Dərs vəsaiti kimi tövsiyyə edilmişdir. B a k I 2 0 1 6
Yüklə 84,86 Kb. Pdf görüntüsü
|
|
. İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------99------------------------------------ Edvard Albert Feygenbaum 20 yanvar 1936-cı ildə ABŞ-ın Uihogen ştatında anadan olmuşdur. Hesabla- ma sistemlərinin nəzəriyyəsi sahə- sində sayılan alimlərdən biridir. 1994-cü ildə süni intellektin araşdırıl- ması sahəsində apardığı elmi axtarışlara görə A.Tyurinq mükafa- tına layiq görülmüş- dür. E.Feygenbaum Karneqi-Mellon universitetini bitirdikdən sonra elmi işlə məşğul olur. Qerbert Saymonun rəhbərliyi altında “insana müəyyən elm sahəsinin öyrədilməsi prinsipinə” əsaslanan “mənimsəmə prosesinin modeli”ni (EPAM – Elementary Perceiver and Memorizer) ixtira edir. 1994-cü ildə Rac Reddi ilə birlikdə “süni intellekt sisteminin geniş miqyasda yaradılması və sistemin praktik nümayiş etdirilməsi, həmçinin süni intellektdən istifadə etməklə kommersiya nailiyyətlərinin əldə edilməsinin potensial imkanları” barəsində aldığı nəticələrə görə A.Tyurinq mükafatına layiq görülür. 2007-ci ildə hesablama texnikası Assosiasiyasının həqiqi üzvü seçilir. Alim . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------100------------------------------------ Stenford Universitetində ekspert sistemlərini təhlil edən laboratoriya yaratmış və bu sahədə elmi araşdırmaları davam etdirir. . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------101------------------------------------ İNTELLEKTUAL SİSTEM: MAHİYYƏTİ VƏ TƏSNİFATI İntellektual sistem dedikdə, nüvəsi biliklər bazası (BB) və ya predmet oblastının modeli olan, təbii dilə yaxın yüksək dil səviyyəsində təsvir olunan sistem nəzərdə tutulur. Bu sistem intellektual texnologiyalar əsasında fəailyyət göstərir. İntellektual texnologiyalar biliklərin emalı paradiqmasına söykənir. Təbii dilə yaxın olan yüksək dil səviyyəsi biliklərin təqdimolunma dili (BTD) adlandırılr. İntellektual sistemlər ən çox informasiyanın məntiqi emalının hesablamadan üstün olduğu çətin məsələlərin həlli üçün tətbiq olunur. Hal-hazırda iqtisadiyyatın ayrı-ayrı sahələrində avtomatlaşdırılmış informasiya sistemlərinin hazırlanması və tətbiqi üzrə böyük təcrübə toplanmışdır. Bu təcrübə belə sistemlərin biliklərə əsaslanan intellektuallığını artırmaqla tətbiq sahəsinin səmərəliliyini artırmağa imkan verir. Təbii dilin və neyron hesablayıcı sistemlərin emal sistemləri olan intellektual sistemlər və onun bir hissəsi olan ekspert sistemlərin məhsuldarlığı zaman keçdikcə yüksəlir və çətin məsələlərin həlli asanlaşır. İntellektual sistemlərin tətbiqinin iqtisadiyyat və biznesdə perspektiv sahələri aşağıdakılardır: • İstehsalın idarə edilməsi; . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------102------------------------------------ • İstehsal və firmadaxili planlaşdırma və proqnozlaşdırma; • Marketinq və satışın idarə edilməsi; • Maliyyə menecmenti; • Risk-menecment; • Bank sahəsi; • Ticarət; • Fond birjası. İntellektual sistemlər daha çox marketinqdə, bazarın seqmentləşdirilməsi və marketinq proqramlarının istehsalında, neyron şəbəkələr valyuta bazarlarında səhm kotirovkalarının proqnozlaşdırılmasında, ekspert sistemlər isə firma üçün işçi heyətin seçilməsi və strateji qərarların qəbul edilməsində tətbiq edilir. İntellektual sistemlər müxtəlif əlamətlərə görə təsnifləşdirilir: Qurğuya görə intellektual sistemlər neyron şəbəkələr və ekspert sistemlərə bölünür. Neyron şəbəkələrin və ekspert sistemlərin qurulması müxtəlifdir. Tətbiq olunma sahəsinə görə intellektual sistemlər iqtisadi məsələlərin həllinə yönələn, marketinq tədqiqatları üçün hazırlanan və hüquqşünaslıqda qərarların qəbul edilməsi üçün nəzərdə tutulan sistemlərə bölünür. Məsələlərin həllinə görə intellektual sistemlər məsləhət verən, test edən, diaqnostika edən və s. sistemlərə bölünür. Hal-hazırda intellektual sistemlər, faktiki olaraq az qala, bütün sahələrdə istifadə olunur. Hələ 1989-cu ildə ABŞ-da süni intellektin proqram və aparat vasitələrinin . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------103------------------------------------ satışından əldə olunan illik gəlir 870 milyon dollar, 1990-cı ildə isə bu rəqəm 1,1 milyard dollar təşkil etmişdir. Sonralar gəlirin 30%-lik artımı daha da artan templərlə dəyişmişdir. İntellektual sistemlərin ən çox yayılan növü ekspert sistemlərdir. Müasir ekspert sistemlər daha aşağı təcrübəyə malik mütəxəssislərin konkret tədqiqat sahəsinə aid məsələlərin həllində köməklik edən mürəkkəb proqram kompleksləridir. İntellektual sistemlərin inkişaf edən sahəsi olan ekspert sistemlər ənənəvi riyazi model metodları ilə həll olunmayan elm və texnikanın müxtəlif sahələrində informasiyanın emalı üçün nəzərdə tutulub. Bu sahələrdə informasiyanın məntiqi emalı və ekspertlərin təcrübəsi vacibdir. Ekspert sistemlərin tətbiqini vacib edən bir neçə şərt vardır: • Başqa işçilərə kömək üçün mütəxəssis çatışmazlığı; • Kiçik məsələlərin həlli mütəxəssislərin çoxsaylı kollektivini tələb edir ki, bu mütəxəssislər də lazımi qədər biliklərə malik deyillər; • Məhsuldarlığın aşağı düşməsi bir neçə şərtdən asılı ola bilər ki, bu da adi mütəxəssis tərəfindən ayrılmış vaxtda başa düşülə bilməz; • Ən yaxşı və ən pis icraçıların məsələləri həll etmələri arasındakı fərqin böyüklüyü; • Qoyulan məsələlərin həllinin öhdəsindən daha da yaxşı gələn rəqiblərin mövcudluğu. Hal-hazırda ekspert sistemlərin olmadığı, ən azından buna cəhd olunmayan sahə yoxdur. Hələ 1987-ci . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------104------------------------------------ ildə “Intelligent Technologies” (ABŞ) jurnalının istifadəçilərdən götürdüyü sorğusuna görə aşağıdakı nəticələr alınmışdır: • 25 % istifadəçilər ekspert sistemlərdən istifadə edir; • 25 % istifadəçilər yaxın 2-3 ildə ekspert sistemlərin tətbiqini planlaşdırır; • 50 % istifadəçilər istifadənin səmərəli olduğuna görə tədqiqatların aparılmasını üstün tuturlar. Ekspert və intellektual sistemlərin digər proqram vasitələrindən fərqi biliklərin predmet oblastının mütəxəssisi tərəfindən başa düşülən, ona əlavə və dəyişikliklər edilə bilən formada saxlanılan biliklər bazasının olmasıdır. . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------105------------------------------------ İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏRİN İNKİŞAFINDA SÜNİ İNTELLEKTİN ROLU Süni intellekt, bir elm kimi, təxminən yarım əsrə yaxındır ki, mövcuddur. Bu elmin əsas problemi kompüterin köməyi ilə insan kimi davranmağı, mühakimə yürütməyi, qeyri-müəyyən və qeyri-dəqiq mühitdə qərar qəbul etməyi bacaran maşının yaradılmasıdır. Süni intellekt termini ilk dəfə 1956-cı ilin yayında Stenford Universitetində (ABŞ) keçirilən seminarda Con Makkarti (John McCarthy) tərəfindən işlədilmişdir. O, bu termini 1950-ci ildə Alan Tyurinq (Alan Turing) tərəfindən verilmiş kompüter intellekti ( computer intelligence) anlayışı əsasında irəli sürmüşdür. Süni intellektin əhatə dairəsinə elə sahələr aid edilir ki, orada dəqiq modellər, həll alqoritmi və metodlar yoxdur. Süni intellektin metodları iki xarakrerik xüsusiyyətə əsaslanıb: 1.Simvol şəkilli (hərf, söz, ifadə, işarə, şəkil) informasiyadan istifadə; 2.Simvol məntiqindən istifadə ilə axtarış. Bütün ənənəvi süni intellekt sistemləri Hard Computing (“Sərt” - dəqiq hesablama) texnologiyasına əsaslanıb ki, bu da onların imkanlarını kifayət qədər . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------106------------------------------------ məhdudlaşdırıb. “Computing” – hərfi mənada, ingilscə, hesablamaq deməkdir. Ənənəvi süni intellekt, yuxarıda qeyd edilən xüsusiyyətlərinə görə, qeyri-müəyyənlik və qeyri-dəqiqliyi nəzərə alan ədədi üsulları müəyyən dərəcədə qəbul etmir. Göstərilən cəhətlərinə görə ənənəvi süni intellekt sistemlərinin maşın intellektinin səviyyəsi – MİQ (Machine Intelligence Quotient – Maşın İntellekti Qabiliyyəti) heç də yüksək deyil. Buna görə də intellektual sistemin Maşın İntellekti Qabiliyyətinin yüksəldilməsi məsələsi ortaya çıxdı. Burada qeyri-səlis məntiq, neyron şəbəkələri, təkamül hesablama və s. kimi yeni ədədi metodlardan ayrılıqda və xüsusilə də, birgə istifadəni nəzərdə tutan hesablama intellekti əsas metodologiya kimi çıxış edir. Belə ki, o ənənəvi süni intellekt metodları və ümumiyyətlə, digər metodlarla həlli mümkün olmayan gerçək aləmin bir çox vacib problemlərini həll etməyə imkan verir. Ənənəvi hesablamadan (HC - Hard Computing) fərqli olaraq SC ( Soft Computing - “Yumşaq” (çevik) kompütinq) son istifadəçi üçün səmərəliliyi, məhsuldarlığı itirmədən qismən gerçək, qeyri-müəyyənlik, qeyri-dəqiqlik şəraitində hesablamalar aparmağa imkan verir. Mürəkkəb məsələlərin həlli üçün insan zəkasına uyğun bir sistemin yaradılması qədim zamanlardan insanları düşündürmüşdür. İlk dəfə bu, R.Lulliy (1235- 1315) tərəfindən müxtəlif mürəkkəb məsələlərin həlli üçün bir maşının yaradılması kimi irəli sürmüşdür. XVIII əsrdə Q.Leybnis (1646-1716) və R.Dekart (1596-1650) bir-birilərindən asılı olmayaraq bütün . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------107------------------------------------ elmlərin universal təsnifat dilinin yaradılması fikrini irəli sürmüşlər. Bu fikirlər süni intellektin yaradılmasının nəzəri əsaslarını təşkil etmişdir. Süni intellektin bir elm kimi inkişafı EHM-in yaradılmasından sonra mümkün olmuşdur. Elə həmin vaxtlarda Norbert Viner (1894-1964) yeni bir elmin, kibernetika elminin əsasını qoydu. Süni intellektin bir elm kimi qəbulundan sonra o iki istiqamətdə – neyrokibernetika və “qara qutu” kibernetikası istiqamətlərində inkişaf etməyə başladı. Hal-hazırda isə bu iki istiqamətin yenidən birləşdirilməsi meyli müşahidə olunur. Neyrokibernetikanın əsas ideyasını belə təsvir etmək olar: “Yeganə düşünə bilən obyekt insan beynidir”. Buna görə də “düşünən” qurğu hər hansı yolla olursa-olsun insan beyninin quruluşuna bənzər olmalıdır. Beləliklə, neyrokibernetika beyinin quruluşuna oxşar aparatın yaradılmasına yönəldildi. Fizioloqlar tərəfindən çoxdan təsbit olunmuşdur ki, insan beyninin əsasını çoxlu miqdarda öz aralarında və əsəb hüceyrələri ilə qarşılıqlı bağlı olan neyronlar təşkil edir. Buna görə də neyrokibernetikanın səyləri neyronlara analoji olan sistemin yaradılmasına yönəldi. Belə sistemlərə neyron şəbəkə və ya neyroşəbəkə adı verildi. Birinci neyron şəbəkələr keçən əsrin 50-ci illərinin sonunda amerika alimləri F.Rozenblatt və Makkiqyuk tərəfindən hazırlanmışdır. Bu, insan gözünü modelləşdirən və onu beyinlə əlaqələndirən sistemin yaradılmasına bir cəhd idi. Onlar tərəfindən yaradılan qurğuya perseptron adı verildi. Bu qurğu əlifbanın hərflərini fərqləndirə bilir, lakin . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------108------------------------------------ hərflərin yazılmasına çox həssas idi. Məsələn, bu qurğu üçün А, А və А hərfləri ayrı-ayrı məna kəsb edirdi. 70-80- ci illərdə süni intellektin bu istiqamətdə işləri getdikcə azalmağa başladı. Çünki ilkin nəticələr təsəlliverici deyildi. Müəlliflər bu uğursuzluğu kiçik yaddaş və o vaxtkı kompüterlərin sürətinin aşağı olması ilə izah edirdilər. Lakin 80-ci illərin ortalarında Yaponiyada V nəsil kompüterlərin yaradılması üzərində aparılan işlər zamanı yeni bir nəsil, VI nəsil kompüterlər – neyrokompüterlər meydana gəldi. Bu zamanadək yaddaş məhdudluğu və kompüterlərin sürət problemləri praktiki olaraq aradan qalxmışdı. Transpüterlər – çoxlu miqdarda prosessoru olan paralel kompüterlər yarandı. Transpüterdən insan beyninin quruluşunda olan neyrokompüterə bir addım qalmışdı. Neyrokompüterlərin əsas tətbiq sahəsi surətin, simanın təyin edilməsidir. 1963-1970-ci illərdə məsələlərin həlli üçün riyazi məntiq metodlarından istifadə etməyə başladılar və 1971- 1972-ci illərdə Fransanın Lumini (Marsel şəhəri) Universitetində Alen Kolmeroe (Alain Colmerauer) və Filipp Rassel (Philippe Roussel) tərəfindən Prolog dili yaradıldı. Bundan sonra bu dili bir çox kollektivlər inkişaf etdirdi ki, burada da Edinburq Universitetindən olan qrupu xüsusi qeyd etmək lazımdır. Bu dilin adı “məntiqi terminlərdə proqramlaşdırma” (Programmation en Logique) söz birləşməsindən yaranıb. Süni intellektin təcrübi tətbiqində ən böyük addım 70-ci illərin ortalarında təfəkkürün universal axtarış alqoritminin əvəzinə konkret mütəxəssis-ekspert biliyinin modelləşdirilməsi ideyası gəldi. ABŞ-da ilk dəfə . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------109------------------------------------ kommersiya sistemləri – biliklərə əsaslanan ekspert sistemlər yarandı. Beləliklə, süni intellekt məsələlərinin həllinə yeni, biliklərin təqdim olunması yanaşması yarandı. Tibb və kimya üçün yaradılmış MYCIN və DENDRAL artıq klassik ekspert sistemlər sayılır. İntellektual texnologiyaların inkişafı üçün bir neçə qlobal proqram – ESPRIT (European strategic programme of research and development in information technology – Avropada informasiya texnologiyalarının strateji tədqiqatları və inkişafı üzrə proqram), DARPA (The Defense Advanced Research Projects Agency of USA – ABŞ-ın müdafiə sahəsində perspektiv tədqiqatlar proqramının idarə edilməsi) və yaponların V nəsil maşın layihəsi yaradıldı. Alan Kolmeroe Filipp Rassel . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------110------------------------------------ Artıq keçən əsrin 80-ci illərinin ortalarından başlayaraq süni intellektin kommersiyalaşdırılması prosesi gedir. Bu sahəyə illik kapital yatırımları ildən-ilə artır, sənaye ekspert sistemləri yaranır və özü öyrənən sistemlərə maraq artır. Süni intellekt indiyə qədər iki istiqamətdə öyrənilib: Soft Computing və Hard Computing Bizim danışdığımız intellektual sistemlər müasir dünyada bu iki istiqamətin sintezi kimi inkişaf etməkdədir. Lakin bu yeni istiqamətdə çalışılır ki, ağırlıq birinciyə (Soft Computing) verilsin. Bütün bunlara baxmayaraq ikinci istiqamət bizim üçün daha çox maraq kəsb edir. Bura istehsal, proseslərin idarə edilməsi, marketinqin idarə edilməsi, maliyyə menecmenti, bank sferası, fond birjası kimi sahələrdə istifadə olunan tətbiqi intellektual sistemlər və ekspert sistemləri daxildir. Bütün bunlardan belə nəticə çıxarmaq olar ki, intellektual sistemlər süni intellektin bir hissəsi olaraq onunla paralel inkişaf edib və etməkdədir. . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------111------------------------------------ Q E Y D L Ə R: Alan Tyurinq (ingiliscə Alan Mathison Turing) 23 iyun 1912-ci ildə anadan olmuşdur. 7 iyun 1954-cü ildə dünyasını dəyişmişdir. İngilis riyaziyyatçısıdır, məntiq və kriptoqraf ilə məşğul olmuş, informatikanın inkişafına böyük tövhələr vermişdir. Britaniya İmperiyasının Ordenli kavaleridir. London Kral Birliyinin üzvüdür. 1936-cı ildə təklif etdiyi abstrakt “Tyurinq Maşını” hesablama maşınını indiki zamanda istifadə olunan ümumi təyinatlı kompüter modeli hesab etmək olar. Bu modeldən hal-hazırda nəzəri və praktik tədqiqatlarda geniş istifadə olunur. A.Tyurinqin əsərləri informatikanın əsaslarını (qismən də süni intellektual nəzəriyyəni) öyrənmək üçün ümumi qəbul edilmiş elm xəzinəsidir. İkinci Dünya Müharibəsi zamanı A.Tyurinq Bletxli-parkda yerləşən Dövlət “Kodlar və Şifrələr” . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------112------------------------------------ məktəbində işləyir. Məktəbin əsas məqsədi kodlanmış və şifrələnmiş informasiyaların kodunu “qırmaq” idi. Məktəbdə A.Tyurinq Alamaniyanın hərbi-dəniz flotunun göndərdiyi şifrələnmiş informasiyanı kriptoanalız aparmaqla şifrəsini qırmaq üçün yaradılmış Hut 8 qrupuna rəhbərlik edirdi. Onun tərəfindən bir neçə “sındırma” üsulları işlənib hazırlanmışdı. Alimin verdiyi təlimatlara əsasən hazırlanmış “Bombe-maşın” alman ordusunda istifadə edilən ENİQMA maşınının şifrələdiyi informasiyanı qısa bir müddət ərzində “qırırdı”. Müharibədən sonra alim Milli fizika laboratoriyasında işləyir. Onun layihəsi əsasında dünyada ilk yaddaşı olan kompüter hazırlanır. A.Tyurinq riyazi biologiya ilə maraqlanır. Morfoqenizin kimyəvi əsasları barədə məqalə çap etdirir. 1950-ci ildə kompüterin süni intellektini qiymətləndirmək üçün yararlı olan empiriq Tyurinq testini təklif edir. 1954-cü ildə A.Tyurinq özünü sianid turşusu ilə zəhərləyir. Hal-hazırda İngiltərədə Alan Tyurinq adına mükafat təsis edilmişdir. Bu mükafat informatika sahəsində ən nüfuzlu mükafat hesab olunur. Rene Dekart (fransızca Rene Descartes: 31 mart 1596–ci il, Laz şəhəri, 11 fevral 1650-ci il, Stokholm), fransız fəlsəfəçisi, riyaziyyatçı, fizik, mexanik, fizioloq, analitik həndəsənin və müasir cəbrin simvollarının yaradıcısı, fəlsəfədə radikal şübhələr üsullarının müəllifi, fizikada mexanisizmin və çarçı refleksologiyanın müəllifidir. Dekart qədim, amma kasıblaşmış de Kart zadəgan ailəsində anadan olmuşdur. Uşaqlıq illərində . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------113------------------------------------ hər şeylə maraqlanması ilə qardaşlarından seçilmişdir. İlkin təhsilini yezuit (yezuit-mürtəce katolik ruhaniləri cəmiyyətinin üzvü, katolik rahibi) kollecində almışdır. Kollecdə Maren Marsen ilə tanış olur (M.Marsen sonralar Fransanın elmi həyatının koordinatoru seçilir). Marsen ilə tanışlığı onda o zamankı fəlsəfəyə skeptik (hər şeydən şübhələnən adam, hər şeyə şübhə ilə baxan adam) münasibəti yaradır. Bu fəlsəfi axından yararlanan Dekart özünə məxsus metodu - həyata keçirilən təcrübələri deduktiv (riyazi) mühakimə edə biləcək dərk etmə metodunu formalaşdırır. 1621-ci ildə Dekart kolleci bitirdikdən sonra Puatyedə qanunlarla maraqlanır, sonra isə Parisə köçür və orada riyazi tədqiqatlarla məşğul olur. 1617-ci ildə hərbi qulluğa daxil olur və əvvəlcə Hollandiyada baş vermiş inqilabda, sonra isə Almaniyada baş vermiş inqilabda və nəhayət Praqa uğrunda aparılan 30 illik müharibədə iştirak edir. Hollandiyada olarkən o, görkəmli fizik və naturfəlsəfəçi İsaak Bekman ilə tanış olur. Bu tanışlıq ona bir alim kimi yetişməsində hiss ediləcək istiqamət verir. Dekart bir neçə il Parisdə yaşayır və yaşadığı müddətdə elmi işlərlə məşğul olur. Bu ərəfədə o, heç kimin fikir yetirmədiyi elm sahəsi olan virtual sürət prinsipini ixtira edir. Sonralar o yenə də dövlətlər arasında aparılan müharibə iştirakçısı olur. Fransada olarkən kilsə onu yezuitizmlə məşğul olduğu üçün küfr adlandırır və o, məcburiyət qarşısında qalaraq Hollandiyaya köçür. Hollandiyada etibarlı dostu Mersenin köməyilə Avropanın bir çox görkəmli alimləri ilə yazışır. Dekart müxtəlif elm sahələrinə yiyələnmişdir, . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------114------------------------------------ o cümlədən təbabət və meteorologiya elmlərini dərindən öyrənir. Rene Dekart Qotfrid Vilhelm Leybnis 1634-cü ildə alim özünün ilk proqram kitabını – “Mir” (Le Monde - Dünya) – kitabını tamamlayır. Kitab iki hissədən: “Kainat haqqında traktakt” və “İnsan haqqında traktakt” - ibarət idi. Bu ərəfədə artıq kilsə xadimləri tərəfindən inkvizisiya (düşmənləri ilə vəhşi və amansız üsullarla mübarizə etmək üçün katolik kilsənin XIII əsrin əvvəlində təşkil etdiyi məhkəmə-polis təşkilatı, işkəncə, əzab vermə) həyata keçirilirdi. Kilsə xadimləri Q.Qalileyi daima incidir və təhqir edirdilər. Buna görə də Dekart öz əsərini sonralar dostu Mersenin köməyilə çap etdirir. . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------115------------------------------------ Qotfrid Vilhelm Leybnis (almanca Gottfried Wilhelm von Leibniz) alman flosofu, məntiqçisi, riyaziyyatçısı, mexaniki, fiziki, hüquqşünası, diplomatı, yaradıcısı və dilçisi. Berlin Elmlər Akademiyasının yaradıçısı və ilk prezidenti. Fransız Elmlər Akademiyasının üzvü. Leybnisin elmi nəaliyyətlərinə: riyazi analizi, differensial və inteqral hesablamaları, riyazi məntiqi, 0 və 1-dən istifadə etməklə ikilik say sistemini, kinetik enerjini, enerjinin saxlanma qanununu və s. göstərmək olar. Alim alman klassik fəlsəfəsinin sələfidir, monadologiya (İdealist fəlsəfəsində monadalar nəzəriyyəsi) adlanan fəlsəfi sistemin yaradıcısıdır. Norbert Viner F.Rozenblatt Amerika riyaziyyatçısı Norbert Viner 26 noyabr 1894-cü ildə Missuri ştatının Kolumbiya şəhərində . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------116------------------------------------ anadan olmuşdur. Atası Leo Viner Rusiyanın Belostok şəhərindəndir, Qarvard universitetində “Slavyan dili və ədəbiyyatı” kafedrasına rəhbərlik etmişdir. N. Viner 1964-cü ildə dünyasını dəyişmişdir. Alim yazdığı “Kibernetika” funtamental əsərində bu sahəni əsaslı şəkildə şərh etmişdir. N.Viner riyazi analiz, ehtimal nəzəriyyəsi, hesablama texnikası və elektrik şəbəkəsi haqqında elmi əsərlər yazmışdır. İkinci Dünya Müharibəsi zamanı hava hücumlarından müdafiə sistemləri ilə məşğul olmuşdur. Sonrakı illərdə kibernetika (texnikada, canlı orqanizmdə və insan cəmiyyətində informasiyanın təhlili və əlaqəsi, idarə olunması və s.) elmi ilə məşğul olmuşdir. Frenk Rozenblatt (Frank Rosenblatt: 1928-1971) psixologiya və süni intellektin neyrofiziologiyası sahə- sində məşhur amerika alimidir. Rusiya İmperiyasının Ukrayınada yerləşən Xmelinski vilayətindən Amerikaya miqrasiya olunmuş sosioloq və iqtisadşı F.F.Rozenblatın ailəsində üçüncü övladdır. Prinston universitetini bitirdikdən sonra 1958-1969-ci illərdə Kornelı universitetində elmi araşdırmalar ilə məşğul olur, “Mark 1” hesablama maşınını ixtira edir. “Mark 1” ilk neyrokompüter hesab edilir və neyron şəbəkəsi olan perseptron üzərində qurulmuşdur. Alim bu sahə ilə məşğul olmaqla “əməyin düzgün təşkil edilməsi üçün hesablama maşınlarından və ya insan dərrakəsindən istifadə etməklə informasiyanın işlənməsinin funtamental qanunları”nı araşdırır, yüksək səviyyəyə qaldırmaq məsələləri ilə daima məşğul olur, bu barədə həmişə düşünür. 1962-ci ildə “Neyrodinamikanın . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------117------------------------------------ prinsipləri. Perseptronlar və beyin mexanizmi nəzəriyyəsi” adlı kitabı çap etdirir. IEEE 2014-cü ildə bu sahə ilə məşğul olan alimləri mükafatlandırmaq üçün “Frank Rozenblatt” adına mükafatını təsis edir. . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------118------------------------------------ . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------119------------------------------------ SÜNİ İNTELLEKT - YENİ İNFORMASİYA TEXNOLOGİYASININ ƏSASIDIR Əvvəlcə mövcud informasiya texnologiyasını nəzərdən keçirək. Hər şeydən əvvəl, bu, külli miqdarda kağız istehlak edən kağız texnologiyasıdır. EHM-in ənənəvi qaydada istifadə edilməsi kağız istehlakı baxımından vəziyyəti dəyişdirmir. Əksinə, daha yüksək keyfiyyətli kağıza tələb bir qədər də artmışdır. Adi (köhnə) informasiya texnologiyası üzrə istifadə edilən EHM-lər son istifadəçilərlə bir sıra vasitəçi mütəxəssislər: riyaziyyatçılar, proqramçılar, məsələ qoyuluşu ilə məşğul olanlar vasitəsi ilə əlaqə yaradır. Müxtəlif sahələrə aid biliklər kağız daşıyıcılarında mətn formasında qeyd edilmiş olur. Hal-hazırda biliklər necə istifadə edilir? Bilik mənbələri olan ədəbiyyatdan problem öyrənilir. Sonra problemin maiyyəti dərk edilir, sonra riyazi model tərtib edilir, sonra alqoritm tərtib edilir, sonra proqram yazılır, sonra məsələ EHM-də həll edilir. EHM-dən istifadə etməklə qərarlaşmış bu informasiya texnologiyasında sintaksis xarakterli modellər hakim mövqeyə malikdir. Məsələn, diferensial tənliklər sistemi şəkilndə verilmiş riyazi modellər tamamilə müxtəlif təbiətli obyektlərdə gedən prosesləri təsvir edə bilir. Bu cür universallıq xətti . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------120------------------------------------ və qeyri-xətti proqramlaşdırma üzrə optimallaşdırma modellərində də gözlənilir. Əgər riyazi modellər şərhsiz təqdim edilərsə, hansı konkret obyektin və ya hansı konkret prosesin təsvir edildiyini demək mümkün olmaz. Yalnız ümumi fikir kimi onu demək olar ki, hansı sinif obyektlərlə bu model müqayisə edilə biləndir. Modelin semantikası (məzmunu) bu və ya digər obyekt və ya prosesi modelləşdirən (düsturlaşdıran, formal şəklə salan) mütəxəssisdən başqa heç kimə məlum deyildir. Qeyd etmək vacibdir ki, formal- riyazi modellərin semantikası, yəni konkret obyekt və ya proses haqqında konkret bilikləri aşkara çıxaran şərhlər (izahlar) EHM-dən kənarda yerləşir. Yeni informasiya texnologiyasının yaranması professor D.A.Pospelovun işləyib hazırladığı və ilk vaxtlarda situasion idarəetmə nəzəriyyəsində, sonra isə süni intellekt nəzəriyyəsində uğurla tətbiq edilən məntiqi- linqvistik modellərlə bağlıdır. Çünki bu modellər idarəetmə obyekti və onda gedən proseslər barədə olan konkret məzmunlu bilikləri formallaşdırmağa, daha doğrusu, riyazi modellərlə yanaşı, məntiqi-linqvistik modelləri də EHM-ə daxil etməyə imkan verir. Məntiqi-linqvistik modellər – semantik şəbəkələr, freymlər, produksion sistemlər – bəzən bir anlayış halında birləşdirilərək ”süni intellekt sistemlərində proqram-aparat vasitələri” adlandırılır. Biliklər bazası məhz məntiqi-linqvistik modellərə əsaslanır. Beləliklə, yeni informasiya texnologiyasını köhnə texnologiyadan prinsipcə fərqləndirən xüsusiyyətlər aşağıdakılardır: . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------121------------------------------------ • Xüsusi formalizmlərin (məntiqi-linqvistik modellərin) köməyi ilə deklarativ (rəsmi, təntənəli) və prosedur biliklər elektron formada təqdim edilir və EHM-in köməyi ilə məsələ həlli daha səmərəli gedir; • Məntiqi-linqvistik modelləşdirmə formallaşdırılması çətin və ya qeyri-mümkün olan bilik sahələri və fəaliyyət sferaları (təbabət, biologiya, geologiya, çevik robotlaşdırılmış istehsalın idarə edilməsi, dispetçer idarəetməsi və s.) hesabına EHM tətbiqini olduqca genişləndirdi; • Bununla da mütəxəssislərin bilavasitə (vasitəçi xidmətinə ehtiyac duymadan) EHM-ə müraciət etməsi təmin olunur və süni intellektin proqram- aparat vasitələri hesabına yaranan intellektual interfeysin köməyi ilə istifadəçi öz məsələsini EHM- də dialoq rejimində həll edə bilir; • Bu halda EHM-lə qarşılıqlı fəaliyyət istifadəçinin peşə dilində, işgüzar dildə baş verir. Süni intellektin sadalanan vasitələri ilə təchiz edilmiş və şəbəkəyə qoşulmuş EHM artıq ağır yüklü kağız texnologiyası ilə deyil, irimiqyaslı məsələ və problemləri həll edən kollektivdaxili prosesi yeni informasiya-təşkilati texnologiya ilə təsvir edir. Beləliklə, bir vaxt akademik V.M.Qluşkovun (1923- 1982) son kitabında göstərildiyi kimi, kağızsız informatikaya keçid baş verir. . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------122------------------------------------ D.A.Pospelov V.M.Qluşkov Viktor Mixayılovic Qluşkov - sovet riyaziyyatçısı, kibernetik. SSRİ Elmlər Akademiyasının akademiki, çoxlu sayda xarici ölkələrin akademiki və elmi birliklərin üzvü. Sosialist Əmıyi Qəhrəmanı, cəbr, kibernetika və hesablama texnikasi sahəsində elmi əsərlərin müəllifi. Alimin rəhbərliyi ilə 1966-cı ildə mühəndis hesablamaları üçün yararlı olan fərdi EHM “Mir-1” yaradılmışdır. Dmitri Aleksandroviç Pospelov, professor, texnika elmləri doktoru, mürəkkəb sistemlərin yeni metodlarla idarə edilməsi sahəsində mütəxəssis. Yeni arxitekturaya malik EHM-in və süni intellektin yaradılması sahələri ilə məşğul olmuşdur. 1989-cu ildə . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------123------------------------------------ yaradılmış süni intellekt assosiasiyasının prezidenti seçilmişdir. 1991-ci ildə qeyri-səlis sistemlərin assosiasiyasının sədri, 1994-cü ildə isə “Təbabətdə kompüter sistemləri və informasiya texnologiyaları” assosiasiyasinin prezidenti seçilmişdir. Hal-hazırda yeni informasiya texnologiyası prinsipləri ilə fəaliyyət göstərən süni intellekt sistemi aşağıdakılara bölünür: -intellektual informasiya-axtarış sistemləri (sual- cavab sistemləri). Bu sistemlərdə proqramçı olmayan son istifadəçilər verilənlər və biliklər bazaları ilə təbii dilə çox yaxın olan peşə dilində işləyir; -hesablama-məntiq sistemləri. Bunlar proqramçı və tətbiqi riyaziyyat mütəxəssisi olmayan son istifadəçilərə öz məsələlərini EHM-lə dialoq rejimində mürəkkəb riyazi metodlardan və müvafiq tətbiqi proqramlardan istifadə etməklə həll edirlər; -ekspert sistemləri. Bu sistemlər biliklərin ekspert təsviri formasında təqdim edildiyi, lakin həm də dəqiq elmlərə xas olan riyazi modellərdən istifadənin çətin və bəzən mümkün olmadığı sahələrin də səmərəli kompüterləşdirilməsinin həyata keçirilməsinə imkan verir. Məhz ekspert sistemlərinin sayəsində süni intellekt elmdə, istehsalın layihələşdirilməsi və idarə edilməsi sahəsində strateji əhəmiyyət qazanmışdır. Hibrid ekspert sistem adlandırılan sistemlər daha mühüm əhəmiyyət daşımağa başlamışdır. Bu sistemlər ənənəvi ekspert sistemlə hesablama-məntiq sisteminin birləşdirilməsi yolu ilə yaradılır. Başqa sözlə, hibrid . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------124------------------------------------ ekspert sistemlərdə məntiqi-linqvistik modellər riyazi modellərlə birlikdə istifadə edilir. Yeni informasiya texnologiyasının daha bir vacib xüsusiyyəti bu və ya digər predmet oblastına aid olan məsələlərə münasibətdə proqram sistemlərinin adaptiv (uyğunlaşan) və çevik (rejimdən-rejimə keçə bilən) olmasıdır. Bu isə o deməkdir ki, həll edilən məsələnin və ya tanınan situasiyanın hansı model, hansı alqoritm və hansı proqramlar sistemi vasitəsilə gerçəkləşdiyini əvvəlcədən söyləmək mümkün deyildir. Məsələn, tibbi diaqnoz qoyulması üçün ekspert sistemindən istifadə edilərkən əvvəlcədən söyləmək mümkün deyil ki, ekspert sistemin hasil edəcəyi məhsul (nəticə) hansı alqoritm üzrə alınacaqdır. Bu xüsusiyyət eyni ilə bütün intellektual tətbiqi proqram paketlərinə də xasdır. Bəhs edilən süni intellekt sistemlərinin hamısı biliklərə yönəldilmiş sistemlər olduğundan, süni intellekt sistemlərinin və yeni informasiya texnologiyalarının gələcək tərəqqisi aşağıdakı üç əsas nəzəri problemin inkişaf etdirilməsini nəzərdə tutur: -biliklərin təqdimatı. Bu, süni intellektin mərkəzi problemidir; -kompüter linqvistikası. Bu, EHM-lə təbii dildə ünsiyyət yaratmağı və xarici dillərdən avtomatik tərcüməni təmin edir; -kompüter məntiqi. Bu, ekspert sistemin inkişafı üçün xüsusi əhəmiyyət daşıyır. Çünki bunun məqsədi insan düşüncəsinin, mühakimələrinin modelləşdirilməsi və proqramlaşdırmanı sənətdən elmə çevirməkdir. . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------125------------------------------------ İNFORMATİKA VƏ SÜNİ İNTELLEKT Artıq qeyd edildiyi kimi, süni intellekt, həlli üçün dörd əsas istiqamət üzrə tədqiqat aparılan kompleks elmi- texniki problemdir. Bugün elmi-texniki tərəqqi sayəsində EHM-dən istifadənin mövcud texnologiyasından yeni informasiya texnologiyasına və müvafiq olaraq verilənlərin emalı sənayesindən intellektual sistemlər sənayesinə keçid baş verir. Süni intellekt problemləri üçün sözügedən elmi istiqamətlər barədə bir qədər ətraflı dayanmağa ehtiyac vardır. İnsan fəaliyyətinin müxtəlif sferalarına, o cümlədən, idarəetmə sistemlərinə, yeni texniki sistemlərin layihələşdirilməsinə və qurulmasına hesablayıcı texnika və robotların kütləvi şəkildə tətbiqi süni intellekt üzrə tədqiqatları ön plana keçirərək, əslində, intellektual sistemlər sənayesinin bərqərar olmasına gətirib çıxarmışdır. Bu prosesin sürətlənməsində 5-ci nəsil EHM yaradılmasına dair Yaponiya proqramının (1979-cu il) və 1983-cü ildə ABŞ-da strateji kompüter proqramının qəbul edilməsi mühüm rol oynamışdır. Müvafiq proqramlar İngiltərə, Fransa, Almaniya və digər Qərbi Avropa ölkələri tərəfindən də qəbul edilmişdir. ”Qarşılıqlı İqtisadi Yardım Şurası (QİYŞ) üzvü olan ölkələrin 2000-ci ilə kompleks elmi-texniki tərəqqisi proqramında” ilk prioritet istiqamət olan ”Xalq Təsərrüfatının elektronlaşdırılması”nda süni intellekt . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------126------------------------------------ prinsiplərindən istifadə edilməklə saniyədə 10 milyard əməliyyat icra edən yeni nəsil super-EHM yaradılması ön planda dururdu. Bu proqramda xüsusilə mürəkkəb elmi məsələlərin həllində, iqtisadiyyatın idarə edilməsində, verilənlər bazalarının yaradılmasında istifadə edilən maşınla insan arasında mükəmməl ünsiyyət vasitələrinin yaradılması məqsəd olaraq təyin edilmişdi. Süni intellekt sahəsində görülən işlərin inkişafını aşağıdakı məlumatlar əyani olaraq göstərir. Belə ki, 1985- ci ildə ABŞ, Qərbi Avropa və Yaponiya bu iş üçün 350 milyon dollar xərcləmişdi. 1990-cı ildə isə süni intellekt sahəsinə 19 milyard dollar xərclənmişdi ki, bunun da 12 milyardı ABŞ-ın, 5 milyardı Yaponiyanın, 2 milyardı Qərbi Avroa ölkələrinin payına düşmüşdü. Göründüyü kimi, süni intellektin inkişafına vəsait qoyuluşunun artım tempi iqtisadiyyatın heç bir sahəsində müşahidə edilməmişdir. Süni intellektə həsr edilmiş çoxsaylı nəşrlər və keçirilmiş irimiqyaslı konfranslar mühüm əhəmiyyət daşımışdır. Süni intellekt sahəsi üzrə kadr hazırlığı da qabaqcıl ölkələrin diqqət mərkəzində olmuşdur. Süni intellekt sahəsində aparılan tədqiqat istiqamətləri aşağıdakılardır: Birinci istiqamət - EHM-də yaradıcılıq proseslərinin ayrı-ayrı funksiyalarının (məsələn, oyun məsələlərinin (şahmat, dama, domino və s) həlli, teoremlərin avtomatik isbatı, proqramların avtomatik sintezi, musiqi əsərlərinin təhlili və sintezi və s.) modelləşdirilməsi; İkinci istiqamət - EHM-in xarici (xarici, o mənada ki, intellektual sistemlər ilk mərhələdə mövcud arxitekturalı . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------127------------------------------------ EHM-lər, o cümlədən, fərdi EHM-lər üçün əlavə qurğu şəklində quraşdırılırdı) intellektuallaşdırılması: kompleks dialoq interfeysinə aid fundamental və tətbiqi tədqiqatlar; Üçüncü istiqamət - EHM-in daxili intellektuallaşdırılması: süni intellekt prinsipləri ilə qurulmuş və səmərəli intellektual sistemlər qurmaq üçün nəzərdə tutulan yeni arxitekturalı hesablayıcı maşınlar; Dördüncü istiqamət - robotların məqsədyönlü davranışı (insan tərəfindən qoyulmuş məqsədlərə çatmaq üzrə əməliyyatları sərbəst şəkildə icra etməyə qabil olan intellektual robotların yaradılması); Beşinci istiqamət - yerdə, havada və suda fəaliyyət göstərmək üçün nəzərdə tutulan sərbəst işləyən nəqliyyat vasitələri (Adətən beşinci istiqamət xüsusi olaraq ayrılmır). Birinci istiqamət digər istiqamətlərdən əvvəl inkişaf etdiyindən ”süni intellekt” termini də bu istiqamətdə yaranmışdır. İkinci istiqamət hal-hazırda daha coşqun inkişaf edir və praktiki olaraq süni intellektin daha vacib inkişaf istiqamətidir. Süni intellekt, sözün həqiqi mənasında, avtomatlaşdırılmış planlaşdırma sistemlərinin, avtomatlaşdırılmış idarəetmə sistemlərinin, avtomatik layihələşdirmə sistemlərinin, elmi tədqiqat sistemlərinin və istehsalın operativ idarə edilməsi sistemlərinin səmərəliliyini kəskin şəkildə yüksəltmişdir. Səmərəliliyin bu cür kəskin artımı son istifadəçinin işinin süni intellekt sayəsində intensivləşməsi ilə bağlıdır. Predmet oblastı mütəxəssisi təbii dilin bir bölməsi olan öz peşə dili hüdudlarından kənara çıxmamaqla: . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------128------------------------------------ • Öz iş yerindən verilənlər (biliklər) bazalarına müraciət edib lazımi sənəd və ya faktoqrafik informasiyanı əldə etmək, lazım gəldikdə, kitabxana şəbəkəsinə və ya paylanmış verilənlər bazaları şəbəkəsinə çıxmaq imkanı qazanır; • Riyazi modellərinin mürəkkəbliyindən asılı olmayaraq layihələşdirmə, planlaşdırma və idarəetmə məsələlərinin həlli və hesablama prosesinin bütün mərhələlərini dialoq rejimində nəzarətdə saxlamaq imkanına malik olur; • Predmet oblastı barədə EHM-də toplanmış biliklərdən istifadə edərək mürəkkəb sistemlərdəki prosesləri tanımaq və diaqnostikasını aparmaq, qərar qəbul etmək, fəaliyyət planları tərtib etmək, fərziyyələr irəli sürüb yoxlamaq, müşahidə nəticələ- rindəki qanunauyğunluqları aşkara çıxarmaq, məntiqi nəticə çıxarmaq imkanı əldə edir. Birinci imkan intellektual informasiya-axtarış sistemləri ilə gerçəkləşdirilir. İkinci imkan intellektual tətbiqi proqram paketləri və bunların sonrakı inkişafının nəticəsi kimi meydana çıxan və planlaşdırma, layihələşdirmə, diaqnoz və sair məsələ- lərinin paylanmış kollektiv həlli üçün nəzərdə tutulan hesablama-məntiq sistemləri ilə reallaşdırılır. Üçüncü imkan çətin formallaşdırılan biliklər sahəsində intensiv şəkildə yayılan ekspert sistemləri ilə reallaşdırılır. Ənənəvi ekspert sistemlərlə hesablama- məntiq sistemlərinin inteqrasiyası olan hibrid ekspert sistemlər daha vacib əhəmiyyət daşıyır. . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------129------------------------------------ Üçüncü istiqamət yeni nəsil EHM yaratmaq probleminin həllinə yönəldilmişdir. Çünki süni intellekt məsələləri üçün yeni arxitekturalı EHM və informasiyanın simvol emalı üzrə yeni metodlar yaratmaq tələb olunur. Hətta ədədi informasiya emalına yönəldilmiş ənənəvi arxitekturalı EHM-in də hesablayıcı resurslarının cəmi 10- 12%-i ədədi informasiya emalına, 90%-ə qədəri isə əməliyyat sistemlərində, translyatorlarda, yaddaşa müraciət hallarında, virtual maşınlarda multiproqram rejiminin təşkilində simvol emalına sərf olunur. Bununla əlaqədar olaraq süni intellekt məsələləri üçün ənənəvi arxitekturalı EHM-lər, hətta ədədi verilənlərin paralel işlənməsinə imkan verən EHM-lər də kifayət qədər səmərəli deyildir. Bundan əlavə, daxili intellektuallaşdırma vasitələrindən biri də bir sıra proqramların aparat cəhətdən dəstəklənməsidir. Bu isə verilənlər bazası maşınları və biliklər bazası maşınları, linqvistik prosessorlar və s. yaranmasına gətirib çıxarmışdır. Dördüncü istiqamət intellektual robotların yaradılmasına yönəldilmişdir. Bu isə həm ixtisaslaşdırılmış EHM-lərin, həm də mexaniki və energetik sistemlərin: sensorların, mühərriklərin və s. tam bir kompleksinin yaradılmasını tələb edən elmi-texniki problemdir. Bütün süni intellekt sistemləri kimi, intellektual robotlar da biliklərə istinad edir. Xarici mühit barədəki biliklər robotların bort EHM-inə çoxsaylı görmə, eşitmə, radiolokasiya, taktil və s. sensorlarından daxil olur. Robotların bort EHM-ini nəhəng informasiya axınlarından azad etmək üçün həmin informasiyanı əvvəlcədən intellektual sensorlarda emal etmək olar. Bu cür . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------130------------------------------------ intellektual sensorlara nümunə kimi müxtəlif şəkil emalı sistemləri göstərilə bilər. Robotun bort EHM-inə daxil olan biliklər situativ olduğundan, onların emalı real vaxt rejimində həyata keçirilməsini tələb edir. Buna görə də avtonom (sərbəst) nəqliyyat vasitələri üçün nəzərdə tutulan bort EHM-in əsasən informasiyanın simvol emalı üçün məsuldarlığı saniyədə 10 milyard əməliyyat olmalıdır. . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------131------------------------------------ BİLİKLƏRİN TƏQDİM EDİLMƏSİ Hesablayıcı texnikanın yaradılması və istifadə edilməsi ənənəvvi olaraq proqram və verilən kimi iki anlayışla bağlı olmuşdur. Həm də proqram veriləni emal etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. İlk vaxtlarda proqramçı proqram tərtib edir və lazımi verilənləri maşına özü daxil edirdi. Sonra böyük dəyişiklik baş verdi. Belə ki, verilənləri proqramlardan ayırdılar. Müxtəlif strukturlu (relyasiyalı, yəni cədvəlli, iyerarxik, şəbəkə) verilənlər bazaları (VB) və verilənlər bazalarını idarəetmə sistemləri (VBİS) meydana çıxdı. Verilənləri proqramlardan ayırmaq üçün proqramlaşdırma dillərində olan verilənlərin təsviri vasitələrindən istifadə edildi. FORTRAN və ALQOL kimi dillər nisbətən sadə verilən strukturlarını EHM yaddaşında təsvir etməkdən ötrü olan təsvir vasitələrinə malikdir. KOBOL, PL/1 və PASKAL dillərində daha mürəkkəb strukturların - verilənlərin iyerarxik strukturlarının təsviri üçün vasitələr vardır. PASKAL dilində, həmçinin istifadəçinin özü tərəfindən verilənlər strukturu yaratmaq üçün də vasitələr vardır. Paralel olaraq, bəlkə bir qədər gecikməklə, EHM-in xarici yaddaşında verilənlərin təsvir edilməsi sahəsində aparılan tədqiqat işləri inkişaf etdirilirdi. Burada informasiya massivi (fayl) fundamental anlayış kimi işlədilirdi. Bu anlayış, yəni, fayl sistemin işlədiyi müxtəlif . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------132------------------------------------ obyektlərə aid verilənlərin bütün zəruri strukturlaşdırılmış yazılarını müvafiq ad altında saxlamağa imkan verir. Bu baxımdan, fayla obyektin informasiya modeli kimi baxmaq olar. Verilənlərin EHM-in xarici yaddaşında təqdimatı aşağıdakı mərələlərdən keçmişdir: • Verilən yazılarının fayllarda formalaşdırılması üsulları, faylların işlədilməsi və onlara müraciətin təşkili istifadəçilərin konkret proqramlarında tamamilə təyin edilmişdi; • Faylların idarə edilməsi və onlara müraciətin təşkili EHM-in əməliyyat sisteminə həvalə olundu; • V erilənlər bazaları və inkişaf etmiş verilənlər bazalarını idarəetmə sistemlərinin yaradılması, tətbiqi məsələlərin həlli üçün nəzərdə tutulan böyük v erilənlər bazaları ilə işləmək imkanı yarandı. Verilənlərin yaradılması, saxlanması, müraciətin təşkili həm məntiqi, həm də fiziki səviyyədə bütövlükdə hər bir proqramın tərtibçisi və istifadəçisinin işi idi. Proqramın verilənləri ilə iş və xüsusilə də onların digər proqramlarda istifadə edilməsi olduqca böyük zəhmət tələb edən, amma az səmərə verən iş idi. İkinci mərələdə EHM-in xarici yaddaşındakı verilənlərlə işi (əsasən fiziki səviyyədə) əməliyyat sistemi (ƏS) öz üzərinə götürdü. Lakin inteqrasiya edilmiş verilənlərlə iş yalnız üçüncü mərhələdə gerçəkləşə bildi. Çünki yalnız bu mərhələdə mürəkkəb strukturlu verilənlər bazalarını səmərəli təşkil etmək mümkün oldu və verilənlər bazalarını idarəetmə sistemləri çərçivəsində verilənlər üçün güclü emaledici . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------133------------------------------------ vasitələr meydana çıxdı. Bunun nəticəsində verilənlərin tətbiqi proqramlardan asılılığı tamamilə aradan qaldırıldı və verilənləri yaradan, dəstəkləyən və istifadə edən proqramları texnoloji cəhətdən bir-birindən ayırmaq mümkün oldu. Nəticədə verilənə görə proqramı tələb etmək imkanı yarandı, halbuki əvvəllər proqrama görə verilən tələb olunurdu. Nəhayət, verilənlər bazalarını idarəetmə sistem- lərinin tərkibində hər bir proqram kompleksində ayrıca aralıq riyazi təminat qatı yaradan vasitələr nəzərdə tutuldu ki, bunlar da veriləni istifadə edən tətbiqi proqramları və müvafiq proqramçıları verilən axtarışından, verilənin yerləşdirilməsindən və verilənlərin idarə edilməsi ilə bağlı olan digər əməliyyatlardan azad etdi. Yəni bu halda verilənlərin idarə edilməsi daha səmərəli təşkil edilə bildi. Sözü edən riyazi təminat qatı qismən verilənlər bazalarını idarəetmə sistemlərinin sistem proqramlarından, qismən də istifadəçinin verilənlər bazalarını idarəetmə sistemlərinə qoşduğu verilənlərin təsviri (VTD) və verilənlərin manipulyasiyası dili (VMD) vasitələrindən ibarət oldu. Bu dillər ənənəvi proqramlaşdırma dillərini verilənlərin iri qruplarını təşkiletmə vasitələri ilə tamamladılar. Bundan sonra yeni mərhələ başladı. Bu mərhələdə kollektiv istifadə edilən paylanmış verilənlər bazaları yaradıldı. Süni intellekt sistemlərinin meydana çıxması “biliklər bazası” adlanan yeni anlayış gətirdi. Ənənəvi “verilənlər və verilənlər bazası” anlayışı ilə “biliklər və biliklər bazası” anlayışını müqayisə etdikdə, xeyli oxşarlıqlar olduğunu . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------134------------------------------------ yəqin etmək mümkün olsa da, müəyyən fərqlər də görünməkdədir. Şübhəsizdir ki, verilənlər verilənlər bazalarının strukturu, predmet oblastı və onun strukturu barədə müəyyən bilikləri əks etdirir. Lakin verilənlə bilik arasında ciddi əlamət fərqləri də vardır. Bilikləri fərqləndirən əlamətlər bunlardır: • Daxili şərhedilənlik; • Strukturluluq; • Əlaqəlilik; • Aktivlik. Strukturlaşdırılmış verilənlərə diqqət yetirdikdə, biliklərə aid edilən bəzi əlamətlərin verilənlərə də xas olduğu aydın olur. Məsələn, şərhedilənlik relyasiyalı verilənlər bazalarında cədvəl sütunlarının adı münasibət atributlarıdır ki, bunların da adları sətirlərdə göstərilir. İkinci əlamət – strukturluluq – mürəkkəb obyektlərin daha sadə obyektlərə bölünməsi (dekompozisiya) və onların arasındakı əlaqələri “hissə-tam”, “sinif-altsinif”, “cins-növ” və s. münasibətləri ilə təsvir etməyə xidmət edir. Bu münasibətlərə iyerarxik və şəbəkə verilənlər bazalarında rast gəlinir. Üçüncü əlamət - əlaqəlilik – iyerarxik və şəbəkə verilənlər bazalarında praktiki olaraq rast gəlinmir. Bizim biliklərimiz yalnız strukturların məzmunu ilə əlaqəli deyildir. Onlar həm də faktlara, proseslərə, hadisələrə aid qanunauyğunluqları və səbəb-nəticə münasibətlərini əks etdirir. O ki, qaldı, dördüncü əlamətə - aktivlik – EHM istifadə edildikcə yeni biliklər yaransa da, verilənlər EHM yaddaşında passiv surətdə saxlanmaqda davam edir. . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------135------------------------------------ İnsana dərketmə aktivliyi xasdır, yəni insan biliyyi aktivdir. Bu, biliyi veriləndən prinsipial surətdə fərqləndirir. Məsələn, bilikdə ziddiyyət aşkar edildikdə, bu, həmin ziddiyyətin aradan qaldırılması üçün səbəbə çevrilir və nəticədə yeni bilik meydana çıxır. Biliklərin natamamlığı da aktivliyi stimullaşdırır. Yəni biliklərdəki çatışmazlıqların aradan qaldırılması zərurəti aktivliyə səbəb olur. Verilənlər və verilənlərin strukturu predmet oblastının xüsusiyyətlərini heç də həmişə tam, bitkin əks etdirmir. Hal-hazırda biliklərin təqdim edilməsi üçün 4 dil (model) tətbiq edilir ki, bunlar da aşağıdakılardan ibarətdir: • Semantik şəbəkələr dili (modeli); • Freymlər sistemi; • Məntiqi dillər (modellər); • Produksion sistemlər. SEMANTİK ŞƏBƏKƏLƏR Semantik şəbəkədə təpələr anlayışları (obyektləri, hadisələri, prosesləri), qövslər anlayışlar çoxluğundakı münasibətləri göstərir. Bu səbəbdəndir ki, semantik şəbəkələrin dili relyasiya dili adlandırılır. Münasibətlər olduqca müxtəlif ola biləndir. Odur ki, semantik şəbəkələrdə əlaqəlilik əlaməti kifayət qədər təmin olunur. Ümumi halda, bu o deməkdir ki, təbii dildə yazılmış mətndəki bilikləri də semantik şəbəkədə əks etdirmək mümkündür. . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------136------------------------------------ Misal üçün aşağıdakı cümləni nəzərdən keçirək: “Balıqçı qayığa əyləşib, digər sahilə keçdi və oradakı balıq səbətini götürdü”. Bu cümlədə 5 obyekt vardır: balıqçı ( 1 a ), qayıq ( 2 a ), digər sahil ( 3 a ), səbət ( 4 a ) və balıq ( 5 a ). Münasibətlər isə bunlardır: əyləşib ( 1 r ), keçdi ( 2 r ), götürdü ( 3 r ) və oradakı ( 4 r ). Beləliklə, baxılan cümlə üçün semantik şəbəkə 1saylı şəkildə verilən kimi olacaqdır: Şəkil 1. Frazaların (ibarələrin) semantik şəbəkəsi 1 saylı şəkildə münasibətlər bütöv xətlərlə, mətndəki “oradakı” sözü isə münasibət kimi göstərilmişdir. Yəni, səbətin digər sahildə olduğu vurğulanır. Bu, nə ilə bağlıdır? İş burasındadır ki, gerçək dünyanın məntiqindən və bu dünyadakı situasiyaların qəbul edilmiş təsviri üsullarından çıxış etməklə, buradakı verilənlərin və . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------137------------------------------------ münasibətlərin bəzilərini mətndəki kimi oxumamaq da olar. Məsələn, şəkil 1-dəki bütöv xətlərlə göstərilmiş münasibətləri qırıq xətlərlə göstərilən münasibətlərlə tamamlamaqla, yuxarıda baxdığımız mətni bu şəklə salmaq olar: “Balıqçı qayığa əyləşdi və qayıqla digər sahilə keçdi. Digər sahhildə balıq vardı. Balıq səbətdə idi. Balıqçı balıq səbətini götürdü”. Bir vacib cəhəti xüsusi olaraq qeyd etmək lazımdır: hind-Avropa dillərində aparılmış tədqiqatlar göstərmişdir ki, bu dillərdə 200-dən artıq olmayan müxtəlif, bir-birinə uyğun gəlməyən münasibətlər var ki, bunlar da baza münasibətləri olaraq müxtəlif kombinasiyalarda digər münasibətlərin yaradılmasında iştirak edirlər. Məhz bu, situasion idarəetmənin təməlini təşkil edir. Bundan əlavə, baza münasibətlərinin sonlu çoxluq təşkil etməsi ümid etməyə imkan verir ki, biliklər bazasında istənilən predmet oblastını təqdim etmək olar və hətta mətnin bilavasitə özünə əsasən semantik şəbəkəni avtomatik qaydada qurmaq olar. Semantik şəbəkələrin xüsusi halı ssenarilər və ya bircins semantik şəbəkələrdir. Bu şəbəkələrdə müxtəlif semantikalı obyektlər ciddi və ya qeyri-ciddi dərəcəli yeganə münasibətlə əlaqələndirilir. Məsələn, əgər obyektlər arasında yalnız ciddi dərəcəli izləmə münasibəti varsa, onda “fransız təqdimatı” adlanan məşhur şəbəkə qrafikindəki işlər kompleksi alınır. Aydındır ki, ssenari plan tərtibi üçün ən münasib vasitədir. Ümumi növ semantik şəbəkə timsalında verilənlər bazası ilə biliklər bazası (BB) arasındakı fərqi təyin etmək mümkündür. . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------138------------------------------------ Predmet oblastı öz komponentlərinin mümkün vəziyyətlərinin çoxluğudur. Ümumi anlayışlar (obyektlər) və onların arasındakı münasibətlər vasitəsilə təqdim edilən bu çoxluq intensional semantik şəbəkə şəklində olan biliklər bazası yaradır. Digər tərəfdən, situasiyadan asılı olaraq predmet oblastının komponentləri konkret qiymətlər, xassələr, xarakteristikalar nümayiş etdirə biləndir. Bütün bu konkret verilənlər predmet oblastının ekstensional semantik şəbəkəsində və ya şəbəkə strukturlu verilənlər bazasında əks etdirilir. Şəkil 2. Biliklərin təqdim edilməsi sistemi FREYM MODELLƏRİ (DİLLƏRİ) Semantik şəbəkələr, obyektlər və anlayışlar arasındakı münasibətləri əks etdirən vasitələrin zənginliyi . İNTELLEKTUAL SİSTEMLƏR VƏ TEXNOLOGİYALAR ---------------------------------139------------------------------------ ilə bağlı olaraq, geniş imkanlara malik olsalar da, bəzi nöqsanlardan da azad deyildirlər. Həddən artıq sərbəst struktur və müxtəlif təpə və əlaqə tipləri informasiya emalı prosedurlarını tamamilə cürbəcür edir ki, bu da EHM-in proqram təminatını olduqca mürəkkəbləşdirir. Bu səbəbdən semantik şəbkələrin xüsusi tipləi: sintaqmatik zəncirlər, ssenarilər, freymlər və s. meydana çıxmışdır. Freymli təqdimatın mərkəzi anlayışı “freym”dir və bu “çərçivə” anlamına gəlir. Bu, onunla bağlıdır ki, istənilən predmet, obyekt haqqında təqdimat, situasiya barədə stereotip insan təsəvvüründə həmişə müəyyən xassə və xarakteristikalarla çərçivələnir ki, bunların da hər biri müəyyən freym slotunda (Slot – yuva (yaddaş yuvası)) yerləşir. Formal olaraq freym dedikdə, adətən aşağıdakı struktur nəzərdə tutulur: ] , , ..., , , , , [ 2 2 1 1 > < > < > < k k g v g v g v f Burada: f — freymin adı; , g i >cütü — i-ci slot, burada v i — slotun adı və g i — slotun qiymətidir. Freymləri bəzən 2 qrupa bölürlər: təsviredici freymlər və roloynayan freymlər. Məsələn, təsviredici freymlərə: [< meyvələr>, <şanı üzümü, 20 ton>, freymlərə isə: [< daşımalı>, <50 ton>, Yüklə 84,86 Kb. Dostları ilə paylaş:
|