~ 74 ~
ishlashini tushunishdir. Texnologiyalar ko'pincha ularning ishlarining
barcha tafsilotlarini tushunishimizdan oldin ishlay boshlaydi. Bu
tushunchasiz har xil hodisalar muqarrar ravishda yuzaga keladi. AI
nazariyasidagi asosiy muammo klassik matematika nuqtai nazaridan
neyron tarmoqlarni qurish vazifasi noto'g'ri bo'lishiga qaramay, neyron
tarmoqlar nima uchun ishlashini tushunishdir. Chunki kuzatuvlar soni
(o'qitish misollari) belgilangan parametrlar
sonidan bir necha daraja
kamroq, ammo shunga qaramay, amalda tarmoq ishlaydi. Tarmoq nima
uchun ishlashi haqida hali nazariy tushunchaga ega emasmiz. Garchi bu
bizni ushbu texnologiyalarni joriy etishga to'sqinlik qilmasligi
kerak. Olimlar oldiga qo‘yilgan asosiy muammo – AI texnologiyasi
qanday ishlashini imkon qadar tezroq o‘rganishdir. AIni rivojlanishning
yangi darajasiga ko'tarish va bashorat qilinadigan va ishonchli natijalarga
erishish uchun yangi AI nazariyasini yaratish yoki mavjud bo'lgan
nazariyani sezilarli darajada o'zgartirish kerak (Efimova, 2020).
AI
salohiyatini tahlil qilib, tadqiqotchilar uni qo'llashning yangi
yo'nalishlarini, birinchi navbatda, biznes jarayonlarini takomillashtirish
bilan birgalikda izlay boshladilar. Ushbu sohada sun'iy
intellektdan
foydalanish biznes jarayonlarini moslashuvchan qilish, an'anaviy
manbalardan voz kechish va ilg'or AI tizimlari va odamlarni integratsiya
qilish g'oyasiga o'tish imkonini beradi. Ushbu yondashuv mashina va
odamning o'zaro ta'sirini tubdan o'zgartirishga va robotlar va
odamlarning integratsiyalashgan jamoalarini
shakllantirishga imkon
beradi. Bunday jamoalar ishlab chiqarish operatsiyalari davomida katta
hajmdagi ma'lumotlarni tezda qayta ishlashga, yangi ma'lumotlarni
o'zlashtirishga va doimiy o'zgaruvchan sharoitlarga moslashishga
qodir. Ushbu sun'iy intellekt qobiliyatlari kompaniyalarga o'z biznes-
jarayonlarini qayta ishlab chiqish unumdorligini
sezilarli darajada
oshirish va xarajatlarni kamaytirish imkonini beradi. Shunday qilib, AIni
sanoatda ishlab chiqish va joriy etishning asosiy yo'nalishlaridan biri
biznes jarayonlarini reinjiniring qilishdir. Yana bir yo'nalish, mashinalar
qo'lidan kelganicha (katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash bilan
takrorlanuvchi, monoton vazifalarni bajarish) va odamlar eng yaxshi
qiladigan ishni qiladilar (noaniq ma'lumotlar bilan ishlash,
qiyin
holatlarda xulosa chiqarish, noaniqlik darajasi yuqori bo'lgan
sharoitlarda qaror qabul qilish, ijodkorlik va boshqalar). Ushbu yo'nalish
odatda biznesni o'zgartirishning uchinchi to'lqini deb ataladi (Kryukova
& Mixalenko, 2017).
Statistik maʼlumotlar shuni koʻrsatadiki, 2016-2019-yillarda AI
boʻyicha jahon bozorining daromadlari 350 foizga, yaʼni 3221,8 million
dollardan 11283,76 million dollargacha oshgan (1-rasm). 2025 yilga
kelib, daromadlar 89847,26 million dollargacha ko'tarilishi kutilmoqda.
