1 Жасанды интеллектінің негізгі ұғымдары

МАЗМҰНЫ

1. 
   Жасанды интеллектінің негізгі ұғымдары мен даму тенденциялары
   

Қазіргі кезде программистің жұмыс істеу сапасы дәрежесі интеллектуалдық жүктеудің көп бөлігін компьютерлер орындағанда ғана жоғары болады. Бұл аймақта максималды прогреске қол жеткізу үшін “Жасанды интеллект” әдісі қолданылады, мұнда компьютер бір типті және қайта-қайта жасала беретін операцияларды ғана орындамайды, сонымен қатар өзі де үйренеді. Бұған қоса толық қанағаттандыратын “жасанды интеллектіні” құру адамзатқа дамудың жаңа деңгейлері ашады.

Адамдарды олардың өздерінің ойлау механизмі әрқашан қызықтырған. Адамды ақыл иесі ретінде ерекшелендіріп тұратын олардың интеллектісінің бар болуы. Адам интеллектісі көптеген компоненттерде тұрады, оның ішінде сыртқы ортамен байланысты болатын сезім мүшелері, үйренуге икемдігі, бағалауға келмейтін білімдер жиынтығы. Есептерді шешу барысында байқалатын интеллектінің өзіндік белгілері болып үйренуге икемділік, жалпылау, тәжірибені (білімді) жинау және өзгерістерге бейімделу болып табылады. Интеллектінің осы қасиеттерінің арқасында ми әртүрлі есептерді шеше алады, сонымен қатар бір есептен екіншісін шешуге оп-оңай ауыса алды. Осылай, интеллектісі бар ми алуан түрлі есептерді шығаруға арналған әмбебап құрал болып табылады, оның ішінде формалданбаған, стандартты, алдын-ала шешу әдістері жоқ есептер.

Интеллектісі бар ми интеллектуалды есептерді шешуге бағытталған болса, бұл процесті ойлау немесе интеллектуалды іс-әрекет деп атаймыз. Интеллект және ойлау органикалық түрде теоремаларды дәлелдеу, логикалық талдау, жағдайларды ажырату, іс-әрекетті, ойынды болжау және белгісіздік жағдайында басқару сияқты тапсырмалармен байланысты.

Осылайша, интеллект деп мидың қабылдау, еске сақтау және бағытталған түрде білімді оқу барысында түрлендіруді пайдалана отырып тәжірибе және түрлі жағдайларға байланысты адаптациялану негізінде интеллектуалды есептерді шешу мүмкіндігін атаймыз.

Интеллект (intelligence) терминінің өзі латынның intellectus – білім, ойлау, адамның ойлау мүмккіндігі деген сөздерінен шыққан.

40-жылдары есептеуіш машиналардың және кибернетикадағы зерттеулер пайда болысымен адамның ойлау табиғаты туралы сұрақ кибернетикалық аспектіге ие болды. Адамда интеллектуалды деп атайтын іс-әректтерді машинада құруға ғалымдар барлық күштерін салды. Бұл зерттеу бағыты «жасанды интеллект» деген атауға ие болды.

Жасанды интеллект (artificial intelligence) – ЖИ (AI) автоматты жүйелердің адам интеллектісінің бөлек бір функцияларын атқаруын айтады. Мысалы, ертерек алынған тәжірибе және сыртқы әсерлерді рационалды талдау негізінде тиімді шешімдерді таңдау және қабылдау.

ЖИ өзінің пайда болуы және дамуымен есептеуіш машиналарға тәуелді, әдетте бұл бағытты информатика және есептеуіш техника аймақтарына жатқызады. Бұның бәрі Екінші Дүниежүзілік Соғыс аяқталған соң барлық ойын есептерді және жұмбақтарды компьютер көмегімен шешуден басталды. Осы алғашқы тәжірибелер негізінде туған фундаменталды идея күйлер кеңістігінде іздеу деген атқа ие.

Сонымен, интеллект деп мидың қабылдау, еске сақтау және бағытталған түрде білімді оқу барысында түрлендіруді пайдалана отырып тәжірибе және түрлі жағдайларға байланысты адаптациялану негізінде интеллектуалды есептерді шешу мүмкіндігін атайтын боламыз.

Бұл анықтамада «білім» деп миға сезім мүшелері арқылы түсетін ақпаратты ғана атамаймыз. Бұндай типті білім, әрине, өте маңызды, алайда интеллектуалды іс-әрекет үшін жеткіліксіз. Қоршаған орта объектілері сезім мүшелеріне тек әсер етіп қана қоймайды, сонымен өзара белгілі бір қатынастарда болады. Қоршаған ортада интеллектуалды әс-әрекетті іске асыру үшін, білім жүйесінде сол ортаның моделіне ие болу керек. Қоршаған ортаның бұл ақпараттық моделінде реалды объектілер орналасқан, олардың қасиеттері және қатынастары тек көрсетіліп және есте сақталып қоймайды, сонымен қатар ойша «бағытталған түрде түрлендіріледі». Бұнымен қоса, маңыздысы – сыртқы орта моделін құру «тәжірибе және түрлі жағдайларға бейімделу негізіндегі үйрену» арқылы іске асады.

2. 
   Интеллект және ойлау есептердің белгілі кластарын шешумен байланысы
   

Есепті шешу барысында байқалатын интеллектуалдың өзіндік белгілері –оқуға, жалпылауға, тәжірибе жинауға және есепті шешу барысында өзгерістерге адаптациялануға бейімділік. Интеллектінің осы қасиеттерінің арқасында ми түрлі есептерді шеше алады, сонымен қатар бір есептің шешуінен екіншісіне оңай ауысады. Осылай интеллектісі бар ми көптеген алдын-ала шығарылу әдістері, стандартты шығарылуы жоқ есептерді шеше алатын әмбебап құрал.

Басқа да анықтамалар да бар. Колмогоров бойынша ғылым, әдебиет, мәдениет мәселелерін талқылауға болатын кез-келген материалды жүйе интелектіге ие. Тьюринг былай түсіндірген: әр түрлі бөлмелерде машина және адамдар бар. Олар бір-бірін көрмейді, бірақ ақпарат алмаса алады(мысалы, электронды пошта арқылы). Егер диалог барысында адамдар машиналармен сөйлесіп отырғандарын байқамаса, онда машинаны интеллектіге ие деп айтуға болады.

Тьюринг берген ойлауды имитациялау жобасы қызығушылық тудырады: «Ересек адам интеллектісін имитациялауға талпынып, біз адам миы қазіргі күйге қалай жеткені туралы көп ойлануымыз керек...Неге біз ересек адам интеллектісін имитациялайтын программа жазғанша, кішкене бала интеллектісін имитациялайтын программа жазбасқа? Егер баланың интеллектісі дұрыс тәрбие алатын болса, ол ересек адамның интеллектісі болмай ма? Біздің есептеу бойынша оған сәйкес келетін құрылғы оңай программаланып қойла алады... Осылай, біз мәселені екі бөлікке бөлеміз: «бала-программа» және осы программаны «тәрбиелеу» программасы.»

3. 
   Жасанды интеллект жүйесін әр жағынан зерттеу
   

ЖИ (Жасанды интеллекті) әр жағынан зерттеу тарихи түрде қалыптасты, олар бір бірінен тәуелсіз түрде дамыды, тек ақырғы кезде ғана олардың жақындасуына жол ашылды:

• 
  құрылымдық,
  
• 
  имитациалық,
  
• 
  логикалық,
  
• 
  эволюциалық.
  

Адам миы негізінде құрылған модельдер үшін айқындылық қасиеті тән емес. Бұл желілерді адам миымен жақындастыратын тағы бір қасиеті –нейронды желілер қоршаған орта туралы толық мәліметсіз болса да жұмыс істей береді, яғни адам тәрізді, қойылған сұрақтарға тек «иә», «жоқтан» басқа, «нақты білмеймін, бірақ иә сияқты» деген жауаптар бере алады.

Келесі зерттеу жанды мидың құрылымдық және функционады ерекшеліктерін имитационды модельдеумен байланысты, яғни нәтижесі бойынша.

Бұл зерттеулерді тағы «қара жәшік» немесе «нәтижесі бойынша сәйкес келу» деп атайды. Оның мәні келесіде: зерттеуші интеллектінің құрылу және жұмыс істеу принциптерін білмейді, яғни оны «қара жәшік» ретінде қарастырады. Бұл оқулықтың негізгі мақсаты адам интеллектісінің жұмысын ақырғы нәтиже бойынша имитациялайтын кейбір эвристикалық компьютерлік программаларды құру болып табылады. Мұнда ададмдар қандай әдістерді қолданатыны ескерілмейді. ЖИ жүйелерін құрудың мұндай түрі имитациялық деп аталады. Және кибернетика үшін классикаалық зерттеу болып табылады.

Осылай, мұнда адамның басқа қасиеті моделденеді – басқалар не істейді, соны ол не үшін керектігіне назар аудармай көшіру. Көп жағдайда бұл мүмкіндік көп уақытты үнемдейді, өмірінің басында–ақ.

Эвристикалық программалау Карнеги университетінің А.Ньюэлл және Г.Саймон аттарымен байланысты, және келесі принципке негізделген, адам миы нәтиже бойынша символдарды басқару туралы қарапайым есептер жиынтығына келуі мүмкін, яғни компьютер орындай алатын операциялар. Есептердің шешімі мүмкін болатын шешімдер жиыны кеңістігінен эвристикалық ережелер бойынша іздестіріледі, олар іздестіруді, белгілі бір бағыт бойынша жүруді тездетеді. Эвристикалық іздестіру көлемінде шығарылған типтік есептерге теоремаларды дәлелдеу, түрлі ойындар, жұмбақтарды шешу, геометриялық және шахматтық есептер, әуендерді құру, химиялық құрылымдарды анықтау, т.б.

Саймон компьютерлер 90 жылдан соң әлем чемпионы болады деген болжам жасаған болатын, иә ол толығымен орындалды. Эвристикалық іздестіру көлемінде машиналар тек примитивті шектелген есептерді шеше алатын.

ЖИ(Жасанды интеллекті) имитациялық программаларының келесі қол жеткізулері, атап айтсақ шахматтық компьютер Deep Blue 1997 жылы әлем чемпионы Г.Каспаровты жеңуі, тек эвристикалық іздестірумен ғана байланысты емес, ЖИ-нің басқа синтетикалық салаларының пайда болуымен де. Оларға мықты көппроцессорлы паралелльді жүйелерге және нейронды акселераторларға негізделген эвристикалық программаларды қолдайтын аппаратты жабдықтау жатады. Мысалы, аталған компьютерде жүрістер генераторы 256 паралелльді процессорлар негізінде жүзеге асырылған.

Имитациялық зерттеудің негізгі кемшілігі көптеген модельдердің төмен ақпараттық мүмкіндігі.

Келесі зерттеу логикалық деген атқа ие. Ол неге пайда болды? Адам тек логикалық қана ойлаумен ғана айналыспайды емес пе? Бұл дұрыс, бірақ адамды жануардан тек оның ойлау қабілеті ғана ерекшелендіреді.

Логикалық зерттеудің негізі болып булеандық алгебра есептелінеді. Әр программист олармен if операторын біле бастағанымен таныс. Өзінің келесі дамуын булеандық алгебра предикаттар есептеуінің негізінде жалғастырды, онда ол символдарды, олардың арасындағы қатынастарды қолдану арқылы кеңейтілді. Кез-келген ЖИ жүйесі логикалық принципке негізделген деуге болады, және теоремаларды дәлелдейтін машина ретінде қарастырылады. Сонымен қатар мәліметтер деректер қорында аксиомалар, логикалық нәтижелер ережелері түрінде сақталады. Бұған қоса, әр осындай машина мақсатты генерациялау блогына ие, ал жүйе берілген мақсатты теорема ретінде дәлелдеуге тырысады. Егер мақсат дәлелденген болса,онда қолданылған ережелер трассировкасы қойылған мақсатқа жеткізетін әрекеттер тізбегін алуға көмектеседі. Мұндай жүйенің қуаты мақсат генераторының және теоремаларды дәлелдеу машинасының мүмкіндіктерімен анықталады.

ЖИ толық көрсету үшін алгебраның мүмкіндіктері жеткіліксіз, осында ЭЕМ-лардың негізі бит-0 және1 мәндерін қабылдайтын жады ұяшығы екенін еске түсірейік. Осылай, компьютерде жасауға болатынның бәрін предикаттар логикасында жүзеге асыруға болады деген болжам жасауға болады.

Логикалық зерттеу нақтырақ болуы үшін нақты емес логика көмектеседі. Оның негізгі ерекшелігі «иә», «жоқтан» (1/0) басқа «білмеймін» (0.5) сияқты аралық мәндерді қабылдауға болады. Бұл зерттеу адам ойлауына көбірек ұқсайды, себебі иә, жоққа қарағанда білмеймін деген жауап жиі қолданылады. Көптеген логикалық әдістер үшін зор еңбек керек, дәлелдеуді іздестіру кезінде нұсқалар бәрі толық қарастырылады. Сондықтан бұл зерттеу есептеу процесінің эффективті жүзеге асырылуын қажет ететді, және жұмыс спасының жоғары болуына деректер қорының көлемі үлкен болмаса кепіл беріледі.

Эволюциялық жағынан зерттеу үлкен қарқын алды. Бұл зерттеу бойынша ЖИ жүйелерін құрғанда, бастапқы моделді құруға және қандай ережелер бойынша өзгеретініне аса назар аударылады. Модель әр түрлі әдістер арқылы құрылуы мүмкін.

Эволюциалық модельдер жоқ деп те айтуға болады, тек эволюциалық алгориттмдер ғана бар, бірақ эволюциалық зерттеулер кезінде алынған модельдер өзіне ғана тән ерекшеліктерге ие, бұл оларды басқа класқа бөлуге мүмкіндік береді.

Барлық аталған зерттеулер бір-бірінен тәуелсіз дамыған, тек ақырғы кезде ған олардың жақындасуына дол ашылғандай. Өте жиі аралас жүйелер кездеседі, мұнда жұмыстың бір бөлігі бір тип бойынша, екіншісі басқа тип бойынша орындалады.

2 Жасанды интеллектті зерттеулердің негізгі бағыттары
2.1 Робототехника
Эксперттік жүйелердің жасауы ( ЭЖ ) жасанды интеллект мамандарына классикалық дәстүрлі жұмыс болып есептеледі. ЭС тұйық бағытпен қайта-қайта көмілді, мойындалды, әйткенмен, компьютерлер нақты адамдық қызмет облыстарында кеңес беруге үйренді жақсы эксперттердің деңгейінде кеңес беруге үйренді. Ең басты акцент ЭЖ-мен замандастарды уақыттардың нақты масштабында шапшаң шешімдердің қабыл алуында істеледі. Ол замандас кәсіпкерлік мұқтаждықтарымен түсініседі. ЭЖ мен саудалар ірі өнеркәсіпті процестерді бақылайды, шеттегі құрылғылардың жүздерінің көрсетулерінің нәтижелерімен шешімдерді қабылдайды, үлкен аулармен басқарады, қалай күрделі жағдайда түсу, ал сындарды жағдайларда, талап ететіндердің - шешімнің, басқаруды өзіне алады.

C-PRS интелекттік шешкіш (Procedural Reasoning System in С), ANSI С стандартында жазылған, NASA қолданыады, авиаөнеркәсіпте, асқарудың тасулармен және мобиль роботтармен.

Автономды үй құрылғыларды құру кезінде кем емес кедергілер әскери және ғарыш роботтарын жасаудан кем емес кедергілер болады. Максималды түрде қауіпсіздіктің сұранысына байланысты, өңдеушілерге бұл жай қатты кедергі болады. Шаңсорғыш автономды үй машиналар рыногы даму үстінде. Құрылғылар неше түрлі навигациялық жүйемен және барынша түрлі перефириялық датчиктармен қамтылған. Робот- шаңсорғыштар үй ішінде кез-келген траекториямен қозғалып, қоқысықтарды жинай отыра, статикалық заттарға немесе жанды заттарға жақындағана олар қашады. Ақылды шаңсорғыштар өздерінін тұратын орнына қайтып бара алады.

Басқа перспективалы рынок- автономиялық гүлзар шабу (газонокосилки). Мысалыға, Electrolux фирмасы шабу машинасының күн батареясына зарядталып, тәулік бойы жұмыс істей алатын машиналарын шығарады. Бұданда интеллектуалды машиналар иелеріне сусындар мен аяқкиімдерін апарумен қоса ,түрлі басқа функцияларды орындайды. Probotics фирмасының Суе деген роботы әрқашан компьютерге қосылып, компьютерге орнатылған арнайы программа арқылы дистанционды түрде басқарылады. Ыңғайлы виртуалды инструмент арқылы қолданушы үй планы бойынша Суе-ға пәтер территоиясындағы керекті траектория маршрутын белгілеп қоя алады. Роботпен контакт протокол бойынша жүзеге ашады. Ол протоколда 35 команда және роботтың 20 жауап қайтаруы енгізілген. Болашақта Суе роботы тек пәтер территориясында ғана емес, аулада да жүре алады.

Cog роботының басқару жүйесі бір жүйе. Көптеген Cog түйіндерінде Motorola 68 332 16 МГц процессорлары орнатылған. Ол процессорларда L (версия Common Lisp) интерпритаторы орындалады. Каролина университеті адамдарды түрлі катастрофадан болған түрлі қоқысықтардың астынан шығарып алатын роботтарды жасау үстінде.

NASA кішкене доп көлеміндегі робот жасап шығарды. Ол робот дауыс командаларын түсіне отыра, камерамен, температура датчигімен қамтылған.

Огайо штатындағы мемлекеттік университетінің медициналық орталығы хирург-роботын жасап шығарды. Ол робот камера және екі қолмен қамтылған. Ол роботты адам компьютер арқылы басқарады.

Автономды агенттер

Автономды агент техналогиясының басты бір ыңғайлылығы дұрыс шешімін нақты білмейтін өндірушіге агент прототипін құрып қана мәселені оңай шешуге болады. Ол кейіннен компьютер ортасына жүктеледі. Microsoft Agent технологиясы бойынша жұмыс жүріп жатыр. Ол Windows интерактивты персонаждарына кіреді. Онымен араласуға және ақыл сұрауға болады.

Кейбірелердің ойы бойынша агент Internet қолданушысының орнына барін жасау керек. Тек қолданушы оған керекті файл немесе ақпаратқа жіберу керек. Ол сол ақпаратты өзі дайын әкелу керек.

Ми ұқсас- сандық құрылғы

Нероинформатика институты мен Мачестер технологиялық институтының швеция және америка ғалымдары кәгімгі адамның миының функцияларын орындайтын техналогия құрды. Ол бір уақытта сандық және аналогтық информацияны қабылдайды. Бұл жаңа техналогия мықты компьютерлердің шығуына әкеледі.

Кибернетикалық құрылғыларды жасау мәселесі- мүмкіндігінше электорндалған немесе тірі ағзаға қарап, оның функцияларын орындайтын техналогияны жасап шығару көптеген өндірушілердің назарын алады.

DARPA финанстайтын проектілердің бірі – Лего кубиктарын жинайтын ситема. Ол видеокамера, манипулятор және компьютерден тұрады.

Microsoft-тың басқа бір проектісі - Microsoft Ball тұлғаның эмоциялық жағдайын моделдеуіне арналған.Қолданушымен араласа отырып, оның эмоционалды жағдайын байқау керек. Көптеген эксперементтерге қарап, қолданушылардың бұл программадан алған әсерлеріне қарап, қолданушы разылығы көрінеді.

Барлық қолданушылар Generic Artificial Consciousness (GAC) жасанды еспен араласып, оған иә немесе жоқ жауабын беретін сұрақтарды қоюға болады. GAC-тың құрушысы, компьютерлік фанат Крис Мак-Кинли 12 жасында микрокомпьютерге шахмат TRS-80 программасын жасап шығарды. Алдағы 10 жыл ішінде GAC-қа миллион факт жинап, кәдімгі орташа қабілетті адамнан еш айырмасы жоқ болатындай дамыту үстінде.