Sunʼiy intellekt olamining yangi tili: 2024-yilda bilishingiz kerak boʻlgan asosiy atamalar

Sunʼiy intellekt (AI) texnologiyalari dunyoni jadal surʼatlar bilan oʻzgartiribgina qolmay, oʻzining mutlaqo yangi terminologiyasini ham shakllantirmoqda. Bugungi kunda mahsulot taqdimotlari, texnologik uchrashuvlar yoki investitsiya panellarida LLM, RAG yoki RLHF kabi qisqartmalar tez-tez quloqqa chalinmoqda. Hatto soha mutaxassislari uchun ham bu tushunchalar baʼzan chalkashlik tugʻdirishi mumkin. TechCrunch nashri maʼlumotlariga koʻra, ushbu atamalarni toʻgʻri tushunish zamonaviy texnologik muhitda muvaffaqiyatli muloqot qilishning kalitidir. Bu haqda Techcrunch.com xabar beradi.

Sunʼiy intellekt sohasidagi eng koʻp muhokama qilinadigan, ammo eng mavhum tushunchalardan biri bu — AGI (Sunʼiy umumiy intellekt). OpenAI rahbari Sam Altman uni "siz hamkasb sifatida yollashingiz mumkin boʻlgan oʻrtacha insonning ekvivalenti" deb taʼriflaydi. Google DeepMind esa bunga koʻproq kognitiv nuqtai nazardan yondashib, aksariyat intellektual vazifalarda insondan qolishmaydigan tizimni AGI deb ataydi. Oddiy qilib aytganda, bu inson kabi fikrlay oladigan va deyarli barcha iqtisodiy qiymatga ega ishlarni bajara oladigan texnologiyadir.

AI agentlari va hisoblash quvvati

Hozirgi kunda oddiy chatbotlardan koʻra murakkabroq boʻlgan "AI agentlari" tushunchasi ommalashmoqda. Bu shunchaki savolga javob beruvchi dastur emas, balki foydalanuvchi nomidan muayyan vazifalar zanjirini bajara oladigan vositadir. Masalan, u siz uchun aviachipta band qilishi, xarajatlar hisobotini toʻldirishi yoki dasturiy kod yozib, uni nazorat qilishi mumkin. Bunday agentlar API (dasturiy interfeyslar) orqali boshqa xizmatlar bilan bogʻlanib, inson aralashuvisiz murakkab jarayonlarni boshqaradi.

Ushbu murakkab tizimlarning ishlashi uchun "Compute" (Hisoblash quvvati) deb ataladigan resurs zarur. Bu atama AI modellarini oʻqitish va ishga tushirish uchun kerak boʻladigan GPU (grafik protsessorlar), CPU va boshqa apparat vositalarini anglatadi. Bugungi kunda NVIDIA kabi kompaniyalarning bozordagi oʻrni aynan mana shu hisoblash quvvatiga boʻlgan global ehtiyoj tufayli keskin oshib bormoqda.

Mantiqiy fikrlash va chuqur taʼlim

AI modellarining rivojlanishida "Chain-of-thought" (fikrlash zanjiri) uslubi muhim oʻrin tutmoqda. Bu jarayonda AI murakkab savolga darhol javob bermasdan, uni kichik mantiqiy bosqichlarga boʻlib chiqadi. Masalan, matematik masalani yechishda inson qogʻoz va qalamdan foydalanganidek, AI ham oraliq bosqichlarni tahlil qiladi. Bu javobning aniqligini oshiradi, garchi jarayon biroz koʻproq vaqt talab qilsa-da, mantiq va dasturlashda xatolar sonini kamaytiradi.

Shuningdek, sunʼiy intellektning asosi boʻlgan "Deep Learning" (Chuqur taʼlim) tushunchasini ham unutmaslik lozim. Quyida uning asosiy xususiyatlari keltirilgan:

• Inson miyasidagi neyron yoʻllariga oʻxshash koʻp qatlamli sunʼiy neyron tarmoqlaridan foydalanadi.
• Maʼlumotlardagi muhim belgilarni inson yordamisiz, mustaqil ravishda aniqlay oladi.
• Xatolardan saboq olish va takrorlash orqali oʻz natijalarini yaxshilab boradi.
• Samarali ishlash uchun millionlab maʼlumotlar nuqtasi va ulkan hisoblash resurslarini talab qiladi.

Oʻzbekistonning texnologik ekotizimida ham ushbu atamalar tobora faol qoʻllanilmoqda. Mahalliy dasturchilar va startaplar OpenAI yoki Google taqdim etayotgan API interfeyslari orqali oʻz mahsulotlarini yaratayotgan bir paytda, ushbu glossary (lugʻat) nafaqat mutaxassislar, balki texnologiyaga qiziquvchi keng omma uchun ham muhim qoʻllanma boʻlib xizmat qiladi.