CC BY
3RAQAMLI IQTISODIYOTDA SUN'IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARINING SAMARALI USULLARI, TAHLILI VA TENDENSIYASI Shirinov Sherali Ramazon o'g'li
Toshkent davlat iqtisodiyot universiteti, doktoranti sr.shirinov@tsue.uz https://doi.org/10.5281/zenodo.10728981
Annotatsiya. Ushbu maqolada sun'iy intellekt (AI) texnologiyalarining hozirgi holati va ularning raqamli iqtisodiyotda qo'llanilishi ko'rib chiqiladi. Iqtisodiy faoliyatni ta'minlash va faollashtirish uchun sun'iy intellektdan samarali foydalanishni ko'rsatadigan asosiy usullar, tahlillar va tendensiyalarni tahlil qilinadi. Adabiyotlarni tanqidiy ko'rib chiqish mashinani o'rganish, neyron tarmoqlar, ekspert tizimlari, robototexnika va tegishli fanlarda mavjud bo'lgan usullarning imkoniyatlari va cheklovlarini ochib beradi. Miqdoriy ma'lumotlar va sifatli tahlillar marketing, moliya, sog'liqni saqlash, transport, ta'lim va boshqa sohalarda sun'iy intellektning tobora kengayib borayotganidan dalolat beradi. Muhokama markazida yangi eng yaxshi amaliyotlar, muammolar va kelajak uchun yo'nalishlar mavjud. Topilmalar shuni ko'rsatadiki, sun'iy intellekt samaradorlik, shaxsiylashtirish va innovatsiyalarni oshirish uchun ulkan salohiyatga ega, ammo muvaffaqiyat o'ylangan dizayn va mas'uliyatli amalga oshirishga bog'liq. Talqin qilish, tekshirish va axloq qoidalari bo'yicha qo'shimcha fanlararo tadqiqotlar talab etiladi.
Kalit so'zlar: sun'iy intellekt, mashinani o'rganish, raqamli iqtisodiyot, FinTech, ishning kelajagi
Аннотация. В этой статье рассматривается текущее состояние технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в цифровой экономике. В ней рассматриваются ключевые методы, анализы и тенденции, которые демонстрируют эффективное использование ИИ для обеспечения и активизации экономической деятельности. Критический обзор литературы выявляет возможности и ограничения преобладающих методов в машинном обучении, нейронных сетях, экспертных системах, робототехнике и смежных дисциплинах. Количественные данные и качественная аналитика свидетельствуют о расширяющемся внедрении искусственного интеллекта в маркетинге, финансах, здравоохранении, транспорте, образовании и других секторах. В центре обсуждения - новые передовые практики, проблемы и направления на будущее. Полученные данные свидетельствуют о том, что искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для повышения эффективности, персонализации и инноваций, но успех зависит от продуманного проектирования и ответственного внедрения. Необходимы дальнейшие междисциплинарные исследования в области интерпретируемости, проверяемости и этики.
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, цифровая экономика, финтех, будущее работы
Abstract. This article reviews the current state of artificial intelligence (AI) technologies and their applications in the digital economy. It examines the key methods, analyses, and trends that demonstrate the effective use of AI to enable and enhance economic activities. A critical literature review identifies capabilities and limitations of prevailing techniques in machine learning, neural networks, expert systems, robotics, and allied disciplines. Quantitative evidence and qualitative insights reveal expanding AI adoption across marketing, finance, healthcare, transportation, education and other sectors. Discussion centers on emerging best practices,
challenges, and future directions. Findings suggest AI holds immense potential for elevating efficiency, personalization and innovation, but success depends on thoughtful design and responsible implementation. Further interdisciplinary research towards interpretability, auditability and ethics is warranted.
Keywords: artificial intelligence, machine learning, digital economy, fintech, future of
work
KIRISH
Raqamli inqilob jamiyatni misli ko'rilmagan tezlik bilan o'zgartirishda davom etmoqda. Ilg'or texnologiyalar, ayniqsa sun'iy intellekt (AI) odamlarning yashashi, ishlashi va o'zaro munosabatini qayta shakllantirmoqda [1]. AI keng ma'noda insonga o'xshash intellekt darajalarini sezadigan, tushunadigan, harakat qiladigan va o'rganadigan kompyuter tizimlarini nazarda tutadi
[2]. Mashinani o'rganish, neyron tarmoqlar, robototexnika va ekspert tizimlarini o'z ichiga olgan sun'iy intellekt texnikasining jadal rivojlanishi har bir sohada ajoyib yangi imkoniyatlarni ochdi
[3]. Raqamli iqtisodiyot deb ham ataladigan global ulanish, ma'lumotlar oqimi va internet iqtisodiyotining innovatsiyalari bilan birgalikda sun'iy intellekt iste'molchilar va biznes uchun ko'plab ilg'or ilovalarni yaratish imkonini beradi [4].
Ushbu o'zgarish ko'lami tezlashmoqda. So'nggi hisob-kitoblarga ko'ra, sun'iy intellekt 2030-yilga borib jahon iqtisodiyotiga 15,7 trillion dollargacha hissa qo'shishi mumkin, bu Xitoy va Hindistonning joriy ishlab chiqarish hajmidan ko'pdir [5]. PwC tahlilchilari prognozlariga ko'ra, sun'iy intellekt texnologiyalari 2030-yilga borib jahon yalpi ichki mahsulotini 14 foizga o'sishiga olib keladi va bugungi iqtisodiyotga nisbatan umumiy YaIMni 15,7 trillion dollarga oshiradi [6].
Ushbu maqola sanoat va iqtisodiyotni qayta shakllantiradigan AI ilovalari manzarasini ko'rib chiqadi. U sun'iy intellektning kengayib borayotgan roli va ahamiyatini ta'kidlaydigan samarali usullar, tahlillar va tendentsiyalarni aniqlaydi. Keyingi bo'limda mavjud texnikalar, chora-tadbirlar va amaliyotlar ko'rib chiqiladi.
USULLAR VA ADABIYOTLAR TAHLILI
Izlanish davomida yetakchi texnologiya jurnallari va konferensiyalardan tegishli ilmiy tadqiqotlar o'rganildi. Bozor tadqiqotlari bo'yicha qo'shimcha hisobotlar, ekspert tahlillari, so'rovlar va yangiliklar maqolalari ushbu topilmalarni o'z vaqtida olingan tushunchalar bilan to'ldirdi. AI, mashinani o'rganish, neyron tarmoqlar, ekspert tizimlari va tegishli texnikalarga qaratilgan sifatli natijalar uchun Google Scholar, ACM Digital Library va IEEE Xplore kabi bir nechta ma'lumotlar bazalari bilan maslahatlashildi.
Raqamli ekotizimlarni o'zgartirishning asosiy usullari zamonaviy sun'iy intellektga asoslangan - xususan, mashina o'rganish, neyron tarmoqlar va robototexnika [7]. Mashinani o'rganish keng ma'noda ma'lumotlarni avtomatik ravishda tahlil qiladigan, aniq qoidalar yoki ko'rsatmalarsiz harakatlarni optimallashtiradigan algoritmlarni anglatadi [8]. Asosiy toifalarga nazorat ostida o'rganish, nazoratsiz o'rganish kiradi. Hozirda TensorFlow, PyTorch, SciKit-Learn va Keras kabi o'nlab yetuk, kengaytiriladigan mashina o'rganish kutubxonalari mavjud [9].
NATIJALAR VA TAHLIL
Raqamli inqilob butun dunyo bo'ylab rivojlanishda davom etmoqda va sun'iy intellekt imkoniyatlariga talab ortib bormoqda. Hozirda yuzlab rag'batlantiruvchi texnologiyalar mavjud. Amalga oshirish natijalari ushbu vositalarning qanday qo'llanilishi va tartibga solinishiga bog'liq.
Bu yerda tahlil hozirgi paytda sezilarli o'zgarishlarni boshdan kechirayotgan asosiy tarmoqlarga qaratilgan.
Moliyaviy xizmatlar sun'iy intellekt innovatsiyalarida birinchi o'rinda turadi [9]. Eng yaxshi ilovalar firmalarga xatarlarni boshqarish, firibgarlikni aniqlash, qimmatli qog'ozlar savdosi va investitsiya yoki sug'urta bo'yicha tavsiyalarni shaxsiylashtirishga yordam beradi. Chatbotlar mijozlarning so'rovlarini ko'rib chiqadi, mashinani o'rganish esa anderrayting, shikoyat qilish kabi jarayonlarni osonlashtiradi. Roboadvisors mustahkamlashni o'rganishdan foydalangan holda, bir vaqtlar inson resurslarini boshqarish menejerlari uchun alohida bo'lgan dinamik investitsiya qarorlarini qabul qilishga yordam beradi [10]. So'nggi yutuqlar hatto kredit chegaralarini belgilash uchun sun'iy intellektga asoslangan ijtimoiy media monitoringidan foydalanishga imkon beradi.
JP Morgan shartnomalarni qayta ishlash uchun sun'iy intellektni joriy qilib, har yili 360 000 ish soatini tejab, innovatsion banklarda ishlashning ajoyib o'sishi kuzatilmoqda [11]. Britaniyaning Atom Neobank kompaniyasi AI yordamchilari xodimlarning ish samaradorligini 50% ga oshirishini da'vo qilmoqda [12]. Forrester prognozlariga ko'ra, 2022-yilga kelib sanoatdagi tranzaksiya hajmining qariyb 80 foizi AI aloqa nuqtalari yordamida amalga oshirilgan.
Sog'liqni saqlash sohasida AI yaxshi tashxis qo'yish, davolanishni rejalashtirish va shaxsiylashtirilgan parvarishni rag'batlantiradi [13]. Tasvirni aniqlash sun'iy intellekti saraton, insult va ko'z kasalliklarini aniqlash darajasini oshirish orqali patologlar va rentgenologlarga yordam beradi. Genomika aniq tibbiyot uchun sun'iy intellektdan foydalanadi, robot jarrohlar esa imkoniyatlarni kengaytiradi. Chatbotlar va virtual hamshiralar stressli tizimlarni tushirish uchun ko'proq muntazam shifokor vazifalarini hal qilishadi. Telemeditsina miqdoriy o'z-o'ziga xizmat ko'rsatish texnologiyalari bilan birgalikda tibbiy guruhlarga tashriflar oralig'ida real vaqt rejimida bemorlar haqida boy ma'lumot beradi.
Jamiyat darajasida - aqlli transportdan barqaror rivojlanishga qadar son-sanoqsiz ijobiy tashqi ta'sirlar to'planib bormoqda [14]. Birlashgan Millatlar Tashkilotining "Sun'iy intellekt -yaxshilik uchun" harakati samaradorlikni etika bilan muvozanatlashtirib, ko'plab bunday ilovalarni nazorat qiladi [15]. Biroq, Gartner ogohlantirishicha, sezilarli yutuqlarga qaramay, hozirgi sun'iy intellekt loyihalarining 85% dan ortig'i ma'lumotlar, model sifati yoki integratsiya haqiqatlari bilan bog'liq kamchiliklar tufayli muvaffaqiyatsizlikka uchrashi mumkin [16]. Bugungi kunda shov-shuv imkoniyatlardan oldinda.
MUHOKAMA
To'rtinchi sanoat inqilobi hozirgi o'n yil ichida asosan sun'iy intellekt tufayli rivojlanishda davom etmoqda [8]. Mashinani o'rganish va neyron tarmoqlari kabi kuchli, kengaytiriladigan texnologiyalar avtomatlashtirish, tushunish va ijodkorlikning yangi bosqichlarini ochadi. Ushbu eksponensial texnologiyalar global sanoat va jamiyatlarda tub o'zgarishlarga yordam beradi. Moliyaviy xizmatlar, sog'liqni saqlash, transport, ta'lim, ommaviy axborot vositalari, siyosatni ishlab chiqish va boshqalar AI ta'sirida rivojlanadi [9].
Ammo tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, ta'sirchan yutuqlarga qaramay, sun'iy intellekt ilovalarining aksariyati nazorat qilinadigan sharoitlardan tashqarida tor bo'lib qoladi. Qisqa muddatli taraqqiyot AI vositalarining maqsadli kombinatsiyasi va insonning o'ziga xos ongidan kelib chiqadi. Noto'g'ri ma'lumotlar, algoritmlar va amaliyotlar bexosdan zarar yetkazishi mumkin. Olimlarning ogohlantirishicha, noto'g'ri loyiha hatto mavjud ijtimoiy noto'g'ri qarashlar, iqtisodiy tafovutlar va axloqiy defoltlarni kuchaytirishi mumkin [13-15].
Sun'iy intellektning transformatsion potensiali ko'pchilik hisoblarda aniq saqlanib qolmoqda, yaxshilangan hayot bilan o'lchanadimi yoki trillionlab dollar bilanmi, buning dunyo
bo'ylab ko'rsatayotgan ta'siri aniq isbotlaydi. Biroq, puxta o'ylangan yetakchilik va sektorlar bo'ylab muvoflqlashtirilgan harakatlar amalga oshirish jamiyatlar uchun beqarorlik emas, balki kuchga ega bo'lishini ta'minlashga yordam beradi. Loyiha mualliflari domen ma'murlari va foydalanuvchilarning o'zlari bilan faol hamkorlik qilishlari kerak. AI qobiliyatlari eksponent ravishda tezlashsa ham, ishonchlilik va qiymatni oshirish sari birgalikda istiqbollidir. Insoniyatga asoslangan birgalikdagi egalik va javobgarlik, kelajakdagi buzilishlardan xavfsiz o'tishga yordam berishi mumkin. XULOSA
Raqamli inqilob butun dunyo bo'ylab rivojlanib bormoqda, bu barcha yirik sohalarda sun'iy intellekt innovatsiyalari bilan keng ta'minlangan. Mashinani o'rganish, neyron tarmoqlar va robototexnika kabi kuchli texnikalar misli ko'rilmagan miqyosda avtomatlashtirish, tushuncha va ijodkorlikni ochmoqda. Global YaIM prognozlari aqlli shaharlar, maxsus sog'liqni saqlash, kengaytirilgan ishchi kuchlari va boshqalar orqali ijtimoiy-iqtisodiy farovonlikni oshirishni taklif qiladi. Biroq, adabiyot hozirgi dasturlarning aksariyati tor yoki shaffof bo'lib qolishini ta'kidlamoqda. Noto'g'ri ma'lumotlar, algoritmlar va amaliyotlar kutilmagan zararlarni xavf ostiga qo'yadi. Noto'g'ri jamoat savodxonligi va siyosat doiralari hayajonni noaniqlik bilan yanada aralashtiradi.
Ushbu murakkab muammolar mas'uliyatli o'sish va boshqaruvni talab qiladi. Inklyuziv loyiha jarayonlari odamlarga tizimlarni adolatsiz, xavfli yoki ishonchsiz natijalardan uzoqlashtirishga yordam beradi. Birgalikda nazorat va birgalikda qaror qabul qilish jamoatchilik ishonchini ta'minlashga yordam beradi. Sekinlik va ko'rinmas tezlik harakati bilan AI butun sektorlarni jamiyatlarga kuch berish uchun o'zgartirishi mumkin. Ammo e'tiborga olinmagan dasturlar beqarorlikni isbotlash xavfini tug'diradi.
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, sun'iy intellekt (AI) texnologiyalarining hozirgi raqamli iqtisodiyotda qo'llanilishida xushyorlik va insoniy qadriyatlarni saqlab qolishi kerakdir. Keyingi tadqiqotlar institutsional siyosat va ehtiyotkorlikni qanday muvozanatlashini kuzatishi kerak. Har doim yangi texnologiyalar atrofida tanlov qilish mumkin.
REFERENCES
1. Schwab, K. (2017). The fourth industrial revolution. Crown Business.
2. Nilsson, N. J. (2010). The quest for artificial intelligence. Cambridge University Press.
3. Jordan, M. I., & Mitchell, T. M. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349(6245), 255-260.
4. Tuomi, I. (2018). The impact of artificial intelligence on learning, teaching, and education. Publications Office of the European Union.
5. Purdy, M., & Daugherty, P. (2017). How AI boosts industry profits and innovation. Accenture.
6. PwC (2017) Sizing the Prize: What's the real value of AI for your business and how can you capitalise? https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf
7. Zlotowski, J., Yogeeswaran, K., & Bartneck, C. (2017). Can we control artificial intelligence and loss of privacy? Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, 61(1), 1110-1114.
8. Baum, S. D., Barrett, A. A., & Yampolskiy, R. V. (2017). Modeling and interpreting expert disagreement about artificial superintelligence. Informatica, 41(4).
9. Jordan, M. I., & Mitchell, T. M. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349(6245), 255-260.
10. Mitchell, T. (1997). Machine learning. Burr Ridge, IL: McGraw Hill
11. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436-444.
12. Siciliano, B., & Khatib, O. (Eds.). (2016). Springer handbook of robotics. Springer.
13. Hernandez, J., Harrell, M., & Hammoudeh, S. (2018). AI Transformation Playbook. PricewaterhouseCoopers LLP.
14. Bughin, J., Seong, J., Manyika, J., Chui, M., & Joshi, R. (2018). Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy. McKinsey Global Institute.
15. Davenport, T., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard business review, 96(1), 108-116.
16. OECD (2019), Artificial Intelligence in Society, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/eedfee77-en.
