Әож 004. 896 Жасанды зерденің негізгі қызметтері мен шарттарды ұсыну классификациясы ш. М. Бикенова

Классификациялар арасындағы айырмашылықтар құрылу дәрежесі бойынша жүргізіледі, мысалы: қарастырылған мәселенің құрылу дәрежесіне байланысты; функцияның автоматтандырылуына байланысты;жүзеге асқан функцияның автоматтандырылу дәрежесіне байланысты; басқару деңгейіне, атап айтқанда, ақпаратты пайдалану көлемі мен сипатынабайланысты.

Сонымен қатар білімді ұсынудың әр түрлі деңгейлері бар екені белгілі: ойлану қабілеті (жады); стандартты мәселелерді шешу (дағдылары мен қабілеттері); стандартты емес, шығармашылық мәселелерді шешу (білім, белсенді зерделі түсінік).

Жасанды зерденің мүмкіндіктері әр түрлі салаларды қарастырылады, бірақ біз мәселені шешу жолдарындағы мүмкіндіктерін қарастырамыз, себебі бұл бағыт зердені сипаттаудың типтік саласы болып табылады. Мәселелер стандартты және стандартты емес болып келеді. Стандартты мәселелердің алгортимдері белгілі болады. Стандартты емес мәселелер үшін алгоритм құру бұл жоғары біліктілікті, күрделі талқылауларды, шығармашылықты, өнертапқыштықты пайдалану болып табылады. Сонымен қатар, бұл мәселе адамның білімі мен тәжірибесінің және зердесінің қатысуын талап етеді. Белгілі бір типтік шешілмеген мәселе алгоритм құру арқылы шешімі табылса, онда мәселе зерделі болып табылады.

Адам-машина байланысын зерттеуде және қолдануда информациялық жүйелердегі проектілеу және дамуда адам қызметін жеңілдетуге жасанды зерде технологиясы көмектеседі.

Зерде жүйелердің негізінде жасанды нейронды жүйелер ассоциативті есте қалу және басқару, оптимистік болжаулар жасау, бейнелерді анықтау проблемаларын шешуде маңызы өте зор.

Жасанды зерде аймағындағы зерттеу адам қызметінің ойлану қабілетіне, тәжірибелілікке сүйене отырып программаны енгізіп дамытуға негізделген. Оларға шешім қабылдау, бейнелерді анықтау, адам тілін түсіну және адам мен машинаның байланысын зерттеу кіреді. Дүниежүзінде жасанды зерде әдістері мен технологиясында программалық байланыстар өте кең тараған.

Бұған дейін жасанды зердеге толықтай анықтама беру мүмкін еместігі айтылған, әйткенмен, оларды шешуді жасанды зерде ұғымымен байланыстыруға болатын есептерді, әдістерді атап шығуға болады.

Есепті автоматты түрде шешу жауапты іздеудің тек есептеу процедурасын ғана емес, мысалы, квадрат түбірді есептеуге қойылған есепті шешу әдісін табуды да білдіреді. Есептеу процедураларын құруды іске асыратын жүйелерді есепті автоматты шешу деп аталады.

Танушылар деп сыртқы ортадағы әртүрлі датчиктер арқылы әсер көрсететін, мысалы, бейнелерді тану мәселесін шешуге мүмкіндік беретін телекамералар сияқты құрылғыларды түсінеді. Мұндай жағдайларда тану нәтижелері экранға немесе баспа құрылғысына, неғұрлым заманауи жүйелерде айтылатын (дыбыстық) жауаптарды синтездеу мүмкіндігі. Ақпараттық жүйені интеграциялауда үлкен немесе кіші деңгейде қолдану дыбыстық командаларды тану жүйелерін құруға мүмкіндік береді [1,2].

Табиғи дыбысты тану жүйелері қолданушыға компьютермен арнайы мамандандырылған табиғатқа жақын жоғарғы деңгейдегі тілдермен қарым-қатынас жасауын жеңілдетуге мүмкіндік береді.

Теоремалармен оқытудың дәлелдеу есебі сынақ варианттарын өңдеу арқылы алгоритмді автоматты жетілдіру көмегімен, яғни, өзіңнің іс-тәжірибеңді жинақтау арқылы шешіледі. Оқуға деген қабілет жасанды зерденің негізгі қасиеттерінің бірін көрсетеді.

Қазіргі уақытта көптеген адамдар жасанды зерде және сараптау жүйелерін біріктіреді. Бұл теңдестіру компьютер үшін программалық және ақпараттық қамтамасыз ету жөніндегі дайындалған өнімдерге сәйкес пайда болады. Сәйкес сараптау жүйелері сарапшыдан алынған, яғни әрбір жүйе жасалған саланың мамандарынан алынған ақпараттың көмегімен қалыптасқан орасан зор білімдер қорынан тұрады. Жинақталған деректермен әрекет ету, шығару ережелерінен тұратын сараптау жүйесінің басқа бөлігінде іске асады. Қазір мұндай жүйелер медицинада, геологияда, сонымен қатар компьютерлерді жобалағанда сәтті қолданады. Әдеттегі программалау тілдері жасанды зерде жүйелерін жасау үшін аса ыңғайлы емес. Мұндай жүйелерді құру үшін логикалық шығарудың бапталған механизміне ие Пролог сияқты немесе тізімдерді өңдеуге бағдарланған ЛИСП сияқты тілдер тарайды. Бұдан басқа, көптеген арнайы тілдер жасалды. Пролог Еуропада жасалды және бұдан соң көптеген мамандардың таңданысына қарамастан, жапон жобасынан бесінші ұрпақтың ЭЕМ-ін жасауға негізгі тіл болып таңдап алынды. Негізінен АҚШ-та таралған липс тілін біртіндеп пролог ығыстырды.

Жасанды зерде жүйелері жұмыстарының жылдамдығы секундына логикалық шығулардың санын белгілейтін липстардың (lips-logical per sekond) көмегімен өрнектеледі.

Жасанды зерде жүйелерінде адам білімдері және есептерін шешу үшін қажет, компьютерде бұдан ары өңдеуге қажетті түрде жасалған және берілуі қажет. Бұның күрделілігі білімдердің көптеген аспектері жағдайға сәйкес өзгереді және адамға түсінікті болып сипаттау қиын іске асырылатындыққа негізделеді. Білімдер жасанды зерде жүйелерінде кез келген жағдай үшін таңдалған түсінікті қолдануға мүмкіндік беретін түрде берілген пәндік сала үшін қандай да бір түрде сақталуы қажет. Білімді сақтау үшін жадтың үлкен аймағы керек, бұдан басқа айтарлықтай уақыт оларды алдын ала өңдеуге кетеді. Жасанды зерде жүйесінде ендірілген білімдер адамға түсінікті болуы керек. Бұл айқын шарт жүйені жасағанда қалып кетуі мүмкін. Бір жағынан білімдер компьютерде өңдеуге ыңғайлы түрде берілуі керек. Жасанды зерденің көптеген аспекттері қазіргі уақытта роботехника ғылымының тез дамуына байланысты «өзінің тәжірибесінде оқуға» мүмкіндігі бар «саналы» роботты жасау идеясы жасанды зерденің ортақ мәселелерінің бірі болып табылады. Мұндай робот шектелген табиғи тілде сұхбат жүргізуге, ойластырудың қандай да бір табиғилығына инициативаны қажет ететін есептерді шеше алу керек. Ол үшін нәтижесінде қазір қолданатын роботтармен салыстырғанда мақсатқа бағытталған және алдын ала программаланған әрекеттерді орындайтын алдын ала үйретілген роботты жасау қажет.

Көптеген жылдар бойы жасанды зерде идеялары дұрыс қарастырылмады. Бұл кейбір теоретиктердің шектен тыс оптимизміне, сонымен қатар осы пән жайында сенсациялары жариялымдардың пайда болып, артынан іске аспауына байланысты еді.

Адам миының ақпаратты программалық модельдер идеясы күлкі туғызды, ол техникалық өндіріс саласында жасанды зердеге байланысты жұмыстардан оларды ендіру нәтижелері уәдеге сәйкес келмейтіндіктен.

1. 
   Қисынды үлгілер. Орнатып қою және кез келген мақсат шешімі әрқашан оның тиеуімен лайық пәндік облысқа байланысты. Дәл осылай құрастырушы кестелердің бөлшектерді өңдеу мақсатын шеше отырып, металл кесетін станоктар сияқты бөлшектер уақыт аралықтары, станок, бөлшек, станок түрі туралы жалпы түсініктер және т.б. информациялық тапсырмаларды шешуге қажетті жалпы түсініктердің негізін құрайтын барлық заттар және оқиғалар пәндік облыс деп аталады.
   

Маңыздар арасында қатынастар пікірлер көмегімен айтылады. Пікірлер бұл көрсетуші маңыздар үшін орын алатын немесе орын алмайтын ойдағы мүмкін жағдай. Тілде (жалған немесе табиғи) пікірлерге, сөйлемдерге жауап береді. Пікірлерді және сөйлемдерді маңыздар сияқты қарастырып және пәндік облысқа кіргізуге болады. Пәндік облыс сипаттау үшін арналған тілдерді білімдердің ұсыну тілдері деп атайды. Білім ұсынуларының әмбебап тілі табиғи тілі болып табылады. Бірақ машиналық жүйеде табиғи тілді пайдалануда білім ұсынулары пресуппорзициялар үлкен қиындықтарға соқтығысады. Оған жүйелердің екіұштылық т.б. жатады. Бірақ басты кедергі жеткілікті нақты операцияны қолданудың табиғи тілде формальдық семантикасы жоқ болуында болады. Математикалық логикада математикалық білімнің ұсынулары үшін ертеден қисынды формализмді қолданады. Басты мақсаттағы анықталған формальдық семантикасы және операциялық қолдауы бар предикаттардың есептеулері үшін механизмі өңделген. Сондықтан қолданбалы есептердің шешімімен байланысты пәндік облыстардың формальды сипаттау үшін қолданған 1-қисынды тіл болып саналады. Пәндік облыстың сипаттаулары логикалық тілдегі орындалған қисынды модельдер деп аталады.

2. 
   Желілік үлгілер.Анықтамалықтардың қатарын енгіземіз. Маңыздар астында табиғат объектісін түсінеміз. Бұл жағдайда ол пәндік маңыздылылық деп пәндік облысты атайды. Білімдер базасын пәндік маңыздылық ақпараттық жүйе туралы информациямен анықталған кейбір суреттеулер сәйкес келеді. Математикалық маңыздылықтар ішкі білім базасының жалпыланған түрдегі операциясының нәтижесінде алынған абстрактылы объектіні ұсынады.
   
3. 
   Өнімділік үлгісі. Өнім қатары көбірек әйгілі құралдармен ақпараттық жүйелерде білімді ұсынады. Өнімдер бір жағынан логикалық модельдерге жақын. Олар нәтижелі процедуралық шығаруға рұқсат етеді, ал бір жағынан, классикалық қисынды модельге қараған көбіне білімді көрнекті көрсетеді. Онда өнімнің интерпретациялық элементтерін өзгертетін мүмкіндігін беретін қатаң шектеулер жоқ. Егер жүйенің жадында өнімнің кейбір терімі сақталған болса, онда олар өнім жүйесін құрайды. Ақпараттық жүйелер қатарында желілік және өнімділік модельдердің білім ұсынулары комбинациясы құралады.
   

Жасанды зерде өз дамуында білімнің белгілі бір саласы ретінде қалыптасып, көптеген мәселелерді шеше алатын мүмкіндігі бар екенін көрсетті. Жасанды зерде есептерінің негізгі мақсаты зерделік есептерді шешуге қажетті басқару және деректерді көрсету құрылымдарын қалыптастыру болып табылады. Осындай мақсатты іске асыру тілдеріне қажетті қасиеттерді негізінен анықтайтын осы құрылымдарға қойылатын талаптар. Зерделік жүйелерді сипаттау екі түрлі деңгейде өтеді: білімдер және таңбалар. Жасанды зерде тілдерінде программалау әдістері логикалық программалау тілдерімен тығыз байланысты [3,4].

1. Искусственный интеллект. Применение в интегрированных производственныхсистемах. Под ред. Кьюсиака. Э. – М.: Машиностроение, 1991.

2. Искусственный интеллект. Справочник в 3-х томах.– М.: Радио и связь. 1990.

3. Ковальский Р. Логика в решении проблем. – М.: Наука, 1990.

4. Лорьер Ж.Л. Системы искусственного интеллекта. – М.: Мир, 1991.

5.ЛевинР., Дранг Д., Эдельсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. – М.: Финансы и статистика, 1990.

6. Логический подход к искусственному интеллекту. – М.: Мир, 1991.
РЕЗЮМЕ
Бикенова Ш.М., магистр, ст.преподаватель

(г.Алматы, Казахский государственный женский педагогический университет)
ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И УСЛОВИЯ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ КЛАССИФИКАЦИИ

В этой статье рассмотрены основные функций искусственного интеллекта, классификация представления условия и логический подход к решений задач с помощью искусственного интеллекта. А так же, уровни понятия информационных систем и приведены их примеры. Показаны возможности искусственного интеллекта развивающегося, как передовая область образования.

Различия между этими классификациями определяются теми критериями, по которым производится классификация, например: по степени структурированности решаемых задач; по автоматизируемым функциям; по степени автоматизации реализуемых функций; по сфере применения и характеру использования информации, в частности, по уровням управления.

Известно, что при обучении людей существуют различные уровни предметной обученности: воспроизведение (память); решение стандартных задач (умения, навыки); решение нестандартных, творческих задач (знания, активное интеллектуальное понимание).

Искусственный интеллект может проявляется в различных областях, но мы рассмотрим его возможности в решении задач, т.к. эта область проявления является типичной для интеллекта. Задачи бывают стандартные и нестандартные. Для стандартных задач известны алгоритмы решения. Для нестандартных они неизвестны. Поэтому решение нестандартной задачи представляет собой проблему. Разработка алгоритма решения задачи связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими изобретательности, опыта, высокой квалификации. Считается, что эта работа является творческой, существенно неформализуемой и требует участия человека с его "естественным" опытом и интеллектом. Интеллектуальными считаются задачи, связанные с разработкой алгоритмов решения ранее нерешенных задач определенного типа.

Ключевые слова: искусственный интеллект, информация, классификация искусственного интеллекта, логическая программа.
SUMMARY
Bikenova Sh.M.,master, senior lecturer

(city Almaty, Kazakh State Women’s Teacher Training University)


THE MAIN CLASSIFICATION AND FUNCTIONS OF ARTIFICIAL INTELLLIGENCE
This article describes the main features of artificial intelligence, classification and presentation of terms a logical approach to problem solving with the help of artificial intelligence. And also, the levels of the concept of information systems and provides examples of them. The possibilities of artificial intelligence to develop, as a forward field of education.

The differences between these classifications are determined by the criteria on which the classification is made, for example, by the degree of structuring of tasks; for automated functions; on the degree of automation implemented functions; on the scope and nature of use of the information, in particular on the management level.

Artificial intelligence can manifest itself in different areas, but we will look at its capabilities in resolving problems as This area is a typical manifestation of intelligence. The tasks are standard and nonstandard. For standard known algorithms for solving problems. For non-standard, they are not known. Therefore, the solution of the problem of non-standard-issue. Development of an algorithm for solving the problem associated with subtle and complex reasoning, requires ingenuity, experience and qualifications. It is believed that this work is a creative, essential and non-formalizable requires the participation of a man with his "natural" experience and intelligence. Intelligent considered problems associated with the development of algorithms for solving previously unsolved problems of a certain type.