3-Mavzu: Bilim. Bilimlar ombori va

Ekspert tizimlarini qurish vositalari

Bu guruhga hisoblash algoritmlariga muljallangan (C, C++, Basic, Fortran...) va simvolli va mantiqiy ma’lumotlarga uncha muljallanmagan an’anaviy dasturlash tillari kiradi. Shuning uchun bu tillar yordamida sun’iy intellekt tizimlarini yaratish dasturlovchidan katta mehnat talab etadi.
Sun’iy intellektga muljallangan tillar.
Bu avallambor sun’iy intellekt masalalarini yechishga muljallangan va eng ko‘p tarqalgan LISP (LISP) va Prolog (Prolog) tillaridir. Yana kamroq tarqalgan va Rossiyada yaratilgan PEFAL kabi tillar ham mavjud. Yuqorida keltirilgan tillar an’anaviy tillarga qaraganda kamroq tarqalgan, lekin ular simvolli va mantiqiy ma’lumotlar bilan ishlashda katta imkoniyatga ega.
Qobiqlar
Qobiqlar deganda (Shells) bor ET larning bo‘shlari, ya’ni bilimlar bazasiga ega bo‘lmagan tayyor ET lar tushuniladi. Bunga misol qilib to‘ldirilmagan MYCIN ET ni olishimiz mumkin (Empty MYCIN). Bunday qobiqlarning afzalligi shundaki, ular tayyor ET lar tuzish uchun dasturchi mehnatini umuman talab qilmaydi. Faqat predmet sohasi bo‘yicha muttaxassis bilimlar bazasini to‘ldirish uchun kerak bo‘ladi.
ES lar tuzish texnologiyasi.
ET ni loyihalash va ishlab chiqish jarayonini 6 ta bir-biriga bog‘liq bo‘lmagan bosqichlarga ajratish mumkin:
1.Jumboq (masalani) tanlash; 2.Prototip (timsolni) ni ishlab chiqish;
3.Sanoat ishlab chiqarishgacha tayyorlash; 4.Baxo berish;

5. 
   Bog‘lash;
   
6. 
   Qo‘llash.
   

Ekspert tizimi tuzish texnologiyasi.
ET tuzishga mos keladigan jumboqni tanlash. U o‘zida quyidagi etaplarga bo‘linadi: muammoli soha va masalani aniqlashtirish;
ushbu sohani yechishda hamkorlik qiluvchi ekspertni topish; muammoni yechishda dastlabki yaqinlashishni aniqlash;
masalani ishlashdagi chiqimlar va qo‘llashdagi daromadni aniqlash; masalani yechish rejasini mukammal tayyorlash.
Muammoni to‘g‘ri tanlash. ET ni tuzishda eng muhim qadamlardan hisoblanadi. Agar yaxshi, to‘g‘ri kelmaydigan muammo tanlansa, uni yechishda tezda biror "botkoqqa" borib taqalishimiz va uning davomini topolmasligimiz mumkin. Shuningdek mos kelmaydigan ET iqtisodiy jihatdan ham mos kelmasligi mumkin. Qo‘llash sohasini tanlashda shunga e’tibor berish kerakki, agar masalani yechishda kerak bo‘ladigan bilimlar o‘zgarmas, aniq qo‘yilgan va qayta ishlashda hisoblash bilan bog‘liq bo‘lsa, muammoni yechishning eng qulay usuli an’anaviy algoritm va dastur tuzishdir.
Muammoni aniqlashtirish.
Masala aniqlashtiriladi, ET ni qurish yo‘llari rejalashtiriladi, aniqlashtiriladi; kerakli resurslar (vaqt, odamlar, EHM va hokazo);
bilimlar manbaalari (kitoblar, qo‘shimcha ekspertlar, usullar); bor o‘xshash ET lar;
maqsadlar (tajribani kengaytirish (tarqatish), og‘ir qul mehnatini yengillashtirish va hokazo;
masalani yechish sinflari va hokazo.
Muammoni aniqlashtirish bu yana tanishish va ishlab chiqaruvchi kollektivni o‘qitish ham hisoblanadi. Ushbu ishda ekspert, bilimlar bo‘yicha muhandis, foydalanuvchi ishtirok etadi.
Bilim yaratish.
Bilim yaratish ekspert sistema yaratishdagi juda muhim joylardan biri. Hozirgi kunda bilim yaratishning hech qanday avtomatik usullari mavjud emas.
ES ning bilim predmetlari darsliklar, hisobotlar, tajriba kabi ko‘pgina manbalardan olingan bo‘lishi mumkin. Bilimning asosiy manbasi maxsus ekspertdir. Bilim injeneri bilimni ekspert bilan bevosita birgalikda ishlab olishi mumkin.

1. 
   Injener ekspertdan ma’lumotlar, vazifalar va savollar so‘raydi.
   
2. 
   Ekspert injeneriga bilim, tushuncha va yechim beradi.
   
3. 
   Injener esa bajarilgan, strukturalashgan bilimni, bilimlar bazasiga yozadi.
   

Bu jarayon odatda juda ko‘p oy mobaynida davom etadigan sistematik intervyuning davomiy seriyalarini tashkil etadi. Bilim injeneri ekspert bilan ishlayotganda ekspertning aniq situastiyada qanday ishlayotgani kuzatishi kerak.