Sun’iy intellektning asosiy tarkibiy qismlari va arxitekturasi - Педагогика - Рефераты

Информация о документе

Цена	2000UZS
Размер	482.3KB
Покупки	0
Дата загрузки	07 Ноябрь 2026
Расширение	docx
Раздел	Рефераты
Предмет	Педагогика

Sun’iy intellektning asosiy tarkibiy qismlari va arxitekturasi

Купить

Sun’iy intellektning asosiy tarkibiy qismlari va arxitekturasi
Reja:
1. Sun’iy intellekt tizimlarini
qurishning turli yondashuvlari.
2. Sun’iy intellekt tizimlarining tipik
sxemasi va ulardan foydalanishning
funksional strukturasi.
3. Sun’iy intellekt masalalarini echish
va qo’llanilish sohalari .
Tayanch iboralar: Sun’iy intellekt (Artificial Intelligence), timsollarni
anglash (pattern recognition), qaror qabul qilish (making decisions),
moslashuvchan ( адаптивное ) dasturlash (adaptive programming), mashinali
musiqlarni bastalash (writing machinemusic), o’rgatuvchi to’rlar (study
ingonline), vetballi kontseptual o’rgatish (verbal conceptual learning), funksional
struktura (functional structure), bilimlar bazasi (knowled gebase), mantiqiy
(logical), strulturali (structural), evilyutsiyali (evolutionary), imitatsiyali (imitation),
diling (dealings), avionika (avionics), ishlab chiqarishni avtomatlashtirish
(production automation), siyosiy texnologiyalar (political technologies), xavfsizlik
va qo’riqlovchi tizimlar (safety and security systems), exspert tizim (expert
system), tashxis (diagnostics),bashoratlash (prediction), identifikatsiya
(identification), boshqarish (control), loyixalash (design), monitoring (monitoring),
hisoblash texnikasi (Computer Engineering), mokroelektronika (microelectronics),
radioelektronika (radionics), xuquqshunoslik (jurisprudence), iqtisod (economy),
ekologiya (ecology), geologiya (geology), foydali qazilmalarni izlash (mineral
exploration), intellektual interfeys (intelligent interface), MOLGEN, XCON, MYCIN,
PUFF, MACSYMA, YES/MVS, DART, PROSPECTOR, POMME, ESPLAN, MODIS,
ACES, ASTA , HANNIBAL, I&W, RUBRIC, CODES, MIXER, ACE, S&PCBRS,
ISPMS.
1. Sun’iy intellekt tizimlarini qurishning turli yondashuvlari
Sun’iy intellekt tizim(SIT)larini qurishning turli yondashuvlari oldin ham
bo’lgan va hozirgi vaqtda ham mavjud [1] . Shuni ta’kidlash joizki, sun’iy intellektni
to’liq quradigan tizimlar oldin ham bo’jmagan va hozirgi davrda ham mavjud emas.
Shuning uchun sun’iy intellektni quradishdagi yondashuvlarning qaysi biri to’g’ri va
qaysi biri noto’g’ri ekanligini aniq aytish qiyin masalaligicha qolmoqda.
1) SITlarini qurishning mantiqiy yondashuvini qaraymiz [1] . Mantiqiy model
uchun asos sifatida Bul algebrasi xizmat qiladi. Har bir dasturchi IF operatorini
o’rganganish jarayonida Bul algebrasi va mantiqiy operatorlar bilan tanishgan. Bul
algebrasining rivojlanishi predmet belgilar, ular orasidagi munosabatlar, mavjudlik va
ixtiyoriylik kvantorlarini o’z ishiga olgan predikatlar mantiqi hisobiga kengaydi.
Sun’iy intellektning har bir tizimining ishlashi asosan mantiqiy qoidalarga
61

asoslangan. Bunga misol sifatida teoremalarni isbotlashni keltirish mumkin.
Teoremalarni isbotlashda boshlang’ich ma’lumotlar aksiomalar sifatida ma’lumotlar
bazasida, ular orasidagi munosabatlar mantiqiy hulosalash qoidalari sifatida
saqlanadi. Bundan tashqari, har bir mashinada maqsadlarni generatsiy qilish bloki
mavjud bo’ladi va xulosalash tizimi ushbu maqsadlarni teoremalar ko’rinishda
isbotlaydi.
Mantiqiy modellar yondashvi imkoniyatlari noravshan (nechetkiy) mantiq
yo’nalishning paydo bo’lishi bilan yanada kengaydi. Noravshan mantiqning
mulohazalar va predikatlar mantiqidan farqli tomoni shundaki, bunda mulohazalar
nafaqat ha/yo’q (bilaman-1/bilmayman-0) qiymatlar qabul qilaydi, balkim oraliq
qiymatlar – o’rtacha bilaman (0.5), yaxshiroq bilaman (0.75), yomonroq bilaman
(0.25) va h.k. qiymatlarni qabul qiladi. Bu yondashuv insonning fikrlash qobiliyatiga
ko’proq o’xshaydi, chunki inson ko’p hollarda savollarga “ha” yoki “yo’q” deb javob
bermaydi.
2) Strukturali yondashuvda [1] inson miyasining tuzilishini modellashtirish
asosida SIni qurish masalalari qaraladi. Bunday modelni qurishga misol sifatida
Rozenblatt pertseptronini keltirish mumkin. Ushbu pertseptronlarda
modellashtiriladigan birliklar strukturasi sifatida neyronlardan foydalangan.
Keyinchalik yangi “neyron tarmoqlar” modellari paydo bo’ldi. Bu modellar
alohida neyronlarni qurish, ular orasidagi aloqalarning tuzilish va o’rgatish
algoritmlari bilan boshqalardan farq qiladi. Bunday modellarga misol sifatida
xatoliklarni teskari tarqalishiga asoslangan neyron tarmoq(NT)lar, Hopfild NTlar va
stoxastik NTlarini keltirish mumkin. Shuningdek, NTlar timsollarni anglash
masalalarida ham keng miqyosda qo’llanilmoqda.
3) Evolyutsion yondashuvda [1] SIni qurish masalalarida asosiy e’tibor
boshlang’ich modellar va qoidalarni qurishga qaratiladi va undan keyin ular asosida
SIni qurish e volyutsiyali (uzluksiz rivojlanish) shaklda rivojlanadi. Bu rivojlanish
turli tipdagi usullarni o’z ichiga oluvchi yangi modellarni qo’llash bilan amalga
oshiriladi. Masalan, NT lar modeli, mantiqiy qoidalar nabori va boshqa ixtiyoriy
modellar bo’lishi mumkin. Bu modellar kompyuterga kiritilgandan so’ng, u usbu
modellarni tekshirish asosida ular orasidan eng yaxshilarini tanlaydi va ularni
generatsiya qilish natijasida yangi modellar hosil qilinadi, hosil qilingan yangi
modellar orasidan eng yaxshisi tanlanadi va h.k. Shuni ta’kidalash joizki, evolyutsion
modellar evolyutsion o’rgatuvchi algoritmlar ko’rinishida bo’ladi.
4) SIni qurish masalalarini echida imitatsiyali yondashuv ham keng
miqiyosda qo’llaniladi [1] . By yondashuv kibernetika sohasidagi “qora quti”
tushunchasi bilan uzviy bog’liq. “Qora quti” – kirish va chiqish signallarining
vazifasi ma’lum bo’lgan, ichki strukturasi va mazmuni haqidagi axborotlar
noma’lum bo’lgan ma’lumotlar majmuasi, dasturiy modul va qurilma. Obyektning
xatti-xarakatini imitatsiy qilishni “Qora quti” misolida ko’rish mumkin. Bunda
“Qora quti”ning, modelning tuzilishi va uning qanday boshqarilishi muhim emas,
balki ushbu modelning o’zini tutishi boshqa vaziyatlarda ham o’zgarmasligi lozim.
Shunday qilib, imitatsiyali yondashuvda – insonning boshqalardan nusxa olish
qobiliyati, ya’ni boshqalar nima qilayotgan bo’lsa, xuddi ularga o’xshab bajarishni
62

amalga oshirish modellashtiriladi. Ko’p hollarda nusxa olish qobiliyati insonga biror
ishni bajarishda vaqtni kam sarflashga olib keladi.
SIni qurishning yuqorida keltirilgan yondashuvlari tahlilidan kelib chiqib,
shuni ta’kidlash lozimki, amaliy masalalarni echishda ular orasida qat’iy chegara
yo’q. Amaliyotda shunday msalalar uchraydiki, ularni echishda aralash tizimlardan
foydalaniladi, ya’ni ularning bir qismini echishda ma’lum bir yondashuvga mos
usullardan foydalanilsa, boshda qismini echishda boshqa yondashuga mos usullardan
foydalaniladi.
2. Sun’iy intellekt tizimlarining tipik sxemasi va ulardan foydalanishning
funksional strukturasi
Sun’iy intellekt ning tipik sxemasi ni 3.1-rasmdagidek keltirish mumkin.
3.1– rasm. Sun’iy intellekt ning tipik sxemasi.
Shuningdek, SI tizimlaridan predmet sohaga, masala tipiga va foydalanuvchiga
moslashish nuqtai–nazaridan foydalanishning funksional strukturasini 3.2-rasmda
keltirilgan. Bu struktura uchta hisoblash vositalari majmuasidan tashkil topgan [2-4].
Birinchi majmua masalani samarali yechish nuqtai nazaridan loyihalangan dasturni
bajaruvchi vositalar majmuidan tashkil topgan, ba’zi h ollarda muammoli yo’nalishga
ega. Ikkinchi majmua - keng doiradagi foydalanauvchilar talablariga tez
moslashuvchi strukturaga ega bo’lgan intellektli interfeys vositalari majmui.
Uchinchi vositalar majmui birinchi va ikkinchi majmuaning o’zaro aloqasini
ta’minlaydigan BB hisoblanadi. Bajaruvchi tizim shakllangan dasturni bajarishni
ta’minlaydigan barcha vositalar majmuini birlashtiradi. Intellektual interfeys –
dasturiy va instrumrntal vositalar tizimi bo’lib, foydalanuvchilar uchun ularning
kasbiy faoliyatida vujudga keladigan masalalarni echishda kompyuterni qo’llashni
ta’minlaydi. BB – boshqa komponentalarga nisbatan markaziy o’rinni egallaydi.
Chunki BB orqali masalani yechishda ishtirok etadigan hisoblash tizimlari
vositalarining birlashuvi amalga oshiriladi.
63Muloqot tizimi
Mantiqiy blok
EHM Bilimlar bazasiTashqi muhit
Ma’lumotlar bazasi

Konseptual qatlam
Axborotli qatlam
Maxsus MBEchuvchi
Muloqot tizimiTranslyatorlar
, o’zaro
m
uloqotni
ta’m
inlovchi
tizim3. Intellektual
interfeys
Foydalanuvchiga
moslashish 2. Bilimlar bazasi
Predmet sohaga
moslashish
Program
m
alar
H
isoblash,
m
antiqiy,
Izlash
vositalari Masala tipiga
moslashish1. Bajaruvchi
tizim
Foydalanuvchi
3.2-rasm. SI tizimlarini qo’llashning funksional strukturasi.BBga asoslangan tizimlar quyidagi intellektual algoritmlar bazasida amalga
oshiriladi:
▪ ekspert tzimlar;
▪ ney r on to’rlar;
▪ noaniq mantiq;
▪ genetik algoritmlar.
3. S un’iy intellekt ning asosiy xususiyatlari
SI formallashmagan masalalar uchun mo`ljallangan, formallashgan masalalar
yech imiga mo`ljallangan dasturlarni ishlab chiqishda an’anaviy yondoshuvni
o`zgartirmaydi va rad etmaydi.
Formallashmagan masalalar odatda quyidagi xususiyatlarga ega bo`ladi:
- xatolikli, birxilliksiz, to`liqmaslik va boshlang`ich ma’lumotlarning qarama-
qarshilikligi;
- xatoli, muammo haqidagi bilimlarning to`liqmasligi va qarama-qarshilikligi;
- y echim fazosi o`lchamining kattaligi, ya’ni yechimni izlashda birma-bir
tekshirishning katta bo`lishi;
- ma’lumotlar va bilimlarning dinamik o`zgaruvchanligi .
Shuni ta’kidlash kerakki, formallashmagan masalalar katta va juda muhim
masalalar sinfini tashkil qiladi. Ko`pchilik mutaxassislar bu masalalarni EHM da
yechiladigan masalalar sinfi deb hisoblaydilar.
64

SI tizimlari qayta ishlash tizimlaridan shu bilan farq qiladiki, ularda asosan
(sonli emas) belgili (simvolli) namoyish usuli, belgili xulosa va (ma’lum algoritmni
bajarish emas) yechimni evristik qidirish, izlash bajariladi.
SI faqat murakkab amaliy masalalarni yechishda qo`llaniladi. Yechimning
sifati va samaradorli li gi borasida IT yechimlari inson – ekspert yechimlaridan
qolishmaydi. IT yechimi «shaffofligi» bilan ajralib turadi, ya’ni foydalanuvchiga
yechim sifatli darajada tushuntiriladi. ITning bu xususiyati o`z bilimlari asosida biror
xulosaga kelish qobiliyati ning mavjudligi bilan xarakterlanadi.
IT o`z bilimlarini ekspert bilan munosabatlari vaqtida to`ldirib boradi.
Ta’kidlash lozimki, hozirgi vaqtda IT texnologiyasi moliya, neft va gaz sanoati,
energetika, transport, farmatsevtika, ishlab chiqarish, kosmos, metallurgiya, tog`-kon
ishlari, kimyo , ta’lim, sellyuza-qog`oz sanoati, telekommunikatsiya va aloqa hamda
boshqa turli muammoli sohalarning turli xil tipdagi masalalarini yechish (izohlash,
oldindan aytish-bashorat qilish tashxis, loyihalashtirish, konstruktsiyalash,
boshqarish, tushuntirish) da ishlatiladi.
SI tizim ishlab chiqaruvchilariga omad darrov kelgani yo`q. 1960—1985 yillar
orasida SIning r i vojlanishi ko`plab amaliy masalarni yechish bilan bog`liq. 1985
yildan boshlab asosan (1988-1990 yillarda) birinchi navbatda ET, keyinroq ETda
tabiiy til (TT) – tizimlar va neyronli tarmoqlar (NT) savdo sohalarida ham faol
ishlatila boshlandi [11-1 5 ] .
E’tiborni qaratish lozimki, ba’zi mutaxassislar (qoida bo`yicha, SIdagi emas,
dasturlashtirishdagi mutaxassislar) SITlar kutilgan natijalarni bermaganligini
ta’kidlashda davom etmoqdalar. Bu adashuvlarning sababi shundan iboratki,
mualliflar ETni an’anaviy dasturlashtirishning alternativi sifatida qaraganligi, ya’ni
ular ET alohida (boshqa dasturiy vositalarsiz) buyurtmachining har qanday
masalasini yechib beradi degan fikrdan kelib chiqqanligidir. Ta’kidlash joizki,
ETning paydo bo`lishida unda ishlatiladigan tillar spetsifikasi, sohalarni qayta ishlash
texnologiyalari va ishlatiladigan qurilmalar (masalan, Lisp - mashinalar) shunday
xulosa chiqarishga olib keldiki, ET va an’anaviy dasturl ash tizimlar i ni birlashtirish
murakkab va bajarib bo`lmaydigan masalalar degan asosni berdi. Hozirgi kunda ETni
hosil qilish uchun texnik vositalar to`liq holda an’anaviy dasturlashtirishning
zamonaviy texnologik tendentsiyasiga mos holda qayta ishlanayapti. Ular ET da
integrallashgan sohalar yaratishda kelib chiqadigan muammolarni bartaraf etadi.
SIT ni yutuqqa olib kelgan sabablar quyidagilar [11-1 5 ] .
Integrallashganlik. SIning boshqa axborot vositalar (CASE, MBBT ,
kontrol l er, berilganlar kontsentratori va boshqalar) bilan oson integrallashadigan
texnik vositalari ishlab chiqilgan.
Ochiqlilik va ko`chimlilik . SI ning texnik vositalari ochiqlik va ko`chimni
ta’minlaydigan standartlarni kuzatish orqali ishlab chiqiladi.
An’anaviy dasturlashtirish tillari va ishchi stansiyalardan foydalanish . SI
tizimlarida Lisp, Prolog va boshqa texnik vositalardan an’ a naviy dasturlashtirish
tillariga( C , C ++ va boshqalar) o`tish integrallash ta’minotini qisqartirdi, EHM da
operatsiya bajarish tezligini oshirdi va operativ xotira hajmini kamaytirdi. Ishchi
stansiyalardan foydalanish sohalar doirasini kengaytirdi.
65

Mijoz-server arxitekturasi . Mijoz - server arxitekturasi bo`yicha taqsimlangan
hisoblashlarni qo`llab - quv v atlaydigan SIning sohalari ishlab chiqarilgan. Ular
qurilmalar qiymatini tushiradi, ishonchni va umumiy ishlab chiqarishni yuksaltiradi.
Muammoli sohaga mo`ljallangan ITlar . Umumiy masalalarni yechishga
mo`ljallangan ITlardan muammoli, fanga mo`ljallangan ITlarga o`tish, sohalarni
qayta ishlash muddatini qisqartiradi, sohalardan foydalanish samaradorligini oshiradi,
ekspert ishini tezlashtiradi va osonlashtiradi hamda axborot va dasturiy ta’minotdan
(obyektlar, sinflar, qoidalar, protseduralar) qayta foydalanishni ta’minlaydi.
4. Sun’iy intellekt masalalarini echish va qo’llanilish sohalari
SI ning qo`llanilish sohalariga quyidagilar kiradi [2-4]:
▪ Teoremalarni isbotlash;
▪ O`yinlar;
▪ Timsollarni anglash ;
▪ Qaror qabul qilish;
▪ Adaptiv (moslashuvchan) dasturlash;
▪ Mashinada musiqalarini bastalash;
▪ Tabiiy tilda ma’lumotlarni qayta ishlash;
▪ O`qituvchi to`rlar (neyroto`rlar);
▪ Og`zaki kontseptual o`qitish.
NTlar quyidagi sohalarga qo’llanilmoqda : t imsollarni anglash , ma’lumotlarni
ishlash, timsollardagi ma’lumotlarni to’ldirish, assosiativli izlash, sinflash,
optimallashtirish, bashoratlash, tashxis qo’yish, signallarni ishlash, jarayonlarni
boshqarish, ma’lumotlarni segmentlash, ma’lumotlarni siqish, murakkab jarayonlarni
boshqarish, mashinali ko’rish, nutqlarni tanish va h.k.
Hozirgi vaqtda har bir predmet sohada NTli masalalarni topish mumkin [5] .
Iqtisod va biznes. Bozorlar va banklarning sinishini oldindan aytish, avtomatik
diling, kreditlarni qaytarmaslikning oqibatini baholash, ko’chmas mulk narxini
baholash, avtomatik reytinglash, buyum va pulli oqimlarni optimallashtirish, chek va
shakllarni hisoblashni avtomatlashtirish kabi masalalarni echishda qo’llaniladi.
Misol: yirik savdo shaxobchalarida ma’lumotlarning katta oqimimini tahlil
qiluvchi NTli vosita (http://www.retek.com).
Tibbiyot. Bu sohada tibbiy tasvirlarni ishlash, bemorlarning holatini monitoring
qilish, tashxis qo’yish, davolashni samaradorligini faktotli tahlil qilish, davolashni
nazorat qilish kabi masalalar echiladi. Misol : ko’z qatlami tomirlaridagi
melonomlarni oldindan tashhislash tizimi (http://www.chat.ru/ neurocon).
Авионика . Bu sohada o’rgatuvchi avtomatlar, radar signallarini anglab olish,
kuchli shikastlangan samolyotda uchish apparatini boshqarishga moslashish kabi
masalalar echiladi. Misol : Samolyotning qanday shikastlanish turidan qat’iy nazar
real vaqt rejimida uchishni avtomatik rejimga o’tkazish.
Aloqa. Bu sohada bideoaxborotlarni siqsh, tez kodirovka-dekodirovkalash,
sotkali tarmoqlarni va paketlarni marshrutlash sxemalarini optimallashtirish kabi
masalalar echiladi. Misol : ranglarni 240:1 darajada qisish orqali kodlashtirishning
66

maxsus sxemasi (http://www.ee.duke.edu/ cec/JPL/paper.html), допускающая
степень сжатия 240:1.
Internet. Bu sohada axborotlarni assotsiativ izlash, electron kotibalar va
tarmoqlardan foydalanuvchi agentlar, tizimlarda axborotlarni filtrlash, manzilli
reklama, electron savdo uchun manzilli marketing kabi masalalar echiladi. Misol:
alohida neyroagentlar ko’rinishidagi foydalanuvchilarning kasbiga qiziqishlarini va
foydalanishlarini ta’minlovchi AGENTWARE tizimi ( нейро kotibalar)
(http://www.agentware.com).
Ishlab chaqarishni avtomatlashtirishda- ishlab chaqarish jarayonlari
rejimlarini optimallashtirish, mahsulot sifatini kompleks tashxislash, avariyli
holatlarni ogohlantirish, robototexnika kabi masalalar echiladi. Misol: Ford Motors
kompaniyasining dvigatellarini neyrotizimli tashhislash.
Siyosiy texnologiyalar. Bu sohada sotsiologik so’rovlarni tahlil qilish va
umumlashtirish, reytinglarni tashhislashni oldindan aytish, muhim faktorlarni ajratib
olish, aholining sotsial dinamikasini vizuallashtirish kabi masalalar echiladi.
Xavfsizlik va qo’riqlash tizimlari. Ushbu sohada shaxsni anglab olish, shaxs
ovozini va yuzini tanib olish, avtomobillarning tartib raqamini tanib olish,
aerokosmik rasmlarni tahlil qilish, axborot oqimlarni monitoring qilish, yasama(imzo,
rasm, so’z, chek va h.k.)larni aniqlash kabi masalalar echiladi. Misol: yasama
cheklarni aniqlash tizimi (Tearing up the Rules, Banking Technology, ноябрь 1993).
Axborotlarni kiritish va ishlash. Ushbu sohada qo’lyozma cheklarni ishlash,
imzolarni, barmoq izlarini va ovozlarni aniqlash, kompyuterga iqtisodiy va soliq
xujjatlarini kiritish kabi masalalar echiladi. Misol: to’lov xujjatlarini va soliq
deklaratsiyalarini avtomatik kiritish va anglab olish uchun Flex Read seriyali
paketlar.
Oxirgi yillarda alohida predmet sohaga taalluqli ma’lumotlarni intellektual tahlil
qiluvchi dasturiy paketlar yaratildi. Bu paketlar tor doiradagi amaliy masalalarni
yechishga mo ljallangan bo lib, ularning algoritmik asosi sifatida neyron to rlar,ʻ ʻ ʻ
yechuvchi daraxtlar, chegaralangan birma-bir tekshirish va boshqalar qo llaniladi [6-
ʻ
11].
Rossiyada RASPOZNAVANIE dasturiy tizimi ishlab chiqilgan bo lib, undagi
ʻ
dasturlar bibliotekasi chiziqli, mantiqli, statistik, neyroto rlar, bashoratlashning gibrid
ʻ
usullari, bashoratlash usullari, sinflash va pretsedentlardan bilimlarni olish, hamda
bashoratlash va sinflashning uyushgan usullari bilan ta’minlangan [6-11]:
Bu tizim quyidagi tipdagi amaliy masalalarni yechishda qo llaniladi [6-11]:
ʻ
▪ ijtimoiy so rovlar ma’lumotlarini qayta ishlash;
ʻ
▪ mikroiqtisodiyot ko rsatgichlarning o zgarishini bashoratlash;
ʻ ʻ
▪ moliyaviy ma’lumotlar va moliyaviy ko rsatgichlarni bashoratlash;
ʻ
▪ korxonalvrning iqtisodiy ko rsatgichlarini baholash;
ʻ
▪ ekologik muammolarni bashoratlash;
▪ tibbiy tashxis qo yish;
ʻ
▪ geologik masalalarni bashoratlash;
▪ yangi organik birlashmalarning xossalarini bashoratlash;
▪ biologik ma’lumotlarni tahlil qilish va qayta ishlash;
▪ tasvirlarni o rganish va anglash.
ʻ
67

RASPOZNAVANIE tizimi tarkibiga kiruvchi dasturiy paketlar ( PARK ,
OBRAZ , DISARO, LOREG va TaxonSearch) ko plab amaliy masalalarni yechishdaʻ
qo llanilgan va amaliyotga tadbiq etilgan
ʻ [ 6-11 ] :
Biznes va va moliya sohasida:
▪ kvartiralarning narxini baholash;
▪ kreditli kartochkalarni nazorat qilishda;
▪ harakatdagi obyektlarni anglashda.
Tibbiyotda va sog liqni saqlash sohasida:
ʻ
▪ aholini yoshi bo yicha klasterlashda;
ʻ
▪ ko krak rakini anglashda;
ʻ
▪ insultga tashxis qo yish;
ʻ
▪ yurak tomirlariga tashxis qo yish;
ʻ
▪ sariq kasalligini bashoratlash;
▪ qandli diabet kasalligini bashoratlash;
Texnik tashxis qo yish sohasida:
ʻ
▪ dvigatellarning yaroqli yoki yaroqsizligini aniqlashda;
▪ texnik qurilmalarning holatini nazorat qilishda.
Qishloq xo jaligi sohasida:
ʻ
▪ ekin maydonlarining holatini aniqlashda;
▪ mevalarni o lchoviga qarab taxlashda.
ʻ
Geologiya sohasida:
▪ kam uchraydigan metallar va neft qazilmalarini anglash.
▪ foydali qazilmalarining holatini aniqlash.
Tasvirlarni qayta ishlash sohasida:
▪ qo lyozma raqamlarni, harflarni va simvollarni anglash;
ʻ
▪ shaxs imzolarini anglash;
▪ biometrik belgilar – barmoq izlari, qo l, yuz, quloq, ko z tasvirlari anglash;
ʻ ʻ
▪ tasvirlar ketma-ketligida dinamikani segmentlash va anglash.
Exspert tizim(ET)lar – bu SI ning amaliy tizimlari bo’lib, ular biror bir predmet
sohadagi exspertlarning empirik bilimlari asosida shakllantirilgan bilimlarga
asoslanadi. ETlar exspertlar soni kam bo’lganda, masalani echishda etarli operativlik
holati etishmaganda yoki exspertlar uchun havfli va sog’lig’iga zarar etkazuvchi
sharoitlarda q’llaniladi.
ETlar yordamida echiladigan masalalar sinfiga quyidagilarni kiritish mumkin
[2]: tashxislash, bashoratlash, anglash, boshqarish, loyihalash, monitoringlash.
ETlardan foydalaniladigan faoliyat sohalariga quyidagilarni kiritish mumkin
[2-4]: tibbiyot, hisoblash texnikasi, harbiy ishlar, mikroelektronika, radioelektronika,
huquqshunoslik, iqtisod, ekologiya, geologiy (foydali qazilmalarni izlash),
matematika.
Ishlab chiqarishda, h arbiy so h ada, i nformatikada , k ompyuter tizimlarida ,
e lektronikada keng va samarali qo`llanilayotgan ET larga misollar [ 2 - 4 ] :
DENDRAL – murakkab organik molekulalar strukturalarini tanish uchun ET;
MOLGEN – DNK strukturasini aniqlovchi ET;
XCON – VAX 11 hisoblash komplekslarini loy ih alashtiruvchi ET;
MYCIN – ichak kasalliklariga tashxis qo`yuvchi ET;
68

PUFF – sil kasalligiga tashxis qo`yuvchi ET;
MACSYMA – algebraik ifodalarni soddalashtiruvchi ET;
YES/MVS – katta EHM dagi katta razryadli MVS operatsion tizimlarni
boshqaruvchi ET;
PROSPECTOR – foydali qazilmalarni topishda maslahat beruvchi ET;
POMME – mevali bog`larga qarashga maslahat beruvchi ET;
AIRPLANE – samolyot yerga qo`nishida uchuvchiga yordam beruvchi ET;
ESPLAN – Baku neftni qayta ishlash zavodida ishlab chiqarishni
rejalashtiradigan ET;
MODIS – gipertonik kasalliklarning turli shakllariga tashxis qo`yuvchi ET;
MIDAS – energetik tizimlarda ishdan chiqish holatlarini aniqlash va tuzatish
uchun ET;
NetWizard – lokal tizimlarni loyihalovchi ET;
ACES - xaritada o`zgarish kiritish bo`yicha kartografik ishlarni amalga
oshiradigan ET;
ASTA - analitikka tutuvchi signalni jo`natgan radar turini aniqlashga yordam
beradigan ET;
DART- raqiblarning buyruq beruvchi markazlari, boshqaruvi va aloqalarining
razvedka qilinganida olingan natijalarni qayta ishlashga yordamlashadigan ET;
HANNIBAL- raqibning radioalmashish razvedkasi sohasida vaziyatni
baholashni amalga oshiradigan ET;
I&W - razvedkadagi analitiklarga keyingi qurolli to`qnashuv qachon va qaerda
bo`lishini bashorat qilishida yordamlashadigan ET;
RUBRIC – foydalanuvchiga formatlanmagan matnlarni o`zida
mujassamlashtirgan MBga kirish huquqini olishga yordam beradigan ET;
CODES – MBni ishlab chiquvchi mutaxassisga, MBning kontseptual
sxemasini aniqlash uchun IDEF1 yondashuvni qo`llashni istayotgan
mutaxassisga yordamlashadigan ET;
MIXER - Texas Instruments SBIS TI990 uchun ishlab chiqilgan
mikrodasturlarni yozishda dasturchilarga ko`maklashadigan ET;
ACE - telefon tarmog`idagi nosozliklarni aniqlashda, uni sozlash va tiklash
chora tadbirlari bo`yicha tavsiyalar beradigan ET.
Vatanimizda Norma kompaniyasi tomonidan ishlab chiqilgan ETlari:
Amaliy buxgalteriya ET;
Kichik korxona elektron buxgalteriya ET;
Amaliy soliq to`lovlari ET;
«A» dan «Ya»gacha tekshiruv ET;
Kadrlar bo`yicha maslahatchi ET;
Soliqlar: savollar va javoblar ET;
Eksport-import operatsiyalari ET;
Tashkilot yuristi ET;
Qurilish ET;
Kichik korxona: hisob, soliq, huquq ET;
Aqlli bichish-tikish ET;
Mo h ir taxlam ET.
69

SITlari kelajakda qishloq xo`jaligida – ekinlarni zararkunandalardan himoya
qilishi, daraxtlarni kesishi va tanlash xususiyatiga asoslanib parvarishlashni
ta’minlashi; tog` sanoatida – insonlar uchun o`ta xavfli bo`lgan sharoitlarda ishlashi;
ishlab chiqarishda – yig`ish va texnik nazoratning turli xil masalalarini bajarishi;
tashkilotlarda – jamoa va alohida xodimlar uchun jadval tuzishi, yangiliklar haqida
qisqacha ma’lumot berish bilan shug`ullanishi; o`quv yurtlarida – talabalar
yechadigan masalalarni ko`rish, undagi xatolarni izlash va ularni bartaraf qilish
masalarini hal qilishi, talabalarni hisoblash tizimlarining xotirasida saqlanadigan
superdarsliklar bilan ta’minlashlari; kasalxonalarda – be’morlarga tashxis qo`yish,
ularni kerakli bo`limga yuborish va davolash davomida ularga maslahatlar berishi va
nazorat qilishi; uy ishlarida – ovqat tayyorlash, mahsulot harid qilish bo`yicha
maslahatlar berishi, uyning va bog`dagi gazonlarning holatini nazorat qilish kabi
masalalarni amalga oshirishi lozim [11-13].
Kasalxonalarda hisoblash mashina(HM)lari be’morlarga tashxis qo`yish, ularni
kerakli bo`limga yuborish va davolash davomida ularni nazorat qilishlari kerak. Uy
ishlarida HMlari ovqat tayyorlash, mahsulot 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.
SITlari ning kelajakda gi vaqtli taqvimi 3.3-rasmda keltirilgan.
3.2-rasm. Sun’iy intellektning kelajakdagi va qtli taqvimi.
Tajriba orttirish uchun misol va topshiriqlar .
1- topshiriq. Nazariy qismni o`zlashtirish va B/B/B jadvalini to`ldirish.
B/B/B texnikasini qo`llash bo`yicha ko`rsatma.
1. Ma’ruza rejasiga mos holda 2-ustunni to`ldiring.
2. O`ylang, juftlikda hal eting va javob bering, ushbu savollar bo`yicha nimani
bilasiz, 3-ustunni to`ldiring.
3. O`ylang, juftlikda hal eting va javob bering, ushbu savollar bo`yicha nimani
bilish kerak, 4-ustunni to`ldiring.
4. Ma’ruzani o`qing va materiallar bilan tanishing.
5. 5-ustunni to`ldiring.
B/B/B jadvali (Bilaman/Bilishni hoxlayman/Bilib oldim)
№ Mavzu savoli Bilaman Bilishni
ho x layma
n Bilib
oldim
1.
2.
70

3.
4.
5.
2-topshiriq. “Bilib oldim” ustuni asosida “T” jadvalini to`ldirish. Nazariy
qismdan tayanch iboralarni aniqlash va “T” jadvalini qurish.
Tayanch ibora Mazmuni
1.
2.
...
n .
3- ma ’ ruza uchun adabiyotlar
1. Сотник С. Л. Конспект лекций по курсу "основы проектирования систем
искусственного интеллекта", 1998.
2. А.В. Гаврилов. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие: в 2-х
ч. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001. - Ч. 1. - 67 с.
3. А.В. Гаврилов. Лабораторный практикум по нейронным сетям. Ч. 1. -
Новосибирск:Изд-во НГТУ, 1999.
4. Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. Базы знаний интеллектуальных систем.-
СпБ,Питер,2000.
5. Павлов С. Н. Системы искусственного интеллекта : учеб. пособие. В 2-х
частях. / С. Н. Павлов. - Томск: Эль Контент, 2011. - Ч. 1. - 176 c. ISBN 978-
5-4332-0013-5.
6. Ю.И.Журавлев, В.В.Рязанов, О.В.Сенько. Распознавание. Математические
методы. Программная система. Практические применения. Издательство
ФАЗИС. МОСКВА, 2005. 159 с.
7. Журавлев Ю.И., Зенкин А.И. Зенкин А.А., Дюкова Е.В., Исаев И.В.,
Кочетков Д.В., Кольцов П.П., Рязанов В.В. Пакет прикладных программ
для решения задач распознавания и классификации (ПАРК). ВЦ АН СССР,
Москва, 1981. 24 с.
8. 8. Бушманов О.Н., Дюкова Е.В., Журавлев Ю.И., Кочетков Д.В., Рязанов
В.В. Система анализа и распознавания образов, Распознавание,
классификация, прогноз: Мат. методы и их применение. М.:Наука, 1988.
Вып.2. С.250-273.
9. Дюкова Е.В., Журавлев Ю.И., Рязанов В.В. Диалоговая система анализа и
распознавания образов. М.: ВЦАН СССР, 1988, 40 c.
10. Богомолов В.П., Виноградов А.П., Ворончихин В.А., Журавлев Ю.И.,
Катериночкина Н.Н., Ларин С.Б., Рязанов В.В., Сенько О.В. Программная
система распознавания ЛОРЕГ : алгоритмы распознавания, основанные на
голосовании по системам логических закономерностей, М.: ВЦ РАН , 1998.
63 с .
11. Ryazanov V.V. One approach for classification (taxonomy) problem solution by
sets of heuristic algorithms, Proceedings of the 9-th Scandinavian Conference on
71

Image Analysis, Uppsala, Sweden, 6-9 June 1995, Vol.2, P.997-1002.
12. Vetrov D.P. On the Stability of the Pattern Recogntion Algorithms. // Pattern
Recognition and Image Analysis, Vol.13, No.3, 2003, pp.470-475.
13. Russell S. L. Artificial intelligence: a modern approach / S. L. Russell, P. Norvig.
- Upper Saddle River, New Jersey: Prentice- Hall Inc., 1995. -905 p.
14. Search Engine Sizes [ Электронный ресурс ] / Danny Sullivan, Search Engine
Watch. - Электрон , текстовые дан . - [ Б . м .] : Search Engine Watch, 2000. -
Режим доступа : http://www.searchenginewatch.com/reports/sizes.html - Англ .
15. Kleppe A., Warmer J., Bast W. MDA Explained: The Model Driven Architecture
- Practice and Promise. - Addison-Wesley, 2003. - 192 p.
16. Uschold М . , Gruninger М . ONTOLOGIES: Principles, Methods and Applications
// Knowledge Engineering Review. 1996. - Vol . 11, № 2.
17. С. Рассел, П. Норвиг. Искусственный интеллект. Современный подход. -М.:
Вильямс, 2007. -1410 с.
3-ma’ruza bo’yicha o’zini-o’zi tekshirish savollari
1. SI tizimlarini qurishning mantiqiy yondashuvini izohlang ?
2. Noravshan mantiqning mulohazalar va predikatlar mantiqidan farqli tomonini
izohlang ?
3. Strukturali yondashuvda nima amalga oshiriladi ?
4. Evolyutsiyali yondashuvini izohlang ?
5. I mitatsiyali yondashuvini izohlang ?
6. SI ning qo`llanilish sohalariga nimalar kiradi ?
7. NTlar q anday sohalarda qo’llanilmoqda ?
8. NTlar i qtisod va biznesdda, tibbiyotda, avionikada , aloqada, internetda, ishlab
chaqarishni avtomatlashtirishda qanday masalalarni echishfa qo’llanilmoqda ?
9. NTlar siyosiy texnologiyalarda, xavfsizlik va qo’riqlash tizimlarida va
axborotlarni kiritish va ishlashda qanday masalalarni echishfa qo’llanilmoqda ?
10. RASPOZNAVANIE dasturiy tizimi qanday tipdagi amaliy masalalarni yechishda
qo llaniladiʻ ?
11. D asturiy paketlar ( PARK , OBRAZ , DISARO, LOREG va TaxonSearch) qanday
amaliy masalalarni yechishda qo llanilgan
ʻ ?
12. ETlar qanday bilimlarga asoslanadi ?
13. ETlar yordamida qanday masalalar echiladi ?
14. ETlardan foydalaniladigan faoliyat sohalariga qaysilarni kiritish mumkin ?
15. Ishlab chiqarishda, h arbiy so h ada, i nformatikada , k ompyuter tizimlarida ,
e lektronikada keng va samarali qo`llanilayotgan ET larga misollar keltiring ?
16. SITlari kelajakda qanday masalalarni amalga oshirishi lozim ?
17. SITlarning tipik sxemasi qanday bloklardan iborat?
18. SITlardan foydalanishning funksional strukturasi qanday bloklardan iborat?
3-ma’ruza uchun testlar
1. Sun'iy intellektni qurishda asosiy yondashuvlarni aniqlang ?.
72

a) mantiqiy, evolyutsiyali, strukturali va imitatsiyali;
b) mantiqiy, evolyutsiyali, integralli va imitatsiyali;
c) mantiqiy, neyronli, differensialli va imitatsiyali;
e) evolyutsiyali, funksiali, strukturali va imitatsiyali.
2. Sun’iy intellekt ni qurishni s trukturaviy yondoshuvning birinchi asoschisi kim ?
a ) Frenk Rozenblatt; b) Pitts; c) Fon Neyman; e) Mak Kallok.
3. Sun’iy intellekt ni qurishning m antiqiy yondashuvi uchun asos sifatida
…………………. xizmat qiladi.
a ) Bul algebrasi; b) Pitts algebrasi; c) Fon Neyman prindipi;
e) Mak Kallok prinsipi.
4. Noravshan mantiqda mulohazalar …………………… qiymatlarni qabul qiladi.
a ) oraliq; b) ha yoki yo’q; c) chin yoki yolg’on; e) uzluksiz.
5. Sun’iy intellekt ni qurishning s trukturali yondashuvida ……… modellashtiriladi.
a ) inson miyasining tuzilishi ; b) kompyuter xotirasining tuzilishi ;
c) chin yoki yolg’on qiymatlar; e) uzluksiz qiymatlar.
6. Sun’iy intellekt ni qurishning e volyutsiyali yondashuvida ………. .
a) boshlang’ich modellar va qoidalar quriladi va ularni generatsiya qilish
asosida yangi modellar quriladi;
b) faqat boshlang’ich modellar va qoidalardan foydalaniladi ;
c) faqat uzlukli modellar va qoidalardan foydalaniladi ;
e) qisman uzlukli modellar va uzluksiz qoidalardan foydalaniladi .
7. Sun’iy intellekt ni qurishning imitatsiyali yondashuvida ……modellashtiriladi.
a) insonning boshqalardan nusxa olish qobiliyati ;
b) neyron tarmoqning fikrlash qobiliyati;
c) kompyuterning nusxa olish qobiliyati modellashtiriladi;
e) printerning nusxa olish qobiliyati modellashtiriladi.
8. Sun’iy intellekt ning qo`llanilish sohalariga ……………… kiradi .
a) teoremalarni isbotlash, o`yinlar, tabiiy tilda ma’lumotlarni qayta ishlash ;
b) integral va differensial tenglamalarni hisoblash;
c) dars jadvalini tuzish; e) kvadrat tenglamani echish.
9. Neyron tarmoqlar qo'llaniladigan sohalarini toping?
a) t imsollarni anglash , ma’lumotlarni ishlash, tashxis qo’yish ;
b) prizmaning hajmini aniqlash; c) dars jadvalini tuzish;
e) kvadrat tenglamani echish.
10.B ideoaxborotlarni siqsh, tez kodirovka-dekodirovkalash, sotkali tarmoqlarni va
paketlarni marshrutlash sxemalarini optimallashtirish n eyron tarmoqlarning
qo'llaniladigan qaysi sohasiga kiradi?
a) Aloqa ; b) Internet. ; c) Авионика . ;
e) Ishlab chaqarishni avtomatlashtirish .
11. S otsiologik so’rovlarni tahlil qilish va umumlashtirish, reytinglarni tashhislashni
oldindan aytish, muhim faktorlarni ajratib olish n eyron tarmoqlarning
qo'llaniladigan qaysi sohasiga kiradi?
a) Siyosiy texnologiyalar ; b) Internet. ; c) Авионика . ;
e) Xavfsizlik va qo’riqlash tizimlari .
73

12. S haxsni anglab olish, shaxs ovozini va yuzini tanib olish, avtomobillarning tartib
raqamini tanib olish n eyron tarmoqlarning qo'llaniladigan qaysi sohasiga kiradi?
a) Xavfsizlik va qo’riqlash tizimlari ; b) Aloqa ; c) Авионика . ;
e) Xavfsizlik va qo’riqlash tizimlari .
13. E kologik va geologik muammolarni, mikroiqtisodiyot ko rsatgichlarning ʻ
o zgarishini bashoratlash qaysi dasturiy tizim yordamida chilgan
ʻ ?
a) RASPOZNAVANIE ; b) PARK ; c) OBRAZ ; e) LOREG .
14. PARK nima?
a) dasturlarning paketlari; b) muloqot tizim; c) dasturlash tili;
d) xavfsizlik tizimi.
15. DISARO nima?
a) dasturlarning paketlari; b) muloqot tizimi; c) dasturlash tili;
d) xavfsizlik tizimi.
16. Qanday masalalarni echishda ko’proq uch o'lchovli ob'ektlarni tanishdan
foydalaniladi?
a) rasmlarga ishlov berishda; b) qishloq xo'jaligida; c) texnika tashhisida;
e) tibbiy tashxisda.
17. Exspert tizimlar ko’proq qanday bilimlarga asoslanadi
a) exspertlarning empirik bilimlari asosida shakllantirilgan bilimlarga ;
b) kitoblardan olingan bilimlarga ; c) ilmiy jurnallardan olingan bilimlarga ;
e) gazetadan olingan bilimlarga .
18. Exspert tizimlar yordamida echiladigan masalalar sinfini ko’rsating ?
a) tashxislash, anglash, boshqarish, loyihalash, bashoratlash, monitoringlash ;
b) tashxislash, bashoratlash, uchburchak yuzini hisoblash, boshqarish ;
c) tashxislash, kvadrat tenglamani echish, anglash, boshqarish, loyihalash ;
e) tashxislash, bashoratlash, anglash, dars jadvalini tuzish, loyihalash ;
19. Exspert tizimlardan foydalaniladigan faoliyat sohalarini ko’rsating ?
a) tibbiyot, hisoblash texnikasi, harbiy ishlar, huquqshunoslik ;
b) tibbiyot, tashxislash, bashoratlash, iqtisod, ekologiya ;
c) mikroelektronika, radioelektronika, anglash, boshqarish, loyihalash ;
e) harbiy ishlar, anglash, dars jadvalini tuzish, ekologiya, geologiy ;
20. Tibbiyotda qo’llaniladigan expert tizimlarni ko’tsating ?
a) MYCIN, PUFF, MODIS ; b) MIXER , MYCIN , ACE ;
c) DART , HANNIBAL , PUFF ; e) MYCIN, MIDAS , ACES ,
21. Harbiy sohada qo’llaniladigan expert tizimlarni ko’tsating ?
a) DART , HANNIBAL , I&W ; b) MIXER , MYCIN , ACE ;
c) DART , HANNIBAL , PUFF ; e) MYCIN, MIDAS , ACES ,
22. Informatika sohasida qo’llaniladigan expert tizimlarni ko’tsating ?
a) RUBRIC , CODES , MIXER ; b) DART , MYCIN , ACE ;
c) DART , HANNIBAL , PUFF ; e) I&W , MYCIN, ACES .
23. Sun'iy intellektdan foydalanishning funktsional tuzilishi qanday komplekslardan
iborat?
a ) Bajaruvchi tizim, intellektual interfeys, bilimlar bazasi;
b) Foydalanuvchi, muloqot tizimi, programmalar;
c) Hisoblash, translyatorlar, axborotli qatlam;
74

e) Konseptual qatlam, bajaruvchi, izlash vositalari.
24. Dasturiy va apparat tizimining vositasi - bu?
a) intellektuzl interfeys; b) ijro etuvchi tizim; c) texnik tizimi;
e) muloqot tizimi.
75

Sun’iy intellektning asosiy tarkibiy qismlari va arxitekturasi

Купить

Похожие документы
2001-yil sentabr voqealri va uning xalqaro munosabatlarga
1945-1990-yillarda Buyuk Britaniya
1918-1923 yillarda xalqaro munosabatlar, Versal Vashington siyetemasining tuzilishi
Ahmad al-farg‘oniy
Almashlab ekishni loyihalashtirish va joriy etish