Sun'iy intellekt

         AI - bu kompyuter texnologiyalari sohasi bo‘lib, u mashinalarni aqlli narsalarni qilishga, ya'ni odamlar va hayvonlarning tabiiy aqliga o‘xshash muammolarni o‘rganish va hal qilishga qaratilgan. AI da aqlli agent atrof-muhitdan ma'lumot oladi, maqsadga erishish uchun qanday harakat qilish kerakligini hal qilish uchun hisob-kitoblarni amalga oshiradi va avtonom harakatlarni amalga oshiradi. AI o‘rganish bilan uning ish faoliyatini yaxshilashi mumkin.

 

 

 

 

 

 

 

 

          Sun'iy intellektni 1940-yillarda, Ikkinchi Jahon urushi davrida, britaniyalik matematik va kompyuter olimi Alan Tyuring Buyuk Britaniyaning Bletchley Parkida “bombe” nomli kodni buzuvchi mashinani yaratganida, nemis Enigma shifrlangan xabarlarni shifrlaganida kuzatilishi mumkin.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                    Bombe mashinasi (chapda) va Enigma mashinasi (o‘ngda)

 AI tarixini uch bosqichga bo‘lish mumkin:

         1950–1970-yillar, neyron tarmoqlari (NN): Bu davrda inson biologik neyron tarmoqlarini taqlid qiluvchi inson miyasi asosida sunʼiy neyron tarmoqlari (ANN) deb ham ataladigan neyron tarmoqlar ishlab chiqildi. NN odatda uchta qatlamga ega: kirish qatlami, yashirin qatlam va chiqish qatlami. NN dan foydalanish uchun siz berilgan ma'lumotlarning katta miqdori bilan NN ni o‘qitishingiz kerak. Treningdan so‘ng, NN ko‘rinmas ma'lumotlar uchun natijalarni bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. Bu davrda NNlar katta e'tiborni tortdi. 1970-yillardan keyin, NN lar o‘z va'dalarini bajara olmagach, AI shov-shuvi deb nomlanuvchi, moliyalashtirish va tadqiqot faoliyati keskin qisqartirildi. Bu AI qishi deb ataldi.

         1980-2010 yillar, mashinani o‘rganish (ML): Bu mashinani o‘rganish gullab-yashnagan davr. ML AIning kichik to‘plami bo‘lib, ma'lumotlarni avtomatik ravishda tahlil qila oladigan matematik algoritmlar to‘plamidan iborat. Klassik MLni nazorat ostida o‘rganish va nazoratsiz o‘rganishga bo‘lish mumkin. Nazorat qilinadigan o‘rganish misollari nutqni aniqlash va tasvirni aniqlashni o‘z ichiga oladi. Nazoratsiz o‘rganish misollari mijozlarni segmentatsiyalash, nuqsonlarni aniqlash va firibgarlikni aniqlashni o‘z ichiga oladi. Klassik ML algoritmlari qo‘llab-quvvatlovchi vektor mashinasi (SVM), K-means klasterlash, qarorlar daraxti, naif Bayes va boshqalar.

         2010-yillar – hozirgi, chuqur oʻrganish (DL): Bu chuqur oʻrganish (DL) ishlab chiqilgan davr. DL neyron tarmog‘ining maxsus turi bo‘lib, bir nechta yashirin qatlamlarga ega. Bu faqat hisoblash quvvatini oshirish, ayniqsa grafik ishlov berish bloklari (GPU) va takomillashtirilgan algoritmlar bilan mumkin. DL ML ning kichik to‘plamidir. DL hozirgacha katta ma'lumotlar to‘plamida boshqa ko‘plab algoritmlardan ustun keldi. Ammo DL shov-shuvmi yoki haqiqatmi? Buni ko‘rish kerak.

 

 

 

 

 

 

 

 

         AI ko‘pincha ma'lumotlar fani, katta ma'lumotlar va ma'lumotlarni qazib olish bilan chalkashib ketadi. Quyidagi rasmda AI, mashinani o‘rganish, chuqur o‘rganish, ma'lumotlar fanlari va matematika o‘rtasidagi munosabatlar ko‘rsatilgan. Matematika ham, ma'lumotlar fani ham AI bilan bog‘liq, ammo sun'iy intellektdan farq qiladi. Ma'lumotlar fani asosan katta ma'lumotlar va ma'lumotlarni qazib olishni o‘z ichiga olgan ma'lumotlarga qaratilgan. Ma'lumotlar fani ma'lumotlarni qayta ishlashda mashinani o‘rganish va chuqur o‘rganishdan foydalanishi mumkin.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

         AI allaqachon hayotimizning ko‘p jabhalarida keng qo‘llanilgan. Amazonning Alexa, iPhone Siri, Microsoft Cortana, Google Assistant va eng mashhur ChatGPT kabi shaxsiy yordamchilar AIga tayanadi.

         Spotify va Netflix kabi onlayn ko‘ngilochar xizmatlar ham sizga nima yoqishi mumkinligini aniqlash va qo‘shiq va filmlarni tavsiya qilish uchun AIga tayanadi. Google, Facebook, Amazon va eBay kabi boshqa xizmatlar maqsadli reklamalarni yetkazib berish uchun onlayn faoliyatingizni tahlil qiladi. Misol uchun, mening do‘stim bir marta kunduzi ish joyida Arduino taxtalarini qidirdi va kechqurun, u uyga qaytganidan so‘ng, u qaysi veb-saytlarga tashrif buyurishidan qat'i nazar, Arduino platalari uchun reklamalar paydo bo‘ldi!

         Avtomobil sanoatida haydovchisiz avtomobillar ob'ektlar, yo‘llar, piyodalar va yo‘l belgilarini aniqlash uchun AIdan foydalanadi. Eng yaxshi misollardan biri Tesla haydovchisiz avtomobillari. Tesla o‘zining haydovchisiz avtomobillarida AI tizimlaridan keng foydalanmoqda. Moliya sanoati firibgarlikni aniqlash va kelajakdagi o‘sishni bashorat qilish uchun AIdan foydalanadi. Qishloq xo‘jaligi, shuningdek, sog‘lom ekinlar, zararkunandalarga qarshi kurash, tuproq va o‘sish sharoitlarini kuzatish uchun sun'iy intellektga murojaat qilmoqda. Sog‘liqni saqlash sohasida Google Health va London Imperial kolleji tadqiqotchilari ko‘krak bezi saratonini aniqlash uchun mamogrammalarni o‘qish bo‘yicha oltita inson radiologidan ustun bo‘lgan algoritmni ishlab chiqdilar.

         Yaqinda eng mashhur AI ilovasi OpenAI kompaniyasi tomonidan ishlab chiqilgan tabiiy nutqni qayta ishlash (NLP) dan foydalanadigan ChatGPT. Quyidagi rasmda ko‘rsatilganidek, OpenAI 2022-yilda bozor yetakchisi bo‘lgan, 1 milliard dollar sarmoya kiritgan va ChatGPT 2022-yil noyabr oyida ishga tushirilganidan beri 266 milliondan ortiq foydalanuvchini to‘plagan.

 

 

 

 

 

 

 

AIning chuqur o‘rganish asosiy qismi neyron tarmoqlari bo‘lgan inson miyasidan ilhomlangan. Neyron tarmoqlar tushunchasi birinchi marta amerikalik neyrofiziolog Uorren Makkalok va amerikalik mantiqchi Uolter Pits tomonidan 1943 yilda ishlab chiqilgan. Biologik neyron tarmoq oʻzaro bogʻlangan neyronlar tarmogʻidir. Biologik neyron odatda hujayra tanasi, dendritlar va aksondan iborat. Biologik neyron tarmog‘i Sun'iy neyron tarmog‘ini quyidagi rasmda ko‘rishimiz mumkin.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

           Ma'lumot uchun, inson miyasida to‘liq miyada 100 milliard neyron va 1000 trillion sinaps mavjud, eng murakkab neyron tarmog‘i ResNet-152 esa 60 million sinapsga ega. Inson miyasi sun'iy neyron tarmoqlariga qaraganda taxminan 10 000 000 marta ko‘p sinapslarga ega.

 

Xulosa o‘rnida:

·        AI mashinaga odamlarga taqlid qilish uchun aqlli narsalarni qilish imkonini beradi. AIning ikkita muhim jihati - bu mashinani o‘rganish va chuqur o‘rganish.

 

·        Mashinani o‘rganish AIning kichik to‘plami bo‘lib, ma'lumotlar tahlilini avtomatlashtirishga qodir algoritmlardan iborat.

 

·        Chuqur o‘rganish - bu mashinani o‘rganishning kichik to‘plami. Bu bir nechta yashirin qatlamlarga ega neyron tarmoq.