11 ЛЕК

1.

Сараптамалық Жүйелер
Жасанды интеллекттің алғашқы табысты қолданбаларының бірі –
сараптамалық жүйелердің құрылымы, жұмыс принципі және қолданылу
салалары
ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ
УНИВЕРСИТЕТ ДӘРІСІ

2.

Дәріс мақсаты
Не үйренеміз?
01
02
Сараптамалық жүйе ұғымы
Құрылым мен принциптер
Сараптамалық жүйенің анықтамасы, мақсаты және
Жүйенің негізгі компоненттері, жұмыс істеу механизмі және
интеллектуалды бағдарламалардағы орны
қорытындылау әдістері
03
04
Түрлері мен қолданылуы
Артықшылықтары мен болашағы
Сараптамалық жүйелердің жіктелуі, нақты салалардағы
Дәстүрлі және заманауи тәсілдердің салыстырмалы талдауы,
қолданыстары
даму үрдістері

3.

Сараптамалық Жүйе Дегеніміз
Не?
Анықтама
Негізгі мақсаты
Сараптамалық жүйе – белгілі бір
Кәсіби маманның кеңесін
тар мамандандырылған салада
модельдеу және автоматтандыру.
адам-сарапшының білімін қолдана
Жүйе белгілі бір саладағы
отырып, шешім қабылдайтын
сарапшының ойлау үдерісін
интеллектуалды бағдарлама.
имитациялайды және
пайдаланушыға дәлелді шешім
ұсынады.

4.

Пайда Болу Тарихы
Сараптамалық жүйелер 1970-жылдары жасанды интеллекттің алғашқы табысты қолданбаларының бірі ретінде дүниеге келді.
1965 — DENDRAL
1980-жылдар
Стэнфорд университетінде жасалған алғашқы
Сараптамалық жүйелер коммерциялық өнімге
сараптамалық жүйе. Химиялық
айналды. Банк, медицина, инженерия
қосылыстардың молекулалық құрылымын
салаларына кеңінен ендірілді.
анықтауға арналды.
1
2
3
4
1972 — MYCIN
Бүгінгі күн
Бактериялық инфекцияларды диагностикалауға
Машиналық оқыту мен нейрондық желілермен
арналған медициналық жүйе. Антибиотиктерді
біріктірілген гибридтік интеллектуалды
тағайындауда дәрігерлерге кеңес берді.
жүйелер кезеңі.

5.

Сараптамалық Жүйенің Құрылымы
Сараптамалық жүйе төрт негізгі компоненттен тұрады. Әр компонент өзіндік міндет атқарып, жүйенің тиімді жұмыс істеуін
қамтамасыз етеді.
Білім базасы
Қорытындылау механизмі
Фактілер, ережелер және сарапшы білімі сақталады.
Ережелерді қолданып жаңа білім шығарады. Логикалық
Жүйенің негізгі «ақыл-ой» қоймасы.
ойлаудың компьютерлік баламасы.
Пайдаланушы интерфейсі
Түсіндіру модулі
Қолданушы мен жүйе арасындағы байланысты қамтамасыз
Қабылданған шешімнің себебін түсіндіреді. Жүйенің
ететін диалог ортасы.
мөлдірлігін қамтамасыз етеді.

6.

Білім Базасы — Жүйенің Жүрегі
Білім базасының мазмұны
Фактілер
Белгілі бір салаға қатысты тексерілген деректер мен анықтамалар.
Мысалы: «Температура 38°C-тан жоғары болса — ол қызу».
Ережелер
«ЕГЕР – ОНДА» форматындағы логикалық шарттар. Фактілер мен
қорытындыларды байланыстырады.
Сарапшы білімі
Нақты саладағы маманның жинақтаған тәжірибесі мен интуициясы
формальданған түрде.

7.

Жұмыс Істеу Принципі: ЕГЕР – ОНДА Ережелері
Сараптамалық жүйе негізінен продукциялық ережелерге сүйенеді. Бұл ережелер адам сарапшысының ойлауын формальды тілге
аударады.
Медициналық мысал:ЕГЕР температура жоғары ЖӘНЕ жөтел бар ОНДА тұмау болуы мүмкін
Алға қарай шығару
Артқа қарай шығару
Forward Chaining — белгілі фактілерден бастап, қорытынды
Backward Chaining — болжамды мақсаттан бастап, оны
іздейді. Деректерден нәтижеге қарай жүреді.
растайтын фактілер іздейді. Гипотезаны тексеру үшін
Диагностикада кеңінен қолданылады.
қолданылады.

8.

Сараптамалық Жүйелердің Түрлері
Диагностикалық жүйелер
Болжау жүйелері
Жоспарлау жүйелері
Белгілер мен деректерді талдап,
Бар деректер негізінде болашақ
Мақсатқа жету үшін іс-әрекеттер
ақаулық немесе ауруды
оқиғаларды немесе үрдістерді
тізбегін жасайды. Логистика мен
анықтайды. Медицина мен
болжайды. Қаржы мен ауа-райы
өндіріс жоспарлауда тиімді.
техникалық қызметте кең тараған.
болжауында қолданылады.
Кеңес беру жүйелері
Бақылау жүйелері
Пайдаланушының жағдайына
Үдерістерді нақты уақытта
қарай ұсыныстар мен нұсқаулар
қадағалап, ауытқу болса ескертеді
береді. Банк, заң, денсаулық
немесе автоматты реттейді.
сақтауда қолданылады.

9.

Қолданылу Салалары
Сараптамалық жүйелер адам өміріне тікелей қатысты маңызды салаларда кеңінен қолданылады.
Медицина
Құқық
Қаржы
Инженерия
Аурулар диагностикасы, емдеу
Заңдық кеңес беру, сот
Несие тәуекелін бағалау,
Техникалық ақауларды
схемасын ұсыну, дәрі
шешімдерін болжау,
инвестициялық кеңес беру,
диагностикалау, жабдықты
тағайындау. MYCIN —
келісімшарт талдауы.
алаяқтықты анықтау.
жоспарлау, конструкциялық
классикалық мысал.
Ауыл шаруашылығы
Топырақ пен өсімдіктерді
талдау, ауа-райы болжауына
негізделген ұсыныстар беру.
есептер.

10.

Артықшылықтары
Білімді сақтау
Үздіксіз жұмыс
Шешімді түсіндіру
Сарапшының зейнетке шығуы немесе
Тәулік бойы, демалыссыз жұмыс істей
Неліктен осы шешім қабылданды
ауысуы кезінде де білім жоғалмайды
алады. Адам факторының шаршауы
деген сұраққа жауап бере алады —
— жүйеде сақталады.
жоқ.
мөлдірлік қамтамасыз етіледі.
Қателікті азайту
Оқыту құралы
Адамның эмоционалды немесе физикалық жағдайына
Жас мамандарға тәжірибелі сарапшының ойлау жолын
байланысты қателіктерін болдырмайды.
үйрету үшін тиімді педагогикалық құрал.

11.

Кемшіліктері
Білімді формальдау қиын
Жасау ұзақ және қымбат
Сарапшының интуициясы мен
жасырын білімін (tacit
knowledge) ережеге айналдыру
өте күрделі процесс.
Жүйені құру үшін білім инженері
мен сарапшының ұзақ мерзімді
бірлескен жұмысы қажет.
Жаңарту күрделі
Тар сала шектеуі
Білім базасын үнемі жаңартып
отыру қажет, бірақ бұл процесс
көп уақыт пен ресурс талап
етеді.
Тек мамандандырылған салада
тиімді жұмыс істейді. Жалпы
мәселелерді шешуге қабілетсіз.

12.

Дәстүрлі және Заманауи Жүйелердің Салыстыруы
Сараптамалық жүйелер уақыт өте зерттеушілер мен технологиялардың дамуымен бірге өзгеріп, жаңа сипатқа ие болды.
Дәстүрлі жүйелер
Заманауи жүйелер
Ережелік (Rule-based) тәсіл
Машиналық оқыту алгоритмдері
Символдық ойлау логикасы
Нейрондық желілер (Deep Learning)
Қатаң анықталған ережелер жиыны
Білім графтары (Knowledge Graphs)
Шектеулі икемділік
Жоғары икемділік пен бейімделу
Түсіндіру оңай, мөлдір
Гибридтік сипат — ережелер + ML
Маңызды үрдіс: Қазіргі таңда сараптамалық жүйелер гибридтік сипатқа ие — классикалық ережелік тәсіл мен заманауи
машиналық оқытуды біріктіреді.

13.

Сараптамалық Жүйені Құру Кезеңдері
Сараптамалық жүйені жасау бірнеше кезеңнен тұратын жүйелі процесті қажет етеді. Әр кезеңде білім инженері мен сарапшының
тығыз ынтымақтастығы маңызды.
Мәселені
анықтау
Сарапшымен
жұмыс
Білімді
жинақтау
Білімді
формальдау
Программалы
қ жүзеге
асыру
Бұл кезеңдер бір рет аяқталумен шектелмейді — жүйені жетілдіру барысында олар қайталана береді, яғни итеративтік сипатқа ие.

14.

Білімді Жинақтау: Негізгі Қиындық
Не үшін қиын?
Сарапшылардың білімінің едәуір бөлігі — жасырын білім (tacit
knowledge). Олар бірдеңені «сезеді» бірақ оны сөзбен жеткізе
алмайды.
Білімді жинақтау тәсілдері
Сұхбат алу
Сарапшыдан нақты жағдайлар бойынша сұрақтар қою
арқылы білімін алу.
Білім инженерінің міндеті — осы жасырын білімді ашып,
формальды ережеге айналдыру.
Бақылау
Сарапшының жұмысын тікелей бақылап, шешім
қабылдау үдерісін зерттеу.
Жағдайлар талдауы
Бұрынғы шешімдер мен нәтижелерді талдап,
заңдылықтарды анықтау.

15.

MYCIN — Классикалық Мысал
MYCIN жүйесі туралы
MYCIN — 1972 жылы Стэнфорд
Негізгі сипаттамалары
университетінде жасалған алғашқы
~600 ереже
медициналық сараптамалық
Білім базасында медициналық
жүйелердің бірі. Бактериялық қан
инфекцияларын диагностикалап,
ережелер саны
антибиотик тағайындауда
дәрігерлерге кеңес берді.
65% дәлдік
Кейбір тестілерде маман
дәрігерлерге тең нәтиже

16.

Сандық Көрсеткіштер
1970
600+
5
6
Жыл
Ереже
Негізгі тип
Кезең
Алғашқы коммерциялық
MYCIN жүйесіндегі
Диагностикалық, болжау,
Сараптамалық жүйені құру
сараптамалық жүйелер пайда
медициналық ережелер саны
жоспарлау, кеңес беру,
кезеңдерінің саны
болған он жылдық
бақылау

17.

Заманауи Гибридтік Жүйелер
Қазіргі кезде сараптамалық жүйелер машиналық оқыту мен нейрондық
желілермен біріктіріліп, мүлдем жаңа деңгейге шықты.
Классикалық ES
Ережелік логика, символдық ойлау, мөлдір шешімдер
Машиналық оқыту
Деректерден автоматты үйрену, үлгілерді тану, болжау
Гибридтік жүйе
Екеуінің артықшылықтарын біріктірген интеллектуалды шешім
қабылдау платформасы

18.

Артықшылықтар мен Кемшіліктерді Салыстыру
Жоғары тиімділік — үздіксіз жұмыс пен білімді сақтауда. Ең үлкен қиындық — жүйені жаңарту мен кең салаға бейімдеу.

19.

Қорытынды
Сараптамалық жүйелер — жасанды интеллекттің алғашқы табысты
қолданбаларының бірі. Олар адам сарапшысының білімін компьютерлік
жүйеге енгізіп, нақты салада шешім қабылдауға мүмкіндік береді.
Негізгі жетістік
Шектеулер бар
Сарапшы білімін сақтап,
Тар сала, жаңарту қиындығы,
автоматтандырды — адам
формальдаудың күрделілігі
тәуелділігін азайтты
Болашақ жарқын
ML мен нейрондық желілермен біріккен гибридтік жүйелер кезеңі
басталды

20.

Негізгі Ұғымдар — Жиынтық
Сараптамалық жүйе
Тар салада адам сарапшысының білімін модельдейтін интеллектуалды бағдарлама
Білім базасы
Фактілер, ережелер және сарапшы білімі сақталатын компонент
Inference Engine
Ережелерді қолданып жаңа қорытынды шығаратын механизм
Forward Chaining
Белгілі фактілерден қорытындыға қарай логикалық ойлау
Backward Chaining
Мақсаттан фактілерге қарай гипотезаны растау
MYCIN
1972 жылғы алғашқы медициналық сараптамалық жүйе
DENDRAL
Химиялық қосылыстарды анықтайтын алғашқы сараптамалық жүйе
Гибридтік жүйе
Классикалық ES + машиналық оқыту + нейрондық желілер
ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ
САРАПТАМАЛЫҚ ЖҮЙЕЛЕР
AI ТАРИХЫ