Qadimgi faylasuflar bu erda o'ylagan asosiy savollar quyidagilarga bo'lingan

Neyron tarmoqlari tarkibiy qismi bo'lgan sun'iy intellekt butun insoniyat tarixi bilan taqqoslanadigan uzoq tarixga ega, chunki odamlarni doimo savol qiziqtiradi - ularning fikrlash jarayoni qanday sodir bo'ladi? Bu masalaning ahamiyati shundan iborat ediki, bu fikrlash jarayoni atrofimizdagi dunyoni tushunish va nazorat qilish imkonini berdi.
Keling, sun'iy intellektning paydo bo'lishiga hissa qo'shgan fanlarning alohida bo'limlari evolyutsiyasini ko'rib chiqaylik.
Tarixan fikrlash jarayonlari bilan bog'liq masalalar falsafada birinchi marta o'rganila boshlandi.
Qadimgi faylasuflar bu erda o'ylagan asosiy savollar quyidagilarga bo'lingan:
- To'g'ri xulosa chiqarish uchun rasmiy qoidalardan foydalanish mumkinmi?
- Fikr kabi ideal ob'ekt qanday jismoniy ob'ektda tug'iladi miya?
- Bilimning kelib chiqishi nimada?
Tafakkurning oqilona qismini boshqaradigan tamoyillar Aristotel (miloddan avvalgi 384 - 322 yillar) tomonidan ishlab chiqilgan. U to'g'ri fikr yuritish uchun mo'ljallangan norasmiy sillogizm tizimini ishlab chiqdi [2].
Ko'p vaqt o'tgach, Raymond Lull (1315 yilda vafot etgan) foydali fikrlashni mexanik qurilma yordamida amalga oshirish mumkin degan fikrni ilgari surdi.
Tomas Xobbs (1588-1679) bizning fikrlashimiz va sonli hisoblarimiz o'rtasida o'xshashlik keltirib, "jimjit fikrlarimizda biz qo'shish va ayirishga majburmiz" [2] deb ta'kidladi.
Rene Dekart (1596-1650) birinchi marta ong va materiya o'rtasidagi farq va u ko'targan muammolar haqidagi munozaralarini nashr etdi.
Agar bilim jismoniy aql tomonidan boshqariladi deb faraz qilsak, keyingi muammo paydo bo'ladi - bilim manbasini o'rnatish. Asoschisi Frensis Bekon (1561-1626) "Yangi organon" muallifi bo'lgan empirizm kabi ilmiy yo'nalishni Jon Lokk (1632 - 1704) bayonoti bilan tavsiflash mumkin: "Inson tushunchasida hech narsa yo'q. birinchi marta sezgilarda namoyon bo'lmaydi.
Devid Yum (1711 - 1776) o'zining "Inson tabiati to'g'risida risola" kitobida hozirda induksiya printsipi deb nomlanuvchi usulni taklif qildi.
Lyudvig Vitgenshteyn (1889 - 1951) va Bertran Rassellning asarlari asosida
(1872 - 1970), Rudolf Karnap (1891-1970) boshchiligidagi mashhur Vena doirasi mantiqiy pozitivizm ta'limotini ishlab chiqdi. Ushbu ta'limotga ko'ra, barcha bilimlar mantiqiy nazariyalar bilan tavsiflanishi mumkin, ular oxir-oqibat hissiy ma'lumotlarga mos keladigan takliflarni aniqlash bilan bog'liq.
Rudolf Karnap va Karl Xempelning tasdiqlash nazariyasi (1905 - 1997) bilimlarni tajribadan qanday olish mumkinligini tushunishga harakat qildi. Karnapning "Dunyoning mantiqiy tuzilishi" kitobida elementar tajribalar natijalaridan bilim olish uchun aniq belgilangan hisoblash tartibi belgilangan. Buni hisoblash jarayoni sifatida tafakkurning birinchi nazariyasi deb hisoblash mumkin [2].
Falsafa fikrlashning oqilona qismini boshqaradigan eng muhim qoidalarni shakllantirdi, ammo ularni rasmiylashtirish uchun boshqa fan - matematikada fundamental tadqiqotlar zarur edi. Bir necha asrlar davomida bu tadqiqotlar parallel ravishda olib borilib, ikkala fanni o'zaro boyitdi. Sun'iy intellektga matematikaning mantiq, hisob-kitoblar va ehtimollik kabi sohalarining rivojlanishi katta ta'sir ko'rsatdi.
Bu erda tadqiqotning asosiy yo'nalishlari quyidagilar edi:
- to'g'ri xulosalarni shakllantirishning rasmiy qoidalari;
- hisoblash imkoniyati chegaralarini aniqlash;
- ishonchsiz ma'lumotlardan foydalangan holda fikr yuritish.
Rasmiy mantiq g'oyalari qadimgi Yunoniston faylasuflari tomonidan paydo bo'lgan bo'lsa-da [6], uning asoschisi Jorj Bul (1815 - 1864) hisoblanadi, u taklif mantiqini batafsil ishlab chiqdi, uning nomini Boolean algebrasi oldi [3].
1879 yilda Gottlob Frege (1848 - 1925) mantiqiy mantiqni kengaytirib, birinchi tartibli mantiqni yaratdi, hozirda u bilimlarni ifodalash uchun eng asosiy tizim sifatida ishlatiladi.
Alfred Tarski (1902 - 1983) birinchi marta mantiqiy ob'ektlarni real dunyodagi ob'ektlar bilan qanday bog'lashni ko'rsatadigan aloqalar nazariyasini ilmiy foydalanishga kiritdi.
1931 yilda Gödel hisoblash uchun haqiqatan ham chegaralar mavjudligini ko'rsatdi.
Alan Turing (1912 - 1954) qaysi funktsiyalarni hisoblash mumkinligini aniq tavsiflashga harakat qildi. Ta'rif Cherc-Tyuring tezislarida berilgan bo'lib, unda Turing mashinasi har qanday hisoblash funksiyasini hisoblashga qodir.
Mantiq va hisoblash nazariyasidan tashqari, matematiklarning sun'iy intellektga qo'shgan uchinchi eng katta hissasi ehtimollik nazariyasini rivojlantirish edi. Ehtimollik g'oyasini birinchi marta italyan matematigi Gerolamo Kardano (1501 -1576) ishlab chiqqan bo'lib, uni tasodifiy o'yinlarda sodir bo'ladigan ko'p oqibatli hodisalarning natijalari nuqtai nazaridan tasvirlagan.
Bu nazariyaga Per Ferma (1601 - 1665), Blez Paskal (1623-1662), Jeyms Bernulli (1654-1705), Per Laplas (1749 - 1827) va boshqa olimlar katta hissa qo'shdilar va yangi statistik usullarni kiritdilar.
Tomas Bayes (1702 - 1761) yangi faktlarni hisobga olish uchun ehtimolliklarni yangilash qoidasini taklif qildi. Sun'iy intellekt tizimlarida noaniqlik bilan fikr yuritishning eng zamonaviy yondashuvlari asosida Bayes qoidasi va undan kelib chiqqan ilmiy yo'nalish Bayes tahlili deb ataladi.
Falsafa va matematika yutuqlari birinchi hisoblash qurilmalarini yaratishga yordam berdi.
1500 yilda Leonardo da Vinchi (1452 - 1519) mexanik hisob mashinasini yaratdi.
Maʼlum boʻlgan birinchi hisoblash mashinasi 1623 yilda nemis olimi Vilgelm Shikard (1592 - 1635) tomonidan yaratilgan.
1642 yilda Blez Paskal (1623 - 1662) Paskalina deb nomlangan mashinani yaratdi.
Gotfrid Vilgelm Leybnits (1646 - 1716) raqamlar emas, balki tushunchalar ustida operatsiyalarni bajarish uchun mo'ljallangan mexanik qurilma yaratdi.
Tafakkurning tabiatini o'rganish bo'yicha etarlicha uzoq vaqt davomida olib borilgan tadqiqotlarga qaramay, bir nechta amaliy natijalarga erishildi. Bu ko'p jihatdan astronomiya, fizika va kimyo kabi tabiiy fan sohalarida muhim natijalarga erishishga imkon bergan ilmiy tadqiqot usullari odamlarni o'rganishda samarasiz bo'lganligi bilan bog'liq.
20-asrda muhim yutuq sodir bo'ldi, u quyidagilar bilan bog'liq:
1) neyrofiziologiya, neyroanatomiya va psixologiya sohasidagi yutuqlar;
2) turli fanlar yutuqlarini fanning eng yangi sohasi - sun'iy intellektga integratsiya qilish.
O'tgan asrning oltmishinchi yillarida neyrobiologiya va neyroanatomiya sohasidagi bir guruh tadqiqotchilar miya bir-biriga bog'langan yuzlab milliardlab neyronlar ekanligini aniqladilar [15].
Neyronning ishlashini va uning aloqalarini tushunish tadqiqotchilarga matematik modellarni yaratishga imkon berdi, bu esa, o'z navbatida, sun'iy neyron tarmoqlarini yaratish uchun nazariy asosni ta'minladi.
Birinchi sun'iy neyron tarmoqlari elektron sxemalar ko'rinishida amalga oshirildi. Keyinchalik kompyuter texnikasining rivojlanishi munosabati bilan sun’iy neyron tarmoqlari dasturlar ko‘rinishida amalga oshirila boshlandi.
Sun'iy intellekt inson intellektual faoliyatining istalgan sohasidagi intellektual vazifalarni tizimlashtirgani va avtomatlashtirilganligi sababli, sun'iy intellekt haqiqatan ham universal ilmiy sohaga aylanadi.
Intellektualizatsiya samaradorligini baholash uchun Alan Tyuring sun'iy intellektga ega bo'lgan ob'ektning xatti-harakati oxir-oqibat inson xatti-harakatlaridan ajratib bo'lmaydigan bo'lishiga asoslangan maxsus test ishlab chiqdi.
Sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) - bu biologik neyron tarmoqlarni - tirik organizm nerv hujayralari tarmoqlarini tashkil etish va ishlash printsipi asosida qurilgan matematik modellar, shuningdek ularning dasturiy yoki apparat ta'minoti. [13]
Neyron tarmoqlarning zamonaviy rivojlanishida bir necha bosqichlarni ajratish mumkin.
1-bosqich - neyrointellekt sohasidagi yutuq:
- 1943 yil - V. Makkaloch va V. Pittsning neyron faolligi haqidagi maqolasi nashr etildi, unda ular neyron tarmog'i tushunchasini shakllantiradilar va elektr zanjirlari bo'yicha neyron tarmoq modelini taqdim etadilar;
- 1948 yil - Norbert Vinerning kibernetika bo'yicha asari nashr etildi;
- 1949 yil - D. Hebb birinchi o'rganish algoritmini taklif qildi;
- 1958 yil - Jon fon Neyman vakuum naychalari yordamida oddiy neyron funktsiyalarini simulyatsiya qilishni taklif qildi;
- 1958 yilda F.Rozenblat bir qavatli perseptronni ixtiro qildi.
O'sha paytda inson miyasining analogini yaratish uchun juda katta neyron tarmog'ini loyihalash kerakdek tuyulardi.
2-bosqich - pessimizm.
Sabablari:
1. Tarmoqlar tashqi tomondan ular muvaffaqiyatli hal qilgan muammolarga juda o'xshash muammolarni hal qila olmadi.
2. Bir qatlamli tarmoqlar nazariy jihatdan juda ko'p oddiy muammolarni hal qila olmaydi, jumladan, "eksklyuziv OR" funksiyasini amalga oshirish.
3. 1969 yilda dunyoga mashhur tadqiqotchi M.Minski perseptronning chegaralanganligi va shunga mos ravishda uning yetarlicha keng doiradagi masalalarni yechishga qodir emasligining rasmiy isbotini nashr etadi.
Bularning barchasi birgalikda ko'plab tadqiqotchilarning neyron tarmoqlarga qiziqishini pasayishiga olib keladi.
3-bosqich - optimizm.
Koxonen, Grossberg, Anderson kabi olimlarning tadqiqotlari tufayli nazariy asos shakllandi, uning asosida kuchli ko'p qatlamli tarmoqlarni qurish mumkin bo'ldi. Biroq, muammo ularning mashg'ulotlarida edi.
1974 yil - P. Verbos 1982 yilda D. Parker va 1986 yilda Devid I. Rumelxart, J. E. Xinton va Ronald J. Uilyams tomonidan mustaqil ravishda va .AND bilan bir vaqtda qayta kashf etilgan ko'p qatlamli perseptronlarni o'qitish uchun orqaga tarqalish algoritmini ishlab chiqdi. Bartsev va V.A. Oxonin (Krasnoyarsk guruhi) [8]. Ko'p qatlamli tarmoqlarni o'qitishning ushbu tizimli usuli Minsky tomonidan aytib o'tilgan cheklovlarni engib o'tadi.
Keyingi tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, ko'plab muvaffaqiyatli amaliy natijalarga qaramay, bu usul universal emas. Muammo shundaki, o'quv jarayoni juda uzoq davom etadi va ba'zi hollarda tarmoq umuman o'rganmasligi mumkin. Ikkinchisi ikkita sababga ko'ra mumkin: tarmoq falajligi va mahalliy minimal darajaga tushish.
1975 yil - Fukusima o'zgarmas naqshni aniqlash uchun mo'ljallangan o'zini o'zi tashkil qiluvchi tarmoq Cognitronni taqdim etdi.
1980 yil - Kognitronni yaxshilashga urinib, Fukusima neokognitron deb nomlangan kuchli paradigmani ishlab chiqdi [8].
1982 yil - J. Xopfild teskari aloqa bilan neyron tarmoqni yaratdi. Tarmoqning bir qator kamchiliklari bo‘lgan bo‘lsa-da, ularni amalda qo‘llash imkoni bo‘lmasa-da, olim neyron takrorlanuvchi tarmoqlarga asos soldi, shundan so‘ng assotsiativ xotira sifatida sun’iy neyron tarmoqlari haqida gapirish mumkin bo‘ldi.
1982 yil - Kohonen o'z-o'zini tashkil qilish asosida o'qituvchisiz o'rganadigan tarmoq modellarini taqdim etdi.
1987 yil - Robert Hecht-Nilsson, orqaga tarqalish tarmog'ining vaqt cheklovlariga murojaat qilib, qarshi tarqalish tarmoqlarini (CPN) ishlab chiqdi. Bunday o'quv tarmoqlaridagi vaqtni orqaga tarqalish bilan solishtirganda yuz barobarga qisqartirish mumkin.
Sun'iy neyron tarmoqlarining navbatdagi muammosi barqarorlik-plastiklik muammosi bo'lib, uning mohiyati shundaki, yangi tasvirni o'rganish oldingi o'rganish natijalarini buzadi yoki o'zgartiradi.
- 1987 yil - Grossberg adaptiv rezonans nazariyasi (APT) va uning asosida qurilgan neyron tarmoqlar modellarini yaratdi [8].
APT tarmoqlari va algoritmlari yangi naqshlarni o'rganish uchun zarur bo'lgan plastisiyani saqlab qoladi va shu bilan birga ilgari o'rganilgan naqshlarning o'zgarishini oldini oladi.
2000-yillar - mahalliy minimumga kirish muammosi, xususan, stoxastik o'rganish usullari (Boltzmann o'rganish. Koshi o'rganish) yordamida hal qilindi.
2007 yil - Jeffri Xinton Toronto universitetida ko'p qatlamli neyron tarmoqlar uchun chuqur o'rganish algoritmlarini yaratdi. Muvaffaqiyat Xintonning tarmoqning pastki qatlamlarini o'rgatishda Cheklangan Boltzman mashinasi (RBM) dan foydalanganligi bilan bog'liq.
Bugungi kunda har biri o'ziga xos xususiyatlarga ega bo'lgan juda ko'p boshqa neyron tarmoq modellari ishlab chiqilgan.
Zamonaviy jamiyatda ko'plab muammolar zaif tuzilgan va ko'pincha tuzilmagan murakkab tizimlarni boshqarish muammolariga to'g'ri keladi. Shuning uchun neyron tarmoqlarning rivojlanish istiqbollarini faqat ushbu muammoni hal qilishda ularning o'rnini aniqlash orqali baholash mumkin [9,10,16].
Hozirgi vaqtda mavjud boshqaruv tizimlarini tasniflash mumkin quyida bayon qilinganidek:
1. Ma'lumotlarni qayta ishlashning turli matematik usullari bilan avtomatik boshqaruv nazariyasi asosida qurilgan klassik boshqaruv tizimi.
2. Loyqa mantiq va ekspert tizimlari asosida qurilgan boshqaruv tizimi.
3. Genetik algoritmlar va sun'iy neyron tarmoqlarga asoslangan boshqaruv tizimlari.
Neyron tarmoqni boshqarish usulining afzalliklari quyidagilardan iborat:
1. Tizimning chiziqliligiga cheklovlar yo'q.
2. Shovqin sharoitida samaradorlik.
3. Trening tugagandan so'ng, real vaqt rejimida nazorat ta'minlanadi.
4. Neyron tarmoqni boshqarish tizimlari real sharoitlarga ko'proq moslashadi.
Biroq, neyron tarmoqlardan foydalanish bilan bog'liq qiyinchiliklar mavjud
ularning ishlashining ishonchliligi, chunki sun'iy neyron tarmoqlar to'g'ri ishlaganda ham noto'g'ri bo'lishi mumkin. Shuning uchun muhim vazifalar uchun neyron tarmoqlardan foydalanish boshqa tizimlar tomonidan takrorlanishi kerak.
Shunday qilib, aqlli boshqaruvning kelajagi an'anaviy boshqaruvni sun'iy neyron tarmoqlardan foydalanishga asoslangan tizimlarning potentsial imkoniyatlari bilan uyg'unlashtirishda yotadi.