Új Szó - Vasárnapi kiadás, 1988. július-december (21. évfolyam, 26-52. szám)
1988-07-01 / 26. szám
TUDOMÁNYI A _ űrhajó fedélzeti számítógépe ellenőrzi MZ a pálya paramétereit, a berendezések és műszerek működését, az energiaháztartást és klima- tizációt - szóval végzi mindennapi teendőit. Majd feltűnik egy közelgő meteorraj és a percenként, sót másodpercenként változó körülményekhez alkalmazkodva kezdi máris irányítani az űrhajót. Működésbe lép a szakértői rendszer, a számítógépünk profi meteoritvadásszá, vagy éppen akadályfutóvá válik. A fentiekben leirt sorok akár egy tudományos-fantasztikus regény alapötletét, vagy epizódjának vázlatát is adhatnák, de jelenthetnék a közeljövőben esetleg valóban előforduló eseményt is. Ma már ilyen feladatokra is felkészítik a számítógépeket. Ehhez elsősorban megfelelő szakértői rendszerek kidolgozása szükséges. Vannak már olyan számítógépek, amelyek valamilyen szakértői rendszer felhasználásával képesek feladat- vagy problémafelismerésre, értékelésre, előrejelzésre. MODELLEZNI AZ EMBERT Az emberek bizonyos - többé-kevésbé szubjektív - érzések szerint cselekszenek. Ezek szabályok és elvek, amelyek meghatározzák számára, hogyan kell az adott helyzetben viselkedni, dönteni, jó megoldást választani. Minden egyén bizonyos ismerettel rendelkezik, melyet tudatosan használ a mindennapi életben. Ezeket a folyamatokat próbálják meg modellezni az ismeretTECHNIKA w // C7AKERT 0“ SZÁMÍTÓGÉ V PÉK rendszerek, vagy ezeknek különleges alcsoportjai, a tudásbázisé szakértői rendszerek. Ezek tulajdonképpen az emberi ismereteknek a számítógép általi ábrázolását, leképezését jelentik. Mivel új eljárásokról van szó, sok eltérés van a szaknyelv használatában, de a szakértői rendszer, az ismeretalapú rendszer, vagy a döntést támogató rendszer kifejezések mind hasonló jelentésüek. Jellemző rájuk, hogy speciális témakörre vonatkozó információkkal dolgoznak, és a felhasználóknak segítséget nyújtanak a döntéshozatalban, esetleg ezeket a döntéseket maguk hozzák meg. Egy-egy rendszerbe olyan mennyiségű ismeretet lehet összesüríteni, amelyhez egyébként több szakember együttműködése kellene. Hasznosítják tehát a többéves gyakorlat, a tanulás, a szakértőkkel folytatott eszmecserék során szerezhető ismereteket és tapasztalatokat. Egy ilyen rendszer feladata elsősorban az emberi gondolkodás, fontolgatás, mérlegelés folyamatainak pótlása, esetleg segítése. Az ismeretrendszerek egy egész rendszert irányító programból, továbbá az ismeretbázisból és az adatbázisból állnak. Ez utóbbi az, amely közelebbről leírja az adott helyzetet, s ebbe az információkat nem a szakértő, hanem a felhasználó táplálja be A bemeneti adatok felvétele egyszerre, vagy fokozatosan történik konzultáció formájában. A rendszerfajták közül a diagnosztikai előre megfogalmazott hipotéziseket tartalmaz, s e feltevések érvényességét az adatbázisból vezethetjük le, tehát az okozatból következtetünk az okra. A tervezői ismeretrendszerek ezeket a feltevéseket maguk alakítják ki az adatbázisban levő felhasználói követelmények alapján, tehát ismert a megoldás és a kezdeti állapot, s a rendszer feladata, hogy megtalálja a célravezető lépések sorozatát. MIT HOZHAT A RENDSZER? Az utóbbi években mind több nemzetközi konferencia választja témájául a szakértői rendszereket, egyre több cikk és folyóirat jelenik meg e témakörben és a szakemberek meggyőződése, hogy e technológia előtt nagy jövő áll. E feltevésüket négy megállapításra alapozzák. Elsősorban is a szakértői rendszer megnöveli a szakértő (ember) tevékenységének hatékonyságát. A rendszerekbe beépített (betáplált) ismeretanyag sokkal nagyobb gyakorisággal és gyorsasággal elérhető ismételhető és lényegesen megbízhatóbban alkalmazható, mint az emberi tudás. Másodsorban növeli a szakember képességeit, mivel a nagy mennyiségű alacsonyabb szintű részletkérdéseket automatikusan megoldja és eközben kidolgozza tanácsait is. A szakember figyelmét így a lényegre összpontosíthatja. Következő előnye, hogy megőrzi a szaktudást. Egy rendszerbe foglalva, a nyugdíjba vonuló vagy máé okból távozó szakemberek szaktudása nem vész el. Ezenkívül az is figyelemreméltó, hogy olyan rendszerek is kialakíthatók, amelyeket egyéb módon nem is lehetne létrehozni. Ilyen lehet például a bevezetőben említett feladatokat irányító szakértői rendszer, amely már fejlesztés alatt áll az USA űrhajózási hivatalában, a NASA-ban. Az elmondottak alapján tehát a szakértői rendszereket a problémafelismerés, annak értelmezése, előrejelzés, diagnózis, objektumtervezés, tevékenységtervezés, monitorozás (felügyelés), hibakeresés, hibajavítás és oktatás-, illetve irányítás szempontjából értékelhetjük. Az alkalmazások területén elsősorban a pénzügyi szektor (biztosító társaságok), továbbá az ipari és szolgáltató ágazatok mutathatnak már fel jó eredményeket. KIHASZNÁLATLAN LEHETŐSÉG A szakértői rendszer elkészítése nagyon időigényes és fejlesztése szinte sosincs befejezve. Állandó kezelést és gondos fejlesztést követel. Használata általában nem kívánja meg a felhasználótól a rendszer teljes ismeretét, vagy azt, hogy megismerjen valamilyen bonyolult programozási nyelvet. Könnyen és gyorsan készíthetők segítségével prototípusok, amelyek azután tovább finomít- hatók és optimalizálhatók. A gyakorlatban már alkalmazzák a vállalati irányítással kapcsolatos problémák megoldásában, a piackutatásban, a számítógépek gyártásában és tervezésében, a nagyberendezések, például turbinák és generátorok diagnosztizálásában. A szoftverek hibaelemzésekor, s például a mezőgazdaságban a növényvédelem tervezésekor is. A hazai szakértői rendszerek fejlesztői közül elsősorban a Cseh Műszaki Főiskola Villamosmérnöki Karát, a Szlovák Tudományos Akadémia Múszaki-Kibernatikai Intézetét és az Orvosi Bionikái Kutatóközpontot említhetjük mint szakértői rendszertervező munkahelyet. Nagy sikerrel alkalmazzák nálunk az „Információs rendszerek a kultúrában" elnevezésű szakértői rendszert, amely a megfelelő számítástechnika kiválasztását segíti elő. Becslések szerint hazánkban számítógéprendszerek 15 százaléka túldimenzionált. A tárgyalt rendszer segítségével lehetőség van a számítástechnika objektív és hitelesebb kiválasztására, tesztelésére és kipróbálására. Az ismeretbázisú szakértői rendszerek intenzív fejlesztése a mikroelektronika számára a jövőbeni nagy integráltságé komplex rendszerek fejlesztésének irányát mutatja. Megalapozott-e az irántuk megnyilvánuló erőteljes igény? Erre a kérdésre egyértelműen igennel válaszolhatunk, de ez az „igen" újabb kérdőjeleket vet fel. Miért áldoznak sokat a szakértői rendszerben testet öltő, jelenleg még nem tökéletes technikára? Miért működik a gyakorlatban csak kevés az eddig kifejlesztett számos rendszer közül? Tudják az alkalmazók, mit várhatnak holnap a szakértői rendszerektől? Ezekre a kérdésekre csak most próbálnak választ adni a rendszerek fejlesztői. IZSÓF CS. BÉLA A Polditerm merülő höszondák gyártásának egyik szakaszát robotosította a Poldi Egyesült Acélmű Ktadnóban. A szondalejeknek a mérőegységbe való berakását végzi a PR-16-os robot, majd a felmelegítés és a hötágulás ellenőrzése után a robot önnállóan távolítja el a hibás darabokat s rakja vissza a megfelelőket a rakodólapra. Ez a robotosított munkahely csak az első lépést jelenti abban a folyamatban, melynek során - 1990-ig - az egész gyártást automatizálják. Csak így képesek ugyanis eleget tenni a megrendeléseknek mennyiségi szempontokból is. . (CSTK-felvétel) Ama fölfedezés nyomán, hogy Földünknek a sarkai felett minden évben kilyukad az ózonpajzs, nemzetközi egyezményt írtak alá 1987 szeptemberében Montrealban. Ez úgy korlátozza a természeti katasztrófával fenyegető jelenség okozásával vádolt vegyi anyagoknak, a freo- noknak (a fluorozott-klórozott szén- hidrogéneknek) és a halogénezett szénhidrogéneknek a felhasználását, hogy évtizedünk végén mennyiségük nem haladhatja meg az 1986. évit. A legnagyobb felhasználó országban, az Egyesült Államokban már régebben betiltották a freonok- nak szórópalackokban (kozmetikai szerekben, festékekben stb.) való használatát, s 1988 augusztusában korlátozzák az egyéb területeken felhasználható mennyiségüket is. Azoknak az iparágaknak a cégei, amelyekben sok freont használnak fel, attól tartanak, hogy a mennyiségi korlátozás kihúzza lábuk alól a talajt, s ezért nagy erővel kutatnak veszélytelen helyettesítő anyagok után. A freonok 35 százaléka a hűtő- és légkondicionáló berendezésekben A beszédjelek az emberi beszédtraktusban létrejöttüktől kezdve, egészen jellegzetes jelek, amelyekben az információ specifikus módon van kódolva. A feldolgozó algoritmusoknak ezeket a sajátos tulajdonságokat figyelembe kell venniük. Csak ebben az esetben lehetséges az információtartalom hatékony feldolgozása és elemzése. A digitális beszódkódolás feladata a kommunikáció számára fontos információtartalom feldolgozása oly módon, hogy egy rákövetkező átvitel és dekódolás ismét lehetőleg torzu- latlan jelet eredményezzen, amely jól érthető és természetesen cseng. A kódolónak valójában csak a fontos (releváns) információt kell átvinni, a felesleges (redundáns) és irreleváns információkat el kell hagynia. A digitális beszédkódoló rendszereket nemcsak híradástechnikai átvitelben alkalmazzák, hanem már a közeljövőben fontos szerepet játszanak a beszédtároló szolgáltatások, akár az emberek közötti kommunikációt megkönnyítő hangos posta (Voice-Mail), akár a számos bemondó és információszolgáltató rendszer terén. Míg néhány évvel ezelőtt a digitális beszédkódolás állt a tudományos és technikai érdeklődés előterében, ma egyértelműen az automatikus felmérésnek és szintézisnek van prioritása. Az ember és gép közötti párbeszéd egyszerűsítését a gépi beszédfeldolgozás teszi lehetővé. Napjainkban az alkalmazható beszédfelismerők gyakorlatilag egész szavak alapján dolgoznak, azaz a legkisebb felismerési egység a szó. Ezzel már sok feladatot meg lehet oldani, például az ipari technizik a referenciamintára úgy, hogy optimális legyen a megfeleltetés. Az alkalmazott időtorzítás mértéke, valamint a két minta ezután mért spektrális euklideszi távolsága szolgáltatja a mértéket a két minta hasonlóságára. Egy utólagos színtaktikai feldolgozás javíthatja a felismerési eredményt. Az ilyen izoláltsza- vas felismerők kielégítő megbízhatósággal leginkább csak a beszélőkában vagy az irodákban. A beszédjelből paramétereket vonnak ki, rendszerint a jelspektrumot. A felismerendő szó kezdetének és végének meghatározása után egy elöfel- dolgozási fázisban különböző normálások történnek. Ezek az elöfel- dolgozási lépések arra szolgálnak, hogy a különböző ejtésváltozatok sokféleségét redukálják. Ezután kezdődik a tulajdonképpeni felismerés, azaz a jelosztályozás dinamikus programozásmódszerrel. Ennél az osztályozandó mintát az időtengely mentén leképetől függően működnek. Tehát minden felismerendő szót előzőleg be kell mondani a rendszernek. Így a referenciaminták automatikusan létrejönnek, de természetesen beszélőspecifikusak. Kisebb szókincs, mintegy 250-500 szó esetében elérhető a 99 százalék feletti helyes felismerési arány. Egy ideje intenzív fejlesztéseket végeznek kapcsoltan kimondott szavak megbízható felismerése terén. Kapcsolatszavas beszédfelismerőn még nem folyamatos beszédfelismerőt értünk, azaz nem a szokásos VII. 1. Mivel helyettesíthetnék a freonokat? hasznosul mint munkagáz. Ezek a gázok akkor kerülnek a szabadba, amikor a berendezéseket javítják vagy - miután elhasználódtak - felaprítják őket. (Az Egyesült Államokban a légkondicionális nagyon tág körben elterjedt; nemcsak épületekben és tömegközlekedési eszközökben, hanem csaknem valamennyi újonnan gyártott személygépkocsiban is működik légkondicionálás.^ Ebben a felhasználási körben eddig •csak egyetlen olyan anyagot találtak, amelyik talán helyettesítheti majd a freonokat, de ha ezt alkalmazzák, a berendezéseket jóval nagyobb nyomáson kell üzemeltetni, mint a freonnal működőket, s ez tetemes többletköltséget okoz. Az USA-ban felhasznált freonok- nak ugyancsak 35 százalékát a műanyagiparban hasznosítják. Velük habosítják a részben hőszigetelőként, részben csomagolóanyagként nagyon nagy mennyiségben hasz-' nált (rierev, zárt cellás műanyagokat. Ezekből a freon akkor szabadul ki, amikor a hulladékba került szigetelő- vagy csomagolóanyagot összepréselik. Az ilyen célra a legnagyobb mennyiségben használt polisztirolnak a habosítására nem sikerült helyettesítő anyagot találni; ez csak huszadannyira veszélyzteti az ózonpajzsot, mint bármelyik freon. Mennyiségi szempontból a harmadik hely - 18 százalékkal - az oldószerként felhasznált freonoké. E minőségükben csaknem kizárólag az elektronikai iparban használatosak; az alkatrészeket tisztítják velük. A nagy elektronikai cég, az American Telephoné and Telegraph már bejelentette, hogy erre a célra talált megfelelő helyettesítőt. A freonoknak mintegy az 5,5 százalékát az egészségügyben használják fel, mégpedig fertőtlenítésre. Itt sok időbe telik majd, amíg megfelelő helyettesítőre akadnak, mert minden lehetséges jelöltet abból a szempontból is meg kell vizsgálni, hogy nem mérgező-e, nem rákkel- tö-e, nem okoz-e örökletes elváltozást stb. Az ilyen vizsgálatok pedig hét-tíz évig is eltarthatnak. A halogénezett szénhidrogéneket, amelyek az ózonpajzsot éppúgy fenyegetik, mint a freonok, a tűzoltókészülékekben - a teljes mennyiség harmadát a katonai járművek tüzol- tókészülékeiben - használják fel. Egyelőre nem sikerült olyan anyagot találni, amely ezeket a tűzoltásban nagyon hatásos és nem mérgező anyagokat helyettesíthetné. (Élet és Tudomány) mindennapi beszédünk felismerését. Ezek a felismerők az izozáltsza- vas felismerő elvén működnek. Itt azonban még jobban megmutatkozik, hogy döntően befolyásolja a felismerés minőségét egy teljesítőképes tanulóeljárás. A megtanulandó referenciamintába bele kell dolgozni egy szónak a különböző ejtéseit, a szócsoport elején, közepén és végén. A gépi beszédfelismerés területén minden kutatási munka tulajdonképpeni célja természetesen olyan rendszerek kifejlesztése, melyek teljesítőképessége egyre inkább megközelíti az emberi beszédmegértést. Hosszú az út odáig, és nem is teljesen világos, hogy ezt a célt egyáltalán el lehet érni. Mégis egész sor olyan köztes célkitűzés van, amelyeket addig is vizsgálni lehet a kutatási tervekben. A beszédmegértö rendszerek már nem dolgozhatnak egész szavak felismerése alapján. Egyedül az a tény, hogy folyamatos beszédben sok szót artikulálunk együtt, ezeket nem egyenként, hanem folyamatosan ejtjük ki, lehetetlenné teszi a szó mint egység alkalmazását, itt vagy hangokat, vagy hangkapcsolatokat alkalmaznak a felismerés alapelemeként. (Impulzus) Digitális beszéd
