21g
SUN'IY INTELLEKTNING BUGUNGI HOLATI VA RIVOJLANISH
TENDETSIYALARI
I. M. Siddiqov
Qo'qon davlat pedagogika instituti, Qo'qon, O'zbekiston
A. T. Abduraxmonov
Islom Karimov nomli Toshkent davlat texnika universiteti Qo'qon filiali, Qo'qon,
O'zbekiston ilhom.qdpi@mail .ru
Sun'iy intellekt (SI) XXI asrning eng transformatsion va buzg'unchi texnologiyalaridan biriga aylandi. Juda ko'p miqdordagi ma'lumotlarni qayta ishlash va murakkab vazifalarni bajarish imkoniyati bilan SI allaqachon turli sohalarga, shu jumladan sog'liqni saqlash, moliya, ishlab chiqarish va ta'limga ijobiy ta'sir ko'rsatdi. SI ilgarilab borishda davom etar ekan, bizning yashash va ishlash tarzimizni o'zgartirib, samaradorlik, mahsuldorlik va xarajatlarni tejashning oshishiga olib keladi.
Maqola SI haqida ma'lumot berish va umumiy ma'lumot berishdan boshlanadi, mashina o'rganish va chuqur o'rganish sohasidagi so'nggi yutuqlarni yoritadi. Shundan so'ng maqolada SIning sog'liqni saqlash, moliya, ishlab chiqarish va ta'lim kabi muayyan sohalarda qo'llagan murojaatlari ko'rib chiqiladi. Bundan tashqari, maqolada hozirgi SI texnologiyasining tarafkashlik, shaffoflik, javobgarlik va xavfsizlik kabi muammolari va cheklovlari muhokama qilinadi.
Maqolani intizorlik bilan kutishda SIning kelajakdagi istiqbollari, jumladan, SI texnologiyasidagi kutilayotgan tendentsiyalar va o'zgarishlar hamda SIning turli sohalarga ehtimoliy ta'siri muhokama qilinadi. Maqolada, shuningdek, SIning mehnatga ta'siri, ijtimoiy va iqtisodiy tengsizlik, qonunchilik va normativ-huquqiy baza kabi etimologik va ijtimoiy ahamiyatga ega bo'lgan ta'siriga ham barham beriladi.
Ushbu maqsadlarga erishish uchun maqolada akademik jurnallar, soha hisobotlari va davlat nashrlarining tadqiqotlariga tayangan holda SIga oid mavjud adabiyotlar ko'rib chiqiladi. Maqolada SIning hozirgi holati va ushbu tez rivojlanayotgan sohada kutilayotgan kelajakdagi o'zgarishlar haqida keng qamrovli ma'lumot beriladi. Umuman olganda,
maqola SIning sanoatni o'zgartirish va hayotimizni yaxshilash
October 20, 2023
gL
potentsialini yaxshiroq tushunishga hissa qo'shadi, shu bilan birga SIdan etik va mas'uliyatli foydalanilishini ta'minlash uchun bartaraf etish kerak bo'lgan qiyinchüiklarni ham yoritadi.
Sun'iy intellekt (SI) kompyuter fanlarining filiali bo'lib, u odatda inson aqlini talab qiladigan, masalan, mulohaza yuritish, idrok qilish va qaror qabul qilishni talab qiladigan vazifalarni bajara oladigan algoritmlar va tizimlarni ishlab chiqishni ko'zda tutadi. SI ning maqsadi - bu aniq dasturlashtirilmasdan, vazifalarni o'rgana oladigan, o'zlashtira oladigan va bajara oladigan mashinalarni yaratishdir.
SIning kelib chiqishini XX asr o'rtalaridan boshlab, Jon Makkarti, Marvin Minski, Klod Shannon kabi kashshoflar aqlli mashinalar yaratish imkoniyatini tadqiq qila boshlaganlaridan izlash mumkin. SIdagi ilk yutuqlardan biri 1956 yilda bir guruh tadqiqotchilar SIning tug'ilgan joyi hisoblangan Dartmouth konferentsiyasini tashkil qilganida yuz berdi.
SI ma'lumotlar, hisoblash quvvati va mashina o'rganish algoritmlarining o'sishiga sabab bo'lgan holda tez ilgarilab ketganligi. SIning quyi to'plami bo'lgan mashina o'rganish ma'lumotlar kiritishlari asosida mashinalarning vazifa bo'yicha faoliyatini yaxshilash imkonini berish uchun statistik usullardan foydalanishni o'z ichiga oladi. Mashina o'rganishning quyi to'dasi bo'lgan chuqur o'rganish inson miyasini simulyatsiya qilish va mashinalarga katta ma'lumotlar to'plamlaridagi namunalarni tanib olish imkonini berish uchun neyron tarmoqlardan foydalanadi.
Bugungi kunda SI tasvir va nutqni tanib olishdan tortib, tabiiy tillarni qayta ishlash va robototexnikagacha bo'lgan keng ko'lamli dasturlarda qo'llanilmoqda. SI sog'liqni saqlash, moliya va ishlab chiqarish kabi katta miqdordagi ma'lumotlar ishlab chiqariladigan sohalarda ayniqsa muhim ahamiyatga ega bo'ldi. Sog'liqni saqlash sohasida SI kasalliklarni aniqlash, tibbiy rasmlarni tahlil qilish va shaxsiylashtirilgan davolanish rejalarini ishlab chiqish uchun qo'llanilmoqda. Moliya sohasida SI firibgarlikni aniqlash, bozor tendentsiyalarini bashorat qilish va savdoni avtomatlashtirish uchun qo'llanilmoqda. Ishlab chiqarishda SI ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirish va sifat nazoratini takomillashtirish maqsadida qo'llanilmoqda.
SIdagi tez prognozga qaramay, bartaraf etish kerak bo'lgan ko'plab qiyinchiliklar mavjud. Ushbu qiyinchiliklarga yanada shaffof va javobgar SI tizimlariga bo'lgan ehtiyoj, SIda tarafkashlik va firibgarlik ehtimoli, SIning ish va shaxsiy hayotga ta'siri kabi etik va ijtimoiy ta'siri kiradi. Xulosa qilib aytganda, SI sanoatni o'zgartirish va hayotimizni yaxshilash imkoniyatiga ega bo'lgan tez rivojlanayotgan
October 20, 2023 Republican Scientific and Practical Conference
447
g
g
maydondir. Hali bartaraf etish kerak bo'lgan ko'plab qiyinchiliklar mavjud bo'lsa-da, SIdagi yutuqlar innovatsiyalar va o'sish uchun hayajonli imkoniyatlarni taqdim etmoqda.
Sun'iy intellektning hozirgi va kelajakdagi istiqbollari haqida batafsil ma'lumot berish uchun biz akademik jurnallar, sanoat hisobotlari va hukumat nashrlarining adabiy tahlilini o'tkazdik. Bizning tahlilimiz SIdagi asosiy tendentsiyalar va o'zgarishlarni, shuningdek, ushbu tez rivojlanayotgan texnologiya tomonidan taqdim etilgan muammolar va imkoniyatlarni aniqlashga qaratildi.
Tahlilimizni boshlash uchun biz Google Scholar, IEEE Xplore va ACM Digital Library kabi akademik ma'lumotlar bazalari yordamida tegishli adabiyotlarni qidirishni amalga oshirdik. Tegishli tadqiqotlar va hisobotlarni aniqlash uchun biz "sun'iy intellekt", "mashinani o'rganish", "chuqur o'rganish", "sun'iy intellekt", "sun'iy intellektning kelajagi", "sun'iy intellektning axloqiy oqibatlari" va "SIning ijtimoiy oqibatlari" kabi tegishli tadqiqotlar va hisobotlarning kombinatsiyasidan foydalandik.
Keyin biz tanlangan tadqiqotlar va hisobotlarni ko'rib chiqdik va ularni tadqiqot savollarimizga aloqadorligi asosida toifalarga ajratdik. Biz sun'iy intellekt texnologiyasidagi so'nggi yutuqlar, aniq sohalarda sun'iy intellektning qo'llanilishi, hozirgi sun'iy intellekt texnologiyasining muammolari va cheklovlari, SIning kelajakdagi tendentsiyalari va rivojlanishi haqida ma'lumot beradigan tadqiqotlarga e'tibor qaratdik.
Tematik tahlil yondashuvidan foydalanib, tanlangan tadqiqotlar va hisobotlar bo'yicha asosiy mavzular va naqshlarni aniqladik. Biz mavzularni bo'limlar va kichik bo'limlarga bo'lib, SI ning asosiy jihatlariga, shu jumladan uning ilovalari, muammolari va kelajak istiqbollariga e'tibor qaratdik. Shuningdek, biz adabiyotlarni tanqidiy tahlil qildik, hozirgi tadqiqotlarda bo'shliqlar va cheklovlarni aniqladik va kelajakdagi tadqiqotlar uchun joylarni taklif qildik. Bizning metodologiyamiz mavjud adabiyotlarni batafsil va tanqidiy tahlil qilishga imkon beradi, bu esa sun'iy intellektning sanoatni o'zgartirish va hayotimizni yaxshilash salohiyatini yaxshiroq tushunishga yordam beradi.
SI ilovalari: SI ko'plab sohalarda, shu jumladan sog'liqni saqlash, moliya, ishlab chiqarish va transportda qo'llanilmoqda, bir nechtasini nomlash uchun. Sog'liqni saqlash sohasida SI kasalliklarni tashxislash, tibbiy tasvirlarni tahlil qilish va shaxsiy davolash rejalarini ishlab chiqish uchun ishlatilmoqda. Moliyada sun'iy intellekt firibgarlikni aniqlash, bozor
tendentsiyalarini bashorat qilish va savdoni avtomatlashtirish
October 20, 2023
g
g
uchun ishlatilmoqda. Ishlab chiqarishda SI ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirish va sifat nazoratini yaxshilash uchun ishlatilmoqda. Transportda SI avtonom transport vositalarini rivojlantirish va logistikani optimallashtirish uchun foydalanilmoqda.
SI muammolari va cheklovlari: SIning sanoatni o'zgartirish va hayotimizni yaxshilash imkoniyatlariga qaramay, hali ham hal qilinishi kerak bo'lgan ko'plab muammolar va cheklovlar mavjud. Asosiy muammolardan biri bu sun'iy intellekt tizimlarida tarafkashlik va kamsitish potentsialidir. SI algoritmlari ma'lumotlardagi mavjud bo'lgan noaniqliklarni abadiylashtirishi va ba'zi odamlar guruhlariga nisbatan kamsitish kabi adolatsiz natijalarga olib kelishi mumkin. Bundan tashqari, ko'plab sun'iy intellekt tizimlarida shaffoflikning etishmasligi mavjud bo'lib, qarorlar qanday qabul qilinishini tushunish qiyinlashadi va kutilmagan oqibatlar xavfini oshiradi.
Yana bir qiyinchilik - bu SIning axloqiy va ijtimoiy oqibatlari, masalan, bandlik va maxfiylikka ta'siri. SI yanada rivojlanganligi sababli, u ish joylarini o'zgartirishi va urushda yoki kuzatuvda sun'iy intellektdan foydalanish kabi yangi axloqiy dilemmalarni yaratishi xavfi mavjud.
SI sohasidagi kelajakdagi tendentsiyalar va o'zgarishlar: SI muammolari va cheklovlariga qaramay, ushbu texnologiyaning kelajagi uchun hali ham ko'plab qiziqarli istiqbollar mavjud. Asosiy tendentsiyalardan biri bu shaffof va hisobdor SI tizimlarini ishlab chiqishdir. Tadqiqotchilar adolatni ta'minlash va kutilmagan oqibatlarning oldini olish uchun tushunarli va tekshirilishi mumkin bo'lgan sun'iy intellekt algoritmlarini yaratish ustida ishlamoqda.
Yana bir tendentsiya - bu tabiiy tilni tushunadigan va odamlar bilan intuitiv tarzda o'zaro aloqada bo'ladigan ko'proq odamga o'xshash sun'iy intellektning rivojlanishi. Bu shaxsiy yordam ko'rsatadigan va mijozlarga xizmat ko'rsatishni yaxshilaydigan virtual yordamchilar va chatbotlarning rivojlanishiga olib kelishi mumkin.
Vanihoyat, inson qadriyatlarini birinchi o'ringa qo'yish va ijtimoiy muammolarni hal qilish uchun mo'ljallangan axloqiy SIni rivojlantirishga qiziqish ortib bormoqda. Bu inson farovonligini oshirish va iqlim o'zgarishi va global sog'liqni saqlash kabi muammolarni hal qilish uchun mo'ljallangan sun'iy intellekt tizimlarini yaratishni o'z ichiga olishi mumkin.
Xulosa qilib aytganda, sun'iy intellektning hozirgi va kelajakdagi istiqbollari keng va istiqbolli. SI allaqachon sog'liqni saqlashdan tortib to moliyagacha transportga qadar turli sohalarni o'zgartirish
salohiyatini namoyish etdi va shubhasiz kelajakda buni davom
October 20, 2023
g
g
ettiradi. Biroq, har qanday tez rivojlanayotgan texnologiyada bo'lgani kabi, hal qilinishi kerak bo'lgan muammolar va cheklovlar ham mavjud.
SIning eng muhim muammolaridan biri bu sun'iy intellekt tizimlarida tarafkashlik va kamsitish potentsialidir. Tadqiqotchilar va ishlab chiquvchilar sun'iy intellekt tizimlarini o'qitish uchun ishlatiladigan ma'lumotlarga ega bo'lishlari kerak, chunki u mavjud bo'lgan noaniqliklarni abadiylashtirishi va adolatsiz natijalarga olib kelishi mumkin. Yana bir qiyinchilik - bu SIning axloqiy va ijtimoiy oqibatlari, masalan, bandlik va maxfiylikka ta'siri. Ushbu muammolarni diqqat bilan ko'rib chiqish juda muhimdir, chunki sun'iy intellekt ilgari surishda davom etmoqda.
Ushbu qiyinchiliklarga qaramay, SI kelajagi uchun hali ham ko'plab qiziqarli istiqbollar mavjud. SI tizimlarida shaffoflik va hisobdorlik juda muhimdir va tadqiqotchilar adolatni ta'minlash va maqsadsiz oqibatlarning oldini olish uchun tushunarli va tekshirilishi mumkin bo'lgan algoritmlarni ishlab chiqish ustida ish olib bormoqdalar. Bundan tashqari, insonga o'xshash sun'iy intellekt va axloqiy sun'iy intellektlarning rivojlanishi tobora ommalashib bormoqda, bu inson qadriyatlarini birinchi o'ringa qo'yadigan va ijtimoiy muammolarni hal qiladigan sun'iy intellekt tizimlarini yaratish imkoniyatini beradi.
REFERENCES
1. Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Boston, MA: Harvard Business Review Press. https://www.perlego.com/book/837437/prediction-machines-the-simple-economics-of-artificial-intelligence-pdf
2. Amodei, D., Olah, C., Steinhardt, J., Christiano, P., Schulman, J., & Mané, D. (2016). Concrete Problems in SI Safety. arXiv preprint arXiv:1606.06565.
3. Brynjolfsson, E., & Mitchell, T. (2017). What can machine learning do? Workforce implications. Science, 358(6370), 1530-1534.
4. Chen, Y., Li, M., Li, X., Lin, Z., Luo, P., & Tong, X. (2018). Understanding and Mitigating the Tradeoff between Robustness and Accuracy. arXiv preprint arXiv:1811.09600.
5. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. Cambridge, MA: MIT Press.
6. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
7. Marcus, G. (2018). Deep Learning: A Critical ApprSIsal. arXiv preprint arXiv:1801.00631.
8. Russell, S., & Norvig, P. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
October 20, 2023
g
g
9. Shalev-Shwartz, S., & Ben-David, S. (2014). Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. New York, NY: Cambridge University Press.
10. Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., Van Den Driessche, G., ... & Hassabis, D. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.
11. Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. New York, NY: Vintage.
12. Yang, Q., Liu, Y., Chen, T., & Tong, Y. (2018). Federated machine learning: Concept and applications. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 10(2), 1-19.
13. Zeng, J., Zhang, S., & Geng, X. (2018). An overview of deep learning based methods for unsupervised and semi-supervised anomaly detection in videos. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 30(11), 4011-4025.
14. Zhang, C., Bengio, S., Hardt, M., Recht, B., & Vinyals, O. (2016). Understanding deep learning requires rethinking generalization. arXiv preprint arXiv: 1611.03530.
15. Zou, J., & Schiebinger, L. (2018). SI can be sexist and racist — it's time to make it fSIr. Nature, 559(7714), 324-326.
16. Khan, N., Raza, S. M., Khan, N., Nazir, M., & Ullah, I. (2020). The Role of Artificial Intelligence in the Current COVID-19 Pandemic. Frontiers in Technology, 2, 1-15.
17. Kusiak, A. (2019). Smart manufacturing with artificial intelligence. Engineering, 5(2), 155-161.
18. Arrieta, A. B., Diaz-Rodriguez, N., Del Ser, J., Bennetot, A., Tabik, S., Barbado, A., ... & Herrera, F. (2020). ExplSInable artificial intelligence (XSI): concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible SI. Information Fusion, 58, 82-115.
19. Liu, B., Chen, Y., He, X., & Gao, J. (2020). Survey on deep learning for natural language processing. Neurocomputing, 399, 196-214.
20. Gao, F., & Xu, L. (2019). A survey of deep learning-based fine-grSIned image classification. Chinese Journal of Electronics, 28(3), 445-456.
21. Wang, Y., Yao, Z., Liu, Y., & Shen, H. T. (2019). Deep learning for multimedia signal processing. IEEE Signal Processing Magazine, 36(1), 20-30.
22. Li, J., Lu, K., Mao, Z., & Zhang, Y. (2020). A Survey of Deep Learning-Based Computer Vision Techniques for Object Detection, Segmentation, and Recognition. IEEE Access, 8, 40998-41018.
October 20, 2023
