O’zbekiston respublikasi oliy va o’rta maxsus ta’lim vazirligi buxoro davlat universiteti qo’lyozma huquqida udk

Mashinali ko‘rish. Mashinani intellekt bo‘yicha tadqiqotlardan obrazlarni tanib olish muammosiga muxim e’tibor beriladi. Robototexnikada ko‘rinishli obrazlarni tanib olish usuli ko‘proq rivojlangan hisoblanadi.Bu usullarni amalga oshiruvchi algoritmlar, mashinani yoki texnik ko‘rish tizimining asosiy qismi hisoblanadi. Ular uchun turli optik tizimlar, videokamera va boshqalar axborot manbai hisoblanadi. Texnik ko‘rish tizimi yechadigan asosiy vazifalarni ikki klassga ajratish mumkin: Inspeksiya va identifikatsiya. Inspeksiyaning vazifasi ob’yektlar mavjudligini tekshirish, defektlarini aniqlash va boshqalardan iborat.
Identifikatsiyaning texnik vazifasi ma’lum ob’yektlarning pozitsiyasini aniqlash, bo‘lak ob’yektlarning bir-biriga yaqinlashayotgan - bekitilayotgan hollarda ajratish, o‘xshash ob’yektlarni aniqlash va boshqalardan iborat. Texnik kontrol operatsiyalarni ishlab chiqarishda qiymati o‘rtacha, maxsulotning umumiy qiymatining 10 % ni tashkil etadi.
Shuning uchun inspeksion texnik ko‘rish tizimini yaratishga sezilarli e’tibor qaratiladi. Taxminan texnik ko‘rish tizimlarining 30% ob’yektlarning identifikatsiyasi uchundir. Texnik ko‘rishtizimining yuqori darajali integratsiyali robotlar tarkibiga kirgan hollarda, ular detallar, yig‘ish, payvandlashning pozitirovkasini boshqarishda axborot manbai sifatida foydalaniladi.Keyingi yillarda mashinali ko‘rish soxasida murakkab saxnalarni tanib olish va "Tushunish bo‘yicha" fazoda erkin joylashgan uch o‘lchamli ko‘plab ob’yektlarni ham qo‘shganda, tadqiqotlar faol rivojlanmoqda. Tanib olishda soyalarning joylashuvi va konfiguratsiyasi, polutonlar, ob’yektning teketurli xususiyatlari haqidagi axborotlardan foydalaniladi. Ko‘rinishli axborotlardan tashqari robototexnik tizimlarda uning boshqa turlari ham foydalaniladi: taktil (yaqinlashuv haqida), proksimit (masofa haqida), pozitsion (joylashuv haqida), kuch va momentli.
Maxsus ishlab chiqilgan datchiklar axborot manbai hisoblanadi: masofani o‘lchovchi, soyani o‘lchovchi, ultratovushli lokatorlar. Bu tizimlarda, ya’ni robotlarning tashqi axvoli modulini yoki uning ichki holatini quruvchi modellar qayta ishlanadi. Bunday tizimlarning ba’zilari faqat o‘lchash tabiatiga egadir, boshqalari obrazlarni tanib olishning rivojlangan vositalaridan foydalaniladi.
Nutqli muloqot-sun’iy intellektda nutq mayillarining turli omillarini ishlab chiqishga va o‘rganishga kuchli qiziqish mavjuddir. Bu soxadagi ishlar avtomatik tarjima, matnlar referovkasida, so‘rov va axborotlashgan qidiruv qurilmani insonning mashina bilan muloqotida qulay tizimini tuzish masalalari atrofida guruhlashadi. Oxirgi masala hozirgi vaqtda ko‘proq e’tiborni jalb qilmoqda, chunki uning yechimi fan soxalarida ishlayotgan va programmalash tili hamda ko‘nikmalarni bilmaydigan mutaxassislarning EHM dan foydalanishini keskin holatda o‘zgartirar edi. Bunday o‘zgarishlarga zaruriyat fan, ta’lim va halq xo‘jaligini butunlay kompyuterlashtirish jarayonlari natijasida keskin oshdi.
Zamonaviy nutq sintezatorlari va analizatorlarining funksional imkoniyatlarini Germaniyada ishlab chiqarilgan, telefon orqali turli xizmatlar (tez yordam, ob-havo) nomerlarini qabul qilish uchun mo‘ljallangan tizimda ko‘rib chiqish mumkin. Aytilgan telefon nomeri buyicha adreslarni, mashrutlarni berish xizmati ta’minlangan.Tizimda foydalanilgan analizator qabul qilingan har bir so‘zning uchtagacha gipotezatsiyasini beradi va tizim gipotezatsiyalaridan birini "ha" va "yo‘q" so‘zlari yordamida tasdiqlashni so‘raydi. Agar uchchala gipotezani ham abonent rad etsa, dialog "tanib olish mumkin emas" xabari bilan tugaydi.
Bilimning misoli sifatida qaraymiz: "Qachon pechning temperaturasi 120 gradusga yetadi va pechning yoqilgan vaqtidan 30 minut bo‘ldiki, bosim kritik nuqtadan o‘tgani yo‘q. Agar pechning yoqilganidan 30 minut o‘tgan bo‘lsa, № 2 vintelni ochish zarurdir". Bu bilimni namoyon etishning mantiqiy moduli quyidagi ko‘rinishda:
P(p=120) ^ T(t<30) => (DR(r=120) v T(t>30) => R(№2).
Bu yozuvda quyidagi belgilanishlardan foydalanilgan:
R(r=120)  predikat, temperatura 120 gradusga yetgach haqiqatga aylanadi,T(t<30)  predikat, jarayon boshlangandan 30 minut o‘tgach aniqligicha qoladi;
T(t>30)  predikat, jarayon boshlangandan tugashiga 30 minut qolgunigacha aniqligicha qoladi;(D) lardan foydalanilgan.Yozuvdagi birinchi qatorda deklorativ, ikkinchisida - jarayonli bilim namoyon etilgan. Mantiqiy tipdagi bilimlarni namoyon etish tillaridan intellektual tizimlar rivojlanishining dastlabki bosqichlarida keng foydalanilgan, lekin tezda boshqa turdagi tillar tomonidan siqib (yoki har qanday holatda kuchli siqildi) chiqarildi. Bu klassik mantiqiy hisoblanishlarga tayanadigan yozuvlarning qo‘pol ko‘lamligi bilan izohlanadi. Bunday yozuvlarni shakllashda xato qilish oson, ularni qidirib topish esa qiyindir. Ko‘rgazmalikning mavjud emasligi, noqulay o‘qilishi (ayniqsa faoliyati aniq fanlar bilan bog‘liq bo‘lmaganlar uchun) bunday tipdagi tillarning tarqalishini qiyinlashtiradi.Bilimlarni namoyon etishning tarmoqli moduliga tayanadigan tillar yanada ko‘rinarliroq hisoblanadi. Bunday modulning asosida har qanday bilimni ob’yektlar (tushunchalar) majmui va ular orasidagi aloqalar ko‘rinishida namoyon etish mumkin degan g‘oya yotadi.
Misol uchun ba’zi deklorativ bilimlarni mujassam etgan matnni qaraymiz: «Stanokdan chapda qabul bunkeri joylashgan. Ungacha masofa 2 metrga teng. Stanokdan o‘ngda tayyor maxsulotlar bunkeri. U stanok bilan birga joylashgan. Robot parallel ravishda stanok va bunkerga 1 metr masofada aralashadi.» Ma’lumki, konkret, real hayotdagi holatni tavsiflaydigan har qanday tekstni o‘zaro bog‘langan tushunchalar majmui sifatida keltirish mumkin. Bunda raqamlar bazasi muomalasi chegarasizdir, qolgan barchasi muomalani ularning kombinatsiyasi ko‘rinishida baza orqali ifodalaydi. Bu gepoteza semantik tarmoqlarni bilimlarni intellektual tizimlarda namoyon etishning universal vositasi sifatida tasdiqlashning asosi bo‘lib xizmat qiladi.
Semantik tarmoq - ob’yektlarning yuqorisiga mos keladigan, yo‘naltirilgan graf, aniqrog‘i aloqalar, ob’yektlar orasidagi muomalalarning nomlangan dugasi. Semantik tarmoqlar bilimlarni namoyon etishning kuchli vositasi hisoblanadi. Biroq ular uchun aloqalarning turdosh emasligi va bilimlarni namoyon etishning birqiymatlimasligi xarakterlidir. Intellektual tizimlarda kelib chiqadigan bilimlarni namoyon etish va foydalanish jarayonlarini avtomatlashtirishda bunday birqiymatlimaslik va turdoshmaslik jarayonlarni sezilarli darajada murakkablashtiradi. Shuning uchun tabiiyki, bilimlarni namoyon etishning yagona formasiga uni mumkin qadar turdosh qilishga ehtiyojni keltirib chiqaradi. Sun’iy intellektda bu masalani yechishning usullaridan biri sifatida tarmoqlarda maxsus yuqori taqsimlanishga o‘tish va freymalar orasidagi aloqalarni yagonalashtirish xizmat qildi.