Ekspert bilimlarini olish strategiyalari - Информатика и ИТ - Курсовые работы

Информация о документе

Цена	50000UZS
Размер	161.5KB
Покупки	0
Дата загрузки	01 Май 2025
Расширение	docx
Раздел	Курсовые работы
Предмет	Информатика и ИТ

Продавец

Telzor Uchun

Дата регистрации 21 Апрель 2025

24 Продаж

Ekspert bilimlarini olish strategiyalari

Купить

MAVZU: EKSPERT BILIMLARINI OLISH STRATEGIYALARI
MUNDARIJA:
KIRISH…………………………………………………….………………...…3
I.BOB. SUNIY INTELLEKT VA SUN`IY NEYRON TO`RLAR ………....4
1.1. Suniy intellekt …………………………………………………………..…4
1.2. Suniy neyron to`rlar …………………………………………………….….8
II. BOB EKSPERT BILIMLARINI OLISH STRATEGIYALARI.............12
2.1. Expert tizimlar haqida ..................................................................................12
2.2. Ekspert tizimlarning tarkibi va yaratishning bosqichlari ............................17
XULOSA............................................................................................................25
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR..........................................................26

KIRISH
Sun`iy intellekt nima?
Sun’iy intellekt — informatikaning alohida sohasi bo‘lib, odatda inson ongi
bilan bog‘liq imkoniyatlar: tilni tushunish, o‘rgatish, muhokama qilish, masalani
yechish, tarjima va shu kabi imkoniyatlarga ega kompyuter tizimlarini yaratish bilan
shug‘ullanadi.Sun'iy intellekt (SI) kompyuterlarga o'zlarining tajribalarini o'rganish,
berilgan parametrlarga moslashish va ilgari faqat odamlar uchun mumkin bo'lgan
vazifalarni bajarish imkonini beradi. SIni amalga oshirishning ko'p holatlarida -
kompyuter shaxmatchilaridan tortib uchuvchisiz transport vositalarigacha - chuqur
o'rganish va tabiiy tillarni qayta ishlash imkoniyati juda muhimdir. Ushbu
texnologiyalar tufayli kompyuterlarga katta miqdordagi ma'lumotlarni qayta ishlash
va ulardagi naqshlarni aniqlash orqali muayyan vazifalarni bajarishga "o'rgatish"
mumkin.
Ekspert tizimlari nima?
Zamonaviy jamiyatda tobora o‘sib borayotgan axborot oqimi, axborot
texnologiyalarining turlitumanligi, kompyuterda yechiladigan masalalarning mu
rakkablashuvi ushbu texnologiyalardan foydalanuvchining oldiga bir qator vazifalar
ni qo‘ydi. Kerakli variantlarni tanlash va qaror qabul qilish ishlarini insondan EHM
ga o‘tkazish masalasi yuzaga keladi. Bu vazifani yechish yo‘llaridan biri bu eksper t
tizimlarini yaratishva foydalanish sanaladi. Ekspert o‘zidan kelib chiqib sharoitni t
ahlil etadi va nisbatanfoydali axborotni aniqlab oladi, chorasiz yo‘llardan voz kechg
an holda qaror qabul qilishning eng maqbulyo‘llarini vujudga keltiradi. Ekspert
tizimida ma’lum bir predmet sohasini ifodalaydigan bilimlar bazasidan foydalaniladi.
Ekspert tizimi bu ayrim mavzu sohalarida bilimlarni to‘plash va qo‘llash uyushtirish
usullari hamda vositalari majmuidir. Ekspert tizimi mutaxassislarning yuqori sifatli
tajribasiga suyangan holda qarorni tanlash chog‘ida muqobil variantlar ko‘pligi uchun
yanada yuqori samaraga erishadi. Strategiyani tuzish paytida yangi omillarni baholab,
3

ularning ta’sirini tahlil etadi. Ekspert tizimlari sun’iy intellektdan foydalanishga
asoslangan.
1.1. Suniy intellekt
Sun’iy intellekt (SI) - bu tezkor hisoblash muhitda algoritmlar yaratish va
qo‘llash orqali insonning aql-idrok jarayonlarini taqlid qilish uchun zamindir. Sodda
qilib aytganda, sun’iy intellekt kompyuterlarni odam kabi o‘ylash va yechim topishga
yo‘naltirilgan texnologiya
Miloddan avvalgi birinchi asrdan boshlab insonlar odam miyasini taqlid
qiladigan mashinalar yaratish imkoniyatiga qiziqishgan. Bizning davrimizda sun’iy
intellekt atamasi 1955- yilda Jon Makkarti (John Maccarthy) tomonidan kiritilgan.
1956- yilda Makkarti va boshqalar Sun’iy intellekt bo‘yicha Yozgi Dartmut Tadqiqot
Loyihasi konferensiyasini tashkil etishadi. Ushbu tashabbus mashina o‘rganishi,
chuqur o‘rganish, bashoratli tahlillar kabi ko‘p ixtirolar qilinishiga olib keladi. Undan
tashqari, bu tashabbus yangidan-yangi sohani - ma’lumotshunoslikni (data science)
keltirib chiqaradi.
Sun’iy intellekt odatda inson ongi bilan bog‘liq imkoniyatlar: tilni tushunish,
o‘rgatish, muhokama qilish, masalani yechish, tarjima va boshqa imkoniyatlarni
yaratish bilan shug‘ullanadi. Sun’iy intellekt turli amallarni bajarishga mo‘ljallangan
algoritm hamda dasturiy tizimlardan iborat va u inson ongi bajarishi mumkin bo‘lgan
bir qancha vazifalarni bajara oladi
Sun iy ong, sun iy intellekt yoki sun iy idrok (inglizcha: Artificial intelligence;ʼ ʼ ʼ
odatda, AI sifatida ham qisqartiriladi) — insonlar yoki hayvonlar tomonidan
ko rsatiladigan tabiiy ongdan farqli o laroq, mashinalar tomonidan ko rsatiladigan
ʻ ʻ ʻ
ongdir. Yetakchi sun iy ong darslik kitoblari bu sohani „ongli agentlar“ni o rganish
ʼ ʻ
deya ta riflaydi: o z muhitini fahmlaydigan va maqsadlariga muvaffaqiyatli erishish
ʼ ʻ
imkoniyatini maksimal darajada oshiradigan amallarni amalga oshiruvchi har qanday
4

sistema. Xalq orasida „sun iy ong“ atamasi ko pincha „o rganish“ va „muammolarniʼ ʻ ʻ
yechish“ kabi inson idroki bilan bog laydigan „kognitiv“ funksiyalarni taqlid
ʻ
qiladigan mashinalarni tasvirlashda ishlatiladi, biroq bu ta rifni yirik sun iy ong
ʼ ʼ
tadqiqotchilari rad etishadi.
Sun iy ong ilovalari yetuk web-qidiruv tizimlari (masalan, Google), tavsiya
ʼ
etuvchi tizimlar (bundan YouTube, Amazon va Netflix foydalanadi), inson nutqini
anglash (masalan, Siri yoki Alexa), o ziyurar mashinalar (masalan, Tesla) hamda
ʻ
strategik o yin tizimlarida (masalan, shaxmat va Go) yuqori darajada raqobatlashishni
ʻ
o z ichiga oladi. Mashinalar tobora ko p qobiliyatlarga ega bo lib borishar ekan,
ʻ ʻ ʻ
„ong“ talab etuvchi vazifalar ko pincha sun iy ong effekti deb ataluvchi fenomen
ʻ ʼ
bo lgan sun iy ong ta rifidan olib tashlanadi. Sun’iy intellekt 1956-yilda akademik
ʻ ʼ ʼ
intizom sifatida asos solingan. Soha ko p optimizm davrlarini bosib o tdi, so ngra
ʻ ʻ ʻ
umidsizlik va mablag yo qotildi, biroq 2012-yildan keyin chuqur o rganish barcha
ʻ ʻ ʻ
oldingi sun’iy intellekt usullaridan oshib ketganidan so ng, moliyalashtirish va
ʻ
qiziqishda katta o sish kuzatildi. Sun iy intellekt tadqiqotining turli kichik sohalari
ʻ ʼ
ma’lum maqsadlar va muayyan vositalardan foydalanishga qaratilgan. Sun iy intellekt
ʼ
tadqiqotlarining an’anaviy maqsadlariga fikrlash, bilimlarni taqdim etish,
rejalashtirish, o rganish, tabiiy tilni qayta ishlash, idrok etish va robototexnikani
ʻ
qo llab-quvvatlash kiradi. Umumiy razvedka (o zboshimchalik bilan muammoni hal
ʻ ʻ
qilish qobiliyati) sohaning uzoq muddatli maqsadlaridan biridir. Ushbu muammolarni
hal qilish uchun sun’iy intellekt tadqiqotchilari qidiruv va matematik
optimallashtirish, rasmiy mantiq, sun’iy neyron tarmoqlar va statistika, operatsiyalarni
o rganish va iqtisodiyotga asoslangan usullarni o z ichiga olgan keng ko lamli
ʻ ʻ ʻ
muammolarni hal qilish usullarini moslashtirdilar va birlashtirdilar. Sun iy intellekt
ʼ
psixologiya, tilshunoslik, falsafa, nevrologiya va boshqa ko plab sohalarga ham
ʻ
tayanadi. Da stlabki tadqiqotchilar odamlar boshqotirmalarni yechishda yoki mantiqiy
xulosalar chiqarishda foydalanadigan bosqichma-bosqich fikrlashga taqlid qiluvchi
5

algoritmlarni ishlab chiqdilar. 1980-yillarning oxiri va 1990-yillarga kelib noaniq
yoki to liq bo lmagan ma lumotlar bilan ishlash usullari, ehtimollik va iqtisodʻ ʻ ʼ
tushunchalaridan foydalangan holda ishlab chiqildi. Ushbu algoritmlarning aksariyati
katta fikrlash muammolarini hal qilish uchun yetarli emas, chunki ular „kombinator
portlash“ ni boshdan kechiradilar: muammolar kattalashgani sayin ular eksponent
ravishda sekinlashdi. Hatto odamlar ham sun’iy intellektning dastlabki tadqiqotlari
modellashtirishi mumkin bo lgan bosqichma-bosqich chegirmalardan kamdan-kam
ʻ
foydalanadilar. Ular tez, intuitiv mulohazalar yordamida o zlarining aksariyat
ʻ
muammolarini hal qilishadi. To g ri va samarali fikr yuritish hal qilinmagan
ʻ ʻ
muammodir. Sun’iy intellekt tushunсhasiga turlicha ma’no kiritish mumkin. Turli
mantiq va hisoblash masalalarini yechuvchi EHMdagi intellektni e’tirof etishdan
tortib, to insonlar yoki ularning ko’pchilik qismi orqali yechila oladigan masalalar
majmuasini yechadigan intellektual tizimlarga olib boradigan tushunchagacha kiritish
mumkin. SI tushunсhasi boshidan va shu kunga qadar olimlarning bu tushunchaga
bo’lgan munosabati va ularning «sun’iy» so’ziga nisbatan kelishmovchiligi tufayli
qarshiliklarga uchramoqda.
Sun’iy intellektni kelajakda qo’llash sohasidagi rejalar: qishloq xo’jaligida
kompyuterlar ekinlarni zararkunandalardan himoya qilishi, daraxtlarni kesish va
tanlash xususiyatiga asoslanib parvarishlashni ta’minlashi kerak. Tog’ sanoatida
kompyuterlar insonlar uchun o’ta xavfli bo’lgan sharoitlarda ishlashi kerak. Ishlab
chiqarish sohasida HM lari yig’ish va texnik nazoratning turli xil masalalarini
bajarishi kerak. Tashkilotlarda HM lari jamoa va alohida xodimlar uchun jadval
tuzish, yangiliklar haqida ma’lumot berish bilan shug’ullanishi kerak. O’quv
yurtlarida HM lari talabalar yechadigan masalalarni ko’rish, undagi xatolarni izlash va
ularni bartaraf qilish masalarini hal qilishi kerak. Ular talabalarni hisoblash
tizimlarining xotirasida saqlanadigan superdarsliklar bilan ta’minlashlari kerak.
Kasalxonalarda HM lari be’morlarga tashxis qo’yish, ularni kerakli bo’limga yuborish
6

va davolash davomida ularni nazorat qilishlari kerak. Uy ishlarida HMlari ovqat
tayyorlash, maxsulot harid qilish bo’yicha maslahatlar berish, uyning va bog’dagi
gazonlarning holatini nazorat qilishi kerak. Albatta ayni vaqtda bularning hech
qaysisini amalga oshirish imkoni yo’q, lekin SI sohasidagi tadqiqotlar ularni amalga
oshirish imkonini berishi mumkin.

7

1.2 Sun`iy neyron to`rlar
Odam miyasi juda murakkab tuzulishga ega. Uning qanday ishlashini o’rganish
maqsadida juda ko’p ilmiy izlanishlar olib borilgan va borilmoqda. Ma’lumki inson
miyasi katta xajmdagi axborotni tez qayta ishlay oladi. Bunga sabab millionlab miya
nerv xujayralari - neyronlarning parallel ishlashidir
Sun’iy neyronlarning g’oyaviy asosi xam biologik neyron xujayralari
xisoblanadi. Bugungi kunda miyaning ishlashini o’rganish yo’lida fan erishgan
yutuqlardan kelib chiqib biologik neyron quyidagicha ishlashini aytish mumkin. Nerv
xujayrasi - neyron bo’lib, u
ma’lumotlarni qayta ishlovchi eng
kichik birlikdir. O’z o’rnida xar bir
neyronda ko’plab o’simtalar bo’ladi.
Bu o’simtalarning bittasidan boshqa
barchalari akson deb nomlanadi va
aksonlar orqali neyronga tashqi
signallar keladi. Bitta o’simta dendrid
deb nomlanadi va u orqali neyron
tashqariga signal beradi. Ko’plab
neyronlar bir birlari bilan ma’lum arxitekturada bog’langan bo’ladi. Bir neyronning
aksoni boshqa bir neyronning dendridiga bog’langan nuqtalari sinaps deyiladi. Shu
tariqa millionlab neyronlar bir-birlari bilan bog’lanib ma’lum bir arxitekturadagi
neyron to’rlarini tashkil qiladi. Bitta oldingi qatlamdagi neyron chiqish o’simtasi -
dendrid orqali signalni keyingi qatlamdagi neyronlarga ularning aksonlari orqali
beradi. Eng birinchi qatlamdagi neyronlar signallarni ma’lum organlarning
retseptorlari orqali oladi. Masalan ko’z, burun, teri va xokazolar. Eng oxirgi
qatlamdagi neyronlar esa signallarni ma’lum organlarning muskullariga uzatadi.
Sun’iy neyron tabiiy neyronning funktsiyasini bajara oladigan matematik modelb,
8

apparat yoki kompyuter dasturidir. Bunda signallarning qiymati (ya’ni
amplitudasi)gina xisobga olinadi. Tabiiy neyronda esa nafaqat signalning qiymati,
balki chastotasi xam xal qiluvchi axamiyatga ega bo’lishi mumkin. Ammo
organizmlar miyasini bugungi o’rganilganlik darajasi juda past bo’lib, xozirgacha bu
borada ilmiy natijalarga erishilmagan. Neyron deyilganda sun’iy neyron aniqrog’i,
kompyuter dasturini nazarda tutiladi.
Oddiy neyronni ko’rib chiqaylik:
Bu erda: p - kirish vektori (input vector);
R- kirish elementlari soni (number of input elements);
w- og’irliklar vektori (weight vector);
b- surilish (bias);
n- kirishning og’irliklarga ko’paytirilgan va surilgan qiymati (wpqb);
f- transfer funktsiya (transfer function);
a- chiqish (output). Neyronga kirish vektori p beriladi.
Kirishlarning barchasi bir xil ta’sir kuchiga ega bo’lmaydi. SHuning uchun
ma’lum kirishning ta’sir kuchini boshqarish maqsadida og’irlik w tushunchasi
kiritilgan. Xar bir kirish qiymati p og’irliklar vektori w ning mos elementiga
ko’paytirilib natijalar jamlanadi. Summaga surilish qiymati b qo’shiladi. b xam
og’irlik w ga juda o’xshash, ammo uning «kirish» qiymati o’zgarmas 1 (bir)
konstantadir (ya’ni b kirish qiymati emas). Natijada transfer funktsiyaning kirish
qiymati n xosil bo’ladi (ya’ni n+wp+b). Bu qiymat transfer funktsiya (uzatish
funktsiyasi)ga parametr sifatida berilib neyronning chiqishi a topiladi. W va b
neyronning sozlanadigan parametrlaridir. Ana shu parametrlar o’zgartirilib neyron
9

ma’lum bir funktsiyani bajaradigan xolga keltiriladi. SHu jarayon neyronni o’rgatish
deb yuritiladi. Neyron to’rlarning markaziy g’oyasi xam ana shunda: neyronlarning w
va b qiymatlarini o’zgartirib, ya’ni o’rgatib ixtiyoriy vazifani bajaradigan xolga
keltirish mumkin. Neyronni sxematik ravishda quyidagicha ifodalash mumkin:
Neyron kirish qiymatlarini og’irliklarga
ko’paytmasini jamlabgina qolmasdan ma’lum bir
funktsiya - transfer funktsiyada xam qayta ishlaydi.
Transfer funktsiya sifatida chiziqli, zinali, logarifmik-
sigmoida, tangensoida funktsiyalaridan foydalaniladi. qanday funktsiyadan
foydalanish aniq masalaga bog’liq. Bitta neyronning funktsional quvvati juda past,
lekin uning afzalliklaridan biri - ko’plab neyronlar birlashtirilib, quvvati oshirilib
ishlatilishi mumkin. Neyron to’rlarning nazariy asoslari dastlab 1943 yilda
U.Makkalox va uning shogirdi U.Pitts olib borgan tadqiqotlarga borib taqaladi.
Neyron tushinchasi va og’irlik tushinchasi shu olimlarning ilmiy izlanishlaridan
qolgan.
Makkalox modelining asosiy kamchiligi transfer funktsiya (o’tish funktsiyasi)
sifatida faqatgina zinali funktsiyadan foydalanilgan. Bu xam aslida Makkaloxning
ilmiy qarashlaridan biri edi. Olim transfer funktsiya faqat ikki xolatdagina bo’la olishi
kerakligini, neyron xam kirish signallariga qarab ikki xolatning birida - ishlagan yoki
ishlamagan xolda o’z natijasini setning keyingi neyronlariga uzatishi lozimligini
aytgan. Ammo keyingi tadqiqotchilarning ilmiy izlanishlari natijasida shu narsa
ma’lum bo’ldiki, transfer funktsiya sifatida faqatgina zinali funktsiya emas, balki
boshqa funktsiyalardan, masalan chiziqli, logarifmik-sigmoida, tangens-sigmoida kabi
funktsiyalardan foydalanish xam yaxshi natijalar beradi (qaysi transfer funktsiyadan
foydalanish aniq xolatlarga, muammolarga bog’liq). Makkaloxning ishlarida ba’zi
kamchiliklarga xam yo’l qo’yilgan bo’lishiga qaramasdan neyron to’rlarning
nazariyasi negizi xali xam o’shandayligicha qolmoqda.
10

2.1 Ekspert tizimlar haqida
Ekspertlar tizimi ikkita quyi tizimni o'z ichiga oladi: bilimlar bazasi, unda
to'plangan faktlar va tajribalar mavjud va xulosa chiqaruvchi vosita, bu bilimlar
bazasiga yoki har bir muayyan vaziyatda ma'lum bo'lgan faktlarga yangilarini
chiqarish uchun qo'llaniladigan qoidalar to'plamidir. harakat qiladi.
Tizimning imkoniyatlarini bilimlar bazasiga yoki qoidalar to'plamiga
qo'shimchalar kiritish orqali oshirish mumkin.
Masalan, bugungi kunda ekspert tizimlari avtomatik ravishda o'rganish
qobiliyatiga ega bo'lishi mumkin, bu esa odamlar singari o'zlarining tajribalarini
hisobga olgan holda o'z ish faoliyatini yaxshilashga imkon beradi. Bundan
tashqari, zamonaviy tizimlar yangi bilimlarni osonlikcha o'zlashtirishi va shu bilan
osongina yangilanishi mumkin. Bunday tizimlar mavjud bilimlardan yaxshiroq
umumlashtirishi va ko'p miqdordagi murakkab ma'lumotlar bilan ishlashi mumkin.
Tarix
- Dastlabki ishlanmalar. 1950-yillarning oxirlarida tajribalar insonning qaror
qabul qilishiga taqlid qilish uchun kompyuter texnologiyalaridan foydalanish
imkoniyati bilan boshlandi. Masalan, tibbiyotda diagnostika qo'llanilishi uchun
kompyuter yordamida tizimlar yaratila boshlandi.Ushbu dastlabki diagnostika
tizimlari natijada tashxis qo'yish uchun bemorga simptomlar va laboratoriya
tekshiruvi natijalarini kiritdi. Bu ekspert tizimlarining dastlabki shakllari edi.
- Asosiy ishlanmalar. Oltmishinchi yillarning boshlarida aniq belgilangan
muammolarni hal qiladigan dasturlar ishlab chiqildi. Masalan, o'yinlar yoki mashina
tarjimalari. . Ushbu dasturlar taqdim etilgan mantiqiy va matematik muammolarni hal
qilish uchun aqlli fikrlash usullarini talab qildi, ammo ular juda ko'p qo'shimcha
bilimlarni talab qilmadi. . Tadqiqotchilar ko'plab qiziqarli muammolarni hal qilish
uchun dasturlar nafaqat muammolarni talqin qilish imkoniyatiga ega bo'lishi kerak,
balki ularni to'liq tushunish uchun asosiy bilimlarga ehtiyoj borligini anglay
12

boshladilar. . Bu asta-sekin ko'proq bilimga yo'naltirilgan ekspert tizimlarining
rivojlanishiga olib keldi.Ekspert tizimlari kontseptsiyasi 1965 yilda AQShning
Stenford universiteti professori Edvard Feygenbaum tomonidan rasmiy ravishda
ishlab chiqilgan.Feygenbaum yangi protsessor texnologiyasi va kompyuter
arxitekturasi tufayli dunyo ma'lumotlarni qayta ishlashdan bilimlarni qayta ishlashga
o'tayotganini tushuntirdi.
Dendral
1960-yillarning oxirida kimyoviy birikmalar tahliliga bag'ishlangan birinchi
ekspert tizimlaridan biri Dendral deb nomlandi..Dendralning bilimlari kimyoviy
birikmalarning o'zaro ta'sirini tavsiflovchi yuzlab qoidalardan iborat edi. Ushbu
qoidalar kimyogarlar va kompyuter olimlari o'rtasidagi ko'p yillik hamkorlikning
natijasi edi.
- Yetuklik. Mutaxassis tizimlar 1980-yillarda ko'payishni boshladi. Fortune
500 kompaniyalarining aksariyati ushbu texnologiyani kundalik biznes faoliyatida
qo'llagan.1990-yillarda Oracle va SAP singari ko'plab biznes dasturlarini ishlab
chiqaruvchilari mutaxassislar tizimlarining imkoniyatlarini o'zlarining mahsulot
to'plamiga biznes mantig'ini tushuntirish usuli sifatida birlashtirdilar.
Xususiyatlari
- Tajriba darajasi. Mutaxassis tizimi eng yuqori darajadagi tajribani taklif
qilishi kerak. Muammoning samaradorligini, aniqligini va xayoliy echimini
ta'minlaydi.
- o'z vaqtida reaktsiya. Foydalanuvchi ekspert tizimi bilan juda oqilona vaqt
davomida o'zaro aloqada bo'ladi. Ushbu o'zaro ta'sir o'tkazish vaqti mutaxassis bir xil
muammo uchun eng aniq echimni olish vaqtidan kam bo'lishi kerak.
- Ishonchlilik. Mutaxassis tizimi yaxshi ishonchliligiga ega bo'lishi
kerak.
Buning uchun siz hech qanday xato qilmasligingiz kerak.
13

- samarali mexanizm. Ekspert tizimida mavjud bo'lgan bilimlar to'plamini
boshqarish uchun samarali mexanizm bo'lishi kerak.
- Muammolarni hal qilish. Mutaxassis tizim qiyin muammolarni hal qilishi
va echimlari tadim etish uchun to'g'ri qaror qabul qilishi kerak.
- Komponentlar
Bilimlar bazasi. Bu tizimning tajriba doirasiga mos keladigan ma'lumotlarning
uyushgan to'plamidir. Inson mutaxassislari bilan suhbatlar va kuzatuvlar orqali
bilimlar bazasini tashkil etuvchi faktlar olinishi kerak.
Xulosa mexanizmi. Tavsiya yoki xulosa berish uchun bilimlar bazasidagi
faktlarni qoidalar orqali izohlang va baholang. Ushbu bilim If-then ishlab chiqarish
qoidalari shaklida ifodalanadi: "Agar shart to'g'ri bo'lsa, unda quyidagi chegirma
qilish mumkin."
Xulosa. Har bir ishlab chiqarish qoidasining xulosasi va yakuniy tavsiyasiga
ehtimollik omili tez-tez qo'shib qo'yiladi, chunki erishilgan xulosa mutlaq ishonch
emas. Masalan, ko'z kasalliklarini tashxislash bo'yicha mutaxassislar tizimi
ma'lumotlarga asoslanib, odamda 90% ehtimollik bilan glaukoma borligini ko'rsatishi
mumkin. Shuningdek, xulosa chiqarilgan qoidalar ketma-ketligini ko'rsatish mumkin.
Ushbu zanjirni nazorat qilish tavsiyaning ishonchliligini baholashga yordam beradi va
o'quv vositasi sifatida foydalidir.
Afzalligi
Mavjudligi. Dasturiy ta'minotning seriyali ishlab chiqarilishi tufayli mutaxassis
tizimlari har qanday joyda va istalgan vaqtda tayyor.
Xavf kamayadi. Kompaniya mutaxassislar tizimini odamlar uchun xavfli
bo'lgan muhitda ishlashi mumkin. Ular odamlar ishlashi mumkin bo'lmagan har
qanday xavfli muhitda ishlatilishi mumkin.
Biznes bo'yicha bilim. Ular kompaniyadagi shaxslarning bilimlaridan farqli
o'laroq, tshkiliy bilimlarni rivojlantirish vositasiga aylanishi mumkin.
14

Tushuntirishga javob bering. Ular qaror qabul qilishlari uchun etarli
tushuntirish bera oladilar, javobni keltirib chiqargan fikrlarni batafsil bayon qiladilar.
Ta'lim vositalari sifatida foydalanilganda, ular yangi boshlanuvchilar uchun
tezroq o'rganish egri chizig'iga olib keladi.
Tezkor javob. Tez va aniq javoblarni olishga yordam beradi. Mutaxassis tizimi
o'z vazifalari ulushini inson mutaxassisiga qaraganda ancha tezroq bajarishi mumkin.
Kam xato darajasi. Muvaffaqiyatli ekspert tizimlarining xato darajasi ancha
past, ba'zan esa xuddi shu vazifani bajarish uchun inson xatolaridan ancha past.
Hissiyotsiz javob. Mutaxassis tizimlar hayajonlanmasdan ishlaydi. Ular
zo'riqish, charchash yoki vahima qo'zg'amaydilar va ular favqulodda vaziyatlarda
barqaror ishlashadi.
Doimiy bilim. Ekspert tizimi ma'lumotlarning muhim darajasini saqlaydi.
Ushbu ma'lumot abadiy davom etadi.
Tez prototip yaratish. Mutaxassis tizim yordamida odatda murakkab IT-
loyihalar bilan bog'liq bo'lgan oylar yoki yillarda emas, balki bir necha kun ichida
ba'zi qoidalarni kiritish va prototipini ishlab chiqish mumkin.
Bir nechta tajribalar. Ekspert tizimi ko'plab malakali mutaxassislarning
bilimlarini o'z ichiga olishi va shu bilan murakkab muammolarni hal qilish
qobiliyatiga ega bo'lishi uchun tuzilishi mumkin.
Bu mutaxassislarning muammolarini hal qilish bo'yicha maslahatchilarga
maslahat berish xarajatlarini kamaytiradi. Ular olish qiyin bo'lgan bilim manbalarini
olish uchun vosita.
Kamchiliklari
Bilimlarni egallash. Har qanday dasturiy ta'minot uchun ma'lum bir sohadagi
mutaxassislarning vaqtini olish har doim ham qiyin, ammo ekspert tizimlari uchun bu
juda qiyin, chunki mutaxassislar juda qadrlanadi va tashkilotlar tomonidan doimiy
15

ravishda talab qilinadi.
Natijada, so'nggi yillarda olib borilgan ko'plab tadqiqotlar mutaxassislar
tomonidan belgilangan qoidalarni loyihalash, disk raskadrovka va saqlash jarayonini
avtomatlashtirishga yordam beradigan bilimlarni egallash vositalariga qaratilgan.
Tizim integratsiyasi. Dastlabki ekspert tizimlari uchun tizimlarning
ma'lumotlar bazalari bilan integratsiyasi qiyin kechdi, chunki vositalar asosan
korporativ muhitda ma'lum bo'lmagan tillarda va platformalarda bo'lgan. Natijada,
ekspert tizimlari vositalarini eski muhit bilan birlashtirish uchun juda ko'p harakatlar
amalga oshirildi va standart platformalarga o'tkazildi. Ushbu muammolar asosan
paradigma o'zgarishi bilan hal qilindi, chunki kompyuterlar asta-sekin hisoblash
muhitida jiddiy biznes tizimlarini rivojlantirishning qonuniy platformasi sifatida qabul
qilindi.

16

2.2. Ekspert tizimlarning tarkibi va yaratishning bosqichlari
Sun'iy intellektning mashina sanoati va iqtisodda qo'llanishi ETlarga
asoslangan. Ular yordamida mahsulot sifatini oshirish va vaqtni tejash, shuningdek
ish unumi va mutaxassis malakasini oshirish yaxshi natijalar bermoqda.
Mahsulot tizimlari uchta asosiy komponentlardan iborat:
 Bilim bazalari yoki qoidalar to'plami;
 Ishchi xotira;
 Chiqarish mexanizmi.
Bu tizimda biror masala yechilganda: bilimlar bazasida kerakli qoidalar
to'planadi, muayyam masalaga taalluqli to'plangan bilimlar, qoidalar asosiy ishchi
xotirasida ishlanadi va yangi qonun-qoidalar natija sifatida chiqarish mexanizmi
orqali olinadi.
Odatda, logika masalalarini yechishda ikkita usul qo'llaniladi:
birinchi usulda ishchi xotiralardagi boshlang'ich informatsiyani olish , boshqa
yordamchi narsalardan foydalanib, qoidalarni qo'llash ishlari bajariladi. Bu usul to'g'ri
zanjirli fikrlash deyiladi.
Bilimlarga asoslangan tizimlar qo'llanilish sohasini bir nechta asosiy sinflarga
guruhlash mumkin:
Komp’yuter ga oddiy tizimni o'rnatib, siz ob-havo ma'lumotini olishingiz
mumkin.
Ekspert tizimni qo'llash mezoni
Bir qator masalalar borki, ularni bilimlarga asoslangan tizimda yechimini topish
istalgan boshqa yo'llar bilan topishdan oson kechadi. Bu tizimlardan foydalanilganda
quyidagi mezonlarga asoslangan holda ish yuritiladi:
• Ma'lumot va bilimlar ishonchli, vaqt o'tishi bilan o'zgarmaydi;
• Bo'lishi mumkin yechimining ko'lami katta emas;
17

Masala yechimini topishda formal fikrlamaydi. Bilimlarga asoslangan tizimlar
borki, ular masala yechimini abstrakt tushunchalar yordamida yecha olmaydilar.
Masala yechimi protsedura tahliliga bog'liq bo'lgan hollarda bilimlarga asoslangan
tizimlarga nisbatan, oddiy dastur mahsulotlari yaxshiroq natija beradi. Bilimlarga
asoslangan tizimlar ko'proq formal fikr yuritish kerak bo'lgan hollarda yaxshi natija
beradi;
• hech bo'lmaganda, o'z bilimlarini shakllantirib, ularni masala
yechishdagi usullarini asoslab bera oladigan bitta bo'lsa ham ekspert bo'lishi kerak.
ET larni quyidagi masalalarni yechishda qo'llash maqsadga muvofiq emas:
1. Oddiy matematik usul bilan, formal o'zgartirish va protsedura tahlili
yordamida yechiladigan masalalarda;
2. Aniqlash masalalarida, chunki ular raqamli usullar yordamida yechiladi;
3. Yechimi haqida ma'lumot bo'lmagan masalalarda.
Hatto, hozirda katta EHM da ham, kichik EHM da ham yaxshi ishlaydigan
ekspert tizimlar, odam ekspertga nisbatan ma'lum chegaralanishga ega.
1. Ko'pchilik ET foydalanuvchi tomonidan ishlatishga yaroqli emas. Agar siz
bu tizimlar bilan avvaldan ishlamagan bo'lsangiz, unda siz katta qiyinchiliklarga duch
kelishingiz mumkin. Ko'pchilik tizimlar faqatgina bilimlar bazasidan yaratuvchi
ekspertlar tomonidan foydalanishlari mumkin.
2. Odatda bu tizimlarda qo'llaniladigan savol-javob rejimi, yechimni olishni
qiyinlashtiradi. Masalan, MYCIN tizimidan foydalanmagan vrach, tizimdan
foydalanganga nisbatan yechimga tezroq ega bo'lishi mumkin (ko'pgina hollarda
shunday bo'ladi).
3. Ekspertiza seansidan keyin tizimni ishlata bilish darajasi o'zgarmaydi.
4. Ekspertlardan olingan bilimlarni mashinada effektiv holda ishlatadigan
ko'rinishga keitirish haligacha muammoligicha qolmoqda.
5. ET larni o'qitish mumkin emas, ular ongli fikrlay olmaydi. Uy mushugi
18

maxsus o'rgatmasdan ham oddiy vazifalarni bajarishi mumkin, yosh bolaning
idishdagi suvni ustiga ongli holda to'ka olmasligi tabiiy holdir, lekin Komp’yuter
klaviaturasiga kofeni to'ka boshlasangiz, uning klaviaturani tortib olishga «aqli»
yetmasligi aniqdir.
6. ET larni katta predmet sohada qo'llab bo'lmaydi. Ulardan foydalanishda
ekspert bir necha minut yoki bir necha soatda yechimni bera olishi mumkin bo'lgan
kichik predmet sohalar bilan chegaralangan.
7. Ekspertlar bo'lmagan soha (masalan, astrologiya) da ET lardan foydalanib
bo'lmaydi.
8. ET larni faqat kognitiv masalalarni yechish uchun jalb qilish maqsadga
muvofiq. Tennis, velosiped poygasi ET uchun predmet soha bo'la olmaydi, lekin bu
tizimlarni futbol komandalarini tahrirlashda ishlatish mumkin.
9. Agar natijaning formal usullari yoki shu masalaga o'xshash masala
bo'lmasa, inson-ekspert yechimni topish uchun masalaga ongli yondashadi.
10. Yechim ming xil hodisa va vaqt o'tishi bilan o'zgarib turadigan
o'zgaruvchilarga bogiiq bo'lsa, bilimlarga asoslangan tizimlar to'liq tahlil uchun
yaroqsiz ekanligi kelib chiqadi. Bunday hollarda oddiy tildagi ma'lumotlar bazasi
interfeysini ishlatgan ma'quldir.
Et larni ekspert insonlarga nisbatan yutuqlari
ET lar ekspert-insonlarga nisbatan ma'lum yutuqlarga ega:
1. Ular shoshilinch xulosa chiqarmaydi.
2. Bu tizimlar bir-biriga bog'liq holda ishlab, eng yaxshi natija beradiganini
tanlaydi.
3. Bilimlar ombori juda katta bo'lishi mumkin. Bir marta kiritilgan bilimlar,
mashina xotirasida abadiy qoladi. Inson esa cheklangan bilimlar omboriga ega
bo'lgani uchun, ko'p vaqt ishlatilmay kelgan ma'lumotlar esdan chiqib, yo'qolib
ketadi.
19

4. ETlarning «shovqin»ga bardoshi yuqoridir. Ekspert masala yechimi bilan
umuman bog'liq bo'lmagan tashqi ta'sirlar ostida noto'g'ri fikrga kelishi mumkin.
Boshqa sohalardagi bilimlardan xabarsiz ETlar shovqinga bardoshlidir. Vaqt o'tishi
bilan bilimlarga asoslangan tizimlar foydalanuvchi tomonidan bilimlar yozish va
tarqatish usuli sifatida qaralishi mumkin. Boshqa Komp’yuter dastur mahsulotlari
kabi ETlar ham masala yechish borasida insonning o'rnini bosa olmaydi, lekin
masalani tez va samarali hal etishi uchun mehnat quroli bo'lib xizmat qiladi.
5. Bu tizimlar mutaxassis o'rnini bosa olmaydi, aksincha uning qo'lidagi
qurol bo'lib hisoblanadi.
Ekspert tizim turlari
1960—70-yillarda ishlab chiqilgan ETlar o'zlarining sohalarida klassik
hisoblanadi. Kelib chiqishi, ularning sohasi va qo'llanilgan fikrlar, usullari va dastur
ta'minotiga qarab, bir necha sinflarga bo'lish mumkin:
1. META-DENDRAL. DENDRAL tizimi eksperimental ma'lumotlarga
(massa- spektrografiya, yadro magnit rezonansi va boshqalar) bog'liq holda kimyoviy
birikmaning tuzilishini mumkin bo'lgan holini aniqlaydi. META-DENDRAL
DENDRAL uchun bilimlar olish jarayonini avtomatlashtiradi va kimyoviy birikma
qismlarining tuzilish qoidalarini keltirib chiqaradi.
2. MYCIN-EMYCIN-TEIREIAK-RUFF-NERMYCIN. Bular medisina ET
lari bo'lib hisoblanadi.
3. PROKPEKTOR-KAK. PROKPEKTOR - geologik tahlil asosida yer osti
qazilmalarini topuvchi tizim. KAK esa PROKPEKTOR uchun bilim olish tizimi.
4. CAKNET-EXPERT — ko'z kasalliklari diagnostikasi va ularning oldini
olish bo'yicha maslahat beruvchi ET dir. Uning asosida EXPERT bilimlar ishlab
chiqilib, uning yordami orqali bir necha medisina tizimlari ishlab chiqilgan.
5. HEARKAY HEARKAY-2;HEARKAY-3;AGE – Bu qatordagi birinchi
ikkita tizim qo'shilib inson nutqi so'zlarini maxsus lug'at orqali aniqlovchi intellektual
20

tizimdir. Bu tizim original strukturasi, ya'ni e'lonlar taxtasi — tizimning ayni vaqtdagi
ishining natijalari, chuqur ma'lumotlar bazasini ifodalash orqali ajralib turadi.
Keyinchalik shu tizimlar asosida ETlarni yaratish uchun HEARKAY-3 va AGE
(Attemrt tr Generalize) instrumental tizimlari yaratildi.
6. SM (Artificial Mathematician — Sun'iy Matematik) va EURIKCO tizimlari
Stenford Universitetida doktor D. Lenat tomonidan qidiruv va o'qitish maqsadlarida
ishlab chiqildi. Lenatning o'ylashicha, ETlar samaradorligi ulardagi joylashgan
bilimlarga bog'liq bo'ladi. Uning fikricha, tizim o'qitish qobilyatiga ega bo'lishi
uchun, unga 1000000 ga yaqin umumiy xarakterdagi ma'lumotlarni kiritish kerak. ,
Lenat kichik bir sohani o'rganishga qaratilgan bilimlar hajmi kichik ET larni yaratish
maqsadga muvofiq emasligini ta'kidlaydi.
SM tizimiga 100 ga yaqin chiqish qoidalari va 200 dan ortiq matematik
nazariya va tasavvurlarni ko'ra oluvchi o'qitishning evristik algoritmlari jamlangan
edi. Boshidan tizim ishining natijalari yuqori baholandi. U natural qator va oddiy
sonlar tushunchalarini ifodalash imkonini berdi. Bundan tashqari, tizim Goldbax
gipotezasining varianti, ya'ni har qanday ikkidan katta juft sonni, ikkita oddiy sonlar
yig'indisi shaklida yozish mumkinligini sintezladi. Bu gipotezani to'g'riligi yoki inkor
etish kerakligi haligacha aniq emas. Tizimning keyingi rivojlanish jarayoni to'xtab
qoldi. Boshida namoyon etilgan matematik imkoniyatlarga qaramasdan, tizim evristik
qoidalarni keltirib chiqara olmasligi, faqat dastlabki kiritilgan qoidalardan kelib
chiqqan holda ish yuritishi aniqlandi.
EURIKCO tizimini yaratishda SM tizimida belgilangan kamchiliklarni yo'q
qilish usuli qo'llab ko'rildi. SM tizimidek EURIKCO yordamida olingan natijalar
yuqori baholandi. Shuningdek, EURIKCO juda qaltis o'yinlarda ishtirok eta olishi
ta'kidlandi. Uning yordamida AQSH ning harbiy dengiz floti tomonidan original
mo'ljallangan bosqichma-bosqich bajariladigan yurishlarga ega bo'lgan strategiya
ishlab chiqildi. Bu bosqichlardan biri yaroqsiz bo'lgan harbiy dengiz floti kemalarini
21

cho'ktirishdan iborat. Bunda butun qolgan kemalarga keng joy qoladi.
Ammo bir qancha vaqtdan keyin, tizim hamisha ham o'zidagi qoidalarni qayta
tuza olmasligi ma'lum bo'ldi. U faqat sutkaning ma'lum bir vaqtida
dasturlashtiruvchiga murojaat qilish kerak bo'lgan holda, bu qoidani qo'pol ravishda
buzadi. Shunday qilib, EURIKCO tizimi ham ishlab chiqaruvchi tomonidan
belgilangan chegaraga yetib, rivojlanishdan to'xtadi.
1990-yildan boshlab doktor Lenat bir guruh olimlar boshchi-ligida intellektual
tizimni yaratish uchun kerak bo'ladigan bir necha ming bilimlar elementlarini kodlash
va kiritish proyekti bilan mashg'ul bo'ldi. Bu proyekt Cyc deb atalgan (Cyc «NHK»
— inglizcha enciklipedia so'zidan).
Ekspert tizimlarni yaratish
• ET larning yaratishdagi muammolar.
• ET dagi bilimlar tarkibi
• Produksion tizimlarda xulosani boshqarish
Et larning yaratishdagi muammolar va ularni ishlab chiqarish.1970-yillardan
boshlab ETlar sun'iy intellekt sohasida bosh yo'nalish bo'lib qoldi. Sun'iy intellektning
avval ishlab chiqilgan usullari: bilimlarni tasavvur qilish, fikrlab xulosa chiqarish,
evristik qidirish va boshqalar ETlarda o'z aksini topdi. Faqat ETlargina bu kuchli
usullar yordamida katta iqtisodiy imkoniyatlarni yuzaga keltirishdi.
ETlar va ularni ishlab chiqish uchun kerak bo'ladigan ro'yxati mingdan ortiq
tizimni o'z ichiga olgan dastur mahsulotlari 1987-yilda AQSHda nashr etilgan.
Rivojlangan mamlakatlarda ularni ishlab chiqarish va tatbiq qilish bilan yuzdan ortiq
firmalar mashg'uldir.
Ammo, boshidanoq ETlarning keng tarqalishi va ishlab chiqarilishini
sekinlashtirib, murakkablashtiruvchi qiyinchiliklar yuzaga kelib chiqdi.
Ular ETlarni ishlab chiqish usullaridan kelib chiqadi.
Birinchisi, masalaning qo'yilishi bilan bog'liq bo'lgan qiyinchilik. Ko'pchilik
22

firmalar sun'iy intellekt usullarini to'liq o'rganilmagani holda ETlarni ishlab chiqarish
vaqtida ularning imkoniyatini oshirib ko'rsatadilar. Foydalanuvchi izlanish sohasidagi
ko'pgina masalalarni erkin fikrlab yecha oluvchi tizimni ko'rishni xohlaydi. Bundan
esa, ETlarni yaratish uchun oddiy boshlang'ich ko'rsatmalar: «tasvirlarni qayta ishlash
ETini yaratish», «bolalardagi muvozanat — harakat apparati kasalliklarini davolash
ETini yaratish» kabilar. Ammo, awal ta'kidlanganidek, masala qo'yilishi qancha
umumlashtirilsa, evristik qoidalarga asoslanib yechimini topish shunchalik o'z kuchini
yo'qotadi. Shuning uchun, boshlang'ich vaqtlarda, agar ishlab chiquvchida ma'lum bir
malaka bo'lmasa, unchalik qiyin va oddiy algoritmik yechimi bo'lmagan masalalarni
yechishga qaratilgan ETlarni ishlab chiqish maqsadga muvofiqdir. Bundan tashqari,
shu masalani qo'lda yechish usullari bo'lishi ham muhim rol o'ynaydi. ETlarni ishlab
chiqishda faqatgina masala shartining , «qo'l usuli»ning bo'lishi maqsadga muvofiq,
aks holda ET ni yaratish o'z ma'nosini yo'qotadi.
Ikkinchi va asosiysi — bu bilimlarni olishda yuzaga keladigan qiyinchilik. Bu
qiyinchilik ekspert insonlar o'z bilimlarini ETlarga berayotganida yuzaga keladi.
Demak, Komp’yuter tizimini o'qitish uchun, eng avvalo bu bilimlarni ma'lum bir
ko'rinishda tizimlash-tirib, «Oq qog`ozga» tushirish kerak.
Aksariyat ekspertlar (matematiklar bundan mustasno bo'lishi mumkin) o'z
bilimlarini kundalik hayotda yaxshi qo'llay olsalar ham ularning bir qismini tahrir
qilib, tizimlashgan ko'rinishga keltirishga qiynaladilar. Aniqlanishicha, bilimlarni bu
holatga keltirish uchun yurist yoki mediklarga nisbatan matematik yoki
asturlashtiruvchilarda ko'proq uchraydigan fikr yuritishning tizimtik usuli juda
yordam beradi. Bundan tashqari, bir tomondan matematik fikrlash sohasi va
bilimlarni tasavvur qilish usullari, boshqa tomondan esa EHM imkoniyatlari,
dasturlash-tirish tizim va tilini mukammal bilish talab etiladi.
Shunday qilib, ekspert va ekspert (Komp’yuter ) tizimlari orasida «dallol»
vazifasini o'tovchi mutaxassislar faoliyat olib borishadi. Ular bilimlar injenerlari
23

(knowledge engineerik) deb, hodisaning o'zi esa bilimlar injeneriyasi deb atala
boshlandi. Rivojlangan mamlakatlarda «bilimlar injeneri» mutaxassisligi ko'pgina
oliy o'quv yurtlarida kiritilgan bo'lib, bizda esa tizim-lashgan dasturlashtirish
mutaxassisligi doirasida o'rganiladi. Ko'pgina hollarda ekspert va bilimlar injeneri
vazifasini bir odam bajara olmaydi. Tajribalarning ko'rsatishicha, boshlang'ich
bilimlarni egallash uchun uch xil mutaxassisliklar: ekspert, bilimlar injeneri va ET ni
ishlab chiqaruvchining umumiy harakati kerak.
Yana bir muammo — bu ETlarni yaratish uchun juda ko'p mehnat bilimlar
bazasini boshqarish vositalari, fikrlab xulosa chiqarish, foydalanuvchi bilan dialogli
bog'lanish va boshqalar talab etilishidadir. Dastur hajmi juda kattaligi va dasturlash
usuli xilma-xilligi tufayli, birinchi bosqichda tizimning oddiy murak-
kablashtirilmagan boshlang'ich variantini yaratish maqsadga muvofiqdir. Bunda
foydalanuvchi uchun ET ni rejalashtirilgan imkoniyatlarini umumiy holda bo'lsa ham
ko'rsatish, ishlab chiqaruvchi uchun tizimning kamchiliklarini yo'qotib, uni
mukammalroq ko'rinishga keltirishga imkon yaratadi.
Bu tizimlar va ular uchun yaratilgan apparat ta'minoti yaroqsiz ekanligi e'tirof ,
kuzatuvchilar ayni vaqtdagi ET larni yaratish texnologiyasi talabga javob bermaydi,
degan xulosaga kelishdi. Oxirgi 10 yillik ichida ET lar hozirgi vaqtdagi eng samarali
tizimlar bilan chambarchas bog'landi. Ularni sog'liqni saqlashda, sug'urta qilishda,
bank ishi va boshqa sohalarda qoidalarga tayangan holda yechimlarni topish uchun
samarali vositalar sifatida qo'llanmoqda. Hozirgi kunda bilimlar bazasi katta tizim
ichiga joylashtirilgandir.
Ular internetda qidiruv olib boruvchi bog'lovchi DASTUR larni markazida
joylashgan va foydalanuvchilar uchun informatsiya oqimini boshqarishga
ko'maklashadi.
Bilimlar bazasidan iborat tizim rivojlanishini kuchaytirgan omillarni ko'rib
chiqamiz: bilimlar bazasi texnologiyasi yordamida pullarni tejashni bilib olgan
24

kompaniyalar ularni Komp’yuter ekspertizasiz tasawur etib bo'lmaydigan maxsus
biznes jarayoniga joylashtiradilar.
XULOSA:
Men bu kurs ishimni yozish mobaynida,suniy intelektning tarixi, rivojlanishi,
taraqqiyoti, insonlar hayotidagi ahamiyati va foydali jihatlarini hamda ekspert
tizimlarning afzalliklari, xususiyatlari haqida juda ko‘p qo‘shimcha ma‘lumotlarga
ega bo‘ldim.
Izlanishlarim davomidi men bir qiziqarli faktni bilib oldim endi ana wu qiziq
bir faktga e'tiboringizni qaratmoqchiman. Ma'lumki, har qanday kompyuter, demakki,
sun'iy intellektga ega mashina, ikkilik sanoq tizimi asosida ishlaydi. Bu haqidan
maktab informatika kursida yetralicha ma'lumot beriladi. Atiga ikkita raqamdan iborat
sanoq tizimida esa, muayyan algoritmalarni bajarishda o‘ziga xos cheklov- chegaralar
yuzaga keladi. Haqiqiy sonlar bilan ishlashda, yoki taqribiy hisoblashlarda ikkilik
sanoq tizimi yaramaydigan vaziyatlar yuzaga keladi. 1991-yilda matematik olim
Devid Stautmayer 18 ta turli xildagi hisob-kitob amaliyotlarni kompyuter dasturi
yordamida bajarib, ularning barchasida natija noto‘g‘ri chiqqanini, ya'ni,
kompyuter (sun'iy intellekt) noto‘g‘ri ishlaganini isbotlab berdi. Demak, sun'iy
intellekt- kompyuter hamma masalani ham to‘g‘ri hal qila olmasligining jiddiy ilmiy
asosi bor ekan. Shu asosga ko‘ra, qo‘rqmay aytish mumkinki, sun'iy intellekt hali-beri
tabiiy intellektga dov bera olmaydi. Uning ayrim xususiy hollarda (asosoan
matematikada) insondan o‘zib ketishi esa, tezkorlik xossasi evaziga xolos...
Fikrlaydigan mashina, yoki sun'iy intellekt esa, hozircha fantast yozuvchilar, hamda
entuziast dasturchilarning orzusi o‘laroq qolib ketmoqda. Balki shu yaxshidir?!...
Shu bilan birga men kurs ishimni tayyorlash mobaynida juda ko‘p qiziqarli
ma‘lumotlarga ega bo‘ldim va men tayyorlagan ishimdan juda ham mamnunman.
25

АDАBIYOTLАR:
1. Akhmedov, B. A., & Khasanova, S. K. (2020). Public education system
methods of distance in education in development of employees. Journal of
Innovations in Engineering Research and Technology , 1 (1), 252-256.
2. Ахмедов, Б. А. (2020). Математические модели оценки
характиристик качества и надежности программного обеспечения.
EURASIAN EDUCATION SCIENCE AND INNOVATION JOURNAL , 3 (10), 97-
100.
3. Гулбоев, Н. А., Дуйсенов, Н. Э., Ахмедов, Б. А. (2020). Модели
систем управления элoтрическими сетями. Молодой ученый , 22 (312), 105-
107.
4. Мухамедов, Ғ. И., & Ахмедов, Б. А. (2020). Инновацион “Klaster
mobile” иловаси. Academic Research in Educational Sciences, 1 (3), 140-145.
5. Ахмедов, Б. А. (2020). О развитии навыков интерактивных онлайн-
курсов в дистанционных условиях современного общества (модель-
программа для преподавателl образовательных учреждений). Universum:
технические науки, 12 (81), 11-14.
6. Ахмедов, Б.А., Якубов, М. С. (2020). Гlмификация
образовательного процесса кластерный подход. INTERCONF, 2 (38), 371-378.
7. Yusupov, M., Akhmedov, B. A., & Karpova, O. V. (2020). Numerical
Simulation of Nonlinear Vibrations of Discrete Mass with Harmonic Force
Perturbation. Acta of Turin Polytechnic University in Tashkent, 10 (4), 71-75.
8. Akhmedov, B. A., Xalmetova, M. X., Rahmonova, G. S., Khasanova, S.
Kh. (2020). Cluster method for the development of creative thinking of students of
higher educational institutions. Экономика и социум, 12 (79).
9. Akhmedov, B. A., Makhkamova, M. U., Aydarov, E. B., Rizayev, O. B.
(2020). Trends in the use of the pedagogical cluster to improve the quality of
information technology lessons. Экономика и социум, 12 (79).
10. Akhmedov, B. A., Majidov, J. M., Narimbetova, Z. A., Kuralov, Yu. A.
(2020). Active, interactive and distance forms of the cluster method of learning in
26

development of higher education. Экономика и социум, 12 (79).
27

EKSPERT BILIMLARINI OLISH STRATEGIYALARI.docx

Купить