1 Жасанды интеллектінің негізгі ұғымдары


Жасанды интеллект жүйелерінің бағдарламалық қамтамасыз етілуі



жүктеу/скачать 342 Kb.
бет2/3
Дата08.02.2020
өлшемі342 Kb.
#57427
1   2   3
Байланысты:
Жасанды интеллект
маржан, маржан, Инклюзив, Адам және әлем, Inf kabPasword (1), 1234696, Жасыл-сары-қызыл кесте есебі, docx1581060230, docx1581060230, docx1581060230, 2017анықтамалар, 00004841-ecff99a3

2.2 Жасанды интеллект жүйелерінің бағдарламалық қамтамасыз етілуі


Интелектті мәселелерді шешу үшін арнайы тілдер жасалып жатыр. Ол тілдерге LISP, PROLOG, SMAL TALK және басқалар жатады.

Дәстүрлі бағыттар

  • Нечеткая логика;

  • Бейнелеулерді өңдеуі ;

  • Эксперттік жүйе ;

  • Оптималды комбинаторды проблемманың шешім табатын интелектуалды қосымша;

  • Қазіргі кездегі ОЖ;

  • Әскери технологиялар;

бұл «неформалдар»- зевандаған немесе әлсіз формалданған. Және айтып өткен жөн эксперттердің білімі белгілі бір адамға тән мінезге ие.

Шығарылатын есептердің формалды еместігін және эверистикалық, қолданылатын білімнің өзіндік мінезін ескере отырып, қолданушы яғни эксперт эксперттік жүйемен қолма-қол диалогтық түрде байланысуы керек.

ЭЖ –нің қорының негізгі күші білім болғандықтан,ЭЖ білімді қабылдап алу қасиетіне ие болуы керек. Білімді алу процесін келесі түрде бөлуге болады:

1) білімді эксперттен алу;



2) жүйенің нәтижелі жұмыс істеун қамтамасыз ететіндей, білімді ұйымдастыру;

3) білімді түсінікті жүйеге түрде көрсету.

Білімді алу процессі былайша айтқанда ”білім инженерінің”(knowledge engineer), яғни күрделі есеп шығаратын, экспертің жұмысының анализінің негізінде жүзеге асады. Білімнің эвристическалық мінезі характер оның алуын қыинрақ процесс етеді. Бұл процесстің қиындығы және формалды еместігі ЭЖ-нің және жалпы флғанда жасанды интеллект құрғандағы ең жіңішке жер болып келеді.

ЖИ жүйесінде және эксперттік жүйелерде көп жағдайда формалды емес есептер шығарылады , яғни ЭЖ және ЖИ формалды есеп шешуге арналған програмалардың құрылуын өзггертпейді және шек қоймайды. Ньюэллге [1969] және Саймо­нға қарап [1973], формалды еместерге (ill-structured) келесі мінездемелердін біреуіне немесе бірнешеуіне ие болатындай біз келесі есептерді қарастырамыз:

1) есептер сандық түрде берілмеуі керек;



2) мақсаттық функцияда анықталғандай мақсаттар терминмен берілмеуі тиіс;

3) алгоритімдік емеп шешімі жоқ;



4) алгоритімдік емеп шешімі бар, бірақ оны ресурстардың шектелуіне байланысты қолдануға болмайды (уақыт,жады).

Формалды емес есептер келесі ерекшеліктерге ие:

1) қателік, бірмәнділік емеса, толық емес және нәтиженің қарама қайшылығында;

2) қателік, бірмәнділік емеса, проблемалық аймақ пен шығарылып жатқан есеп туралы толық емес және қарама қайшы білім;

3) нәтиже іздеу кезінде іздеу аймағының асып кетуі;

4) динамикалық түрде өзгеретін мәліметтер мен білім. Айтып өткен жөн формалды емес есептер өте үлкен және керекті класс болып табылады [Дородницын, 1985].



Эксперттік жүйелер мен жасанды интеллект мәліметтерді өңдеу жүйесінен айырмашылығы, оларда символдықтүрде ұсыну, символдық шығару және эверистикалық нәтиже іздеу қолданылады.

ЭЖ-дің қосымшалар спецификасы басқа жасанды интеллект жүйелерге қарағанда айырмашылығында, біріншіден, экспертік жүйелер тек қана қиын есептер шығаруға қолданылады; екіншіден, экспертік жүйелер нәтижеснің сапасы және эффектілігі жағынан эксперт –адамнан кем емес; үшіншіден, экспертік жүйелердің шешімі “мөлдір”яғни қолданушыға түсінікті түрдежәне деңгейде түсіндіріледі. Эксперттік жүйелердің бұл қабілетті өзінің білімі мен шешідері туралы ой пайымдайтын мүмкіндік береді.Төртінішіден, эксперттік жүйелер өзінің білім қорын экспертпен диалог кезінде толықтыра алады. Бесіншіден, эксперттік жүйелер шешу үшін қолданылатын есептер ортасы шектелген: символдар немесе сигналдардың интерпретациясы, диагностика, істерлі жобалау, берілген шектер бойынша обьектілердің конфигурациясын құрастыру, жөндеу, инструктаж, жүйелердің іс-әрекетін басқару (интерпретация,алдын ала жобалау, түзету, басқару). Экспертік жүйелер әр түрлі проблемалық аймақтарда қолданылады, мысалға медицина, есептеу техникасы, программалау, генетика, акустика, спектралды анализ, геология, юриспруденция және т.б.

Эксперттік жүйенің практикалық жеңістері, зерттеу аймағының үлкен жетістіктерге жеткеннін көрсетеді. Бірақ атап айтқан жөн бұл аймақтын ғылыми қоры толығымен толлығымен жетілмеген және дамудың бастапқы деңгейде тұр. Әлі күнге дейін ,базалық принциптердің бар болуы,жаңа қолданбаның құрылуы үлкен еңбек керек етеді(бір неше жыл) ,және де әр кезде жақсы жеміс бермейді.Олай болса да,бір қолданбадан екінші қолданбаға берілетін әдістер мен құралдар бар.

Қандай программа Эксперттік жүйе деп аталады



  • Білімге ие программа .Бұл кей алгоритмдерді орындай алатын икемдігі, мысалға қасиет табу барысында элементтер тізімін анализдеу.Бұл кез келген келе жатқан адамға сұрақатар тізімін беріп,одан жақсы нәтиже күтумен сай.бірақ ерте ме кеш пе ол осы тізімде қарастырылмаған бір қиыншылықы ұшырайды.

  • Білімге,ие программа беогілі анықталған бір аймақа шоғырлануы тиіс. Кездейсоқ терілген аттар,күндур мен оқиға болған жерлер-бұл экспертік анализ жасауға керекті, эксперттік жүйеге негіз болатын білім болмайды. Білімдер белгілі бір ұйымдасу мен итерацияны ұсынады Знания — яғни бірбірінің артынан жүретін,шынжыр түрінде байланысқан бөлек бөлек мәліметтер жиыны.

  • Соңында бұл білімдерден проблеманың шешімі шығуы.

Енді бұл ойларды эксперттік жүйенің келесі формалды анықтамасына сәйкес қортамыз.Эксперттік жүйе — бұл компьютерлерге арналған программа ,ол шешім немесе кеңес беру мақсатында белгілі бір аймақты шаншыйды.Эксперттік жүйе шешім қабылдайтын адамның ассистенті және толығымен адам қатысуын сұрайтын функцияларды орындай алады .Кім шешім қабылдайды сол өзінің құқығы бар эксперт бола алады,және сол кезде ғана программа өзінің бар болуын ақтайды . Альтернативті вариант — осындай программмамен істейтін адам оның көмегімен жоғары сапалы үлкен жетістіктерге жете алады. Адам мен машина арасындағы функциялардың дұрыс бөлінуі эксперттік жүйенің еңгізілуінің жақсы нәтижелігінің біріде бір кілттік.

2.3 Формалды нейрон моделі

Нейрондық желі, нейрожелі, жасанды нейронды желі (Нейронная сеть, Нейросеть, искусственная нейронная сеть; neural network, neural net) — өлшенген байланыс сызықтарымен жалғастырылған салыстырмалы түрде онша күрделі емес өндеуші элементтерден тұратын желі. Элементтер әсер ету мен баптауға рұқсаты бар байланыс желілерімен жалғастырылған. Ал әрбір элемент кейбір сызықтық емес функцияның кіріске түскен мәнін қолдана отырып, кейбір мәнді өндіреді және өндірілген мәнді басқа бір элементке береді немесе оны өзінің шығысына орналастырады. Нейрондық желі нерв жүйесіндегі нейрондардың қимылын модельдеу үшін қолданылады. Еске алынған сызықтық емес функция, әдетте, босағалық болып саналады.



Жасанды нейрондық желілерді құрудың екі жолы бар:



  1. Ақпараттық жолы;

  2. Биологиялық жолы.

Биологиялық нейрон құрылғы есебінде модельденеді, оның бірнеше кірістері (дендриты), және бір шығысы бар (аксон). Нейронның денесінде кірістік қозғалыстардың қосылулары түзіледі, сосын осы мән нейронның активтендірілген аргументі болып табылады, солардың бір варианты келесі 1 – суретте көрсетілген.


Сурет -1 Жасанды нейрон

Келешекте белгілі бір тәсілмен біріктірілген нейрондар нейрондық желіні құрайды. Желілердің жұмысы оқытушы және адаптациялық болып екіге бөлінеді.



Нейронның бірінші моделі МакКаллока мен Питтс моделдері болды. Оның кескіндік көрінісі 2 – суретте көрсетілген.

Сурет -2 Формалды нейрон моделі

Жасанды нейрондық желілер архитектурасына байланысты екі класса біріктірілуі мүмкін (сурет -3): тікелеу жалғасқан желілер, және рекурренттік желілер, немесе кері байланысты желілер.



Сурет -3 Жасанды нейрондық желілер архитектурасының топтастырылуы
жүктеу/скачать 342 Kb.

Достарыңызбен бөлісу:
1   2   3



©www.engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз
    Басты бет