Sun’iy intellekt tizimlari

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. 8. 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. 2-jadval 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
2
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, ular bir