10
Ekspert və intellektual sistemlərin digər proqram vasitələrindən fərqi
biliklərin tədqiqat sahəsinin mütəxəssisi tərəfindən başa düşülən, ona əlavə və
dəyişikliklər edilə bilən formada saxlanılan BB-nin olmasıdır. Bu elə biliklərin
təqdimolunma dilidir (BTD).
Intelletual sistemlərin inkişafında süni intellektin rolu
Süni intellekt
təxminən 40 ilə yaxındır ki, bir elm kimi mövcuddur. Bu elmin
ə
sas problemi kompüterin köməyilə insan kimi davranmağı, mühakimə yürütməyi,
qeyri-müəyyən və qeyri-dəqiq mühitdə qərar qəbul etməyi bacaran maşının
yaradılmasıdır. Süni intellekt termini ilk dəfə 1956-cı ilin yayında Stenford
Universitetində (ABŞ) keçirilən seminarda Con Makkarti (John McCarthy)
tərəfindən işlədilmişdir. O bu termini 1950-ci ildə Alan Türinq (Alan Turing)
tərəfindən verilmiş kompüter intellekti (computer intelligence) anlayışı əsasında
irəli sürmüşdür. Əksər hallarda süni intellektin əhatə dairəsinə elə sahələr aid edilir
ki, orada dəqiq modellər, həll alqoritmi və metodlar yoxdur.
Süni intellektin metodları iki xarakrerik xüsusiyyətə əsaslanıb:
1.
Simvol şəkilli (hərf, söz, ifadə, işarə, şəkil) informasiyadan istifadə;
2.
Simvol məntiqindən istifadə ilə axtarış.
Bütün ənənəvi süni intellekt sistemləri Hard Computing (“Sərt” - dəqiq
hesablama) texnologiyasına əsaslanıb ki, bu da onların imkanlarının kifayət qədər
məhdudlaşdırıb. “Computing” – hərfi mənada izah etsək, ingilscədən tərcümədə
hesablamaq mənasını verir. Digər tərəfdən ənənəvi süni intellekt yuxarıda qeyd
edilən xüsusiyyətlərinə görə qeyri-müəyyənlik və qeyri-dəqiqliyi nəzərə alan ədədi
üsulları müəyyən dərəcədə qəbul etmir. Göstərilən cəhətlərinə görə ənənəvi süni
intellekt sistemlərinin maşın intellektinin səviyyəsi – M Q (Machine Intelligence
Quotient – Maşın ntellekti Qabiliyyəti) heç də yüksək deyil. Buna görə də
intellektual sistemin M Q-nin yüksəldilməsi məsələsi ortaya çıxdı. Burada qeyri-
səlis məntiq, neyron şəbəkələri, təkamül hesablama və s. kimi yeni ədədi
metodlardan ayrılıqda və xüsusilə də, birgə istifadəni nəzərdə tutan hesablama
intellekti əsas metodologiya kimi çıxış edir, belə ki, o ənənəvi süni intellekt
11
metodları və ümumiyyətlə, digər metodlarla həlli mümkün olmayan gerçək aləmin
bir çox vacib problemlərini həll etməyə imkan verir.
Ə
nənəvi hesablamadan (HC - Hard Computing) fərqli olaraq SC (Soft
Computing
- “Yumşaq” (çevik) kompütinq) son istifadəçi üçün effektivliyi,
məhsuldarlığı itirmədən qismən həqiqət, qeyri-müəyyənlik, qeyri-dəqiqlik
şə
raitində hesablamalar aparmağa imkan verir. Bu zamanın işidir, ola bilsin ki, heç
10 il keçməyəcək ki, biz süni intellektin ənənəvi Hard Computing texnologiyasına
deyil, Soft Computing texnologiyasına əsaslandığının şahidi olacağıq.
Mürəkkəb məsələlərin həlli üçün insan zəkasına uyğun bir sistemin
yaradılması qədim zamanlardan insanları düşündürmüşdür. lk dəfə bu R.Lulliy
(1235-1315) tərəfindən müxtəlif mürəkkəb məsələlərin həlli üçün bir maşının
yaradılması kimi irəli sürmüşdür.
XVIII əsrdə Leybnis və Dekart bir-birilərindən asılı olmayaraq bütün elmlərin
universal təsnifat dilinin yaradılması fikrini irəli sürmüşlər. Bu fikirlər süni
intellektin yaradılmasının nəzəri əsaslarını təşkil etmişdir.
Süni intellektin bir elm kimi inkişafı EHM-in yaradılmasından sonra mümkün
olmuşdur. Elə həmin vaxtlarda Norbert Viner (1894-1964) yeni bir elmin,
kibernetika elminin əsasını qoydu. Süni intellektin bir elm kimi qəbulundan sonra
o iki istiqamətdə – neyrokibernetika və “qara qutu” kibernetikası istiqamətlərində
inkişaf etməyə başladı. Hal-hazırda isə bu iki istiqamətin yenidən bir vahid şəklinə
düşürülməsi tendendiyası müşahidə olunur.
Neyrokibernetikanın əsas ideyasını belə təsvir etmək olar: “Yeganə düşünə
bilən obyekt insan beynidir”. Buna görə də “düşünən” qurğu hər hansı yolla olursa
olsun insan beyninin quruluşun bənzər olmalıdır.
Beləliklə, neyrokibernetika beyinin quruluşuna oxşar aparatın yaradılmasına
yönəldildi. Fizioloqlar tərəfindən çoxdan təsbit olunmuşdur ki, insan beyninin
ə
sasını çoxlu miqdarda öz aralarında və əsəb hüceyrələri ilə qarşılıqlı bağlı olan
neyronlar
təşkil edir. Buna görə də neyrokibernetikanın səyləri neyronlara analoji
olan sistemin yaradılmasına yönəldi. Belə sistemlərə neyron şəbəkə və ya
neyroşəbəkə
adı verildi. Birinci neyron şəbəkələr 50-ci illərin sonu amerikan
12
alimlər Rozenblatt və Makkiqyuk tərəfindən hazırlanmışdır. Bu, insan gözünü
modelləşdirən və onu beyinlə əlaqələndirən sistemin yaradılmasına bir cəhd idi.
Onlar tərəfindən yaradılan qurğuya perseptron adı verildi. Bu qurğu əlifbanın
hərflərini fərqləndirə bilir, lakin hərflərin yazılmasına çox həssas idi. Məsələn, bu
qurğu üçün А, А və А hərfləri ayrı-ayrı məna kəsb edirdi. 70-80-ci illərdə süni
intellektin bu istiqamətdə işləri getdikcə azalmağa başladı. Çünki ilkin nəticələr
təsəlliverici deyildi. Müəlliflər bu uğursuzluğu kiçik yaddaş və o vaxtkı
kompüterlərin sürətinin aşağı olması ilə izah edirdilər.
Lakin 80-ci illərin ortalarında Yaponiyada V nəsil kompüterlərin yaradılması
üzərində aparılan işlər zamanı yeni bir nəsil, VI nəsil kompüterlər –
neyrokompüterlər meydana gəldi. Bu zamana kimi yaddaş məhdudluğu və
kompüterlərin sürət problemləri praktiki olaraq aradan qalxmışdı. Transpüterlər –
çoxlu miqdarda prosessoru olan paralel kompüterlər yarandı. Transpüterdən insan
beyninin
quruluşunda
olan
neyrokompüterə
bir
addım
qalmışdı.
Neyrokompüterlərin əsas tətbiq sahəsi surətin, simanın təyin edilməsidir.
1963-1970-ci illərdə məsələlərin həlli üçün riyazi məntiq metodlarından
istifadə etməyə başladılar və 1971-1972-ci illərdə Fransanın Lumini (Marsel
şə
həri) Universitetində Alen Kolmeroe (Alain Colmerauer) və Filipp Rassel
(Philippe Roussel) tərəfindən Prolog dili yaradıldı. Bundan sonra bu dili bir çox
kollektivlər inkişaf etdirdi ki, burada da Edinburq Universitetindən olan qrupu
xüsusi qeyd etmək lazımdır. Bu dilin adı “məntiqi terminlərdə proqramlaşdırma”
(Programmation en Logique) söz birləşməsindən yaranıb.
Süni intellektin təcrübi tətbiqində ən böyük addım 70-ci illərin ortalarında
təfəkkürün universal axtarış alqoritminin yerinə konkret mütəxəssis-ekspert
biliyinin modelləşdirilməsi ideyası oldu. ABŞ-da ilk dəfə kommersiya sistemləri –
biliklərə əsaslanan ekspert sistemlər yarandı. Beləliklə, süni intellekt məsələlərinin
həllinə yeni, biliklərin təqdim olunması yanaşması yarandı. Tibb və kimya üçün
yaradılmış MYCIN və DENDRAL artıq klassik bir ekspert sistemlər sayılır.
ntellektual texnologiyaların inkişafı üçün bir neçə qlobal proqram – ESPRIT
(European strategic programme of research and development in information
Dostları ilə paylaş: |