Оқулық «Білімді дамытудың федералдық институты»

55

2 Т А Р А У
САРАПТАМАЛЫҚ ЖҮЙЕЛЕР 

2.1. Жасанды интеллект ұғымы. Сараптамалық 
жүйелердің ақпараттық технологиясы 

Интеллект термині (intelligence) латын intellectus сөзінен

шыққан, адамның ақылы, ақыл-парасаты, ойлау қабілеттері дегенді
білдіреді. Сәйкесінше жасанды интеллект ЖИ (artificial intelligence,
AI) техникалық жүйелердің өздеріне адам интеллектінің жекелеген
функцияларын қабылдай алу қасиеті деп түсіндіруге болады,
мысалы, алдында алынған тәжірибе мен сыртқы әсер етулерді
оңтайлы талдау негізінде оңтайлы шешімдер таңдап қабылдауы.
Көбінесе біз «ақылды» қылықты «ақылсыз» қылықтан ажырата
алатындығымызға сенімдіміз. Алайда адам ақылының күрделілігін
көрсететін жасанды интеллектіге толық анықтаманы беру мүмкін
емес.
Жасанды интеллектіні анықтау мәселесі интеллектіні жалпы
анықтауға тіреледі. Ол бірыңғай ма, әлде бұл термин дара-дара
қабілеттердің жиынтығы ма? Интеллектінің бары туралы
байқалатын қылық бойынша айтуға бола ма, әлде біршама жасырын
тетіктің барын куәландыру қажет пе? Тірі жанның жүйке тіндерінде
білімдер қалай беріледі және оны зияткерлік құрылғыларды
жобалауда қалай пайдалануға болады? Зияткерлік компьютерлік
бағдарламаны адам ақылына ұқсатып жасау керек пе, әлде қатаң
инженерлік тәсілдеме жеткілікті ме? Компьютерлік техника арқылы
ақыл-парасатқа жетуге бола ма, әлде интеллект мәні тек адамға тән
сезім мен тәжірибенің байлығын талап ете ме?
Осы сұрақтарға жауап әлі табылған жоқ, бірақ олардың бәрі
қазіргі ЖИ негізін құрайтын міндеттер мен әдіснаманы
қалыптастыруға
көмектеседі.
Жасанды
интеллектінің
тартымдылығы оның осы проблемаларды зерттеуге арналған
бірегей және қуатты қару болып табылатындығында.
Тарихи ЖИ үлгілеуде үш негізгі тәсілдеме қалыптасты.

56

Бірінші тәсілдеме шегінде зерттеу объектісі болып адам миы
жұмысының құрылымы мен тетіктері табылады, ал шеткі мақсат
ойлау құпияларын ашу болып табылады. Осы бағыттағы
зерттеулердің қажетті кезеңдері болып психофизиологиялық
деректер негізінде үлгілерді құру, олармен тәжірибелерді өткізу,
зияткерлік қызмет тетіктеріне қатысты жаңа гипотезаларды шығару,
үлгілерді жетілдіру және т.б. табылады.
Екінші тәсілдеме ЭЕМ көмегімен зияткерлік қызметті үлгілеуді
ұйғарады. Осы бағыттағы жұмыстардың мақсаты – зияткерлік
міндеттерді адамнан кем болмай шешуге мүмкіндік беретін
алгоритмдік және бағдарламалық қамтамасыз етуді жасау.
Үшінші тәсілдеме аралас адам-машиналық немесе интерактивті
зияткерлік жүйелерді жасауға, табиғи және жасанды интеллектінің
селбесуіне бағытталған. Бұл зерттеулердегі маңызды проблемалар
болып табиғи және жасанды интеллект арасындағы функцияларды
оңтайлы бөлу және адам мен машина арасында диалогты
ұйымдастыру болып табылады.
Өткен ғасырдың 80-ші жылдарының басында жасанды
интеллект бойынша зерттеулерде сараптамалық жүйелер (СЖ)
деген атауға ие болған дербес бағыт қалыптасты. СЖ бойынша
зерттеулердің мақсаты сарапшы-адам үшін қиын міндеттерді шешу
кезінде шешімнің сапасы мен тиімділігі бойынша сарапшымен
алынатын нәтижелерден кем болмайтын нәтижелерді алатын
бағдарламаларды әзірлеу болып табылады. Сараптамалық
бағдарламалардың
стратегиялары
сарапшының
білімдеріне
негізделген.
Сараптамалық жүйелер – мамандардың білімін нақты пән
салаларында жинақтайтын және осы тәжірибені біліктілігі кемдеу
пайдаланушыларға консультациялар үшін тарататын күрделі
бағдарламалық кешендер. Сараптамалық жүйелер немесе білім
инженериясы технологиясына негізделетін бағдарламалық құралдар
әлемде едәуір таралған. Сараптамалық жүйе технологиясы
пайдаланушыға
оның
мүмкіндіктерінен
артатын
шешімді
қабылдауға мүмкіндік береді. Жетекші мамандардың пікірінше,
жақын келешекте СЖ жобалау, әзірлеу, өндіру, бөлу, сату, қолдау
және қызметтерді көрсетудің барлық сатыларында жетекші рөл
ойнайтын болады. Сараптамалық жүйелер технологиясының
коммерциялық таралуы дайын зияткерлік өзара әрекет ететін
модульдерден қосымшалардың бірігуінде төңкеріс жасайды.
Сараптамалық жүйелер нысандандырылған міндеттер үшін

57

арналған, бұл ретте олар нысандандырылған міндеттерді шешуге
бағытталған бағдарламаларды әзірлеуге дәстүрлі тәсілдемеден бас
тартпайды және ауыстырмайды.
Нысандандырылмаған міндеттер мына ерекшеліктерге ие:
— бастапқы
деректердің
қателігі,
бірмәнді
еместігі,
толымсыздығы және қарама-қайшылығы;
— проблемалық сала мен шешілетін міндет туралы білімдердің
қателігі, бірмәнді еместігі, толымсыздығы және қарама-
қайшылығы;
— шешім кеңістігінің үлкен мөлшері, яғни шешімді іздеудегі
асып кету өте үлкен;
— серпінді өзгеріп тұратын деректер мен білімдер.

Нысандандырылмаған міндеттер міндеттердің үлкен және өте

маңызды сыныбы болып табылатынын ескерген жөн. Көптеген
мамандар бұл міндеттерді ЭЕМ шешілетін міндеттердің ең бұқара
сыныбы деп есептейді.
Арнайы міндеттерді шешу арнайы білімді талап етеді.
Сараптамалық жүйелер технологиясын пайдаланудың басты идеясы
– сарапшыдан білімдерін алып, оларды компьютерге жүктей
отырып, қажет болған сайын әрдайым пайдалану. Жасанды
интеллектінің негізгі қосымшаларының бірі болып табылып,
сараптамалық жүйелер сарапшылардың білімнің қандай да бір
саласындағы тәжірибесін эвристикалық ережелер нысанына
айналдыратын компьютерлік бағдарламалар болып табылады.
Эвристика ұқсас мәселелерді шешудің практикалық тәжірибесін
жинақтаған шамада адамның жүре пайда болған білімі болып
табылады. Эвристикалар шешімдерді қабылдауды қолдау
технологиясы шегінде міндеттерді шешу үшін пайдаланылатын
әдеттегі алгоритмдердегідей сенімділікпен оңтайлы нәтижені алуға
кепіл бермейді. Алайда оларды практикалық пайдалану үшін
жеткілікті дәрежеде қолайлы шешімдерді береді. Мұның бәрі
сараптамалық жүйелер технологиясын кеңесші жүйелер ретінде
пайдалануды мүмкін етеді.
Сараптамалық жүйелердің көптеген ерекшеліктері бар. Олар тек
қиын практикалық міндеттерді шешу үшін қолданылады. Шешімнің
сапасы мен тиімділігі бойынша сараптамалық жүйелер маманның
шешімдерінен кем болмайды (кем болмауы тиіс). Бұдан басқа,
сараптамалық жүйелердің шешімдері «анықтыққа» ие, яғни
пайдаланушыға сапалы деңгейде түсіндірілуі мүмкін. Сараптамалық
жүйелер сарапшымен өзара әрекет ету барысында өз білімдерін

58

толықтыруға қабілетті. Сараптамалық жүйелер мен жасанды
интеллект жүйелері деректерді өндеу жүйелерінен оларда негізінен
деректерді ұсынудың символды (сандық емес) тәсілі, шешімді
символды шығару мен эвристикалық іздеу пайдаланатындығымен
ерекшеленеді.
Сараптамалық білім - бұл мәселені теоретикалық түсіну мен
оны шешу үшін осы пән саласында тиімді эвристикалық ережелер
жиынының
үйлесуі.
Сараптамалық
жүйелердің
көпшілігі
мамандандырылған пән салалары үшін жазылған болатын, осы
салалар жақсы зерттелген және шешімдерді қабылдаудың нақты
анықталған стратегияларына ие. Сараптамалық жүйелердің
жігерлендірілетін перспективаларына қарамастан, бұл технологияның
мүмкіндіктерін асыра бағалау қате болар еді. Негізгі проблемалары
мынадай:
—
пән саласының «терең» білімдерін табыстаудағы қиындықтар;
—
икемділіктің жетіспеушілігі. Егер адамдардың алдында олар
дереу шеше алмайтын міндетті қойса, онда олар әдетте алдымен негізгі
қағидаттарын зерттеп, проблеманы шешуге өту үшін қандай да бір
стратегияны жасап шығарады. Сараптамалық жүйелерге осы қасиет
жетіспейді;
— дәлелді түсініктемелерді ұсынудағы қиындықтар. Әдетте
шешімді іздеуде жасалған қадамдарды сипаттаумен шектеледі;
— тестілеудегі қиындықтар. Кез келген үлкен компьютерлік
жүйенің дұрыстығын негіздеу қиын болғанымен, сараптамалық
жүйелерді тексеру өте қиын;
— тәжірибеде оқытудың шектеулі мүмкіндіктері.

Осы мәселелердің анық шешімі – бағдарламаларды тәжірибеде,

ұқсастықта немесе мысалдарда өздері оқуына «мәжбүрлеу». Осы
шектеулерге қарамастан, сараптамалық жүйелер көптеген маңызды
салаларда өз құндылығын дәлелдеді.
Әдеттегі сараптамалық жүйе мына негізгі құрамдастан тұрады:
пайдаланушының интерфейсі, деректер базасы, түсініктеме беруші,
жүйені жасау модулі, түсініктемелердің қосалқы жүйесі (2.1. сур.).

жүктеу/скачать 0,9 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: