SUN’IY INTELLEKT TIZIMINI ISHLAB CHIQISHDA FOYDALANILADIGAN TEXNOLOGIYALAR Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023

SUN'IY INTELLEKT TIZIMINI ISHLAB CHIQISHDA FOYDALANILADIGAN

TEXNOLOGIYALAR 1Raxmanov Q.S., 2Xushvaqtov O.A.

1O'zbekiston xalqaro islom akademiyasi "Zamonaviy AKT" kafedrasi mudiri, t.f.n., dotsent 2O'zbekiston xalqaro islom akademiyasi "Axborot xavfsizligini boshqarish"

mutaxassisligi magistranti https://doi.org/10.5281/zenodo.7854284

Abstract. This article describes the technology and methods used in the production of artificial intelligence programs and systems, their differences, possibilities, and advantages in use. Also, statistics on artificial intelligence systems and currently popular smart systems are analyzed.

Keywords: artificial intelligence, intelligent systems, intelligent machine, robots, expert systems, chatbots, personalization, platform, software.

Kirish. SI (SI) texnologik vositalaridan keng foydalanishni yo'lga qo'yish, raqamli ma'lumotlarni to'plash, ularni saqlash va yanada mukammal holda ishlashini rivojlantirish maqsadida ayni vaqtlarda yurtimizda ham malakali va yuqori tajribaga ega bo'lgan kadrlarni tayyorlash, mazkur yo'nalishdagi ilmiy va amaliy loyihalarni qo'llab-quvvatlashga doir qator ishlar amalga oshirilmoqda. O'z navbatida, SIni rivojlantirish va uni nafaqat yoshlar balki butun omma uchun keng tarqalishi yurtimizda o'z kasbiga fidoiy kadrlar sonini oshirish hukumat talabi bo'libgina qolmay balki, uni hozirgi zamonaviy dunyo ham talab etmoqda. Shu bilan birga ushbu texnologiyalarning ishlash tamoyillari, ularni yaratishda foydalaniladigan texnologiya va metodlarni o'rganish va tahlil qilish muhim vazifalardan biri sanaladi. Ayni vaqtda yurtimizda ham ushbu yo'nalish bo'yicha "Raqamli texnologiyalar va SI" ixtisosligi oliy malakali kadrlarning ilmiy va ilmiy-pedagogik mutaxassisliklar nomenklaturasiga kiritildi va uning uchun pasport yaratildi. Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti hamda Raqamli texnologiyalar va SIni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot institutida "Raqamli texnologiyalar va SI ixtisosligi" bo'yicha oliy ta'limdan keyingi ta'lim yaratildi. Bularning barchasi, yoshlarning bu sohani eng professional ustasi bo'lishi uchun xizmat qiladi deb o'ylaymiz [1].

Masalaning qo'yilishi. Ma'lumki, hozirgi kunda, raqamli texnologiya vositalari bir qator sohalarga kirib bormoqda. Shu jumladan, SI texnologik vositalarining ishlab chiqilishida qo'llaniladigan texnologiyalar tahlili va uning turli sohalarda qay tarzda qo'llanilishi, yanada aniqroq aytganda, qaysi sohada SI yuqoriroq natija ko'rsatishi tahlili bizning oldimizga qo'ygan asosiy vazifalardan biri hisoblanadi.

Ba'zi sohalar SIdan foydalanishni endigina boshlayotgan bo'lsa, boshqalari tajribali foydalanuvchilar sanaladi. Har ikkisining ham ushbu sohaga kirib kelish yo' llari bor. Qanday bo'lmasin, SIning kundalik hayotimizga ta'sirini e'tiborsiz qoldirish qiyin. Quyida SIni sohada qo'llanishini qarab chiqamiz:

Ta'limda: SI darsliklarni raqamlashtirish uchun ishlatiladi, dastlabki bosqichdagi virtual repetitorlar inson o'qituvchilarni qo'llab-quvvatlaydi va yuz tahlili yordamida o'quvchilarning his-tuyg'ularini, qiynalayotgan yoki zerikayotganini yaxshiroq aniqlash uchun yaxshi tahlil qilishda qo'llaniladi.

Sog'liqni saqlashda: Kasalliklarga tezroq va aniq tashxis qo'yiladi, dori-darmonlarni

INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023

topish tezlashadi va soddalashtiriladi, virtual hamshira yordamchilari bemorlarni kuzatib boradi. Katta ma'lumotlarni tahlil qilish bilan esa sog'liqni saqlashda bemorning individuval analizlarini to'plashda yordam beradi.

Transport va logistikada: Hozirgi kundagi avtomatlashtirilgan o'zi yurar transport vositalari kun kelib garchi ularning rivojlanishi biroz vaqt talab qilsada, lekin bizni inson boshqaruvisiz tashiydi.

Ishlab chiqarishda: Yig'ish kabi operatsiyalar uchun SIga asoslangan robotlar ish samaradorligida juda yaxshi qo'l kelmoqda. Bu eng katta samara berayotgan soha desak

1-rasm. Global SI bozorining daromadi [4].

Mijozlarga xizmat ko'rsatishda: SIni ishlab chiqarish liniyalariga integratsiyalash orqali ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirish, ishlamay qolish vaqtini kamaytirishi va umumiy samaradorlikni oshirishi mumkin. Uskunaning potentsial nosozliklarini yuzaga kelishidan oldin aniqlash uchun mashinani o'rganish algoritmlaridan foydalaniladi.

SI tizimini ishlab chiqish uchun bir qancha zamonaviy dasturlash tillari va algoritmlaridan foydalaniladi, bu bilan inson kabi o'rganish, fikr yuritish va vazifalarni bajara oladigan aqlli mashinani yaratish uchun imkoniyatlari paydo bo'lmoqda. SI tizimini ishlab chiqishda foydalaniladigan asosiy texnologiya va metodlar quyida keltirilgan [2]:

- Mashinani o'rganish (Machine Learning) - bu SIning kichik to'plami bo'lib, u mashinalarga aniq dasturlashtirilmagan holda ma'lumotlardan o'rganish va bashorat qilish yoki qaror qabul qilish imkonini berish uchun algoritmlardan foydalanishni o'z ichiga oladi;

- Tabiiy tilni qayta ishlash (Natural Language Processing (NLP)) - bu ham SIning bo'limi bo'lib, u mashinalarga inson tilini tushunish, sharhlash va yaratish imkonini beradi;

- Chuqur o'rganish (Deep Learning) - bu murakkab muammolarni modellashtirish va hal qilish uchun sun'iy neyron tarmoqlardan foydalanishni o'z ichiga olgan mashinani o'rganishning bir qismi hisoblanadi;

- Kompyuterni ko'rish (Computer Vision) - bu SIning bo'limi bo'lib, u mashinalarga

INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023

atrofdagi dunyodan vizual ma'lumotlarni sharhlash va tahlil qilish imkonini beradi;

- Robototexnika (Robotics) - bu odamlar uchun xavfli, qiyin yoki zerikarli vazifalarni bajarish uchun robotlar va SI tizimlaridan foydalanishni o'z ichiga olgan soha sanaladi;

- Kognitiv hisoblash (Cognitive Computing) - bu insonning fikrlash jarayonlari va qaror qabul qilish jarayonini taqlid qilish uchun algoritmlar va texnologiyalardan foydalanishni o'z ichiga olgan SIning bir bo'limi;

Machine Learning

Deep Learning

Dense Embedding

2-rasm. Matnni tanib olishning mashinani o'rganish (ML) va chuqur o'rganish (DL)

texnologiyalari farqi [5]

- Ekspert tizimlar (Expert Systems) - bu bilim va fikrlash usullarini qo'llash orqali muayyan sohalarda maslahat va yo'l-yo'riq berish uchun mo'ljallangan SI tizimlari.

- Tabiiy foydalanuvchi interfeyslari (Natural User Interfaces - NUIs) - bu odamlarga tabiiy til, imo-ishoralar va boshqa intuitiv usullardan foydalangan holda SI tizimlari bilan o'zaro ta'sir qilish imkonini beruvchi interfeyslar;

- Bulutli hisoblash (Cloud Computing) - SI tizimlariga uzoq serverlardan katta hajmdagi ma'lumotlar va qayta ishlash quvvatiga kirish imkonini beradi, bu ularga murakkab hisob-kitoblarni amalga oshirish va katta hajmdagi ma'lumotlardan o'rganish va foydalanish imkonini beradi;

- Narsalar Interneti (Internet of Things - IoT) - bu o'zaro bog'langan qurilmalar va sensorlar tarmog'i bo'lib, u ma'lumotlarni to'plash va almashish imkonini beradi, bu esa SI tizimlariga real vaqtda dunyo haqida ma'lumot to'plash imkonini beradi.

Bundan tashqari tabiiy tilni qayta ishlash yo'nalishi (NLP) ham SIning bir yo'nalishi va u mashinalarga inson tilini tushunish, talqin qilish va yaratishga imkon beradi. NLP texnologiyasi so'nggi yillarda sezilarli darajada rivojlangan va hozirda chatbotlar va virtual yordamchilardan tortib til tarjimasi va hissiyotlarni tahlil qilishgacha keng ko'lamli ilovalarda qo'llaniladi. Bulardan eng mashhuri hozirda ChatGPT hisoblanib uning asosi tabiiy tilni qayta ishlash texnologiyasiga borib taqaladi.

INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 2T-28, 2G23

SI tizimlari va dasturiy ta'minotini ishlab chiqish odatda bir nechta jarayonlarni o'z ichiga olib, ular muayyan dastur va domenga qarab farq qilishi mumkin. Biroq, SI tizimlari va dasturiy ta'minotini ishlab chiqish bilan bog'liq ba'zi umumiy jarayonlarga quyidagilar kiradi [3]:

I bosqich: Muammoni aniqlash va texnik talablar. SI tizimlari va dasturiy ta'minotini ishlab chiqishda birinchi qadam tizim hal qilish uchun mo'ljallangan muammo yoki vazifani aniqlash hamda tizimini ishlab chiqishda qo'yiladigan texnik talablar bilan tanishish.

II bosqich: Ma'lumotlarni yig'ish va qayta ishlash. SI tizimlari o'rganish va aniq bashorat qilish uchun katta hajmdagi ma'lumotlarni talab qiladi. Ushbu ma'lumotlar turli manbalardan to'planishi va tizim tomonidan toza, izchil va foydalanishga yaroqliligini ta'minlash uchun oldindan qayta ishlanishi kerak.

III bosqich: Algoritm tanlash va modelni o'rgatish. Ma'lumotlar yig'ilgandan va oldindan ishlov berilgandan so'ng, keyingi qadam tizim uchun mos algoritm va modellarni tanlashdir. Bu topshiriq uchun qaysi biri eng samarali ekanligini aniqlash uchun turli xil algoritmlarni sinab ko'rish va baholashni o'z ichiga oladi, keyin esa oldindan ishlangan ma'lumotlardan foydalangan holda modellarni o'rgatadi.

IV bosqich: Modelni baholash va optimallashtirish. Modellar o'qitilgandan so'ng, ular vazifani qanchalik yaxshi bajarishini aniqlash uchun baholanishi kerak. Agar ishlash qoniqarli bo'lmasa, modellarni parametrlarni o'zgartirish yoki turli xil algoritmlarni qo'llash orqali optimallashtirish kerak bo'lishi mumkin.

V bosqich: Sharh va tushuntirish. Nihoyat, oxirgi foydalanuvchilar va manfaatdor tomonlarga SI tizimining natijalarini izohlash va tushuntirish kerak bo'ladi. Bu natijalarni tushunarli va harakatga keltiriladigan tarzda vizualizatsiya qilish va yetkazish usullarini ishlab chiqishni o'z ichiga oladi.

Bular SI tizimlari va dasturiy ta'minotni ishlab chiqishda ishtirok etadigan asosiy jarayonlar sanaladi. Albatta, SIni tadbiq etishda soha xususiyatidan kelib chiqqan holda o'zgarishi mumkin. Biroq, aniq jarayonlar va amallar qo'llaniladigan maxsus dastur, domen va texnologiyaga qarab farq qilishi mumkin.

Xulosa

Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, SI deyarli barcha sohalarga kirib bormoqda va uning ta'siri faqatgina 2023-yil oxiri va keyingi yillarda kuchayishi kutilmoqda. Sog'liqni saqlashdan tortib ishlab chiqarishgacha, moliyadan tortib transportgacha, SI korxonalarning ishlash uslubini inqilobiy tarzda o'zgartirib, ularni yanada samaraliroq va mijozlarga yo'naltirilgan shaklda qiladi. Texnologiya rivojlanishda davom etar ekan, biz bugungi kunda tasavvur ham qila olmaydigan sohalarda SIning yanada ko'proq qo'llanilishini kutishimiz mumkin. Hozirgi globallashgan dunyoda SI texnologiyalarini ishlab chiqish va qo'llash sohasi vakillari esa SIning imkoniyatlari va xavflaridan tobora ko'proq xabardor bo'lishini talab etadi. SIdan foydalanish bilan bog'liq jarayonlar va ularni yo'lga qo'yish kerak bo'lgan masalalar bo'yicha umumiy konsepsiyalarni ishlab chiqish muhim vazifalardan sanaladi. Umuman olganda, shuni ta'kidlash muhimki, fuqarolarning shaxsiy ma'lumotlarini qayta ishlaydigan SI tizimlari soni ortib borayotganligi sababli, bu masala tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda. Shu sababdan SI ishlab chiqishda foydalanadigan texnologiyalar, usul va metodlar bilan yaqin tanishish hamda ishlash prinsplari bilan qiziqish dolzarb yo'nalish bo'lib qolaveradi.

INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023

REFERENCES

1. O'zbekiston Respublikasi Prezidentining 2021-yil 26-avgustdagi "Sun'iy intellekt texnologiyalarini qo'llash bo'yicha maxsus rejimni joriy qilish chora-tadbirlari to'g'risida"gi PQ-5234-son qarori. https://lex.uz/ru/docs/-5746496

2. "The Seven Steps of Machine Learning" - google kompaniyasi tomonidan taqdim etilgan blog post. https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

3. Artificial Intelligence: A Modern Approach . Stuart Russel and Peter Norvig . 2009. 1115-page

4. https://explodingtopics.com/blog/ai-statistics#ai-market-size

5. https://www.mdpi.com/2079-9292/9/3/483