|
Tojiboyev Akramjonning
|
| bet | 1/2 | | Sana | 22.01.2024 | | Hajmi | 61,73 Kb. | | #143505 |
Bog'liq Intelluktual tizmlar 111111111111111111111111, 11-sinf-2.-Environmental-problems-1A (2), 10-amaliy mashg\'ulot, Санву хисобот 20230626 113525-WPS Office.uz.ru, 1pWoPs1PnvavGlH7HokTp44nNsEo7C0Vdl570N5Y, Mavzu Elektron jadval protsessorlari va ularning imkoniyatlari.-fayllar.org, Operatsion tizimlar fanidan 2-amaliy mashg’ulot (4 soat) Mavzu
O’zbekiston Respublikasi
Raqamli Texnologiyalar Vazirligi Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texnologiyalari Universiteti Farg’ona filiali Sirtqi bo’lim
3-bosqich 732-21-guruh Telekommunukatsiya texnologiyalari
yo’nalishi talabasi
Tojiboyev Akramjonning
Kompyuterni tashkil etilishi fanidan tayyorlagan
Mustaqil ishi
Topshirdi: Tojiboyev Akramjon
Qabul qildi: Azamxonov Bahodir
Mavzu: Intelluktual tizimlar va texnologiyalar
Reja:
1. Intelluktual tizim haqida tushincha
2. Intelluktual tizim vazifalari
3. Sun’iy intellekt
4. Xulosa
“Intellektual tizim” tushunchasi turli tadqiqotchilar tomonidan turlicha talqin qilinadi. Keling, qo'shimcha tushuntirishlarni o'z ichiga olgan holda asosiylarini ko'rib chiqaylik. Intellektual tizim operator (qaror qabul qiluvchi - qaror qabul qiluvchi) ishtirokisiz muammolarni hal qilishda intellektual yordamga ega axborot hisoblash tizimidir. Intellektual tizim operator - qaror qabul qiluvchi ishtirokida muammolarni hal qilishda intellektual yordamga ega bo'lgan axborot hisoblash tizimi. Boshqaruv tizimlarini yaratishda asosiy intellektual texnologiyalar, jumladan, sun’iy neyron tarmoqlar (ANN), genetik algoritmlar, loyqa mantiqdan samarali foydalanish mumkin. Shu bilan birga, ulardan foydalanishning maqsadga muvofiqligi hisob-kitoblarni amalga oshirish uchun taqsimlangan sxemalarni amalga oshirish qobiliyati bilan belgilanadi, bu esa kerakli hisob-kitoblarning murakkabligini sezilarli darajada oshirmasdan qidiruv maydonini kengaytirish imkonini beradi; boshqaruv jarayonlarini tabiiy tilga yaqin "oddiy" til orqali tasvirlash qobiliyati; nochiziqli boshqaruv ob'ektlarini analitik bo'lmagan tasvirlash va noaniqlik va ko'p sonli maxsus vaziyatlar bilan tavsiflangan jarayonlarni tavsiflash imkoniyati; noto'g'ri rasmiylashtirilgan muammolarni hal qilish uchun makonda tezda izlash qobiliyati. Intellektual tizimlar ular bilimga asoslangan tizimlardir. Kompyuterda qayta ishlansa, bilim xuddi ma'lumotlarga o'xshash tarzda o'zgaradi: 1) tafakkur natijasida inson xotirasidagi bilim. 2) bilimlarning moddiy tashuvchilari (darsliklar, o'quv qurollari). 3) Bilim sohasi - predmet sohasining asosiy ob'ektlari, ularni bir-biriga bog'lovchi sifatlari va qonuniyatlarining shartli tavsifi. 4) Har qanday model (ishlab chiqarish, semantik, ramka yoki boshqa) asosida bilimlarni ifodalash. Ishlab chiqarish yoki qoidaga asoslangan model bilimlarni jumlalar shaklida ifodalash imkonini beradi "Agar , keyin". Semantik tarmoq yo'naltirilgan grafik bo'lib, uning uchlari tushunchalar, yoylar esa ular orasidagi munosabatlardir. Ramka - bu qandaydir kontseptual ob'ektni ifodalash uchun ma'lumotlar strukturasi. 5) Mashinani saqlash vositalari bo'yicha bilimlar bazasi. Ishlab chiqarish modelidan foydalanishda bilimlar bazasi qoidalar to'plamidan iborat. Qoidalarning sanab chiqilishini boshqaruvchi dastur xulosa chiqarish mexanizmi (mulohaza yuritish mexanizmi, xulosa chiqarish mexanizmi, deduktiv vosita, tarjimon, qoidalar tarjimoni, hal qiluvchi) deb ataladi. Chiqib ketish mashinasi tsiklik ishlaydi. Har bir tsiklda u ishchi xotiradan (ma'lumotlar bazasi) mavjud faktlarni va bilimlar bazasidagi qoidalarni ko'rib chiqadi va keyin ularni moslashtiradi. Tanlangan qoidalar to'plami konflikt deb ataladigan to'plamni tashkil qiladi (ya'ni, ma'lum bir vaziyatda bir vaqtning o'zida bir nechta qoidalar qo'llanilishi mumkin). Mojaroni hal qilish uchun xulosa chiqarish mexanizmi bitta qoidani tanlaydigan mezonga ega, shundan so'ng u ishga tushiriladi. Bu ish xotirasiga qoida xulosasini tashkil etuvchi faktlarni (tavsiya etilgan harakatlar) kiritishda yoki ziddiyatli qoidalarni tanlash mezonini o'zgartirishda ifodalanadi. Agar qoida harakat nomi bilan tugasa, u ishga tushiriladi. Xulosa qilish mashinasi modus ponens tamoyiliga asoslanadi, u quyidagicha talqin qilinadi: “Agar A mulohazasi to‘g‘ri ekanligi ma’lum bo‘lsa va shakl qoidasi mavjud bo‘lsa”, agar A bo‘lsa, B bo‘lsa, “B mulohazasi to‘g‘ri bo‘ladi”. ostida aqlli tizimlar maqsadli xulq-atvorni amalga oshirish qobiliyatini ko'rsatadigan har qanday biologik, sun'iy yoki rasmiy tizimlarni tushunish. Ikkinchisi aloqa, bilimlarni to'plash, qaror qabul qilish, o'rganish, moslashish xususiyatlarini (namoyishlarini) o'z ichiga oladi. Sohada tadqiqot sun'iy intellekt bilimli yondashuv yotadi. Bilimga tayanish sun'iy intellektning asosiy paradigmasi hisoblanadi. Ishda bilimlarni talqin qilish to'rt guruhga (yoki darajalarga) birlashtirilgan: psixologik, intellektual, formal-mantiqiy va axborot-texnologik. Bilimlarning psixologik talqini - aqliy tasvirlar, aqliy modellar. Bilimlarning intellektual talqini - ma'lum bir predmet sohasi to'g'risidagi ma'lumotlar to'plami, shu jumladan ma'lum bir predmet sohasi ob'ektlari to'g'risidagi faktlar, ushbu ob'ektlarning xususiyatlari va ularni bog'laydigan munosabatlar, ushbu fan sohasida sodir bo'layotgan jarayonlarning tavsifi, shuningdek ma'lumotlar. qanday hal qilish kerak tipik vazifalar... Formal-mantiqiy talqin - ma'lum bir mavzu bo'yicha rasmiylashtirilgan ma'lumotlar, maxsus protseduralar yordamida ushbu fan sohasi bo'yicha yangi bilimlarni olish (chiqarish) uchun ishlatiladi. Axborot texnologiyalari talqini - kompyuter xotirasida saqlanadigan va intellektual dasturlarning ishlashida foydalaniladigan tizimli axborot. D.A. asarlarida. Pospelova va uning hamkasblari quyidagilarni ta'rifladilar bilimning kontseptual xususiyatlari: ichki izohlash, har bir ma'lumot elementini aniqlaydigan noyob nomlarning mavjudligi tushuniladi; tuzilganlik, alohida axborot birliklarini bir-biriga rekursiv joylashtirish imkoniyatini nazarda tutadi; tashqi ulanish, axborot birliklari o'rtasida funktsional, tasodifiy va boshqa turdagi munosabatlarni o'rnatish imkoniyatini belgilash; miqyoslilik, axborot birliklarining miqdoriy, tartibli va boshqa nisbatlarini belgilash uchun turli ko'rsatkichlarni joriy etish imkoniyatini tavsiflash; faoliyat, yangi ma'lumotlar paydo bo'lganda ba'zi oqilona harakatlarni amalga oshirishni boshlash qobiliyatini aks ettiradi. Intellektual Axborot tizimi (yoki bilimga asoslangan tizim) foydalanuvchilarning o'ziga xos axborot ehtiyojlariga qarab turli sinflarning amaliy muammolarini hal qilish variantlarini yaratish uchun bilimlar bazasidan foydalanish kontseptsiyasiga asoslanadi. Bunday tizimlarni qurishdan asosiy maqsad amaliyotda yuzaga keladigan murakkab muammolarni hal qilish uchun yuqori malakali mutaxassislarning bilimlarini aniqlash, tadqiq qilish va qo'llashdan iborat. Bilimga asoslangan tizimlarni qurishda mutaxassislar tomonidan muayyan muammolarni hal qilish uchun maxsus qoidalar shaklida to'plangan bilimlardan foydalaniladi. Ushbu yo'nalish insonning tuzilmagan va yarim tizimli muammolarni tahlil qilish san'atiga taqlid qilishga qaratilgan. Intellektual tizimlarning amaliy nazariyasida (IntS) boshqaruv tizimi faqat atrofdagi tashqi dunyo bilan yaqin o'zaro ta'sirda ko'rib chiqiladi va aqlli tizim situatsiya tomonidan yaratilgan faol sub'ektlar va qarama-qarshi ob'ektlar (sub'ektlar) to'plami sifatida talqin etiladi. sub'ektning faol mavjud bo'lish imkoniyati yoki biron bir tizimli yoki tizimsiz sub'ektning maqsadli vazifasi bilan va intellektual tizimni tashkil etuvchi har qanday tabiatning barcha elementlari ular uchun umumiy tashqi dunyo ta'sirida bo'ladi. A.V ishida. Timofeeva va R.M. Yusupovning taʼkidlashicha, IntDU sunʼiy intellekt elementlarini oʻz ichiga oladi, ular tushunchalarni shakllantirish va bilimlarni toʻplash, xatti-harakatlarni rejalashtirish va noaniq sharoitlarda qaror qabul qilish, tasvirlarni tan olish va atrof-muhit modelini shakllantirish imkonini beradi. Avtomatik boshqaruv tizimlariga (ACS) razvedka elementlarini kiritish ularning funksional imkoniyatlarini sezilarli darajada kengaytiradi moslashuvchan ACS bilan solishtirganda. Intellektualizatsiya natijasida o'ziyurar qurollar odatda odamga yuklangan ba'zi intellektual vazifalarni hal qilish qobiliyatiga ega bo'ladi. Shu sababli, IntSU'lar vaziyat inson operatorining boshqaruv jarayonida bevosita ishtirok etishiga imkon bermaydigan (oqlamagan) hollarda yoki boshqaruv ob'ekti normal rejimlarda ishlayotganida operatorning mehnat zichligini kamaytirish zarur bo'lganda tobora ko'proq foydalanilmoqda. . ACSni intellektuallashtirish zarurati odatda boshqaruv ob'ektlari murakkab bo'lgan (masalan, noaniqlik sharoitida ishlaydigan chiziqli dinamikaga ega ob'ektlar) va ularning tavsifi va atrof-muhit bilan o'zaro ta'sirini tuzilishi va rasmiylashtirish qiyin bo'lgan hollarda paydo bo'ladi. Ta'rifning to'liq emasligi ob'ekt va atrof-muhit modelining apriori noaniqligida ham, boshqaruv maqsadlarining noaniqligi va xilma-xilligida ham namoyon bo'ladi. Ko'pincha, bunday ob'ektlarning xatti-harakatlarining tavsifi noaniq va sifatli ma'lumotlarni o'z ichiga oladi ( ekspert baholashlari, ishonchli xulosalar, a'zolik funktsiyalari). Bunday sharoitda boshqarish muammolarini hal qilish sun'iy intellekt usullarini jalb qilmasdan, ya'ni ACSni intellektualizatsiya qilmasdan mumkin emas. Shunday qilib, ACSni intellektuallashtirish zaruriy o'qitish va moslashtirish vositalaridan foydalangan holda atrof-muhit, ob'ekt va boshqaruv tizimi haqidagi bilimlarni taqdim etish va qayta ishlashga qisqartiriladi. Ushbu bilim va vositalar boshqaruv ob'ekti va atrof-muhit modelini takomillashtirish va ACSga inson operatori yoki mutaxassisning intellektual qobiliyatlariga o'xshash printsipial jihatdan yangi xususiyatlarni berish imkonini beradi. Xarakterli xususiyatlar IntSU - bu ularning bilimlarni shakllantirish orqali o'rganish va o'z-o'zini o'rganish qobiliyati, xulq-atvor namunalarini sintez qilish va aniqlash, vaziyatlarni tan olish va tahlil qilish, o'zini o'zi tashkil qilish va turli omillarga moslashish. Ushbu qobiliyatlar ACSning ishlashi paytida yuzaga keladigan turli xil ichki va tashqi noaniqlik omillarini qoplash va shu bilan nazorat sifatini yaxshilash yoki optimallashtirish imkonini beradi. IntDU shunday tizimni chaqiradiki, unda boshqaruv ob'ekti va atrof-muhitning noma'lum xususiyatlari to'g'risidagi bilimlar o'rganish va moslashish jarayonida shakllanadi va olingan ma'lumotlar avtomatik boshqaruv qarorlarini qabul qilish jarayonida foydalaniladi, shunda sifatni ta'minlaydi. nazorati yaxshilanadi. E'tibor bering, o'rganish va moslashish jarayonlari boshqaruv jarayonidan ajratilgan holda (masalan, odatda inson operatori yoki ekspert bo'lgan o'qituvchi bilan mashg'ulot rejimida) yoki to'g'ridan-to'g'ri real vaqt rejimida avtomatik boshqarish jarayonida sodir bo'lishi mumkin. . Xususiyatlarni ko'rib chiqing funktsional tuzilma aqlli boshqaruv tizimlari sinfining tipik vakillari, ularni texnologik boshqaruv ob'ektlari (agregatlar, mashinalar, mashina komplekslari) bilan bog'liq holda sharhlash. Ushbu vaziyatdan chiqish yo'llaridan biri aqlli boshqaruv usullaridan foydalanish bo'lib, bu rad etishni nazarda tutadi: - ob'ektning aniq matematik modelini olish zarurati; - boshqaruv harakatlarini shakllantirish uchun "qattiq" (qoida tariqasida, chiziqli) algoritmlardan foydalanishga yo'naltirish; - ishlab chiquvchiga ma'lum bo'lgan, ilgari boshqa, oddiyroq ob'ektlar sinflari uchun o'zini ijobiy isbotlagan sintez usullaridan har qanday holatda foydalanishga intilish. Aqlli boshqaruvga o'tishdan oldin, mahalliy ishlab chiqaruvchilar tomonidan ishlab chiqilgan dastgoh asboblarini boshqarishning dunyoda tan olingan va klassik tendentsiyalarini e'tiborga olish mumkin emas. ilmiy maktablar... Bular Balakshin B.S., Bazrov B.M., Bjozovskiy B.M., Gornev V.F., Morozov V.P., Kolosov V.G., Ratmirov V.A., Solomentsev Yu.M., Pushha V.E., Sosonkina V.L., Timiryazeva V.L.,Tu.Zakovski, V.K.Tugolning asarlari. va boshq. . Xususan, ishlar mahsulot ishlab chiqarish sifati nuqtai nazaridan dastgoh asboblarini moslashuvchan boshqarish tizimlarini yaratishga bag'ishlangan. Moslashuvchan avtomatlashtirilgan ishlab chiqarish (HAP), xarajatlarni kamaytirish, ishonchlilik va ishlashning moslashuvchanligini (qayta sozlash) oshirishga imkon beradi. tez-tez o'zgarish nazorat dasturlari ishlarda batafsil yoritilgan. Integratsiyalashgan avtomatlashtirilgan ishlab chiqarishning bir qismi sifatida CNC dasturlarini yaratish va ularni amalga oshirish xususiyatlari ko'rib chiqiladi. Batafsil tahlil zamonaviy usullar boshqaruv texnologik jarayonlar va yutuqlarni ko'rsatadigan ishda jihozlar berilgan zamonaviy nazariya nazorat qilish, xususan, regulyatorlarni analitik loyihalash usullaridan foydalanish (Letov A.M. va boshqalar), modal boshqarish (Pospelov G.S. va boshqalar), dinamikaning teskari masalalari (Krutko P.D. va boshqalar), o'zgarmas boshqaruv (Shchipanov G.V., Kulebakin VS.) , Petrov BN va boshqalar), adaptiv boshqaruv (Tsipkin Ya.D. va boshqalar) va boshqalar qayd etilishicha, boshqaruv tizimlarini sintez qilishda vakilliklarning yuqori qismini analitik dizayn regulyatorlari tashkil etadi. Sinergetik boshqaruv nazariyasiga asoslangan boshqaruv tizimlarini qurishning tubdan farqli usuli maqolada tasvirlangan. Sinergetik yondashuvga asoslangan evolyutsion transformatsiya va o'zini o'zi tashkil etish tamoyillari nazorat qilish tizimi davlat koordinatalari ommaviy axborot vositalari bilan o'zaro bog'liqligi maqolalarda tasvirlangan. Boshqaruv tizimlarini sintez qilishning ushbu yondashuvlari va printsiplarining barchasi o'zlarining afzalliklari va kamchiliklariga ega, ammo ularning barchasida umumiy xususiyat shundaki, ular u yoki bu tarzda olingan boshqaruv ob'ektining matematik modeliga tayanadi va matematik model differensial tizimdir. yoki jarayonlar yoki ob'ektlarning fizik mohiyatini tavsiflovchi farq tenglamalari. Boshqaruvning tubdan boshqacha yondashuvi boshqariladigan ob'ekt haqidagi bilimlarning matematik modellaridan foydalanishdan iborat, ya'ni. aqlli boshqarish usullaridan foydalanish. TO ga kelsak, ushbu tadqiqot yo'nalishi ishlarda keltirilgan. Intellektual nazorat o'zgaruvchan murakkablik va noaniqlik modellaridan foydalanishga asoslangan, qaror qabul qilish, xulq-atvorni rejalashtirish, o'rganish va o'z-o'zini o'rganish kabi insonga xos intellektual funktsiyalarni amalga oshirish asosida yuqori darajada tashkil etilgan ACSni qurish g'oyasiga asoslanadi. o'zgaruvchan muhit. O'rganish deganda tizimning o'tmishda olingan eksperimental ma'lumotlarga ta'sir qilish bilan o'zaro ta'sir qilish natijalariga asoslanib, kelajakda o'z xatti-harakatlarini yaxshilash qobiliyati (TO ga nisbatan - qayta ishlash sifatini yaxshilash) tushunilishi kerak. omillar. O'z-o'zini mashq qilish - bu tashqi sozlashsiz, ya'ni "o'qituvchi" - operatorning ko'rsatmalarisiz mashq qilish. Intellektual boshqaruv tizimi (IMS) - bu boshqaruv ob'ekti va atrof-muhitning noma'lum xususiyatlari to'g'risidagi bilimlar o'rganish va moslashish jarayonida shakllanadigan va olingan ma'lumotlar avtomatik ravishda qaror qabul qilish jarayonida foydalaniladigan tizimdir. nazorat sifati yaxshilanadi. IMS ning zaruriy xususiyati - ma'lumotlar (faktlar), modellar va qoidalarni o'z ichiga olgan bilimlar bazasining mavjudligi, bu boshqaruv muammosini aniqlashtirish va uni hal qilishning oqilona usulini tanlash imkonini beradi. Intellektual tizimlar ko'pincha bilimga asoslangan tizimlar deb ataladi. Amalga oshirilgan intellektual funktsiyalarning tabiatiga, ya'ni intellektuallik darajasiga qarab, ISU intellektual "katta" va "kichikda" ajralib turadi. Boshqarish tizimlariga ko'ra, aqlli "katta" - bu quyidagi besh tamoyilga (to'liq) muvofiq tashkil etilgan va ishlaydigan tizimlar. 1. Axborot kommunikatsiya kanallari yordamida real tashqi dunyo bilan o'zaro aloqa qilish. 2. Aql-idrokni oshirish va o'z xatti-harakatlarini yaxshilash maqsadida tizimning fundamental ochiqligi. 3. Tashqi dunyo va tizimning dinamik o'zgaruvchan tashqi dunyoda o'z xatti-harakatlarini prognozlash mexanizmlarining mavjudligi. 4. Qoidaga muvofiq qurilgan ko'p darajali ierarxik tuzilmaning mavjudligi: tizimdagi ierarxiya darajasi oshgani sayin (va aksincha) intellektning oshishi va modellarning aniqligiga bo'lgan talablarning kamayishi. 5. Boshqaruv tuzilmasi ierarxiyasining yuqori darajalaridan ulanishlar uzilishi yoki boshqaruv harakatlarining yo'qolishi holatlarida ishlashning davom etishi (ehtimol sifat yoki samaradorlikning biroz yo'qolishi, ya'ni qabul qilinadigan degradatsiya bilan). "Kichik narsalarda" aqlli boshqaruv tizimlari yuqorida sanab o'tilgan printsiplarga javob bermaydi, lekin bilimlarning ishlashida (masalan, qoidalar shaklida) kirish ma'lumotlarining noaniqligi, ma'lumotlardagi noaniqliklarni bartaraf etish vositasi sifatida ishlatiladi. boshqariladigan ob'ektning tavsifi yoki uning xatti-harakati. Yuqorida aytilganlarning barchasiga asoslanib, quyidagi xulosaga kelish mumkin. Metall kesish dastgohlarida ishlov berish sifatiga erishishga ta'sir qiluvchi ko'plab omillar, bu omillar to'g'risidagi ma'lumotlarning "noaniqligi", kesish jarayonining o'zi stokastikligi, shuningdek, ma'lum bir ishlov berishni ta'minlashning turli usullari bilan. aniqlik, aqlli boshqaruv tizimlari dastgoh asbob-uskunalari sohasida tadqiqot va ishlanmalarning istiqbolli yo'nalishi hisoblanadi. Hozirgi vaqtda aqlli boshqaruvning eng keng tarqalgan usullari quyidagi to'rtta sinfga tegishli: - ekspert tizimlari (ES); - loyqa regulyatorlar (NR); - neyron tarmoqlari (NN); - genetik algoritmlar (GA). Ekspert tizimlari (ekspert tizimlari) yuqori darajadagi sun'iy intellekt vazifalari bilan shug'ullanadi, ular haqida xulosa chiqarish uchun ramziy ma'lumotlar bilan ishlaydi. muhit va shakllanishi boshqaruv qarorlari joriy (yoki prognoz qilinayotgan) vaziyatning xususiyatini hisobga olgan holda. Ekspert tizimlari mutaxassisning xatti-harakatlariga taqlid qilishga urinishda evristik bilimlarni to'playdi va boshqaradi. texnik xizmat ko'rsatishni boshqarish bilan bog'liq holda ES va an'anaviy regulyator (yoki regulyatorlar tizimi) kombinatsiyasi bo'lgan ekspert regulyatorni qurish misoli ko'rsatilgan. Ko'proq murakkab tuzilish(ESning alohida bo'linmalarini batafsil tavsiflash bilan) ish modelida taklif qilingan narsalarga ega. texnologik tizim, ular muayyan vaziyatni hisobga olgan holda qismlarni ishlab chiqarish jarayonida bashoratli tuzatish kiritish bo'yicha qarorlar qabul qilish tamoyiliga asoslanadi ekspert tizimi boshqaruvning yuqori, nazorat darajasini tashkil qiladi va bir qator quyi tizimlarni o‘z ichiga oladi. Identifikatsiya va prognozlash quyi tizimi - boshqaruv ob'ektining matematik modelini uning kirish / chiqish parametrlarini kuzatish natijalariga ko'ra bevosita ishlash jarayonida topishni ta'minlaydi. Ya'ni, blokning vazifalari qaror qabul qilish uchun zarur bo'lgan ma'lumotlarni olishni o'z ichiga oladi. Ushbu blok ishchi organlarning harakatlarini dasturiy ta'minotni sozlashni amalga oshiradi, tashqi muhit holatining parametrlarini o'lchaydi va aniqlaydi - F, nazorat harakatlari - U, OITS tizimi natijalari - Y. Ma'lumotlar bazasida OITS tizimi va tashqi muhitning xususiyatlari to'g'risidagi doimiy yangilanadigan ma'lumotlar (oldingi, joriy, prognoz), shuningdek tegishli parametrlarning chegaraviy (kritik, ruxsat etilgan maksimal) qiymatlari to'g'risidagi ma'lumotlar mavjud. Bilimlar bazasi ma'lum bir TO ning ishlash xususiyatlari, maqsadlari, strategiyalari va nazorat qilish algoritmlari, OITS tizimining xususiyatlarini aniqlash va prognozlash natijalari to'g'risidagi bilimlarni o'z ichiga oladi. Xulosa qilish quyi tizimi boshqaruvchining ratsional (xizmat ko'rsatish uchun ma'lum bir qismni qayta ishlash vaqtida eng mos) tuzilishi va parametrlarini, shuningdek, ehtimol identifikatsiya va prognozlash algoritmlarini tanlaydi. Interfeys quyi tizimi mutaxassis (o'quv rejimi) ishtirokida bilimlar bazasini to'ldirish va foydalanuvchi-operator (ishchi-mutaxassis) bilan aloqani ta'minlash, shu jumladan muayyan boshqaruv qarorlarini qabul qilish mexanizmini tushuntirish uchun interaktiv rejimni tashkil qilish uchun mo'ljallangan. (ish rejimi). 1.2-rasmda ko’rsatilgan ekspert tizimi arxitekturasining an’anaviy (statik) ekspert tizimlari arxitekturasidan farqi shundaki, u quyidagilarni ta’minlaydi. muhim funktsiyalar: * ob'ekt va uning muhitining dinamik modelini qurish; * tashqi dunyo bilan aloqani saqlab turish (datchiklar, ma'lumotlar bazasi, regulyatorlar, boshqa ES). Ushbu holat ko'rib chiqilayotgan ekspert tizimini dinamik ("faol") ekspert tizimlari yoki professional ishchining yo'qolgan hissasini qayta ishlash sifatiga erishishdagi tajribasi, bilim va ko'nikmalari bilan to'ldirishga qodir bo'lgan real vaqt rejimidagi ekspert tizimlari sifatida tasniflash imkonini beradi. . Noaniq kontrollerlar. Loyqa mantiq g'oyalari birinchi marta 1964 yilda tizimlar nazariyasi sohasidagi taniqli mutaxassis amerikalik L. Zade tomonidan ifodalangan bo'lib, Evropada real texnik ob'ektlarni boshqarish muammolarida o'zining birinchi qo'llanilishini topdi. 1974 yilda ingliz olimlari E.X. Mamdani va S. Assilian, maxsus ishlab chiqilgan loyqa qoidalar (mahsulotlar) yordamida bug 'generatorini o'rnatishni tartibga solish muammosiga bag'ishlangan. NR bilan IMSning tipik tuzilishi 1.3-rasmda ko'rsatilgan. Oddiylik uchun biz boshqaruv ob'ekti (masalan, to'g'ridan-to'g'ri oqim dvigateliga (DCM) asoslangan besleme haydovchisi) bir o'lchovli, ya'ni bitta kirish (boshqaruv signali - u) va bitta chiqish (dvigatel) bor deb taxmin qilamiz. milning aylanish tezligi - y). O'rnatish harakati va ob'ektning chiqishi (boshqariladigan o'zgaruvchi) y o'rtasidagi farq bo'lgan nazorat xatosi e, loyqalash blokining kirishlaridan biriga beriladi. Differensiallash moslamasi (DU) yordamida hisoblangan lotin signali ushbu blokning boshqa kirishida qabul qilinadi. Loyqalashtirish blokining maqsadi e xato signallarining qiymatlarini va uning hosilasini a'zolik funktsiyalari bilan belgilanadigan lingvistik o'zgaruvchilarga aylantirishdir. Bu erda A i va B j mos ravishda "Nazorat xatosi" va "Xato lotin" lingvistik o'zgaruvchilar tomonidan qabul qilingan qiymatlar (termalar) hisoblanadi. A'zolik funktsiyalarini qurish misoli 1.3-rasmda ko'rsatilgan, bu erda quyidagi belgilar qo'llaniladi: Z - "Nolga yaqin" (zego); MR - "O'rtacha ijobiy" (o'rta pozitiv); LP - "Katta ijobiy" (katta ijobiy); MN - "O'rta salbiy"; LN - "Katta salbiy" (katta salbiy). Bilimlar bilimlar bazasida qoidalar ko'rinishida saqlanadi, ularning chap qismlarida "Boshqaruv xatosi" va "Xato hosilasi" lingvistik o'zgaruvchilarning yuqoridagi qiymatlari bilan bog'liq shartlar, o'ng qismlarida esa qoidalarga oid bayonotlar mavjud.
Sun’iy intellekt innovatsion texnologiyalar bilan yashash tarzimizni butkul o‘zgartirdi. Sun’iy intellekt insoniyat hayotiga bo‘rondek kirib keldi va jamiyatning har bir sohasiga o‘z ta’sirini o‘tkazib, aql bovar qilmaydigan o‘zgarishlar yasadi. Sun’iy intellekt atamasi ilk bora 1956-yilda konferensiyada kiritilgan. Konferensiyaning muhokamasi fanlararo axborot texnologiyalari tabiiy til generatsiyasiga olib keldi. Internetning paydo bo‘lishi texnologiyaning jadal rivojlanishiga yordam berdi. Sun’iy intellekt texnologiyasi o‘ttiz yil davomida mustaqil texnologiya bo‘lgan, ammo hozirda ushbu texnologiya ilovalari hayotning barcha sohalarida keng tarqalib ulgurgan. Sun’iy intellekt AI qisqartmasi bilan tanilgan va inson aqlini mashinalarda qayta yaratish jarayoni hisoblanadi.
Gartner hisobotiga ko‘ra, sun’iy intellektni o‘zlashtirish 2018-2019 yillarda 4 foizdan 15 foizgacha o‘sgan. Ko‘pgina yangi va rivojlanayotgan texnologiyalar sun’iy intellektga kiritilgan. Gigant tashkilotlarning startaplari ish unumdorligini oshirish, ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish uchun sun’iy intellektni joriy etish bo‘yicha yirik poygalardaishtirok etmoqda.
Keling, ushbu maqolamizda sun’iy intellektning eng so‘nggi to‘qqizta texnologiyasini muhokama qilib o‘tamiz.
Eng so‘nggi sun’iy intellekt texnologiyalari
2022 yilda dolzarb bo‘lib hisoblanayotgan sun’iy intellektning texnologiyalari ro‘yxatining birinchi pozitsiyasini Tabiiy til avlodi egallab turibdi:
Tabiiy til avlodi
Mashinalar inson miyasidan boshqacha tarzda qayta ishlaydi va muloqot qiladi. Tabiiy tilni yaratish - bu tuzilgan ma’lumotlarni ona tiliga aylantiradigan zamonaviy texnologiya. Mashinalar ma’lumotlarni foydalanuvchiga kerakli bo‘lgan formatga aylantirish uchun algoritmlar bilan dasturlashtirilgan. Tabiiy til - bu sun’iy intellektning kichik to‘plami bo‘lib, u kontentni ishlab chiquvchilarga kontentni avtomatlashtirish va kerakli formatda yetkazib berishga yordam beradi. Kontent ishlab chiquvchilari maqsadli auditoriyaga erishish uchun turli xil ijtimoiy media platformalarida va boshqa media platformalarda reklama qilish uchun avtomatlashtirilgan kontentdan foydalanishlari mumkin.Ma’lumotlar kerakli formatlarga aylantirilishi sababli inson aralashuvi sezilarli darajada kamayadi. Ma’lumotlar diagrammalar, grafikalar va boshqalar shaklida ko‘rsatilishi mumkin.
Ikkinchi o‘rinda Nutqni tanib olish texnologiyasi joylashgan:
Nutqni tanib olish
Nutqni tanib olish - bu sun’iy intellektning yana bir muhim to‘plami bo‘lib, u inson nutqini kompyuterlar tomonidan foydali va tushunarli formatga aylantiradi. Nutqni aniqlash inson va kompyuterning o‘zaro ta’siri o‘rtasidagi ko‘prikdir. Texnologiya inson nutqini bir necha tillarda taniydi va o‘zgartiradi. iPhone Siri nutqni aniqlashning klassik namunasidir.
Uchinchi o‘rin esa hozirda muhim ahamiyatga ega bo‘lgan Virtual agenttexnologiyaga tegishli bo‘ldi:
Virtual agent
Virtual agentlar o‘quv dizaynerlari uchun qimmatli vositalarga aylandi. Virtual agent - bu odamlar bilan o‘zaro aloqada bo‘lgan kompyuter ilovasi. Veb-ilovalar va mobil ilovalar mijozlarga ular bilan hamkorlik qilish va savollariga javob berish uchun xizmat ko‘rsatuvchi agentlar sifatida chat-botlarni taqdim etadi. Masalan, Google Assistant uchrashuvlarni tashkil etishga yordam beradi, Amazon’dan Aleksiya esa xaridlar amalga oshirilishini qulaylashtiradi. Virtual yordamchi, shuningdek, sizning tanlovingiz va xohishingiz bo‘yicha maslahatlarni tanlaydigan til yordamchisi kabi ishlaydi. IBM Watson bir necha usul bilan so‘raladigan mijozlarga xizmat ko‘rsatish bo‘yicha odatiy so‘rovlarni tushunadi. Virtual agentlar ham dastur sifatida xizmat qiladi.
Shu bilan birga, hozirgi vaqtda ayniqsa yirik korxona va tashkilotlarda ehtiyoj mavjud bo‘lgan Qarorlarni boshqarish texnologiyasi ro‘yxatning to‘rtinchi o‘rnida joylashib turibdi:
Qarorlarni boshqarish
Zamonaviy tashkilotlar ma’lumotlarni bashoratli modellarga aylantirish va sharhlash uchun qarorlarni boshqarish tizimlarini joriy qilmoqdalar. Korxona darajasidagi ilovalar tashkiliy qarorlar qabul qilishda yordam berish uchun biznes ma’lumotlarini tahlil qilishda dolzarb ma’lumotlarni olish maqsadida qarorlarni boshqarish tizimlarini amalga oshiradi. Qarorlarni boshqarish tezkor qarorlar qabul qilish, xatarlardan qochish va jarayonni avtomatlashtirishga yordam beradi. Qarorlarni boshqarish tizimi moliya sektori, sog‘liqni saqlash sektori, savdo, sug‘urta sektori, elektron tijorat va boshqalarda keng qo‘llaniladi.
Ro‘yxatning beshinchi pog‘onasini esa Chuqur o‘rganish texnologiyasi egallab turibdi:
Chuqur o‘rganish
Sun’iy neyron tarmoqlarga asoslangan holda ishlaydigan sun’iy intellektning yana bir sohasi Chuqur o‘rganish hisoblanadi. Ushbu uslub kompyuterlar va mashinalarni xuddi odamlar kabi o‘rganishga o‘rgatadi. "Chuqur" atamasi neyron tarmoqlarda yashirin qatlamlarga ega bo‘lgani uchun yaratilgan. Odatda, neyron tarmoq 2-3 ta yashirin qatlamga ega va maksimal 150 ta yashirin qatlamga ega bo‘lishi mumkin. Chuqur o‘rganish model va grafik ishlov berish blokini o‘rgatish uchun yirik ma’lumotlarda samarali hisoblanadi. Algoritmlar bashoratli tahlilni avtomatlashtirish iyerarxiyasida ishlaydi. Chuqur o‘rganish yo‘ldoshlardan ob’yektlarni aniqlash uchun ayerokosmik va harbiy kabi ko‘plab sohalarda muvaffaqiyat bilan qo‘llanmoqda, ishchi mashinaga yaqinlashganda xavfli hodisalarni aniqlash orqali ishchilar xavfsizligini yaxshilashga yordam beradi, saraton hujayralarini aniqlashga yordam beradi va hokazo.
Joriy yilning ahamiyatli texnologiyalaridan yana biri Mashinani o‘rganish bo‘lib, u ro‘yxatning oltinchi pog‘onasini egallagan.
Mashinani o‘rganish
Mashinani o‘rganish - bu sun’iy intellekt bo‘limi bo‘lib, u mashinaga dasturlashtirilmagan holda ma’lumotlar to‘plamidan ma’no chiqarish imkonini beradi. Mashinani o‘rganish texnikasi korxonalarga algoritmlar va statistik modellar yordamida amalga oshiriladigan ma’lumotlar tahlili bilan ongli qarorlar qabul qilishga yordam beradi. Korxonalar uni turli sohalarda qo‘llashdan foyda olish uchun mashinani o‘rganishga katta miqdorda sarmoya kiritmoqda. Sog‘liqni saqlash va tibbiyot kasbi kasalliklarni bashorat qilish va samarali davolash uchun bemor ma’lumotlarini tahlil qilish uchun mashinani o‘rganish usullariga muhtoj. Bank va moliya sektori mijozlarga investitsiya imkoniyatlarini aniqlash va taklif qilish hamda xavf va firibgarlikning oldini olish uchun mijozlar ma’lumotlarini tahlil qilish uchun mashinani o‘rganishga muhtoj. Chakana sotuvchilar mijozlar ma’lumotlarini tahlil qilish orqali mijozlarning xohish-istaklari, iste’molchilar xatti-harakatlari o‘zgarishini bashorat qilish uchun mashinani o‘rganishdan foydalanadilar.
Jarayonlarni robotlashtirilish yo‘li bilan avtomatlashtirish kabi sun’iy intellekt texnologiyalarining yana bir uslubi yettinchi o‘ringa sazovor bo‘lib turibdi:
Jarayonlarni robotlashtirilish yo‘li bilan avtomatlashtirish
Jarayonlarni robotlashtirilish yo‘li bilan avtomatlashtirish – bu robotni (dasturiy ta’minot ilovasi) ma’lumotlarni sharhlash, muloqot qilish va tahlil qilish uchun sozlaydigan sun’iy intellekt ilovasi. Sun’iy intellektning ushbu intizomi takrorlanadigan va qoidalarga asoslangan qisman yoki to‘liq qo‘lda bajariladigan operatsiyalarni avtomatlashtirishga yordam beradi.
Ro‘yxatimizdagi sakkizinchi o‘rinni Peer-to-peer network egallamoqda.
Peer-to-peer tarmog‘i server orqali ma’lumotlarni uzatmasdan ularni almashish uchun turli tizimlar va kompyuterlar o‘rtasida ulanishga yordam beradi. Peer-to-peer network eng murakkab muammolarni hal qilish qobiliyatiga ega. Ushbu texnologiya kriptovalyutalarda qo‘llaniladi. Mazkur texnologiyadan foydalanish tejamkorlikni ta’minlaydi, chunki alohida kompyuterlar ulanadi, serverlar esa talab etilmaydi.
Va nihoyat ro‘yxatimizning so‘ngi pog‘onasidan Sun’iy intellekt uchun optimallashtirilgan apparat vositalari joy olgan.
Sun’iy intellekt uchun optimallashtirilgan apparat vositalari
Sun’iy intellekt dasturiy ta’minoti biznes olamida yuqori talabga ega. Dasturiy ta’minotga bo‘lgan e’tiborning ortishi bilan dasturiy ta’minotni qo‘llab-quvvatlaydigan apparatga ehtiyoj ham paydo bo‘ladi. An’anaviy chip sun’iy intellekt modellarini qo‘llab-quvvatlamaydi. Neyron tarmoqlar, chuqur o‘rganish va kompyuterni ko‘rish uchun yangi avlod sun’iy intellekt chiplari ishlab chiqilmoqda. AI apparati kengaytiriladigan ish yuklarini boshqarish uchun protsessorlarni, neyron tarmoqlar uchun maxsus maqsadli o‘rnatilgan kremniyni, neyromorfik chiplarni va boshqalarni o‘z ichiga oladi. Nvidia, Qualcomm va AMD kabi yirik tashkilotlar murakkab sun’iy intellekt hisoblarini bajara oladigan chiplarni yaratmoqda. Sog‘liqni saqlash va avtomobilsozlik ushbu chiplardan foyda ko‘radigan sohalar bo‘lishi mumkin
Xulosa
Xulosa qilib aytadigan bo‘lsak sun’iy intellekt intellektning hisoblash modellarini aks yetadi. Intellektni muammolarni hal qilish, xulosalar chiqarish, tilni qayta ishlash va hokazolar uchun dasturlashtirilishi mumkin bo‘lgan tuzilmalar, modellar va operatsion funksiyalar sifatida ta’riflash mumkin. Sun’iy intellektdan foydalanishning afzalliklari ko‘plab sohalarda allaqachon olingan. Sun’iy intellektni qo‘llaydigan tashkilotlar noto‘g‘ri va xatolarni bartaraf etish uchun relizdan oldin sinovlarni o‘tkazishi kerak. Dizayn, modellar mustahkam bo‘lishi kerak. Sun’iy tizimlarni chiqargandan so‘ng, korxonalar turli ssenariylarda doimiy ravishda monitoring qilishlari kerak. Tashkilotlar standartlarni yaratishi va qo‘llab-quvvatlashi va yaxshiroq qaror qabul qilish uchun turli fanlardan mutaxassislarni yollashi kerak. Sun’iy intellektning ob’yektiv va kelajakdagi maqsadlari insonning barcha murakkab faoliyatini avtomatlashtirish orqali xatolar va noto‘g‘ri qarashlarni bartaraf etishdan iborat.
|
| |
