CC BY
124EKSPERT TIZIMLARI TAHLILI
Xushmanova Hilola Aktam qizi
TATU 2-kurs magistranti hilolaxushmanova@gmail .com Xoliyarova Gullola Shukurova
[email protected] Qashqadaryo viloyati, Koson tumani, 84-maktab katta o'qituvchisi
Annotatsiya: Ushbu maqolada ekspert tizimlar, ularning turlari, tuzilishi va qo'llash me'zonlari tahlil qilingan. Shuningdek, maqolada ekspert tizimlar ishlab chiqarilishida duch kelinadigan muammolar bilan birgalikda ularning kelgusi istiqbollari ham muhokama qilingan.
Kalit so'zlar: Ekspert tizim (ET), bilimlar ombori, ma'lumotlar muhandisligi, evristika.
Abstract: This article analyzes expert systems, their types, structure and application criteria. Also, the article discusses the problems encountered in the production of expert systems, as well as their future prospects.
Key words: Expert system (ES), knowledge base, data engineering, heuristics.
Kirish. Ekspert tizimlari paydo bo'lgandan buyon turli tariflar berilgan, rivojlanib kelayotgan zamonaviy texnologiyalardan biridir. Ekspert tizimlari sun'iy intellekt texnologiyasining bir tarmog'i bo'lib, konkret muammo sohasidan olingan qat'iy ekspert xulosasiga asoslanadi.
ETlar bilimlarini to'ldirish manbai bo'lib, shu soha ekspertlari xizmat qiladi. Barcha ekspert sistemalarning ishi konkret muammo sohasidan olingan qat'iy ekspert ma'lumotlariga asoslanadi.
Ekspert tizimlar - bilimga asoslangan sun'iy intellekt tizimlarining eng keng tarqalgan turi bo'lib, ma'lum bir predmet sohasida inson ekspert bilimlarini taqlid qilishga asoslanadi.
Ekspert - ma'lum predmet sohasidagi muammolarni yecha oluvchi, tajriba va malakaga ega xodim. Hayotimizda shunday sohalar borki, bu sohadagi bilimlar faqatgina soha ekspertlarigagina ma'lum va ular ozchilik.
Ko'p korxonalar yuqori malakali mutaxassislarni yo'qotish muammosiga duch keladilar. Bunga ularning boshqa ishga o'tishi, yoki yuqori lavozimga ko'tarilishi, yoki o'limi, yoki pensiyaga chiqishi sabab bo'lishi mumkin. Bir qancha firmalar o'zlarining eng qimmatli xodimlari ekspert tajribalarini saqlab qolish uchun ETlarni qo'llay boshladilar. Bu bilimlarni saqlab qolish va ishdan ketgan ekspert o'rnini yangisi bilan oson to'ldirish imkonini beradi.
ETlar maslahat beradi, tahlil qiladi, sinflarga ajratadi va diagnoz qo'yadi (1-rasm). Ular odatda mutaxassis tomonidan ekspertiza o'tkazilib, yechiladigan masalalarga yo'naltirilgandir. Protsedura tahlil ishlatadigan mashina dasturlaridan farq qilib, ETlar deduktiv, umumiy bir gipoteza hayotdagi mavjud yakka holatlar orqali tekshirib chiqiladigan, fikrlash asosida kichik predmet sohada masalani hal etadi [4], bu tizimlar ko'pgina hollarda yaxshi tuzilmagan va aniqlanmagan masalalarning yechimini topa olish bilan farqlanadi.
1-rasm. Ekspert tizimlari vazifalari: advice, analyze, classification, diagnosis ETlar bugungi kunda ko'pgina sohalarda qo'llanilmoqda va ularning ishlatilish sohalarini qisqacha keltiramiz:
) kimyoviy analiz va sintez;
) molekulyar biologiya va gen injenerligi;
) sanoatda rejalashtirish va ishlab chiqarishni tashkil qilish; ) signallarni qayta ishlash;
) qurilmalar nosozligi diagnostikasi;
geologik razvedka;
Shuningdek, bular orasiga avtomatlashtirilgan loyihalashning intellektual sistemalari, o'lchov sistemalari: ko'rish, boshqarish, ma'lumotlar taxlili, texnologik jarayonlarni boshqarish kabi bugungi kunda katta tezlikda rivojlanayotgan sohalarni ham kiritish mumkin.
Ekspert tizimlarining tuzilishi va asosiy qismlari
ET ishlashida asosan 3 ta shaxs ishtirok etadi: Foydalanuvchi - oddiy inson yoki malaka oshiruvchi soha xodimi, bilimlar injeneri (knowledge engineer) - ekspert bilimlarini kompyuterga kiritish bilan shug'ullanuvchi shaxs va ekspert.
Ma'lumot muhandisligi - bu ma'lum bir sohada inson ekspertining fikri va xatti-harakatlariga taqlid qilishga harakat qiladigan sun'iy intellekt sohasi.
Bilimlar muhandisi - expert bergan ma'lumotlarni bilimlar bazasiga tushunarli shaklga o'tkazib, kirituvchi tarjimon. Aynan mana shu kasb egalari faoliyati (soha mutaxassislari soni juda ozchilikni tashkil qilgani, vazifasi murakkabligi tufayli) bilimlar bazasi qurishdagi eng murakkab jarayon hisoblanadi (2-rasm).
m m
KB Human Knowledge
I^B Expert ffl-fl Engineer
il l ~
User (May not be an expert)
2-rasm. ET larda inson ishtiroki
ETlar uch asosiy qismdan tuzilgan: faktlar va evristikalar haqidagi bilimlar ombori (Knowledge Base), xulosa va yechim mashinalari (Interference Engine), insonning mashina bilan muloqotini ta'minlovchi tizim (Interface) (3 rasm).
Bilimlar ombori ETning o'zagi hisoblanadi. Unda ma'lum bir sohadagi mutaxassisning bilimini ifodalovchi qoidalar, faktlar va evristikalar [5] to'plami mavjud.
Xulosa qilish mexanizmi fikrlash va qaror qabul qilish uchun javobgardir. U ma'lumotlar bazasida belgilangan qoidalar va protseduralarni kiritilgan ma'lumotlarga qo'llaydi va kerakli natijani yaratadi. Xulosa qilish mexanizmi bilimlar bazasidan xulosa chiqarish uchun turli xil fikrlash usullaridan, jumladan, orqaga va oldinga bog'lanishdan foydalanadi.
Foydalanuvchi interfeysi - foydalanuvchi va ET o'rtasidagi aloqa kanalidir. U xulosalar mexanizmi tomonidan yaratilgan savollar, variantlar va tavsiyalarni foydalanuvchilarga qulay tarzda taqdim etadi. Foydalanuvchi interfeysi ilovaga qarab matnli yoki grafikli bo'lishi mumkin.
Tushuntirish moduli - ETning fikrlash jarayonini tushuntirish uchun ishlatiladi. Tushuntirish moduli ET xulosa yoki tavsiyaga qanday erishganligini tushuntiradi.
3-rasm. ET da ma'lumotlarning aylanish sikli.
ETlar ma'lumot va faktlarni to'playdi va bilimlar bazasiga joylashtiradi va ularni xulosa qilish mexanizmi bilan birlashtiradi. Xulosa qilish mexanizmi bilimlar bazasidan ma'lumot olish uchun ikkita usuldan foydalanadi.
Oldinga zanjirlashda ET keyinchalik nima bo'lishini mantiqiy bashorat qilish uchun bir qator faktlarni o'qiydi va qayta ishlaydi. Bunga misol qilib fond bozori harakatlarini bashorat qilish mumkin.
Orqaga zanjirlashda tizim maqsad haqida mantiqiy xulosaga kelish uchun ma'lumotlar to'plamini orqaga qarab o'qiydi va baholaydi. Masalan, tibbiy diagnostika tizimida bashorat qilish [3].
Ekspert tizimlarining turlari
O'zining kuchli va zaif tomonlariga ega bo'lgan har xil turdagi ETlar mavjud va ular turli sohalarda turli ilovalarda qo'llaniladi.
Qoidalarga asoslangan ekspert tizimlari ETning eng keng tarqalgan turi bo'lib, muammo haqida fikr yuritish va yechim yoki tavsiyalar berish uchun bir qator inson mutaxassislari tomonidan yaratilgan va bilimlar bazasida tashkil etilgan qoidalardan foydalanadilar.
Fuzzy Logic Expert Systems. Loyqa mantiq ekspert tizimlari ma'lumotlardagi noaniqlik va chalkashlikni boshqarish uchun loyqa mantiqdan foydalanadi. Loyqa mantiq - bu an'anaviy ikkilik (to'g'ri yoki noto'g'ri) yondashuv o'rniga haqiqat darajalariga ruxsat beruvchi matematik tizim. Fuzzy ekspert tizimlari mahsulotni tavsiya qilish tizimlarida va tasvirni aniqlash ilovalarida qo'llaniladi.
Bilimga asoslangan ekspert tizimlari ma'lum bir sohaga oid faktlar va qoidalarni o'z ichiga olgan bilimlar bazasidan foydalanadi. Ushbu tizimlar inson
mutaxassislarining muammolarni hal qilish imkoniyatlarini taqlid qilish uchun mo'ljallangan. Ular muammoni tushuntirish va yechimlarni taqdim etish uchun bilimlarni xulosa qilish mexanizmidan foydalanadilar.
Neyron tarmoqlari ekspert tizimlari neyronlar orasidagi ulanishlarining og'iгligini sozlash orqali ma'lumotlaráan o'гganish uchun mo'ljallangan. Ular nutqni aniqlash, tasvirlarni tasniflash va tabiiy tilni qayta ishlash dasturlarida qo'llaniladi.
ETning asosi bilimlar ombori hisoblanadi va bu bilimlar mutaxassis-ekspertning ma'lum sohadagi bilimlarini o'zida mujasamlashtirilgan bo'ladi [2]. Shuning uchun ham biz quyida bilimlar ombori va unda bilimlarning namoyish qilish modellarini ko'rib chiqamiz.
Bilimlar ombori - bu ma'lum bir sohadagi dalillar va mantiqiy xulosa chiqarish qoidalar majmuidir. Bilimlar ombori suniy intellekt yaratishning asosiy yo'nalishi hisoblanadi. Bilimning oddiy ma'lumotlaráan farqni bilish uchun biz ma'lum tushunchalar kiritishimiz kerak.
Ma'lumotto - bu obyektlar, jarayonlar va hodisalarni, shuningdek ularning xususiyatlarini tavsiflovchi individual faktlardir.
Bilimlar bu inson tomonidan aqliy faoliyati natijasida olingan xulosa yoki ko'nikmadn\ Demak bilimga tushuncha kiritsak, u quyidagicha bo'ladi:
Bilim - bu amaliy faoliyat va kasbiy tajriba natijasida olingan fan sohasidagi qonuniyatlar (tamoyillar, aloqalar, qonunlar), bu sohadagi savollarni qo'yish va hal qilish imkonini beradi (4-rasm).
4-rasm. Malumot va bilim farqi.
Bilimlar omborini qurishda asosiy tushunchalar
Bilimlar ombori qurilishida undagi bilimlar arxitekturasi, ularni namoyish qilish modellari asosiy rol o'ynaydi, bu modellar xulosalash mashinalari ishini osonlashtirish uchun o'ylab topilgan [1].
Bilimlarni namoyish qilish modeli turlari quyidagilar:
- ishlab chiqarish modeli;
- semantik tarmoqlar;
- freymlar;
- rasmiy mantiqiy modellar;
Ishlab chiqarish modeli yoki qoidaga asoslangan model boshqa modellarga nisbatan, amaliyotda ishlab chiqarishdagi ETlarda keng qo'llaniladi. Bunga sabab, uning ravshanligi, yuqori modullilik, qo'shimchalar va o'zgartirishlar kiritish qulayligi va xulosa chiqarish mexanizmining soddaligidir (5-rasm).
Qoidaga asoslangan tizimning ikki turi mavjud:
1. To'g'ri xulosa - faktdan xulosagacha strategiyasini amalga oshiradi.
2. Teskari xulosa - faktlar asosida bu tizimga qo'ilgan gipoteza yoki ehtimollik xulosalari tasdiqlanadi yoki inkor qilinadi.
Qoidaga asoslangan modelning asosiy kamchiligi shundan iboratki qoidalarning ko'payishi natijasida bir qoida boshqa qoidani ishlashiga to'sqinlik qilishidir.
Conditions - Shartlar
5-rasm. Qoidalarga asoslangan modelning asosiy ko'rinishi.
Ekspert tizimlarini qo'llash me'zonlari
Har qanday inson aralashuviga bog'liq texnologiyalarda bo'lgani kabi ET larning ham alohida qo'llash mezonlari, ishlatilish chegaralari mavjud.
Bir qator masalalar borki, ularni bilimlarga asoslangan tizimda yechimini topish istalgan boshqa yo'llar bilan topishdan oson kechadi. Bu tizimlardan foydalanilganda quyidagi mezonlarga asoslangan holda ish yuritiladi:
• Ma'lumot va bilimlar ishonchli, vaqt o'tishi bilan o'zgarmaydi;
• Bo'lishi mumkin yechimining ko'lami katta emas;
• Bilimlarga asoslangan tizimlar ko'proq formal fikr yuritish kerak bo'lgan hollarda yaxshi natija beradi;
• Hech bo'lmaganda, o'z bilimlarini shakllantirib, ularni masala yechishdagi usullarini asoslab bera oladigan bitta bo'lsa ham ekspert bo'lishi kerak.
ET larni quyidagi masalalarni yechishda qo'llash maqsadga muvofiq emas:
1. Oddiy matematik usul bilan, formal o'zgartirish va protsedura tahlili yordamida yechiladigan masalalarda;
2. Aniqlash masalalarida, chunki ular raqamli usullar yordamida yechiladi;
3. Yechimi haqida ma'lumot bo'lmagan masalalarda.
Ekspert tizimlar kamchiliklari Ekspert tizimlar afzalliklari
Ko'pchilik tizimlar faqatgina bilimlar bazasidan yaratuvchi ekspertlar tomonidan foydalanishlari mumkin. Ular shoshilinch xulosa chiqarmaydi.
Tizimlardagi savol-javob rejimi yechimni olishni qiyinlashtiradi (ko'pgina hollarda shunday, va bu ko'p vaqt oladi). Bu tizimlar birbiriga bog'liq holda ishlab, barcha fikrlarni qarab chiqib eng yaxshi natija beradiganini tanlaydi.
Ekspertiza seansidan keyin tizimni ishlata bilish darajasi o'zgarmaydi. Bir marta kiritilgan bilimlar, mashina xotirasida abadiy qoladi va cheklanmagan bilimlar bazasiga ega.
85
Ekspertlardan olingan bilimlarni mashinada effektiv holda ishlatadigan ko'rinishga keltirish haligacha muammoligicha qolmoqda Bu tizimlar mutaxassis o'rnini bosa olmaydi, aksincha uning qo'lidagi qurol bo'-lib hisoblanadi.
ET larni o'qitish mumkin emas, ular ongli fikrlay olmaydi. Ularning «shovqin»ga bardoshi yuqoridir.
ET larni katta predmet sohada qo'llab bo'lmaydi. Ekspert bilimlarni yig'ish, aniqlash, kodlashtirish va tarqatish;
Ekspertlar bo'lmagan soha (masalan, astrologiya) da ET lardan foydalanib bo'lmaydi. Inson imkoniyatlaridan yuqori bo'lgan muammolarni yechish;
ET larni faqat kognitiv masalalarni yechish uchun jalb qilish maqsadga muvofiq bir inson qamrab olish mumkin bo'lmagan bilimlar hajmini talab qiluvchi muammolarni yechish;
Yechim ming xil hodisa va vaqt o'tishi bilan o'zgarib turadigan o'zgaru vchilarga bog'liq bo'lsa, bilimlarga asoslangan tizimlar to'liq tahlil uchun yaroqsiz ekanligi kelib chiqadi. Bir necha sohalar bo'yicha ekspert bilimlar talab qilinadigan muammolarni yechish;
- kollektivning eng nozik qadriyati - kollektiv xotirani saqlash;
- yuqori raqobatbardoshlikni ta'minlash.
Bugungi kunda mavjud expert tizimlarga misollar (sohalar bo'yicha)
86
Xulosa qilib aytganda, oxirgi 10 yillik ichida ET lar mavjud eng samarali tizimlar bilan chambarchas bog'landi. Ularni sog'liqni saqlashda, sug'urta qilishda, bank ishi va boshqa sohalarda qoidalarga tayangan holda yechimlarni topish uchun samarali vositalar sifatida qo'llanmoqda. Hozirgi kunda bilimlar bazasi katta tizim ichiga joylashtirilgan bo'lib, ular internetda qidiruv olib boruvchi bog'lovchi dasturlarni markazida joylashgan, foydalanuvchilar ma'lumotlarini tahlil qilgan holda ular uchun informatsiya oqimini boshqarishga ko'maklashadi. Bu orqali qidiruv tizimlarini optimallashtirish masalasi ham osonlashadi.
Ammo, shunga qaramay ET lar yaratishdagi qiyinchiliklarni avtomatlashtirish muammoligicha qolmoqda. Dunyoda axborot hajmi va avtomatlashritiladigan masalalar xilma-xilligi o'sib borgan sari expert tizimlarga expert xulosasini kirituvchi - bilimlar muhandisi kabi murakkab kasb egalari faoliyatida ham sezilarli qiyinchiliklar yuzaga kelmoqda. Shu qiyinchiliklar tufayli ham expert tizimlari yaratish ko'p resurs talab qiladigan ammo, samarali sohalar orasida qolib ketmoqda.
87
Foydalanilgan adabiyotlar:
1. Learning from the experts: From expert systems to machine-learned diagnosis models. Murali Ravuri, Anitha Kannan, Geoffrey J. Tso, Xavier Amatriain. Proceedings of Machine Learning Research 85:1-16, 2018.
2. Ekspert tizimlarini yaratishda bilimlar omborining ahamiyati va vazifalari. Tashmetov K.Sh., Aliev R.M, Aliev M.M.
DOI:https://doi.org/10.47689/978-9943-7818-0-1-v2-pp97-103, "Актуальные вопросы развития инновационноинформационных технологий на транспорте" АВРИИТТ-2022 I-Республиканская научно-техническая конференция (Ташкент, 21-22 ноября 2022 года).
3. Medical Expert Systems-Knowledge Tools for Physicians. Edward H. Shortliffe, MD, PhD, Stanford, California. THE WESTERN JOURNAL OF MEDICINE, 830-840 p.
4. Ekspert tizimlarning asosiy turlari va ishlatilish sohalari. N.E.Duisenov. Oriental Art, February 2021.
INTERNET MANBAALARI
5. https://uz.wikipedia. org/wiki/Evristika
