Suniy intelekt uchun zaruriy dasturiy vositalar. mashinali o’qitish asoslari
![I.BOB. SUNIY INTELEKT TARIXI
1.1 Suniy intelekt tarixi
Sun iy ong,ʼ sun iy intellekt ʼ yoki sun iy idrok ʼ ( inglizcha : Artificial
intelligence; odatda, AI sifatida ham qisqartiriladi) —
insonlar yoki hayvonlar tomonidan ko rsatiladigan
ʻ tabiiy ongdan farqli
o laroq,
ʻ mashinalar tomonidan ko rsatiladigan ʻ ongdir . Yetakchi sun iy ong darslik ʼ
kitoblari bu sohani „ongli agentlar“ni o rganish deya ta riflaydi: o z muhitini
ʻ ʼ ʻ
fahmlaydigan va maqsadlariga muvaffaqiyatli erishish imkoniyatini maksimal
darajada oshiradigan amallarni amalga oshiruvchi har qanday sistema. Xalq
orasida „sun iy ong“ atamasi ko pincha „o rganish“ va „muammolarni yechish“
ʼ ʻ ʻ
kabi inson idroki bilan bog laydigan „kognitiv“ funksiyalarni taqlid qiladigan
ʻ
mashinalarni tasvirlashda ishlatiladi, biroq bu ta rifni yirik sun iy ong
ʼ ʼ
tadqiqotchilari rad etishadi.
Sun iy ong ilovalari yetuk web-qidiruv tizimlari (masalan,
ʼ Google ), tavsiya
etuvchi tizimlar (bundan YouTube , Amazon va Netflix foydalanadi), inson nutqini
anglash (masalan, Siri yoki Alexa ), o ziyurar mashinalar (masalan,
ʻ Tesla ) hamda
strategik o yin tizimlarida (masalan,
ʻ shaxmat va Go ) yuqori darajada
raqobatlashishni o z ichiga oladi.
ʻ [1] Mashinalar tobora ko p qobiliyatlarga ega ʻ
bo lib borishar ekan, „ong“ talab etuvchi vazifalar ko pincha sun iy ong effekti deb
ʻ ʻ ʼ
ataluvchi fenomen bo lgan sun iy ong ta rifidan olib tashlanadi.
ʻ ʼ ʼ [2]
Sun ’ iy intellekt 1956- yilda akademik intizom sifatida asos solingan . Soha
ko p optimizm davrlarini bosib o tdi, so ngra umidsizlik va mablag yo qotildi,
ʻ ʻ ʻ ʻ ʻ
biroq 2012-yildan keyin chuqur o rganish barcha oldingi sun’iy intellekt
ʻ
usullaridan oshib ketganidan so ng, moliyalashtirish va qiziqishda katta o sish
ʻ ʻ
kuzatildi.
Sun iy intellekt tadqiqotining turli kichik sohalari ma’lum maqsadlar va
ʼ
muayyan vositalardan foydalanishga qaratilgan. Sun iy intellekt tadqiqotlarining
ʼ
an’anaviy maqsadlariga fikrlash, bilimlarni taqdim etish, rejalashtirish, o rganish,
ʻ
tabiiy tilni qayta ishlash, idrok etish va robototexnikani qo llab-quvvatlash kiradi.
ʻ
6](https://docx.uz/documents/4a46bfad-5b42-486c-b0b2-1690b4a3d916/page_5.png?v=1)
![Umumiy razvedka (o zboshimchalik bilan muammoni hal qilish qobiliyati)ʻ
sohaning uzoq muddatli maqsadlaridan biridir. Ushbu muammolarni hal qilish
uchun sun’iy intellekt tadqiqotchilari qidiruv va matematik optimallashtirish,
rasmiy mantiq, sun’iy neyron tarmoqlar va statistika, operatsiyalarni o rganish va
ʻ
iqtisodiyotga asoslangan usullarni o z ichiga olgan keng ko lamli muammolarni
ʻ ʻ
hal qilish usullarini moslashtirdilar va birlashtirdilar. Sun iy
ʼ
intellekt psixologiya , tilshunoslik , falsafa , nevrologiya va boshqa ko plab
ʻ
sohalarga ham tayanadi.
Intellektni simulyatsiya qilish (yoki yaratish) umumiy muammosi kichik
muammolarga bo lingan. Bular tadqiqotchilar aqlli tizim ko rsatishini kutgan
ʻ ʻ
o ziga xos xususiyatlar yoki imkoniyatlardan iborat. Quyida tavsiflangan
ʻ
xususiyatlar eng ko p e’tiborni tortdi va sun’iy intellekt tadqiqotlari doirasini
ʻ
qamrab oldi.
Fikrlash , muammoni hal qilish
Dastlabki tadqiqotchilar odamlar boshqotirmalarni yechishda yoki mantiqiy
xulosalar chiqarishda foydalanadigan bosqichma - bosqich fikrlashga taqlid qiluvchi
algoritmlarni ishlab chiqdilar . 1980- yillarning oxiri va 1990- yillarga kelib noaniq
yoki to ʻ liq bo ʻ lmagan ma ʼ lumotlar bilan ishlash usullari , ehtimollik va iqtisod
tushunchalaridan foydalangan holda ishlab chiqildi .
Ushbu algoritmlarning aksariyati katta fikrlash muammolarini hal qilish
uchun yetarli emas, chunki ular „kombinator portlash“ ni boshdan kechiradilar:
muammolar kattalashgani sayin ular eksponent ravishda sekinlashdi. Hatto
odamlar ham sun’iy intellektning dastlabki tadqiqotlari modellashtirishi mumkin
bo lgan bosqichma-bosqich chegirmalardan kamdan-kam foydalanadilar. Ular tez,
ʻ
intuitiv mulohazalar yordamida o zlarining aksariyat muammolarini hal qilishadi.
ʻ
To g ri va samarali fikr yuritish hal qilinmagan muammodir.
ʻ ʻ
Bilimlarni taqdim etish[ tahrir | manbasini tahrirlash ]
Bilimlarni taqdim etish va bilim muhandisligi sun’iy intellekt dasturlariga
savollarga oqilona javob berishga va haqiqiy dunyo faktlari haqida xulosa
chiqarishga imkon beradi. Rasmiy bilim ko rinishlari kontentga asoslangan
ʻ
7](https://docx.uz/documents/4a46bfad-5b42-486c-b0b2-1690b4a3d916/page_6.png?v=1)
![FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. Cybenko, G. 1989. Approximation by superpositions of a sigmoidal
function Mathematics of Control, Signals, and Systems, 2(4), 303–314.
2. Linnainmaa, Seppo (1970). The representation of the cumulative
rounding error of an algorithm as a Taylor expansion of the local rounding errors
(Masters) (in Finnish). University of Helsinki. pp. 6–7.
3. Kelley, Henry J. (1960). "Gradient theory of optimal flight paths".
ARS Journal. 30 (10): 947–954. doi:10.2514/8.5282.
4. Rosenblatt, Frank. x. Principles of Neurodynamics: Perceptrons and
the Theory of Brain Mechanisms. Spartan Books, Washington DC, 1961
5. Werbos, Paul (1982). "Applications of advances in nonlinear
sensitivity analysis" (PDF). System modeling and optimization. Springer. pp. 762–
770. Archived (PDF) from the original on 14 April 2016. Retrieved 2 July 2017.
6. Rumelhart, David E., Geoffrey E. Hinton, and R. J. Williams.
"Learning Internal Representations by Error Propagation". David E. Rumelhart,
James L. McClelland, and the PDP research group. (editors), Parallel distributed
processing: Explorations in the microstructure of cognition, Volume 1:
Foundation. MIT Press, 1986.
7. Hastie, Trevor. Tibshirani, Robert. Friedman, Jerome. The Elements
of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, New
York, NY, 2009.
8. Rosenblatt, Frank (1958). "The Perceptron: A Probabilistic Model For
Information Storage And Organization in the Brain". Psychological Review. 65
(6): 386–408. CiteSeerX 10.1.1.588.3775. doi:10.1037/h0042519. PMID
13602029. S2CID 12781225.
9. Rosenblatt, Frank (1962). Principles of Neurodynamics. Spartan, New
York.
10. Schmidhuber, Juergen (2022). "Annotated History of Modern AI and
Deep Learning". arXiv:2212.11279 [cs.NE].
25](https://docx.uz/documents/4a46bfad-5b42-486c-b0b2-1690b4a3d916/page_24.png?v=1)
SUNIY INTELEKT UCHUN ZARURIY DASTURIY VOSITALAR. MASHINALI O’QITISH ASOSLARI