Sun'iy intellekt sohasi qirq yildan ortiq rivojlanish tarixiga EGA

Ramziy fikrlash.Mutaxassislar, ba'zi muammolarni hal qilish (ayniqsa
ekspert tizimlari qo'llaniladigan turdagi) tenglamalar tizimlarini yoki boshqa vaqt talab qiladigan matematik hisoblarni echmasdan bajaring. Buning o'rniga, ular domen tushunchalarini ifodalash uchun belgilardan foydalanadilar va ushbu tushunchalarni boshqarish jarayonida turli strategiyalar va evristikalarni qo'llaydilar. Ekspert tizimida bilimlar ham ramziy shaklda, ya’ni predmet sohasi tushunchalariga mos belgilar to‘plami bilan ifodalanadi. Sun'iy intellektda ramz - bu real dunyoning qandaydir kontseptsiyasi mazmuniga mos keladigan belgilar qatori.
Belgilarga misollar:
Mahsulot
sudlanuvchi
0,8
Bu belgilarni birlashtirib, ular orasidagi munosabatni ifodalash mumkin. Ushbu munosabatlar sun'iy intellekt dasturida aks ettirilganda, ular ramziy tuzilmalar deb ataladi.
Belgilar tuzilmalariga misollar:
(BUQSIZ mahsulot)
(Ayblanuvchining BERILGAN mahsuloti)
(TENG (MAS'BORATLI javobgar) 0,8)
Bu tuzilmalarni quyidagicha izohlash mumkin: “mahsulot nuqsonli”, “mahsulot sudlanuvchi tomonidan sotuvga chiqarilgan”, “sudlanuvchining javobgarligi 0,8”.
Muammoni hal qilishda ekspert tizimi standart matematik belgilarni bajarish o'rniga ushbu belgilarni manipulyatsiya qiladi. Bu ekspert tizimi matematik hisob-kitoblarni umuman bajarmaydi, degani emas, lekin u asosan belgilarni manipulyatsiya qilish uchun moslashtirilgan. Bunday yondashuv natijasida bilimlarni ifodalash - foydalaniladigan belgilarni tanlash, shakl va talqin qilish juda muhim ahamiyatga ega bo'ladi. Bundan tashqari, mutaxassislar qandaydir o'zboshimchalik bilan tuzilgan muammoni qabul qilishlari va uni tezkor echimga eng mos keladigan yoki uning maksimal samaradorligini kafolatlaydigan shaklga aylantirishlari mumkin. Muammoni qayta shakllantirish qobiliyati aynan ekspert tizimi o'z mahoratini inson mutaxassislari darajasiga yaqinlashtirish uchun ega bo'lishi kerak bo'lgan xususiyatdir. Afsuski,
Chuqurlik.Ekspert tizimi chuqur bilimga ega bo'lishi kerak; bu qiyin, ahamiyatsiz bo'lmagan vazifalarni o'z ichiga olgan tor mavzu sohasida samarali ishlashga qodir ekanligini anglatadi. Shuning uchun ekspert tizimidagi qoidalar, albatta, har bir qoidaning murakkabligi ma’nosida yoki ularning ko‘pligi ma’nosida murakkab bo‘lishi kerak. Ekspert tizimlari AI mutaxassislari o'yinchoq domenlari deb atagan narsadan ko'ra, haqiqiy dunyo domenlari bilan ishlaydi. Haqiqiy dunyo sohasida muammoni hal qiluvchi amaliy muammoga faktik ma'lumotni qo'llaydi va xarajat va samaradorlik nisbatini belgilovchi ba'zi bir mezon nuqtai nazaridan qimmatli echimlarni topadi. O'yinchoq domenida yoki vazifa juda soddalashtiriladi, yoki ba'zi bir murakkab real muammoning real bo'lmagan moslashuvi ishlab chiqariladi. Kimki bunday muammoni hal qilsa, sun'iy ma'lumotni qayta ishlaydi, bu esa yechimni osonlashtirish uchun soddalashtirilgan va sof nazariy manfaatdor echimlarni yaratadi.
Murakkab muammoga yoki u haqidagi ma'lumotlarga sezilarli soddalashtirishlar kiritilgan hollarda, natijada olingan yechim haqiqiy muammoga xos bo'lgan miqyosda qo'llanilmasligi mumkin. Tavsiyalar, bilimlarni ifodalash usullari, ushbu bilimlarga muammolarni hal qilish usullarini qo'llash uchun zarur bo'lgan bilimlarni tashkil etish ko'pincha qidiruv maydonining hajmi va murakkabligi bilan bog'liq, ya'ni. muammoning mumkin bo'lgan oraliq va yakuniy echimlari to'plami. Agar muammo haddan tashqari soddalashtirilgan yoki real bo'lmasa, qidiruv maydonining o'lchami katta ehtimol bilan keskin kamayadi va haqiqiy muammolarga xos bo'lgan tezlik va samaradorlik muammolari bo'lmaydi. Ushbu o'lchovli muammo shunchalik tabiiy va nozik tarzda paydo bo'ladiki, AI mutaxassislari uning haqiqiy hajmini qadrlamasliklari mumkin.