Referat tabiiy tilni qayta ishlash (Natural Language Processing) Tekshirdi: Abjalova M

TABIIY TILNI QAYTA ISHLASH TARIXI VA RIVOJLANISHI


Tabiiy tilni qayta ishlash birinchi AI tizimlaridan hozirga qadar rivojlanib kelgan.
Tabiiy tilni qayta ishlash tarixi - bu burilishlar va o’zgarishlarga to'la tarixdir. Bu samarasiz tadqiqotlar bilan boshlanadi, ko'p yillik samarali mehnat orqali rivojlanadi va nihoyat, biz hali ham bu sohada qanday cheklovlar mavjudligini aniqlashga harakat qilayotgan davrda nihoyasiga yetadidi. Keling, ushbu fan sohasining rivojlanishi haqida qisqacha o’rganib chiqamiz.


Tabiiy tilni qayta ishlash 1940-yillar oxirida, birinchi AI tizimlari qurilgan paytda paydo bo’lgan. Inson buyruqlarini tushunishi uchun ular tabiiy tilni qayta ishlashlari va so’zlarni tanib olishlari kerak edi. 1950-yilda Alan Turing mashina tarjimasi uchun birinchi algoritmni tavsiflovchi maqolani chop etdi. Algoritmik jarayon dasturlash tillarining morfologiyasi, sintaksisi va semantikasiga qaratilgan. Maqolaning nomi "Hisoblash mashinalari va aql" edi. Tyuring tabiiy til sohasidfa ko'pgina tadqiqot ishlari yozgan, ammo uning bu sohadagi ishlari davom ettirilmagan.
1959-yilda u "Hisoblanuvchi raqamlar to'g'risida" maqola yozdi. U odamlar o'zlari hal qila olmaydigan muammolarni hal qilish uchun sun'iy intellekt g'oyasini taqdim etdi. Algoritm ma’lumotnlarni qayta ishlaydi va inson imkoniyatlaridan tashqarida bo'lgan yoki yashin tezligida shaxmat o'ynash kabi vaqt cheklovlariga ega bo'lgan vazifalarni bajaradi.


1956-yilda Jon Makkarti AI tizimi bilan aloqa qilish uchun tabiiy tildan qanday foydalanish mumkinligini isbotlovchi hisobotini nashr etdi. U 1957-yilda "sun'iy intellekt" atamasini yaratdi. U 1958-yilda SOLO tabiiy tilda gaplarni qayta ishlash dasturini isbotlovchi maqolasini chop etdi.
1959-yilda Frank Rozenblatt birinchi perseptron (neyron tarmoq)ni yaratdi. Ushbu tarmoqlar axborotni qayta ishlash va namunani aniqlash yoki tasniflash vazifalaridagi muammolarni hal qilish uchun mo'ljallangan. 1962-yilda ushbu sun'iy neyronlar Marvin Minski va Seymur Papert o'zlarining muvaffaqiyatli chiqqan "Perceptrons" nomli kitobini yozganlaridan so’ng keng qo'llanila boshlandi.
1966-yilda tabiiy tilni qayta ishlash va namunani aniqlashga qaratilgan “General Automation Incorporated” deb nomlangan sun'iy intellekt kompaniyasi tashkil etild.


Vaqtlar o'tishi bilan sekin-asta tahlil qilishning turli xil usullari ishlab chiqildi. Edinburg universiteti va Kornell universiteti olimlari 1964-yili hisoblash modelini yaratdilar. ELIZA kompyuter dasturi - inson bilan suhbatlasha oladigan birinchi kompyuter dasturi bo’lib – 1966-yili MITda Jozef Vayzenbaum tomonidan yaratildi. 
1966-yili esa kompyuter tili va nutqini qayta ishlash bo'yicha dastlabki professional konferensiya bo'lib o'tdi. 1967-yilda ingliz tilida so'zlashuvchi olimlarga sovet fanidagi kashfiyotlar haqida o'qishga imkon beruvchi rus tilidagi mashina tarjimasi dasturi paydo bo'ldi.


Keyingi katta qadamni qo'yish uchun 1979-yilgacha vaqt kerak bo'ldi va aynan shu yili ingliz tilida so'zlashuvchi birinchi sinov "chatbot"i yaratildi.
1984-yilda IBMning “chatterbox” deb nomlangan yangi vebsayti odam bilan tabiiy tilda suhbatlasha oldi va o‘z foydalanuvchisi uchun qiziq bo‘lmagan suhbatlarni filtrlash uchun suhbatni boshqarish tizimining dastlabki versiyasidan foydalangan.
Shundan so'ng, 1987-yilda Robert Schank tomonidan yaratilgan “PARRY” deb nomlangan dastur esa psixiatrlar bilan suhbatlasha oldi, lekin u o'z hayoti haqidagi savollarga javob bera olmadi.
1990-yilda ELIZA va PARRY sun'iy intellektning "arzimas" misollari sifatida ko'rib chiqildi, chunki ular insonlar kabi tabiiy tilni o'ylay olmaydigan yoki tushuna olmaydigan oddiy shablonlarni moslashtirish usullaridan foydalanganlar. Biz hali hanuz Tyuring testidan ishonchli o‘ta oladigan chatbot yarata olmadik.
1994-yilge kelib statistik mashina tarjimasi bilan tabiiy tilni qayta ishlash sohasida katta yutuq bo'ldi va bu mashinalarning odamlarga nisbatan 400 marta tezroq o'qish qobiliyatini oshirdi, lekin hali ham inson tarjimalari kabi tez emas.
Oradan bir necha yil o'tib, 1997-yilda nutqni tahlil qilish va tushunish algoritmini joriy etish bilan tabiiy tilni qayta ishlashda katta kashfiyot bo'ldi, bu sun'iy intellektning eng yuqori yutuqlaridan biri sifatida e’tirof etiladi.
2006-yilda Google millionlab matnlarni o‘qish orqali 60 dan ortiq tildan so‘zlarni boshqa tillarga tarjima qilish uchun statistik mashina o‘rganishidan foydalangan holda hech qanday inson aralashuvisiz o‘zining tarjima funksiyasini taqdim etdi. Keyingi bir necha yil ichida algoritm yaxshilandi va endi Google Translate 100 dan ortiq tillarga tarjima qila oladi.
2010-yilda IBM tabiiy tildagi savollarni tushuna oladigan va shundan so’ng Vikipediyadagi ma'lumotlarga asoslangan holda javob berish uchun sun'iy intellektdan foydalanadigan tizim - “Watson”ni ishlab chiqqanini e'lon qildi, Shuningdek, u ikkita “Jeopardy” television o’yini g’oliblarini mag'lub etdi! 
Shundan so’ng, 2013-yilda Microsoft “Tay” nomli chatbotni taqdim etdi. U odamlarni onlayn bo’lishga jalb qilish uchun Twitter va boshqa ijtimoiy tarmoqlarda odamlar bilan muloqot qilishni o’rganish uchun yaratilgandi. Ammo u ko’p vaqtni olmadi, ya’ni u 16 soat ishlaganidan so’ng yoqimsiz kontentni tvit qila boshlashidan uning yopilishiga sabab bo’ldi. Hozir biz 2021-yildamiz va mashinani o'rganish bo'yicha tashabbus yuqori darajada.


Ulardan biri bilimga hos suhbatlar va kundalik bazada foydalanadigan yordamchilar, “Siri” va “Alexa” kabi suhbat agentliklarini o’z ichiga olgan ikki tomonlama suhbat tizimlarida tabiiy tilni qayta ishlashni rivojlantirishdir. Biroq, ular odamlar kabi javob berishi uchun hali uzoq yo’lni bosib o’tishi kerak.
Yana bir me’yor shundaki, ko’plab mashinani o’rganish algoritmlari chatbotlar singari real vaqt rejimi uchun mo’ljallanmagan, ammo ko’plab kiritilgan o’zgarishlar va o’qitish ma’lumotlari to’plamlari bilan oflayn ishlov berishga qaramasdan bu kelajakdagi hodisalarni yoki har bir ehtimoliy jarayonlarni bashorat qilish uchun hech qanday yo’l yo’qligini anglatadi.

Olimlar gaplarning ma'nosi va maqsadini iloji boricha kamroq so'z bilan tushunishga qodir bo'lgan algoritmlarni yaratmoqchilar. Ular gapning ma'nosi va maqsadini tushuna oladigan algoritmlar to'plamini yaratishni o’ylashmoqda, shunda ulardan ma'lumot olish mumkin. Ayni shu sababli, tabiiy tilni qayta ishlash orqali erishmoqchi bo'lganlarimizda hali hanuz hech qanday cheklovlar yo'q, shu bilan birgalikda kundalik hayotda inson faoliyatini qo'llab-quvvatlaydi ham. Ularning ta’kidlashicha, tabiiy tilni qayta ishlashni rivojlantirish insonlarga kundalik hayotda juda katta yordam beradi. Tabiiy tilni qayta ishlash orqasida xavf-xatar mavjud, ammo shunga qaramay ko’plab imkoniyatlar ham bor.
Tabiiy tilni qayta ishlash odamlarga kundalik hayotda ularga ravon gapirish va o'qishni o'rgatish, shuningdek klaviaturada gaplarni yozishdanda tezroq yozish usullarini ham o’rgatadi. Ba’zi mutaxassislarning ta’kidlashicha, eng asosiy xavf-xatar shuki, tabiiy tilni qayta ishlashni rivojlantirish orqali insonlar bajarayotgan ishlarni mashinalar egallay boshlaydi va insonlar ishsiz qolib ketishadi.
Bunga qaramasdan, tabiiy tilni qayta ishlash insonlarga yangi ish o’rinlari va ular oldin umuman ega bo’lmagan imkoniyatlarni beradi deb aytadigan mutaxassislar ham bor. Chunki bu ishlar juda murakkab. Tabiiy tilni qayta ishlashning rivojlanishi kundalik hayotda insonlar faoliyatini qo’llab-quvvatlasa-da, biz ushbu texnalogiyalar bilan cheklovlar va erkinlik o’rtasidagi chegarani aniqlashimiz kerak.