Кіріспе

Қазіргі қоғамда ақпараттық технологиялар адам қызметінің барлық дерлік саласында маңызды рөл атқарады. Ақпарат көлемінің өсуі, деректерді өңдеу қажеттілігінің артуы және шешім қабылдау үдерістерінің күрделенуі интеллектуалды ақпараттық жүйелерді дамытуға ықпал етті. Мұндай жүйелер ақпаратты жинау және сақтау міндеттерімен қатар, деректерді талдауға, заңдылықтарды анықтауға, қорытынды жасауға және шешім қабылдауды қолдауға мүмкіндік береді.

Интеллектуалды ақпараттық жүйелер жасанды интеллект, машиналық оқыту, білімді ұсыну, логикалық қорытынды жасау және деректерді интеллектуалды талдау сияқты бағыттармен тығыз байланысты. Оларды қолдану арқылы көптеген операцияларды автоматтандыруға, ақпаратты тиімді пайдалануға және күрделі міндеттерді шешуге болады.

Бұл дәрісте интеллектуалды ақпараттық жүйелердің анықтамасы, негізгі ерекшеліктері, даму кезеңдері, жіктелуі және қолдану салалары қарастырылады.

1.1. Интеллектуалды ақпараттық жүйелердің анықтамасы

Интеллектуалды ақпараттық жүйе — ақпаратты өңдеу, білімді пайдалану, белгілі бір заңдылықтарды анықтау және қойылған міндеттерді шешуге көмектесу үшін жасанды интеллект әдістерін қолданатын ақпараттық жүйе.

Дәстүрлі ақпараттық жүйелер көбінесе алдын ала белгіленген алгоритмдер мен ережелер бойынша жұмыс істейді. Олар ақпаратты сақтауға, іздеуге, өңдеуге және пайдаланушыға ұсынуға бағытталған. Ал интеллектуалды ақпараттық жүйелер осы қызметтермен қатар, деректерді талдау, ықтимал нәтижелерді болжау, объектілерді жіктеу және ұсыныстар қалыптастыру мүмкіндіктеріне ие болуы мүмкін.

Интеллектуалды ақпараттық жүйелердің негізгі мақсаты — ақпаратты тиімді пайдалану арқылы күрделі міндеттерді шешуді жеңілдету және адамның шешім қабылдау қызметін қолдау.

Бұл жүйелердің жұмыс істеуі бірнеше негізгі ұғыммен байланысты:

• Ақпараттық жүйе — ақпаратты жинауға, сақтауға, өңдеуге және таратуға арналған өзара байланысты компоненттер жиынтығы.
• Жасанды интеллект — компьютерлік жүйелердің үйрену, пайымдау, тану және шешім қабылдауды қолдау сияқты интеллектуалды міндеттерді орындауына мүмкіндік беретін әдістер мен технологиялар саласы.
• Деректер — өңдеу мен талдауға арналған фактілер, өлшемдер және тіркелген мәліметтер.
• Білім — белгілі бір пәндік саладағы объектілер, құбылыстар, қасиеттер және олардың байланыстары туралы жүйеленген ақпарат.
• Модель — нақты объектінің, үдерістің немесе құбылыстың маңызды қасиеттерін сипаттайтын құрылым.
• Алгоритм — белгілі бір міндетті шешуге арналған әрекеттердің реттелген жиынтығы.

Интеллектуалды ақпараттық жүйелердің ерекшелігі осы компоненттердің өзара әрекеттесуінен көрінеді. Жүйе деректерді қабылдайды, оларды өңдейді, қолжетімді білімді немесе үйретілген модельді пайдаланады және нәтижесінде ақпарат, болжам немесе ұсыныс қалыптастырады.

1.2. Интеллектуалды ақпараттық жүйелердің негізгі ерекшеліктері

Интеллектуалды ақпараттық жүйелердің мүмкіндіктері қолданылатын әдістерге және шешілетін міндеттерге байланысты. Олардың негізгі ерекшеліктеріне төмендегілер жатады.

Деректерді интеллектуалды өңдеу. Жүйе үлкен көлемдегі ақпаратты талдап, мәліметтер арасындағы байланыстар мен заңдылықтарды анықтай алады. Бұл ақпараттан пайдалы қорытынды алуға мүмкіндік береді.

Білімді пайдалану. Кейбір жүйелер белгілі бір салаға қатысты фактілер мен ережелерді сақтап, оларды міндеттерді шешу барысында қолданады. Білім логикалық ережелер, семантикалық желілер немесе басқа да формалды құрылымдар арқылы ұсынылуы мүмкін.

Қорытынды жасау. Жүйе бастапқы деректер мен білім арасындағы байланысты пайдаланып, жаңа тұжырымдар қалыптастыра алады. Бұл мүмкіндік сараптамалық жүйелер мен логикалық модельдерде маңызды орын алады.

Үйрену мүмкіндігі. Машиналық оқытуға негізделген жүйелер деректерден заңдылықтарды анықтап, соларды жаңа ақпаратты өңдеу кезінде қолданады. Жаңа деректердің негізінде модельді қайта оқыту немесе жаңарту арқылы оның жұмысын жетілдіруге болады.

Белгісіздік жағдайында жұмыс істеу. Нақты өмірде ақпарат толық болмауы немесе қарама-қайшы болуы мүмкін. Ықтималдық модельдері мен анық емес логика осындай жағдайларды есепке алуға көмектеседі.

Шешім қабылдауды қолдау. Жүйе ықтимал нұсқаларды салыстырып, болжам жасап немесе пайдаланушыға ұсыныстар бере алады. Алайда маңызды шешімдер кезінде жүйе нәтижесін тексеру және адамның жауапкершілігін сақтау қажет.

Өзара әрекеттесу. Интеллектуалды жүйелер пайдаланушының сұраныстарын мәтін, дауыс немесе графикалық интерфейс арқылы қабылдай алады. Табиғи тілді өңдеу технологиялары адам тіліндегі ақпаратпен жұмыс істеуге мүмкіндік береді.

Бұл ерекшеліктер барлық жүйеде бірдей деңгейде кездеспейді. Мысалы, ережелерге негізделген сараптамалық жүйе өздігінен үйренбеуі мүмкін, ал машиналық оқыту моделі нақты ережелер базасын пайдаланбай-ақ жұмыс істей алады.

1.3. Интеллектуалды ақпараттық жүйелердің даму кезеңдері

Интеллектуалды ақпараттық жүйелердің қалыптасуы есептеу техникасының, математикалық логиканың және жасанды интеллект зерттеулерінің дамуымен тығыз байланысты.

Бірінші кезең. Теориялық негіздердің қалыптасуы

XX ғасырдың ортасында есептеу техникасы мен математикалық логиканың дамуы компьютерлердің күрделі есептерді орындау мүмкіндіктерін зерттеуге жол ашты. Ғалымдар логикалық пайымдауды формалды түрде сипаттау, есептерді алгоритмдер арқылы шешу және машиналардың интеллектуалды әрекеттерін модельдеу мәселелеріне назар аударды.

1956 жылы Дартмутта өткен ғылыми семинар жасанды интеллект саласының қалыптасуындағы маңызды оқиғалардың бірі саналады. Осы кезеңде символдық өңдеу, логикалық қорытынды жасау және есептерді іздеу арқылы шешу әдістері дамыды.

Екінші кезең. Символдық жасанды интеллекттің дамуы

1950–1970 жылдары жасанды интеллект саласында символдық тәсілдер кеңінен зерттелді. Бұл тәсілдерде ақпарат символдар, логикалық өрнектер және формалды ережелер арқылы ұсынылды.

Жүйелерге белгілі бір міндетті шешу жолын сипаттайтын алгоритмдер енгізілді. Негізгі мақсат компьютердің логикалық операцияларды орындауын және берілген білім негізінде қорытынды жасауын қамтамасыз ету болды.

Алайда нақты әлемдегі міндеттердің күрделілігі, есептеу ресурстарының шектеулілігі және білімді толық сипаттаудың қиындығы бұл жүйелердің дамуын тежеді.

Үшінші кезең. Сараптамалық жүйелердің қалыптасуы

1970–1980 жылдары сараптамалық жүйелер белсенді түрде дамыды. Олардың негізгі міндеті белгілі бір сала мамандарының білімін формалды түрде ұсыну және сол білімді практикалық мәселелерді шешу үшін пайдалану болды.

Сараптамалық жүйелерде білім базасы, қорытынды шығару механизмі және пайдаланушы интерфейсі маңызды орын алды. Олар техникалық диагностика, медицина және өндірістік процестерді басқару сияқты салаларда қолданылды.

Бұл кезең жасанды интеллект әдістерін нақты практикалық міндеттерге бейімдеумен ерекшеленді.

Төртінші кезең. Машиналық оқытудың дамуы

1990–2000 жылдары деректер көлемінің артуы және компьютерлердің есептеу мүмкіндіктерінің жақсаруы статистикалық әдістер мен машиналық оқытудың дамуына ықпал етті.

Бұл кезеңде жүйелердің жұмысын тек қолмен енгізілген ережелермен шектемей, деректерден заңдылықтарды автоматты түрде анықтау тәсілдеріне назар аударылды. Жіктеу, регрессия, кластерлеу және болжау әдістері кеңінен зерттелді.

Интернеттің дамуы да ақпарат көлемін арттырып, деректерді автоматты өңдеу мен талдаудың маңызын күшейтті.

Бесінші кезең. Терең оқыту технологияларының дамуы

2010 жылдардан бастап нейрондық желілердің дамуы, үлкен деректер жиынтықтарының қолжетімді болуы және есептеу құрылғыларының жетілдірілуі терең оқыту технологияларының кең таралуына мүмкіндік берді.

Терең нейрондық желілер кескіндерді тану, сөйлеуді өңдеу, мәтіндерді талдау және күрделі тәуелділіктерді анықтау міндеттерінде жоғары нәтижелер көрсетті. Осы технологиялар іздеу жүйелеріне, аударма құралдарына, ұсынымдық сервистерге және виртуалды көмекшілерге енгізіле бастады.

Алтыншы кезең. Генеративті жасанды интеллекттің дамуы

2020 жылдардан бастап генеративті жасанды интеллект пен үлкен тілдік модельдер кеңінен қолданыла бастады. Мұндай модельдер мәтін құрастыру, сұрақтарға жауап беру, ақпаратты қорытындылау және бағдарламалық кодпен жұмыс істеу сияқты міндеттерді орындай алады.

Қазіргі кезеңде интеллектуалды агенттерді дамытуға, бірнеше құралмен өзара әрекеттесетін жүйелерді құруға және әртүрлі ақпараттық сервистерді біріктіруге де көңіл бөлінуде.

Сонымен қатар интеллектуалды жүйелердің сенімділігі, түсіндірмелілігі, қауіпсіздігі, деректердің құпиялылығы және этикалық талаптарға сәйкестігі өзекті мәселелер болып отыр.

1.4. Интеллектуалды ақпараттық жүйелердің жіктелуі

Интеллектуалды ақпараттық жүйелерді олардың жұмыс істеу әдістеріне, қолданылатын технологияларына және автономдылық деңгейіне қарай жіктеуге болады.

Білімді ұсыну тәсілі бойынша

Сараптамалық жүйелер белгілі бір саладағы сарапшылардың білімін фактілер мен ережелер түрінде пайдаланады. Олар білім базасы негізінде қорытынды жасап, шешім ұсына алады.

Логикалық жүйелер формалды логикаға сүйеніп, бастапқы фактілер мен ережелер арасындағы байланысты анықтайды. Олардың жұмысы логикалық тұжырымдар жасауға бағытталған.

Ықтималдық жүйелер белгісіздік жағдайында оқиғалардың ықтималдығын есептеу және ықтимал нәтижелерді бағалау үшін қолданылады.

Анық емес логикаға негізделген жүйелер белгілі бір қасиеттің дәрежесін ескеруге мүмкіндік береді. Олар нақты шекарамен сипаттау қиын болатын ұғымдарды өңдеуде пайдалы.

Оқыту тәсілі бойынша

Бақыланатын оқыту жүйелері дұрыс жауаптары немесе белгілері алдын ала көрсетілген деректер негізінде үйретіледі. Олар жіктеу және сандық көрсеткіштерді болжау міндеттерінде қолданылады.

Бақыланбайтын оқыту жүйелері алдын ала белгіленген жауаптары жоқ деректерден құрылымдар мен байланыстарды анықтайды. Кластерлеу осы бағыттың негізгі әдістерінің бірі болып табылады.

Күшейтілген оқыту жүйелері ортамен өзара әрекеттесу және марапат сигналдары арқылы әрекеттер стратегиясын үйренеді. Бұл әдіс робототехникада, басқару міндеттерінде және динамикалық ортада шешім қабылдауда пайдаланылады.

Технологиясы бойынша

• Машиналық оқыту жүйелері;
• жасанды нейрондық желілерге негізделген жүйелер;
• табиғи тілді өңдеу жүйелері;
• компьютерлік көру жүйелері;
• интеллектуалды агенттер мен көпагентті жүйелер.

Бұл технологиялар жеке немесе біріктірілген түрде қолданылуы мүмкін.

Автономдылық деңгейі бойынша

Адамның қатысуымен жұмыс істейтін жүйелер пайдаланушыға ақпарат пен ұсыныстар береді, ал негізгі шешімді адам қабылдайды.

Жартылай автономды жүйелер кейбір әрекеттерді өздігінен орындайды, бірақ маңызды шешімдерде адамның бақылауын қажет етеді.

Автономды жүйелер белгіленген мақсаттар мен шектеулер аясында ақпаратты талдап, әрекеттерді өздігінен таңдай алады.

Жіктеудің бұл түрлері өзара байланысты. Бір интеллектуалды жүйе машиналық оқыту әдістерін пайдаланып, жартылай автономды режимде жұмыс істей алады.

1.5. Интеллектуалды ақпараттық жүйелердің қолдану салалары

Интеллектуалды ақпараттық жүйелер ақпаратты талдау, процестерді автоматтандыру және шешім қабылдауды қолдау мақсатында көптеген салада қолданылады.

Білім беру. Интеллектуалды жүйелер білім алушылардың оқу нәтижелерін талдауға, оқу материалдарын ұсынуға, білім деңгейін бағалауға және оқу үдерісін бейімдеуге көмектеседі. Виртуалды көмекшілер оқу материалдарын іздеу мен түсіндіруде де пайдаланылады.

Медицина. Интеллектуалды жүйелер медициналық кескіндерді талдау, ауру қаупін бағалау, зерттеу нәтижелерін өңдеу және дәрігердің шешім қабылдауын қолдау үшін қолданылады. Олардың нәтижелері мамандар тарапынан тексерілуі қажет.

Қаржы. Бұл салада интеллектуалды технологиялар күмәнді операцияларды анықтау, несие тәуекелдерін бағалау, қаржылық көрсеткіштерді болжау және клиенттердің сұраныстарын талдау үшін пайдаланылады.

Өнеркәсіп. Өндірісте интеллектуалды жүйелер жабдықтардың жұмысын бақылау, ақауларды анықтау, өнім сапасын бағалау және өндірістік процестерді оңтайландыру міндеттерін орындайды.

Көлік және логистика. Жүйелер қозғалысты болжау, бағыттарды оңтайландыру, жеткізу уақытын бағалау және көлік ағындарын талдау үшін қолданылады.

Ауыл шаруашылығы. Интеллектуалды технологиялар топырақ пен ауа райы көрсеткіштерін талдау, өсімдіктердің жағдайын бақылау, суаруды жоспарлау және өнімділікті болжау үшін пайдаланылады.

Сауда және қызмет көрсету. Интеллектуалды жүйелер тұтынушылардың сұранысын талдауға, тауарларды ұсынуға, сату көлемін болжауға және клиенттерге автоматтандырылған қызмет көрсетуге мүмкіндік береді.

Ғылым және зерттеу. Зерттеу жұмыстарында интеллектуалды жүйелер үлкен көлемдегі деректерді өңдеу, заңдылықтарды анықтау, модельдеу және ғылыми нәтижелерді талдау үшін қолданылады.

Осы салаларда интеллектуалды жүйелерді қолдану жұмыс тиімділігін арттыруға мүмкіндік бергенімен, алынған нәтижелердің дұрыстығы мен сенімділігін тексеру қажеттілігі сақталады.

1.6. Интеллектуалды ақпараттық жүйелердің артықшылықтары мен шектеулері

Интеллектуалды ақпараттық жүйелердің негізгі артықшылығы — үлкен көлемдегі ақпаратты өңдеу және күрделі міндеттерді шешуді қолдау мүмкіндігі.

Олардың маңызды артықшылықтары:

• ақпаратты жылдам өңдеу және талдау;
• қайталанатын операцияларды автоматтандыру;
• деректердегі заңдылықтарды анықтау;
• ықтимал нәтижелерді болжау;
• шешім қабылдау кезінде қосымша ақпарат пен ұсыныстар беру;
• кейбір үдерістердің дәлдігі мен тиімділігін арттыру.

Сонымен бірге мұндай жүйелердің бірқатар шектеулері бар.

Біріншіден, жүйенің нәтижесі бастапқы деректердің сапасына тәуелді. Толық емес немесе қате деректер дұрыс емес қорытындыға әкелуі мүмкін.

Екіншіден, интеллектуалды модельдер әрдайым дұрыс нәтиже бермейді. Сондықтан олардың тиімділігін арнайы көрсеткіштер арқылы бағалау және нәтижелерін тексеру қажет.

Үшіншіден, кейбір күрделі модельдердің шешімді қандай негізде шығарғанын түсіндіру қиын болуы мүмкін. Бұл әсіресе жауапкершілігі жоғары салаларда маңызды мәселе болып табылады.

Төртіншіден, интеллектуалды жүйелерді әзірлеу және пайдалану үшін есептеу ресурстары, сапалы деректер және тиісті техникалық мамандар қажет болуы мүмкін.

Бесіншіден, дербес ақпаратты қорғау, алгоритмдердің біржақтылығын азайту және жүйелердің қауіпсіз жұмысын қамтамасыз ету талаптары сақталуы керек.

Осы факторларды ескеру интеллектуалды ақпараттық жүйелерді дұрыс таңдау, жобалау және пайдалану үшін маңызды.

Қорытынды

Интеллектуалды ақпараттық жүйелер ақпаратты өңдеу мен сақтаудан бөлек, деректерді талдау, білімді пайдалану, қорытынды жасау және шешім қабылдауды қолдау мүмкіндіктерін ұсынады. Олардың дамуы символдық жасанды интеллект пен сараптамалық жүйелерден бастап, машиналық оқыту, терең оқыту және генеративті жасанды интеллект технологияларына дейінгі кезеңдерді қамтиды.

Интеллектуалды ақпараттық жүйелерді жұмыс істеу тәсілі, қолданылатын технологиясы және автономдылық деңгейі бойынша жіктеуге болады. Олар білім беру, медицина, қаржы, өнеркәсіп, көлік, ауыл шаруашылығы және басқа да салаларда қолданылады.

Сонымен қатар мұндай жүйелерді пайдалану кезінде деректердің сапасын, нәтижелердің сенімділігін, қауіпсіздік пен этикалық талаптарды ескеру қажет. Интеллектуалды ақпараттық жүйелердің негізгі ұғымдарын меңгеру олардың архитектурасын, білімді ұсыну әдістерін және жұмыс істеу механизмдерін әрі қарай түсінуге негіз болады.