Sun'iy intellekt texnologiyalarini qo'llash xaritasi: tibbiyot, ta'lim, transport va boshqa sohalar. Nosov N. Yu., Sokolov M. D

Sun'iy intellekt texnologiyalarini qo'llash xaritasi: tibbiyot, ta'lim, transport va boshqa sohalar. Nosov N.Yu., Sokolov M.D. Sun'iy intellektning rivojlanish tendentsiyalari Siz chanqaganingizni aytganingizda paydo bo‘ladigan va sizga bir quti kola beradigan robot haqida eshitgan bo‘lsangiz kerak. Siz ham nutqingizni boshqaradigan nutqni aniqlash tizimi haqida eshitgansiz maishiy texnika? Va siz samolyot parvozining haqiqiy muhitini tiklashga yordam beradigan samolyot simulyatorlari haqida eshitganmisiz? 1956-yilda dunyoga mashhur amerikalik olim Jon Makkarti ushbu va boshqa ko'plab imkoniyatlarning markazida bo'lgan atamani taklif qildi. U ishlab chiqqan atama "Sun'iy intellekt" edi. Sun'iy intellekt, qisqacha AI - bu aqlli mashinalar, shuningdek, inson kabi javob berishga qodir bo'lgan aqlli kompyuter dasturlarini yaratish uchun ishlaydigan fan va muhandislik. Ya'ni, atrofdagi dunyoni his qila oladigan, suhbatlarni tushunadigan va inson tanloviga o'xshash qarorlar qabul qiladigan bunday mashinalarni yaratish. Sun'iy intellekt bizga skanerdan tortib real hayotda robotlargacha hamma narsani berdi. Bugungi kunda sun'iy intellekt sohasini kognitiv hisoblash, psixologiya, tilshunoslik va matematika sho'rvasi sifatida ta'riflash mumkin, chaqmoq chaqishini kutadi - tadqiqotchilarning sa'y-harakatlari va resurslarini birlashtirishga, yangi yondashuvlarni ishlab chiqishga, dunyo bilimlari omboridan foydalanishga urinish. uchqun yarating, shunday qilib u yaratadi yangi shakl hayot. Sun'iy intellekt sohasida biz bolaning mashinasini bolalikdan voyaga etgunga qadar tarbiyalaymiz, shunday qilib biz mashinani o'rganishga mutlaqo yangi yondashuvlarni yaratamiz. Sun'iy intellektning tarmoqlari Jon Makkarti AIning quyida tavsiflangan ba'zi tarmoqlarini aniqladi. U, shuningdek, ularning bir nechtasi hali aniqlanmaganligini ta'kidladi. Sun'iy intellekt mantiqi: AI dasturi faktlar va vaziyatlardan xabardor bo'lishi kerak. Shaklni aniqlash: dastur kuzatishni amalga oshirganda, u odatda tanib olish va naqshni moslashtirish uchun dasturlashtiriladi. Masalan, nutqni aniqlash tizimi yoki yuzni aniqlash tizimi. Ishlash: AI qurilmasiga dunyo haqidagi faktlarni taqdim etishning bir usuli bo'lishi kerak. Tasvirlash uchun matematik tildan foydalaniladi. Xulosa: xulosa, mavjud faktlardan yangi faktlarni chiqarish imkonini beradi. Ba'zi faktlardan boshqalarni xulosa qilish mumkin. Rejalashtirish: Rejalashtirish dasturi faktlar va maqsad bayoni bilan boshlanadi. Ulardan dastur maqsadga erishish strategiyasini ishlab chiqadi. Mavjudligi umumiy ma'noda va fikrlash- AIni tadqiq qilish va o'rganishning ushbu faol sohasi 1950-yillarda paydo bo'lgan, ammo natija hali ham inson darajasidan uzoqdir. Epistemologiya qurilma orqali bilim olish va bilim olish imkoniyatidir. Muayyan turdagi vazifa uchun zarur bo'lgan bilim turlarini o'rganish imkonini beradi. Evristik dasturga kiritilgan fikrni topishga urinish usulidir. genetik dasturlash– muammoni hal qilishga imkon beruvchi LISP (Ro‘yxatni qayta ishlash) dasturini avtomatik yaratish. AIni yaratishda murakkab muammolarni hal qilish uchun foydalaniladigan asboblar O'tgan oltmish yil ichida sohadagi murakkab muammolarni hal qilish uchun turli xil vositalar ishlab chiqilgan Kompyuter fanlari. Ulardan ba'zilari: Qidiruv va optimallashtirish AIdagi ko'pgina muammolarni mumkin bo'lgan echimlarni malakali izlash yordamida nazariy jihatdan hal qilish mumkin. Ammo oddiy to'liq qidiruv juda kamdan-kam hollarda foydali va haqiqiy muammolarning aksariyati uchun etarli. 1990-yillarda, har xil turlari optimallashtirishga asoslangan qidiruv tizimlari mashhur bo'ldi. Ko'pgina muammolar uchun siz taxmin qilishingiz va so'rovingizni aniqlashtirishingiz mumkin. Qidiruv jarayoniga yordam berish uchun turli xil optimallashtirish algoritmlari yozilgan. Mantiq Mantiq argumentlarni o'rganishga imkon beradi. AIda u bilimlarni ifodalash uchun ishlatiladi va muammolarni hal qilish uchun ham ishlatiladi. Sun'iy intellektni tadqiq qilishda turli xil mantiq turlari qo'llaniladi. Birinchi tartibli mantiq kvant va predikatlardan foydalanadi va faktlar va ularning xususiyatlarini ifodalashda yordam beradi. Loyqa mantiq - bu 1 (to'g'ri) yoki 0 (noto'g'ri) sifatida ifodalanadigan bayonotning haqiqatini topishga imkon beruvchi birinchi tartibli mantiqning bir turi. Ehtimollar nazariyasi Ehtimollik - bilimni ifodalash usuli. Ushbu kontseptsiya AIda keng qo'llaniladigan ehtimollar nazariyasida matematik ma'noga ega. Sun'iy intellekt va uning qo'llanilishi Sun'iy intellekt hozirda simulyatsiya, robototexnika, nutqni aniqlash, moliya va qimmatli qog'ozlar, tibbiy diagnostika, aviatsiya, xavfsizlik, o'yin va boshqalarni o'z ichiga olgan keng sohalarda qo'llanilmoqda. Keling, ba'zi hududlarni batafsil ko'rib chiqaylik: o'yin Sfera: Shaxmat o'ynay oladigan mashinalar mavjud professional daraja. AI turli video o'yinlar uchun ham qo'llaniladi. Nutqni aniqlash: Tilni inson darajasida tushunadigan kompyuterlar va robotlarda AI o'rnatilgan. Simulyatorlar: Simulyatsiya - bu qandaydir real narsaga taqlid qilish. U ko'plab kontekstlarda, video o'yinlardan tortib aviatsiyagacha qo'llaniladi. Simulyatorlar tarkibiga uchuvchilar uchun uchish simulyatorlari kiradi, ular "dirijabl" ni boshqarishga tayyorgarlik ko'rish uchun ishlatiladi. Robototexnika: Robotlar ko'plab sohalarda odatiy holga aylangan, chunki robotlar odamlarga qaraganda samaraliroq ekanligi isbotlangan, ayniqsa odamlar diqqatini yo'qotadigan takroriy ishlarda. Moliya: Banklar va boshqa moliya institutlari ma'lumotlarning aniq tahlilini ta'minlash va ushbu ma'lumotlar asosida bashorat qilishda yordam berish uchun aqlli dasturiy ta'minotga tayanadi. Dori: Kasalxonalarda AI tizimlari bemorlarning jadvallarini boshqarish, xodimlar almashinuvini ta'minlash va tibbiy ma'lumotlarni taqdim etish uchun qo'llaniladi. Sun'iy neyron tarmog'i, bu strukturadan ilhomlangan matematik model va/yoki funktsional jihatlar biologik neyron tarmoqlari, tashxisni aniqlashda tibbiyotda yordam beradi. Sun'iy intellekt turli sohalarda va ilovalarda qo'llaniladi. Xavfsizlik tizimlari, matn va nutqni aniqlash tizimlari, ma'lumotlarni qidirish, elektron pochta spamlarini filtrlash va boshqa ko'plab misollar. Britaniya telekommunikatsiya guruhi yigirma mingdan ortiq muhandislarni rejalashtiruvchi rejalashtirish dasturiga evristikani qo'lladi. Sun'iy intellektni qo'llash yuk tashish sanoatida ham o'z o'rnini topdi, bu erda avtomobillarda avtomatik uzatish uchun loyqa mantiqiy kontrollerlar ishlab chiqilgan. Sun'iy intellekt yaratuvchilari duch keladigan muammolar Oxirgi oltmish yil ichida olimlar inson aql-zakovatini taqlid qilish ustida faol ishlamoqda, biroq sun’iy intellektni simulyatsiya qilishdagi ko‘plab muammolar tufayli o‘sish sekinlashdi. Ushbu muammolardan ba'zilari: Bilimlar bazasi: odam biladigan faktlar soni juda ko'p. Bu dunyodagi barcha bilimlarni o'z ichiga oladigan ma'lumotlar bazasini tayyorlash juda ko'p vaqt talab qiladigan ishdir. Deduksiya, fikrlash va muammoni hal qilish: AI har qanday muammoni bosqichma-bosqich hal qilishi kerak. Qoidaga ko'ra, odamlar intuitiv mulohazalar asosida muammolarni hal qilishadi va keyin harakat rejasini, dasturni tuzadilar. Sun'iy intellekt muammoni hal qilishning inson usuliga taqlid qilish uchun sekin rivojlanmoqda. Tabiiy tilni qayta ishlash: Tabiiy til - bu odamlar gapiradigan til. AI duch keladigan asosiy muammolardan biri bu odamlar nima deyayotganini tan olish va tushunishdir. Rejalashtirish: Rejalashtirish odamlarni faqat cheklaydi, chunki ular o'ylashlari mumkin. Inson kabi rejalashtirish va fikrlash qobiliyati aqlli agentlar uchun juda muhimdir. Odamlar kabi ular kelajakni tasavvur qilishlari kerak. AIdan foydalanishning ijobiy tomonlari Biz allaqachon uyimizda sun'iy intellektning kichik ilovalarini ko'rishimiz mumkin. Masalan, aqlli televizor, aqlli muzlatgich va boshqalar. Kelajakda AI har bir uyda mavjud bo'ladi. Nanotexnologiya yoki boshqa texnologiyalar bilan sun'iy intellekt ilm-fan sohasida yangi tarmoqlarning paydo bo'lishiga olib kelishi mumkin. Shubhasiz, sun'iy intellektning rivojlanishi uning bizning bir qismiga aylanishiga olib keladi Kundalik hayot. Ayrim ish joylarida allaqachon odamlar robotlar bilan almashtirilmoqda. Harbiy sanoatda sun'iy intellekt turli xil zamonaviy qurollarni, masalan, urushlar sodir bo'lganda o'limni kamaytiradigan robotlarni yaratishga imkon beradi. AIdan foydalanishning kamchiliklari Sun'iy intellekt juda ko'p afzalliklarga ega bo'lishiga qaramay, ko'plab kamchiliklar mavjud. Ko'proq ma'lumot uchun asosiy daraja, kundalik ishlarda sun'iy intellektdan foydalanish insonda dangasalikning shakllanishiga olib keladi va bu odamlarning asosiy qismining tanazzulga uchrashiga olib kelishi mumkin. Harbiy sanoatda sun'iy intellekt va nanotexnologiyadan foydalanish, albatta, har qanday hujumga qarshi ideal himoya qalqoni yaratish kabi ko'plab ijobiy tomonlarga ega, ammo qorong'u tomoni ham bor. Sun'iy intellekt va nanotexnologiyalar yordamida juda kuchli va halokatli qurollarni yaratish imkoniyatiga ega bo'lamiz va agar ehtiyotsizlik bilan foydalanilsa, ular qaytarib bo'lmaydigan oqibatlarga olib kelishi mumkin. Sun'iy intellektdan ommaviy foydalanish odamlar uchun ish o'rinlarining qisqarishiga olib keladi. Bundan tashqari, sun'iy intellekt va robototexnikani rivojlantirish va qo'llashning jadal sur'atlari Yerni ekologik halokatga olib kelishi mumkin. Hozir ham, kompyuter komponentlari va boshqa chiqindilar elektron qurilmalar sayyoramizga katta zarar yetkazadi. Agar biz mashinalarga aql bersak, ular undan maksimal darajada foydalanishlari mumkin. Aql-idrokka ega mashinalar o'z yaratuvchilaridan ko'ra aqlliroq bo'ladi va bu Terminator film seriyasida ko'rsatilgan natijaga olib kelishi mumkin. Xulosa va kelajakda qo'llash Sun'iy intellekt ko'plab tadqiqotlar davom etayotgan sohadir. Sun'iy intellekt - bu intellektning mohiyatini tushunish va aqlli harakatlarga qodir kompyuter tizimlarini yaratish bo'yicha informatika sohasi. Odamlar aql-zakovatga ega bo'lsalar ham, undan maksimal darajada foydalana olmaydilar. Agar biz ularga bu aqlni bersak, mashinalar o'zlarining aql-idrokidan 100% foydalana oladilar. Bu ham afzallik, ham kamchilik. Biz hayotdagi deyarli barcha ilovalar uchun mashinalarga bog'liqmiz. Avtomobillar endi hayotimizning bir qismi bo'lib, hamma joyda qo'llaniladi. Shunday qilib, biz mashinalar haqida ko'proq bilishimiz va kelajak haqida bilishimiz kerak, agar ularga aql-idrok bersak, nima bo'lishi mumkin. Sun'iy intellekt yaxshi yoki yomon bo'lishi mumkin emas. Bu bizning foydalanish tarzimizda o'zgaradi. Sun'iy intellekt ilmiy yo'nalish sifatida e'tirof etilgan va bu o'tgan asrning 50-yillari o'rtalarida sodir bo'lgan paytdan boshlab, aqlli tizimlarni ishlab chiquvchilar ko'plab muammolarni hal qilishlari kerak edi. An'anaviy ravishda barcha vazifalarni bir necha sinflarga bo'lish mumkin: inson tilini aniqlash va tarjima qilish, teoremani avtomatik isbotlash, o'yin dasturlarini yaratish, tasvirni aniqlash va mashina ijodkorligi. Keling, har bir sinf muammolarining mohiyatini qisqacha ko'rib chiqaylik. Teoremalarni isbotlash. Avtomatlashtirilgan teoremani isbotlash sun'iy intellektning eng qadimgi qo'llanilishidir. Ushbu sohada juda ko'p tadqiqotlar olib borildi, natijada rasmiylashtirilgan qidiruv algoritmlari va rasmiy ifodalash tillari paydo bo'ldi, masalan, PROLOG - mantiqiy dasturlash tili va predikatlar hisobi. Teoremalarning avtomatik isbotlari jozibador, chunki ular mantiqning umumiyligi va qat'iyligiga asoslanadi. Rasmiy tizimdagi mantiq avtomatlashtirish imkoniyatini nazarda tutadi, ya'ni agar siz vazifani tasavvur qilsangiz va u bilan bog'liq bo'lsangiz. Qo'shimcha ma'lumot mantiqiy aksiomalar majmuasi shaklida va masalaning maxsus holatlari - isbot talab qiladigan teoremalar sifatida ko'plab masalalarning echimini olishingiz mumkin. Teoremalarni matematik asoslash va avtomatik isbotlash tizimlari ana shu tamoyilga asoslanadi. O'tgan yillarda teoremalarni avtomatik isbotlash dasturini yozishga bir necha bor urinishlar bo'lgan, ammo bitta usul yordamida masalalarni yechish imkonini beruvchi tizimni yaratish imkoni bo'lmagan. Har qanday nisbatan murakkab evristik tizim ko'plab ahamiyatsiz isbotlanadigan teoremalarni yaratishi mumkin edi, natijada dasturlar to'g'ri topilmaguncha ularni isbotlashlari kerak edi. Shu sababli, katta maydonlarni faqat muayyan holatlar uchun maxsus ishlab chiqilgan norasmiy strategiyalar yordamida hal qilish mumkin degan fikr paydo bo'ldi. Amalda, bu yondashuv ancha samarali bo'lib chiqdi va boshqalar qatori ekspert tizimlarining asosi bo'ldi. Shu bilan birga, rasmiy mantiqqa asoslangan fikrlashni e'tiborsiz qoldirib bo'lmaydi. Rasmiylashtirilgan yondashuv ko'plab muammolarni hal qilishga imkon beradi. Xususan, undan foydalanib, siz murakkab tizimlarni boshqarishingiz, kompyuter dasturlari to'g'riligini tekshirishingiz, mantiqiy sxemalarni loyihalashingiz va sinab ko'rishingiz mumkin. Bundan tashqari, teoremani avtomatik isbotlovchi tadqiqotchilar mantiqiy iboralarning sintaktik shaklini baholashga asoslangan kuchli evristikani ishlab chiqdilar. Natijada, maxsus strategiyalarni ishlab chiqishga murojaat qilmasdan, qidiruv maydonining murakkablik darajasini pasaytirish mumkin bo'ldi. Teoremalarni avtomatik isbotlash olimlarni ham qiziqtiradi, chunki inson aralashuvisiz bo'lmasa ham, ayniqsa murakkab muammolar uchun tizimdan foydalanish mumkin. Hozirgi vaqtda dasturlar ko'pincha yordamchi sifatida ishlaydi. Mutaxassislar vazifani bir nechta kichik vazifalarga ajratadilar, so'ngra mumkin bo'lgan sabablarni aniqlash uchun evristika o'ylab topiladi. Keyinchalik, dastur lemmalarni isbotlaydi, unchalik muhim bo'lmagan taxminlarni tekshiradi va shaxs tomonidan ko'rsatilgan dalillarning rasmiy jihatlariga qo'shimchalar kiritadi. Shaklni aniqlash. Qolipni tan olish - bu xususiyatlarning umumiy to'plamidan dastlabki ma'lumotlarni tavsiflovchi muhim xususiyatlarni tanlash va olingan ma'lumotlar asosida ma'lumotlarni ma'lum bir sinfga belgilash. Naqshlarni aniqlash nazariyasi - kompyuter fanining bir tarmog'i bo'lib, uning vazifasi ob'ektlarni (ob'ektlar, jarayonlar, hodisalar, vaziyatlar, signallar va boshqalar) aniqlash va tasniflashning asoslari va usullarini ishlab chiqishdan iborat bo'lib, ularning har biri ma'lum ma'lumotlar to'plamiga ega. xususiyatlari va xususiyatlari. Amalda, ob'ektlarni tez-tez aniqlash kerak. Oddiy vaziyat - svetoforning rangini tanib olish va qaror qabul qilish bu daqiqa ko'chani kesib o'tish. Ob'ektni tanib olishdan voz kechib bo'lmaydigan boshqa sohalar ham mavjud, masalan, analog signallarni raqamlashtirish, harbiy ishlar, xavfsizlik tizimlari va boshqalar, shuning uchun bugungi kunda olimlar tasvirni aniqlash tizimlarini yaratish ustida faol ishlashni davom ettirmoqdalar. Ish ikki asosiy yo'nalishda amalga oshiriladi: · Tirik mavjudotlarga xos bo'lgan tanib olish qobiliyatlarini tadqiq qilish, tushuntirish va modellashtirish. · Amaliy maqsadlar uchun individual muammolarni hal qilish imkonini beradigan qurilmalarni yaratishning nazariy va uslubiy asoslarini ishlab chiqish. Tanib olish muammolarini shakllantirish matematik til yordamida amalga oshiriladi. Sun'iy neyron tarmoqlar nazariyasi tajribalar orqali natijalar olishga asoslangan bo'lsa, naqshni aniqlash muammolarini shakllantirish eksperimentga emas, balki matematik dalillar va mantiqiy fikrlashga asoslanadi. Bunday muammoning klassik formulasini ko'rib chiqing. Tasniflash kerak bo'lgan ko'plab ob'ektlar mavjud. To'plam quyi to'plamlardan yoki sinflardan iborat. Belgilangan: to'plamni tavsiflovchi ma'lumotlar, sinflar haqidagi ma'lumotlar va bitta ob'ektning ma'lum bir sinfga tegishliligini ko'rsatmasdan tavsifi. Vazifa: mavjud ma'lumotlarga asoslanib, ob'ekt qaysi sinfga tegishli ekanligini aniqlang. Muammolarda monoxrom tasvirlar mavjud bo'lsa, ularni tekislikdagi funktsiyalar deb hisoblash mumkin. Funktsiya rasmning rasmiy yozuvi bo'ladi va har bir nuqtada bu tasvirning ma'lum bir xususiyatini ifodalaydi - optik zichlik, shaffoflik, yorqinlik va hokazo. Bunday holda, tasvir to'plamining modeli tekislikdagi funktsiyalar to'plami bo'ladi. . Tan olish muammosini shakllantirish tan olishdan keyingi bosqichlar qanday bo'lishi kerakligiga bog'liq. Naqshlarni aniqlash usullariga miya modeli tushunchasini kiritgan F.Rozenblatning tajribalari kiradi. Tajribaning vazifasi - ma'lum funktsional xususiyatlari va tuzilishiga ega bo'lgan jismoniy tizimda psixologik hodisalar qanday paydo bo'lishini ko'rsatishdir. Olim tanib olish bo'yicha eng oddiy tajribalarni tasvirlab berdi, ammo ularning xususiyati deterministik bo'lmagan yechim algoritmidir. Tizim to'g'risida psixologik ahamiyatga ega bo'lgan ma'lumotni olish mumkin bo'lgan eng oddiy eksperiment quyidagicha: idrok etuvchi ikki xil qo'zg'atuvchining ketma-ketligi bilan taqdim etiladi, ularning har biriga u qandaydir tarzda reaksiyaga kirishishi kerak va turli ogohlantirishlar uchun. reaktsiya boshqacha bo'lishi kerak. Bunday tajribaning maqsadi boshqacha bo'lishi mumkin. Tajribachi oldida tashqi aralashuvsiz taqdim etilgan stimullar tizimi tomonidan o'z-o'zidan kamsitish imkoniyatini o'rganish yoki aksincha, majburiy tan olish imkoniyatini o'rganish vazifasi turishi mumkin. Ikkinchi holda, eksperimentator tizimni ikkitadan ortiq bo'lishi mumkin bo'lgan turli xil ob'ektlarni tasniflashni o'rgatadi. Ta'lim tajribasi quyidagicha bo'ladi: perseptron tasvirlar bilan taqdim etiladi, ular orasida tan olinishi kerak bo'lgan barcha sinflarning vakillari bor. To'g'ri javob xotirani o'zgartirish qoidalariga muvofiq mustahkamlanadi. Shundan so'ng, eksperimentator perseptronga nazorat stimulini taqdim etadi va ushbu sinfdagi tasvirlar uchun berilgan javobni olish ehtimolini aniqlaydi. Boshqarish stimuli mashg'ulot ketma-ketligida taqdim etilgan ob'ektlardan biriga mos kelishi yoki taqdim etilgan barcha ob'ektlardan farq qilishi mumkin. Bunga qarab quyidagi natijalar olinadi: · Agar nazorat qo'zg'atuvchisi ilgari taqdim etilgan barcha o'quv stimullaridan farq qiladigan bo'lsa, unda sof diskriminatsiyadan tashqari, eksperiment umumlashtirish elementlarini o'rganadi. · Agar nazorat qo'zg'atuvchisi ma'lum bir guruh hissiy elementlarning faollashishiga olib keladigan bo'lsa, ular bir xil sinfning stimullari ta'sirida faollashgan elementlarning hech biri bilan mos kelmaydigan bo'lsa, u holda tajriba sof umumlashtirishni o'rganadi va aniqlanmaydi. tan olishni o'rganishni o'z ichiga oladi. Perseptronlar sof umumlashtirishga qodir emasligiga qaramay, ular tanib olish vazifalarini, ayniqsa, tasvirlar ko'rsatilgan hollarda, idrok etuvchining allaqachon ma'lum tajribaga ega bo'lgan hollarda qoniqarli tarzda engishadi. Inson nutqini aniqlash va mashina tarjimasi. Sun'iy intellektning uzoq muddatli maqsadlari orasida inson tilini taniy oladigan va undan mazmunli iboralar yaratish uchun foydalana oladigan dasturlar yaratish kiradi. Tabiiy tilni tushunish va qo'llash qobiliyati inson aqlining asosiy xususiyatidir. Ushbu qobiliyatni muvaffaqiyatli avtomatlashtirish kompyuterlarni ancha samaraliroq qiladi. Bugungi kunga kelib, tabiiy tilni tushunadigan ko'plab dasturlar yozilgan va ular cheklangan kontekstlarda muvaffaqiyatli qo'llanilmoqda, ammo hozirgacha tabiiy tillarni inson kabi umumiylik va moslashuvchanlik bilan qo'llay oladigan tizimlar mavjud emas. Gap shundaki, tabiiy tilni tushunish jarayoni faqat jumlalarni tarkibiy qismlarga ajratish va lug'atlardan alohida so'zlarning ma'nolarini izlash emas. Aynan shu dasturlar yaxshi ishlaydi. Inson nutqidan foydalanish suhbat mavzusi, unga tegishli idiomalar haqida keng bilimga ega bo'lishni talab qiladi, bundan tashqari, noaniqliklar, kamchiliklar, kasbiy mahorat, jargon, so'zlashuv iboralari va boshqa ko'plab narsalarni tushunish qobiliyati normal inson nutqiga xosdir. . Bunga misol qilib futbol haqidagi suhbatni keltirish mumkin, unda “oldinga”, “pas”, “transfer”, “penalti”, “himoyachi”, “hujumchi”, “sardor” va boshqa so'zlar qo'llaniladi. Ushbu so'zlarning har biri ma'nolar to'plami bilan tavsiflanadi va alohida-alohida so'zlar juda tushunarli, ammo ulardan tuzilgan ibora futbolni sevmaydigan va buning tarixi, qoidalari va tamoyillari haqida hech narsa bilmaydigan har bir kishi uchun tushunarsiz bo'ladi. o'yin. Shunday qilib, inson tilini tushunish va qo'llash uchun asosiy bilimlar to'plami kerak bo'lib, tabiiy inson tilini tushunish va qo'llashni avtomatlashtirishning asosiy muammolaridan biri bunday bilimlarni to'plash va tizimlashtirishdir. Sun'iy intellektda semantik ma'nolar juda keng qo'llanilganligi sababli, olimlar ularni ma'lum darajada tuzilishga imkon beradigan bir qator usullarni ishlab chiqdilar. Shunga qaramay, ishlarning aksariyati yaxshi tushunilgan va ixtisoslashgan muammoli sohalarda amalga oshiriladi. Masalan, "mikrodunyo" texnikasi. U ishlatilgan birinchi dasturlardan biri Terri Winograd tomonidan ishlab chiqilgan SHRDLU dasturi bo'lib, u inson nutqini tushunish tizimlaridan biridir. Dasturning imkoniyatlari ancha cheklangan edi va bloklarning joylashuvi haqida "suhbat" ga qadar qaynatilgan. turli ranglar va shakllar, shuningdek, eng oddiy harakatlarni rejalashtirish. Dasturda “Ko‘ndalang chiziqdagi piramida qanday rangda?” kabi savollarga javoblar berildi. va "Qizil blokga ko'k blok qo'ying" kabi ko'rsatmalar berishi mumkin. Bunday muammolar ko'pincha sun'iy intellekt tadqiqotchilari tomonidan ko'rib chiqildi va keyinchalik "bloklar olami" nomi bilan mashhur bo'ldi. SHRDLU dasturi bloklarning joylashuvi haqida muvaffaqiyatli "gapirganiga" qaramay, unga ushbu "mikrokosmos" dan mavhum olish qobiliyati berilmagan. U yuqori murakkablikdagi mavzularning semantik tashkil etilishini etkazish uchun juda oddiy usullardan foydalangan. Tabiiy tillarni tushunish va qo'llash sohasidagi hozirgi ishlar asosan berilgan hududlarning o'ziga xos tuzilmalariga moslashtirilishi va keng doiradagi ilovalarda qo'llanilishi mumkin bo'lgan etarlicha umumiy vakillik rasmiyatchiligini topishga qaratilgan. Semiotik tarmoqlarning modifikatsiyasi bo'lgan mavjud usullarning aksariyati tor mavzularda tabiiy tilni taniy oladigan dasturlarni yozishda o'rganiladi va qo'llaniladi. Shu bilan birga, zamonaviy imkoniyatlar inson nutqini barcha xilma-xilligi bilan tushunishga qodir universal dastur yaratishga imkon bermaydi. Naqshlarni tanib olishning turli muammolari orasida quyidagilarni ajratib ko'rsatish mumkin: Hujjatlarni tasniflash Foydali qazilma konlarini aniqlash Tasvirni aniqlash · Shtrix-kodni aniqlash Xarakterni tanib olish · Nutqni aniqlash yuzni tanib olish · Raqamni aniqlash O'yin dasturlarida sun'iy intellekt. O'yin sun'iy intellekti nafaqat an'anaviy sun'iy intellekt usullarini, balki umuman kompyuter fanining algoritmlarini, kompyuter grafikasi, robototexnika va boshqaruv nazariyasini ham o'z ichiga oladi. Nafaqat tizim talablari, balki o'yin byudjeti ham AI qanday amalga oshirilganiga bog'liq, shuning uchun ishlab chiquvchilar o'yinning sun'iy intellektini minimal xarajat bilan yaratilishini ta'minlashga harakat qilib, muvozanatni saqlashlari kerak. qiziqarli va manbalar uchun oddiy. Bu an'anaviy sun'iy intellektga qaraganda butunlay boshqacha yondashuvdan foydalanadi. Xususan, emulyatsiyalar, aldashlar va turli soddalashtirishlar keng qo'llaniladi. Misol: birinchi shaxs otishmalarining o'ziga xos xususiyati botlarning aniq harakat qilish va bir zumda nishonga olish qobiliyatidir, lekin shu bilan birga, odamda bitta imkoniyat yo'q, shuning uchun botlarning qobiliyatlari sun'iy ravishda kam baholanadi. Shu bilan birga, nazorat punktlari botlar bir jamoa bo'lib harakat qilishi, pistirma o'rnatishi va hokazo sun'iy intellekt tasviri bo'lishi uchun darajaga joylashtiriladi. Sun'iy intellekt tomonidan boshqariladigan kompyuter o'yinlarida quyidagi belgilar toifalari mavjud: to'da - belgilar bilan past daraja inson o'yinchisiga dushman bo'lgan razvedka. O'yinchilar hududdan o'tish, artefaktlar va tajriba ballarini olish uchun to'dalarni yo'q qiladi. · o'yinchi bo'lmagan belgilar - odatda bu belgilar o'yinchi uchun do'stona yoki neytraldir. · botlar - o'yinchilarga dushman bo'lgan belgilar, dasturlash eng qiyin. Ularning qobiliyatlari o'yin qahramonlariga yaqinlashadi. Har qanday vaqtda ma'lum miqdordagi botlar o'yinchiga qarshi turadi. Kompyuter o'yinlari doirasida turli xil sun'iy o'yin intellektining evristik algoritmlari qo'llaniladigan ko'plab sohalar mavjud. Eng ko'p ishlatiladigan AI o'yini o'yinchi bo'lmagan belgilarni boshqarish usullaridan biri hisoblanadi. Boshqarishning yana bir keng tarqalgan usuli - bu skript. AI o'yinining yana bir aniq qo'llanilishi, ayniqsa real vaqtda strategiya o'yinlarida, yo'lni aniqlash yoki NPC xaritadagi bir nuqtadan boshqasiga qanday borishini aniqlash usuli. Shu bilan birga, to'siqlar, erlar va mumkin bo'lgan "urush tumanlari" ni hisobga olish kerak. To'dalarni dinamik muvozanatlash ham sun'iy intellektdan foydalanmasdan to'liq bo'lmaydi. Ko'pgina o'yinlar oldindan aytib bo'lmaydigan aql tushunchasini sinab ko'rdi. Bular Nintendogs, Black & White, Creatures va taniqli Tamagotchi o'yinchoqlari kabi o'yinlardir. Ushbu o'yinlarda qahramonlar uy hayvonlari bo'lib, ularning xatti-harakatlari o'yinchining harakatlariga qarab o'zgaradi. Qahramonlar o'rganishga qodir ko'rinadi, aslida ularning harakatlari cheklangan tanlovlar to'plamidan tanlash natijasidir. Ko'pgina o'yin dasturchilari aql illyuziyasini yaratadigan har qanday texnikani o'yin sun'iy intellektning bir qismi deb bilishadi. Biroq, bu yondashuv mutlaqo to'g'ri emas, chunki xuddi shu usullardan nafaqat o'yin AI dvigatellarida foydalanish mumkin. Masalan, botlarni yaratishda algoritmlar kelajakda yuzaga kelishi mumkin bo'lgan to'qnashuvlar haqidagi ma'lumotlardan foydalaniladi, buning natijasida botlar ushbu to'qnashuvlardan qochish "qobiliyatiga" ega bo'ladilar. Ammo xuddi shu texnikalar fizika dvigatelining muhim va zarur komponentidir. Yana bir misol: botning nishonga olish tizimining muhim komponenti suv ma'lumotlaridir va xuddi shu ma'lumotlar renderlashda grafik dvigatelda keng qo'llaniladi. Yakuniy misol - bu skript. Ushbu vosita o'yinni rivojlantirishning barcha jabhalarida muvaffaqiyatli ishlatilishi mumkin, lekin ko'pincha u NPC harakatlarini boshqarish usullaridan biri sifatida qaraladi. Puristlarning fikriga ko'ra, "o'yin sun'iy intellekt" iborasi mavjud bo'lishga haqli emas, chunki bu mubolag'a. Asosiy dalil sifatida ular sun'iy intellekt o'yinida klassik sun'iy intellekt haqidagi fanning faqat ba'zi sohalari qo'llanilishini ilgari surdilar. Shuni ham hisobga olish kerakki, sun'iy intellektning maqsadlari o'z-o'zini o'rganish tizimlarini yaratish va hatto fikr yuritishga qodir bo'lgan sun'iy intellektni yaratishdir, shu bilan birga ko'pincha evristika va yaratish uchun etarli bo'lgan bir nechta asosiy qoidalar to'plami bilan cheklanadi. yaxshi o'yin va o'yinchiga o'yindan yorqin taassurotlar va hissiyotlarni taqdim eting. Hozirda kompyuter o‘yinlarini ishlab chiquvchilar akademik sun’iy intellektga qiziqish bildirishmoqda, akademik hamjamiyat esa o‘z navbatida kompyuter o‘yinlariga qiziqa boshladi. Bu o'yin va klassik sun'iy intellektning bir-biridan qanchalik farq qilishi haqidagi savolni tug'diradi. Shu bilan birga, o'yin sun'iy intellekt hali ham klassikning kichik tarmoqlaridan biri hisoblanadi. Buning sababi, sun'iy intellekt bir-biridan farq qiladigan turli xil qo'llash sohalariga ega. Agar biz o'yin intellekti haqida gapiradigan bo'lsak, bu erda muhim farq - ba'zi muammolarni "qonuniy" usullar bilan hal qilish uchun aldash imkoniyati. Bir tomondan, yolg'onning kamchiligi shundaki, u ko'pincha haqiqiy bo'lmagan xarakterli xatti-harakatlarga olib keladi va shuning uchun har doim ham foydalanish mumkin emas. Boshqa tomondan, bunday aldash ehtimoli AI o'yini o'rtasidagi muhim farqdir. Sun'iy intellektning yana bir qiziqarli vazifasi bu kompyuterni shaxmat o'ynashni o'rgatishdir. Uni hal qilish bilan butun dunyo olimlari shug'ullanishdi. Bu vazifaning o'ziga xosligi shundaki, kompyuterning mantiqiy qobiliyatlarini namoyish qilish faqat haqiqiy raqib ishtirokida mumkin. Birinchi bunday namoyish 1974 yilda Stokgolmda bo'lib o'tdi, u erda shaxmat dasturlari o'rtasida shaxmat bo'yicha jahon chempionati bo'lib o'tdi. Ushbu tanlovda Moskvada joylashgan SSSR Fanlar akademiyasining Boshqaruv muammolari instituti sovet olimlari tomonidan yaratilgan Kaissa dasturi g'olib chiqdi. Mashina ijodida sun'iy intellekt. Inson intellektining tabiati hali yetarlicha o‘rganilmagan, inson ijodi tabiatini o‘rganish darajasi esa bundan ham past. Biroq, sun'iy intellekt sohalaridan biri bu mashina ijodkorligidir. Zamonaviy kompyuterlar musiqa, adabiy va tasviriy asarlar yaratadi, kompyuter o'yinlari va kino sanoati uzoq vaqtdan beri mashinalar tomonidan yaratilgan real tasvirlardan foydalangan. Mavjud dasturlar inson tomonidan osongina idrok etilishi va tushunilishi mumkin bo'lgan turli xil tasvirlarni yaratadi. Bu, ayniqsa, intuitiv bilimlar haqida gap ketganda juda muhimdir, uni rasmiy ravishda tekshirish uchun katta aqliy kuch sarflash kerak bo'ladi. Shunday qilib, musiqiy vazifalar dasturlash tili yordamida muvaffaqiyatli hal qilinadi, ulardan biri CSound tilidir. Musiqiy asarlar yaratiladigan maxsus dasturiy ta'minot algoritmik kompozitsiya dasturlari, interaktiv kompozitsiya tizimlari, ovoz sintezi va qayta ishlash tizimlari bilan ifodalanadi. Ekspert tizimlari. Zamonaviy ekspert tizimlarini ishlab chiqish tadqiqotchilar tomonidan 1970-yillarning boshidan boshlab amalga oshirildi va 1980-yillarning boshidan ekspert tizimlari tijorat asosida ishlab chiqila boshlandi. 1832 yilda rus olimi S. N. Korsakov tomonidan taklif qilingan ekspert tizimlarining prototiplari "aqlli mashinalar" deb nomlangan mexanik qurilmalar bo'lib, berilgan shartlar asosida yechim topish imkonini berdi. Masalan, bemorda kuzatilgan kasallik belgilari tahlil qilinib, ushbu tahlil natijalariga ko‘ra eng to‘g‘ri dori-darmonlar taklif etildi. Kompyuter fanlari ekspert tizimlarini bilim bazalari bilan birgalikda ko'rib chiqadi. Tizimlar - qaror qabul qilish tartib-qoidalarini qo'llash va mantiqiy xulosalarga asoslangan ekspert xatti-harakatlari modellari. Bilim asoslari tanlangan faoliyat sohasi bilan bevosita bog'liq bo'lgan xulosalar qoidalari va faktlar to'plami sifatida qaraladi. O'tgan asrning oxirida, o'sha paytda umumiy qabul qilingan matnli inson-mashina interfeysiga chuqur yo'naltirilgan ekspert tizimlarining ma'lum bir kontseptsiyasi ishlab chiqildi. Hozirgi vaqtda ushbu kontseptsiya jiddiy inqirozni boshdan kechirdi, aftidan, foydalanuvchi ilovalarida matnga asoslangan interfeys grafik bilan almashtirilganligi sababli. Bundan tashqari, relyatsion ma'lumotlar modeli va ekspert tizimlarini qurishning "klassik" ko'rinishi bir-biriga juda mos kelmaydi. Binobarin, ekspert tizimlarining bilim bazalarini tashkil etish hech bo'lmaganda zamonaviy sanoat ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimlaridan foydalangan holda samarali amalga oshirilmaydi. Ekspert tizimlarining ko'plab misollari adabiyotlarda va onlayn manbalarda "umumiy" yoki "keng ma'lum" deb nomlanadi. Darhaqiqat, ushbu ekspert tizimlarining barchasi o'tgan asrning 80-yillarida yaratilgan va hozirgi kunga kelib yo o'z faoliyatini to'xtatgan yoki umidsiz ravishda eskirgan va bir nechta ishqibozlar tufayli mavjud. Boshqa tomondan, zamonaviy dasturiy mahsulotlarni ishlab chiquvchilar ko'pincha o'zlarining yaratganlarini ekspert tizimlar deb atashadi. Bunday bayonotlar marketing hiylasidan boshqa narsa emas, chunki aslida bu mahsulotlar ekspert tizimlar emas (har qanday kompyuter huquqiy ma'lumotnoma tizimlari bunga misol bo'la oladi). Ishqibozlar foydalanuvchi interfeysini yaratish yondashuvlarini ekspert tizimlarini yaratishda "klassik" yondashuvlar bilan birlashtirishga harakat qilmoqdalar. Ushbu urinishlar CLIPS.NET, CLIPS Java Native Interface va boshqalar kabi loyihalarda aks ettirilgan, ammo yirik kompaniyalar dasturiy ta'minot kompaniyalari bunday loyihalarni moliyalashtirishni istamaydilar va shu sababli ishlanmalar eksperimental bosqichdan tashqariga chiqmaydi. Bilimga asoslangan tizimlarni qo'llash mumkin bo'lgan barcha sohalarni sinflarga bo'lish mumkin: tibbiy diagnostika, rejalashtirish, prognozlash, nazorat qilish va boshqarish, o'qitish, talqin qilish, elektr va mexanik uskunalardagi nosozliklarni tashxislash, o'qitish. Keling, ushbu sinflarning har birini batafsil ko'rib chiqaylik. a) Tibbiy diagnostika tizimlari. Bunday tizimlar yordamida tananing faoliyatidagi turli xil buzilishlar va ularning qandayligi aniqlanadi mumkin bo'lgan sabablar. Eng mashhur diagnostika tizimi MYCIN hisoblanadi. Menenjitni tashxislash uchun ishlatiladi va bakterial infektsiyalar, shuningdek, ushbu kasalliklarga chalingan bemorlarning holatini kuzatish. Tizimning birinchi versiyasi 70-yillarda ishlab chiqilgan. Bugungi kunga kelib, uning imkoniyatlari sezilarli darajada kengaydi: tizim mutaxassis shifokor bilan bir xil professional darajada tashxis qo'yadi va tibbiyotning turli sohalarida qo'llanilishi mumkin. b) bashorat qilish tizimlari. Tizimlar mavjud vaziyatni yoki ob'ektning holatini tavsiflovchi mavjud ma'lumotlarga asoslanib, voqealar yoki hodisalar natijalarini bashorat qilish uchun mo'ljallangan. Shunday qilib, o'z ishida foydalanadigan "Uoll-stritni zabt etish" dasturi statistik usullar algoritmlar, bozor sharoitlarini tahlil qila oladi va investitsiya rejasini ishlab chiqadi. Dastur an'anaviy dasturlashning algoritmlari va protseduralaridan foydalanadi, shuning uchun uni bilimga asoslangan tizim sifatida tasniflash mumkin emas. Bugungi kunda mavjud ma'lumotlarni tahlil qilish orqali yo'lovchilar oqimini, ekinlar hosildorligini va ob-havoni bashorat qila oladigan dasturlar mavjud. Bunday dasturlar juda oddiy va ulardan ba'zilari oddiy shaxsiy kompyuterlarda ishlatilishi mumkin. Biroq, bozor ma'lumotlariga asoslanib, kapitalni qanday oshirishni taklif qiladigan ekspert tizimlari hali ham mavjud emas. c) rejalashtirish. Rejalashtirish tizimlari aniq natijalarga erishish uchun ko'p sonli o'zgaruvchilar bilan muammolarni hal qilish uchun mo'ljallangan. Tijorat sohasida birinchi marta bunday tizimlar Damashqning Informat firmasi tomonidan qo'llanilgan. Kompaniya rahbariyati tomonidan ofis foyesida 13 ta stansiya o‘rnatish bo‘yicha buyruq berildi, bu amalga oshirildi bepul maslahatlar kompyuter sotib olmoqchi bo'lgan xaridorlar uchun. Mashinalar xaridorning byudjeti va xohishlariga mos keladigan tanlov qilishga yordam berdi. Ekspert tizimlari Boeing tomonidan vertolyotlarni ta'mirlash, samolyot dvigatellari ishdan chiqish sabablarini aniqlash va kosmik stantsiyalarni loyihalash kabi maqsadlarda ham qo'llanilgan. DEC, mijozlar talablarini qondirish uchun VAX kompyuter tizimlarini aniqlash va qayta sozlash imkoniyatiga ega bo'lgan XCON ekspert tizimini yaratdi. DEC hozirda XCON bilim bazasini o'z ichiga olgan yanada kuchli XSEL tizimini ishlab chiqmoqda. Tizimni yaratishdan maqsad iste'molchilarga kerakli konfiguratsiyaga ega hisoblash tizimini tanlashda yordam berishdir. XSEL va XCON o'rtasidagi farq shundaki, u interaktivdir. d) talqin qilish. Sharhlovchi tizimlar kuzatish natijalari asosida xulosa chiqarishga qodir. Eng mashhur talqin tizimlaridan biri PROSPECTOR tizimidir. U to'qqiz nafar mutaxassisning bilimiga asoslangan ma'lumotlardan foydalangan holda ishlaydi. Tizimning samaradorligini bir misol bilan baholash mumkin: to‘qqiz xil ekspertiza usulidan foydalangan holda tizim hech bir mutaxassis kutmagan ruda konini topdi. Boshqa ma'lum bo'lgan sharhlovchi tizim bu HASP/SIAP. U akustik kuzatuv tizimlari ma'lumotlaridan foydalanadi va ular asosida Tinch okeanidagi kemalarning joylashishini va ularning turlarini aniqlaydi. e) Intellektual boshqaruv va boshqaruv tizimlari. Nazorat va boshqaruv uchun ekspert tizimlari muvaffaqiyatli qo'llanilmoqda. Ular bir nechta manbalardan olingan ma'lumotlarni tahlil qilish va tahlil natijalari asosida qaror qabul qilish imkoniyatiga ega. Bunday tizimlar tibbiy kuzatuvni amalga oshirish va samolyotlar harakatini nazorat qilish imkoniyatiga ega, bundan tashqari, ular atom elektr stantsiyalarida qo'llaniladi. Shuningdek, ularning yordami bilan korxonaning moliyaviy faoliyati tartibga solinadi va tanqidiy vaziyatlarda echimlar ishlab chiqiladi. f) Elektr va mexanik jihozlarning diagnostikasi va nosozliklarini bartaraf etish. Bilimga asoslangan tizimlar quyidagi hollarda qo'llaniladi: teplovozlar, avtomobillar va boshqa elektr va mexanik qurilmalarni ta'mirlash; kompyuterlarning dasturiy va texnik vositalaridagi xatolar va nosozliklarni diagnostika qilish va bartaraf etish. va) Kompyuter tizimlari o'rganish. Ta'lim maqsadlarida bilimga asoslangan tizimlardan foydalanish juda samarali. Tizim ob'ektning xatti-harakati va faoliyatini tahlil qiladi va olingan ma'lumotlarga muvofiq bilimlar bazasini o'zgartiradi. Eng oddiy misol bunday trening Kompyuter o'yini, bunda o'yinchining mahorati oshishi bilan darajalar qiyinlashadi. Qiziqarli o'quv tizimi - EURISCO - D. Lenat tomonidan ishlab chiqilgan. Bu oddiy evristikadan foydalanadi. Tizim o'yin simulyatsiyasida qo'llanilgan jang qilish. O'yinning mohiyati ko'plab qoidalarga rioya qilgan holda mag'lubiyatga uchragan flotiliyaning optimal tarkibini aniqlashdir. Tizim ushbu vazifani muvaffaqiyatli bajardi, jumladan flotiliya tarkibiga bitta kichik kema va hujumga qodir bo'lgan bir nechta kemalar. O'yin qoidalari har yili o'zgardi, ammo EURISCO tizimi uch yil davomida doimiy ravishda g'alaba qozondi. Bilimlar mazmuniga ko'ra bir vaqtning o'zida bir nechta turlarga taalluqli bo'lgan ko'plab ekspert tizimlari mavjud. Masalan, rejalashtirishni amalga oshiradigan tizim o'quv tizimi ham bo'lishi mumkin. U talabaning bilim darajasini aniqlay oladi va shu ma'lumotlarga asoslanib o'quv rejasini tuzadi. Boshqarish tizimlari rejalashtirish, prognozlash, diagnostika va nazorat qilish uchun ishlatiladi. Uy yoki kvartirani himoya qilish uchun mo'ljallangan tizimlar atrof-muhitdagi o'zgarishlarni kuzatishi, vaziyatning rivojlanishini bashorat qilishi va keyingi harakatlar rejasini tuzishi mumkin. Masalan, deraza ochilib, o'g'ri xonaga kirishga harakat qilmoqda, shuning uchun politsiyani chaqirish kerak. Ekspert tizimlaridan keng foydalanish 1980-yillarda, ular birinchi marta tijorat maqsadlarida joriy etilganda boshlangan. ES ko'plab sohalarda, shu jumladan biznes, fan, texnologiya, ishlab chiqarish va aniq belgilangan mavzu sohasi bilan tavsiflangan boshqa sohalarda qo'llaniladi. Shu nuqtai nazardan, "yaxshi belgilangan" insonning fikrlash jarayonini alohida bosqichlarga bo'lishi mumkinligini anglatadi va shu bilan ushbu soha doirasidagi har qanday muammoni hal qilish mumkin. Binobarin, shunga o'xshash harakatlar kompyuter dasturi orqali amalga oshirilishi mumkin. Aytish mumkinki, sun’iy intellektdan foydalanish insoniyat uchun cheksiz imkoniyatlarni ochib beradi. Sun'iy intellekt ilmiy yo'nalish sifatida ta'riflangandan beri (1950-yillarning o'rtalaridan boshlab) aqlli tizimlarni ishlab chiquvchilar oldiga qo'yilgan vazifalarning eng muhim sinflari orasida quyidagilarni ajratib ko'rsatish kerak: sun'iy intellektning yo'nalishlari, rasmiylashtirish qiyin bo'lgan muammolarni hal qiladigan: teoremani isbotlash, tasvirni aniqlash, mashina tarjimasi va inson nutqini tushunish, o'yin dasturlari, mashina ijodkorligi, ekspert tizimlari. Keling, ularning mohiyatini qisqacha ko'rib chiqaylik. Sun'iy intellektning yo'nalishlari Teorema isboti. Teoremani isbotlash usullarini o'rganish sun'iy intellektning rivojlanishida muhim rol o'ynadi. Ko'pgina norasmiy muammolar, masalan, tibbiy diagnostika, echishda teoremalarni isbotlashni avtomatlashtirish uchun foydalanilgan uslubiy yondashuvlardan foydalanadi. Matematik teoremaning isbotini izlash nafaqat gipotezalardan xulosa chiqarishni, balki asosiy teoremaning umumiy isboti uchun qaysi oraliq gaplarni isbotlash kerakligi haqida intuitsiya qilishni ham talab qiladi. Tasvirni aniqlash. Shaklni aniqlash uchun sun'iy intellektdan foydalanish o'xshash xususiyatlar asosida grafik ob'ektlarni identifikatsiyalash uchun amalda ishlaydigan tizimlarni yaratish imkonini berdi. Tan olinishi kerak bo'lgan ob'ektlarning har qanday belgilari belgi sifatida qaralishi mumkin. Xususiyatlar ob'ektlarning yo'nalishi, o'lchami va shakliga qarab o'zgarmas bo'lishi kerak. Belgilar alifbosi tizim ishlab chiqaruvchisi tomonidan shakllantiriladi. Tanib olish sifati ko'p jihatdan xususiyatlarning o'rnatilgan alifbosi qanchalik yaxshi ekanligiga bog'liq. Tanib olish apriori tasvirda tanlangan alohida ob'ekt uchun xususiyatlar vektorini olishdan va so'ngra ushbu vektor xususiyatlar alifbosining qaysi standartlariga mos kelishini aniqlashdan iborat. Mashina tarjimasi va inson nutqini tushunish. Lug'at yordamida inson nutqidagi jumlalarni tahlil qilish vazifasi sun'iy intellekt tizimlarining tipik vazifasidir. Uni hal qilish uchun iboralarni moslashtirishni osonlashtiradigan vositachi til yaratildi turli tillar. Kelajakda bu vositachi til tarjima qilinadigan matnlarning ma'nolarini ifodalovchi semantik modelga aylandi. Semantik modelning evolyutsiyasi bilimlarni ichki ifodalash uchun tilni yaratishga olib keldi. Natijada, zamonaviy tizimlar Matn va iboralarni to'rtta asosiy bosqichda tahlil qiling: morfologik tahlil, sintaktik, semantik va pragmatik tahlil. O'yin dasturlari. Aksariyat o'yin dasturlari variantlarni sanab o'tish va o'z-o'zini o'rganish kabi sun'iy intellektning bir nechta asosiy g'oyalariga asoslanadi. Sun'iy intellekt usullaridan foydalangan holda o'yin dasturlari sohasidagi eng qiziqarli vazifalardan biri bu kompyuterni shaxmat o'ynashga o'rgatishdir. U hisoblashning dastlabki kunlarida, 1950-yillarning oxirida tashkil etilgan. Shaxmatda ma'lum mahorat darajalari, o'yinning sifat darajalari mavjud bo'lib, ular tizimning intellektual o'sishini baholashning aniq mezonlarini berishi mumkin. Shu sababli, butun dunyo olimlari kompyuter shaxmatiga faol jalb qilingan va ularning yutuqlari haqiqiy amaliy ahamiyatga ega bo'lgan boshqa intellektual ishlanmalarda qo'llaniladi. 1974 yilda Stokgolmda bo'lib o'tgan navbatdagi IFIP (International Federation of Information Processing) kongressi doirasida birinchi marta shaxmat dasturlari o'rtasida jahon chempionati bo'lib o'tdi. Ushbu musobaqada "Kaissa" shaxmat dasturi g'olib bo'ldi. U Moskvada, SSSR Fanlar akademiyasining Nazorat muammolari institutida yaratilgan. Mashina ijodkorligi. Sun'iy intellektni qo'llash sohalaridan biri bu dasturiy ta'minot tizimlari mustaqil ravishda musiqa, she'rlar, hikoyalar, maqolalar, diplomlar va hatto dissertatsiyalar yaratishga qodir. Bugungi kunda musiqa dasturlash tillarining butun sinfi mavjud (masalan, C-Sound tili). Turli musiqiy vazifalar uchun maxsus dasturiy ta'minot yaratilgan: ovozni qayta ishlash tizimlari, ovoz sintezi, interaktiv kompozitsiya tizimlari, algoritmik kompozitsiya dasturlari. Ekspert tizimlari. Sun'iy intellekt usullari avtomatlashtirilgan konsalting tizimlari yoki ekspert tizimlarini yaratishda qo'llanilishini topdi. Birinchi ekspert tizimlari tadqiqot vositalari sifatida o'tgan asrning 60-yillarida ishlab chiqilgan. Ular kasalliklarning tibbiy diagnostikasi kabi tor mavzudagi murakkab muammolarni hal qilish uchun maxsus ishlab chiqilgan sun'iy intellekt tizimlari edi. Ushbu yo'nalishning klassik maqsadi dastlab fan sohasida aniq bilimlarsiz har qanday muammoni hal qila oladigan umumiy maqsadli sun'iy intellekt tizimini yaratish edi. Hisoblash resurslarining imkoniyatlari cheklanganligi sababli, bu muammoni maqbul natija bilan hal qilish juda qiyin bo'lib chiqdi. Ekspert tizimlarini tijorat tatbiq etish 1980-yillarning boshlarida sodir bo'lgan va shundan beri ekspert tizimlari keng tarqalgan. Ular biznesda, fanda, texnologiyada, ishlab chiqarishda, shuningdek, aniq belgilangan fan sohasi mavjud bo'lgan boshqa ko'plab sohalarda qo'llaniladi. "Juda aniq" iborasining asosiy ma'nosi shundaki, inson mutaxassisi ma'lum bir mavzu bo'yicha har qanday muammoni hal qilish mumkin bo'lgan fikrlash bosqichlarini aniqlay oladi. Bu shuni anglatadiki, shunga o'xshash harakatlar kompyuter dasturi tomonidan amalga oshirilishi mumkin. Endi biz buni aniq aytishimiz mumkin sun'iy intellekt tizimlaridan foydalanish keng chegaralarni ochadi. Bugungi kunda ekspert tizimlari sun'iy intellekt texnologiyasining eng muvaffaqiyatli qo'llanilishidan biri hisoblanadi. Shuning uchun siz bilan tanishishingizni tavsiya qilamiz. ROSSIYA FEDERASİYASI TA'LIM VA FAN VAZIRLIGI "INFO-Ruthenia" xalqaro instituti KURS ISHI Intizom: Boshqarish tizimlarini tadqiq qilish Mavzu: Sun'iy intellektning korxonada qo'llanilishi Balatskaya E.N. Kirish 2. Sun'iy intellekt: qo'llash sohalari 3. Sun'iy intellekt va uning rivojlanish istiqbollari Xulosa Lug'at Kirish Sun'iy intellekt fani 20-asrning o'rtalariga to'g'ri keladi. O'sha vaqtdan boshlab ko'plab tadqiqot laboratoriyalarida olimlar inson bilan bir xil darajada fikrlash qobiliyatiga ega bo'lgan kompyuterlarni yaratish ustida ishlamoqda. O'sha paytda sun'iy intellektning paydo bo'lishi uchun zarur shart-sharoitlar allaqachon mavjud edi. Shunday qilib, psixologlar inson miyasining modelini yaratdilar va fikrlash jarayonlarini o'rgandilar. Matematiklar algoritmlar nazariyasini yaratdilar, bu esa hisoblashning matematik nazariyasiga asos bo'ldi, dunyo haqidagi bilimlar tartibga solindi va tuzildi, optimal hisoblar masalalari hal qilindi va birinchi kompyuterlar yaratildi. Yangi mashinalar hisob-kitoblarni odamlarga qaraganda ancha tezroq bajarishga qodir edi, shuning uchun olimlar inson taraqqiyoti darajasiga etgan kompyuterlarni yaratish imkoniyati haqida o'ylashdi. 1950-yilda ingliz olimi Alan Tyuring “Mashina oʻylay oladimi?” maqolasini eʼlon qildi. Ushbu maqolada u o'zi ishlab chiqqan, keyinchalik "Tyuring testi" nomi bilan mashhur bo'lgan test yordamida mashinaning intellekt darajasini aniqlashni taklif qiladi. Boshqa olimlar ham sun'iy intellekt sohasida ishlagan, biroq ular an'anaviy informatika doirasida hal qilib bo'lmaydigan qator muammolarga duch kelishgan. Ma'lum bo'lishicha, birinchi navbatda, hissiy idrok etish, axborotni o'zlashtirish mexanizmlari, shuningdek, tilning tabiati o'rganilishi kerak. Miyaning ishiga taqlid qilish juda qiyin bo'lib chiqdi, chunki buning uchun bir-biri bilan o'zaro ta'sir qiluvchi milliardlab neyronlarning ishini takrorlash kerak bo'ladi. Ammo bundan ham ko'proq qiyin vazifa miya ishiga taqlid qilishdan ko'ra, uning ishlash tamoyillari va mexanizmlarini o'rganish bo'lib chiqdi. Bu muammo, razvedka tadqiqotchilari duch kelgan, psixologiyaning nazariy tomoniga ta'sir ko'rsatdi. Olimlar hali aql nima ekanligi haqida bir fikrga kela olishmadi. Ba'zilar yuqori murakkablikdagi muammolarni hal qilish qobiliyatini aql-idrok belgisi deb bilishadi; boshqalar uchun intellekt, birinchi navbatda, ma'lumotni o'rganish, umumlashtirish va tahlil qilish qobiliyatidir; boshqalar bu tashqi dunyo bilan samarali o'zaro ta'sir qilish imkoniyati, muloqot qilish, idrok etish va qabul qilingan ma'lumotni tushunish qobiliyatidir, deb hisoblaydi. Ushbu kurs ishida o'rganish ob'ekti sun'iy intellektdir. O'rganish mavzusi - mumkin bo'lgan usullar uni takomillashtirish va rivojlantirish. Ishning maqsadi: sun'iy intellektni qo'llash mumkin bo'lgan inson faoliyati sohalarini aniqlash. Ushbu ish doirasida olib borilgan tadqiqot jarayonida bir nechta muammolarni hal qilish kerak: ) Sun'iy intellektning paydo bo'lish tarixini ko'rib chiqing; ) Sun'iy intellekt yaratishning asosiy maqsadlarini aniqlash; ) O'quvchini zamonaviy dunyoda sun'iy intellektni qo'llash turlari bilan tanishtirish; ) Sun'iy intellektni qo'llash mumkin bo'lgan istiqbolli sohalarni o'rganish; ) Sun'iy intellekt bilan kelajak nima bo'lishi mumkinligini ko'rib chiqing. Taqdim etilgan kurs ishi sun'iy intellektning paydo bo'lishi va rivojlanishi tarixiga qiziqqan har bir kishi uchun qiziqarli bo'lishi mumkin, bundan tashqari, undan o'quv qo'llanma sifatida foydalanish mumkin. 1. “Sun’iy intellekt” atamasining ma’nosi. Insoniyat sun'iy intellekt haqida birinchi marta 50 yildan ko'proq vaqt oldin eshitgan. Bu 1956 yilda Dartmut universitetida bo'lib o'tgan konferentsiyada sodir bo'ldi, u erda Jon Makkarti bu atamaga aniq va aniq ta'rif berdi. "Sun'iy intellekt - bu aqlli mashinalar va kompyuter dasturlarini yaratish fani. Ushbu fanning maqsadlari uchun kompyuterlar inson aqlining xususiyatlarini tushunish vositasi sifatida qo'llaniladi, shu bilan birga, AIni o'rganish biologik jihatdan oqilona usullarni qo'llash bilan cheklanmasligi kerak. Boshqa amaliy fanlar singari, sun'iy intellekt fani ham nazariy va eksperimental qismlar bilan ifodalanadi. Amalda, "Sun'iy intellekt" kompyuter fanlari va hisoblash texnikasi va kognitiv va xulq-atvor psixologiyasi va neyrofiziologiya kabi fanlar o'rtasida oraliq o'rinni egallaydi. Nazariy asosga kelsak, bu "Sun'iy intellekt falsafasi"dir, ammo bu sohada sezilarli natijalar bo'lmaguncha, nazariyaning mustaqil qiymati yo'q. Shunga qaramay, hozirdanoq sun'iy intellekt fanini mustaqil ahamiyatga ega bo'lgan boshqa nazariy fanlar va usullarni (robotik, algoritmik, matematik, fiziologik) ajratib ko'rsatish kerak. Endi sun'iy intellektning rivojlanishi ikki yo'nalishda: neyrokibernetika va qora quti kibernetikasi bo'yicha amalga oshirilmoqda. Yo'nalishlardan biri - neyrokibernetika yoki sun'iy intellekt ishni modellashtirishga asoslangan. inson miyasi neyron tarmoqlari yoki neyron tarmoqlari deb nomlanuvchi sun'iy intellekt tizimlaridan foydalanish. AIning ikkinchi yo'nalishi - qora quti kibernetikasi yoki mashina razvedkasi, algoritmlarni qidirish va ishlab chiqish bilan shug'ullanadi. samarali yechim mavjud kompyuter modellaridan foydalangan holda aqlli vazifalar. Ushbu yo'nalish uchun asosiy narsa qurilmaning dizayni emas, balki uning ishlash printsipi: "fikrlash" mashinasining kirish harakatlariga reaktsiyasi inson miyasi bilan bir xil bo'lishi kerak. Sun'iy intellekt haqida ko'plab kitoblar yozilgan, ammo biron bir muallif bu fan nima qiladi degan savolga aniq javob bermaydi. Aksariyat mualliflar AIning faqat bitta ta'rifini ko'rib chiqadilar, faqat ilmiy yutuqlarni hisobga olgan holda bu ta'rif. Keyingi muammo inson aqlining tabiati va uning maqomiga taalluqlidir: falsafada ular uchun hali ham aniq bir mezon yo'q. Mashinaning "oqilonalik" darajasini aniqlashning yagona yondashuvi yo'q. Biroq, sun'iy intellekt paydo bo'lganidan beri taklif qilingan ko'plab farazlar mavjud. Bu yuqorida aytib o'tilgan Tyuring testi, Nyuell-Simon gipotezasi va sun'iy intellektni rivojlantirishning boshqa ko'plab yondashuvlari, ulardan ikkitasini ajratib ko'rsatish mumkin: semiotik yoki yuqoridan pastga: turli xil taqlid qiluvchi bilimlar bazalari, xulosalar tizimlari va ekspert tizimlarini yaratishga asoslangan. aqliy jarayonlar tafakkur, his-tuyg'ular, nutq, ijodkorlik, fikrlash kabi yuqori daraja. biologik yoki ko'tariluvchi: u inson miyasi jarayonlarini taqlid qiluvchi neyron tarmoqlarni yaratish va o'rganish, shuningdek, biokompyuterlar, neyrokompyuterlar va boshqa shunga o'xshash hisoblash tizimlarini yaratishga asoslangan. Ikkinchi yondashuv Jon Makkarti bergan ta'rifdan tashqariga chiqadi, lekin bir xil yakuniy maqsadga ega, shuning uchun uni sun'iy intellekt sohasiga bog'lash uchun barcha asoslar mavjud. Kognitiv psixologiya, gnoseologiya va neyrofiziologiya bilan birgalikda sun'iy intellekt boshqa fan - kognitologiyani shakllantiradi. Gnoseologiya AI muammolari bilan bevosita bog'liq, chunki u bilish fani (falsafaning bir qismi) va falsafa, o'z navbatida, sun'iy intellektda muhim rol o'ynaydi. Faylasuflar va AI muhandislari shunga o'xshash muammolarni hal qilishadi: ikkalasi ham qidirmoqda eng yaxshi usullar axborot va bilimlarni taqdim etish va ulardan foydalanish. Kognitiv modellashtirish - bu Axelrod tomonidan taklif qilingan va birinchi marta sinovdan o'tgan usul. Usul etarli darajada aniqlanmagan vaziyatlarda qaror qabul qilish uchun ishlatiladi. U bir yoki bir nechta mutaxassislarning holati haqidagi sub'ektiv g'oyalarni bilishga asoslangan modellashtirishga asoslanadi. Ekspert vakillik modeli kognitiv xaritadir (F, W). W - vaziyat omillari o'rtasidagi sabab-oqibat munosabatlari, shuningdek, vaziyatni tahlil qilish usullari to'plami, F - vaziyatning barcha mavjud omillari. Hozirgi vaqtda kognitiv modellashtirishni rivojlantirishning asosiy yo'nalishi vaziyatni modellashtirish va tahlil qilish uchun apparatni takomillashtirishdir. Xususan, vaziyatni bashorat qilishning turli usullari va teskari muammolarni hal qilish usullari ishlab chiqilmoqda. Informatika fanida sun’iy intellekt masalalarini yechish bilimlar bazalari va ekspert tizimlarini loyihalash yordamida amalga oshiriladi. Bilim bazalari - bu ma'lumotni mazmunli qayta ishlash mumkin bo'lgan bilim va qoidalar to'plami. Umuman olganda, kompyuter fanida sun'iy intellekt muammolari yaratish maqsadida o'rganilmoqda. axborot tizimlari, ularning ishlashi va takomillashtirish. Bunday tizimlarni ishlab chiquvchilar va foydalanuvchilarni o'qitish axborot texnologiyalari sohasidagi mutaxassislar tomonidan amalga oshiriladi. Sun'iy intellekt yaratishga urinishlar faylasuf olimlarning e'tiborini o'ziga tortgani va jalb qilishda davom etishi tabiiy. Birinchi aqlli tizimlarning paydo bo'lishi inson bilimi, dunyo tartibi va insonning dunyodagi o'rni bilan bog'liq ko'p jihatlarga ta'sir qilmasligi mumkin edi. Shartli ravishda ushbu sohadagi barcha falsafiy muammolarni ikki guruhga bo'lish mumkin: sun'iy intellektni yaratish imkoniyati va sun'iy intellekt etikasi. Birinchi guruhda savollarning aksariyati AIni yaratish imkoniyatlari va usullariga bag'ishlangan. Muammolarning ikkinchi guruhi bilan bog'liq mumkin bo'lgan oqibatlar butun insoniyat uchun AIning paydo bo'lishi. Shu bilan birga, transhumanizmda AIni yaratish insoniyat oldida turgan asosiy vazifalardan biri hisoblanadi. AQShda joylashgan Singularity Institute (SIAI) olimlari g‘ayritabiiy sun’iy intellektni yaratish natijasida yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan global xavf-xatarlar salohiyatini faol ravishda o‘rganmoqda. Bunday xavf-xatarlarning oldini olish uchun AI inson uchun qulay bo'lishi uchun dasturlashtirilgan bo'lishi kerak. "Men, robot" filmida sun'iy intellekt etikasi muammosi juda asosli ko'rib chiqiladi. Ayrim olimlarning fikricha, robototexnika qonunlari aholini zararlardan “himoya qilish” uchun “kompyuter razvedkasi”ni Yerdagi hokimiyatni egallashga undashi mumkin. Diniy konfessiyalarga kelsak, ularning aksariyati sun'iy intellektni yaratish borasida ancha xotirjam. Masalan, buddistlarning ruhiy rahbari Dalay Lama kompyuterga asoslangan ong mavjud bo'lishi mumkin, deb hisoblaydi. Raelitlarning diniy harakati bu sohadagi o'zgarishlarni faol qo'llab-quvvatlaydi. Boshqa dinlar AI bilan bog'liq muammolarni ko'taradi, kamdan-kam hollarda aniq pozitsiya haqida gapirish mumkin. Sun'iy intellekt: ilovalar Sun'iy intellekt ilmiy yo'nalish sifatida e'tirof etilgan va bu o'tgan asrning 50-yillari o'rtalarida sodir bo'lgan paytdan boshlab, aqlli tizimlarni ishlab chiquvchilar ko'plab muammolarni hal qilishlari kerak edi. An'anaviy ravishda barcha vazifalarni bir necha sinflarga bo'lish mumkin: inson tilini aniqlash va tarjima qilish, teoremani avtomatik isbotlash, o'yin dasturlarini yaratish, tasvirni aniqlash va mashina ijodkorligi. Keling, har bir sinf muammolarining mohiyatini qisqacha ko'rib chiqaylik. Teoremalarni isbotlash. Avtomatlashtirilgan teoremani isbotlash sun'iy intellektning eng qadimgi qo'llanilishidir. Ushbu sohada juda ko'p tadqiqotlar olib borildi, natijada rasmiylashtirilgan qidiruv algoritmlari va rasmiy ifodalash tillari paydo bo'ldi, masalan, PROLOG - mantiqiy dasturlash tili va predikatlar hisobi. Teoremalarning avtomatik isbotlari jozibador, chunki ular mantiqning umumiyligi va qat'iyligiga asoslanadi. Rasmiy tizimdagi mantiq avtomatlashtirish imkoniyatini nazarda tutadi, ya'ni agar siz muammoni va unga tegishli qo'shimcha ma'lumotlarni mantiqiy aksiomalar to'plami sifatida, masalaning maxsus holatlarini esa isbot talab qiladigan teorema sifatida ifodalasangiz, siz yechim olishingiz mumkin. ko'p muammolarga. Teoremalarni matematik asoslash va avtomatik isbotlash tizimlari ana shu tamoyilga asoslanadi. O'tgan yillarda teoremalarni avtomatik isbotlash dasturini yozishga bir necha bor urinishlar bo'lgan, ammo bitta usul yordamida masalalarni yechish imkonini beruvchi tizimni yaratish imkoni bo'lmagan. Har qanday nisbatan murakkab evristik tizim ko'plab ahamiyatsiz isbotlanadigan teoremalarni yaratishi mumkin edi, natijada dasturlar to'g'ri topilmaguncha ularni isbotlashlari kerak edi. Shu sababli, katta maydonlarni faqat muayyan holatlar uchun maxsus ishlab chiqilgan norasmiy strategiyalar yordamida hal qilish mumkin degan fikr paydo bo'ldi. Amalda, bu yondashuv ancha samarali bo'lib chiqdi va boshqalar qatori ekspert tizimlarining asosi bo'ldi. Shu bilan birga, rasmiy mantiqqa asoslangan fikrlashni e'tiborsiz qoldirib bo'lmaydi. Rasmiylashtirilgan yondashuv ko'plab muammolarni hal qilishga imkon beradi. Xususan, undan foydalanib, siz murakkab tizimlarni boshqarishingiz, kompyuter dasturlari to'g'riligini tekshirishingiz, mantiqiy sxemalarni loyihalashingiz va sinab ko'rishingiz mumkin. Bundan tashqari, teoremani avtomatik isbotlovchi tadqiqotchilar mantiqiy iboralarning sintaktik shaklini baholashga asoslangan kuchli evristikani ishlab chiqdilar. Natijada, maxsus strategiyalarni ishlab chiqishga murojaat qilmasdan, qidiruv maydonining murakkablik darajasini pasaytirish mumkin bo'ldi. Teoremalarni avtomatik isbotlash olimlarni ham qiziqtiradi, chunki inson aralashuvisiz bo'lmasa ham, ayniqsa murakkab muammolar uchun tizimdan foydalanish mumkin. Hozirgi vaqtda dasturlar ko'pincha yordamchi sifatida ishlaydi. Mutaxassislar vazifani bir nechta kichik vazifalarga ajratadilar, so'ngra mumkin bo'lgan sabablarni aniqlash uchun evristika o'ylab topiladi. Keyinchalik, dastur lemmalarni isbotlaydi, unchalik muhim bo'lmagan taxminlarni tekshiradi va shaxs tomonidan ko'rsatilgan dalillarning rasmiy jihatlariga qo'shimchalar kiritadi. Shaklni aniqlash. Qolipni tan olish - bu xususiyatlarning umumiy to'plamidan dastlabki ma'lumotlarni tavsiflovchi muhim xususiyatlarni tanlash va olingan ma'lumotlar asosida ma'lumotlarni ma'lum bir sinfga belgilash. Naqshlarni aniqlash nazariyasi - kompyuter fanining bir tarmog'i bo'lib, uning vazifasi ob'ektlarni (ob'ektlar, jarayonlar, hodisalar, vaziyatlar, signallar va boshqalar) aniqlash va tasniflashning asoslari va usullarini ishlab chiqishdan iborat bo'lib, ularning har biri ma'lum ma'lumotlar to'plamiga ega. xususiyatlari va xususiyatlari. Amalda, ob'ektlarni tez-tez aniqlash kerak. Odatiy vaziyat - svetoforning rangini tanib olish va ayni paytda ko'chani kesib o'tish-o'tmaslik haqida qaror qabul qilish. Ob'ektni tanib olishdan voz kechib bo'lmaydigan boshqa sohalar ham mavjud, masalan, analog signallarni raqamlashtirish, harbiy ishlar, xavfsizlik tizimlari va boshqalar, shuning uchun bugungi kunda olimlar tasvirni aniqlash tizimlarini yaratish ustida faol ishlashni davom ettirmoqdalar. Ish ikki asosiy yo'nalishda amalga oshiriladi: Tirik mavjudotlarga xos bo'lgan tanib olish qobiliyatlarini tadqiq qilish, tushuntirish va modellashtirish. Amaliy maqsadlar uchun individual muammolarni hal qilish imkonini beradigan qurilmalarni yaratishning nazariy va uslubiy asoslarini ishlab chiqish. Tanib olish muammolarini shakllantirish matematik til yordamida amalga oshiriladi. Sun'iy neyron tarmoqlar nazariyasi tajribalar orqali natijalar olishga asoslangan bo'lsa, naqshni aniqlash muammolarini shakllantirish eksperimentga emas, balki matematik dalillar va mantiqiy fikrlashga asoslanadi. Bunday muammoning klassik formulasini ko'rib chiqing. Tasniflash kerak bo'lgan ko'plab ob'ektlar mavjud. To'plam quyi to'plamlardan yoki sinflardan iborat. Belgilangan: to'plamni tavsiflovchi ma'lumotlar, sinflar haqidagi ma'lumotlar va bitta ob'ektning ma'lum bir sinfga tegishliligini ko'rsatmasdan tavsifi. Vazifa: mavjud ma'lumotlarga asoslanib, ob'ekt qaysi sinfga tegishli ekanligini aniqlang. Muammolarda monoxrom tasvirlar mavjud bo'lsa, ularni tekislikdagi funktsiyalar deb hisoblash mumkin. Funktsiya rasmning rasmiy yozuvi bo'ladi va har bir nuqtada bu tasvirning ma'lum bir xususiyatini ifodalaydi - optik zichlik, shaffoflik, yorqinlik va hokazo. Bunday holda, tasvir to'plamining modeli tekislikdagi funktsiyalar to'plami bo'ladi. . Tan olish muammosini shakllantirish tan olishdan keyingi bosqichlar qanday bo'lishi kerakligiga bog'liq. Naqshlarni aniqlash usullariga miya modeli tushunchasini kiritgan F.Rozenblatning tajribalari kiradi. Tajribaning vazifasi - ma'lum funktsional xususiyatlari va tuzilishiga ega bo'lgan jismoniy tizimda psixologik hodisalar qanday paydo bo'lishini ko'rsatishdir. Olim tanib olish bo'yicha eng oddiy tajribalarni tasvirlab berdi, ammo ularning xususiyati deterministik bo'lmagan yechim algoritmidir. Tizim to'g'risida psixologik ahamiyatga ega bo'lgan ma'lumotni olish mumkin bo'lgan eng oddiy eksperiment quyidagicha: idrok etuvchi ikki xil qo'zg'atuvchining ketma-ketligi bilan taqdim etiladi, ularning har biriga u qandaydir tarzda reaksiyaga kirishishi kerak va turli ogohlantirishlar uchun. reaktsiya boshqacha bo'lishi kerak. Bunday tajribaning maqsadi boshqacha bo'lishi mumkin. Tajribachi oldida tashqi aralashuvsiz taqdim etilgan stimullar tizimi tomonidan o'z-o'zidan kamsitish imkoniyatini o'rganish yoki aksincha, majburiy tan olish imkoniyatini o'rganish vazifasi turishi mumkin. Ikkinchi holda, eksperimentator tizimni ikkitadan ortiq bo'lishi mumkin bo'lgan turli xil ob'ektlarni tasniflashni o'rgatadi. Ta'lim tajribasi quyidagicha bo'ladi: perseptron tasvirlar bilan taqdim etiladi, ular orasida tan olinishi kerak bo'lgan barcha sinflarning vakillari bor. To'g'ri javob xotirani o'zgartirish qoidalariga muvofiq mustahkamlanadi. Shundan so'ng, eksperimentator perseptronga nazorat stimulini taqdim etadi va ushbu sinfdagi tasvirlar uchun berilgan javobni olish ehtimolini aniqlaydi. Boshqarish stimuli mashg'ulot ketma-ketligida taqdim etilgan ob'ektlardan biriga mos kelishi yoki taqdim etilgan barcha ob'ektlardan farq qilishi mumkin. Bunga qarab quyidagi natijalar olinadi: Agar nazorat stimuli ilgari taqdim etilgan barcha o'quv stimullaridan farq qiladigan bo'lsa, unda sof diskriminatsiyadan tashqari, eksperiment umumlashtirish elementlarini o'rganadi. Agar nazorat stimuli ilgari taqdim etilgan bir xil sinf stimullari ta'sirida faollashtirilgan elementlarning birortasiga mos kelmaydigan ma'lum bir hissiy elementlar guruhining faollashishiga olib keladigan bo'lsa, u holda tajriba sof umumlashtirishni o'rganadi va tadqiqotni o'z ichiga olmaydi. tan olinishi. Perseptronlar sof umumlashtirishga qodir emasligiga qaramay, ular tanib olish vazifalarini, ayniqsa, tasvirlar ko'rsatilgan hollarda, idrok etuvchining allaqachon ma'lum tajribaga ega bo'lgan hollarda qoniqarli tarzda engishadi. Inson nutqini aniqlash va mashina tarjimasi. Sun'iy intellektning uzoq muddatli maqsadlari orasida inson tilini taniy oladigan va undan mazmunli iboralar yaratish uchun foydalana oladigan dasturlar yaratish kiradi. Tabiiy tilni tushunish va qo'llash qobiliyati inson aqlining asosiy xususiyatidir. Ushbu qobiliyatni muvaffaqiyatli avtomatlashtirish kompyuterlarni ancha samaraliroq qiladi. Bugungi kunga kelib, tabiiy tilni tushunadigan ko'plab dasturlar yozilgan va ular cheklangan kontekstlarda muvaffaqiyatli qo'llanilmoqda, ammo hozirgacha tabiiy tillarni inson kabi umumiylik va moslashuvchanlik bilan qo'llay oladigan tizimlar mavjud emas. Gap shundaki, tabiiy tilni tushunish jarayoni faqat jumlalarni tarkibiy qismlarga ajratish va lug'atlardan alohida so'zlarning ma'nolarini izlash emas. Aynan shu dasturlar yaxshi ishlaydi. Inson nutqidan foydalanish suhbat mavzusi, unga tegishli idiomalar haqida keng bilimga ega bo'lishni talab qiladi, bundan tashqari, noaniqliklar, kamchiliklar, kasbiy mahorat, jargon, so'zlashuv iboralari va boshqa ko'plab narsalarni tushunish qobiliyati normal inson nutqiga xosdir. . Bunga misol qilib futbol haqidagi suhbatni keltirish mumkin, unda “oldinga”, “pas”, “transfer”, “penalti”, “himoyachi”, “hujumchi”, “sardor” va boshqa so'zlar qo'llaniladi. Ushbu so'zlarning har biri ma'nolar to'plami bilan tavsiflanadi va alohida-alohida so'zlar juda tushunarli, ammo ulardan tuzilgan ibora futbolni sevmaydigan va buning tarixi, qoidalari va tamoyillari haqida hech narsa bilmaydigan har bir kishi uchun tushunarsiz bo'ladi. o'yin. Shunday qilib, inson tilini tushunish va qo'llash uchun asosiy bilimlar to'plami kerak bo'lib, tabiiy inson tilini tushunish va qo'llashni avtomatlashtirishning asosiy muammolaridan biri bunday bilimlarni to'plash va tizimlashtirishdir. Sun'iy intellektda semantik ma'nolar juda keng qo'llanilganligi sababli, olimlar ularni ma'lum darajada tuzilishga imkon beradigan bir qator usullarni ishlab chiqdilar. Shunga qaramay, ishlarning aksariyati yaxshi tushunilgan va ixtisoslashgan muammoli sohalarda amalga oshiriladi. Masalan, "mikrodunyo" texnikasi. U ishlatilgan birinchi dasturlardan biri Terri Winograd tomonidan ishlab chiqilgan SHRDLU dasturi bo'lib, u inson nutqini tushunish tizimlaridan biridir. Dasturning imkoniyatlari juda cheklangan edi va turli xil rang va shakldagi bloklarning joylashuvi, shuningdek, eng oddiy harakatlarni rejalashtirish haqida "suhbat" ga qisqartirildi. Dasturda “Ko‘ndalang chiziqdagi piramida qanday rangda?” kabi savollarga javoblar berildi. va "Qizil blokga ko'k blok qo'ying" kabi ko'rsatmalar berishi mumkin. Bunday muammolar ko'pincha sun'iy intellekt tadqiqotchilari tomonidan ko'rib chiqildi va keyinchalik "bloklar olami" nomi bilan mashhur bo'ldi. SHRDLU dasturi bloklarning joylashuvi haqida muvaffaqiyatli "gapirganiga" qaramay, unga ushbu "mikrokosmos" dan mavhum olish qobiliyati berilmagan. U yuqori murakkablikdagi mavzularning semantik tashkil etilishini etkazish uchun juda oddiy usullardan foydalangan. Tabiiy tillarni tushunish va qo'llash sohasidagi hozirgi ishlar asosan berilgan hududlarning o'ziga xos tuzilmalariga moslashtirilishi va keng doiradagi ilovalarda qo'llanilishi mumkin bo'lgan etarlicha umumiy vakillik rasmiyatchiligini topishga qaratilgan. Semiotik tarmoqlarning modifikatsiyasi bo'lgan mavjud usullarning aksariyati tor mavzularda tabiiy tilni taniy oladigan dasturlarni yozishda o'rganiladi va qo'llaniladi. Shu bilan birga, zamonaviy imkoniyatlar inson nutqini barcha xilma-xilligi bilan tushunishga qodir universal dastur yaratishga imkon bermaydi. Naqshlarni tanib olishning turli muammolari orasida quyidagilarni ajratib ko'rsatish mumkin: Foydali qazilma konlarining ta'rifi Tasvirni aniqlash Shtrix-kodni aniqlash Xarakterni tanib olish Nutqni aniqlash Yuzni tanish Avtomobil raqamini aniqlash O'yin dasturlarida sun'iy intellekt. O'yin sun'iy intellekti nafaqat an'anaviy sun'iy intellekt usullarini, balki umuman kompyuter fanining algoritmlarini, kompyuter grafikasi, robototexnika va boshqaruv nazariyasini ham o'z ichiga oladi. Nafaqat tizim talablari, balki o'yin byudjeti ham AI qanday amalga oshirilganiga bog'liq, shuning uchun ishlab chiquvchilar o'yinning sun'iy intellektini minimal xarajat bilan yaratilishini ta'minlashga harakat qilib, muvozanatni saqlashlari kerak. qiziqarli va manbalar uchun oddiy. Bu an'anaviy sun'iy intellektga qaraganda butunlay boshqacha yondashuvdan foydalanadi. Xususan, emulyatsiyalar, aldashlar va turli soddalashtirishlar keng qo'llaniladi. Misol: birinchi shaxs otishmalarining o'ziga xos xususiyati botlarning aniq harakat qilish va bir zumda nishonga olish qobiliyatidir, lekin shu bilan birga, odamda bitta imkoniyat yo'q, shuning uchun botlarning qobiliyatlari sun'iy ravishda kam baholanadi. Shu bilan birga, nazorat punktlari botlar bir jamoa bo'lib harakat qilishlari, pistirma o'rnatishlari va hokazolar uchun darajaga joylashtiriladi. Sun'iy intellekt tomonidan boshqariladigan kompyuter o'yinlarida quyidagi belgilar toifalari mavjud: to'dalar - aql darajasi past bo'lgan, inson o'yinchisiga dushman bo'lgan belgilar. O'yinchilar hududdan o'tish, artefaktlar va tajriba ballarini olish uchun to'dalarni yo'q qiladi. o'yinchi bo'lmagan belgilar - odatda bu belgilar o'yinchi uchun do'stona yoki neytraldir. botlar - o'yinchilarga dushman bo'lgan belgilar, dasturlash eng qiyin. Ularning qobiliyatlari o'yin qahramonlariga yaqinlashadi. Har qanday vaqtda ma'lum miqdordagi botlar o'yinchiga qarshi turadi. Kompyuter o'yinlari doirasida turli xil sun'iy o'yin intellektining evristik algoritmlari qo'llaniladigan ko'plab sohalar mavjud. Eng ko'p ishlatiladigan AI o'yini o'yinchi bo'lmagan belgilarni boshqarish usullaridan biri hisoblanadi. Boshqarishning yana bir keng tarqalgan usuli - bu skript. AI o'yinining yana bir aniq qo'llanilishi, ayniqsa real vaqtda strategiya o'yinlarida, yo'lni aniqlash yoki NPC xaritadagi bir nuqtadan boshqasiga qanday borishini aniqlash usuli. Shu bilan birga, to'siqlar, erlar va mumkin bo'lgan "urush tumanlari" ni hisobga olish kerak. To'dalarni dinamik muvozanatlash ham sun'iy intellektdan foydalanmasdan to'liq bo'lmaydi. Ko'pgina o'yinlar oldindan aytib bo'lmaydigan aql tushunchasini sinab ko'rdi. Bular Nintendogs, Black & White, Creatures va taniqli Tamagotchi o'yinchoqlari kabi o'yinlardir. Ushbu o'yinlarda qahramonlar uy hayvonlari bo'lib, ularning xatti-harakatlari o'yinchining harakatlariga qarab o'zgaradi. Qahramonlar o'rganishga qodir ko'rinadi, aslida ularning harakatlari cheklangan tanlovlar to'plamidan tanlash natijasidir. Ko'pgina o'yin dasturchilari aql illyuziyasini yaratadigan har qanday texnikani o'yin sun'iy intellektning bir qismi deb bilishadi. Biroq, bu yondashuv mutlaqo to'g'ri emas, chunki xuddi shu usullardan nafaqat o'yin AI dvigatellarida foydalanish mumkin. Masalan, botlarni yaratishda algoritmlar kelajakda yuzaga kelishi mumkin bo'lgan to'qnashuvlar haqidagi ma'lumotlardan foydalaniladi, buning natijasida botlar ushbu to'qnashuvlardan qochish "qobiliyatiga" ega bo'ladilar. Ammo xuddi shu texnikalar fizika dvigatelining muhim va zarur komponentidir. Yana bir misol: botning nishonga olish tizimining muhim komponenti suv ma'lumotlaridir va xuddi shu ma'lumotlar renderlashda grafik dvigatelda keng qo'llaniladi. Yakuniy misol - bu skript. Ushbu vosita o'yinni rivojlantirishning barcha jabhalarida muvaffaqiyatli ishlatilishi mumkin, lekin ko'pincha u NPC harakatlarini boshqarish usullaridan biri sifatida qaraladi. Puristlarning fikriga ko'ra, "o'yin sun'iy intellekt" iborasi mavjud bo'lishga haqli emas, chunki bu mubolag'a. Asosiy dalil sifatida ular sun'iy intellekt o'yinida klassik sun'iy intellekt haqidagi fanning faqat ba'zi sohalari qo'llanilishini ilgari surdilar. Shuni ham hisobga olish kerakki, sun'iy intellektning maqsadlari o'z-o'zini o'rganish tizimlarini yaratish va hatto fikr yuritishga qodir bo'lgan sun'iy intellektni yaratishdir, shu bilan birga ko'pincha evristika va yaratish uchun etarli bo'lgan bir nechta asosiy qoidalar to'plami bilan cheklanadi. yaxshi o'yin va o'yinchiga o'yindan yorqin taassurotlar va hissiyotlarni taqdim eting. Hozirda kompyuter o‘yinlarini ishlab chiquvchilar akademik sun’iy intellektga qiziqish bildirishmoqda, akademik hamjamiyat esa o‘z navbatida kompyuter o‘yinlariga qiziqa boshladi. Bu o'yin va klassik sun'iy intellektning bir-biridan qanchalik farq qilishi haqidagi savolni tug'diradi. Shu bilan birga, o'yin sun'iy intellekt hali ham klassikning kichik tarmoqlaridan biri hisoblanadi. Buning sababi, sun'iy intellekt bir-biridan farq qiladigan turli xil qo'llash sohalariga ega. Agar biz o'yin intellekti haqida gapiradigan bo'lsak, bu erda muhim farq - ba'zi muammolarni "qonuniy" usullar bilan hal qilish uchun aldash imkoniyati. Bir tomondan, yolg'onning kamchiligi shundaki, u ko'pincha haqiqiy bo'lmagan xarakterli xatti-harakatlarga olib keladi va shuning uchun har doim ham foydalanish mumkin emas. Boshqa tomondan, bunday aldash ehtimoli AI o'yini o'rtasidagi muhim farqdir. Sun'iy intellektning yana bir qiziqarli vazifasi bu kompyuterni shaxmat o'ynashni o'rgatishdir. Uni hal qilish bilan butun dunyo olimlari shug'ullanishdi. Bu vazifaning o'ziga xosligi shundaki, kompyuterning mantiqiy qobiliyatlarini namoyish qilish faqat haqiqiy raqib ishtirokida mumkin. Birinchi bunday namoyish 1974 yilda Stokgolmda bo'lib o'tdi, u erda shaxmat dasturlari o'rtasida shaxmat bo'yicha jahon chempionati bo'lib o'tdi. Ushbu tanlovda Moskvada joylashgan SSSR Fanlar akademiyasining Boshqaruv muammolari instituti sovet olimlari tomonidan yaratilgan Kaissa dasturi g'olib chiqdi. Mashina ijodida sun'iy intellekt. Inson intellektining tabiati hali yetarlicha o‘rganilmagan, inson ijodi tabiatini o‘rganish darajasi esa bundan ham past. Biroq, sun'iy intellekt sohalaridan biri bu mashina ijodkorligidir. Zamonaviy kompyuterlar musiqa, adabiy va tasviriy asarlar yaratadi, kompyuter o'yinlari va kino sanoati uzoq vaqtdan beri mashinalar tomonidan yaratilgan real tasvirlardan foydalangan. Mavjud dasturlar inson tomonidan osongina idrok etilishi va tushunilishi mumkin bo'lgan turli xil tasvirlarni yaratadi. Bu, ayniqsa, intuitiv bilimlar haqida gap ketganda juda muhimdir, uni rasmiy ravishda tekshirish uchun katta aqliy kuch sarflash kerak bo'ladi. Shunday qilib, musiqiy vazifalar dasturlash tili yordamida muvaffaqiyatli hal qilinadi, ulardan biri CSound tilidir. Musiqiy asarlar yaratiladigan maxsus dasturiy ta'minot algoritmik kompozitsiya dasturlari, interaktiv kompozitsiya tizimlari, ovoz sintezi va qayta ishlash tizimlari bilan ifodalanadi. Ekspert tizimlari. Zamonaviy ekspert tizimlarini ishlab chiqish tadqiqotchilar tomonidan 1970-yillarning boshidan boshlab amalga oshirildi va 1980-yillarning boshidan ekspert tizimlari tijorat asosida ishlab chiqila boshlandi. 1832 yilda rus olimi S. N. Korsakov tomonidan taklif qilingan ekspert tizimlarining prototiplari "aqlli mashinalar" deb nomlangan mexanik qurilmalar bo'lib, berilgan shartlar asosida yechim topish imkonini berdi. Masalan, bemorda kuzatilgan kasallik belgilari tahlil qilinib, ushbu tahlil natijalariga ko‘ra eng to‘g‘ri dori-darmonlar taklif etildi. Kompyuter fanlari ekspert tizimlarini bilim bazalari bilan birgalikda ko'rib chiqadi. Tizimlar - qaror qabul qilish tartib-qoidalarini qo'llash va mantiqiy xulosalarga asoslangan ekspert xatti-harakatlari modellari. Bilim asoslari tanlangan faoliyat sohasi bilan bevosita bog'liq bo'lgan xulosalar qoidalari va faktlar to'plami sifatida qaraladi. O'tgan asrning oxirida, o'sha paytda umumiy qabul qilingan matnli inson-mashina interfeysiga chuqur yo'naltirilgan ekspert tizimlarining ma'lum bir kontseptsiyasi ishlab chiqildi. Hozirgi vaqtda ushbu kontseptsiya jiddiy inqirozni boshdan kechirdi, aftidan, foydalanuvchi ilovalarida matnga asoslangan interfeys grafik bilan almashtirilganligi sababli. Bundan tashqari, relyatsion ma'lumotlar modeli va ekspert tizimlarini qurishning "klassik" ko'rinishi bir-biriga juda mos kelmaydi. Binobarin, ekspert tizimlarining bilim bazalarini tashkil etish hech bo'lmaganda zamonaviy sanoat ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimlaridan foydalangan holda samarali amalga oshirilmaydi. Ekspert tizimlarining ko'plab misollari adabiyotlarda va onlayn manbalarda "umumiy" yoki "keng ma'lum" deb nomlanadi. Darhaqiqat, ushbu ekspert tizimlarining barchasi o'tgan asrning 80-yillarida yaratilgan va hozirgi kunga kelib yo o'z faoliyatini to'xtatgan yoki umidsiz ravishda eskirgan va bir nechta ishqibozlar tufayli mavjud. Boshqa tomondan, zamonaviy dasturiy mahsulotlarni ishlab chiquvchilar ko'pincha o'zlarining yaratganlarini ekspert tizimlar deb atashadi. Bunday bayonotlar marketing hiylasidan boshqa narsa emas, chunki aslida bu mahsulotlar ekspert tizimlar emas (har qanday kompyuter huquqiy ma'lumotnoma tizimlari bunga misol bo'la oladi). Ishqibozlar foydalanuvchi interfeysini yaratish yondashuvlarini ekspert tizimlarini yaratishda "klassik" yondashuvlar bilan birlashtirishga harakat qilmoqdalar. Bu urinishlar CLIPS.NET, CLIPS Java Native Interface va boshqalar kabi loyihalarda o‘z aksini topdi, biroq yirik dasturiy ta’minot kompaniyalari bunday loyihalarni moliyalashtirishga shoshilmayapti va shu sababli rivojlanish eksperimental bosqichdan nariga o‘tmaydi. Bilimga asoslangan tizimlarni qo'llash mumkin bo'lgan barcha sohalarni sinflarga bo'lish mumkin: tibbiy diagnostika, rejalashtirish, prognozlash, nazorat qilish va boshqarish, o'qitish, talqin qilish, elektr va mexanik uskunalardagi nosozliklarni tashxislash, o'qitish. Keling, ushbu sinflarning har birini batafsil ko'rib chiqaylik. a) Tibbiy diagnostika tizimlari. Bunday tizimlar yordamida organizm faoliyatidagi turli xil buzilishlar va ularning mumkin bo'lgan sabablari bir-biri bilan qanday bog'liqligi aniqlanadi. Eng mashhur diagnostika tizimi MYCIN hisoblanadi. U meningit va bakterial infektsiyalarni tashxislash, shuningdek, ushbu kasalliklarga chalingan bemorlarning holatini kuzatish uchun ishlatiladi. Tizimning birinchi versiyasi 70-yillarda ishlab chiqilgan. Bugungi kunga kelib, uning imkoniyatlari sezilarli darajada kengaydi: tizim mutaxassis shifokor bilan bir xil professional darajada tashxis qo'yadi va tibbiyotning turli sohalarida qo'llanilishi mumkin. b) bashorat qilish tizimlari. Tizimlar mavjud vaziyatni yoki ob'ektning holatini tavsiflovchi mavjud ma'lumotlarga asoslanib, voqealar yoki hodisalar natijalarini bashorat qilish uchun mo'ljallangan. Shunday qilib, o'z ishida algoritmlarning statistik usullaridan foydalanadigan Wall Street Conquest dasturi bozor sharoitlarini tahlil qilish va investitsiya rejasini ishlab chiqishga qodir. Dastur an'anaviy dasturlashning algoritmlari va protseduralaridan foydalanadi, shuning uchun uni bilimga asoslangan tizim sifatida tasniflash mumkin emas. Bugungi kunda mavjud ma'lumotlarni tahlil qilish orqali yo'lovchilar oqimini, ekinlar hosildorligini va ob-havoni bashorat qila oladigan dasturlar mavjud. Bunday dasturlar juda oddiy va ulardan ba'zilari oddiy shaxsiy kompyuterlarda ishlatilishi mumkin. Biroq, bozor ma'lumotlariga asoslanib, kapitalni qanday oshirishni taklif qiladigan ekspert tizimlari hali ham mavjud emas. c) rejalashtirish. Rejalashtirish tizimlari aniq natijalarga erishish uchun ko'p sonli o'zgaruvchilar bilan muammolarni hal qilish uchun mo'ljallangan. Tijorat sohasida birinchi marta bunday tizimlar Damashqning Informat firmasi tomonidan qo'llanilgan. Kompaniya rahbariyati ofis foyesida 13 ta stansiya o‘rnatishni buyurdi, ular kompyuter sotib olmoqchi bo‘lgan xaridorlarga bepul maslahatlar berdi. Mashinalar xaridorning byudjeti va xohishlariga mos keladigan tanlov qilishga yordam berdi. Ekspert tizimlari Boeing tomonidan vertolyotlarni ta'mirlash, samolyot dvigatellari ishdan chiqish sabablarini aniqlash va kosmik stantsiyalarni loyihalash kabi maqsadlarda ham qo'llanilgan. DEC, mijozlar talablarini qondirish uchun VAX kompyuter tizimlarini aniqlash va qayta sozlash imkoniyatiga ega bo'lgan XCON ekspert tizimini yaratdi. DEC hozirda XCON bilim bazasini o'z ichiga olgan yanada kuchli XSEL tizimini ishlab chiqmoqda. Tizimni yaratishdan maqsad iste'molchilarga kerakli konfiguratsiyaga ega hisoblash tizimini tanlashda yordam berishdir. XSEL va XCON o'rtasidagi farq shundaki, u interaktivdir. d) talqin qilish. Sharhlovchi tizimlar kuzatish natijalari asosida xulosa chiqarishga qodir. Eng mashhur talqin tizimlaridan biri PROSPECTOR tizimidir. U to'qqiz nafar mutaxassisning bilimiga asoslangan ma'lumotlardan foydalangan holda ishlaydi. Tizimning samaradorligini bir misol bilan baholash mumkin: to‘qqiz xil ekspertiza usulidan foydalangan holda tizim hech bir mutaxassis kutmagan ruda konini topdi. Boshqa ma'lum bo'lgan sharhlovchi tizim bu HASP/SIAP. U akustik kuzatuv tizimlari ma'lumotlaridan foydalanadi va ular asosida Tinch okeanidagi kemalarning joylashishini va ularning turlarini aniqlaydi. e) Intellektual boshqaruv va boshqaruv tizimlari. Nazorat va boshqaruv uchun ekspert tizimlari muvaffaqiyatli qo'llanilmoqda. Ular bir nechta manbalardan olingan ma'lumotlarni tahlil qilish va tahlil natijalari asosida qaror qabul qilish imkoniyatiga ega. Bunday tizimlar tibbiy kuzatuvni amalga oshirish va samolyotlar harakatini nazorat qilish imkoniyatiga ega, bundan tashqari, ular atom elektr stantsiyalarida qo'llaniladi. Shuningdek, ularning yordami bilan korxonaning moliyaviy faoliyati tartibga solinadi va tanqidiy vaziyatlarda echimlar ishlab chiqiladi. f) Elektr va mexanik jihozlarning diagnostikasi va nosozliklarini bartaraf etish. Bilimga asoslangan tizimlar quyidagi hollarda qo'llaniladi: teplovozlar, avtomobillar va boshqa elektr va mexanik qurilmalarni ta'mirlash; kompyuterlarning dasturiy va texnik vositalaridagi xatolar va nosozliklarni diagnostika qilish va bartaraf etish. g) Ta'limning kompyuter tizimlari. Ta'lim maqsadlarida bilimga asoslangan tizimlardan foydalanish juda samarali. Tizim ob'ektning xatti-harakati va faoliyatini tahlil qiladi va olingan ma'lumotlarga muvofiq bilimlar bazasini o'zgartiradi. Bunday o'rganishning eng oddiy misoli kompyuter o'yini bo'lib, unda o'yinchining mahorati oshishi bilan darajalar qiyinlashadi. Qiziqarli o'quv tizimi - EURISCO - D. Lenat tomonidan ishlab chiqilgan. Bu oddiy evristikadan foydalanadi. Tizim jangovar operatsiyalarni taqlid qiluvchi o'yinda qo'llanilgan. O'yinning mohiyati ko'plab qoidalarga rioya qilgan holda mag'lubiyatga uchragan flotiliyaning optimal tarkibini aniqlashdir. Tizim ushbu vazifani muvaffaqiyatli bajardi, jumladan flotiliya tarkibiga bitta kichik kema va hujumga qodir bo'lgan bir nechta kemalar. O'yin qoidalari har yili o'zgardi, ammo EURISCO tizimi uch yil davomida doimiy ravishda g'alaba qozondi. Bilimlar mazmuniga ko'ra bir vaqtning o'zida bir nechta turlarga taalluqli bo'lgan ko'plab ekspert tizimlari mavjud. Masalan, rejalashtirishni amalga oshiradigan tizim o'quv tizimi ham bo'lishi mumkin. U talabaning bilim darajasini aniqlay oladi va shu ma'lumotlarga asoslanib o'quv rejasini tuzadi. Boshqarish tizimlari rejalashtirish, prognozlash, diagnostika va nazorat qilish uchun ishlatiladi. Uy yoki kvartirani himoya qilish uchun mo'ljallangan tizimlar atrof-muhitdagi o'zgarishlarni kuzatishi, vaziyatning rivojlanishini bashorat qilishi va keyingi harakatlar rejasini tuzishi mumkin. Masalan, deraza ochilib, o'g'ri xonaga kirishga harakat qilmoqda, shuning uchun politsiyani chaqirish kerak. Ekspert tizimlaridan keng foydalanish 1980-yillarda, ular birinchi marta tijorat maqsadlarida joriy etilganda boshlangan. ES ko'plab sohalarda, shu jumladan biznes, fan, texnologiya, ishlab chiqarish va aniq belgilangan mavzu sohasi bilan tavsiflangan boshqa sohalarda qo'llaniladi. Shu nuqtai nazardan, "yaxshi belgilangan" insonning fikrlash jarayonini alohida bosqichlarga bo'lishi mumkinligini anglatadi va shu bilan ushbu soha doirasidagi har qanday muammoni hal qilish mumkin. Shuning uchun kompyuter dasturi shunga o'xshash harakatlarni bajarishi mumkin. Aytish mumkinki, sun’iy intellektdan foydalanish insoniyat uchun cheksiz imkoniyatlarni ochib beradi. Sun'iy intellekt va uning rivojlanish istiqbollari Devid Lodjning adabiy tanqidning akademik olami haqida yozilgan “Kichik dunyo” romanida ajoyib manzara tasvirlangan. Qahramon bir guruh taniqli adabiyot nazariyotchilariga, agar ular haq bo‘lsa, nima bo‘lar edi, degan savol bilan murojaat qiladi. Nazariychilar orasida chalkashlik paydo bo'ldi. Ular o'zaro kelishmovchiliklarga duch kelishdi, lekin ilgari hech kim rad etib bo'lmaydigan nazariyalar haqida bahslashish hech qanday ma'noga ega bo'lmagan kasb ekanligini o'ylamagan edi. Agar sun'iy intellektni o'rganayotgan olimlarga bunday so'rov so'ralsa, ular ham dovdirab qolishlari mumkin edi. Agar ular o'z maqsadlariga erisha olsalar nima bo'lar edi? Axir, aqlli kompyuterlar allaqachon ajoyib yutuqlarni namoyish etmoqda va hamma ular aqlga ega bo'lmagan mashinalarga qaraganda foydaliroq ekanligini tushunadi. Ko'rinib turibdiki, tashvishlanadigan hech narsa yo'q. Ammo e'tiborga olish kerak bo'lgan bir qator axloqiy masalalar mavjud. Intellektual kompyuterlar aqlli bo'lmagan kompyuterlarga qaraganda kuchliroqdir, ammo bu kuch har doim faqat yaxshilik uchun ishlatiladi, yomonlik uchun emas, balki ishonch hosil qilish mumkinmi? Butun hayotini ushbu sohadagi o'zgarishlarga bag'ishlagan sun'iy intellekt tadqiqotchilari o'zlarining ishlari natijalari insoniyatga faqat ijobiy ta'sir ko'rsatishini ta'minlash uchun mas'uliyat darajasini bilishlari kerak. Ushbu ta'sir darajasi sun'iy intellekt darajasiga bevosita bog'liq. Bu sohada erishilgan eng dastlabki yutuqlar ham informatika qanday o‘qitilishi va dasturiy ta’minot va texnik vositalarning ishlab chiqilishiga sezilarli ta’sir ko‘rsatdi. Sun'iy intellekt qidiruv tizimlari, robotlar, samarali kuzatuv tizimlari, inventarlarni boshqarish tizimlari, nutqni tanib olish va boshqa bir qator tubdan yangi ilovalarni yaratish imkonini berdi. Ishlab chiquvchilarning fikriga ko'ra, sun'iy intellektda erishilgan o'rtacha darajadagi yutuqlar sayyoramiz aholisining turmush tarziga katta ta'sir ko'rsatishi mumkin. Hozirgacha faqat Internet va uyali telefon aloqasi bunday keng tarqalgan ta'sirga ega bo'lgan va sun'iy intellektning ta'sir darajasi ahamiyatsizligicha qolmoqda. Ammo uy yoki ofis uchun shaxsiy yordamchilarning paydo bo'lishi insoniyat uchun qanday foyda keltirishi va kundalik hayot sifati ularning tashqi ko'rinishi bilan qanday yaxshilanishini tasavvur qilish mumkin, garchi bu birinchi navbatda bir qator iqtisodiy muammolarni keltirib chiqarishi mumkin. Shu bilan birga, insoniyatga ochilgan texnologik imkoniyatlar avtonom qurollarni yaratishga olib kelishi mumkin va uning ko'rinishi, ko'pchilikning fikriga ko'ra, istalmagan. Va nihoyat, inson ongi darajasidan yuqori bo'lgan sun'iy intellektni yaratishdagi muvaffaqiyat insoniyat hayotini tubdan o'zgartirishi mumkin. Odamlar boshqacha ishlaydi, dam oladi, zavqlanadi, ong, aql va insoniyatning kelajagi haqidagi g'oyalar o'zgaradi. Yuqori aqlning paydo bo'lishi odamlarning erkinligi, o'zini o'zi belgilashi va mavjudligiga jiddiy zarar etkazishi mumkinligini tushunish oson. Hech bo'lmaganda, bu jihatlarning barchasi xavf ostida bo'lishi mumkin. Shu sababli, sun'iy intellekt bilan bog'liq tadqiqotlar ularning mumkin bo'lgan oqibatlaridan xabardor bo'lgan holda amalga oshirilishi kerak. Kelajak nima bo'lishi mumkin? Aksariyat ilmiy-fantastik romanlar optimistik stsenariylarga emas, balki pessimistik stsenariylarga ergashadi, chunki bunday romanlar o'quvchilarni ko'proq jalb qiladi. Ammo aslida, ehtimol, hamma narsa boshqacha bo'ladi. Sun'iy intellektning rivojlanishi telefoniya, aeronavtika, muhandislik uskunalari, poligrafiya va boshqa inqilobiy texnologiyalar bilan bir xil tarzda sodir bo'ladi, ularning joriy etilishi salbiy emas, balki ijobiy oqibatlarga olib keldi. Shuni ham ta'kidlash joizki, qaramay qisqa hikoya sun'iy intellekt mavjudligi tufayli bu sohada sezilarli yutuqlarga erishildi. Ammo, agar insoniyat kelajakka nazar tashlasa, hali qilinishi kerak bo'lgan narsalar bilan solishtirganda qanchalik oz ish qilinganligini ko'rar edi. Xulosa sun'iy intellekt bo'yicha mutaxassis Ilmiy hamjamiyatda sun'iy intellektni yaratish imkoniyati haqidagi bahslar to'xtamaydi. Ko'pchilikning fikriga ko'ra, sun'iy intellektning yaratilishi inson qadr-qimmatini kamsitishga olib keladi. AI imkoniyatlari haqida gapirganda, inson intellektini rivojlantirish va takomillashtirish zarurati haqida unutmaslik kerak. AIdan foydalanishning afzalliklari shundaki, u keyingi taraqqiyotga turtki beradi, shuningdek, ishlab chiqarishni avtomatlashtirish orqali mehnat unumdorligini sezilarli darajada oshiradi. Ammo barcha afzalliklari bilan birga, kibernetikaning ham ba'zi kamchiliklari borki, insoniyat ularga jiddiy e'tibor berishi kerak. Asosiy kamchilik - bu AI bilan ishlash xavfi. Yana bir muammo shundaki, odamlar ijodkorlik rag'batini yo'qotishi mumkin. Kompyuterlar san'atda hamma joyda mavjud va odamlarni san'atdan siqib chiqarayotganga o'xshaydi. Mohir ijodiy faoliyat bundan buyon ham insonni jozibador qiladi, eng yaxshi musiqa, adabiy va tasviriy asarlar odamlar tomonidan yaratiladi, deb umid qilish kerak. Yana bir guruh muammolar bor, jiddiyroq. Zamonaviy mashinalar va dasturlar o'zgaruvchan tashqi omillarga moslashish, ya'ni o'rganish qobiliyatiga ega. Tez orada mashinalar odamning qaror qabul qilish jarayoniga aralashmasligiga imkon beradigan moslashuvchanlik va ishonchlilik darajasi bilan ishlab chiqiladi. Bu odamlarning vaziyatda etarli darajada harakat qila olmasligiga olib kelishi mumkin favqulodda. Favqulodda vaziyat yuzaga kelganda, inson zarur bo'lgan paytda nazorat funktsiyalarini o'z zimmasiga olmaydi. Bu shuni anglatadiki, hozirda jarayonlarni avtomatlashtirishga ba'zi cheklovlarni joriy etish haqida o'ylash kerak, ayniqsa og'ir holatlarning paydo bo'lishi bilan bog'liq. favqulodda vaziyatlar. Bunday holda, boshqaruv mashinasini boshqaradigan shaxs to'g'ri javob bera oladi va ma'lum bir kutilmagan vaziyat uchun to'g'ri qaror qabul qiladi. Bunday holatlar transport sohasida, atom energetikasi va raketa kuchlarida paydo bo'lishi mumkin. Ikkinchi holda, xato dahshatli oqibatlarga olib kelishi mumkin. Ammo xatolar ehtimoli har doim mavjud bo'lib, hatto takrorlash va bir necha marta qayta tekshirish holatlarida ham saqlanib qoladi. Bu shuni anglatadiki, mashinani boshqarish uchun operator mavjud bo'lishi kerak. Odamlar sun'iy intellekt bilan bog'liq muammolarni doimo hal qilishlari kerakligi allaqachon aniq, chunki ular hozir paydo bo'ladi va kelajakda paydo bo'ladi. Ushbu kurs ishida sun'iy intellektning vazifalari, paydo bo'lish tarixi, qo'llanish sohalari va AI bilan bog'liq ayrim muammolar ko'rib chiqildi. Ushbu maqolada keltirilgan ma'lumotlar qiziqqanlar uchun qiziqarli bo'ladi zamonaviy texnologiyalar va sun'iy intellekt bilan bog'liq yutuqlar. Ushbu kurs ishining maqsadlari amalga oshiriladi. Lug'at № p / n Interpretatsiya qilingan dasturlash tillarida kontseptsiya ta'rifi (skriptlar). Foydalanilgan manbalar ro'yxati Devyatkov V.V. Sun'iy intellekt tizimlari / Ch. ed. I. B. Fedorov. - M.: MSTU im. nashriyoti. N. E. Bauman, 2001. - 352 b. - (Informatika texnika universiteti). - 3000 nusxa. Juravlev Yu.I. Tanish va tasniflash muammolarini echishga algebraik yondashuv to'g'risida // Kibernetika muammolari. - M.: Nauka, 1978 yil, №. 33. Makkarti D. Sun'iy intellekt nima?, - M.: 2007 y. Petrunin Yu.Yu., Ryazanov MA, Saveliev AV Neyrologiya tushunchalarida sun'iy intellekt falsafasi. (Ilmiy monografiya). - M.: MAKS Press, 2010 yil. Piter Jekson Ekspert tizimlariga kirish. - 3-nashr. - M.: Uilyams, 2001. - S. 624. Russell S., Norvig P. Sun'iy intellekt: zamonaviy yondashuv/ Per. ingliz tilidan. va tahrir. K. A. Ptitsyna. - 2-nashr. - M.: Uilyams, 2006. - 1408 b. - 3000 nusxa. Tu J., Gonsales R. Naqshlarni tanib olish tamoyillari, - M .: 1978 Nozik V. S. Tasvirni aniqlash, - M .: 1970 O'quv savollari Sun'iy intellekt tushunchasi AIS vositalari Ekspert tizimlarining maqsadi va tuzilishi Sun'iy intellekt 1950-yillarda kibernetika, tilshunoslik, psixologiya va dasturlash chorrahasida paydo bo'lgan ilmiy fandir. Sun'iy intellekt uzoq tarixga ega. Hatto Platon, Aristotel, Sokrat, R.Dekart, G.Leybnits, J.Byul, keyin N.Viner va boshqa koʻplab tadqiqotchilar tafakkurni ayrim elementar amallar, qoidalar va tartiblar yigʻindisi sifatida taʼriflashga intildilar. Turli manbalarda e'lon qilingan sun'iy intellektning ba'zi ta'riflari. 1. AI - ramzi kibernetik tizimlar, intellektual (oqilona) inson faoliyatining ayrim jihatlarini modellashtirish: mantiqiy va analitik fikrlash. 2. AI - robot yoki kompyuter qobiliyati muammoni hal qilish, muammolarni o'rganish, fikr yuritish va o'z-o'zini takomillashtirish uchun ishlatiladigan insoniy ko'nikmalarga taqlid qilish. 3. AI bilan bog'liq ilmiy yo'nalish algoritmni ishlab chiqish va inson aql-zakovatini talab qiladigan faoliyatni avtomatlashtirish dasturlari. 4. AI informatika sohalaridan biri bo'lib, uning maqsadi apparat va dasturiy ta'minotni ishlab chiqish, dasturchi bo'lmagan foydalanuvchiga an'anaviy ravishda intellektual deb hisoblangan o'z vazifalarini belgilash va hal qilish imkonini beradi, kompyuter bilan tabiiy tilning cheklangan kichik to'plamida muloqot qiladi. AI sohasidagi tadqiqotlar boshlanganidan beri ikkita yo'nalish ajratildi: AI ikkiga bo'linadi ilmiy yo'nalishlar: neyrokibernetika (yoki sun'iy intellekt) va "qora quti" kibernetikasi (yoki mashina aqli). Eslatib o'tamiz, kibernetika boshqaruv, aloqa va axborotni qayta ishlash fanidir. Kibernetika ob'ektlarni moddiy tabiatidan qat'iy nazar (tirik va jonsiz tizimlar) o'rganadi. Birinchi yo'nalish - neyrokibernetika - inson miyasini apparatli modellashtirishga asoslangan bo'lib, u juda ko'p (taxminan 14 milliard) bog'langan va o'zaro ta'sirga asoslangan. nerv hujayralari- neyronlar. Miyaning ishini taqlid qiluvchi sun'iy intellekt tizimlari neyron tarmoqlari (yoki neyron tarmoqlari) deb ataladi. Birinchi neyron tarmoqlar 20-asrning 50-yillari oxirida amerikalik olimlar G.Rozenblatt va P.Makkulloklar tomonidan yaratilgan. AIning ikkinchi yo'nalishi - "qora quti" kibernetikasi uchun - "fikrlash" qurilmasining dizayni qanday bo'lishi muhim emas. Asosiysi, u berilgan kirish harakatlariga inson miyasi kabi reaksiyaga kirishadi. Kompyuter foydalanuvchilari ko'pincha sun'iy intellektning namoyon bo'lishiga duch kelishadi. Masalan, matn muharriri bilan ishlashda imlo avtomatik ravishda tekshiriladi (va ishlatiladigan tilni hisobga olgan holda). Elektron jadvallar bilan ishlashda haftaning barcha kunlarini yoki yilning barcha oylarini kiritish shart emas. Bitta yoki ikkita yozuvni kiritish kifoya va kompyuter ro'yxatni aniq to'ldirishga qodir bo'ladi. Mikrofon va maxsus dastur yordamida dasturning ishlashini ovozingiz bilan boshqarishingiz mumkin. Terish paytida E-pochta manzili brauzer manzilni taxmin qilishga va uni qo'shishga harakat qiladi. Berilgan kalit so'zlar uchun global tarmoqda ma'lumot qidirish ham AI elementlarini jalb qilgan holda amalga oshiriladi. Qo'lda yozilgan matnni skanerlashda AI tizimlari harflar va raqamlarni taniydi. AI g'oyalari ishlatiladi o'yin nazariyasi, masalan, shaxmat, shashka, reversi va boshqa mantiqiy va strategik o'yinlarni o'ynaydigan kompyuter yaratish. MM yordamida muammoni hal qilish nutq sintezi va teskari muammo - tahlil va nutqni aniqlash. Aksariyat hollarda AI qandaydir muammoni hal qilish usulini topish uchun ishlatiladi. Matematika AI usullarini qo'llashning asosiy yo'nalishlaridan biridir. Simvolik matematika (kompyuter algebrasi) sun'iy intellektning eng katta ko'rinishlaridan biridir. AI sohasi naqshni aniqlash (optik va akustik) vazifalarini o'z ichiga oladi. Barmoq izlarini identifikatsiya qilish, inson yuzlarini taqqoslash naqshni aniqlash vazifalari hisoblanadi. Sun'iy intellekt g'oyalari asosida qurilgan ekspert tizimlari mutaxassislarning (ekspertlarning) tajribasi, bilimlari, ko'nikmalarini to'playdi, ularni kerakli vaqtda istalgan kompyuter foydalanuvchisiga o'tkazish uchun. Intellektual dasturlarni ishlab chiqish odatiy dasturlashdan sezilarli darajada farq qiladi va sun'iy intellekt tizimini qurish orqali amalga oshiriladi. Agar oddiy kompyuter dasturini quyidagicha ifodalash mumkin bo'lsa: Dastur = Algoritm + Ma'lumotlar Keyin AI tizimlari quyidagi tuzilma bilan tavsiflanadi: SII = Bilim + Bilimlarni qayta ishlash strategiyasi Asosiy belgi SII - bu bilim bilan ishlash. Ma'lumotlardan farqli o'laroq, bilim quyidagi xususiyatlarga ega: Ichki talqin qilish qobiliyati- bilimlar bazasidagi ma'lumotlar bilan bir qatorda, nafaqat bilimlarni saqlash, balki undan foydalanish imkonini beruvchi axborot tuzilmalari taqdim etiladi. tuzilgan- murakkab ob'ektlar oddiyroqlarga ajraladi va ular o'rtasida munosabatlar o'rnatiladi. bog'liqlik- faktlar, jarayonlar, hodisalar va ular o'rtasidagi sabab-oqibat munosabatlariga oid naqshlar ko'rsatiladi. Faoliyat- bilim axborotdan maqsadli foydalanishni, muayyan muammolarni hal qilish uchun axborot jarayonlarini boshqarish qobiliyatini nazarda tutadi. Bu xususiyatlarning barchasi oxir-oqibatda AISning amaliy muammolarni hal qilishda insoniy fikrlashni modellashtirish qobiliyatini ta'minlashi kerak - muammolarning echimlarini olish tartibi tushunchasi (bilimlarni qayta ishlash strategiyalari) bilim bilan chambarchas bog'liq. Bilimlarni qayta ishlash tizimlarida bunday protsedura xulosa mexanizmi, mantiqiy xulosa yoki xulosa mexanizmi deb ataladi. SIIda xulosa chiqarish mexanizmini qurish tamoyillari bilimlarni ifodalash usuli va modellashtirilgan fikrlash turi bilan belgilanadi. AIS bilan o'zaro aloqani tashkil qilish uchun u foydalanuvchi bilan aloqa vositalariga, ya'ni interfeysga ega bo'lishi kerak. Interfeys etarli darajada yuqori darajadagi, AIS tegishli bo'lgan dastur sohasidagi mutaxassislarning professional tiliga yaqin bo'lgan tilda bilimlar bazasi va chiqish mexanizmi bilan ishlashni ta'minlaydi. Bundan tashqari, interfeys funktsiyalari foydalanuvchining tizim bilan muloqotini qo'llab-quvvatlashni o'z ichiga oladi, bu foydalanuvchiga tizim harakatlarining tushuntirishlarini olish, muammoning echimini izlashda ishtirok etish, bilimlar bazasini to'ldirish va tuzatish imkonini beradi. Bilimga asoslangan tizimlarning asosiy qismlari quyidagilardan iborat: 2. Chiqish mexanizmi 3. Foydalanuvchi bilan interfeys. Ushbu qismlarning har biri turlicha joylashtirilishi mumkin turli tizimlar, bu farqlar tafsilotlarda va printsiplarda bo'lishi mumkin. Biroq, barcha SIS uchun bu xarakterlidir inson tafakkurini simulyatsiya qilish. Muayyan muammoni hal qilishda inson tayanadigan bilim juda xilma-xildir: Kontseptual bilim (tushunchalar to'plami va ularning munosabatlari) Konstruktiv bilimlar (turli ob'ektlar qismlarining tuzilishi va o'zaro ta'siri haqida bilim) Protsessual bilimlar (turli masalalarni yechish usullari, algoritmlari va dasturlari). Faktografik bilimlar (ob'ektlar, hodisalar va ularning elementlarining miqdoriy va sifat xususiyatlari). Bilimlarni taqdim etish tizimlarining o'ziga xos xususiyati shundaki, ular ko'pincha norasmiy tarzda amalga oshiriladigan inson faoliyatini modellashtiradi. Bilimlarni ifodalash modellari mutaxassislardan olingan ma'lumotlar bilan shug'ullanadi, bu ko'pincha sifatli va qarama-qarshi xarakterga ega. Kompyuterda ishlov berish uchun bunday ma'lumotlar aniq rasmiylashtirilgan shaklga keltirilishi kerak. Fan - mantiq bilimlarni rasmiylashtirilgan ifodalash usullarini o'rganish bilan shug'ullanadi. Hozirgi vaqtda AI tadqiqotlari quyidagi dastur yo'nalishiga ega: Ekspert tizimlari Teoremani avtomatik isbotlash Robototexnika Shaklni aniqlash va boshqalar. Keng tarqalgan va amaliy muammolarni hal qilishda qo'llaniladigan ESni yaratishda eng katta taqsimotga erishildi. AIS vositalari AISni ishlab chiqishda foydalaniladigan vositalarni bir necha turlarga bo'lish mumkin: Yuqori darajadagi tillarda dasturlash tizimlari; Bilimlarni ifodalovchi tillarda dasturlash tizimlari; Sun'iy intellekt tizimlarining qobiqlari - skelet tizimlari; ESni avtomatlashtirilgan yaratish vositalari. Yuqori darajadagi tillarda dasturlash tizimlari eng kam e'tibor AI muammolarini hal qilishga qaratilgan. Ularda bilimlarni ifodalash va qayta ishlash uchun mo'ljallangan vositalar mavjud emas. Shunga qaramay, AISning ancha katta, ammo vaqt o'tishi bilan kamayib borayotgan ulushi an'anaviy NED yordamida ishlab chiqilmoqda. Bilimlarni ifodalovchi tillarda dasturlash tizimlari AIS yaratish uchun mo'ljallangan maxsus vositalarga ega. Ularda bilimlarni ifodalash (ma'lum bir modelga ko'ra) va xulosa chiqarishning o'ziga xos vositalari mavjud. YaPZda dasturlash tizimlaridan foydalangan holda AISni ishlab chiqish an'anaviy dasturlash texnologiyasiga asoslangan. Eng keng tarqalgan mantiqiy dasturlash tili bu PROLOG. ESni avtomatlashtirilgan yaratish vositalari Bu moslashuvchan dasturiy ta'minot tizimlari bo'lib, ular bir nechta bilimlarni namoyish qilish modellari, xulosa chiqarish usullari va interfeys turlaridan foydalanishga imkon beradi va o'z ichiga oladi yordamlar ESni yaratish. Ko'rib chiqilgan vositalar yordamida ESni qurish dastlabki bilimlarni rasmiylashtirish, uni bilimlarni ifodalashning kirish tilida yozish va qaror qabul qilish qoidalarini tavsiflashdan iborat. Bundan tashqari, ekspert tizimi bilimlar bilan to'ldiriladi. Chig'anoqlar yoki bo'sh EClar bilim bazasiga ega bo'lmagan tayyor ES hisoblanadi. Keng qo'llanilgan ES qobiqlariga misollar sifatida xorijiy EMYCIN qobig'i va diagnostika muammolarini hal qilish uchun ESni yaratishga yo'naltirilgan Expert-micro kompaniyasining mahalliy ishlanmalari mavjud. ES qobig'ini yaratish va undan foydalanish texnologiyasi shundan iboratki, bilimlar bazasidagi bilimlar tayyor ekspert tizimidan olib tashlanadi, so'ngra baza boshqa ilovalarga yo'naltirilgan bilimlar bilan to'ldiriladi. Chig'anoqlarning afzalligi - foydalanish qulayligi - mutaxassis dastur yaratmasdan, faqat qobiqni bilim bilan to'ldirishi kerak. Chig'anoqlardan foydalanishning kamchiliklari ma'lum bir qobiq va uning yordami bilan ishlab chiqilgan qo'llaniladigan ES o'rtasidagi mumkin bo'lgan nomuvofiqlikdir.
Источник: https://tltaudit.ru/uz/stroke/karta-primeneniya-tehnologii-iskusstvennogo-intellekta-medicina/ Мой Стиль © Женский журнал о стиле и красоте