Mavzu: Sun`iy intellekt sohasidagi tadqiqotlarning asosiy yo`nalishlari Reja

Ekspert tizimlari. Sun'iy intellekt usullari avtomatlashtirilgan konsalting tizimlari yoki ekspert tizimlarini yaratishda qo'llanilgan. Birinchi ekspert tizimlari 60-yillarda tadqiqot vositasi sifatida ishlab chiqilgan. Ular sun'iy intellekt tizimlari bo'lib, masalan, kasalliklarni tibbiy tashxislash kabi tor mavzu sohasidagi murakkab muammolarni hal qilish uchun yaratilgan. Ushbu yo'nalishning klassik maqsadi dastlab umumiy maqsadga qaratilgan sun'iy intellekt tizimini yaratish edi, bu esa ushbu sohada aniq ma'lumotga ega bo'lmagan holda har qanday muammoni hal qilishga qodir edi. Hisoblash resurslarining imkoniyatlari cheklanganligi sababli, ushbu vazifani maqbul natija bilan hal qilish juda qiyin bo'lib chiqdi. Ekspert tizimlarini tijorat asosida amalga oshirish 1980-yillarning boshlarida ro'y berdi va shundan beri ekspert tizimlari katta shuhrat qozondi. Ular biznesda, fanda, texnologiyada, ishlab chiqarishda, shuningdek, aniq belgilangan fan sohasi mavjud bo'lgan boshqa sohalarda qo'llaniladi. "Aniq aniq" iborasining asosiy ma'nosi shundan iboratki, tajribali shaxs ushbu mavzu sohasidagi har qanday muammoni hal qilish uchun fikrlash bosqichlarini aniqlay oladi. Bu shuni anglatadiki, shunga o'xshash harakatlar kompyuter dasturi tomonidan amalga oshirilishi mumkin. Endi biz buni ishonch bilan ayta olamiz sun'iy intellekt tizimlaridan foydalanish keng chegaralarni ochadi. Bugungi kunda ekspert tizimlari sun'iy intellekt texnologiyasining eng muvaffaqiyatli dasturlaridan biridir. Shuning uchun siz bilan tanishishingizni maslahat beramiz
Sun'iy intellekt ilmiy yo'nalish sifatida tan olingan va o'tgan asrning 50-yillari o'rtasida sodir bo'lgan paytdan boshlab, aqlli tizimlarni ishlab chiquvchilar ko'plab muammolarni hal qilishlari kerak edi. An'anaviy ravishda barcha vazifalarni bir nechta sinflarga bo'lish mumkin: inson tilini tan olish va tarjima, teoremalarni avtomatik ravishda isbotlash, o'yin dasturlarini yaratish, tasvirni tanib olish va mashina yaratuvchisi. Keling, muammolarning har bir sinfining mohiyatini qisqacha ko'rib chiqaylik.
Teoremalarni isbotlash.
Teoremalarni avtomatik isbotlash sun'iy intellektni qo'llashning eng qadimgi sohasidir. Ushbu sohada juda ko'p izlanishlar olib borildi, natijada rasmiy qidiruv algoritmlari va PROLOG, mantiqiy dasturlash tili va predikatli hisoblar kabi rasmiy vakillik tillari paydo bo'ldi.
Teoremalarning avtomatik isbotlari jozibador bo'lib, ular mantiqning umumiyligi va qat'iyligiga asoslanadi. Rasmiy tizimdagi mantiq avtomatlashtirish imkoniyatini anglatadi, ya'ni agar biz muammoni va u bilan bog'liq qo'shimcha ma'lumotlarni mantiqiy aksiomalar to'plami shaklida taqdim etsak va muammoning maxsus holatlarini isbot talab qiladigan teoremalar sifatida taqdim etsak, ko'pgina muammolarni hal qilishimiz mumkin. Matematik asoslash tizimlari va teoremalarni avtomatik tasdiqlash tizimlari ushbu printsipga asoslanadi. O'tgan yillarda teoremalarni avtomatik isbotlash uchun dastur yozishga bir necha bor urinish bo'lgan, ammo bitta usul yordamida muammolarni echishga imkon beradigan tizimni yaratish mumkin emas edi. Har qanday nisbatan murakkab evristik tizim ahamiyatsiz bo'lgan juda ko'p isbotlangan teoremalarni keltirib chiqarishi mumkin edi, natijada dasturlar zaruriyat topilgunga qadar ularni isbotlashi kerak edi. Shu sababli, katta bo'shliqlar bilan faqat muayyan holatlar uchun maxsus ishlab chiqilgan norasmiy strategiyalar yordamida ishlashingiz mumkin degan fikr paydo bo'ldi. Amalda, bu yondashuv juda samarali bo'lib chiqdi va boshqalar qatori ekspert tizimlari asosiga qo'yildi.
Ammo rasmiy mantiqqa asoslangan mulohazalarni e'tiborsiz qoldirib bo'lmaydi. Rasmiy yondoshish ko'plab muammolarni hal qilishga imkon beradi. Xususan, undan foydalangan holda murakkab tizimlarni boshqarish, kompyuter dasturlarining to'g'riligini tekshirish, mantiqiy zanjirlarni loyihalash va tekshirish mumkin. Bundan tashqari, teoremalarni avtomatik isbotlash tadqiqotchilari mantiqiy ifodalarning sintaktik shaklini baholashga asoslangan kuchli evristikani ishlab chiqdilar. Natijada, maxsus strategiyalarni ishlab chiqishga murojaat qilmasdan qidirish maydonining murakkabligini kamaytirish mumkin bo'ldi.
Teoremalarning avtomatik isbotlanishi olimlarni qiziqtiradi, shuning uchun juda murakkab muammolar uchun odamning aralashuvisiz ham tizimdan foydalanish mumkin. Hozirgi vaqtda dasturlar ko'pincha yordamchilar sifatida ishlaydi. Mutaxassislar vazifani bir nechta pastki qismlarga ajratishadi, so'ngra evristik nuqtai nazardan yuzaga keladigan sabablarni aniqlashga harakat qilinadi. Bundan tashqari, dastur lemmani isbotlaydi, unchalik muhim bo'lmagan taxminlarni tasdiqlaydi va inson tomonidan tasdiqlangan dalillarning rasmiy jihatlariga qo'shimchalar kiritadi.
Naqshni aniqlash.
Patternni tanib olish - bu ma'lumotlarning tasniflanadigan umumiy xususiyatlaridan kelib chiqqan holda dastlabki ma'lumotlarni tavsiflovchi muhim xususiyatlarni tanlab olish.
Naqshni aniqlash nazariyasi kompyuter fanining bir sohasidir, uning vazifasi ob'ektlarni (ob'ektlar, jarayonlar, hodisalar, vaziyatlar, signallar va boshqalar) aniqlash va tasniflash asoslari va usullarini ishlab chiqishdir, ularning har biri ba'zi belgilar va xususiyatlarning kombinatsiyasiga ega. Amalda, siz ob'ektlarni tez-tez aniqlashingiz kerak. Odatiy vaziyat bu svetoforning rangini tanib olish va hozirgi vaqtda ko'chani kesib o'tish to'g'risida qaror qabul qilishdir. Ob'ektni tan olmasdan amalga oshirib bo'lmaydigan boshqa sohalar ham mavjud, masalan, analog signallarni raqamlashtirish, harbiy ishlar, xavfsizlik tizimlari va hokazo, shuning uchun bugungi kunda olimlar tasvirni tanib olish tizimini yaratish ustida faol ish olib bormoqdalar.
Ish ikki asosiy yo'nalish bo'yicha olib boriladi:

• · Tirik mavjudotlarga xos bo'lgan qobiliyatlarni tadqiq qilish, tushuntirish va modellashtirish.

  
  

• Amaliy maqsadlarda individual muammolarni echishga imkon beradigan qurilmalarni yaratishning nazariy va uslubiy asoslarini yaratish.

  
  

Tanib olish muammolari matematik til yordamida tuziladi. Sun'iy neyron tarmoqlari nazariyasi eksperimentlar natijasida natijalarni olishga asoslangan bo'lsa-da, naqshni aniqlash muammolarini shakllantirish eksperiment asosida emas, balki matematik dalillar va mantiqiy mulohazalar asosida amalga oshiriladi.

Bunday muammoning klassik shakllanishini ko'rib chiqing. Tasniflanishi kerak bo'lgan ko'plab ob'ektlar mavjud. To'plam quyi sinflardan yoki sinflardan iborat. So'raladi: to'plamni tavsiflovchi ma'lumotlar, sinflar to'g'risidagi ma'lumotlar va alohida ob'ektning ma'lum bir sinfga tegishli ekanligini ko'rsatmasdan tavsifi. Vazifa: mavjud ma'lumotlar asosida ob'ektning qaysi sinfga tegishli ekanligini aniqlash.
Agar vazifalar monoxrom tasvirlardan iborat bo'lsa, ularni samolyotdagi funktsiyalar deb hisoblash mumkin. Funktsiya rasmning rasmiy yozuvi bo'ladi va har bir nuqtada tasvirning o'ziga xos xususiyatini - optik zichlik, shaffoflik, nashrida va hokazolarni ifodalaydi. Bunday holda, rasmlar to'plamining modeli tekislikda ko'p funktsiyalarga ega bo'ladi. Tanib olish muammosini shakllantirish tan olishdan keyingi bosqichlar qanday bo'lishi kerakligiga bog'liq.
Naqshni aniqlash usullariga miya modeli kontseptsiyasini kiritgan F. Rozenblatning tajribalari kiradi. Tajribaning maqsadi ma'lum funktsional xususiyatlar va tuzilishga ega bo'lgan fizik tizimda psixologik hodisalarning paydo bo'lishini ko'rsatishdir. Olim tan olish bo'yicha eng sodda tajribalarni tasvirlab berdi, ammo ularning xususiyati aniqlanmaydigan echim algoritmi.
Tizim haqida psixologik jihatdan muhim ma'lumotni olish mumkin bo'lgan eng oddiy tajriba quyidagicha: bir idrok ikki xil stimullarning ketma-ketligi bilan taqdim etiladi, ularning har biri qandaydir tarzda javob berishi kerak va turli xil stimullar uchun reaktsiya boshqacha bo'lishi kerak. Bunday tajribaning maqsadlari boshqacha bo'lishi mumkin. Eksperimentator oldida tashqi aralashuvisiz o'z-o'zidan paydo bo'lgan stimullar tizimi tomonidan kamsitish ehtimolini o'rganish yoki majburan tan olish imkoniyatini o'rganish vazifasi turibdi. Ikkinchi holda, eksperimentator tizimga ikkitadan ko'p bo'lishi mumkin bo'lgan turli xil ob'ektlarni tasniflashni o'rgatadi. O'rganish tajribasi quyidagicha: tasvirlar in'ikosga taqdim etiladi, ular orasida tan olinishi kerak bo'lgan barcha sinflarning vakillari bor. To'g'ri javob xotirani o'zgartirish qoidalariga muvofiq mustahkamlanadi. Shundan so'ng, tajriba o'tkazuvchi idrokronni nazorat stimuli bilan taqdim etadi va ushbu sinf tasvirlari uchun berilgan reaktsiyani olish ehtimolini aniqlaydi. Boshqarish stimuli mashg'ulotlar ketma-ketligida ko'rsatilgan ob'ektlarning biriga mos kelishi yoki taqdim etilgan barcha narsalardan farq qilishi mumkin. Bunga qarab quyidagi natijalar olinadi:
Agar nazorat stimuli ilgari berilgan barcha o'quv stimullaridan farq qilsa, demak, sof diskriminatsiyaga qo'shimcha ravishda eksperiment umumlashtirish elementlarini o'rganadi.
Agar boshqaruv stimulyatori ilgari berilgan sinfning stimuli ta'sirida faollashtirilgan elementlarning biron biriga to'g'ri kelmaydigan sezgir elementlarning ma'lum bir guruhini faollashtirsa, u holda tajriba sof umumlashtirishni o'rganadi va tanib olishni o'rganishni o'z ichiga olmaydi.
In'ikoslar sof umumlashtirishga qodir emasligiga qaramay, ular tan olish vazifalarini qoniqarli ravishda hal qilmoqdalar, ayniqsa tasvirlar namoyish qilingan holatlarda, ularda allaqachon hislar mavjud.
Inson nutqini aniqlash va mashinani tarjima qilish.
Sun'iy intellektning uzoq muddatli maqsadlari inson tilini taniy oladigan va undan mazmunli iboralarni yaratish uchun foydalanadigan dasturlarni yaratishni o'z ichiga oladi. Tabiiy tilni tushunish va qo'llash qobiliyati inson aqlining asosiy xususiyatidir. Ushbu qobiliyatni muvaffaqiyatli avtomatlashtirish kompyuterlarning samaradorligini sezilarli darajada oshirishi mumkin edi. Bugungi kunga kelib, tabiiy tilni tushunadigan ko'plab dasturlar yozilgan va ular cheklangan kontekstlarda muvaffaqiyatli qo'llanilmoqda, ammo baribir tabiiy tillarni odamning umumiyligi va moslashuvchanligi bilan ishlatadigan tizimlar mavjud emas. Gap shundaki, tabiiy tilni tushunish jarayoni nafaqat jumlalarni tarkibiy qismlarga oddiy tahlil qilish va lug'atlardagi individual so'zlarning ma'nosini izlashdan iborat. Dasturlar ushbu vazifani muvaffaqiyatli bajarmoqda. Inson nutqidan foydalanish suhbat mavzusi, u bilan bog'liq bo'lgan idiomlar haqida keng bilimlarni talab qiladi, bundan tashqari noaniqliklar, e'tiborsizliklar, professionallik, jargon, og'zaki iboralar va insonning normal nutqiga xos bo'lgan ko'p narsalarni tushunish kerak.
Misol tariqasida "hujumchi", "pas", "uzatish", "jarima", "himoyachi", "hujumchi", "sardor" va boshqa so'zlarni ishlatadigan futbol haqida gapirish mumkin. Ushbu so'zlarning har biri bir qator ma'nolar bilan ajralib turadi va individual ravishda so'zlar juda tushunarli, ammo ulardan tuzilgan ibora futbolga qiziqmagan va ushbu o'yin tarixi, qoidalari va printsiplari haqida hech narsa bilmaydigan har bir kishi uchun tushunarsiz bo'ladi. Shunday qilib, inson tilini tushunish va qo'llash fon bilimlarini uyg'unlashtirishni talab qiladi va tabiiy inson tilini tushunish va qo'llashni avtomatlashtirishdagi asosiy muammolardan biri bu bilimlarni to'plash va tizimlashtirishdir.
Sun'iy intellektda semantik ma'nolar juda keng qo'llanilganligi sababli, olimlar ularni ma'lum darajada tuzilishga imkon beradigan bir qator usullarni ishlab chiqdilar. Shunga qaramay, ishlarning ko'p qismi yaxshi tushunilgan va ixtisoslashgan muammoli sohalarda olib boriladi. Bunga misol mikroto'lqinli texnikadir. Birinchi bo'lib ishlatilgan dasturlardan biri Terri Vinograd tomonidan ishlab chiqilgan SHRDLU dasturi bo'lib, u odamlarning nutqini tushunadigan tizimlardan biri hisoblanadi. Dasturning imkoniyatlari juda cheklangan va turli xil ranglar va shakllarning bloklarini joylashtirish, shuningdek oddiy harakatlarni rejalashtirish bo'yicha "suhbat" ga tushib ketgan. Dastur "Xoch ustundagi piramida qanday rangda?" Kabi savollarga javob berdi. va "Moviy blokni qizil rangga qo'ying" kabi ko'rsatmalar berishi mumkin. Shunga o'xshash vazifalar ko'pincha sun'iy intellekt tadqiqotchilari tomonidan hal qilindi va keyinchalik "bloklar dunyosi" nomi bilan tanildi.
SHRDLU dasturi bloklarning joylashuvi haqida muvaffaqiyatli "suhbatlashgan" bo'lishiga qaramay, unga ushbu "mikrorayon" dan mavhum gapirish qobiliyati berilmadi. Bundan yuqori murakkablikdagi mavzularni semantik tashkil etishning mavjud bo'lmagan juda oddiy usullaridan foydalanilgan.
Tabiiy tillarni tushunish va qo'llash sohasidagi hozirgi ishlar asosan ushbu sohalarning aniq tuzilmalariga moslashtirilishi va keng ko'lamda qo'llanilishi mumkin bo'lgan umumiy taqdimot rasmiyatchiliklarini izlashga qaratilgan. Semiotik tarmoqlarning modifikatsiyasi bo'lgan mavjud texnikalarning aksariyati tor mavzu sohalarida tabiiy tilni biladigan dasturlarni yozishda o'rganiladi va qo'llaniladi. Shu bilan birga, zamonaviy imkoniyatlar inson nutqini barcha xilma-xillikda tushunishga qodir universal dasturni yaratishga imkon bermaydi.
Chizmalarni aniqlash vazifalarining xilma-xilligi orasida quyidagilarni ajratish mumkin:
Hujjatlarni tasniflash
Foydali qazilma konlarini aniqlash
· Tasvirni aniqlash
Shtrixli kodni aniqlash
Belgilarni aniqlash
· Nutqni aniqlash
· Yuzni aniqlash
Avtomobil raqamini aniqlash
O'yin dasturlarida sun'iy aql.
O'yin sun'iy intellekt nafaqat an'anaviy AI usullarini, balki umuman informatika algoritmlarini, kompyuter grafikasi, robototexnika va boshqaruv nazariyasini o'z ichiga oladi. Nafaqat tizim talablari, balki o'yinning byudjeti ham AI qanday amalga oshirilayotganiga bog'liq, shuning uchun ishlab chiquvchilar muvozanatni saqlashlari kerak, bunda o'yin sun'iy intellekt minimal xarajat bilan yaratilishini ta'minlashga harakat qilishadi va shu bilan birga u resurslarga qiziqish va odatiy emas. Bu an'anaviy sun'iy aqlga qaraganda butunlay boshqacha yondashuvni qo'llaydi. Xususan, taqlid, aldash va turli xil soddalashtirishlar keng qo'llaniladi. Misol: birinchi shaxs otishni o'rganuvchilarning o'ziga xos xususiyati - botlarning xatosiz harakat qilish va tezkor maqsad qilish qobiliyatidir, lekin shu bilan birga, odamda bitta imkoniyat yo'q, shuning uchun botlarning qobiliyati sun'iy ravishda kam baholanadi. Shu bilan birga, boshqaruv punktlari shunchalik darajada joylashadiki, botlar bir jamoa bo'lib, pistirma uyushtirishi va hokazo. Sun'iy intellekt tasviri
O'yin sun'iy intellekt bilan boshqariladigan kompyuter o'yinlarida quyidagi belgilar toifalari mavjud:
Mobs - aql-idrok darajasi past, inson o'yinchisiga dushman bo'lgan belgilar. O'yinchilar hududni kesib o'tish, eksponatlar va tajriba orttirish joylarini olish uchun olomonni yo'q qilishadi.
· Pleyerga tegishli bo'lmagan belgilar - odatda bu belgilar pleyrga samimiy yoki neytral.
· Botlar - o'yinchilarga dushmanlik qiladigan, dasturlash qiyin bo'lgan belgilar. Ularning imkoniyatlari o'yin belgilarining imkoniyatlariga yaqin. Har qanday vaqtda, bir qator botlar o'yinchiga qarshi.
Kompyuter o'yinining ichida ko'pgina sohalar mavjud, ularda sun'iy o'yin zakovati uchun turli xil evristik algoritmlar qo'llaniladi. Eng ko'p ishlatiladigan o'yin AI o'yindan tashqari belgilarni boshqarish usullaridan biri sifatida ishlatiladi. Boshqarishning yana bir kam uchraydigan usuli bu skript. O'yin AI-dan yana bir aniq foydalanish, ayniqsa real vaqtda strategiyalarda, o'yinda bo'lmagan belgi xaritada bir nuqtadan boshqasiga qanday o'tishini aniqlash uchun usul yoki usul topishdir. Shu bilan birga, to'siqlar, erlar va mumkin bo'lgan "urush tumanini" hisobga olish kerak. Guruhlarning dinamik muvozanati, shuningdek, sun'iy aqldan foydalanmasdan ham bo'lmaydi. Ko'pgina o'yinlarda oldindan aytib bo'lmaydigan aql tushunchasi sinab ko'rildi. Bu Nintendogs, Qora va Oq, Maxluqlar va taniqli Tamagotchi o'yinchoqlari kabi o'yinlar. Ushbu o'yinlarda belgilar uy hayvonlari bo'lib, ularning harakati pleyer tomonidan bajariladigan harakatlar bilan farq qiladi. Aslida ularning xatti-harakatlari cheklangan echimlar to'plamini tanlash natijasidir.
Ko'pgina o'yin dasturchilari aql-idrok illyuziyasini keltirib chiqaradigan har qanday texnikani o'yin sun'iy aqlining bir qismi deb hisoblashadi. Biroq, bu yondashuv mutlaqo to'g'ri emas, chunki xuddi shu texnikani nafaqat o'yin AI dvigatellarida qo'llash mumkin. Masalan, botlarni yaratishda, kelajakda yuzaga kelishi mumkin bo'lgan to'qnashuvlar to'g'risida ularga kiritilgan ma'lumotlar bilan algoritmlardan foydalaniladi, natijada botlar ushbu to'qnashuvlarning oldini olish uchun "qobiliyat" ga ega bo'ladilar. Ammo xuddi shu texnikalar jismoniy dvigatelning muhim va zarur qismidir. Yana bir misol: botni maqsadli tizimining muhim tarkibiy qismi bu suv ma'lumotidir va xuddi shu ma'lumotlar grafik dvigatelda ishlash uchun keng qo'llaniladi. Yakuniy misol skriptlar. Ushbu vosita o'yinni rivojlantirishning barcha jihatlarida muvaffaqiyatli ishlatilishi mumkin, ammo aksariyat hollarda bu o'yin bo'lmagan belgilar harakatlarini boshqarish usullaridan biri hisoblanadi.
Puristlarning fikriga ko'ra, "o'yin sun'iy aql" iborasi mubolag'a bo'lgani uchun mavjud bo'lishga haqli emas. Ularning asosiy argumenti sifatida ular AI o'yinida klassik sun'iy intellekt ilm-fanining faqat ma'lum sohalaridan foydalanilganligini ta'kidlaydilar. Shuni hisobga olish kerakki, AI maqsadlari o'z-o'zini o'rganish tizimlarini yaratish va hatto fikr yuritishga qodir sun'iy intellektni yaratishdir, holbuki u ko'pincha evristik va cheklangan bir nechta qoidalar to'plami bilan chegaralanadi, ular yaxshi o'yin yaratish va pleyerni yorqin taassurotlar bilan ta'minlaydi. o'yin shov-shuvlari.
Hozirgi vaqtda kompyuter o'yinlarini ishlab chiquvchilar akademik AIga qiziqish bildirmoqdalar va ilmiy jamoalar, o'z navbatida, kompyuter o'yinlariga qiziqishni boshladilar. Shu munosabat bilan, o'yin va klassik AI bir-biridan qay darajada farq qilishi savol tug'iladi. Biroq, o'yin sun'iy aql hali ham klassikaning pastki tarmoqlaridan biri sifatida qaraladi. Buning sababi sun'iy intellekt bir-biridan farq qiladigan turli xil amaliy sohalarga ega. Agar ular o'yin aqllari haqida gapirishgan bo'lsa, bu erda muhim farq ba'zi muammolarni "qonuniy" usulda hal qilish maqsadida aldanish ehtimoli. Bir tomondan, aldamchilikning yo'qligi shundaki, u ko'pincha xarakterning real bo'lmagan xatti-harakatlariga olib keladi va shuning uchun har doim ham foydalanib bo'lmaydi. Boshqa tomondan, bunday aldamchilikning ehtimoli o'yin AI o'rtasidagi muhim farq bo'lib xizmat qiladi.
Sun'iy intellektning yana bir qiziqarli vazifasi kompyuterga shaxmat o'ynashni o'rgatishdir. Uning qarori bilan butun dunyo olimlari shug'ullanishgan. Ushbu vazifaning o'ziga xos xususiyati shundaki, kompyuterning mantiqiy qobiliyatlarini namoyish qilish haqiqiy dushman bo'lsagina mumkin. Birinchi bunday namoyish 1974 yilda shaxmat dasturlari bo'yicha shaxmat bo'yicha jahon chempionati o'tkaziladigan Stokgolmda bo'lib o'tdi. Moskvadagi SSSR Fanlar akademiyasining Boshqarish muammolari institutining sovet olimlari tomonidan yaratilgan "Kaissa" dasturi g'olib bo'ldi.
Mashinasozlikda sun'iy aql.
Inson aqlining tabiati hali etarlicha o'rganilmagan va inson ijodining tabiatini o'rganish darajasi bundan ham pastroq. Biroq, sun'iy intellektning yo'nalishlaridan biri bu mashina ijodidir. Zamonaviy kompyuterlar musiqiy, badiiy va tasviriy asarlarni yaratadilar va kompyuter o'yinlari va filmlar sanoatida mashinalar tomonidan yaratilgan haqiqiy tasvirlar allaqachon ishlatilgan. Mavjud dasturlar odamlar tomonidan osongina idrok etilishi va tushunilishi mumkin bo'lgan turli xil tasvirlarni yaratadi. Bu, ayniqsa, intuitiv bilimga nisbatan muhimdir, uni rasmiy tekshirish uchun katta aqliy kuch sarflash kerak bo'ladi. Shunday qilib, musiqiy vazifalar dasturlash tili yordamida muvaffaqiyatli hal qilinmoqda, ulardan biri CSound tili. Musiqiy asarlar yaratilgan maxsus dasturiy ta'minot kompozitsion algoritmik dasturlar, interfaol kompozitsion tizimlar, ovoz sintezi va ishlov berish tizimlari bilan ta'minlangan.
Ekspert tizimlari.
Zamonaviy ekspert tizimlarining rivojlanishi tadqiqotchilar tomonidan 70-yillarning boshlaridan beri olib borilgan va 1980-yillarning boshlarida ekspert tizimlari tijorat asosida ishlab chiqila boshlangan. 1832 yilda rus olimi S. N. Korsakov tomonidan taklif qilingan ekspert tizimlarining prototiplari bu "aqlli mashinalar" deb nomlangan mexanik qurilmalar bo'lib, ushbu sharoitlarni hisobga olgan holda echim topishga imkon berdi. Masalan, bemorda kuzatilgan kasallik belgilari tahlil qilindi va ushbu tahlil natijalariga ko'ra eng mos dorilar taklif qilindi.
Informatika ekspert tizimlarini bilim bazalari bilan birgalikda ko'rib chiqadi. Tizimlar - qarorlarni qabul qilish protseduralari va mantiqiy xulosalarni qo'llash asosida ekspert xulq-atvori modellari. Bilim bazalari tanlangan faoliyat sohasi bilan bevosita bog'liq bo'lgan inkor etish qoidalari va faktlari yig'indisi sifatida qaraladi.
O'tgan asrning oxirida, o'sha paytda umuman qabul qilingan matnli inson-mashina interfeysiga chuqur e'tibor qaratgan ekspert tizimlarining ma'lum bir kontseptsiyasi ishlab chiqildi. Hozirgi vaqtda ushbu kontseptsiya jiddiy inqirozni boshdan kechirdi, chunki, ehtimol, foydalanuvchi dasturlarida matn interfeysi grafikaga o'zgartirilgan. Bundan tashqari, ma'lumotlar tizimining relyatsion modeli va ekspert tizimlarini qurishda "klassik" nuqtai nazar juda sust. Shu sababli, ekspert tizimlarining bilim bazalarini tashkil etish, hech bo'lmaganda, zamonaviy sanoat ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimlaridan foydalangan holda samarali amalga oshirilmaydi. Adabiy va tarmoq manbalari "keng tarqalgan" yoki "keng tarqalgan" deb nomlangan ekspert tizimlarining ko'plab misollarini keltiradi. Aslida, ushbu ekspert tizimlarining barchasi o'tgan asrning 80-yillarida yaratilgan va hozirga qadar o'z faoliyatini to'xtatgan yoki bir necha tashabbuskorlar tufayli eskirgan va mavjud. Boshqa tomondan, zamonaviy dasturiy mahsulotlarni ishlab chiquvchilar ko'pincha o'zlarining yaratilishlarini ekspert tizimlari deb atashadi. Bunday bayonotlar marketing hiyla-nayranglaridan boshqa narsa emas, chunki aslida bu mahsulotlar ekspert tizimlari emas (biron bir kompyuter yordami va yuridik tizim bunga misol bo'lishi mumkin). Ishqibozlar foydalanuvchi interfeysini yaratishda yondashuvlarni ekspert tizimlarini yaratishda "klassik" yondashuvlar bilan birlashtirishga harakat qilmoqdalar. Ushbu urinishlar CLIPS.NET, CLIPS Java Native Interface va boshqa loyihalarda o'z aksini topdi, ammo yirik dasturiy ta'minot kompaniyalari bunday loyihalarni moliyalashtirishga shoshilmayapti va shuning uchun rivojlanish eksperimental bosqichdan nariga o'tmaydi.
Bilimlarga asoslangan tizimlarni qo'llash mumkin bo'lgan barcha sohalarni sinflarga bo'lish mumkin: tibbiy diagnostika, rejalashtirish, prognozlash, boshqarish va boshqarish, o'qitish, sharhlash, elektr va mexanik uskunadagi nosozliklarni bartaraf etish, o'qitish. Keling, ushbu sinflarning har birini batafsil ko'rib chiqaylik.
a) Tibbiy diagnostika tizimlari.
Bunday tizimlardan foydalanib, organizm faoliyatidagi turli xil buzilishlar va ularning mumkin bo'lgan sabablari qanday bog'liqligi aniqlanadi. Eng mashhur diagnostika tizimi MYCIN. U meningit va bakterial infektsiyalarni tashxislashda, shuningdek ushbu kasallik topilgan bemorlarning ahvolini kuzatishda ishlatiladi. Tizimning birinchi versiyasi 70-yillarda ishlab chiqilgan. Bugungi kunda uning imkoniyatlari sezilarli darajada kengaydi: tizim tashxisni malakali shifokor darajasida o'tkazadi va uni tibbiyotning turli sohalarida qo'llash mumkin.
b) bashorat qiluvchi tizimlar.
Tizimlar ob'ektning holatini yoki holatini tavsiflovchi mavjud ma'lumotlarga asoslangan holda voqealar yoki voqealar natijalarini bashorat qilish uchun mo'ljallangan. Shunday qilib, o'z ishida algoritmlarning statistik usullaridan foydalanadigan "Uoll-stritni zabt etish" dasturi bozor sharoitlarini tahlil qilish va kapital qo'yilmalar rejasini ishlab chiqish imkoniyatiga ega. Dastur an'anaviy dasturlash algoritmlari va protseduralaridan foydalanadi, shuning uchun uni bilimlarga asoslangan tizimlarga kiritish mumkin emas. Bugungi kunda mavjud ma'lumotlarni tahlil qilib, yo'lovchilar oqimini, unumdorlik va ob-havoni bashorat qiladigan dasturlar mavjud. Bunday dasturlar juda oddiy va ulardan ba'zilari oddiy shaxsiy kompyuterlarda ishlatilishi mumkin. Biroq, bozor ma'lumotlariga asoslanib, kapitalni qanday oshirishni taklif qiladigan ekspert tizimlari hali mavjud emas.
c) Rejalashtirish.
Rejalashtirish tizimlari aniq natijalarga erishish uchun ko'p sonli o'zgaruvchilar bilan bog'liq muammolarni hal qilish uchun mo'ljallangan. Tijorat tizimida birinchi marta bunday tizimlardan Damat kompaniyasi Informat tomonidan foydalanilgan. Kompaniya rahbariyati ofisning foyesiga 13 ta stantsiyani o'rnatishni buyurdi, bu erda kompyuter sotib olishni istagan mijozlarga bepul maslahatlar berilgan. Mashinalar byudjetga va xaridorning xohishlariga mos keladigan tanlovni amalga oshirishga yordam berdi. Ekspert tizimlari Boeing tomonidan vertolyotni ta'mirlash, samolyot dvigatelining ishdan chiqish sabablarini aniqlash va komik stantsiyalarni loyihalash kabi maqsadlarda ham foydalanilgan. DEC mijozlar talablariga muvofiq VAX kompyuter tizimlarining konfiguratsiyasini aniqlash va o'zgartirish imkoniyatiga ega bo'lgan XCON ekspert tizimini yaratdi. Hozirda DEC XCON bilim bazasini o'z ichiga olgan yanada kuchli XSEL tizimini ishlab chiqmoqda. Tizimning maqsadi iste'molchilarga kerakli konfiguratsiy*aga ega kompyuter tizimini tanlashga yordam berishdir. XSEL va XCON o'rtasidagi farq shundaki, u interaktivdir.
d) talqin.
Interpretatsion tizimlar kuzatish natijalari asosida xulosa chiqarishga qodir. Eng mashhur tarjima tizimlaridan biri PROSPECTOR tizimidir. U to'qqiz mutaxassisning bilimlari asosida ma'lumotlardan foydalangan holda ishlaydi. Tizimning samaradorligini bitta misol bilan baholash mumkin: to'qqiz xil tekshirish usulidan foydalanib, tizim ma'dan konini aniqladi, uning ishtirokini hech qanday mutaxassis kutmagan bo'lishi mumkin. Boshqa taniqli tarjimon tipli tizim bu HASP / SIAP. U akustik kuzatuv tizimlaridan ma'lumotlardan foydalanadi va ularning asosida Tinch okeanidagi kemalarning joylashuvi va ularning turlarini aniqlaydi.
e) boshqarish va boshqarishning aqlli tizimlari.
Monitoring va nazorat qilish uchun ekspert tizimlari muvaffaqiyatli ishlatiladi. Ular bir nechta manbalardan olingan ma'lumotlarni tahlil qilishlari va tahlil natijalari asosida qaror qabul qilishlari mumkin. Bunday tizimlar tibbiy nazoratni amalga oshirishi va samolyotlar harakatini boshqarishga qodir, bundan tashqari, ular atom elektr stantsiyalarida qo'llaniladi. Ular, shuningdek, korxonaning moliyaviy faoliyatini tartibga solishga va tanqidiy vaziyatlarda echimlarni ishlab chiqishga yordam beradi.
f) Elektr va mexanik uskunalarda diagnostika va muammolarni bartaraf etish.
Bilimlarga asoslangan tizimlar quyidagi hollarda qo'llaniladi:
teplovozlar, avtoulovlar va boshqa elektr va mexanik qurilmalarni ta'mirlash;
diagnostika va kompyuter dasturlari va apparatlaridagi xatolar va nosozliklarni bartaraf etish.
g) kompyuter o'qitish tizimlari.
Ta'lim maqsadlarida bilimlarga asoslangan tizimlardan foydalanish juda samarali. Tizim ob'ektning xatti-harakati va faoliyatini tahlil qiladi va olingan ma'lumotlarga muvofiq bilimlar bazasini o'zgartiradi. Bunday mashg'ulotlarning eng oddiy namunasi - bu kompyuter o'yinidir, unda o'yinchilarning malakasi oshishi bilan darajalar qiyinlashadi. O'qitishning qiziqarli tizimi - EURISCO - D. Lenat tomonidan ishlab chiqilgan. U oddiy evristikadan foydalanadi. Tizim harbiy operatsiyalarni taqlid qiladigan o'yinda ishlatilgan. O'yinning mohiyati ko'plab qoidalarga rioya qilgan holda mag'lubiyatga olib kelishi mumkin bo'lgan flotilaning maqbul tarkibini aniqlashdir. Tizim ushbu vazifani muvaffaqiyatli bajarib, flotilaga bitta kichik kemani va hujumni amalga oshirishga qodir bo'lgan bir nechta kemani kiritdi. O'yin qoidalari har yili o'zgarib turdi, lekin EURISCO tizimi uch yil davomida har doim g'alaba qozondi.
Ko'pgina ekspert tizimlari mavjud, ular bilimlarning mazmuniga ko'ra bir vaqtning o'zida bir nechta turlarga ajratilishi mumkin. Masalan, rejalashtirish tizimi ham tarbiyaviy bo'lishi mumkin. U talabaning bilim darajasini aniqlay oladi va shu ma'lumot asosida o'quv dasturini tuzadi. Boshqarish tizimlari rejalashtirish, prognozlash, diagnostika va nazorat qilish uchun ishlatiladi. Uyni yoki kvartirani himoya qilish uchun ishlab chiqilgan tizimlar atrofdagi o'zgarishlarni kuzatishi, vaziyatning rivojlanishini taxmin qilishi va keyingi harakatlar rejasini tuzishi mumkin. Masalan, deraza ochilib, o'g'ri xonaga kirishga harakat qilmoqda, shuning uchun politsiyani chaqirish kerak.
Ekspert tizimlarining keng qo'llanilishi 1980-yillarda, ular birinchi marta tijoriy amalga oshirilishidan boshlangan. ES ko'plab sohalarda, shu jumladan biznes, fan, texnologiya, ishlab chiqarish va boshqa sohalarda qo'llaniladi, ular aniq belgilangan fan sohasi bilan ajralib turadi. Shu nuqtai nazardan, "aniq belgilangan", odam fikrlash yo'nalishini alohida bosqichlarga ajratishi mumkinligini anglatadi va shu tarzda ushbu sohada bo'lgan har qanday muammoni hal qilish mumkin. Shuning uchun kompyuter dasturi shunga o'xshash harakatlarni amalga oshirishi mumkin. Aytish mumkinki, sun'iy aqlning imkoniyatlaridan foydalanish insoniyat uchun cheksiz imkoniyatlarni ochib beradi.
Sun'iy intellekt (AI) bizning hayotimizning ajralmas qismi bo'lib kelgan. Bu dam olish, xarid qilish, o'qish va ishlashga yordam beradi. Mashinalar ham marketingda keng qo'llanilishini topdilar.
Xulosa

Men bu mustaqil ishni tayyorlash mobaynida sun`iy intellektni aslida nima ekanligini kelib chiqish tarixini rivojlanish davri hozirgi kundagi ahamiyatini o`rgandim.Sun`iy intellekt talab eng kuchli bo`lgan sohalardan biri hisoblanadi. Sun`iy intellekt tadbiq qilinayotgan sohalar judayam ko`p topiladi ularnig asosiy yo`nalishlarini va turlarini yuqorida keltirib o`tdim.Men sun`iy intellekt haqida materiallar bilan tanishish davomida bu sohaga qiziqishim judayam ortdi.Sun`iy intellektda ma`lumotlar bazasi eng kerakli dasturiy qism hisoblanadi . Ya`ni har bir buyruq o`zini o`zi yangilab borishi ko`zda tutilgan.

Ya`nibizdama`lumotborunibilimholatigakelgunchabo`lganjarayonlarchizmayordamidatushuntiribberilgansun`iyintellektshuasosidaquriladibilimesama`lumotlarbazasidasaqlanadi.