«Актуальные вопросы развития инновационно-
информационных технологий на транспорте» АВРИИТТ-2022
I-
Республиканская научно-техническая конференция
(Ташкент, 21-22 ноября 2022 года)
97
EKSPERT TIZIMLARINI YARATISHDA BILIMLAR OMBORINING
AHAMIYATI VA VAZIFALARI
Tashmetov K.Sh.,
Toshkent davlat transport universitety “Transportda axborot tizimlari
va texnilogiyalar” kafedrasi
Aliev R.M.,
Toshkent davlat transport universitety “Transportda axborot tizimlari
va texnilogiyalar” kafedrasi
Aliev M.M.
Toshkent davlat
transport universitety “Transportda axborot tizimlari
va texnilogiyalar” kafedrasi
https://doi.org/10.47689/978-9943-7818-0-1-v2-pp97-103
Anotatsiya: Ushbu maqolada qisqacha suniy intellektning XX asrga kelib
keskin rivojlanishi va uning q
o‘llanilish soxalari ko‘rib chiqilgan. Bunda asosiy urg‘u
ekspert tizimlarini yaratishda bilimlar omborining ahamiyati va vazifalariga
keltirilgan. Bilimlar omborini ishlab chiqish, semantik, freym va rasmiy mantiq kabi
namoyish modellarini
o‘rganishga bag‘ishlangan. Bu modellarga doir jadval,
rasmlar, modellarning avzaligi va kamchiligi keltirilgan.
Kalit s
o‘zlar: Ekspert tizimi, bilimlar ombori, modellar, algoritmlar, dispetcher,
qaror mexanizimi, qoida.
Kirish.
XX asrda birinchi bor sun
’iy intellekt tushunchasi shakillana boshlandi
va bu soxaga doir bir qancha ta
’riflar berildi. Ta’riflarning eng omvaiylaridan biri
“Kompyuterni inson kabi fikrlashga undash usuli” bo‘lib, bu ta’rif asosini Britaniyalik
matematik va kompyuter texnologiyalari b
o‘yicha birinchi tadqiqotchi Alan
Turingning
“Turing testidan” olinadi [1-4]. Bu testing asosiy sharti shundan iboratki
agar tajribachi inson masofadan turib kompyuter bilan xabar almashganda, uning
suhbatdoshi inson yoki kompyuter ekanligini aniqalashdan iborat b
o‘lib, bu shartni
bajargan dastur kuchli sun
’iy intillektga ega deyiladi. Bu yerda kompyuterni isondan
ajirata olmasakgina, u kuchli sun
’iy intillektga ega deyiladi.
Axborot tizimlarining jadal rivojlanishi oqibatida oxirgi 10 yilliklar ichida sun
’iy
intellekt tizimlarida sezirarli
o‘zgarishlar bo‘ldi. Bunga misol tariqasida quyidagi
y
o‘nalishrani keltirish mumkin (1-rasm).
1-rasm. Zamonaviy sun
’iy intellekt texnologiyalari.
«Актуальные вопросы развития инновационно-
информационных технологий на транспорте» АВРИИТТ-2022
I-
Республиканская научно-техническая конференция
(Ташкент, 21-22 ноября 2022 года)
98
Kompyuter k
o‘zgusi – ob’ektlarni aniqlaydigan, kuzatadigan va tasniflaydigan
mashinalarni yaratish nazariyasi va texnologiyasidir.
Kompyuter k
o‘zgusi quyida keltirilgan tizimlarda qo‘llanilishi mumkin:
– jarayonlarni boshqarish tizimlarida;
– tibbiyot sohalarida;
– kuzatuv tizimlarida;
– aloqa tizimlarida va h.k.
Tabiiy tilni qayta ishlash tizimlari (Natural Language Processing, NLP)
– bu
tabiiy tilni sintez qilish jarayonlarini
o‘rganadigan yo‘nalish bo‘lib, u quyidagi
y
o‘nalishlarda keng qo‘llanilishi mumkin:
– nutqni aniqlash va unga baho berish;
– matnni taxlil qilish va kerakli axborotni saralash;
– matnni ishlab chiqish;
– nutqni sintez qilish;
Tabiiy tilni qayta ishlash tizimlari hozirgi kunda axborot texnologiyalari
soxasining yirik kompaniyalari tomonidan ya
’ni Google, Yandex, Amazon, Tesla,
Neurolink kabi kompaniyalar tomonidan rivojlantirilmoqda va amaliyotda
q
o‘llanilmoqda.
Qaror qabul qilishni q
o‘llab-quvvatlash tizimi – avtomatlashtirilgan kompyuter
tizimi b
o‘lib, murakkab sharoyitlarda qaror qabul qilish kerak bo‘lgan, insonlarga
yordam beruvchi tizim b
o‘lib, bunday tizimlar katta ma’lumotlarni qayta ishlashi va
bu ma
’lumotlarni analiziga asoslangan holda, hisobot ko‘rinishida yoki boshqa
turdagi ma
’lumotlarni beradi. Bu tizim quyidagi soxalarda keng qo‘llanilmoqda:
– biznes jarayonlarida;
– ishlab chiqarishda;
– tibbiyotda va h.k;
Ekspert tizimi
– bu kompyuter tizimi bo‘lib, u ma’lum bir soxada mutaxassis-
ekspertni vazifasini qisman bajaradi va shu soxada foydali maslaxatlar beradi.
Bu tizimni birinchi bor 1832-yil S.N.
Korsakov tomonidan “intellektual mashina” deb
nomlangan mexanik qurilma yaratgan va bu qurilma ma
’lum shartlarga asosan
bemorlarning kassalik belgilariga qarab dori taklif qilgan.
Ekspert tizimining asosi bilimlar ombori hisoblanadi va bu bilimlar
mutaxassis-ekspertning ma
’lum soxadagi bilimlarini o‘zida mujasamlashtirilgan
b
o‘ladi.
Bilimlar ombori
– bu ma’lum bir soxadagi dalillar va mantiqiy xulosa chiqarish
qoidalar majmuidir. Bilimlar ombori suniy intellekt yaratishning asosiy y
o‘nalishi
hisoblanadi. Intellektual tizimlarni
o‘rganganda an’anavi ravishda savol paydo
b
o‘ladi bilim oddiy ma’lumotlardan nimasi bilan farq qiladi. Bu farqni bilish uchun biz
ma
’lum tushunchalar kiritishimiz kerak.
Ma
’lumotlar – bu ob’ektlar, jarayonlar va hodisalarni, shuningdek ularning
xususiyatlarini tavsiflovchi individual faktlardir [5].
Bilimlar bu inson tomonidan aqliy faoliyati natijasida olingan xulosa yoki
k
o‘nikmadir. Demak bilimga tushuncha kirtsak, u quyidagicha bo‘ladi:
Bilim
– bu amaliy faoliyat va kasbiy tajriba natijasida olingan fan sohasidagi
qonuniyatlar (tamoyillar, aloqalar, qonunlar), bu sohadagi savollarni q
o‘yish va hal
qilish imkonini beradi [6].
«Актуальные вопросы развития инновационно-
информационных технологий на транспорте» АВРИИТТ-2022
I-
Республиканская научно-техническая конференция
(Ташкент, 21-22 ноября 2022 года)
99
Hozirgi kunda
O‘zbekistonda intellektual tizimlarga katta axamiyat berilmoqda
bunga misol
O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020-yil 29-oktabrdagi
PF
–6097-son Farmoni, “Sun’iy intellekt texnologiyalarini jadal joriy etish
uchun shart-sharoitlar yaratish chora-tadbirlari t
o‘g‘risida” 2021-yil 17-fevraldagi
PQ
–4996-son qaroriga muvofiq hamda sun’iy intellekt texnologiyalarini jadal joriy
etish va ushbu sohada yuqori malakali kadrlar tayyorlash tizimini y
o‘lga qo‘yish
maqsadidagi qarorlar asos b
o‘la oladi. [7]
Bilimlarni namoyish qilish modeli:
– ishlab chiqarish modeli;
– semantik tarmoqlar;
– freymlar;
– rasmiy mantqiy modellar;
Ishlab chiqarish modeli yoki qoidaga asoslangan model boshqa modellarga
nisbatan, amaliyotda ishlab chiqarishdagi ekspert tizimlarida keng q
o‘llaniladi.
Bunga sabab, uning ravshanligi, yuqori modullilik, q
o‘shimchalar va o‘zgartirishlar
kiritish qulayligi va xulosa chiqarish mexanizmining soddaligidir.
Qoidaga asoslangan tizimning ikki turi mavjud:
1. T
o‘g‘ri xulosa
2. Teskari xulosa
T
o‘g‘ri xulosa faktdan-xulosagacha strategiyasini amalga oshiradi. Teskari
xulosada faktlar asosida bu tizimga q
o‘ilgan gipoteza yoki ehtimollik xulosalari
tasdiqlanadi yoki inkor qilinadi.
Qoidaga asoslangan modelning asosiy kamchiligi shundan iboratki qoidalarning
k
o‘payishi natijasida bir qoida boshqa qoidani ishlashiga to‘sqinlik qilishidir. Bunday
holatlarda noaniq mantiq yordamida bu kamchiliklar bartaraf etiladi.
Qoidaga asoslangan modelni ishlab chiqish uchun juda k
o‘p dasturlash
vositalari mavjud bularga OPS5(Official Production System), EXSYS Inc dasturiy
ta
’minoti, KAPPA-PC, G2 standart va boshqalar kiradi.
Qoidaga asoslangan modelning umumiy k
o‘rinishi quidagi rasmda keltirilgan (2-rasm).
2-rasm. Qoidaga asoslangan modelning umuiy k
o‘rinishi.
«Актуальные вопросы развития инновационно-
информационных технологий на транспорте» АВРИИТТ-2022
I-
Республиканская научно-техническая конференция
(Ташкент, 21-22 ноября 2022 года)
100
Qoidaga asoslangan modelning ustunligini va kamchiligini keltirsak u
quidagicha b
o‘ladi.
Ustunligi:
– shaxsiy qoidalarni tushunish va yaratish qulayligi;
– ma’lumotlar bazasini to‘ldirish va o‘zgartirishning soddaligi;
– xulosa chiqarish mexanizmining soddaligi;
– ishlab chiqarish tizimini soxalarga ajratish (parchalash) resurslardan
samarali foydalanishga imkon beradi va yechim topish uchun zarur b
o‘lgan vaqtni
qisqartiradi;
– parallel va asinxron qoidalarni qayta ishlash imkoniyati.
Kamchiligi:
– ishlab chiqarish tizimlarini qurishda nazariy asos yo‘q;
– ko‘p sonli ishlab chiqarishda qoidalarning muvofiqligi va tizimning to‘g‘ri
ishlashini tekshirish tartibi
o‘ta murakkablashadi;
– bilimlarni bazasiga jiddiy xatoliklarni oson kiritish imkoniyati, bu tizimning
not
o‘g‘ri ishlashiga olib keladi [3, 4, 5, 8].
Semantik tarmoqlar bu ma
’lum bir soxaning axborot modelidir va u
y
o‘naltirilgan graf ko‘rinishiga ega. Grafning cho‘qilari bu ma’lum soxa obyekti bo‘lsa
uning yoylari obyektlar
o‘rtasidagi o‘zaro munosabatni bildiradi. Obyekt sifatida
tushunchalar, hodisalar, xususiyatlar, jarayonlar kiradi [8].
3-rasm. Semantik tarmoqlarga asoslangan bilimlarni namoyish qilish modeli.
Sematik tarmoqlar bir qancha xususiyatlarga k
o‘ra tasniflanadi.
Munosabatlar miqdoriga k
o‘ra:
– yagona munosabat;
– bir qancha munosabat;
«Актуальные вопросы развития инновационно-
информационных технологий на транспорте» АВРИИТТ-2022
I-
Республиканская научно-техническая конференция
(Ташкент, 21-22 ноября 2022 года)
101
Munosabat turiga k
o‘ra:
– ikkilik (ikkita obyektni bog‘laydi);
– n o‘lchamlik (ikkitadan ko‘p obyektni bog‘laydi).
Semantik tarmoqlarda asosan quyidagi munosabatlar q
o‘llaniladi:
– funksional munosabat;
– miqdoriy (katta, kichik, teng va h.k);
– fazoviy;
– vaqt;
– mantiqiy munosabat;
– til munosabatlari va h.k.
Bu model amerikalik psixolog Kvillian Rossom tomonidan taklif etilgan.
Bu modelning boshqa modellarga k
o‘ra ustunligi u insoning uzoq xotirasini tashkil
qilishiga
o‘xshashligidir.
Bu modelning ustunligini va kamchiligi haqida ma
’lumot keltirsak u
quidagicha b
o‘ladi [9].
Ustunligi:
– bilimlar tizimining grafik ko‘rinishidaligi;
– bilimlar tizimini ifodalovchi tarmoq tuzilishining tabiiy tildagi iboralarning
semantik tuzilishiga yaqinligi;
– insonning uzoq muddatli xotirasini tashkil etish haqidagi zamonaviy
g‘oyalarga muvofiqligi.
Kamchiligi:
– modelni shakillantirish va o‘zgartirish murakkabligi;
– xulosa chiqarishning murakkabligi;
– bilimlarni namoyish etish, o‘zgartrish va ishlatish murakkabligi.
Modellarning keying turi freymlardir. Freym inglizcha s
o‘zdan olingan bo‘lib,
“qobiq” yoki “na’muna” ma’nolarini beradi. Model Amerikalik olim Marvin Minsk
tomonidan taklif etilgan va u ham huddi semantik tarmoqlar kabi chuqur psixologik
asosga ega.
Freym
– bu idrokning ma’lum bir qobig‘ini ifodalash uchun mavhum tasvir.
Psixologiya va falsafada mavhum tasvir tushunchasi ma
’lum. Masalan
“kema” so‘zini ovoz chiqarib aytsak tinglovchilarning hayolida “kema” tasvirlanadi.
Freym nazariyasida kemmaning bunday tasviri kemaning freymi deyiladi. Freymlar
farqlanadi bilimlar omborida saqlanadiga namuna-freymi yoki prototiplar va
k
o‘chirma-freymlar kelgan ma’lumotlar yordamida haqiqiy hodisalarni namoyan
qiladi. Ushbu model hozirgi kundagi obyektga y
o‘naltirilgan dasturlash tiliga
o‘xshaydi. Masalan obyektga yo‘naltirilgan dasturlash tilida class kalit so‘zi orqali
shablon yaratib undan k
o‘p marotaba ko‘chirma olish mumkin. Freymda ham hudi
shunday bir obyektan bir qancha k
o‘chirma olish mumkin va uni bilimlar omborini
tashkil qilishda q
o‘lash mumkin. Ananaviy freymni tuzilishini ro‘yxat ko‘rinishida
ifodalash mumkin:
(1-slot: 1
– slotining qiymati),
(2-slot: 2
– slotining qiymati),
(3-slot: 3
– slotining qiymati),
(N-slot: N
– slotining qiymati).
Bundan r
o‘yxatni jadival ko‘rinishida ham ifodalash mumkin, faqatgina
q
o‘shimcha ustunlar bilan.
«Актуальные вопросы развития инновационно-
информационных технологий на транспорте» АВРИИТТ-2022
I-
Республиканская научно-техническая конференция
(Ташкент, 21-22 ноября 2022 года)
102
1-jadival
Freymning nomi (xonadon)
Slotning nomi
Slotning
qiymati
Ma
’lumotlar tipi
oyna
3
raqam
eshik
1
raqam
Jadivaldagi bu ikkita qo
‘shimcha ustunlar har bir slot o‘z qiymatini qayerdan
olgani haqida ma
’lumot yoziladi. Natijada bu freymlarning o‘zaro tarmog‘ini yasaydi.
Slot qiymatlarini olishning bir necha y
o‘li mavjud:
– na’munaviy freymdan;
– boshqa freymdan meros qilish yo‘li bilan;
– slotda ko‘rsatilgan formula yordamida;
– biriktirilgan protsedura yordamida;
– ma’lumotlar omboridan;
– foydalanuvchi bilan o‘zaro aloqa orqali.
Rasmiy mantiqiy model. Rasmiy mantiqiy model birinchi darajali predikatga
asoslangan. Bunda masala aksioma toplami sifatida tushuntiriladi. Bu model
amaliyotda deyarli foydalanilmaydi. Bu rasmiy mantiqiy model asosan tajriba
tizimlarida q
o‘llaniladi.
Xulosa.
Ishlab chiqarishga asoslanga bilimni namoyish etish modeli
o‘zining
soddaligi va qulayligi sababli, boshqa modellarga nisbatan ishlab chiqarishda va
boshqa soxalarda keng q
o‘laniladi. Biz tomondan ham loyhalashtirlgan ekspert
tiziminig prototipida ishlab chiqarishga asoslangan model q
o‘llanilmoqda. Bu tizim,
temir y
o‘ldagi avtomatika va telemexanika qurilmalaridagi nosozligini aniqlashga va
bu ma
’lumotlar asosida, qurilmalarga xizmat ko‘rsatish xodimlariga foydali
maslaxatlar beradi.
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR R
O‘YXATI:
1.
Базы
знаний
интеллектуальных
систем
/
Т.А. Гаврилова.
В.Ф. Хорошевский. – СПб.: Питер, 2001. – C. 384.
2. Roussopoulos A.N.D. A semantic network model of databases.
– TR
No 104, Department of Computer Science, University of Toronto, 1976.
3.
Искусственный интеллект: в 3-х кн. Кн.2. Модели и методы:
Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова – М.: Радио и связь, 1990. – C. 304.
4.
Гаврилов А.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие: в
2-
х ч. –Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001. – Ч.1. – C. 67.
5. Matvaliyev D., Aliev R. Development of a Program and Algorithm
for Determining the Resource of Relays of Automatic and Telemechanics in
Railway Transport // Universum:
технические науки: электрон. научн. журн.
2022. 11(104).
6.
Матвалиев Д., Алиев Р.М. Development оf аn Algorithm аnd Program оn
Mysql to Create a Database to Control the Turnover of Railway Automation Relays
// Universum: технические науки: электрон. научн. журн. 2022. 11(104).
«Актуальные вопросы развития инновационно-
информационных технологий на транспорте» АВРИИТТ-2022
I-
Республиканская научно-техническая конференция
(Ташкент, 21-22 ноября 2022 года)
103
7.
Алиев Р.М., Алиев М.М., Хакимов Ш.Х., Тохиров Э.Т. Методы расчёта
коэффициентов рельсового четырехполюсника бесстыковых рельсовых
цепей. Фундаментальная и Прикладная Наука: Состояние и Тенденции
Развития: Монография / [Алиев М. М. и др.]. – Петрозаводск: МЦНП «Новая
наука», 2022. – 537 с
8. R.M. Aliev, E.T. Tokhirov, M.M. Aliev Mode Choice Model of Movement in
Different Modes
Наука, Общество, Образование в современных условиях:
монография / Под общ. ред. Г.Ю. Гуляева – Пенза: МЦНС «Наука и
Просвещение». – 2022. – C. 160.
9. Aliev R. Model Coordinate System of Interval Regulation Train Traffic //
International Conference on Computational Techniques and Applications.
–
Springer, Singapore, 2022.
– С. 459–467.
10. Tokhirov E.T., Aliev R.M., Aliev M.M. Modern Means and Methods for
Monitoring the Condition of Track Sections //
Наука, Общество, Технологии:
проблемы и перспективы взаимодействия в современном мире. – 2022. –
С. 186–203.
11. Aliev R.M., Aliev M.M., Tokhirov E.T. Methods of Monitoring the Condition
of Track Sections
Наука, Общество, Технологии: проблемы и перспективы
взаимодействия в современном мире: монография / [Абакирова Э.М. и др.]. –
Петрозаводск: МЦНП «Новая наука», 2022. – C. 438.
12. Aliev R.M., Aliev M.M., Tokhirov E.T. Solution to Security on Rail
Transportation with the Help of a Database
Наука, Общество, Технологии:
проблемы и перспективы взаимодействия в современном мире: монография/
[
Абакирова Э.М. и др.]. – Петрозаводск: МЦНП «Новая наука», 2022. – C. 438.
13. Aliev R., Aliev M. Algorithm for Determining the Optimal Length of the
Rail Line by Current Automatic Locomotive Signaling // International Conference
TRANSBALTICA: Transportation Science and Technology.
– Springer, Cham,
2021.
– С. 363–374.
