Түркістандық тұрғындарды ақпараттандыру мақсатында цифрландыруды дамыту, елдің киберқауіпсіздігін нығайту, жасанды интеллект технологияларын қолдану жөнінде мәліметтерді ұсынамыз. Егер соңғы тенденцияларға қарайтын болсақ, жасанды интеллект деген тіркесті жиі естиміз. Үйіміз, көлігіміз, тіпті тостерімізге дейін өзі ойланып, өзі жұмыс істейтін деңгейге жеткен. Ендігі кезекте жасанды интеллектінің қолданыс тапқан салалары мен түрлеріне назар аударсақ: Автоматты үйрену. Енгізілген мәліметті анықтап, классификациялау үшін моделдерді құрастырып, сынақтан өткізіп, кері бағытта қайтару принципімен жұмыс істейтін мәліметтер базасындағы жүйе. Мақсатты үйрену. Белгілі бір мақсатқа жеткен кезде оны қуаттандыратын жүйе. Ол көбінде агенттік жүйелерде қолданылады. Терең үйрену. Бұл жүйелер автоматты үйрену жүйесін құру үшін сызықтық емес нейрондық тармақтармен жұмыс істейді. Жоғарыда айтып кеткен автоматты үйренудің өзгеше нейрондармен жұмыс істейтін түрі. Агенттік жүйелер. Тәуелсіз агенттер белгілі бір ортада қарым-қатынасқа түсіп, массалық әрекеттердің (араның топтасып ұшқаны сияқты) симуляциясын жасайды. Бұл әдіс көбінде ойындарда және басқа да симуляцияларда қолданады.
Сызықтық емес тораптар жүйесі. Агенттік жүйенің түрөзгерісі. Белгілі өлшемдегі тораптар ішкі жағдайды сақтайды, онымен қоса жанындағы ұяшықтардың әсерінен, мәліметті сыртқа шығарады. Конуейдің Game of Life бағдарламасы осы жүйенің бастапқы нұсқасы болатын, кейіннен оның күрделі әрі кері бағытта жұмыс істейтін үлгісі биржадағы акцияларды моделдеу мен болжам жасауға қолданатын болды.
Өздігінен өзгеретін графикалық жүйелер. Ақпараттар базасындағы жағдай ондағы түйіндерді шешудің жаңа әдістерін тапқанда (эвристикалық әдіс) өзгеріп тұрады.
Білім базалары, бизнес интеллект және эксперттік жүйелер. Қалыпты мәліметтер базасындағы кестелерден семантикалық білім спектрумын құрастырады. Кей жағдайларда бұл процесс адамның бақылауымен болса, кейбір бағдарламалар автоматты үйренуге ауысып, мәліметтер өздігінен іріктеліп, топтасып және бір-бірінен бөлінеді.
Ерте заманнан-ақ адам нақты міндеттерді шешу үшін табиғатта бар заттарды түрлендіріп, әртүрлі көмекші құралдарды жасағаны белгілі. Егер осы көмекші құралдар тарихына қысқаша тоқталып, адамзат дамуын тарихи үдеріс ретінде қарар болсақ, онда ХХ ғасырға дейін техниканың жаңаруы мен экономиканың дамуы баяу, яғни экстенсивті жолмен жүргенін байқаймыз, ал ХХ ғасырда ғылыми-техникалық революциясы кезеңінде даму қарқынды (интенсивті) жолға түсті.
XX ғасырдың бірінші жартысы мен осы ғасырдың ортасында, технологиялық серпінді дамудың негізін қалайтын ақылға қонымды машиналар туралы көптеген ғылыми болжамдар – гипотезалар жасалды. Осы идеялар математикалық, техникалық, жаратылыстану және гуманитарлық ғылымдар салаларында ауқымды білімге қол жеткізуге мүмкіндік береді. Зерттеуші мамандар тірі ағзалардың жүйке жүйесін, оның ішінде адам миын зерттеуде үлкен жетістіктерге жетті. Математикада алғашқы ЭЕМ –электрондық есептеу машиналары өмірге енгізуге мүмкіндік беретін алгоритмдер теориясы пайда болды.
XX ғасырдың ортасында, атап айтқанда 1956 жылы, жаңа ғылыми бағыт ретінде пайда болған «Жасанды интеллект» ұғымын, американдық ғалым Д.Маккарти Дармут университетінде өткен конференцияда ұсынды. Адамның саналы қызметімен қатар өз бетінше ойланатын және мақсатты әрекет жасайтын жүйе – ЖИ, яғни жасанды интеллект туралы қарқынды зерттеулер өз бастауын сол уақыттан алады. Ғылыми әдебиеттерде әлі күнге дейін ЖИ-нің немен айналысатыны, зерттеу пәні туралы бірегей қалыптасқан, ортақ шешімге келген пікір жоқ. Қазіргі уақытта жасанды интеллектіге (Artificial intelligence, AI) түсіндірме беретін бірнеше анықтама қалыптасқан:
– дәстүрлі зияткерлік деп саналатын адам қызметі түрлерінің шеңберіне сай келетін аппараттық немесе бағдарламалық модельдеу міндеттері қойылатын және шешімін табатын ғылыми бағыт;
– дәстүрлі түрде адамның айрықша құзіретіне жататын функцияларды интеллектуалды жүйелердің орындауы. Бұл ретте зияткерлік жүйе – дәстүрлі шығармашылық деп саналатын, белгілі бір пән саласына тиесілі міндеттерді шеше алатын техникалық немесе бағдарламалық жүйе, ол туралы білім осындай жүйенің жадында сақталады;
– компьютерлік ғылымдар кешеніне кіретін ғылым, оның негізінде құрылған ақпараттық технологияларға арналған технологиялар. Бұл ғылымның міндеті есептеуіш жүйелер мен басқа да жасанды құрылғылар арқылы ақылға қонымды ой мен іс-әрекеттерді жасау болып табылады.
Мамандардың зерттеу жұмыстары «жасанды интеллект» терминіне дереккөздерде бірдей емес, әртүрлі түсіндірме берілетінін көрсетеді (ол бастапқыда есептерді шешудің адам парасатына тән тәсілдерін алгоритмдік іске асыруды зерттейтін информатика бөлімін білдіреді). Нәтижесінде жасанды интеллекті зерттеудің түрлі бағдарламалары пайда болады. Бұлар: адамның зияткерлік қызмет саласына жататын функцияларын орындауға қабілетті компьютерлерді жасау; ми субстратын модельдеу (нейрокомпьютерлер) негізінде адам интеллектін модельдеу әрекеттері; өзін-өзі оқытып, эволюциялық жетілуге қабілетті жасанды құрылғыларды жасау. Бұған, ақыл-ойдың ғылыми тұрғыда зерттелуіне зоопсихология, психология және кибернетика үлкен серпін берді. А.С.Егоров пен С.П.Макаровтың «Жасанды интеллекті жасаудың бағыттары мен әдістері» мақаласында қазіргі таңдағы ЖИ дайындаудың негізгі екі тәсілі ерекшеленеді: Прагматикалық бағыт немесе төменгі ЖИ – жоғары деңгейлі психикалық үдерістерге ұқсас сараптамалық жүйелерді, білім базаларын және логикалық қорытынды жүйелерді құру: ойлау, ой жүгірту, пайымдау, сөйлеу, эмоциялар, шығармашылық және т.б. Бұл ретте, егер жүйенің істеген жұмысының нәтижесі белгілі бір дәрежеде сарапшы қызметінің нәтижесіне сәйкес келсе, онда осы нәтиженің алынған тәсілдеріне қарамай оны зияткерлік деп тануға болады. Мұндай тәсілде компьютерде қолданылатын құрылымдар мен әдістердің адамның ұқсас жағдайларда қолданатын құрылымдары мен әдістеріне барабарлығы туралы мәселе қойылмайды, нақты міндеттерді шешудің соңғы нәтижесі ғана қаралады.
– Биондық бағыт немесе өрлейтін ЖИ – нейрондық желілер мен эволюциялық есептеулерді зерттеу. Егер жүйе адам миының үдерістерін болжап бейнелейтіндей негізге сүйенсе, онда мұндай жүйенің тапсырмаларды шешу нәтижелері адам алатын нәтижелерге ұқсас болады. Интеллектуалды мінез-құлық биологиялық элементтер негізінде, сонымен қатар нейрокомпьютер немесе биокомпьютер сияқты алдын ала жасалған есептеу жүйелерінде модельденеді.
Осы бағыттарға сүйеніп, ЖИ-ді практика жүзінде іске асырудың жекелеген әдістері бар. Бұларға жатқызуға болатындар:Ойлау үрдістерін символдық модельдеу. ЖИ саласындағы негізгі бағыттардың бірі. Ол білім беру модельдерін әзірлеумен, сараптамалық жүйелердің өзегін құрайтын білім базасын құрумен байланысты. Білім алу мен құрылымдаудың модельдері мен әдістерін қамтиды. Пайымдауларды модельдеу символдық жүйелерді құруды білдіреді, олардың кіре берісінде белгілі бір міндет қойылған, ал шығатын жерінде оның шешімі талап етіледі. Әдетте ұсынылатын тапсырма формалданған, алайда шешім алгоритмі жоқ немесе ол тым қиын және күрделі еңбекті қажет етеді. Бұл бағытқа: теоремалардың дәлелі, шешім қабылдау мен ойын теориясы, жоспарлау және диспетчерлендіру, болжам жасау кіреді. ЖИ-ді жүзеге асырудың төменгі тәсіліне сүйенеді. Табиғи тілдермен жұмыс. Жасанды интеллект және математикалық лингвистиканың ортақ (жалпы) бағыты. Ол компьютерлік талдау және табиғи тілдерді синтездеу мәселелерін зерттейді. Жасанды интеллектіге қатысында талдау тілді түсінуді, ал синтез – адами сауатты өлшемге сәйкес келетін мәтінді іздестіруді, тудыруды білдіреді. Табиғи тілді өңдеу өте маңызды бағыт болады. Осы бағыт шеңберінде қол жетімді көздерде бар мәтінді өз бетінше оқып, табиғи тілді өңдеуге жеткілікті болатын білім алудың мақсаты қойылады. Табиғи тілді өңдеудің қандай да бір тікелей қолданылуы ақпараттық іздеу мен машиналық аударманы қамтиды. ЖИ-ді жүзеге асырудың өрлемелі тәсіліне сүйенеді. Машиналық оқыту (ағылш. machine learning, ML) – есептің тікелей шешімі емес, ол көптеген ұқсас есептер шешімдерін қолданып оқыту үдерісінің өзіндік ерекшелігі болып табылатын ЖИ әдістерінің тобы. Бұл ЖИ дамуының басында пайда болған негізгі бағыттардың бірі еді. Машиналық оқыту бөлімі математикалық статистика әдістерін, желілерді оқыту әдістерін және олардың құрылымы топологияларының түрлерін біріктіру нәтижесінде өмірге енеді. Машиналық оқытудың міндеті жұмыс кезінде жүйенің өз бетінше білімін жетілдіруі арқылы, адам қызметінің түрлі салаларына байланысты кәсіби міндеттерді шешуді автоматтандырудан тұрады, Ол адамның сөзін, ым-ишарасын, бейнелерді анықтау, қолжазбаны тануы кезінде ең көп таралымын табады. Машиналық оқыту технологиясын пайдалану, қоғам өмірінің барлық салаларында үлкен көлемдегі деректерді жинақтауға мүмкіндік береді. Бұл жүйелер өрлейтін ЖИ тобына жатады, өйткені, өзін-өзі жетілдіретін нейрондық желілерді пайдаланады.
