Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot (SIRI 2025)

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 RAQAMLI TEXNOLOGIYALARNING RIVOJLANISH TARIXI To‘ychiyeva Robiyaxon Oribjon qizi Andijon Mashinasozlik Instituti, ms.robiya2004@gmail.com Anatotsiya. Raqamli texnologiyalar rivoji inson hayotining barcha sohalariga jiddiy ta’sir ko‘rsatdi. Ushbu maqolada raqamli texnologiyalarning tarixiy taraqqiyoti, hozirgi kundagi ishlanmalar va kelajakdagi rejalar keng yoritilgan. Maqolada insoniyatning dastlabki hisoblash moslamalaridan to bugungi zamonaviy sun’iy intellekt va kvant hisoblash texnologiyalarigacha bo‘lgan yo‘l batafsil o‘rganilgan. Shuningdek, hozirgi zamonda raqamli texnologiyalarning tibbiyot, ta’lim, sanoat va boshqa sohalardagi yutuqlari, kelajakdagi texnologik rejalar haqida ma’lumot berilgan. Kalit so‘zlar: Raqamli texnologiyalar, sun’iy intellekt, kvant hisoblash, bulutli texnologiyalar, katta ma’lumotlar, internet narsalar, kiberxavfsizlik, aqlli shaharlar, metavers, aloqa tizimlari, tibbiyot, elektron tijorat, texnologik taraqqiyot, shaxsiy ma’lumotlar, raqamli savodxonlik. Raqamli texnologiyalarni tushunish uchun avvalo ularning tarixiy rivojlanish bosqichlarini o‘rganish zarur. Dastlabki hisoblash qurilmalari, xususan, abakus va mexanik hisoblagichlardan boshlangan ushbu soha XVII asrga kelib yanada rivojlandi. 1642-yilda Blez Paskal tomonidan yaratilgan birinchi mexanik kalkulyator raqamli texnologiyalarning dastlabki namunasi bo‘ldi. Keyinchalik, XIX asrda Charlz Bebbijdan hisoblash mashinalarining ixtiro qilinishi bu jarayonni yanada tezlashtirdi. XX asr boshlarida esa kompyuter texnologiyalarining rivojlanishi boshlandi. Birinchi elektron hisoblash mashinalari, jumladan, ENIAC, raqamli hisoblash sohasida yangi davrni boshlab berdi. Ushbu texnologiyalar dastlab harbiy va ilmiy tadqiqotlar uchun ishlatilgan bo‘lsa, keyinchalik kundalik hayotning ajralmas qismiga aylandi. Hozirgi kunda raqamli texnologiyalar barcha sohalarda yetakchi o‘rin tutmoqda. Sun’iy intellekt, katta hajmdagi ma’lumotlar (Big Data), bulutli texnologiyalar va kvant hisoblash imkoniyatlari insoniyatni ilgari tasavvur qilish qiyin bo‘lgan yutuqlarga olib kelmoqda. Ayniqsa, tibbiyot sohasida raqamli texnologiyalarning qo‘llanilishi inson salomatligini kuzatish va kasalliklarni aniqlash imkoniyatlarini kengaytirdi. Kelajakda raqamli texnologiyalar yanada rivojlanishi kutilmoqda. Xususan, sun’iy intellekt va robototexnika sohalarida katta yutuqlarga erishiladi. Kvant hisoblash texnologiyalari esa zamonaviy hisoblash tizimlarining samaradorligini o‘nlab va yuzlab barobar oshirishi mumkin. Shuningdek, metavers va raqamli reallik texnologiyalari inson hayotini yangi bosqichga olib chiqishi kutilmoqda. Raqamli texnologiyalar rivojlanishining ijtimoiy va iqtisodiy ta’siri ham kengdir. Masalan, elektron tijoratning rivojlanishi butun dunyo bo‘ylab biznes yuritish uslubini o‘zgartirib yubordi. Hozirda internet orqali mahsulot va xizmatlarni sotish dunyo iqtisodiyotining asosiy yo‘nalishlaridan biriga aylandi. Kelajakdagi texnologik yutuqlar orasida aqlli shaharlar (smart cities), internet narsalar (IoT), va yangi avlod aloqa tizimlari (5G va undan keyingi) muhim o‘rin tutadi. Ushbu 361

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot yutuqlar nafaqat qulaylik yaratadi, balki atrof-muhitni muhofaza qilish, energiya samaradorligini oshirish va resurslarni tejash imkonini ham beradi. Shuningdek, raqamli texnologiyalar rivojlanishi bilan birga ularning xavfsizligi masalasi ham dolzarb bo‘lib qolmoqda. Kiberxavfsizlik, shaxsiy ma’lumotlarni himoya qilish va internetdagi firibgarlikka qarshi choralar kelajakdagi asosiy vazifalardan biri bo‘lib qoladi. Texnologik taraqqiyot davomida inson kapitali, ya’ni bilim va malakalar muhim ahamiyat kasb etadi. Kelajakda raqamli savodxonlik va yangi texnologiyalarni o‘zlashtirish hayot sifatini belgilovchi asosiy omillardan biriga aylanadi. Yuqoridagi ma’lumotlar raqamli texnologiyalar rivoji global miqyosda insoniyat hayotiga naqadar jiddiy ta’sir ko‘rsatayotganini tasdiqlaydi. Ushbu rivojlanish jarayoni davom etar ekan, uning kelajakdagi istiqbollarini tushunish va ulardan to‘g‘ri foydalanish har birimiz uchun muhim vazifa hisoblanadi. Adabiyotlar 1. Babbage, C. (1864). Passages from the Life of a Philosopher. London: Longman, Green, Longman, Roberts, and Green. 2. Bell, D. (1973). The Coming of Post-Industrial Society: A Venture in Social Forecasting. New York: Basic Books. 3. Castells, M. (2000). The Rise of the Network Society. 2nd ed. Oxford: Blackwell. 4. Turing, A. M. (1937). On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem. Proceedings of the London Mathematical Society, 42(1), 230-265. 5. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. New York: W. W. Norton & Company. 6. Kurzweil, R. (2005). The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. New York: Viking. 7. Tapscott, D. (1995). The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence. New York: McGraw-Hill. 8. Lanier, J. (2010). You Are Not a Gadget: A Manifesto. New York: Knopf. 9. Kelly, K. (2016). The Inevitable: Understanding the 12 Technological Forces That Will Shape Our Future. New York: Viking. 10. Forum. Schwab, K. (2016). The Fourth Industrial Revolution. Geneva: World Economic 11. Feynman, R. P. (1960). There’s Plenty of Room at the Bottom. Caltech Engineering and Science, 23(5), 22-36. 12. Floridi, L. (2014). The Fourth Revolution: How the Infosphere Is Reshaping Human Reality. Oxford: Oxford University Press. 13. Wiener, N. (1948). Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. Paris: Hermann & Cie; Cambridge, MA: MIT Press. 14. Negroponte, N. (1995). Being Digital. New York: Knopf. 15. Moore, G. E. (1965). Cramming More Components onto Integrated Circuits. Electronics, 38(8), 114-117. 362

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 NEYROTEXNOLOGIYALAR VA SUN‘IY INTELLEKT Bo‘YICHA INNOVATSION LOYIHALAR Alimqulova Ruhshona Rustam qizi Mirzo Ulug‘bek nomidagi O‘zbekiston Milliy Universiteti Jizzax filiali Annotatsiya: Ushbu maqolada neyrotexnologiyalar va sun'iy intellektning birlashuvi orqali hayotning turli sohalarida erishilayotgan yutuqlar va istiqbollari, shuningdek sun‘iy intellektning paydo bo‘lishi va uning hayotimizning barcha jabhalarida tibbiyot, iqtisodiyot, ta‘lim, ishlab chiqarish va boshqa yo‘nalishlarda keng foydalanilayotgani haqida so‘z yuritamiz. Kalit so‘zlar:Industry 4.0, IoT, sun’iy intellekt, robototexnika, artificial intelligence, ChatGPt, OpenAI, Facebook , neuralink, neyrodegenerativ,interfeys. Kirish. Rivojlanayotgan dunyoning innovatsion loyihalari bu to‘rtinchi sanoat inqilobi (Industry 4.0) sifatida ishlab chiqarish, logistika va boshqa sohalarda raqamli texnologiyalar, IoT, sun’iy intellekt, robototexnika va kiber-fizik tizimlarni qo‘llash orqali ishlab chiqilmoqda. Shuningdek yurtimizda ham “Raqamli iqtisodiyot-2030” strategiyasi ham qabul qilinib, bu hukumatning raqamlashishi, xizmatlarning shaffofligi, korrupsiyaning yo‘q qilinishi bilan bog‘liq maqsadlarni o‘z oldimizga maqsad qilib belgiladik. Raqamlashtirilgan jamiyatda sun’iy intellektdan (AI) keng foydalanilib u insonlar bajaradigan aqliy va ijodiy ishlarni bajara olish qobiliyatiga ega deb ta’kidlasak boladi. Yana bu SI bilan intellektual mashinalar yaratish ilmi va texnologiyasini ham tushunamiz. SI bunday aytilishi 1956 yilda amerikalik informatik Djon Makkarti tomonidan kiritilgan. Ingliz tilida “artificial intelligence” so‘z birikmasi bizda “sun’iy intellekt” ma’nosini bildirsa, intelligence so‘zi inglizchada “aqlli fikrlash qobiliyati” deb tushuniladi. Keyinchalik u o‘zini-o‘zi o‘qitish tizimi, masalalarni yechish uchun dasturlar tuzib va u yordamida buni yechishini, fikrlovchi mashina ya’ni inson SI bilan fikr almashganda uni inson sifatida o‘ylashi, u o‘zini o‘rab turgan dunyoni sinashi va xatolarni tahlil qilish orqali dunyoni anglashi, o‘qituvchisiz o‘quv jarayoni kabi ko‘plab jarayonlardan o‘tgan bo‘lsada bugungi kunga kelib uning to‘laqonli tizimini hech kim yarata olmagan. Hozirgi davrda sun’iy intellekt tizimlari barcha sohalarda insonning ishonchli yordamchisiga aylangan, ammo ko‘pchilikning quyidagi savoli hali-hanuz javobsiz qolmoqda: Agarda ertaga mashina insondan aqlli bo‘lib ketsa, u holda nima bo‘ladi? Agar masalaning mohiyatiga qarasak, bunga hali ancha vaqt bor, chunki hozircha mashinaning imkoniyatlari insonga nisbatan juda ham kichik miqdorda. Agar mashina algoritmlar asosida ishlasa, inson obrazlar bilan ishlaydi. Shuning uchun ham mashina resurslarini eng ko‘p ishlatadigan ob’ekt videoinformatsiyadir. Inson video ma’lumotlardan tashqari, ovozni, xidni, tasvirni, harakatlarning koordinatsiyasini ham onlayn rejimda yashin tezligida qayta ishlay oladi. Bu esa mashinaning insondan aqlliroq bo‘lib ketishi hali-hanuz amalga oshmaydigan bir afsona deganidir. 363

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot Britaniya olimi Stiven Xokingning fikriga ko‘ra esa, agarda insonlar juda ham qudratli sun’iy intellekt yarata olsalar, bunday sun’iy intellekt insonlar uchun juda xavfli bo‘lib qolishi mumkin. Biz keng foydalanadigan ChatGPt OpenAI tomonidan ishlab chiqilgan sun’iy intellektga asoslangan chatbot, uning asosiy texnologiyasi GPT (Generative Pre-trained Transformer) modeliga asoslangan. 2015 yilda asos solingan notijorat tashkilotning asosiy rahbarlari Elon Musk, Sam Altman, Grek Brockman, Ilya Sustkeverlar. ChatGPt asosan matn yaratish, kod yozish, fikr bildirish, va muloqot uchun yaratilgan. Elektroenergetikada sun’iy intellektning qo‘llanilishi Loyihalash darajasida: energoresurslar generatsiyasini va unga talabni bashorat qilish, energiya generatsiya qiladigan jihozlarning ishonchliligini chamalash, talab ko‘payib ketganda generatsiyani ko‘paytirish; Xizmat ko‘rsatish darajasida: eng foydali yetkazib beruvchini avtomatik ravishda tanlash, iste’molning to‘liq statitikasini tuzish, mijozlarni avtomatik ravishda saqlash, energiya ta’minotini mijozning odatlari va xulq-atvoriga bog‘liq ravishda optimallashtirish. Ishlab chiqarishda sun’iy intellekt Ishlab chiqarish jarayonida: turli xildagi masalalarning bajarish jarayonini mukammallashtirish, yig‘uv liniyalarini avtomatlashtirish, xatolar sonini kamaytirish va xomashyo yetkazish vaqtini kamaytirish. Mahsulotni bozorda realizatsiya qilishda: baholash jarayonini boshqarish, xizmat ko‘rsatish bilan bog‘liq xizmatlar hajmi bashoratini amalga oshirish. Logistikada sun’iy intellekt 2018 yilning may oyida mahsulotlarn iekspress usulda yetkazib beruvchi logistika kompaniyasi hamda IBM “Logistikada sun’iy intellekt” deb nomlangan hisobot taqdim etishdi. Ushbu hisobotda sun’iy intellektning logistikada qo‘llanilish imkoniyatlari chamalanadi va bu industriyani zamonaga mos ravishda o‘zgartirish bo‘yicha, yangi turdagi logistik aktivlar yaratish bo‘yicha va logistikada intellektual operatsion tizimlar yaratish bo‘yicha bir qancha g‘oyalar ilgari suriladi. Sun’iy intellektning savdoda qo‘llanilishi Sun’iy intellekt masalalari bilan shug‘ullanadigan Facebook laboratoriyasi muhandislari 2017 yilning iyunida insonlar bilan savdolasha oladigan bot bo‘yicha ma’lumotlarni oshkor qildilar. Quartzning yozishiga ko‘ra, tizimni o‘zgartirish jarayonida Amazon Mechanical Turk onlayn kraudsorsing platformasi yordamida yig‘ilgan 5,8 mingta real insonlarning dialoglaridan foydalanilgan.Dialoglarni tahlil qilgan holda bot nafaqat muloqotlar olib borishni o‘rgandi, balki kerak bo‘lganda yolg‘on gapirishni ham epladi. Muhandislarning fikrlaricha, sun’iy intellekt nafaqat o‘zi qiziqadigan narsalargagina e’tibor qaratdi, balki boshqa ma’lumotlarga ham qiziqa boshladi. Xaridor bilan muloqotni tugatganidan so‘ng, bot boshqa muammolarga ham qayta oladi. Tibbiyotda qo‘llanilishi 364

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 SI tibbiyotda tezroq tashxis qo‘yish, aniq davolash rejalarini tuzish, dori vositalarini tezroq yaratish va jarrohlik operatsiyalarini takomilllashtirish kabi sohalarda qo‘llaniladi. Bundan tashqari falaj va nogiron bemorlarga yordam berish maqsadida 2016 yilda asos solingan neuratexnologik kompaniya (neuralink asoschisi Elon Musk) bo‘lib miya va kompyuter o‘rtasida bevosita aloqa o‘rnatish uchun BCI (Brain-Computer Interface) texnolgiyasi rivojlanmoqda. Kompaniyaning asosiy maqsadlari falaj va nogiron bemorlarga yordam berish – odamlar faqat fikrlari bilan kompyuter yoki qurilmalarni boshqarishi mumkinligini, neyrodegenerativ kasalliklarni davolash – Parkinson, Alzheimer va boshqa kasalliklarning oldini olishni, miya signallarini o‘qish va yozish – fikrlarni to‘g‘ridan-to‘g‘ri kompyuterga uzatishni va kelajakda odam-mashina integratsiyasi – sun’iy intellekt bilan to‘g‘ridan-to‘g‘ri bog‘lanishni. Kichik neyrotor chipi miyada juda kichik iplar yordamida neyronlar signallarini o‘qiydi va ma’lumotni kompyuterga uzatadi, implantatsiya qilish jarayonida esa maxsus robot jarroh miya ichiga ingichka simlarni kiritadi, fikrlar bilan boshqarish ya’ni foydalanuvchi faqat fikrlari orqali kompyuter yoki protezlarni boshqarishi mumkin. Bunday natija protezlarni boshqarishi ya’ni sun’iy qol yoki oyoqlarni boshqarishi mumkinligini ko‘rsatadi. Dastlab hayvonlarda sinalgan neuralink kompaniyasi chipi ilk bor klinik ruxsatdan so‘ng 2024 yil birinchi odamga muvaffaqiyatli joylashtirildi. Elon Muskning aytishicha chip barcha funksiyalarni bajaryapti va bemor fikrlari orqali kursorni boshqara oladi. Xulosa Xulosa qilib aytadigan bo‘lsak neuralinkning kelajak rejalari nogiron odamlarga kompyuter yoki smartfonlarni boshqarish imkoniyatini berish, sun’iy qo‘l va oyoqlarni boshqarish uchun interfeys yaratish, miyaning xotira va fikrlash jarayonlarini takomillashtirish, kelajakda sun’iy intellekt bilan to‘g‘ridan-to‘g‘ri bog‘lanish imkoniyatini yaratish kabi bolsa buning muammolari ham rejalaridan kam emasligini ko‘rishimiz mumkin. Xavfsizlik ya’ni miyaga chip joylashtirish inson o‘limi bilan tugashi mumkin. Shaxsiy hayot daxlsizligi fikrlarni o‘qiy olishi va miya ma’lumotlarini qanday himoya qilish kerak? Texnik qiyinchiliklar uning zanglamasligi va shu kabi holatlar miyaga joylashtirilgan chip uzoq muddat ishlay olishi? Neuralink kelajakda nogiron odamlarga yordam berishi, miyani sun’iy intellekt bilan bog‘lash imkoniyatini yaratishi va neyrodegenerativ kasalliklarni davolashi mumkin. Lekin, bu texnologiya hali rivojlanish bosqichida va uning to‘liq imkoniyatlari hali to‘liq sinovdan o‘tkazilmagan. Adabiyotlar 1. G.N. Mahmudova, Raqamli iqtisodiyot. Toshkent-2022. 2. R.H. Ayupov, G.R. Boltaboyeva, Raqamli iqtisodiyot asoslari. Toshkent-2020. 365

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SUNʼIY INTELLEKT VA RAQAMLI TEXNOLOGIYALARNING TARJIMADAGI MUAMMOLARI VA YECHIMLARI Farxodova Sabrina Ruxiddin qizi, Xolboboyeva Aziza Sherboboyevna OʻzDJTU Tarjima nazariyasi va amaliyoti fakulteti, sabrinafarxodova217@gmail.com, azizakholboboyeva1611@gmail.com Annotatsiya: Ushbu maqolada sun’iy intellekt va raqamli texnologiyalarning tarjima jarayonidagi roli, afzalliklari hamda muammolari tahlil qilinadi. Sun’iy intellektga asoslangan tarjima tizimlari kontekstni tushunish, texnik terminlarni tarjima qilish va madaniy tafovutlarni hisobga olishda duch keladigan qiyinchiliklar yoritilgan. Shuningdek, ushbu muammolarni bartaraf etish bo‘yicha gibrid tarjima usullari, mutaxassis tarjimonlarning ishtiroki va maxfiylikni ta’minlash choralari taklif etilgan. Maqola sun’iy intellekt va inson tarjimonlari o‘rtasidagi hamkorlikning muhimligini ta’kidlaydi. Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, tarjima texnologiyalari, mashinaviy tarjima, kontekst, madaniy tafovut, maxfiylik, texnik terminologiya, gibrid tarjima. Kirish Bugungi global dunyoda tarjima fan va texnologiya taraqqiyotining ajralmas qismiga aylangan. Dunyo mamlakatlari o‘rtasidagi aloqalar mustahkamlanib, xalqaro tijorat, diplomatiya, fan, madaniyat va adabiyot sohalarida turli tillarga tarjima qilish zarurati ortib bormoqda. Sun’iy intellekt (SI) va raqamli texnologiyalar tarjima jarayoniga kirib kelib, an’anaviy tarjima usullarini sezilarli darajada o‘zgartirdi. Google Translate, DeepL, ChatGPT, Yandex Translate kabi avtomatlashtirilgan tarjima tizimlari hozirda millionlab foydalanuvchilarga tezkor tarjima imkoniyatini taqdim etmoqda.Biroq, sun’iy intellektning tarjima jarayoniga kiritilishi ba’zi muammolarni ham yuzaga keltirdi. Mashinaviy tarjima tizimlari lug‘aviy va grammatik jihatdan to‘g‘ri natija berishi mumkin, ammo semantik va madaniy nozik jihatlar, kontekst va hissiyotlarni to‘g‘ri ifodalashda hali ham muammolar mavjud. Bundan tashqari, maxfiy ma’lumotlarni himoya qilish, texnik terminologiyani aniq tarjima qilish va SI tarjimalarining ishonchliligini oshirish masalalari ham dolzarb hisoblanadi.Ushbu maqolada sun’iy intellekt va raqamli texnologiyalar asosida amalga oshirilayotgan tarjima jarayonining afzalliklari va kamchiliklari tahlil qilinadi. Shuningdek, mavjud muammolarni bartaraf etish bo‘yicha samarali yechimlar ko‘rib chiqiladi. Sun’iy intellekt va raqamli texnologiyalarning tarjimada tutgan o‘rni bugungi kunda beqiyosdir.Shuningdek, koʻplab tarjimalar mashinaviy tarjimalar bilan amalga oshirilmoqda.Mashinaviy tarjima tushunchasi dastlab XX asrda paydo bo‘ldi. Birinchi avtomatlashtirilgan tarjima tizimlari 1950-yillarda AQSh va SSSRda ilmiy tadqiqotlar natijasida ishlab chiqildi. Ushbu dastlabki tizimlar juda oddiy bo‘lib, asosan lug‘at asosida so‘zma-so‘z tarjima qilish bilan shug‘ullangan.1990-yillarga kelib, neyron tarmoqlari va sun’iy intellekt texnologiyalarining rivojlanishi bilan tarjima tizimlari yanada takomillashtirildi. Google Translate 2006-yilda ishga tushirilib, dastlab fransuz, nemis, ispan va boshqa yevropa tillari o‘rtasida tarjima qilish imkonini bergan. Keyinchalik, ushbu tizim mashinaviy 366

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 o‘rganish va sun’iy neyron tarmoqlari asosida ishlab chiqilib, hozirgi kunda 130 dan ortiq tilda tarjima qilish imkoniyatiga ega bo‘ldi. Hozirgi zamonaviy tarjima tizimlari oʻz ichiga koʻplab sunʼiy intellektlarni qamrab oladi.Hozirda tarjima jarayonida ishlatiladigan eng mashhur sun’iy intellekt tizimlari quyidagilardan iborat:Google Translate – neyron tarmoqlarga asoslangan avtomatlashtirilgan tarjima tizimi. Bu tizim matnlarni real vaqtda tahlil qilishi va ko‘p tillar o‘rtasida tarjima qilish imkonini beradi.DeepL Translator – chuqur o‘rganish algoritmlaridan foydalangan holda yuqori aniqlikdagi tarjima qilish bilan mashhur.ChatGPT va GPT-4 – kontekstni tushunishga qodir bo‘lgan ilg‘or sun’iy intellekt modellaridan biri bo‘lib, tarjima qilish bilan birga matnlarni qayta yozish, izohlash va optimallashtirish imkoniyatiga ega.Yandex Translate – rus va boshqa tillar o‘rtasidagi tarjimalar bo‘yicha yuqori aniqlikka ega. Sun’iy intellekt tarjima jarayonida bir qator afzalliklari ularni koʻpchilik orasida keng tarqalishiga va koʻplab foydalanuvchilarga ega boʻlishiga olib keldi. Ularning bir necha afzalliklari: Tezkor va samarali tarjima – Mashinaviy tarjima inson tarjimonlarga nisbatan bir necha barobar tezroq ishlaydi. Masalan, minglab sahifalik hujjatlarni sun’iy intellekt qisqa vaqt ichida tarjima qilishi mumkin.Ko‘p tilli tarjima imkoniyati – Sun’iy intellekt hozirgi kunda yuzlab tillarda tarjima qilish imkoniyatiga ega bo‘lib, bu xalqaro kommunikatsiyani osonlashtiradi.Mutlaqo bepul yoki arzon xizmatlar – Google Translate kabi tizimlar foydalanuvchilarga bepul xizmat ko‘rsatadi, bu esa ko‘plab odamlar uchun qulay imkoniyat yaratadi.Integratsiyalashgan tizimlar – Sun’iy intellekt tarjima tizimlari veb-saytlarga, ijtimoiy tarmoqlarga va hujjatlarni qayta ishlash dasturlariga kiritilishi mumkin.Biroq, bu afzalliklarga qaramay, sun’iy intellekt tarjimalari haligacha inson tarjimonlar darajasiga yetib kelmagan va turli muammolarni keltirib chiqarmoqda. Sun’iy intellekt qator afzalliklarga ega boʻlishiga qaramasdan xatolarga yul qoʻyadigan vaziyatlari ham uchrab turadi. Bu muammolar lingvistik, texnik va madaniy omillar bilan bog‘liq. Keling buni birma-bir tahlil qilib chiqamiz. AI duch keladigan xatolardan birinchisi- bu semantik va kontekstual xatolardir.Sun’iy intellekt kontekstni tushunishda hali ham inson darajasiga yetmagan. Mashinaviy tarjima tizimlari ba’zan so‘zlarning ma’nosini noto‘g‘ri talqin qiladi yoki ularning ma’no nozikliklarini anglay olmaydi. Masalan:Ingliz tilidagi "He is feeling blue today." iborasi “U bugun ko‘k rangni his qilmoqda” deb tarjima qilinishi mumkin, aslida esa bu "U bugun tushkun kayfiyatda" degan ma’noni anglatadi.o‘zbek tilidan ingliz tiliga tarjimada “Mening ko‘nglim ayniyapti” iborasi "My mood is changing" deb tarjima qilinishi mumkin, lekin to‘g‘ri tarjima "I feel nauseous" bo‘lishi kerak.Uning navbatdagi muammosi- Grammatik va uslubiy muammolar.Sun’iy intellekt grammatik jihatdan to‘g‘ri jumlalar yaratishga harakat qiladi, lekin ba’zan tabiiy tovushga ega bo‘lmagan yoki mantiqsiz jumlalar hosil qiladi. Masalan, rus va o‘zbek tillari o‘rtasidagi tarjimalarda jumlalar tuzilishi buzilishi Masalan:o‘zbekcha: Men kitob o‘qishni yaxshi ko‘raman.Ruscha noto‘g‘ri tarjima: Я люблю читать книги. (To‘g‘ri)Sun’iy intellektning ehtimoliy xatosi: Я хорошую читать книгу. (Grammatik jihatdan noto‘g‘ri). Bunday xatolar ba’zan tarjimani tushunarsiz yoki mantiqsiz qiladi.Keyingi asosiy nuqsonlaridan biri - bu texnik terminologiyani noto‘g‘ri tarjima qilish.Ilmiy va texnik tarjimalar yuqori aniqlik talab qiladi. Sun’iy intellekt ba’zan murakkab atamalarni kontekstsiz tarjima 367

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot qilib, matnning umumiy ma’nosini buzadi. Masalan, tibbiyot va huquq sohalarida:"Cardiac arrest" – "Yurak to‘xtashi" deb tarjima qilinishi kerak, lekin ba’zi mashinaviy tarjimalarda "Yurak hibsga olindi" deb noto‘g‘ri talqin qilinishi mumkin."Legal liability" – "Huquqiy javobgarlik" degan ma’noni anglatadi, lekin "Qonuniy mas’uliyat" deb tarjima qilinsa, noaniqlik yuzaga keladi.Muammolardan yana biri - Madaniy tafovutlarni inobatga olmaslikdir.Har bir til va madaniyat o‘ziga xos iboralar, urf-odatlar va kontekstual tafovutlarga ega. Sun’iy intellekt madaniy jihatlarni har doim to‘g‘ri tushunmaydi. Masalan:Inglizcha: "Break a leg!" (Omad tilash ifodasi).o‘zbekcha noto‘g‘ri tarjima: "Oyog‘ingni sindir!"To‘g‘ri tarjima: "Omad tilayman!" Ba’zi madaniy jihatdan nozik masalalar noto‘g‘ri tarjima qilinsa, noqulaylik yoki tushunmovchiliklarga sabab bo‘lishi mumkin.Navbatdagisi - Maxfiylik va xavfsizlik muammolari hisoblanadi.Sun’iy intellektga asoslangan tarjima tizimlari foydalanuvchi ma’lumotlarini internet orqali qayta ishlaydi. Agar maxfiy hujjatlar (shartnomalar, diplomatik yozishmalar, tibbiy hisobotlar) mashinaviy tarjimaga yuklansa, ularning xavfsizligi xavf ostida qolishi mumkin.Masalan, Google Translate yoki DeepL kabi tizimlarga yuklangan ma’lumotlar serverda vaqtincha saqlanishi mumkin, bu esa maxfiy ma’lumotlarning uchinchi tomon tomonidan ko‘rilishiga olib kelishi mumkin. Bir qator muammolarga qaramasdan muammoni hal qilish mumkinligi bor haqiqat. Muammolarni bartaraf etish uchun yechimlar: Biz yuqorida ko‘rib chiqqan muammolarni bartaraf etish uchun bir nechta samarali usullar tavsiya eta olamiz: 1.Gibrid tarjima yondashuvi -Inson tarjimonlari va sun’iy intellekt tizimlarini birlashtirish eng yaxshi yechimlardan biri. Bu yondashuvda:Dastlab SI dastlabki tarjima yaratadi.Keyin esa mutaxassis tarjimon uni tahrir qiladi va aniqlik kiritadi.Bu usul ayniqsa texnik, tibbiy va huquqiy tarjimalarda samarali hisoblanadi.2.Kontekstga asoslangan sun’iy intellektni rivojlantirish.Hozirda neyron tarmoqlarga asoslangan tarjima tizimlari faqatgina lug‘aviy ma’nolarni emas, balki kontekstual ma’nolarni ham tushunishga harakat qilmoqda. Bu uchun:Matnlarni chuqur o‘rganish algoritmlaridan foydalanish.Tarjima tizimlarini turli tillardagi real dialoglar bilan mashq qildirish.Sun’iy intellektga madaniy tafovutlarni tushunish uchun kengroq til korpuslarini yuklash.3. Mutaxassis tarjimonlar nazoratini kuchaytirish.Sun’iy intellekt tomonidan tarjima qilingan matnlar yakuniy bosqichda mutaxassislar tomonidan tekshirilishi kerak. Xususan: Rasmiy hujjatlar va ilmiy matnlar faqat inson tarjimonlari tomonidan tasdiqlangandan keyin ishlatilishi kerak.Avtomatlashtirilgan tarjima tizimlari maxsus sohalarda sertifikatlangan mutaxassislar bilan birgalikda ishlab chiqilishi kerak.4. Maxfiylik va xavfsizlikni ta’minlash.Maxfiy hujjatlarni sun’iy intellekt tarjima qilishida quyidagilarni amalga oshirish kerak:Mahalliy (offline) tarjima tizimlaridan foydalanish.Tarjima qilinadigan ma’lumotlarni shifrlash orqali himoya qilish.Foydalanuvchilarga maxfiy hujjatlar uchun maxsus xavfsiz tarjima vositalarini taqdim etish. Sun’iy intellekt va raqamli texnologiyalar tarjima sohasini inqilobiy darajada o‘zgartirdi. Biroq, hali ham inson tarjimonlarning tajribasi va til bilimlariga ehtiyoj katta.Agar olimlar, ixtirochilar AI ustida koʻproq izlanish olib borib, uni yanada rivojlantiradi kelajakda sun’iy intellekt yanada kontekstual tarjima qilish qobiliyatiga ega bo‘lishi kutilmoqda. Bu hodisa roʻy berganda ko‘p tilli muloqotlar yanada osonlashadi va real vaqtda tarjima tizimlari 368

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 yanada rivojlanadi.Sun’iy intellekt asosida maxsus sohalar uchun yuqori aniqlikdagi tarjima tizimlari yaratiladi.Ungacha esa tarjima sohasida insonning tarjimasi ustun qoʻyilmoqda.Bundan tashqari,yanada eng yaxshi yondashuvlardan biri — sun’iy intellekt va inson tarjimonlari o‘rtasidagi samarali hamkorlik hisoblanadi. Adabiyotlar 1. Arnold, D. (2002). Machine Translation: An Introductory Guide. Springer. 2. Hutchins, J. (2005). Machine Translation: Past, Present, Future. Ellis Horwood Limited. 3. Koehn, P. (2010). Statistical Machine Translation. Cambridge University Press. 4. Vashee, K. (2019). "AI and the Future of Translation: Challenges and Opportunities". Journal of Translation Studies, 25(3), 45-63. 5. Wu, Y., Schuster, M., Chen, Z., & Le, Q. (2016). "Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap Between Human and Machine Translation" 369

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SERVERLARDA YUKLAMANI TAQSIMLASH AHAMIYATI, ALGATITIMLARI VA XUSUSIYATLARI Asadbek Muhammadjonov University of Management and Future Technologies, Telekommunikatsiya injiniring, Tashkent, muhammadjonov.asadbek2020@gmail.com Annotatsiya. Ushbu maqolada serverlarda yuklamani taqsimlash va boshqaruv tizimlarini tashkil etishning ahamiyati haqida so‘z yuritiladi. Zamonaviy tarmoq infratuzilmalari doimiy ravishda katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlaydi, shuning uchun samarali yuklama taqsimoti tizimining mavjudligi muhim sanaladi. Maqolada yuklamani taqsimlash usullari, ularning afzalliklari va qo‘llanilishi yoritilgan. Kalit so‘zlar: Serverlar, yuklama taqsimoti ahamiyat, maqsadi, algaritimlari, darajalari Kirish Bugungi kunda axborot texnologiyalarining rivojlanishi bilan katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash zarurati ortib bormoqda. Korxonalar va tashkilotlar samarali ishlashi uchun serverlarning yuklamasini to‘g‘ri taqsimlash va boshqarish muhim ahamiyat kasb etadi. Server infratuzilmasini optimallashtirish orqali tizim ish faoliyatini oshirish va nosozliklarni kamaytirish mumkin. Shuningdek, serverlarda yuklama taqsimlash tizimlari orqali resurslardan samarali foydalanish imkoni paydo bo‘ladi. Zamonaviy ma’lumot markazlarida va bulutli hisoblash infratuzilmalarida doimiy ravishda ko‘plab foydalanuvchilar so‘rovlarini qayta ishlaydi. Bunday holda, serverlarning yuklanishini to‘g‘ri raqsimlamaslik ba’zi serverlarning haddan tashqari yuklanishiga olib kelishi mumkin. Agar yuklamani samarali taqsimlash amalga oshirilmasa, tizim ishi sekinlashadi, foydaliylik darajasi yomonlashadi va biznes jarayonlari izdan chiqishi mumkin. Shu sababli, yuklama taqsimotining to‘g‘ri tashkil etilishi server resurslaridan maksimal darajada foydalanishga, tizim ishonchliligini oshirishga va xizmatlarning uzluksiz ishlashiga yordam beradi. Server yuklamasini taqsimlash masalasi yirik korporatsiyalar, bank tizimlari, elektron tijorat platformalari va bulutli xizmatlar uchun juda muhimdir. Ushbu tizimlar real vaqt rejimida katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlashi lozim, va agar yuklama to‘g‘ri taqsimlanmasa, tizim ishdan chiqishi yoki foydalanuvchilarga sekin xizmat ko‘rsatishi mumkin. Shu sababli, yuklama taqsimlash strategiyalari va usullari haqida chuqur tushunchaga ega bo‘lish muhim ahamiyat kasb etadi. Bulutli hisoblashda yuklamani taqsimlash ahamiyati Bulutli hisoblashda yuklamani muvzanatlashtirishda trafik va ish yuklarini shunday taqsimlaydiki, bu jarayonda biror server yoki qurilmaga ortiqcha yuklanmaydi, yetarlicha yuklama olmay qolmaydi va bekor qolib turmaydi. Bulutli hisoblashda yuklamani taqsimlashtirish jarayonida trafik va yuklamani taqsimlashtirish bajarilish vaqti, javob vaqti hamda tizim barqarorligi kabi cheklangan parametrlarni optimallashtirish orqali umumiy ishlash samaradorligini oshiradi. Bulutli hisoblashda yuklamani taqsimlashtirish 370

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 arxitekturasi yuk taqsimlashtirgichdan iborat bo‘lib, bu qurilma serverlar va mijoz qurilmalari o‘rtasida joylashadi hamda trafikni boshqaradi. Bulutli hisoblashda yuklamani taqsimlashtirish trafikni, ish yuklarini va hisoblash resurslarini bulut muhiti bo‘ylab teng taqsimlaydi, bu esa bulutli ilovalar uchun samaradorlik va ishonchlilikni oshiradi. Bulutli yuklamani taqsimlashtirish korxonalarga mijoz so‘rovlarini boshqarish va resurslarni bir nechta kompyuterlar, ilova serverlari yoki kompyuter tarmoqlari o‘rtasida taqsimlash imkonini berad. Bulutli hisoblashda yuklamani taqsimlashtirish bir nechta sabablarga ko‘ra katta ahamiyatga ega: Samaradorlikni optimallashtirish Yuklamani taqsimlashtirish resurslarning samarali ishlatilishini ta’minlaydi, bu esa biron bir serverning ortiqcha yuklanib qolishining oldini oladi. Ish yuklarini teng taqsimlash orqali tizimning umumiy ishlash samaradorligi oshadi, javob vaqtini kamaytiradi va foydalanuvchilarga barqaror ishlashni taqdim etadi. Yuqori imkoniyat va ishonchlilik Trafikni bir nechta serverlar bo‘ylab taqsimlash orqali tizimning ishonchliligini oshiradi. Agar bir server ishdan chiqsa yoki muammoga duch kelsa, trafik zarar ko‘rmagan serverlarga yo‘naltiriladi, bu esa ilovalar va xizmatlarning uzluksiz ishlashini ta’minlaydi. Mashitabliylik va moslashuvchanlik Bulut muhitida yuklamani taqsimlashtirish resurslarni dinamik tarzda taqsimlash imkonini beradi. Bu talabga qarab resurslarni qo‘shish yoki olib tashlashni osonlashtiradi. Shu tarzda, o‘zgaruvchan ish yuklarini samarali boshqarish uchun infratuzilma moslashuvchanlikka ega bo‘ladi. Xarajatlarni tejamkorlik Yuklamani samarali taqsimlashtirish resurslardan optimal foydalanish orqali xarajatlarni kamaytiradi. Bu bekor turgan yoki yetarli darajada ishlatilmayotgan serverlar bilan bog‘liq ortiqcha xarajatlarning oldini oladi. Nosozliklarga bardoshlilik va barqarorlik Yuklamani taqsimlashtirish trafikni zaxira serverlar yoki ma’lumotlar markazlari bo‘ylab taqsimlash orqali nosozliklarga bardoshlilikni oshiradi. Bu zaxira tizimlar muammolar yoki buzilishlarning ta’sirini minimallashtiradi va tizimning barqarorligini oshiradi. Zamonaviy arxitekturalarni qo‘llab-quvvatlash Yuklamani taqsimlashtirish mikroxizmatlar va konteynerlar kabi zamonaviy arxitekturalar uchun juda muhimdir. U turli mikroxizmatlar yoki konteynerlar o‘rtasida trafikni aqlli tarzda yo‘naltirib, har bir komponentga ish yuklamaning mos qismini yetkazib beradi. Umuman olganda, yuklamani taqsimlashtirish bulutli hisoblashda muhim o‘rin tutadi. U nafaqat resurslardan optimal foydalanish va tizim samaradorligini oshiradi, balki yuqori mavjudlik, masshtablilik va barqarorlikni ham ta’minlab, bulutli xizmatlarning mustahkam va ishonchli asosini tashkil etadi. Bulutli hisoblashda yuklamani taqsimlashtirishning umumiy maqsadlari ilova foydalanuvchilari uchun javob vaqtini minimal darajaga tushirish va tashkilot resurslarini maksimal darajada samarali ishlatishdan iboratdir. 371

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot Yuklamani taqsimlash algoritim turlari va xususiyatlar Yuklamani taqsimlash algoritmi - bu yuklamani taqsimlagich tomonidan serverlar o‘rtasida trafikni yo‘naltirish uchun ishlatiladigan mantiqiy qoidalar to‘plamidir. Yuklamani taqsimlashda ikki asosiy yondashuv mavjud: Statik yuklamani taqsimlash Statik yuklamani taqsimlashtirishda trafik holatni hisobga olmasdan taqsimlanadi; ba’zi statik algoritmlar har bir serverga guruhdagi teng miqdordagi trafikni, belgilangan tartibda yoki tasodifiy ravishda yo‘naltiradi. Round Robin Round-robin tarmoq yukini taqsimlashtirish, foydalanuvchi so‘rovlarini serverlar o‘rtasida aylanish shaklida taqsimlaydi. Masalan, agar bir tashkilotda uchta server mavjud bo‘lsa: Server A, Server B, va Server C. Round Robin taqsimlash metodiga ko‘ra, birinchi so‘rov Server A'ga, ikkinchi so‘rov Server B'ga, va uchinchi so‘rov Server C'ga yuboriladi. Yuk taqsimlashtirgich shu tartibda kelayotgan trafikni taqsimlashni davom ettiradi. Bu, trafikni serverlar o‘rtasida teng ravishda taqsimlashni ta'minlaydi Weighted Round Robin Vaznli Round Robin, Round Robin yuk taqsimlashtirish metodiga asoslanadi. Vaznli Round Robin’da, tarmoq administratorlari har bir serverga o‘zgarmas raqamli vazn (og‘irlik) beradi. Ko‘proq trafikni boshqarish qobiliyatiga ega deb hisoblangan serverlarga yuqori vazn beriladi. Vaznlar DNS yozuvlari orqali konfiguratsiya qilinishi mumkin. IP Hash IP Hash yuk taqsimlashtirish, kelayotgan trafikning manzil va maqsad IP manzillarini birlashtiradi va ularni matematik funksiya yordamida hash qiymatlariga aylantiradi. Ulardan olingan hash’lar asosida ulanishlar maxsus serverlarga yo‘naltiriladi. Ushbu algoritm, alohida serverga qaytish zarur bo‘lganda foydalidir, masalan, uzilgan ulanishni boshlang‘ich serverga qaytarish kerak bo‘lsa. Dinamik yuklamani taqsimlash Dinamik yuklamani taqsimlashtirish algoritmlari trafikni har bir serverning joriy holatiga asoslanib taqsimlaydi. Bu algoritmlar serverlar orasida resurslar samarali taqsimlanishi va tizimning yuqori ishlash ko‘rsatkichlari ta’minlanishini kafolatlaydi. Ushbu turdagi algoritmlar, shuningdek, offline algoritmlari sifatida ham tanilgan bo‘lib, unda virtual mashina haqidagi ma'lumotlar oldindan bilib olinishi kerak. Shuning uchun, statik algoritmlar odatda dinamik algoritmlardan yaxshiroq umumiy ishlash ko‘rsatkichlarini taqdim etadi. Least Connection Eng kam ulanish algoritmi, hozirda eng kam so‘rovlarni bajarayotgan serverlarni aniqlaydi va trafikka ularni yo‘naltiradi. Bu algoritmning asosi shundaki, barcha ulanishlar taxminan teng ishlov berish kuchiga ega deb hisoblanadi. Weighted Least Connection Bu algoritm administratorlarga har bir serverga turli vaznlar belgilash imkonini beradi, chunki ba'zi serverlar boshqalarga nisbatan ko‘proq so‘rovlarni qabul qila olishadi. Vaznlar 372

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 har bir serverning qobiliyatiga qarab belgilanadi va bu algoritm eng kam ulanishli serverlarga yuqori vaznlarni taqsimlaydi. Xulosa Bugungi kunda axborot texnologiyalarining jadal rivojlanishi bilan server infratuzilmasini samarali boshqarish va optimallashtirish muhim ahamiyat kasb etmoqda. Bulutli hisoblash tizimlarida yuklamani taqsimlash samaradorlik, ishonchlilik va tizimning barqaror ishlashi uchun zarur omillardan biridir. Yuklamani to‘g‘ri taqsimlash tizim ish faoliyatini oshirish, resurslardan maksimal darajada foydalanish va xizmatlarning uzluksiz ishlashini ta’minlash imkonini beradi. Yuklamani taqsimlash algoritmlari ikki asosiy turga – statik va dinamik yondashuvlarga bo‘linadi. Round Robin, Weighted Round Robin va IP Hash kabi statik algoritmlar ma’lum tartibda yoki oldindan belgilangan qoidalarga asoslanib ishlaydi. Least Connection, Weighted Least Connection va Weighted Response Time kabi dinamik algoritmlar esa serverlarning real vaqt holatini hisobga olgan holda yuklamani muvozanatlashtiradi. To‘g‘ri tanlangan yuk taqsimlash strategiyalari korxonalar, bank tizimlari, elektron tijorat platformalari va bulutli xizmatlar uchun katta ahamiyatga ega. Ular nafaqat tizimning samaradorligini oshiradi, balki xarajatlarni kamaytirish, nosozliklarga bardoshlilik va xavfsizlik darajasini oshirishga ham xizmat qiladi. Shu sababli, bulutli hisoblashda yuklamani taqsimlash masalalarini chuqur o‘rganish va samarali algoritmlarni tanlash har qanday IT infratuzilmaning muvaffaqiyatli ishlashiga bevosita ta’sir ko‘rsatadi. Adabiyotlar 1. Cloud Computing: Principles and Paradigms, Rajkumar Buyya, James Broberg and Andrzej M. Goscinski, Wiley, 2011. 2. Mastering Cloud Computing, Rajkumar Buyya, Christian Vechiola and Thamarai Selvi, Tata McGraw Hill, 2013. 3. Essentials of Cloud Computing. K. Chandrassekhran,CRC Press, 2014. 4. Cloud Computing. Sandeep Bhowmik, Cambridge University Press, 2017. 5. Raxmatov Sherqo‘zi Akbar Kodirov. “Ta'lim jarayonida bulutli texnalogiyalardanfoydalanishning samaradorligi” Pedagogis Internatsianal researcg ISSN:281-4027_SJIF:4.995.2023/5/15 6. Networking and Servers: The Basics" by A. T. Jones, Wiley, 2015. 7. "The Complete Guide to Virtual Servers" by D. Harris, o‘Reilly Media, 2020. 8. "The Art of Web Hosting and Server Management" by C. Wilson, SitePoint, 2016. 9. "Email Server Architecture and Security" by R. S. Ford, McGraw-Hill, 2019. 10. "Distributed and Cloud Computing: From Parallel Processing to the Internet of Things" by K. Hwang and D. Li, Morgan Kaufmann, 2018. 373

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot INTENSIONAL TIPDAGI Bo‘SAG‘AVIY FUNKSIYALARGA ASOSLANGAN TANIB OLISH MODELLARI. Mirzayev N, Tillavoldiyev A. Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot institute, azizbek.otabekovich@gmail.com Annotatsiya: Ushbu tezisda intensional tipdagi bo‘sag‘aviy funksiyalar asoslangan tanib olish modellarining nazariy va amaliy jihatlari tadqiq qilingan. Tanib olish sohasida intensiv modellar, klassik ekstensional modellardan farqli o‘laroq, obyektlarni bevosita ularning tashqi belgilari orqali emas, balki ichki munosabatlar va qoidalar orqali aniqlashga asoslangan. Ushbu yondashuvda qaror qabul qilish bo‘sag‘aviy funksiyalar orqali amalga oshiriladi, bu esa aniq va izohlanadigan natijalar olish imkoniyatini yaratadi. Modeldagi bo‘sag‘aviy funksiyalar obyektlar o‘rtasidagi chegaralarni aniqlashda asosiy rolni bajaradi va klassifikatsiya, segmentatsiya, prognozlash kabi vazifalarda yuqori samaradorlikka erishishga yordam beradi. Kalit so`zlar: Intensional tipdagi modellar, bo‘sag‘aviy funktsiyalar, tanib olish modellari, klassifikatsiya, segmentatsiya, preferensiyalar. Kirish Tanib olish sun’iy intellekt sohalarida muhim ahamiyatga ega bo‘lib, uning asosiy maqsadi berilgan ma’lumotlardan qoidalar yoki tasvirlarni ajratib olish va klassifikatsiya qilishdan iborat. Tanib olish modellari odatda ekstensional va intensional tiplarga ajratiladi. Ekstensional modellarda klassifikatsiya obyektlarning xususiyatlari asosida amalga oshirilsa, intensional modellar umumiy qonuniyatlar yoki chegaralovchi mezonlar orqali aniqlanadi. Intensional tipdagi tanib olish modellari bo‘sag‘aviy funksiyalar orqali belgilanadi va ushbu modellar ma’lum bir obyektlar sinfini chegaralovchi shartlar bilan ifodalaydi. Ular chegaraviy funksiyalar asosida tanib olishni amalga oshiradi, bu esa klassifikatsiya jarayonining tushunarli va izohlanadigan bo‘lishiga imkon yaratadi. Intensional tipdagi modellarning xususiyatlari. Intensional tipdagi tanib olish modellari an’anaviy extensional modellardan farqli ravishda, obyektlarni bevosita ularning xususiyatlari orqali emas, balki ichki munosabatlar va qoidalar orqali aniqlaydi. Ushbu modellar bo‘sag‘aviy funksiyalar asosida qaror qabul qiladi va tanib olish jarayonida preferensiyalar, cheklovlar va kontekstga bog‘liq munosabatlar hisobga olinadi. Bu shuni anglatadiki, intensional modellar obyektlarning tashqi ko‘rinishi yoki individual belgilarini tahlil qilishdan ko‘ra, ularning bir-biriga nisbatan qanday bog‘langanligi va o‘zaro ta’siri orqali sinflarga ajratadi. Ushbu yondashuvda har bir obyektning umumiy fazoviy, semantik yoki statistik tavsifi emas, balki u boshqa obyektlarga nisbatan qanday belgilarga ega ekanligi aniqlanadi. 374

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 Bo‘sag‘aviy funksiyalar asosida qaror qabul qilish mexanizmi shuni ta’minlaydiki, model har bir obyekt yoki hodisani mustaqil baholash o‘rniga, ularning taqqoslanishi, chegaraviy qiymatlari va optimal tanlanishi kerak bo‘lgan me’yorlari orqali xulosa chiqaradi. Bu esa, ayniqsa, klassifikatsiya, segmentatsiya yoki prognozlash vazifalarida an’anaviy extensional modellar bilan solishtirganda, aniqroq va moslashuvchan natijalarga olib kelishi mumkin. Bunday modellarni qo‘llashda kontekst muhim ahamiyat kasb etadi, ya’ni har bir obyekt yoki ma’lumot to‘plami izolyatsiya qilingan holda emas, balki butun tizim ichida o‘rganiladi. Kontekstga bog‘liq tanib olishning ushbu printsipi, ayniqsa, tibbiy tasvirlarni qayta ishlash, biometrik identifikatsiya, sun’iy yo‘ldosh tasvirlaridan ma’lumot olish, tabiiy tilni qayta ishlash va iqtisodiy prognozlash kabi sohalarda muhim ahamiyat kasb etadi. Shuningdek, intensional modellar murakkab qaror qabul qilish tizimlari uchun qulay, chunki ular o‘rganiluvchi parametrlarni hisobga olish orqali bo‘sag‘alarni dinamik ravishda moslashtirishi mumkin. Bu esa o‘z navbatida modelni yanada samarali va universal qilishga yordam beradi, shuningdek, ma’lumotlarning turlicha tabiati va murakkab strukturasi bilan ishlashga imkon yaratadi. Natijada, intensional modellar klassik extensional yondashuvlardan farqli ravishda, tanib olish jarayonini yanada moslashuvchan, kontekstga bog‘liq va optimal qaror qabul qiluvchi tizimga aylantiradi. Ushbu modellar an’anaviy statistik klassifikatorlardan ko‘ra yuqori darajada o‘zgaruvchan muhitlarga moslashish qobiliyatiga ega bo‘lib, katta hajmdagi murakkab ma’lumotlarni qayta ishlash imkoniyatini beradi. Bo‘sag‘aviy funksiyalar va ularning roli Bo‘sag‘aviy funksiyalar— bu tanib olish jarayonida foydalaniladigan matematik model bo‘lib, u obyektlarni sinflarga ajratish mezonlarini ifodalaydi. Ushbu funksiyalar ko‘pincha quyidagi shaklda bo‘ladi: 1, 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑔𝑔(𝑥𝑥) ≥ 𝑇𝑇 𝑓𝑓(𝑥𝑥) = { 0, 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 bu yerda: 𝑔𝑔(𝑥𝑥) — obyektning tanib olish modelidagi xarakteristikasi (masalan, chiziqli yoki chiziqsiz kombinatsiya), 𝑇𝑇 — bo‘sag‘aviy qiymat, ya’ni tanib olish chegarasi. Ushbu funksiyalar klassifikatsiya, ekstremal algoritmlar, va ma'lumotlarning optimal reprezintativ belgilarni ajratib olish uchun ishlatiladi. Bo‘sag‘aviy funksiyalarni turli usullarda aniqlash mumkin, jumladan: Statistik yondashuvlarda tanib olish va klassifikatsiya jarayonida ma’lumotlarning taqsimoti, ehtimolliklari va statistik xossalaridan foydalanib qaror qabul qilishni o‘z ichiga oladi. Ushbu yondashuvlar tanib olish modelining bo‘sag‘aviy funksiyalarini aniqlashda muhim rol o‘ynaydi. Optimallashtirish algoritmlarida intensional tipdagi bo‘sag‘aviy funksiyalarga asoslangan tanib olish modellari uchun muhim rol o‘ynaydi. Ushbu algoritmlar klassifikatsiya aniqligini oshirish, bo‘sag‘ani optimal tanlash, hisoblash xarajatlarini kamaytirish, va qayta o‘qitish (qayta moslashish – overfitting) xavfini oldini olish uchun qo‘llaniladi. 375

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot Mashinaviy o‘qitishda intensional tipdagi bo‘sag‘aviy funksiyalarga asoslangan tanib olish modellari uchun muhim ahamiyatga ega. Ushbu yondashuvlar yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish, tasvirlarni aniqlash va tanib olish jarayonlari avtomatlashtiriladi. Intensional tipdagi modellarni amalga oshirish Intensional tipdagi tanib olish modellari extensional modellardan farqli ravishda, obyektlarni bevosita ularning tashqi xususiyatlari orqali emas, balki ichki munosabatlar, qoidalar va kontekstual omillar orqali aniqlaydi. Boshqacha aytganda, intensional modellarda obyektlar o‘zaro bog‘langan elementlar va tizimlar sifatida ko‘riladi, shuning uchun ular tasniflash va qaror qabul qilish jarayonida chuqurroq tushuncha va ma’lumotlarni hisobga olishga imkon beradi. Bu yondashuv obyektiv va subyektiv omillarni birlashtirgan holda, tasniflashni yanada moslashuvchan va dinamik qiladi. Ushbu modellar bo‘sag‘aviy funksiyalar asosida qaror qabul qilish jarayonini amalga oshiradi. Bu funksiyalar tasniflovchi elementlar orasidagi chegaralarni aniqlashda yordam beradi. Bo‘sag‘aviy funksiyalar orqali tanib olish modellarida, ma’lum bir sinfga kiradigan yoki kirmaydigan obyektlarni aniq ajratish mumkin. Bunday qarorlar, ko‘pincha, obyektlarning o‘zaro aloqalari, tashqi omillar va kontekstual faktorlarga asoslangan holda olinadi. Shu bilan birga, tanib olish jarayonida preferensiyalar, cheklovlar va o‘zaro bog‘liqliklar hisobga olinadi. Masalan, ma’lum bir obyektning tasniflanishi, uning atrofmuhitidagi boshqa obyektlar yoki o‘zaro munosabatlar, shuningdek, kontekstual holatlar (masalan, vaqt, joy yoki resurslar) tomonidan ta’sirlanishi mumkin. Xulosa Intensional tipdagi bo‘sag‘aviy funksiyalar asoslangan tanib olish modellarining afzalliklari shundaki, ular tushunarli, izohlanadigan va optimal qaror qabul qilish imkoniyatiga ega. Bu modellar ayniqsa tibbiy tasvirlarni tahlil qilish, sun'iy intellekt va geoinformatika sohalarida samarali ishlaydi. Ularning asosiy vazifasi optimal chegaralarni belgilash va ajratib olinadigan minimal reprezintativ belgilar asosida aniqlikni oshirishdir. Ushbu modellarni yanada rivojlantirish uchun bo‘sag‘aviy funksiyalar asoslangan tanib olish algoritmlarini takomillashtirish, kontekstga bog‘liq lokal metrikalar va o‘ziga xos kombinatsiyalar ustida tadqiqotlar olib borish muhim ahamiyat kasb etadi. Adabiyotlar. 1. Журавлев Ю. И., Рязанов В. В., Сенько О. В. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: Фазис, 2006. -159 с. 2. Фазылов Ш.Х., Мирзаев Н. Об одной модели алгоритмов распознавания, основанных на оценке взаимосвязанности признаков // Доклады 9-й Всероссийской конференции "Математические методы распознавания образов" (ММРО–9), Москва, 1999, С.115-116. 3. Фазылов Ш.Х., Мирзаев Н.М., Мирзаев О.Н. Построение распознающих операторов в условиях взаимосвязанности признаков // Радиоэлектроника, информатика, управление. – Запорожье, 2016. - № 1. – С. 58- 63. 376

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 4. Fazilov Sh.Kh., Mirzaev N.M., Radjabov S.S., Mirzaev O.N. Determining of Parameters in the Construction of Recognition Operators in Conditions of Features Correlations // Proceedings of the School-Seminar on Optimization Problems and their Applications (OPTA-SCL 2018) Omsk, Russia, July 8-14, 2018. Edited by: Sergey Belim, Alexander Kononov, Yulia Kovalenko. – pp. 118-133. Published on CEUR-WS: 18-May-2018. http://ceur-ws.org/vol-2098/paper10.pdf 5. Камилов М.М., Фазылов Ш.Х., Мирзаев Н.М., Раджабов С.С. Модели алгоритмов распознавания, основанных на оценке взаимосвязанности признаков. – Ташкент: Fan va texnologiya, 2020. – 149 с. 377

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot KIYINGI AVLOD TARMOQLARI XIZMATLARINI SERVISGA Yo‘NALTIRILGAN ARXITEKTURA ASOSIDA TAQDIM ETILISHINING IMITATSION MODELINI ISHLAB CHIQISH. Xodjayev o‘tkir Muminivich “University of management and future technologies, Toshkent, 100208, O‘zbekiston. farruxsharofiddinov996@gmail.com Annotatsiya: Ushbu maqolada kiyingi avlod tarmoqlarida (Next Generation Networks – NGN) xizmatlar ko‘rsatishni servisga yo‘naltirilgan arxitektura (Service-Oriented Architecture – SOA) asosida tashkil etish va bu jarayonni imitatsion modellashtirish masalalari yoritilgan. Zamonaviy axborot-kommunikatsiya texnologiyalarining jadal rivojlanishi NGN tarmoqlarida xizmat ko‘rsatishning moslashuvchan va modulli usullarini talab qilmoqda. Shu nuqtai nazardan, SOA konsepsiyasi asosida xizmatlarni modellashtirish va ularning ishlash samaradorligini imitatsion muhitda baholash bugungi kunda dolzarb masalalardan biridir. Maqolada SOA komponentlari, ularning o‘zaro aloqalari, tarmoq resurslari bilan integratsiyasi va xizmat ko‘rsatish sifati (QoS) mezonlari asosida imitatsion model ishlab chiqilgan. Natijalar, turli xizmatlar yuklamasi sharoitida tizimning ishlash parametrlarini tahlil qilish imkonini beradi va NGN tarmoqlarining xizmatga yo‘naltirilgan yondashuvda samarali boshqarilishini ta’minlashga xizmat qiladi. Kalit so‘zlar: Kiyingi avlod tarmoqlari (NGN), servisga yo‘naltirilgan arxitektura (SOA), tarmoq xizmatlari, imitatsion modellashtirish, xizmat ko‘rsatish sifati (QoS), axborotkommunikatsiya texnologiyalari, tizim samaradorligi, virtualizatsiya, modullik, tarmoq integratsiyasi. Kirish Hozirgi davrda axborot-kommunikatsiya texnologiyalarining jadal rivojlanishi yangi avlod tarmoqlari (Next Generation Networks – NGN) uchun xizmat ko‘rsatish uslublarini tubdan o‘zgartirmoqda. An’anaviy tarmoqlarda xizmatlar odatda fizik resurslarga bog‘langan bo‘lsa, NGN konsepsiyasida xizmatlar mustaqil, modulli va qayta foydalaniladigan shaklda taqdim etilishi ko‘zda tutiladi. Bunday yondashuv, ayniqsa, servisga yo‘naltirilgan arxitektura (Service-Oriented Architecture – SOA) orqali amalga oshirilganda, tarmoq xizmatlarini samarali, moslashuvchan va kengaytiriladigan tarzda boshqarish imkonini beradi. Servisga yo‘naltirilgan arxitektura tarmoq xizmatlarini mustaqil modul (servis) ko‘rinishida tashkil etish, ularni standart interfeyslar orqali boshqarish va kerakli holatlarda qayta ishlatish imkonini beradi. Bu esa xizmatlarni loyihalash, sinovdan o‘tkazish va ekspluatatsiya qilish jarayonlarini sezilarli darajada soddalashtiradi. Mazkur maqolada kiyingi avlod tarmoqlarida xizmatlarni SOA asosida taqdim etish jarayonining asosiy tamoyillari, ularning o‘zaro aloqalari, va ushbu jarayonni kompyuter imitatsiya modellari yordamida modellashtirish yo‘llari ko‘rib chiqiladi. Shuningdek, tarmoq xizmatlarining ishlash samaradorligini baholash uchun imitatsion model ishlab chiqilib, uning asosida tajriba sinovlari o‘tkaziladi. 378

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 Asosiy qism Kiyingi avlod tarmoqlari (Next Generation Networks — NGN) — bu bir nechta turdagi xizmatlarni (ma’lumot uzatish, ovozli aloqa, video xizmatlari va boshqalar) yagona IP-bazali platforma orqali taqdim etuvchi tarmoq infratuzilmasidir. NGN arxitekturasi yuqori darajadagi moslashuvchanlik, xizmatlararo integratsiya va resurslardan samarali foydalanish imkoniyatini beradi. Bu tarmoqlarning asosiy afzalliklaridan biri bu — xizmatlar va tarmoq infratuzilmasi o‘rtasida qat'iy bog‘liqlik yo‘qligi, ya’ni xizmatlar mustaqil ravishda tashkil etiladi va boshqariladi. Servisga yo‘naltirilgan arxitektura (SOA) — bu dasturiy komponentlarni xizmat ko‘rinishida tashkil etish va ularni standart protokollar orqali o‘zaro bog‘lashga asoslangan yondashuvdir. SOA modeli xizmatlarni qayta foydalanish, modulga asoslangan rivojlantirish va turli tizimlar o‘rtasida integratsiyani osonlashtirish imkonini beradi. NGN tizimlariga SOA yondashuvini tadbiq etish xizmatlar boshqaruvini soddalashtiradi, xizmatlararo o‘zaro aloqa va tezkor o‘zgarishlarga moslashuvchanlikni ta'minlaydi. Kompleks tarmoq tizimlarini real muhitda sinash qimmat va texnik jihatdan murakkab jarayon hisoblanadi. Shu sababli imitatsion modellashtirish usuli — tizimni virtual muhitda modellashtirish orqali ishlash samaradorligini baholash keng qo‘llaniladi. Ushbu tadqiqotda SOA asosida tashkil etilgan xizmatlarning NGN tarmog‘ida qanday ishlashi, yuklama ostidagi holati va xizmat sifati (QoS) ko‘rsatkichlariga ta’siri o‘rganiladi. Modellash uchun OPNET, NS-3 yoki boshqa mos simulyatorlar qo‘llanilishi mumkin. Imitatsion modelni yaratish quyidagi bosqichlarni o‘z ichiga oladi: Tizim talablari tahlili: NGN xizmatlarining turlari, trafik xususiyatlari va xizmat sifati mezonlari aniqlanadi. ➢ SOA komponentlarini loyihalash: Xizmatlarni alohida modullar sifatida ishlab chiqish va ularning funksiyalarini belgilash. ➢ Tarmoq topologiyasini yaratish: Virtual tarmoq muhiti yaratiladi, router, switch, server va foydalanuvchi qurilmalari joylashtiriladi. ➢ Yuklamalarni sozlash: Turli xizmatlar uchun trafik modellari (masalan, ovoz, video, HTTP) kiritiladi. ➢ Natijalarni tahlil qilish: Model asosida hosil bo‘lgan statistik ma’lumotlar orqali tarmoq samaradorligi baholanadi (kechikishlar, xizmat sifati, o‘tkazuvchanlik va boshqalar. ➢ Model asosida o‘tkazilgan tajribalar xizmatlarning yuklamaga qanday javob berishini ko‘rsatdi. SOA yondashuvi orqali taqdim etilgan xizmatlar yuqori yuklama ostida ham barqaror ishlashi, xizmat sifati ko‘rsatkichlari (kechikish, paket yo‘qotilishi, xizmat uzluksizligi) maqbul darajada saqlanishi aniqlandi. Turli xizmatlar o‘rtasida resurs taqsimoti optimallashtirilgan va bu NGN tarmog‘ining samaradorligini oshirdi. Kiyingi avlod tarmoqlari (Next Generation Networks — NGN) hozirgi zamon axborot-kommunikatsiya texnologiyalarining muhim yo‘nalishlaridan biri hisoblanadi. Ushbu tarmoqlar turli xil xizmatlarni yagona platformada taqdim etish imkonini beradi, ya’ni ovozli aloqa, video uzatish, internet va boshqa xizmatlar yagona IP-bazali muhitda birlashtiriladi. An’anaviy tarmoqlardan farqli ravishda, NGN xizmatlar va tarmoq infratuzilmasi o‘rtasidagi qat’iy bog‘liqlikdan voz kechadi va xizmatlarni mustaqil modul sifatida boshqarish imkonini yaratadi. Bu esa xizmatlarni yaratish, sinovdan o‘tkazish va ekspluatatsiya qilish 379

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot jarayonlarini soddalashtiradi hamda ularning ishlash samaradorligini oshiradi. Shu nuqtai nazardan, servisga yo‘naltirilgan arxitektura (Service-Oriented Architecture — SOA) NGN uchun eng mos yondashuvlardan biri hisoblanadi. SOA — bu xizmatlarni mustaqil bloklar ko‘rinishida tashkil etish va ularni standart interfeyslar orqali boshqarish imkonini beruvchi texnologiyadir. SOA asosida xizmatlar qayta foydalanishga yaroqli, modulli, moslashuvchan va tezkor integratsiyaga tayyor bo‘ladi. NGN tarmoqlarida SOA yondashuvining qo‘llanilishi xizmatlarni moslashtirish va boshqarishdagi murakkabliklarni kamaytiradi, foydalanuvchilarga tezkor va sifatli xizmat ko‘rsatish imkoniyatini yaratadi. Servisga yo‘naltirilgan arxitektura va NGN tizimlarini birlashtirishda bir qator texnik vositalar qo‘llaniladi. Bularga web-xizmatlar (Web Services), SOAP va WSDL protokollari, UDDI xizmat kataloglari, API gateway va ESB (Enterprise Service Bus) komponentlari kiradi. Ushbu texnologiyalar xizmatlarni topish, chaqirish va boshqarish uchun yagona mexanizm yaratadi. Bu esa xizmatlarning o‘zaro integratsiyasini soddalashtiradi va tizimning umumiy ishlash barqarorligini oshiradi. Mazkur xizmatlarni modellashtirishda imitatsion model muhim o‘rin tutadi. Chunki real tarmoqda xizmatlarni sinash qimmat va murakkab bo‘lishi mumkin. Imitatsion modellashtirish esa xizmatlarning turli sharoitlarda qanday ishlashini oldindan baholashga imkon beradi. 1-rasm . Kiyingi avlod tarmoqlarini SYO asosida taqdim etish modeli NGN tarmog‘ining topologiyalari turli shakllarda bo‘lishi mumkin. Point-to-Point (P2P) topologiyasida har bir foydalanuvchi boshqa foydalanuvchi bilan to‘g‘ridan-to‘g‘ri bog‘lanadi, bu oddiy va kam resurs talab qiluvchi topologiyadir. Star (Yulduz) topologiyasida barcha bog‘lanishlar markaziy yadro nuqtasi orqali amalga oshiriladi, bu oson boshqarilishi 380