Mavzu: Umumiy kollektorli kaskadni loyihalash va uni hisoblash

Sun'iy intellekt texnologiyalari rivojlanish bosqichida
Sun'iy intellekt infratuzilmani monitoring qilish, katta hajmdagi ma'lumotlarni to'plash va qayta ishlash, texnik hamda tibbiy diagnostika tizimlari, shaxsiy ta'lim traektoriyalarini yaratish, xulq-atvor tahlillari qilishga imkon beradi. Sun'iy intellekt bu changyutgichlardan kosmik stantsiyalarga qadar bo'lgan echimlarning butun spektridir.
Joriy yilda “Gartner” analitik kompaniyasi sun'iy intellekt texnologiyalari hali ham rivojlanish bosqichida ekani va to'liq rivojlangan bozor hali uzoq shakllanishi haqidagi tadqiqotni chop etdi.
Kompaniya mutaxassislarining fikriga ko'ra, ko'plab korxona va tashkilotlar sun'iy intellektning sohaviy muammolarni hal qilishda ko'mak berishini xohlashadi. Ushbu kompaniyalar sun'iy intellekt vositalarini kengaytirib, xavflarni oldindan bilish va barcha jarayonlarni prognozlarga asoslangan holda boshqarishni istaydi.
Endilikda tadqiqotchilar oldida yanada murakkab vazifalar turibdi. Xususan, internet taraqqiyoti, texnologik muammolarni bartaraf etish, raqamli iqtisodiyot uchun yangi vositalar yaratish lozim. Shuningdek, o'zbekistonlik tadqiqotchilarning eng asosiy vazifalaridan biri esa sun'iy intellektning ilm-fanga joriy etilishida yaqindan ko'mak berishidir.
So'nggi vaqtlarda kompyuterli va axborot texnologiyalarining rivojlanishi va keng qo'llanilishi hisobiga masalalar tasnifini yechishda (xususan, diagnostika masalalarini yechishda) sun’ iy intellekt tizimlari [21-31]. Sun’iy intellekt (SI) yoki Artificial Intelligence (АI) deganda, odatda, o'ziga insonning intellektining ba'zi funksiyalarini (masalan, ilgari olingan tajriba asosida optimal yechimlarni tanlash va qabul qilish hamda tashqi ta’sirlarni ratsional tahlil qilish, o'qish jarayonida bilimlarni orttirish, eslab qolish va maqsadga yo'naltirgan holda o'zgartirish yo'li bilan turli holatlarga moslashish masalalarini yechish) oluvchi avtomatik tizimlar tushuniladi. Sun’iy intellekt tizimlari (SIT) ga quyidagi ilmiy yo'nalishlar kiradi: - intellektual teskari aloqali va intellektual interfeysli tizimlar; - timsollarni tanishning avtomatlashtirilgan tizimlari; - qarorlar qabul qilishni qo'llab-quvvatlovchi avtomatlashtirilgan tizimlar; - ekspertli tizimlar (ET); - neyronli tarmoqlar; - genetik algoritmlar va tadrijiy ri\ ojlanishni modellashtirish; - kognitiv modellashtirish; - tajribadan bilimlarni aniqlash (empirik dalillar) va ma’ lumotlarni intellektual tahlil qilish (data mining), - noaniq mantiq. Sun'iy intellekt tizimlari o'zida bilimlarni intensional va entensional ifodalashni uyg'unlashtiradi, shuningdek o'ziga ekspertning ba’zi intellektual funksiyalarin oladi. Masalan. ko'p qatlamli neyron tarmoqlari (ko'p qatlamli perseptron yoki Fukushimning neokognitronlari) chiziqli-ajralmas to'plamlarni ikkinehi qatlam uchun chiziqli-ajraluvchilarga o'tkazadi, qolgan qatlamlar esa fazoda koordinatalarni aylantirish, masshtablash va timsolning opoplogik komponentini ajratish, metrik farqlardan chiqish va shu kabi maxsus funksiyalarni bajarishi mumkin.
Bundan tashqari, neyronli tarmoqlar o'rganilayotgan barcha tanlanmalami sinflarini eslab qolish va timsollarning ushbu sinflarga tegishlilik darajasi haqida xulosa chiqarish qobiliyatiga ega bo'lib, bu timsollarni tanishning ekstensional usullari uchun xosdir. Sun'iy intellekt usullaridan foydalanib, qurilgan timsollarni tanish tizimi quyidagi afzalliklarga ega: - katta hajmdagi m a’ lumotlar bilan ishlash samaradorligining yuqoriligi; 265 - murakkab nochiziqli munosabatlarni am alga oshirish qobiliyati; - m a’ lumotlarni taqsimlash funksiyasiga cheklanishlarning yo'qligi; - turli tipdagi eksperimental m a’ lumotlarga ishlov berish imkoniyati; - o'rganish tanlanmalari jadvalida nuqsonlar borligida ham ish qobiliyatini saqlab qolish. Sun’iy intellektning asosiy kamchiligi, timsollarni tanish tizimini sintezlash uchun yuqori quvvatli hisoblash texnikasiga bo'igan zarurat va uni sozlash uchun ko'p vaqt talab etilishi hisoblanadi. Bu kamchilik SIT larini ishlab chiqarishga faoljoriy etishga xalaqit beruvchi asosiy omil hisoblanadi. Sun'iy neyron tarmoq o'zida inson miyasida г beruvchi neyrofiziologik jarayonlarni modellashtirishga bo'lgan urinishlar natijasida yaratilgan hisoblash ilovasini namoyon etadi. Sun’iy neyronlar tarmog'i (neyron tarmoqlarining elementar tashkil etuvchisi) o'zida axborotlarga ishlov berishning yuqori samarali, kompleks, nochiziqli, parallel tizimini namoyon etadi [32,33].
Qisqa qilib aytganda, sun'iy intellekt muayyan vazifalarni bajarishda inson xatti-harakatiga taqlid qilishga qodir bo'lgan tizim yoki texnologiya bo'lib, olingan ma'lumotlardan foydalanib asta-sekin mukammallashib boradi. Umuman olganda sun'iy intellekt format ham, funksiya ham emas, balki bu jarayon bo'lib, ma'lumotlarni yig'ish, tahlil qilish kabilarni o'z ichiga oladi.
Sun'iy intellekt haqida so'z borar ekan, uning biznesdagi va axborot texnologiyalardagi o'rnini tahlil qilish lozim. Sun'iy intellektning ushbu yo'nalishlarga sekin-astalik bilan kirib borishi, sun'iy intellekt vositalarining soni oshishini ta'minlaydi. 
“Sun'iy intellekt” deganda ko'pchilik robotlarning turli sohalarga jalb qilinishini tushunadi. Ammo sun'iy intellekt atamasi robotlarning inson bilan o'rin almashishini anglatmaydi. Uning asosiy maqsadi inson qobiliyatlari va imkoniyatlarining chegaralarini kengaytirishdir. Shuning uchun bu kabi texnologiyalar qimmatli biznes resursi hisoblanadi.
Avvallari “sun'iy intellekt” atamasi faqat odamlar bajarishi mumkin bo'lgan, masalan, mijozlarga xizmat ko'rsatish yoki shaxmat o'ynash vazifalarni bajarish uchun qo'llanilgan. Shuningdek, kompyuter texnologiyalarini chuqur o'rganishga ham sun'iy intellekt sifatida qaralgan. Lekin mijozlarga xizmat ko'rsatish, turli onlayn o'yinlar va komp`yuter texnologiyalarini chuqur o'rganish kabilar sun'iy intellekt texnologiyalarining kichik qismi hisoblanadi. To'g'ri, sun'iy intellekt texnologiyalari odamlar bajaradigan vazifalarni avtomatlashtirish orqali samaradorlikni oshirishga yordam beradi. Biroq endilikda uning qamrovi kengaymoqda, hozirda sun'iy intellekt bilan odamlarning xarakterini, o'quvchilarning qobiliyatlarini, xodimning ishga bo'lgan qarashlarini aniqlab olish mumkin.

Neyronli tarmoqlar bashoratlash, timsollarni tanish, modellashtirish va shu kabi masalalarda ma’lumotlar to'plami shaklida aks ettirilgan ma’lumotlar shabloni qonuniyatlarini topish uchun ishlatiladi. Matematik nuqtainazardan neyronli tarmoqlar yumshoq nochiziqli regression modellar. farqli modellar. yagona nochiziqli dinamik tizimga keltirilgan ma’lumotlar miqdorini kamaytirish uchun modellarning sinfiga tegish lidir. Neyroinformatikada algoritmlar va qurilmalarni tavsiflash uchun maxsus “sxema-texnika" tanlangan bo'lib, elementar qurilma - neyronlar masalalarni yechish uchun mo‘Ijallangan tarmoqlarni birlashtiradi. Bu - neyronli tarmoqlarni tushuntirishning o'ziga xos tili. 267 Daturiy va apparatli amalga oshirishda tavsif bu tildan boshqa tilga o‘tkaziladi va ishlatishga yaroqli ahvolga keltiriladi. Eng sodda neyron tarmog‘ i biologik neyronlar faoliyatini aks ettiruvchi rasmiy neyronlar hisoblanadi (3.4.1-rasm) [34]. Bu yerda: л-, x2,...,x„- neyron kirishiga beriladigan signallar; w1,w2,...,h'j,- neyronning vazn koeffitsiyentlari; /(^-faollashtirish funksiyasi; у - neyronning chiqish signali.