Sun’iy intellekt ” fanidan mustaqil ish -3 mavzu

D.V. Gaskarov intellektuallashtirilgan tizim(IT)larning nisbatan keng tarqalgan quyidagi sinflash tiplarini taklif etadi [12].
1) Foydalanish darajasi (mavjudlik darajasi) bo’yicha (2.5 –rasm).

2) Qiyinlik darajasi bo’yicha (2.6-rasm).

3) Integratsiya darajasi bo’yicha (2.7-rasm).

4) EHM turi va qiyinlik darajasi bo’yicha (2.8-rasm).

5) Rivojlanish evolyutsiyasi bo'yicha (2.9-rasm).

6) Ekspertiza sohasining turi bo’yicha (2.10-rasm).

7) Echiladigan masalalarning turlari bo'yicha (рис. 2.11).

L.N. Yasnitskiy SITlarini quyidagi yo’nalishlar bo’yicha sinflaydi [7]:
1) Axborotga asoslangan tizimlar.
2) Neyron tarmoq va neyrokompyuterli texnologiyalar.
3) Timsollarni anglab olish.
4) O'yinlar va ijodkorlik.
5) Kompyuter lingvistikasi (tilshunosligi).
6) Intellektual robotlar.
7) Kompyuter viruslari.
8) Intellektual kompyuter modellari.
V.N. Bondarev va F.G. Ade SITlarida quyidagi tadqiqot yo’nalishlarini asosiy deb hisoblaydi [11]:
1) Masalalarni namoyish etish va yechimlarni izlash.
2) Teoremalarni isbotlash.
3) BNE.
4) ETlari.
5) O’rgatish va qonuniylikni aniqlash.
6) Tabiiy tilda muloqot qilish.
7) Timsollarni anglab ilish.
8) Kompyuterli ko’rish.
9) SITlarni dasturlash tillari.
E.V. Lutsenko SITlarning quyidagi sinflarini qarab chiqishni taklif etadi [5]:

1. 
   Intellektual teskari aloqali va intellektual interfeysli tizimlar. Intellektual interfeys (Intelligent interface) - foydalanuvchilar uchun matnli so'rovlarni qayta ishlash dasturlari orqali axborotlar kompleksi va foydalanuvchi resurslari o'rtasida o’zaro ta'sir o'tkazish interfeysi.
   

Misol sifatida shaxsni qo'l yozuvi bo’yicha identifikatsiya va autentifikatsiya qilish dasturini keltirish mumkin. Autentifikatsiya - bu foydalanuvchining haqiqatan ham o'zi ekanligini tekshirish. Bu holda, foydalanuvchi birinchi bo'lib o’zi haqida identifikatsion ma'lumotini berishi kerak: ismi va parol. Identifikatsiya – bu shaxsni tanib olishdir. Identifikatsiyalash va autentifikatsiyalash timsollarni anglab oishning tipik masalalari hisoblanadi.

2. 
   Biologik teskari aloqa (BTA) tizimlari –foydalanuvchining psixofizik (biologik) holatiga bog'liq tizimlar hisoblanadi.
   

• 
  Yuqori sifatli mahsulotlar bilan ta'minlash uchun konveyerda xodimlarning holatini nazorat qilish;
  
• 
  O’z holatini funksional buzilish tufayli boshqara olmaydigan bemorlarni o’rgatish uchun kompyuterli trenajorlar;
  
• 
  BTA li kompyuter o’yinlari.
  

3. 
   Semantik rezonansli tizimlar – foydalanuvchining ma’noli omillarga nisbatan psixologik reaksiyasiga va uning ongining holatiga bog’liq bo’lgan hatti-harakat tizimlari.
   
4. 
   Virtual haqiqiy (amaliy) tizimlar.
   

1. 
   Virtual haqiqiy tizimlar - kompyuter yordamida yaratilgan, foydalanuvchilar bilan o'zaro munosabatlarga amaliy javob beruvchi 3D muhitli model. VH tizimining texnik bazasi yuqori sifatli 3 o'lchovli vizuallashtirish va animatsiyalash uchun zamonaviy kuchli shaxsiy kompyuterlar va dasturiy ta'minotlar hisoblanadi. VH tizimlarida kiritish – chiqarish qurilmalari sifatida displeyli virtual shlemlar, xususan, stereoskopik ko'zoynakli shlemlar, va 3D kiritish qurilmalari, masalan, bo’shliqda nazorat qilinadigan kursorga ega sichqoncha yoki foydalanuvchi bilan sensorli qayta aloqa qiluvchi “raqamli qo’lqop” ishlatiladi.
   
2. 
   Timsollarni anglab olishning avtomatlashtirilgan tizimlari. Timsollarni anglovchi tizim (TAT)lar –SI tizimlarining alohida sinfI bo’lib, ular quyidagilarni ta’minlaydi:
   

• 
  obyektlarning aniq timsollarini va umumlashgan timsollarning sinflari shakllantiriladi;
  
• 
  oʻqituvchi yordamida oʻrganish - bunda obyektlarning qaysi sinfga qarashliligi, obyektlar, belgilar soni ma’lum boʻladi va ular asosida etalon tanlovdagi har bir sinfga xos muhim belgilar topiladi, topilgan belgilar yordamida yngi ob’yektlar aniqlanadi;
  
• 
  oʻqituvchisiz oʻrganish – bunda obyektlarning qaysi sinflarga qarashliligi va sinflar soni noma’lum, obyektlar, belgilari soni ma’lum boʻladi va ular asosida obyektlar to’plami sinflarga ajratiladi;
  
• 
  o’zini-o’zi oʻrganish- bunda obyektlarning qaysi sinflarga qarashliligi va sinflar soni noma’lum, obyektlar, belgilari soni ma’lum boʻladi, obyektlar toplami klasterlar yordamida sinflarga ajraladi va sinflar soni obyektlarni sinflash jarayonida avtomatik ravishda hosil qilinadi;
  

3. 
   Qarorlarni qabul qilishni qo’llab-quvvatlovchi avtomatlashtirilgan tizimlar. Bu tizimlar – bu zaif strukturalangan va strukturalanmagan qarorlarni qabul qilishni qo’llab-quvvatlaydigan, deyarli interfaol tizim bo'lib, menedjerga (boshqaruvchiga) boshqaruv qarorlarini qabul qilishda, ma'lumotlarni birlashtirib, murakkab analitik modellar va foydalanuvchilarga mo'ljallangan dasturiy ta'minotlarni yagona kuchli tizimga aylantirishda yordam berish uchun mo'ljallangan. Qarorlarni qabul qilishni qo’llab-quvvatlovchi tizimi foydalanuvchi tomonidan boshidan to amalga oshirilguncha boshqariladi va har kuni ishlatiladi. Dastlabki ma'lumotlarning ko'p qirrali va noaniqligi sharoitida dastlabki alternativ variantdan oqilona variantni tanlashni avtomatlashtirish uchun mo'ljallangan.
   
4. 
   Ekspert tizimlar. Ekspert tizim(ET)lar predmet sohada ekspert yoki mutaxassislar guruhining o'rnini bosadigan dastur hisoblanadi. ETlari zaifstruturalshgan va murakkab formatlashtirilgan masalalarda yuzaga keladigan amaliy muammolarni hal qilish uchun ishlab chiqilgan. Tarixiy jihatdan ETlari iste'molchilar e'tiborini tortadigan birinchi SI tizimlarI bo’lgan.
   
5. 
   Genetika algoritmlar va evolyutsiyani modellashtirish. Genetika algoritmlar biologik evolyutsiyani kompyuterli imitatsiya asosida funksional optimallashtirishning moslashuvchan usullari hisoblanadi. Genetik algoritm optimallash muammolarini hal etishning eng yangi usuli hisoblanadi.
   
6. 
   Kognitivli modellashtirish. Bu omillarning nazorat ob'ektiga ta'sirida o'xshashlik va farqlarni inobatga olgan holda, tekshiruv ob'ektining maqsadli holatiga o’tqazishning ta'sir kuchini va yo'nalishini aniqlash imkonini beruvchi tahlil usuli.
   
7. 
   Tajribadan (empiric ma’lumotlar)bilimlarni olish va ma'lumotlarni intellectual tahlil qilish (Data Mining). Ma'lumotlarni intellektual tahlil qilish inson faoliyatining turli sohalarida qaror qabul qilish uchun zarur bo'lgan "xom" ma'lumotlarda oldindan noma'lum, ahamiyatsiz, amalda foydali va tushunarli izohlashni aniqlash jarayonidir. Telekommunikatsiya muammolarini hal qilishda, valyuta bozorini tahlil qilishda va hokazolarda Data Mining texnologiyasining yutuqlari banklarda faol qo'llaniladi.
   
8. 
   NTlari. Sun'iy neyronli tarmoq - bu bir-biriga bog'langan neyronlar to'plami. Odatda, tarmoqdagi barcha neyronlarning uzatish funksiyalari aniqlanadi va vaznlar tarmoqning parametrlari bo’lib ular o'zgarishi mumkin. Neyronlarning ayrim kirishlari tarmoqning tashqi kirishlari va ba'zi chiqishlar tarmoqning tashqi chiqishi hisoblanadi. Tarmoqning kirishiga biron-bir raqamni mos qo’yib, biz tarmoq chiqishlarida raqamlar to'plamini olamiz. Deyarli har qanday muammoni NT orqali hal qilinadigan masalaga olib kelish mumkin.
   

Shunday qilib, yoqorida keltirilgan tahlillarga asoslansak, u holda barcha mualliflarning SIni sinflrga ajratishlari ba’zi bir o’zgarishlar bilan D.A.Pospelovning yo’nalishlarini takrorlaydi.