Кіріспе

Американдық математик және компьютер ғалымы Вудроу Уилсон "Вуди" Бледсо (12 қараша 1921 – 4 қазан 1995) – американдық математик, компьютер ғалымы және көрнекті педагог. Ол жасанды интеллектінің (ЖИ) негізін қалаушылардың бірі, үлгілерді тану, бет-әлпетті тану және теоремаларды автоматты түрде дәлелдеу салаларында алғашқы үлес қосып, ұзақ мансабы бойы ЖИ-ге маңызды еңбек етті. Оның ықпалында болғандардың бірі – Франк Розенблатт. 1966 жылдан бастап Остиндегі Техас университетінің математика және компьютерлік ғылымдар кафедрасында жұмыс істеді, ал 1987 жылдан бастап Компьютерлік ғылымдар бойынша Питер О'Доннелл-младший атындағы жүз жылдық профессорлық қызметін атқарды. Бледсо ересек шағында Иса Мәсіхтің соңғы күнгі қасиеттілері шіркеуіне қосылып, епископ, қауымдастық президентінің кеңесшісі және қауымдастық патриархы ретінде шіркеуде қызмет етті. Сонымен қатар, ол Американың скауттар ұйымында жетекші болып жұмыс істеді. Бледсо 1995 жылғы 4 қазанда амиотрофикалық бүйірлік склероз салдарынан қайтыс болды, бұл ауру көбінесе ALS немесе Лу Гериг ауруы деп аталады.

Шығармалары

N-тупль әдісі (1959) – үлгіні тану бағдарламасын оқытудың ерте әдісі. Негізгі әдіс 36 әріп-сандық символды (0–9, a–z) тану мәселесімен түсіндіріледі. Енгізілетін дерек – 10x15 өлшемді екілік кескін. Бұл 150 екілік биттен тұратын бір тізбектей. Енді 150 екілік пикселді 75 жұпқа бөліңіз. Әр жұптың 4 мүмкіндігі бар: 00, 01, 10, 11. Содан кейін 300x36 өлшемді екілік матрицаны былай анықтаймыз:

Бірінші жұптың 00 күйін, және басқаларының да күйін белгілейміз. Бізде 300 осындай күй бар, олардың әрқайсысы бір қатарда көрсетілген. 36 бағанның әрқайсысы бір әріп-сандық символға сәйкес келеді. Тұтас екілік матрица келесідей құрылған: Үлгі тану құрылғысы осы екілік матрица арқылы анықталады. Оны оқыту үшін, ең алдымен матрицаның барлық элементтерін нөлге теңеу керек, содан кейін әрбір әріп-сандық символдың бірнеше екілік кескіні ұсынылады. Әр кескін үшін матрицадағы сәйкес элементтер бірге қосылады, ал қалғандары өзгеріссіз қалады. Бұл машиналық оқытудың мысалы. Оқытудан кейін тану құрылғысын жаңа кескіндерді тану үшін қолдануға болады. Бірінші кезекте жаңа кескінге сәйкес келетін бағандық векторды есептеу керек, содан кейін екілік матрицаның әр бағанымен скалярлық көбейтуді орындау керек. Скалярлық көбейтудің ең жоғары мәнін беретін баған ең мүмкін символ ретінде шығарылады.