Н.Ж. Дуйсенов, т.ғ.к., доцент
А.Н. Байтемирова, «Мирас»
университетінің магистранты
ИНТЕЛЛЕКТ ЖӘНЕ ОЙЛАУ ЕСЕПТЕРДІҢ
ТЕОРИЯЛЫҚ КОНЦЕПЦИЯСЫ
Интеллектуалды есеп
жай есептен несімен ерекшеленетіні
түсіндіру үшін кибернетиканың негізгі
терминдерінің бірі – «алгоритм» терминін енгізу керек. Алгоритм деп кез-келген
есепті шешу үшін арналған операциялар
жүйесінің белгілі бір ретпен орындау туралы
ереже.
«Алгоритм» термині IX
ғасырдың өзінде қарапайым арифметикалық
алгоритмдерді берген өзбек математигі есептер классы
шығарылған болып есептеледі, егер олар үшін алгоритмдері
белгіленген болса.
Есептердің түрлі кластарын
шешу кезінде адамның негізгі
мақсаты – алгоритмдерді табу.
Белгілі бір есептердің
алгоритмдерін табу жоғары квалификация және біліктілікті талап ететін
күрделі біліммен байланысты. Мұнда адам
интеллектісінің іс-әрекеті қажет.
Белгілі бір түрдегі есептер
класының алгоритмін табу есептерін интеллектуалды
деп атайық.
Алгоритмдері белгіленген
есептерге келетін болсақ, ЖИ облысында белгілі маман М.Минский байқағандай,
оларды интелллектуалды деп атау артық.
Шынында, алгоритм
белгіленген соң, сәйкес есептердің шешу
процесі оны тура солай есептің мәнінде
хабарсыз адам да, есептеуіш машина да немесе робот та
орындай алады.
Жалғыз талап, есепті шешуші
процесс эелементарлы операцияларды орындай алатын жағдайда болуы керек
және берілген алгоритмді ұқыпты түрде
басшалаққа алуы керек. Ондай адам машиналды түрде
жұмыс істей отырып, қарастырылып отырған типтегі кез-келген
есепті шығара алады.
Сондықтан интеллектуалды
есептер класынан шешуінің стандартты әдістері бар есептерді
шығарып тастау өте дұрыс сияқты.
Мұнда есептердің
мысалы ретінде есептеуіш есептерді алуға болады: сызықты
алгебралық теңдеулер жүйесінің шешуі,
дифференциялық теңдеулерді интегралдау, т.б.
Бұндай
есептерді шығаруға арналған стандартты
алгоритмдер бар, олар есептеуіш машина үшін арналған
программа ретінде берілген элементарлы операциялардың
белгілі тізбегін құрайды.
Бейнелерді ажырату, шахмат ойнау,
теоремаларды дәлелдеу, т.с.с. интеллектуалды есептер үшін
шешімді табуды формалды бөліктеу шешімі қиын болмаса да,
өте қүрделі болады. Осылай, интеллект анықтамасы
белгілі есептерді шешуге арналған алгоритмдерді құратын
универсалды жоғары дәрежелі алгоритм.
Тағы бір қызығы,
программист мамандығы біздің анықтамаларымыздан
ең интеллектуалды мамандық болып тұр, себебі
программист жұмысының өнімі – программалар- таза
алгоритмдер.
Интеллектуалды есептерді шешуге
бағытталған интеллектісі бар, мидың іс-әрекетін
ойлау немесе интеллектуалды іс-әрекет деп атайық.
Интеллект және
ойлау теоремаларын дәлелдеу,
логикалық талдау, жағдайларды ажырату, іс-әрекетті, ойынды
жобалау және белгісіздік жағдайында басқару сияқты
есептерді шешумен органикалық түрде байланысты.
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 қойыла алады.
Осылай, біз мәселені екі бөлікке бөлеміз: «бала-программа»
және осы программаны «тәрбиелеу» программасы.»
Білімді
машиналар эрасы алғашқы компьютерлер пайда
болысымен басталды. Компьютердің
көпшілігі немістің шифрларын Екінші
Дүниежүзілік соғыс кезінде шешу үшін
арналған. 1940 жылы алғашқы электромагнитті реле
негізіндегі жұмыс компьютерін Робинсон (Robinson) жасады.
Ол Энигма (Enigma) машинасы
арқылы шифрланған неміс сөздерін анықтау үшін
арналған. Энигма
мультипликациялық трюктардың атасы Хит Робинсон (Heath Robinson)
атына байланысты қойылған. Жылдар өте келе вакумдық
түтікшелерді электромагниттік релеге ауыстыру Колоссты
құруға алып келді. Бұл олардан тез компьютерлер.
Кері байланысты нейронды
желілер Вальтер Питтс (Walter Pitts) және Уоррен Мак Куллочпен
(Warren McCulloch) 1945 ж. құрылған болатын, олардың
мүмкіндіктерін есептеулер кезінде көрсету үшін. Бұл
ертедегі желілер электронды болды. Шамамен осы кезде Норберт Винер (Norbert Wiener)
биологиялық және инженерлік жүйелер үшін кері
байланыстың математикалық теориясын қосатын кибернетика
бөлімін қосты. Бұл ашылыстың басты аспектісі келесі
концепция болды, білім – белгілі мақсатқа жету үшін
ақпаратты алу және өңдеу.
Ақыры 1949 жылы Дональд Хеббс (Donald
Hebbs) өзі үйренуге бейім қолдан жасалған нейронды
желілерді ойлап тапты. Бұл процесс шығатын мәліметтер кіретін
мәліметтермен байланысты көрсететіндей нейрондық желіде
салмақтық коэффициенттерді өзгертуге мүмкіндік береді.
Барлық мәселелерді шешпесе де бұл әдіске басқа
әдістер негізделіп жасалған.
1950-жылдар ЖИ-нің туу жылдары ретінде тарихқа енген.
Алан Тьюринг машинаның білімін тексеретін арнайы тест ұсынған болатын, ол тест келесіде Тьюринг тесті деген атқа ие болды. Бұл тестте бір немесе бірнеше адам екі құпия әңгімелесушіге сұрақтар қоя отырып,
олардыкі қайсысы машина, қайсысы адам екенін ажырату керек.
Егер машинаны ажырату мүмкін болмаса, машина білімді деп есептелінген.
Тьюриг тестіне толықтау да бар («Приз Лебнера» деп аталады), онда адам
әңгімесінің ең мықты имитаторы анықталады.
1950-жылдары ЖИ табиғаты бойынша
символикалық болды. Нақ осы кезде компьютерлер символдарды сандарды
басқарғандай басқара алады деген ашылыс жасалған
болатын. Бұл келесі теоремаларды дәлелдеуге арналған
программаларды жасауға алып келді Logic Theorist (авторы – Ньюэлл
(Newell), Симон (Simon) және Шоу (Shaw)) және General Problem
Solver (Ньюэлл және Симон), олар шешілмейтін мәселелерді талдау үшін
құрылды. Программалауда ең үлкен ашылыс Артур Самуэль
жасаған дойбы ойнау программасы болған шығар, бұл
программа кейін өз жаратушысын да жеңілдіретін болды.
1950-жылдары ЖИ-нің екі тілі дүниеге келді. Біріншісі
– IPL тілі Ньюэлл, Симон және Шоумендермен Logic Theorist программмасы
үшін жасалған болатын. IPL мәліметтер тізімін
өңдеу тілі болатын және LISP тілінің пайда болуына алып
келді. LISP тілі 1950-жылдардың аяғында пайда болды және IPL
тілін басып тастады, сөйтіп ЖИ қолданбаларының негізгі тіліне
айналды. LISP тілі Массачусет технологиялық институты (MIT)
лабораторияларында жасалған болатын. Оның авторы ЖИ-нің
ең алғашқы өңдеушілерінің бірі Джон
МакКарти болды.
Джон МакКарти ЖИ мәселелеріне
арналған Дормут конференциясында ЖИ концепциясын өзінің
ұсынысы ретінде берді. 1956 жылы ЖИ өңдеушілері Дормут
колледжінде кездесті, олар ойлай алатын машиналардың
ары қарай дамуын талқылады. Өз ұсынысында
Джон МакКарти былай деді: «Біздің ойлаудың функциялары машина оны
симуляциялайды деген оймен жұмыс істеуіміз керек. Біз машиналар адамдар
ғана айналысатын тілді қолдану, абстракциялар мен концепцияларды
формулировкалауды, есептерді шешу сияқты функцияларды қалайша
машиналарға үйретуге болатынын анықтаймыз.»
Дормут конференциясы алғаш рет барлық
ЖИ өңдеушілеріне кездесуге мүмкіндік берді, алайда
барлық мәселелер шешілді деп айту қиын.
1950 жылдардың аяғында Джон МакКарти
және Марвин Мински ЖИ лабораториясының MIT негізін қалады,
бұл лаборатория қазірге дейін жұмыс істеп отыр.
1960 жылдары ЖИ дамуында үлкен секіріс болды, ол
компьютерлік технологиялардағы прогресспен және берілген
аймақтағы жұмыстардың
көбеюімен түсіндіріледі. Мүмкін ЖИ өз
дамуының шарықтауана жеткендігінің көрсеткіші ретінде
сынаушыларының пайда болуын айтуға болатын
шығар. Бұл уақытқа екі кітаптың жазылуын жатқызуға болады:
Мортимер Таубтың (Mortimer Taub) «Компьютерлер және
ойлау: ойлай алатын машиналар туралы аңыз» және Стюарт
Дрейфустың (Hubert and Stuart Dreyfus) «Алхимия және ЖИ».
1960-жылдары білімді көрсету
ЖИ өңдеулеріндегі басты мәселелердің
бірі болып қала берді. Мински мен Папертамен MIT-та
«Blocks Microworld Project» сияқты ойын әлемдері
құрылды, сонымен қатар Терри Виноградтың (Terry
Winograd) SHRDLU. Осы әлемдер арқылы қоршаған орта
құрылды, онда компьютерлік көзқарас, робототехника
және адам тілін өңдеу бойынша идеялар тексерілетін.
1960-жылдардың басында Джон МакКарти Стенфорд
университетінде ЖИ лабораториясының негізін қалады. Лаборатория
жұмыскерлері Шейки атты роботты жасады, ол жасанды әлем бойынша
қозғалып, қарапайым командаларды орындай алатын.
Компьютерлік ойындардың дамуында
маңызды бір оқиғамен ЖИ қолдануымен Deep
Blue шахматтарында ойынға арналған суперкомпьютер 1997 жылы жасау
болды (ол Карнеги Меллонда өңделген болатын). Ол машина шахматтан әлем
чемпионы Гарри Каспаровты жеңе алды. Басқа бір қызықты
оқиғалардың бірі 1990 жылдары ЖИ-нің дамуы үшін
жерден 60 млн. миль қашықтықта болды. Deep Space 1 (DS1)
жүйесі құрылды. Ол жүйе камета ұшуын,
болашақ ғарыш ұшуларын тестілеумен қоса,
12-дәрежелі тәуекелді (риск) технологияны тестілей алатын.
DS1 Remote Agent атты жасанды интеллект жүйесіне
қосатын. Ол кішкене уақыт ғарыштық кемемен
басқаруды пайдалануына берілетін. Терминалдар арқылы әдеттегі
сондай жұмыс ғалымдардың командасымен орындалды. Remote Agent
жасанды система күрделі ғарыш мәселелерін шеше алатынын
көрсетті. Ол ғалымдар мен кемедегі экипаж мүшелеріне
басқа мәселелерді шешуге мүмкіндік берді.
ПАЙДАЛАНҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ:
1.
П.И. Соснин, О.Г.
Канаев, А.И. Афанасьев «Процессоры обработки нечеткой информации». — Саратов:
Из-во Саратовского университета, 1988. — 76 с.
2.
6. Ю. Борисов, В.
Кашкаров, С. Сорокин. «Нейросетевые методы обработки информации
и средства их программно-аппаратной поддержки». Электронный журнал «Открытые
системы», №04, 17/04/1997
3.
7. А.Б. Барский.
«Логические нейронные сети»: учеб.пособие. М.: Интернет-Университет
Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 352 с.
4.
http://kazntu.kz/sites/default/files/kazntu.kz