Оқулық Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігі бекіткен Алматы, 2011


 Шешу (білімдер ҧсыну) моделің таңдау



Pdf көрінісі
бет11/76
Дата15.11.2023
өлшемі2,02 Mb.
#122505
түріОқулық
1   ...   7   8   9   10   11   12   13   14   ...   76
2.2.4. Шешу (білімдер ҧсыну) моделің таңдау
Таңдалған шешу параметрлері (ең үлкен дәрежеде) және есептің 
қойылуы (ең аз дәрежеде) бізге есептің шешу әдісін табуға «кӛмектеседі». 
Енді білім бойынша инженер анықтау керек – бұрын шешілген есептердің 
қайсысына бұл есеп ұқсайды және оның негізгі айырмашылығы неде? 
«Ұқсайтын» есептің шешу тәжірибесінен ол кейбір жалпы шешу жолын, 
құрылысын, процедураларын, мәліметтерін немесе «моделін» шеттен алып 
пайдаланады. Модельдің дұрыс таңдауы ӛте маңызды. Жасанды интеллект 
теориясында «білімдер ұсыну моделі» (немесе «жағдайға байланысты 
басқару») деп аталатын бірнеше типтік модельдер қалыптасқан.
Оларды біз тӛменірек толық қарастырамыз. 
Білімдер ұсынудың әрбір моделінде сенімділік бойынша және 
адекватты дәрежесі бойынша кейбір априорды шектеулері болады. Нақты 
есеп үшін керекті модель сапасының математикалық сипаттамаларын 
таңдалған модельдің тәжірибелік шын сипатталарымен салыстыру қажет. 
Мысал 
келтіреиік. 
Жасанды 
интеллектің 
ықтималдық 
моделінде 
детерминистық модельге қарағанда, адекваттылығы мен үнемділігі 
жақсырақ. Бірақ ықтималдық басқару жүйесіне ракетаны нысанаға кӛздеуді 
Сіз бере алмайсыз («статистика бойынша» осы жүйенің 100-ден 99 ракетасы 
тура нысанаға түсетін болсада).
Заттық саланың (бұл кейін Сіздің интеллектуалды жүйеңіздің жұмыс 
істейтін ортасы) әрдайым ӛзгеру қасиеті бар. Кейбір модельдер «әлем 
құбылмалық» қасиетін кӛбірек, кейбіреулері – азырақ еске алады.


19 
3 - БӚЛІМ 
ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ӘДІСТЕРІНІҢ ҚОЛДАНУ САЛАЛАРЫ 
 
3.1. Жақсы және нашар қҧрылымданған заттық облыстары 
 
Жасанды интеллект әдістері аз құрылымданған заттық салалар үшін 
тиімді, яғни іс-әрекет алгоритмы салалар үшін алдын ала белгілі.
Осындай салалар үшін кіру мәліметтерге айқындықсыз бен саралықсыз 
сипатта. Сонымен бірге, қабылданатын шешімдер бірмәнді, айқын және 
саралықты болу керек. Және де осындай шешімдердің тиімділігін болжау 
мүмкіндігі болған жӛн. 
Осындай салаларға: медицина, экономикалық менеджмент, күрделі 
техникалық объектілерді басқару, психология, лингвистика және т.б. жатады.
«Күрделі» жүйелер дегеніміз - іс-әрекет принциптері толығымен 
белгілі емес жүйелер. Мысалы, «программалау тілі» жүйесі бірінші курс 
студентіне күрделі болып кӛрінеді, ал бітіруші үшін бұл – жай үлкен (кӛп 
белгілі элементтері бар) жүйе. 
Жасанды интеллект әдістерінің тиімді қолдау салаларына не 
жатпайды? Бұл - жақсы құрылымданған заттық салалар. Оларға біріншіден, 
дәлі және инженерлік ғылымдар: математика, физика, материалдар кедергісі, 
геодезия және т.б. кіреді. Себебі, осы ғылымдардың есептерін шешу үшін 
ӛзіндік берікті алгоритмдер мен тәсілдер баяғыдан бар.
Айта кетейік, есептеуіш техниканы енгізген кезде осы ескі және 
тексерілген алгоритмдер мен тәсілдер ӛзгереді. Сондықтан есептеуіш 
күрделігі ӛсу немесе алгоритмның ӛзінің күрделенуі мүмкін. Компьютер 
болмаған дәуірде жасалынған алгоритмдер мен әдістер ең жақсы нәтижені 
алуға бағытталмай, минимал есептеуіш шығын арқылы нәтижені алуға 
арналған. Бұл алгоритмдер қолмен істеу есептеуге арналған болатын.
Басқа 
жақтан, 
алгоритмдер 
мен 
тәсілдердің 
күрделенуі, 
пайдаланушының алгоритмды және оны (бағдарламаны) тиімді басқаруының 
түсінбеуіне келтіру мүмкін. Бұл жағдайда пайдаланушы енгізген немесе 
деректер қорынан алынған, кіру және басқару мәліметтердің қате немесе 
жарамайтын мәндері, оптималды шешімді алу үшін автоматты түрде түзетулі 
керек.
Мысалы: пайдаланушы қағаз парағының ортасында «Жаңа Жылмен 
құттықтаймын!» сӛйлемді басып шығарайын дейді. Бұл үшін ол осы 
сӛйлемнің алдынан 16 «бос орын» белгісін тереді. Интеллектуалды мәтін 
редакторы пайдаланушының тәжірибесіздігін сезетін болса, сұрақ қояды: 
«Сіз мәтінді ортаға дәл келтіруге тырысасыз ба?». Пайдаланушының 
жауабына байланысты редактор не бос орындарды тегістеу белгімен 
ауыстырады, не нұсқаулықты шығарады, не бәрін ӛзгеріссіз қалдырады, егер 
бұл мәтіннің тегістеуі болмаса. 
Сонымен, есепті біліп алу, бағдарламаның пайдаланушымен «есті» 
диалог негізінде жүргізу мүмкін. «Ақылды» бағдарлама адамның қызмет 


20 
бабын анықтағаннан кейін оған кәсіптік бағытталған, параметрлердің мәніне 
қатысты сұрақтар қояды (мысалы, инженер-жобалаушынан температуралар 
диапазонын сұрауға болады) немесе пайдаланушының жұмыс мақсаты 
бойынша жалпы тұжырымдамалық сұрақтар қойылуы мүмкін. Мақсатты 
басқа әдіспен де айқындауға болады, мысалы стохастикалық (оймен шешу 
әдісі).
Сӛйтіп, жасанды интеллект әдістердің қолдануы дәстүрлі жақсы 
құрылымданған салалар үшін де мүмкін. Мысал ретінде химияны айтуға 
болады. Prospector деген жасанды интеллект бағдарламасы бар, ол берілген 
бастапқы заттардан алынған барлық химиялық қоспаларды зерттеуге 
мүмкіндік береді.
Түрлі заттық салаларда ЖИ әдістердің қолдануының басқа себебі - 
шешімнің жылдамдығы. Есептің шешіміне әртүрлі талаптар қойылу мүмкін, 
мысалы, нақты уақытты бұзбау (нақты уақыт тәртібі) талабы, яғни 
бағдарламаның жұмыс процесін кейбір басқа физикалық немесе 
программалық процеспен үйлестіру. Осындай есептер аз емес және қазіргі 
инженерлік тәжірибеде бірінші орынға шығып отыр. Мысалы, жауынгерлiқ
машинаның қаруын басқару есебі. Ешқандай жауынгер бір мезгілде бірнеше 
нысананы байқай алмайды, нысанаға 10 ракет ата алмайды. Бұл жағдайда 
адам тек нысананы белгілеу керек. Ал ракетанын жіберуін, нысанаға атуын 
және жоюын ЖИ жүйесі қамтамасыз етеді.
Ал осындай жүйеге адам керек пе? Қазірге кезеңде – сӛзсіз керек. ЖИ 
жүйелері әлі жеткілікті «ақылды» емес. Басқаратын ЖИ жүйесінің іс-
әрекетіне адам жауапты. Бірақ кейбір мамандар осындай сұрақты мағынасыз 
деп есептейді, олардың пікірі бойынша, сұрақ: «Осындай жүйеде адамның 
рӛлі қандай?» – деп қойылу керек. 
Интеллектуалды машиналардың басқа қолдану бағыты - білім беру 
саласы, мысалы компьютер кӛмегімен оқыту.
Кейбір салада оқыту, арнайы жобаланған жағдайда, оқу ақпараттың ӛте 
кӛп қайталау циклдерін орындайды. Мысалы, ұшақ қозғалысын басқару, 
ағылшын сӛздерді және сӛйлемдерді жаттау және т.с.с. Осындай процесте 
мұғалімнің бар болуы қажет емес. 
Машина қателіктерді ӛзі түзете алады, бақылау және үйрету 
жаттықтыруды бере алады және оқыту әдістемесі бойынша (тәжірибелі 
мұғалім енгізген арнайы ережелер негізінде) кеңес бере алады. ЭЕМ 
кӛмегімен жеке дағдыларға және ептілікке үйрету арзандау және тиімділеу, 
ӛйткені ЭЕМ-ға бәрібір неше рет бірдей қателікті түзету керек, ол ешқашан 
шаршамайды. Одан басқа, тестілеу нәтижесіне негізделіп, оқыту әдістеменің 
ӛзін де жетілдіруге болады. Бұл мүмкіндікті машинасыз технологияда іске 
асыру ӛте қиын.
Осындай жүйенің жұмысын мысал кӛмегімен түсіндірейік. Кезінде 
ақпараттық білім беру орталығы «Chopin» ұйымдастырылған болатын. Бұл 
бағдарламалардың және электронды әдістемелік материалдардың арнайы 
кешені болып, шетел тілге үйретуді «бір оқытушы – кӛп студент» принципі 


21 
бойынша ұйымдастыратын. Студент электронды оқулықтармен, электронды 
кітапханамен, электронды фонотекамен және тестілеу қорымен кез келген 
уақытта жұмыс істей алады.
Компьютермен ӛзіндік жұмыс барысында студентте кейбір 
қиындықтар пайда болу мүмкін. Оқушы жаттығуларды орындағанда - 
«оларды ол дұрыс орындап жатыр ма» білмейді.
Егер компьютерлік бағдарлама қателіктерді түзетсе, онда оқушы сұрау 
«неге осылай» деп сұрауы мүмкін. Ол бұл сұраққа оқытушыдан жауап дереу 
ала алмайды және оқулықтын қай бӛлімінде жауап бар білмейді (немесе оны 
түсінбейді). Барлық процесс компьютерде ӛткендіктен, оны деректер қоры 
(ДҚ) кӛмегімен толық құжаттауға болады. Осындай ДҚ оқушылар бойынша 
кейін қарап шығып, оқытушы әрбір студентке жеке кеңес бере алады. Осы 
жоспарды құру – ДҚ-нан таңдауға қарағанда, күрделілеу есеп. «Chopin» 
жүйесінде бұл арнайы «мақсаттар ағашы» кӛмегімен жасалынады, яғни оны 
оқушының моделі деп айтуға болады (
3.1-сурет
). 


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   7   8   9   10   11   12   13   14   ...   76




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет