ҚАЗАҚСТАН РЕПУБЛИКАСЫНЫҢ ҒЫЛЫМ ЖӘНЕ БІЛІМ МИНИСТІРЛІГІ
ТҰРАР РЫСКҰЛОВ АТЫНДАҒЫ ҚАЗАҚ ЭКОНОМИКАЛЫҚ УНИВЕРСИТЕТІ
«Қолданбалы информатика» кафедрасы
РЕФЕРАТ
Тақырыбы: Жасанды интелект және оны пайдалану
Тексерген: Салимова Г.Е.
Орындаған: Өтепқали Д.Т.
Топ:АЖ — 304
Алматы-2008
Мазмұны
Кіріспe
Сараптау жүйесінің түсінігі және құрылымы………………………3
І. Негізгі бөлім
1.1 Жалпы жасанды интелект туралы түсінік …………………..7
1.2 Жасанды интелект және оның дамуы ……………………….9
ІІ. Қорытынды………………………………………………………..14
ІІІ.Қолданған әдебиттер………………………………………………15
Кіріспе
Сараптау жүйелерінің түсінігі және құрылымы.
Сараптау жүйелерінің пайда болуының алғышарттары өткен ғасырдың 70-жылдарын қамтиды.Бұл уақыт кезеңінде мәләметтер базасымен қатар білім базасын қолдану мәселесің пайда болу яғни білімді ұсыну бойынша бірқатар модель түрлері құрылады.
Ньюел және Саймон атты ғалымдар продукционды моделін, ал 1975 жылы Минский білімнің фреймдік моделін ұсынды. Сонымен қатар логикалық есептеулер үшін бірқтар сараптау жүйелері құрылды. Жалпы сараптау жүйелерінің бірнеше анықтамалары бар:
САРАПТАУ ЖҮЙЕСІ— белгілі бір қолдану саласы мәселесін шешу барысындағы мамандардың іс-қимылын модельдеуге және имметациялауға арналған интелектуалды есептеу жүйесі.
Пайдаланушы Білімдер+сараптау
Инженер
Сурет:сараптау құрылымы
Сараптау жүйелер-интелек есептегіш жүйе, бұған кейбір пәндік (қаржы медицина, құқық, геология, сақтандыру, радиоэлектрдық аппаратуралардағы ақауды іздеу және т.б) саладағы тәжірибелі мамандардың (сарапшылардың білімі енгізілген, олар осы сала шеңберінде сарапшылық шешімдер (кеңес беру, диагноз қою)қабылдауға қабілетті.
Сараптау жүйесі -нақты міндеттері жақсы шешетін сарапшылардың білімдерін, кәсіби тәжірибесін жинақтауға, жүйелеуге және сақтауға мүмкіндік береді. Сараптау жүйесінде жинақталған білім іс-тәжірибеде шексіз мәрте қолданылады.
Сараптау жүйелерінің жұмысы жасанды интелектің алгоритімдеріне негізделген және маман-сарапшылардан алдын ала алынған ақпаратты қолдануды көздейді. Осылайша сарапшылық жүйе-электоронды сарапшыға (кеңесші) көмекші болып табылады.
Сараптау жүйесінің қалыптасқан теория жоқ жерде, толық теория, дәл математикалық үлгі жасауды қиындататын, өзгермелі шамалар (факторлар, көрсеткіштер, тән белгілер (симптомдар)өте көп, мәнді соммаларда қолданылады. Осындай мәнді салаларда міндеттер шешу кезінде іс-тәжірибедегі шеберлер өз тәжірибесіне, дағдыларына және түйсіктеріне сүйенеді.
Білім базасы редакторының көмегімен сарапшы осы мәнді саладағы маман білім базасын толықтырады (өз білімін, шеберлігін, дағдысын бергендей болады). Сараптау жүйесін құрған кезде жұмысына қажетті мәліметтермен білім базасын толтыру рәсімі көп еңбек сіңіруді талап ететін және қалыптасуы қиын кезең болып табылады. Білім базасына бірнеше ондаған мың ереже кіруі мүмкін. Мұндай білім базаларын құрғанда сарапшыларға білім бойынша инженерлер-когнитологтар көмек көрсетеді.
Пайдаланушы интерфейсінің көмегімен электронды сарапшының кеңесіне мұқтаж сараптау жүйесі адамдарымен қарым-қатынас жасалады. Пайдаланушылар сараптау жүйелерге тар ауқымды мәнді салалардағы арнайы мәселелер жөнінде кеңес сұрайды, оған ерекшелікті фактілер мен гипотезалар үсынады.
Білім базасы (ББ)дегеніміз— жарияланымдардан алынған осы мәнді сала бойынша, сондай-ақ сарапшылық жүйемен өзара әрекеттесетін процесінде эксперт енгізген білімнің жиынтығы.
Ұйғарушы (басқаша аты- логикалық машинасы)-білім базасында бар білім және пайдаланушы енгізген мәліметтер негізінде сарапшының пайымдаулар барысын үлгілейтін программа.
Ұйғарушы – сараптау жүйесінің «миы». Ұйғарушының көмегімен енгізілген мәләметтер өңделеді және тиісті тұжырымдар жасайды.Жоғарыда баяндалған сараптау жүйесі құрылымында білім білімді өңдеу алгоритімі ажыратылған. Мұндай бөлу мынандай есптер бойынша қойылады. Білім базасының құрамы нақты мәнді салаға байланысты. Екінші жағынан, пайдаланушылық интерфейс,ұйғарушы, білім базасының редакторы, түсіндірмелердің жүйешесі пәндік салаға тәуелді емес. Осылайша, бірнеше тіркелмелерге арналған сарапшылық жүйені жасаудың ақылға қонымды тәсілі әмбебап қабықтан тұрады. Мұндай сараптау жүйесінде әрбір жаңа тіркеме үшін білім базасын ерекшелікті мәліметтермен толтыру жеткілікті.
Білім базасында фактілер мен ережелер болады. Фактілер қысқа мерзімді ақпарат болып саналады және кеңес беру процесінде өзгеруі мүмкін.Ережелер жаңа фактілер немесе болжамдарды қалай жасау қажеттігі туралы ұзақ уақыттық ақпарат ұсынады. Ережелер күмәнсіз фактіден үөрі шындыққа жуықтайтын кеңесті шоғырландыратын, табиғаты жағынан эвристикалық (тәжірибелік) болады.
Тәжірибеден және түйсік бойынша алынатынбілім сарапшылық жүйе терминалогисында эвристикалық деп аталады. Білім базасына, сондай-ақ, метабілім, яғни білім жайлы білім (сарапшының қалай ойлайтындығы жайлы) кіріуі мүмкін. Кәдімгі мәліметтербазасына қарағанда білім базасында фактілер ғана емес, жаңа фактілер шығаруға мүмкіндік беретін ережелер де сақталады.
Ұйғарушы (логикалық қорытынды машинасы) «пайымдаушылық қабілетін» қамтамасыз етеді, ол сарапшылық жүйеге қорытынды қалыптастырып, кеңес беруге жол ашады. Логикалық қорытынды машинасы ізденістің әр түрлі стратегиясын: «фактіден мақсатқа дейін» тікелей ізденісті және « мақсаттан фактілерге» кері ізденісті қолданады. Алғашқы жағдайда ЭЕМ проблеманың бастапқы жағдайынан мақсаттарға баратын жолдарды, яғни, қорытындыға немесе кеңеске) іздейді. Екінші жағдайда, мақсаттан (қорытындыдан) бастап, ЭЕМ қорытындының шынайылығын дәлелдеуге тырысады.
Сарапшылық жүйе ерекшеліктерін қарастырайық:
- Сараптау жүйесі белгілі бір мәндік саламен шектелген.
- Сараптау жүйесі күмәнді бастапқы мәліметтермен де қабылдауға қабілетті.
- Сараптау жүйесі өзі жасауға пайымдаулар тізбегін түсіндіруге қабілетті.
- Қорытынды қалыптастыратын фактілер мен механизм (программа) бір-бірімен анық ажыратылған.
- Сараптау жүйесі оны біртіндеп өсіру (кеңейту) және жаңғартып, жетілдіру мүмкіндігі болатындай етіліп құрылады.
- Сараптау жүйесінің жұмысын нәтижесінде зерттелетін объектісімен не болғандығы туралы жорамал немесе нақтылы жағдайда не істеу керектігі жайлы диагноз қою, ұсыныс, кеңес қалыптасады.
Сарапшылық жүйелер сарапшы-адамдардың шешім қабылдау процесін ұқсатады және күрделі проблемаларды құдіреттілікпен шешуге қабілетті. Кейбір сараптау жүйесін қысқаша сипаттайық, бұл «электронды кеңесшілерді» қолдану қрісі тағы да көрнекті көрсетуге мүмкіндік береді.
MYCIN (Станфорд университеті) сарапшылық жүйесі-алғашқы және ең әйгілі сараптау жүйесінің бірі, ХХ-ғасырдың 70-жылдарының ортасында жасалды. Жүйе жұқпалы аурулар диагностикасына арналған.
Гейдельберг пен Дармштадт университетінде заңгерлерге азаматтық істер жөніндегі сарапшылық қорытындыларды алуға мүмкіндік беретін алғашқы заңдық ЭС-JUDITH-нің (1975ж) бірі жасалды.
INTERNIST сарапшылық жүйесі білікті дәрігер жасаған диагноздың дәлдімен салыстыруға болатындай дәлдікпен бірнеше жүздеген ауруларға диагностика қояды.
PROSPECTOR- жаңа пайдалы қазбаларды іздегенде геологратға көмектесетін сарапшылыық жүйе. Географиялық карталардан, шлулардан, гоелегтарға қойылатын сұрақтарға жауаптардан ЭЕМ-ға көшірілген ақпараттың негізінде PROSPECTOR жаңа кен орындарын болжайды.
TIMM жүесі (жасап шығарушы General Research) әскери ұшаққа тікұшақтың ұрыс қимылдары кезінде көмек көрсетеді.
Management Advisor (менеджер кеңесшісі) сарапшылық жүйесін 1986ж Paladin Software6 Inc. фирмасы жасаған. Жүйе басшыға өзінің коммерциялық іс-қызметін жоспарлауға жәрдемдеседі.
XCON(Carnegie-Melon University) жүйесі компьютерлерді сатқан кезде пішін үйлесімін айқындауға арналған. Сатып алушы белгілі бір сипаттамалары бар ЭЕМ тапсырыс береді; ал сараптау жүйесі кешенді құрастыратын блоктарды (дисплей типі, ОЗУ көлемі, процессор типі, дыбыс картасы типі, бейнежады көлемі және т.б) оңтайлы таңдап алуға мүмкіндік береді.
EXPRETAX (Coopert and Lybrand ) сарапшылық жүйесі қаржылық диаграммаларды әзірлеу мен салық жөніндегі есеп айырысуларды даярлауда ревизорлар мен салық мамандарына ұсыныстар дайындайды. Білім базасынан 20- астам сарапшының тәжірибесі бейнелейді.
Негізгі бөлім
1.1 Жалпы жасанды интелект туралы түсінік.
Жасанды интелект-(ЖИ) информатика бағыттарының бірі, оның мақсаты- программист емес пайдаланушыға ЭБМ-табиғи тілдің шектеулі мөлшерімен тілдесіп, дәстүрлі түрде зияткерлік деп саналатын міндеттерін қойып, шешуге мүмкіндік беретін ақпараттық-программалық құралдар әзірлеу.
Жасанды интелектің ғылыми міндеті- ақылға қонымды пайымданулар мен адам іс-әрекетін жасанды құрылғылардың көмегімен тыңнан жасау (имитация).
Интелект-ойлау, ұтқыр ой-сана қабілеті. «Ақыл»сөзі «интелект» сөзіне мағына жағынан теңдес.
Өз уақтысында ғалым А.Тьюринг машина ойлай ала дегенді анықтайтын арнайы өлшем-белгі (критерий) ұсынғаны белгілі. Осы белгі-өлшемге сәйкес егер сарапшы кең ауқымдағы мәселелер жөнінде диалог жүргізгенде машина жауаптарын ойшыл, парасатты адамнан айыра алмайтындай болса, машина ойлай алады деп танылады.
Жасанды интелект екі ғылыми бағытқа бөлінеді: нейрокибернетика (немесе жасанды ой-сана) және «қара жәшіктің» кибернетикасы (немесе машиналық интелект).
Кибернетика-ақпаратты басқару, өңдеу және оның байланысы туралы ғылым. Кибернетика материалдық табиғатына қарамастан (тірі және жансыз жүйелер)объектілерді зерттейді.
Бірінші бағыт- нейрокибернетика- адам бас миның жұмысын ақпараттық үлгілеу негізделеді, байланысқан және өзара әрекеттесетін нерв талшықтары- нейрондардың көп саны (14 миллиардқа жуық) негізі болып табылады.
Бас миының жұмысын үлгілейтін жасанды инетлект жүйесін нейрон желілері (немесе нейрожелілер) деп атайды.Алғашқы нейрожелілерді ХХ ғасырдың 50-жылдарының аяғында амарикалық ғалымдар Г.Розенблад пен П.Мак-Калок жасап шығарды.
ЖИ-ның екінші бағыты-«қара жәшік» кибернетикасы үшін «ойлаушы» құрылғы конструкциясының қандай да болуының ешқандай мәні жоқ. Ең бастысы- оның ыұпалы адам миы сияқты жауап қатса болғаны.
ЭЕМ пайдаланушылар жасанды интелект құбылыстарымен жиі кезігеді. Мысалы, мәтіндік редактормен жүмыс істегенде дұрыс жазу ережесінің (және қолданылатын тілді ескеріп) автоматты түрде тексеруі болады. Электронды кестелермен жұмыс істегенде аптаның барлық күндері мен жылдың барлық ойларын енгізу талап етілмейді. Бір-екі жазба жасау жеткілікті, ал ЭЕМ тізімді жаңылыссыз толықтырады. Микорфонмен арнайы программаның көмегімен дауыс арқылы программа жұмысын басқаруға болады. Электорнды адресті тергенде, браузер адресті күні бұрын болжап, жазуға тырысады. Берілген түйінді сөздер бойынша ғаламдық желіде ақпарат іздеу ЖИ элементтерін тарту арқылы іске асады. Қолжазбалық мәтінді ЖИ жүйесі әріптермен цифрларды айырып таныйды.
Әрине, жасанды интелекттің қазіргі заманғы жүйелері жетіліп кете қойған жоқ, сондықтан қателіктер мен жайсыз жағдайлар кезігуі мүмкін. Мысалы, егер, MS Word мәтіндік редактормен жұмыс істегенде «тармақтар» сөзі орнына «тамақ» сөзін жазса, редактор қате жазылған сөздерді ауыстырып ұсынады.
Жасанды интелекттің технологиялық қолданудың күрделілігі двигательдегі барлық тетіктердің барын қарапайым тексерулерден бастап, сапасын бақылау мақсатымен бұйымды күрделі жете зерттеуге дейін түрленіп тұрады.
Жасанды интелект идеялары ойын теорияларында, мәселен, шахмат, дойбы, реверші және басқа логикалық және стратегиялық ойындар ойнайтын ЭЕМ жасау .шін қолданылады.
Жасанды интелект көмегімен сөйлеу синтезі міндетін жіне керісінше- талдау мен сөйлемді айырып, тану міндетін шешеді. Көптеген жағдайларда жасанды интелект кейбір есептерді шешу тәсілін табу үшін қолданылады. Математика жасанды интелект әдістері тіркемелерінің негізгі бағыттарының бірі болып табылады. Символдың математика (компьютерлік алгебра)- жасанды инетелектің ұлы көріністердің бірі.
Жасанды интелект соммасына бейнелерді(оптикалық және акустикалық) танып-білу міндеті де жатады. Саусақ таңбаларын дәлме-дәл танып, білу адамдардың бет-әлпеттерін салыстыру- бейнелерді айырып тану міндеттері.ЖИ идеяларына құрылған сарапшылық жүйелер кез-келген ЭЕМ-ға қажетті шақта беру үшін тәжірибені, білімді, мамандардың (сарапшылардың) дағдыларын шоғырландырады.
Жасанды интелект идеялары адамның жұмысын жеңілдетуге арналған электр-механикалық құрылғылар-интелекті роботтар жұмысы негізіне салынған. Жасанды интелект программалары көбіне PROLOG,LISP немесе Smalltalk программалау тілдерінде жасалады.
Жасанды интелектің GPS(General Problem Solver) ең алғашқы программалардың бірін жиырмасыншы ғасырдың 50-жылдары А.Ньюэлл, Дж.Шоу және Г.Сайм жасады. Ол бірыңғай тәсілмен бір-біріне ұқсамайтын интегралдар есебі, логикалық бас қатырғышты шешу, теоремаларды дәлелдеу, сөз тіркестерін гамматикалық талдау жасауғақабілетті.
Электронды сөздіктер мен аудармашылар жасанды интелекттің жарқын өкілдері болып табылады.
2.1 Жасанды интелект және оның дамуы
Сараптау жүйесіндегі жасанды және өзіндік интеллектті салыстыру.
Жасанды интеллектті 1956 жылы Дж.Маккарти енгізген.Жасанды интеллекттің негізгі 2 ұғымы бар:
- жасанды интеллекттің ұғымы-ақпараттық және программалық құралдар интеллектті жеке тұлға ретінде қолдану.
- программалық ақпараттық құралдаржәне де олардың көмегімен іске асырылатын тұлға.
Жасанды интеллекттің қиындықтары мынада:әлі күнге дейін біртекті және орта текті анықтауыш және интеллекттің өзіндік түсінігі.Сол себептен жасанды интеллект көптеген зерттеушілері мен ақпараттық эпистемолог ғалымдары паллиативпен жұмыс істеуге мәжбүр.Практикада жасанды интеллект программалар жиыныжәне ақпараттық құрал түрінде қарастырылады,олардың пайдалануы белгілі бір нәтижеге әкеледі.Бер есептер класын интеллектуалды тұлға қарастырады,бұл жасанды интеллекттің қорытынды түрлері.Басқа таралған паллиатив жасанды интеллект толық және жақындатылған имитация интеллектуалды тұлға ретінде қарастырылады,адам интеллекті қазірге дейін ұлы философтардың жұмбағы және ерекше оқу психологиясының,логикалық деңгейдің феномологиясын қарастырған,бірақ бұл айтылғандардың біреуі де жасанды интеллектке жатпайды.Сондықтан практикалық жұмыста көбінесе тапсырма тізімі мен дәлділіктерді қабылдайды,өйткені берілген желі жасанды интеллект желісі болып табылады,егер оның қабілеті тапсырма орындауға жетсе.
Жасанды интеллекттің негізгі жағдайы келесідей:егер біз белгілі бір нақты,тұрақты формалды эксплуатациялық білімнің анықталған тапсырмаларының кластарының шешімі.
Регуляризацияны реттеу негізінде білім нақты немесе эвристикалық негізден алынады.Оларды қолдана отырып программа құру қазіргі заманның ақпараттық құралдар берілген тапсырманың шешімін тауып іске асыра алады.Бірақ адам көбінесе тапсырма орындайды,әйткенде де оны қалай істегенін білмейді,бір сөзбен айтқанда адам толық жанжақты өзінөзі танып білмейді.Бұл тек абстракті интеллектуалды орта емес,логикалық ойлау және де физикалық эмоционалды орта.Біз көреміз,көруші образын қолданамыз,естиміз,дыбыстық образға еліктейміз т.б.Біз құбылыстың қалай жүріп жатқанын білмейміз,біз көбінесе алдымызға тапсырыс қоямыз,ойларымызды айтамыз,қауіпті қабылдаймыз және де жаңа творчествалық шешімдерді өзіміз білмейтін алгоритмді құрамыз.Бұдан біз әр қашан әрекеттерді реттеп отыра алмайтынымыз көрінеді.Бұл “тезис Лавлейс” атақты реванш тұжырымында машина ешқашан өз бетінше ешнәрсе істемейді,адам бұйрығынсыз.Расында адам көп нәрсені біледі.Бұл айтылған компьютердің агностицизм негіздері.Оларды біріктіретін философиялық ойлар,әлемді тану және субьект әлемдегі адам ерекшеліктері.
Мыс:сараптау жүйелері мыңдаған ережелерді құрайтын және де кейбір тапсырмалары жақсы орындалған программаны жазған програмисттерге қарағанда қазіргі таңда индустриялы компьютерлік жүйелер қарастырылады,газеттік мәтінді әртүрлі дауыспен оқуға,техникалық әдебиеттер аударымдары қолданылады.Осы да және т.б фактілер компьютердің негізгі эйфориінде жатыр,жасанды интеллект құру жолындағы туындайтын қиындықтарда,өз мүмкіндіктерін асып түсетін және адам қабілетінің интеллекті уақытша мінез тұтады және техникалық жағдайда байланысадыФилософиялық көз қарастан қарағанда адамның ойлау қабілеті зерттеудің қорытындысы болып келеді.Егер бір тәсілді қолданатын болсақ онда келесі сұраққа жауап беру керек.Адам миының спецификалық механикалық қабілеті бар ма?басқа да желілер көмегінсіз іске қосылмайтын және де танылмайтын,соның салдарынан адекваттық білім табиғатынан таралмайды,егер бұл сұраққа қарсы жауап алатын болсақ ол әлде де жасанды интеллект практикалық айқындауда оның мүмкіндіктерін білдірмейді.
Мыс:оның құрылуы техникалық пайдалану немесе интеллектуалды әдістерге тән.Бұндай жауапты нақты эйфорий негізінде немесе шектеулі компьютерлік оптимизмінде қарастырылады.
Компьютерлік оптимист пен писсимисттер арасындағы талас,қарамақарсы философиялық гипотезаны көрсетеді.
- уникалды абсолюттік”адам тұлғасы”қайталанбас индивидуалды адам.Сол себептен жасанды интеллектті құрубжасанды адам жоқ деген тұжырымға келеді.
- гепотеза қарамақарсы операциялық элементтің және машинаның ойлау қабілетінің кезеңдерінде құрылуы және құндылығы,дискретті электр есептеу желілер құрылғыларынан аса маңызды болады.Негізгі екінші гепотезаны есептеу функциясының теориясы құрады.Жасанды интеллектке қатысты қызықты ойды А.Эндро айтты:”есептеу машинасының программаларының орындалатынын нақты нақты қабылдайды”.Бірақ эем және программа қиындағанда,машинаның орындалу тәртібі бұзылады.Сол себептен машинаны құрал ретінде құрастыру керек.
Жасанды интеллект сұрағы пайда болғаннан бастап адам санасымен және интеллекттік жүйе салыстыруды анықтай бастады.Бұл салыстыру әртүрлі жолмен өтеді,кейбіреулері жоғары түсіндірді:механизм және компьютерлік жүйенің жұмыс қорытындысымен және адамның ойластыруы,оның әртүрлі типтегі тапсырмамен үздіксіз жұмыс істеуі.Жасанды интеллекттің жүйемен және адамның сана арасындағы айырмашылығы немесе ұқсастығы туралы сұрақ жиі байланыспайды.Сондықтан кейбір зерттеушілердің ойынша,стратегиялық жолда көбінесе мүмкіндігінше жақын болуы керек.Ал басқалары керісінше көз қарасы бойынша жасанды интеллект мақсатын адамның санасымен жобалау емес,ақпаратық құрлысын құрастыру,адамның ойластырылуы дұрыс емес немесе қолданылатын орны дамымаған деген тұжырымға ие.
Уақыт өткен сайын дамымаған принципке пікір айтылады. Сонда да И.Ю. Алексеева түсіндіреді: жасанды интелекетпен өзіндік интелект жүйесін салыстыру адам қажеттілігін ескерілмейтін «Мен» деген қатынас бөлігі емес, қандайда байланыс болсада болады, «мен-емес» деген аймақ қатынасымен бірақ және де жаңа интелекті жүйеде жүйелер типімен формальді жолмен жақындау жіне жасанды интелект парадазм пайда болады.
М.М. Ботвиникке жасанды және өзіндік интелекті салыстыру қызық: кибернетикалық көзқарасты интелектпен бағалауды дәлелдейік. Ал қалай оны бағалауға болады? Бұл шешімді шешу тәсілі – экономикалық қордың шығынына қиын жағдайына байланысты. Егерде осы көзқараспен баратын болса, онда жасанды және өзіндік интелект арасындағы айырмашылықты көре алмаймыз.
Дж. Хогиландпен «парадокс механикалық санамен » пішінделген. Манипуляция (оны есептеу моделі) символ болып түсіндіріледі. Егерде кейбір рационалдық ережемен сәйкес түсіндіру болса, онда манипуляцияның түрлері болады. Сондықтан манипулятор оның таңбаларына және ережелеріне маңызды рөл бөледі. Егер оған қарайтын болса, онда оның мағынасы толығымен механикалық болуы мүмкін емес, өйткені мағына физикалық әрекеттерді қабылдамайды. Басқа жағынан қарағанда манипуляция мағынаны қарастырмайды. Манипуляция ойлауға мысал бола алмайды. Қорыта айтқанда кезең немесе механикалық желі қабілетке жатпайды, ал егер ол қабілетті болатын болса, онда ол механикалық желі емес. Бұл парадоксты автор философиялық негіздің жасанды интелекттегі сатысы болып табылғанын айтады.
70-жылдары жасанды интеллект болған көріністер жай емес. Оның үш приципі бар:
- Дүниежүзілік мобилизацияда парограммистер ЭЕМ-нің 5 кезеңіне ойлара келді. Бірақ ондай ЭЕМ-ді құруға алгоритмист пен программисттің автоматты құрылғыларын қарау керек. Формальды тапсырмалармен программаларды құрудың шешімдерін интеллектуалды функцияда қарау. ЭЕМ-нің 5 кезеңі жасанды интеллект әрекетінсіз өз жоспарын іске асыра алмайды.
- Аз адам және адам жоқ болған мекемелерді техникалық роботтардың көбеюі. Жаңа өндірістер активті автоматты желіде жұмыс істейді, оған көбінесе интеллектуалды робот қолданылады. Бұл жерде көбінесе робот қанша білім базасын өз жадысында сақтай алатынын қадағалайды.
- Өте төмен жағдайда өңделген тапсырмаларды ЭЕМ-ге көшіру. Дәл солар үшін алгоритмисттің жұмысын автоматтандыру керек. Бұл жағдайдың шешімі білімді өңдеу, проффессияларда бар жағдайдың мәліметтері, бірақ олардың жадысында өңделмеген ақпарат сақталады. Мұндай проффессионалдар өз жұмысында сарапшы болып табылады, ал олардан алынған білім сараптама деп аталады. Бесінші кезеңдегі ЭЕМ және интеллектуалды робот және сараптау жүйелері және де басқада интеллектуалды жүйелер ортақ бір негізге ие: Олардың негізгі жұмысы білім, білім базасының желілерінде сақталады. Оларды көбінесе білім базасының желілері деп атайды.
Қорытынды
Қорыта келгенде сараптау жүйесін екі классқа бөлуге болады. Ол консультациялы және зерттелетін жүйелер. Бірінші болыпақыл беру болып табылады.Егер пайдаланушыда кез келген жағдайда сұрақ туындаса. Ал екіншіден ғылыми есептерді шешуге зерттеушілерге көмек көрсету. Жүйелік қатынас сараптау жүйесіндегі ақпаратты жүйелі және түсінікті тілде жеткізе алады Сарапшы мен инженер білімдер жөнінде анықталады және кілттік түсінікті ерекшелейді. Бұл жерде келесі есептің ерекшеліктері анықталады:
- Берілген мәліметтер түрі
- Енгізілген және шығарылған мәліметтер
- Есептің қарамағындағы есеп
- Стратегиялар мен гипотезалардың қолданылуы ; Екі обьект арасындағы мәселелі аймақтың байланысын анықтайды
- Қолданылатын қатынастардың түрі
- Білім мен әдістердің құрамы , есептерді шешу барысында
- Білім мен әдістердің құрамы , шешімдерді анықтау үшін.
Бұл этапта сараптау жүйесінің әдістерін талқылап , олардың керекті нәтижесіне жетеді.
Сонымен сараптау жүйесі басқа программалық өнімдерден айырмашылығы бар. Сараптау жүйесінің тәжірибиесі алдағыдай көрсеткендей , метологияны қолдану барысында дәстүрлі программалау жүйесінде қабылданғандай , көп жағдайда кері жүйеге алып келеді. Сондықтан сараптау жүйесіндегі әдістер пайдаланушыға сараптау жүйесіндегі процесстердің қолданылуында жүзеге асырылады.
Келесіде программаның мәліметтері бөлінді: база және банк мәліметі. ЭЕМ-де диалог режимі пайда болуы ол программалар тіліне оқымаған адамдарды жұмысқа алуды. Банк базасымен банк базасымен мәлімет базасын құру және де өте қиын программаларды құру мүмкін болады, өйткені программалаудың кезеңдері де тілдері де өзгереді. Біріншіден тілдердің бірігу жағдайы ақпараттық іздеу желісінде көбінесе қарастырылады, онда қолданушы ЭЕМ мен шектеулі тілде сөйлеседі. Бірақта ЭЕМ тек өңделген мәліметті қабылдайды. Модельдер тек жақсы өңделген кезде ғана құралады осыдан жасанды интеллект теориясында білімнің формалары құрылған: Семантикалық желі, фреймдер
продукциялық жүйелер. Жасанды интеллект формалары бір жағынан білім базасын құру, мәлімет базасының абстракциялы құрылымдары, екіншіден білім модельдерін құру формальды ғылым (геология, биология және т.б.). Бірақ қай жерде абсалютті формальды басталса, онда жасанды интеллектпен аяқталады. Бұл жерде формализация жасанды интеллект қарсыласы екенін көрсетеді. ЭЕМ білімді емес ақпаратты қолданады, соны білім моделі деп атайды. ЭЕМ жадысындағы ақпарат біліміне сай емес бұл кезең проффессионалды модельдеуді негізгі сараптау жүйесіне жатады.
Қолданылған әдебиеттер
- К.Нейлор. «Как построить свою экспертную систему» 1991год
- Э.В.Попов. «Экспертные системы» Наука, 1996год.
- Дж.Маккалистер. «Исскуственный интелект и Пролог на микроЭВМ» 1990 год изд.
- Л.З.Кузин. «Основы кибернетики»
- Н.Б.Бралиева. Л.А.Байбөлекова. Қ.Т.Болашов. «Ақпараттық менеджмент негізі» Алматы 2001 жыл
- «Адаптивные и Экспертные системы» Москва.Наука 1996 год.
- Камардинов.О « Информатика» Алматы Қарасай баспасы 2006
- Жапарова Г.Ә « Информатика негіздері» Алматы Экономика 2006
- Лекция
- WWW.google.com
