Ekspert sistemi (ES) bilik bazasında toplanmış problem sahəsi üzrə mütəxəssislərin iş təcrübəsi əsasında zəif rəsmiləşdirilmiş problemlərin həlli üçün nəzərdə tutulmuş informasiya informasiya sistemidir. O, bir sıra qaydalar və nəticə çıxarma mexanizmi olan bilik bazasını özündə cəmləşdirir və istifadəçi tərəfindən verilən faktlara əsaslanaraq vəziyyəti tanımağa, diaqnoz qoymağa, həll variantını formalaşdırmağa və ya fəaliyyət seçmək üçün tövsiyə verməyə imkan verir.
Ekspert sistemləri yüksək səviyyəli mütəxəssislərin təcrübə və biliklərini yenidən yaratmaq və bu biliklərdən idarəetmə prosesində istifadə etmək üçün nəzərdə tutulub. Onlar dar tətbiq sahələrində istifadə üçün qeyri-səlis məntiqin riyazi aparatından istifadə etməklə hazırlanmışdır, çünki onların istifadəsi biliklərin emalı və saxlanması üçün böyük kompüter resursları tələb edir. Ekspert sistemlərinin qurulması biliklərin təqdim edilməsi modellərinə əsaslanan bilik bazasına əsaslanır. Rusiyanın iqtisadi informasiya sistemlərində böyük maliyyə və vaxt xərclərinə görə ekspert sistemlərindən geniş istifadə olunmur.
Hər hansı bir ekspert sisteminin biliyə əsaslanan sistem olduğuna inanılır, lakin sonuncu həmişə ekspert sistemi deyil. Biliyə əsaslanan sistemlərdə, qaydalar qərarların qəbul edildiyi (və ya evristik). problemlər müəyyən bir mövzu sahəsində, saxlanılır bilik bazası. Problemlər bütövlükdə sistemə verilir faktlar, müəyyən vəziyyəti təsvir edir və sistem bilik bazasından istifadə edərək bu faktlardan nəticə çıxarmağa çalışır.
Sistem aşağıdakı kimi işləyir tsiklik rejim: məlumatların və ya təhlil nəticələrinin seçilməsi (sorğu), müşahidə, nəticələrin şərhi, yeni məlumatların mənimsənilməsi, qaydalardan istifadə edərək müvəqqəti fərziyyələrin irəli sürülməsi və sonra məlumatların və ya təhlil nəticələrinin növbəti hissəsinin seçilməsi. Bu proses yekun nəticə çıxarmaq üçün kifayət qədər məlumat alınana qədər davam edir.
Daha sadə biliyə əsaslanan sistemlər dialoq rejimində işləyir və ya məsləhət rejimi. Başladıqdan sonra sistem istifadəçiyə həll olunan problemlə bağlı “bəli” və ya “yox” cavabı tələb edən bir sıra suallar verir. Cavablar yekun nəticəyə gəlmək mümkün olan faktları müəyyən etməyə xidmət edir.
İstənilən vaxt sistem üçdən ibarətdir bilik növü:
· mövzu sahəsi haqqında strukturlaşdırılmış statik biliklər, bu bilik müəyyən edildikdən sonra o, artıq dəyişmir;
· strukturlaşdırılmış dinamik biliklər – mövzu sahəsi haqqında dəyişkən biliklər; yeni məlumatlar aşkar edildikdə onlar yenilənir;
· xüsusi problemə və ya məsləhətləşməyə tətbiq olunan iş bilikləri.
Yuxarıdakı biliklərin hamısı saxlanılır bilik bazası. Onu qurmaq üçün müəyyən bir fənn sahəsi üzrə ekspert olan mütəxəssislər arasında sorğu keçirmək, sonra bu bilikləri sistemləşdirmək, təşkil etmək və indekslərlə təmin etmək lazımdır ki, sonradan biliklər bazasından asanlıqla əldə olunsun.
Ekspert sistem arxitekturası. ES-nin arxitekturası Şəkildə göstərilmişdir. 7.2. Bilik bazası (KB) mütəxəssislərin biliklərini əks etdirir. Bununla belə, hər bir mütəxəssis öz biliklərinin bütün strukturunu bacarıqla təqdim edə bilmir.
Ekspert biliklərinin müəyyən edilməsi və biliklər bazasında təqdim edilməsi mütəxəssislər tərəfindən həyata keçirilir - bilik mühəndisləri.
ES olmalıdır biliklərin əldə edilməsi mexanizmi biliklərin verilənlər bazasına daxil edilməsi və sonradan yenilənməsi üçün.
Ən sadə halda bu, verilənlər bazasına bilik vahidlərini daxil etməyə, eləcə də onları ardıcıllıq baxımından təhlil etməyə imkan verən intellektual redaktordur.
Biliyə əsaslanan sistemlərin tətbiq sahələrini bir neçə əsas sinifdə qruplaşdırmaq olar: proqnozlaşdırma, planlaşdırma, nəzarət və idarəetmə, təlim.
Ekspert sistemlərinin qurulması texnologiyası adlanır bilik mühəndisliyi. Bu proses bilik mühəndisi adlanan ekspert sisteminin yaradıcısı ilə müəyyən bir mövzu sahəsində bir və ya bir neçə ekspert arasında qarşılıqlı əlaqənin xüsusi formasını tələb edir. Bilik mühəndisi problemləri həll etmək üçün istifadə etdikləri prosedurları, strategiyaları və əsas qaydaları ekspertlərdən “çıxarır” və bu bilikləri ekspert sisteminə daxil edir.
düyü. 7.2. ES memarlığı
Nəticə, problemləri bir insan mütəxəssisi ilə eyni şəkildə həll edən bir sistemdir.
Ekspert sisteminin əsasını təşkil edir bilik bazası, onun qurulması prosesində yaranan və yığılan. Bilik qərar qəbul etməyi asanlaşdırmaq üçün açıq şəkildə ifadə edilir və təşkil edilir. Biliyin toplanması və təşkili ekspert sisteminin ən mühüm xüsusiyyətlərindən biridir.
Ekspert sisteminin ən faydalı xüsusiyyəti onun problemin həllinə aid olmasıdır yüksək keyfiyyətli təcrübə. Bu təcrübə bu sahədə ən ixtisaslı mütəxəssislərin düşüncə səviyyəsini təmsil edə bilər, yaradıcı, dəqiq və effektiv həllər əldə etməyə imkan verir. Məhz onu tətbiq etmək bacarığı ilə birləşən yüksək keyfiyyətli təcrübə sistemi qənaətcil edir və bazarda tanınmağa qadirdir. Bu da asanlaşdırılır çeviklik sistemləri. Sistem biznesin və ya müştərinin ehtiyaclarına uyğun olaraq tədricən genişləndirilə bilər. Bu o deməkdir ki, siz əvvəlcə nisbətən təvazökar bir sərmayə qoya bilərsiniz, sonra isə lazım olduqda sistemin imkanlarını genişləndirə bilərsiniz.
Ekspert sistemlərinin digər faydalı xüsusiyyəti onların proqnozlaşdırma imkanlarıdır. Mütəxəssis sistemi müəyyən bir situasiyada gözlənilən cavabları verən və yeni situasiyalarda bu cavabların necə dəyişəcəyini göstərən müəyyən bir sahədə problemin həlli üçün bir model kimi fəaliyyət göstərə bilər. Ekspert sistemi yeni vəziyyətin necə dəyişikliyə səbəb olduğunu ətraflı izah edə bilər. Bu, istifadəçiyə yeni faktların və ya məlumatların mümkün təsirini qiymətləndirməyə və onların qərarla necə əlaqəli olduğunu başa düşməyə imkan verir. Eynilə, istifadəçi yeni qaydalar əlavə etməklə və ya mövcud olanları dəyişdirməklə yeni strategiyaların və ya prosedurların qərara təsirini qiymətləndirə bilər.
Ekspert sistemlərinin mühüm xüsusiyyəti onlardan istifadə etmək imkanıdır kadrların təhsili və təlimi. Ekspert sistemləri bu öyrənmə prosesi nəzərə alınmaqla layihələndirilə bilər, çünki onlar artıq lazımi bilikləri ehtiva edir və onların əsaslandırma prosesini izah edə bilirlər. Yalnız erqonomik tələbləri dəstəkləyən proqram təminatı əlavə etmək qalır interfeysöyrənən və ekspert sistemi arasında. Bundan əlavə, təlim metodları və mümkün istifadəçi davranışı haqqında biliklər daxil edilməlidir.
Beləliklə, hazırda ES bütövlükdə bütün sistemin intellektual qabiliyyətlərini artıran və aşağıdakı vəzifələri yerinə yetirən bir vasitədir:
1) təcrübəsiz (qeyri-peşəkar) istifadəçilər üçün məsləhət,
2) müxtəlif qərarların qəbulu variantlarının təhlilinə köməklik;
3) əlaqəli fəaliyyət sahələrinə aid məsələlər üzrə yardım.
ES ən geniş və məhsuldar şəkildə biznesdə, istehsalatda, tibbdə, daha az isə elmdə istifadə olunur.
Mühazirə
Mövzu: “İntellektual texnologiyalar və sistemlər”
Plan:
1. Süni intellekt anlayışı. Ağıllı məlumat
texnologiyalar.
2. İntellektual informasiya sistemlərinin təsnifatı.
3. Ekspert sistemləri intellektual sistemlərin əsas növü kimi.
4. Süni neyron şəbəkələri.
İnsan fəaliyyətinin müxtəlif sahələrində informasiya texnologiyalarının (İT) istifadəsi, informasiya həcminin artması və istənilən vəziyyətdə operativ reaksiya vermək zərurəti yaranan problemlərin həlli üçün adekvat yolların axtarışını tələb edirdi. Onlardan ən səmərəlisi informasiya texnologiyalarının intellektuallaşdırılması yoludur.
Sual №1 Süni intellekt anlayışı.
İntellektual İnformasiya Texnologiyaları
Yeni informasiya texnologiyaları ilk növbədə intellektual texnologiyalara və süni intellekt nəzəriyyəsinə əsaslanır.
İntellekt termini latın intellectus sözündəndir - ağıl, ağıl, ağıl deməkdir; insanın düşünmə qabiliyyəti.
Altında süni intellekt kompüter sistemlərinin ağıllı hərəkətləri yerinə yetirmək qabiliyyətini başa düşmək. Çox vaxt bu, insan təfəkkürü ilə əlaqəli qabiliyyətlərə aiddir.
Süni intellekt- kompüterlər üçün intellektual proqramların hazırlanması ilə bağlı informatika sahəsi.
Süni intellekt (AI) kibernetika, dilçilik, psixologiya və proqramlaşdırmanın kəsişməsində yaranan elmi sahədir.
Ağıllı informasiya texnologiyaları altında aşağıdakı imkanları təmin edən informasiya texnologiyalarını başa düşmək:
- kimi problemlərin həlli zamanı konkret insanların, qrupların, cəmiyyətlərin, bütövlükdə bəşəriyyətin təcrübəsini əks etdirən bilik bazalarının mövcudluğu: qərarların qəbulu, dizayn, məna çıxarma, izahat, öyrənmə;
- bilik bazalarına əsaslanan təfəkkür modellərinin mövcudluğu: qaydalar və məntiqi nəticələr; arqumentasiya və əsaslandırma; vəziyyətlərin tanınması və təsnifatı; ümumiləşdirmələr və anlayışlar və s.;
- aydın olmayan, natamam, müəyyən edilməmiş məlumatlar əsasında çox aydın qərarlar qəbul etmək bacarığı;
- nəticə və qərarları izah etmək bacarığı, yəni izahat mexanizminin olması;
- öyrənmək, yenidən hazırlamaq və buna görə də inkişaf etmək bacarığı.
İntellektual İnformasiya Texnologiyalarının Tarixi
Keçən əsrin 60-cı illərinə təsadüf edən və bir neçə əsas dövrü əhatə edən İTİ-nin inkişaf tarixinə müraciət edək.
- 60-70-ci illər. Bu, süni intellektin imkanlarının dərk edilməsi və qərarların qəbulu və idarəetmə proseslərinin dəstəklənməsi üçün sifarişin formalaşması illəridir.
- 70-80-ci illər. Bu mərhələdə adekvat qərarların formalaşması üçün biliyin əhəmiyyətinin dərk edilməsi; EKSPERT SİSTEMLERİ görünür.
- 80-ci illərdən indiki zamana. Aşağıdakı intellekt növlərini birləşdirən biliklərin inteqrasiya edilmiş (hibrid) modelləri yaranır: axtarış, hesablama, məntiqi və təxəyyül. Neyron şəbəkələrin yaradılması
İntellektual informasiya texnologiyalarının (İIT) özəlliyi onların “çoxtərəfliliyi”dir. Nəzarət, dizayn, maşın tərcüməsi, diaqnostika, nümunənin tanınması, nitqin sintezi və s. kimi sahələrdə tətbiqi üzrə praktiki olaraq heç bir məhdudiyyət yoxdur.
İTİ-lər həmçinin mürəkkəb problemlərin paylanmış həlli, birgə məhsul dizaynı, virtual müəssisələrin qurulması, böyük istehsal sistemlərinin və elektron ticarətin modelləşdirilməsi, mürəkkəb kompüter sistemlərinin elektron inkişafı, bilik və informasiya sistemlərinin idarə edilməsi və s. üçün geniş istifadə olunur. İnternet və digər qlobal şəbəkələr, onun strukturlaşdırılması və müştəriyə çatdırılması.
Sual No 2 İntellektual informasiya sistemlərinin təsnifatı
IIS aşağıdakı xüsusiyyətlərlə xarakterizə olunur:
İnkişaf etmiş ünsiyyət bacarıqları (son istifadəçinin sistemlə qarşılıqlı əlaqəsi);
İlkin məlumatların və biliklərin qeyri-müəyyənliyi və dinamikliyi ilə xarakterizə olunan konkret vəziyyətdən asılı olaraq orijinal həll alqoritminin qurulmasını tələb edən mürəkkəb, zəif rəsmiləşdirilmiş məsələləri həll etmək bacarığı;
Öz-özünə öyrənmə qabiliyyəti, yəni. sistemin yığılmış təcrübədən avtomatik olaraq biliyi çıxarmaq və problemləri həll etmək üçün tətbiq etmək qabiliyyəti;
Uyğunlaşma sistemin bilik sahəsindəki obyektiv dəyişikliklərə uyğun inkişaf etmək qabiliyyətidir.
Sadalanan xüsusiyyətlərin hər biri şərti olaraq öz IIS sinifinə uyğundur.
1. İntellektual interfeysli sistemlər (ünsiyyət qabiliyyəti):
- İntellektual verilənlər bazaları. Ənənəvi verilənlər bazalarından fərqli olaraq, onlar açıq formada olmayan, lakin saxlanılan məlumatların məcmusundan alınan zəruri məlumatların seçimini təmin etməyə imkan verir.
- Təbii dil interfeysi . O, intellektual verilənlər bazalarına daxil olmaq, sənədli mətn məlumatlarının kontekstli axtarışı, idarəetmə sistemlərində əmrlərin səslə daxil edilməsi, xarici dillərdən maşın tərcüməsi üçün istifadə olunur.
- Hipermətn sistemləri. Mətn məlumatı olan verilənlər bazalarında açar söz axtarışlarını həyata keçirmək üçün istifadə olunur.
- Kontekst yardım sistemləri . Onlar biliklərin yayılması sistemləri sinfinə aiddir. Belə sistemlər, bir qayda olaraq, sənədlərə əlavələrdir. Bu sistemlərdə istifadəçi problemi təsvir edir və sistem əlavə dialoq əsasında onu dəqiqləşdirir və bu problemlə bağlı tövsiyələr axtarır.
- Koqnitiv qrafik sistemləri . Onlar simulyasiya edilmiş və ya müşahidə olunan proseslərin parametrlərindəki dəyişikliklərə uyğun olaraq yaradılan qrafik təsvirlər vasitəsilə informasiya informasiya sisteminin istifadəçisi ilə əlaqə saxlamağa yönəldilmişdir. Koqnitiv qrafikadan istifadə xüsusilə monitorinq və əməliyyat idarəetmə sistemlərində, tədris və təlim sistemlərində, real vaxt rejimində fəaliyyət göstərən operativ qərar qəbuletmə sistemlərində aktualdır.
2. Ekspert sistemləri(mürəkkəb zəif rəsmiləşdirilmiş məsələlərin həlli). Onlar aşağıdakı xüsusiyyətlərdən birinə malik olan tapşırıqları əhatə edən qeyri-rəsmi problemləri həll etmək üçün istifadə olunur:
Məqsədlər ədədi formada təqdim edilə bilməz;
Mövzu sahəsi haqqında ilkin məlumatlar və biliklər qeyri-müəyyən, qeyri-dəqiq və uyğunsuzdur;
Məqsədləri dəqiq müəyyən edilmiş məqsəd funksiyasından istifadə etməklə ifadə etmək olmaz;
Problemin unikal alqoritmik həlli yoxdur;
ES və AI-nin məlumat emal sistemlərindən əsas fərqi ondan ibarətdir ki, onlar verilənlərin rəqəmsal təqdimat metodundan çox simvolik metoddan istifadə edirlər və məntiqi nəticə çıxarma prosedurları və həllərin evristik axtarışı informasiyanın emalı metodları kimi istifadə olunur.
Yuxarıda sadalanan xüsusiyyətlərə uyğun olaraq, IIS bölünür (bu təsnifat mümkün olanlardan biridir) (şək. 1):
kommutativ imkanlara malik sistemlər (ağıllı interfeys ilə);
ekspert sistemləri (mürəkkəb problemlərin həlli üçün sistemlər);
öz-özünə öyrənmə sistemləri (özünü öyrənə bilən sistemlər);
adaptiv sistemlər (adaptiv informasiya sistemləri).
düyü. 1.İntellektual informasiya sistemlərinin sistem növlərinə görə təsnifatı
İntellektual verilənlər bazaları adi verilənlər bazalarından tələb əsasında lazımi məlumatları seçmək imkanı ilə fərqlənir, onlar açıq şəkildə saxlanıla bilməz, əksinə verilənlər bazasında mövcud olanlardan alınır.
Təbii dil interfeysi təbii dil konstruksiyalarının bilik təmsilinin maşındaxili səviyyəsinə tərcüməsini nəzərdə tutur. Bunun üçün təbii dildə ifadələrin morfoloji, sintaktik və semantik təhlili və sintezi məsələlərini həll etmək lazımdır. Beləliklə, morfoloji təhlil lüğətlərdən istifadə edərək sözlərin düzgün yazılışının tanınması və yoxlanılması, sintaktik nəzarət - biliyin daxili təmsilinin qrammatik qaydalarına uyğunluğunun yoxlanılması və çatışmayan hissələrin müəyyən edilməsi ilə daxil olan mesajların ayrı-ayrı komponentlərə parçalanması (strukturun müəyyən edilməsi) və, nəhayət, semantik təhlil - sintaktik sözlərin semantik düzgünlüyünün qurulması. İfadələrin sintezi məlumatın daxili təsvirinin təbii dilə çevrilməsinin tərs problemini həll edir.
Təbii dil interfeysi aşağıdakılar üçün istifadə olunur:
intellektual verilənlər bazalarına giriş;
sənədli mətn məlumatının kontekstli axtarışı;
xarici dillərdən maşın tərcüməsi.
Hipermətn sistemləri mətn məlumat bazalarında açar söz axtarışını həyata keçirmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. İntellektual hipermətn sistemləri terminlərin müxtəlif semantik əlaqələrini əks etdirən açar sözlərin daha mürəkkəb semantik təşkilinin mümkünlüyü ilə seçilir. Beləliklə, axtarış sistemi ilk növbədə açar söz bilik bazası ilə, yalnız bundan sonra birbaşa mətnlə işləyir. Daha geniş mənada yuxarıda qeyd olunanlar, mətndən əlavə, rəqəmsal informasiya da daxil olmaqla, multimedia məlumatlarının axtarışına da aiddir.
Kontekst sistemləri yardım intellektual hipermətn və təbii dil sistemlərinin xüsusi halı kimi qəbul edilə bilər. İstifadəçiyə tələb olunan məlumat üçün axtarış nümunəsi qoyan adi yardım sistemlərindən fərqli olaraq, kontekstli yardım sistemlərində istifadəçi problemi (vəziyyəti) təsvir edir, sistem isə əlavə dialoqdan istifadə edərək onu dəqiqləşdirir və özü ilə bağlı tövsiyələri axtarır. vəziyyət. Belə sistemlər biliklərin yayılması sistemləri sinfinə aiddir (Bilik Nəşriyyatı) və sənədləşmə sistemlərinə tətbiq kimi yaradılır (məsələn, malların istismarı üzrə texniki sənədlər).
Koqnitiv qrafik sistemləri istifadəçiyə davam edən hadisələrə uyğun olaraq yaradılan qrafik şəkillərdən istifadə edərək IIS ilə interfeysə icazə verin. Belə sistemlər əməliyyat proseslərinin monitorinqi və idarə edilməsində istifadə olunur. Vizual və inteqrasiya olunmuş formada olan qrafik təsvirlər tədqiq olunan vəziyyətin bir çox parametrlərini təsvir edir. Məsələn, mürəkkəb idarə olunan obyektin vəziyyəti hər bir xüsusiyyətin hansısa parametrə görə cavabdeh olduğu insan siması şəklində göstərilir və ümumi üz ifadəsi vəziyyətin inteqrasiya xarakteristikası verir. Qrafik təsvirlər şagirdin qərar qəbul etməli və müəyyən hərəkətləri yerinə yetirməli olduğu situasiyaları simulyasiya edən virtual reallıq prinsiplərinə əsaslanan təhsil və təlim sistemlərində də idrak qrafikası sistemlərində geniş istifadə olunur.
Ekspert sistemləri baxılan problem sahəsində mütəxəssislərin təcrübəsini əks etdirən, yığılmış bilik bazasına əsaslanan problemləri həll etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.
Çox agentli sistemlər. Belə dinamik sistemlər əldə edilmiş nəticələri bir-biri ilə dinamik əsasda mübadilə edən bir neçə heterojen bilik mənbələrinin bilik bazasında inteqrasiyası ilə xarakterizə olunur.
üçün multi-agent sistemləri Aşağıdakı xüsusiyyətlər xarakterikdir:
ziddiyyətlərin həlli mexanizmi ilə müxtəlif bilik mənbələrindən istifadə əsasında alternativ mülahizələrin aparılması;
müstəqil bilik mənbələrinə uyğun gələn paralel həll edilmiş alt problemlərə bölünmüş məsələlərin paylanmış həlli;
həll olunan problemin növündən asılı olaraq nəticə çıxarma mexanizminin işləməsi üçün çoxsaylı strategiyaların istifadəsi;
verilənlər bazasında olan böyük həcmli məlumatların işlənməsi;
model bazasında saxlanılan müxtəlif riyazi modellərdən və xarici prosedurlardan istifadə;
paralel olaraq həll olunan istifadəçilərdən, modellərdən və alt problemlərdən əlavə məlumat və bilik əldə etmək zərurəti ilə əlaqədar problemin həllini dayandırmaq imkanı.
Əsasında öz-özünə öyrənmə sistemləri real həyat situasiyalarının nümunələrinin avtomatik təsnifləşdirilməsi üsullarıdır.
Öz-özünə öyrənmə sistemlərinin xarakterik xüsusiyyətləri bunlardır:
hər bir misal üçün onun müəyyən vəziyyətlər sinfinə (sinif yaradan atribut) aidiyyətinin dəyəri açıq şəkildə göstərildikdə, “müəllimlə” öz-özünə öyrənmə sistemləri;
"müəllimsiz" öz-özünə öyrənmə sistemləri, sistemin özü təsnifat xüsusiyyətlərinin dəyərlərinin yaxınlıq dərəcəsinə əsasən vəziyyətlərin siniflərini müəyyən etdikdə.
İnduktiv sistemlər xüsusidən ümumiyə prinsip üzrə nümunələrin ümumiləşdirilməsindən istifadə edin. Nümunələrin təsnifləşdirilməsi prosesi aşağıdakı kimidir:
Təsnifat xarakteristikası verilmişlər dəstindən seçilir (ya ardıcıl olaraq və ya hansısa qaydaya görə, məsələn, nümunələrin əldə edilmiş alt çoxluqlarının maksimum sayına uyğun olaraq).
Seçilmiş atributun dəyərinə əsasən, nümunələr toplusu alt çoxluqlara bölünür.
Nümunələrin hər bir nəticəsinin eyni alt sinfə aid olub olmadığını yoxlamaq üçün yoxlama aparılır.
Nümunələrin bəzi alt çoxluğu eyni alt sinifə aiddirsə, yəni alt çoxluğun bütün nümunələri sinif əmələ gətirən xüsusiyyətin eyni qiymətinə malikdirsə, onda təsnifat prosesi başa çatır (qalan təsnifat xüsusiyyətləri nəzərə alınmır).
Sinif yaradan atributun uyğun olmayan dəyəri olan misalların alt çoxluqları üçün təsnifat prosesi 1-ci bənddən başlayaraq davam edir (nümunələrin hər bir alt çoxluğu təsnif edilmiş çoxluğa çevrilir).
Neyron şəbəkələriçoxlu qarşılıqlı əlaqədə olan sadə prosessorlardan ibarət paralel hesablama cihazlarıdır. Belə bir şəbəkədəki hər bir prosessor yalnız vaxtaşırı qəbul etdiyi siqnallarla və vaxtaşırı digər prosessorlara göndərdiyi siqnallarla məşğul olur.
Ekspert sistemlərində, presedent əsaslı(analogiyalar), bilik bazası ümumiləşdirilmiş situasiyaların təsvirlərini deyil, faktiki vəziyyətlərin və ya presedentlərin özlərini ehtiva edir.
Presedentlərə əsaslanan ekspert sistemlərində problemin həlli axtarışı bənzətmə (yəni xüsusidən konkretə qaçırma) üzrə axtarışa gəlir.
Ağıllı verilənlər bazasından fərqli olaraq, məlumat anbarıəməliyyat situasiya məlumatlarının təhlili (OLAP texnologiyasının tətbiqi) üçün nəzərdə tutulmuş əməliyyat verilənlər bazasından çıxarılan əhəmiyyətli məlumatların deposudur.
Əməliyyat situasiya təhlilinin tipik vəzifələri bunlardır:
konkret saxlama obyektlərinin istehlakçı profilinin müəyyən edilməsi;
zamanla saxlama obyektlərində dəyişikliklərin proqnozlaşdırılması;
situasiyaların xüsusiyyətlərindən asılılıqların təhlili (korrelyasiya təhlili).
Adaptiv məlumat sistemi problem sahəsinin modelindəki dəyişikliklərə uyğun olaraq strukturunu dəyişən informasiya sistemidir.
Bu halda:
adaptiv informasiya sistemi istənilən vaxt biznes proseslərinin təşkilini adekvat şəkildə dəstəkləməlidir;
adaptiv informasiya sistemi biznes proseslərini yenidən təşkil etmək zərurəti yarandıqda uyğunlaşmalıdır;
İnformasiya sisteminin yenidən qurulması tez və minimum xərclə aparılmalıdır.
Adaptiv informasiya sisteminin əsasını xüsusi bilik bazasında - depoda saxlanılan problem sahəsinin (müəssisənin) daim inkişaf edən modeli təşkil edir. Kernelə əsasən proqram təminatının yaradılması və ya konfiqurasiyası həyata keçirilir. Beləliklə, İS-nin dizaynı və uyğunlaşdırılması, ilk növbədə, problem sahəsinin modelinin qurulması və onun vaxtında tənzimlənməsi ilə bağlıdır.
Ümumi qəbul edilmiş tərif olmadığı üçün intellektual informasiya sistemlərinin aydın vahid təsnifatını vermək çətindir. Məsələn, intellektual informasiya sistemlərini nəzərə alsaq problemin həlli baxımından, onda biz idarəetmə sistemlərini və istinad sistemlərini, kompüter linqvistikası sistemlərini, tanınma sistemlərini, oyun sistemlərini və intellektual informasiya sistemlərinin yaradılması sistemlərini ayırd edə bilərik (şək. 2).
Eyni zamanda, sistemlər bir deyil, bir neçə problemi həll edə bilər və ya bir problemin həlli prosesində bir sıra digərlərini həll edə bilər. Məsələn, xarici dil öyrədərkən sistem tələbənin nitqinin tanınması, sınaqdan keçirilməsi, sualların cavablandırılması, mətnlərin bir dildən digərinə tərcüməsi və təbii dil interfeysinin dəstəklənməsi problemlərini həll edə bilər.
Şəkil 2 – İntellektual informasiya sistemlərinin həll etdikləri vəzifələrə görə təsnifatı
İntellektual informasiya sistemlərini təsnif etsək “istifadə olunan üsullar” meyarına uyğun olaraq, sonra onlar bərk, yumşaq və hibrid bölünür (şək. 3).
Yumşaq Hesablama qeyri-səlis məntiq, genetik hesablama, neyrokompüter və ehtimal hesablamalarına əsaslanan mürəkkəb kompüter metodologiyasıdır. Çətin hesablama - ənənəvi kompüter hesablamaları (yumşaq deyil). Hibrid sistemlər– birdən çox kompüter texnologiyasından istifadə edən sistemlər (ağıllı sistemlər, süni intellekt texnologiyaları vəziyyətində).
düyü. 3.İntellektual informasiya sistemlərinin metodlara görə təsnifatı
Digər təsnifatlar mümkündür, məsələn, ümumi təyinatlı sistemlər və ixtisaslaşdırılmış sistemlər (şək. 4).
düyü. 4. Məqsədinə görə intellektual sistemlərin təsnifatı
Üstəlik, bu diaqram əks etdirir Metodla təsnifat üçün başqa bir seçim: biliyin təqdimetmə üsullarından istifadə edən sistemlər, evristik proqramlaşdırmadan istifadə etməklə yaradılmış öz-özünə təşkil olunan sistemlər və sistemlər. Həmçinin bu təsnifatda musiqi nəsil sistemləri rabitə sistemləri kimi təsnif edilir.
Ağıllı sistemlərə doğru ümumi məqsəd Bunlara yalnız verilmiş prosedurları yerinə yetirən sistemlər deyil, həm də axtarış metaprosedurlarına əsaslanaraq, yeni xüsusi problemlərin həlli üçün prosedurlar yaradan və icra edən sistemlər daxildir.
İxtisaslaşmış ağıllı sistemlər sistemin dizaynı zamanı əvvəlcədən müəyyən edilmiş sabit problemlərin həllini həyata keçirir.
Aydın bir təsnifatın olmaması həm də intellektual tapşırıqların və intellektual metodların müxtəlifliyi ilə izah olunur, bundan əlavə, süni intellekt hər gün yeni tətbiq sahələrin mənimsənildiyi fəal inkişaf edən bir elmdir;
Giriş……………………………………………………………………………………2
İnformasiya sistemlərinin işlənib hazırlanması istiqamətləri və onların həyata keçirilməsi üsulları…………..5
İnformasiya sisteminin xassələri və imkanları……………………………………9
İİS-in ümumi müddəaları ................................................... ....... ...........................5
İnformasiya sistemlərinin intellekt xüsusiyyətləri və əlamətləri………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………13
Qaydalara əsaslanan informasiya informasiya sistemlərində biliklərin təqdim edilməsi modelləri………14
Nəticə………………………………………………………………………………16
İstinadların siyahısı…………………………………………………………17
Giriş.
Müasir elmdə insanın intellektual imkanlarının modelləşdirilməsi ilə bağlı tədqiqat insan fəaliyyətinin müxtəlif növləri üçün informasiya təminatının mürəkkəb problemlərini həll etməyə qadir olan avtomatik strukturların sintezi problemləri ilə məşğul olan elmi istiqamət kimi başa düşülür. Adətən bunlar bu və ya digər səbəbdən hazır qaydalar və ya həll nümunələri olmayan problemlərdir. Lazımi biliyə, təcrübəyə və zəkaya malik olan şəxs belə bir problemin həlli üçün qaydalar hazırlaya bilər. Ancaq yaddaşında belə bir insanın təcrübəsi və müəyyən bir problemi həll etmək üçün zəruri olan intellektual qabiliyyətləri ilə proqramlaşdırılmış bir kompüter modeli yaratsanız, onda bu modeldən bir çox problemi həll etmək üçün istifadə edilə bilər. həll olundu. Üstəlik, bu model digər problemli vəziyyətlərdə istifadə üçün uyğunlaşdırıla bilər.
Bu vəzifələr arasında ən çətin və aktual olanı, insan intellektini təbii dildə modelləşdirən kompüter sistemi ilə insan arasında ünsiyyət vasitələrinin yaradılması vəzifəsi və semantik və emosional təfərrüatları təmin etmək şərti ilə bir dildən digər dilə avtomatik maşın tərcüməsi vəzifəsidir. aspektləri dəqiq şəkildə çatdırılır. Məsələ ondadır ki, görə
Bir çox görkəmli dilçilərin fikrincə, insanın intellektual fəaliyyəti (demək olar ki, bütün aspektləri ilə) dil və təfəkkürün fəaliyyəti ilə birbaşa bağlıdır. Yalnız insanla kompüter proqramını icra edən avtomat arasında tamamilə təbii əlaqə vasitələrinin köməyi ilə insan zəkasını və onun düşüncə, intuisiya, şüur və şüuraltı kimi xüsusiyyətlərini adekvat şəkildə modelləşdirən sistemlər yaratmaq mümkün olacaq... müasir kompüter elminə intellektual informasiya sistemləri (IIS) deyilir.
İntellektual informasiya sistemləri sahəsində fundamental və tətbiqi tədqiqatların hazırkı vəziyyəti onların nəticələrinin kifayət qədər dəqiqləşdiyini deməyə əsas verir. Bu o deməkdir ki, nisbətən sabit konsepsiyalar sistemi yaranıb, layihələndirmə, tikinti və həyata keçirmə metodologiyası yaranıb, belə sistemlərin və onların komponentlərinin standart strukturları müəyyən edilib.
Ümumiyyətlə qəbul edilir ki, intellektual vəzifə bu problemə xas olan ilkin məlumatlar toplusunda universal olan müəyyən bir praktiki və ya nəzəri problemin həlli üçün naməlum bir alqoritm tapmaqdır. Yalnız ifaçıdan tələb olunur
problemi həll edən şəxs prosesi təşkil edən elementar əməliyyatları yerinə yetirə bildi və əlavə olaraq, təklif olunan alqoritmi pedantik və dəqiq şəkildə rəhbər tutdu. Belə bir ifaçı (insan və ya avtomat) sırf mexaniki fəaliyyət göstərərək, nəzərdən keçirilən tipdəki hər hansı bir problemi uğurla həll edə bilər. Buna görə də, standart həll üsullarının mövcud olduğu intellektual problemlər sinfindən çıxarmaq tamamilə təbii görünür. Bu cür tapşırıqların nümunələri
Sırf hesablama tapşırıqları xidmət edə bilər:
Xətti cəbri tənliklər sisteminin həlli;
Diferensial tənliklərin ədədi inteqrasiyası;
Empirik məlumatların yaxınlaşması problemləri və s.
Bu cür problemləri həll etmək üçün kompüter proqramı şəklində asanlıqla həyata keçirilə bilən elementar əməliyyatların müəyyən ardıcıllığı olan standart alqoritmlər mövcuddur. Bunun əksinə olaraq, nümunənin tanınması, məntiqi çıxarışlar və məntiqi mürəkkəb oyunlar (məsələn, şahmat oynamaq), teoremlərin sübutu və s. kimi intellektual tapşırıqların geniş sinfi üçün həllin tapılması prosesinin bu cür formal olaraq ayrıca elementarlara bölünməsi. addımların əksi, onların həlli özü çətin olmasa da, çox vaxt çox çətin olur.
Beləliklə, intellekt anlayışını konkret məsələlərin həlli üçün alqoritmlər yaratmağa qadir olan universal super-alqoritm anlayışına ekvivalent hesab etmək üçün müəyyən səbəblər var.
İİS-in ümumi müddəaları.
İnsan fəaliyyətinin müxtəlif növləri üçün informasiya təminatı sistemlərinin inkişafı tarixən mərhələlərlə təmsil oluna bilər:
“informasiya sistemləri” (İS), “avtomatlaşdırılmış informasiya sistemləri” (AIS), “intellektual informasiya sistemləri” (IIS).
İntellektual informasiya sistemi - bu kompüter modelidir
məqsədyönlü axtarışda insanın intellektual imkanları, ətrafdakı reallıq haqqında mövcud məlumatların təhlili və sintezi, onun haqqında yeni biliklər əldə etmək və bu əsasda müxtəlif həyati problemləri həll etmək .
Bu mərhələlərin hər biri mövzu sahəsinin öz informasiya modelinə malikdir. İlk informasiya sistemləri üçün belə bir model kataloqlar və ya təsnifatlar idi, AIS üçün bunlar verilənlər bazası və məlumat bankları şəklində təşkil edilmiş məlumat massivləri idi və IIS üçün mövzu sahəsi modeli bilik bazası adlanan strukturlaşdırılmış məlumat sistemi ilə təmsil olunurdu. . Kataloqlara əsaslanan informasiya sistemləri əsasən zəruri məlumatların az və ya çox mexanikləşdirilmiş axtarışını həyata keçirmək üçün yaradılmışdır. AIS əsasında
yüksək təşkil olunmuş verilənlər bazaları məlumatın nəinki avtomatlaşdırılmış və çoxölçülü axtarışını aparmağa, həm də tapılan məlumatın kifayət qədər mürəkkəb işlənməsinə, mütəşəkkil saxlanmasına və ötürülməsinə imkan verdi. Bilik bazalarına əsaslanan İİS (AIS-in imkanlarına əlavə olaraq) “ağıllı” adlanan problemləri həll etməlidir.
Müasir mərhələdə informasiya sistemlərinin inkişafı üç tədqiqat sahəsinə uyğundur ki, onun məqsədi intellektual problemlərin həllində insan imkanlarının modelləşdirilməsidir.
Tədqiqatın birinci istiqaməti insan beyninin quruluşunu və mexanizmlərini araşdırır və son məqsəd təfəkkürün sirlərini açmaqdır. Bu istiqamətdə tədqiqatın zəruri mərhələləri psixofizioloji məlumatlar əsasında modellərin qurulması, onlarla eksperimentlərin aparılması, intellektual fəaliyyətin mexanizmləri ilə bağlı yeni fərziyyələrin irəli sürülməsi, əvvəllər yaradılmış modellərin təkmilləşdirilməsi və s.
İkinci istiqamət tədqiqat obyekti kimi nəzərdən keçirilir
süni intellekt sistemi. Burada modellikdən danışırıq.
kompüterlərin və ya fərqli iş prinsipinə malik maşınların köməyi ilə intellektual fəaliyyət. Bu istiqamətdə işin məqsədi bu cür hesablama maşınları üçün alqoritmik və proqram təminatı yaratmaqdır ki, bu da müəyyən növ intellektual problemləri insanın həll etdiyi kimi həll etməyə imkan verir.
Üçüncü istiqamət təbii və süni intellektin imkanlarının simbiozu olan insan-maşın və ya necə deyərlər, interaktiv, intellektual sistemlərin yaradılmasına yönəlib. Bu tədqiqatlarda ən mühüm problemlər insan imkanları ilə insanın intellektual imkanlarını modelləşdirən süni sistemin optimal birləşməsi, insanla belə bir sistem arasında semantik cəhətdən qüsursuz dialoqun təşkilidir.
Hər bir istiqamət daxilində informasiya sisteminin qurulmasına müxtəlif yanaşmalar mövcuddur. Bu yanaşmalar təkamül mərhələləri deyil, demək olar ki, eyni vaxtda (tarixi baxımdan) yaranıb və indiki dövrdə müstəqil şəkildə mövcuddur və inkişaf edir. Üstəlik, qeyd-şərtsiz bir yanaşmanı digərlərindən üstün tutmaq üçün heç vaxt kifayət qədər səbəb olmayıb.
Məntiqi yanaşmaya əsaslanan demək olar ki, hər bir kompüter sistemi məntiqi nəticə çıxarma və teoremləri sübut edən məsələlərin həlli üçün maşındır. Bu halda mənbə verilənlər bu verilənlər arasında əlaqələr kimi məntiqi qənaətlərin qurulması üçün aksiomalar və qaydalar şəklində biliklər bazasında saxlanılır. Bundan əlavə, hər bir belə maşın bir məqsəd yaratmaq vahidinə (məsələ və ya teoremin tərtibi) və çıxış sisteminə (universal) malikdir.
həlledici) verilmiş məsələni həll etməli və ya teoremi sübut etməlidir. Müəyyən edilmiş məqsədə nail olunarsa (teorem sübut olunur), onda tətbiq olunan qaydaların ardıcıllığı bu tip hər hansı bir problemi həll etməyə imkan verən bir hərəkət zəncirini təşkil edir. Güc belədir
Sistem məqsəd generatorunun imkanları və teoremi sübut edən maşının (universal həlledici) imkanları ilə müəyyən edilir. Sübut bütün mümkün həll yollarının tam axtarışını tələb edə bilər.
Buna görə də, bu yanaşma hesablama prosesinin səmərəli həyata keçirilməsini tələb edir və bilik bazasının nisbətən kiçik həcmi ilə yaxşı işləyir.
Fiziki yanaşma kompüter və müxtəlif fiziki cihazlardan istifadə etməklə insanın intellektual imkanlarının modelləşdirilməsi üsullarını birləşdirir. İlk belə cəhdlərdən biri Frank Rosenblattın perseptronu idi. Perseptronun struktur vahidi (eləcə də bu cür modelləşdirmənin əksər digər variantları) neyronun - sinir hüceyrəsinin kompüter modelidir. Daha sonra modellər ortaya çıxdı
"süni neyron şəbəkələri" (ANN) termini ilə tanındı. Bu modellər nümunə əsaslı strukturlardır. Onlar həm sinir hüceyrəsi modellərinin müxtəlif fiziki tətbiqlərindən, həm də müxtəlif topologiyalardan istifadə edirlər
onların arasında əlaqələr.
Son illərdə təkamül
modelləşdirmə. Bu metodun əsasında duran prinsip təbiətdən - canlı orqanizmlərdən və sistemlərdən götürülmüşdür. Bir çox mənbələrdə xüsusi alqoritmlər və proqramlar vasitəsilə təbii təkamül prosesinin təkrar istehsalı kimi müəyyən edilir.
İnformasiya sisteminin qurulmasında bu yanaşmanın geniş istifadə olunan başqa bir üsulu simulyasiya modelləşdirməsidir. Kibernetikanın klassik anlayışlarından biri, onun əsas anlayışlarından biri olan “qara qutu” (BB) ilə bağlıdır. Bu, daxili quruluşu və məzmunu tamamilə olmayan bir cihazın adıdır, lakin onun girişindəki siqnallarla çıxışındakı siqnallar arasında məcburi uyğunluq matrisi məlumdur. Davranışı model tərəfindən təqlid edilən obyekt məhz belə bir “qara qutu”dur. Bizim üçün onun içində nə olmasının və ya necə işləməsinin fərqi yoxdur, əsas odur ki, modelimiz oxşar vəziyyətlərdə tam olaraq eyni davranır. Beləliklə, siz vacib bir insan xüsusiyyətini modelləşdirə bilərsiniz - nə üçün lazım olduğunu düşünmədən başqalarının etdiklərini kopyalamaq bacarığı. Çox vaxt bu qabiliyyət ona çox vaxt qənaət edir, xüsusən də həyatının əvvəllərində. Simulyasiya yanaşmasının əsas çatışmazlığı onun köməyi ilə qurulan modellərin davranışının motivasiya motivləri haqqında məlumatın az olmasıdır.
Ağıllı İnformasiya Sistemi (IIS)) istifadəçilərin konkret informasiya ehtiyaclarından asılı olaraq müxtəlif siniflərin iqtisadi məsələlərinin həlli üçün alqoritmlərin yaradılması üçün bilik bazasından istifadə konsepsiyasına əsaslanan informasiya sistemidir.
Süni intellekt ağıllı maşın və sistemlərin, xüsusən də ağıllı olanların elmi və inkişafıdır.
IIS təsnifatı(Şəkil 4.10). Təbiətindən asılı olaraq bilik faktiki və ya operativ ola bilər.
Faktiki bilik- mənalı məlumatlar.
Əməliyyat bilikləri– məlumatları şərh etməyə və ya onlardan yeni məlumat çıxarmağa imkan verən faktlar arasında ümumi asılılıqlar.
Ənənəvi IP-nin əsas çatışmazlıqlarına aşağıdakılar daxildir:
1. İstifadəçinin məlumat ehtiyaclarına zəif uyğunlaşma.
2. Zəif rəsmiləşdirilmiş məsələləri həll edə bilməmək.
IIS-də sadalanan çatışmazlıqlar aradan qaldırılır. IIS aşağıdakı xarakterik xüsusiyyətlərə malikdir:
İnkişaf etmiş ünsiyyət bacarıqları;
Mürəkkəb, zəif rəsmiləşdirilmiş problemləri həll etmək bacarığı (yarı keyfiyyət və kəmiyyət təsvirləri ilə, yaxşı rəsmiləşdirilmiş problemlər isə tam kəmiyyət təsvirləri ilə xarakterizə olunur);
Özünü öyrənmək və inkişaf etdirmək bacarığı.
Şərti olaraq, bu xüsusiyyətlərin hər biri öz IIS sinifinə uyğundur:
I sinif: ağıllı interfeysli sistemlər (ünsiyyət qabiliyyəti):
1. İntellektual verilənlər bazaları;
2. Təbii dil interfeysi;
3.Hipermətn sistemləri;
4. Kontekst sistemləri;
5. Koqnitiv qrafika.
II sinif: ekspert sistemləri (mürəkkəb problemlərin həlli):
1. Təsnifat sistemləri;
2. Əlavə təyinedici sistemlər;
3. Transformasiya sistemləri;
4.Multi-agent sistemləri.
III sinif:öz-özünə öyrənmə sistemləri (özünü öyrənmə qabiliyyəti):
1. İnduktiv sistemlər;
2. Neyron şəbəkələri;
3. Case əsaslı sistemlər;
4. İnformasiya anbarları.
düyü. 4.10. IIS təsnifatı
Ağıllı verilənlər bazası - adi olanlardan açıq şəkildə saxlanılmayan, əksinə, mövcud verilənlər bazasından əldə edilən məlumatı sorğu əsasında əldə etmək imkanı ilə fərqlənir (məsələn, qiyməti sənaye qiymətindən yüksək olan malların siyahısını göstərmək).
Təbii dil interfeysi təbii dil konstruksiyalarının biliklərin maşın səviyyəsinə tərcüməsini nəzərdə tutur. Bu zaman yazılı sözlər lüğətlərdən və sintaktik qaydalardan istifadə etməklə tanınır və yoxlanılır. Bu interfeys intellektual verilənlər bazalarına çıxışı asanlaşdırır, həmçinin idarəetmə sistemlərində əmrlərin səslə daxil edilməsini asanlaşdırır.
