Sun’iy intellekt tizimlarining rivojlanish tarixi. Asosiy tushuncha va atamalar



Yüklə 148,43 Kb.
səhifə6/10
tarix18.12.2023
ölçüsü148,43 Kb.
#183987
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10
Sun’iy intellekt tizimlarining rivojlanish tarixi. Asosiy tushun

Semantik tarmoqlar
Semantik tarmoqlar, ma’lumotlar modeli sifatida, sun’iy intellektning turli muammolari bo’yicha ishlagan tadqiqotchilar tomonidan yaratilgan. Semantik tarmoqlardagi tuzilmalar graf ko’rinishida tasvirlanishi hamda graf cho’qqilari va yoylarining to’plami xuddi tarmoqli va binar modellardagi kabi tarmoqlar hosil qilishlari mumkin. Biroq, semantik tarmoqlar umumiylik xususiyati kasb etuvchi bilimlarni tizimga solish va tasvirlash maqsadlari uchun mo’ljallangan. Bundan tashqari, bir-biridan ancha farq qiladigan turli semantik tarmoqlar ko’rinishidagi ma’lumotlar modellari mavjud. Ushbu holat, mazkur modellarning muayyan tiplari turli tadqiqotchilar tomonidan, turli maqsadlar uchun yaratilganligi natijasida yuzaga kelgan.
O’z vaqtida belgilar qo’yilgan har bir graf semantik tarmoqdir, degan ta’rif kiritilgan. Biroq, graf semantik tarmoq bo’lishi uchun, undagi har bir cho’qqi va yoy nimani bildirishi hamda cho’qqilar va yoylar qaysi maqsadlarda qo’llanilishi aniq belgilangan bo’lishi zarur.
Ilk semantik tarmoqlar tuzilma jihatidan bir jinsli ko’rinishga ega bo’lgan hamda ularda turli jinsli cho’qqilar va yoylar orasidagi farqlar ko’zda tutilmagan. Keyinchalik semantik tarmoqlar, ma’lumotlar bazalarini boshqaruv tizimlari sohasida yaratilgan ishlanmalardan ham foydalanish va ma’lumotlar modellari bilan yaqinlashish tarafiga yuz tutgan. Bundan tashqari, semantik tarmoqlar ma’lumotlarni modellash uchun g’oyalarga boy manba hisoblanadi.
Ushbu g’oyalarning eng asosiylaridan biri tip va belgilarni farqlanishidan iborat. Belgilarni umumlashtirish asosida tiplar hosil qilish jarayoni tasniflash (sinflarga birlashtirish), unga teskari jarayon esa ma’lumot nusxalarini hosil qilishdan iborat.
Ikkinchi g’oya semantik masofa tushunchasi bilan bog’liq. Qarab o’tilgan ma’lumotlar modellarida bir atributdan boshqa atributga olib boradigan yo’ldagi yoylar soni hech qanday mantiqiy xususiyat kasb etmaydi. Semantik tarmoqlarda esa ushbu yo’l uzoqligi muhim ahamiyatga ega bo’lib, u o’zaro bog’liq tushunchalarning qanchalik yaqinligini belgilaydi. Bunda, semantik masofa yaqin yoki uzoq deb ochiq ayta olish imkoniyati vujudga keladi. 2.7-rasmda keltirilgan tarxga ko’ra, «Shaxs» tushunchasi «Kasb» bilan ham, «Avtomobil» bilan ham o’zaro bog’langan. Ammo, bundan «Kasb» hamda «Avtomobil»ning o’zaro aloqador ekanligi kelib chiqmaydi. Ushbu holatni semantik tarmoqlarda ko’rsatish uchun norelevantlik (nojoizlik) yoyi tushunchasi qo’llaniladi. Norelevantlik yoyi ikki cho’qqi orasida o’zaro aloqadorlik mavjudligini inkor qiladi.


2.7-rasm. Norelevantlik yoyi.



Uchinchi g’oya – bu bo’laklarga ajratish g’oyasidir. Bo’laklarga ajratish g’oyasi tarmoqni chegaralash hamda yechilayotgan masalaga faqat relevant bo’lgan axborotlarnigina qarash imkonini beradi. Ushbu g’oya berilgan faktlardan yangi faktlarni keltirib chiqarish jarayonida relevant tushunchalarni qidiruv sohasini chegaralash uchun muhim ahamiyatga kab etadi.
Тo’rtinchi g’oya – tiplar shajarasidir. Boshqa ma’lumotlar modellaridan farqli ravishda, semantik tarmoqlarda tip-belgi va tip-tip umumlashtirishlari orasida qat’iy farq belgilab qo’yiladi. Bundan tashqari, shajaraviy bog’langan tiplar uchun atributlar va ularning qiymatlarini hamda tiplar orasidagi mumkin bo’lgan aloqalarni meros qilib olish qoidalari aniq belgilanadi. Nafaqat alohida olingan aloqalar, balki ularning jamlanmalari ham meros qilib olinishi mumkin bo’ladi.
Semantik tarmoqlar modellari tomonidan kiritilgan beshinchi g’oya rollar konsepsiyasi bilan bog’liq. Rollar tushunchasi ko’pgina ma’lumotlar tuzilmalari (masalan, mohiyatlar tiplari, atributlar, aloqalar tiplari) uchun qo’llanilishi mumkin. Hatto rollarning rollari ham kiritilishi mumkin (masalan, «Хodim» funksional rol sifatida belgilansa, «Shaxs» tushunchasi bu rolga «to’ldiruvchi» sifatida keladi).
Aytib o’tilganlardan tashqari, semantik tarmoqlarda bilimlarni tasvirlashning ma’lum qirralariga mo’ljallangan qator konsepsiyalar ham mavjud. Bu esa semantik tarmoqlar toifasidagi modellarning juda xilma-xil bo’lishiga olib kelgan. Shuning uchun, semantik tarmoqlarning qo’llanilish sohalari nihoyatda keng va turli-tuman. Masalan, matematik mantiq sohasi, so’zlashuv matnini tasvirlash hamda tushuna olish sohasi va hokazo.
Barcha semantik tarmoq modellari tuzilmasi graf ko’rinishiga ega bo’ladi. Cho’qqilar va yoylarning turli xillari orasidagi farqlanish tamoyillariga ko’ra semantik tarmoqning ko’rinishi va mazkur semantik tarmoq qo’llaniladigan modellash sohasi belgilanadi. Ekstensional (tashqi) ma’noda cho’qqilar predmetlar (qiymatlar nusxalari yoki mohiyatlar)ning tasviri sifatida, yoylar esa predmetlarga nisbatan tasdiqlar (predmetlar orasidagi aloqalar)ning tasviri sifatida qaralishi mumkin. Masalan, muayyan bir cho’qqi «Komil» nomli mohiyatni, boshqasi esa «Qodir» nomli mohiyatni, ular orasidagi yoy esa «Qodir Komilning ukasi» ko’rinishidagi tasdiqni aks ettirishi mumkin. Semantik tarmoq grafi ma’lumotlarning semantik binar modeli grafining nusxasiga o’xshash bo’ladi. Semantik binar model ob’ektlari semantik tarmoqlarning predmetlariga, yetishish funksiyalari yordamida belgilanadigan binar aloqalar esa tasdiqlarga mos keladi.
Semantik tarmoqlardagi axborot birligi predmet yoki tasdiq sifatida qaralishi mumkin. Masalan, «akasi bo’ladi» kabi aloqa tasdiq sifatida yoki ma’lum xususiyatlarga ega, «bu noto’g’ri» yoki «falonchi bunga ishonadi» ko’rinishdagi, predmet sifatida qaralishi mumkin. Semantik tarmoqlarda axborot ob’ektini predmet yoki tasdiq sifatida talqin etish katta muammo tug’diradi.
Predmet va tasdiq atamalaridan foydalanib ma’lumotlar semantikasini ifodalash imkoniyati bir qadar cheklanganlikka olib keladi. Ma’lumotlar va model kengroq ifodalash xususiyatlariga ega bo’lishi uchun graf cho’qqilari va yoylarini toifalarga differensiatsiyalash (bo’laklash) amalga oshiriladi.
Cho’qqilar toifalari ular tasvirlaydigan predmetlarga mos tarzda belgilanadi. Masalan, semantik tarmoqlardagi tizim tushunchasi to’rt toifadagi cho’qqilarni nazarda tutadi: konseptlar, hodisalar, xususiyatlar va qiymatlar. Konseptlar modellash sohasining «doimiy» elementlari sanaladi. Ular qiymatlarni belgilash uchun qo’llaniladi. Masalan, «Qodir Salomov», «Musiqa bilim yurti» va hokazo. Hodisalar tasvirlanayotgan sohada kuzatiladigan harakatlarga mos keladi. Masalan, «Qodir Salomov Erkin Karimovga imtihon topshirayapti» ko’rinishidagi harakat «imtihon topshirayapti» harakatiga mos keluvchi bitta hodisaviy cho’qqi hamda «Qodir Salomov» va «Erkin Karimov» konseptlariga mos ikki cho’qqi yordamida tasvirlanadi.
Hodisa-cho’qqi va konsept-cho’qqilarni birlashtiruvchi yoylar konseptlarning hodisadagi rollariga mos keladi. Masalan, «imtihon topshirayapti» hodisasida «Qodir Salomov» agent rolini, «Erkin Karimov» esa ta’sir ob’ekti rolini o’ynaydi. Хususiyatlar konsept xususiyatlariga mos keluvchi cho’qqilar bo’ladi. Masalan, Qodir Salomovning bilim darajasi, holati, davomati va o’zlashtirishi «Qodir Salomov» konseptining xususiyatlari hisoblanadi. Qiymatlar esa xususiyatlar qabul qiladigan qiymatlar sohasiga mos keluvchi cho’qqilardan iborat bo’ladi. «Qodir Salomov» konseptining «Bilim darajasi» xususiyatiga «yaxshi» qiymat mos kelsa, Qodir Salomov yaxshi bahoga loyiq hisoblanadi.
Semantik tarmoqlar modellarida cho’qqilar tiplari bo’yicha ham farqlanadi. Ya’ni, predmetlar, belgilarni tasvirlovchi konsept-cho’qqilar va tiplarni tasvirlovchi sinf-cho’qqilar qo’llanilishi mumkin. Masalan, Qodir Salomov konsept, ShAХS esa sinf hisoblanadi. Konsept bir necha sinflarga taalluqli bo’lishi mumkin. Aytaylik, Qodir Salomov ShAХS hamda ТALABA. Shunday qilib, sub’ektning turli rollari uni turli sinflarga kiritish orqali tasvirlanadi. Masalan, Qodir Salomov ota-onasi, rafiqasi va bolalariga nisbatan ShAХS, kursdoshlari, o’qituvchilari va o’quv fanlariga nisbatan ТALABA hisoblanadi.
Sinf va konsept tushunchalari boshqa ma’lumotlar modellaridagi tip va nusxa tushunchalariga juda o’xshash. Biroq, semantik tarmoqlardagi mazkur unsurlar uchun ikkita muhim farqlanish mavjud. Birinchidan, semantik tarmoq grafida sinflar ham, konseptlar ham tasvirlanadi, boshqa ma’lumotlar modellarida tiplar tarxda keltiriladi, nusxalar esa ma’lumotlar bazasidan o’rin oladi. Ikkinchidan, ba’zi semantik tarmoqlarda bir nusxaning bir necha tipga mos kelishiga ijozat beriladi.
Sinf-cho’qqilar va konsept-cho’qqilar orasidagi farqlanish tufayli ularni birlashtiruvchi yoylar uch xil bo’lishi mumkin. Ikki konseptni birlashtiruvchi yoy tasdiqqa mos keladi, sinf va konsept orasidagi yoy nusxa (namuna)ni ifodalaydi, ikki sinfni birlashtiruvchi yoy esa binar munosabat sifatida qaraladi va o’z navbatida bu munosabat ham sinf sifatida qaralishi mumkin. 2.8-rasmda aytib o’tilganlarni tasvirlovchi semantik tarmoqqa misol keltirilgan. Bunda, «Qodir» va «Komil» – konseptlar, ТALABA va INSТIТUТ – sinflar, «aka» yoyi esa tasdiq hisoblanadi. ТA’LIM OLADI yoyi ТALABA va INSТIТUТ sinflari orasidagi binar munosabatni ifodalaydi.

2.8- rasm. Semantik tarmoqlardagi cho’qqi va yoylarning turlari.

Sinflar shajara hosil qilishi, bir-biri bilan BIROR va QISMI ko’rinishidagi aloqalar vositasida bog’lanishlari ham mumkin. Masalan, ТALABA va ShAХS sinflari orasidagi munosabat ТALABA BIROR ShAХS tarzida belgilanadi, ya’ni ТALABA sinfi ShAХS sinfi uchun qism-sinf hisoblanadi. O’QUV FANLARI BLOKI sinfi esa O’QUV FANLARI sinfining QISMI kabi tasvirlanadi.
Sinflar shajarasi bir sinf xususiyatlarini boshqa sinf meros qilib olishi uchun qo’llaniladi. Bunda, sinf o’zidan yuqorigi qatlamdagi sinf bilan BIROR tarzidagi aloqa orqali bog’langan bo’lsa, u o’sha sinfga taalluqli barcha atributlar va ularning qiymatlarini meros qilib oladi. Sinf-konsept nusxasi ko’rinishidagi aloqada esa konsept mazkur sinfning barcha atributlarini meros qilib oladi.
Semantik tarmoq modellarida butunlik cheklovlari tarmoq tuzilmasini ifodalash bilan uyg’unlashgan bo’ladi. Bular konsept yoki sinflarga taalluqli ma’lumotlardan iborat bo’ladi. Semantik ma’lumotlar modellarining ko’pchiligida konseptlar hamda sinflarni birlashtiruvchi yoylarni yoki ixtiyoriy cheklovlarni ifodalashda predikatlarni hisoblash tilidan ham foydalaniladi. Masalan, ushbu til yordamida har bir o’quv fani hech bo’lmaganda bitta talaba bilan bog’langan bo’lishi zarurligini ko’rsatish mumkin.
Semantik tarmoqlarda butunlik cheklovlari boshqa faktlarga taalluqli faktlar sifatida ham ifodalanishi mumkin. Butunlik cheklovlari yuqori qatlamdagi sinflarning boshqa xususiyatlari kabi meros qilib olinishi mumkin.
Semantik tarmoqlar modellaridagi bajariladigan amallar binar modellardagiga juda o’xshash. Ularni ikkiga, sinflar va binar munosabatlar ustida bajariladigan amallarga bo’lish mumkin.
Sinflar va ularning nusxalari ustida bajariladigan amallarning to’rt asosiy xili mavjud:

  • biror sinfga mansub nusxani yaratilishi yoki biror mavjud nusxani boshqa biror sinfga ham taalluqli qilib belgilanishini ta’minlash. Masalan, ТALABA sinfi uchun yangi nusxa ushbu nusxani yangidan yaratish orqali yoki ShAХS sinfiga mansub biror nusxaning ТALABA sinfiga ham taaluqli bo’lishini belgilash orqali kiritilishi mumkin;


  • muayyan nusxani ma’lum bir sinfga taalluqli bo’lishiga chek qo’yish yoki ushbu nusxani butunlay yo’qotish;


  • muayyan sinfga mansub barcha nusxalarni saralash;


  • muayyan nusxani ko’rsatilgan sinfga mansubligini aniqlash.


Binar munosabatlar ustida bajariladigan amallar ham to’rt xil:

ikki sinf orasida binar munosabatni o’rnatish;

  • ikki sinf orasidagi binar munosabatni olib tashlash;


  • binar munosabatdagi ko’rsatilgan nusxa bilan bog’langan barcha nusxalarni saralab berish;


  • ikki nusxa orasida aloqa mavjudligini tekshirish.





Yüklə 148,43 Kb.

Dostları ilə paylaş:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin