|
Sun’iy intelekt. Sun'iy intellektdagi intellektual agentlarning turlari
|
| Sana | 21.02.2023 | | Hajmi | 27.88 Kb. | | #42985 |
Bog'liq suniy 22 1. Anketa (talabalar), 3-mavzu, conference, 12 labaratoriya ishi, Маълумотлар тузилмаси ва алгоритмлар узб, Abduvositaka, Saralash algoritmlari, Akademik yozuv 2 Omonboyev Rashidbek 12, kontakt hodisalar, golosariy, Operatsion tizimlar uz, 1 - lesson (internet), 2-маруза мавзуси Симулятор, dars tahlili, 6666666666666666666666666666666666666
M1-21 guruhi magistranti Mominov K
Mavzu: Intellektual agentlar va ularning turlari
Reja:
Sun’iy intelekt.
Sun'iy intellektdagi intellektual agentlarning turlari.
Intellektual agentlarning sinflari.
Sun’iy intellekt — informatikaning alohida sohasi bo‘lib, odatda inson ongi bilan bog‘liq imkoniyatlar: tilni tushunish, o‘rgatish, muhokama qilish, masalani yechish, tarjima va shu kabi imkoniyatlarga ega kompyuter tizimlarini yaratish bilan shug‘ullanadi. Hozirda sun’iy intellekt turli amallarni bajarishga mo‘ljallangan algoritm hamda dasturiy tizimlardan iborat va u inson ongi bajarishi mumkin bo‘lgan bir qancha vazifalarning uddasidan chiqa oladi.
1990 yillarda sun’iy intellekt taraqqiyotida yangi sahifa ochildi. 1997 yilda Deep Blue nomli IBM kompyuteri shaxmat bo‘yicha jahon chempioni Garri Kasparovni yenggan tarixdagi ilk kompyuter bo‘ldi. Sun’iy intellektning yorqin namunalaridan yana biri – IBM Watson superkompyuteri bo‘lib, u o‘z bazasidan kelib chiqib muayyan tilda berilgan savollarga javob beradi. Shuningdek, ko‘pchilikning doimiy hamrohiga aylanib ulgurgan mobil yordamchi Siri, fotosuratlarni qayta ishlovchi Prisma kabi dasturlarni Sun’iy intellekt ning yutuqlaridan biri sifatida qayd etish mumkin. Hozirga kelib sun’iy intellekt keng ko‘lamda ommalashib kundalik turmush tarzimizning deyarli barcha jabhalarini qamrab olmoqda. Masalan, Xitoydagi Inchuan shahri aholisiga bank kartalarining keragi yo‘q. Hisob-kitoblar bilan bog‘liq barcha jarayonlar sun’iy intellekt tomonidan insonning yuz qiyofasini aniqlashtirish orqali amalga oshiriladi. Sun’iy intellekt haqidagi bahs-munozaralar qariyb 50 yildan beri davom etib kelmoqda. Mutaxassislar hanuzgacha bir to‘xtamga kelishgani yo‘q. Ba’zilar ularning ommalashib odamlar o‘rnini egallab borayotgani natijasida ommaviy ishsizlik ko‘rsatkichlari oshib ketishi mumkinligidan tashvishdalar. Mutaxassislarning boshqa bir guruhi esa Sun’iy intellekt ga ijobiy munosabatda bo‘lish kerakligini uqtirishmoqda. Hatto IT- sohasidagi milliarderlar orasida ham turli qarashlar mavjud. Jumladan, SpaceX asoschisi Ilon Mask Sun’iy intellekt ning butun boshli sivilizatsiyani barbod qilishiga ishonchi komil. Maskning fikricha, “Sun’iy intellekt insoniyat sivilizatssiyasi uchun asosiy xavfdir. sun’iy intellekt mehnat bilan bog‘liq ommaviy muammolarni keltirib chiqaradi. Sababi, robotlar hamma ishni bizdan ko‘ra yaxshiroq bajara olishadi. Ilg‘or texnologiyalar ortidan quvish natijasida, kompaniyalar sun’iy intellekt ortidan kelib chiqadigan xavfxatarni ko‘rmay qolishlari mumkin”. Shuningdek, Microsoft rahbari Bill Geyts ham uning zarariga to‘xtalib o‘tadi. “Bir necha o‘n yildan so‘ng, robotlar ishning katta qismini bajara boshlagach, Sun’iy intellekt shu qadar kuchayib ketadiki, yakunda u bizni xavotirga sola boshlaydi. Bu borada Ilon Maskning fikriga qo‘shilaman. Ammo nega bu savol boshqalarni tashvishlantirmayotganiga hech tushunolmayman”, – deydi Geyts. “Boshqalar” deganda Geyts Facebook egasi Mark Sukerbergni nazarda tutgan bo‘lsa, ajab emas. Chunki, Mark Sun’iy intellektga nisbatan ijobiy munosabatda ekanligini bildirar ekan: “Yangi texnologiyalar har doim ham yaxshilik yoki yomonlik qilish maqsadida yaratilishi mumkin. Sun’iy intellekt ning keng tarqalishi ortidan keladigan ijobiy natijani esa, yaqin 5-10 yil ichida ko‘ramiz”, deya Ilon Maskning fikriga e’tiroz bildirgan edi.
Bundan tashqari, sun’iy intellekt jurnalistlarning doimiy ko‘makchisiga aylanib ulgurgan. Masalan, Associated Pressda “ishlayotgan” robotlar moliyaviy hisobotlarni yozib boradi. Sun’iy intellekt ning qo‘llanilishi ushbu nashrda har chorakda beriladigan yangiliklarni 300 tadan 4400 taga oshirdi. Swiss Re sug‘urta kompaniyasi ma’lumotlariga ko‘ra, 2020 yilga kelib 4,7 mln aholi ishsiz qolishi mumkin. Shuningdek, ishsizlik g‘aznachilar, pochta xodimlari, hisobchilar va idora xizmatchilariga xavf solishi mumkinligi aytilgan. Sun’iy intellekt ularning vazifasini bemalol bajara oladi. Sun’iy intellekt – Tibbiyotda Yuqoridagilardan tashqari, aksa-riyat iste’molchilarning robotlarga ishonch bildirmayotganligi sun’iy intellektning ommalashishiga halal berayotgan to‘siqlardan biridir. Odamlar o‘ziyurar mashina yoki samolyotlar xizmatini qabul qilishlari uchun biroz vaqt kerak, albatta. Biroq, zamonaviy texnologiya-lar qurshovida o‘sib-unayotgan yosh avlodda buning aksi bo‘lib, ularni bu jarayon u qadar havotirga solayotgani yo‘q. Har qancha e’tiroz va tanqidlarga qaramay sun’iy intellekt rivojlanishdan odamlarga yordam berishdan to‘xtamayapti. Ayniqsa, tibbiyotda uning ahamiyati tobora oshib bormoqda. Endilikda robotlar nisbatan murakkab jarrohlik amaliyotlarini ham uddasidan chiqishyapti. Robot-shifokorlarning tibbiyot hodimlari bilan o‘ziga xos hamkorligi samaradorlikni ancha oshirdi. Medtronis kompaniyasi esa IBM bilan hamkorlikda qandli diabet kasalligi bilan og‘rigan bemorlar uchun maxsus dastur ishlab chiqmoqda. Mazkur dasturiy ta’minot qon tarkibidagi qand miqdorining favqulodda tushib ketishini 3 soat avval aniqlash imkoniyatiga ega bo‘ladi. Buning uchun shu kasallika chalingan 600 ta anonim bemorlarning tibbiy ma’lumotlari o‘rganib chiqildi. Bu endi odamlar o‘z salomatliklarini mobil qurilmalardagi maxsus dasturlar orqali muntazam nazorat qilib borish imkoniga ega bo‘lishadi deganidir. Ko‘rib turganingizdek, sun’iy intellekt ning hayotimizdagi o‘rni kundan-kunga chuqurlashib bormoqda. Ular insoniyatning yutug‘imi yoki mag‘lubiyati, degan savol ustidagi bahslar hali uzoq davom etadi. Eng muhimi, fantastik yozuvchi Ishoq Azimov ta’biri bilan aytganda, robotlarni yaratishda odamlarga zarar yetkazmaslik shior qilib olinishi kerak.
Olimlar sun'iy intellekt (Sun’iy intelekt) bilan tajriba o'tkazishga ishtiyoq bilan qarashsa-da, ko'p odamlar bu hodisadan ehtiyot bo'lishadi. Hatto Tesla rahbari Elon Mask ham buni insoniyat uchun "asosiy tahdid" va urush va ishsizlikning mumkin manbasi deb atagan. Keling, sun'iy aql bilan bog'liq 8 ta qiziqarli faktlarni ko'rib chiqamiz. Fakt 1. Sun’iy intelekt xizmatining beminnatligi va vaqt meyorlarining cheklanmaganligi. Fakt 2. U buzilishlarga moslasha oladi Amerikalik olimlar sun'iy intellekt bilan jihozlangan robot bilan tajriba o’tkazishdi. U jiddiy zarar ko'rgan taqdirda ham ishlashda davom etishini aniqladilar. Tajriba davomida "jarohat olgan" robot kamida oltita turli xil jarohatlarga, shu jumladan ikkita pastki oyoq-qo'llarining to'liq yo'qolishiga moslasha oldi va robotning "qo'li" kamida 14 turdagi jarohatlarga, shu jumladan uning ikkita dvigatelining ishdan chiqishiga moslasha oldi. 3-fakt: Sun’iy intelekt yaratuvchilarining e'tiqodi va stereotiplarini meros qilib oladi Sun'iy miya o'z xulosalarini dastlab unga kiritilgan ma'lumotlar asosida chiqaradi, shuning uchun u irqiy va jinsi xurofotlari bilan ajralib turadi. Tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, yuzni tanib olish uchun ba'zi kompyuter tizimlari 35% hollarda qora tanli ayollarning jinsini chalkashtirib yuborgan va oq tanli erkaklarning atigi 0,8%. Buning sababi shundaki, sun'iy intellekt ishlaydigan ma'lumotlar bazalaridagi fotosuratlari 75% erkaklar tashkil etadi, ularning 80% oq tanli fotosuratlarda. Fakt 4. Sun'iy intellekt savollarga javob berishi mumkin Bugungi kungacha eng kuchli sun'iy intellekt bilan ishlaydigan matn ishlab chiqaruvchisi - OpenAI-dan GPT-2 butun xatboshilarini yozishi mumkin va xatolarga yo'l qo'ymaydi. Shu bilan birga, tizim umumiy bilimlarga tegishli bo'lsa, savollarga to'g'ri javob beradi. Fakt 5. Sun’iy intelekt inson qila oladigan hamma narsani o'rganishga qodir Tadqiqotchilar sun'iy intellekt 2060 yilga kelib insonning deyarli barcha vazifalarini mustaqil ravishda bajara olishiga umid qilishmoqda. Masalan, Oksford universiteti olimlari Google-ning DeepMind Sun’iy intelekt bo'limi bilan hamkorlikda tizimni odamlarga qaraganda labda o'qishni yaxshi o'rgatishdi. Watch, Attend and Spell dasturi xuddi shunga o'xshash lablar harakati bilan so'zlar orasidagi farqni aniqlaydi va 50% gacha jim nutqni tahlil qiladi. Dudaklarni o'qigan mutaxassislar uchun xuddi shu ko'rsatkich atigi 12% ni tashkil qiladi. Tizim BBC yangiliklar dasturlarini tomosha qilish orqali o'qitildi. Videodan 118000 ta jumlani o'rganib chiqqandan so'ng, 17,500 dan ortiq so'zlardan iborat so'zlarni tomosha qiling, qatnashing va imlo qiling. Fakt 6. Sun'iy intellektga ega robotlar allaqachon diktor bo'lib ishlaydi, kosmosga uchadi, kemalarni patrul qiladi va futbol o'ynaydi.
Xitoyning Sinxua davlat axborot agentligida robotlashtirilgan diktor yangiliklarni o'qiydi. U Chjan Vanveyning hayotiy prototipi asosida yaratilgan. Robot nafaqat yangiliklar matnlarini o'qiy oladi, balki ularning mimikasi va nutq uslubiga taqlid qilib, inson hamkasblaridan o'rganishi mumkin. CIMON 2 roboti XKSda kosmonavtlar bilan aloqa qiladi: u o'zining sun'iy intellekti sifatida Watson IBM tizimidan foydalanadi. Watson Tone Analyzer xizmati bilan yangilanish CIMON 2-ga odamlarning his-tuyg'ularini tushunishga va ularga javob berishga imkon beradi. CIMON loyihasi Germaniyaning Aerokosmik markazi tomonidan Airbus va IBM bilan hamkorlikda ishlab chiqilgan. Norvegiyaning Aker BP neft kompaniyasi kemalaridan birini qo'riqlash uchun Spot (Boston Dynamics tomonidan ishlab chiqilgan) deb nomlangan robot itidan foydalanadi. Zamonaviy robotlar hatto futbol o'ynashni ham bilishadi: bunday modellar Berlinning bepul universiteti qoshidagi sun'iy intellekt guruhida yaratilgan. 7-fakt: Sun’iy intelekt koronavirus bilan kurashishda yordam beradi Dunyo bo'ylab sun'iy intellektga asoslangan tizimlar yuqtirgan odamlarni kuzatishda, virus haqida ma'lumot to'plashda va vaktsinani qidirishda yordam beradi. Masalan, Isroilning Vocalis Health kompaniyasi Isroil hukumati bilan hamkorlikda ovozli spektr tahliliga asoslangan COVID-19 kasalligini aniqlash texnologiyasini ishlab chiqdi. Bundan tashqari, sun'iy intellektli robotlar jamoat joylarini patrul qilishda foydalaniladi (Singapur). Megvii ReID texnologiyasi yordamida Xitoyda inson oqimida yuqori isitma bilan kasallanganlarni aniqlaydigan tizim ishlab chiqildi. Fakt 8. Sun'iy intellekt sayyorani tejash va odamlarni oziq-ovqat bilan ta'minlashdir Amerika Qo'shma Shtatlari, Kanada va Lotin Amerikasida bioxilma-xillikni saqlashni yoritishga bag'ishlangan "NatureServe" notijorat tashkiloti SAS analitik kompaniyasi bilan global Data for Good tashabbusi doirasida hamkorlik qildi. Sun’iy intelekt o'simlik va hayvon turlari to'g'risidagi ma'lumotlarni to'plash, ularning joylashuvi va populyatsiyalarning kontsentratsiyasini aniqlash uchun ishlatiladi. Birlashgan Millatlar Tashkilotining Oziq-ovqat va qishloq xo'jaligi tashkiloti (FAO) ham sun'iy sun'iy intellektning afzalliklarini tan oladi: ular "razvedka" ob-havo sharoiti, zararkunandalar, tuproq namligi va boshqa muhim ko'rsatkichlar haqidagi ma'lumotlarni hisobga olgan holda, fermerlarga ishni yanada samarali rejalashtirishga imkon berishiga ishonadilar. Yuqorida sanab o’tilgan sun’iy intellekt qo’llaniladigan sohalar hozirgi kundagi insoniyat faoliyatidagi muhim sohalar desak mubolag’a bo’lmaydi. Sun’iy intellekt nafaqat sanab o’tilgan sohalarda balki boshqa yo’nalish va sohalarda ham keng qo’llanilib kelinmoqda.
Sun’iy intellektda agentlarning bir nechta tipi mavjud. Masalan:
1. Fizik agent - bu muhit haqidagi axborotlarni sensorlar yordamida qabul qiladi va manipulyatorlar yordamida harakat qiladi.
2. Vaqtli agent - bu vaqt bo’yicha o’zgaradigan axborotlardan foydalanuvchi va ba’zi harakatlarni taklif etuvchi, yoki ma’lumotlarni kompyuter dasturiga yoki insonga taqdim etuvchi va axborotlarni dasturli kiritish orqali oluvchi hisoblanadi. Oddiy dasturli agent matematik ko’rinishda har qanday mos keladigan sezilarli natijani agent bajarishi mumkin bo'lgan harakatga yoki keying harakatlarga ta'sir ko'rsatadigan omil, fikr, funksiya yoki o’zgrmas sifatida tasvirlash mumkin. O'z navbatida, O’A agenti idrok etish natijasini faqat harakatga yo'naltiradi.
Agent tuzilmasi. Hozircha agentlarning xususiyatlari idrok qilishning har
qanday ketma-ketligini agent olganidan keyin, uning tomonidan bajariladigan harakatlarni tahlil qilish asosida qaralgan edi. Endi ularning ichki faoliyati qanday tashkil etilganligini ko'rib chiqamiz. SIning vazifasi - idrok va xatti-harakatlarni aks ettirishda agent funksiyasini ifodalovchi dasturlarni ishlab chiqishdan iborat. Bu holda dastur fizik datchiklar va bajaruvchi mexanizmlardan iborat hisoblash qurilmasi asosida ishlashi taxmin qilinadi. By komponentlar agentning arxitekturasi deb nomlanadi va agent tuzilmasi shartli ravishda quyidagi formula bilan belgilanadi agent = arxitektura + dastur Shubhasiz, tanlangan dastur ushbu arxitektura uchun mos bo'lishi kerak.
Masalan, agar dastur Walk (yurish) kabi harakatlarni bajarish bo'yicha tavsiyalar ishlab chiqsa, u holda arxitekturada tayanch-dvigitelli apparatdan foydalanishni oldindan bilishi tavsiya etiladi. Arxitektura an'anaviy shaxsiy kompyuter bo'lishi mumkin yoki u bir nechta bortli kompyuterlar, videokameralar va boshqa datchiklarga ega robotlashtirilgan avtomashina sifatida amalga oshirilishi mumkin. Umuman olganda, arxitektura datchiklardan olingan idrok natijalarini dasturga, dasturni bajarishga va dastur tomonidan tanlangan harakatlar variantlarini ijro etuvchi mexanizmlarga o'tkazishni ta'minlaydi. Arxitektura shaxsiy kompyuter yoki robot transport vositasi bo'lishi mumkin.
Agent dasturlari. Barcha agent dasturlar bir xil tuzilishga ega: ular
datchiklardan joriy idrok etish natijalarini kirish ma'lumotlari sifatida qabul qiladi
va tanlangan harakat variantini bajaruvchi mexanizmlarga (aktuatorlarga)
qaytaradi. Joriy idrok natijalarini kirish sifatida qabul qiladigan agent dasturi bilan
idrok qilish harakatlarining butun tarixini kirish sifatida qabul qiladigan agent
funksiyasi o'rtasidagi farqni ko’rsatish kerak. Agent dasturi kiruvchi ma’lumotlar
sifatida faqat joriy idrok natijalarini oladi, chunki u o'z muhitidan boshqa hech
narsa o'rgana olmaydi. Agar agentning harakatlari idrok qilish harakatlarining
butun ketma-ketligiga bog'liq bo'lsa, unda agentning o'zi bu his qilish harakatlarining natijalarini eslab qolishi kerak. Deyarli barcha intellectual tizimlarning asosini tashkil etuvchi dasturli agentlarning to'rtta asosiy turi mavjud
- oddiy refleksli agentlar;
- modellarga asoslangan refleksli agentlar;
- maqsad asosida harakat qiluvchi agentlar;
- foyda asosida harakat qiluvchi agentlar.
Oddiy refleksli agentlar. Oddiy agentning ko’rinishi - bu oddiy refleksiv
agent hisoblanadi. Bunday agentlar idrok etishning barcha tarixiy aktlarini inkor
etib, idrok etishning joriy aktlari asosida harakatni tanlaydilar.
Oddiy refleksli agentlari diqqatga sazovor xususiyati bilan ajralib turadi, ular
juda sodda, ammo ular juda cheklangan aqlga ega bo’ladi. Ushbu turdagi agentlar,
agar to'g'ri qaror faqat hozirgi idrokka asoslangan holda, boshqacha aytganda,
muhit to'liq kuzatilgan bo'lsa, ishlaydi. Kichik miqdordagi kuzatilmaslikning joriy etilishi uning ishlashiga jiddiy xalaqit berishi mumkin. Misol. Агент – tozalagich: Qarorlar faqat mavjud joy va unda axlat borligi haqidagi ma'lumotga asoslanadi.
Modelga asoslangan refleksli agentlar. Qisman kuzatish sharoitida ishni
tashkillashtirishning eng samarali usuli - bu joriy vaqtda agent tomonidan idsrok
etilgan ma’lumotlarga mos keluvchi dunyoning qismini kuzatishdan iborat. Bu
shuni anglatadiki, agent idrok qilish aktlari tarixiga bog'liq bo'lgan va shu bilan
birga hech bo'lmaganda hozirgi holatning kuzatib bo'lmaydigan tomonlarini aks
ettiradigan o'ziga xos ichki holatni saqlab turishi kerak. Misol sifatida mashinani
boshqarishda mashina xarakatini bir qatordan boshqasiga o'tish masalasini hal
qilish uchun agent boshqa barcha avtomobillarni bir vaqtning o’zida ko’rolmasa, u
boshqa mashinalarning qaerdaligini kuzatishi kerak. Vaqt o'tishi bilan ushbu ichki
holat haqidagi ma'lumotni yangilash uchun ikki xil ma'lumot agent dasturiga
kodlangan bo'lishi kerak. Birinchidan, mashinalar xarakati holati agentdan bog’liq
bo’lmagan holda o'zgaradi, masalan, oldinda xarakatlanayotgan mashinani quvib
o’tmoqchi bo’lgan mashina oldingi xarakatini o’zgartirib oldingi mashinaga
yaqinlashadi. Ikkinchidan, agentning o'z xatti-harakatlari holatga qanday ta'sir
qilishi to'g'risida ma'lum ma'lumotlar talab qilinadi, masalan, agent rulni soat
yo'nalishi bo'yicha aylantirganda, mashina o'ngga buriladi yoki mashina besh
minut mobaynida shimolga xarakatlangandan keyin u besh minutdan oldingi
holatiga nisbatan 5 kilometr shimolda joylashgan bo’ladi. Bu holatlarning
o’zgarishini mantiqiy sxemalar yoki murakkab ilmiy nazariyalar bilan model
ko’rinishda tasvirlash mumkin. Bunday modeldan foydalanadigan agentga modelga asoslangan agent deyiladi. Modelga asoslangan refleksli agent ichki holat asosida harakat qiladi va hozirgi idrok oldingi ichki holat bilan birlashtirilib, hozirgi holatning yangilangan tavsifini beradi.
Modelga va maqsadga asoslangan agentlar. Muhitning hozirgi holatini
bilish har doim ham nima qilish kerakligi to'g'risida qaror qabul qilish uchun
etarli emas. Masalan, chorrahada taksi chapga, o'ngga yoki to'g'riga harakatlanishi
mumkin. To'g'ri qaror, bu taksining qaerga borishiga bog'liq. Boshqacha qilib
aytganda, agent nafaqat hozirgi holatning tavsifiga, balki yo'lovchini belgilangan
manzilga etkazish kabi istalgan vaziyatlarni tavsiflovchi maqsad haqida ham
ma'lumotga ega bo’lishi zarur. Agent dasturi maqsadni amalga oshiruvchi
harakatlarni tanlash uchun ushbu ma'lumotlarni mumkin bo'lgan harakatlar
natijalari to'g'risidagi ma'lumotlar bilan (refleks agentining ichki holatini yangilash
uchun ishlatilgan ma'lumot bilan) birlashtirishi mumkin. Ba'zan maqsadga asoslangan harakatni tanlash vazifasi oddiy bo’ladi, agarda maqsadga erishish bitta harakatning natijasi bo'lsa, ba'zida bu vazifa yanada qiyinlashadi va bu holda agent maqsadga erishish uchun harakatlarning uzoq ketma-ketliklarini hamda burilashlarni ko'rib chiqishi talab qilinadi.
Qidiruv va rejalashtirish - bu agentga o'z maqsadlariga erishishga imkon
beradigan harakatlar ketma-ketligini ishlab chiqishga imkoniyt yaratuvchi SIning
qism sohalari hisoblandi. Shuni ta’kidlash kerakki, ushbu turdagi qarorlarni qabul qilish tartibi yuqorida tavsiflangan shart-harakatlar qoidalarini qo'llash tartibidan tubdan farq qiladi, chunki u kelajakni o'ylab, ikkita savolga javob berish kerak: "Agar men buni qilsam nima bo'ladi" va "bu menga qoniqishga erishishimga imkon beradimi". Refleksli agentlari loyihalarida bunday ma'lumotlar aniq ko'rsatilmagan, chunki o'rnatilgan qoidalar idrok va harakatlar o'rtasida to'g'ridan-to'g'ri muvofiqlikni o'rnatadi.
Bir qarashda, maqsadga asoslangan agent kamroq samaraliroq bo'lib tuyulsada, u yanada moslashuvchan, chunki uning qarorlariga asoslangan bilim aniq taqdim etiladi va o'zgartirilishi mumkin.
Foydalilikga asoslangan agentlar. Aslida, muhitlarning ko'pchilik
variantlarida yuqori darajali xulq-atvorni shakllantirish uchun faqat maqsadlarga
erishish etarli bo’lmaydi. Masalan, odatda taksining belgilangan joyga etib
borishiga imkon beradigan (va shu bilan qo’yilgan maqsadga erishish)
harakatlarning bir nechta ketma-ketliklari mavjud bo’lib, bular orasida boshqalarga
qaraganda tezroq, xavfsizroq, ishonchli yoki arzonroq borishni ta’minlaydigan
ketma-ketlik mavjud bo’lishi mumkim. Maqsadlarga yo’naltirilganlik holatlar
o'rtasida faqat "erishilgan" va "erishilmagam" kabi qat’iy binar farqni hosil
qilishga imkoniyat yaratsa, u holda samaradorlikning umumiy ko’rsatkichlari turli
holatlarni taqqoslash natijasida ular orasidan agentni qanoatlantiruvchi holatlar
tanlanadi.
Foydalilik funksiya holatni (yoki holatlar ketma-ketligini) agentning
qoniqish darajasiga mos keladigan haqiqiy son bilan ifodalaydi. Foydalilik
funksiyaning to'liq spetsifikatsiyasi maqsadlar natija bermaganda quyidagi ikkita
holatda ratsional qaror qabul qilish imkoniyatini beradi. Birinchidan, shunday
qarama-qarshi maqsadlar mavjud bo'lib, ularning ba'zilariga (masalan, yoki tezlik,
yoki xavfsizlik) erishish mumkin bo'lsa, u holda foydalilik funksiyalar sizga
maqbul murosani topishga imkon beradi. Ikkinchidan, agar agent erishishi mumkin
bo'lgan bir nechta maqsadlar mavjud bo'lsa, ammo ularning hech biri to’liq aniqlik
bilan amalga oshmasa, u holda foydalilik funksiyasi maqsadlarning muhimligini
hisobga olib, yutuqga erishishning ehtimolini baholashning qulay usulidan foydalanishga imkoniyat yaratadi.
Oddiy agentlar. Bunday agentlar joriy bilimlar asosida harakat qiladi. Ularning agentlik funksiyasi “shart-harakat” sxemasiga asoslanadi. IF (shart) THEN harakat Bu funksiya muvaffaqiyatli qo’llaniladi, qachonki bizni o’rab turgan muhitni to’liq nazoratga olish mumkin bo’lsa.
O’rganuvchi agentlar. O’rganuvchi agent(O’A)ning tuzilishini to'rtta
kontseptual tarkibiy qismga bo'lish mumkin. Eng muhim farq takomillashtirishni
amalga oshirishga javob beradigan o’rganuvchi komponent va tashqi harakatlarni
tanlashni ta'minlaydigan samaradorlik komponenti o'rtasida kuzatiladi.
Samaradorlik komponenti - bu idrok qilingan ma'lumotni qabul qiladigan va
hatti-harakatlarning bajarilishi haqida qaror qabul qiladigan agentning qismi
hisoblanadi. O’rganuvchi komponent agentning qanday harakatlanishini baholash
uchun tanqidchining fikridan teskari aloqa yordamida foydalanadi va kelajakda
samaraliroq harakatlanish uchun samaradorlilik komponentni qanday o'zgartirish
kerakligini aniqlaydi. O’rganuvchi komponentning loyixasi samaradorlik komponenti loyixasiga juda bog'liq bo’ladi. Tanqidchi o'rganuvchi komponentga samaradorlik standartining doimiyligini hisobga olib agentning qanchalik yaxshi harakatlanayotgani haqida ma’lumot berib turadi. Agentning muvaffaqiyatli harakatlanishi uchun idrok etilgan natijalar emas, balki tanqidchi zarur. Masalan, shaxmat dasturida raqibini mag'lubiyatga uchratganligini ko'rsatuvchi yaxshi natijalar olinishi mumkin, ammo buning yaxshi natija ekanligini aniqlash uchun samaradorlik standarti talab qilinadi; idrok qilingan ma'lumotlarning o'zi bu haqda hech qanday natija bermaydi. Bunda samaradorlik standarti doimiy bo'lishi muhim hisoblanadi. Aslida, ushbu standartni agent uchun mutlaqo tashqi ko'rinish sifatida qarash kerak, chunki agent uni o'z xattiharakatlariga mos kelishi uchun o'zgartira olmasligi kerak.
O’Aining oxirgi komponenti muammolar generatori hisoblanadi. Uning
vazifasi yangi va muhim tajribani olishga olib keladigan harakatlarni taklif
qilishdir. Gap shundaki, agar samaradorlik komponenti o’zini namoyon qilsa, u
holda agent o’z bilimi nuqtai nazaridan eng yaxshi deb hisoblangan harakatlarni
bajarishni davom ettiradi. Agar agent ozgina tajriba o'tkazishga tayyor bo’lsa va
qisqa muddatda bajargan harakatlari unchalik optimal bo’lmasa, u holda agent
uzoq muddatli kelajak nuqtai nazardan ancha yaxshi harakatlarni aniqlay oladi.
Muammo generatori bunday izlanish harakatlarini taklif qilish uchun mo’ljallangan. Ba'zi adabiyotlarda O’Alar avtonom IAlar (angl. autonomous intelligent agents) deb ham ataladi, bu ularning mustaqilligi va o'rganish hamda o'zgaruvchan sharoitlarga moslashish qobiliyatini anglatadi.
IAlar tizimi quyidagi qobiliyatlarni namoyon qilishi kerak:
• аtrof-muhit bilan o'zaro munosabat jarayonida o'rganish va rivojlantirish;
• real vaqt rejimiga moslashish;
• katta hajmli ma'lumotlarga asoslanib tez o'rganish;
• muammolarni hal qilishning yangi usullariga bosqichma-bosqich
moslashish;
• misollar bazasini to'ldirish qobiliyatiga ega bo'lish;
• tez va uzoq xotirani, yoshni va boshqalarni modellashtirish parametrlariga
ega bo’lish;
• xulq, xato va muvaffaqiyat nuqtai nazaridan o'zini tahlil qilish.
Subagentlar. IA o’zining vazifasini faol bajarish uchun ko’plab
subagentlarni o’z ichiga oluvchi ierarxik tuzilmaga ega bo’ladi. Subagentlar IAlar
tarkibiga kiradi va ular quyi pog’onadagi qayta ishlash va bajarish funksiyalarini
amalga oshiradi. IAlar va subagentlar birgalikda murakkab masalalarni bajarishda to’liq tizimni tashkil etadi.
Subagentlarning bir nechta tipi mavjud:
1) Vaqtli agentlar-tezkor qaror qabul qilish uchun;
2) Fazoli agentlar-haqiqiy olam bilan o’zaro aloqa qilish uchun;
3) Sensorli agentlar-sensorli signallarni qayta ishlash uchun;
4) Qayta ishlaydigan agentlar - nutqni tanish tipidagi muammolarni yechadi;
5) Qaror qabul qiluvchi agentlar-muammolar bo’yicha qaror qabul qilish
uchun;
6) O’Alar - boshqa IAlar uchun strukturalar va ma’lumotlar bazasini yaratish
uchun;
7) Dunyoviy agentlar-avtonom ravishda harakat qilish maqsadida o’zida
barcha qolgan agentlarni birlashtirish uchun.
Bilimlarga asoslangan agentlar. Bilimlarga asoslangan ixtiyoriy agentning
asosiy komponenti uning bilimlar bazasi hisoblanadi. Bilimlar bazasini yangi
bilimlar bilan to’ldirib borish va bilimlar bazasidagi mavjud bilimlarni
o’zgartirishning ma’lum uslubi (dasturi) mavjud bo’lishi kerak. Bilimlar bazasidagi
bilimlar mantiqiy mulohazalar sifatida qaraladi va ular ustida mantiqiy amallarni
qo’llab mantiqiy xulosalar hosil qilinadi. Bunday mantiqiy amallarni bajarish
uchun maxsus Tell va Ask dasturlaridan foydalaniladi. Bu dasturlar mavjud
bilimlarga mantiqiy amallarni qo’llab yangi mantiqiy xulosalarni hosil qiladi. Tell
va Ask dasturlaridan foydalanuvchi agent dasturining ishlashi uch qadamdan
iborat. Birinchi qadamda - Tell funksiyasi yordamida qabul qilingan ma’lumotlar
bilimlar bazasiga joylashtiriladi, ikkinchi qadamda - Ask funksiyasi yordamida
qanday harakatni amalga oshirish kerakligi haqida bilimlar bazasiga so’rov
yuboriladi. Ushbu so’rovga javob berish jarayonida tashqi olamning joriy holati
bo’yicha mukammal fikrlashlar o’kaziladi, mumkin bo’lgan harakatlar ketmaketligi asosida olingan natijalar tahlil qilinadi. Uchinchidan, agent Tell funksiyasi
yordamida o’zining tanlagan variantini ro’yxatga oladi va o’z harakatini bajaradi.
Tell funksiyasi o’zining navbatdagi amali yordamida action harakatining haqiqiy
bajarilganligi haqida bilimlar bazasiga ma’lumot yuboradi.
Kompyuter sohasidagi intellektual agentlar. Bu sohada asosan to’rtta tipli IAlar mavjud:
1. Sotish bilan shug’ullanuvchi robotlar;
2. Foydalanuvchiga mo’ljallangan yoki personal agentlar;
3. Boshqaruvchi va kuzatuvchi agentlar;
4. Axborotlarni oluvchi agentlar.
1. Sotish bilan shug’ullanuvchi robotlar-tarmoq resurslaridan (ko’proq
intenetdan) sotiladigan tovarlar va xizmat ko’rsatish to’g’risidagi axborotlarni
to’playdi. Bunday robotlar xo’jalik tovarlari, ya’ni kompakt-disklar, kitoblar, elektr
tovarlari va boshqa tovarlarni sotish uchun samarali ishlaydi. Bunday robotlarga misol sifatida Amazon.com ni keltirish mumkin.
2. Foydalanuvchiga mo’ljallangan yoki personal agentlar-bu sizning
nomingizdan sizning qiziqishingizga qarab harakat qiluvchi IA hisoblanadi.
Bunday agentlar quyidagi topshiriqlarni bajaradi:
sizning pochtangizni tekshiradi, ularni muhimligi bo’yicha saralaydi, keladigan xat to’g’risida sizni xabardor qiladi;
kompyuter o’yinlarida sizning opponentingiz sifatida o’ynaydi;
yangiliklarni to’playdi;
tanlangan fan bo’yicha axborotlarni izlaydi;
mustaqil ravishda web-shakllarni to’ldiradi va kelajakda foydalanish uchun
axborotlarni saqlaydi;
web - sahifalarni ko’rib chiqadi va tayanch axborotlarni yoritadi;
siz bilan turli mavzularda bahslashadi.
3. Boshqaruvchi va kuzatuvchi agentlar-bu kuzatishni amalga oshiradi va
hisobotlarni jo’natadi. Masalan, “NASA’s Jet Propulsion Laboratory” da
inventarlar, rejalashtirish, jadval tuzish holatlarini kuzatuvchi agent bor. Bunday
agentlar kompyuter tarmoqlarini kuzatadilar va tarmoqga ulangan har bir
kompyuter konfigurasiyasini nazorat qiladi.
4. Axborotlarni oluvchi agentlar-bu ma’lumotlar omborida harakat qilib
ma’lumotlarni yig’ish bilan shug’ullandi. Ma’lumotlar ombori turli manbalardan
olingan axborotlarni o’zida birlashtiradi. Axborotlarni yig’ish -bu kelajakda
foydalanish uchun ma’lumotlarni qidirish jarayoni, masalan, sotuvni ko’paytirish
yoki sotib oluvchilarni jalb etish.
Dasturli agentlar. Bunday agentlarni sinflashda quyidagi asosiy
alomatlardan foydalaniladi:
1) tashqi muhit haqidagi ichki tasvirlashlarning rivojlanish darajasi;
2) munosabat uslubi.
Birinchi alomat bo’yicha agentli dasturlar intellektual (kognitivli,
fikrlovchi) va reaktiv agentlarga bo’linadi. Intellektual agentlar o’zida mavjud bilimlar bazasiga, harakatlarni fikrlash va tahlil qilishning mavjudligi uchun tashqi muhitni yaxshi va simvolli modellashtirish qobiliyatiga ega bo’ladi.
Reaktivli agentlar tashqi olam haqida umuman yoki cheklangan tasavvurga
ega va bashorat qilish ko’lami juda cheklangan bo’ladi. Ular o’zining harakatini
rejalashtirish qobiliyatiga ega bo’lmaydi, tashqi olam ta’siriga kuchli bog’langan
bo’ladi. Ular fikrlashdan foydalanmaydi va shaxsiy resurslarga han ega bo’lmaydi.
Kognitivli agentlar reaktivli agentlarga nisbatan tashqi olam to’g’risida
ko’proq tasavvurga ega bo’ladilar. Bunga ular o’zlaridagi mavjud bilimlar bazasi
va masalani yechishning mexanizmlari yordamida erishadilar. Kognitivli agentlar
tashqi olamni ichki tasavvur etish va fikrlash qobiliyatlarining rivojlanganligi
sababli turli holatlarni saqlash va tahlil qilish, o’z harakatiga ta’sir etuvchi turli
holatlarni bashorat qilish, o’z harakatlaridan kelib chiqib kelajakda qanday harakat
qilishni rejalashtirish uchun xulosa chiqarish qobiliyatlariga ega. Mobilli agentlar-bu tarmoq bo’yicha ko’chib yuradigan dastur hisoblanadi. Ular o’zining harakatini bajarish uchun kliyent kompyuterdan chiqadi va masofaviy serverga ko’chadi, undan keyin yana orqaga qaytadi. Mobil agentlar KTlar uchun istiqboli porloq hisoblanadi, lekin hozirgi vaqtda ularni yaratishning alohida standartlari mavjud emas, bir qator muammolar, ya’ni tarmoq bo’yicha siljishning rasmiy uslublari, tarmoq bo’yicha beriladigan viruslardan himoyalash, agentlar tomonidan shaxsiy mulk huquqiga rioya qilish, axborotlarning maxfiyligini saqlash kabilar o’z yechimini topaolmayapti.
Dasturli agentlarga misollar. 1) IBM firmasi tomonidan ishlab chiqilgan
ABE (Agent Building Environment) agentlarni yaratish muhiti - IAlarga
asoslangan hamda mavjud ilovalarni yangi agentlar bilan to’ldiruvchi ilovalarni
yaratish uchun qo’llaniladi. Bunda IA muhit shartlarini kuzatadi, qoidalar asosida
qaror qabul qiladi va natijada ba’zi harakatlarni bajaradi. 2) Bits & Pixels firmasi tomonidan ishlab chiqilgan Intelligent Agent Library maxsuloti agentlarning o’zaro aloqasini va agentlar guruhini qurishni ta’minlash uchun qo’llaniladi. U KQML tiliga asoslangan va Web-ilovalarda ishlaydigan agentlarning namunaviy misollarini o’z ichiga olgan. Bu ilova mobil agentlarni yaratishda qo’llaniladi.
Xulosa qilib aytganda intellektual agent bu kompyuter foydalanuvchisi tomonidan ko'rsatilgan vazifani uzoq vaqt davomida mustaqil ravishda bajaradigan dastur. Intellektual agentlar kompyuter foydalanuvchilariga yordam berish yoki ma'lumot to'plash uchun ishlatiladi. Agentlar bajaradigan vazifalardan biri Internetda doimiy ravishda kerakli ma'lumotlarni qidirish va to'plash vazifasidir. Kompyuter viruslari, botlar, qidiruv botlari - bularning barchasini intellektual agentlarga misol qilib keltirish mumkin.
Foydalanilgan adabiyotlar
Искусственный интеллект. Современный подход. Том 3. Обучение, восприятие и действие. Стюарт Рассел, Питер Норвиг. 2022.
Клименко, Ю. А., & Преображенский, А. П. (2020). Применение агентов при построении интеллектуальных информационных систем. Вестник Воронежского института высоких технологий, (1), 25-27.
www.google.com
www.fayllar.org
|
| |
