ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ НЕГІЗДЕРІ
ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫ
БІЛІМ ЖӘНЕ ҒЫЛЫМ МИНИСТРЛІГІ
А. Ж. Асамбаев
ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ НЕГІЗДЕРІ
оқулық
Қазақстан Республикасы Білім және
ғылым министрлігі бекіткен
Алматы, 2011
УДК 004(075.8)
ББК 32.973 я 73
Павлодар мемлекеттік педагогикалық институтының
ғылыми Кеңесі баспаға ұсынады
Пікір жазғандар:
Техника ғылымдарының кандидаты, профессор А. Д. Тастенов;
Педагогика ғылымдарының кандидаты, профессор Б. А. Найманов
А. Ж. Асамбаев
Жасанды интеллект негіздері: Оқулық. Алматы, ЖШС РПБК Дәуір 2011 ж.
– 136 б.
ISBN 978-601-217-242-3
Оқулықта жасанды интеллект туралы негізгі бастапқы мәліметтер берілген,
білімдерді ұсыну және есептерді шешу әдістер туралы негізгі мағлұматтар
келтірілген. Білімдерді тауып алу әдістер туралы қысқа деректер,
сараптамалық жүйенің құрылымы, жасау кезеңдері туралы жеткілікті мәліметтер
берілген, оларды жасау үшін құрал-жабдықтардың жіктеуі көрсетілген.
Оқулық – жоғары оқу орындарының ақпараттық технологиялар, информатика,
физика-математика мамандықтарының студенттері мен ұстаздар қауымына және
жасанды интеллект әдістерін өз жұмыстарында қолданатын инженерлерге
арналған.
ISBN 978-601-217-242-3
© А. Ж. Асамбаев
© ҚР Жоғары оқу орындарының
қауымдастығы, 2011
КІРІСПЕ
Адам мен машинаның бірлескен қызметі өте актуалды. Компьютер адамға
кеңесші болу қажет, жағдайды тез талдап іс-әрекет варианттарын кісіге ұсыну
керек. Ал адам келтірілген вариаттардан керегін таңдайды.
Қазір жасанды интеллект - шешімді жасау мен қабылдау үшін адамның
қызметін күшейтетін, өзін-өзі үйрететін құрал-сайман.
Орын ауыстыру, билет сату (яғни тізбекті және дәлдікті орындауы мен
дәл нәтижесін алуы қажетті есептер) есептерді шешу үшін формалданған
орындаушының басқаруы алгоритмдық пайдаланушы үшін бағдарлама түрде
орындалады. Осында пайдаланушының қолында нақты анықталған командалар
жүйесі мен орта болады, олар шешілетін есептің және басқарудың сипатына
әсер етеді. Бірақ, формалдауға жатпайтын есептерде бар. Осындай есептер
типіне эвристикалық есептерді, тиімді басқару есептерді, бейнені айырып
тануды, мәтінді машиналық аударуын және т.б-ды жатқызуға болады. Бұл
есептер интеллектке жатады, осындай есептердің компьютерлік құралдар
көмегімен шешу проблемасы кибернетика бағытының зерттеу ядросын
құрастырады, оны жасанды интеллект деп атайды.
Жасанды интеллект (ЖИ) – компьютерлік құралдар арқылы жеке ақыл-ой іс-
әрекеттерін орындау. ЖИ жеке ғылыми бағыт ретінде XX ғасырдың екінші
жартысында пайда болды (бұл көбінесе, кибернетиканың дамуына тәуелді
болатын). Басқару талдау, салыстыру, ақпаратты өңдеу, болжамды жасау,
жорамалдың дұрыстығын дәлелдеу (яғни интеллектуалды қызметіне жататын
операциялар) негізінде шешімді қабылдаумен байланысты болады.
Жасанды интеллект жүйелері – арнайы логикалық жүйелер арқылы
компьютерлік бағдарламада жүзеге асырылған адам интеллектің жеке аспектісін
ұдайы өндіретін техникалық жүйелер.
Жасанды интеллект жүйелерінің қолдану салалары:
- роботтехникасы;
- сараптамалық жүйелер;
- есептерді әмбебап шешушіні жасау;
- бір тілден екінші тілге аудару, мәтінді рефераттау;
- пайдаланушыны компьютермен ыңғайлы диалогын қамтамасыз ететін
интеллектуалды интерфейсты жасау.
Өткен ғасырдың соңғы он жылдығында интеллектуалды жүйелер дамуының
келесі маңызды бағдарлары анық көрінді:
1. Шығармашылық үдерістерді еліктейтін жүйелер. Музыкалық шығармаларды
жасау, ойын есептерді (шахмат, дойбы, домино) шешу, автоматтандырылған
аударма, теоремаларды дәлелдеу, бейнелерді айырып тану, ойлауды еліктеу
және т.с.с.
2. Білімдерге негізделген (сараптау жүйесі) ақпараттық жүйелер, яғни
жабдықтарды күйге келтіру, тәжірибелі емес пайдаланушыларға кеңес беру,
оқыту және т.б.
3. Интеллектуалды ақпараттық жүйелер – заттық салада есептерді шешуге
арналған математикалық және алгоритмдық модельдерге негізделген үлкен және
өте үлкен бағдарламалар. Олардың мүмкіндігі: басқаруды оңайлату және
адамның жұмыс көлемін азайту үшін пайдаланушымен мағыналы сұхбат жүргізу.
4. Роботтық техника. Интеллектуалдығы жағынан бірнеше робот
буындарын ажыратады. Бірінші буын – алдын ала бекітілген және өзгермейтін
бағдарлама бойынша істейтін робот-манипуляторлар (мысалы, станокқа
дайындамаларды әперетін). Екінші буын – бейімделген роботтар. Осындай
роботтар әртүрлі датчиктермен (бұрышөлшеуіштер, тензометрлер, газ
талдаушылар және т.б.) жабдықталған. Роботтардың алғашқы екі түрі -
өнеркәсіптік роботтар, олар арнайы ортада (зауыт цехында) жұмыс істеуге
арналған. Ұқсас проблемалар іздестіру роботтар да пайда болады, бұл ерекше
бағдарламалар Ғаламторда құжаттарды индексациялауға арналған.
Автор
1-БӨЛІМ
ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТІҢ ТҰЖЫРЫМДАМАЛЫҚ НЕГІЗДЕРІ
1.1. Жасанды интеллект теориясының даму тарихы
Қазіргі ғылымның кез келген бағыттары сияқты жасанды интеллектің даму
тарихы өте бай.
Автоматтандырылған технологиялардың кең дамуы (1.1 кестені қараңыз) ХХ
ғасырдың екінші жартысында басталды. Жасанды интеллектің негізгі теориялық
қағидалары дәл сол заманда орнықты деп айтуға болады.
Жасанды интеллект теориясында салмақты өзгерістер мен жетістіктерді
алдымыздағы он - жиырма жылда күтуге болады.
Кесте 1.1
Ақпараттық технологиялардың даму кезеңдері
Кезең Шешілетін Ғалымдар және Техника
міндеттер инженерлер
Машиналардың Есептерді Г. Лейбниц, Арифмометр,
алдыңдағы (XVII (көбінесе, Б. Паскаль логарифм сызғышы
ғ.) арифметикалық) және т.с.с.
автоматтандыру
Механикалық және Есеп жүргізу Ч. Бэббидж және Голлерит машинасы,
механика-электр (тауарларды есепкеА. Лавлейс, электржетегі бар
есептеуіш алу, халық санағы,Г. Голлерит, арифмометр,
машиналар (XIX ғ. ғылым). ХабарлардыП. Чебышев Энигма шифрлеу
– XX ғ. ортасы) шифрлеу машинасы
Алғашқы ЭЕМ (XX ғ.Бірталай Фон Нейман ENIAC (АҚШ, ядролы
40 жылдарынан деректерді енгізу,(теориялық бағдарлама үшін
бастап) сақтау, өңдеу негіздері), Кодд есептер).
Э. (реляциялы Мейнфреймдер, ЕС
деректер базасы, ЭВМ (70 жылдары)
60 жылдар).
Алғашқы басқарушы Техникалық Н. Винер Икемделген ЭЕМ,
есептеуіш қарапайым (теориялық космос ракеталарын
машиналар (XX ғ. заттардың, күрделінегіздері), жүргізу жүйелері
50 жылдарынан жүйелердің К. Шеннон, (ҚСРО) және т.б.
бастап) параметрлерің Д. А. Поспелов
басқару және
бақылау.
Басқарушы Ірі техникалық Р. Белман, Есептеуіш өлшеу
есептеуіш кешендержүйелердің Л. С. Понтрягин, кешендер СМ ЭВМ
(XX ғ. 70 жылдары)ақаулықтарын М. Мински (PDP-11).
автоматты түрде Автоматтандырылған
диагностикалау. жобалау жүйесі,
Ірі техникалық микро-ЭЕМ
жүйелерді басқару
мен жұмыс
тәртіптерін таңдау
Дербес Көпөлшемді Аристотель, Микро-ЭЕМ PDP-11,
компьютерлер және деректерді талдау,Дж. Буль, IBM370, дербес
үлкен ЭЕМ (XX ғ. болып кеткен Л. Заде, компьютерлер
80 жылдарынан оқиғалардың М. Мински, IBM286, 386 және
бастап) себебін іздеу, С. Пейперт, т.б.
қалыптасқан Р.Кини, Х. Райфа,
жағдайдан шығу Р. Ковальски,
жолдарды іздеу және басқалар.
1.2. Бағдарламалы құралдардың даму кезеңдері
Әрбір кезеңде (кесте 1.2) ақпараттың ерекше өңдеу технологиясы құрылды
(мысалы, деректер базасының технологиясы). Кезеңдердің әрбіреуі өркендеп,
келесі жоғарғы деңгейдің технологиясының негізі болып табылады.
Кесте 1.2
Бағдарламалы құралдардың кейбір кезеңдері
Технология Міндеттер
ЭЕМ және сыртқы құрылғылардың Операциялық жүйелерді жасау
физикалық деңгейлерін бағдарламалы Эвристикалық программалау
басқару технологиясы
ЭЕМ физикалық деңгейінің іс-әрекетінОперациялық жүйелерді жетілдіру,
программалы-аппаратты оңтайландыру арнайы утилиталарды жасау
Сақталу деректердің логикалық Файлдық деректер жүйесін жасау
ұйымдастыру технологиясы
Деректер базалар мен есептеу Деректерге қатынау әдістерді және
технологиясы стандартты форматтарды жасау, сандық
алгоритмдер
Жасанды интеллект теориясы Сақталу деректердің салыстырмалы
талдауының әмбебап әдістерін жасау.
Қайшылықтарды, олардың пайда болу
себебін және жою әдістерін іздеу
Ескерту: эвристикалық программалау — белгілі, алдын ала берілген
ережелер арқылы іс-әрекеттер стратегиясын жасау.
Әрбір технология өзіндік ерекше ұғымдарды, терминдерді және әдістерді
туғызады. Келесі жоғарғы деңгейдің технологиялары оны қолдайды, бірақ жаңа
ұғымдар да пайда болып жаңа теорияны құруға әкеледі. Жасанды интеллект үшін
бұл білім туралы ұғым.
Сонымен, жасанды интеллект – өзіндік міндеттері бар, ерте технологияға
негізделетің ең жаңа ақпараттық технология.
1.3. Жасанды интеллект ұғымы
1-ші анықтама. Ақпаратты кіруінің күйіне тәуелді, мақсатқа бағытталған
іс-әрекет параметрлерінен басқа, өзінің мінез-құлқын өзгертетін жүйе
интеллектуалды деп аталады (1.1-сурет). Мінез-құлқының тәсілі ақпаратты
кіруінің ағымды күйіне ғана емес, жүйенің алдыңғы күйлеріне де тәуелді
болады.
1.1-сурет. Қара жәшік сияқты интеллектуалды жүйе
Бірнеше мысал келтірейік.
Әрбір жанды организм — интеллектуалды жүйе. Оның ұзақ зердесі және
өзін оқыту қабілеті бар. Қолын күйдіріп алған бала ыстық пешке жоламайды.
Техникалық жүйелер интеллектуалды бола алмайды, яғни олардың реакциясы
бірдей оқиғаға айтарлықтай өзгермейді. Құбырдағы газ қысымын автоматты
басқару жүйесі қалқалағышты жауып және ашып қана алады (параметрді
басқару), бірақ құбырдан қалқалағышты алып тастау шешімді қабылдай алмайды.
Егер апатқа келтіретін, газөткізгіштің ішінде қысым өзгеретін болса
(мысалы, алдымен кенет көтеріледі, сосын кенет төмендейді), онда автоматты
жүйе осы өзгерісті қалыпты деп есептеп, қалқалағыштың қозғауымен бұл
жағдайды басқара бастайды. Бірақ, осындай оқиғалар қайталана берсе жүйе
үйренбейді. Өйткені, бала параметрлерді (ыстық пеш) ғана емес, мінез-құлық
ережелерді де жаттап алды (ыстық пешке жолама).
2 анықтама. Адамның ойлауын компьютерде модельдейтің жүйе
интеллектуалды деп аталады.
Екінші анықтама 60 жылдары пайда болды, ол кезде адам миындағы
процестерді компьютер көмегімен модельдеуге болады деп есептелетін. Ми
талшықтары – нейрондар – арнайы математикалық әдістермен бағдарламалы түрде
сипатталатын. Осымен, компьютерлік бағдарлама адам миының тілімі деп
келтірілетін. Бағдарламаның кіруіне кейбір мәліметтер берілетін (жанды
организмде электр сигнал беріледі), шығуында алынған нәтижелер үлгі-
нұсқамен салыстырылатын. Осыған байланысты, егер нәтижелер үлгі-нұсқауға
сәйкес болмаса, есептік коэффиценттер өзгертілетін. Осындай оқытудың
айналымдар санына тәуелді, бағдарламаның жұмыс нәтижелері адам миының өте
кіші тілімінің жұмыс нәтижелеріне жақындайтын.
XX ғасырдың 80 жылдары бұл идея сәтсіздікке ұшырады, бірақ нейронды
желілер теориясының пайдалығы басқа тәжірибелік салаларда көрсетілді.
Мысалы, жақсы нәтижелер параметрлердің мәндерін болжау есептерде және
бейнені айырып тануда алынды.
3 анықтама. Адаммен мағыналы өзара сұхбат жүргізу арқылы, оның
интеллектуалды қызметін күшейтетін жүйені интеллектуалды деп атайды.
80 жылдардың аяғында әмбебап жасанды ақыл-ойды жасауға болмайтыны және
оның қажетсіздігі айқын болды. Адамды алмастыратын емес, оның қызметін
толықтыратын тар көлемді интеллектуалды жүйелерді жасау керекті. Адамның
бірегей қабілеттерінен басқа бірнеше кемшіліктері де бар. Компьютерде
энциклопедиялық жады бар, бір секундта миллиондаған операцияларды жасай
алады, бірақ компьютер ой жүгірте алмайды және өзінің қылықтарына жауап
бере алмайды.
Адам мен машинаның бірлескен қызметі өте актуалды. Компьютер адамға
кеңесші болу қажет, жағдайды тез талдап іс-әрекет варианттарын кісіге ұсыну
керек. Ал адам келтірілген вариаттардан керегін таңдайды.
Сонымен, қазір жасанды интеллект - шешімді жасау мен қабылдау үшін
адамның қызметін күшейтетін, өзін-өзі үйрететің құрал-сайман.
1.3.1. Терминдер және анықтамалар
Интеллектуалды бағдарламаны процедуралық деректер базалар және
бағдарламау теория көмегімен ғана жасау мүмкін емес. Егер деректер базасына
барлық кездескен жағдайларды енгізетін болсақ, бағдарлама одан
интеллектуалды болып қалмайды.
Мысал. 40 жылдардың аяғында бір тілден екінші тілге автоматтандыру
аудару міндеті қойылған болатын. Мысалы, орыс тілінен ағылшын тілге аудару
тіркестер: Read Only Memory. Мұнда Read — читать (оқу), Only — только (тек
қана), Memory — память (зерде). Осы сөйлемді қалай дұрыс аударуға болады?
1. Компьютер көзқарасына қарай – ағылшын сөздерді кездескен ретімен
орыс сөздерімен алмастыру қажет, онда аламыз: Читать только память.
2. Аудармашының көзқарасына қарай – ағылшын тілінің грамматикасын
еске алып, сөйлемнің аяғынан бастау керек: Память только для чтения.
Анық, бастапқы мәліметтерден басқа (біздің жағдайда бұл сөздер
читать, только, память) аудару ережелерді де еске алу қажет. Ал аудару
ережелері деген не? Аударушы бағдарламада оларды қалай ескеру керек? Ол
үшін жаңа ұғым білімдер пайдаланылады.
Білімдер – жасанды интеллектің негізгі атау сөзі. Қарапайым түрде
білімдерді деректер элементтерінің арасындағы арақатынастар деп анықтауға
болады. Мысалы, машинаның кіруіне берілген сөйлем: Арман Әсемді жақсы
көреді. Мұндағы Арман мен Әсем – мәліметтер. Жақсы көреді – арақатынас.
Арақатынастың симметриясы жоқ, сондықтан машина осыны біліп, мағыналы жауап
бере алады: Әсем Арманды жақсы көрмеуі мүмкін.
Аудару мысалға қайтадан келейік. Оны графикалық түрде көрсетейік (1.2-
сурет). Аудару сызбасы аударудың дұрыс бағытын анықтауға мүмкіндік береді.
Ол орыс пен ағылшын варианттарына бірдей сәйкес келеді. Бастапқы сөйлемде
болмаған және сыртқы көздерден алынған осындай сызба білім деп саналады.
1.2-сурет. Деректер элементтерінің арасындағы байланыс
Басқа сөзбен айтқанда, білімдер бастапқы мәліметтерге (оларды
декларативті ақпарат деп атауға болады) кейбір өңдеу әдістерді қолдау және
сыртқы процедураларды (оны қосылған процедуралар немесе процедуралық
ақпарат деп атайды) қосу арқылы алынады. Мәндер арасындағы арақатынастарды
анықтау үшін жаңа бағдарламалық құралдар қажет. Жасанды интеллект
бағдарламасының жұмысы білімдер арқылы шешімді қабылдау немесе жаңа
білімдерді шығару мен анықталады. Бұл процесс сызба түрінде 1.3-суретте
көрсетілген.
1.3-сурет. Білімдердегі тұжырым
Мысалды қарастырайық. Адам сағатқа қарайды. Нені ол көреді?
Мәліметтерді? Ақпаратты? Білімді? Адамның іс-әрекетін бақылайық. Көз
циферблатқа қарап тұр. Миға электр сигнал түседі. Сосын кісі ойланып түсіну
керек (сағат тілінің орнынан) қанша уақыт (яғни алынған мәліметтерді кейбір
шкаламен салыстыру). Нәтижесінде декларативті ақпаратты алып, мысалы 08:20,
кісі сыртқы білімді қосып (мысалы, өзінің жұмыс тәртібін), кешіккенін
(білім) түсінеді және жылдам жүре бастайды (мінез-құлқының параметрлерін
өзгертеді, яғни мәліметтерді).
Білімдердің ерекше белгісі – олар бастапқы жүйеде болмайды. Сағат
циферблатында мен кешіктім деген жазу жоқ. Бұл сөз адамның жұмыс
тәртібінде де жоқ. Ақпараттық бірліктерді салыстыру, арасындағы
қайшылықтарды табу және шешу нәтижесінде білімдер пайда болады. Яғни,
білімдер белсенді, олардың пайда болуы (немесе жетіспеушілігі) кейбір іс-
әрекетке келтіреді.
Білімдер үшін келесі қасиеттер сипатты:
- ішкі түсіндірушілік (әрбір ақпараттық бірліктің бірегей аты болу
керек және ол бір мәнді анықталу керек);
- құрылымдылық, яғни ақпараттық бірліктердің арасында арақатынастар
анықталу қажет (мысалы, бөлік - бүтін, тегі - түрі және т.б.)
- білімдер кейбір кеңістікті жасайды, бұл кеңістік метрлік немесе
метрлік емес те болу мүмкін.
Ақпараттық бірліктер үшін аттарын қою, осы бірліктерді ажырату,
арақатынастарды анықтау – күрделі есеп. Қарапайым құрылымы бар нақты
объектілер үшін ақпараттық бірліктерге және арақатынастарға бір ғана
ұсақтауы болады. Мысалы, ит - құйрық жүйесі үшін жалғыз ғана модель ойлап
табуға болады құйрық иттің бөлігі.
Күрделі, ең бірінші абстракты, жүйелер үшін, бүтіні және бөлігі
қайсысы қайда түсінуге оңай емес. Қарастырайық, мысалы доллар курсы
жүйені, бұл үшін қайсысы маңызды параметр, қайсысы маңызды емес айқын
айтаалмаймыз. Немесе көп мәнді арақатынасты тию (А В-ға тиді) екенін
әртүрлі жағдайға сәйкес түсіндіріп көріңіз.
Осындай проблемалардың шешуімен жасанды интеллектің білімдер
инженериясы деген саласы айналысады.
Күй – екінші маңызды атау сөзі. Әрбір ақпараттық бірліктер және
толығымен барлық жүйе белгілі бір күйде болу мүмкін. Мысалы, шам бір күйде
бола алады: қосылған - өшірілген. Бұл жағдайда күйлер кеңістігінің қуаты 2
(1.4-сурет қараңыз).
1.4-сурет. Жүйенің күйлер кеңістігі және ауысу кестесі
Шексіз көп күйлер кеңістігі бар жүйелер болады.
Күйлер кеңістігін граф (1.4-сурет) түрінде немесе ауысу кестесі
түрінде көрсетуге ыңғайлы.
Жүйенің бір күйден екінші күйге ауысуында симметриялы қасиеті болу
мүмкін. Осындай жағдайда жүйе бастапқы күйге қайту мүмкін (ал компьютерлік
бағдарлама – циклденіп қалады).
Мақсат – жасанды интеллект жүйесінің негізгі сипаттамасы. Жасанды
интеллект жүйесінің (интеллектуалды бағдарлама) дәстүрлі бағдарламадан
айырмашылығы – мақсаттылық қасиетінде. Интеллектуалды бағдарламада
алгоритмы жоқ, мақсаты ғана және осы мақсатқа жету ережелері бар. Жасанды
интеллект бағдарламаны - не істеу керек бағдарламасы деп айтуға болады,
ал дәстүрлі бағдарламама – қалай істеу керек бағдарлама. Дәстүрлі
бағдарламада мақсатқа жету алгоритмы алдымен берілген және сөзсіз
орындалады, интеллектуалды бағдарламада мақсатқа жету кезінде ағымды
жағдайды еске алып алгоритм құрылады.
Жасанды интеллект жүйесінде істейтің бағдарламашыға дұрыс мақсатты
қойып үйрену өте маңызды.
Интеллектуалды бағдарламаларда мақсат ретінде көбінесе, жүйенің
берілген күйге ауысу талаптары тапсырылады, ал тиімділік критерий ретінде –
шешімнің қадам саны. Әрине, бастапқы күйді көрсетпей мақсатқа жету көбінесе
мүмкін емес (1.5-сурет).
1.5-сурет. Циклдары бар күйлер кеңістігі
Білімдер ұсыну моделі – жасанды интеллект модельдерінің негізгі типі.
Нақты жүйелер бір ғана классиқалық модельге сирек негізделеді. Нақты
модельдер бұл – жиірек өзіндік болжалы, шектеулері және шарттылықтары бар
классиқалық модельдердің буданы. Олардың ішіндегі ең пайдалыларын эвристика
деп атайды.
Заттық сала – есептерді шешу үшін жасанды интеллект теориясын
қолдайтын адам қызметінің саласы. Мысалы, егер Сіз анализ арқылы ауруға
диагноз қоятын сараптамалық жүйені жасасаңыз, онда Сіздің заттық салаңыз -
медицина. Егер Сіз кемелерді қақтығысудан сақтайтын интеллектуалды жүйені
жасасаңыз, онда Сіздің заттық салаңыз – навигация, және т.б.
Білімдер бойынша инженердің (ЖИ бойынша маман) ең бірінші міндеті
әртүрлі жағдайларды шешетін ережелерді жазу (формалдау). Сонымен бірінші
кезеңде маңызды ұғымдарды (заттық саланың аттарын) белгілеу қажет.
Екінші кезеңде берілген заттық саласы үшін маңызды аттарын
байланыстыратын арақатынастарды және осы аттары тұратын күйлерді бөлу
керек. Мысалы, кемелерді қақтығысудан сақтайтын жүйе үшін маңызды аттар:
су, кеме, қақтығысу және басқалар. Су деген сөздің бірнеше күйлері
болады: биік, тайыз, тынық, долы және т.б. Су мен кеме
аттарының арасындағы қатынас батырылу. Осы кезде түсінбеушілік болу
мүмкін. Батырылу деген не? Ал егер кеменің ауа жастығы бар болса? Ал су
астындағы қайық болса? Сондықтан осы сияқты сұрақтарға заттық мамандар
жауаптарды таба алмау мүмкін. Қатынастың күші туралы сұрақтар да маңызды:
қаншалыққа батырылған?, жүзіп келе жатыр ма, әлде батып кетті? және
т.с.с. Бұл үдерісті білімдерді табу деп атайды.
Сонымен, білімдер бойынша инженердің негізгі міндеті - заттық саланы
және бағдарламаларды жасау әдістерді анық білу емес, әмбебап математикалық
немесе айқын емес логикалық-лингвистикалық модельдерді құруда.
Заттық саласы қоятын негізгі шектеуі - бұрыңғы белгілі бір модельдің
қолдауының мүмкін еместігінде.
1.3.2. Жасанды интеллектің қазіргі зерттеу салалары
Өткен ғасырдың соңғы он жылдығында интеллектуалды жүйелер дамуының
келесі маңызды бағдарлары анық көрінді:
1. Шығармашылық үдерістерді еліктейтін жүйелер. Музыкалық шығармаларды
жасау, ойын есептерді (шахмат, дойбы, домино) шешу, автоматтандырылған
аударма, теоремаларды дәлелдеу, бейнелерді айырып тану, ойлауды еліктеу
және т.с.с.
2. Білімдерге негізделген (сараптау жүйесі) ақпараттық жүйелер, яғни
жабдықтарды күйге келтіру, тәжірибелі емес пайдаланушыларға кеңес беру,
оқыту және т.б.
3. Интеллектуалды ақпараттық жүйелер – заттық салада есептерді шешуге
арналған математикалық және алгоритмдық модельдерге негізделген үлкен және
өте үлкен бағдарламалар. Олардың мүмкіндігі: басқаруды оңайлату және
адамның жұмыс көлемін азайту үшін пайдаланушымен мағыналы сұхбат жүргізу.
4. Роботтық техника. Интеллектуалдығы жағынан бірнеше робот
буындарын ажыратады. Бірінші буын – алдын ала бекітілген және өзгермейтін
бағдарлама бойынша істейтін робот-манипуляторлар (мысалы, станокқа
дайындамаларды әперетін). Екінші буын – бейімделген роботтар. Осындай
роботтар әртүрлі датчиктермен (бұрышөлшеуіштер, тензометрлер, газ
талдаушылар және т.б.) жабдықталған. Роботтардың алғашқы екі түрі -
өнеркәсіптік роботтар, олар арнайы ортада (зауыт цехында) жұмыс істеуге
арналған. Нақты әлемде (мысалы, батып кеткен кемені зерттейтін) жұмыс
істейтін роботтарға өте қиын: қайда мен?, алдымда не тұр?, өтуге бола
ма? деген сұрақтарға жауап табу керек. Интеллектуалды роботтар өзінің
датчиктер көрсеткіштерін және адам бұйрықтарын шын уақыт көлемінде өңдеу
керек. Ұқсас проблемалар іздестіру роботтар да пайда болады, бұл ерекше
бағдарламалар Ғаламторда құжаттарды индексациялауға арналған.
1.3.3. Жасанды интеллектің қазіргі теориялық мәселелері
1. Білімдерді ұсыну мәселесі
1.1. Нейрон желілер мәселесі
1.2. Көп критериалды шешімді қабылдау
1.3. Шешімді қабылдаудың стохастикалық моделі
1.4. Өте тар заттық салалар үшін модельдерді жасау
2. Компьютерлік лингвистиканы әзірлеу
2.1. Жаңа берікті бағдарламау тілдерді жетілдіру
2.2. Табиғи тілге негізделген роботтарды басқару тілін жетілдіру
3. Компьютерлік логика
3.1. ЭЕМ-ның архитектурасын жетілдіру
1.7-суретте қарастырылған сұрақтар жинақтау түрінде келтірілген.
1.7-сурет. Қарастырылған сұрақтар жинақталған түрде
2-БӨЛІМ
ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТІҢ НЕГІЗГІ ТЕОРИЯЛЫҚ МІНДЕТТЕРІ
2.1. Жасанды интеллект — зерттеудің пәнаралық саласы
Академиялық білімдердің әрбір саласында дәстүрлі есептердің жеткілікті
тар аясы болады. Осындай есептердің және олардың тұжырымдамаларының тізбесі
үсті-үстіне тарлау болып қалыптасады. Зерттеулердің саласы ақырында ондаған
жекеше есептерге бөлінеді, олардың біреулері есептелу мүмкін, басқаларының
шешімдері болмайды.
Жүйелер теориясынан біз пәнаралық тасымалдаудың қажеттілігін, яғни
әртүрлі ғылымдар есептердің тұжырымдамаларын және оларды шешетін жолдарын
бір-бірінен ауысып алып пайдаланатынын білеміз.
Бір мысал келтірейік. Дәстүрлі медицинада арнайы тамыр кеңейткiш
препараттардың енгізумен тамырдағы қан қысымының нормалау әдісі
пайдаланады. Оның қолдануы, дегенмен, әрдайым болу мүмкін емес. Бұдан басқа
кеңейтудің белгілі бір шегі бар. Сонымен қатар қысымды түсіру үшiн қанның
тұтқырлығын азайтуға талаптануға болады, бірақ бұл жағымсыз химиялық
өзгерістерге желуі мүмкін.
Ұзақ уақыт бұл есептің шешімі табылмай тұрды. Жоғары айтылған
проблемаларды инженер-реологтар білмеді, бірақ өзінің саласындағы
(техникалық жүйеде сұйықтың қозғалысы) міндетті: құбырдың диаметрі
өзгермейтін және сұйықтың химиялық құрамы сақталу жағдайда құбырөткізгіштің
өткізу қабілетін жоғарылату, – деп қойды.
Нәтижесінде, құбырдың диаметры мен сұйықтың тұтқырлығын өзгертпейтін,
ағыстың сипатын (турбулентты тәртіптен ламинарлы тәртіпке) өзгертетін,
арнайы қоспаларды пайдалануға негізделген әдіс ұсынылды. Осы әдістің
медицинаға кері тасымалдауы сапалы эффект берді.
Қазіргі заманда ғалым өзінің зерттеу саласына ғана емес басқа шектес
салаларға жататың есептерді білу қажет. Жасанды интеллект үшін бұл
концепция өте маңызды, себебі жасанды интеллект – пәнаралық қолданбалы
зерттеу саласы. Қолданбалы дегеніміз, өйткені жасанды интеллект ұғымы
компьютерлік ғылымдардан және маңызды қоданбалы есептерден жеке бола
алмайды.
2.2. Жасанды интеллектің дәстүрлі есептер тізбесі
Жасанды интеллектің дәстүрлі есептердің ішінде, әрине жіктеу есебін
ерекшелеу керек, яғни кейбір объекті белгілі немесе белгісіз объектілер
көптігіне келтіру.
Осындай есеп мысалы, биологияда жаңа биологиялық түрін тапқан кезде
болу мүмкін. Ірі айуан кездессе, табылған түрді белгілі бір класқа, мысалы,
сүтқоректі класына жатқызуға болады.
Ұсақ организм, мысалы, құрттар үшін, бұл өте күрделі. Қайтадан ашылған
түрлер, бірнеше әртүрлі бағыңынқы түрлерге сипатты, белгілері болады.
Сондықтан оларды белгілі бір класқа жатқызуы айқын емес (2.1-сурет).
Мысал: А объектіні қарастырайық. Оның белгісі түс пен сандық
сипаттамасы қою жасыл және қысқа сипаттамасы бар табан белгісі. Және
де екі класс белгілі: табаны жоқ қою жасыл объектілер кіретің С1 класы және
ұзың аяқты түрлі түсті объектілері бар С2 класы. А объектіні қандай класқа
жатқызу керек?
Басқа жағдай да мүмкін: екі белгісіз Cl мен С2 кластар бар. А
объектісі С1 класқа жатады, ал В объектісі – С2 класқа. Топтастырудың
негізіндегі белгілерді анықтау керек.
2.1-сурет. Топтастыру есебі
2.2.1. Есептердің тым қатал тұжырымдамалары
1. Топтастыру есебі: Cl, C2 кластар берілген; жаңадан келген объекті
кластардың біреуіне жатқызу.
1.1. Кері есеп: Cl, C2 кластарға жататын А, В объектілер берілген;
топтастыру белгілерін іздеу.
2. Іс-әрекет жоспарын жасау есебі
2.1. Граф үстінде жолды іздеу есебі
2.2. Өткен оқиғаларды түсіндіру есебі
2.3. Мүмкін болатын оқиғаларды болжау есебі
3. Баламаларды генерациялау есебі
3.1. Кейбір жолдаудан болатын барлық мүмкін баламалар. Дербес
жағдайда, мысалы, кейбір датаға доллар курсын болжау есебі
3.2. Берілген қасиеттері ғана бар баламалар
4. Мүмкін болатын баламалар көптігінен ең жақсы баламаны талғау есеб.
4.1. Кездейсоқ талғау есебі
4.2. Критериалды талғау
5. Есептелетін параметрлері өте көп немесе олар қайшы болатын кейбір
техникалық объекті басқару есебі
2.2.2. Жасанды интеллектің міндетін тұжырымдау ережелері
Әрбір есепті шешу үшін қажетті: біріншіден, нақты бұйым саласы үшін
оны дәлелдеу; екіншіден, керекті шешім параметрлерін таңдау (нәтижелердің
дәлдігі мен сенімділігін, жұмсалған уақыты және басқалар).
Есепті дәлелдеу – бұл модельге тәуелсіз кезең; есептің қойылуын
айқындағанда шешім әдістерін емес, есептін табиғатын еске алу керек. Демек,
не керек немесе қандай мақсатқа жету керек нұсқауларды тарылтып, қалай
істеу диапазонды кең қалдыру қажет.
Осындай қайшы талаптарды бір мезгілде қанағаттандыру үшін абстракты
есепті тұжырымдау керек.
Абстракты есептердің мысалдары: тізімдерді өңдеу, ықтималдықты
есептеу, жорамалды негіздеу және т.б.
Есепті қойылуы мысалы: шикі жұмыртқаны биік мұнарадан жерге сындырмай
жеткізу. Шешімді тек жаңа әдіспен ғана табу керек. Осындай қарапайым есепті
шешкенде, оқушылар көбінесе, жаңа әдісті табуға қиналады. Қойылу
қателіктері мақсаттын тұжырымдауына (жұмыртқаны лақтыру, не түсіру)
және сыртқы жағдайлары мен бастапқы күйлеріне (жұмыртқа жер бетінде жатыр,
қатты емес бетке құлауы мүмкін, жұмыртқа қатырылған болу мүмкін және
т.с.с.) қатысады. Кейін оқушылар ең жаман жағдайларды еске алдық деп
түсіндіреді, бірақ есептің қойылуында ол туралы ештеңе айтылмаған.
2.2.3. Есепті шешудің параметрлерін таңдау
Маңыздылық жағынан бірінші параметр бұл шешімнің дәлдігі. Физикалық
жүйелер үшін айқын және бірмәнді: килограмм, метр және т.с.с. сияқты өлшем
бірліктер жүйесі бар Интеллектуалды жүйелер үшін жалпыға танылған әдістеме
және өлшем бірліктер жоқ. Көбінесе, дұрыс шешімдердің пайызы туралы немесе
алынған шешімдердің тәжірибелік жағдайдан ауытқу дәрежесі туралы айтады.
Мысалы, медициналық жүйелер үшін 70%-дан астам дұрыс диагноздар саны жақсы
деп есептеледі.
Екінші параметр – орнықтылық (сенімділікке қойылған талаптар) -
әртүрлі жағдайда сынау кезінде жүйенің мінез-құлығына қатысты.
Интеллектуалды жүйелер үшін бірдей кірістік мәліметтерде әртүрлі шығу
мәліметтер болу мүмкін. Интеллектуалды жүйе жиірек аумалы болады - бұл оның
күшті қасиеті. Мысалы, Келесі жылдың 1 қантарында доллар курсы қандай
болады? – деген сұраққа алынған жауап: 145 теңге. Қайтадан осы сұрақты
қояйық – жауап аламыз: 145 теңге 25 тиын. Айырмасы неліктен шықты, себебі
әрбір сұраныста жүйе жүздеген және мыңдаған айқын байланыспайтың фактілерді
модельдейді. Осындай болжамның пайдасы – бірдей сұрақты жүздеген рет
қайталап, біз оқиғалардың ең ықтимал дамуын түсіне аламыз.
Сенімділік (дәл әрқашан жоспарланған (бастапқы күйлер шамамен бірдей
болғанда) нәтижеге әкелетін қабілет) пен адекватты (дәл жоспарланған
(берілген дәлдігі бойынша) нәтижеге әкелетін қабілет) параметрлерден
кейінгі мүмкін болатын шешім сапасының үшінші ең маңызды сипаттамасы –
үнемділік. Шешім кейбір критерий бойынша немесе кейбір көзқарасы арқылы
үнемді болады. Көбінесе, есептің шешу уақыты және есептің шешу құны туралы
айтады. Кері вариант та болу мүмкін – қателіктің құны. Есептің шешу құны
мысалы, мәліметтерді алудың жиынтық бағасынан тұруы мүмкін.
2.2.4. Шешу (білімдер ұсыну) моделің таңдау
Таңдалған шешу параметрлері (ең үлкен дәрежеде) және есептің қойылуы
(ең аз дәрежеде) бізге есептің шешу әдісін табуға көмектеседі. Енді білім
бойынша инженер анықтау керек – бұрын шешілген есептердің қайсысына бұл
есеп ұқсайды және оның негізгі айырмашылығы неде? Ұқсайтын есептің шешу
тәжірибесінен ол кейбір жалпы шешу жолын, құрылысын, процедураларын,
мәліметтерін немесе моделін шеттен алып пайдаланады. Модельдің дұрыс
таңдауы өте маңызды. Жасанды интеллект теориясында білімдер ұсыну моделі
(немесе жағдайға байланысты басқару) деп аталатын бірнеше типтік
модельдер қалыптасқан.
Оларды біз төменірек толық қарастырамыз.
Білімдер ұсынудың әрбір моделінде сенімділік бойынша және адекватты
дәрежесі бойынша кейбір априорды шектеулері болады. Нақты есеп үшін керекті
модель сапасының математикалық сипаттамаларын таңдалған модельдің
тәжірибелік шын сипатталарымен салыстыру қажет. Мысал келтіреиік. Жасанды
интеллектің ықтималдық моделінде детерминистық модельге қарағанда,
адекваттылығы мен үнемділігі жақсырақ. Бірақ ықтималдық басқару жүйесіне
ракетаны нысанаға көздеуді Сіз бере алмайсыз (статистика бойынша осы
жүйенің 100-ден 99 ракетасы тура нысанаға түсетін болсада).
Заттық саланың (бұл кейін Сіздің интеллектуалды жүйеңіздің жұмыс
істейтін ортасы) әрдайым өзгеру қасиеті бар. Кейбір модельдер әлем
құбылмалық қасиетін көбірек, кейбіреулері – азырақ еске алады.
3 - БӨЛІМ
ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ӘДІСТЕРІНІҢ ҚОЛДАНУ САЛАЛАРЫ
3.1. Жақсы және нашар құрылымданған заттық облыстары
Жасанды интеллект әдістері аз құрылымданған заттық салалар үшін
тиімді, яғни іс-әрекет алгоритмы салалар үшін алдын ала белгілі.
Осындай салалар үшін кіру мәліметтерге айқындықсыз бен саралықсыз
сипатта. Сонымен бірге, қабылданатын шешімдер бірмәнді, айқын және
саралықты болу керек. Және де осындай шешімдердің тиімділігін болжау
мүмкіндігі болған жөн.
Осындай салаларға: медицина, экономикалық менеджмент, күрделі
техникалық объектілерді басқару, психология, лингвистика және т.б. жатады.
Күрделі жүйелер дегеніміз - іс-әрекет принциптері толығымен белгілі
емес жүйелер. Мысалы, программалау тілі жүйесі бірінші курс студентіне
күрделі болып көрінеді, ал бітіруші үшін бұл – жай үлкен (көп белгілі
элементтері бар) жүйе.
Жасанды интеллект әдістерінің тиімді қолдау салаларына не жатпайды?
Бұл - жақсы құрылымданған заттық салалар. Оларға біріншіден, дәлі және
инженерлік ғылымдар: математика, физика, материалдар кедергісі, геодезия
және т.б. кіреді. Себебі, осы ғылымдардың есептерін шешу үшін өзіндік
берікті алгоритмдер мен тәсілдер баяғыдан бар.
Айта кетейік, есептеуіш техниканы енгізген кезде осы ескі және
тексерілген алгоритмдер мен тәсілдер өзгереді. Сондықтан есептеуіш
күрделігі өсу немесе алгоритмның өзінің күрделенуі мүмкін. Компьютер
болмаған дәуірде жасалынған алгоритмдер мен әдістер ең жақсы нәтижені алуға
бағытталмай, минимал есептеуіш шығын арқылы нәтижені алуға арналған. Бұл
алгоритмдер қолмен істеу есептеуге арналған болатын.
Басқа жақтан, алгоритмдер мен тәсілдердің күрделенуі, пайдаланушының
алгоритмды және оны (бағдарламаны) тиімді басқаруының түсінбеуіне келтіру
мүмкін. Бұл жағдайда пайдаланушы енгізген немесе деректер қорынан алынған,
кіру және басқару мәліметтердің қате немесе жарамайтын мәндері, оптималды
шешімді алу үшін автоматты түрде түзетулі керек.
Мысалы: пайдаланушы қағаз парағының ортасында Жаңа Жылмен
құттықтаймын! сөйлемді басып шығарайын дейді. Бұл үшін ол осы сөйлемнің
алдынан 16 бос орын белгісін тереді. Интеллектуалды мәтін редакторы
пайдаланушының тәжірибесіздігін сезетін болса, сұрақ қояды: Сіз мәтінді
ортаға дәл келтіруге тырысасыз ба?. Пайдаланушының жауабына байланысты
редактор не бос орындарды тегістеу белгімен ауыстырады, не нұсқаулықты
шығарады, не бәрін өзгеріссіз қалдырады, егер бұл мәтіннің тегістеуі
болмаса.
Сонымен, есепті біліп алу, бағдарламаның пайдаланушымен есті диалог
негізінде жүргізу мүмкін. Ақылды бағдарлама адамның қызмет бабын
анықтағаннан кейін оған кәсіптік бағытталған, параметрлердің мәніне қатысты
сұрақтар қояды (мысалы, инженер-жобалаушынан температуралар диапазонын
сұрауға болады) немесе пайдаланушының жұмыс мақсаты бойынша жалпы
тұжырымдамалық сұрақтар қойылуы мүмкін. Мақсатты басқа әдіспен де
айқындауға болады, мысалы стохастикалық (оймен шешу әдісі).
Сөйтіп, жасанды интеллект әдістердің қолдануы дәстүрлі жақсы
құрылымданған салалар үшін де мүмкін. Мысал ретінде химияны айтуға болады.
Prospector деген жасанды интеллект бағдарламасы бар, ол берілген бастапқы
заттардан алынған барлық химиялық қоспаларды зерттеуге мүмкіндік береді.
Түрлі заттық салаларда ЖИ әдістердің қолдануының басқа себебі -
шешімнің жылдамдығы. Есептің шешіміне әртүрлі талаптар қойылу мүмкін,
мысалы, нақты уақытты бұзбау (нақты уақыт тәртібі) талабы, яғни
бағдарламаның жұмыс процесін кейбір басқа физикалық немесе программалық
процеспен үйлестіру. Осындай есептер аз емес және қазіргі инженерлік
тәжірибеде бірінші орынға шығып отыр. Мысалы, жауынгерлiқ машинаның қаруын
басқару есебі. Ешқандай жауынгер бір мезгілде бірнеше нысананы байқай
алмайды, нысанаға 10 ракет ата алмайды. Бұл жағдайда адам тек нысананы
белгілеу керек. Ал ракетанын жіберуін, нысанаға атуын және жоюын ЖИ жүйесі
қамтамасыз етеді.
Ал осындай жүйеге адам керек пе? Қазірге кезеңде – сөзсіз керек. ЖИ
жүйелері әлі жеткілікті ақылды емес. Басқаратын ЖИ жүйесінің іс-әрекетіне
адам жауапты. Бірақ кейбір мамандар осындай сұрақты мағынасыз деп
есептейді, олардың пікірі бойынша, сұрақ: Осындай жүйеде адамның рөлі
қандай? – деп қойылу керек.
Интеллектуалды машиналардың басқа қолдану бағыты - білім беру саласы,
мысалы компьютер көмегімен оқыту.
Кейбір салада оқыту, арнайы жобаланған жағдайда, оқу ақпараттың өте
көп қайталау циклдерін орындайды. Мысалы, ұшақ қозғалысын басқару, ағылшын
сөздерді және сөйлемдерді жаттау және т.с.с. Осындай процесте мұғалімнің
бар болуы қажет емес.
Машина қателіктерді өзі түзете алады, бақылау және үйрету
жаттықтыруды бере алады және оқыту әдістемесі бойынша (тәжірибелі мұғалім
енгізген арнайы ережелер негізінде) кеңес бере алады. ЭЕМ көмегімен жеке
дағдыларға және ептілікке үйрету арзандау және тиімділеу, өйткені ЭЕМ-ға
бәрібір неше рет бірдей қателікті түзету керек, ол ешқашан шаршамайды. Одан
басқа, тестілеу нәтижесіне негізделіп, оқыту әдістеменің өзін де
жетілдіруге болады. Бұл мүмкіндікті машинасыз технологияда іске асыру өте
қиын.
Осындай жүйенің жұмысын мысал көмегімен түсіндірейік. Кезінде
ақпараттық білім беру орталығы Chopin ұйымдастырылған болатын. Бұл
бағдарламалардың және электронды әдістемелік материалдардың арнайы кешені
болып, шетел тілге үйретуді бір оқытушы – көп студент принципі бойынша
ұйымдастыратын. Студент электронды оқулықтармен, электронды кітапханамен,
электронды фонотекамен және тестілеу қорымен кез келген уақытта жұмыс істей
алады.
Компьютермен өзіндік жұмыс барысында студентте кейбір қиындықтар пайда
болу мүмкін. Оқушы жаттығуларды орындағанда - оларды ол дұрыс орындап
жатыр ма білмейді.
Егер компьютерлік бағдарлама қателіктерді түзетсе, онда оқушы сұрау
неге осылай деп сұрауы мүмкін. Ол бұл сұраққа оқытушыдан жауап дереу ала
алмайды және оқулықтын қай бөлімінде жауап бар білмейді (немесе оны
түсінбейді). Барлық процесс компьютерде өткендіктен, оны деректер қоры (ДҚ)
көмегімен толық құжаттауға болады. Осындай ДҚ оқушылар бойынша кейін қарап
шығып, оқытушы әрбір студентке жеке кеңес бере алады. Осы жоспарды құру –
ДҚ-нан таңдауға қарағанда, күрделілеу есеп. Chopin жүйесінде бұл арнайы
мақсаттар ағашы көмегімен жасалынады, яғни оны оқушының моделі деп айтуға
болады (3.1-сурет).
3.1-сурет. Мақсаттар ағашы мәндерді ұсыну моделі ретінде
Жұмыс кезінде оқушы тестілерді тапсырады, ал ағаштың түйіндері
автоматты түрде түрлі түсті боялады (3.2-сурет).
3.2-сурет. Жету дәрежесі көрсетулі жүйенің мақсаттар ағашы
Осы принциптер үйрету ортасы жасауымен жүзеге асырылады. Бұл желілік
бағдарламалық қамтамасыз етудің ерекше класы, оған оқу ақпараттың орасан
зор көлемі, бақылау және диагностика құралдар, кеңес беретін жүйелер, нақты
пайдаланушыға бейімделген бағыныңқы жүйелер және тағы басқалар кіреді. Оқу
ақпараттың күн сайын артуы Ғаламтор негізінде оқыту (Web learning, Web-
based learning) деген арнайы аталымның пайда болуына әкелді.
Ақпаратты іздеу жүйелер – ғаламдық ақпараттық қойманы құру негізі.
Мысал ретінде жұмсақ іздестіруді айтуға болады. Іздестіру жолында
(мысалы, Интернеттегі іздестіру машинада) біз жаңа жылғы торт рецепті
деген сұраныс енгізейік. Шындығында, сұрауға релевантты құжаттар тек торт
пен жаңа жыл бөлімде ғана емес, басқа әртүрлі бөлімдерде де: пісіру,
мереке дастарқаны болуы мүмкін. Қазіргі іздестіру машиналар торт,
торттар, рецепт және т.б. сөздері бар барлық құжаттарды жай ғана тауып
береді.
Кейде медицина мен әскери істе шешімнің жылдамдық пен айқындығы емес,
мүмкін болатын шешімдер саны, мысалы, заңды қабылдағанда барлық мүмкін
кемтіктерді және қайшылықтарды есептеу; кеткен сарапшылардың тәжірибесін
сақтап алу және т.б. маңызды.
3.2. Білімдер ұсыну моделдері
ЖИ жүйелерде қолданылатың нақты модельдер тізбесі кең және оларды
топтастыру қиын. Нақты жүйелердегі модельдердің көбі дүбаралы және
эвристикалы болады. Ең танымал модельдерді мына түрде топтастыруға болады
(3.3-сурет).
3.3-сурет. Кейбір ең танымалы білімдер ұсыну моделдері
4 - БӨЛІМ
Білімдер ұсынудың логикалық моделі
4.1. Логикалық модельдердің түрлері, жалпы ұғымдар мен анықтамалар
Жасанды интеллектің жаңа теориясында: логика, фреймдер, семантикалық
желілер, нейрон желілер және т.б. сияқты бірнеше негізгі модель топтарын
пайдалынады. Бүгін логикалық модель өзінің тәжірибелік нәтижесі және нақты
техникалық құрылғыларға енгізу дәрежесі бойынша орталық орын алып отыр.
Модель өзінен-өзі біртекті емес және әртүрлі оншақты теорияларды өзіне
қосады (4.1-сурет).
4.1-сурет. ЖИ жүйелерінде ең жиі қолданылатын логика элементтері
Тарихи жағынан білімдер ұсынудың бірінші моделі классикалық (формалды)
Аристотель логикасы, бұл барлық кейінгі логикалық теориялардың негізі деп
есептеледі.
Жасанды интеллекте білімдер ұсынудың модельдері туралы, ал логикада
– формалды теориялар туралы айтылады, біздің жағдаймызда мұны бірдей деп
есептеуге болады.
Модельдің кейінгі дамуы Кант (категориялар негізінде семантикалық
талдау), Буль (логиканы математикалау), Фреге және Заде (айқын емес
логика ұғымын енгізді) сынды ғалымдар аттарымен байланысты. Соңғы он
жылдықта классикалық емес бағыттар (модальды логика, уақытша логика және
т.б.) қарқынды өркендеп жатыр.
Қандай болса да формалды теорияның құрылысы ойшыл процестерді формалды
түрде (яғни, формула көмегімен жазу) көрсетуге арналған. Әрине, осындай
формуламен құрылған теңдеулер жүйесі қандай болса да әдістермен есептелу
қажет. Есептеу нәтижелері нақты әлемдегі бейнелеумен бірдей болу керек.
Егер (кейбір нақты әлем үшін) осындай формулаларды және ережелерді
тұжырымдап шығара алсақ, онда тәжірибелік түрде жүзеге асырмай біз қандай
да іс-әрекеттердің (берілген әлемдегі) салдарын алдын ала болжай аламыз.
Біз тек ақырғы нәтижелерді ғана интерпретациялаймыз (нақты шағын
әлемге қарағанда, мағынасын толтырамыз). Олай болса, логикалық шығарудың
формалды процесін машинаға тапсыруға болады. Ал адамға - нәтижелерді
интерпретациялау және пайдасын бағалау қалады.
Формалды логикалық теорияны жасау үшін әліппені (жазу үшін
пайдаланатың символдар көптігі), синтаксис ережелерін (формулаларды жазу
ережелері), аксиоматиканы (формулалар көптігінің ерекше тармағы) және
шығару ережелерді (формулалар көптігінде қатынастар көптігі) анықтау қажет.
Шығару ережелер түрлі бастапқы деректерде логикалық қорытындысының
дұрыстығын қамтамасыз етуімен берілу керек. Әліппе мен аксиоматика алынатын
қорытындыларының және аралық салдарының ақылға қонатындығын (семантика)
қамтамасыз етіп берілу керек. Сонымен, 4.1-суретте көрсетілген логикалық
теориялардың негізгі айырмашылығы - аксиомаларды таңдауда және шығару
ережелерін анықтауда.
Онан әрі аксиоматика мен логикалық модельдердің шығару ережелерін
қарастырамыз.
Әртүрлі микроәлемдерде модельді жүзеге асыру кезінде, түрлі логикалық
теориялардың өз артықшылықтары болады. Мысалы, Аристотель силлогистикасының
семантикасы табиғи тілге өте жақын, сондықтан формалдау шығарудың
нәтижелерін интерпретациялауға оңай. Предикаттарды есептеу негізінде
алынатын тұжырымдамалар табиғи тілдің семантикасымен толық сәйкес келмейді,
оларды интерпретациялау қиын, бірақ бұл жағдайдағы модельдер жинақтылау
және көзге жетерлік болады.
Айқын емес Л.Заде логикасының негізіндегі модельдер шайып кеткен
(сирек) ұғымдармен жұмыс істеуге мүмкіндік береді, бірақ осындай
нәтижелерді интерпретациялауға да қиын және кейде мүмкін емес.
4.2. Формалды (Аристотель) логикасы
Аристотель атағы пікірлесуді зерттеуден шықты, кейін мұны формалды
логика деп атады. Осы жағдайда пікірлесу - бұл ұғым. Пікірлесу дегеніміз
белгілі, ішкі келісіп алынған бекітулердің (бастамалар) байланысы. Мысалы,
екі бастама болсын: крокодил жасыл және крокодил ашулы; қорытындысы
жасыл – демек, ашулы. Қорытындыны алу әдісі – бұл пікірлесу болып
табылады. Көрініп тұрғандай, дұрыс емес және дұрыс, бірақ мағынасыз
пікірлесулер болу мүмкін. Формалды логика – бұл дұрыс ойлау (логикалық
қорытынды, пікірлесулер) операциялары мен заңдары туралы ғылым. Логиканың
негізгі міндеті – пікірлесу дұрыс әдістерін дұрыс емес әдістерінен ажырату.
Аристотель жорамалдауы бойынша адам ойлауы тіл арқылы өтеді, сондықтан
ой сөзбен білдіргенде (айтылса) ғана ой болып шығады. Және сол кезде ол
санайтын, сөзбен айтылған ой – бұл тек графикалық жазу, символдар жолы,
кейбір грамматикалық дұрыс сөйлем және т.б. Егер грамматика ережелерін
бұзбаса, онда сөйлем мағынасын түсінбей-ақ, жауабын (не осы сөйлемге
қойылған сұрағын) тек грамматика ережелері негізінде құруға болады.
Аристотель логикасының көзқарасынан пікірлесудің дұрыстығы тек осы
пікірлесудің логикалық түріне тәуелді және оның мазмұнына тәуелді болмайды,
сол себептен оны формалды деп атайды. Ой мазмұны пікірлесу дұрыстығына
ешқандай әсер етпейді.
Әлемде әртүрлі тілдер бар. Жазу әдістері (біз үйренген символды түрден
графикалық - пиктограммаға дейін) өте ерекше болу мүмкін, кейде бұл тіл ме,
көркем бейне ме (4.2-сурет) ажыратуы өте қиын. Өйткені көркем суретті де
ақпаратпен алмасуға мүмкіндік беретін бірегей тіл деп айтуға болады.
Тіл дегенді қалай анықтауға болады? Классикалық логика жағынан тіл –
бұл ішкі мазмұндарды және олардың арасындағы қатынастарды белгілеуге
мүмкіндік беретін кейбір жүйе. Ішкі мазмұн және қатынас ұғымдары
логиканың орталық ұғымдары болып табылады. Ішкі мазмұндар деп нақты әлемнің
немесе нақты түрде болмайтын абстракты объектілерді айтады, мысалы:
автокөлік, айдаһар, ақымақтық. Қатынастар – бұл ішкі мазмұндарды
байланыстыру әдісі, мысалы: жүреді, ұшады, бұрын. Қазір бұл терминды
былай анықтайды: Jp = {(a1, a2,..., an) ai ( Ai және P(a1, a2,..., an) =
Ақиқат} көптікте берілген n-орынды предикаттың бағыныңқы көптігі (ақиқат
саласы). Логика көзқарасынан тілдегі түрлі сөйлемді: ішкі мазмұн - қатынас
- ішкі мазмұн түрінде қарастыруға болады. Мысалы, Арман алма жеді
сөйлемде екі ішкі мазмұн бар (Арман, алма) және бір қатынас жеді.
4.2-сурет. Ішкі мазмұндар және олардың арасындағы қатынастар
Дегенмен, қазіргі ЖИ теориясы ... жалғасы
Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.
БІЛІМ ЖӘНЕ ҒЫЛЫМ МИНИСТРЛІГІ
А. Ж. Асамбаев
ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ НЕГІЗДЕРІ
оқулық
Қазақстан Республикасы Білім және
ғылым министрлігі бекіткен
Алматы, 2011
УДК 004(075.8)
ББК 32.973 я 73
Павлодар мемлекеттік педагогикалық институтының
ғылыми Кеңесі баспаға ұсынады
Пікір жазғандар:
Техника ғылымдарының кандидаты, профессор А. Д. Тастенов;
Педагогика ғылымдарының кандидаты, профессор Б. А. Найманов
А. Ж. Асамбаев
Жасанды интеллект негіздері: Оқулық. Алматы, ЖШС РПБК Дәуір 2011 ж.
– 136 б.
ISBN 978-601-217-242-3
Оқулықта жасанды интеллект туралы негізгі бастапқы мәліметтер берілген,
білімдерді ұсыну және есептерді шешу әдістер туралы негізгі мағлұматтар
келтірілген. Білімдерді тауып алу әдістер туралы қысқа деректер,
сараптамалық жүйенің құрылымы, жасау кезеңдері туралы жеткілікті мәліметтер
берілген, оларды жасау үшін құрал-жабдықтардың жіктеуі көрсетілген.
Оқулық – жоғары оқу орындарының ақпараттық технологиялар, информатика,
физика-математика мамандықтарының студенттері мен ұстаздар қауымына және
жасанды интеллект әдістерін өз жұмыстарында қолданатын инженерлерге
арналған.
ISBN 978-601-217-242-3
© А. Ж. Асамбаев
© ҚР Жоғары оқу орындарының
қауымдастығы, 2011
КІРІСПЕ
Адам мен машинаның бірлескен қызметі өте актуалды. Компьютер адамға
кеңесші болу қажет, жағдайды тез талдап іс-әрекет варианттарын кісіге ұсыну
керек. Ал адам келтірілген вариаттардан керегін таңдайды.
Қазір жасанды интеллект - шешімді жасау мен қабылдау үшін адамның
қызметін күшейтетін, өзін-өзі үйрететін құрал-сайман.
Орын ауыстыру, билет сату (яғни тізбекті және дәлдікті орындауы мен
дәл нәтижесін алуы қажетті есептер) есептерді шешу үшін формалданған
орындаушының басқаруы алгоритмдық пайдаланушы үшін бағдарлама түрде
орындалады. Осында пайдаланушының қолында нақты анықталған командалар
жүйесі мен орта болады, олар шешілетін есептің және басқарудың сипатына
әсер етеді. Бірақ, формалдауға жатпайтын есептерде бар. Осындай есептер
типіне эвристикалық есептерді, тиімді басқару есептерді, бейнені айырып
тануды, мәтінді машиналық аударуын және т.б-ды жатқызуға болады. Бұл
есептер интеллектке жатады, осындай есептердің компьютерлік құралдар
көмегімен шешу проблемасы кибернетика бағытының зерттеу ядросын
құрастырады, оны жасанды интеллект деп атайды.
Жасанды интеллект (ЖИ) – компьютерлік құралдар арқылы жеке ақыл-ой іс-
әрекеттерін орындау. ЖИ жеке ғылыми бағыт ретінде XX ғасырдың екінші
жартысында пайда болды (бұл көбінесе, кибернетиканың дамуына тәуелді
болатын). Басқару талдау, салыстыру, ақпаратты өңдеу, болжамды жасау,
жорамалдың дұрыстығын дәлелдеу (яғни интеллектуалды қызметіне жататын
операциялар) негізінде шешімді қабылдаумен байланысты болады.
Жасанды интеллект жүйелері – арнайы логикалық жүйелер арқылы
компьютерлік бағдарламада жүзеге асырылған адам интеллектің жеке аспектісін
ұдайы өндіретін техникалық жүйелер.
Жасанды интеллект жүйелерінің қолдану салалары:
- роботтехникасы;
- сараптамалық жүйелер;
- есептерді әмбебап шешушіні жасау;
- бір тілден екінші тілге аудару, мәтінді рефераттау;
- пайдаланушыны компьютермен ыңғайлы диалогын қамтамасыз ететін
интеллектуалды интерфейсты жасау.
Өткен ғасырдың соңғы он жылдығында интеллектуалды жүйелер дамуының
келесі маңызды бағдарлары анық көрінді:
1. Шығармашылық үдерістерді еліктейтін жүйелер. Музыкалық шығармаларды
жасау, ойын есептерді (шахмат, дойбы, домино) шешу, автоматтандырылған
аударма, теоремаларды дәлелдеу, бейнелерді айырып тану, ойлауды еліктеу
және т.с.с.
2. Білімдерге негізделген (сараптау жүйесі) ақпараттық жүйелер, яғни
жабдықтарды күйге келтіру, тәжірибелі емес пайдаланушыларға кеңес беру,
оқыту және т.б.
3. Интеллектуалды ақпараттық жүйелер – заттық салада есептерді шешуге
арналған математикалық және алгоритмдық модельдерге негізделген үлкен және
өте үлкен бағдарламалар. Олардың мүмкіндігі: басқаруды оңайлату және
адамның жұмыс көлемін азайту үшін пайдаланушымен мағыналы сұхбат жүргізу.
4. Роботтық техника. Интеллектуалдығы жағынан бірнеше робот
буындарын ажыратады. Бірінші буын – алдын ала бекітілген және өзгермейтін
бағдарлама бойынша істейтін робот-манипуляторлар (мысалы, станокқа
дайындамаларды әперетін). Екінші буын – бейімделген роботтар. Осындай
роботтар әртүрлі датчиктермен (бұрышөлшеуіштер, тензометрлер, газ
талдаушылар және т.б.) жабдықталған. Роботтардың алғашқы екі түрі -
өнеркәсіптік роботтар, олар арнайы ортада (зауыт цехында) жұмыс істеуге
арналған. Ұқсас проблемалар іздестіру роботтар да пайда болады, бұл ерекше
бағдарламалар Ғаламторда құжаттарды индексациялауға арналған.
Автор
1-БӨЛІМ
ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТІҢ ТҰЖЫРЫМДАМАЛЫҚ НЕГІЗДЕРІ
1.1. Жасанды интеллект теориясының даму тарихы
Қазіргі ғылымның кез келген бағыттары сияқты жасанды интеллектің даму
тарихы өте бай.
Автоматтандырылған технологиялардың кең дамуы (1.1 кестені қараңыз) ХХ
ғасырдың екінші жартысында басталды. Жасанды интеллектің негізгі теориялық
қағидалары дәл сол заманда орнықты деп айтуға болады.
Жасанды интеллект теориясында салмақты өзгерістер мен жетістіктерді
алдымыздағы он - жиырма жылда күтуге болады.
Кесте 1.1
Ақпараттық технологиялардың даму кезеңдері
Кезең Шешілетін Ғалымдар және Техника
міндеттер инженерлер
Машиналардың Есептерді Г. Лейбниц, Арифмометр,
алдыңдағы (XVII (көбінесе, Б. Паскаль логарифм сызғышы
ғ.) арифметикалық) және т.с.с.
автоматтандыру
Механикалық және Есеп жүргізу Ч. Бэббидж және Голлерит машинасы,
механика-электр (тауарларды есепкеА. Лавлейс, электржетегі бар
есептеуіш алу, халық санағы,Г. Голлерит, арифмометр,
машиналар (XIX ғ. ғылым). ХабарлардыП. Чебышев Энигма шифрлеу
– XX ғ. ортасы) шифрлеу машинасы
Алғашқы ЭЕМ (XX ғ.Бірталай Фон Нейман ENIAC (АҚШ, ядролы
40 жылдарынан деректерді енгізу,(теориялық бағдарлама үшін
бастап) сақтау, өңдеу негіздері), Кодд есептер).
Э. (реляциялы Мейнфреймдер, ЕС
деректер базасы, ЭВМ (70 жылдары)
60 жылдар).
Алғашқы басқарушы Техникалық Н. Винер Икемделген ЭЕМ,
есептеуіш қарапайым (теориялық космос ракеталарын
машиналар (XX ғ. заттардың, күрделінегіздері), жүргізу жүйелері
50 жылдарынан жүйелердің К. Шеннон, (ҚСРО) және т.б.
бастап) параметрлерің Д. А. Поспелов
басқару және
бақылау.
Басқарушы Ірі техникалық Р. Белман, Есептеуіш өлшеу
есептеуіш кешендержүйелердің Л. С. Понтрягин, кешендер СМ ЭВМ
(XX ғ. 70 жылдары)ақаулықтарын М. Мински (PDP-11).
автоматты түрде Автоматтандырылған
диагностикалау. жобалау жүйесі,
Ірі техникалық микро-ЭЕМ
жүйелерді басқару
мен жұмыс
тәртіптерін таңдау
Дербес Көпөлшемді Аристотель, Микро-ЭЕМ PDP-11,
компьютерлер және деректерді талдау,Дж. Буль, IBM370, дербес
үлкен ЭЕМ (XX ғ. болып кеткен Л. Заде, компьютерлер
80 жылдарынан оқиғалардың М. Мински, IBM286, 386 және
бастап) себебін іздеу, С. Пейперт, т.б.
қалыптасқан Р.Кини, Х. Райфа,
жағдайдан шығу Р. Ковальски,
жолдарды іздеу және басқалар.
1.2. Бағдарламалы құралдардың даму кезеңдері
Әрбір кезеңде (кесте 1.2) ақпараттың ерекше өңдеу технологиясы құрылды
(мысалы, деректер базасының технологиясы). Кезеңдердің әрбіреуі өркендеп,
келесі жоғарғы деңгейдің технологиясының негізі болып табылады.
Кесте 1.2
Бағдарламалы құралдардың кейбір кезеңдері
Технология Міндеттер
ЭЕМ және сыртқы құрылғылардың Операциялық жүйелерді жасау
физикалық деңгейлерін бағдарламалы Эвристикалық программалау
басқару технологиясы
ЭЕМ физикалық деңгейінің іс-әрекетінОперациялық жүйелерді жетілдіру,
программалы-аппаратты оңтайландыру арнайы утилиталарды жасау
Сақталу деректердің логикалық Файлдық деректер жүйесін жасау
ұйымдастыру технологиясы
Деректер базалар мен есептеу Деректерге қатынау әдістерді және
технологиясы стандартты форматтарды жасау, сандық
алгоритмдер
Жасанды интеллект теориясы Сақталу деректердің салыстырмалы
талдауының әмбебап әдістерін жасау.
Қайшылықтарды, олардың пайда болу
себебін және жою әдістерін іздеу
Ескерту: эвристикалық программалау — белгілі, алдын ала берілген
ережелер арқылы іс-әрекеттер стратегиясын жасау.
Әрбір технология өзіндік ерекше ұғымдарды, терминдерді және әдістерді
туғызады. Келесі жоғарғы деңгейдің технологиялары оны қолдайды, бірақ жаңа
ұғымдар да пайда болып жаңа теорияны құруға әкеледі. Жасанды интеллект үшін
бұл білім туралы ұғым.
Сонымен, жасанды интеллект – өзіндік міндеттері бар, ерте технологияға
негізделетің ең жаңа ақпараттық технология.
1.3. Жасанды интеллект ұғымы
1-ші анықтама. Ақпаратты кіруінің күйіне тәуелді, мақсатқа бағытталған
іс-әрекет параметрлерінен басқа, өзінің мінез-құлқын өзгертетін жүйе
интеллектуалды деп аталады (1.1-сурет). Мінез-құлқының тәсілі ақпаратты
кіруінің ағымды күйіне ғана емес, жүйенің алдыңғы күйлеріне де тәуелді
болады.
1.1-сурет. Қара жәшік сияқты интеллектуалды жүйе
Бірнеше мысал келтірейік.
Әрбір жанды организм — интеллектуалды жүйе. Оның ұзақ зердесі және
өзін оқыту қабілеті бар. Қолын күйдіріп алған бала ыстық пешке жоламайды.
Техникалық жүйелер интеллектуалды бола алмайды, яғни олардың реакциясы
бірдей оқиғаға айтарлықтай өзгермейді. Құбырдағы газ қысымын автоматты
басқару жүйесі қалқалағышты жауып және ашып қана алады (параметрді
басқару), бірақ құбырдан қалқалағышты алып тастау шешімді қабылдай алмайды.
Егер апатқа келтіретін, газөткізгіштің ішінде қысым өзгеретін болса
(мысалы, алдымен кенет көтеріледі, сосын кенет төмендейді), онда автоматты
жүйе осы өзгерісті қалыпты деп есептеп, қалқалағыштың қозғауымен бұл
жағдайды басқара бастайды. Бірақ, осындай оқиғалар қайталана берсе жүйе
үйренбейді. Өйткені, бала параметрлерді (ыстық пеш) ғана емес, мінез-құлық
ережелерді де жаттап алды (ыстық пешке жолама).
2 анықтама. Адамның ойлауын компьютерде модельдейтің жүйе
интеллектуалды деп аталады.
Екінші анықтама 60 жылдары пайда болды, ол кезде адам миындағы
процестерді компьютер көмегімен модельдеуге болады деп есептелетін. Ми
талшықтары – нейрондар – арнайы математикалық әдістермен бағдарламалы түрде
сипатталатын. Осымен, компьютерлік бағдарлама адам миының тілімі деп
келтірілетін. Бағдарламаның кіруіне кейбір мәліметтер берілетін (жанды
организмде электр сигнал беріледі), шығуында алынған нәтижелер үлгі-
нұсқамен салыстырылатын. Осыған байланысты, егер нәтижелер үлгі-нұсқауға
сәйкес болмаса, есептік коэффиценттер өзгертілетін. Осындай оқытудың
айналымдар санына тәуелді, бағдарламаның жұмыс нәтижелері адам миының өте
кіші тілімінің жұмыс нәтижелеріне жақындайтын.
XX ғасырдың 80 жылдары бұл идея сәтсіздікке ұшырады, бірақ нейронды
желілер теориясының пайдалығы басқа тәжірибелік салаларда көрсетілді.
Мысалы, жақсы нәтижелер параметрлердің мәндерін болжау есептерде және
бейнені айырып тануда алынды.
3 анықтама. Адаммен мағыналы өзара сұхбат жүргізу арқылы, оның
интеллектуалды қызметін күшейтетін жүйені интеллектуалды деп атайды.
80 жылдардың аяғында әмбебап жасанды ақыл-ойды жасауға болмайтыны және
оның қажетсіздігі айқын болды. Адамды алмастыратын емес, оның қызметін
толықтыратын тар көлемді интеллектуалды жүйелерді жасау керекті. Адамның
бірегей қабілеттерінен басқа бірнеше кемшіліктері де бар. Компьютерде
энциклопедиялық жады бар, бір секундта миллиондаған операцияларды жасай
алады, бірақ компьютер ой жүгірте алмайды және өзінің қылықтарына жауап
бере алмайды.
Адам мен машинаның бірлескен қызметі өте актуалды. Компьютер адамға
кеңесші болу қажет, жағдайды тез талдап іс-әрекет варианттарын кісіге ұсыну
керек. Ал адам келтірілген вариаттардан керегін таңдайды.
Сонымен, қазір жасанды интеллект - шешімді жасау мен қабылдау үшін
адамның қызметін күшейтетін, өзін-өзі үйрететің құрал-сайман.
1.3.1. Терминдер және анықтамалар
Интеллектуалды бағдарламаны процедуралық деректер базалар және
бағдарламау теория көмегімен ғана жасау мүмкін емес. Егер деректер базасына
барлық кездескен жағдайларды енгізетін болсақ, бағдарлама одан
интеллектуалды болып қалмайды.
Мысал. 40 жылдардың аяғында бір тілден екінші тілге автоматтандыру
аудару міндеті қойылған болатын. Мысалы, орыс тілінен ағылшын тілге аудару
тіркестер: Read Only Memory. Мұнда Read — читать (оқу), Only — только (тек
қана), Memory — память (зерде). Осы сөйлемді қалай дұрыс аударуға болады?
1. Компьютер көзқарасына қарай – ағылшын сөздерді кездескен ретімен
орыс сөздерімен алмастыру қажет, онда аламыз: Читать только память.
2. Аудармашының көзқарасына қарай – ағылшын тілінің грамматикасын
еске алып, сөйлемнің аяғынан бастау керек: Память только для чтения.
Анық, бастапқы мәліметтерден басқа (біздің жағдайда бұл сөздер
читать, только, память) аудару ережелерді де еске алу қажет. Ал аудару
ережелері деген не? Аударушы бағдарламада оларды қалай ескеру керек? Ол
үшін жаңа ұғым білімдер пайдаланылады.
Білімдер – жасанды интеллектің негізгі атау сөзі. Қарапайым түрде
білімдерді деректер элементтерінің арасындағы арақатынастар деп анықтауға
болады. Мысалы, машинаның кіруіне берілген сөйлем: Арман Әсемді жақсы
көреді. Мұндағы Арман мен Әсем – мәліметтер. Жақсы көреді – арақатынас.
Арақатынастың симметриясы жоқ, сондықтан машина осыны біліп, мағыналы жауап
бере алады: Әсем Арманды жақсы көрмеуі мүмкін.
Аудару мысалға қайтадан келейік. Оны графикалық түрде көрсетейік (1.2-
сурет). Аудару сызбасы аударудың дұрыс бағытын анықтауға мүмкіндік береді.
Ол орыс пен ағылшын варианттарына бірдей сәйкес келеді. Бастапқы сөйлемде
болмаған және сыртқы көздерден алынған осындай сызба білім деп саналады.
1.2-сурет. Деректер элементтерінің арасындағы байланыс
Басқа сөзбен айтқанда, білімдер бастапқы мәліметтерге (оларды
декларативті ақпарат деп атауға болады) кейбір өңдеу әдістерді қолдау және
сыртқы процедураларды (оны қосылған процедуралар немесе процедуралық
ақпарат деп атайды) қосу арқылы алынады. Мәндер арасындағы арақатынастарды
анықтау үшін жаңа бағдарламалық құралдар қажет. Жасанды интеллект
бағдарламасының жұмысы білімдер арқылы шешімді қабылдау немесе жаңа
білімдерді шығару мен анықталады. Бұл процесс сызба түрінде 1.3-суретте
көрсетілген.
1.3-сурет. Білімдердегі тұжырым
Мысалды қарастырайық. Адам сағатқа қарайды. Нені ол көреді?
Мәліметтерді? Ақпаратты? Білімді? Адамның іс-әрекетін бақылайық. Көз
циферблатқа қарап тұр. Миға электр сигнал түседі. Сосын кісі ойланып түсіну
керек (сағат тілінің орнынан) қанша уақыт (яғни алынған мәліметтерді кейбір
шкаламен салыстыру). Нәтижесінде декларативті ақпаратты алып, мысалы 08:20,
кісі сыртқы білімді қосып (мысалы, өзінің жұмыс тәртібін), кешіккенін
(білім) түсінеді және жылдам жүре бастайды (мінез-құлқының параметрлерін
өзгертеді, яғни мәліметтерді).
Білімдердің ерекше белгісі – олар бастапқы жүйеде болмайды. Сағат
циферблатында мен кешіктім деген жазу жоқ. Бұл сөз адамның жұмыс
тәртібінде де жоқ. Ақпараттық бірліктерді салыстыру, арасындағы
қайшылықтарды табу және шешу нәтижесінде білімдер пайда болады. Яғни,
білімдер белсенді, олардың пайда болуы (немесе жетіспеушілігі) кейбір іс-
әрекетке келтіреді.
Білімдер үшін келесі қасиеттер сипатты:
- ішкі түсіндірушілік (әрбір ақпараттық бірліктің бірегей аты болу
керек және ол бір мәнді анықталу керек);
- құрылымдылық, яғни ақпараттық бірліктердің арасында арақатынастар
анықталу қажет (мысалы, бөлік - бүтін, тегі - түрі және т.б.)
- білімдер кейбір кеңістікті жасайды, бұл кеңістік метрлік немесе
метрлік емес те болу мүмкін.
Ақпараттық бірліктер үшін аттарын қою, осы бірліктерді ажырату,
арақатынастарды анықтау – күрделі есеп. Қарапайым құрылымы бар нақты
объектілер үшін ақпараттық бірліктерге және арақатынастарға бір ғана
ұсақтауы болады. Мысалы, ит - құйрық жүйесі үшін жалғыз ғана модель ойлап
табуға болады құйрық иттің бөлігі.
Күрделі, ең бірінші абстракты, жүйелер үшін, бүтіні және бөлігі
қайсысы қайда түсінуге оңай емес. Қарастырайық, мысалы доллар курсы
жүйені, бұл үшін қайсысы маңызды параметр, қайсысы маңызды емес айқын
айтаалмаймыз. Немесе көп мәнді арақатынасты тию (А В-ға тиді) екенін
әртүрлі жағдайға сәйкес түсіндіріп көріңіз.
Осындай проблемалардың шешуімен жасанды интеллектің білімдер
инженериясы деген саласы айналысады.
Күй – екінші маңызды атау сөзі. Әрбір ақпараттық бірліктер және
толығымен барлық жүйе белгілі бір күйде болу мүмкін. Мысалы, шам бір күйде
бола алады: қосылған - өшірілген. Бұл жағдайда күйлер кеңістігінің қуаты 2
(1.4-сурет қараңыз).
1.4-сурет. Жүйенің күйлер кеңістігі және ауысу кестесі
Шексіз көп күйлер кеңістігі бар жүйелер болады.
Күйлер кеңістігін граф (1.4-сурет) түрінде немесе ауысу кестесі
түрінде көрсетуге ыңғайлы.
Жүйенің бір күйден екінші күйге ауысуында симметриялы қасиеті болу
мүмкін. Осындай жағдайда жүйе бастапқы күйге қайту мүмкін (ал компьютерлік
бағдарлама – циклденіп қалады).
Мақсат – жасанды интеллект жүйесінің негізгі сипаттамасы. Жасанды
интеллект жүйесінің (интеллектуалды бағдарлама) дәстүрлі бағдарламадан
айырмашылығы – мақсаттылық қасиетінде. Интеллектуалды бағдарламада
алгоритмы жоқ, мақсаты ғана және осы мақсатқа жету ережелері бар. Жасанды
интеллект бағдарламаны - не істеу керек бағдарламасы деп айтуға болады,
ал дәстүрлі бағдарламама – қалай істеу керек бағдарлама. Дәстүрлі
бағдарламада мақсатқа жету алгоритмы алдымен берілген және сөзсіз
орындалады, интеллектуалды бағдарламада мақсатқа жету кезінде ағымды
жағдайды еске алып алгоритм құрылады.
Жасанды интеллект жүйесінде істейтің бағдарламашыға дұрыс мақсатты
қойып үйрену өте маңызды.
Интеллектуалды бағдарламаларда мақсат ретінде көбінесе, жүйенің
берілген күйге ауысу талаптары тапсырылады, ал тиімділік критерий ретінде –
шешімнің қадам саны. Әрине, бастапқы күйді көрсетпей мақсатқа жету көбінесе
мүмкін емес (1.5-сурет).
1.5-сурет. Циклдары бар күйлер кеңістігі
Білімдер ұсыну моделі – жасанды интеллект модельдерінің негізгі типі.
Нақты жүйелер бір ғана классиқалық модельге сирек негізделеді. Нақты
модельдер бұл – жиірек өзіндік болжалы, шектеулері және шарттылықтары бар
классиқалық модельдердің буданы. Олардың ішіндегі ең пайдалыларын эвристика
деп атайды.
Заттық сала – есептерді шешу үшін жасанды интеллект теориясын
қолдайтын адам қызметінің саласы. Мысалы, егер Сіз анализ арқылы ауруға
диагноз қоятын сараптамалық жүйені жасасаңыз, онда Сіздің заттық салаңыз -
медицина. Егер Сіз кемелерді қақтығысудан сақтайтын интеллектуалды жүйені
жасасаңыз, онда Сіздің заттық салаңыз – навигация, және т.б.
Білімдер бойынша инженердің (ЖИ бойынша маман) ең бірінші міндеті
әртүрлі жағдайларды шешетін ережелерді жазу (формалдау). Сонымен бірінші
кезеңде маңызды ұғымдарды (заттық саланың аттарын) белгілеу қажет.
Екінші кезеңде берілген заттық саласы үшін маңызды аттарын
байланыстыратын арақатынастарды және осы аттары тұратын күйлерді бөлу
керек. Мысалы, кемелерді қақтығысудан сақтайтын жүйе үшін маңызды аттар:
су, кеме, қақтығысу және басқалар. Су деген сөздің бірнеше күйлері
болады: биік, тайыз, тынық, долы және т.б. Су мен кеме
аттарының арасындағы қатынас батырылу. Осы кезде түсінбеушілік болу
мүмкін. Батырылу деген не? Ал егер кеменің ауа жастығы бар болса? Ал су
астындағы қайық болса? Сондықтан осы сияқты сұрақтарға заттық мамандар
жауаптарды таба алмау мүмкін. Қатынастың күші туралы сұрақтар да маңызды:
қаншалыққа батырылған?, жүзіп келе жатыр ма, әлде батып кетті? және
т.с.с. Бұл үдерісті білімдерді табу деп атайды.
Сонымен, білімдер бойынша инженердің негізгі міндеті - заттық саланы
және бағдарламаларды жасау әдістерді анық білу емес, әмбебап математикалық
немесе айқын емес логикалық-лингвистикалық модельдерді құруда.
Заттық саласы қоятын негізгі шектеуі - бұрыңғы белгілі бір модельдің
қолдауының мүмкін еместігінде.
1.3.2. Жасанды интеллектің қазіргі зерттеу салалары
Өткен ғасырдың соңғы он жылдығында интеллектуалды жүйелер дамуының
келесі маңызды бағдарлары анық көрінді:
1. Шығармашылық үдерістерді еліктейтін жүйелер. Музыкалық шығармаларды
жасау, ойын есептерді (шахмат, дойбы, домино) шешу, автоматтандырылған
аударма, теоремаларды дәлелдеу, бейнелерді айырып тану, ойлауды еліктеу
және т.с.с.
2. Білімдерге негізделген (сараптау жүйесі) ақпараттық жүйелер, яғни
жабдықтарды күйге келтіру, тәжірибелі емес пайдаланушыларға кеңес беру,
оқыту және т.б.
3. Интеллектуалды ақпараттық жүйелер – заттық салада есептерді шешуге
арналған математикалық және алгоритмдық модельдерге негізделген үлкен және
өте үлкен бағдарламалар. Олардың мүмкіндігі: басқаруды оңайлату және
адамның жұмыс көлемін азайту үшін пайдаланушымен мағыналы сұхбат жүргізу.
4. Роботтық техника. Интеллектуалдығы жағынан бірнеше робот
буындарын ажыратады. Бірінші буын – алдын ала бекітілген және өзгермейтін
бағдарлама бойынша істейтін робот-манипуляторлар (мысалы, станокқа
дайындамаларды әперетін). Екінші буын – бейімделген роботтар. Осындай
роботтар әртүрлі датчиктермен (бұрышөлшеуіштер, тензометрлер, газ
талдаушылар және т.б.) жабдықталған. Роботтардың алғашқы екі түрі -
өнеркәсіптік роботтар, олар арнайы ортада (зауыт цехында) жұмыс істеуге
арналған. Нақты әлемде (мысалы, батып кеткен кемені зерттейтін) жұмыс
істейтін роботтарға өте қиын: қайда мен?, алдымда не тұр?, өтуге бола
ма? деген сұрақтарға жауап табу керек. Интеллектуалды роботтар өзінің
датчиктер көрсеткіштерін және адам бұйрықтарын шын уақыт көлемінде өңдеу
керек. Ұқсас проблемалар іздестіру роботтар да пайда болады, бұл ерекше
бағдарламалар Ғаламторда құжаттарды индексациялауға арналған.
1.3.3. Жасанды интеллектің қазіргі теориялық мәселелері
1. Білімдерді ұсыну мәселесі
1.1. Нейрон желілер мәселесі
1.2. Көп критериалды шешімді қабылдау
1.3. Шешімді қабылдаудың стохастикалық моделі
1.4. Өте тар заттық салалар үшін модельдерді жасау
2. Компьютерлік лингвистиканы әзірлеу
2.1. Жаңа берікті бағдарламау тілдерді жетілдіру
2.2. Табиғи тілге негізделген роботтарды басқару тілін жетілдіру
3. Компьютерлік логика
3.1. ЭЕМ-ның архитектурасын жетілдіру
1.7-суретте қарастырылған сұрақтар жинақтау түрінде келтірілген.
1.7-сурет. Қарастырылған сұрақтар жинақталған түрде
2-БӨЛІМ
ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТІҢ НЕГІЗГІ ТЕОРИЯЛЫҚ МІНДЕТТЕРІ
2.1. Жасанды интеллект — зерттеудің пәнаралық саласы
Академиялық білімдердің әрбір саласында дәстүрлі есептердің жеткілікті
тар аясы болады. Осындай есептердің және олардың тұжырымдамаларының тізбесі
үсті-үстіне тарлау болып қалыптасады. Зерттеулердің саласы ақырында ондаған
жекеше есептерге бөлінеді, олардың біреулері есептелу мүмкін, басқаларының
шешімдері болмайды.
Жүйелер теориясынан біз пәнаралық тасымалдаудың қажеттілігін, яғни
әртүрлі ғылымдар есептердің тұжырымдамаларын және оларды шешетін жолдарын
бір-бірінен ауысып алып пайдаланатынын білеміз.
Бір мысал келтірейік. Дәстүрлі медицинада арнайы тамыр кеңейткiш
препараттардың енгізумен тамырдағы қан қысымының нормалау әдісі
пайдаланады. Оның қолдануы, дегенмен, әрдайым болу мүмкін емес. Бұдан басқа
кеңейтудің белгілі бір шегі бар. Сонымен қатар қысымды түсіру үшiн қанның
тұтқырлығын азайтуға талаптануға болады, бірақ бұл жағымсыз химиялық
өзгерістерге желуі мүмкін.
Ұзақ уақыт бұл есептің шешімі табылмай тұрды. Жоғары айтылған
проблемаларды инженер-реологтар білмеді, бірақ өзінің саласындағы
(техникалық жүйеде сұйықтың қозғалысы) міндетті: құбырдың диаметрі
өзгермейтін және сұйықтың химиялық құрамы сақталу жағдайда құбырөткізгіштің
өткізу қабілетін жоғарылату, – деп қойды.
Нәтижесінде, құбырдың диаметры мен сұйықтың тұтқырлығын өзгертпейтін,
ағыстың сипатын (турбулентты тәртіптен ламинарлы тәртіпке) өзгертетін,
арнайы қоспаларды пайдалануға негізделген әдіс ұсынылды. Осы әдістің
медицинаға кері тасымалдауы сапалы эффект берді.
Қазіргі заманда ғалым өзінің зерттеу саласына ғана емес басқа шектес
салаларға жататың есептерді білу қажет. Жасанды интеллект үшін бұл
концепция өте маңызды, себебі жасанды интеллект – пәнаралық қолданбалы
зерттеу саласы. Қолданбалы дегеніміз, өйткені жасанды интеллект ұғымы
компьютерлік ғылымдардан және маңызды қоданбалы есептерден жеке бола
алмайды.
2.2. Жасанды интеллектің дәстүрлі есептер тізбесі
Жасанды интеллектің дәстүрлі есептердің ішінде, әрине жіктеу есебін
ерекшелеу керек, яғни кейбір объекті белгілі немесе белгісіз объектілер
көптігіне келтіру.
Осындай есеп мысалы, биологияда жаңа биологиялық түрін тапқан кезде
болу мүмкін. Ірі айуан кездессе, табылған түрді белгілі бір класқа, мысалы,
сүтқоректі класына жатқызуға болады.
Ұсақ организм, мысалы, құрттар үшін, бұл өте күрделі. Қайтадан ашылған
түрлер, бірнеше әртүрлі бағыңынқы түрлерге сипатты, белгілері болады.
Сондықтан оларды белгілі бір класқа жатқызуы айқын емес (2.1-сурет).
Мысал: А объектіні қарастырайық. Оның белгісі түс пен сандық
сипаттамасы қою жасыл және қысқа сипаттамасы бар табан белгісі. Және
де екі класс белгілі: табаны жоқ қою жасыл объектілер кіретің С1 класы және
ұзың аяқты түрлі түсті объектілері бар С2 класы. А объектіні қандай класқа
жатқызу керек?
Басқа жағдай да мүмкін: екі белгісіз Cl мен С2 кластар бар. А
объектісі С1 класқа жатады, ал В объектісі – С2 класқа. Топтастырудың
негізіндегі белгілерді анықтау керек.
2.1-сурет. Топтастыру есебі
2.2.1. Есептердің тым қатал тұжырымдамалары
1. Топтастыру есебі: Cl, C2 кластар берілген; жаңадан келген объекті
кластардың біреуіне жатқызу.
1.1. Кері есеп: Cl, C2 кластарға жататын А, В объектілер берілген;
топтастыру белгілерін іздеу.
2. Іс-әрекет жоспарын жасау есебі
2.1. Граф үстінде жолды іздеу есебі
2.2. Өткен оқиғаларды түсіндіру есебі
2.3. Мүмкін болатын оқиғаларды болжау есебі
3. Баламаларды генерациялау есебі
3.1. Кейбір жолдаудан болатын барлық мүмкін баламалар. Дербес
жағдайда, мысалы, кейбір датаға доллар курсын болжау есебі
3.2. Берілген қасиеттері ғана бар баламалар
4. Мүмкін болатын баламалар көптігінен ең жақсы баламаны талғау есеб.
4.1. Кездейсоқ талғау есебі
4.2. Критериалды талғау
5. Есептелетін параметрлері өте көп немесе олар қайшы болатын кейбір
техникалық объекті басқару есебі
2.2.2. Жасанды интеллектің міндетін тұжырымдау ережелері
Әрбір есепті шешу үшін қажетті: біріншіден, нақты бұйым саласы үшін
оны дәлелдеу; екіншіден, керекті шешім параметрлерін таңдау (нәтижелердің
дәлдігі мен сенімділігін, жұмсалған уақыты және басқалар).
Есепті дәлелдеу – бұл модельге тәуелсіз кезең; есептің қойылуын
айқындағанда шешім әдістерін емес, есептін табиғатын еске алу керек. Демек,
не керек немесе қандай мақсатқа жету керек нұсқауларды тарылтып, қалай
істеу диапазонды кең қалдыру қажет.
Осындай қайшы талаптарды бір мезгілде қанағаттандыру үшін абстракты
есепті тұжырымдау керек.
Абстракты есептердің мысалдары: тізімдерді өңдеу, ықтималдықты
есептеу, жорамалды негіздеу және т.б.
Есепті қойылуы мысалы: шикі жұмыртқаны биік мұнарадан жерге сындырмай
жеткізу. Шешімді тек жаңа әдіспен ғана табу керек. Осындай қарапайым есепті
шешкенде, оқушылар көбінесе, жаңа әдісті табуға қиналады. Қойылу
қателіктері мақсаттын тұжырымдауына (жұмыртқаны лақтыру, не түсіру)
және сыртқы жағдайлары мен бастапқы күйлеріне (жұмыртқа жер бетінде жатыр,
қатты емес бетке құлауы мүмкін, жұмыртқа қатырылған болу мүмкін және
т.с.с.) қатысады. Кейін оқушылар ең жаман жағдайларды еске алдық деп
түсіндіреді, бірақ есептің қойылуында ол туралы ештеңе айтылмаған.
2.2.3. Есепті шешудің параметрлерін таңдау
Маңыздылық жағынан бірінші параметр бұл шешімнің дәлдігі. Физикалық
жүйелер үшін айқын және бірмәнді: килограмм, метр және т.с.с. сияқты өлшем
бірліктер жүйесі бар Интеллектуалды жүйелер үшін жалпыға танылған әдістеме
және өлшем бірліктер жоқ. Көбінесе, дұрыс шешімдердің пайызы туралы немесе
алынған шешімдердің тәжірибелік жағдайдан ауытқу дәрежесі туралы айтады.
Мысалы, медициналық жүйелер үшін 70%-дан астам дұрыс диагноздар саны жақсы
деп есептеледі.
Екінші параметр – орнықтылық (сенімділікке қойылған талаптар) -
әртүрлі жағдайда сынау кезінде жүйенің мінез-құлығына қатысты.
Интеллектуалды жүйелер үшін бірдей кірістік мәліметтерде әртүрлі шығу
мәліметтер болу мүмкін. Интеллектуалды жүйе жиірек аумалы болады - бұл оның
күшті қасиеті. Мысалы, Келесі жылдың 1 қантарында доллар курсы қандай
болады? – деген сұраққа алынған жауап: 145 теңге. Қайтадан осы сұрақты
қояйық – жауап аламыз: 145 теңге 25 тиын. Айырмасы неліктен шықты, себебі
әрбір сұраныста жүйе жүздеген және мыңдаған айқын байланыспайтың фактілерді
модельдейді. Осындай болжамның пайдасы – бірдей сұрақты жүздеген рет
қайталап, біз оқиғалардың ең ықтимал дамуын түсіне аламыз.
Сенімділік (дәл әрқашан жоспарланған (бастапқы күйлер шамамен бірдей
болғанда) нәтижеге әкелетін қабілет) пен адекватты (дәл жоспарланған
(берілген дәлдігі бойынша) нәтижеге әкелетін қабілет) параметрлерден
кейінгі мүмкін болатын шешім сапасының үшінші ең маңызды сипаттамасы –
үнемділік. Шешім кейбір критерий бойынша немесе кейбір көзқарасы арқылы
үнемді болады. Көбінесе, есептің шешу уақыты және есептің шешу құны туралы
айтады. Кері вариант та болу мүмкін – қателіктің құны. Есептің шешу құны
мысалы, мәліметтерді алудың жиынтық бағасынан тұруы мүмкін.
2.2.4. Шешу (білімдер ұсыну) моделің таңдау
Таңдалған шешу параметрлері (ең үлкен дәрежеде) және есептің қойылуы
(ең аз дәрежеде) бізге есептің шешу әдісін табуға көмектеседі. Енді білім
бойынша инженер анықтау керек – бұрын шешілген есептердің қайсысына бұл
есеп ұқсайды және оның негізгі айырмашылығы неде? Ұқсайтын есептің шешу
тәжірибесінен ол кейбір жалпы шешу жолын, құрылысын, процедураларын,
мәліметтерін немесе моделін шеттен алып пайдаланады. Модельдің дұрыс
таңдауы өте маңызды. Жасанды интеллект теориясында білімдер ұсыну моделі
(немесе жағдайға байланысты басқару) деп аталатын бірнеше типтік
модельдер қалыптасқан.
Оларды біз төменірек толық қарастырамыз.
Білімдер ұсынудың әрбір моделінде сенімділік бойынша және адекватты
дәрежесі бойынша кейбір априорды шектеулері болады. Нақты есеп үшін керекті
модель сапасының математикалық сипаттамаларын таңдалған модельдің
тәжірибелік шын сипатталарымен салыстыру қажет. Мысал келтіреиік. Жасанды
интеллектің ықтималдық моделінде детерминистық модельге қарағанда,
адекваттылығы мен үнемділігі жақсырақ. Бірақ ықтималдық басқару жүйесіне
ракетаны нысанаға көздеуді Сіз бере алмайсыз (статистика бойынша осы
жүйенің 100-ден 99 ракетасы тура нысанаға түсетін болсада).
Заттық саланың (бұл кейін Сіздің интеллектуалды жүйеңіздің жұмыс
істейтін ортасы) әрдайым өзгеру қасиеті бар. Кейбір модельдер әлем
құбылмалық қасиетін көбірек, кейбіреулері – азырақ еске алады.
3 - БӨЛІМ
ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ӘДІСТЕРІНІҢ ҚОЛДАНУ САЛАЛАРЫ
3.1. Жақсы және нашар құрылымданған заттық облыстары
Жасанды интеллект әдістері аз құрылымданған заттық салалар үшін
тиімді, яғни іс-әрекет алгоритмы салалар үшін алдын ала белгілі.
Осындай салалар үшін кіру мәліметтерге айқындықсыз бен саралықсыз
сипатта. Сонымен бірге, қабылданатын шешімдер бірмәнді, айқын және
саралықты болу керек. Және де осындай шешімдердің тиімділігін болжау
мүмкіндігі болған жөн.
Осындай салаларға: медицина, экономикалық менеджмент, күрделі
техникалық объектілерді басқару, психология, лингвистика және т.б. жатады.
Күрделі жүйелер дегеніміз - іс-әрекет принциптері толығымен белгілі
емес жүйелер. Мысалы, программалау тілі жүйесі бірінші курс студентіне
күрделі болып көрінеді, ал бітіруші үшін бұл – жай үлкен (көп белгілі
элементтері бар) жүйе.
Жасанды интеллект әдістерінің тиімді қолдау салаларына не жатпайды?
Бұл - жақсы құрылымданған заттық салалар. Оларға біріншіден, дәлі және
инженерлік ғылымдар: математика, физика, материалдар кедергісі, геодезия
және т.б. кіреді. Себебі, осы ғылымдардың есептерін шешу үшін өзіндік
берікті алгоритмдер мен тәсілдер баяғыдан бар.
Айта кетейік, есептеуіш техниканы енгізген кезде осы ескі және
тексерілген алгоритмдер мен тәсілдер өзгереді. Сондықтан есептеуіш
күрделігі өсу немесе алгоритмның өзінің күрделенуі мүмкін. Компьютер
болмаған дәуірде жасалынған алгоритмдер мен әдістер ең жақсы нәтижені алуға
бағытталмай, минимал есептеуіш шығын арқылы нәтижені алуға арналған. Бұл
алгоритмдер қолмен істеу есептеуге арналған болатын.
Басқа жақтан, алгоритмдер мен тәсілдердің күрделенуі, пайдаланушының
алгоритмды және оны (бағдарламаны) тиімді басқаруының түсінбеуіне келтіру
мүмкін. Бұл жағдайда пайдаланушы енгізген немесе деректер қорынан алынған,
кіру және басқару мәліметтердің қате немесе жарамайтын мәндері, оптималды
шешімді алу үшін автоматты түрде түзетулі керек.
Мысалы: пайдаланушы қағаз парағының ортасында Жаңа Жылмен
құттықтаймын! сөйлемді басып шығарайын дейді. Бұл үшін ол осы сөйлемнің
алдынан 16 бос орын белгісін тереді. Интеллектуалды мәтін редакторы
пайдаланушының тәжірибесіздігін сезетін болса, сұрақ қояды: Сіз мәтінді
ортаға дәл келтіруге тырысасыз ба?. Пайдаланушының жауабына байланысты
редактор не бос орындарды тегістеу белгімен ауыстырады, не нұсқаулықты
шығарады, не бәрін өзгеріссіз қалдырады, егер бұл мәтіннің тегістеуі
болмаса.
Сонымен, есепті біліп алу, бағдарламаның пайдаланушымен есті диалог
негізінде жүргізу мүмкін. Ақылды бағдарлама адамның қызмет бабын
анықтағаннан кейін оған кәсіптік бағытталған, параметрлердің мәніне қатысты
сұрақтар қояды (мысалы, инженер-жобалаушынан температуралар диапазонын
сұрауға болады) немесе пайдаланушының жұмыс мақсаты бойынша жалпы
тұжырымдамалық сұрақтар қойылуы мүмкін. Мақсатты басқа әдіспен де
айқындауға болады, мысалы стохастикалық (оймен шешу әдісі).
Сөйтіп, жасанды интеллект әдістердің қолдануы дәстүрлі жақсы
құрылымданған салалар үшін де мүмкін. Мысал ретінде химияны айтуға болады.
Prospector деген жасанды интеллект бағдарламасы бар, ол берілген бастапқы
заттардан алынған барлық химиялық қоспаларды зерттеуге мүмкіндік береді.
Түрлі заттық салаларда ЖИ әдістердің қолдануының басқа себебі -
шешімнің жылдамдығы. Есептің шешіміне әртүрлі талаптар қойылу мүмкін,
мысалы, нақты уақытты бұзбау (нақты уақыт тәртібі) талабы, яғни
бағдарламаның жұмыс процесін кейбір басқа физикалық немесе программалық
процеспен үйлестіру. Осындай есептер аз емес және қазіргі инженерлік
тәжірибеде бірінші орынға шығып отыр. Мысалы, жауынгерлiқ машинаның қаруын
басқару есебі. Ешқандай жауынгер бір мезгілде бірнеше нысананы байқай
алмайды, нысанаға 10 ракет ата алмайды. Бұл жағдайда адам тек нысананы
белгілеу керек. Ал ракетанын жіберуін, нысанаға атуын және жоюын ЖИ жүйесі
қамтамасыз етеді.
Ал осындай жүйеге адам керек пе? Қазірге кезеңде – сөзсіз керек. ЖИ
жүйелері әлі жеткілікті ақылды емес. Басқаратын ЖИ жүйесінің іс-әрекетіне
адам жауапты. Бірақ кейбір мамандар осындай сұрақты мағынасыз деп
есептейді, олардың пікірі бойынша, сұрақ: Осындай жүйеде адамның рөлі
қандай? – деп қойылу керек.
Интеллектуалды машиналардың басқа қолдану бағыты - білім беру саласы,
мысалы компьютер көмегімен оқыту.
Кейбір салада оқыту, арнайы жобаланған жағдайда, оқу ақпараттың өте
көп қайталау циклдерін орындайды. Мысалы, ұшақ қозғалысын басқару, ағылшын
сөздерді және сөйлемдерді жаттау және т.с.с. Осындай процесте мұғалімнің
бар болуы қажет емес.
Машина қателіктерді өзі түзете алады, бақылау және үйрету
жаттықтыруды бере алады және оқыту әдістемесі бойынша (тәжірибелі мұғалім
енгізген арнайы ережелер негізінде) кеңес бере алады. ЭЕМ көмегімен жеке
дағдыларға және ептілікке үйрету арзандау және тиімділеу, өйткені ЭЕМ-ға
бәрібір неше рет бірдей қателікті түзету керек, ол ешқашан шаршамайды. Одан
басқа, тестілеу нәтижесіне негізделіп, оқыту әдістеменің өзін де
жетілдіруге болады. Бұл мүмкіндікті машинасыз технологияда іске асыру өте
қиын.
Осындай жүйенің жұмысын мысал көмегімен түсіндірейік. Кезінде
ақпараттық білім беру орталығы Chopin ұйымдастырылған болатын. Бұл
бағдарламалардың және электронды әдістемелік материалдардың арнайы кешені
болып, шетел тілге үйретуді бір оқытушы – көп студент принципі бойынша
ұйымдастыратын. Студент электронды оқулықтармен, электронды кітапханамен,
электронды фонотекамен және тестілеу қорымен кез келген уақытта жұмыс істей
алады.
Компьютермен өзіндік жұмыс барысында студентте кейбір қиындықтар пайда
болу мүмкін. Оқушы жаттығуларды орындағанда - оларды ол дұрыс орындап
жатыр ма білмейді.
Егер компьютерлік бағдарлама қателіктерді түзетсе, онда оқушы сұрау
неге осылай деп сұрауы мүмкін. Ол бұл сұраққа оқытушыдан жауап дереу ала
алмайды және оқулықтын қай бөлімінде жауап бар білмейді (немесе оны
түсінбейді). Барлық процесс компьютерде өткендіктен, оны деректер қоры (ДҚ)
көмегімен толық құжаттауға болады. Осындай ДҚ оқушылар бойынша кейін қарап
шығып, оқытушы әрбір студентке жеке кеңес бере алады. Осы жоспарды құру –
ДҚ-нан таңдауға қарағанда, күрделілеу есеп. Chopin жүйесінде бұл арнайы
мақсаттар ағашы көмегімен жасалынады, яғни оны оқушының моделі деп айтуға
болады (3.1-сурет).
3.1-сурет. Мақсаттар ағашы мәндерді ұсыну моделі ретінде
Жұмыс кезінде оқушы тестілерді тапсырады, ал ағаштың түйіндері
автоматты түрде түрлі түсті боялады (3.2-сурет).
3.2-сурет. Жету дәрежесі көрсетулі жүйенің мақсаттар ағашы
Осы принциптер үйрету ортасы жасауымен жүзеге асырылады. Бұл желілік
бағдарламалық қамтамасыз етудің ерекше класы, оған оқу ақпараттың орасан
зор көлемі, бақылау және диагностика құралдар, кеңес беретін жүйелер, нақты
пайдаланушыға бейімделген бағыныңқы жүйелер және тағы басқалар кіреді. Оқу
ақпараттың күн сайын артуы Ғаламтор негізінде оқыту (Web learning, Web-
based learning) деген арнайы аталымның пайда болуына әкелді.
Ақпаратты іздеу жүйелер – ғаламдық ақпараттық қойманы құру негізі.
Мысал ретінде жұмсақ іздестіруді айтуға болады. Іздестіру жолында
(мысалы, Интернеттегі іздестіру машинада) біз жаңа жылғы торт рецепті
деген сұраныс енгізейік. Шындығында, сұрауға релевантты құжаттар тек торт
пен жаңа жыл бөлімде ғана емес, басқа әртүрлі бөлімдерде де: пісіру,
мереке дастарқаны болуы мүмкін. Қазіргі іздестіру машиналар торт,
торттар, рецепт және т.б. сөздері бар барлық құжаттарды жай ғана тауып
береді.
Кейде медицина мен әскери істе шешімнің жылдамдық пен айқындығы емес,
мүмкін болатын шешімдер саны, мысалы, заңды қабылдағанда барлық мүмкін
кемтіктерді және қайшылықтарды есептеу; кеткен сарапшылардың тәжірибесін
сақтап алу және т.б. маңызды.
3.2. Білімдер ұсыну моделдері
ЖИ жүйелерде қолданылатың нақты модельдер тізбесі кең және оларды
топтастыру қиын. Нақты жүйелердегі модельдердің көбі дүбаралы және
эвристикалы болады. Ең танымал модельдерді мына түрде топтастыруға болады
(3.3-сурет).
3.3-сурет. Кейбір ең танымалы білімдер ұсыну моделдері
4 - БӨЛІМ
Білімдер ұсынудың логикалық моделі
4.1. Логикалық модельдердің түрлері, жалпы ұғымдар мен анықтамалар
Жасанды интеллектің жаңа теориясында: логика, фреймдер, семантикалық
желілер, нейрон желілер және т.б. сияқты бірнеше негізгі модель топтарын
пайдалынады. Бүгін логикалық модель өзінің тәжірибелік нәтижесі және нақты
техникалық құрылғыларға енгізу дәрежесі бойынша орталық орын алып отыр.
Модель өзінен-өзі біртекті емес және әртүрлі оншақты теорияларды өзіне
қосады (4.1-сурет).
4.1-сурет. ЖИ жүйелерінде ең жиі қолданылатын логика элементтері
Тарихи жағынан білімдер ұсынудың бірінші моделі классикалық (формалды)
Аристотель логикасы, бұл барлық кейінгі логикалық теориялардың негізі деп
есептеледі.
Жасанды интеллекте білімдер ұсынудың модельдері туралы, ал логикада
– формалды теориялар туралы айтылады, біздің жағдаймызда мұны бірдей деп
есептеуге болады.
Модельдің кейінгі дамуы Кант (категориялар негізінде семантикалық
талдау), Буль (логиканы математикалау), Фреге және Заде (айқын емес
логика ұғымын енгізді) сынды ғалымдар аттарымен байланысты. Соңғы он
жылдықта классикалық емес бағыттар (модальды логика, уақытша логика және
т.б.) қарқынды өркендеп жатыр.
Қандай болса да формалды теорияның құрылысы ойшыл процестерді формалды
түрде (яғни, формула көмегімен жазу) көрсетуге арналған. Әрине, осындай
формуламен құрылған теңдеулер жүйесі қандай болса да әдістермен есептелу
қажет. Есептеу нәтижелері нақты әлемдегі бейнелеумен бірдей болу керек.
Егер (кейбір нақты әлем үшін) осындай формулаларды және ережелерді
тұжырымдап шығара алсақ, онда тәжірибелік түрде жүзеге асырмай біз қандай
да іс-әрекеттердің (берілген әлемдегі) салдарын алдын ала болжай аламыз.
Біз тек ақырғы нәтижелерді ғана интерпретациялаймыз (нақты шағын
әлемге қарағанда, мағынасын толтырамыз). Олай болса, логикалық шығарудың
формалды процесін машинаға тапсыруға болады. Ал адамға - нәтижелерді
интерпретациялау және пайдасын бағалау қалады.
Формалды логикалық теорияны жасау үшін әліппені (жазу үшін
пайдаланатың символдар көптігі), синтаксис ережелерін (формулаларды жазу
ережелері), аксиоматиканы (формулалар көптігінің ерекше тармағы) және
шығару ережелерді (формулалар көптігінде қатынастар көптігі) анықтау қажет.
Шығару ережелер түрлі бастапқы деректерде логикалық қорытындысының
дұрыстығын қамтамасыз етуімен берілу керек. Әліппе мен аксиоматика алынатын
қорытындыларының және аралық салдарының ақылға қонатындығын (семантика)
қамтамасыз етіп берілу керек. Сонымен, 4.1-суретте көрсетілген логикалық
теориялардың негізгі айырмашылығы - аксиомаларды таңдауда және шығару
ережелерін анықтауда.
Онан әрі аксиоматика мен логикалық модельдердің шығару ережелерін
қарастырамыз.
Әртүрлі микроәлемдерде модельді жүзеге асыру кезінде, түрлі логикалық
теориялардың өз артықшылықтары болады. Мысалы, Аристотель силлогистикасының
семантикасы табиғи тілге өте жақын, сондықтан формалдау шығарудың
нәтижелерін интерпретациялауға оңай. Предикаттарды есептеу негізінде
алынатын тұжырымдамалар табиғи тілдің семантикасымен толық сәйкес келмейді,
оларды интерпретациялау қиын, бірақ бұл жағдайдағы модельдер жинақтылау
және көзге жетерлік болады.
Айқын емес Л.Заде логикасының негізіндегі модельдер шайып кеткен
(сирек) ұғымдармен жұмыс істеуге мүмкіндік береді, бірақ осындай
нәтижелерді интерпретациялауға да қиын және кейде мүмкін емес.
4.2. Формалды (Аристотель) логикасы
Аристотель атағы пікірлесуді зерттеуден шықты, кейін мұны формалды
логика деп атады. Осы жағдайда пікірлесу - бұл ұғым. Пікірлесу дегеніміз
белгілі, ішкі келісіп алынған бекітулердің (бастамалар) байланысы. Мысалы,
екі бастама болсын: крокодил жасыл және крокодил ашулы; қорытындысы
жасыл – демек, ашулы. Қорытындыны алу әдісі – бұл пікірлесу болып
табылады. Көрініп тұрғандай, дұрыс емес және дұрыс, бірақ мағынасыз
пікірлесулер болу мүмкін. Формалды логика – бұл дұрыс ойлау (логикалық
қорытынды, пікірлесулер) операциялары мен заңдары туралы ғылым. Логиканың
негізгі міндеті – пікірлесу дұрыс әдістерін дұрыс емес әдістерінен ажырату.
Аристотель жорамалдауы бойынша адам ойлауы тіл арқылы өтеді, сондықтан
ой сөзбен білдіргенде (айтылса) ғана ой болып шығады. Және сол кезде ол
санайтын, сөзбен айтылған ой – бұл тек графикалық жазу, символдар жолы,
кейбір грамматикалық дұрыс сөйлем және т.б. Егер грамматика ережелерін
бұзбаса, онда сөйлем мағынасын түсінбей-ақ, жауабын (не осы сөйлемге
қойылған сұрағын) тек грамматика ережелері негізінде құруға болады.
Аристотель логикасының көзқарасынан пікірлесудің дұрыстығы тек осы
пікірлесудің логикалық түріне тәуелді және оның мазмұнына тәуелді болмайды,
сол себептен оны формалды деп атайды. Ой мазмұны пікірлесу дұрыстығына
ешқандай әсер етпейді.
Әлемде әртүрлі тілдер бар. Жазу әдістері (біз үйренген символды түрден
графикалық - пиктограммаға дейін) өте ерекше болу мүмкін, кейде бұл тіл ме,
көркем бейне ме (4.2-сурет) ажыратуы өте қиын. Өйткені көркем суретті де
ақпаратпен алмасуға мүмкіндік беретін бірегей тіл деп айтуға болады.
Тіл дегенді қалай анықтауға болады? Классикалық логика жағынан тіл –
бұл ішкі мазмұндарды және олардың арасындағы қатынастарды белгілеуге
мүмкіндік беретін кейбір жүйе. Ішкі мазмұн және қатынас ұғымдары
логиканың орталық ұғымдары болып табылады. Ішкі мазмұндар деп нақты әлемнің
немесе нақты түрде болмайтын абстракты объектілерді айтады, мысалы:
автокөлік, айдаһар, ақымақтық. Қатынастар – бұл ішкі мазмұндарды
байланыстыру әдісі, мысалы: жүреді, ұшады, бұрын. Қазір бұл терминды
былай анықтайды: Jp = {(a1, a2,..., an) ai ( Ai және P(a1, a2,..., an) =
Ақиқат} көптікте берілген n-орынды предикаттың бағыныңқы көптігі (ақиқат
саласы). Логика көзқарасынан тілдегі түрлі сөйлемді: ішкі мазмұн - қатынас
- ішкі мазмұн түрінде қарастыруға болады. Мысалы, Арман алма жеді
сөйлемде екі ішкі мазмұн бар (Арман, алма) және бір қатынас жеді.
4.2-сурет. Ішкі мазмұндар және олардың арасындағы қатынастар
Дегенмен, қазіргі ЖИ теориясы ... жалғасы
Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.
Ұқсас жұмыстар
Пәндер
- Іс жүргізу
- Автоматтандыру, Техника
- Алғашқы әскери дайындық
- Астрономия
- Ауыл шаруашылығы
- Банк ісі
- Бизнесті бағалау
- Биология
- Бухгалтерлік іс
- Валеология
- Ветеринария
- География
- Геология, Геофизика, Геодезия
- Дін
- Ет, сүт, шарап өнімдері
- Жалпы тарих
- Жер кадастрі, Жылжымайтын мүлік
- Журналистика
- Информатика
- Кеден ісі
- Маркетинг
- Математика, Геометрия
- Медицина
- Мемлекеттік басқару
- Менеджмент
- Мұнай, Газ
- Мұрағат ісі
- Мәдениеттану
- ОБЖ (Основы безопасности жизнедеятельности)
- Педагогика
- Полиграфия
- Психология
- Салық
- Саясаттану
- Сақтандыру
- Сертификаттау, стандарттау
- Социология, Демография
- Спорт
- Статистика
- Тілтану, Филология
- Тарихи тұлғалар
- Тау-кен ісі
- Транспорт
- Туризм
- Физика
- Философия
- Халықаралық қатынастар
- Химия
- Экология, Қоршаған ортаны қорғау
- Экономика
- Экономикалық география
- Электротехника
- Қазақстан тарихы
- Қаржы
- Құрылыс
- Құқық, Криминалистика
- Әдебиет
- Өнер, музыка
- Өнеркәсіп, Өндіріс
Қазақ тілінде жазылған рефераттар, курстық жұмыстар, дипломдық жұмыстар бойынша біздің қор #1 болып табылады.
Ақпарат
Қосымша
Email: info@stud.kz