Süni intellektin inkişafı mərhələləri

Süni İntellektin inkişaf mərhələləri

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Süni İntellektin inkişaf mərhələləri, məhdud süni intellektdən başlayaraq, ümumi süni intellektə (AGI) və nəhayət superintellektə (ASI) qədər uzanan müxtəlif mərhələləri əhatə edir.

Süni intellekt dedikdə, insan məntiqi ilə işləyən texniki sistemlərin yaradılması sahəsində aparılan elmi araşdırmalar sistemi nəzərdə tutulur. Süni intellekt informatika, psixologiya, fəlsəfə, linqvistika, iqtisadiyyat, optimallaşdırma, məntiq nəzəriyyəsi və bir sıra başqa sahələrə əsaslanan tədqiqat sahəsi olmaqla, informatikanın xüsusi bölməsidir.[1] Süni intellekt insan kimi düşünən və insan kimi qərar qəbul edə bilən texniki qurğu yaratmaq məqsədi daşıyır.[2]

Ümumiyyətlə, müasir süni intellektin yaranması 1943-1956-cı illərə təsadüf edir. Belə ki, bu illərdə, daha doğrusu, 1943-cü ildə Makkalok (1898-1969) və Pits (1923-1969) "Sinir fəaliyyətinə xas fikrin məntiqi hesablanması", 1950-ci ildə Tyurinq "Hesablama maşını və intellekt" və K.Şennon(1916-2001) "Şahmat oyunu üçün kompüterin proqramlaşdırılması" adlı əsərlərlə çıxış etmişlər.[3][4][5]

Süni İntellektin inkişafının birinci mərhələsi

[redaktə | mənbəni redaktə et]

1956-1960-cı illərin sonuna qədər olan dövrü əhatə edir. Bu illərdə Makkarti "LISP - süni intellektin proqramalaşdırma dili", A.Nyuell (1927-1992) və H.A.Saymon (1916-2001) "Məsələlərin universal həlledicisi (GPS) (1961), Kullian "Biliklərin təqdim olunması üçün semantik şəbəkələr" (1966) və Minski "Biliklərin təqdim olunması (freym) üçün quruluş" (1975) adlı tədqiqat işlərini elmi ictimaiyyətin müzakirəsinə təqdim etmişlər. [6][7][8]

Süni İntellektin inkişafının ikinci mərhələsi

[redaktə | mənbəni redaktə et]

1960-cı illərin ortalarından sonunandək sözügedən inkişafın ikinci mərhələsi sayılan "Qeyri-səlis çoxluqlarqeyri-səlis məntiq" ideyaları meydana çıxdı. Belə ki, 1965-ci ildə Lütfi Zadənin "Qeyri-səlis çoxluqlar" və 1969-cu ildə "Qeyri-səlis alqoritmlər" adlı elmi işləri və 1977-ci ildə Mamdani tərəfindən hazırlanmış "Qeyri-səlis məntiqin linqvistik sintezin köməyi ilə təqribi mühakimələrdə tətbiqi" mövzusunda elmi əsəri çap edildi.[9][10][11]

Süni İntellektin inkişafının üçüncü mərhələsi

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Süni neyron şəbəkələrin yaranması bu mərhələnin əsasını təşkil edir. 1965-ci ildən sonra C.C. Hopfildin "Neyron Şəbəkələr (1982)", T.K. Koxonenin "Özü düzələn topoloji xəritələr (1982)", D. Rumelhart və D.K. Makklellandın "Verilənlərin paralel emalı (1986)" adlı əsərləri ilə bu sahədə irəliləyişlər əldə edildi.[12][13][14]

Süni İntellektin inkişafının dördüncü mərhələsi

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Ekspert sistemlərin yaranması və inkişafı (1970-ci illərin əvvəli - 1980-ci illərin ortaları) bu mərhələnin əsasını təşkil edir. Feygenbaum, Buhanan və başqaları (Stenford Universiteti) "DENDRAL ekspert sistemi", Feygenbaum və Şortlif "MYCIN ekspert sistemi", Stenford Araşdırmalar Mərkəzi "PROSPECTOR ekspert sistemi", Kolmeroe, Kovalski və başqaları (Fransa) "Məntiqi proqramlaşdırma dili PROLOG" kimi tədqiqat işləri ilə bu mərhələnin inkişafına töhfə verdilər.[15][16][17]

Süni İntellektin inkişafının beşinci mərhələsi

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Təkamül hesablamalar (1970-ci illər və sonra) - Rehenberq: "Təkamül strategiyalar - bioloji informasiya prinsipi ilə texniki sistemlərin optimallaşdırılması" (1973), Holland: "Təbii və süni sistemlərə adaptasiya" (1975), Koza: "Genetik proqramlaşdırma: Təbii seçim vasitələri ilə kompüter proqramlaşdırması" (1992)Fogel: "Təkamül hesablama-maşın intellektində yeni fəlsəfə istiqaməti (1995)" kimi tədqiqatlarla xarakterizə olunur.[18][19][20][21]

Süni İntellektin inkişafının altıncı mərhələsi

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Sözün köməyi ilə hesablama (1980-ci illərin sonu və sonra)-Neyqoç: Ekspert və qeyri-səlis sistemlər (1985), Kosko: "Neyron şəbəkələr və qeyri-səlis sistemlər" (1992), Kosko: "Qeyri-səlis təfəkkür" (1993), Yaqer və L.Zadə: "qeyri-səlis çoxluqlar, neyron şəbəkələr və "yumşaq hesablamalar" (Soft computing)" (1994), Kosko: "Qeyri-səlis mühəndislik" (1996) və Lütfi Zadə: "Sözlərin köməyi ilə hesablamalar" (1996) kimi ciddi elmi tədqiqatlarla gerçəkləşmişdir.[22][23][24]

Süni İntellektin Yaradılma Məqsədi və İstiqamətlər

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Süni intellekt dedikdə insanın düşünmə tərzini, onun psixologiyasını, real intellektini modelləşdirən, imitasiya edən müasir kompüterlərdə reallaşdıran sistem nəzərdə tutulur.[25][26][27] Süni intellekt elm kimi keçən əsrin 50-ci illərində inkişaf etməyə başladı. Süni intellektin yaradılmasında məqsəd insanlar tərəfindən həll olunan məsələlərin müasir kompüterlər vasitəsilə həllini təmin etməkdir. Süni intellektin yaradılması sübut etdiki müasir kompüterlər insan fəaliyyətinə aid olan bəzi məsələləri müəyyən şərtlər daxilində həll edə bilər. Süni intellektə aid elmi tədqiqat işləri hesablayıcı texnikanın sənaye istifadəsi ilə başlanmış və ilk gündən iki istiqamətdə aparılmışdır.

− Birinci istiqamət: beyin fəaliyyətinin, onun psixofizioloji xassələrinin modelləşdirilməsi ilə EHM və digər xüsusi texniki qurğuların köməyi ilə süni intellekt və ya süni ağıl hasil etmək ümidi ilə edilən cəhdlər idi ki, bu da bionika istiqaməti adlandırıla bilər.

− İkinci istiqamət: Süni intellekt üzrə tədqiqatların praqmatik istiqamətidir. Bu istiqamət insan beyninin psixofizioloji fəaliyyətini tədqiq etməyi bir kənara qoyur. Burada EHM-ə alət kimi baxılır. Belə ki, məsələn, musiqi aləti pis və ya yaxşı köklənmiş ola bilər, yaxud verilmiş mövzuda yazılmış əsər pis və ya yaxşı ola bilər, ya da həmin alətdə ifaçılıq pis və ya yaxşı ola bilər.

Süni İntellektin Əsas Tətbiq Sahələri

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Süni intellekt sahəsində aparılanlar aşağıdakılardan ibarətdir:

1) Yaradıcı sahədə teoremlərin isbatı;

2) Planlaşdırma sahəsinin inteqrallaşdırılmış, avtomatlaşdırılmış sistemlərdə proqnozlaşdırılması;

3) Robototexnikada obrazların tanınması;

4) Elmi tədqiqatların avtomatlaşdırılması;[28][29]

Süni intellekt yaradarkən aşağıdakılar nəzərdə tutulur:

1. Biliyin təqdimatı;

2. Biliklərlə monipulyasiya ;

3. Ünsiyyət ;

4. İnformasiyanın qəbulu;

5. Həll olunmamış məsələlərin aparılması;

6. Normativ modellərin yaradılması

Süni İntellektin Yaradılmasında istifadə Edilən Üsullar:

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Süni intellekt yaradılması zamanı aşağıdakı kompleks üsullardan istifadə edilir:

riyazi məntiqi üsullardan;

freym dilində tətbiqi və linqvistik üsullardan;

psixoloji üsullardan.[30]

Süni İntellektin Tədqiqat İstiqamətləri və Metodologiyaları

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Hal-hazırda süni intellekt bütün sahələrdə istifadə olunur. Hələ 1989-cu ildə süni intellektin satışından əldə olunan gəlir 870 dollar, 90-cı ildə 1.1 milyard dollar təşkil etmişdir.[31][32] Sonralar bu tend 30-50% artmaqla davam etdirilir. Təkcə ABŞ-da 90-cı illərdə ekspert sistemlərdən əldə olunan gəlir 300-400 milyon dollar təşkil etmişdir. Süni intellekt sahəsi inkişafda olan sahədir. Bu sahədə informasiya emalı və eksperiment təcrübəsi vacibdir. Bu günədək süni intellekt sahəsində aparılan tədqiqatlar müxtəlif, məsələn, biliklərin təqdimatı, mühakimələrin modelləşdirilməsi, biliklərin əldə edilməsi, maşınlı öyrənmə və avtomatik fərziyyələr törədilməsi, verilənlərin intellektual təhlili və obraz informasiyasının emalı, qərar qəbulunun dəstəklənməsi , proseslərin və sistemlərin idarə edilməsi, dinamik intellektual sistemlər, planlaşdırma və s. istiqamətlərdə getmişdir.

Nisbətən daha fəal inkişaf etdirilən yanaşmalar və süni intellekt metodları aşağıdakılardan ibarətdir:

Süni neyron şəbəkələri;

Təkamül hesablamaları;

Qeyri-səlis məntiq və qeyri-səlis çoxluqlar nəzəriyyəsi;

Ekspert sistemləri;

Hüceyrəvi avtomatlar;

Çoxagentli sistemlər

Məsələn, diferensial təkamül metodu çoxölçülü optimallaşdırma məsələlərinin həlli üçün nəzərdə tutulmuş təkamül modelləşdirməsi metodlarından biridir.

  1. Judea Pearl, "The Book of Why: The New Science of Cause and Effect," Basic Books, 2018.
  2. Nick Bostrom, "Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies," Oxford University Press, 2014.
  3. W. Grey Walter, "The Tortoise and the Hare: A Study of Neural Networks," Nature, 1943.
  4. A. M. Turing, "Computing Machinery and Intelligence," Mind, 1950.
  5. C. Shannon, "Programming a Computer for Playing Chess," Philosophical Magazine, 1950.
  6. John McCarthy, "LISP: A Language for Processing Symbolic Information," Communications of the ACM, 1960.
  7. A. Newell and H. Simon, "Human Problem Solving," Prentice-Hall, 1972.
  8. Marvin Minsky, "A Framework for Representing Knowledge," MIT Press, 1975.
  9. Lütfi Zadeh, "Fuzzy Sets," Information and Control, 1965.
  10. Lütfi Zadeh, "The Concept of a Linguistic Variable and Its Application to Approximate Reasoning," Information Sciences, 1975.
  11. Ebrahim Mamdani, "Applications of Fuzzy Logic to Approximate Reasoning," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1977.
  12. John Hopfield, "Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities," Proceedings of the National Academy of Sciences, 1982.
  13. Teuvo Kohonen, "Self-Organizing Maps," Springer, 1982.
  14. David Rumelhart and James McClelland, "Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition," MIT Press, 1986.
  15. Edward Feigenbaum and Julian Buchanan, "DENDRAL: A Case Study of the Application of Artificial Intelligence," Stanford University, 1971.
  16. Edward Feigenbaum and Pamela McCorduck, "The Fifth Generation: Artificial Intelligence and Japanese Computer Challenge," Addison-Wesley, 1983.
  17. Colmerauer, "Prolog: A Logical Approach to Programming," Communications of the ACM, 1972.
  18. Ingo Rechenberg, "Evolutionsstrategie: Optimierung technischer Systeme nach Prinzipien der biologischen Evolution," Frommann-Holzboog, 1973.
  19. John Holland, "Adaptation in Natural and Artificial Systems," University of Michigan Press, 1975.
  20. John Koza, "Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection," MIT Press, 1992.
  21. Robert Fogel, "Evolutionary Computation: Toward a New Philosophy of Machine Intelligence," IEEE Press, 1995.
  22. George J. Klir and Bo Yuan, "Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications," Prentice Hall, 1995.
  23. Bart Kosko, "Fuzzy Engineering," Prentice Hall, 1997.
  24. Lütfi Zadeh, "Soft Computing and Fuzzy Logic," IEEE Transactions on Neural Networks, 1996.
  25. George J. Klir and Bo Yuan, "Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications," Prentice Hall, 1995.
  26. Bart Kosko, "Fuzzy Engineering," Prentice Hall, 1997.
  27. Lütfi Zadeh, "Soft Computing and Fuzzy Logic," IEEE Transactions on Neural Networks, 1996.
  28. Michael A. Arbib, "The Handbook of Brain Theory and Neural Networks," MIT Press, 2002.
  29. James C. Bezdek, "Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms," Plenum Press, 1981.
  30. Russell Arxivləşdirilib 2022-05-01 at the Wayback Machine and Norvig[ölü keçid], "Artificial Intelligence: A Modern Approach," Prentice Hall, 2020.
  31. Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee, "The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies," W. W. Norton & Company, 2014.
  32. Ray Kurzweil, "The Age of Intelligent Machines," MIT Press, 1990.

Əlavə ədəbiyyat

[redaktə | mənbəni redaktə et]

"AI & ML in Fusion" (PDF). İstifadə tarixi: 15 Jun,2023.

"Deep Learning". İstifadə tarixi: 2016.

UNESCO "Artificial intelligence and digital transformation". İstifadə tarixi: 21 Feb 2022.

UNESCO "Artificial intelligence and the Futures of Learning". İstifadə tarixi: 12 Sep 2023.

Schmidhuber, Jürgen. "Annotated History of Modern AI and Deep Learning". 2022.

Nilsson, Nils. "The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements" (PDF). New York: Cambridge University Press. 2009.

Russell, Stuart J.; Norvig, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th) (PDF). 2021.

Nilsson, Nils. Artificial Intelligence: A New Synthesis. 1998.

Poole, David; Mackworth, Alan; Goebel, Randy. Computational Intelligence: A Logical Approach. New York: Oxford University Press. 1998.

Hornik, Kurt; Stinchcombe, Maxwell; White, Halbert. "Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators". 1989.