Intellektual interfeyslar. Intellektual kontrollerlar. Intellektual (neyronli) kompyuterlar. Intellektual komplekslarda texnik qurilmalar.
Sun’iy intellekt masalalarini yechish modellari
Sun’iy intellekt masalalarini yechish modellari
Mantiqiy modellar.
To‘rli modellar.
Mahsuliy(produktsionnыe) modellar.
Stsenariylar.
Intellektual interfeys.
Tushunish darajalarining klassifikatsiyasi.
Tayanch iboralar: predmet soha, mazmun(mohiyat), mulohaza(fikr), predikatlar hisobi, mantiqiy modellar, to‘rli modellar, semantik modellar, maxsuliy modellar denotativ semantika, konnotativ semantika, denotat, maxsulotning oldingi sharti, stsenariy, metatushunish, lokutsiya, illokutsiya, perlokutsiya.
1. Mantiqiy modellar
Har qanday masalaning qo‘yilishi va yechimi har doim uning mos predmet sohaga mos kelishi bilan bog‘liq. Metall kesuvchi stanokning detallarni qayta ishlash jadvalini tuzish masalasini yechar ekanmiz, biz predmet sohaga stanoklar, detallar, vaqt oralig‘i kabi bir qancha ob’ektlarni va «stanok», «detall», «stanok turi» kabi umumiy tushunchalarni jalb qilamiz. Masalani yechish uchun kerak bo‘ladigan axborotlarni tushunishning umumiy asosini tashkil etadigan barcha predmet va hodisalar predmet soha deyiladi. Mazmunan predmet soha real va abstrakt ob’ektlardan tashkil topgan mohiyatni ifodalaydi. Predmet sohaning mohiyati bir-biri bilan muayyan munosabatda turadi. Mohiyatlar orasida o‘xshash munosabatlar kuzatiladi. Bunga o‘xshash mohiyatlarning majmuasi predmet sohaning yangi mohiyati hisoblangan mohiyatlar sinfini tashkil etadi.
Mohiyatlar orasidagi munosabatlar mulohazalar yordamida ifodalanadi. Mulohaza - ko‘rsatilgan mohiyatlarda o‘ringa ega bo‘lgan yoki bo‘lmagan xayoliy mumkin bo‘lgan vaziyat. Tilda (formal yoki tabiiy) mulohazalarga gaplar javob beradi. Mulohaza va gapni ham mohiyat deb qarash va uni predmet sohaga qo‘shish mumkin.
Predmet sohalarni tavsiflash uchun mo‘ljallangan tillar bilimlarni tasvirlash tillari deyiladi. Tabiiy til bilimlarni tasvirlashning universal tili hisoblanadi. Lekin tabiiy tilni mashinada bilimlarni tasvirash uchun qo‘llashda ularning nomuntazamligi, ikkima’noliligi va h.k. ko‘ra ko‘p qiyinchiliklarga duch keladi. Asosiy to‘siq tabiiy tilda formal semantikaning mavjud emasligidadir. Matematik bilimlarni tasvirlashda matematik mantiqda qadimdan mantiqiy formalizmlardan - asosan aniq formal semantika va operatsion ko‘makka ega predikatlar hisobidan foydalaniladi. SHuning uchun prdikatlar hisobi birinchi mantiqiy til bo‘lgan. Bu tilni amaliy masalalarni yechish bilan bog‘liq bo‘lgan predmet sohani formal tavsiflashda ishlatishgan.
Mantiqiy tillarda bajarilgan predmet sohalarni tavsiflash mantiqiy modellar deyiladi.
2. To‘rli modellar
Bir qancha ta’riflarni kiritamiz. Mohiyat deganda ixtiyoriy tabiatga ega bo‘lgan ob’ektni tushunamiz. Bu ob’ekt real olamda mavjud bo‘lishi mumkin. Bu holda u P-mohiyat deb ataladi. Bilimlar bazasida unga qandaydir tavsif mos keladi. Bu tavsifning to‘liqligi P-mohiyat haqida intellektual tizim ega bo‘lgan axborot bilan aniqlanadi. Bunday tasvirlash bilimlar bazasida M-mohiyat deyiladi. SHuni ta’kidlash joizki, shunday M-mohiyat mavjud bo‘lishi mumkinki, unga mos P-mohiyat mavjud bo‘lmasligi mumkin. Bunday M-mohiyatlar bilimlar bazasi ichida umumlashtirish amallariga o‘xshash amallar yordamida hosil qilingan abstrakt ob’ektlarni o‘zida ifodalaydi.
Mohiyatlarni ikki qismga ajratish birinchi marta semioptik modellarda shakllangan va ularga asoslangan vaziyatli boshqarish g‘oyalarini to‘rli modellarda qo‘llashga imkon beradi. Muammoli sohaning semioptik modeli deganda bilimlar bazasida P-mohiyatlar va ular orasidagi bog‘lanishlarni tosvirlash imkonini beradigan protseduralar kompleksi tushuniladi. O‘zaro bog‘langan P-mohiyatlarni interpretatsiya qilish usuli denotativ semantika, o‘zaro bog‘langan M-mohiyatlarni interpretatsiya qilish usuli konnotativ semantika deyiladi. P-mohiyat bilimlar bazasidagi unga mos M-mohiyatga nisbatan M-mohiyatning denotati yoki referenti deyiladi, M-mohiyat esa P-mohiyatga nisbatan uning degistanti, nomi, nishoni, identifikatori va sh.k. deyiladi. Degistant to‘rli modeldagi oddiyroq element. U to‘rli modeldagi terminal ob’ektlar sinfiga kiradi. Terminal ob’ekt deb oddiyroq mohiyatlarga ajratib bo‘lmaydigan M-mohiyatga aytiladi. Qolgan M-mohiyatlar xosilaviy ob’ektlar yoki xosilaviy M-mohiyatlar deyiladi. Sinf yoki turlarni tashkil etadigan terminal ob’ektlar ro‘yxati intellektual tizimlarni tashkil etishda beriladi. Ular butun, haqiqiy sonlar, identifikatorlar, satrlar, ro‘yxatlar va h.k. bo‘lishi mumkin. Terminal ob’ektlarning semantikasi ular bilan ishlatiladigan mumkin bo‘lgan protseduralar to‘plami bilan aniqlanadi. Masalan: sonlar ustida arifmetik amallar bajarish, satrlar yoki identifikatorlarni o‘zaro taqqoslash, kiritish-chiqarish amallari va h.k.
3. Maxsuliy modellar
Maxsulotlar freymlar bilan bir qatorda intellektual tizimlarda bilimlarni tasvirlashning mashxur vositalari xisoblanadi. Maxsulotlar bir tomondan mantiqiy modellarga yaqin bo‘lib, maxsuliy chiqarish protseduralarini tashkil etish imkonini bersa, boshqa tomondan klassik mantiqiy modellarga qaraganda bilimlarni ko‘rgazmaliroq tarzda aks ettiradi. Ularda mantiqiy xisoblarga xos bo‘lgan qat’iy chegaranishlar yo‘q. Bu esa maxsulot elementlarini interpretatsiyasini o‘zgartirish imkonini beradi. Umumiy xolda maxsulot deganda quyidagi ifoda tushuniladi:
(i); Q; P; A=>B; N.
Bu yerda i-maxsulot nomi bo‘lib, bu nom yordamida mazkur maxsulot maxsulotlar to‘plamidan ajratib olinadi. Nom sifatida maxsulotning mazmunini aks ettiruvchi qandaydir leksema(masalan, «kitoblar xaridi» yoki «qulfning kodlari to‘plami») yoki tizim xotirasida saqlanuvchi maxsulotlar to‘plamidagi maxsulotning tartib raqami olinishi mumkin.
Q element maxsulotning qo‘llanilish sohasini xarakterlaydi. Bunday sohalar inson kognitiv strukturalaridan oson ajratiladi. Bizning bilimlarimiz «tayoqchalar bo‘yicha ajratilgan». Bir «tayoqcha»da ovqatni qanday tayyorlash haqidagi bilimlar saqlansa, boshqasida ishga qanday yetib borish haqidagi bilimlar saqlanadi va h.k. Bilimlarni aloxida sohalarga ajratish kerakli bilimni izlash vaqtini tejashga imkon beradi. Intellektual tizimlarning bilimlar bazasida bunday sohalarga ajratish maxsuliy modellarda bilimlarni tasvirlash uchun maqsadga movofiq.
Maxsulotning asosiy elementi uning yadrosi A=>B xisoblanadi. Maxsulot yadrosini interpretatsiya qilish => sekventsiya ishorasining chap va o‘ng tomonida nima turganligiga bog‘liq holda turli xil bo‘lishi mumkin. Maxsulot yadrosini oddiy o‘qish quyidagicha ko‘rishinda bo‘ladi: AGAR A, U XOLDA B. Yadroning murakkabroq konstruktsiyalari o‘ng tomonda alternativ tanlovlarga ruxsat beradi. Masalan, AGAR A, U XOLDA V1, AKS XOLDA V2. Sekventsiya oddiy mantiqiy ma’noda A ning rostligidan V kelib chiqishiga o‘xshash mantiqiy ishora sifatida izoxlanishi mumkin. Maxsulot yadrosini boshqa interpretatsiyalari ham bo‘lishi mumkin. Masalan, A V xarakatni amalga oshirish uchun kerak bo‘ladigan biror bir shartni tavsiflashi mumkin.
P element maxsulot yadrosining qo‘llanilish sharti xisoblanadi. Odatda P mantiqiy ifoda bo‘ladi (qoidaga ko‘ra predikat). R «rost» qiymat qabul qilganda maxsulot yadrosi faollashadi. Agar R yolg‘on bo‘lsa maxsulot yadrosini ishlatib bo‘lmaydi.
N element maxsulotning keyingi shartini tavsiflaydi. Ular faqat maxsulot yadrosi amalga oshgandagina aktuallashtiriladi. Maxsulot keyingi sharti V ni amalga oshirgandan keyin bajarish kerak bo‘ladigan xarakat va protseduralarni tavsiflaydi. Masalan, magazinda biror maxsulot xarid qilingandan keyin maxsulotlar ro‘yxatidan shunday turdagi maxsulotning sonini bittaga kamaytirish kerak.
Agar tizim xotirasida qandaydir maxsulotlar to‘plami saqlansa, u xolda ular maxsulotlar tizimini tashkil etadi. Maxsulotlar tizimida maxsulotlarni boshqarish uchun maxsus protseduralar berilgan bo‘lishi kerak. Bu protseduralar yordamida maxsulotlarni aktuallashtirish va aktuallashgan maxsulotlar orasidan u yoki bu maxsulotni bajarish uchun tanlash amalga oshiriladi.
Bir qator intellektual tizimlarda bilimlarni tasvirlashning to‘rli va maxsuliy modellarining kombinatsiyasi ishlatiladi. Bunday modellarda deklarativ bilimlar modelning to‘rli komponentida, protsedurali bilimlar maxsuliy komponentida tavsiflanadi. Bunday xolda semantik to‘r ustidan maxsuliy tizimning ishlashi haqida gapirishadi.
4. Stsenariylar
Bilimlarni ifodalash tizimlarida real xayotdagi ma’lum standart vaziyatlarni tavsiflaydigan stereotip bilimlar asosiy rol o‘ynaydi. Bunday bilimlar vaziyatlarni tavsiflashda tushirib qoldirilgan ma’lumotlarni tiklashga, bu vaziyatda kutilishi mumkin bo‘lgan yangi faktlarning paydo bo‘lishini oldindan aytishga, vaziyatning kelib chiqish mohiyatini o‘rnatishga imkon beradi.
Stereotip bilimlarni tavsiflashda turli xil modellardan foydalaniladi. Ular ichida eng ko‘p tarqalgani stsenariylar hisoblanadi. Stsenariy deb predmet sohaning tipik vaziyatini aniqlaydigan, o‘zaro bog‘langan faktlar standart ketma-ketligining formal tavsifiga aytiladi. Bu stsenariyda ishtirok etadigan shaxslarning maqsadga erishish usulini tavsiflaydigan protsedura yoki harakatlar ketma-ketligi bo‘lishi mumkin. Intellektual tizimlarda stsenariylar tabiiy-tilli matnlarni tushunish protseduralarida, hatti - harakatlarni rejalashtirishda, o‘qitishda, qaror qabul qilishda, atrof muhit o‘zgarishlarini boshqarishda ishlatiladi.
5. Intellektual interfeys
Faraz qilaylik intellektual tizimga matn kiritilyapti. Matnda berilgan ixtiyoriy savollarga inson nuqtai nazaridan u to‘g‘ri javob beryotgan bo‘lsa, intellektual tizim matnni tushunyapti deymiz. «Inson» deganda tizimning tushunish qobiliyatini baxolovchi muayyan ekspert-inson tushuniladi. Bu sub’ektivlikka xissa qo‘shadi, chunki turli xil kishilar bir xil matnni turlicha tushunishadi.
6. Tushunish darajalarini sinflash
Mavjud intellektual tizimlarda beshta asosiy tushunish darajalarini va ikkita metatushunish darajalarini ajratish mumkin.
Birinchi daraja matndan kiritilgan savollarga javobni tizim to‘g‘ridan-to‘g‘ri ma’nosiga asoslanib shakllantirish sxemasi bilan xarakterlanadi. Masalan, tizimga «Nonushtadan keyin, soat sakkizda, Petya maktabga ketdi. Soat ikkida u uyga qaytdi. Tushlikdan keyin u sayr qilishga ketdi» matni kiritilgan bo‘lsa, u xolda birinchi tushunish darajasida tizim «Petya qachon maktabga ketdi?», «Tushdan keyin Petya nima qildi?» kabi savollarga javob bera olishi kerak. Lingvistik protsessorda matn va unga taaluqli savollarning morfologik, sintaktik va semantik analizlari sodir bo‘ladi. Lingvistik protsessorning chiqishida matn va savollarning chiqarish bloki ishlay oladigan ichki ifodalari hosil bo‘ladi. Maxsus protseduralardan foydalanib bu blok javobni hosil qiladi. Boshqacha aytganda, birinchi darajali tushunishning allaqachon intellektual tizimdan ma’lumotlarni ifodalash va bu ma’lumotlarga xulosa chiqarishning ma’lum vositalarini talab qiladi.
Ikkinchi daraja: Ikkinchi darajada matndagi ma’lumotlarga asoslangan mantiqiy xulosa qilish vositalari qo‘shiladi. Bular matnda yaqqol mavjud bo‘lmagan axborotlarni tug‘dirish imkoniga ega bo‘lgan matndagi turli xil mantiqlardir(vaqtli, fazoli, kauzual va sh.k.). Bizning misolda ikkinchi darajada «Nima oldin bo‘ldi: Petyaning maktabga ketishimi yoki uning tushlik qilishimi?» yoki «Petya maktabdan kelgandan keyin sayr qildimi?» kabi savollarga to‘g‘ri javob hosil qilish mumkin. Intellektual tizim matnning vaqt strukturasini tuzibgina qolmay, bu kabi savollarga javob berishi mumkin.
Ikkinchi darajali tushunish yordamida tashkil qilish mumkin bo‘lgan intellektual tizim sxemasi yana bir bilimlar bazasiga ega bo‘ladi. Unda voqealarning strukturasiga tegishli qonuniyatlar, ularning fazoviy tashkil etilish mumkinligi, kauzual bog‘liqliklar va sh.k. qonuniyatlar saqlanadi. Mantiqiy blok esa psevdofizik mantiqlar bilan ishlash uchun barcha kerakli vositalarga ega bo‘ladi.
Uchinchi daraja: Ikkinchi daraja vositalariga atrof - muhit haqidagi tizimlar bilimlari bilan matnni to‘ldirish qoidalari qo‘shiladi. Intellektual tizimda bu bilimlar mantiqiy xarakterga ega bo‘ladi va boshqa turdagi protsedura va stsenariyalar ko‘rinishida qayd qilinadi. Uchinchi tushunish darajasida intellektual tizim «Petya ertalab soat sakkizda qaerda bo‘lgan?» yoki «Soat ikkida Petya qaerdan keldi?» kabi savollarga javob bera olishi kerak. Buning uchun «maktabda bo‘lish» jarayoni nimani bildirishini, xususan, bu jarayon uzluksiz va unda ishtirok etuvchi sub’ekt xamma vaqt «maktabda» bo‘lishini bilish kerak.
Uchinchi darajali tushunish amalga oshiriladigan intellektual tizim strukturasi tashqi tomondan ikkinchi daraja sxemasidan farq qilmaydi. Biroq mantiqiy blokda nafaqat sof deduktiv xulosalash vositalari, balki stsenariylar bo‘yicha xulosalash vositalari ham ko‘zda tutilishi kerak.
Sanab o‘tilgan uchta tushunish darajalari amalda ishlayotgan barcha Intellektual tizimlarda amalga oshirilgan. Birinchi daraja va qisman ikkinchi daraja turli xil tabiiy tilda muloqot qilish tizimlariga kiradi.
Tushunishning keyingi ikkita darajasi mavjud intellektual tizimlarda qisman amalga oshirilgan. To‘rtinchi daraja: Matn o‘rniga unda ma’lumotlarni olishning ikkita kanali mavjud bo‘lgandagina kelib chiqadigan kengaytirilgan matn ishlatiladi. Birinchi kanal orqali tizimga matn uzatiladi, ikkinchisi orqali matnda mavjud bo‘lmagan qo‘shimcha axborotlar uzatiladi. Insonlar o‘rtasidagi aloqada ko‘rish ikkinchi kanal rolini o‘ynaydi. Birdan ortiq aloqa kanallariga ko‘rish imkoniyatiga ega bo‘lgan intellektual robotlar ega bo‘ladi.
Aloqaning ko‘rish kanali atrof muxitning «shu yerda va hozir» holatini qayd qilish va matnga kuzatilayotgan axborotni kiritish imkonini beradi. Tizim matn yuzaga keladigan vaziyat bilan to‘g‘ridan to‘g‘ri bog‘langan so‘zlar kiritilgan matnlarni tushunish qobiliyatiga ega bo‘ladi. Quyiroq tushunish darajalarida masalan, «Qaranglar Petya nima qildi! U buni olmasligi kerak edi!» matnini tushunish mumkin emas. Ko‘rish kanali mavjud bo‘lsa tushunish jarayoni bunga ega bo‘ladi.
To‘rtinchi darajali tushunish bo‘lgan xolda intellektual tizim «Nima uchun Petya buni olmasligi kerak edi?» yoki «Petya nima qildi?» kabi savollarga javob bera oladi. Tizimga kirayotgan savol uchinchi darajaga mos kelsa, tizim kerakli javobni beradi. Javob uchun qo‘shimcha axborotlarni(«ekzegetik») jalb qilish kerak bo‘lsa, u holda matn va savolning ichki ko‘rinishi matn bilan intellektual tizimga ko‘rish yoki boshqa qandaydir kanal orqali hosil bo‘lgan real vaziyat o‘rtasidagi munosabatni aniqlashni amalga oshiradigan blokka uzatiladi.
Beshinchi daraja: Javob uchun bu darajada intellektual tizim matndan tashqari matn manbai bo‘lgan va tizim xotirasida aloqaga taalluqli umumiy axborotlarni saqlaydigan muayyan sub’ekt haqidagi axborotdan foydalanadi. Beshinchi darajaga mos nazariya - nutqiy aktlar nazariyasidir.
SHunga e’tibor berilganki, xar qanday ibora nafaqat voqelikning qandaydir hodisasini bildiradi, balki o‘zida uchta harakatni birlashtiradi: lokutsiya, illokutsiya va perlokutsiya. Lokutsiya - bu o‘z holicha gapirish, ya’ni so‘zlovchi o‘zining fikrini aytish uchun qilgan harakati. Illokutsiya - bu gapirish yordamida harakat: savol, istak(buyruq yoki iltimos) va tasdiq. Perlokutsiya - so‘zlovchining tinglovchiga qandaydir ta’sir o‘tkazishiga qaratilgan harakati: «xushomad qilish», «ajablantirish», «ko‘ndirish» va x.k. Nutqiy aktni nutqiy harakatlarning ongli minimal birligi sifatida aniqlash mumkin. Har bir nutqiy akt lokutiv, illokutiv va perlokutiv aktlardan tashkil topgan.
To‘rtinchi va beshinchi tushunish darajalari uchun muloqot asosida yotgan muloqotning nutqsiz komponentalari va psixologik printsiplari bo‘yicha natijalari qiziqarli. Bundan tashqari, matnni to‘ldirish qoidalariga moloqotning muayyan sub’ekti haqidagi bilimlarga tayanadigan(agar tizimda bu bilimlar mavjud bo‘lsa) xulosa chiqarish qoidalari kiradi. Masalan tizim mazkur sub’ektga u tomonidan xosil qilingan matnni to‘g‘ri deb hisoblab ishonishi mumkin. Lekin unga ishonmasligi va matnni sub’ekt haqidagi o‘zining bilimlari bilan to‘g‘rilab tushunishi mumkin. Bu turdagi bilimlar hali yetarlicha rivojlanmagan muloqotning psixologik nazariyalariga tayanishi kerak.
Masalan tizimga quyidagi matn kiryapti: «Nina darrov kelishga va’da berdi». Agar tizimda Nina haqida hech qanday ma’lumot bo‘lmasa, u bilimlar bazasiga murojaat qilishi va «darrov» vaqt ko‘rsatkichini baholash uchun qandaydir normativ ma’lumotdan foydalanishi mumkin. Bu ma’lumotdan «darrov» yarim soatdan oshmasligini bilish mumkin. Lekin tizimga kiritilayotgan matnda so‘z borayotgan Nina haqida maxsus ma’lumot bo‘lishi mumkin. Bu holda tizim, bilimlar bazasidan kerakli bilimlarni olib, masalan, Ninaning bir soatdan oldinroq kelmasligiga tayyorlanishi mumkin.
Birinchi metadaraja: Bu darajada bilimlar bazasi tarkibida o‘zgarishlar sodir bo‘ladi. U tizimga ma’lum va tizimga kiritilgan matnlarda mavjud bo‘lgan faktlar bilan to‘ldiriladi. Turli intellektual tizimlar bir biridan bilimlardan faktlarni xosil kilish qoidalarining xarakteri bilan farq qiladi. Masalan farmokologik ekspertiza uchun mo‘ljallangan tizimlarda bu qoidalar induktiv xulosa qilish va tasvirlarni tanish usullariga tayanadi. Qoidalar ehtimollar printsipiga, xulosalarga va x.k. asoslangan bo‘lishi mumkin. Barcha hollarda bilimlar bazasi aprior to‘liqmas bo‘lib ko‘rinadi va bunday intellektual tizimlarda savollarga javob qidirishda qiyinchiliklar yuzaga keladi. Xususan, bilimlar bazasida nomonoton xulosa kerak bo‘lib qoladi.
Ikkinchi metadaraja: Bu darajada metaforik bilimlarning paydo bo‘lishi sodir bo‘ladi. Bu maqsadlar uchun foydalaniladigan metaforik darajadagi bilimlarni hosil qilash qoidalari analoglar va assotsiatsiyalar bo‘yicha xulosa qilishga tayanadigan maxsus protseduralarni o‘zida ifodalaydi. Hozirgi vaqtda ma’lum bo‘lgan analoglar bo‘yicha xulosalash sxemasi Leybnits diagrammasidan foydalanadi. Bu diagramma analoglar bo‘yicha fikrlashning faqat xususiy hollarini aks ettiradi. Assotsiativ fikrlash sxemalari bundan ham sayoz.
Tushunish darajalari va metadarajalari intellektual tizim arxitekturasi nuqtai nazaridan qaralsa ketma-ket yangi bloklarni qo‘shish va ular amalga oshiradigan protseduralarning murakkablashuvini kuzatish mumkin. Birinchi darajada faqat matnning o‘ziga tegishli bo‘lgan bilimlar bazasi bilan lingvistik protsessor yetarli bo‘ladi. Ikkinchi darajada bu protsessorda mantiqiy xulosalash protsedurasi paydo bo‘ladi. Uchinchi darajada bilimlar bazasi kerak bo‘ladi. Dastlabki ma’lumot kanalidan mustaqil holda ishlaydigan yangi ma’lumot kanalining paydo bo‘lishi to‘rtinchi daraja bilan xarakterlanadi. Bu kanalning ishlashi bilan bog‘liq bo‘lgan protseduradan tashqari har bir kanaldan olingan ma’lumotlarning integratsiyasini amalga oshiruvchi ikkala kanal ishlash natijalarini o‘zaro ko‘rsatib turuvchi protsedura paydo bo‘ladi. Rivojlanishning beshinchi darajasida bilimlar va ma’lumotlarni xulosalashning turli xil usullari olinadi. Bu darajada individual va guruxli xatti xarakatlar modeli muhim bo‘ladi. Metadarajalarda bilimlarni boshqarish uchun quyiroq tushunish darajalarida mavjud bo‘lmagan yangi protseduralar paydo bo‘ladi. To‘liq hajmda tushunish - ko‘rinishidan qandaydir erishib bo‘lmaydigan orzu. Tushunish fenomenining boshqacha interpretatsiyalari ham mavjud. Masalan, tushunish darajasini tizimning olingan natijani tushuntirish qobiliyatiga ko‘ra baholash mumkin. Bu yerda tizim unga kiritilgan matnga asosan nima qilganini tushuntirayotganda nafaqat tushuntirish darajasi, balki tizim o‘zining natijalarini asoslayotganda asoslash darajasi ham bo‘lishi mumkin. Tushuntirishdan farqli o‘laroq asoslash har doim tizimning joriy vaqtdagi mavjudligi bilan aniqlanadigan faktlar va bilimlarning yig‘indisi bilan bog‘liq. Tushunish uchun kiritiladigan matn bir xolatda tizim tomonidan rost deb qabul qilinsa, boshqa holatda yolg‘on deb qabul qilinishi mumkin. Tushuntirish va asoslashdan tashqari matnni tushunish bilan bog‘liq yana bir funktsiya - oqlash ham bo‘lishi mumkin. Biror narsani oqlash chiqarilgan tasdiqlar intellektual tizimda o‘rnatilgan norma va qiymatlar tizimiga qarama - qarshi emasligini tasdiqlashni bildiradi. Ekspert tizimlarga o‘xshash shunday intellektual tizimlar borki, ular tushuntirish va qisman izohlar berish imkoniyatiga ega. Asoslash va oqlash protseduralari to‘liq hajmda hali amalga oshirilmagan.
http://fayllar.org
Harakat kontrollerlari
Yuqorida ko`rsatilgan 1-yo`nalish – foydalanuvchiga modul harakatini boshqarishni kompleks vazifalarini yechishni tez va to`laqonli bajarish imkonini beradigan yangi avlod kompyuter qurilmalarini yaratishni ko`zga tutadi.
Mexatron harakatlarni boshqarish masalasini ikkita asosiy qismga ajratish mumkin:
harakatni rejalashtirish;
harakatni vaqt davomida bajarish.
Harakatni rejalashtirish va dasturni avtomatlashgan tarzda boshqarish masalasini yuqori bosqichdagi kompyuter belgilaydi. Bu kompyuter o`z navbatida topshiriqlarni inson-operatordan oladi. Signallarni hisoblash va harakat signallarini yuritmalarga berish vazifasini harakat kontrolleri amalga oshiradi. Shunday qilib, KBQ arxitekturasida kompyuter va kontrollerning ishtiroki boshqarishning topshiriqlarini bajarishda vazifalarni ajratish nuqtai nazaridan maqsadlidir.
Faqat oddiy modullarda vaqt vaqti bilan oddiy kontrollerlar ishlatiladi va ular shartli ravishda arzonligi bilan foydalanuvchilar uchun qulaydir. Bu turdagi kontrollerlar vazifasi bir (kam xollarda ikki) koordinata bo`ylab mexanik harakatni boshqarish bo`lib, murakkab boshqaradigan strukturalar uchun oddiy interfeysga ega.
Operator tomonidan uncha qiyin bo`lmagan tilda (masalan, BASIC) boshqarish dasturini tuzish lozimligi, aloqa kanallarining kamlig va xotirasi hajmini kichikligi bu turdagi kontrollerlarni intellektual boshqariladigan ko`p koordinatli mexatron tizimlarda ishlatish mumkin emasligini ko`rsatadi.
Zamonaviy kontrollerlar boshqarilayotgan mexanik ob`ektning joylashuvi va/yoki tezligini teskari aloqa printsipi asosida boshqaradi, ya`ni mexatron tizim ijro etish bosqichida yopiq tizim bo`lib hisoblandi. Ochiq tizim bugungi kunda faqat qadamli dvigatelli tizimlarda ishlatiladi. Qadamli dvigatellar grafopostroitellar, plotterlar, aylanma stollar va boshqa sodda uskunalarda ishlatiladi.
Avtomatlashtirilgan mashinasozlik uskunalarida (metall kesuvchi, texnologik robotlar) harakatlarning aniqligiga erishish uchun faqat yopiq boshqaruv tizimlari ishlatiladi.
Ko`p funktsional harakatlarni amalga oshirishi uchun kontrollerlar tashqi qurilmalar bilan aloqada bo`lishini ta`minlaydigan qo`shimcha kirish/chiqish interfeyslari mavjud. Odatda, bu signallar diskret shaklga ega (I/O). Sanoatda avtomatik tizimlarda jihozlar bilan aloqa qilish uchun dasturlanadigan mantiqiy kontrollerlar (DMK) keng qo`llaniladi. Bunda harakat kontrollerlari va DMK orasidagi axborot almashinish faqat diskret kirish/chiqish bloklari orqali amalga oshiriladi.
Kontrollerlar tomonidan kuchli o`zgartirgichlar uchun boshqariladigan signallarning shakllanishining 2 usuli keng tarqalgan.
-analogli topshiriq signallari;
-modullashgan boshqaruv signallari.
Analogli boshqaruv signallarini hosil qilish uchun (-10V dan +10V gacha o`zgarmas tok) elektr kuchlanish beradigan raqamli-analogli o`zgartirgich kerak bo`ladi. energiya nuqtai-nazaridan o`zgartirgichlarning kuch kalitlarini boshqarishda keng-impul’sli modulyatsiya (широтно-импульсная модуляция (ШИМ)) metodini qo`llash foydaliroqdir.
Kontrollerlarnin texnik izohlarida harakatlar kattaligini asosan o`lchami [Imp] (Steps yoki Counts), tezlik esa [Imp/s] (Steps/sec yoki Counts/sec) birliklarda o`lchanadi. Bu kattaliklar teskari aloqa datchiklarning xarakteristikalarini hisobga olmagan holda kontrollerning shaxsiy xususiyatlarini ifoda etadi. SI sistemasida harakat xarakteristikalarini aniqlash uchun ushbu kattaliklarni tanlab olingan datchiklar koeffitsientiga bo`lish kerak. Masalan, oddiy aylanuvchi fotoimpulsli qabul qiluvchi (enkoder) 5000 Imp/ayl koeffitsientiga ega, tanlab olingan rezolver esa 65000 Imp/ayl koeffitsientiga egayu Unda kontrollerning pasport xarakteristikasi 1000000 Imp/s bo`lganda, motorning maksimal aylanish tezligi 200 ayl/s ni olamiz, rezolver apparati – 15,38 ayl/s.
Intellektual mexatron modulni yaratishda KBQ apparat arxitekturasining 2 ta asosiy varianti mavjud:
Standart interfeys bilan bog’langan yuqori bosqich kompyuterini va harakat kontrollerini alohida moslama sifatida qo`llanishi (bunda kontroller kompyuterga nisbatan tashqi blok bo`lib hisoblanadi);
Monoblok konstruktsiya, bunda kontroller kompyuter ichiga o`rnatiladi (ichida o`rnatilgan kontroller).
Mazkur apparat sxemalar turli sohalarda tadbiq qilinadi. “Tashqi kontroller” tipidagi kontrollerlarni bir nechta ko`p koordinatali boshqariladigan (stanoklar, robotlar, yordamchi uskunalar) murakkab mexatron tizimlarda qo`llash maqsadga muvofiqdir.
Bu tizimlarda kompyuter server vazifasini bajaradi, harkatni rejalashtiradi, dispetcherlik funktsiyasini amalga oshiradi, kompleksning barcha kontrollerlari ishini boshqaradi. Ichiga o`rnatilgan kontrollerlar bitta mexatron tizim tarkibiga kiruvchi bir nechta mexatron modullar harakatini boshqarish uchun xizmat qiladi.
“Tashqi kontrollerli” KBQsining blok-sxemasini ko`rib chiqamiz.
|
