ham unchalik ko‘p emas. Lekin, Go o‘yinini mashina va inson o‘rtasida o‘tkazilsa, shaxmatdagidan farqli o‘laroq, bunda yosh, tajribasiz o‘yinchi ham kompyuterni juda osonlik bilan yutib qo‘ya oladi. Sababi shaxmatda muayyan donalarning qiymati turlicha va ularning yurishdan keyingi egallaydigan eng optimal vaziyatini tahlil qilish mumkin. Lekin go o‘yinida hamma donalarning qiymati bir xil va go taxtasi ham shaxmat taxtasidan ko‘ra deyarli 5 barobar kattaroq bo‘ladi. Shunga muvofiq yurishlar variantlari ham yanda ulkan raqamni hosil qiladi. Qolaversa, go o‘yinidagi har bir yurish keyingi yuzlab yurishlarga ta'sir qiladi. Kompyuter esa, qanchalik tezkor bo‘lmasin, bu darajadagi ko‘p variantlar ichidan eng maqbulini oldindan ko‘ra bilmaydi va tanlay olmaydi ham. Shunday ekan, sun'iy intellektning salohiyati insonniki bilan tenglasha olishi haqidagi gaplar yana soyada qolib keta boshlamoqda. Yuqoridagilardan xulosa qilsak, haqli savol tug‘iladi: kompyuter biz uchun (bizning o‘rnimizga) fikrlay oladimi?
Fikrlash jarayonini avtomatlashtirish masalasi ham sun'iy intellekt tushunchasi bilan uzviy bog‘liqlikka ega. Mashinaning fikrlashi birmuncha g‘ayrioddiy ko‘rinadigan g‘oyadir. Hozirgi kunda "intellektual" deb nomalanadigan mashinalarning, ya'ni, sun'iy intellekt "egalari"ning imkoniyatlari inson kabi fikrlash darajasida emas. Ulardan olinadigan eng maksimum natija, hozirda murkkab, uzoq vaqt talab qiluvchi va bir necha minglab xususiy va umumiy hollarni tahlil qilib chiqishni taqozo etuvchi ilmiy farazlarni, asosan matematik teoremalarni va shunga o‘xshash ho kazolarni muayyan shartlar asosida tezkorlik bilan tekshirib, natiajsini ma'lum qilish bo‘lmoqda xolos. Ba'zan turli OAVlar orqali og‘iz ko‘pirtirib shov-shuv qilinayotgan robot-androidlarning ham intellektual salohiyati aytaylik o‘rtamiyona bilim darajasidagi o‘rta maktab bitiruvchisining bilim darajasichalik emasdir. Shunga qaramay, shubhasiz, intellektual tizimlar hozirdayoq inson og‘irini yengil qilishda, ma'nan mushkul va kuchli aqliy zo‘riqishni talab qiluvchi ishlarni osonlashtirish va eng muhimi havfsizlashtirishda ular yaqin yordamchimizga aylanib bormoqda. Yorqin misol sifatida aeroportlarda parvozlarni muvofiqlashtirishga xizmat qiluvchi axborot-tahlil tizimlarini keltirish mumkin. Ular, mavjud meteorologik vaziyat, samolyotlarning yetib kelish va uchib ketish jadvali, masofa, tezlik va shunga o‘xshash yuzlab parametrlarni umumlashtirgan holda, umumiy vaziyatni nazorat qiladi hamda, insonga - muhandisga eng maqbul rejim haqida ma'lumotlarni taqdim etadi. Samolyotlarning o‘zidagi avtopilot imkoniyatini ham shu qatorga qo‘shish mumkin. U parvoz davomida bemalol uchuvchini o‘rnini egallab, ulkan laynerni boshqarib borishi mumkin. Bunday tizimlar odatda ekspert tizimlar ham deyiladi. Lekin nima bo‘lganda ham, ular dasturchilar tomonidan avvaldan belgilangan va mashina xotirasiga yozuilgan muayyan algortim doirasida ishlaydi xolos. Aytaylik, algoritmda ko‘zda tutilmagan favqulodda vaziyatlarda mustaqil ijodiy (kreativ) noan'anaviy qaror qabul qila olmaydi. Baribir uchuvchi avtopilotdan voz kechib, o‘z bilimi va tajribasiga tayanadi. Shunday ekan, hozirgi kundagi eng yuksak nou-xau timsoli bo‘lgan eng mukammal intellektual mashinalarini ham inson kabi ong va tafakkur darajasiga ega deb bo‘lmaydi. Ong va tafakkur esa intellektning asosidir. Shunga ko‘ra, sun'iy intellekt atamasi, nazarimda biroz oshrib yuborilgandek go‘yo. Zero, sun'iy mulohaza yuritadigan, to‘g‘rirog‘i avtomatik tahlil qiladigan mashinalar, balki tahlilni bizdan ko‘ra tezkorroq bajarar, balki ularning xato qilish koeffitsiyenti biznikdan pastdir. Lekin ularda ijodiy yondoshuv, hissiyot, hamda avvaldan biror narsani ko‘zlab ish tutish hislati umuman mavjud emas. Ustiga ustak, shunday sun'iy intellektni ham, siz bilan bizga o‘xshagan inson yaratgan!
Sun’iy intellekt — informatikaning alohida sohasi bo‘lib, odatda inson ongi bilan bog‘liq imkoniyatlar: tilni tushunish, o‘rgatish, muhokama qilish, masalani
yechish, tarjima va shu kabi imkoniyatlarga ega kompyuter tizimlarini yaratish bilan shug‘ullanadi.
Hozirda SI turli amallarni bajarishga mo‘ljallangan algoritm hamda dasturiy tizimlardan iborat va u inson ongi bajarishi mumkin bo‘lgan bir qancha vazifalarning uddasidan chiqa oladi.
1990 yillarda SI taraqqiyotida yangi sahifa ochildi. 1997 yilda Deep Blue nomli IBM kompyuteri shaxmat bo‘yicha jahon chempioni Garri Kasparovni yenggan tarixdagi ilk kompyuter bo‘ldi.
SIning yorqin namunalaridan yana biri – IBM Watson superkompyuteri bo‘lib, u o‘z bazasidan kelib chiqib muayyan tilda berilgan savollarga javob beradi. Shuningdek, ko‘pchilikning doimiy hamrohiga aylanib ulgurgan mobil yordamchi Siri, fotosuratlarni qayta ishlovchi Prisma kabi dasturlarni SIning yutuqlaridan biri sifatida qayd etish mumkin. Hozirga kelib sun’iy intellekt keng ko‘lamda ommalashib kundalik turmush tarzimizning deyarli barcha jabhalarini qamrab olmoqda. Masalan, Xitoydagi Inchuan shahri aholisiga bank kartalarining keragi yo‘q. Hisob-kitoblar bilan bog‘liq barcha jarayonlar sun’iy intellekt tomonidan insonning yuz qiyofasini aniqlashtirish orqali amalga oshiriladi.
FOYDAMI YoKI ZARAR?
SI haqidagi bahs-munozaralar qariyb 50 yildan beri davom etib kelmoqda. Mutaxassislar hanuzgacha bir to‘xtamga kelishgani yo‘q. Ba’zilar ularning ommalashib odamlar o‘rnini egallab borayotgani natijasida ommaviy ishsizlik ko‘rsatkichlari oshib ketishi mumkinligidan tashvishdalar. Mutaxassislarning boshqa
bir guruhi esa SIga ijobiy munosabatda bo‘lish kerakligini uqtirishmoqda. Hatto
IT- sohasidagi milliarderlar orasida ham turli qarashlar mavjud.
Jumladan, SpaceX asoschisi Ilon Mask SIning butun boshli sivilizatsiyani barbod qilishiga ishonchi komil.
Maskning fikricha, “SI insoniyat sivilizatssiyasi uchun asosiy xavfdir. SI mehnat bilan bog‘liq ommaviy muammolarni keltirib chiqaradi. Sababi, robotlar hamma ishni bizdan ko‘ra yaxshiroq bajara olishadi. Ilg‘or texnologiyalar ortidan quvish natijasida, kompaniyalar sun’iy intellekt ortidan kelib chiqadigan xavf-xatarni ko‘rmay qolishlari mumkin”.
Shuningdek, Microsoft rahbari Bill Geyts ham uning zarariga to‘xtalib o‘tadi.
“Bir necha o‘n yildan so‘ng, robotlar ishning katta qismini bajara boshlagach, SI shu qadar kuchayib ketadiki, yakunda u bizni xavotirga sola boshlaydi. Bu borada Ilon Maskning fikriga qo‘shilaman. Ammo nega bu savol boshqalarni tashvishlantirmayotganiga hech tushunolmayman”, – deydi Geyts.
“Boshqalar” deganda Geyts Facebook egasi Mark Sukerbergni nazarda tutgan bo‘lsa, ajab emas. Chunki, Mark SIga nisbatan ijobiy munosabatda ekanligini bildirar ekan: “Yangi texnologiyalar har doim ham yaxshilik yoki yomonlik qilish maqsadida yaratilishi mumkin. SIning keng tarqalishi ortidan keladigan ijobiy natijani esa, yaqin 5-10 yil ichida ko‘ramiz”, deya Ilon Maskning fikriga e’tiroz bildirgan edi.
Bugungi kunda ayrim davlatlarda robot-hamshiralar, xaydovchisiz transport vositalari, buyurtmani yetkazib beruvchi dronlar xizmatidan foydalanish yo‘lga qo‘yilgan. Hatto politsiya xodimlarining ba’zi vazifalarini ham maxsus robotlar bajarishyapti. Olimlar ularning tashqi ko‘rinishini imkon qadar odamlarnikiga o‘xshatishga urinishmoqda.
Bundan tashqari, SI jurnalistlarning doimiy ko‘makchisiga aylanib ulgurgan. Masalan, Associated Pressda “ishlayotgan” robotlar moliyaviy hisobotlarni yozib boradi. SIning qo‘llanilishi ushbu nashrda har chorakda beriladigan yangiliklarni 300 tadan 4400 taga oshirdi.
Swiss Re sug‘urta kompaniyasi ma’lumotlariga ko‘ra, 2020 yilga kelib 4,7 mln aholi ishsiz qolishi mumkin. Shuningdek, ishsizlik g‘aznachilar, pochta xodimlari, hisobchilar va idora xizmatchilariga xavf solishi mumkinligi aytilgan. SI ularning vazifasini bemalol bajara oladi.
3.SUN’IY INTELLEKT TIZIMLARI
Sun’iy intellekt tizimlarining paydo bo‘lishi. O‘tgan asrning 80-yillari boshlarida sun’iy intellekt ishlab chiqishda mustaqil yo‘nalish shakllangan bo‘lib, u “ekspert tizimlar” deb nomlandi. Ekspertning (yoki ekspertlar guruhining) o‘rnini egallashi hamda murakkab muammolarni qisqa vaqt ichida bartaraf etish bo‘yicha tavsiyalar berish mumkin bo‘lgan intellektual tizimlar,birinchi navbatda, harbiylarga kerak bo‘ldi, keyin tibbiyot xodimlariga, undan keyin esa bunday tizimlarni joriy qilish bilan inson faoliyatining hamma soha mutaxassislari shug‘ullana boshladi. Ishlanmalarning maqsadi – murakkab funksiyalarni bajarishda natija beradigan, ekspert yoki mutaxassis-ekspertlar guruhi taklif qilgan yechimlardan sifat va samaradorligi bo‘yicha qolishmaydigan dastur yaratishdir. Ekspert tizimlarning ishlab chiqaruvchilari o‘z fanlari nomi uchunE. Feygenbaum tomonidan kiritilgan “bilimlar injeneriyasi” degan atamadan foydalandilar. Ushbu atama mazkur bilim sohasi nomi sifatida keyinchalik keng tarqaldi. Mantiqiy xulosa chiqarish tizimlaridan (ekspert tizimlaridan) tashqari boshqa yo‘nalishlar ham rivojlantirildi (masalan, neyron tarmoqlar). Obrazlarni farqlay olish uchun tizimlar, jumladan, tabiiy tilni idrok qiladigan tizimlar paydo bo‘ldi. Ba’zi ishlanmalar foydalanishda shu darajada qulay bo‘ldiki, ularning tijorat analoglari ham paydo bo‘la boshladi. Sun’iy va tabiiy intellekt orasidagi o‘xshashliklar. Zamonaviy ekspert tizimlar ekspertlarning – ma’lum doiradagi masalalarni hal etishda chuqur anglaydigan kishilar (mazkur bilim sohasida mutaxassislar)ning bilim va ichki hissiyotlari bilan sezishlaridan foydalanadilar. Ekspert tizimlar hisoblash tuzilmasibo‘lib, tuzilgan mantiqiy tanlov kichik tizimlari va hisoblash operatsiyalarining ehtimoliy to‘plamidan ekspertlar taklifiga ko‘ra, mustaqil ravishda, yechim algoritmini shakllantiradi. Operatorlarning u yoki boshqa kichik tizimlarini tanlashi avval ekspertlar tomonidan ifodalangan baho va taqqoslashlar asosida yuz beradi. Ekspert tizimi oldida turgan funksiyalarni bajarish usullari ekspertlarning taqdim etgan u yoki bu ssenariyniamalga oshirish mumkinligi darajasi bo‘yicha hamda ma’qul variantni tanlash imkon borligini ifodalovchi chizmalarga asoslangandir. Ammo har holda mazkur tizimlarni masalalar yechishda tajribaga suyangan holda, o‘zini-o‘zi o‘rgatadigan mexanizmlar ko‘zda tutilmagan, chunki tadqiqot obyektiga ta’sir va uning holatini o‘rganish, ya’ni to‘laqonli faol elementlar va samarali teskari aloqa mavjud emas. Ko‘pgina ekspert tizimlarda avtonom o‘zini-o‘zi tahlil qilish va o‘z ichki tuzilmasini takomillashtirish ko‘zda tutilmagan. Hozirgi zamonaviy dinamik ekspert tizimlar esa ma’lum darajada tashqi muhit o‘zgarishlarini hisobga oladi hamda o‘z ma’lumotlar bazasining tuzilmasini o‘zgartirishga qodir va hozircha bu kerakliyo‘nalishdagi ehtiyotkorona qadamlar hisoblanadi. Ekspert tizimlaristandart qobiqlari dasturiy ta’minotni yaratishda erishgan katta yutuqlariga qaramasdan (endilikda ularni har bir ekspert mustaqil ravishda, hatto muhandisdasturchilarning yordamisiz, to‘ldirishi mumkin), mazkur murakkab uskunalar hozircha sun’iy intellektning to‘laqonli tizimlari hisoblanmaydi. Biroq ekspert tizimlari mutaxassis ekspertlarning tajribasi va bilimlaridan global miqyoslarda foydalanishga imkon beradi, ularning bilim va tajribasini qo‘llash hatto tajribasiz foydalanuvchilarga ham qiyinchilik tug‘dirmaydi. Neyron tarmoqlar yanada qiziqarliroqdir. Dastlab neyron tarmoq perseptron (perseptio – idrok qilish) debnomlangan, chunki ularni shakllantirishda asosiy vazifa obrazlarni farqlab olish bo‘lgan. Dastlabki perseptron – Mark-I – birinchi neyrokompyuter (uning yaratish tamoyillari va texnik amalga oshirish variantlari 1957-yilda (F.Rosenblatt) ishlab chiqilgan, 1985-yilda esa birinchi tijorat neyrokompyuteri – Mark–III yaratilgan). Neyron tarmoqlar elementlari sifatida neyronlarning chiziqli bo‘lmagan matematik modellaridan foydalaniladi, ular tarmoqda juda ko‘p bo‘lishi mumkin. Neyronlarning ko‘p qismini kirayotgan signalga aksta’sirini o‘zgartirib sozlash mumkin. Agar zarur va keng qamrovli masalalar orasida yechimi oldindan ma’lum bo‘lganlar soni yetarli darajada bo‘lsa, neyron tarmoqni – neyrokompyuterni o‘rgatishni boshlasa bo‘ladi. Tarmoqni sozlab, o‘rgatib, u orqali barcha ma’lum yechimlarni o‘tkazib, natijada chiqishda zarur javoblar olinadi. Sozlash neyronlarning parametrlarini tanlashdan iborat. Umuman olganda, sozlash uchun tarmoqni o‘rgatuvchi dasturni ishlab chiqish zarur. Sozlashdan keyin tarmoq xuddi shu qatordagi masalalarga to‘g‘ri javob berishiga qodir bo‘ladi. Matematiklar asosli ravishda ekspert tizimlarda va neyron tarmoqlarda masalalar yechish mexanizmi deyarli bir xil deb taxmin qiladilar. Ammo agar neyron tarmoq holida, hatto uning sozlovchisi uning tuzilmasida o‘rgatish va o‘zini-o‘zi o‘rgatish jarayonida bilim qanday qilib shakllanishini tushunmasa (ya’ni tarmoq “qora quti”ni ifodalaydi ), u holda ekspert tizimga uning yaratuvchilari ushbu ma’lumotlarni (ma’lum rasmiyatchilikdan foydalangan holda) oldindan ma’lum shaklda kiritib qo‘yishlari lozim. 1-jadval Intellektual tizimlarning afzallik va kamchiliklari
Intellektual tizimlar
Afzalligi
Kamchiligi
Neyron tarmoqlar Obrazlarni farqlay olish uchun bilimlarni yaxshi o‘zlashtiradi.
Qanday ishlashi va qanday qilib xulosa olishi noma’lum. O‘rgatilgan tarmoqni tahlil qilish juda murakkab – bu qora quti bo‘lib, apriorli axborotni (ekspertlar bilimini) kiritish mumkin emas.
Mantiq chiqarish tizimlari
Ular qanday ishlashini tushuntirishga imkon beradi (nima ko‘zda tutilgan). Bunday tizimlarning ishlash, tuzilish va chiqarish usullarini tahlil qilish mumkin.
Bilimlarni avtomatik ravishda egallay olmaydilar. Universal to‘plamlar turli sohalarda berilgan, bu esa ko‘p miqdordagi o‘zgaruvchilardan foydalanishni qiyinlashtiradi, haqiqiy bilimlarni talqin etish qiyinchiliklari
Ish jarayonida ekspert tizimi yangi bilim yaratib, keyinchalik undan foydalanadi. Ekspert tizimi bilimlarini har doim ko‘rib chiqish hamda har bir masalaning yechimini turli bosqichda tekshirib ko‘rishi mumkin bo‘ladi. Ammo muammo inson tomonidan yaratilgan, haqiqiy masalalar tavsifining zarur darajasiga to‘g‘ri kelmaydigan bilimlarni taqdim etish tuzilmasining rasmiyatchilikdagi kamchiliklarida yashiringan. Neyron tarmoq rasmiyatchilikdan foydalanmaydi va ko‘p hollarda o‘zini tabiiy intellekt singari tutadi. Inson miyasidagi biologik neyronlar ham o‘qitish ta’sirida sozlanadi, bunda ko‘plab neyronlarning sozlanishi tushgan ma’lumotlarning tanlangan qaror va kirishga muvofiq kelishini ko‘p marta takrorlash yo‘li bilan amalga oshiradi. Ushbu sozlash masalani yechishga jalb qilingan neyronlarning parametrlarini ma’lum vaqtgacha saqlab turadi, keyinchalik o‘rganish haqidagi xotira yo‘qoladi. Ko‘p sonli faol biologik neyronlardan har biri bir vaqtning o‘zida har xil qarorlarni qabul qilish jarayonlarida ishtirok etgani hamda har xil topologiyadagi o‘rgatishdan o‘tilgan faollashtirilgan neyron tuzilmalar qatori uchun umumiy element bo‘lgani uchun bir-biriga birinchi ko‘rinishdan bog‘liqligi kam bo‘lgan qarorlar orasida yo‘naltirilgan (anassotsiativ) aloqaga qobiliyat paydo bo‘ladi. Tabiiy intellektda mazkur assotsiativ imkoniyatlar borligi uning kerakli qarorni izlash imkoniyatlarini oshiradi. Zamonaviy neyron tarmoqlarida o‘zini-o‘zi sozlash muammosi haligacha o‘z yechimini topmagan. Ammo neyrokompyuterlar ularning neyron tuzilmasi modeli takomillashtirilganda o‘zini-o‘zi o‘rgatish tartibini o‘zlashtirib olishga qodir. Sun’iy yoki tabiiy intellektual tizimning faol hajmi va murakkabligi masalalar yechilishi xususiyatiga ta’sir ko‘rsatadi. Haqiqatdan ham, intellektual tizimda berilgan masalalar sinfi va timsollar to‘plami o‘zaro bog‘liq va faollashtirilgan neyronlarning ma’lum miqdorini talab qiladi. Ularning yetishmasligi (ma’lum optimal sondan kam bo‘lsa) qo‘yilgan barcha masalalarni yechishga imkon bermaydi, chunki tizimni tegishlicha o‘rgatishni amalga oshirish mumkin bo‘lmaydi. Ammo intellektual tizimda muammolar faol neyronlar sonini ko‘rib chiqilayotgan masalalar yechimi uchun optimal sonidan oshirgan taqdirda ham paydo bo‘ladi. Bu holda tizim o‘rganish jarayonida juda ko‘p o‘rganishvariantlariga ega bo‘lishi mumkin (sozlashning ko‘p qiymatli bo‘lishi), bu esa o‘z navbatida, yanada aniqroq yechimni topish uchun turli xil sozlash tartiblariga doimiy o‘tishlarga olib keladi (ma’lum bo‘lgan murakkab tizimlarning “qayta o‘rgatish effekti”). Tanlovning noaniqligini kamaytirish uchun shu maqsadda saqlab qo‘yilgan yangi ma’lumotlar hamda testlarga asoslangan nazoratning har xil turlaridan foydalaniladi. Tizimning bunday ortiqcha murakkabligi (ortiqchaligi) natijasi bu javoblarning ko‘p qiymatli ekanligi bo‘ladi, bunga esa ko‘pincha yo‘l qo‘yib bo‘lmaydi. Shunga o‘xshash muammo har xil hodisalarni tavsiflash uchun mustaqil elementlarning (obyektlarning) yetarli va zarur sonini aniqlashda mavjuddir. Hozir ham o‘z dolzarbligini yo‘qotmagan “Ockham britvasi” (XIV asr) tamoyiliga asosan intuitiv bilimda oldindan mavjud va tajriba natijasi bo‘lmagan tushunchalar va obyektlarni kiritish mumkin emas. Adabiyotda ko‘pincha p sonli ma’lumotlarning so‘nggi to‘plami approksimatsiya misoli sifatida n tartibdagi polinomni keltiradilar, bunda polinom tayanch tartibining ma’lumotlar miqdoridan sezilarli ortishi tavsifning bir qiymati bo‘lmasligining sababi hisoblanadi. Shu nuqtai nazardan elementar zarrachalar fizikada yangi tushunchalarni kiritishning mavjud amaliyotini ko‘rib chiqish qiziqarlidir. Insonda uning jismoniy va intellektual rivojlanish jarayonida bosh miyaning faol neyronlar hajmi har doim o‘sib boradi, bu esa murakkab va ko‘p rejali funksiyalarni bajarishga imkon beradi. Miya shaxs oldida turgan ma’lum masalalar massiviga duch kelib ularni hal qilish uchun ko‘p sonli neyronlarni ishga tushiradi. Ammo bosh miya qobig‘idagi neyronlarning ancha ko‘p qismi faoliyati kuchsiz bo‘lib qoladi. Mazkurfaolligi kuchsiz neyronlarni ishga tushirish intellektual tizimni ortiqcha to‘yintirib, parokandalik va tartibsizlikka olib kelishi mumkin, bu esa maqsadga muvofiq bo‘lmaydi. Hajm, murakkablik, sur’at va funksiyalar turi ko‘payishi bilan tizimdagi faollashgan elementlar soni ortadi. Intellekt darajasi qanchalik yuqori bo‘lsa, murakkab masalalar shunchalik samaraliroq o‘z yechimini topadi, ammo osonroq masalalar yechimida muammolar paydo bo‘ladi. Oson masalalarni yechishga majbur qilingan kuchli intellekt doimo mazkur masalalar bo‘yicha qabul qilingan qarorlarni qayta ko‘rib chiqib, yechimlarni tekshiradi, o‘zida va boshqalarda shubha va ishonchsizlik o‘yg‘otadi. Shuning uchun tajribali rahbarlar osonroq masalalar bo‘yicha yakuniy qarorni zehni kuchsizroq, ko‘proq o‘ziga ishonadigan va shu sababdan ikkilanmaydigan kishilarga (harakatchan insonlarga) topshiradilar. Vaziyatdan chiqishning yana bir yo‘li tanlab olingan bitta qaror bo‘yicha ish olib borishdir (harbiy nizomlarda bu talab aniq ifodasini topgan). Ba’zan qaror qabul qilayotgan tizimni qo‘pollashtirish, tafsilotlarga e’tibor bermasdan muammolarni soddalashtirish foydadan holi emas. Bunday yondashuv tizim va hodisalarga soddalashtirilgan ta’rif berish modellarini yaratish bosqichidagi ilmiy izlanishlar amaliyotiga xosdir. Olimlar hodisalarning asosiy va nisbatan nozik mexanizmalarini ajratib, ko‘proq murakkab tahliliy va tajriba usullarini qo‘llab, masalalarni sekin-asta murakkablashtirishni o‘rgandilar. Boshqa tomondan, tabiat kishilarga hayotda mavjud juda murakkab masalalarni yechish uchun tabiiy ongda uxlab yotgan, intellektual resurslarni avtomatik ravishda, ishga solish mexanizmi yaratilishini ko‘zda tutgan. Bunday mexanizmni ishga solib yuborish odam o‘zi his qilmagan holda yuz beradi va ko‘pincha ichki hissiyot (intuitsiya) deb ataladi. Neyrokompyuterlar sun’iy idrok tizimlari sifatida amalda cheksiz takomillashtirish istiqbolini saqlab qoladi, ekspert tizimlari esa inson ongi bilan raqobatlasha olmaydi va bu jihatdan imkoniyatlari ancha cheklangandir. Ularning taraqqiyoti insonning intellektual faoliyatini rasmiylashtirishning o‘sishi bilan bog‘liq, bu taraqqiyotning esa o‘zi ham uncha ko‘zga tashlanmaydi. Shuni ham ta’kidlash kerakki, neyronkompyuterlarni yaratishda faqat dastlabki qadamlar qo‘yilgan, lekin bular kelajakka umid bilan qarashga undaydi. Hozircha zamonaviy neyron tarmoqlariga o‘rgatiladigan mahalliy tarmoqlarda tashkil qilinadigan va hayot chegarasiga ega ulkan sonli neyronlarga ega inson aql-idrokiga yetish uchun hali ancha bor. Ular aloqalarning o‘zaro ta’sir miqdori va darajasini, bundan tashqari, ehtimol boshqa keyinchalik aniqlanadigan ko‘p narsalarni o‘zgartirishlari mumkin. Biologiyaning tez rivojlanishi, biologiya faniga tadqiqotlarning fizik va kimyoviy usullarini tatbiq etish, matematiklar va nazariyachi-fiziklarning biologik hodisalar va obyektlarga katta qiziqishi sun’iy intellektning boshqacha rivojlanish yo‘lini ham ko‘rsatmoqda. Haqiqatdan ham, agar miyaning biologik ekvivalentini o‘stirish mumkin bo‘lsa, uning elektron analogini yaratishning nima keragi bor? Bu masalada muammolar mavjud (faqatgina axloqiy jihatdan emas). Biologik miya uchun o‘rganish va ta’minlash, tashqi muhit bilan o‘zaro ta’sir, foydalanuvchilar bilan interfaol muloqot qilish va ko‘pgina boshqa tizimlar kerak bo‘ladi. Kishilarning asab tizimini elektron qurilmalar (kompyuterlar, tarmoq tuzilmalari) bilan va ularning o‘zaro global tarmoq orqali bevosita aloqasini ta’minlashga qodir bo‘lgan bunday adapterlar mustaqil yaratiladi. Bunday adapterlardan telepatiyagacha ya’ni, bosh miya qabig‘ini tabiiy kodlashda axborot, ya’ni “fikrlar” almashuvini oddiy telekommunikatsiyalarbo‘yicha almashishiga ham oz qoldi. Agar infratuzilmaga ega bo‘lgan biologik intellektni yaratish imkoniyati namoyish qilinsa, tabiatan doimo izlanuvchan va qiziquvchan insoniyatni mazkur loyihani amalga oshirishga urinishlardan to‘xtatish qiyin bo‘lib qoladi. EXPERT TIZIMLAR Ekspert tizimlaridan kompyuterda o‘rnatilgan ma’lum dastur (maxsus interfeys)yordamida foydalanish mumkin. Avvalo so‘ralayotgan muammo haqida ma’lumotlarni kiritish, tizim berayotgan savollarga javob berish zarur. Shundan so‘ng ekspert tizim o‘zining ma’lumot va bilimlar bazalarida kerakli ma’lumotlar, sabab-oqibat aloqalarnitopadi, xulosa qilib, foydalanuvchiga uni xabar qiladi. Ma’lumot va bilimlar bazalari oldingi tajriba, ilmiy tavsiyalar asosida maxsus tanlangan yuqori malakali ekspertlar ko‘magida yaratiladi va keyinchalik to‘ldirib turiladi. Ekspert tizimlar ekspertning o‘rnini bosishi mumkin hamda ma’qul bo‘lgan qaror qabul qilish vaqtini qisqartiradi, shu bilan birga, sun’iy intellekt bilan ishlayotgan shaxs malakasiga talablar ancha susayishi mumkin. Ekspert tizimlar qarorlari to‘liq “ochiqligi” bilan ajralib turadi, ya’ni ekspert tizimdan masala qanday o‘z yechimini topgani haqida izoh so‘rash imkoniyati mavjud. Ma’lumotlarni qayta ishlashning ekspert tizimlari an’anaviy tizimlardan asosan ularni taqdim qilishda belgili (sonli emas) hamda qarorni evristik izlash (ma’lum algoritmning bajarilishi emas) usullarini ishlatishi bilan ajralib turadi. Ekspert tizim tuzilmasi. Ma’lumotlar bazasi ekspert tizimning muhim qismi hisoblanadi, unda ma’lum tartibda yoki tartibsiz tarzda mantiqiy chiqarish mashinasi ishlashi uchun kerak bo‘lgan bilimlar saqlanadi. Bilimlar bazasini to‘ldirish – eng murakkab funksiyalardan biri bo‘lib, u bilimlarni tanlash, ularni rasmiylashtirishva talqin qilish bilan bog‘liqdir. Quyidagi 1.-jadval bilimlar bazasini to‘ldirish muammosi haqida tassavur beradi. 1-jadval Bilimlar bazasini to‘ldirish
Qaysi bilimlarni ko‘rsatish kerak
Bilimlarni qanday ko‘rsatish lozim
1. Masalani hal qilish jarayoni haqidagi bilimlar (interpretator foydalanadigan boshqaruvchi bilimlar). 2. Muloqot tili va dialogni tashkil qilish usullari (lingvistik prosessor foydalanadigan) haqida bilimlar. 3. Bilimlarni taqdim etish va modifikatsiya qilish usullari (bilimlarni olish komponenti foydalanadigan) haqida bilimlar. 4. Boshqaruv(izohlovchi tarkibiy qism foydalanadigan) va tuzilmani qo‘llabquvvatlovchi bilimlar. 5.Tashqi atrof bilan o‘zaro ta’sir usullari haqida bilimlar 6. Tashqi dunyo modeli haqida bilimlar.
1. Bilimlarni ajratib olish quyidagicha aniqlanadi: a) muammoli muhit; b) ekspert tizim arxitekturasi; v) foydalanuvchilarning maqsadlari va ehtiyojlari; g) muloqot tili bilan. 2. Bilimlarni tuzishning tanlangan modeliga muvofiq. 3. Ma’lum rasmiyatchilik asosida.
Bilimlar maydonini shakllantirish. Ushbu fanning bilim sohasi (ma’lum bir bilimlar sohasi doirasiga tegishli yechimi topilayotganmasalalar sinfi) mutaxassislariga dastavval obyektlar va ular o‘rtasidagi munosabatlarni “so‘zda” shakllantirish, so‘ng mazkur axborotni mashinaga tushunarli bo‘lgan rasmiy tilga o‘tkazishni tavsiya qiladilar. Bilimlar maydonini shakllantirishning verbal darajasi 1. Avval kirish va chiqish ma’lumotlari aniqlanadi. Bunda to‘xtab qolmaslik lozim, bu ma’lumotlar ish jarayonida aniqlashtiriladi. 2. Keyingi bosqich – atamalar lug‘ati va ularga tegishli izohlarni shakllantirish. Qo‘llaniladigan barcha atama va tushunchalarga to‘liq aniqlik kiritish talab etiladi. Lug‘at (glossariy) ish jarayonidato‘ldiriladi va talab etilgandan kattaroq bo‘lib ketishidan xavotir olmaslik kerak. 3.Tizim ishlashi uchun kerak bo‘lgan obyekt va tushunchalarni lug‘atdan aniqlash, qolgan ma’lumotlar va tushunchalarni bilimlar bazasining foydalanilmaydigan qismiga o‘tkazish mumkin. Bu bosqichda berilgan predmet sohasi uchun tushunchalar (konseptlar) va atamalar to‘plami yetarli bo‘lishini ta’minlash zarur. Tushuncha yoki konsept – ma’lum sinfdagi predmetlarni o‘ziga xos xususiyatlari bo‘yicha umumlashtirishdir. Tushunchalarni aniqlab topish usullari timsollarni matematik apparatda aniqlashga asoslangan an’anaviy usullarva noan’anaviy usullarda bo‘ladi. Oxirgilarini pragmatik muhim xususiyatlar asosida har bir masala uchun alohida aniqlash zarur. Bundan tashqari, ko‘pgina tushunchalar munosabatlarga bog‘liq va aloqalarsiz anglash qiyin. 4. Tushunchalar orasidagi aloqalarni aniqlash. Birinchi navbatda, ustunlik qilayotgan aloqalarni, keyin esa unchalik muhim bo‘lmaganlarini ajratish lozim. Aloqalar yo‘nalishi hamda ularning o‘ziga xosligini belgilash muhim (vaziyatli, assotsiativ, funksional). Aloqalar odatga ko‘ra tushunchalar aniq bo‘lgandan keyin kiritiladi. Zamonaviy tizimlarda tushunchalar va aloqalarni ajratish murakkab bo‘lishini hisobga olib, ssenariylar – tushunchalar va aloqalarning birlashmasi – kiritiladi. Ssenariylar sahna va parchalarga (chunks) bo‘linadi. Aloqalarni norasmiy aniqlash usullari ularni aniqlashning uslubiyati bilan bog‘liq va har xil bo‘lishi mumkin. Rasmiylari – tizimning o‘zi bilan aniqlanadi. 5. Hamma tushunchalarni metatushunchalargacha sintez qilish va ularning tarkibiy qismlari (tafsilotlar)ni aniqlash uchun tahlil qilish kerak. Barcha tushunchalarni umumlashtirish darajasiga ko‘ra tuzilmalashtirish kerak. 6. Keyin bilimlar piramidasi quriladi – iyerarxik zina – yuqoriga chuqurlashtirish va abstraksiyani orttirish. Metatushunchalarga o‘tish ekspertlar bilan birga amalga oshirilishi zarur. Sintez jarayoni juda murakkab tadbir ekanligini va faqat mutaxassislar qo‘lidan kelishini unutmaslik kerak. 7. Munosabatlar ham vertikal ham gorizontal bo‘lishi kerak. Barcha aloqalarga nom beriladi va ular tuzilmalashtiriladi.
Endi qarorlarni qabul qilish strategiyasini rasmiylashtirishga o‘tish mumkin. Verbal strategiya tuzilmalashtirilgan tushunchalar va aloqalar tilida qayta rasmiylashtiriladi. Olingan dinamik tizim – bu bilimlar maydonidir. Bilimlar maydonining tuzilmasini vizuallashtirishga erishish juda katta samara beradi. Unda aloqalar topologiyasi va xususiyatlari haqida yangi g‘oyalar paydo bo‘ladi. Vizuallashtirish ham gipermatn, ham ko‘p o‘lchamli graflar yordamida o‘tkazilishi mumkin, faqat qatnashchilar chizmani yaxshi anglashlari kerak bo‘ladi. 9. Yakunlashbosqichida ortiqcha qismlar va aloqalar olib tashlanadi, tizimning ishlash jarayoni tekshiriladi, barcha tafsilotlar aniqlab olinadi. Bilimlarni muammoli masalalar (muammoli muhit) o‘ziga xosligidan hamda foydalanuvchilarning ehtiyojlaridan kelib chiqib aniqlanadi. Tuzilmalashtirish ekspert tizimining arxitekturasi, shakli va muloqot tili bilan bog‘liqdir. Bilimlarni izohlanadigan (predmetli, boshqaruv va tasavvur haqida bilimlar, umuman interpretator deb atalmish mashinaning hisoblash bloki izohlaydigan barcha bilimlar) va izohlanmaydigan (ular o‘z o‘rnida, yordamchilarga, ya’ni muloqot tili leksikasi va grammatikasi, diallog tuzilmasi va qo‘llab-quvvatlovchilarga, o‘z navbatida,ular texnologiklarga – muallif haqida ma’lumotlar, ularni kiritish sanasiga bo‘linadi va semantik, ya’ni ularning mo‘ljallanishi, ishlatish usuli va beradigan samarasi haqida ma’lumotlar)ga bo‘lish foydadan xoli emas. Izohlanadigan predmet bilimlari – bu tavsiflovchi (qo‘llanish sohasi, predmet bilimlarida aniqlik darajasi) va predmet bilimlarning o‘zidir (bu dalillar – predmet sohasining mazmuni va tavsiflari hamda ishlov berish tadbirlarini ifodalovchi ijro etiladigan tasdiqlar). Boshqaruv bilimlari (to‘plovchi – obyektlar yoki gipotezalarni tekshirishda foydalanish mumkin bo‘lgan qoidalar va hal qiluvchi – strategiya va evristikalarni tanlash uchun, bunda birinchi variantda ishchi xotira qismlariga, ikkinchisida – bilimlar bazasining qoidalariga tegishli) va tasavvur haqida bilimlar (ma’lumotlar bazasida tasavvur qilish darajalari va ishchi xotiradagi tafsilotlari bo‘yicha bilimlarni tashkil etish uchun) mavjud. Tasavvur haqidagi bilimlar ba’zan metabilimlar deb ham ataladi.
Ekspert tizimini yaratish tamoyillari. Ekspert tizimini yaratishda “tez prototip” deb atalmish konsepsiya bo‘yicha ish ko‘riladi. Mazkur konsepsiyaga binoan tugallangan tizim yaratishga birdaniga urinish kerak emas, faqat uning prototipini oqilona qurish lozim. Bunda prototip quyidagi talablarga javob berishi kerak: ilovaning tipik (odatiy) masalalarini yechishga, bunda ularni ishlab chiqish vaqti va qiyinchiligi unchalik katta bo‘lishi kerak emas. Bu bilimlarni to‘plash va tartibga solish (ekspert tomonidan) jarayonlarini dasturiy vositalar (ishlanmalar) tanlash jarayoni bilan (dasturchi va bilimlar bo‘yicha muhandis) sinxronlash kerak. Muvaffaqiyatsizlikda umuman yangi prototip ishlanmasi talab etilishi yoki ishlab chiqaruvchilar ushbu ilovaga ekspert tizimining mutlaqo to‘g‘ri kelmasligi haqida xulosaga kelishlari mumkin. Prototipni, ya’ni tizimning qisqartirilgan versiyasini bir necha qoida, tasavvur va misollar yordamida tuzish mumkin. Keyin esa muammoni identifikatsiya qilish, bilimlarni olish, bilimlar maydonini tuzish (shakllantirish), rasmiylashtirish (bilimlarni taqdim etish tilidagi bilimlar bazasi), prototipni amalga oshirish va test o‘tkazish mumkin bo‘ladi. Tijorat bosqichida namoyish qilish, tadqiqot va harakat prototiplari ko‘zda tutilib, ular ketmaketo‘tkaziladi.Sanoat va tijorat prototiplari faqatgina oldingi uchtasidan keyin paydo bo‘lishi mumkin. Ekspert tizimi: interpretator (masalani yechadi); ishchi xotira (IX) (ba’zan ma’lumotlar bazasi MB deb ham ataladi), bilimlar bazasi (BB), bilim olish bloki, izohlovchi tarkibiy qism, dialogli blokdan iborat. Ekspert tizimi
Dialogli komponent
Izohlovchikomponent
Bilim egallash komponenti
Ishchi xotira Interpretator Bilimlar bazasi
Dinamik ET arxitekturasiga qo‘shimcha qilib ikki tarkibiy qism kiritiladi: tashqi atrofni modellashtirish kichik tizimi hamda tashqi atrof bilan bog‘lovchi kichik tizim. Oxirgi kichik tizim tashqi muhit bilan sensorlar va kontrollerlar tizimi orqali aloqa o‘rnatadi. Ekspert tizimni yaratish tadbirida ekspertlar guruhi tizim yaratilishi kerak bo‘lgan vaziyatni tahlil qilib chiqadi. Keyin ular tomonidan shunga o‘xshash muammolarni hal etish qoidalari ishlab chiqiladi. Qoidalar bilimlar bazasida joylashtiriladi. Mantiqiy xulosa chiqarish mexanizmi loyihalashtirilib, u qanday qoidalar qaysi tartibda berilgan masalalar sinfi yechimi uchun qo‘llanilanishini aniqlaydi. Umuman olganda, foydalanuvchidan qo‘shimcha ma’lumot olish uchun interfaol rejimni nazoratda tutish lozim bo‘ladi. Ekspertlar bilimlarni (ma’lumotlar va qoidalarni) aniqlab, ularning to‘g‘riligi va to‘laligini ta’minlaydi. Bilimlar bo‘yicha muhandis (kognitolog, muhandis–interpretator,tahlilchi): – ET ishlashi uchun zarur bilimlarni tuzadi; – bilimlar vositalari va ularni taqdim etish usulini amalga oshiradi; – bilimlarning mazkur predmet sohasiga mos keladigan standart funksiyalarini ajratadi va dasturlaydi (an’anaviy vositalar yordamida). Dasturchilar dasturiy ta’minotning asosiy komponentlarini ishlab chiqib, uni foydalaniladigan muhit bilan bog‘lanishini amalga oshiradilar. Bajarish bosqichlari: 1. Identifikatsiya (funksiyalar, maqsadlar, ekspertlar va foydalanuvchilar turlari). 2. Konseptuallashtirish(muammoli soha, tushunchalar o‘zaro bog‘liqligi, masalalar yechish usullarini tahlil qilish). 3. Rasmiylashtirish (intellektual tarmoqni, bilimlarni namoyish etish usullarini tanlash, tushunchalarni rasmiylashtirish, bilimlarni izohlash, tizimni modellashtirish, maqsad, yechish usullari, namoyish qilish va bilimlarni ishlatish usullariga muvofiqligini baholash). 4. Bajarish (bilimlarni tashkil etish va tuzilmalashtirish, bilimlarni tizimga tushunarli holda taqdim etish). 5. Test o‘tkazish. 6. Sinov tarzida foydalanish. Bilimlarni namoyish etish va yechish usullari. Ekspert tizimlarda o‘ziga xos rasmiylashtirilgan til ishlatiladi, unda rasmiylashtirilgan bilimlar maydonini tashkil qiluvchi qoidalar va dallilar ifodalanadi. Predikatlar mantiqi – bu tabiiy tildan tanlab olish (kichik ko‘plik) hamda ularni rasmiy noaniq tushunchalarni va amaliyotlarni chetlab o‘tadigan mantiq qoidalariga o‘xshash o‘zgartirish qoidalaridir. Predikatlar – rasmiy mashina tilidagi gaplarning analoglaridir. Til (kommunikatsiya vositasi) quyidagi qoidalarni o‘z ichiga oladi: 1. Grammatik (til shakllarini belgilaydi). Belgilar to‘plami (alfavit, tinish belgilari va boshqalar), so‘zlarni belgi ketma-ketliklari (morfemalar), gap yasalishining grammatik qoidalari (sintaksis) orqali ta’riflash. 2. Semantik (ma’noni aniqlaydi). So‘zlar va ifodalar quyidagilarni aniqlaydi: hodisalar mohiyati, ular ustidagi amallarni. Agar gap dunyoni to‘g‘ri tavsiflasa, u holda gap to‘g‘ri, aks holda – gap noto‘g‘ri bo‘ladi. Bu xususiyat til semantikasini aniqlaydi. Bunday rost va yolg‘on gaplar to‘plamining muvofiqligi munosabati – bu izohlashdir. 3. Rasmiy amallar orasidagi o‘zaro munosabatlar. Gaplar to‘plamidan semantik (masalan, haqiqiy til vositalari yordamida) va rasmiy nuqtai nazardan xulosa chiqarish (chiqarish amali) mumkin. Ekspert tizimining mantiqiy chiqarish tizimida ikkala xulosa bir biriga to‘g‘ri kelishi kerak. Bilimlar maydonini shakllantirishda tasavvur etishning deklarativ tizimlaridan foydalanish mumkin, ular kelajakda uning qo‘llanilishidan qat’iy nazar bilimni darak gap shaklida ifodalaydi. Bilim tartibsiz shaklda to‘ldirib boriladi, butunlay modul tuzilma (dalillar tizimi orqali modullar–alohida bilimlar o‘rtasidagi aloqa)ga ega bo‘ladi. Deklarativ ta’riflar munosabatlarni semantik axborot yordamida ifodalaydi. Axborotga kirish huquqi cheklangan unifikatsiya yordamida amalga oshiriladi, bu esa timsol bilan qiyoslash hamda keyinchalik filtrlashni bildiradi. Boshqarish tuzilmasi ixtiyoriy tartibda kiritilishi mumkin bo‘lgan produksion qoidalar shaklida kiritiladigan axborotdan ajratilgan. Produksion qoidalar bu yerda sillogizmlarga o‘xshash, chiqarish usuli – modus ponens (p va p⊃q dan q kelib chiqadi), teorema, chap qismi – vaziyat, o‘ng qismi – vaziyat paydo bo‘lganda qilinadigan amaldir. Ekspert tizimida dinamik bilimlar bazasi – bu to‘ldirib borilayotgan produksion qoidalar to‘plami, ishchi maydon – bu dalillar bazasi. Dinamik bilimlar bazasi (produksion qoidalar shaklidagi o‘zgarish operatorlari) – bu uzoq muddatli xotira analogi. Ishchi maydonda funksiyalar, mashina belgilagan dilillar shakllantiriladi – bu qisqa muddatli xotira analogidir. Interpretator qoidalarning bajarilish tartibini belgilab beradi. Ko‘pincha taxmin qilinayotganxulosadan (chiqish) dalillarga teskari harakat amalga oshiriladi, bu esa tizimni kombinator portlashdan (bo‘g‘inlar sonining ko‘payib ketishidan) saqlaydi, ammo dalillardan xulosaga bo‘lgan variantlar ham mavjud. Sun’iy intellekt tizimlari (SIT)ni ishlab chiqaruvchi firmalarga tijorat sohasidagi muvaffaqiyatlar birdaniga kelmadi.1960–1985 yillar oralig‘ida sun’iy intellekt tizimlari asosan ilgarilab boruvchi tadqiqot ishlanmalari ko‘rinishida bo‘lgan. Ishlanmalar xususiy muvaffaqiyatlarining juda ko‘p miqdorda namoyish etilishi asta-sekin davlat amaldorlari va sarmoyadorlar e’tiborini o‘ziga tortdi. Ekspert tizimlar va neyron tarmoqlarshaklidagi sun’iy intellekt tizimlarining tarqalishi va tijorat maqsadlarda foydalanilishiga ularning quyidagi xususiyatlari sabab bo‘ldi: – bu tizimlarning dasturiy ta’minoti umumiy foydalanishdagi dasturiy vositalarga osongina moslashishi; – zamonaviy tizimlarning asbob-uskunalari standart ko‘rinishda qo‘llanilishi; – sun’iy intellekt tizimlarining dasturiy amalga oshirilishini oddiy kompyuterlar o‘rniga quvvatliroq ishchi stansiyalarda foydalanish imkoni; – an’anaviy dasturlash tillariga moslashtirilgan ekspert tizimlari qobiqlarining muvaffaqiyatli ishlab chiqilishi; – har xil masalalar sinflari uchun neyron tizimlarining ishiga o‘xshash dasturlar kutubxonlarining yaratilishi. Shuningdek, mijoz-server arxitekturalarida yoki tarmoq tuzilmalarida taqsimlanganoperatsiyalarni qo‘llab-quvvatlaydigan sun’iy intellekt tizimlari ishlab chiqilgan edi, bu esa ilovalarda foydalaniladigan asbob-uskunalarning narxini pasaytirishga hamda ularning umumiy ishlab chiqarish samaradorligini oshirishga va markazlashtirilmasligiga imkon berdi. Sun’iy intellekt tizimlarini rivojlantirish va tijoriy amalga oshirish yo‘nalishlari. Ko‘p sonli ekspert tizimlarining ishlanmalari hech qiyinchiliksiz ma’lum turdagi sun’iy intellekt tizimlarini butun bir amaliy masalalarning to‘plamida qo‘llash uchun zarur o‘xshashlarini topish imkonini beradi. Shuningdek, foydalanuvchilarning tavsif va tavsiyalari bo‘lgan ko‘pgina amaliy masalalarni hal qilish uchun mo‘ljallangan juda ko‘p miqdorda neyron tarmoq variantlari (neyron tarmoqlar kutubxonalari)yaratilgan. Bunday tarmoqlardan foydalanish tajribasi mutaxassislarga mavjud neyron tarmoqlar ichidan aniq bir muammolarni hal qilishga qodir yoki hal etishda yordam beradiganlarini tanlash imkonini beradi. Sun’iy intellektni kelajakda rivojlantirish sohasida ilmiy ishlanmalar hozirda bir necha yo‘nalishlarda olib borilmoqda, ulardan eng muhimlari quyidagi jadvalda ko‘rsatilgan. 3-jadval Intellektual tizimlarning rivojlanish yo‘nalishlari № Rivojlanish yo‘nalishlari Mazmuni
Mashina qaror qabul qiluvchilari
Inson intellektining nazariyasi va texnik yoki dasturiy o‘xshashlarini yaratish
Fikrlovchi (ongli) robotlar
Maxsus masalalarni yechish uchun sun’iy intellekt elementlari mavjud bo‘lgan robotlarni yaratish
Kompyuterlar uchun intellektual dasturiy mahsulotlar*

Inson intellektining ayrim intellektual funksiyalarini o‘xshatishga imkon beruvchi oddiy kompyuterlar uchun dasturiy vositalarni yaratish Neyron tarmoqlar timsollarni tanib olish, texnika diagnostikasi, obyektlarni umumiy va xususiy xususiyalari bo‘yicha tuzish sohalarida o‘zini yaxshi ko‘rsatdi. Ular oddiy va murakkab masalalar yechishda qo‘llaniladi, shu bilan birga, ko‘pincha neyron tarmoq yaratuvchilari hech kim xayol qilmagan yangi imkoniyatlarni topadilar. Masalan, zamonaviy sharoitlarda siqish (qadoqlash), kompakt shaklda ma’lumotlarni yanada ixcham ko‘rinishda shakllantirish va saqlash uchun replikativ (nusxa oluvchi) neyron tarmoqlar ishlatiladi,

Xulosa
Har qanday kompyuter, demakki, sun'iy intellektga ega mashina, ikkilik sanoq tizimi asosida ishlaydi. Bu haqidan maktab informatika kursida yetralicha ma'lumot beriladi. Atiga ikkita raqamdan iborat sanoq tizimida esa, muayyan algoritmalarni bajarishda o‘ziga xos cheklov-chegaralar yuzaga keladi. Xossatan, haqiqiy sonlar bilan ishlashda, yoki taqribiy hisoblashlarda ikkilik sanoq tizimi yaramaydigan vaziyatlar yuzaga keladi. 1991-yilda matematik olim Devid Stautmayer 18 ta turli xildagi hisob-kitob amaliyotlarni kompyuter dasturi yordamida bajarib, ularning barchasida natija noto‘g‘ri chiqqanini, ya'ni, kompyuter (sun'iy intellekt) noto‘g‘ri ishlaganini isbotlab berdi. Demak, sun'iy intellekt-kompyuter hamma masalani ham to‘g‘ri hal qila olmasligining jiddiy ilmiy asosi bor ekan. Shu asosga ko‘ra, qo‘rqmay aytish mumkinki, sun'iy intellekt hali-beri tabiiy intellektga dov bera olmaydi. Uning ayrim xususiy hollarda (asosoan matematikada) insondan o‘zib ketishi esa, tezkorlik xossasi evaziga xolos... Fikrlaydigan mashina, yoki sun'iy intellekt esa, hozircha fantast yozuvchilar, hamda entuziast dasturchilarning orzusi o‘laroq qolib ketmoqda. Balki shu yaxshidir?!...

Foydalanilgan adabiyotlar

1.uzedu.uz
2.library.uz
3.arxiv.uz
4.ziyo.net