Süni İntellektin inkişaf mərhələləri

Demster-Şeyfer nəzəriyyəsi.
İşə qəbul zamanı 10 ekspert 4 namizəddən ən yaxşısını seçməlidir.5 ekspert(C₁=5 ) hesab edirki,1-ci namizəd daha məqsədəuyğundur (A₁={1}),2 ekspert (C₂=2 )hesab edirki 1-ci və 2-ci kondinantlar (A₂={1,2}), daha məqsədəuyğundur.3 ekspert(C₃=3) hesab edirki, 3- cü namizəd (A₃={3}) daha məqsədəuyğundur.İnam nəzəriyyəsindən istifadə edərək məsələni həll edin.m-mühitin çəki əmsalı.
m(A₁)=C₁/N
m(A₂)=C₂/N
m(A₃)=C₃/N
m(ø)=0



Bel(A)=_{ }

A_{i }

N=10 _{ }

Pl=0.5







Neyrokompütinq
Neyron şəbəkınin inkişafı 40-cı illərə təsadüf edir.(U.Mak Kallok və U.Pitts 1943, D.Hebbis 1949) F.Rozenblat tərəfindən təklif olunmuş xətti birlaylı perseptronun öyrətmə alqoritmi göstərdi ki, neyronabənzər hesablamalar (brain-style computation) tanima və dərketmə məsələləri üçün effeklidir.1982-ci ildə C.Hopfild əks əlaqəli neyron şəbəkənin dinamikasının riyazi əsasını, 1984-cü ildə T.Kohonen özütəşkilolunan şəbəkə üçün "müəllimsiz" öyrətmə alqoritmini, 1986-cı ildə D.Rumelhart qeyri-xətti çoxlaylı şəbəkə üçün xətanın geriyə yayılması (error backpropogation) alqoritmini təklif etdi. Neyron şəbəkə,qeyri-səlis sistemlər və genetik alqoritmlər sahəsində əldə olunan müvəffəqiyyətlər yeni bir istiqaməti- hesablama intellektini formalaşdırdı.
1. Süni neyron şəbəkənin (SNŞ) fəaliyyəti və təşkili prinsipləri.
Neyron şəbəkələr anlayışı 50-ci illərin ortalarında formalaşmağa başladı.Bu sahədə əsas nəticələr U. Makkolaxın, D.Xebbin, F. Rozenblatın, C. Xopfildin adı ilə bağlıdır.
1943-cü ildə U. Makkolax və U.Pitts neyronun riyazi modelini təklf etdilər və beyinin fəaliyyəti nəzəriyyəsinin əsas müddəalarının xülasəsini verdilər.
1949-cu ildə D.Xebb beyinin neyronlarının birləşməsinin xarakteri haqda öz ideyalarını verdi və neyron şəbəkənin təlimlənməsi (öyrətmə) qaydalarını təsvir etdi.
Praktik olaraq neyron şəbəkə 1958-ci ildə F. Rozenblat tərəfindən elektron qurğu kimi reallaşdırıldı ki bu da perseptron adlandırıldı və dünyada ilk neyrokomputerin texniki reallaşması variantını təklif etdi. İlk olaraq neyron məntiqi “1” və məntiqi “0” siqnallarla işləyirdi.Binar və analoq siqnallarla işləyən neyron Vidroy və Hoff təklif etmişlər.
1969- cu ildə M.Minski və S. Peypert tərəfindən çap olunan “Perseptronlar ” adlı kitab perseptronların məhdud imkanlara malik olduğunu sübut etdikdən sonra SNŞ-lərə maraq azalmağa başladı. Lakin 80-cı illərdə beyinin fəaliyyəti haqda yeni biliklərin toplanması, mikroelektronika və komputer texnikası sahəsindı baş verən tərəqqi nəticəsində süni neyron şəbəkələrə maraq yenidən artmağa başladı.1982-1985 ci illərdə C. Xopfild assosiativ yaddaşı modelləşdirən optimallaşdırıcı neyron şəbəkələr ailəsini təklif etdi. 1987-ci ildə ABŞ, Yaponiya, Qərbi Avropada SNŞ sahəsində genişmiqyaslı maliyələşməyə başlanıldı.1989-cu ildə böyük elektrotexniki firmalarda SNŞ tədqiqi və tətbiqinə başlanıldı. 2 ildə satışın miqdarı 5 dəfə artdı.1997-ci ildə SNŞ bazarında illik satış həcmi 2 mlrd. dollar təşkil edirdi. 2000- ci ildən isə molekulyar və biomolekulyar texologiyada əldə olunan müvəffəqiyyətlər, nanotexnologiyaya keçid sayəsində yeni arxitekturaya və texnologiyaya əsaslanan neyrokomputerlərin yaradılmasına başlandı.
İnsan beyni və əsəb sistemi biri birinə sinir telləri ilə birləşmiş neyronlardan ibarətdir. Canlı orqanizimlərdə neyron orqanizmin operativ idarə edilməsini təmin edən elektrik aktivliyə malik xüsusi şəkilli hüceyrədir. Sinir telləri isə elektrik impulslarını neyronlar arasında ötürmə qabiliyyətinə malikdirlər. Neyron eyni zamanda informasiya emal edən xüsusi hüceyrədir.O nüvədən (Nucleus), girişdən dendritlər (Dendrites) və çıxışdan -akson (Axon) (Hər bir sinir hüceyrəsinin 1 aksonu vardır) ibarətdir. Dendritlər impuls qəbuledicisi, aksonlar isə neyronun impuls ötürücüsü rolunu oynayır.Aksonun sonluğunda xüsusi lif mövcuddur ki bu sinaps (Synapses) adlanır. Sinapsın funksiyası bir neyronu başqa neyronla birləşdirməkdir.(bir neyronun dendriti ilə başqa neyronun aksonunu). Hər bir sinaps sinaptik əlaqə və ya çəki kəmiyyəti ilə xarakterizə olunur( şəkil 1)


Şəkil1. Bioloji neyronlar
İnsan beyni 10¹¹ neyrona malikdir. Hər bir neyron 10³-10⁴ sayda neyronla qarşılıqlı əlaqədə olur. Ümumiyyətlə insan beyni 10¹⁴-10¹⁵ –dək əlaqəyə malik olur.
Bioloji neyroşəbəkənin əsas xüsusiyyətləri;
1. İnformasiyanın paralel emalı. Hər bir neyron öz çıxışını öz çıxışlarına əsasən formalaşdırır
2. informasiyanın tam emalı xüsusiyyəti.
3. özünütəşkil
4. giriş təsirinin amplitudu sinir telləri ilə ötürülən sinir impulslarına görə kodlaşdırılması. Bioloji neyron şəbəkələr analoq sistemləridir. Informasiya şəbəkəyə çoxsaylı kanallar vasitəsilə daxil olur və ətraf mühitin prinsipinə görə kodlaşır: informasiyanın növü informasiyanı ötürən sinir tellərinin nömrəsinə görə təyin edilir.
5. etibarlılıq.
Hər bir neyron beyinin əsəb hüceyrələrinə analoji olaraq özünün mövcud vəziyyəti ilə -tormozlaşma və həyəcanlanma vəziyyəti ilə xarakterizə olunur. Neyron bir istiqamətli giriş əlaqəsi yaradan sinapslar qrupuna malik olur ki, bu da iki neyronun birləşməsinə kömək edir.. Mövcud neyronun çıxışı- akson digər neyronun girişinə sinaps vasitəsilə birləşir. Süni neyron təqribən bioloji neyronun xüsusiyyətlərinə imitasiya edir.
Süni neyronun strukturunu şəkil 2-də verilmişdir



a)
və ya süni neyronun strukturunu aşağıdakı kimi göstərmək olar

b)
Şəkildən görünür ki, neyronun tərkibinə sinapslar, cəmləyici və qeyri xətti çevirici daxildir. Sinapslar neyronla əlaqə yaradır və giriş siqnalını əlaqə gücünü xarakterizə edən ədədə-sinapsın çəkisinə (w_i) vurur. (hər bir sinaps özünün çəkisi (w_i) ilə xarakterizə olunur). Cəmləyici isə bu hasilləri və eyni zamanda xarici siqnalları toplayır. qeyri xətti çevirici cəmləyicinin çıxışını qeyri xətti funksiya kimi reallaşdırır. Bu funksiya aktivləşmə funksiyası və ya neyronun ötürmə funksiyası adlanır.Neyron vektor arqumentli skalyar funksiyadır.
Giriş siqnalı toplusu х1,х2, ...,хn, süni neyrona daxil olur. Бу siqnallar- эириш вектору биоложи нейронларын синапсларына дахил олан сигналлара уйьундур.
Щяр бир эириш сигналы уйьун w1,w2,...,wn çəkilərinə vurulur. Hər bir çəki bir bioloji sinaptik əlaqəyə uyğundur. Ялагя чякиляриня вурулмуш эириш сигналлары щцъейрянин эювдясиня уйьун олан ъямлямя блокуна дахил олур. Бурада онларын ъябри ъямлянмяси щяйата кечирилир вя neyronun vəziyyəti - нейронун ойанма сявиййяси мцяййян едилир. Neyronun riyazi modeli aşağıdakı kimi yazılır.

y = f(s)
burada w_i – sinapsın çəkisi , (i = 1…n); b – kənarlaşma qiyməti, s – cəmləmənin nəticəsi, x_i – giriş vektoru, (giriş siqnalı), (i = 1…n); y – neyronun çıxış siqnalı, n –neyronunu girişlərinin sayı,f – qeyri xətti dəyişmə ( aktivləşmə funksiyası və ya ötürmə funksiyası). Müsbət çəkili sinaptik əlaqə həyəcanlandırlcı, mənfi çəkili sinaptik əlaqə isə tormozlayıcı-ləngidici adlanır.
Cəmləyici isə bu hasilləri və eyni zamanda xarici siqnalları toplayır. Qeyri xətti çevirici cəmləyicinin çıxışını qeyri xətti funksiya kimi reallaşdırır. Bu funksiya aktivləşmə funksiyası və ya neyronun ötürmə funksiyası adlanır.
Neyronun çıxışı onun oyanma səviyyəsindən asli funksiyadır: Y = F(S), burada F aktivləşmə funksiyasıdır.
Süni neyron şəbəkə (SNŞ) - insan beyni kimi fəaliyyət göstərərək informasiyanı emal edən modeldir. SNŞ biri-biri ilə qarşılıqlı əlaqədə olan neyronlar toplusudur və əsəb sisteminin sadə bioloji modelinə əsaslanaraq fəaliyyət göstərir.
Formal neyronun strukturu aşağıdakı kimidir.