SUNʼIY INTELLEKT TEXNOLOGIYASI: TUSHUNCHASI, TURLARI VA TARIXIY RIVOJLANISHI
Kalit so'zlar
https://doi.org/10.47390/SPR1342V5I12Y2025N85Kalit so'zlar
sunʼiy intellekt, mashinali oʻrganish, chuqur oʻrganish, neyron tarmoqlar, tabiiy tilni qayta ishlash, ekspert tizimlar, SI turlari.Annotasiya
Ushbu ilmiy maqolada sunʼiy intellekt (SI) texnologiyasining tushunchasi, turlari, tarixiy rivojlanishi va hozirgi holatiga keng qamrovli tahlil berilgan. Maqola IMRAT (Kirish, Metodlar, Natijalar, Tahlil, Takliflar) metodologiyasiga asoslanib yozilgan boʻlib, sunʼiy intellektning zamonaviy texnologiyalar sohasidagi oʻrni va ahamiyatini ochib beradi. Tadqiqot davomida sunʼiy intellekt turlarining tasnifi, uning rivojlanish bosqichlari va bugungi kundagi qoʻllanilish sohalari oʻrganildi.
Manbalar
[1] Russell va Norvig (2021) sun'iy intellektning zamonaviy yondashuv asosida barcha sohalardagi qo'llanilishini ko'rsatgan.
[2] Xalqaro tahlil kompaniyalari (IDC, Gartner) ma'lumotlariga ko'ra, SI bozori 2020-2025 yillar oralig'ida yillik o'rtacha 42% o'sish sur'atiga ega.
[3] Adabiyotlar tahlili jarayonida IEEE Xplore, ScienceDirect, Google Scholar va boshqa ilmiy bazalardan foydalanildi.
[4] Kaplan va Haenlein (2019) SI turlarining tasnifini biznes kontekstida tahlil qilgan.
[5] Vaswani va boshqalar (2017) Transformer arxitekturasini taklif etgan va bu arxitektura zamonaviy NLP modellarining asosi bo'lgan.
[6] LeCun, Bengio va Hinton (2015) chuqur o'rganishning asosiy tamoyillarini Nature jurnalida nashr etgan.
[7] McCarthy va boshqalar (2006) 1956 yildagi Dartmut konferensiyasining asl taklifini qayta nashr etishgan.
[8] Turing (1950) o'zining mashhur maqolasida "Turing testi" ni taklif etgan va bu test hozirda ham SI sohasida muhim ahamiyatga ega.
[9] Silver va boshqalar (2016) AlphaGo ning Go o'yinida yutuqlarini Nature jurnalida e'lon qilgan.
[10] Brown va boshqalar (2020) GPT-3 modelining few-shot o'rganish qobiliyatlarini isbotlagan.
