SI haqida bilish kerak bo‘lgan hamma narsa
Maqolada sunʼiy intellekt haqida batafsil maʼlumot keltirishga harakat qildik. Unda ML, Deep Learning, LLM, SI turlari, rivojlanish tarixi – SI haqidagi eng asosiy maʼlumotlarni izohladik.
Bu maqola “Sunʼiy intellekt nima? SI haqida batafsil” maqolasining davomi hisoblanadi. Toʻliqroq tushuncha hosil qilish uchun maqolalarni ketma-ketlikda oʻqishingizni tavsiya qilamiz.
SI juda ko‘p sohalarda qo‘llanishi mumkin. Uning imkoniyatlari allaqachon kundalik hayotimizga kirib kelgan ham. Isteʼmolchilar darajasida bu yaqinda yangilangan Google Search, aqlli aksessuarlar va hatto robot changyutgichlarni ham o‘z ichiga oladi. Shuningdek, Alexa yoki Google ovozli yordamchisi bilan jihozlangan aqlli kolonkalar ham sun’iy intellektning yaqqol misollaridan biridir.
ChatGPT, Microsoft Copilot va Claude kabi mashhur sun’iy intellekt chatbotlari turli vazifalar uchun foydali bo‘lishi mumkin. Masalan, murakkab maʼlumotlarni soddalashtirib tushuntirish, elektron xatlar yoki loyiha rejalarini tayyorlash, hatto kreativ hikoyalar yozish kabi ishlarda foydalansa bo‘ladi. Biroq SI haqiqatni uydirmadan farqlay olmaydi. Shuning uchun ba’zan noto‘g‘ri yoki to‘qib chiqarilgan ma’lumotlarni taqdim etishi mumkin. Shu sababdan chatbot keltirgan faktlar yoki manbalarga ishonchingiz komil bo‘lmasa, natijalarni mustaqil manbalar orqali tekshirib koʻrishingiz kerak.
Sun’iy intellektning iste’molchilar uchun mahsulotlardagi asosiy vazifalaridan biri shaxsiylashtirishdir. Bu maqsadli reklamalardan tortib biometrik xavfsizlikni taʼminlashgacha bo‘lishi mumkin. Masalan, telefoningiz Face IDʼsi qulfni ochayotganingizda sizning yuzingizni boshqalarnikidan ajrata olishi ham shuning natijasidir. U buni shunday qiladi: milliardlab odamlarning yuzlarini tahlil qilib, sizning yuz tuzilishingizni o‘rganadi. Keyin ma’lum ma’lumot nuqtalarini moslashtiradi.
Keng miqyosda SIdan marketing sohasi va kontent ishlab chiqish jarayonini osonlashtirish uchun foydalanish mumkin. Dasturchilar esa uning yordamida kod yozadi va ishga tushiradi. Bundan tashqari, sunʼiy intellekt meditsina tadqiqotlarining tezligi va samaradorligini oshirishi mumkin.
Mashinani o‘qitish (ML) nima o‘zi?
Mashinani o‘qitish (ML) katta hajmdagi ma’lumotlar asosida algoritmlar to‘plamini o‘rgatish jarayonini anglatadi. Bu jarayon qonuniyatlarni aniqlash orqali prognoz qilish va qaror qabul qilishga ko‘maklashadi. Qonuniyatlarni aniqlash qobiliyati tizimlarga aniq dasturlashtirilmagan vazifalarni avtomatlashtirish imkonini beradi. Aynan shu xususiyat sun’iy intellektni boshqa kompyuter fanlari sohalaridan ajratib turuvchi asosiy farqdir. Ko‘pchilik bu qobiliyatni sun’iy intellekt deb atasa-da, aslida mashinani o‘qitish sohaning bir qismi hisoblanadi.
Ma’lumotlar tuzilmali yoki tartiblangan bo‘lsa, tizim g‘ayrioddiy holatlarni yanada osonroq aniqlay oladi. Misol uchun, kredit kartangizda odatdagidan tashqari, dunyoning boshqa hududidan to‘lov operatsiyasi amalga oshirilsa, tizim buni tezda payqaydi.
ML namunalariga qidiruv tizimlari, rasm va nutqni tanish hamda firibgarlikni aniqlash kiradi. Xuddi Face ID’ga o‘xshab, foydalanuvchilar Feysbukka rasmlarini yuklaganda ijtimoiy tarmoqning tasvirni tanib olish tizimi bu rasmlarni tahlil qiladi. Yuzlarni aniqlaydi va aniqlangan do‘stlarni belgilash bo‘yicha tavsiyalar beradi. Vaqt o‘tib, amaliyot va ko‘proq tasvir ma’lumotlari bilan tizim bu ko‘nikmani takomillashtiradi hamda aniqroq natijalar bera boshlaydi.
Mashinani o‘qitish qanday ishlaydi?
Umumiy olganda mashinani o‘qitish 2 ta asosiy — nazorat ostidagi o‘qitish va nazorat qilinmaydigan o‘qitish turkumlariga ajratiladi.
Nazorat ostidagi oʻqitish
Sun’iy intellekt tizimlarini o‘qitishning bu keng tarqalgan usulida insonlar tomonidan izohlanib, belgilangan va turkumlarga ajratilgan ma’lumotlardan foydalaniladi. So‘ngra mashinani o‘qitish tizimlariga o‘xshashliklarni aniqlash uchun ushbu ma’lumotlar kiritiladi.
Tasavvur qiling, modelga aylana va kvadrat tasvirlarini aniqlashni, farqlashni o‘rgatmoqchisiz. Bunday holda doira (sayyoralar, g‘ildiraklar yoki boshqa aylana shaklga ega bo‘lgan narsalarning rasmlari) va to‘rtburchak (stollar, yozuv taxtalari, hokazo) tasvirlaridan iborat katta ma’lumotlar to‘plamini yig‘gan bo‘lardingiz. Bu ma’lumotlar to‘plamida har bir shaklning nima ekani haqida belgilar ham koʻrinardi.
Shundan soʻng algoritm bu belgilangan rasmlar toʻplamidan shakllarni va ularning xususiyatlarini farqlashni oʻrganadi. Masalan, doiralarning burchaklari yoʻq, kvadratning esa toʻrtta teng tomoni bor deya. Keyin tizim yangi rasmni koʻrganida undagi shakllarni aniqlay oladi.
Nazorat qilinmaydigan oʻqitish
Aksincha, nazorat qilinmaydigan o‘rgatish algoritmlarga belgilanmagan ma’lumotlardagi qonuniyatlarni aniqlash imkonini beradi. Bu jarayonda ular ma’lumotlarni toifalash uchun foydalanish mumkin bo‘lgan o‘xshashliklarni izlaydi.
Algoritmlar ma’lum turdagi ma’lumotlarni ajratib olish uchun oldindan dasturlashtirilmaydi. Ular shunchaki o‘xshashliklarga ega bo‘lgan ma’lumotlarni izlaydi va shu asosda guruhlaydi. Masalan, mijozlarning xarid qilish odatlarini tahlil qilib, ularni turli guruhlarga ajratadi. Soʻng har bir guruhga ularning qiziqishlariga mos reklama yoki chegirmalar taklif qiladi.
Mustahkamlovchi oʻqitish
Mustahkamlovchi o‘qitishda tizim kiritilgan ma’lumotlarga asoslanib mukofotni maksimal darajaga yetkazishga o‘rgatiladi. U sinov va xatolar jarayonidan o‘tib, eng yaxshi yechimni topishga harakat qiladi.
Tasavvur qiling, tizimni videoo‘yin o‘ynashga o‘rgatyapsiz. Agar u yuqori ball to‘plasa, ijobiy mukofot, past ball olsa, salbiy mukofot oladi. Tizim o‘yinni tahlil qilib, harakatlarini shunga mos ravishda o‘rganadi va faqat olgan mukofotlari asosida o‘zini rivojlantiradi. Oxir-oqibat u inson aralashuvisiz o‘zi o‘ynab, yuqori natijalarga erishishni o‘rganadi.
Mustahkamlovchi oʻqitish ilmiy tadqiqotlarda ham qoʻllanadi. Bunda u avtonom robotlarga real dunyo sharoitlarida eng maqbul tarzda harakatlanishni oʻrgatishga yordam beradi. Robotlarning avval hech qanday maʼlumotga ega boʻlmagan muhitlarda harakatlanishni oʻrganishi, masalan, kutilmagan toʻsiqlarni aylanib oʻtishi (SI deb qaraladigan) yanada takomillashgan MLʼga misol boʻla oladi.
Sun’iy intellektning qanday turlari bor?
Sun’iy intellektni uch kichik turkumga bo‘lish mumkin: tor SI, umumiy SI va super SI.
Tor sunʼiy intellekt
Tor sunʼiy intellekt – aniq bir vazifani bajarish yoki muayyan muammoni hal qilish uchun yaratilgan, o‘qitilgan intellektual tizim. Bu turdagi sun’iy intellekt oldindan belgilangan doirada ishlaydi va umumiy tafakkur qila olmaydi. Masalan, Siri, Alexa va Google Assistant kabi ovozli yordamchilar tor sun’iy intellektga misol bo‘la oladi.
Tor SI ba’zan kuchsiz sun’iy intellekt deb ham ataladi, chunki u umumiy aqlga ega emas. Lekin bu uning o‘z yo‘nalishida kuchsizligini anglatmaydi. Ovozli yordamchilardan tashqari, tasvirlarni tanib olish tizimlari, mijozlarning oddiy xizmat so‘rovlariga javob beruvchi texnologiyalar va internetdagi nomaqbul kontentni belgilaydigan vositalar TSIga misol bo‘ladi.
ChatGPT ham tor sunʼiy intellektdir. Chunki u muayyan vazifa, yaʼni berilgan soʻrovlarga matnli javob qaytarish uchun dasturlashtirilgan.
Umumiy sunʼiy intellekt
Umumiy sunʼiy intellekt (USI) yoki kuchli sun’iy intellekt hozircha faqat nazariy tushuncha hisoblanadi. Chunki u mashinaning o‘rganilgan tajriba asosida turli xil vazifalarni mustaqil tushunishi va bajarishini talab qiladi. Bu turdagi intellekt inson ongiga yaqinroq bo‘lib, odamlar kabi mantiqiy fikrlash va mulohaza yuritish qobiliyatiga ega bo‘lishi kerak.
Umumiy SI inson kabi har qanday intellektual vazifani tushunishi, mavhum fikrlashi, o‘z tajribasidan o‘rganishi va bu bilimlarni yangi muammolarni hal qilishda qo‘llashi mumkin. Yaʼni biz sog‘lom fikrlash qobiliyatiga ega bo‘lgan tizim yoki mashina haqida gapiryapmiz. Lekin hozirgi kunda mavjud hech bir sun’iy intellekt bunday darajaga yetmagan.
Haqiqiy ongga ega tizim yaratishga hali ancha uzoq vaqt kerak bo‘lsa-da, lekin bu sun’iy intellekt tadqiqotlarining asosiy maqsadi hisoblanadi. OpenAI esa o‘zining yaqinlashib kelayotgan GPT-5 modeli bizni umumiy sunʼiy intellektga yanada yaqinlashtirishini ta’kidlamoqda.
Super sunʼiy intellekt
Super sunʼiy intellekt (SSI) inson aqlining barcha shakllaridan ustun keladigan va hamma sohada insoniyatdan yuqori ko‘rsatkichga erisha oladigan mashina intellektidir. Bunday tizim insoniyatni faqat larzaga solibgina qolmay, balki uni butunlay yo‘q qilishi ham mumkin. Ha, bu g‘oya rostan ham ilmiy-fantastik romandan olinganday tuyuladi.
O‘zi o‘rganib, doimiy ravishda takomillasha oladigan intellektual tizim hali nazariy tushuncha. Biroq agar u samarali va etik tamoyillarga asoslanib qo‘llansa, tibbiyot, texnologiya va boshqa sohalarda misli ko‘rilmagan yutuqlarga olib kelishi mumkin.
Sun’iy intellektning so‘nggi yutuqlari qaysilar?
Sunʼiy intellekt sohasidagi eng katta yutuqlar sifatida GPT 3.5, soʻnggi GPT-4o, shuningdek, realistik SI avatarlari va deepfake texnologiyalarini keltirishimiz mumkin. Sohada boshqa koʻplab inqilobiy natijalarga ham erishildi. Lekin ularning hammasini bu yerda sanab oʻtishning iloji yoʻq.
Eng muhimlarini sanab oʻtamiz:
ChatGPT va GPTʼlar
ChatGPT – tabiiy tilni generatsiya qilish, tarjima qilish va savollarga javob berish imkoniyatiga ega sunʼiy intellekt chatboti. Undan juda koʻpchilik foydalangani uchun eng mashhur sunʼiy intellekt sifatida tan olingan. Shunday boʻlsa-da, OpenAI ChatGPTʼni yaratishdan oldin GPT-1, GPT-2 va GPT-3 modellarini ishlab chiqish orqali SI sohasida sezilarli yutuqlarga erishgan.
GPT – Generative Pre-trained Transformer atamasi “oldindan oʻqitilgan generativ transformator” degan maʼnoni anglatadi. 2020-yili ishga tushirilgan payti GPT-3 175 milliard parametrli eng yirik til modeli edi. Keyin ChatGPTʼning bepul versiyasini quvvatlovchi GPT-3.5 paydo boʻldi. Eng soʻnggi va eng yirik model hisoblangan GPT-4 esa bir trillion parametrga ega. Undan ChatGPTʼning bepul versiyasi, ChatGPT Plus va Microsoft Copilot orqali foydalanish mumkin.
Oʻzi yurar avtomobillar
Oʻzini oʻzi boshqaradigan avtomobillarning xavfsizligi potensial foydalanuvchilar uchun eng muhim masaladir. Sunʼiy intellekt sohasidagi yutuqlar tufayli bu texnologiya rivojlanish va takomillashishda davom etyapti. Bunday avtomobillar atrof-muhitni to‘g‘ri anglash va optimal harakat yo‘nalishini belgilash uchun sensorlar hamda kameralardan olingan ma’lumotlarni mashinani o‘qitish algoritmlari orqali tahlil qiladi.
Koʻpchilik oʻzini oʻzi boshqaradigan avtomobillar haqida oʻylaganda xayoliga keladigan birinchi narsa Tesla mashinalaridagi avtopilot funksiyasi boʻladi. Biroq Googleʼning bosh kompaniyasi Alphabetʼga tegishli Waymo ham avtonom transport xizmatlarini taqdim etadi. Masalan, Kaliforniyaning San-Fransisko va Arizonaning Finiks shaharlarida haydovchisiz taksi yoki Uber Eats buyurtmalarni yetkazib berish uchun avtonom transport vositalarini ishga tushirgan.
Cruise ham haydovchisiz taksi xizmatlaridan biri hisoblanadi. Shuningdek, Audi, GM va Ford kabi avtomobil kompaniyalari ham o‘z-o‘zini boshqaruvchi transport vositalari texnologiyasini ishlab chiqish ustida ish olib bormoqda.
Robototexnika
Sun’iy intellekt va robototexnika sohasida Boston Dynamics kompaniyasining yutuqlari alohida e’tiborga sazovordir. Garchi Terminator darajasidagi sun’iy intellekt texnologiyasini yaratishdan hali ancha uzoqda bo‘lsak-da, Boston Dynamics kompaniyasining gidravlik, odamsimon robotlari SIdan foydalanib harakatlanishi va turli vaziyatlarga moslashishini kuzatish kishini hayratga soladi.
DeepMind
Google’ning sho‘ba korxonasi bo‘lgan DeepMind — umumiy sun’iy intellekt (USI) sohasida yetakchi. Garchi maqsadga hali to‘liq erishmagan bo‘lsa-da, kompaniya 2016-yilda AlphaGo nomli sun’iy intellekt tizimini yaratdi. U dunyodagi eng kuchli professional Go o‘yinchisi (inson)ni yengib, katta shov-shuvga sabab bo‘ldi.
O‘shandan beri DeepMind oqsillarning murakkab uch o‘lchamli shakllarini aniqlay oladigan AlphaFold tizimini yaratdi. Bundan tashqari, u ko‘z kasalliklarini eng malakali shifokorlar darajasida aniq tashxislay oladigan dasturlarni ham ishlab chiqdi.
Katta til modellari
Katta til modellari (LLM) ham sun’iy intellektning eng yorqin namunalaridan biri hisoblanadi. Ushbu modellar mashinani o‘qitishning nazoratsiz usulidan foydalanib, inson tilining ishlash qonuniyatlarini o‘zlashtirish maqsadida ulkan hajmdagi matnlar asosida o‘qitiladi. Texnologiya kompaniyalari ko‘pincha xarajatlarni kamaytirish maqsadida bu matnlarni internetdan bepul oladi. Bunday matnlarga maqolalar, kitoblar, veb-saytlar va forumlar kontenti hamda boshqa manbalar kiradi.
O‘qitish jarayonida LLMʼlar milliardlab so‘z va iboralarni qayta ishlab, ular o‘rtasidagi qonuniyatlar, munosabatlarni o‘rganadi. Bu esa modellarga berilgan so‘rovlarga insonlarnikidek javoblarni shakllantirish imkonini beradi.
Biroq shuni unutmaslik kerakki, bu modellarning ishlash tamoyili faqat keng tarqalgan grammatik tuzilmalar va so‘z birikmalarini aniqlash hamda qayta yaratishga asoslangan. Ular inson kabi fikrlay olmaydi, ya’ni haqiqatni anglash, mantiqan tahlil qilish yoki sog‘lom fikr yuritish qobiliyatiga ega emas.
OpenAI tomonidan yaqinda ishga tushirilgan GPT-4o hozirgi kunda Chatbot Arena reytingida yuqori oʻrinda turibdi. Kompaniyaning GPT-4 Turbo modeli eng ilg‘or til modellari (LLM) qatoriga kiradi. GPT-4 esa taxminan 1,78 trillion parametr bilan eng katta LLM sanaladi. ChatGPT GPT-3.5 va GPT-4 asosida ishlaydi. Gemini Google tomonidan ishlab chiqilgan xuddi shu nomdagi (Gemini) LLM (katta til modeli) bilan quvvatlanadi. Uning parametrlari soni rasman tasdiqlanmagan bo‘lsa-da, taxminlarga ko‘ra 175 trillionga yetishi mumkin.
Neyrotarmoqlar
Mashinani oʻqitishning muvaffaqiyati neyron tarmoqlariga bogʻliq. Ular inson miyasidagi neyronlarning o‘zaro bog‘lanish usuliga asoslangan matematik modellardir va ma’lumotlarni qayta ishlashda shu tamoyilga taqlid qiladi.
Birgalikda boshqotirma yechayotgan robotlar guruhini tasavvur qiling. Ularning har biri boshqotirmaning turli shakl yoki rangdagi bo‘laklarini taniy oladigan qilib dasturlangan. Neyron tarmog‘i xuddi shu robotlar kabi o‘z qobiliyatlarini birlashtirgan holda boshqotirmani birgalikda yechishga harakat qiladigan tizimga o‘xshaydi.
Neyron tarmoqlari o‘zlarining ichki parametrlarini o‘zgartirib, chiqarishi kerak bo‘lgan natijalarni moslashtirishga qodir. Ularning har biri ma’lumotlar bazalaridan foydalanib, o‘rganish jarayonida muayyan ma’lumotlar taqdim etilganda qanday natijalar chiqarishi kerakligini o‘zlashtirib boradi.
Bu tarmoqlar bir-biriga ma’lumot uzatuvchi algoritmlarning o‘zaro bog‘langan qatlamlaridan tashkil topgan. Neyron tarmoqlarni ma’lum vazifalarni bajarishga o‘rgatish qatlamlar orasida o‘tayotgan ma’lumotlarga beriladigan ahamiyatni o‘zgartirish orqali amalga oshiriladi. Bu neyron tarmoqlarini o‘qitish jarayonida qatlamlar orasida uzatilayotgan ma’lumotlarga beriladigan og‘irlik koeffitsiyentlari tarmoqning chiqish signali kutilgan natijaga juda yaqinlashguncha uzluksiz ravishda moslanib boradi.
Shu paytga kelib, tarmoq muayyan vazifani qanday bajarishni o‘rganib olgan bo‘ladi. Kutilayotgan natija rasmdagi mevalarni to‘g‘ri belgilashdan tortib sensor ma’lumotlariga asoslanib lift qachon buzilishi mumkinligini oldindan aytib berishgacha bo‘lishi mumkin.
Deep learning (chuqur oʻqitish)
Deep learning mashinani o‘qitish turkumiga kiradi va turli vazifalarni bajarish uchun uch yoki undan ortiq qatlamli sun’iy neyron tarmoqlarini o‘rgatishni o‘z ichiga oladi. Bu neyron tarmoqlari ulkan hajmdagi ma’lumotlar asosida o‘rgatiladigan ko‘p sonli chuqur qatlamlardan iborat keng qamrovli tarmoqlarga kengayib boradi.
Deep learning modellari odatda kamida uchta qatlamdan iborat bo‘ladi. Ba’zi hollarda yuzlab qatlamlargacha yetishi mumkin. U nazoratli, nazoratsiz yoki har ikkala o‘qitish usulidan foydalanadi.
Deep learning texnologiyasi SI yordamida ma’lumotlardagi murakkab qonuniyatlarni aniqlay olish qobiliyatiga ega. Shu sababli u ko‘pincha nutq bilan ishlash (NLP), nutqni tanib olish va tasvirlarni aniqlash kabi sohalarda qo‘llanadi.
Muloqotga xoslangan sunʼiy intellekt
Muloqotga xoslangan sun’iy intellekt foydalanuvchi bilan suhbatlashish uchun dasturlashtirilgan va suhbat uslubida tinglash (ma’lumot kiritish) hamda javob qaytarish (ma’lumot chiqarish)ga o‘rgatilgan tizimlarni anglatadi. Muloqotga xoslangan SI tabiiy tilda muloqot qilish va javob berish uchun nutq bilan ishlash (NLP) texnologiyasidan foydalanadi.
Muloqotga xoslangan sun’iy intellektga Geminiʼga o‘xshash chatbotlar, Amazon Alexa kabi ovozli yordamchiga ega smart karnaylar yoki smartfoningizdagi Siri singari virtual yordamchilar yaqqol misol bo‘ladi.
Qanday sun’iy intellekt xizmatlaridan foydalanish mumkin?
Iste’molchilar ham, korxonalar ham vazifalarni tezlashtirish va kundalik hayotga qulaylik qo‘shishda foydalanishi mumkin bo‘lgan ko‘plab sun’iy intellekt xizmatlari mavjud. Ehtimol, uyingizda ham sun’iy intellektga asoslangan biror qurilma bordir.
SIning keng tarqalgan bepul va pulli namunalari:
Ovozli yordamchilar. Echo qurilmasidagi Amazon Alexa, iPhone’dagi Apple Siri, Pixel qurilmasidagi Google Assistant nutq bilan ishlash texnologiyasidan foydalangan holda savollaringiz va buyruqlaringizni tushunib, ularga javob beradi.
Chatbotlar. ChatGPT, Copilot va Perplexity kabi sun’iy intellekt chatbotlari virtual yordamchilarning yana bir turidir. Ular odamlar bilan muloqot qilish qobiliyatiga ega bo‘lib, ba’zi hollarda insonlarga o‘xshab suhbatlashadi. Hatto suhbatdoshiga nisbatan hamdardlik va g‘amxo‘rlik ko‘rsatishi mumkin.
Til tarjimasi. Google Translate, Microsoft Translate, Amazon Translate va ChatGPT kabi xizmatlar matn tarjimasi uchun mashinani o‘qitish texnologiyalaridan foydalanadi.
Unumdorlik. Microsoft Copilot – Microsoft 365 ilovalari bilan integratsiya qilingan sun’iy intellekt yordamchisi. U Word, PowerPoint, Outlook, Excel, Teams va boshqa dasturlarda turli vazifalarni avtomatlashtirish orqali ish samaradorligini oshiradi. Masalan, “Jamoaga loyiha holati haqida xat yubor” deb yozsangiz, Copilot elektron pochta va hujjatlardan kerakli ma’lumotlarni to‘plab, tayyor matn yaratadi.
Rasm va videoni tanib olish. Turli dasturlar sun’iy intellektdan foydalanib, rasm va videolardagi yuzlar, matnlar, obyektlar kabi tarkibiy ma’lumotlarni aniqlaydi. Bunga ikki misol keltirishimiz mumkin: turli manbalardan olingan tizimlanmagan ma’lumotlarni mashinani o‘qitish yordamida tartibga soladigan Clarifai va foydalanuvchilar yuklagan rasmlardan ma’lumot olish imkonini beruvchi Amazon Rekognition AWS xizmati.
Dasturiy ta’minotni ishlab chiqish. Ko‘plab dasturchilar bir yildan ortiq vaqtdan beri kod yozish va ularni baglardan tozalashda ChatGPT’dan foydalanyapti. Lekin dasturchilarning ishini yengillashtiruvchi undan boshqa ko‘plab sun’iy intellekt vositalari ham bor. Bunga misol tariqasida OpenAI Codex tomonidan ishlab chiqilgan GitHub Copilot sun’iy intellekt yordamchi dasturchisini keltirish mumkin. U izohlar va kodni bir zumda avtomatik to‘ldirib, kodlarni kamroq kuch sarflab, tezroq yozish imkonini beradigan generativ til modelidir.
Biznesni rivojlantirish. Ko‘plab kompaniyalar aynan biznes ehtiyojlari uchun sun’iy intellekt vositalarini ishlab chiqyapti. Masalan, OpenAI’ning GPT-4 API yoki Amazon Bedrock ishlab chiquvchilar uchun mo‘ljallangan bulutga asoslangan sun’iy intellekt xizmatlari bo‘lib, ular turli vazifalarni avtomatlashtirish va ish samaradorligini oshirishga yordam beradi.
Har qanday holatda ham SIning rivoji yaxshilanishga sabab bo‘lishi lozim. Faqat buning uchun yaxshi mutaxassislar kerak. Bizda shunday mutaxassislarni tayyorlovchi kurslar bor:
SI raqobatida qaysi kompaniya yetakchilik qilyapti?
Generativ sunʼiy intellekt jadal rivojlanishi tufayli bir qancha yirik texnologiya gigantlari ham, startaplar ham sohada faol raqobatlashyapti. Har bir kompaniya juda tez sur’atda rivojlanayotgani tufayli doimiy yetakchini aniqlash qiyin bo‘lsa-da, quyida asosiylaridan ba’zilari haqida ma’lumot keltiramiz.
OpenAI
Tabiiyki, OpenAI o‘zining kuchli generativ sun’iy intellekt vositalarini, jumladan, ChatGPT va Dall-E 3 — sun’iy intellekt tasvir generatorini bepul taqdim etganidan so‘ng sohada juda katta ta’sirga ega bo‘ldi.
Anthropic
Anthropic esa Claude nomli kuchli katta til modellari (LLM) guruhini yaratgan va bir vaqtning o‘zida OpenAIʼning asosiy raqibi hisoblanadi. Kompaniya o‘zining sun’iy intellekt tadqiqotlarida xavfsizlik va axloqiy jihatlarga alohida e’tibor qaratadi.
Alphabet
Google’ning bosh kompaniyasi Alphabet ham sun’iy intellekt sohasida faol ishtirok etib, DeepMind, Waymo va Google kabi kompaniyalar orqali turli SI tizimlarini rivojlantirmoqda.
Google sun’iy intellekt chatbotlari musobaqasida dastlab LaMDA tomonidan quvvatlanadigan va samarasiz bo‘lib chiqqan Google Bard nomli vositani yaratgan. Bu qadam kompaniya uchun qiyin boshlang‘ich davr bo‘lgan. Shundan so‘ng kompaniya Bard ortidagi LLMʼni ikki marta almashtirdi — avvaliga PaLM 2 ga, keyinchalik esa hozirda uni quvvatlantirayotgan Gemini LLMʼga o‘tkazdi. So‘nggi o‘zgarish bilan bir qatorda Google botning nomini ham Bardʼdan Geminiʼga o‘zgartirdi.
DeepMind USI (umumiy sun’iy intellekt) ustida izlanishda davom etyapti. Kompaniya Document AI uchun mashinani o‘qitish modellarini ishlab chiqdi, YouTube’dagi foydalanuvchi tajribasini takomillashtirdi. Bundan tashqari, AlphaFold’ni butun dunyo tadqiqotchilari uchun foydalanishga taqdim etdi va boshqa ko‘plab ishlarni amalga oshirdi.
Alphabet kompaniyasining sun’iy intellekt sohasidagi yutuqlari kundalik yangiliklarda e’lon qilinmasa ham, uning deep learning va umuman sun’iy intellekt bo‘yicha olib borayotgan ishlari insoniyat kelajagini o‘zgartirish imkoniyatiga ega.
Microsoft
Kompaniya Microsoft Copilot’ni yaratishdan tashqari Azure’da dasturchilar uchun sun’iy intellekt vositalarini to‘plam bilan ta’minlaydi. Bu to‘plamga mashinani o‘qitish, ma’lumotlar tahlili, muloqotga asoslangan sun’iy intellekt, shuningdek, computer vision, nutq va til sohasida inson darajasiga erishadigan moslanuvchan API’lar kiradi.
Microsoft OpenAI’ni rivojlantirishga katta mablag‘ sarflagan. Texnologiya giganti GPT-4 modelida Copilot (ilgari Bing Chat nomi bilan tanilgan) tizimida, Microsoft Designer orqali tasvirlar yaratish uchun esa Dall-E 3 ning takomillashtirilgan versiyasidan foydalanyapti.
Apple
Apple ham bu raqobatdan chetda qolmadi va yaqinda sun’iy intellektni qo‘llab-quvvatlaydigan takomillashtirilgan iPad seriyasini taqdim etib, WWDC’da potensial yangi xabarlar bilan sohaga kirib keldi.
Boshqa kompaniyalar
Shu qatorda Baidu, Alibaba, Cruise, Lenovo, Tesla ham sun’iy intellekt sohasida katta yutuqlarga erishyapti.
SI dunyoni qanday oʻzgartirishi mumkin?
Sun’iy intellekt shiddat bilan rivojlanib, keng ko‘lamda qo‘llanar ekan, u ish uslubimiz, xarid qilish odatlarimiz, media iste’molimiz, shaxsiy hayotimiz, salomatligimiz va boshqa ko‘plab jabhalarga ta’sir o‘tkazadi. Barcha tarixiy o‘zgarishlar davrida boʻlgani singari uning afzalliklari, kamchiliklari va ehtimoliy xavflari birgalikda namoyon bo‘ladi.
Azaldan texnologiyaning har bir yangilanishi mehnat jarayonini o‘zgartirgan. Sun’iy intellekt ham ba’zi vazifalarni avtomatlashtirish orqali turli sohalardagi odamlarning kundalik ish hayotiga ta’sir qilyapti, yangi lavozimlar yaratyapti va ayrimlariga bo‘lgan ehtiyojni yo‘qotyapti. Kreativlik talab qilinadigan sohalarda zarur bo‘lgan xarajatlar, vaqt va inson mehnati sarfini sezilarli darajada kamaytiryapti. Misol uchun, generativ sun’iy intellekt marketing va video kontent yaratishda shunday samara bermoqda.
Shuningdek, sun’iy intellekt sog‘liqni saqlash tizimi va tibbiy tadqiqotlarda tobora muhimroq rol o‘ynayapti. Bu texnologiya tibbiy xizmatlarni yanada keng ko‘lamli va hammabop qilishga yordam berishi mumkin. Shifokorlar va radiologlar kamroq resurslar yordamida saraton kasalligini aniqlay olishi, kasalliklar bilan bog‘liq genetik ketma-ketliklarni topishi va yanada samaraliroq dori-darmonlar yaratilishiga olib keladigan molekulalarni aniqlashi ehtimoli bor. Bu esa, o‘z navbatida, koʻplab insonlar hayotini saqlab qolishga xizmat qiladi.
Bir vaqtning o‘zida texnologiya barcha turdagi ma’lumotlarni, hatto fikrlarimizni ham qanday qilib maxfiy saqlashimiz haqida yangi savollarni keltirib chiqaryapti. Sun’iy intellekt yuzni aniqlash va kuzatuvni kundalik hayotimizga shunchalik chuqur singdirib yubordiki, ko‘plab mutaxassislar uni butunlay taqiqlashni tavsiya qilyapti. Sun’iy intellekt bir tomondan maxfiylik va xavfsizlik bilan bog‘liq tashvishlarni kuchaytirayotgan bo‘lsa, boshqa tomondan kompaniyalarga kiberxavfsizlik dasturiy ta’minotini rivojlantirish imkoniyatini beryapti.
Modellar va ularni ishlab chiquvchi kompaniyalar tobora qudratli bo‘lib borishi bilan foydalanuvchilar ularning qanday yaratilgani va qancha xarajat evaziga ishlab chiqilgani boʻyicha ko‘proq ochiqlik talab qilyapti. Kompaniyalarning o‘z modellarini o‘qitish maqsadida internetdan rasmlar va matnlarni yig‘ib olish amaliyoti ijodiy materiallarni litsenziyalash bo‘yicha hali-hanuz rivojlanib borayotgan huquqiy muhokamalarga sabab bo‘lmoqda.
Neyron tarmoqlari kimningdir ovozini yoki qiyofasini uning roziligisiz haqiqatga yaqin tarzda qayta yaratish uchun qo‘llanishi mumkin. Bu esa kelajakdagi saylovlar uchun deepfakeʼlar va noto‘g‘ri axborot tarqatish muammosini keltirib chiqaryapti.
Sun’iy intellekt katta miqyosda avtomatlashtirish jarayonini juda ham osonlashtirib qoʻydi. Shu sababli tadqiqotchilar va texnologiya sohasidagi xodimlar uning qurol-yarog‘ ishlab chiqarish, urush olib borishdagi rolidan tashvishda.
Sunʼiy intellekt qaysidir kasbni butunlay egallab olishi mumkinmi?
Sun’iy aqlli tizimlar zamonaviy mehnat bozorining sezilarli qismini egallashi yaqin kelajakda sodir boʻlishi mumkin boʻlgan ehtimoliy holatdir.
Shuningdek, oddiy sun’iy intellekt barcha ish o‘rinlarini egallay olmasligi mumkin, lekin u ish jarayonlarining mohiyatini o‘zgartirishi aniq. Ayni paytda avtomatlashtirish ish joylarini qanchalik tez va chuqur o‘zgartirishi asosiy masala boʻlib turibdi.
Shu oʻrinda sun’iy intellekt mustaqil ravishda ishlay olmasligini ham hisobga olib qoʻyish kerak. U ko‘plab takroriy ma’lumotlar bilan bog‘liq ishlarni avtomatlashtirishi mumkin bo‘lsa-da, boshqa sohalarda, aksincha, xodimlar generativ sun’iy intellekt kabi vositalardan foydalanib, o‘z samaradorligi va unumdorligini oshirish imkoniga ega boʻladi.
Xulosa qilib aytganda, sun’iy intellekt tizimlarining inson qobiliyatlaridan qanchalik tez o‘zib ketishi hali aniq emas. Chunonchi, SI mutaxassislari ham bu borada turli xil fikr va qarashlarga ega.
Manba: What is AI? Everything to know about artificial intelligence
