Düşüncə sistemi

İnformasiya texnologiyasında əsaslandırma sistemi deduksiya və induksiya kimi məntiqi üsullardan istifadə etməklə mövcud biliklərdən nəticə çıxaran proqram təminatı sistemidir. Süni intellektin və biliyə əsaslanan sistemlərin tətbiqində əsaslandırma sistemləri mühüm rol oynayır.

İfadə gündəlik istifadədə müəyyən edildiyi kimi, bütün kompüter sistemləri bir növ məntiq və ya qərarı avtomatlaşdırdıqları üçün əsaslandırma sistemləridir. Bununla belə, tipik informasiya texnologiyalarından istifadə zamanı bu ifadə adətən daha mürəkkəb düşünmə növlərini yerinə yetirən sistemlər üçün nəzərdə tutulub. Məsələn, satış vergisi və ya müştəri güzəştlərinin hesablanması kimi kifayət qədər sadə əsaslandırma növlərini yerinə yetirən sistemlər üçün deyil, tibbi diaqnoz və ya riyazi teorem haqqında məntiqi nəticələr çıxaran sistemlər üçün. Düşünmə sistemləri iki rejimdə mövcuddur: interaktiv və toplu emal. İnteraktiv sistemlər aydınlaşdırıcı suallar vermək üçün istifadəçi ilə qarşılıqlı əlaqədə olur və ya başqa şəkildə istifadəçiyə əsaslandırma prosesinə rəhbərlik etməyə imkan verir. Toplu sistemlər bütün mövcud məlumatları bir anda alır və rəy və ya istifadəçi təlimatı olmadan mümkün olan ən yaxşı cavabı yaradır.

Düşünmə sistemləri planlama, biznes qaydalarının işlənməsi, problemlərin həlli, mürəkkəb hadisələrin işlənməsi, müdaxilənin aşkarlanması, proqnozlaşdırıcı analitika, robototexnika, kompüter görmə və təbii dil emalını əhatə edən geniş tətbiqlərə malikdir.

 Tarix 
İlk mülahizə sistemləri teorem sübutları, birinci dərəcəli məntiqdə aksiomları və ifadələri təmsil edən sistemlər və sonra yeni ifadələr çıxarmaq üçün modus ponens kimi məntiq qaydalarından istifadə edən sistemlər idi. Mühakimə sisteminin digər erkən növü ümumi problem həlledici idi. Bunlar Newell və Simon tərəfindən hazırlanmış ümumi problem həlledici kimi sistemlər idi. Ümumi problem həll edənlər strukturlaşdırılmış problemləri təmsil edə və həll edə bilən ümumi məqsədli planlaşdırma mühərriki təqdim etməyə çalışdılar. Onlar problemləri daha kiçik, daha idarə oluna bilən alt problemlərə bölmək, hər bir alt problemi həll etmək və qismən cavabları bir yekun cavabda birləşdirməklə işləyiblər. Ümumi problem həlledicinin başqa bir nümunəsi SOAR sistemlər ailəsi idi.

Təcrübədə, bu teorem sübutları və ümumi problem həllediciləri praktik tətbiqlər üçün nadir hallarda faydalı idi və istifadə etmək üçün məntiq biliyi olan xüsusi istifadəçilər tələb olunurdu. Avtomatlaşdırılmış əsaslandırmanın ilk praktik tətbiqi ekspert sistemlərində olmuşdur. Mütəxəssis sistemləri tibbi diaqnostika və ya təyyarə nasazlığının təhlili kimi ümumi problemlərin həllindən daha dəqiq müəyyən edilmiş sahələrə diqqət yetirmişdir. Ekspert sistemləri də məntiqin daha məhdud həyata keçirilməsinə diqqət yetirmişdir. Məntiqi ifadələrin tam spektrini həyata keçirməyə çalışmaq əvəzinə, onlar adətən IF-THEN qaydalarından istifadə etməklə həyata keçirilən modus-ponenslərə diqqət yetirirdilər. Müəyyən bir sahəyə diqqət yetirmək və məntiqin yalnız məhdud bir hissəsinə icazə vermək bu cür sistemlərin işini yaxşılaşdırdı ki, onlar əvvəlki avtomatlaşdırılmış əsaslandırma sistemləri kimi sadəcə kəşfiyyat nümayişi kimi deyil, real dünyada istifadə üçün praktik olsunlar. Mütəxəssis sistemlərində avtomatlaşdırılmış əsaslandırma üçün istifadə edilən mühərrik adətən nəticə mühərrikləri adlanırdı. Daha ümumi məntiqi deduksiya üçün istifadə olunanlara adətən teorem sübutları deyilir.

Ekspert sistemlərinin populyarlığının artması ilə hökumət və sənayedəki müxtəlif problemlərə avtomatlaşdırılmış əsaslandırmanın bir çox yeni növləri tətbiq edilmişdir. Bunlardan bəziləri, məsələn, vəziyyətə əsaslanan mülahizələr, ekspert sistemləri tədqiqatının qolları idi. Məhdudiyyətlərdən məmnunluq alqoritmləri kimi digərləri də qərar texnologiyası və xətti proqramlaşdırma kimi sahələrdən təsirlənmişdir. Üstəlik, simvolik əsaslandırmaya deyil, əlaqə modelinə əsaslanan tamamilə fərqli bir yanaşma da son dərəcə məhsuldar olduğunu sübut etdi. Bu sonuncu avtomatlaşdırılmış mülahizə növü nümunə uyğunluğu və mətn axtarışı və üz uyğunluğu kimi siqnal aşkarlama tapşırıqları üçün xüsusilə uyğundur.

 Məntiqdən istifadə 
Aşağıda təsvir edilən xüsusi sahələrdə təsvir olunduğu kimi, "mühakimə sistemi" termini demək olar ki, hər cür mürəkkəb qərara dəstək sisteminə tətbiq etmək üçün istifadə edilə bilər. Bununla belə, “mülahizə sistemi” termininin ən çox istifadə edilməsi məntiqin kompüterdə təsvirini nəzərdə tutur. Müxtəlif tətbiqlər məntiq və formallıq sistemləri baxımından əhəmiyyətli fərqlər nümayiş etdirir. Əksər düşünmə sistemləri təklif və simvolik (predikat) məntiqin variasiyalarını həyata keçirir. Bu varyasyonlar formal məntiqi sistemlərin (məsələn, FOL) riyazi olaraq dəqiq təsvirləri ola bilər və ya genişlənmişdir.).

Bir çox əsaslandırma sistemləri mövcud biliklərdən nəticə çıxarmaq üçün deduktiv əsaslandırmadan istifadə edir. Bu nəticə çıxarma mexanizmləri modus ponensdən istifadə edərək nəticə çıxarmaq üçün irəli və ya geri düşüncəni dəstəkləyir. İstifadə etdikləri rekursiv əsaslandırma üsulları müvafiq olaraq “irəli zəncirləmə” və “geri zəncirləmə” adlanır. Mühakimə sistemləri deduktiv nəticəni geniş şəkildə dəstəkləsə də, bəzi sistemlər qaçırma, induktiv, defeasible və digər mülahizələrdən istifadə edir. Evristika həm də həll edilə bilməyən problemlərin məqbul həll yollarını müəyyən etmək üçün istifadə edilə bilər.

Düşünmə sistemləri qapalı dünya fərziyyəsindən (CWA) və ya açıq dünya fərziyyəsindən (OWA) istifadə edə bilər. OWA tez-tez ontoloji bilik təmsili və semantik şəbəkə ilə əlaqələndirilir. Fərqli sistemlər inkara müxtəlif yanaşmalar nümayiş etdirir. Məntiqi və ya bitin tamamlanmasına əlavə olaraq, sistemlər uğursuzluq kimi inkar və "inflyasiya" inkarı (əsas olmayan atomların inkarı) daxil olmaqla, güclü və zəif inkarın ekzistensial formalarını dəstəkləyə bilər. Müxtəlif əsaslandırma sistemləri monoton və ya monoton olmayan əsaslandırma, təbəqələşmə və digər məntiqi üsulları dəstəkləyə bilər.

 Qeyri-müəyyənlik şəraitində əsaslandırma 
Bir çox əsaslandırma sistemləri qeyri-müəyyənlik şəraitində düşünmək üçün imkanlar təmin edir. Bu, dünyanın qeyri-müəyyən təsvirləri ilə məşğul olmalı olan əsaslandırıcı agentlər qurarkən vacibdir. Qeyri-müəyyənliklə məşğul olmaq üçün bir neçə ümumi yanaşma var. Bunlara müəyyənlik amillərinin istifadəsi, Bayesian nəticə çıxarması və ya Dempster-Şafer nəzəriyyəsi kimi ehtimal metodları, çox dəyərli (“qeyri-səlis”) məntiq və müxtəlif əlaqələndirici yanaşmalar daxildir.

 Əsaslandırna sistemlərinin növləri 
Bu bölmə əsaslandırma sistemlərinin ümumi növlərinin tam olmayan və qeyri-rəsmi təsnifatını təqdim edir. Bu kateqoriyalar mütləq deyil. Onlar böyük ölçüdə üst-üstə düşür və bir sıra texnika, üsul və alqoritmləri bölüşürlər.

Məhdudiyyət həllediciləri
Məhdudiyyət həllediciləri məhdudiyyət məmnuniyyəti problemlərini (CSP) həll edir. Məhdudiyyətli proqramlaşdırmanı dəstəkləyirlər. Məhdudiyyət problemin hər hansı etibarlı həllinin təmin etməli olduğu bir məhdudiyyətdir. Məhdudiyyətlər deklarativ olaraq müəyyən edilir və müəyyən domenlərdə dəyişənlərə tətbiq edilir. Məhdudiyyət həllediciləri həllər tapmaq və optimal həlləri müəyyən etmək üçün məhdudiyyət axtarışı, geriyə çəkilmə və məhdudiyyətin yayılması üsullarından istifadə edir. Onlar xətti və qeyri-xətti proqramlaşdırma formalarından istifadə edə bilərlər. Onlar tez-tez yüksək kombinativ problem fəzalarında optimallaşdırma aparmaq üçün istifadə olunur. Məsələn, onlar optimal planlaşdırmanı hesablamaq, səmərəli inteqral sxemləri tərtib etmək və ya istehsal prosesində məhsuldarlığı artırmaq üçün istifadə edilə bilər.

Teoremlərin sübutları
Teorem sübut edənlər riyazi teoremlərin sübutlarını müəyyən etmək üçün avtomatlaşdırılmış əsaslandırma üsullarından istifadə edirlər. Onlar həmçinin mövcud sübutları yoxlamaq üçün istifadə edilə bilər. Akademik istifadə ilə yanaşı, teorem sübut cihazlarının tipik tətbiqlərinə inteqral sxemləri, proqramları, mühəndislik layihələrini və s.

 Məntiq proqramları 
Məntiq proqramları (LP) primitivləri və ifadələri riyazi məntiqdən götürülmüş konstruksiyaların birbaşa təsvirini təmin edən proqramlaşdırma dillərindən istifadə etməklə yazılmış proqramlardır. Ümumi təyinatlı məntiqi proqramlaşdırma dilinin nümunəsi Proloqdur. LP-lər problemin həlli üçün məntiq proqramlaşdırmasının birbaşa tətbiqidir. Məntiqi proqramlaşdırma formal məntiqə əsaslanan yüksək deklarativ yanaşmalarla xarakterizə olunur və bir çox fənlərdə geniş tətbiq olunur.

Qayda mühərrikləri
Qayda mühərrikləri şərti məntiqi diskret qaydalar kimi təmsil edir. Qayda dəstləri ayrıca idarə oluna və digər funksiyalara tətbiq oluna bilər. Onların bir çox sahələrdə geniş tətbiqi var. Bir çox qayda mühərrikləri düşünmə qabiliyyətini həyata keçirir. Ümumi yanaşma, irəli və ya geriyə doğru zənciri dəstəkləmək üçün istehsal sistemlərinin həyata keçirilməsidir. Hər bir qayda (“istehsal”) predikativ cümlələrin birləşməsini yerinə yetirilən hərəkətlərin siyahısı ilə əlaqələndirir.

İcra zamanı qaydalar mühərriki istehsalları faktlarla uyğunlaşdırır və hər bir uyğunluq üçün əlaqəli fəaliyyət siyahısını ("çalışdırır") yerinə yetirir. Bu hərəkətlər hər hansı faktı silirsə və ya dəyişdirirsə və ya yeni faktlar irəli sürürsə, mühərrik dərhal uyğunluqlar dəstini yenidən hesablayır. Qaydalar mühərrikləri biznes qaydalarını modelləşdirmək və tətbiq etmək, avtomatlaşdırılmış proseslərdə qərar qəbul etməyə rəhbərlik etmək və biznes və texniki siyasətlərə uyğunluğu təmin etmək üçün geniş istifadə olunur.

Deduktiv təsnifatçı
Deduktiv klassifikatorlar qaydalara əsaslanan sistemlərdən bir qədər gec meydana çıxdı və çərçivə dilləri kimi tanınan yeni bir növ süni intellekt biliyi təqdim etmə alətinin tərkib hissəsi idi. Çərçivə dili problem sahəsini siniflər, alt siniflər və siniflər arasında əlaqələr toplusu kimi təsvir edir. Obyekt yönümlü modelə bənzəyir. Bununla belə, obyekt yönümlü modellərdən fərqli olaraq, çərçivə dilləri birinci dərəcəli məntiqə əsaslanan formal semantikaya malikdir.

Onlar bu semantikadan deduktiv təsnifatçıya giriş təmin etmək üçün istifadə edirlər. Klassifikator, öz növbəsində, verilmiş modeli (ontologiya kimi tanınır) təhlil edə və modeldə təsvir edilən müxtəlif əlaqələrin ardıcıl olub olmadığını müəyyən edə bilər. Ontologiya ardıcıl deyilsə, təsnifat uyğunsuz bəyannamələri vurğulayacaqdır. Ontologiya razılaşdırılarsa, təsnifatçı əlavə əsaslandırma apara və ontologiyadakı obyektlərin əlaqələri haqqında əlavə nəticələr çıxara bilər.

Məsələn, o, obyektin əslində alt sinif və ya istifadəçi tərəfindən təsvir edilənlər kimi əlavə siniflərin nümunəsi olduğunu müəyyən edə bilər. Klassifikatorlar Semantik Vebdə modelləri təsvir etmək üçün istifadə olunan ontologiyaların təhlilində mühüm texnologiyadır.

Maşın öyrənmə sistemləri
Maşın öyrənmə sistemləri təcrübəyə əsaslanaraq zamanla davranışlarını təkmilləşdirir. Bu, müşahidə olunan hadisələrdən və ya öyrənmə məqsədləri üçün təqdim edilən məlumat nümunələrindən əsaslandırmanı əhatə edə bilər. Məsələn, maşın öyrənmə sistemləri müşahidə olunan faktlar üçün fərziyyələr yaratmaq üçün induktiv əsaslandırmadan istifadə edə bilər. Öyrənmə sistemləri müşahidələrə uyğun nəticələr yaradan ümumiləşdirilmiş qaydalar və ya funksiyalar axtarır və sonra gələcək davranışı istiqamətləndirmək üçün bu ümumiləşdirmələrdən istifadə edir.

Əsaslanan düşünmə sistemləri presedentlər
Keys-based mülahizə (CBR) sistemləri məlum həllər artıq mövcud olan digər problemlərlə oxşarlıqları təhlil edərək problemlərin həllini təmin edir. Case əsaslı mülahizə oxşarlığın yuxarı (səthi) səviyyələrindən istifadə edir; yəni obyekt, atribut və məna meyarları. Bu, vəziyyətə əsaslanan mülahizəni analoji mülahizədən fərqləndirir ki, analoji mülahizə yalnız oxşarlığın “dərin” meyarından, yəni münasibətlərdən və ya hətta münasibətlərdən istifadə edir və oxşarlıqları daha səthi səviyyələrdə axtarmağa ehtiyac yoxdur. Bu fərq hadisəyə əsaslanan mülahizəni yalnız eyni sahənin halları arasında tətbiq edilir, çünki oxşar obyektlər, xüsusiyyətlər və/yaxud mənalar eyni domendə olmalıdır, "dərin" "əlaqə" oxşarlıq meyarı isə oxşar əsaslandırmanı domenlər arası tətbiq oluna bilən edir. , burada yalnız hallar arasındakı əlaqələr oxşardır. CBR sistemləri adətən müştəri dəstəyi/texniki dəstək və zəng mərkəzi ssenarilərində istifadə olunur və sənaye istehsalı, kənd təsərrüfatı, tibb, hüquq və bir çox digər sahələrdə tətbiqlərə malikdir.

Prosedur düşüncə sistemləri
Prosedur əsaslandırma sistemi (PRS) prosedur bilik bazasından planları seçmək üçün əsaslandırma üsullarından istifadə edir. Hər bir plan müəyyən bir məqsədə çatmaq üçün hərəkət kursunu təmsil edir. PRS inam-istək-niyyət modelini həyata keçirir, verilmiş məqsədlərə (“arzular”) uyğun planlar (“niyyətlər”) seçmək üçün faktlar (“inanclar”) haqqında əsaslandırır. Tipik PRS tətbiqlərinə nəzarət, monitorinq və nasazlıqların aşkarlanması sistemləri daxildir.

 İstinadlar

Kateqoriya:Deduktiv əsaslandırma
Kateqoriya:Problem həlli
Kateqoriya:Avtomatlaşdırılmış əsaslandırma
Kateqoriya:İnduktiv əsaslandırma
Kateqoriya:Koqnitiv memarlıq
Kateqoriya:Qayda mühərrikləri
Kateqoriya:Ekspert sistemləri
*
Kateqoriya:Avtomatlaşdırılmış teorem sübutu
Kateqoriya: Məhdudiyyətli proqramlaşdırma
Kateqoriya:Tətbiqi maşın öyrənməsi