СУНЪИЙ ИНТЕЛЛЕКТ ТУШУНЧАСИ, МОҲИЯТИ ВА РИВОЖЛАНИШ ТАРИХИ.
Keywords:
сунъий интеллект, СИ тушунчаси, ривожланиш тарихи, замонавий технологиялар, автоматлаштириш, нейрон тармоқлар, машина ўрганиши.Abstract
Мақолада сунъий интеллект (СИ) тушунчаси, унинг моҳияти ва ривожланиш тарихи таҳлил қилинади. СИнинг илмий асослари, унинг дастлабки ривожланиш босқичлари ҳамда замонавий тараққиёт тенденциялари ўрганилган. Шунингдек, СИ технологияларининг асосий йўналишлари ва уларнинг инсон ҳаёти ҳамда турли соҳаларга таъсири кўриб чиқилган.
Downloads
References
Turing, A. M. (1950). "Computing Machinery and Intelligence." Mind, 59(236), 433-460
Маккарти, Ж. (1956). Сунъий интеллект. Дартмут коллежидаги илмий анжуман материаллари.
Рассел, С., & Норвиг, П. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach (2-чи нашр). Прентис Холл.
Маск, Э. (2018). Сунъий интеллект ва унинг инсониятга таъсири. Технология журнали, 12(4), 15-20.
Европа Иттифоқи. (2021). Сунъий интеллект тўғрисидаги қонун лойиҳаси. Ҳужжат рақами: COM(2021) 206 final.
Маккарти, Дж., Мински, М., Рочестер, Н., & Шеннон, К. (1956). "A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence". Дартмут коллежи.
Стрэчи, К. (1952). Logical or Non-Mathematical Programmes. Proceedings of the Association for Computing Machinery.
Самуэль, А. (1959). Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers. IBM Journal of Research and Development, 3(3), 210–229. Манба: https://doi.org/10.1147/rd.33.0210.
Ньюэлл, А., & Саймон, Г. (1956). The Logic Theory Machine – A Complex Information Processing System. RAND Corporation.
Розенблатт, Ф. (1958). The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain. Psychological Review, 65(6), 386–408. https://doi.org/10.1037/h0042519.
Минский, М., & Пейперт, С. (1969). Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry. Cambridge, MA: MIT Press.
Румелхарт, Д. Э., Хинтон, Ж. Э., & Уильямс, Р. Ж. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323(6088), 533–536. DOI: 10.1038/323533a0.
Кэмпбелл, М., Хосгор, А., & Сингх, Ф. Х. (2002). Deep Blue. Artificial Intelligence, 134(1–2), 57–83. DOI: 10.1016/S0004-3702(01)00129-1.
Сильвер, Д., Хуанг, А., Маджландер, К., & бошқ. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484–489. DOI: 10.1038/nature16961.
Сильвер, Д., Хуберт, Т., Шварц, А., & бошқ. (2018). A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play. Science, 362(6419), 1140–1144. DOI: 10.1126/science.aar6404.
Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., & бошқ. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596(7873), 583–589. DOI: 10.1038/s41586-021-03819-2.
Brown, T., Mann, B., Ryder, N., & бошқ. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS 2020. arXiv:2005.14165.
https://infocom.uz/articles/suniy-intellekt-statistikasi.
https://infocom.uz/articles/2024-yilgi-nazarga-tushgan-ai-statistikasi.
