86. Ekspert tizimlardan foydalanish va ularni yaratish

86 . Ekspert tizimlardan foydalanish va ularni yaratish 
Ekspert tizimlar — bu sun'iy intellektning yorqin va tez rivojlanadigan 
sohalaridan biridir. 
ETlar maslahat beradi, tahlil qiladi, sinflarga ajratadi va diagnoz qo'yadi. 
Ular odatda mutaxassis tomonidan ekspertiza o'tkazilib, yechiladigan masalalarga 
yo'naltirilgandir. Protsedura tahlil ishlatadigan mashina dasturlaridan farq qilib, 
ETlar deduktiv fikrlash asosida kichik predmet sohada masalani hal etadi, bu 
tizimlar ko'pgina hollarda yaxshi tuzilmagan va aniqlanmagan masalalarning 
yechimini topa olish bilan farqlanadi. Ular evristik qoidalar yordamida masalani 
aniq bo'lmagan qismlarini mantiqan to'ldirishadi, bu esa kerakli bilimlar yoki vaqt 
yetishmasligi bois butunlay tahlil qilib bo'lmaydigan tizimlarga juda ham to'g'ri 
keladi. 
ETlarning afzal shundaki, ular bilimlarni to'play olish, uzoq vaqt saqlash, 
eskilarini yangilay olish kabi xususiyatlarga ega. Bu xususiyatlar ma'lum bir 
korxonada ma'lum vaqtgacha mutaxas-sislarsiz, nisbatan mustaqil ishlash 
imkoniyatini yaratadi. Bilimlarni to'plash, eng yaxshi va tekshirilgan yechimlarni 
qoilab, korxonada ishlayotgan mutaxassislarning malakasini oshirish imkonini 
beradi. 
Sun'iy intellektning mashina sanoati va iqtisodda qo'llanishi ETlarga 
asoslangan. Ular yordamida mahsulot sifatini oshirish va vaqtni tejash, shuningdek 
ish unumi va mutaxassis malakasini oshirish yaxshi natijalar bermoqda. 
Mahsulot tizimlari uchta asosiy komponentlardan iborat: 
• Bilim bazalari yoki qoidalar to'plami; 
• Ishchi xotira; 
• Chiqarish mexanizmi. 
Bu tizimda biror masala yechilganda: bilimlar bazasida kerakli qoidalar 
to'planadi, muayyam masalaga taalluqli to'plangan bilimlar, qoidalar asosiy ishchi 

xotirasida ishlanadi va yangi qonun-qoidalar natija sifatida chiqarish mexanizmi 

orqali olinadi. 
87- BILIMGA ASOSLANGAN TIZIM
Stenford universitetining bilimga asoslangan tizimlar bo‘yicha yetakchi mutaxassisi Edvard Feygenbaum bu tizimlarni “bilim va xulosa chiqarish tartib-qoidalaridan foydalanib, shu qadar murakkabki, ularni yechish uchun mutaxassis kerak bo‘ladigan muammolarni hal qilish uchun aqlli kompyuter dasturlari” deb ta’riflaydi. Sun'iy intellekt terminologiyasi hali oxirigacha o'rnatilmagan, shuning uchun biz "ekspert tizimlari" va "bilimga asoslangan tizimlar" iboralarini sinonim sifatida ishlatamiz. Bilimga asoslangan tizimlarda ma'lum bir fan sohasidagi masalalarni yechish qoidalari (yoki evristika) bilimlar bazasida saqlanadi. Muammolar tizim oldiga ma'lum bir vaziyatni tavsiflovchi faktlar to'plami shaklida qo'yiladi va tizim bilimlar bazasidan foydalanib, bu faktlardan xulosa chiqarishga harakat qiladi (2.1-rasm). Evristika - bu ma'lum faktlardan yechim topish imkonini beruvchi xulosa chiqarish qoidalari.
FOYDALANISH SOHALARI
Bilimga asoslangan tizimlarni qo'llash sohalarini bir nechta asosiy sinflarga guruhlash mumkin: tibbiy diagnostika, prognozlash, rejalashtirish, izohlash, nazorat qilish va boshqarish, mexanik va elektr qurilmalaridagi nosozliklarni aniqlash va o'qitish.
Bilimga asoslangan tizimlar o'ziga xos xususiyatlarga ega bo'lib, ularni boshqa turdagi tizimlardan ajratib turadi.

1-Tekshiruv faqat bitta aniq sohada o'tkazilishi mumkin

2- Bilimlar bazasi va xulosa chiqarish mexanizmi turli komponentlardir
3-Qo'llashning eng mos sohasi deduktiv usul bilan muammolarni hal qilishdir. 
88- INTELLEKTUAL ROBOTLAR
Intellektual robotlar tashqi muhitni o‘zida aks ettira oladi, avtomatik ravishda bajarilishi kerak bo‘lgan harakatlar bo‘yicha qaror qabul qilish imkoniyatiga ega. Intellektual robotlar odam- ga o‘xshash turli intellektual va oldindan rejalashtirilgan harakat funksiyalarini bajaradi. 2.6-chizmada intellektual robotning tuzilma chizmasi keltirilgan. BQ – boshqarish qurilmasi; TIS – ta’minot ijro tizimi; TM – tashqi muhit; <-+ informatsiyali o‘zaro ta’sir, => , <^> – material-energetik o‘zaro ta’sir va aloqalar. Intellektual robotning boshqarish qurilmasi (BQ) robotga intellektuallik xususiyatini ta’minlaydi va tashqi muhit bilan faol va maqsadli informatsiyali o‘zaro ta’sirlarni bir necha kompyuterlar asosida amalga oshiradi. BQ si quyidagilardan tashkil topadi: sensor qurilmasi (6), u tashqi muhit va robotning holati bo‘yicha informatsiya bilan ta’minlaydi; muloqot qurilmasi (7) robotning operator bilan va tashqi muhitdagi funksional qurilmalar bilan dialogi uchun xizmat qiladi; sun’iy intellekt (5) obrazlarni bilish, ma’lum pred- met sohasidagi bilimlarni yig‘ish va ishlatishga xizmat qiladi; hisoblash qurilmasi (4) boshqarish programmalarini shakllan- tiradi; programmalarni o‘zgartirish qurilmasi (3) boshqarish programmalarini o‘zgartiradi va manipulyator yuritmalarini, harakatlanish qurilmasini, tashqi muhitdagi texnologik jihozlarni boshqarish uchun kerakli holga keltiradi; tashqi muhit (9) - real mavjud fizik muhit, robot u bilan informatsiyali va energetik o‘zaro ta’sirda bo‘ladi. Agar robot ishlab chiqarish sharoitida ishlatilsa, unda robotning tashqi muhitiga operator, boshqa robotlar, texnologik jihozlar, texnologik jarayonlar, transport tizimlari, energiya ta’minoti tizimlari va boshqalar kiradi.
. Intellektual robot tuzilma chizmasi.1- manipulyatorlar;2 - harakatlanish qurilmasi;3 - program malarni o‘zgartirish qurilmasi;4 - hisoblash qurilmasi;5 - sun’iy intellekt;6 - sensor qurilmalar;7 - muloqot qurilmasi;8 - manba bloki.
89 - Hozirgi kunga kelib algortimlarning turlari va ular orqali bajariladigan ko‘plab dasturlar va hisoblash mexanizmlari mavjud. Algortimlar biror bir loyihaning yoki maqsadning qay tartibda bajarilishi va ketma-ketligini aniq ko‘rsatib, ishning bajarilish tartibini soddalashtirish va osonlashtirishga qaratilgan. Shu jumladan Mashinali o‘qitish (Machine learning) fanining o‘zi ham tajriba orqali avtomatik ravishda takomillashadigan kompyuter algoritmlarini o‘rganishdir[5]. Mashinada o‘qitish algoritmlari namunaviy ma’lumotlarga asoslanib, bashorat qilish yoki aniq dasturlashsiz qaror qabul qilish kabi vazifalarni bajaradi. Mashinali o‘qitish algoritmlari turli xil dasturlarda qo‘llaniladi, shu birga elektron pochta orqali filtrlash, nutqni aniqlash, tasvirni aniqlash, texnik va tibbiy diagnostika kabi ishlar shular jumlasidandir[4]. Mashinada o‘qitish usullari yordamida hal qilingan muammolar 3 xil tartibda o‘qitiladi. Ular quyidagilardir: 1. O‘qituvchi yordamida o‘qitish (Supervised learning). 2. O‘qituvchisiz o‘qitish (Unsupervised learning). 3. Mustahkamlangan o‘qitish (Reinforcement learning).
90-  Ma’lumotlarni intellektual tahlili