Оқулық Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігі бекіткен Алматы, 2011
жүктеу/скачать 2,02 Mb. Pdf көрінісі
|
asambaev-jasandy-intellekt
| 1.3.1. Терминдер және анықтамалар
Интеллектуалды бағдарламаны процедуралық деректер базалар және бағдарламау теория кӛмегімен ғана жасау мүмкін емес. Егер деректер базасына барлық кездескен жағдайларды енгізетін болсақ, бағдарлама одан интеллектуалды болып қалмайды. Мысал . 40 жылдардың аяғында бір тілден екінші тілге автоматтандыру аудару міндеті қойылған болатын. Мысалы, орыс тілінен ағылшын тілге аудару тіркестер: Read Only Memory. Мұнда Read — читать (оқу), Only — только (тек қана), Memory — память (зерде). Осы сӛйлемді қалай дұрыс аударуға болады? 1. Компьютер кӛзқарасына қарай – ағылшын сӛздерді кездескен ретімен орыс сӛздерімен алмастыру қажет, онда аламыз: «Читать только память». 2. Аудармашының кӛзқарасына қарай – ағылшын тілінің грамматикасын еске алып, сӛйлемнің аяғынан бастау керек: «Память только для чтения». Анық, бастапқы мәліметтерден басқа (біздің жағдайда бұл сӛздер «читать, только, память») аудару ережелерді де еске алу қажет. Ал аудару ережелері деген не? Аударушы бағдарламада оларды қалай ескеру керек? Ол үшін жаңа ұғым білімдер пайдаланылады. Білімдер – жасанды интеллектің негізгі атау сӛзі. Қарапайым түрде білімдерді деректер элементтерінің арасындағы арақатынастар деп анықтауға болады. Мысалы, машинаның кіруіне берілген сӛйлем: «Арман Әсемді жақсы кӛреді». Мұндағы Арман мен Әсем – мәліметтер. Жақсы кӛреді – арақатынас. Арақатынастың симметриясы жоқ, сондықтан машина осыны біліп, мағыналы жауап бере алады: «Әсем Арманды жақсы кӛрмеуі мүмкін». Аудару мысалға қайтадан келейік. Оны графикалық түрде кӛрсетейік ( 1.2-сурет ). Аудару сызбасы аударудың дұрыс бағытын анықтауға мүмкіндік береді. Ол орыс пен ағылшын варианттарына бірдей сәйкес келеді. Бастапқы сӛйлемде болмаған және сыртқы кӛздерден алынған осындай сызба білім деп саналады. жүктеу/скачать 2,02 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|