O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI

 

 

TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI

 

	“Sun’iy Intellekt”   FANI BO’YICHA   O’QUV-USLUBIY MAJMUA

 

 

 

 

 

 

 

      Mazkur o’quv-uslubiy majmua Oliy va o’rta maxsus ta’lim vazirligining 20__yil _________   ____-sonli buyrug’i bilan tasdiqlangan o’quv reja va dastur asosida tayyorlandi.

 

 

 

 

 

       Tuzuvchilar:                      TATU assistenti   T.A.Xo’jaqulov

  TATU assistenti  M.P.Atadjanova 

TATU assistenti  M.A.Kushmanova

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

O’quv -uslubiy majmua  universitet ilmiy  kengashining 2016  yil __________dagi ___-sonli qarori bilan tasdiqqa  tavsiya qilingan.

 

MUNDARIJA

 

I. SILABUS. 4

II. MODULNI O’QITISHDA FOYDALANILADIGAN INTERFAOL TA’LIM METODLARI 109

III. NAZARIY MASHG’ULOT MATERIALLARI 200

IV.LABORATORIYA MASHG’ULOTLARI MATERIALLARI 1161

V. TAJRIBA MASHG’ULOTLARI MATERIALLARI 116

VI. MUSTAQIL TA’LIM MAVZULARI 14449

VII. GLOSSARIY.. 144

VIII. ADABIYOTLAR RO’YXATI 1504

 

 

I. SILABUS

2016/2017 o’quv yili

 

Fanning qisqacha tavsifi
OTM nomi va manzili		Toshkent axborot texnologiyalari universiteti					Amir Temur 108, Toshkent
Fakultet va Kafedra		Kompyuter injiniringi					Axborot texnologiyalari
Ta’lim yo’nalishi:		5330500
Fanning professor o’qituvchilari xaqida ma’lumot		Ma’ruza: M.P.Atadjanova  Amaliyot: M.P.Atadjanova				e-mail: www.temur.avlod@mail.ru mahbuba.kushmanova@gmail. com   Telefon:	+99893 3750425   +998712386437
Fanning jadvali va auditoriya №.		403 A				Fanni o’qitish muddati:	02.09.2016-15.06.2017
Fanga ajratilgan soatlar		Auditoriya mashg’ulotlari					Mustaqil ta’lim:	40
		Ma’ruza: 32		Tajriba: 32	Laboratoriya: -
Boshqa fanlar bilan bog’liqligi (Talablar):		“Algoritmlar va Data Base”, “Ma’lumotlar bazasi”, “Algoritmlar faniga kirish”
Fanning mazmuni
Fanning dolzarbligi va mazmuni:			Fanning dolzarbligi:  Intellekt - fikrlash qobiliyati, ratsional bilish va shunga o’xshash. Umumiy holda esa fikrlash, shaxsni aqliy rivojlanishi sinonimi bo’lib xizmat qiladi. Intellekt (aql) - o’z xulqini sozlash yo’li bilan har qanday (ayniqsa yangi) holatga yetarli baho berish qobiliyati. Intellekt-turmushdagi dalillar o’rtasidagi o’zaro bog’liqlikni tushunish qobiliyati. Bu qobiliyat belgilangan maqsadga erishishga olib boruvchi harakatlarni ishlab chiqish uchun kerak bo’ladi.  Fanning mazmuni: Sun’iy intellekt (SI) - hisoblash mashinalari (HM) ning insonlarga intellektli bo’lib ko’rinadigan narsalarni qilishiga imkon beradigan kontseptsiyalar haqidagi fan. Bu barcha qobiliyatlar intellektning qismini tashkil etadi.  Intellekt - bu ma’lumotlarni qayta ishlash va tasvirlash sohasidagi bilimlarning qorishmasidir.
Fan bo’yicha talabaning malakasiga qo’yiladigan talablar			• asosiy tushunchalar va sun’iy intellekt ehtimoli;   • asosiy model  sun’iy intellekt sohasida ishlatilishi.         Yuqoridagilar asosida quyidagi ko’nikmalarga va malakalarga ega bo’lishi kerak: • sun’iy intellekt tizimini ishlab chiqish; • algoritmlarni va sun’iy  intellekt turli uslublardan  foydalanishni; • muammo birinchi tartib qoidasi hal qilishni; • foydalanish yechimlar  daraxtlar, neyron to’rlari, Кlaster  va  tasnifi  modellarini.
Fanida mashg’ulot mavzulari va soatlari bo’yicha taqsimlanishi:
Umumiy va o’quv ishlari turlari bo’yicha hajmi. 7 - SEMESTR O’quv mashg’uloti soatlarini haftalar bo’yicha taqsimoti   № Mash-g’ulot turi Jami Haftalar 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1 Ma’ruza 36 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Tajriba                                       3 Labora-toriya 36 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 Musta-qil ish 40 2 2 2 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2   Jami 112   6 6 6 8 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
MA’RUZA MASHG’ULOTLAR MAZMUNI (6-semestr)
№ Ma`ruzalar Ajratilgan soat 1.      Kirish 2 2.      Fan tarixi. Turli agentlar arxitekturasi 2 3.      Ifodalar mantiqlari 2 4.      Birinchi tartibli predikatlar mantig’i 2 5.      Tanqid cheklovlari 2 6.      Qidiruv 4 7.      Qaror qabul qilishning Markov jarayonlari 4 8.      O’yinlar nazariyasi 2 9.      Bayes to’rlari 4 10.                         Mashinali o’qitishi va ma’lumotlarni inteklektual tahlili 2 11.                         Mashinali o’qitish. Sonli yondashuv 2 12.                         Neyron to'rlari 4 13.                         Tabiiy tilga ishlov berish 2 14.                         Xulosa 2   Jami: 36
LABORTORIYA MASHG’ULOTLAR MAZMUNI (5-semestr)
№ Mavzular Ajratilgan soat 1.      Optimallashtirish va nisbiylik 2 2.      Hisoblash murakkabligi. 2 3.      To’g’ri zanjir. 2 4.      Qoidalar tizimini ishlab chiqish. Poker o’yini uchun kartalar 2 5.      Qoidalar tizimini ishlab chiqish. Oila a'zolari o'rtasidagi munosabatlar 2 6.      Teskari zanjir. 2 7.      Qidiruv. “Hill climbing” texnikasi 4 8.      Qidiruv. “Beamsearch” algoritmi 4 9.      Qidiruv. “Optimal search” algoritm. 2 10.                         O’yinlar.To’rtaliklarni birlashtirish. 4 11.                         O'yinlar. “Alfa-beta” izlash 2 12.                         Muammolar cheklovini qondirish 2 13.                         Matn tiklash 4 14.                         Mashina ta'limi. 2   Jami: 36
MUSTAQIL ISHLAR MAVZUSI
№ Mavzular Ajratilgan soat 1   Semantik analizga asoslangan tizim qidiruvi 10 2 Turli sohalarda va individual topshiriqlarni bajarishda yashirin Markov jarayonlari foydalanish 10 3 Bayestamog’iasosidaMashinata'limalgoritmlarnivabashoratlitahlil 10 4 Eng zo’r 10ta algoritm Mashina ta'lim, tasnifi, klasterlar tahlili 10   Jami: 40
Talabalarni baholash mezonlari:
№ Ko’rsatgichlar ON ballari maks 1-ON 2-ON 1 Darslarga qatnashganlik va o’zlashtirishi darajasi. 10 0-5 0-5 2 Mustaqil ta’lim topshiriqlarini bajarilish va o’zlashtirishi darajasi. 10 0-5 0-5 3 Yozma nazorat ishi natijalari bo’yicha 20 0-10 0-10   Jami ON ballari 40 0-20 0-20 № Ko’rsatgichlar JN ballari maks 1-ON 2-ON 1 Darslarga qatnashganlik va o’zlashtirishi darajasi. 6 0-3 0-3 2 Mustaqil ta’lim topshiriqlarini bajarilish va o’zlashtirishi darajasi. 8   0-4   0-4   3 Laboratoriya ishlarini bajarilish va tajriba ishlarini o’zlashtirishi darajasi. 16   0-8   0-8     Jami JN ballari 30 0-15 0-15 № Ko’rsatgichlar YaN ballari maks O’zgarish oralig’i 1 Fan bo’yicha yakuniy yozma ish nazorati 30 0-30 Jami: 30 0-30
Adabiyotlar	1. O'zbekiston Respublikasi Prezidentining "Zamonaviy Axborot kommunikatsiya tehnologiyalarni qo’llab-quvatlash Chora tadbirlari yanada".rivojlantirish to’g’risidagi 2012 yil 21 martdagi PQ-1730 qarori 2. Sun'iy intelekt: A Zamonaviy Approach - A Rassell va Norvig. - Out. Pearson Prentice Hall - 2009 - 1132p. 3. Sun'iy intellekt  - Wolfgang OERTEL ad. Springer - 2011 - 316p 4. Sun'iy Intelligence: A Zamonaviy Approach - A Rassell va Norvig. - Out. Pearson Prentice Hall - 2009 - 1132p. 5. Probabilistic grafik modellari: me'yorlari va Texnologiya - Daphne Koller, Nir Ffiidman ad. MIT Press - 2009 - 1231p. 6. Murakkab ta'lim: Kirish - Richard Sutton va Andrew G. Barton ad. MIT Press - 1998. Python 4. Kirish - Guido van Rossum, Fred L Drake ad. Tarmoq nazariyasi - 2003 7. Sun'iyintelekt. Asoslari vychislitelnyh moddalar - David Poole, Alan Makvorf ad. Kembrij University Press - 2010 - 682 p. 8. Mashina ta'lim, asab va statistik tasnifi  D.Zh. D. Michie, Spigelhalter, SS Teylor 1994. 290-bet.

 

II. MODULNI O’QITISHDA FOYDALANILADIGAN INTERFAOL TA’LIM METODLARI

“SWOT-tahlil” metodi

Metodning maqsadi: mavjud nazariy bilimlar va laboratoriya  tajribalarni tahlil qilish, taqqoslash orqali muammoni hal etish yo’llarini topishga, bilimlarni mustahkamlash, takrorlash, baholashga, mustaqil, tanqidiy fikrlashni, nostandart tafakkurni shakllantirishga xizmat qiladi.

 

Namuna: Sun’iy intellektning SWOT tahlilini ushbu jadvalga tushiring.

 

 

Xulosalash» (Rezyume, Veyer) metodi

Metodning maqsadi: Bu metod murakkab, ko’ptarmoqli, mumkin qadar, muammoli xarakteridagi mavzularni o’rganishga qaratilgan. Metodning mohiyati shundan iboratki, bunda mavzuning turli tarmoqlari bo’yicha bir xil axborot beriladi va ayni paytda, ularning har biri alohida aspektlarda muhokama etiladi. Masalan, muammo ijobiy va salbiy tomonlari, afzallik, fazilat va kamchiliklari, foyda va zararlari bo’yicha o’rganiladi. Bu interfaol metod tanqidiy, tahliliy, aniq mantiqiy fikrlashni muvaffaqiyatli rivojlantirishga hamda o’quvchilarning mustaqil g’oyalari, fikrlarini yozma va og’zaki shaklda tizimli bayon etish, himoya qilishga imkoniyat yaratadi. “Xulosalash” metodidan ma’ruza mashg’ulotlarida individual va juftliklardagi ish shaklida, amaliy va seminar mashg’ulotlarida kichik guruhlardagi ish shaklida mavzu yuzasidan bilimlarni mustahkamlash, tahlili qilish va taqqoslash maqsadida foydalanish mumkin.

Namuna:

Sun’iy intellekt va inson
Inson		Sun’iy intellekt
afzalligi	kamchiligi	afzalligi	kamchiligi
Xulosa:

 

“Keys-stadi” metodi

«Keys-stadi» - inglizcha so’z bo’lib, («case» – aniq vaziyat, hodisa, «stadi» – o’rganmoq, tahlil qilmoq) aniq vaziyatlarni o’rganish, tahlil qilish asosida o’qitishni amalga oshirishga qaratilgan metod hisoblanadi. Mazkur metod dastlab 1921 yil Garvard universitetida amaliy vaziyatlardan iqtisodiy boshqaruv fanlarini o’rganishda foydalanish tartibida qo’llanilgan. Keysda ochiq axborotlardan yoki aniq voqyea-hodisadan vaziyat sifatida tahlil uchun foydalanish mumkin. Keys harakatlari o’z ichiga quyidagilarni qamrab oladi: Kim (Who), Qachon (When), Qayerda (Where), Nima uchun (Why), Qanday/ Qanaqa (How), Nima-natija (What).

“Keys metodi” ni amalga oshirish bosqichlari

 

Keys. Berilgan topshiriq asosida dastur algoritmi tuzilib C++ dasturlash tilida dastur matni yozildi. Dasturni acm.tuit.uz saytiga yuborilganda “kompilyatsiyada hatolik” habari chiqdi. Ya’ni Sistema yechimni qabul qilmadi.

 

 

«FSMU» metodi

Texnologiyaning maqsadi: Mazkur texnologiya ishtirokchilardagi umumiy fikrlardan xususiy xulosalar chiqarish, taqqoslash, qiyoslash orqali axborotni o’zlashtirish, xulosalash, shuningdek, mustaqil ijodiy fikrlash ko’nikmalarini shakllantirishga xizmat qiladi. Mazkur texnologiyadan ma’ruza mashg’ulotlarida, mustahkamlashda, o’tilgan mavzuni so’rashda, uyga vazifa berishda hamda amaliy mashg’ulot natijalarini tahlil etishda foydalanish tavsiya etiladi.

Texnologiyani amalga oshirish tartibi:

·                   qatnashchilarga mavzuga oid bo’lgan yakuniy xulosa yoki g’oya taklif etiladi;

·                   har bir ishtirokchiga FSMU texnologiyasining bosqichlari yozilgan qog’ozlarni tarqatiladi:

·                   ishtirokchilarning munosabatlari individual yoki guruhiy tartibda taqdimot qilinadi.

FSMU tahlili qatnashchilarda kasbiy-nazariy bilimlarni amaliy mashqlar va mavjud tajribalar asosida tezroq va muvaffaqiyatli o’zlashtirilishiga asos bo’ladi.

Namuna.

Fikr: “Polimarfizim obyektga yo’naltirilgan dasturlashning asosiy tamoyillaridan biridir”.

Topshiriq: Mazkur fikrga nisbatan munosabatingizni FSMU orqali tahlil qiling.

“Assesment” metodi

Metodning maqsadi: mazkur metod ta’lim oluvchilarning bilim darajasini baholash, nazorat qilish, o’zlashtirish ko’rsatkichi va amaliy ko’nikmalarini tekshirishga yo’naltirilgan. Mazkur texnika orqali ta’lim oluvchilarning bilish faoliyati turli yo’nalishlar (test, amaliy ko’nikmalar, muammoli vaziyatlar mashqi, qiyosiy tahlil, simptomlarni aniqlash) bo’yicha tashhis qilinadi va baholanadi.

Metodni amalga oshirish tartibi:

 “Assesment” lardan ma’ruza mashg’ulotlarida talabalarning yoki qatnashchilarning mavjud bilim darajasini o’rganishda, yangi ma’lumotlarni bayon qilishda, seminar, amaliy mashg’ulotlarda esa mavzu yoki ma’lumotlarni o’zlashtirish darajasini baholash, shuningdek, o’z-o’zini baholash maqsadida individual shaklda foydalanish tavsiya etiladi. Shuningdek, o’qituvchining ijodiy yondashuvi hamda o’quv maqsadlaridan kelib chiqib, assesmentga qo’shimcha topshiriqlarni kiritish mumkin.

Namuna. Har bir katakdagi to’g’ri javob 5 ball yoki 1-5 balgacha baholanishi mumkin.

 

“Insert” metodi

Metodning maqsadi: Mazkur metod o’quvchilarda yangi axborotlar tizimini qabul qilish va bilmlarni o’zlashtirilishini yengillashtirish maqsadida qo’llaniladi, shuningdek, bu metod o’quvchilar uchun xotira mashqi vazifasini ham o’taydi.

Metodni amalga oshirish tartibi:

·                   o’qituvchi mashg’ulotga qadar mavzuning asosiy tushunchalari mazmuni yoritilgan input-matnni tarqatma yoki taqdimot ko’rinishida tayyorlaydi;

·                   yangi mavzu mohiyatini yorituvchi matn ta’lim oluvchilarga tarqatiladi yoki taqdimot ko’rinishida namoyish etiladi;

·                   ta’lim oluvchilar individual tarzda matn bilan tanishib chiqib, o’z shaxsiy qarashlarini maxsus belgilar orqali ifodalaydilar. Matn bilan ishlashda talabalar yoki qatnashchilarga quyidagi maxsus belgilardan foydalanish tavsiya etiladi:

Belgilar	1-matn	2-matn	3-matn
“V” – tanish ma’lumot.
“?” – mazkur ma’lumotni tushunmadim, izoh kerak.
“+” bu ma’lumot men uchun yangilik.
“– ” bu fikr yoki mazkur ma’lumotga qarshiman?

Belgilangan vaqt yakunlangach, ta’lim oluvchilar uchun notanish va tushunarsiz bo’lgan ma’lumotlar o’qituvchi tomonidan tahlil qilinib, izohlanadi, ularning mohiyati to’liq yoritiladi. Savollarga javob beriladi va mashg’ulot yakunlanadi.

 

Venn Diagrammasi metodi

Metodning maqsadi: Bu metod grafik tasvir orqali o’qitishni tashkil etish shakli bo’lib, u ikkita o’zaro kesishgan aylana tasviri orqali ifodalanadi. Mazkur metod turli tushunchalar, asoslar, tasavurlarning analiz va sintezini ikki aspekt orqali ko’rib chiqish, ularning umumiy va farqlovchi jihatlarini aniqlash, taqqoslash imkonini beradi.

Metodni amalga oshirish tartibi:

·                   ishtirokchilar ikki kishidan iborat juftliklarga birlashtiriladilar va ularga ko’rib chiqilayotgan tushuncha yoki asosning o’ziga xos, farqli jihatlarini (yoki aksi) doiralar ichiga yozib chiqish taklif etiladi;

·                   navbatdagi bosqichda ishtirokchilar to’rt kishidan iborat kichik guruhlarga birlashtiriladi va har bir juftlik o’z tahlili bilan guruh a’zolarini tanishtiradilar;

·                   juftliklarning tahlili eshitilgach, ular birgalashib, ko’rib chiqilayotgan muammo yohud tushunchalarning umumiy jihatlarini (yoki farqli) izlab topadilar, umumlashtiradilar va doirachalarning kesishgan qismiga yozadilar.

Namuna: Ekspert tizimlar turlari bo’yicha

Semantik

Freymli

Maxsuliy

 

“Blis-o’yin” metodi

Metodning maqsadi: o’quvchilarda tezlik, axborotlar tizmini tahlil qilish, rejalashtirish, prognozlash ko’nikmalarini shakllantirishdan iborat. Mazkur metodni baholash va mustahkamlash maksadida qo’llash samarali natijalarni beradi.

Metodni amalga oshirish bosqichlari:

1. Dastlab ishtirokchilarga belgilangan mavzu yuzasidan tayyorlangan topshiriq, ya’ni tarqatma materiallarni alohida-alohida beriladi va ulardan materialni sinchiklab o’rganish talab etiladi. Shundan so’ng, ishtirokchilarga to’g’ri javoblar tarqatmadagi «yakka baho» kolonkasiga belgilash kerakligi tushuntiriladi. Bu bosqichda vazifa yakka tartibda bajariladi.

2. Navbatdagi bosqichda trener-o’qituvchi ishtirokchilarga uch kishidan iborat kichik guruhlarga birlashtiradi va guruh a’zolarini o’z fikrlari bilan guruhdoshlarini tanishtirib, bahslashib, bir-biriga ta’sir o’tkazib, o’z fikrlariga ishontirish, kelishgan holda bir to’xtamga kelib, javoblarini «guruh bahosi» bo’limiga raqamlar bilan belgilab chiqishni topshiradi. Bu vazifa uchun 15 daqiqa vaqt beriladi.

3. Barcha kichik guruhlar o’z ishlarini tugatgach, to’g’ri harakatlar ketma-ketligi trener-o’qituvchi tomonidan o’qib eshittiriladi, va o’quvchilardan bu javoblarni «to’g’ri javob» bo’limiga yozish so’raladi.

4. «To’g’ri javob» bo’limida berilgan raqamlardan «yakka baho» bo’limida berilgan raqamlar taqqoslanib, farq bo’lsa «0», mos kelsa «1» ball quyish so’raladi. Shundan so’ng «yakka xato» bo’limidagi farqlar yuqoridan pastga qarab qo’shib chiqilib, umumiy yig’indi hisoblanadi.

5. Xuddi shu tartibda «to’g’ri javob» va «guruh bahosi» o’rtasidagi farq chiqariladi va ballar «guruh xatosi» bo’limiga yozib, yuqoridan pastga qarab qo’shiladi va umumiy yig’indi keltirib chiqariladi.

6. Trener-o’qituvchi yakka va guruh xatolarini to’plangan umumiy yig’indi bo’yicha alohida-alohida sharhlab beradi.

7. Ishtirokchilarga olgan baholariga qarab, ularning mavzu bo’yicha o’zlashtirish darajalari aniqlanadi.

Ekspert tizimlarni ketma – ketlikda joylashtiring.  O’zingizni tekshirib ko’ring!

 

“Brifing” metodi

“Brifing”- (ing. briefing-qisqa) biror-bir masala yoki savolning muhokamasiga bag’ishlangan qisqa press-konferensiya.

O’tkazish bosqichlari:

Taqdimot qismi.

Muhokama jarayoni (savol-javoblar asosida).

Brifinglardan trening yakunlarini tahlil qilishda foydalanish mumkin. Shuningdek, amaliy o’yinlarning bir shakli sifatida qatnashchilar bilan birga dolzarb mavzu yoki muammo muhokamasiga bag’ishlangan brifinglar tashkil etish mumkin bo’ladi. Tinglovchilar yoki tinglovchilar tomonidan yaratilgan mobil ilovalarning taqdimotini o’tkazishda ham foydalanish mumkin.

“Portfolio” metodi

“Portfolio” – ( ital. portfolio-portfel, ingl.hujjatlar uchun papka) ta’limiy va kasbiy faoliyat natijalarini autentik baholashga xizmat qiluvchi zamonaviy ta’lim texnologiyalaridan hisoblanadi. Portfolio mutaxassisning saralangan o’quv-metodik ishlari, kasbiy yutuqlari yig’indisi sifatida aks etadi. Jumladan, talaba yoki tinglovchilarning modul yuzasidan o’zlashtirish natijasini elektron portfoliolar orqali tekshirish mumkin bo’ladi. Oliy ta’lim muassasalarida portfolioning quyidagi turlari mavjud:

 

Faoliyat turi	Ish shakli
	Individual	Guruhiy
Ta’limiy faoliyat	Tinglovchilar portfoliosi, bitiruvchi, doktorant, tinglovchi portfoliosi va boshq.	Tinglovchilar guruhi, tinglovchilar guruhi portfoliosi va boshq.
Pedagogik faoliyat	O’qituvchi portfoliosi, rahbar xodim portfoliosi	Kafedra, fakultet, markaz, OTM portfoliosi va boshqa.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

III. NAZARIY MASHG’ULOT MATERIALLARI

1. Ma’ruza

Kirish

Reja:

1. Intelektual tizimlar haqida umumiy ma’lumot

2. Intelektual tizimlarning rivojlanish bosqichlari

3. Ekspert tizimlari (ET). ETning xarakteristika va maqsadlari.

4. ETning oddiy ma’lumotlarni qayta ishlash dasturlaridan farqlari.

 

Tayanch iboralar:  Sun’iy,intelekt, ekspert tizim.

Ta’rif. Sun’iy intelekt(SI) – bu dasturiy muhitning shunday tizimiki, unda inson tafakkurining kompyuter jaraёniga imitatsiyalangan. Sun’iy intelekt atamasi 1956-yilda Stanford universiteti(SSHA) tomonidan taklif qilingan.

Intelekt – bu maqsadga erishishda zarur bo‘ladigan faktlar va metodlar to‘plamidan iborat. Maqsadga erishish – bu faktlarga zaruriy qoidalarni qo‘llashdan iborat.

Misol.Fakt 1. Yonayotgan ploita – issiq.

Qoida 1. AGAR qo‘lni ёnaёtgan plitaga tekkizilsa, U HOLDA kuyish mumkin.

Sun’iy intelekt tizimi rivojlanishining quyidagi bosqichlarini ko‘rib chiqishimiz mumkin:

1. XX asrning 70 yillari masalalarni echish metodlarini izlash va ularni universal dasturlarni qurishda foydalanish bilan xarakterlanadi.

2. XX asrning 80 yillari axborotlarni tasavvur qilishning umumiy metodlarini izlashga va ularni maxsus dasturlarga qo‘llash usullarini qidirish bilan xarakterlanadi.

3. XX asrning 90 yillari bir qancha fan soxalari bo‘yicha maxsus dasturlarni yaratish uchun katta xajmli yuqori sifatli maxsus bilimlarni qo‘llanishi bilan xarakterlanadi.

XX asrning 90-yillari boshlarida butunlay yangi konsepsiya qabul qilindi. Intelektual dasturni tuzish uchun, izlanish fan soxasining yuqori sifatli maxsus bilimlari bilan ta’minlash kerak. SHuning uchun loyixalashtirilaёtgan SI tizimi yuqori bosqisdagi bilimlari bazasiga ega bo‘lishi kerak. Hozirgi vaqtda eng ko‘p tarqalgan konsepsiya bu ekspert tizimlarini (ET) loyixalashtirishdir.

Ta’rif. Ma’lum fan soxasidagi Sun’iy intelekt tizimi ekspert deb ataladi.

ET – bu aniq fan soxasidagi mutaxassislarning bilimlari to‘plovchi va kam ixtisoslashgan foydalanuvchilarga konsultatsiya uchun empirik tajribasini tirajlashtirvchi(nusxasi ёzish) murakkab dasturlar kompleksi.

ET uchun bilimlarni qabul qilishda shu fan soxasidagi ekspertlar xizmat qiladi.

Ularning asosiy xususiyatlari:

1. ET masalani echish uchun yuqori sifatli tajriba va bilimni qabul qiladi;

2. ETdagi bilimlar doim to‘planib va yangilanib boriladi;

3. ET oldindan aytib berish qobilyatiga ega bo‘ladi.

4. ET ishchilarga va mutaxassislarga o‘quv qo‘llanmasi sifatida foydalanilishi mumkin.

ETni loyixalashda va ishlab chiqish jaraёnida quyidagi qatnashuvchilarni aytib o‘tish mumkin:

1. ETni loyixalash instrumental muxitini ishlab chiquvchilar;

2. ETni yaratishdagi instrumental muxit(IM);

3. ETning o‘zi;

4. Ekspert;

5. Bilimlar injeneri va bilimlar bazasi(BB) administratori;

6. Foydalanuvchi.

Bilimlar injeneri – bu SI tizimini ishlab chiqishdagi ko‘nikmaga ega va ETni qanday tuzishni biladigan odam. U ekspertdan so‘raydi va BBdagi bilimlarni tashkillashtiradi.

Instrumental muxitni loyixalashga ET dasturlash tili va qo‘llab quvvatlovchi muhit(u orqali foydalanuvchi ET bilan o‘zaro ta’sirlashadi)dan iborat.

ET qatnashuvchilarining o‘zaro aloqasi.

ET asosliligini qarab chiqamiz, inson tafakkurini va SI tizimini solishtirish.

Inson tafakkur tizimi

SI tizimi

Kamchiliklari

1. Barqaror emas

2. Qiyin o‘tkazuvchi (ifodalovchi)

3. Qiyin hujjatlashtiriluvchi

4. Oldindan aytib bo‘lmaydigan

5. Qimmatli

Ustunliklari

1. Doimiy

2. Oson ifodalanuvchi

3. Oson hujjatlashtiriluvchi

4. Doim bir xil

5. Maqbul

Ustunliklari

1. Ijod qiluvchi

2. Moslashuvchan

3. Hissiy idrokdan foydalanadi

4. Har tomonlama

5. Keng qamrovli bilimdan foydalanadi

Kamchiliklari

1. Sun’iy oldindan dasturlashtirilgan

2. Aytib turish kerak

3. Belgili idrokdan foydalanadi

4. Tor yo‘nalishli

5. Maxsus bilimdan foydalanadi

Bu tizimlarni afzalliklari va kamchiliklarini tahlil qilib, inson eskpert asosiy afzalliklari, u ko‘p soxada, masalan, ijodkorlikda, topqirlikda,ma’lumot uzatishda va umuman mazmunan SIdan ustunlikka ega.

Ishlab chiqaruvchi

Ekspert IT loyixalashtirish Injener bilimi ET foydalanuvchi qurish

Foydalanyapti So‘rayapti Ishlab chiqish aniqlashtirish

ET terminologiyasi.

ETda ishlatiladigan asosiy atamalarni ko‘rib chiqamiz:

Algorit – bu optimal echim olishni ta’minlaydigan formal protsedura.

Bilimlar bazasi – bu ETning soxa bilimidan iborat qismi.

Dispetcher – bu bilimlar bazasidan qachon va qay tartibda qoidalarni qabul qilishni boshqarib turadigan mexanizm qismi.

Bilim – bu dasturda ishlatiladigan intellektual axborot.

Interpretator – bu soxa bilimini qaysi shaklda qabul qilishni boshqaradigan mexanizm qismi.

Qaror mexanizmi – bu masalalarni echish jaraёnlarini umumiy sxemasini o‘zida mujassamlashtirgan ETning qismi.

Ishonchlilik koeffitsienti – bu berilgan faktlar va qoidalarni aniq hisoblash ehtimoli ёki ishonchlilik darajasi belgilaydigan son.

Qoida – bu bilimni quyidagi formal shaklda berilishi: AGAR <shart>, U HOLDA <harakat>.

Ekspert tizim – bu oldidan mo‘ljallab qo‘yilgan va boshqa bilimlardan ajratilgan soxa bilimlariga asoslangan dastur.

Evristika – fan soxasidagi echim izlashni cheklaydi ёki soddalashtiradigan qoida.

Semantik tarmoq – bu bilimlarni graf shaklida ko‘rsatuvchi metod, unda uch qismlari ob’ektlarni, ёylar esa uning xususiyatlarini bildiradi.

Slot – bu ob’ekt xususiyati atributi tavsifi.

ETni tashkillashtirilgan strukturasi.

ET asosida BB ёtadi. Bu erda bilim faktlar va qoidalarning o‘zaro bog‘liq shaklda qabul qilinadi, xoh ular to‘g‘ri bo‘lsin, xoh noto‘g‘ri ёki qaysidir darajada ishonchlilikka ega bo‘lsin.

ETda ko‘p qoidalar,masalan,empirik ёki tajribali qoidalar ёki soddalashtirish, evristika bo‘ladi.

ET evristikani ishlatishga majbur, chunki bu erda echiladigan masalalar odatda qiyin bo‘ladi va oxirigacha tushunib bo‘lmasligi, matematik ёzuvga tushmasligi mumkin.

Fan soxasi haqida saralab olingan bilimlar bazaviy bilimlar, masalani echishda qaror qabul qilishda ishlatiladiganlari esa umumiy bilimlar

deyiladi. SHunday qilib, ETdagi BB faktlar va qoidalardan iborat bo‘ladi, qaror qabul qilish mexanizmida esa yangi bilimlar uchun qoidani qanday shaklda qabul qilishni aniqlashtiruvchi interpretator va bu qoidalarni qanday tartibda qabul qilishni o‘rnatuvchi dispetcher bo‘ladi.

ETning tashkillashtirilgan sxemasini quyidagi shaklda tasvirlash mumkin:

BB

(fan soxasidagi bilimlar)

faktlar

qoidalar

interpretator

dispetcher

CHiqari mexanizmi

(masala echilishidagi umumiy bilimlar)

Oddiy axborotni qayta ishlovchi dasturlardan ETning farqli tomonlari:

1. An’anaviy komp’yuter dasturlari – ixtiёriy qo‘yilgan masalaga ular doim bir xil jaraёnlar ketma-ketligida ёndashishadi; ET har bir qo‘yilgan masalaga xususiy echim daraxtini quradi.

2. ET ixtiёriy simvolli ifodani (masalan, konseptual, makon va zamon munosabatlari) qayta ishlaydi. Agar oddiy dasturlarda maqsad – sonli qiymatlarni hisoblash, o‘zgarmaslarni to‘plash va xotiradan chiqarish bo‘lsa, ET uchun maqsad – ob’ektlar va hodisalar oqimini kuzatishda oldindan asosli ko‘rsatmalar va tavsiyalar berishdan iborat.

3. Agar an’anaviy dasturlar matematik qoidalardan kelib chiqsa, ET ishlashi esa belgilarni qayta ishlashga va evristik mulohazalarga asoslanadi.

ET inson tafakkurini, aniqlangan muammolarning faraz qilingan echimlarini imitatsiya qiladi, keyin ulardan eng mos, to‘g‘ri keladiganini tanlaydi. Bunda eng oldin keraksiz echimlarni tashlab yuboriladi. Bundanda ko‘proq, u egallangan sub’ektiv bilimlarga bog‘liq bo‘lmagan tarkibiy

tuzilishidan foydalanadi, tadqiq qilingan inson tizimini haёtiy muammolar echimiga ekspertiza o‘tkazilishini qabul qilinadi. Muammolarni turli tomondan qarashni tizimli tahlili tufayli, u shundaygina to‘g‘ri keladigan emas, balki eng yaxshi echimni beradi. ET butunlay insoniy ekspertizaga bog‘liq.

Bilimlarni namoyish etishning ikkita turga ajratsa bo‘ladi:

1.             Mantiqiy

2.             Evristik

Mantiqiy modellar asosida formal nazariyani tushunish yotadi. Mantiqiy modellarda aloxida bilimlar (faktlar) birliklari orasida mavjud bo‘lgan munosabatlar, formal nazariyaning sintaktik bilimlari orqali ifodalanadi (masalan, predikatlarni xisoblash).

Mantiqiy modellardan farqlangan holda evristik modellar u yoki bu muammoli soxaga spetsifik xususiyat beradigan turli xil vositalar to‘plamiga ega.  Evristik modellar mantiqiy modellar va imkoniyatlar yoki qobiliyatlarni xolis namoyon etishdan kelib chiqadi, ya’ni, muammoli soxa va samarali foydalanilayotgan chiqarish mexanizmini ko‘rsatishdan. Evristik modellar quyidagicha bo‘ladi:

1.                tarmoqli

2.                freymli

3.                ishlab chiqiladigan

Bilimlarni namoyish etishing birinchi turini ko‘rib chiqamiz

Mantiqiy modellar

Mantiqiy modellar predikatlarni xisoblash tilidan foydalanadilar. Birinchi predikatga munosabatlar nomi mos tushadi, dalillar terminiga esa ob’ektlar. Barcha  predikatlarning mantiqida ishlatiluvchi mantiqiy fikrlar haqiqiy yoki yolg‘on mazmunga ega.

Misol: Djon axborot texnologiyalari bo‘yicha mutaxassis  fikrini ko‘rib chiqamiz. Ushbu fikr quyidagicha tasvirlanishi mumkin: hisoblanadi (Djon, axborot texnologiyalari bo‘yicha mutaxassislik). Keling X-ob’ekt (Djon), axborot texnologiyalar bo‘yicha mutaxassis bo‘lib hisoblanayotgan bo‘lsin. Unda quyida forma ishlatiladi: hisoblanadi (X, axborot texnologiyalari bo‘yicha mutaxasis).

Smit  IBM firmasida mutaxassis sifatida ishlaydi fikri uchta dalilli predikat ko‘rinishida berilishi mumkin: ishlaydi (Smit, IBM firmasi, mutaxassis).

Mantiqiy modellar bilan ishlashda quydagi qoidalarga amal qilish zarur:

1.                Dalillar tartibi xar doim berilgan predmet soxasiga qabul qilingan predikatlar izohi bilan mos holda berilishi kerak. Dasturchi dalillarning fiksirlangan tartibi haqidagi qarorni qabul qiladi va boshidan oxirigacha unga amal qiladi.

2.                Predikat dalillarning istalgan miqdoriga ega bo‘lishi mumkin.

3.                Predikatdan tashkil topgan va u bilan dalillar orqali bog‘langan alohida fikrlar, murakkab fikrlarga mantiqiy bog‘lamalar orqali bog‘lanishi mumkin: VA(END, ), YOKI (or, ), YO‘Q (not, ~), →- AGAR..., UNDA formasini yo‘naltirish uchun foydalaniladigan implikatsiyalar.

 

 Bir necha misollarni ko‘rib chiqamiz:

1)   Predikat nomi – hisoblanadi

Hisoblanadi  (Smit, AT bo‘yicha mutaxassis) ∩ o‘qiydi (Smit, adabiyot)

Smit AT bo‘yicha mutaxassis hisoblanadi va adabiyotni o‘qiydi.

2)   Predikat nomi – hisobot beradi

Hisobot beradi (Smit, Djon)→boshqaradi (Djon, Smit)

Agar Smit Djonni oldida hisobot beradigan bo‘lsa, unda Djon Smitni boshqaradi.

3)   Predikat nomi – yozdi

YOzdi (Smit, dastur) ∩ NOT ishlaydi (dastura) → to‘g‘irlash (Smit, dastur, oqshom) OR berib yuborish (dastur, dasturchi, keyingi kun)

AGAR Smit dasturni yozgan bo‘lsa VA u ishlamasa, UNDA Smit dasturni kechqurun to‘g‘irlashiga YOKI keyingi kuni dasturchiga berib yuborishiga to‘g‘ri keladi..

Fikrlarda dalil sifatida o‘zgaruvchilar ishlatilishi mumkin. Bunday holatda o‘zgaruvchilar bilan ishlash uchun kvantor tushunchasi kiritiladi.

Kvantorlar 2 turda bo‘ladi:

1.                Umumlik kvantori  

2.                Mavjudlik kvantori

, barcha ayrim sohaga tegishli bo‘lgan qovusdagi o‘zgaruvchilar haqiqiy bo‘lishi kerakligini bildiradi.

oznachaet, x mazmunlardan faqat ayrimlarigina haqiqiy ekanini bildiradi.

 va  bir-birining xossasi bo‘lishi mumkin.

Misollar:

1. (AT bo‘yicha mutaxassis (X)→dasturchi(X))

AT bo‘yicha barcha mutaxassislar dasturchilardir.

2. ( AT bo‘yicha mutaxassis (X)→yaxshi dasturchilar (X))

AT bo‘yicha ayrim mutaxassislar – yaxshi dasturchilardir.

3. (xodim (X)→rahbar (Y,X))

Har bir xodimning rahbari bor.

4. (xodim (X)→rahbar (Y,X))

Bir shaxs borki, u hammaga rahbarlik qiladi.

Tarmoqli semantik modellar

Ushbu modellar asosida tarmoqlar, cho‘qqilar, yoylar tushunchalari yotadi. Tarmoqlar sodda va ierarxik bo‘ladi, cho‘qqilar esa mohiyat, ob’ektlar, hodisalar, jarayonlar yoki mavjudlik tushunchalaridir. Ushbu mohiyatlar orasidagi munosabatlar yoylar orqali tasvirlanadi. Tushuncha sifatida odatda abstrakt va konkret ob’ektlar turadi, munosabatlar esa bu, qismiga ega, tegishli, sevadi kabi aloqalardir.

Sodda tarmoqlar ichki strukturaga ega bo‘lmaydi, ierarxik tarmoqlarda esa ayrim cho‘qqilar ichki  strukturaga ega bo‘ladi.

Semantik tarmoqlarning xarakterli xususiyati bo‘lib uch tur munosabatning mavjudligi hisoblanadi:

1.                Sinfning sinf-elementi

2.                Xossa-mazmun

3.                Sinf element andozasi

Ierarxik semantik tarmoqlarda tarmoqlarni tarmoqosti(bo‘shliq)larga bo‘linishi nazarda tutiladi va munosabatlar faqat cho‘qqilar orasida emas, balki bo‘shliqlar orasida ham o‘rnatiladi.

 

Bo‘shliqlar daraxti

P₆   bo‘shlig‘i uchun bo‘shliqning barcha cho‘qqilari P_4, P_2, P_0, bo‘shliqlar ajdodlarida yotganlari ko‘rinadi,qolganlari ko‘rinmaydi.

«ko‘rinish» munosabati ko‘pgina «imkoniyatlar»ni tartiblashda bo‘shliqlarni guruxlash imkonini beradi.

Ierarxik tarmoqlarni grafik ko‘rinishini qoidalari yoki kelishuvlarini ko‘rib chiqamiz:

Bir bo‘shliqda yotgan cho‘qqilar va yoylar to‘g‘ri yoki ko‘pburchak bilan cheklanadi;

YOy uning ismi joylashgan bo‘shliqqa tegishli bo‘ladi

P_j, bo‘shliq ichida joylashan P_i,bo‘shliq avlod hisoblanadi.

Ma’lumotlar bazasidan qarorni topish muammosi semantik tarmoqni qo‘yilgan tarmoqqa javob beruvchi, ayrim tarmoqostiga mos keluvchi tarmoq fragmentini izlash vazifasiga olib keladi.

 

Semantik tarmoq  modelining asosiy yutug‘i -  insonning uzoqmuddatli xotirasini tashkil etish haqidagi zamonaviy tushunchalardan kelib chiqadi. Modelning kamchiligi– semantik tarmoqqa chiqishning izlashni murakkabligi.

Takrorlash uchun savollar:

1. Sun’iy intelektni ta’riflang.

2. Ekspert tizimi nima?

3. Bilimlar muhandisining vazifalari.

4. ET loyihalanishining instrumental muhitiga nimalar kiradi?

5. Ekspert tizimlarining oddiy dasturlardan farqlari.

 

2. Ma’ruza

Fan tarixi. Turli agentlar arxitekturasi

Reja:

1. Sun’iy intellekt haqidagi tasavvur

2. Sun’iy intellektli tizimlar

3. Sun’iy intellekt rivojlanishining yo’nalishlari

 

Tayanch iboralar:  ta’rix, arxitiktura, intellekt

Sun’iy intellekt haqidagi tasavvur va bu sohadagi izlanishlar — «aqliy mashinalar» ishlab chiqarishga ilmiy yondoshish birinchi bo’lib Stanford universitetining (AQSH) professori Djon Makkarti tashabbusi asosida 1956 yili tashkil topgan ilmiy tugarakda paydo bo’ldi [24,34].

Bu tugarak tarkibiga Massachuset (AQSH) texnologiya oliygoxi «Elektronika va xisoblash texnikasi» kulliyotining faxriy professori Marvin Minskiy, «masalalarni universal xal qiluvchi» va «mantiqiy nazariyotchi» intellektual (aqliy) programmalar bunyodkori — kibernetik Allen Nbyuell va Karnegi-Mellen dorilfununining (AQSH) mashxur psixologi Gerbert Seyman, xisoblash texnikasining ko’zga ko’ringan mutaxassislari Artur Semuelb, Oliver Selfridj, Manshenon va boshqa¬lar kirar edilar. Aynan shu tugarakda «Sun’iy intellekt» tushunchasi paydo bo’ldi.

Ma’ruzaning asosiy mazmuniga kirishishdan avval «sun’iy intellekt» (SI), umuman «intellekt» haqidagi tushunchani aniqlab olishimiz kerak. Bu tushunchani oddiy qoida asosida tushuntirish mumkindek tuyuladi, lekin biz buni kila olmaymiz. CHunki, hozircha «intellekt» va «SI» haqida biron-bir aniq fikr yo’q. Bu tushunchani turli fan sohalarida ijod qiluvchi olimlarning talkin qilishlari turlicha, fikrlashlarida yakdillik yuk. SHu sababli bu tushunchalarning mazmunini ukuvchiga tushuntirib berishga xarakat kilamiz.

«Intellekt» so’zi lotincha «intellectus» so’zidan kelib chikkan bo’lib, u bilish (aniqlash), tushunish yoki faxmlash (aql) ma’nosini beradi.

«Intellekt» so’zini aniqlovchi, psixologlar tuzgan uchta tushunchani (Katta sovet entsiklopediyasi va Vesterning amerika lugatidan olingan) keltiramiz. Bu tushunchalar «intellekt» tushunchasi mazmunini aniqlash uchun yordam beradi.

Intellekt — fikrlash qobiliyati, ratsional bilish va shunga uxshash. Umumiy xolda esa fikrlash, shaxsni aqliy rivojlanishi sinonimi bo’lib xizmat qiladi.

Intellekt (aql) — uz xulkini sozlash yuli bilan xar qanday (ayniksa yangi) xolatga etarli baho berish qobiliyati.

Intellekt — turmushdagi dalillar o’rtasidagi o’zaro bog’liqlikni tushunish qobiliyati. Bu qobiliyat belgilan-gan maqsadga erishishga olib boruvchi xarakatlarni ishlab chikish uchun kerak bo’ladi.

YUqorida aniqlangan «intellekt» tushunchasidan shunday xulosa chiqarish mumkinki, ya’ni intellekt faqat insonlarga tegishli va odam aqliy qobiliyatining uziga xos o’lchovidir. Psixologlar shunday maxsus usullar yaratdilarki, bu usullar yordamida tajriba orqali odamning intellektual (aqliy) darajasini aniqlash mumkin bo’ldi. Natijada shu narsa aniqlandiki, intellektning individual darajasi o’rtasidan surilishi (og’ishi) odamning fizik imkoniyatlari darajasi kabidir.

Agar o’rtacha aqliy qobiliyat 100 ball deb qabul kilinsa, u xolda uta qobiliyatli insonlarda bu ko’rsatkich 150, 180, xattoki 200 ballga etish mumkin. Amerikalik shaxmatchi, jaxon eks-chempioni Robert Fisherning bu ko’rsatkichi 187 ball bo’lgan, XIX asr yarmida yashagan angliyalik mantiqchi Djon Styuart Mill uch yoshidayok qadimgi yunon tilida gapira olgan va uning ko’rsatkichi 190 ballgacha borgan.

SHuni qayd qilish lozimki, evolyutsiya davrida intellekt birmuncha bir tekis, inkilobiy rivojlanish davridan toki zamonaviy inson intellekti paydo bulgunga kadar bo’lgan davrni bosib o’tgan.

Intellektning evolyutsion rivojlanishi berilgan bosqichdan birmuncha yuqori printsipial, a’lo darajadagi tashkil topgan bosqichga o’tish bilan davom etadi. SHuning uchun jamiyatning turli rivojlanish bosqichlarida yashagan insonlarning intellektini bir-biriga solishtirib bo’lmaydi.

«Sun’iy intellekt» tushunchasiga turlicha ma’no kiritish mumkin. Turli mantiq va xisoblash masalalarini echuvchi kompyuterdagi intellektni e’tirof etishdan tortib, to insonlar yoki ularning kupchilik kismi orqali echiladigan masalalar majmuasini echadigan intellektual tizimlarga olib boradigan tushunchagacha kiritish mumkin.

«SI» tushunchasi boshidan va shu kunga kadar olimlarning bu. tushunchaga bo’lgan munosabati va ularning «sun’iy» so’ziga nisbatan kelishmovchiligi tufayli karshiliklarga uchramokda. Masalan, USSR FA Kibernetika institutining sobik direktori, marxum akademik V. M. Glushkov «sun’iy idrok» so’zini kushtirnoksiz ishlatgan. Rossiya FA «SI» masalalari buyicha ilmiy YIRILISH raisi akademik G.

S.      Pospelov fikricha, «SI» hakida xech qanday so’z bo’lishi mumkin emas, ya’ni hozir xam, yaqin kelajakda xam «uylaydigan mashina» bo’lmaydi. «SI» tushunchasini uzgartirish kech bo’ldi, - deb yozadi u. Bu narsa injener, matematik, kompyuter buyicha mutaxassislar, psixolog, faylasuflarni birlashtiruvchi juda katta axamiyatga ega bo’lgan ilmiy yo’nalish ekanligiga xech kimda shubxa yuk. U odamlarning maqsadi — kompyuterlarning maxsus programmali va apparatli vositalarini yaratish. Kompyuterning qobiliyati ijodiy natijalarni berib turishdan iborat.»

«SI» tushunchasini aniq ta’riflash shuni takozo qiladiki, bu ilmiy yo’nalish oyokka turish va rivojlanish bosqichidadir. Bugungi kunga kelib, shu narsa ma’lum bo’ldiki, «SI» terminiga tabiatdagi jarayon va xodisa-larni o’rganish (tadqiqot qilish) da insondagi ayrim intellektual qobiliyatlarni texnik jixatdan mujassamlashtirgan umumiy tushuncha deb qaramoq lozim.

Sun’iy intellekt borasida oxirgi 30 yil ichida olib borilayotgan tadqiqotlarni shartli ravishda uch bosqichga bo’lish mumkin. Birinchi bosqichda (50-yillarning oxiri) olimlarning xarakati evristik (mutaxassisning tajribasi asosida) izlash nazariyasini yaratishga va faoliyat yoki intellekt darajasiga tegishli bo’lgan «masala echuvchilar»ni yaratish buyicha muammoni x,al qilishga karatilgan. Tadqiqot uchun instrument (asbob) bo’lib EXM xizmat kilgan, har xil o’yinlar, oddiy musika asarlari, matematik masalalar o’ylab topilgan. SHunga uxshash masalalarni tadqiqot uchun tanlash, muammo muxit (bunday mux,itda masalani echish tarmoqlanadi)ning oddiyligi va aniqligini, etarli darajada oson tanlab olish imkoniyatini va «usulga karab» sun’iy konstruktsiyani tuzishni talab qiladi. Bu yo’nalishda bir qancha yutuklarga erishildi. Xususan shaxmat programmalari x,ozir juda yuqori takomilga etkazildi.

Bu programmalar uchun tanlab olish xarakterli bo’lib, odatda teoremalarni isbotlash jarayoni, uyinning ketishi va xrkazolar juda katta sonli mkoniyatlardan tanlanadi. Har bir masalani echish — maqsadga erishishda istikboli bo’lmagan imkoniyatlarni shartta olib tashlash va istikbollilarini ajratib olish evristik usul (algoritm)larning takomillashganiga boglik. Lekin bunday moxiyat asosida A. Nbyuell va G. Saymon tomonidan yaratilgan «universal masalalar echuvchi»ni yaratishga bo’lgan urinish bexuda ketdi, chunki evristik algoritmlar xar bir masalaning xususiyatiga kuchli darajada bog’liq.

Asosiy kiyinchiliklar masalani echish uchun yaratilgan usullarni sun’iy muxitlarda emas, balki xakkoniy muxitda qo’llashga urinish jarayonida sodir bo’ldi. Bu kiyinchiliklar tashki dunyo to’g’risidagi bilimlarni ifodalash muammolari bilan, bu bilimlarni saqlashni tashkil qilish va ularni etarli darajada izlash, EXM xotirasiga yangi bilimlarni kiritish xamda eskirib kolganlarini olib tashlash, bilimlarning to’laligi va bir-biriga zidligini tekshirish va shunga uxshashlar bilan bog’liq. Ko’rsatilgan muammolar bugungi kunda xam tula echilmagan, lekin hozirgi paytga kelib shu narsa ravshan bo’lib koldiki, muammolarni echish — samarali sun’iy intellekt tizimsini yaratishning kaliti ekan.

Ikkinchi bosqichda asosiy e’tibor (60-yillarning oxiridan to 70 yilgacha) intellektual robotlar (real uch o’lchovli muxitda mustakil xolda xarakat qiladigan va yangi masalalarni echadigan robotlar) ko’rishga qaratildi.

Bu borada «intellektual» funktsiyalarning keraqli doirasi: maqsadga yo’naltirilgan xulk (xolat)ni ta’minlash, tashki muxit to’g’risidagi axborotlarni qabul qilish, xarakatlarni tashkil etish, o’qitish, odam va boshqa robotlar bilan mulokotni uyushtirish tadqiq kilindi va amalga oshirildi. Masalan, robotlarda maqsadga yunaltirilgan xulk (xolat)ni ta’minlash uchun ular atrof-muxit haqida bilimlar majmuasiga ega bo’lishi zarur. Bu bilimlar robotga tashki muxit modeli ko’rinishida kiritib quyilishi lozim. Robotning tashki muxit modeli — bu o’zaro boglangan ma’lumotlar yigindisi bo’lib, bu ma’lumotlar moe sinfdagi masalalarni echish uchun kerak. Robotning bilimlar tizim-siga muxitning «fikrdagi» uzgarishini qayta ishlab chiqarish va shu asosda navbatdagi masalani echishga imkon beruvchi algoritmlar xamda bu rejani baja-rilishini va oldindan rejalashtirilgan xarakatlarning kutilayotgan natijalarini nazorat qiluvchi algoritmlar kiritilishi kerak. Demak, intellektual robotlar bilimlar manbaiga ega bo’lishi shart. Bu bilimlar manbaida bilimlar va maxsus blok («reja tuzuvchi») saqlanadi. «Reja tuzuvchi» blokning zimmasiga robotning xarakati programmasini tuzish yuklangan. Bu xarakat programmasi robot tomonidan qabul qilinadi va robotning sensor (kurish vositasi) tizimsi orqali ko’zatiladi. Robotning ish jarayonida «echuvchi blok» bo’lishi kerak. Bu blok robotning xarakati turrisidagi echimni qabul qiladi. Xar ikkala blok bilimlar manbaida saqlanuv-chi bilimlar asosida ishlaydi.

Bu bosqichda ayrim muammolar aniqlandiki, intellektual robotlar yaratishda ularni xal etish zarur. SHunday muammolarga faoliyat kursatadigan muxit haqidagi bilimlarni tasavvur etish, ko’z bilan kurganlarni uzlashtirish, uzgaruvchan muxitda robotlar xulki (xo-lati)ning murakkab rejalarini tuzish va robotlar bilan tabiiy tilda mulokotda bo’lish kiradi.

Uchinchi bosqichda (70-yillarning oxiridan boshlab) tadqiqotchilarning e’tibori amaliy masalalarni echish uchun muljallangan intellektual tizimlarni yaratish muammolariga karatildi.

Xar qanday intellektual tizim, uning qaerda qo’llanishiga borlik bo’lmagan xolda, odam-mashina tizimidir. Mashina sifatida EXM ishlatiladi. Tizimning vazifasi — oxirgi foydalanuvchiga u yoki bu masalani echishda uning kasbi faoliyati doirasida malakali mutaxassis (ekspert) larning yillar davomida orttirgan bilimlaridan foydalanish uchun imkoniyat yaratishdan iborat. Buning uchun EXM tarkibiga bilimlar manbai va intellektual interfeys kirishi kerak. Bilimlar manbaida xarakterli bo’lgan masalalarni echish usullari haqidagi axborotlar saqlanadi. Intellektual interfeys masalani echish jarayonida oxirgi foydalanuvchi va tizim o’rtasidagi o’zaro munosabatni (xarakatni, ishlashni) ta’minlaydigan sunggi foydalanuvchining xamma vositalarini uz ichiga oladi.

Intellektual interfeysda «echuvchi» va mulokot tizimsini kursatish mumkin. «Echuvchi» bilimlar manbaidan keladigan ma’lumotlar asosida foydalanuvchi uchun keraqli programmalarni avtomatik tarzda birlash-tiradi. Mulokot tizimsi — bu bilimlar manbaida foydalanuvchi tilidan bilimlarni tasavvur qilish tiliga utkazishni xamda teskari jarayonni amalga oshi-radigan translyator («tarjimon»)lar majmuasidir.

Sun’iy intellektli tizimlarga: axborot-qidiruv tizimlari (savol-javob tizimlari), xisob-mantiq tizimlari va ekspert tizimlari kiradi. Intellektual axborot-qidiruv tizimlari EXM bilan mulokot jarayonida foydalanuvchilarning tabiiy tilga yaqin bo’lgan kasb tillarida sunggi foydalanuvchilar (programma tuzmaydiganlar) bilan ma’lumotlar, bilimlar manbalari o’rtasida o’zaro mulokotni ta’minlaydi. Bu tizimlar sun’iy intellekt tizimlarining dastlabkilaridan bo’lib, ular ustida olib borilgan tadqiqotlar xisoblash texnikasi rivoj-lanishi bilan uzviy boglik bo’lgan.

Xisob-mantiq tizimlari, amaliy matematika va programmalashtirish sox,asida mutaxassis bo’lmagan sunggi foydalanuvchilarni, murakkab matematik usullar va shunga mos amaliy programmalardan foydalanib, o’zaro mulokot shaqlida uzlarining masalalarini EXMda echishni ta’minlaydi.

Sun’iy intellekt rivojlanishining yo’nalishlari

Hozirgi vaqtda sanoat sohalari gurkirab rivojlangan mamlakatlarda (bu mamlakatlar uchun «ilm-xajmiy maxsulotlar» katta solishtirma ogirlikka egaligi bilan          xarakterlanadi)         kompyuterlarini intellektuallashtirish buyicha

yaratishlarning yuqori darajada ekanligi ko’zatilmokda. 80-yillarning boshigacha EXMlarni intellektuallashtirish, asosan tadqiqot, tajriba xarakteriga ega edi. Dunyoda bu tadqiqrtlarni olib borish uchun EXMlarning intellektual imkoniyatlarini kengaytirish buyicha muammo-larni echish yuli belgilandi, bu yuldagi kiyinchiliklar aniqlandi va ularni engib o’tish usullari kursatildi. 1985 yilda jaxon bozorida (Rossiyadan tashqari) intellektual tizimlar 350 million dollarni (ularni yaratish narxini xam kushib xisoblaganda) tashkil etdi. 1990 yilda esa bu xisob 19 milliard dollarga chikishi ko’zatildi, ya’ni misli kurilmagan usishga erishildi. Bunday katta mablag’ni faqat iqtisodning turli sohalari (xujalik ishlab chiqarish, xarbiy)ga intellektual tizimlarni keng qo’llash orqaligina sarflash mumkin.

Intellektual tizimlar (aniqrogi, amaliy sun’iy intellekt tizimlar) ichida ekspert tizimlar muam-mosi ETlarni yaratish texnologiyasini va bilimlar injeneriyasini uzida mujassamlashtirgan aloxida yo’nalish bo’lib tashkil topdi. Gartner Group Inc (AKJ1I) firmasining ma’lumotlariga kura tayyor ETlarning bozor xajmi 1986 yilda 12 million dollarni, ETni yaratishning instrumental vositalariniki 15 million dollarni tashkil etgan, 1990 yilda esa bu ko’rsatkichlar 350—275 million dollarga etdi.

IBM (AKSH) firmasi 1986 yilda xar xil bosqichda yaratilayotgan 70 ta ETga ega edi. Yirik amerika firmalari uzlarining korxonalari (Apolo Computer, Data General Sperry, DEC) da mexnat unumdorligini kutarish uchun ETlarni keng mikyosda yaratib qo’llay boshladilar. DEC firmasi mutaxassislarining ma’lumo-tiga kura, yaqin orada bu firmada yaratiladigan tizimlarning 30%iga yaqinini sun’iy intellekt tizimlari tashkil qiladi. YApon mutaxassislari taqlif kilgan, 5-avlod EXMlari loyixasiga kura ETlar bu yangi xisoblash texnikasining asosiy qo’llanish sohasiga aylanadi. 1984 yilda Buyuk Britaniyada sun’iy intellekt muammosini xal qilishga yunaltirilgan Tbyuring instituta ishga tushdi. Evropa o’zaro yordam komissiyasi bu muammoni xal qilish «Esprit» loyixasini ishlab chiqayap-ti. Bu loiyxa doirasida uchta yirik kombpyuter firmalari bo’lgan Compagnie Machines Bull (Frantsiya), ICh (Buyuk Britaniya) va Siemens AG (GFR)lar bilimlar bazasiga asoslangan tizimlarni yaratishga yunaltirilgan birlashgan tadqiqot institutini tuzdilar.

Muammoni xal qilishga karatilgan, oxirgi yillarda yaratilgan ETlarning taxlili shuni kursatadiki, yaratuvchilarning asosiy kuch-gayrati, sanoat va konstruktor- texnologik korxonalarda samarali qo’llanuvchi siste-malar yaratishga karatilgan. Bunday qo’llanuvchi ET lar nafaqat an’anaviy tizimlar (I avlod ETlari) masalalarini, balki boshqaruv masalalarini, berilgan axborotni, apparat va maxsulot parametrlarining xisobini echadi.

Shuning uchun ishlab chiqarish-texnologik qo’llanishga " muljallangan ET (II avlod ET)larni loyixalovchilar-ning e’tibori katta bilimlar bazasini, xususan metabi- limlar va ularni qo’llovchi vositalarni, fikr (muloxaza) ning induktiv va xakikatga uxshash sxemalarini amalga oshirish yordamida ekspertdan bilimlarni ajratib olish jarayonini avtomatlashtiruvchi; echiladigan masalaga boglik ravishda strategiyani tanlash jarayonini avtomatlashtiruvchi; an’anaviy ETlar imkoniyatlarini birlashtiruvchi integrallangan ETlarni, ma’lumotlar va bilimlar bazalarini boshqaruvchi tizimlar xamda intellektual amaliy programmalar paketlarini yaratish uchun samarali vositalarni yaratishga karatilgan.

II avlod ETlarida yuqorida sanab utilgan vazifalarni amalga oshirish sanoat ET lari yaratishga omil bo’ladi va ularning qo’llanish sohalarini kengaytiradi.

ET larning keng ommalashuviga sabab, ularning formallashmagan, an’anaviy programmalash uchun kiyin yoki bajarib bo’lmaydigan masalalarni echishda qo’lla-nishidir. Bundan tashqari u (ET) quyidagi xarakterli xususiyatlarga — bilimlarni tuplash, qayta ishlash, umumlashtirish xamda takliflarni kiritish va bu takliflarni tushuntirib berish qobiliyatiga ega.

ETlarning amalda keng qo’llanishiga erishilgan (AKSH, YAponiya va Evropada) bo’lishiga karamay, ularni ommaviy ishlab chiqarish va yoyishga tuskinlik qiluvchi bir kator xal bo’lmagan quyidagi muammolar xam bor: - ET larni yaratish shu paytgacha uzok va kiyin jarayon bo’lib kolayotganligi;

-        bilimlar qabul qilish (olish): saralash, strukturalash, tasvirlash, sozlash va bilimlarni ko’zatib borish;

-        xayotda kupincha echiladigan masalalar vaqt o’tishi bilan turlicha echilishi takozo etiladi, ko’pgina ETlar asosan uzgarmas masalalar echishga mo’ljallanganligi uchun ularni yuqoridagi kabi masalalarga qo’llab bo’lmaydi;

Demak, ET larni yaratish va ulardan natijalar olish uchun xali kup ishlar kilinishi kerak.

Ma’lumotlar va bilimlar

Har qanday sun’iy intellekt tizimining asosi bilimlar modeli va uning asosida yaratilgan bilimlar bazasidan iborat bo’lib, u xam ma’lumotlar, xam bilimlar bilan ishlashga yunal-tirilgan. SHuning uchun bilimlar nimasi bilan ma’lumotlardan farq qilishini tushunib olishimiz kerak.

Ma’lumotlar — bu xabarlar bo’lib, ular aniq masalani echayotganda xulosa chiqarish va shu masalani echish usulini aniqlash uchun kerak. Ma’lumotlar bilan bilimlar orasida aniq bir chegara bor deb bo’lmaydi, chunki ma’lumotlarda xam ma’lum bir bilimlar bo’lishi mumkin va aksincha.

Ma’lumotlar maxsus dasturlar yordamida ishlanuvchi matematik modellarning rakamli parametrlarini aks ettirishi yoki biron bir sanoat tarmori sohasidagi korxonalar rejalari bajarilishining hozirgi xolatini aks ettirishi mumkin. Bu ma’lumotlar qayta ishlangandan sunggina kurilayotgan tarmoq buyicha reja bajarilishining umumlashgan sonli xarakteristikasini berish, muxim joylarini aniqlash, kurilayotgan tarmoq kelajagini oldindan aytish mumkin. Bir so’z bilan aytganda, yangi bilimga ega bulinadi. Ta’kidlash kerakki, ma’lumotlar ishlab chiqarish jarayonlariga bevosita ta’sir kursatmaganligi uchun ularni «sust», shu ma’lumotlardan foydalanuvchi dasturlarni esa «faol» (aktiv) deyish mumkin.

Bilim — xayotda sinalgan xakikatni bilish maxsuli, uning inson ongida to’g’ri aks ettirilishi. Ilmiy bilimlar moxiyati uning utmishdagi, hozirgi va kelajakdagi xakikatni tushunishidadir, dalillarni to’g’ri asoslay bilib, umumlashtirishidadir. Odamning fikrlashi xar doim bilmaslikdan bilishga, yuzakilik-dan borgan sari chukurrok va xar tomonlama bilishga tomon xarakat qiladi.

Sun’iy intellektli tizimlarda kurilayotgan soha to’g’risidagi bilimlar bilimlar manbaida tuziladi. Bu manba ma’lumotlari bilimlarni va kurilayotgan sohani uzida aks ettiradi. SHuning uchun xam ma’lumotlar bilan bilimlar o’rtasida kat’iy tafovut yuk. SHunga karamay bilimlarni ma’lumotlardan farklaydigan maxsus alomatlar bor. Quyida biz shu alomatlar-ning ayrimlarini ko’rib chiqamiz.

1.      Interpretatsiya. Bu so’z lotincha «interpretatio» so’zidan kelib chikkan bo’lib, sharxlash, tushuntirish, oydinlashtirish singari ma’nolarni anglatadi. kompyuterda joylashtirilgan ma’lumotlar faqat moe dastur orqali mazmunli talkin kilinishi mumkin. Programmalarsiz ma’lumotlar xech qanday mazmunga ega emas. Bilimlar shu bilan farkdanadiki, bunda mazmunli izoxlash imkoniyati xar doim bo’ladi.

2.      Strukturalanganlik yoki munosabatlar sinflarining mav-judligi. Ma’lumotlarni saqlash usullarining xar xilligiga karamasdan, ularning bittasi xam ma’lumotlar orasidagi aloqalarni ixcham yozish imkoniyatini ta’minlamaydi. Masalan, ma’lumotlar bilan ishlayotganda umuman elementlar va tuplamlar uchun umumiy bir xil xabarlarni kup marta ifodalashga (yozishga) to’g’ri keladi. Bilimlarga utilganda, bilimlarning ayrim birliklari o’rtasida shunday munosabat urnatish mumkin: «element-tuplam», «tip-tip bulagi», «kism- butun», «sinf-sinf bulagi». Bu tuplamning barcha elementlari uchun bir xil bo’lgan ma’lumotni aloxida yozib va saqlab quyishga imkon yaratadi. Bu ma’lumotni, agar kerak bulsa, tuplamning xoxlagan elementini ifodalash uchun keraqli joyga avtomatik ravishda berish mumkin. Bunday uzatish jarayonini ma’lumotlarning «vorislik qilish» jarayoni deyiladi.

3.      Xolat aloqalarining mavjudligi. Bu aloqalar xotirada saqlanadigan yoki kiritiladigan ayrim xodisa yoki dalillarning bir-biriga (xolat) mosligini xamda o’zaro munosabatini aniqlaydi.

4.      Aktivlik (faollik). Bilish aktivligi inson uchun xosdir, ya’ni insonning bilimlari faoldir. Bu esa bilimni ma’lumotlardan umuman farklaydi. Masalan, bilimlarda karama-karshilikni paykash - ularni engib o’tishga va yangi bilimlarni paydo bo’lishiga sabab bo’ladi. Aktivlikning rag’batlantiruvchi omillaridan biri bilimlarning tulik bo’lmasligidir. Bu rag’batlantiruvchi omil bilimlarni tuldirish zarurligi bilan ifodalanadi. Kompyuterdan foydalanilganda dastlabki yangi bilimlar bo’lib dasturlar xisoblanadi, ma’lumotlar esa kompyuter xotirasida sust ravishda (xarakatsiz) saqlanadi.

Ma’lumotlar va ma’lumotlar tuzilishi predmet sohalarining xususiyatlarini to’la o’lchamda ifodalamaydi. YUqorida biz xar doim ma’lumotlar bilan bilimlar o’rtasida aniq chegara quyish mumkin emasligini ta’kidlab o’tgan bo’lsak xam, lekin bular o’rtasida farklar bor. Bu farklar bilimlarni xarakterlaydigan xamma to’rt belgini biror darajada ifodalovchi, kompyuterdagi bilimlarni modellar ko’rinishida tasvirlovchi rasmiyatchilikning paydo bo’lishiga olib keldi.

Bilimlarni taqdim etishning modellari

Bizni o’rab turgan olam to’g’risidagi bilimlar dekla-rativ va protsedurali bilimlarga bulinadi. Deklarativ bilimlar bu biror bir tizimda o’zaro borlangan dalillardir. Xakikatan xam ruy bergan biror bir xodisa, vokea dalilga misol bo’la oladi [24,34].

Protsedurali bilimlar — dalillar ustida bajarilgan amallarni (algoritmlar, dasturlar, analitik uzgartirishlar, empirik qoidalar va shu kabilarni) amalga oshirish natijasida hosil bo’ladigan bilimlardir. Bilimlarning bunday bulinishi shartli xarakterga ega, chunki bilimlarni ifodalash (tasvirlash) ning aniq modellari xar xil maqsadda tasvirlashning deklarativ va protsedurali shaqllarini ishlatadi.

Kompyuterning boshlanrich uchta avlodida protsedurali tasvirlash yagona, u xam masalalarni echishda qo’llaniladi. Kompyuterlar uchun dasturlar bu bilimlarning saqlovchilari bo’ladi, deklarativ bilimlar xar doim tobe bilimlardir. Intellektual tizimlar buyicha muta-xassislarni xar ikki bilim turi bir xilda kiziktiradi.

Ekspert tizimlar sohasidagi tadqiqotlar shuni kursatadiki, bilimlarni tasvirlash uchun kupincha semantiq tarmoqlar, freymlar va maxsulot qoidalarining modellari ishlatiladi. SHuning uchun bu modellarni tularok ko’rib chiqamiz.

1.      Semantiq tarmoqlar. Semantiq tarmoqlar apparati yordamida bilimlarni tasvirlash biror bir muxitni tashkil etuvchi ob’ektlar va ular orasidagi aloqalar majmuasidir.

Xar xil avtorlar semantiq tarmoqlarning turli xil turlari tuzilishini taqlif kilmokdalar. Bu turlarning umumiy, asosiy funktsional elementi bo’lib, ikki kiem («tugunlar» va «yoylar»)dan iborat bo’lgan struktura xizmat qiladi. Xar bir tugun biror bir tushunchani, ey esa ixtiyoriy ikkita tushuncha orasidagi munosabatni bildiradi. Munosabatlarning xar bir jufti oddiy dalilni bildiradi. Tugunlar moe munosabatning nomi bilan belgilanadi, yoy yo’nalishiga ega bo’ladi. Bunga kura aniq dalil tushunchalari orasidagi «sub’ekt yoki ob’ekt» munosabatini tasvirlaydi. Masalan «Rustamov institutda ishlaydi». Bu erda «Rustamov» sub’ekt, «institut» esa ob’ekt sifatida tasvirlanadi, ular («ob’ekt» va «sub’ekt»lar) «ishlaydi» munosabati bilan borlangan. U xolda «Rustamov institutda ishlaydi» dalilini aks ettiradigan semantiq tarmoqning funktsional elementi quyidagi ko’rinishga ega bo’ladi:

Rustamov institutda->-ishlaydi. Bu tarmoqda sub’ekt va ob’ektni boglovchi faqat binar aloqa (munosabat) ishlatilgan. Semantiq tarmoqlarni tuzishda tugunlar orasidagi munosabatlar sonini cheklab bo’lmaydi, ya’ni biror bir tugun boshqa ixtiyoriy tugunlar bilan munosabatda bo’lishi mumkin. Bu ixtiyoriylik natijasida dalillar tarmogini tuzish ta’minlanadi. Masalan, tarmoq, quyidagi tekstni tasvirlaydi:

«Rustamov institutda ishlaydi. U institut direktori. Rustamov texnika fanlari doktori ilmiy darajaga ega, ilmiy unvoni — akademik. U institut ilmiy kengashining raisi. Bugun soat 9da Rustamov institut metodik kengashida, soat 16 da esa institut ilmiy kengashida ma’ruza qiladi». Bu tarmoqda vaqtli boglanishlar yoylar, fe’llarga mos boglanishlar esa tugunlar yordamida tasvirlangan.

Semantiq tarmoqlar ko’rinishidagi bilimlar tasvirlanishining yaxshi tomoni shu bilan xarakterlanadiki, bunday tarmoqlar bilan kompyuterda ishlash oson kechadi. CHunki bunday tarmoqlarda ob’ektlar orasidagi aloqalar aniq kursatiladi, dasturlar tuzish engillashadi.

Masalan, tarmoq buyicha Rustamov qaerda, kim bo’lib ishlashini va aniq vaqtlarda qaerda bo’lishi va nima qilishini bilish mumkin. SHuningdek, boshqa murakkabrok savollarga xam javob topish mumkin. Masalan, «Bugun institut ilmiy kengashi bo’ladimi va soat nechada?»

Semantiq tarmoqlar va ularning modullari bilimlar buyicha muxandis tomonidan yaratiladi, boshqacha so’z bilan aytganda xisob-mantiq tizimlarning yaratuvchilari tomonidan tuziladi. SHundan sung tizim sunggi foydalanuvchilarga xavola etiladi. Semantiq tarmoqlar kurilishiga bunday yondoshish foydalanuvchilarni, masa-lan, texnologik jarayonlarni loyixalash va boshqarish sohasida ishlovchilarni kanoatlantirmaydi. Amaliy dastur tuzuvchi o’zaro munosabat (aloqa) boski-chida texnologik jarayonning xar bir ko’rinishi uchun aloxida bu tizimning semantiq tarmorini tuzadi. Sunggi foydalanuvchi tomonidan texnologik jarayon uzgartirilsa, bilimlar muxandisiga semantiq tarmoqni uzgartirishga to’g’ri keladi.

 

Takrorlash uchun savollar:

1. Ma’lumotlar va bilimlar haqida nima bilasiz?

2. Bilimlarni taqdim etishning modellarini tushintiring?

3. Protsedurali bilimlarga ta’rif bering?

 

3       Ma’ruza    

Ifodalar mantiqlari

Reja:

1. Mantiq tarifi

2. Tafakkur xususiyatlari

3. Mantiq termini

4. Mantiq qonunlari

 

Tayanch iboralar: mantiq, tafakkur, logika, ob’ekt.

Mantiq tarifi

Mantiq arabcha so’zdan olingan bo’lib so’z, fikr, aql ma’nolarini  bildiradi (yoki Logika,yunoncha – logike, deb ham ataladi). U ikki hil ma’noda qo’llaniladi: agar so’z narsalarning tarkibi, bog’lanishi ustida borsa  - ob’ektiv fikirlar bog’lanishi haqida boradigan bo’lsa – su’bektiv maniq bo’ladi.

Mantiq tafakkur qonunlari, narsalar mantig’i yoki obektiv mantiq inkorisidir.

Taffakur xususiyatlari

Qator predmetlar hodisalarga xos bo’lgan umumiy xususiyatlarni,ular o’rtasidagi aloqalarni aks ettirar ekan, tafakur bir xodisa xaqidagi  bilimlardan kelib chiqiarish imkoniatiga egadir. Masalan ishlab chiqarishga texnika yutuqlarining qanday qo’llanilishiga qarab mexnat unumdorligining darajasi xaqida fikir yuritish mumkin. Ttafakkurning yana bir xusisiyatlaridan biri uning til orqali  ifoda qilinishidir. Tafakkur o’z mazmuni va formasiga (shakliga) ega. Tafakkurformasi fikir mazmuninitashkil qiluvchi elementlarning bog’lanish usilidan iborat. Tafakkur uch xil shakilda: tushuncha, hukum, xulosa chiqarish formalarida mavjud.

<<Mantiq>> termini

Mantiq termeni bir biridam mustaqil uchta fanni

 formal mantiq,

dialektik mantiq,

matematik mantiqni  ifoda qiladi.

Dialektik mantiq tafakkurning vujudga kelishi va  taraqiy etishining eng ummumiy qonunlari va ular asosida yaratiladigan metadologik prinsiplarni o’rganadi.

Formal mantiq tafakkurning aniq mazmunidan chetlanib etiborini uning tuzilishini tekshirishga qaratadi.Shu jumladan tafakkur formalari o’rtasidagi bog’lanishlarni ham  ularning tuzilishi nuqtai nazaridan o’rganadi.

Matematik (simvolik) mantiq XIX asirning ikkinchi yarimida vujudga kelgan bo’lib matematika fanining muxim yo’nalishlaridan birini tashkil qladi. Matematik mantiqga matematik metodlardan foydalanuvchi mantiq deb tarif berish mumkin.

Mantiq qonunlari

Qonun predmet va hodisalare o’rtasidagi obektiv, muxim, zaruriy, takrorlanuvchi, nisbatan o’zgarmas bog’lanishlardir. Hamma tabiy va ihjtimoiy hodisalar va boshqa hodisalar malum qonunlar asosida mavjud bo’ladi va o’zgaradi.

         Mantiqiy tafakur qonunlari, tafakur formalari kabi umuminsoniydir. Tafakkur qonunlari ob’ektiv voqealarni inson miyasida uzoq vaqt davomida aks etirishi natijasida vujudga kelgan xanda shakillanga. Tafakkur qonunlari amal qilish to’g’iri, tushunarli, aniq, izchil, ziddiatsiz asoslangan fikir yuritish demakdir. Mantiq qonunlari quyidagi  turlarga bo’lnadi

´    Ayniyat qonuni.

´    Ziddiyat qonuni.

´    Mustasno qonuni.

´    Ziddiyat qonuni.

Ayniyat qonuni.  Ob’ekt voqeadagi pretmed va hodisaning doimo o’zgarib turishiga qaramay, ularda nisbiy barqarorlik mavjud, u o’z ifodasini ayniyat qonunida topadi. Masalan bizga tanish insonni biroz vaqt o’tgandan so’ng ko’rsag ham uni tanib olamiz. Ayniyat qonuni fikirlash jarayonida fikirning aniqligi, muayyan ekanligini ifodalaydi.

Ziddiyat qonuni.  Kishilar o’z faoliyatida predmet va hodisalar bir vaqitda, bir sharoitda biror hususiyatga ega bo’lishi, ham ega bo’lmasligi  mumkin emasligini bilganlar.Bu hodisa bilimlarimizda ziddiyat  qonuni sifatida shakillanib qolgan. Ziddiyat qonunini quyidagicha ifodalash mumkun: ayni bir predmet yoki hodisa haqida aytaylik ikki zid fikir bir vaqitda bir  nisbatda chin bo’lishi mumkin emas. Bu qonun <<A ham V, ham V  esa bo’la olmaydi >> formulasi orqali beriladi.

Mustasno qonuni. Ziddiyat qonuni bilan uzviy bog’liq bo’lib u ikki o’zaro zid fikirning munosabatini bildiradi. Bilish jarayonida biz, fikrimizda obektiv olamdagi predmet va xodisaning ayni bir vaqtda mavjud emasligini, ularga biror xususiyatga xos emasligini aks ettiramiz.

Bu qonun quyidagicha ifodalanadi- ayni bir predmet yoki xodisa haqida bir – birini inkor etuvchi ikki zid fikr ayni bir muxokama doirasida ayni bir vaqtda, ayni bir nisbatda xato bolishi mumkin emas, ularning biri albatta xato boladi, uchinchi xolatning bolishi mumkin emas. Uchinchisi mustasino qonuni << AV yoki V emasdr >> formulasi orqali beriladi.

Etarli asos qonuni. Tabiat va jamiyatdagi predmet va xodisalar bir- biri bilan bog’liq xolda rivojlanadi. Ular o’rtasidagi salbir bog’lanishlar eng muxim bog’lanishlardir. Predmet va xodisalardan birining mavjudligi taqazo etadi

Xar bir predmet va xodisaning real asosi bolgani kabi, ularni inkrosi bolgan fikrimiz xam asoslanga bolishi kerak. Bu o’z navbatida etarli asos qonunining talabiga binoan har qanday predmet va hodisa haqida aytilgan fikr asoslangan bolishi kerak. Etarli asos qonuni << Agar  V mavjud bo’lsa uning asosi sifatida A ham mavjud >> formulasi orqali beriladi..

Hukm model va talqin nisbatan to'g'ridirModel> = 1 ob'ektini (domen elementlar) va ular orasida munosabatlarni o'z ichiga oladi. Og'zaki  bo'lgani uchun  doimiy belgilar -> ob'ektlar

          predicate ramzlar -> munosabatlari  funktsiya ramzlar -> funktsional munosabatlarni bildiradi.

Atom hukm predicate (term1, ..., termn) ob'ektlar IFF haqdir term1 bilan ataladi, ..., termn nisbatan  ataladi

Bosh yilda Logics    

til	ontologik Majburiyat	epistemologik Majburiyat
taklif etish Mantiq	faktlar	noma'lum / to'g'ri / noto'g'ri
Birinchi tartibi Mantiq	Fact, ob'ektlar, munosabatlar	noma'lum / to'g'ri / noto'g'ri
vaqtinchalik Mantiq	Faktlar, ob'ektlar, munosabatlar, marta	noma'lum / to'g'ri / noto'g'ri
Ehtimollar nazariyasi	faktlar	e'tiqod darajasi Î [0,1]
Fuzzy mantiq	Haqiqat darajasi Î [0,1]	Ma'lum interval qiymati

Taklif etish Mantiqi

Taklif etish mantiqi deklarativ bo'ladi: sintaksisga mos taklif etish mantiqiy (qisman / bo'ladigan / rad ma'lumot olish uchun imkon beradi ma'lumotlar tuzilmalari JB dan farqli o'laroq taklif etish mantiq tuzilish bo'ladi: B11 ^ P12 ma'nosi B11 va P12 ma'nosi taklif etish mantiq ma'nosi kontekst mustaqil: ( farqli o'laroq tabiy til ma’nosi doirasida)

- Taklif etish mantiq juda cheklangan ifodali qodirdir: (tabiiy tildan farqli o'laroq)

O'zgarish Track tutilishi

Vaziyatlar Natija vazifasi natija (a, s) tomonidan ulangan s bir qilishdan natijalari vaziyat

Ta’rif: Evristik koida - ekspert tamonidan ishlab chikilgan koida.

Kupgina evrestik koidalar asosoida bulishi kutilaetgan vokea extimolligi mavjud, bu extmolligni fakatgina ekspert aniklashi mumkin, yani ekspert muamolli mintaka doirasida asoslangan taxmin kiladi. Aslida bu taxminlprni kilish uchun bazi bir statistik malumotlarni asoso kilib olishini anglatadi. Misol uchun bu shifokorning kuzatuvlari asosida bemorga kuyilgan tibbiy tashxiz. SHifokor malakasi kupgina xolatlarda anik tashxiz kuyishga imkon beradi. Albatta shifokorning adashishi inobatga olinadi, shuning uchun boshka tashxizlar xam xisobga olinadi.

Bayesning extimollik metodikasi asosida bir xodisa amalga oshadi

chunki undan avval boshka bir xodisa sodir bulgan. Ekspert tizimlarda bayes nazariyasiga asoslangan statistik echimlar keng ishlatiladi.

Extimollik nazariyasi tasodifiy xodisalarni urganiadi. Kup xolatlarda inson uzi sezmagan xolda extimollik nazariyasining terminlaridan foydalanib taxmin yoki xulosa kiladi.

Extimollikni kuyidagicha aniklash mumkin:

umumiy eksperimen tlar sonidan ruy bergan xodisalar soni < < eksperimen larning umumiy soni     ’

Bayes extimolligi

Bayes shirtli extimollik nazariyasi bilan ishlagan. SHartli extimollik avvaldan sodir bulgan eksperimentlarni inobatga oladi.

SHartli extimollik - bir S xodisa amalga oshadi chunki undan avval boshka bir xodisa L sodir bulgan .

SHartli extimollik -P(S L) shaklida belgilanadi.

Ikki xodisani ruy berish extimolligi kuyidagicha ulchanadi:

P(L i S) = P$/LyPtl, yani

S va L xodisalarining yuz berishi extimolligi^ xodisasini yuz berishiga teng, agar L birinchi bulsa, va agar L xodisasining yuz berishi extimolligiga kupaytirilgan L xodisasining yuz berishi malum bulsa.

Misol . I I O O xarflar yigimidan tasodifiy I yoki O tanlansin.

SHartli extimollik tenglamasi yordamida O xarfi birinchi ikki urinishda va sungra I xarfi chikishini aniklaymiz.

r(o i /) = p</c>j<pc>]

R(0) = , turt O dan ikkita

EXTIMOLLIK R</OU /"z , POOolingan

O dan sung I tanlandi

,-221

R %/ i I = — x — = —

3 4 3

Ekspert tuzimlarda shartli extimollikning boshka tenglamasi:

P(S) = P(S/l)xP(l) + P(S/NOT I) x P(NOT I)      (1)

S xodisasining yuz berishi extimolligi S xodisasini yuz berishiga teng, agar l (P(S/L)) xodisasining yuz berishi extimolligiga kupaytirilgan l (P(l)) ungaS xodisasining yuz berishi extimolligi, agar l (P(S /NOT l )) xodisasining yuz bermasligi va l xodisasi yuz bermasligi extimolligiga kupaytirilgan P(S/NOT 1)ga kushilgan.

Misol.

Fond birjasi ekspret tizimining ishlashinitafsivlovchi extimollik nazariyasini kurib chikamiz.

M1: AGAR prots_stavkalari==tushmokda U XOLDA narxlar ==kutarilmokda

M2: AGAR prots_stavkalari==kutarilmokda U XOLDA narxlar == tushmokda

M3: AGAR yalpi_dolkursi==tushmokda U XOLDA narxlar == kutarilmokda

M4: AGAR yalpi_dol_kursi==kutarilmokda

U XOLDA narxlar == tushmokda

Narxlar kutarilishining extimolligini aniklash kerak.

Misoldan maksad real xolatni kursatish emas, balki echimga olib keluvchi yullarni kursatishdir.

Teskari xulosa ishlatuvchi tizim koidalarning U XOLDA kismida narxlar == kutarilmokda xulosani kidiradi.prots_stavkalari==tushmokda sharti bajarilsa 1-koida tugri keladi. 1-koida yordamida shartlarni extimolligini anaklash mumkin.

S ni STOCK ga=kutarilmokda va l ni SHT=tushmokdaga almashtirib kuyidagilarni xosil kilamiz:

R(STOCK = KUTARILMOKDA) = P(STOCK = KUTARILMOKDA/INT = TUSHM P(INT = TUSHMOKDA + P(STOCK = KUTARILMOKDA/

INT = TUSHMOKDAMA S ) x P(INT - TUSHMOKDAMA S)

(2)

INT ga TUSHMOKDAkiymati berilganini aniklash uchun 4-koidagi kaytishimiz shart.

AGAR dol_kursi==kutarilmokda

U XOLDA narxlar == tushmokda

4-koida 3-koidaga uzgaradi

P{INT = TUSHMOKDA) = 14INT = TUSHMOKDA / DOLLAR = KUTARILMOKDA) x P(DOLLAR = KUTARILMOKDA)

+ P(INT = TUSHMOKDA / DOLLAR = KUTARILMOKDAMAS) x R(DOLLAR = ' KUTARILMOKDAMAS)

Koidallarning birortasida U XOLDA kismida DOLLAR uzgaruvchisi yukligi sababidan R extimollik kiymatini aniklashning iloji yuk shuning uchun, u kiymatni foydalanuvchini uzi kiritadi. SHu sababdan kuyidagi shartli extimollik belgilanishi kerak.

P(DOLLAR=USMOKDA)=v, 6

Extimollik nazariyasiga asosan sodir bulgan va bulmagan xodisalar yigindisi 1 ga teng.

P(DOLLAR=USMOKDAMAS)=1 - P(DOLLAR=USMOKDA)=1-0,6=0,4 Barcha shartli extimolliklarga kiymatlarni beramiz. R(tT=TUSHMOKDA/VOLYA= USMOKDA)=0,8 R(tT=TUSHMOKDA/VOЫYA=USMOKDAMAS)=0,1 (shartli extimolliklarga teskari xodisalarning yigindisi 1 ga teng

emas )

(3) ga kiymatlarni kuyamiz

P(INT= TUSHMOKDA)=0,8 *0,6+ 0,1 *0,4=0,52

P(INT= TUSHMOKDAMAS)=1-P(INT= TUSHMOKDA )=1-0,52=0,48

P(STOCK= USMOKDA ) ni topish uchun foydaoanuvchi tomonidan shartli extimollikning kiymatlari berilishi kerak.

P(STOCK= USMOKDA /INT= TUSHMOKDA)=0,85

P(STOCK= USMOKDA /INT= TUSHMOKDAMAS)=0,1

Unda (2) ga asosan

P(STOCK= USMOKDA)=0,85*0,52+0,1 *0,48=0,49 yoki49%

Extimollik ning barcha kiymatlariga ega bulib, foydalanuvchi birjada uzining siyosatini utkazadi.

Noanik mantik

Extimollik nazariyasining uzga aspektini kurib chikamiz. Anik belgilangan koidalar orkali xodisani tariflash xar doim xam mumkin emas. Insonlar xar doim xam savollarga anik javob bera olmaydilar.

Engil kasal bulgan insonning tana xaroratini aniklash mumkinmi?

SHunday “baland”, “ issik”, “engil”, “kutarilmokda”yoki “tushmokda”, kabi suzlar bir kiymat orkali aniklab bulmaydigan lingvistik uzgaruvchidir. SHunday tushinchalar orkali koidalar ishlab chikish noanik mantik deyiladi.

Tushmokda tushinchasi - fond birjasi tariflovchi koidalarda xam ishlatiluvchi lingvistik uzgaruvchidir.Lingvistik uzgaruvchini kullash orkali foydalanuvchidan keraksiz savollarsiz bazi bir eximolliklarni kiymatini aniklash mumkin. Buning uchun lingvistik uzgaruvchilarni umumiylashtirish kerak. Eksper tizim foydalanuvchisiga usha uzgaruvchilarga aniklovchilarni kushish imkonini berish kerak. Foydalanuvchi dollar kursining kichik usishini kiritishi mumkin ekspert tizimi esa uning tub manosini anklay olishi kerak.

Extimolliklar jadvali.

Birjadagi narxlarning kutarilishini aniklash uchun ikki koidadan foydalanamiz:

M1: AGAR INT==mymMOKda,

U XOLDA STOCK=KymaprnMOKda

M4: AGAR DOLLAR== kutarilmokda,

U XOLDA INT= tushmokda,

Va ularga taalukli shartli extimolliklar (2) va (3)

Bu tenglamalar echimida foydalanuvchi uchun extimollik jadvalinikura oladigan ekspert ishtiroki shartdir. Bu jadval uzida foydalanuvchiga kerak buladigan tushinchalarni anklashtiruvchi suzlarni uz ichiga oladi. Aniklashtiruvchi suzlar bilan lingvistik uzgaruvchining uzgarishlik foizi va uzgarish sodir bulishi extimollik va shartli extimolliklari mavjud buladi.

 

Ekspert dollar kursini birinchi jadval asosida kutarilayotganini yoki umuman kutarilmayotgan deb uylasin. Boshka variant yuk. Bundan kelib chikadiki ekspert ikki xolat uchun extimollikni aniklashi kerak. Birinchi xolatda dollar kursi kutarilmokda, extimollik tugri jadvalga yoziladi. Ikkinchi xolatda dollar kursi kutarilmayotganligi sharti bilan ekspert foiz stavkalarini tushishi shartli extimollikligini yozib kuyadi.

R(tT=TUSHMOKDA /DOLLAR= KUTARILMOKDA =0,07

Foiz stavkalarining uzgarmasligida narxlarning usish extimolligini ekspertR^SHSK= KUTARILMOKDA /MT=TUSHMOKDA)=02 kurinishida yozadi, agar foiz stavkalari tushmasa bu extimollik kuyidagicha: P(STOCK= KUTARILMOKDA /INT= TUSHM0KDAMAS)=0,1.

Bunday jadvallar ekpert tamonidan ishlab chikiladi. Ular MO ning kismiga aylanadi va vakti-vakti bilan uzgarishi mumkin. Ekspert uzgarishlarni dollar kursi yoki foiz stavkasi uzgarganda kiritishi shart. Uzgarishlarni inson urniga ekspert tizim kiritishi mumkin.

Foydalanuvchi birjadagi narxlarni kutarilish extimolligini aniklashi mobaynida ekspert tizim unga savol beradi:

Agar dollar kursi

1-                                                        Kichik

2-                                                         Urta

3-                                                         Katta

Bulsa -? rakamni kiriting.

Faraz kilaylik foydalanuvchi 2 rakamini kiritdi yani -urta. Jadvaldan malumki foydalanuvchi dollar kursini 3-4% ga kutarilishini kutmokda. Echimi uchun kerak bulgan barcha malumotlprni jadvaldan topsa buladi:

 

P(STOCK =KUTARILMOKDA). Buninng uchun avvalgi natijadan foydalanish kerak:

 

3 tenglamadan narxlar kutarilishi extimolligini aniklash mumkin

R (STOCK= KUTARILMOKDA) = 0.2*0.199+0.1*0.811 = 0.121

YAni extimollik 12.1% teng. Foydalanuvchi jadval ishlab chikish va uni tuldirish kabi ishdan ozod, bu kiyin vazifani ekspret bajaradi.

 

4.      Ma’ruza

Birinchi tartibli predikatlar mantig’i

Reja:

1. Ish muhitlarining xususiyatlari

2. Agent strukturasi

3. Agent dasturlar

 

Tayanch iboralar: determestik, stochastic, epizodik, izchillik

Ish muhitlarining xususiyatlari

Deterministik vs. stochastic. Muhitning keyingi holati to’liqligicha joriy holat bilan aniqlanadi va harakatlar agent tomonidan amalga oshiriladi va bunday holatda muhit  aniqlovchidir (deterministic) aksincha holatda bu tasodifiy (stochastic). 

Tozalovchi va taksi haydovchilar:

•                   Bir qancha ko’zga tashlanmaydigan aspektlari tufayli tasodifiy (stochastic)\à shovqin yoki nomalum.

Epizodik  va izchillik

•                    Epizodik = agentning tushuncha + harakatining yolg’iz juftligi

•                   Agent harakatining sifati uning boshqa epizodlariga bog’liq emas

•                   Har bir epizod bir biridan mustaqil

•                   Epizod muhiti soddaroq

•                   Agent  oldindan o’ylashga muhtoj emas

•                    Izchillik

•                   Hozirdagi harakat kelajakdagi qarorlarga ta’sir qilishi mumkin

Masalan, Taksi haydovchisi va shahmat.

Turg’un va faol

Faol muhit vaqt o’tgan sari doim o’zgarib turadi

•                   Masalan., ko’chadagi odamlar soni

Turg’un muhit esa

•                   masalan., Manzil

Yarimfaol

–                  Muhit vaqt o’tishi bilan o’zgarmaydi lekin agentning ish bajarishi qayd etiladi

Alohida va Davomiy

–                  Agar aniq holatlar soni cheklangan bo’lsa persepsiya va harakatlar tushunarli izohlangan bo’lgan holatda muhit alohida

–                  Misol., Shaxmat o’yini

–                  Davomiy: Taksi haydash

Yolg’iz agent va ko’p sonli agent

–                  Krossvord jumbog’ini yechish– yolg’iz agent

–                  Shaxmat o’ynash– ikkita agentlar

–                  Raqobatdosh ko’p sonli agent muhiti

•                   Sahaxmat o’ynash

–                  Hamkorlikdagi ko’p sonli agent muhiti

•                   Avtomatlashtirilgan taksi haydovchisi

•                   To’qnashuvdan saqlanish

Ma’lum va noma’lumlar

Bu aniqlik muhitning o’zini ifodalamaydi lekin agentning muhit haqidagi holati va bilimini ifodalaydi. Ma’lum muhitda hamma harakatning natijalari berilgan (masalan soliter karta o’yini). Agarda muhit noma’lum bo’lsa agent yahshi qaror chiqarish uchun uni qanday ishlashini o’rganishi kerak (masalan yangi video o’yin).

Agent strukturasi

Agent = arxitektura + dastur

–                  Arxitektura = ma’lum bir hisoblash qurilmalari (sensorlar datchiklar +  ijrochi elementlar)

–                  (Agent) Dasturlar = bir nechta funktsiyalar yaniki agent haritalashni amalga oshiradi = “?”

–                  Agent Dastur= SI ning vazifasi

Agent dasturlar uchun ma’lumot kiritish

–                  Faqatgina joriy persepsiya

–                  Agent funktsiyasi uchun ma’lumot kiritish

–                  Butun persepsiya ketma -ketligi

–                  Agent ularning barini eslab qolishi zarur

Agent dasturini quydagicha amalga oshirish. So’rovnoma jadvali
 (agent funktsiyasi).

Agent dasturning skelet dizayni

 

Agent Dasturlar

P = jamlanmasi muvofiq persepsiyalar

T= agentning amal qilish muddati

–                  Qabul qiladigan persepsiyalarining umumiy soni

Sorovnoma tablitsaning hajmi

Shaxmat o’yini misolida ko’rsak

 

–                  P =10, T=150

–                  Kamida 10¹⁵⁰ yozuvli tablitsa so’raladi

Katta hajmga qaramasdan, sorovnoma jadvali istaganimizni amalga oshiradi.

SI ning asosiy topshirig’i

–                  -ratsional hulq-atvorni ishlab chiqish uchun  qanday qilib imkoniyatlari keng bo’lgan dasturlar yozishni aniqlab olish kerak

Jadvaldagi ko’ miqdordagi yozuvlar o’rniga kam miqdordagi kod kiritgan avzal

–                  Masalan: Nyuton metodining 5 qatorlli dasturi

–                  V.s.  Kvadrat ildizi sinus kosinusli kata tablitsa.

Agent dasturning turlari To’rtta turi mavjud

Oddiy refleks agentlar

Namunaga asoslangan refleks agentlar

Maqsadga asoslangan agentlar

Utilitga asoslangan agentlar

Oddiy reflex agentlar

U faqatgina holat harakat qoidasidan foydalanadi

–                  qoidalar “agar … keyin …” shakliga o’hshaydi

–                  Samarali lekin, foydalanish imkoniyati chegaralangan

–                  Chunki blim ba’zida aniq ifodalanmagan bo’ladi

–                  Faqat ish

•                   Agarda atrof-muhit to’liq ko’zga tashlanadigan bo’lsa

 

Agent programmalashtirilgandan so’ng, u tezda ishlay oladimi?

-yo’q,u haliham o’qitilishi kerak

•                    SI da,

–                  Agent tanlangandan keyin

-misollar jamlanmasi berish orqali  uni o’qitish va boshqa misollar jamlanmasi berish orqali tekshirish zarur

•              keyin esa bu agent o’rganuvchi agent deyilishi mumkin .

 

5. Ma’ruza

 Tanqid cheklovlari

 

Reja:

1. Qidirish joy muammosi

2. Notugallik va qaror qabul qila olishlik.

3. Qaror qila olishlik va notugallik

 

Tayanch iboralar: qidirish, notugallik, qaror qabul qilish, muammolar.

Qidirish joy muammosi

 

Avtomatlashtirilganisbotlovchilarbirsekundda 20000 xulosani namoyish eta oladilar. Inson klaresa faqat 1 sekundta 1 xulosaningina namoyish eta oladilar.

•                    Sabablar:

•                    Insonlar yuqori darajada ishlaydigan intuitive (sezgir) hisobdan foydalanadilar.

Insonlar g`oya, fikrlar bilan ishlaydilar

Muammolar

Odamlar intuitive ilm haqidagi bilimlarni og`zaki tarzda ifoda eta olmaydilar. Insonlar evristikani tajriba orqali o`rganadilar. Yechim:

•                    Evristikani mexanizm o`rganish texnikasi, ya`ni Ertel/Shuman/Sutner/Sutner/Ertel kabilar orqali o`rganing.

Misol:qaror

Daliliy yo`nalish moduli turli xil alternativlarni keyingi qadam uchun evriskit tarzda baholaydi.

Alternativlarni eng zo`r, a`lo darajadagi baholash bilan tanlaydi.  Mavjud gaplarni baholanishi xatolarraqamiorgali, ijobiyxatolarraqami, vaqt murakkabligi. Ba`zilar mexanizm o`rganish algoritmini muvaffaqiyatli dalillar Ertel/Shuman/Sutner; Sutner/Ertellarnio`rganish uchun qo`llaydi. Muvaffaqiyat luqaror qadamlari ijobiydek saqlanadi.  Muvaffaqiyatsiz qaror odimlari salbiydek saqlanadi.  Mexanizm o`rganish tizimi gaplarning baholanishi uchun programma yaratadi. Notugallik va qaror qabul qila olishlik.  Bu yerda to`gri va to`liq hisob va teorema isbotlovchilari mavjud.

Notugallik va qaror qabul qila olishlik.

Har qanday teorema aniq bir vaqtda isbot qilinishi mumkin. Har qanday teorema aniq bir vaqtda isbot qilinishi mumkin.

•                    Agar gap yolg`on bo`lsa nima bo`ladi?

Qaror qila olishlik va notugallik

Agar til kuchayib boyib ketsa, til notugallikka yuztutadi. Misol PL1

Agar til kuchayib boyib ketsa, til notugallikka yuz tutadi. Misol PL1 Misol: buteoriy apara dosklar (hammaning fikriga zid g`oya)ga yo`l qo`yadi. Misol: buteoriy apara dosklar (hammaning fikriga zid g`oya)ga yo`l qo`yadi. O`zining soqolini olmaydiganlarning soqolini oladigan barbenlar to`plami.

Taajjub: yetarlicha kuchli bo`lgan til qisqartirishlarga olib keladi. Uchadigan pingvin

             Gavda muammolari Monoton bo`lmagan mantiq: bilimni bilimlar omboridan olib tashlash mumkin.  Yanglish mantiq: obyektlar boyligi, boshqa qonunlar amalga kiritilmasa saqlanib qolinadi. Misolda, qushlarning uchaolmaslik qopnuni xato qoidalar bo`lishi mumkin.

•      P(qish(X))Y(X))=0:99

•      P(YJqush)=0:99 bilan ishlash osonroq

•      Noaniq bilimlarining modellashtirilishi

•      Noaniq bilimlarning modellashtirilishi uchun turli xil rasmiylikning taqqoslanishidir.

Formalizm	Haqiqiy baho raqamlari	Ifoda etiladigan ehtimolliklar
G’oyaviy mantiq	2	̶
Diskret ehtimolli mantiq	∞	̶
Davomiy ehtimolli mantiq	n	Ha
	∞	Ha

 

6. Ma’ruza

Qidiruv

Reja:

        1. Muammoni hal qilish agenti

        2. Tatilni rejalashtirish

        3.  Vacuum Dunyosi

 

         Tayanch iboralar: maqsad, agent,reja, vacuum

         Tatilni rejalashtirish

             Ruminiyadagi tatil; Joylashgan joyi Arad. Buharestdan ertaga parvoz qiladi.Maqsadni formulalashtirish:

Buxarestda bo’lish

•      Muammoni formulalashtirish:

             Shtatlar: Turli shaharlar

             Harakatlar: Shaharlar orasida qatnov

•      Yechimni topish:

Shaharlar ketma-ketligi: Arad, Sibiu, Fagaras, Bucharest

Muammoni hal qilish agenti

Misol: Marshrut toppish

                 Muammo yechimi

Vacuum Dunyosi

Muammoni hal qilish agenti.

Muammoni hal qilishning 4 ta asosiy bosqichi bor:

–                  Maqsadni formulalashtirish

•                   Qaysi biri kerakli yo’nalish

–                  Muammo formulasi

•                   Qaysi yo’nalish va shtatlar orqali boriladi

–                  Qidirish

•                   Yo’nalishlarning ehtimoliy ketma-ketliklari ichidan Eng optimal yo’nalishni tanlash.

–                  Amalga oshirish

•                   So’nggi qarorni chiqarish.

function SIMPLE-PROBLEM-SOLVING-AGENT(percept) return an action

static: seq, an action sequence

        state, some description of the current world state

        goal, a goal

problem, a problem formulation

state ¬ UPDATE-STATE(state, percept)

if seq is empty then

goal ¬ FORMULATE-GOAL(state)

        problem ¬ FORMULATE-PROBLEM(state,goal)

        seq ¬ SEARCH(problem)

action ¬ FIRST(seq)

seq ¬ REST(seq)

return action

Qilingan taxminlar

•                Muhit static

•                Muhit tarifga ega

•                Kuzatiladigan muhit

•                Harakatlar deterministic

Muammoni formulalashtirish.

•                Muammo aniqlashtiriladi:

–                  Boshlang’ich nuqta, Arad

–                  Vorislik funksiyasi S(X)= Shtatlar yo’nalishlari tarmoqlari juftliklari

•                   S(Arad)={<Arad ® Zerind, Zerind>,…}

Boshlanuvchi shtat + vorislik funksiyasi = shtatlar fazosi

–                  Maqsadni testlash,

–                   Aniq malumot, x=‘buharestda bo’lish’

•                   Nazarda tutiladi,  checkmate(x)

–                  Yo’l narxi (qo’shimcha)

•                   Yo’nalishlarning orasidagi masofa

•                   c(x,a,y) bosqich narxi, tahminiy >= 0

A solution is a sequence of actions from initial to goal state. Optimal solution has the lowest path cost.

Shtat yo’nalishlarini tanlash

•                Real dunyo haddan tashqari murakkab.

Shtatlar fazosidan muammo yechimi uchun abstrakti kerak.

•                Shtat = Ko’chmas mulk majmuasi.

Yo’nalish = real harakatlar kompleks birikmasi.

–                  e.g. Arad ®Zerind mumkin bo'lgan murakkabliklarni ifodalaydi. yo'nalishlar, detours, qolgan to'xtaydi, etc.

–                  Ikki davlat o'rtasidagi yo’lni real dunyodagi aksi bo'lsa ajralmaslikka amal qiladi.

Yechim = real dunyoda yechimning real yo'llari belgilangan. Har bir real muammoga qaraganda mavhum harakat osonroq.

Misol: vacuum dunyosi

•                Shtatlar ??

•                Boshlang'ich Shtat ??

•                Harakatlari ??

•                Maqsad test ??

•                Yo'l qiymati ??

•                Shtatlar?? Quruqlikdan tashqari ikki yo’naish bor: 2 x 2²=8 Shtatlar.

•                Boshlang’ich shtat?? Biror shtat boshlang’ich deb olinadi

•                Harakatlar?? {chap, o’ng, to’g’ri}

•                Maqsad test?? maydonlar toza yoki yo'qligini tekshirish.

•                Yo’l qiymati?? maqsadga erishish uchun harakatlar soni.

Misol: 8-puzzle

•                Shtatlar ??

•                Boshlang'ich shtat ??

•                Harakatlari ??

•                Maqsad test ??

•                Yo'l qiymati ??

•                Shtatlar?? Har bir g'isht butun son Manzil

•                Boshlang’ich shtat?? Har qanday shtat boshlang'ich bo'lishi mumkin

•                Harakatlar?? {chap, o’ng, tepa, past}

•                Maqsad test?? maqsad konfiguratsiyasiga erishilganligini tekshiring

•                Yo’l miqdori?? maqsadga erishish uchun harakatlar soni

Kengligi-birinchi strategiyasi

               Pastdagi yoyilmagan belgilarga yoyish

               Amalga oshirish: boshlanishi  FIFO navbati bo’yicha

               Yangi belgilarni navbat oxirida kiritish

 

7. Ma’ruza

Qaror qabul qilishning Markov jarayonlari

         Reja:

         1. Tasodifiy muhitlar uchun umumlashtirilgan qiymatlarga ega atom modeli

         2. Taxminiy/Ehtimolli rejalashtirish Markov qaror qabul qilish jarayonlari (MDP)

        

         Tayanch iboralar: tasodif, taxminiy, ehtimolli, jarayon

         Taxminiy/Ehtimolli rejalashtirish Markov qaror qabul qilish jarayonlari (MDP)

—    Atom modeli: chizma qidiruv

—    Proportsional modellar: biz muhokama qilgan PDDL rejalashtirish

         Ma’lum ehtimolliklar bilan harakat sizni ko’plab holatlardan biriga olib borishi mumkin.

—       Har bir holatga o’tganda siz qiymatga ega bo’lasiz.

—       Maqsad: sizning umumiy (Kulmulativ) qiymatingizni oshirishdir

—       Yechim qanday?

Klassik rejalashtirish farazlari

         Noaniqlikning turlari.

Dizyunaktiv (Determinestik bo’lamgan rejalashtririshda foydalaniladi)

         keyingi holat holatlar majmuyining biri bo’lishi mumkin.

Tahminiy/ Ehtimolli holatlar

         keyigi holat holatlar majmuyidan taqsimlangan ehtimollikdan olinadi.

Bu modellar qanday bog’langan?

Markov qaror qabul qilish jarayoni

MQQQ ning to’rtta komponenti bor: S, A, R, T:

—            (chekli) S holat majmuyi   (|S| = n)

—            (chekli) A harakat majmuyi   (|A| = m)

—            (Markov) o’tish funksiyasi  T(s,a,s’) = Pr(s’ | s,a)

—            s holatda a harakatni bajarganda s’ holatga o’tish ehtimolligi

—            Taqdim etish uchun nechta parametr zarur?

Cheklangan, real-qadrlanadigan (Markov) qiymat funksiyasiR(s)

—            s holatda bo’lganlik uchun biz tezkor qiymatni olamiz

—            Masala, maqsadga asoslangan domen R(s) maqsad holati uchun 1 qiymatga va qolgan barcha boshqa holatlar uchun 0ga teng bo’lishi mumkin.

—            Harakat harajatlarini umumlashtirish mumkin: R(s,a)

—            Tasodifiy harakat bo’lishi uchun umumlashtririlishi mumkin.

                        Sanaladigan va davomli holat va harakat joylariga osongina umumlashtirilishi mumkin (ammo algoritmlar turlicha bo’ladi)

         Taxminlar

Birinchi darajali Markov dinamikasi (tarix mustaqilligi)

                        Pr(St+1|At,St,At-1,St-1,..., S0) = Pr(St+1|At,St)

Keyingi holat faqatgina hozirgi holat va harakatga bog’liq bo’ladi.

Birinchi darajali Markov qiymat jarayoni

                        Pr(Rt|At,St,At-1,St-1,..., S0) = Pr(Rt|At,St)

Qiymat faqatgina hozirgi holat va harakatga bog’liq bo’ladi.

Oldinroq tasvirlanganidek, qiymat R(s) determinallashgan funksiya orqali beriladi deb hisoblaymiz.

                        i.e. Pr(Rt=R(St) | At,St) = 1

Statsionar dinamikalar va qiymat

                        Pr(St+1|At,St) = Pr(Sk+1|Ak,Sk) barcha t, k uchun

Jahon dinamikasi mutlaq vaqtga bog'liq emas

To’liq tahlil

           Garchi biz  harakatni  amalga oshirganimizda qaysii holatga erishishimizni aytolmasakda, u aniqlanganda nimaligini bilamiz.

Siyosatlar  (MQQlar uchun “planlar

—    Statsionar bo’lmagan siyosat [garchi statsionar dinamikalar va qiymatimiz bo’lsa ham]

—    π:S x T → A, bu yerda T manfiy bo’magan butun sonlar

—    π(s,t) bu s holatda t qadam bilan bajarish

—    Nima bo’aldi agar biz buni cheksiz bajarishni

davom ettirsak?

—    Stationary siyosat

—    π:S → A

—    π(s) bu s holatda bajarish (vaqtga bog’liq bo’magan holda)

—    Davomiy reaktiv kontrol qiluvchilarni anglatadi

—    Bu quyidagi qiymatlarni tahmin qiladis:

—    To’liq tahlil

—    Tarix mustaqilligi

—    Deterministik harakat tanlovi

Agar sen 20 yoshda bo’lsang va liberal bo’lmasang, sen yuraksizsan. Agar sen 40 yoshda bo’lsang va konservativ bo’lmasang sen aqlsizsan Cherchill.

Nimaga harakatlar ketma-ketligini hisobga olish kerak emas?

Nimaga boshqatdan planlashtrirish kerak emas?

Siyosatli qiymat

—    Π siyosati qanchalar yaxshi?

—    How do we measure “accumulated” yig’ilgan reward?

—    Value function V: S →ℝ associates value with each state (or each state and time for non-stationary π)

—    V_π(s) denotes value of policy at state s

—    Depends on immediate reward, but also what you achieve subsequently by following π

—    An optimal policy is one that is no worse than any other policy at any state

—    The goal of MDP planning is to compute an optimal policy (method depends on how we define value)

 

8. Ma’ruza

O’yinlar nazariyasi

Reja:

1. Kirish

2. Qidiruv daraxti

3. Jumboq boshlang'ich

 

Tayanch iboralar: qidirish, jumboq, g’oya, nazariya,o’yin.

Chuqurligi 14 m daraxt ildizini qidirish. 

Misol: Shaxmat

gal omili b = 30, chuqurlik d = 50:

 qoldiradi.               

xulosa qadamlar soni =

10000 Kompyuter soniyada har bir milliard amallar bajaradi yo'qotishsiz paralell olib borish.

 Hisoblash vaqti:

A og'ir kesilgan qidiruv daraxti {yoki: Qaerda, mening mushugim bor? "

Savollar:

           Nima uchun yaxshi shaxmatchilar ham bugungi kunda kelib ompyuterlarday yaxshi shaxmat o’ynolmaydi?

         Nima uchun taklif uchun hujjatlar  matematik hal qilayotgan bo'sh joy izlashga katta hatto?

Misol:

             8 ta jumboq:

o'rtacha shoxlangan omil=

De tanituvchi 6,1 A qidiruv muammo ham emas?

Quyidagi qadriyatlar bilan Ned Davlat:

dunyo davlatlarning tavsifi qaysi agent NDS o'zi?.

Davlat bo’ylab: a

gent Izlay boshladi bo'lgan boshlang'ich davlat.

Davlatning  Maqsadi :

maqsad agent davlatni sotgan bo'lsa, u yakun yasaydi va eziladi

bir yechim (agar kerakli).

Actions:

agentlari barcha harakatlarini berdi.

Qarori: maqsadga muvofiq davlat qidiruv daraxt yo'li.

Ahamiyatli vazifasi: har bir harakat, bir iqtisodiy qiymatini soladi. Zarur uchun?

A tugaydigan iqtisodiy optimal yechim.

Davlat maydoni: barcha davlatlar belgilangan. Daraxt qidiruv : Shtatlari barglari, harakatlari tomonlarining. 8 jumboqni qo'llaniladigannini bilib olish Davlat: 3 (Bir marta har bir) qadriyatlar 1,2,3,4,5,6,7,8 va biri bilan 3 mata S muloqot qiladi. Davlatning bo’sh masohati. Davlatni boshlab, A va n o'zboshimchalik davlat qurolmaydi. davlat maqsad : A va n o'zboshimchalik qurilgan davlat, masalan 6.1 rasmda huquqi berilgan davlatlar ko’rsatilgan/ Actions: bo'sh kvadrat zij harakati chapga (agar j 6 = 1) o'ng, (agar up j 6 = 3), (agar pastga i 6 = 1), (agar i 6 = 3). Ahamiyatli funktsiyasi: doimiy vazifasi 1, barcha harakatlar teng narxli, chunki. Davlat maydoni: davlat kosmik o'zaro bo'lgan domen degenerat bo'ladi erishib bo'lmaydigan (Mashq ??). Shunday qilib  8 jumboq muammolar bor. qidiruv algoritmlari tahlil qilish uchun, quyidagi shartlar talab qilinadi:

D tanituvchi 6,2 teorema . davlat lar s vorisi davlatlar soni d omili deb ataladi (Engl. Dal omil) b (lar), yoki b va d omil doimiy bo'lsa.  e va n umumiy tugunlari,   chuqurligi d daraxt omil d ective D omil ham?

N deb doimiy d omil bilan daraxt, teng chuqurligi va n ga teng n (?? Mashq qarang) bo'ladi A qidiruv algoritm unga, to'liq deb ataladi?

NDS hal bo'ladigan bir yechim muammo to'liq qidiruv algoritmi yechim ga muhtoj holda yasaydigan  bo'lsa, keyin muammo Unsolvable hisoblana

¡    tenglamani yechish =

b ni  beradi? omil  ective og'ir uchun teoremasi 6,1 keng konstantasi bilan n qidiruv daraxtlar omili, deyarli barcha tugunlari so'nggi darajada bo'ladi.

Isbot: (Mashq ??).  Misol: B shahardan A shaharga eng qisqa yo'l
iqtisodiy funktsiyasi bilan janubiy Germaniya chizmasi.

Davlat: sayyohi joriy holati bo'lib, bir shahar. Davlat bo’ylab, : A va n o'zboshimchalik shahar. Davlat maqsadi : A va n o'zboshimchalik shahar. Actions: qo'shni shaharga joriy shahardan Travel. Ahamiyati funktsiyasi: shaharlar o'rtasidagi masofa. Davlat maydoni: Barcha shaharlar, grafik, ya'ni tugunlari.

U bir yechim bor, agar bo'lsa ham tanituvchi 6,3 A qidiruv algoritmi, optimal deb ataladi har doim?

         NDS eng kam xarajat bilan hal qiladi. 8 jumboq muammo hisoblanadi deterministik: har bir harakat noyob vorisi davlatga bir davlatdan olib keladi.  kuzatiladigan: agent har doim u bilan bo'lgan davlatni biladi. Deb atalmish O foydalanish algoritmlarni, optimal echimlar topish mumkin.

Aks holda: Taqvim ta'lim

Eristik qidiruv

Evristika ko'p hollarda bir yechim topish muammo hal qilish strategiyasi tezroq qidiruv. Hech qanday kafolat yo'q! kundalik hayotda, evristik usullari muhim ahamiyatga ega. Cheklangan resurslardan ostida haqiyqi vaqt-qarorlari  tez topiladi A yaxshi yechim optimal bo'lgani afzal, lekin olmoq uchun juda qimmat. davlatlar uchun evristik baholash funksiyasi f (bo'ladi)

Node = davlat + evristik baholash

¡    HeuristicSearch(Start, Goal)

¡    NodeList = [Start]

¡    While True

¡    If NodeList= ; Return(\No solution")

¡    Node = First(NodeList)

¡    NodeList = Rest(NodeList)

¡    If Goal Reached(Node,Goal) Return(\Solution found", Node)

¡    NodeList = SortIn(Successors(Node),NodeList)

Depth- RST va birinchi qidirish breadth- funktsiyasi maxsus holatlari

¡    Evristik qidiruv. (Mashq ??)

 

9. Ma’ruza

Bayes to’rlari

Reja:

1. Uchar Penguin tushuncasi

2. Probabilistic logika

3. Shartli ehtimolliklar bilan fikr

 

Tayanch iboralar: to’r, logika, baza, barqaror, probaltik.

Tweety bir pingvin bo'ladi.  Penguins qushlar bor. Barcha qushlar y bo’lishi mumkin. PL1 yilda rasmiy bilimlar bazasi WEB 1 iborat

pingvin (tweety)

pingvin (x)) qush (x)

qush (x)) y (x)

Bu olingan natija bo’lishi mumkin: y (tweety)

Yangi sinov: Penguins bo’lishi mumkin y emas

pingvin (x)): y (x)

Bu olingan natija bo'lishi mumkin: y (tweety)

Lekin: Bundan tashqari, olingan natija bo’lishi mumkin: y (tweety)   bilimlar bazasi barqaror emas.   mantiq, bir xillik:   yangi bilim eski bilim bekor bo’lishi mumkin emas.

Probabilistic logika

¡    Noaniqlik: barcha qushlarning 99% y bo’lishi mumkin

¡    To'liq: Agent holati haqida to'liq ma'lumot

¡    jahon (real vaqt qarorlari)

¡    evristik qidiruv

¡    noma'lum yoki to'liq bilim bilan fikr.

Kelinglar faqat orqaga o'tirib nimadir haqida o'ylab ko'raylik!

 

Misol:

¡    Agar bemorga o'ng og'riq hissi bo'lsa pastki qorin ko'tardi

¡    Hujayra (Leykotsitlar) soni, bu appenditsit bo'lishi mumkin shubhali.

¡    Oshqozon og'riq o'ng pastki ^ Leykotsitlar> 10000! appenditsit

¡    Oshqozon og'riq o'ng pastki ^ Leykotsitlar> 10000

¡    Biz appenditsit olmoq uchun modus ponensdan foydalanishimiz mumkin.

1976, Shortlie va Buchanan .  Ishonch omillar faktlar va qoidalar aniq ifodalaydi.   A! shartli ehtimollik orqali B

misol:

Oshqozonda og'riq o'ng pastki ^ Leykotsitlar> 10000: 0! 6 Appendikulyar   qoidalarini omillar ulash uchun formulalar.  Analiz noto'g'ri.   Zid natijalar olingan bo'lishi mumkin. non-bir xildagi mantiqi Default Lojik Default mantiq Dempster-Shafer nazariyasi: mantiqiy muddatga Loyqa mantiq bir e'tiqod vazifasini Bel (A) soladi () nazorat nazariyasi

Shartli ehtimolliklar bilan fikr

O'rniga ahamiyatga ega bo'lgan shartli ehtimolliklar (material ma'no)   sub'ektiv ehtimolliklar,   Ehtimollar nazariyasi yaxshi tashkil qilingan   noaniq va to'liq bilim bilan fikr.   Maksimal entropiya usuli (Maxent)

¡      Bayes tarmoqlari

Misol: Ehtimollik aforizmlari o'yinlar, ehtimollik

" a olti "oti b 1 = 6 ehtimoli bo'lgan " Toq  o’tib 1 = 2 7,1 belgilar  yakunlari majmui bo'lsin. har bir ! 2 eksperiment mumkin bo'lgan natija uchun beriladi. Wii 2 istisno bo'lsa bir-biriga, lekin barcha mumkin bo'lgan natijalarini qamrab, ular elementar hodisalar deyiladi. bir marta namuna o’tib   = F1; 2; 3; 4; 5; 6g   ham soni f2 o’tib; 4; 6g  Boshlang'ich voqea emas   5 F1 kichikroq bir qator tashlab; 2; 3; 4g Boshlang'ich voqea emas   Sababi: F2; 4; 6g \ F1; 2; 3; 4g = F2; 4g 6 =;   ikki tadbirlar A va B, A bilan [B voqea hisoblanadi.    ishonch hosil voqeadir   bo'sh majmui imkonsiz voqeadir.

         Buning o'rniga A \ B, biz, chunki A ^ B yozish x 2 A \ B, 2 A ^ x 2 B x:

A, B, etc .: tasodifiy o'zgaruvchilar.   Biz n qiymati qator bilan faqat diskret tasodifiy o'zgaruvchilar ko'rib  d da, soni qadriyatlar 1,2,3,4,5,6 bilan ajralgan bo'ladi. Ehtimollik, 5 yoki 6 1 = 3 o’tish:

P (2-sonli F5; 6g) = P (soni = 5 _ soni = 6) = 1 = 3:

Belgilar 7,2 Let = f 1; ! 2; :::; ! Ng bo'lsin nite. No boshlang'ich voqeadir afzal,  Olişhma chastotasi bilan bog'liq nosimmetrik taxmin anglatadi Barcha elementar hodisalar. Tadbir A ehtimoli P (A), keyin bo'ladi tomonidan rad

P (A) = JAJ jj =

A qulay natijalari soni iloji natijalari soni Misol: bir qolib uchirish, ham qator uchun ehtimollik hisoblanadi P (2-sonli F2; 4; 6g) = jf2; 4; 6gj jf1; 2; 3; 4; 5; 6gj = 3 6 =12

Juda ishonchli 99%  o'g'ri signal  ishonchi bilan har qanday o’g’ri bilan suhbat qiladi. Shunday qilib, yuqori ishonch bilan: keyin signal o'g'rilik bo'lsa!

Bayes tarmoqlari va Maxent

¡    Shartli mustaqillik yoki teng qoidalarini xotima, Maxent tamoyili shu demakdir

¡    shartli mustaqillik va Bayes tarmoq sababli ham bir xil javob.

¡    5 Shunday qilib, Bayes Networks Maxent maxsus ishi bor

Batafsil kuchli va qulay professional vositasi hugin bo'ladi.   Uzluksiz o'zgaruvchilar ishlashi mumkin. Bundan tashqari, Bayes tarmoqlarini o'rganishimiz mumkin, ya'ni, to'la avtomatik ravishda tarmoq hosil qilish mumkin. Statistik ma'lumotlarga ishlatiladi

Bayes tarmoqlari semantikasi

Bayes tarmoq N o'zgaruvchan uni oldin hech qanday o'zgaruvchining ancha past raqami bor yo'qligiga ega: talablar bu tutadi.

P (Xn 1;::; Xn􀀀1) = P (Xj Ota-onalar (Xn)):

Bugungi kunda, Bayes xulosasi juda muhim va Bayes tarmoqlari manzilsiz Bayes tarmoqlari adabiyot cheklovlar ostida  sababiyat uzluksiz argumentlarni tashish puxta ishlab chiqilgan bo'lib hisoblanadi.

 

10. Ma’ruza

Mashinali o’qitishi va ma’lumotlarni inteklektual tahlili

Reja:

1. Curve darslari

2. Approksimatsion metodlar

3. Shartlar

 

Tayanch iboralar: curve, model, apraksiya, shart,amal, mantiq.

Nima uchun mashinani o'rganamiz?

Elaine Rich1:

" Endi moliyaviy razvedka kompyuterlar  qilish uchun qanday o'rganish hisoblanadi. Hozir, unday narsadan, odamlar yaxshiroqdir. ", va: Odamlar kompyuterlar ko'ra yaxshiroq o'rganishadi ). Mashina ta'lim AI uchun juda muhim

1Rich, dasturiy ta'minot ishlab chiqish murakkabligi  avtonom robot o'zini tutish ekspert tizimlari spam filtri O'zim: dasturlashtirilgan va o'rgangan komponentlar bilan gibrid dasturi.

•             chet tilida so'z o'rganish?

•             bir she'r yodlashga?

•              matematik ko'nikmalarini o'zlashtirish?

•             tosh o'rganish?

Misol: olma uchun qurilmani tartiblash

Xususiyatlar:  Hajmi va rang Tasnifi vazifa: tovarlar sinflar A va B ichiga Divide olma (tasn Hajmi [sm] 8 8 6 3. . . Rang [0: yashil, 1: qizil] 0,1 0,3 0,9 0,8. . .sinf  B A A B.iflagichi) olma saralash agenti uchun Training ma'lumotlar.

Olma saralash uskunalari va tovarlar sinflar A tasniflanadi ba'zi olma va xususiyati kosmosda B.

             Curve darslari satrga

Amalda: 30 yoki undan ko'p xususiyatlar! n Xususiyatlar: n-o'lchovli fazoda xususiyati esa, bir (n - 1) -dimensional alt düzl emi iloji boricha yaxshi ikki darslari ajratib, qaysi topish uchun qilindi

Shartlari

Siniflanish: a sinf qiymatiga bir xususiyati vektor xaritalar. Shu bilan bir qatorda sobit qoladi.Misol: olma saralash. Yondashish: haqiqiy raqamiga xususiyati vektor xaritalar. Misol: Berilgan xususiyati qadriyatlar chiqib prognozlashtirish ulushi narxlarni tanlaydi

Approksimatsion metodlar

Oliy o'lchovda muammolarni hal qilish bizga model-bepul, taxminan qadriyatlari kerak  asab tarmoqlari k-NN imkoniyatlar muammolarni tahlili

Oddiy yodlash bilan o'rganish. Shuning uchun, juda tez o'rganish. A vektor x sınıflanish hamjihatlikni juda qimmati bo’ladi. N o'quv ma'lumotlar bilan k Yaqin qo'shni topish :? (N). Umumiy hisoblash vaqti :? (N + k). Eng yaqin qo'shni usullari = dangasa ta'lim.

         Eng yaqin qo'shni usullariga javob beradi, yuqori qiymatga yaxshi mahalliy taxminiy kerak, lekin muammolarni  hal qilish uchun tizimining tezligiga talabni eng yaqin qo'shni usullari mos emas, ma'lumotlar olingan bilim bayoni kerak bo'lsa, qaysi insonlar (ma'lumotlar konchilik) tomonidan tushunarli bo'lishi kerak.

Psixologik aspect, gnoseologiya, aloqa qatlami, amaliy qatlam, kognitiv (o‘rganish) qatlami, lingvistik aspect, umumiy kod, tushunarli tuzilma, tezaurus, foydalanuvchi lug‘ati.

Bilim olishning psixologik jihatlari.

Bilim olishning psixologik jixatlari bilimlar muhandisi va bilim manbaasi  - ekspert orasidagi o‘zaro munosabatning samarali va muvaffaqqiyatli bo‘lishida asosiy omili hisoblanadi, sababi bilim to‘planishi bevosita eT yaratuvchilari orasidagi muloqoti natijasi hisoblanadi.

SHu narsa malumki, og‘zaki muloqot jarayonida axborotning yo‘qolishi quyidagicha kattalikka ega:

Ekspert o‘ylaydi                                       100% axborotni

So‘z shaklida ifodalaydi                                     90%

Aytib beradi                                                       80%

Eshitiladi                                                   70%

Tushuniladi                                                        60%

Bilimlar muhandisi xotirasida qoladi                 24%

Bilimlarni olsihning psixologik jihatlari strukturasi:

a)    Aloqa qatlami

b)    Harakat qatlami

c)     O‘rganish qatlami

Bilimlarni egallashda quyidagi tuzilmaviy modelni qo‘llashimiz mumkin:

-         muloqot ishtirokchilari (sheriklar)

-         muloqot vositalari (protsedura)

-         muloqot mavzusi (bilim)

-          

Aloqa qatlami. Ko‘pgina psixologlar takidlashicha, ixtiyoriy kollektiv jarayonga guruh ishtirokchilari orasidagi atmosfera tasir etadi. Tajribalar natijasidan ma’lumki, do‘stona muhit guruhning alohida azolari imkoniyatlaridan ko‘ra ko‘roq natijaga erishishga olib keladi. Ayniqsa, dasturiy taminot yaratuvchilar konkurent  muhitdan ko‘ra kooperativ muhitni afzal bilishadi. Kooperativ muhit uchun hamkorlik, o‘zaroharakat, bir-birini yutug‘idan xursandchilik jihatlari mavjud bo‘lsa, konkurent muhitda esa individuallik, a’zolar o‘rtasida raqiblik hususiyatlari mavjud (muloqotning eng quyi shakli).

Jarayonga tasir qiluvchi quyidagi bir nechta shaxsiy xarakter va xususiyatlarni sanash mumkin (bilimlar muhandisi ularga ega bo‘lishi kerak):

-         do‘stonalik va yaxshi niyatlilik

-         yumor tuyg‘usi

-         yaxshi xotira, etibor

-         kuzatuvchanlik

-         tasavvur va taassurot

-         sabot va tirishqoqlik

-         kirishuvchanlik va topqirlik

-         tahlil qila olish

-         jozibador ko‘rinish va kiyinish uslubi

-         o‘ziga ishonch

Protsedura qatlami. Bilimlar muhandisi ekspert bilan ilmiy ishonch va o‘zaro tushunish muhitiga muvaffaqqiyatli erishgach (aloqa qatlami), bu muhitdan samarali foydalana olishi ham kerak. Bu qatlamda bilimlarni olishning protsedurasi asosiy masala hisoblanadi. Bu erda aloqa qatlamida kerak bo‘lgan ziyraklik va yoqimlilikdan ko‘ra professional bilimlar ko‘proq kerak bo‘ladi. ekspert bilan bo‘ladigan suhbat shinamgina honada yuzma-yuz tarzda o‘tishi, hona yoritilganligi, harorat, shinamlik bevosita kayfiyatga tasir etadi. CHoy yoki kofe do‘stona atmosferani  hosil qiladi. Amerikalik psixolog I. Atvater bu kabi suhbatlarda eng optimal masofa 1,2 m dan to 3 m gacha deb hisoblaydi. Minimal “qulay” masofa 0,7-0,8 metr hisoblanadi.

SHaxsiy fikrlarni rekonstruksiya qilish – qiyni mehnat va shu sababli bitta seansning uzunligi 1,5-2 soatdan oshmasligi zarur. SHu ikki soatni ham kunning birinchi yarmida o‘tqazgan ma’qul (masalan 10 dan 12 gacha). Suhbat jarayonida 20-25 minutlarda o‘zaro toliqish paydo bo‘lishi sabab orada tanafuslarni ham nazarda tutish kerak.

Ixtiyoriy bilimlar muhandisida o‘zining unikal suhbat manevri bor. Kimdir tez gapirsa, kimdir sekinroq; kimdri balandroq gapirsa, kimdir pastroq va hk. Gapirish uslubini o‘zgartirib bo‘lmaydi – u insonda avvaldan shakillanadi. Bilimlarni olish esa – bu professional suhbatni talab qiladi va bu jarayonga jumlalar uzunligi ham tasir qiladi. (tilshunos Ingve va psixolog Miller)

Aniqlanishicha, inson 72 ta so‘zdan iborat jumlalarni yaxshi qabul qiladi. Bu son (72) Ingve-Miller soni deb ataladi. Uni nutiqning “suhbatlilik” o‘lchami deb ham hisoblashadi.

Natijalarni bayonnomalashtirishni 3 ta uslubda tashkil qilish mumkin:

-         suhbat jarayonida qog‘ozga yozib borish (kamchiligi – suhbatga halal beradi, stenograf ko‘nikmalarga ega bo‘lsa ham barchasini yozib olish qiyin hisbolanadi)

-         magnitafonga yozib olish muandisga butun suhbatni va o‘zining harakatlarini qayta tahlil etishga yordam beradi (kamchiligi – ekspertni cheklab qo‘yishi mumkin)

-         Suhbatdan so‘ng hotirada qolganlarni eslab chiqish (kuchli xotiraga ega analitiklarga mos keladi)

Kognitiv qatlam. Kognitiv psixologiya (ingl. Cognition –  dunyoni bilish, anglash) inson atrof-dunyoni o‘rganishda ishlatadigan metodlarni o‘rganadi. Bilimlar muhandisiga kognitiv psixologiya nuqtai nazaridan quyidagi maslahatlarni berish mumkin:

-         muhandisga qulay bo‘lgan uslubda taqdim etishga ekspertni majburlamaligi kerak.

-         Ekspert bilan turli hil metodlardan foydalanish kerak, “qulf-kalit” kabi ekspertga mos metod bo‘lishi kerak degan shartdan uzoqlashish kerak.

-         Protseduraning bosh maqsadini aniq belgilab olish kerak, bu ekspert va muhandis munosabatlari va natijada hosil bo‘ladigan asosiy tushunchalarga bevosita tasir etadi.

-         Ekspert fikrlarini aks ettiruvchi chizmalardan ko‘proq foydalanish kerak. Bu muhandis hotirasida malumotlarni obrazli ko‘rinishda saqlanishiga yordam beradi.

 

Bilim olishning gnoseologik jihatlari.

Gnoseologiya – falsafada bilish nazariyasi va inson ongida mavjudlik nazariyasi bilan bog‘liq bo‘lim.

Bilimlar muhandisligi fan sifatida ikkilangan gnoseologiya sifatida ifodalash mumkin! mavjudli (D) avval ekspert (M1) ongida shakillanadi, keyin ekspertning faoliyati va tajribasi bilimlar muhandisi (M2) yordamida eTning bilimlar bazasini tashkil etuvchi bilim (Pz)ga interpretatsiyalanadi. Mavjudlikni bilish jarayoni inson ongida borliqni anglashga yo‘naltirilgan.

D – mavjudlik

M1 – mavjudlikning ekspert modeli

M2 – mavjudlikning bilimlar muhandisi modeli

Pz – bilimlar maydoni

 

 

 

        

 

 

 

 

         Bilimni olish jarayonida ilimlar muhandisini eT qurish uchun kerak bo‘ladigan ekspertning ayni sohaga oid individual bilimlari bilan bog‘liq komponentalar qiziqtiradi. Bu soha bilimlar asosan emperik kuzatishlar asosida yig‘ilgan bilimlardan iboratligi uchun emperik deb ataladi, ularni qanday qilib umumiylashtirish keying masala. Bilish doimo yangi tushuncha va nazariyalar yaratish bilan bog‘liq. Ko‘pincha muhandis bilan suhbat davomida “yo‘l-yo‘lakay” ekspert yangi bilimlarni yaratayotgandek. Bilimlar muhandisi quyidagi metodologik zanjir yordamida ekspert bilimlarini talqin qiladi:

Fakt à umumlashgan fakt à emperik qonuniyat à nazariy qonuniyat

Bilim strukturasi 2 qismdan iborat:

-         emperik (kuzatish, hodisa)

-         nazariy (qonuniyatlar, abstraksiya, umumlashma)

Ilmiy bilim kriteriyasi. Nazarya – nafaqat ilmiy bilimlarni umumlashgan qatiy tizimi, balki yangi bilimlarni ochishning usullari hamdir.

Ilmiylikning asosiy metodologik kriteriyalari quyidagilar:

-         ichki moslik va to‘g‘rilik

-         tizimlilik

-         xolisonalik

-         tarixiylik

Ichki moslik va to‘g‘rilik. Bu kriteriya emperik jihatdan bir qarashda ishlamaydigandek. Bilimning to‘liq emasligi predmet sohasini to‘liq tafsiflanmasligi bilan bog‘liq

         2. Tizimlilik. Tizimli yondoshuv ixtiyoriy predmet sohasini bir necha o‘zaro munosabatdagi qismlardan tashkil topgan yagona tizim sifatida tahlil etishga yo‘naltirilgan.

         3. Obektivlik. Bilish jarayoni chuqur subektiv, demak u o‘rganilayotgan subekt xususiyasiga bog‘liq. Subektivlik faktlarni aniqlashtirilganda paydo bo‘ladi va obektni ideallashtirgan sari chuqurlashib boradi

         4. Tarixiylik. Bu kriteriya taraqqiyot bilan bog‘liq. Bugunni anglash – o‘tmishni anglash bilan bog‘liq.

Bilimlar olishning lingvistik jihatlari

         Intelektual axborot texnologiyalarini yaratishda asosiy masalalardan biri  - ekspert bilimlarini kompyuter xotirasida adekvat ifodalash. Bu informatikada yangi yo‘nalish, ya’ni inson bilimi va uni eXM hotirasida tasvirlash – bilimlar muhandisligi yo‘nalishini yaratilishiga olib keldi. Bilimlar muhandisligi bilimlarni yig‘ish, ularni tahlil etish va intelektual tizimlar uchun ularni formallashtirish masalalari bilan shug‘ullanadi. Bunda bilimlar olishning lingvistik jihatlari ko‘rib o‘tiladi.

Bilimlar muhandisi va ekspert orasidagi muloqot bevosita suhbat orqali yani lingvistika yordamida amalga oshadi. Bunda asosiy 3 ta asosiy muammoni ko‘rsatish mumkin:

1.    Umumiy kod muammosi.

Bizni asosan ikkita til – muhandis tili va ekspert tili qiziqtiradi. Muhandsi tili quyiidagi 3 ta tashkil etuvchidan iborat:

-         Tayyorgarlik davrida maxsus adabiytolardan olgan predmet sohasidagi atamalar;

-         Uning nazariy bilimlaridagi umumilmiy atamalar

-         Maishiy suhbat tili

Ekspert tili esa:

-         O‘z sohasidagi terminalogiya

-         Umumilmiy atamalar va maishiy til;

-         Ekspert sih jarayondagi neologism - yangi terminlar (kasbiy jargon)

Agar ikki ishtirokchining maishiy va ilmiy tili bir-biri bilan deyarli mos tushsa, u holda umumiy kod – umumiy til o‘zaro munosabatning muvaffaqqiyatli bo‘lishiga ximat qiladi. Keyinchalik bu umumiy kod predmet sohasidagi bilimlar bazasini tashkil qiluvchi semantic tarmoq sifatida shakillantiriladi:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Umumiy kodni ishlab chiqish ekspert tomonidan ishlatiladiga atamalarni tuzib chiqish va ularning manosini aniqlashdan boshlanadi. Odatda bu predmet sohasi lug‘atini tashkil etadi. Keyin ularni guruhlash va sinonimlarini aniqlanadi. Umumiy kodni shakillantirish predmet sohasidagi atamalarni manosi bo‘yicha guruhlash bilan yakunlanadi.

 

2.    Tushunchalar strukturasi.

Sun’iy intelekt va kognitiv psixologiya bo‘yicha ko‘plab mutaxassislar intelektning asosiy xususiyati – inson ongida barcha tushunchalarning ma’lum tarmoq yordamida birlashganlgi deb hisbolaydi. SHuning uchun bilimlar bazasida faqatgina atamalar emas balki ensiklopediya – atamalar izohi va ularning bir-biri bilan bog‘lanishi muhimdir. Ushbu jarayonda bilimlar muhandisi oldidagi asosiy muammolardan biri suhbu bog‘lanishni o‘rnatishdir. ekspert va muhandis ish jarayonida kognitiv psixologiya natijalariga mos keluvchi tushunchalar ierarxiyasini yaratishdan iboratdir.

 

3.    Foydalanuvchi lug‘ati

Umumiy kod va tushunchalar strukturasi qatlamidagi lingvistik natijalar adekvat bilimlar bazasini qurish uchun yo‘naltiriladi. SHuni unutmaslik zarurki, oddiy foydalanuvchi malakasi predmet sohasidagi maxsus tilni butunlay tushunmasligi mumkin. Foydalanuvchi interfeysini yaratishda tizim qulay, tushunarli va shaffof bo‘lishi uchun umumiy kod lug‘atiga qo‘shimcha ishlov berishga to‘g‘ri keladi.

Bilimlar muhandisi ish jarayoniga salbiy tasir etuvchi quyidagi lingvistik muammolarni keltirish mumkin:

 - turli tilda suhbat qurish

 - terminlarni noadekvativ interpretatsiya qilish

 - foydalanuvchi tili va umumiy kod orasidagi farq yo‘qligi.

Reja:

1.                Bilimlar bazasi tarkibi

2.                 Intelektual axborot tizimlarining umulashgan sxemasi

3.                 Bilimlar tarkibini talablarga bogliqligi

4.                 Predmet sox,asi. Predmet soxdsining asosiy vazifalari

5.                 Bilimlarni strukturalash

Kalit suzlar: Fan sox,asi, interpretatsiyalanuvchi bilimlar, interpretatsiyalanmaydigan bilimlar, metama’lumotlar, kursatish bosichlari

Bilimlar bazasida bilimlar tarkibi quyidagi savollar yordamida aniqlanadi: qanday bilimlar kursatilishi kerak va bilimlar tarkibi nimaga bogliq.

BB bilimlar tarkibi quyidagilarga bogliq buladi:

1.                Muammolo sox,a

2.                 BB tizimi strukturasi

3.                 Foydalanuvchilar talabi va maqsadlari

4.                 Suxbatlashish tili

Intellektual axborot tizimlarining umulashgan sxemasi quyidagicha:

Demak intellektal axborot tizimlari ishlashi uchun quyidagi bilimlar kerak buladi:

1.                 Masalani echish jarayoni xaqidagi bilimlar (boshqaruvchi bilimlar, interpretator tomonidan foydalaniladi);

2.                 Lingivistik prossesor tomonidan foydalaniladigan dialogni tashkillashtirish usuli va suxbat tili xaqidagi bilim;

3.                 Bilimlarni modifikatsiyalash va kursatish usullari xaqidagi bilimlar;

4.                 Tushuntiruvchi komponenta tomonidan foydalaniladigan strukturalashgan bilimlarni qullab quvvatlashi.

Bilimlar tarkibini talablarga bogliqligi quyidagicha aniqlanadi:

1.                 Foydalanuvchi qanday ma’lumotlar tuplami bilan ishlamoqchi va umumiy vazifalar tuplamidan bajariladigan vazifalari;

2.                 Masalani echishni qaysi usulllari va metodlari qulayroq;

3.                 qanday natijalar soni va echish usullari cheklanganda masalani bajarish mumkin;

4.                 Muloqot tiliga va uzaro dialogni tashkillashtirishga quyilgan talablar

5.                 Umumlashganlik darajasi yoki muammoli soqa aniqligi

6.                 Foydalanuvchi maqsadlari qanday

Predmet sox,asi bu ob’ektlar tuplami bulib, ularning xususiyatlari va ular urtasidagi munosabatlarni xarakterlaydi. Predmet soxdsini tashkil etuvchi ma’lumotlar soqasiga qarab anщ, yaqinlashtirilgan, kupma’noli, tuliq yoki xato bulishi mumkin.

Fan sox,asi statik va dinamik qismlarga bulinadi.

Kuplab mavjud intellektual tizimlar statik predmet soxdsini qarab chiqadi.

Statik sox,aga misol sifatida kasalliklar belgisini saqlovchi va ushbu belgilar asosida diagnoz quyish qoidalari xasida ma’lumot saqlovchi sox,ani keltirish mumin.

Dinamik sox,alar quyidagi tiplarga ajratiladi:

1.                   Vaqt buyicha uzgarmas ob’ektlarni fazodagi joylashuvi faqat etiborga olinuvchi kurinishlari (odatda robototexnikada foydalaniladi, bunda dinamik ra’fishda fazo buyicha uzgarishlar sodir buladi);

2.                   Vaqt buyicha ob’ektning uzgarishi etiborga olinadi, lekin fazoga nisabatan uzgarishlar qaralmaydigan kurinishlari (kasalning vaqt buyicha xolatlari etiborga olinuvchi tizim misol buladi);

3.                   Ob’ektning vaqt buyicha uzgarishi xamda fazodagi uzaro ta’sirlari qaraluvchi kurinishlari.

Predmet soxdsining vazifalari quyidagi turlarga ajratiladi:

1.                  Predmet soxdsining taxliliy masalasi

2.                   Predmet soxdsini almashtirish masalasi

3.                   Predmet soxdsini tanlash yoki aniqlash masalasi

Taxlil masalasi - bu joriy predmet sox,ani aniqlashtirishdan oldin amalga oshiriladi. Aniq statik predmet soqada kurilishi mumkin bulgan masalalardan eng oddiy masala taxlilini amalga oshirish mumkin. Bunda uning echish davomida ma’lumotlar qushib borilmaydi, ya’ni uzgartirilmaydi yoki uchirilmaydi.

Almashtirish masalasi - bunda predmet soxdning bir xolati boshqa predmet sox,aga almashish masalasi qaraladi. Bunda xosil buluvchi yangi predmet soxdmavjud predmet sox,a chegaralaridan chiqib ketmaydi. SHuningdek bir qancha muammolar vujudga keladi: predmet sox,ani almashtirish mumkinmi va uni qanday almashitirish kerakki masala echimlarini barchasini qamrab olsin. Almashtirishda ma’lumotlar ish soxdsiga tushadi yoki chiqib ketadi, ma’umotlar yangi xolatga utganda yangi predmet soqaga mos kelishi kerak.

Aniqlash masalasi - bunda tizim echish davomida bir alternativ soxdsan boshqasiga utadi. Aniqlash masalasini echishda axborotni tuliqmaslik muammosini bartaraf etuvchi va echimni vdsirish jarayonini davom ettirish imkonini beruvchi dasturdan foydalanish kerak. Bu axborotlar aniq faktlarga teskari bulmasligi kerak. Bu mosligni qoniqtirmasligi boshqa alternativ sox,aga utishni zaruriqtini uygotadi.

BBda bilimlar strukturasini kurib chiqaylik:

Bilimning interpretatsiyalanuvchi turi- bu interpretator tomonidan anщlash mumkin bulgan tur. Bu tur uz ichiga predmet bilimlarini, boshqaruv bilimlar va kurinish bilimlari (birgalikda metabilimlarni tashkil etadi) ni uz ichiga oladi.

Kursatish bilimlari tizimda interpretatsiyalangan bilimlar qanday kurinishda joylashgani xasida axborot saqlaydi. Predmet sox,a kursatkichlari predmet bilimlar xasida aniq ma’lumotlar masalan, qoidalarning, ma’lumotlarning aniqlik koeffisienti, kattaliklar muximligi va murakkabligi saqlaydi.

Operatsion bilimlar masalani echish davomida predmet sox,ani tavsifini qandayuzgartirish mumkinligi xasida axborot saqlaydi. Bu bilimlar qayta ishlash protseduralarini belgilaydi.

Yunaltirilgan bilimlar qaysi bilimni qanday xolatda foydalanish tugrisida axborot saqlaydi. Odatda yunaltirilgan bilimlar mavjud gipotezalarni tekshirishda foydalanish mumkin bulgan bilimlar va gipotezalar xasida ma’lumotlarni saqlaydi.

Xal etuvchi bilim berilgan masalani eng efiktiv ra’fishda echishda foydalaniladi.

 

Ikkinchi turdagi bilimlar (interpretatsiyalanmaydigan) echuvchi blokka noma’lum bulib, yordamchi va qullab quvvatlovchi turlarga bulinadi.

YOrdamchi bilimlar til grammatikasi va leksikasi tugrisida shuningdek dialog strukturasi xasida axborot saqlaydi.

Kullab quvvatlovchi bilimlar tizimni yaratishda va tushuntirish olib borishda foydalaniladi.

Texnologik bilimlar bilimlar yaratilish xasida ma’lumotlar saqlaydi.

Semantik bilimlar - tilni tavsiflovchi bilimlar. Ular uz ichiga bilimlarni kiritish sababi, ularni yunaltirish, foydalanilish usullari va olingan natijalar xasida ma’lumot saqlaydi.

Bilimlarni shakllantirish

Bilimlarni tashkillashtirish deyilganda bilimlarni strukturalash tushuniladi. Ular quyidagicha tashkillashitirilishi mumkin:

1.                bilimlarni kurinishi va ma’lumot darajasiga kura tashkillashitirish;

2.                 Tizimning ishchi xotirasida bilimlarni tashkillashitirish

3.                 BBda bilimlarni tashkillashtirish

Kurinish bosqichi uch bosqichdan tashkil topishi mumkin:

Nulinchi bosqich- muammoli sox,a xaqidagi bilimlarni saqlaydi Birinchi bosqich metama’lumotlarni saqlaydi,

Ikkinchi bosqich- birinchi bosqichdagi bilimlar xasida ma’lumot saqlaydi.

Bilimlarning ma’lumot berish darajasi ularni turli darajalarga ajratish imkonini beradi. Asosan ma’lumot darajasi buyicha 3 bosqichga ajratiladi:

1.                  Umumiy tashkillashtirish darajasiga kura

2.                 Bilimlarni mantiliy tashkilashtirilishiga qarab

3.                 Bilimlarni fizik tashkillashitirilishiga qarab

Intellektual tizimlarning ishchi xotirasida aniq ma’lumotlar saqlanadi. Ishchi xotiradagi ma’lumotlar izolyasiyalangan (ishchi xotira kuplab kichik elementlar tuplasmidan iborat) va boglangan (ishchi xotira bir yoki undan ortiq murakkab elementlardan iborat) kurinishda bulishi mumkin. Murakkab elementlardan tashkil topgan ishchi xotiralarda elementlar urtasidagi boglanish semantik munosabatlar kurinishida tasvirlangan. BB shunday tashkillashtirilishi kerakki zarur vaqtda boglangan bilimlarni tavsiflash yoki foydalanish mumkin bulishi kerak. SHu sababli bilimlarni tashkillashtirishni uch xususiyatini belgilash kerak:

1.                bilimlarning bogliqligi

2.                 bilimlarga egalik qilish mexanizmi

3.                 moslashtirish usuli

Bilimlarning bogliqligi yoki agregatsiyasi- bogliq bilimlarni qidirishni tezlashtiruvchi asosiy usul. Bilimlar eng asosiyob’ektlar yoki predmet sox,a mazmuniy asosida tashkillashitirilib, aloxida bloklar kurinishida tasvirlanadi va boglanadi, shunda ob’ektning bilimi xasida qidiruvda ob’ektga mos blok ichida qidiruv amalga oshiriladi. Bloklardagi boglanishlar tashqi va ichki buladi. Ichki boglanishlar blok strukturasini tavsiflaydi, tashqi boglanishlar ular urtasidagi bogliqliklarni kursatadi.

Tashqi boglanishlar mantiliy va assosiativ turlarga ajratiladi.

Mantiliy bogliqlik bilimlar elementlari urtasidagi semantik boglanishlarni kursatadi. Katta BB ishlashda asosiy muammo bu bilimlarni qidirishdir. Bunda umumiyegalik qilish mexanizmi zarur. Egalik qilish mexanizmi masalasi bu ob’ektning biror xususiyati orqali, ishchi xotiradagi BB ushbu xususiyatni qanoatlantiruvchi blokni topish.

Bu jarayon ikki bosqichga ajratilishi mumkin:

1.                Assosiativ til yordamida BB mavjud nomzodlar yordamida kerakli ob’ektlarni tanlovi

2.Mavjud nomzodlarning ob’ektxususiyatlari bilan tavdoslash orqali natijaviyob’ektni tanlash.

Tavdoslash usuli tanlangan ob’ektni tugrilash va tasdiqlashda foydalanilishi mumkin. Noma’lum ob’ektni tasdiqlash uchun ma’lum namunalar bilan tavdoslanishi mumkin. Tavdoslash amali quyidagi kurinishlarda bulishi mumkin:

1.                Sintaktik

2.                 Parametrik

3.                 Semantik

4.                 Majburiy

1. Sintaktik tavdoslashda ob’ekt tarkibi emas,balki kurinishlari yoki namunalari tavdoslanadi

2.Parametrik tavdoslashda tavdoslash darajasini belgilovchi parametr kiritiladi

3. . Semantik tavdoslashda ob’ekt kurinishi emas, balki tarkibiyfunksiyalari tavdoslanadi

4.Majburiy tavdoslashda bir ob’ektboshqa ob’ekt nuqtai nazaridan qaraladi. Boshqa tavdoslash usullariga Karaganda bu usulda xar doim ijobiynatija olish mumkin. Bunda asosiy savol: majburlash kuchi kay darajada? Majburlash ob’ekt tavsiflari bilan bogliq maxsus protseduralarni bajaradi. Agar ushbu protseduralar tavdoslashlarni amalga oshira olmasa tizim foydalanuvchiga karalayotgan ob’ektlarning aniqxususiyatlari mos bulsa ijobiynatijaga erishish mumkinligi xasida xabar beradi.

arni yuzaga keltiradi.

 

Nazorat savollari:

1.    Bilim olishning psixologik jixatlari nimada?

2.    “Gnoseologiya” nimani o‘rganadi?

3.    Nima uchun bilimlar muhandisligi ikki marta gnoseologiya deb ataladi?

4.    Ilmiy bilish kriteryalarini nimalar tashkil etadi?

5.    Umumiy kod tushunchalar strukturasidan nimasi bilan farqlanadi?

6.    Foydalanuvchi interfeysini yaratishda nimalarni hisobga olish zarur?

7.    ET yaratishda qanday talablar qo‘yiladi?

8.    Qanday holatlarda eT qurish ma’noga ega?

 

11     Ma’ruza    

Mashinali o’qitish. Sonli yondashuv

Reja:

1.     Kirish.

2.     Asosiy tamoyillar va idrok etishning yaxlitligi.

3.     Belgilarni tanish. 

 

Tayanch iboralar: tamoillar, idrok,son, mashina.

 Kirish

«Kompyuterga matnni avtomatik kiritadigan» maxsus tizimlarning mavjudligini hatto boshlang’ich foydalanuvchilar ham bilishadi. Ko’rinishidan bu oddiy va mantiqiy. Skaner qilingan tasvirdan tizim xarflarni «taniydigan» qismlarni topadi va bu tasvirlarni haqiqiy harflar bilan, boshqacha aytganda ularni mashina kodi bilan almashtiradi. Matn tasviridan «haqiqiy» matnga o’tish shunday amalga oshiriladi. Bunga qanday erishiladi? 

«Bit» kompaniyasi tomonidan «Fontanli almashtirish» deb nomlangan belgilarni tanishning maxsus texnologiyasi ishlab chiqarilgan. Bu texnologiya asosida yuqori bahoga ega bo’lgan savdo maxsuloti ishlab chiqarilgan. Bu Fine Reader optik tanish tizimidir. Hozirgi paytda uning uning uchinchi versiyasi ishlab chiqarilgan bo’lib, nafaqat matnlar bilan, balki shakllar va jadvallar bilan ham ishlash imkoniga ega. Ishlab chiqaruvchilar esa uning to’rtinchi versiyasi nafaqat bosma matnlarni, hatto qo’lyozma matnlarni ham taniy oladigan bo’lishini bashorat qilishmoqda.

 Asosiy tamoyillar va idrok etishning yaxlitligi.

«Fontanli almashtirish» asosida yaxlitlilik tamoyili yotadi. Unga muvofiq ixtiyoriy idrok etiladigan ob’ekt yaxlit, ma’lum munosabatlarda o’zaro bog’langan qismlardan iborat holda qaraladi. Masalan bosma sahifa bo’limlardan tashkil topgan, bo’limlar sarlavhalar va kolonkalardan, kolonkalar abzatslardan tashkil topgan. Abzats satrlardan, satrlar so’zlardan, so’zlar haflardan tashkil topgan. Bunda matnning barcha sanab o’tilgan elementlari bir - biri bilan ma’lum fazoviy va til munosabatlar orqali bog’langan. Yaxlitlikni ajratish uchun uning qismlarini aniqlash kerak. Qismlarni o’z navbatida faqat yaxlitlikning tarkibida qarash mumkin. SHuning uchun idrok etishning yaxlit jarayoni faqat idrok etiladigan ob’ekt haqidagi gipotezalar doirasida yaxlit sodir bo’lishi mumkin. Idrok etiladigan ob’ekt haqidagi faraz o’rtaga tashlangandan keyin uning qismlari ajratiladi va interpretatsiya qilinadi. SHundan so’ng boshlang’ich gipotezaning to’g’riligini tekshirish uchun ulardan yaxlitlikni «yig’ish» ga harakat qilinadi. SHubhasiz, idrok etiladigan ob’ekt kattaroq yaxlitlik doirisida interpretatsiya qilinishi mumkin.

Biror gapni o’qib inson harflarni taniydi, so’zlarni idrok etadi, ularni sintaktik konstruktsiyalarga bog’laydi va uning ma’nosini tushunadi. 

Texnik tizimlarda matnni tanishdagi ixtiyoriy yechimga birdaniga kirishilmaydi, balki gipotezalarni ketma - ket tekshirish va oldinga surish hamda tadqiq qilinadigan ob’ekt haqidagi bilimlarni ham, umumiy kontekstdagi bilimlarni ham jalb qilish orqali kirishiladi. Idrok etiladigan ob’ekt sinflarining yaxlit tavsifi ikkita shartga javob beradi: birinchidan, berilgan sinfdagi barcha ob’ektlar bu tavsifni qanoatlantiradi, ikkinchidan boshqa sinfdagi hech qanday ob’ekt uni qanoatlantirmaydi. Masalan, «K» harfining tasvirlari sinfi shunday tavsiflanishi kerakki «K» harfining ixtiyoriy tasviri unga tushsin, boshqa barcha xarflarning tasvirlari esa unga tushmasin. Bunday tavsif aks etish xususiyatiga ega bo’ladi, ya’ni tavsiflanadigan ob’ektlarni qayta ishlab chiqishni ta’minlaydi: OCR tizimlari uchun xarfning etaloni xarfni vizual qayta ishlab chiqishga imkon beradi, nutqni tanish uchun so’zlar etaloni so’zlarni talaffuz etish imkonini beradi, sintaktik analizatordagi gapning strukturali tavsifi to’g’ri gapni sintez qilish imkonini beradi. Amaliy nuqtai nazardan aks etish katta rol o’ynaydi, modomiki tavsiflarning sifatini effektiv nazorat qilishga imkon beradi. 

Yaxlit tavsiflashning ikki ko’rinishi mavjud: shablonli va strukturali. 

Birinchi holda tavsiflash vektorli yoki rastrli ko’rinishdagi tasvirni o’zida aks ettiradi va almashtirishlar sinfi beriladi(masalan, takrorlash, masshtablashtirish va x.k.) 

Ikkinchi holda tavsiflash graflar ko’rinishida aks ettiriladi. Grafning tugunlari kiruvchi ob’ektning tashkil etuvchi elementlaridan iborat, yoylari esa ular o’rtasidagi fazoviy munosabatlardan iborat. O’z navbatida elementlar murakkab bo’lishi mumkin(ya’ni o’zining tavsifiga ega bo’lishi mumkin). 

Albatta, shablonli tavsiflashni strukturali tavsiflashga qaraganda amalga oshirish ancha oson. Lekin uni yuqori o’zgarish darajasiga ega bo’lgan ob’ektlarni tavsiflash uchun qo’llab bo’lmaydi. SHablonli tavsiflashni masalan, faqat bosma belgilarni tanish uchun, strukturali tavsiflashni esa qo’lyozma matnlarni tanishda ham qo’llash mumkin.

Idrok etishning to’liqligi ikkita muhim arxitekturali yechimlarni taklif qiladi. Birinchidan, barcha bilimlar manbai imkon qadar bir vaqtda ishlashi kerak. Masalan, avval sahifani tanib, so’ngra uni lug’at va kontekst qayta ishlashga berish mumkin emas, modomiki bu holda konteks qayta ishlashdan tanishga qayta aloqani amalga oshirish mumkin bo’lmaydi. Ikkinchidan, tadqiq qilinadigan ob’ekt imkon qadar yaxlit holda aks etishi va qayta ishlanishi kerak. 

Idrok etishning birinchi qadami - bu idrok etiladigan ob’ekt haqidagi gipotezani shakllantirishdan iborat. Gipoteza ob’ektning aprior modeli, konteksti va oldingi gopotezalarning natijalarini tekshirish asosida ham(«yuqoridan-quyiga» jarayoni), ob’ektni oldindan analiz qilish asosida ham(«quyidan - yuqoriga») shakllanishi mumkin. Ikkinchi qadam - idrok etishni chuqurlashtirish(gipotezani tekshirish). Bu holda ob’ektni ilgari surilgan gipoteza dorasida qo’shimcha analizi amalga oshiriladi va to’liq kuchni kontekst jalb qiladi. 

Idrok etish qulay bo’lishi uchun ob’ektni oldindan qayta ishlashni amalga oshirish zarur. Lekin bu holda ob’ekt haqidagi ma’lumot yo’qolmasligi kerak. Odatda ob’ektni boshlang’ich qayta ishlash kiruvchi ob’ektni keyingi ishlar uchun qulay bo’lgan tasavvurga almashtirishga olib kelinadi(masalan, tasvirni vektorlashtirish) yoki kiruvchi ob’ektning barcha mumkin bo’lgan segmentlash variantlarini olishga olib kelinadi va ularning ichidan gipotezalarni ilgari surish va tekshirish orqali to’g’risi tanlanadi. Gipotezalarni o’rtaga tashlash va tekshirish jarayoni dastur arxitekturasida yaqqol aks etishi lozim. Har bir gopoteza uni baholash yoki boshqasi bilan taqqoslash mumkin bo’lishi uchun ob’ekt bo’lishi kerak. SHuning uchun odatda gipotezalar ketma - ket ravishda o’rtaga tashlanadi, shundan so’ng ro’yxatga birlashtiriladi va oldindan baholash orqali saralanadi. Gipotezani oxirgi tanlashda kontekst va boshqa qo’shimcha bilimlar manbai faol ishtirok etadi. 

Hozirgi kunda genetik dasturlash sohasidagi peshqadamlardan biri Stenford universitetida professor Djon Koza rahbarligadi ishlaydigan tadqiqotchilar guruhi hisoblanadi. Genetik dasturlash Djon Makkarti guruhi tomonidan ro’yxatlarni qayta ishlash va funktsional dasturlash uchun mo’ljallangan, allaqachon unutilgan LISP(List Processing) tiliga yangi hayot bag’ishladi. Aynan shu til AQSHda sun’iy ong masalalalari uchun keng tarqalgan dasturlash tillaridan bo’lgan va bo’lib qolmoqda.

Belgilarni tanish.

Hozirgi kunda belgilarni tanishda uchta yondashuv ma’lum - shablonli, strukturali va belgili. Lekin yaxlitlik tamoyiliga faqat birinchi ikkitasi javob beradi.

SHablonli tavsiflashni amalga oshirish uchun oson, ammo, strukturaliga qaraganda u, shakllarning turli - tumanligiga ega bo’lgan murakkab ob’ektlarni tavsiflash imkonini bermaydi. Aynan shuning uchun shablonli tavsiflash faqat bosma belgilarni tanish uchun, ayni vaqtda strukturali tavsiflash ko’proq shakl variantlariga ega qo’lyozma belgilarni tanishda qo’laniladi. 

3.1. SHablonli tizimlar. Bunday tizimlar aloxida belgining tasvirini rastrliga almashtiradi, uni bazada mavjud bo’lgan barcha shablonlar bilan taqqoslaydi va kiruvchi tasvirdan eng kam nuqtalar bilan farq qiluvchi shablonni tanlaydi. SHablonli tizimlar tasvir kamchiliklariga yetarlicha bardoshli va kirituvchi ma’lumotlarni qayta ishlashda yuqori tezlikka ega, ammo shabloni unga ma’lum bo’lgan shriftlarnigina yaxshi taniy oladi. Agar taniladigan shrift etalondan ozgina farq qilsa, shablonli tizimlar hatto yuqori sifatli tasvirlarni qayta ishlashda ham xato qilishi mumkin.

3.2. Strukturali tizimlar. Bunday tizimlarda ob’ekt graf ko’rinishida tavsiflanadi. Grafning tugunlarini kiruvchi ob’ektning elementlari, yoylarini esa ular o’rtasidagi fazoviy munosabatlar tashkil qiladi. Bunday yondashuvni amalga oshiradigan tizim, odatda vektorli tasvirlar bilan ishlaydi. Belgini tashkil etuvchi chiziqlar strukturali elementlar hisoblanadi. Masalan «r» harfi uchun bu vertikal kesma va yoy. 

Strukturali tizimlarning kamchiligiga ularning tasvir kamchiliklariga sezuvchanligining yuqoriligini kiritish mumkin. Bundan tashqari bu tizimlar uchun shablonli va belgili tizimlardan farqli ravishda xozirgacha samarali avtomatlashtirilgan o’qitish protseduralari yaratilmagan. SHuning uchun Fine Reader uchun strukturali tavsiflarni qo’lda yaratishga to’g’ri keldi. 

3.3. Belgili tizimlar. Bu tizimlarda har bir belgining o’rtacha tasviri n-o’lchovli belgilar fazosidagi ob’ekt sifatida aks ettiriladi. Bu yerda kiruvchi tasvirni tanishda qiymati hisoblanadigan belgilar alifbosi tanlanadi. Hosil qilingan n-o’lchovli vektor etalon bilan taqqoslanadi va tasvir ularning ichidan ko’proq mos keladiganiga tegishli bo’ladi. Belgili tizimlar yaxlitlik tamoyiliga javob bermaydi. Ob’ektlar sinfini tavsiflashni yaxlitligining zarur, ammo yetarli bo’lmagan sharti shundan iboratki, berilgan sinfdagi barcha ob’ektlar tavsifni qanoatlantirishi kerak. Modomiki, belgilarni hisoblashda axborotning ma’lum qismi yo’qolar ekan, faqat berilgan sinfga qarashli ob’ektlarni kiritishga kafolat berish qiyin.

 Strukturali - dog’li etalon.

«Fontanli almashtirish» shablonli va strukturali tizimlarning afzalliklarini o’zida birlashtiradi va bizning fikrimizcha, ularning har biriga alohida xos bo’lgan kamchiliklardan qutulishga imkon beradi. Bu texnologiyaning asosida strukturali - dog’li etalonni qo’llash yotadi. U tasvirni belgining strukturasini beradigan bir - biri bilan n-ar munosabatlar orqali bog’langan dog’lar to’plami ko’rinishida tasvirlashga imkon beradi. Bu munosabatlar(ya’ni dog’larning bir - biriga nisbatan joylashishi) belgilarni tashkil etadigan strukturali elementlarni yuzaga keltiradi. Masalan kesma dog’lar orasidagi n-ar munosabatlarning bir turi. Ellips - boshqasi, yoy - uchinchisi. Boshqa munosabatlar belgini tashkil etuvchi elementlarning fazoviy joylashishini beradi. 

Etalonda quyidagilar beriladi: 

1 Nom;

2 majburiy, taqiqlangan va majburiy bo’lmagan strukturali elementlar; 

3 strukturali elementlar orasidagi munosabatlar; 

4 strukturali elementlarni belgini tavsiflaydigan to’rtburchak bilan bog’laydigan munosabat; 

5 strukturali elementlarni ajratishda ishlatiladigan xususiyatlar;

6 elementlar orasidagi munosabatlarni tekshirishda ishlatiladigan atributlar;

7 elementlar va munosabatlarning sifatini baholashda ishlatiladigan atributlar; 

8 elementni ajratish boshlanadigan vaziyat; 

Tasvirlar sinfi uchun ajratiladigan strukturali elementlar dastlabki va qo’shma bo’lishi mumkin. Dastlabki strukturali elementlar - bu dog’lar, qo’shmalari - kesma, yoy, xalqa, nuqta. Qo’shma strukturali elemenlar sifatida etalonda tavsiflangan ixtiyoriy ob’ektlar olinishi mumkin. Bundan tashqari ular dastlabki struktulari elementlar orqali ham boshqa qo’shma strukturali elementlar orqali xam tavsiflanishi mumkin.

Masalan koreyscha ierogliflarni tanishda (bo’g’inli xat) bo’g’inni tavsiflash uchun qo’shma element alohida harflarning tavsiflari hisoblanadi. Qo’shma strukturali elementlarni qo’llash taniladigan ob’ektlar sinflarining ierarxik tavsiflarini qurishga imkon beradi.

Munosabatlar sifatida strukturali elementlar orasidagi bog’lanishlar ishlatiladi. Bu bog’lanishlar yoki elementlarning metrik xarakteristikalari(masalan, <uzunligi katta>) orqali aniqlanadi yoki tavsirda ularning o’zaro joylashishiga(masalan, <chaproqda>, <kesishadi>) qarab aniqlanadi. 

Strukturali elementlar va munosabatlarni berishda muayyan sinf etalonida bu elementni ishlatganda strukturali element yoki munosabatni aniqlashga imkon beradigan aniqlashtiruvchi parametrlar qo’llaniladi. Strukturali elementlar uchun aniqlashtiruvchilar sifatida masalan kesmaning mumkin bo’lgan yo’nalishini beradigan diapazon parametrlari bo’lishi mumkin. Munosabatlar uchun esa xarakterli nuqtalar orasidagi mumkin bo’lgan chegaraviy masofani beradigan parametr bo’lishi mumkin. 

Muayyanlashtiruvchi parametrlar tasvirdagi muayyan strukturali elementining <sifatini> va berilgan munosabatning bajarilish <sifatini> hisoblashda ham ishlatiladi. 

Taniladigan ob’ektlar sinflari uchun strukturali-dog’li etalonlarni qo’rish va sinash murakkab va og’ir jarayon. Tavsiflarni sozlash uchun ishlatiladigan tasvirlar bazasi har bir grafema uchun yaxshi va yomon namunalarga ega bo’lishi kerak. Bazadagi tasvirlar o’rgatuvchi va nazorat qiluvchi to’plarga ajratiladi. Tavsifni yaratuvchi strukturali elementlar va ular orasidagi munosabatlarni oldindan beradi. Tasvirlar bazasi asosida o’rgatuvchi tizim avtomatik ravishda elementlar va munosabatlarning parametrlarini hisoblaydi. Hosil qilingan etalon berilgan grafemalarning tasvirlarini nazoratli tanlovi asosida tekshiriladi va to’g’irlanadi. Nazoratli tanlov asosida tanish natijalari tekshiriladi, ya’ni gopotezani tasdiqlash sifati baholanadi. 

Strukturali - dog’li etalonni qo’llash orqali tanish quyidagicha sodir bo’ladi. Etalon tasvir ustiga qo’yiladi va tasvirda ajratilgan dog’lar orasidagi munosabatlar etalondagi dog’larning munosabatlari bilan taqqoslanadi. Agar tasvirda ajratilgan dog’lar va ular orasidagi munosabatlar qandaydar belgining etalonini qanoatlantirsa, u holda bu belgi kiruvchi tasvirni tanish haqidagi gipotezalar ro’yxatiga qo’shiladi.

Cognitive Technologies dan mashinali o’qish darslari.

Tizim <bitta tugma> tamoyili asosida ishlaydi. Bu shuni anglatadiki, <(Skanerla va tani)Skaniruy i Raspoznavay> tugmasini bosganda xujjatni qayta ishlash jarayoni ishga tushadi: skanerlash, sahifani matnli va grafik bloklarga ajratish, matnni tanish, orfografiyani tekshirish va chiquvchi faylni shakllantirish. Buning barchasida nima turadi? Ongli algoritm hujjatning foniga bog’liq ravishda skanerning optimal yorug’ligini avtomatik tanlashga(adaptiv skanerlash), illyustratsiyalarni saqlashga(yoki yechiladigan masalaga bog’liq ravishda keraksiz grafik elementlarini o’chirish) imkon beradi. 

Cunie Form da bunga o’xshash mosliklarning bir qancha usullari ishlatiladi. Birinchidan, har bir belgining shakli alohida elementar hodisalarga yoyiladi. Masalan kesishishning bir chizig’idan boshqasigacha bo’lgan qism hodisa hisoblanadi. Hodisalar majmui belgining ixcham tavsifini o’zida ifodalaydi. 

Boshqa usullar aloxida belgilar elementlari <og’irlik> larining o’zaro nisbatlariga va ularning xarakterli alomatlarini tavsiflashga asoslanadi. Bu tavsiflarning har biriga mos etalonlar topiladigan ma’lumotlar bazasi mavjud. Tasvirning qayta ishlashga beriladigan elementi etalon bilan taqqoslanadi. SHundan so’ng bu taqqoslashga asoslanib hal qiluvchi funktsiya tasvirning aniq belgiga mosligi haqida hukm chiqaradi. Bundan tashqari past sifatli matnlar bilan ishlashga imkon beradigan algoritmlar ham mavjud. Masalan «yopishib qolgan» belgilarni ajratish uchun optimal ajratishni baholash usuli mavjud. Aksincha, «sochilgan» elementlarni birlashtirish uchun ularni birlashtirish mexanizmlari ishlab chiqilgan.

Cunie Form 96 da biz birinchi marta o’z-o’zini o’qitish(yoki adaptiv tanish) algoritmini qo’lladik. Ularning ishlash printsipi quyidagidan iborat. Har bir matnda aniq va noaniq bosilgan belgilar mavjud. Agar tizim matnni tanigandan keyin aniqlik chegaradan pastda ekanligi aniqlansa, yaxshi bosilgan belgilarning tizim generatsiya qilgan shriftiga asoslangan holda matnni qayta tanish amalga oshiriladi. Bu yerda ishlab chiqaruvchilar ikki turdagi tanish tizimining afzalliklarini birlashtirishgan: birinchisi ixtiyoriy shriftni qo’shimcha o’qitmasdan tanish imkonini beradi, ikkinchisi past sifatli matnlarni tanishda chidamli. Cunei Form 96 qo’llash natijalari shuni ko’rsatdiki, o’z - o’zini o’qitadigan algoritmlarning qo’llanilishi past sifatli matnlarni tanish aniqligini 4-5 marta oshirishga imkon beradi. Asosiysi o’z - o’zini o’qitadigan tizimlar tanish aniqligini oshirishda katta potentsialga ega. 

Sintaktik va lug’atli tanish usullari muhim rol o’ynaydi va mohiyatiga ko’ra geometrik tanishni taminlashda kuchli vosita bo’lib xizmat qiladi. Lekin ularni samarali qo’llash uchun ikkita muhim masalani yechish kerak bo’ladi. Birinchidan katta lug’atga(100000 so’z) tez murojatni amalga oshirish. Natijada so’zlarni saqlash tizimini qurishga erishildi va bunda har bir so’zni saqlash uchun bir baytdan oshmaydi, murojat esa minimal vaqtda amalga oshirildi. Boshqa tomondan hodisalarning alьternativligiga yo’naltirilgan tanish natijalarini to’g’irlaydigan tizimni qurishga talab qilindi. O’z o’zidan tanish natijalarining alternativligi aniq va harflar kollektsiyasining <moslik bahosi> bilan birga saqlanishiga bog’liq. Lug’atli nazorat esa lug’at bazasini qo’llab, bu baholarni o’zgartirishga imkon berdi. Natijada lug’atni qo’llash belgilarni qayta tanish sxemasini amalga oshirishga imkon berdi. 

Hozirgi kunda tanish aniqligini oshirish masalalari bilan birga tanish texnologiyalari bilan arxivli tizimlarni birlashtirish orqali OCR-texnologilarni qo’llanilish sohalarini kengaytirish masalalari oldingi o’ringa chiqmoqda. Boshqacha aytganda, biz matnni kiritishni amalga oshiradigan monoprogrammadan mijozning hujjatni qayta ishlash sohasidagi masalasini yechadigan avtomatlashtirilgan kompleksga o’tyapmiz. Mana yarim yildirki Cunei Form tashkilotlarda ma’lumotlarni birgalikda kiritishga mo’ljallangan Cunei Form OCR Server tanish serveri bilan chiqarilmoqda, tanish modulini o’z ichiga olgan <Evfrat> elektron arxivi esa qisqa vaqt ichida katta shuhrat qozondi. 

SHunday mo’ljal bilan umuman tanish tizimlari haqidagi tasavvurlarni tubdan o’zgartirgan Cunei Form96 Professional komplekti yaratildi.

Qo’lyozma matnlarni tanish

Qo’lyozma matnlarni tanish masalasi bosma matnlarni tanishga qaraganda ancha qiyin. Bosma matnlarni tanishda biz shrift tasvirlarining chegaralangan miqdori bilan ishlasak, qo’lyozma matnlarda esa shablonlar soni o’lchab bo’lmas darajada ko’p. Tasvir elemetlari chiziqli o’lchamlarining boshqa munosabatlari qo’shimcha qiyinchiliklarni keltirib chiqaradi. 

Lekin baribir qo’lyozma matnlarni tanish texnologiyasini ishlab chiqarishning asosiy bosqichlaridan o’tilganligini tan olishimiz mumkin. Cognitive Technologies zaxirasida barcha asosiy turdagi matnlar: stilizatsiyalangan raqamlar, bosma matnlar va qo’lyozma belgilarni tanish texnologiyalari mavjud. Ammo qo’lyozma matnlarni kiritish texnologiyalarini moslashish(adaptatsiya) bosqichidan o’tishi talab qilinadi. SHundan so’ng xujjatlarni uzluksiz arxivga kiritish uchun vositalar to’liq amalga oshirilganligini e’lon qilish mumkin bo’ladi. 
Hozirgi kunda birgina tinish tizimiga ega bo’lish yetarli emas. Tanilgan matnli fayllar bilan nimadir qilish kerak: ma’lumotlar bazasiga saqlash, ularni qidirash, lokal tarmoq orqali uzatish va h.k. Bir so’z bilan aytganda xujjat bilan ishlashning arxivli yoki boshqa tizimi bilan birgalikda ishlash talab qilinadi. SHunga ko’ra tanish tizimi xujjatlar bilan ishlashning arxivli yoki boshqa tizimi uchun utilitga aylanadi. 

Xujjatlarni skanerlash va tanish tizimlari tarmoq versiyalarining paydo bo’lishi bilan bizning kompaniyamizda turli xil tashkilotlarda bu texnologiyalardan birgalikda foydalanishning ba’zi bir afzalliklarini amalga oshirishga erishildi. SHu sababli, bizning nuqtai - nazarimizga ko’ra, turli xil darajadagi tashkilotlarda xujjatlar bilan ishlashni avtomatlashtirish masalalarini kompaniyalar bilan birga kompleks yechish haqida gapirish muhim bo’lardi. Cognitive Technologies ga kelsak u tomonidan taqdim etilgan <Evfrat> elektron arxivi, yangi utilitlar va katta loyixalarni amalga oshirishda qo’llaniladigan texnologiyalar ma’lumotlarni kiritish tizimlarini qo’llashni kengaytirishga va xujjatlar bilan ishlashni avtomatlashtirish texnologiyalarini ishlab chiqarishga yo’naltirilgan kompaniya yo’nalishini davom ettirmoqda.

«Fontanli almashtirish» asosida yaxlitlilik tamoyili yotadi. Unga muvofiq ixtiyoriy idrok etiladigan ob’ekt yaxlit, ma’lum munosabatlarda o’zaro bog’langan qismlardan iborat holda qaraladi. Masalan bosma sahifa bo’limlardan tashkil topgan, bo’limlar sarlavhalar va kolonkalardan, kolonkalar abzatslardan tashkil topgan. Abzats satrlardan, satrlar so’zlardan, so’zlar haflardan tashkil topgan. Bunda matnning barcha sanab o’tilgan elementlari bir - biri bilan ma’lum fazoviy va til munosabatlar orqali bog’langan. Yaxlitlikni ajratish uchun uning qismlarini aniqlash kerak. Qismlarni o’z navbatida faqat yaxlitlikning tarkibida qarash mumkin. SHuning uchun idrok etishning yaxlit jarayoni faqat idrok etiladigan ob’ekt haqidagi gipotezalar doirasida yaxlit sodir bo’lishi mumkin. Idrok etiladigan ob’ekt haqidagi faraz o’rtaga tashlangandan keyin uning qismlari ajratiladi va interpretatsiya qilinadi. SHundan so’ng boshlang’ich gipotezaning to’g’riligini tekshirish uchun ulardan yaxlitlikni «yig’ish» ga harakat qilinadi. SHubhasiz, idrok etiladigan ob’ekt kattaroq yaxlitlik doirisida interpretatsiya qilinishi mumkin.

Biror gapni o’qib inson harflarni taniydi, so’zlarni idrok etadi, ularni sintaktik konstruktsiyalarga bog’laydi va uning ma’nosini tushunadi. 

Texnik tizimlarda matnni tanishdagi ixtiyoriy yechimga birdaniga kirishilmaydi, balki gipotezalarni ketma - ket tekshirish va oldinga surish hamda tadqiq qilinadigan ob’ekt haqidagi bilimlarni ham, umumiy kontekstdagi bilimlarni ham jalb qilish orqali kirishiladi.

Skeletli til–  bu maxsus fan bilimlarisiz ochiq ET.

Skeletli tizimlar bilimlarni va chiquvchi tayor mexanizmlarni  strukturalashni ta'minlaydi. Lekin ularga umumiylik va egiluvchanlik yetishmaydi. Ular faqat tor doiradagi muammolarga qaratilgan va ET ishlab chiqaruvchi imkoniyatini qattiq chegaralaydi.

Universal tillar turli amaliy doiradagi har har xil tipdagi muammolarga qaratilgan bo'lib, ular ma'lumotlarni qidirish va ularga ruxsat olish imkoniyatiga ega. Lekin ulardan foydalanish “skeletli tillarga” nisbatan murakkab.

ET ni qurishda yordamchi vositalar

Ekspert bilimlariga ega bo'lishda yordam beradigan va ularni taqdim qiladigan dasturlardan, hamda ET loyihalarini qurishga yordam beradigan dastuarlardan tashkil topgan. Bu vositalar  biroz kichkina bo'lib, ikki guruhga bo'linadi:

n    Loyihalash tizim vositalari

n    Bilimlarni egallash vositalari;

AGE, TIMM, EXPERTEASE  tizimlari – bu loyihalash tizimlariga misol.

TEIRESIAS ROGET – bu bilimlarni egallash tizimlariga misol.

TEIRESIAS tizimi Bilimlar bazasi ekspertidan bilimlarni egallashga xizmat ko'rsatadi.

Tizim yangi qoidalarni ekspert bilan muloqot orqali sohadan egallaydi.

AGE tizimi ET qizmlarini shakllantirish uchun yig'iladigan uskunalar naboridan tashkil topgan.

Yordamchi vositalar shuningdek qo'llab- ET ni qurishda uni soddalashtiradigan quvvatlash vositalaridan ham tashkil topgan.

Keyingi sahifadagi rasmda qo'llab-quvvatlash vositalari keltirilgan:

Qo'llab-quvvatlash komponentalari vositalari

Tushintirish vositalari

Ba'zi tizimlar, ENYCIN ga o'xshagan - ichki tushintirish mexanizmlariga ega. Qolganlarida bunday fikr yuritish vositalari yo'q, lekin ulardan foydalanish zarur. Tushintirish mexanizmlarining bir necha turlari mavjud:

n    Qadimiy taqsimlash;

n    Gipotetik taqsimlash

n    Qalbaki taqsimlash

Ishlab chiqish usullari

Ekstper tizimlarini ishlab chiqish jarayonlarida 3 ta usuldan foydalanish mumkin:

1.                To'g'ridan-to'g'ri usulda universal dasturlash tillaridan foydalaniladi. Bu usulda ishlab chiilgan tizimlarga misol qilib,  DENDRAL, MYCIN va b.larni ko'rsatish mumkin. Bunday tizimlarni yaratish uchun ko'p vaqt sarflanadi.

2.                . Bilimlarni namoyish qilish tillari aosida yoki ET qurish tillarida. Bu usul oddiysidan farq qilib, yangi ET qurishga bir necha kun sarflaydi. Odatda  ET uchun birinchi navbatda  mahsulot modelidan foydalanadi.

3.                 Bilimlarni namoyish qilish foydalanish klassik usuli. Freym model katta egiluvchanlikka ega va bu bitta freymda ikkala deklarativ va prosedurali bilimlarni yig'ish imkoniga ega.

ET yaratish uchun uskunalar sifatida quidagilar xizmat qilishi mumkin:

n    Belgili axborotlarni qayta ishlashga yo'naltirilgan Prosedurali dasturlash tillari(LISP, INTERLISP va b.)

n    Istalgan ET yaratishga yo'naltirilgan tillar:(PROLOG, OPS-5, KRL, LOOPS, ПЛЭНЕР va b.);

ET jarayonlarini avtomatizatsiyalash vositalarini loyihalashtirish, foydalanish va modifikatsiyalash  (RLL, HEARSAY-III, TEIRESIAS va b.);

 Aniq sohadan tashkil topmagan bo'sh bazali ET(EMYCIN, KAS, GURU, ЭКСПЕРТ-МИКРО).

«Uskunalarni» tushuntirish  dasturiy vositalarni o'ziga faqat biriktiribgina qolmay, apparat vositalarni ham o'z ichiga oladi. Ko'pgina

Uskunalar va ekspertlar deganda shuningdek ET yaratishda qatnashish ham tushuniladi.

Bular:

1.                 Soha eksperti;

2.                  Bilimlar bo'yicha injiner — ET qurish bo'yicha mutaxassis;

3.                  Dasturchi, uskuna vositalarini integratsiya qiluvchi va o'zgarishlarni amalga oshiruvchi;

 

12. Ma’ruza       

Neyron to'rlari

         Reja:

         1. Neyron to’rlarini tashkil qilish to’g’risida ma’lumot

         2.  Neyron to’rlarining tarix

         3.  Neyron to’rlarini kompyuter dasturi sifatida namoyon bo’lishi

 

         Tayanch iboralar: to’r, daraxt, inson, faoliyat, neyron

Odam miyasi juda murakkab tuzulishga ega. Uning qanday ishlashini o’rganish maqsadida juda ko’p ilmiy izlanishlar olib borilgan va borilmoqda. Ma’lumki inson miyasi katta xajmdagi axborotni tez qayta ishlay oladi. Bunga sabab millionlab miya nerv xujayralari - neyronlarning parallel ishlashidir [24,34].

Sun’iy neyronlarning g’oyaviy asosi xam biologik neyron xujayralari xisoblanadi. Bugungi kunda miyaning ishlashini o’rganish yo’lida fan erishgan yutuqlardan kelib chiqib biologik neyron quyidagicha ishlashini aytish mumkin. Nerv xujayrasi - neyron bo’lib, u ma’lumotlarni qayta ishlovchi eng kichik birlikdir. O’z o’rnida xar bir neyronda ko’plab o’simtalar bo’ladi. Bu o’simtalarning bittasidan boshqa barchalari akson deb nomlanadi va aksonlar orqali neyronga tashqi signallar keladi. Bitta o’simta dendrid deb nomlanadi va u orqali neyron tashqariga signal beradi. Ko’plab neyronlar bir birlari bilan ma’lum arxitekturada bog’langan bo’ladi. Bir neyronning aksoni boshqa bir neyronning dendridiga bog’langan nuqtalari sinaps deyiladi.

 

SHu tariqa millionlab neyronlar bir-birlari bilan bog’lanib ma’lum bir arxitekturadagi neyron to’rlarini tashkil qiladi. Bitta oldingi qatlamdagi neyron chiqish o’simtasi - dendrid orqali signalni keyingi qatlamdagi neyronlarga ularning aksonlari orqali beradi. Eng birinchi qatlamdagi neyronlar signallarni ma’lum organlarning retseptorlari orqali oladi. Masalan ko’z, burun, teri va xokazolar. Eng oxirgi qatlamdagi neyronlar esa signallarni ma’lum organlarning muskullariga uzatadi. Masalan qo’l, oyoq, yuz, tovush pardalari va xokazolar.

Ana shu kabi miya tuzulishini o’rganishlardan kelib chiqib biologik neyronlarning funktsional analogi sun’iy neyronlarni yaratishga xarakatlar qilinmoqda. Albatta, bugun erishilgan natijalar inson miyasiga nisbatan juda primitiv, lekin shilliqurt, chuvalchang miyasi darajasida deyish mumkin.

Sun’iy neyron tabiiy neyronning funktsiyasini bajara oladigan matematik modelb, apparat yoki kompyuter dasturidir. Bunda signallarning qiymati (ya’ni amplitudasi)gina xisobga olinadi. Tabiiy neyronda esa nafaqat signalning qiymati, balki chastotasi xam xal qiluvchi axamiyatga ega bo’lishi mumkin. Ammo organizmlar miyasini bugungi o’rganilganlik darajasi juda past bo’lib, xozirgacha bu borada ilmiy natijalarga erishilmagan.

Neyron deyilganda sun’iy neyron aniqrog’i, kompyuter dasturini nazarda tutiladi.

Oddiy neyronni ko’rib chiqaylik: кириш                         нейрон

г—s t--------------------------------------------- N

ч___ ; \________________ j

a fbvp + h)

Bu erda: p - kirish vektori (input vector);

R- kirish elementlari soni (number of input elements);

 w- og’irliklar vektori (weight vector);

b- surilish (bias);

n- kirishning og’irliklarga ko’paytirilgan va surilgan qiymati (wpqb);

f- transfer funktsiya (transfer function); a- chiqish (output).

Neyronga kirish vetori p beriladi. Kirishlarning barchasi bir xil ta’sir kuchiga ega bo’lmaydi. SHuning uchun ma’lum kirishning ta’sir kuchini boshqarish maqsadida og’irlik w tushunchasi kiritilgan. Xar bir kirish qiymati p og’irliklar vetori w ning mos elementiga ko’paytirilib natijalar jamlanadi (ya’ni wp+p₁w₁₁+p₂w₁₂ +...p_Rw₁,_R). Summaga surilish qiymati b qo’shiladi. b xam og’irlik w ga juda o’xshash, ammo uning «kirish» qiymati o’zgarmas 1 (bir) konstantadir (ya’ni b kirish qiymati emas). Natijada transfer funktsiyaning kirish qiymati n xosil bo’ladi (ya’ni n+wp+b). Bu qiymat transfer funktsiya (uzatish funktsiyasi)ga parametr sifatida berilib neyronning chiqishi a topiladi.

w va b neyronning sozlanadigan parametrlaridir. Ana shu parametrlar o’zgartirilib neyron ma’lum bir funktsiyani bajaradigan xolga keltiriladi. SHu jarayon neyronni o’rgatish deb yuritiladi. Neyron to’rlarning markaziy g’oyasi xam ana shunda: neyronlarning w va b qiymatlarini o’zgartirib, ya’ni o’rgatib ixtiyoriy vazifani bajaradigan xolga keltirish mumkin. Neyronni sxematik ravishda quyidagicha ifodalash mumkin:

Neyron kirish qiymatlarini og’irliklarga ko’paytmasini jamlabgina qolmasdan ma’lum bir funktsiya - transfer funktsiyada xam qayta ishlaydi. Transfer funktsiya sifatida chiziqli, zinali, logarifmik-sigmoida, tangensoida funktsiyalaridan foydalaniladi. qanday funktsiyadan foydalanish aniq masalaga bog’liq.

Bitta neyronning funktsional quvvati juda past, lekin uning afzalliklaridan biri - ko’plab neyronlar birlashtirilib, quvvati oshirilib ishlatilishi mumkin.

quyida S dona neyrondan tashkil topgan 1 qatlam(layer)li neyron to’r keltirilgan: кириш нейронлар 1 катлами

Г—\ Г------------------------

р₂ I.

R - kirish elementlari soni;

S - birinchi qatlamdagi neyronlar soni;

 

Og’irliklar vektori W matritsasining qatorlari neyronlarning indeksini, ustunlari esa kirish indekslarini ifodalaydi, ya’ni:

w₁i - birinchi neyronning birinchi kirishga og’irligi; w₁,₂ - birinchi neyronning ikkinchi kirishga og’irligi; w₂₁ - ikkinchi neyronning birinchi kirishga og’irligi;

Neyronlarning bunday tarzda qatlamga biriktirilishi kirish signallarini barcha neyronlarga uzatilishi, neyronlar xar biri o’zi mustaqil ishlashi va xar bir neyronning chiqishini aloxida-aloxida olish imkononi beradi. Bundan tashqari ko’plab sondagi neyronlarni bitta setga birlashtirganda qo’yilagan masalani echish uchun yaroqli arxitekturani xosil qilish mumkin bo’ladi.

Odatda uchraydigan masalalarni echish uchun bir emas ko’p qatlamli neyron to’rlar talab qilinadi. Ko’p qatlamli neyron to’rlarda birinchi qatlam kirish qatlami (input layer), oxirgi qatlam chiqish qatlami (xutput layer) va boshqa barcha ichki qatlamlar berkitilgan qatlamlar (hidden layers) deb nomlanadi.

Quyida ko’p qatlamli neyron to’rga misol tariqasida 3 qatlamli neyron to’r keltirilgan:

 

Birinchi qatlamdagi neyronlarning og’irlik matritsasi IW (Input Weights) sifatida belgilangan. Keyingi barcha qatlamlarda esa LW (Layer Weights) tarzida belgilangan.

Sxemadan ko’rish mumkin birinchi qatlamning chiqishi a¹ ikkinchi qatlamga kirish sifatida berilmoqda va mos ravishda ikkinchi qatlamning chiqishi a uchinchi qatlamning kirishiga berilmoqda. Butun setning chiqishi - oxirgi qatlamning chiqishi a³dir.

Bu sxemani soddalashtirilgan xolda quyidagicha ifodalash mumkin:

кириш

1-кдтлам

2-кдтлам

3 -кдтлам

Л г

Л г

Л

а: V

 

 

 

 

 

Ko’p qatlamli neyron to’rlar o’ta kuchli funktsional quvvatga ega bo’lib, murakkab funktsiyalarni approksimatsiya(ifoda)lay olishi mumkin. Xususan birinchi qatlami sigmoida va ikkinchi qatlami chiqizli transfer funktsiya bo’lgan ikki qatlamli neyron to’r ixtiyoriy funktsiyani approksimatsiyalay oladi. Albatta, buning uchun approksimatsiyalanishi kerak bo’lgan funktsiyaning murakkabligiga xarab xar ikkala qatlamdagi neyronlar soni etarli bo’lishi va ko’p, lekin chekli sondagi o’rgatish amalga oshirilishi kerak.

Neyron to’rlarda quyidagi transfer funktsiyalar ishlatiladi:

Zinali transfer funktsiya barcha transfer funktsiyalar ichida eng funktsional kuchsizi, ammo birinchi neyron to’r(perseptron)da aynan mana shu funktsiyadan foydalanilgan. CHiziqli transfer funktsiyaning boshqa transfer funktsiyalardan afzalligi - chiqish doirasi katta, ammo shu bilan birga eng katta kamchiligi ixtiyoriy ko’p qatlamli chiziqli neyron to’rni bir qatlamli chiziqli neyron to’r bilan almashtirish mumkin. YA’ni faqat chiziqli transfer funktsiyalardan foydalanib neyronlarni ko’p qatlamlarga biriktirish ularning funktsional quvvatini oshirmaydi. CHiziqli transfer

funktsiyaning aksini sigmoida transfer funktsiyasida ko’rishiiz mumkin. Sigmoida transfer funktsiyali neyronning chiqishi kirishiga mos ravishda 0 va 1 oralig’ida joylashadi. SHuning uchun xam bunday funktsiyalarni siquvchi funktsiyalar deb xam yuritiladi. Sigmoida transfer funktsiyali neyronlarni ko’p qatlamlarga biriktirish ularning funktsional quvvatini juda oshiradi.

                                                     Neyron to’rlarining tarixi

Neyron to’rlarning nazariy asoslari dastlab 1943 yilda U.Makkalox va uning shogirdi U.Pitts olib borgan tadqiqotlarga borib taqaladi. Neyron tushinchasi va og’irlik tushinchasi shu olimlarning ilmiy izlanishlaridan qolgan.

Makkalox modelining asosiy kamchiligi transfer funktsiya (o’tish funktsiyasi) sifatida faqatgina zinali funktsiyadan foydalanilgan. Bu xam aslida Makkaloxning ilmiy qarashlaridan biri edi. Olim transfer funktsiya faqat ikki xolatdagina bo’la olishi kerakligini, neyron xam kirish signallariga qarab ikki xolatning birida - ishlagan yoki ishlamagan xolda o’z natijasini setning keyingi neyronlariga uzatishi lozimligini aytgan.

Ammo keyingi tadqiqotchilarning ilmiy izlanishlari natijasida shu narsa ma’lum bo’ldiki, transfer funktsiya sifatida faqatgina zinali funktsiya emas, balki boshqa funktsiyalardan, masalan chiziqli, logarifmik-sigmoida, tangens-sigmoida kabi funktsiyalardan foydalanish xam yaxshi natijalar beradi (qaysi transfer funktsiyadan foydalanish aniq xolatlarga, muammolarga bog’liq).

Makkaloxning ishlarida ba’zi kamchiliklarga xam yo’l qo’yilgan bo’lishiga qaramasdan neyron to’rlarning nazariyasi negizi xali xam o’shandayligicha qolmoqda.

Neyron to’rlarning rivojlanishiga bo’lgan katta turtkilardan biri neyrofiziolog olim F.Rozenblat taklif qilgan modelb - perseptron bo’ldi. Perseptronning Makkalox modelidan farqi neyronlar orasidagi aloqalardagi og’irliklarning o’zgaruvchanligi edi. O’zgaruvchanlik imkoniyatining mavjudligi neyron to’rlarni turli mua.mmo1a.rni echishga «o’rgana oladigan» qildi.

Keyinchalik Xopfild, Verbos, Koxonen, Fukushima kabi olimlar neyron to’rlar ustida ilmiy izlanishlar olib bordilar va katta natijalarga erishdilar.

Neyron to’rlarni o’rganish natijasida ularning bir qancha xususiyatlari ma’lum bo’ldi. Neyron to’rlardan prognozlashda, jarayonlarni boshqarishda, immitatsiya qilish va taxlil qilishda foydalanish yuqori samara beradi. Neyron to’rlarni boshqa usullarni tadbiq qilish qiyin bo’lgan sharoitlarda - muammoni xal qilish algoritmi mavxum bo’lganda, ma’lumotlar noaniqligida, etishmasligida, juda katta yoki juda kichik xajmdaligida, qarama-qarshiliklar mavjud sharoitlarda tadbiq qilish oson va samarali.

Bunga asosiy sabab boshqa usullardagi kabi kerakli jarayonni qonuniyatlarini aniqlab, matematik tenglamalar tuzib, echish algoritmlari ishlab chiqishning zaruriyati yo’q. Neyron to’rlar arxitekturasi, transfer funktsiyalar va o’rgatish algoritmlari to’g’ri tanlansa neyron to’rni tayyor ma’lumotlarda o’rgatish natijasida, u foydalanishga tayyor bo’ladi.

Neyron to’rlarni o’rgatish deyilganda neyron to’rning o’zi o’z ichki parametrlarini xisoblab topib o’zgartirishi tushiniladi. Buning uchun tarmoqqa tanlangan kirish qiymatlari beriladi va xosil bo’lgan natijalarni xaqiqiy natijalar bilan solishtirib farqi(xatolik) topiladi. SHu farq neyron to’r uchun parametrlarini to’g’rilashiga asos va ma’lumot bo’ladi.

                    Neyron to’rlarini ishlab chiqarishning turli sohalariga tadbiqi

Bugun neyron to’rlar o’ta chuqur o’rganilmagan bo’lishiga qaramasdan quyidagi sohalarga qo’llanilib ijobiy natijalarga erishilmoqda:

-                biznes - neyron to’rlarning bu sohaga tadbiqi 1984 yilda adaptiv kanal ekvalayzeri yaratilishi bilan boshlandi. Bu qurilma juda sodda bo’lib, bitta neyrondan tashkil topgan. U uzoq masofadagi telefon liniyalarida ovozni stabillashtirib sifatini oshirganligi sababli katta iqtisodiy muvafaqiyat qozongan;

-                bank moliya - ko’chmas mulkni baxolashda, kredit berishda risklarni xisoblab mijoz tanlashda, qarzlarni baxolashda, kreditlarning ishlatilishini analiz qilishda, savdo portfeli programmalarida, moliyaviy analiz qilishda, valyuta qiymatini prognozlashda;

-                birja - valyuta va aktsiya kurslarini prognozlashda, bozorni prognozlashda, korxonalar kelajagini baxolashda;

-                ishlab chiqarish - jarayonlarni boshqarishda, maxsulotlar dizayni va analizida;

-                meditsina - o’pka raki xujayralarini analiz qilishda, DNK analizida, protez loyilashda, transplantatsiya vaqtlarini optimizatsiyalashda, shifoxona xarajatlarini kamaytirishda va sifatini oshirishda, shoshilinch yordam xonalarini tekshirishda;

-                robototexnika - traektoriya qurishda, xarakatni boshqarishda, manipulyatorlarni boshqarishda, tasvir analizi va ko’rishda, shakllar va figuralarni tanishda, ovoz analizi va sintezida;

-                transport - marshrutlarni optimal loyixalashda, vaqt jadvallarini rejalashtirishda, yuk mashinalari tormoz sistemalarining analizida;

-                avtomobilb - avtomatik boshqarish tizimlarida, avtomatik xarita tizimlarida, kafolat bilan bog’liq ishlar tekshiruvida;

-                kosmos - yuqori samarali avtopilotlar yaratishda, uchish traektoriyasi immitatsiyasi tizimlarida, uchar jismlarni boshqarish tizimlarida, uchar jismlarining kamchilik va buzuqliklarini topish va bartaraf qilishda;

-                mudofaa - tovush, radar, infraqizil signallarni taxlil qilishda, axborotlarni umumlashtirishda, avtomatik qurilmalarni boshqarishda;

-                telekommunikatsiya - tasvir va ovozni zichlash, shifrlash va boshqacha qayta ishlash jarayonlarida, avtomatlashtirilgan axboratlashtirishda, turli tillarga sinxron tarjima tizimlarida va xokazolarda.

Neyron to’rlarning afzalliklarini va mavjud kompyuter dastur paketlarining qulaylik va samaradorligini xisobga olib uni innovatsiya jarayonlarida qo’llash istiqbolli ekanligini xulosa qilish qiyin emas

Neyron to’rlarini kompyuter dasturi sifatida namoyon bo’lishi

Neyron to’rlarni loyixalash va yaratish borasida ko’plab kompyuter dasturlari ishlab chiqarilgan. Ular orasida MathWorks firmasi tomonidan yaratilgan MatLab kompyuter dasturi paketi ustunliklari bilan aloxida ajralib turadi. CHunki aynan shu dastur matematik yadroga va neyron to’rlar qism paketiga ega. Unda eng sodda neyron modelidan tortib, ixtiyoriy transfer funktsiyali ixtiyoriy arxitekturadagi murakkab neyron to’rlarni oson va tez yaratish mumkin.

Bundan tashqari paket tarkibiga teskari aloqali chiziqli boshqaruvchi, zavod kelajagini prognozlovchi va baxolovchi, funktsiyalarni approksimatsiyalovchi vositalar xam kiradi. Neyron to’rlarni o’rgatishning bir qancha algoritmlari xam paketda amalga oshirilgan.

MatLab dasturida neyron to’r modeli tuzilgach bu modelb ustida virtual laboratoriya sifatida foydalanib, jarayonni immitatsiya qilish mumkin.

MATLAB dasturi matritsaviy amallarni qo’llashga asoslangan. Bu tizimni nomi MATrix LABoratory matritsaviy laboratoriyada o’z aksini topgan. MATLAB - kengayuvchi tizim, uni xar xil turdagi masalalarni echishga oson moslashtirish mumkin.

Simulink -dinamik tizimlarni modellashtirish, imitatsiya va taxlil qilish uchun interaktiv vositadir. U grafik blok-diagrammalarni qurish, dinamik tizimlarning ishlashini tekshirish va loyixalarni mukammalashtirish imkoniyatlarini beradi. Simulink yuzdan ortiq biriktirilgan bloklarga ega. Bloklar vazifalariga mos xolda guruxlarga bo’lib chiqilgan. Bular: signallar manbalari, qabul qilgichlar, diskret, uzluksiz, chiziqli bo’lmagan, matematik funktsiyalar, signallar va tizimlar. Simulink MATLAB bilan to’la integrallashgan.

 

Nazorat sayollar:

1. Neyron to’rlarini kompyuter dasturi sifatida namoyon bo’lishi nimaga bo’gliq?

2. Sun’iy neyronlarning g’oyaviy asosida nimalar yotadi?

3.  Neyron to’rlarini ishlab chiqarishning turli sohalariga tadbiqini tushintiring?

 

  13   Ma’ruza    

Tabiiy tilga ishlov berish

Reja:

1.  Tilga ishlov berish mexanizmi.

2.  Leksik taxlil.

3.   Sintaktik taxlil.

4.   Semantik taxlil.

 

Tayanch iboralar: til, tahlil, semantik

Inson va kompyuter mulokoti bu kupgina tadkikotchilar ish olib borayotgan masaladir. Bu ishlardan yakuniy maksad foydalanuvchi va kompyuter uzaro tabiy tilda suxbat kura olishidir misol uchun rus tilida yoki kompyuter ularga shu tilda javobbera olishi.

Tashki kuranishdan bu vazifa engil tuyulishi mumkin, buning sababi biz yoshligimizdan inson mulokotini eshitib kelganligimizda. Kompyuterlarning akli ularni ishlab chikkan insonlarning maxorati bilan ulchanadi, shuning sababidan ular uzguzidan fikrlashga kodir bulmaganliklari uchun ularga uta anik yullanmalarni berish orkali nimani kilish kerakligini tushuntirish mumkin. Inson tugilganidanok tilni urganishga moyillik bilan tugiladi, lekin kompyuter inson tilini tushunishi uchun tilni avvalo asosiy elementlarga bulish va shu axborotlarni kompyuterga u tushunadigan tarzda kiritish zarur. Inson va kompyuter mulokoti tushunarli bulishi uchun tabiy tilni kayta ishlash tizimini ishlab chikish zarur.

Keling, bu vazifa kanchalik mushkul ekanligini kuramiz. Tasavvur kiling sun’iy tafakkurga ega bulgan robot avtoulovlarni tamirlay oladi.

Unga kuyidagi ikki topshiriklarni berish mumkin.

1. Gildiragi teshilgan uy yonidagi avtoulovni tamirla.

2.   Uy yonidagi kizil pardali avtoulovni tamirla.

Birinchi jumlani ikki xil izoxlash mumkinligiga karamay xar bir inson uyning yonida tushirilgan gildirak bulmasligini tushunadi. Inson bu jumladagi noaniklikni darxol sezadi va undan xam muximrogi ongida bu notugri jumlani tugrilaydi chunki malumki teshilgan gildirak avtoulovda uy yonina emas. Robot suzlarni boglashdan va ularni ma’nosini tushunishdan kuprok kila olishi kerak aks xolda u teshilgan gildirakni kidirishiga tugri kelar edi. Ikkala jumla xam bir xil tuzilishga ega bulganligi uchun robot grammatikani va obektlarni ularning manosini takkoslay olishi kerak. Inson tilining koidalari fakatgina inson uchun manogo ega, kompyuter uchun esa gap manosini anglash uchun maxsus koidalar darkor.

Bizning robotimiz ega bulgan sunniy intellekt jumlalar va ularning orasidagi boglikdikni taxlil kila olishi kerak. Misol uchun kuyudagi ikki gapni olamiz.

1.  Sarvar sut ichmokda.

2.   Sungra u palto kiymokda.

Ikkinchi gapdagi u suzi birinchi gapdagi Savarga taalukli. Birinchi jumlasiz ikkinchi manosiz bular edi. Barcha tabiy tillar kantekstual tillardir. Boshkacha kilib etganda ikkinchi jumlani tushinish uchun birinchi jumlani bilish shart. Birgina jumla orkali izoxlash mumkin bulgan tillar kontekstual mustakil deiladi. Kompyuter insonni tushina olishi uchun tabiiy til taxlilatorini ishlab chikish zarur. Taxlilning asosiy funksiyalari kuyidagicha:

1.  Leksik taxlil(suzlar taxlili).

2.   Sintaktik taxlil (grammatik koidalar asosida suzlar taxlili).

3.   Semantiktaxlil.

Leksik taxlil

Leksik taxlil jumla suzlarning tovush yoki tuxtash belgilari asosida bulish. Bundan tashkari jumlada uzakni va kushimchalarni ajratib olish mumkin. Misol uchun kushimcha suz kuyidagicha bulish mumkin:

Kushimcha (suz) kushish (uzak) cha (kushimcha)

Suzlarni lugatdan olish mumkin lekin ularning umumiy manosini kompyuterga tushintirish kiyin masala.

Sintaktik taxlil

Inson tilini kompbter tushinishi uchun avvalam bor komyuterni suzlarni ajrata olishni urgatish kerak. G rammatika va sintaksiz koidalarini kopmyuter tushunadigan shaklga keltirish kerak.

Odatda jumla (J) otlar gurixi (OG) va fellar gurixi (FG)dan tashkil topgan buladi va ularni kuyidagi kurinishda buladi:

JOG,FG

Ot gurixi kuyidagicha bulinishi mumkin: (atokli ot, olmosh va xkz).

OG->AO.

Grafik tarzda jumlaning sintaksik kurinishi “daraxt” shaklida bulishi mumkin. Misol uchun: “kari utinchi daraxt chopmokda” jumlasi 1-rasm. da kursatilgandek tuzilishga ega. jumla suzlarga bulinadi suzlar esa siniflarga bulinadi. Kari suzi - aniklovchi (A), sifat orkali ifodalangan, utinchi- suzi - ot (O), chopmokda - fe’l (F) va daraxt -ot (O).

Semantik taxlil

Suzni tarkibiy kismlarga bulgandan sung kompyuter uning semantik taxlil kilmokda yani uning manosini tushinmokchi. Sunniy akl tizimida jumlani manosini anglash uchun koidalar umumiyligi ishlatiladi.

AO                     F O

Kari utinchi daraxt chopmokda

Jumlani izoxlash uchun simantik taxlilchining bilimlar omborida kuyidagi koidalar mavjud bulishi lozim.

1-                               koida:     AGAR aniklovchi birinchi bulib kelsa va undan keyin ot kelsa U XOLDA ot egadir.

2-                            koida:      AGAR egadan keyin fe’l kelsa u xolda fe’l sifatdir va kesimdir.

3-                                 koida:    AGAR egadan sung kesim kelsa va undan sung ot u xolda ot tuldiruvchidir.

4-                            koida:      AG AR jumla kuyidagicha ketma-ketlikda bulsa: ega, fe’l, tuldiruvchi u xolda butin jumla egasi tuldiruvchiga nisbatan kesimdir.

 

 

YUkorida aytilganni misolda tushintiramiz. Faraz kilaylik sunniy akl tizimi kuyidagi masalani echishi kerak: kari utinchi nima kilayotganini va uning faoliyat ob’ektini aniklash. Semantik taxlilchi birinchi koidaga murojat kiladi, uning yordamida u “utinchi” suzi ega ekanligini aniklaydi. 2-koida yordamida “chopmok” kesimligini. Xarakat ob’ekti 3,4-koidalar orkali “darax” suzi ekanligi .

Kuyidagi misol tabiy til protsessorining semantik , leksik va sintaktik koidalar orkali jumlani kanday kilib tushinishini kursatadi. Insonga kampyuter bilan ogzaki mulokat uchun tabiy til protsessori foydalanuvchi va sunniy akl tizimi orasidagi boglovchi zanjir bula oladi. Umuman olganda tabiy tilni kayta ishlash foydalanuvchidan kiyin dasturlash tillarini urganishdan ozod etadi. Agar kompyuter va inson tabiy tilda suzlashishini vujudga keltira oladigan dastur ishlab chikilsa bu xakikiy sun’iy kompyuter buladi.

 

14 . Ma’ruza

Xulosa

Reja:

1.    IT ni tanlashda hisoblab chiqiladigan faktorlar.

2.    IT yaratish qiyinchiligi.

3.    IT rivojlanish istiqbollari.

4.    ET effektivlik kriteriyalari

Instrumental vositalarni tanlashda quidagi 6 ta asosiy faktorlarni hisoblab chiqish zarur:

§  Joriy vositani taqdim qilingan imkoniyatlari bo’yicha talablarini qondirish;

§  Berilgan muddat uchun taqsimlashda dasturchi uchun qo’llab-quvvatlash yetarli bo’lish.

§  Xar hil sohalarda to’liq bo’lmagan testlash, eskirgan hujjatlar ma’nosida, tanlagan vositamiz ishonchlimi?

§  Instrumental vositalarni qo’llab-quvvatlaydimi?

§  Odatda instrumental vositalar foydalanish bo’yicha maslahat beruvchi ekspert-konsultant tomonidan birgalikda kuzatiladi. Shuning uchun shunday o’zini qo’llab-quvvatlamaydigan vositani tanlash kerak.

§  Tanlangan instrumental vosita o’ziga hos qo’yilgan masalalarni harakterlaydimi?

§  Vosita ilovaning hususiyatiga mos kelishini harakterlaydimi? Ilovalarda mashg’ulot va bashorat qilish imkoniyati bo’lishi.

§  Boshqa xususiyati – tizim foydalanuvchi bilan ishlaydimi yoki mustaqil?

§  Tizim foydalanuvchi doirasi uchun mo’ljallanganmi yoki keng doiradagi foydalanuvchilargami?

ET qurishdagi qiyinchiliklar

o   Ekspert tizim qurishdagi qiyinchliklar ET qurish uchun zarur bo’lgan instrumental vositalarning va  ET loyihalashda injinerlarni yetishmasligidan tashkil topadi. Mutaxassis yetishmasligini 2 ta sababi bor:

o   II – yangi fan va shuning ucun ko’pgina VT va dasturlash bo’yicha mutaxassislar ET loyihalash masalalari bilan tanish emas.

o   ET maydoniga kiruvchi kompaniyalar soni II bo’yicha VUZ larni bitirich chiqayotgan mutaxassislar sonidan ko’p. Bu borada, firmalar tomonidan injinerlar tayyorlash bo’yicha qisqa fursatli kurslar tashkil qilinadi.

ET qurish instrumental vositalarini yetishmasligi quidagi faktorlar bilan bog’liq:

1.  IT larning bilim olishga qobiliyatsizligi. Bu ET qurishda ko’p vaqt yo’qotishga olib keladi.

2.  IT ni loyihaga ishlov berish va bilimlar bazasini to’g’irlash bo’yicha imkoniyati yetmasligi. Asosan,   ma’lumotlarning to’liqligi va doimiyligi muhim hisoblanmaydi. Bugungi kunda hech qanday universal metodlar mavjud emas. Injinerlar qarama-qarshilikdan qutulishi uchun bitta emas, ko’rpoq jalb qilinishi kerak.

3.  Instrumental vositalar turli ma’lumotlar tizimi bilan yaxshi ishlashga qodir emas. Masalan, bir xil tilda freymli va mahsulotliga erisihish qiyin.

4.  Bundan tashqari intellektual tizimlar ET ishlab chiqish tillari cheklangani sababli, tabiiy tilda erkin suhbatlashishga imkoniyat bermaydi.

Ekspert tizimlar qurish murakkablik diagrammasi

 

ET yaratish imkoniyati uchun talablar

ET effektivligi kriteriyalari

ET effektivligi kriteriyalari.

Taqsimlanadi:

¡ ET yaratish imkoniyatlari uchun talab.

¡ Qachonki ET yaratilishi haqli deb topilsa, talab qo’yish

¡ Qachonki, ET ishlab chiqish mufoviq deb topilsa, talab qo’yiladi.

ET ishlab chiqilishi haqli deb topilishi uchun talablar.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

IV. LABORATORIYA MASHG’ULOTLARI MATERIALLARI

1-Laboratoriya ishi

Mavzu: Optimallashtirish va ehtimollik.

Ishdan maqsad: Muammolarning yechimini topish, muammolarning eng maqbul yechimini topishda matematik metodlardan foydalanish va noaniqlikni aniqlashda sun’iy intellekt nuqtai nazaridan nisbiy fikrlashga o’rgatish.

Masalaning qo’yilishi. Berilgan optimallashtirish va ehtimollik nazariyalaridan foydalanib masalaning yechimini topish.

         Uslubiy ko’rsatmalar. Biz ushbu mavzuda sun’iy intellektning ko’plab muammolarini optimallashtirish muammolari ya’ni, eng maqbul yechimni topishda matematik fikrlash metodlaridan foydalangan holda yechimga ega bo’linadigan muammolar sifatida ko’rib chiqamiz.   Huddi shu holda, dunyodagi noaniqlikni qo’llab-quvvatlashga nisbatan sun'iy intellekt nuqtai nazaridan yondoshishimiz kerak va aynan shuning uchun biz ehtimollik vositalariga murojaat qilamiz.

a)                misol uchun b_1, b₂, . . . , b_n sonlar qatoridagi pozitsiyalarni taqdim etuvchi haqiqiy sonlar bo’lsin.  w_1, w₂, . . . , w_n lar esa ushbu pozitsiyalarni muhimligini aks ettiruvchi musba sonlar bo’lsin. Ushbu kvadrat fuksiyani aniqlang:
                                                                                            (1)

         x ning qanday qiymati  f(x) ning minimumiga teng?  Siz bu muammoning yechimi sifatida x nuqtani b_i nuqtadan uzoq bo’lmagan masofadan topish haqida o’ylayotgan bo’lishingiz mumkin. Vaqt o’tishi bilan, siz kvadrat funksiya qanday ko’rinishda minimallashganiga guvoh bo’lishingiz mumkin.

b)    ushbu darsda bir nechta yigindilar va maksimumlar mavjud bo’ladi. Keling biz tartibni almashtirsak nimalar yuz berishini ko’rib chiqamiz.
                    va                                   (2)
                                                               

bu haqiqiy vektor kattalik. f(x) va g(x) o’rtasida qanday o’zaro aloqa mavjud?

c) Misol uchun, siz hisobni noldan boshlaysiz. Siz harakatni n marta quyidagicha takrorlaysiz: 6 ta tomonli o’yin toshchasini dumalating. Agar nuqtalar soni kamida 4 tani tashkil etib tushsa uni hisobga qo’shing, aks holda hisoblamang. Hisobning eng oxirgi kutilayotgan natijasi qanday bo’ladi? O’yin toshchasining kombinatsiyalari kutilayotgan natijaga o’z ta’sirini ko’rsatadimi yoki yo’q? Tushuntiring.

d) Faraz qilaylik, tanganing ustki qismi tushish ehtimolligi quyidagicha: 0<p<1 va biz tangani 5 marotaba tashlaganimizda quyidagicha holat yuz beradi (H,T,T,H,H). Biz ushbu ehtimollik quyidagicha hisoblanishini bilamiz:
                                                                                    (3)

Keling endi quyidagi savolga javob beramiz: p ning qanday qiymatida L(p) maksimal qiymatga ega bo’ladi? Yordam: log L(p) dan olingan hosiladan foydalanishingiz mumkin.

e) Keling vektor qiymatli funksiyadan hosila olishga urinib ko’ramiz.
                                      va                                                                                              (4)                                    

o’zgarmas qiymatlar,   uchun quyidagicha aniqlanadi:
                                                                                       (5)

.  Gradientni hisoblang?

Algoritm loyihalashtirilayotganda uning murakkab hisoblashlarini amlaga oshirishda algoritmga qancha vaqt va joy kerakligini ko’ra bilish juda foydalidir. Ishonamizki, siz muammoning tavsiflanishini yanada ko’proq ichki sezgi hissiyotiga tayanib boshlaysiz.

a) Tasavvur qiling bizda so’zlardan tashkil topgan ibora mavjud va biz uni quyidagi 4 ta so’z turkumlariga: ot, fe’l, sifat va boshqalarga  ajratishni hoxlaymiz. Bu yerda nechta qism mavjud?

b) Tasavvur qiling bizda n x n pikselli inson yuzi tasvirlangan rasm bor. Bizning sozlamalarimizda inson yuzi ikkita ko’z va og’izdan tashkil topgan, ularning har biri to’rtburchak shaklni hosil qiluvchi o’qlarda tasvirlangan.

Biz Picasso portretini olib qarasak ham, unda ham to’g’ri burchakning o’lchamlari va joylashuvi noaniqligini ko’ramiz. Shu tasvirdan nechta inson yuzini ajratib olish mumkin? (ularning to’rtburchak komponentlarini tanlang). Eng asosiysi, biz faqatgina asimptomik umumlashuvlarni ko’rib chiqamiz, shunga moz ravishda c butun son uchun O(n^c) yoki  O(cⁿ) shaklda javobingizni taqdim eting.

c) Tasavvur qiling bizda 1,2,…,n sonlar qatoridagi n ta shaxar bor. i shaxardan j shaxargacha borish qiymatini qaytaruvchi C(i,j) funksiyani aniqlang va uni hisoblash uchun ketgan vaqt bilan yig’indisini toping. Biz 1 dan n gacha oraliqdagi shaxarlar orqali faqat oldinga yurib sayohat qilishni xohlaymiz. Biz quyidagi tenglama orqali sayohat uchun ketadigan minimal harajatni hisoblay olamiz:
                                                                                                           (6)

Eng qisqa yo’lda f(n) ni hisoblash qancha vaqt talab qiladi. (O deb hisoblang).

d) Muammo 1 dan f(w) funksiyaning vektor qiymatini ajratib oling.Har bir berilgan w vektor uchun f(w)  ni hisoblashga ketadigan birinchi O(nd²) vaqt va  O(d²) vaqt strategiyalarini ishlab chiqing.

Nazorat savollari:

1. Optimallashtirishning mohiyati nima?

2. Nisbiylikni tushuntiring?

3. Muammolar yechimi qanday usullar yordamida topiladi?

 

2-Laboratoriya ishi

Mavzu: Hisoblash murakkabligi

Ishdan maqsad: Kompyuterning aniq masalalarini yechish uchun resurslar hajmini o’lchash. Algoritm vazifalarini klassifikatsiyalash.

Masalaning qo`yilishi: Berilgan hisoblash murakkabligini yordamida berilgan masalalarni yechish.

Uslubiy ko’rsatmalar:  Hisoblash murakkabligi- bu algoritmlarni hisoblashda bajariladigan kompyuter komandalari soni. Agar komanda ketma-ket bajarilsa- u holda vaqtinchalik murakkablik bo’ladi.

Xotira - algoritmda ishlatiladigan xotiraning birlik yoki o’zgaruvchilar soni.

Misol

Masalan : ax² + b x + c  ni a=3, b=4, x=7 qiymatlar uchun hisoblang.

Vaqtinchalik murakkablik  - 5

Hotira - 9

Masalani  (a x + b) x + c holatga keltiramiz va – 4  vaqtinchalik murakkablikka ega bo’lamiz

Mashq

Misol:

•x16 = x x x x x x x x x x x x x x x x yoki

•x16 = (((x2 )2)2)2

X6  = 3 ta ko’paytiruvdan foydalanib

X33  = 6 ta ko’paytiruvdan foydalanib

Hisoblash murakkabligini o’lchashni baholash

Agar algoritmning vaqtinchalik murakkabligi aniqlansa, u holda kiruvchi  ma’lumotlarni mavjud hisoblashlarni bajarmagan holatda algoritmning ish vaqtini batafsil baholash mumkin.

Misol

Qishloqda yashovchi aholining o’rtacha yoshini hisoblash

Time A ( n ) = n + 1

Funksiyalar murakkabligini solishtirish. Ikkita funksiyaning vaqtinchaligini tekshiramiz

Time A (n) = 3n + 1 и Time B (n) = n 2

Mashq

Masalada ikkita algoritm berilgan:

Time A (n) = 2 n2 Time B (n) = 40 n + 700

N  qaysi algoritm uchun ko’proq foydali ekanligini solishtiring.

Algoritmlarni qo’llashFoydalanuvchi natijani qancha vaqt kutish kerakligini biladi. Biz foydalanuvchi uchun qanoatlantiruvchi vaqtda kompyuter qancha operatsiyalarni bajarishini baholashimiz mumkin -  masalan 1016

Agar funksiya 3n + 1 < 1016, algoritm A doim qo’llanilsa 10n < 1016 funksiya uchun algoritm A faqat n < 16 uchun qo’llanilsa, Ruhsat etilgan chegaralar U masalaning murakkabligi - Bu murakkablik eng tezkor U algoritm uchun.

U yechim uchun A algoritm qurilgan bo’lsin. U holda vaqtinchalik murakkablik Time A(n) U vaqtinchalik murakkablik Time A(n) yuqorinU vaqtinchalik murakkablik chegarasi bo’lib hisoblanadi. f(n)- TimeB (n)  ≤  f(n) bilan U uchun B algoritm mavjud bo’lmasa, u holda vaqtinchalik murakkablik quyi  chegarasi hisoblanadi.

 

Nazorat savollari:

1.                Murakkablikni qanday tushunasiz?

2.                Murakkablikga qanday yechim topiladi?

3.                Algoritmning roli va ahamiyati?

 

3-Laboratoriya ishi

Mavzu: To’g’ri zanjir usuli.

Ishdan maqsad: Bilimni tasavvur qilishda qoidalarning ishlatilishini o’rganish. Mahsuliy tizim tarkibini bilib olish va ularni monipulyatsiya qilish va foydalanishni o’rganish.

Masalaning qo`yilishi: Berilgan predmet sohani to’g’ri zanjir usulida qoidalar tizimi ishlab chiqish va uni initsializatsiya qismini tekshirish.

Uslubiy ko’rsatmalar.

Mahsuliy qoida yordamida bilimlarni tasavvur qilish, bilimlar bazasini amalga oshirishning eng keng tarqalgan shakllaridan biri. Uning yordamida deyarli barcha bilimlar tizimini tavsiflash mumkin. Implikatsiya ko’rinishidagi produksiya qoidasining kelishi:

p_i: s_i —>d_i ,

Bu yerda : p_i – mahsulot qoidasi

s_i – qoidaning qo’llanilish shartlari

d_i – qoidaning qo’llanilish natijasi

                3.1 - rasm. Mahsuliy qoidaning qo’llanilishiga misol

1.                Agar (A) chiqarilayotgan mahsulot narhi belgilangan bo’lsa, zavod (D) mahsulot chiqaradi.

2.                Agar zavod mahsulot chiqarib, uni amalga oshirish bo’yicha (C) rejani bajarsa, (F) rag’batlantirish olishadi.

3.              Agar ishchilar rag’batlantirish olishsa zavodning (B) ishlab chiqarishi oshsa, zavod (Z) rejadan avval mahsulot bajaradi.

Hulosalar zanjirini ko’rib chiqamiz.

1. Fikrlashning to’g’ri usuli.

Aniq faktlar bo’yicha hulosa qidiriladi va ishchi hotira to’ldiriladi. Bu ikkinchi qoidaning bajarilishiga olib keladi. С&D—» F, ва «Ғ» fakt bilimlar bazasiga joylashtiriladi. Bunda bazadagi qoidalar qaytadan tekshiriladi.

Birinchi bo’lib, Ғ&В —>Z qoidasi bajariladi, keyin esa  Z bilimlar bazasiga yuklatiladi. Bu usul fikrlashning to’g’ridan-to’g’ri usuli hisoblanadi, yangi ma’lumot qidiruvi qoidani o’ng va chap qismlarga bo’luvchi strelka yo’nalishi bo’yicha amalga oshiriladi.

 

3.2- rasm. Fikrlashning to’g’ri zanjir usulini qo’llashga misol

 

To’g’ri usul bilan fikrlashni amalga oshirish tizimining umumlashgan algoritmi quyidagilarga olib keladi:

1.              Boshlang’ich holatni aniqlash.

2.              Shartli o’zgaruvchining qiymatini mantiqiy fikrlash navbatiga qo’yib, uning qiymatini o’zgaruvchining ro’yhatiga qo’yish:

3.              O’zgaruvchilar ro’yhatini ko’rib chiqib, mantiqiy fikrlash navbatinig boshida turgan o’zgaruvchining nomi aniqlanadi, agar o’zgaruvchi topilsa, uning ko’rsatkichiga qoida raqami va 1 soni yoziladi;

4.              Initsializatsiya qilinmagan o’zgaruvchiga (agar u mavjud bo’lsa) qoida nomeri yoziladi. O’zgaruvchilar nomlari o’zgarish shartlari ro’yhatida saqlanadi. Barcha qoidalar shartlari tekshiriladi va ular rost bo’lgan taqdirda qoidalarning TO bo’limiga murojaat qilinadi

5.              Bu bo’limga kirgan o’zgaruvchilarga qiymat berib, ularni mantiqiy fikrlash ro’yhatining ohiriga qo’yiladi;

6.              Mantiqiy fikrlash ro’yhatining boshida turgan o’zgaruvchini boshqa qoidalarning biror yerida uchramasa olib tashlash mumkin.

Shunday qilib, mantiqiy fikrlash navbati bo’shatilganidan so’ng fikrlash jarayoni tugatiladi. Agar ro’yxat mavjud bo’lsa , 3 qadamga o’tiladi.

 

1.              Topshiriq variantlari

1.                Apparaturalar nosozligini tashxislash.

2.                Avtomobilning nosozligini tashxislash

3.                Kasalliklarni tashxislash

4.                Sport tadbirini oldindan aytish

5.                Teleko’rsatuvlarni oldindan aytish

6.                Tabiat kataklizmalarni oldindan aytish (zilzila, suv toshqini)

7.                Ombor mudiri lavozimini tanlash

8.                Aptekachi lavozimini tanlash.

9.                So’rov xizmati operatori lavozimini tanlash.

10. Ta’tilni o’tkazishni rejalashtirish.

11. Sh.K tizimidagi nosozligini tashxisi

12. Shaxsiy kompyuter konfiguratsiyasi

13.Valyuta kursini tushishi, ko’tarilishini oldindan aytish

14.                     Mobil telefon konfiguratsiyasi

15.           Hayot davomiyligini oldindan aytish

16.           Talabaning chetlashtirilishini oldindan oldindan aytish

17.           Qazilma boyliklarni topishni tashhislash

18.           Moliyaviy rejalashtirish

19.           Bolani maktabga tayyorlash

20.           Sotuvchi lavozimini tanlash

Nazorat savollari:

1.                Mahsuliy qoida nima va ularning ahamiyati nimalardan iborat?

2.                Fikrlashning to’g’ri zanjir usuli bilan teskari usulining farqini ko’rsating.

3.                Mahsuliy tizim qanday qismlardan tashkil topadi?

4.                Bilimni tashkil etish uchun mahsuliy tizimning ahamiyati va qo’llanilishi.

 

4-Laboratoriya ishi

Mavzu: Qoidalar tizimini ishlab chiqish. Poker o’yini uchun kartalar

         Ishdan maqsad. Qoidalar tizimini ishlab chiqish. Poker o’yini uchun kartalar kombinatsiyasini ishlab chiqishni o’rganish.

         Masalaning qo’yilishi. Poker o’yini uchun kartalar kombinatsiyasini mahsuliy qoidalardan foydalanib to’g’ri zanjir usulida ishlab chiqish.

Uslubiy ko’rsatmalar. Poker (ing poker)- bu karta o’yini. O’yinning maqsadi 4 yoki 5 ta kartadan foydalanib yuqori poker kombinatsiyalarini yig’ib stavkalarni yutib olish yoki o’yinda qatnashishni to’xtatish. O’yinda qisman yoki to’liq yopiq holatdagi kartalar bo’ladi. Poker ikki kishilik o’ynaladigan o’yinlardan farqli ravishda, o’yinchi raqibini kartalari haqida ma’lumotga ega bo’lmaydi. O’yinda bir qancha qatnashchilar bo’lishi mumkin (2 va undan stolda 10 tacha odam). Kartalar tuzdan tortib 2 gacha bo’lishi mumkin. Poker o’yinida quyidagicha kombinatsiyalar mavjud:

·        Royal-flesh (ingliz tilida royal flush «eng yuqori beshtlik») alohida kombinatsiya hisoblanmaydi, kombinatsiyalardan eng yuqorisi hisoblanadi va 5 ta eng yuqori (туз, король, дама, валет, десять) dan iborat masalan

·        Т♥ К♥ Д♥ В♥ 10♥.

·        Streyt-flesh (ing tilida straight flush -«bir to’plamdagi ketma-ketlik») istalgan ketma-ketlikdagi beshta kartalar. Masalan: 9♠ 8♠ 7♠ 6♠ 5♠. Tuz tartibni boshlashi va tugatishi mumkin. Eng kichigi streyt-flesh (tuzdan beshlikgacha), ba’zida  «стальное колесо» deb nomlanadi

·        Kare/ to’rtlik (ingliz tilida four of a kind, quads  to’rta bir xillik) —bunda bir turga mansub kartalar, masalan: 3♥ 3♦ 3♣ 3♠.

·        Ful-haus/ to’liq uy/ 3+2 (ingliz tilida full house, full boat — «полный дом», «полная лодка»): bitta uchlik va juftlik 10♥ 10♦ 10♠ 8♣ 8♥.

·        Flash (ingliz tilida-«to’plam ») yoki  flesh: bir to’plamdagi bitta yoki beshta karta, masalan: К♠ В♠ 8♠ 4♠ 3♠.

·       Streyt (ingliz tilida straight- «tartib») yoki strit : bir to’plamga mansub istalgan kartalar, masalan 5♦ 4♥ 3♠ 2♦ Т♦. Tuz tartibni boshlashi va tugatishi mumkin. Berilgan misolda Т♦ kombinatsiya boshlovchi hisoblanadi va uning qiymati birga teng, 5♦ eng kata karta hisoblanadi.

·        Set/Triplet/TripsСет/Триплет/Трипс/Uchlik (ingliz tilida three of a kind, set — «3 ta bir xillik», «to'plam»): 3 ta teng kartalar masalan: 7♣ 7♥ 7♠

·        Ikki juftlik/Ikki juftliklar /Ikki plus ikki /допер (ingliz tilida  two pairs):, masalan: 8♣ 8♠ 4♥ 4♣

·        Bir juftlik/Ikkilik (ingliz tilida one pair): teng kuchga ega bo’lgan ikki kartalar masalan: 9♥ 9♠

·        Yuqori karta /Кикер ( high card): kombinatsiya): «yuqori tuz» deb nomlanadi Т♦ 10♦ 9♠ 5♣ 4♣.

Mahsuliy qoidani poker o’yinidagi qarama-qarshi o’yinchilarning qo’llaridagi kartalarga qarab ishlatish mumkin. Agar, biz asosiy narsani, masalan 3 juftlik karta-2 juftlikni ursa va 2 juftlik -juftlikni ursa, u  holda tarkibiga qarab 3 juftlikni uradi.

Ba’zi tartib bo’yicha saralashlarni hisobga olgan holda poker qo’llaridagi tranzitivlikni baholash uchun yagona tizim ishlab chiqish. Tartib bo’yicha saralashlarni (? x) ni (? y). bosuvchi sifatida ko’rib chiqiladi. Dastur bir qoidani ishlatib boshqa tranzitiv qoidalarni ro’yhatini keltirib chiqaradi.

1.                Qoidalarni saqlash tizimni tavsifi

AGAR (VA ((?x)  (?y) ni ursa, (?y) (?z) ),

U HOLDA ((?x)  (?z)ni uradi) )

Buni quyidagicha tushuntirish mumkin:

Agar х у ni ursa, va y  z ni ursa, u holda x z ni uradi.

2.                 Ma’lumotni saqlash tizimi tavsifi

Quyidagi ma’lumotlarni

Uchta bir hil ikki juftlikni uradi

Va

Ikki juftlik juftlikni urishini hisobga olib

Uchta bir xil juftlikni uradi degan javobni keltirib chiqaradi.

4.1-rasm. Kartalar kombinatsiyasi

Nazorat savollari

1.                Poker qanday o’yin va unda qanday kombinatsiyalar mavjud?

2.                Qoidalarni saqlash tizimi tavsifidan foydalanib kombinatsiyalarga misol keltiring?

3.                Ma’lumotlarni saqlash tizimi tavsifidan foydalanib kombinatsiyalarga misol keltiring?

4.                Poker o’yini masalariga qoidalar ishlab chiqing.

 

5-Laboratoriya ishi

Mavzu: Qoidalar tizimini ishlab chiqish. Oila a’zolari o’rtasidagi munosabatlar

Ishdan maqsad: Bilimni tassavvur qilishda to’g’ri zanjir va mahsuliy qoidalarning ishlatilishi haqida bilimlarga ega bo’lish. Qarindoshlik munosabatlar qoidalar tizimi va dasturini ishlab chiqish.

Masalaning qo’yilishi. Qarindoshlik munosabatlarini mahsuliy qoidalar yordamida aniqlash.

Uslubiy ko’rsatmalar. Balki siz tizim o’zi yoki unga bog’liq har xil tizimlar haqida hulosa qilishini hoxlashingiz bilan bog’liq muammo bilan to’qnash kelarsiz. Ushbu muammoni bartaraf qilish uchun, siz har bir odam uchun yagona tarzda qo’shib ketishni ta’minovchi kod yozishni va aka-ukalarning potensiali yagona bo’lmasligini hoxlarsiz. (Eslatma: Siz har bir odam uning jinsini (erkak yoki ayol) ifodalovchi ko’rsatkichlar bilan eslatilishini tahmin qilishingiz mumkin. Qoidalarning ketma-ketligi albatta ahamiyatga ega. Quyidagi ko’rsatilgan munosabatlardan (masalan, yagonalik yoki qarindoshlik) birortasi qoida sifatida ifodalanuvchi murojaatni qo’shib ketish yaxshi ekanligiga e’tibor qarating.

Ba’zi munosabatlar simmetrik, va siz buni ikki yoqlama yo’nalishlarda ishlatishingiz mumkin. Masalan, agar A B ni jiyani bo’lsa, u holda B A ni jiyani.

Bu muammoni bartaraf etish uchun, siz qarindoshlik munosabatlari deb nomlangan ro’yhatni namoyish etishingiz kerak bo’ladi. Albatta bu tizim qoidalar tizimi asosida ishlab chiqiladi. Laboratoriya ishida Simpsonlar va Garri Potterdagi Blek oilasi misol sifatida beriladi.

Vazifa shundaki har bir talaba qayerda keyingi qarindoshlik munosabatlari bor ekanligini aniqlashlari lozim bo’ladi.

Qoidalarni saqlash tizim tavsifi:

 

·                   Akasi x y: x y ning akasi (bu holatda ota-ona umumiy)

·                   Singil x y : x y ning singlisi (bu holatda ota-ona umumiy)

·                   Ona x y: x y ning onasi

·                   Ota x y: x y ning otasi

·                   O’g’il x y: х у ning o’g’li

·                   Qiz х у: х у ning qizi

·                   Jiyan  х у: x y ning o’g’il bola jiyani x ota-ona va y ota-ona aka-uka yoki opa-singil)

·                   Nabira x y: х у ning nabirasi

Ma’lumotni saqlash tizim tavsifi

 

         Qarindoshlarning ismlari soni beriladi va bu ismlar qaysi jinsga tegishliligi, qanday avlodga mansubligi (agar quyi qismi bo’lsa, u holda 0 dan ortiq, agar yuqori bo’lsa 0 dan yuqori) ekanligi aniqlanadi.

         Odamlar soni, ismi, jinsi va qaysi avlodga tegishli ekanligi keltiriladi

         Odamlar orasidagi ma’lum aloqadorliklar keltiriladi. ‘x’ ‘y’ keltiriladi, bu shuni anglatadiki, jinsiga qarab ‘y’ ota yoki ‘x’ ona hisoblanadi.

Nazorat savollari

1.  Qarindoshlik aloqadorliklari qoidalar tizimini ishlab chiqishda asosiy ko’rsatkichlar qaysilar?

2.  Qarindoshlik munosabatlari mahsuliy qoidalariga misollar keltiring?

 

6-Laboratoriya ishi

Mavzu: Teskari zanjir usuli

Ishdan maqsad: Teskari zanjir usuli bilan maqsadlar daraxtini qurishni o’rganish, algoritmini ishlab chiqish va uni yechish

Masalaning qo’yilishi. Berilgan predmet sohaning teskari zanjirini qurish va uni dasturini ishlab chiqish.

Uslubiy ko’rsatmalar.  Bu usulning bir necha noqulayliklari mavjud. Qoidalar miqdori bir qancha bo’lsa, Z bilan bog’liq ma’lumotni qidirish uchun Z bog’liq bo’lmagan bir necha qoidani bajarish kerak. Bunday vaziyatda bu usuldan foydalanish ortiqcha vaqt va sarf-harajatga olib keladi.

Bunday holatlarda fikrlashning teskari zanjiridan foydalanish maqsadga muvofiqdir. Quyidagi rasmda fikrlashning teskari zanjirini ishlashi tasvirlangan.

		Qoida		Qoida		Qoida

 

 

 

 

 

 

 

 

6.1-rasm. Fikrlashning teskari zanjirli usuliga misol

Bunday usulda, misol uchun Z hodisa mavjud va unda faqatgina shu faktning o’rgatilishiga tegishli qoidalarning bajarilishi kerakligini isbot qilib berishdan boshlaydi.

1-qadamda Z xodisa mavjudligini o'rnatish haqida tizimga aytiladi. U bazadan Z ni qidiradi, agar u bo'lmasa, Z ni o'rnatishni amalga oshiruvchi qoidani qidiradi. U qoidani topadi.

Ғ&В->Z

Va F va B ni o'rnatishga qaror kiladi.

2-qadamda, tizim F faktni yoki ma'lumotlar bazasidan yoki qoidalar orasidan qidirishga harakat kiladi. S & D —>F qoidani topgandan so'ng S va D faktlarning mavjudligini o'rnatish kerakligiga qaror qiladi.

 3 – 5 qadamda tizim S ni topadi, D haqida xulosa olishdan avval A ni topadi.

6-8 qаdаmdа D ni o'rnatish uchun uchinchi qoida bajariladi, keyin F ni o'rnatish uchun ikkinchi qoida va eng so'ngida asosiy maqsad, Z faktining mavjudligini o'rnatish uchun birinchi qoida bajariladi.

Masalada bir nechta mumkin bulgan variantlar (mansablar) ichidan birini tanlash kerak bulgani uchun uni echish uchun o’ylashlarning teskari zanjiridan foydalanish mumkin. Xaqiqatda esa javob ma'lum. Direktorning oldidagi odam unga yaxshi taassurot ko’rsatish uchun bor kuchi bilan xarakat qilmoqda. Agar ushbu odam direktorni qoniqtirsa unga tegishli mansabni tanlash kerak. Direktor da'vogarga shunday savollar berishi kerakki, ularning javobi to’gri xulosaga kelishiga yordam bersin. Xullas masala qo’yiladi. Endi uni aniq, namoyon qilish kerak. Bunday masalalarni izohlash uchun yechimlar daraxti deb ataluvchi diagramma ishlatiladi. Yechimlar daraxti fikr yuritishni kuzatishga va kerakli ko’rsatmalarni beradi. Diagramma yechimlar daraxti deb ataladi, chunki ular rostakam daraxtga o’xshab shoxlarga ega. Daraxtning shoxlari mantiqiy xulosalar bilan tugatiladi. Ko’rilayotgan masala uchun xulosa shundan iborat bo’ladiki, direktor ishga kirayotgan kishi uchun mansab, taklif qiladimi, agar «xa» bo’lsa unda qanaqasiga. Xamma masalalar keyin, va ularni ko’z oldiga keltirish qiyin (yoki ularni yechish uchun ES ishlatiladimi). Yechimlar daraxti ushbu qiyinliklardan o’tishga yordam beradi. Birinchi rasmda ishga qabul qilish yechimlar daraxti ko’rsatilgan. Ko’rinib turibdiki, diagramma cho’qlar deb ataluvchi to’rtburchak va doiralardan iborat. Cho’qqidilarga tegishli raqam qo’yiladi. Cho’qqilarga ushbu raqamlar orqali borish mumkin. Chuqilarni ulab turuvchi chiziklar, yoylar yoki shoxlar deb ataladi. Savollarni o’z ichiga oluvchi doiralar, yechimlar chuqdisi deb ataladi. Turtburchaklar diagramma maqsadini o’z ichiga oladi, ular mantiqiy xulosalar deb ataladi.

          

                                >2                                       <2

 

 

                                                                           < 3,5

 

                                                                      

 

 

            йўқ

 

 

                                ха                                       ха

 

 

ха                                                                                                       ≥3,5

 

                                       ха

 

 

6.1-rasm. Lavozimni tanlash uchun yechimlar daraxti

Chiziqlar diagramma yo'nalishini ko'rsatadi. Ko'pchilik cho’qqilar boshka cho’qqilar bilan birlashtiruvchi bir nechta shoxlardan iborat. Cho’qqidan chiqish shoxchasi tekshirish sharti bilan cho’qqida turuvchi tanlov bilan ajratiladi.

Masalan, (6.2-rasm) 5 cho’qqi, o’z ichida ikki xil javobga ega savol mavjuddir. Shuning uchun yozuv davomida ishtirokchining o’rtacha baxosi tanlangan bir shoxga ega bo’ladi. Agar o'rtacha ball 3.1 eki 3.1 dan kam bo'lgani uchun birinchi yo'nalish tanlab olinadi. Programmada avval o'rtacha balldan pasti uchun o'zgaruvchi chiqariladi, keyin unga qiymat yuklanadi. Aytish mumkinki cho’qqilar o'zgaruvchilardan tashkil topgan. Yo'llar esa ularga mos ravishda o'zgaruvchilarga qiymat yuklanadigan shartlardir. Muammolar sohasi uchun qoidalar ishlab chiqarilgandan keyin, bu shartlar qoidaning shartli qismi (AGAR) bo'ladi. To’rtburchaklar qismiy yoki to’liq xulosalarni o’z ichiga olgan. Masalan, 8-rasmdagi to'rtburchak savolga javobni tashkil etishi mumkin, da'vogarlarga ish taklif qilinadimi? Teskari fikr yuritish amalga oshirilgan sistemaning umumiy maqsadi - yakuniy javobni olish. Birinchi rasmdagi to'rtburchakdagi savollarga javoblar-da'vogarga mansab beriladimi degan lokal maqsad bo’lishi mumkin. Lekin bu cho’qqi chiquvchi shoxlarga xam ega va albatta u orqali keyingi mantiqiy xulosaga yo'l bo'lishi mumkin. Oxirgi holat uchun, chiquvchi shox shartlariga ega emas va u yagona, aytiladiki cho’qqi boshqa maqsadga yo’naltirilga lokal xulosaga ega. Lokal xulosa -qoidaning shartli qismini tashkil etuvchisidir.

Teskari zanjirli xulosa chiqarish bilan umumlashtirilgan ishlash algoritmi.

Bunday sistema quyidagi qadamlarni bajarishi lozim:

      1. Mantiqiy xulosa chiqarish o'zgaruvchisini aniqlash.

        2. Mantiqiy xulosa chiqarish ro'yxatidan shu o'zgaruvchining birinchi kirishini topilsin agar o'zgaruvchi topilsa mantiqiy xulosa chiqarish stekiga mos qoidaning nomeri joylashtirilsin va shart raqami 1 ga teng qo'shib o'rnatilsin. Agar o'zgaruvchi topilmasa, foydalanuvchiga javobini topishning ilojisi yo'qligi xaqida xabar berilsin.

    3. Berilgan qoidaning xamma o'zgaruvchilariga qiymat o'zlashtirilsin.

    4.   Agar ro’yxatda qandaydir shart o’zgaruvchisiga qiymat yuklanmaganligi va uni mantiqiy xulosa chiqarish o’zgaruvchilari orasida yo’qligi ko’rsatilgan bo’lsa, u xolda uning qiymatini foydalanuvchidan so’rab olish kerak.

    5. Agar qandaydir shart o’zgaruvchisi mantiqiy xulosa chiqarish o’zgaruvchilariga kirsa, mantiqiy xulosa chiqaruvga kiruvchi qoida nomerini stekka yozilsin va 3 qadamga qaytilsin.

    6. Agar qoidadan o’zgaruvchining qiymatini aniqlab bo’lmasa, stekdan unga tegishli elementni o’chirib tashlasin, mantiqiy xulosa chiqarish ro’yhatdan shu mantiqiy xulosa chiqarishli qoidani izlash davom ettirilsin.

1.  Agar shunday qoida topilsa, 3 qadamga o’tilsin.

2.  Agar o’zgaruvchi mantiqiy xulosa chiqarishning qolgan xech qaysi qoidalarida topilmasa, unga oldingi mavjud bo’lmasa, u holda foydalanuvchiga javob olishining iloji yo’qligi aytilsin. Agar oldingi xulosa chiqarish mavjud bo’lsa, 6 qadamga borilsin.

3.  Stek boshida joylashtirilgan qoidadan o’zgaruvchi qiymati aniqlansin. Stekdan qoida o’chirilsin. Agar yana mantiqiy xulosa chiqarish o’zgaruvchilari bo’lsa, shart qiymati raqami ko’paytirilsin va qolgan o’zgaruvchilarni tekshirish uchun 3- qadamga qaytilsin. Agar mantiqiy xulosa chiqarish o’zgaruvchilari boshqa bo’lmasa foydalanuvchiga natijaviy xulosa chiqarilsin.

     Topshiriqlar variantlari

Fikrlashning to'g'ri zanjir usulini qo'llab quyidagi masalalarni yeching:

1.  Elektron apparaturalarning nosozligini taxlil qilish;

2.  Avtomobilning nosozligini taxlil qilish;

3.  Kasallikni taxlil qilish;

4.   Umumiy taxlil:

a.   Sport anjumanini;

b.  Teleko'rsatuvlarni;

c.   Tabiat hodisalari;

5.  Tanlash asosida biror masalani maslaxat xarakteri bo'yicha::

         a. Baza mudirining o'rinbosari;

b. Dorixona mudirining o'rinbosarini;

    c. Ma'lumotxona operatorini;

    d. Ta'tilni o'tkazish va x.k.

 

Nazorat savollari

1. Produktsiya qoidasi nima va u nima vazifani bajaradi?

2. Fikrlashning to'g'ridan-to'g'ri usuli bilan teskari usuli o'rtasidagi farq nimadan iborat?

3. BZ dan qoidalar chiqarish qanday nazorat qilinadi?

4. Qoidalarning yakunlovchi qismining ishonchliligi qanday hisobga olinadi?

7-Laboratoriya ishi.

Qidiruv “Hill climbing” texnikasi

          Ishdan maqsad: Qidiruv “Hill climbing” texnikasi algoritmini ishlab chiqish.

          Masalaning qo’yilishi. “Hill climbing” texnikasini qo’llab masalanig yechimini topish.

          Uslubiy ko’rsatmalar. Evristik qidiruvning asosiy g’oyasi shundan iborat-ki, unda qidiruv jarayonini boshqarish uchun qo’shimcha axborotlardan foydalaniladi. Bu qo’shimcha axborot empirik orttirilgan tajriba, topish va tadqiqotchining intuitsiyasi, ya’ni evristikasi asosida shakllantiriladi. Evristikadan foydalanish masalaning yechimini izlash jarayonida maqsadga tezroq erishishga olib boruvchi ko’rib chiqiladigan variantlar sonini qisqartirish imkonini beradi.

          Evrsitik qidiruv algoritmlarida evristik qoidalar asosida shakllantiriluvchi ochiq cho’qqilar ro’yhati bir nechta baholash funksiyalarining o’sish tartibi bo’yicha tartiblanadi. Baholash funksiyasi ikkita tashkil qiluvchini o’z ichiga olishi mumkin, ulardan biri evristik deb ataladi va hozirgi va maqsadga yaqinlashishni harakterlaydi. Baholash funksiyasi evristik tashkil etuvchisining qiymati qanchalik kichik bo’lsa, ko’rib chiqilayotgan cho’qqi maqsadga shuncha yaqin bo’ladi.

          Baholash funksiyasining shakllanish usuliga ko’ra Evristik qidiruv algoritmlari quyidagi turlarga bo’linadi: “tog’ga ko’tarilish”, maqsadga muvofiqlikning global hisob algoritmi, A-algoritm.

    1. “Tog’ga ko’tarilish” algoritmi. Algoritm maqsadga yo’naltirilgan qidirishni o’zida ifodalab, .evristik baholash funksiyasining ko’p yo’nalishlarda kamayishini aks ettiradi. Ushbu funksiya joriy n cho’qqidan eng yaqin maqsad cho’qqisiga eltuvchi eng qisqa yo’lning qiymatini ta’minlaydi, qolgan yo’lning qiymati o’lchov sifatida olinadi.  funksiyaning qiymati qanchalik kam bo'lsa, cho'qqi joylashgan yo'l shunchalik “istiqbolli” sanaladi.

Ushbu algoritm funksiyaning ekstremumlarini topishda ishlatiladi. Ma’lumki, ko’plab o’zgaruvchilar funksiya ekstremumlarining holati, gradient funksiyaning vektor yo’nalishlarida aniqlanadi. Shuning uchun ekstremum funksiyaning yo’nalishini yana ham o’sishiga, ya’ni gradient yo’nalishinig mos kelishini amalga oshiradi. Funksiyaning maksimumini qidirish eng yuqori cho’qqiga ko’tarilishning optimal yo’lini eslatadi. Shunig uchun ko’rilayotgan algoritm hill-climbing deb ataladi.

Algoritmning navbatdagi qadamida   baholash funksiyasi uchun qoyalar quyidagi qiymatlar  va  qolgan yo’llar uchun  qiymat belgilanadi. Agar barcha yondosh qoyalar  qiymatga ega bo’lsa qidiruv protsedurasi muvaffaqiyatsizlikka uchraydi,

Procedure Hill_Climbing; 
Begin 
    n := ’boshlang’ich cho’qqi’; 
    While n <> ’maqsad cho’qqisi’ Do Begin 
    n cho’qqining barcha yondosh cho’qqilari uchun qiymatlarni xisoblash; 
    Minimal qiymatlarga ega yondosh cho’qqini tanlash; 
    If Then Chiqish(MUVAFFAQQIYATSIZ); 
    n := ; 
    End; 
    Chiqish(MUVAFFAQQIYATSIZ); 
End.

         Evristik baholash funksiyasini yaratishning turli hil usullari bor, lekin tayyor qoida mavjud emas. Aniq masalalarni yechish jarayonida shunga o’xshash oldin yechilgan masalalardan olingan tajribalardan foydalaniladi.   qiymat quyidagi formula yordamida xisoblanadi:

,

  - maqsad cho’qqisining koordinatalari; - joriy cho’qqining koordinatalari.

Ushbu qiymat n cho’qqidan maqsad cho’qqisigacha bo’lgan masofaga bog’liq. Holatlar grafi rasmida tasvirlangan labirintda yo’lni qidirish jarayonida ega bo’linadigan cho’qqilarning ketma-ketligi quyidagicha bo’ladi: A, B, L, G. Holatlar grafi rasmida tasvirlangan labirintda yo’lni qidirish jarayoni muvaffaqqiyatsiz yakunlanadi. Bu holatda yo’lni qidirish jarayonida ega bo’linadigan cho’qqilarning ketma-ketligi quyidagicha bo’ladi: A, B.  baholash funksiyasi B cho’qqida 3 qiymatga ega bo’ladi. Keyingi qadamlar ĥ(F)=3 va ĥ(C)=4 ekanligi sababli  muvaffaqqiyatsiz ekanligi ma’lum bo’ladi, qidirishni davom ettirish uchun quyidagi shart bajarilishi kerak:

Shu tartibda, ushbu algoritm qidiruv jarayonini tezlashtirgani bilan, maqsad cho’qqisiga erishishni kafolatlamaydi. Quyidagi holatlarda algoritmning vaqtidan oldin yakunlanishi yuz beradi: agar qidiruv jarayonida ĥ(n) baholash funksiyasining lokal minimulari uchrasa; agar qo’shni cho’qqilar guruhlari uchun ĥ(n) ning qiymatlari o’zaro teng bo’lsa («Plato» muammosi).

Nazorat savollari:

1. “Hill climbing” texnikasi mohiyati nimada?

2. Qanday cho’qqilar yechimi mavjud?

3. Qidiruv jarayonida algoritmni qo’llashdan maqsad nima?

VI. MUSTAQIL TA’LIM MAVZULARI

 

1.                 Semantik analizga asoslangan tizim qidiruvi;

2.                Turli sohalarda va individual topshiriqlarni bajarishda yashirin Markov jarayonlari foydalanish;

3.                Bayestamog’iasosidaMashinata'limalgoritmlarnivabashoratlitahlil;

4.                Eng zo’r 10ta algoritm Mashina ta'lim, tasnifi, klasterlar tahlili.

 

	VII. GLOSSARIY
Termin	O’zbek tilidagi sharhi	Ingliz tilidagi sharhi
bilim	kompyuter ilm-fan - muayyan mavzu sohada mutaxassis (ekspert) tajribasini aks ettiradi axborot turdagi, joriy vaziyatni majmui va uning tushuncha bir ob'ektga boshqasiga o'tishni bayon qilish uchun.	in computer science - the kind of information that reflects the experience of the specialist (expert) in a particular subject area, its understanding of the set of the current situation and how to describe the transition from one object to another.
bilim	axborot yig'ish, izchil tavsifi shakllantirish tasvirlangan masala, mavzu, muammo xabardorligini ma'lum bir darajasiga mos keladigan, va hokazo	collection of information, forming a coherent description, corresponding to a certain level of awareness of the described issue, the subject, problem, etc.
deklarativ bilim	Ular mos keladigan xotira maydoniga konvertatsiya keyin foydalanish uchun mavjud, shunday qilib, aqlli tizimi xotirasida saqlanadi faktlar haqida, odatda, yozilgan ma'lumotlar ma'lumotlar. Taqdimot lazzati shakli protsessual bilim qarshi turish	knowledge which is stored in the intelligent system memory so that they are immediately available for use after conversion to the corresponding memory field. In a ZD usually written information about the domain property, the facts that have a place in it, etc. information. The form of presentation ZD opposed to procedural knowledge.
Accending order	Eng past va eng yuqori uchun sanada asoslangan matn sohasida alifbo tartibi	In order from lowest to highest. Also called alphabetical order, when a sort is based on a text field, and chronological, when a sort is based on a date field
Autonumber field	Yozishga qaraganda katta maydonga qo`shimcha ravishda    avtomatik saqlash	A field that automatically stores a numeric value ,that is one greater than that in the last record added
Database	Tegishli ma`lumotlarni yig`ish	An organized collection of related data
Database schema	Ma'lumotlar bazasida jadvallar yacheykasiga ma'lumotlarning bayoni va ma'lumotlarni uzatishni tashkil etish	A description of the data, and the organization of the data, into tables in a relational database
Datasheet	Ma'lumotlar uchun satrlar ustunlar sohalarda va yozuvlar bilan tashkil etish	The data for a table organized with fields in columns and records in rows
pragmatik bilim	Berilgan domen muammolarni hal qilish haqida bilim.	knowledge about how to solve problems in a given domain.
intuitiv algoritmlarni ilmi	bilim faoliyati, shuningdek, unda bir o'ringa mujassam bilim davomida intellektual tizimi to'plangan, lekin bu notinch mintaqada mutlaq haqiqat maqomiga ega emas. Ko'pincha Ze muammolarni hal qilish inson bilim bazasi (norasmiy) tajriba aks ettirish bilan bog'liq.	knowledge accumulated intellectual system during its operation, as well as the knowledge embodied in it a priori, but do not have the status of absolute truth in this troubled region. Often ZE associated with the reflection in the human knowledge base (informal) experience in solving problems.
Decending order	Oliy maqsadidan eng past uchun	In order from highest to lowest
sun'iy aql	dastur jarayonining qobiliyati bir oqilona inson xatti bilan bog'liq xususiyatlarini aniqlash uchun.	the ability of the application process to detect the properties associated with a reasonable human behavior.
sun'iy aql	oqilona fikrlash va inson xatti xil xususiyatlarini aniqlash qodir gipotetik texnik tizimi.	hypothetical technical system capable of detecting properties identical to rational thinking and human behavior.
Field	Jadvaldagi maydonlarni belgilaydi	A column in a table. Used to store data
OLAP	Хақиқий вақтда маълумотларга аналитик ишлов бериш	On-Line Analytical Processing
OLTP	Хақиқий вақтда транзакцияларга ишлов бериш	On-Line Transaction Processing
Form	So`rovlar yordamida ma`lumotlarni ko`rishda ishlatiladi	A database object used for entering records into a table, and for viewing existing records
Long integer	Uzun butun toifa	A field size that indicates a whole number
Lookup field	Maydondagi ma`lumotlarni saqlaydi	A field that stores data; retrieved from a field in another table
Name	Jadval nomi bo`lib, soz orqali ifodalanadi	Word or words, used to describe the data stored in a field
Primary key	Birlamchi kalit hisoblanadi	A field in a table that is designated to contain unique data.
RDBMS	Relatsion ma`lumotlar bazasini boshqarish tizimi	(Relational Database Management System) A software application that contains tools to manage data, answer queries, create user-friendly forms for data entry, and generate printed reports.
Record	Jadvaldagi maydonlarni uchun ma'lumotlar majmui	A set of data for fields in a table
Machine xulosa	Dastur fikrlashning mexanizmi modellashtirish va bilim va ish xotirasida mavjud boshqa ma'lumotlar yangi ma'lumotlarni olish uchun bilim va ma'lumotlarni faoliyat ko'rsatmoqda. Odatda, xulosa Dvigatel semantik tarmoq doirasida yoki tarmog'ida tümdengelimli chiqaman yoki qaror qidiruvi bir dasturiy asoslangan mexanizmi foydalanadi.	program simulating the mechanism of reasoning and operate knowledge and data in order to obtain new data from knowledge and other data available in the working memory. Typically, the inference engine uses a software-based mechanism of deductive inference or decision search engine in the frame of the semantic network, or the network.
Text field	belgilar (harflar, belgilar, so'zlar, harflar va raqamlar kombinatsiyasini) hisob talab qilmaydigan va sonlar saqlaydi	A field that stores characters (letters, symbols, words, a combination of letters and numbers) and numbers that do not require calculations.
Yes/No field	ha / yo'q, to'g'ri / noto'g'ri, yoki / off vakillik qilish.	A field that is either selected or not selected to represent yes/no, true/false, or on/off.
ERP	Корхона ресурсларини режалаштириш	Enterprise Resource Planning
CRM	Мижозлар билан ўзаро муносабатларни бошқариш	Customer Relations Management
LAN	Локал ҳисоблаш тармоғи	Local Area Network
MAN	Махаллий ҳисоблаш тармоғи	Metropolitan Area Network
WAN	Худудий ҳисоблаш тармоғи	Wide Area Network
ISO	Ҳалқаро стандартлаштириш ташкилоти	International Organization for Standardization
WWW	Умумжаҳон ўргамчак тўри	World Wide Web
ASCII	Ахборот алмашишнинг Америка стандарти	American Standard Code for Information Interchange
ekspert tizimi	muayyan oz tuzilgan va murakkab bilimlarini o'z ichiga oladi sun'iy aql tizimi tor mavzu maydoni va oqilona hal taklif va foydalanuvchiga bayon qobiliyatini rasmiylashtirishda. Ekspert tizimi bilim bazasi va xulosa Dvigatel quyi tushuntirish o'z ichiga oladi.	artificial intelligence system that includes knowledge of certain poorly structured and difficult to formalize a narrow subject area and the ability to offer and explain to the user a reasonable solution. The expert system comprises a knowledge base and inference engine subsystem explanation.
Mantiq dasturlash tillari	asoslangan tillar deb atalmish ekspert tizimlari uchun, xususan, mumtoz va mantiq xulosa tizimlari uchun amal.	Languages based on classical and applicable for logic inference systems, in particular, for the so-called expert systems.

 

 

VIII. ADABIYOTLAR RO’YXATI

I. Me’yoriy- huquqiy xujjatlar.

1.                O’zbekiston Respublikasi Prezidentining «Oliy ta’lim muassasalarining rahbar va pedagog kadrlarini qayta tayyorlash va malakasini oshirish tizimini yanada takomillashtirish chora-tadbirlari to’g’risida» 2015 yil 12 iyundagi PF-4732-son Farmoni.

2.                O’zbekiston Respublikasi Prezidentining 2010 yil 2 noyabrdagi “Oliy malakali ilmiy va ilmiy-pedagogik kadrlar tayyorlash tizimini yanada takomillashtirish chora-tadbirlari to’g’risida”gi PQ-1426-sonli Qarori.

3.                Kadrlar tayyorlash milliy dasturi. O’zbekiston Respublikasi Oliy Majlisining Axborotnomasi, 1997 yil. 11-12-son, 295-modda.

4.                O’zbekiston Respublikasi Prezidentining 2012 yil 24 iyuldagi “Oliy malakali ilmiy va ilmiy-pedagog kadrlar tayyorlash va attestasiyadan o’tkazish tizimini yanada takomillashtirish to’g’risida”gi PF–4456-son Farmoni.

II. Maxsus adabiyotlar.

1. Қосимов   С.С. Ахборот технологиялари. – Т.: Алоқачи, 2006 – 369 б.

2. Искусственный интеллект: Современные подходы – А Рассел и Норвиг.  – из. Пирсон Prentice Hall – 2009 – 1132p.

3. Введение в искусственный интеллект – Вольфганг Эртел изд. Шпрингер – 2011 – 316 p.

4. Искусственный интеллект: Современные подходы – А Рассел и Норвиг.  – из. Пирсон Prentice Hall – 2009 – 1132p.

5. Вероятностные графические модели: Принципы и техники – Дафни Коллер, Нир Фидман изд. MIT Press – 2009 – 1231p.

6. Введение в Python – Гуидо Ван Россум, Фрэд Л Дрейк изд. Network theory – 2003-1120 c.

7. Искусственный интеллект. Основы вычислителььных агентов – Давид Пул, Алан Макворф изд. Cambridge University Press – 2010 – 682 стр.

8. Машинное обучение, нейронная и статистическая классификация Д. Мичи, Д.Ж. Спигелхалтер, С.С. Тэйлор 1994г. 290 стр.

9. Хачатурова Е.М., Кимизбаева О.Э. Учебное пособие по курсу «Экспертные системы» -  ТУИТ НММ Алоқачи, Ташкент 2006.- 105 с.

10. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. — М.: Финансы и статистика, 2004. 

11. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб. пособие. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. 

12. Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. От амебы до робота: модели поведения. — М.: Едиториал УРСС, 2004. 

13. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. — СПб.: Питер, 2000. 

14. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. — М.: Высш. шк., 2003. 

15. Гущин А.Н., Радченко И.А. Экспертные системы: учебное пособие. Балт. гос. техн. ун-т. — СПб., 2007. 

16. Джексон П. Введение в экспертные системы. 3-е издание. Пер. с англ. — М.: Изд. дом «Вильямс», 2001. 

17. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. — М.: ДМК Пресс, 2004. 

18. Дюк В.А., Самойленко А. Data Mining: учебный курс. — СПб: Питер, 2001.

19. Искусственный интеллект. Кн.2. Модели и методы: Справ. / Под ред. Д.А. Поспелова. — М.: радио и связь, 1990. 

III. Internet resurslar.

1.                www. Ziyonеt.uz

2.                www.library.tuit.uz

3.                www.intuit.ru

4.                http://pitbooks.ru

5.                http://www.torrеntino.ru

6.                http://www.google.com