Нейрон тармоқлар – бу сунъий интеллектнинг (AI) бир тури бўлиб, инсон миясининг тузилиши ва функциясидан илҳомланган ҳолда яратилган. Улар маълумотни қайта ишловчи ва шу маълумотлар асосида прогнозлар қилувчи ўзаро боғланган нейрон ва тугунлардан ташкил топган. Сўнгги йилларда нейрон тармоқлар жадал ривожланди ва аллақачон тасвирни аниқлаш, нутқни англаш, табиий тилни қайта ишлаш ва автоном транспорт воситаларини ўз ичига олган кенг кўламли муаммоларга нисбатан қўлланилмоқда.

Нейрон тармоқлар ривожидаги энг муҳим ютуқлардан бири катта ҳажмдаги маълумотларга ишлов бериш ва мураккаб қонуниятларни очишга қодир бўлган чуқур ўрганиш тармоқларининг ривожланиши бўлди. Чуқур ўрганиш тармоқлари нейронларнинг бир неча қатламларидан иборат бўлиб, бу ерда ҳар бир қатлам олдинги қатламдан маълумотларни қайта ишлаб чиқади ва абстрактлаштиради. Ушбу тузилма чуқур ўрганиш тармоқларига тобора мураккаб маълумотлар тақдимотларини ўрганиш ва аниқроқ прогнозлар қилиш имконини беради. Бу турли вазифалар ва иловаларда нейрон тармоқларнинг ишлашининг сезиларли яхшиланишига олиб келди.

Яна бир ютуқ конволюцион нейрон тармоқлари (CNN) ва такрорий нейрон тармоқлари (RNN) каби кўпроқ ихтисослашган нейрон тармоқларнинг ривожланиши бўлди. CNN тасвирларни ишлаб чиқиш учун махсус яратилган бўлиб, у тасвирлардаги қирралар, текстуралар ва шаклларни аниқлашда анчайин самаралидир. RNNлар эса нутқ ёки матн каби кетма-кетликларни ишлаб чиқишга мўлжалланган ҳамда узвийликдаги тузилма ва боғлиқликларни аниқлашда жуда маҳсулдор. Ушбу ихтисослаштирилган тармоқлар объектларни аниқлаш, тасвирни сегментациялаш ва тилни моделлаштириш каби вазифаларда нейрон тармоқларнинг аниқлиги ва самарадорлигини оширди.

Бу бўлимда биз баъзи таниқли илғор нейрон тармоқларни – ChatGPT, MidJourney ва DALL-E ларни қисқача кўриб чиқамиз:

ChatGPT – бу OpenAI томонидан ишлаб чиқилган илғор тил модели бўлиб, инсон каби матн яратишга қодир. У катта матнли маълумотлар корпусида ўргатилади, бу унга тилнинг қолиплари ва тузилишини ўрганиш имконини беради. ChatGPT турфа табиий тилларни қайта ишлаш вазифаларини бажаришда, қолаверса, саволларга жавоб бериш ва суҳбатлар қуриш учун қўлланилади. Масалан, ChatGPT саволларга жавоб бериш, мақолаларни умумлаштириш ёки ижодий матнлар яратиш учун ишлатилиши мумкин.

Midjourney – бу машҳур Discord боти бўлиб, у матнли таърифлар асосида тасвирларни яратиш учун Generative Adversarial Networks (GAN) дан фойдаланади. Бу бот махсус эмоджилар, ноёб иллюстрациялар яратиш ва дўстлар билан қизиқарли вақт ўтказиш учун машҳур воситага айланди. Қисқа тавсифни киритиб, масалан, “қувноқ мушук ип билан ўйнаяпти” дейишингиз билан Midjourney ушбу таърифга мос келадиган тасвирни яратади.

Олдиндан ўргатилган генератив модел бўлган Midjourney берилган маълумотлар асосида турли хил тасвирларни яратишга қодир. Натижалар ҳар доим ҳам таърифларга мос бўлмаслиги мумкин бўлса-да, улар барибир анчайин таассуротли бўлиши ва фойдаланувчиларга қизиқарли ижодий машғулот таклиф қилиши мумкин. Ундан ташқари, Midjourney атрофидаги ҳамжамият кўпинча бот томонидан яратилган тасвирларни баҳам кўради, бу эса фойдаланувчиларга ўрганиш
ва завқланиш учун қизиқарли динамик майдон яратади.

DALL-E – бу OpenAI томонидан ишлаб чиқилган нейрон тармоқ бўлиб, матн тавсифлари асосида тасвирлар яратишга мўлжалланган. У катта ҳажмли тасвирлар ва матн тавсифлари бўйича ўқитилади, бу унга матн ва тасвирлар ўртасидаги ўзаро алоқаларни ўрганиш имконини беради. DALL-E тақдим этилган тавсифга асосланиб, фотореалистикдан фантастиккача кенг спектрдаги тасвирларни яратиши мумкин. Ушбу технология дизайн ва ўйин каби соҳаларда потенциал қўлланилишга эга бўлиб, фильмлар, видео ўйинлар ёки рекламаларда фойдаланиш учун уникал ва креатив тасвирларни яратиш учун ишлатилиши мумкин. Мисол учун, DALL-E реал дунёда мавжуд бўлмаган объект ёки саҳналарнинг тасвирларини яратиш учун ишлатилиши мумкин.

Юқоридаги уч мисол илғор нейрон тармоқларнинг қудрати ва кўп қирралилигини ҳамда уларнинг атрофимиздаги дунё билан ўзаро муносабатимиз ва уни англашимизни ўзгартириб юбориш потенциалини намойиш этади. Шунингдек, улар чуқур ўрганиш соҳасидаги давом этаётган тараққиёт ва яқин келажакда кутилаётган ҳаяжонли ўзгаришларни таъкидлайдилар.

Хулосалаганда, нейрон тармоқларнинг ривожланиши сўнгги йилларда сезиларли ютуқларга эришди ва ушбу технологиянинг потенциал қўлланилиш имконияти кўламдор ва жозибадордир. Бироқ, бу тизимларнинг этик ва ижтимоий оқибатларини ҳисобга олиш муҳим, сабаби улар янада муҳимроқ иловаларда борган сари кўпроқ қўлланилмоқда. Бунга маълумотлар махфийлиги, алгоритмик прогнозлар ва иш жойини ўзгартириш ва ижтимоий тенгсизликка потенциал таъсир каби масалалар киради. Модомики нейрон тармоқлар ривожланишда ва мураккаблашишда давом этар экан, уларни ишлаб чиқиш ва яратишда вужудга келадиган жавобгарликни ҳисобга олиш муҳимдир.

Шуни ҳам таъкидлаш керакки, сўнгги йилларда нейрон тармоқларнинг сезиларли ривожланишига қарамай, улар ҳали ҳам барча ҳолатларда инсон ақл-заковати ёки қарор қабул қилиш қобилиятини такрорлай олмайди. Чекланган маълумотларни умумлаштириш қобилиятини яхшилаш ва уларни янада яхшироқ изоҳлашга ўргатиш каби ҳал қилиниши керак бўлган кўплаб муаммолар ва чекловлар мавжуд.

Бу каби қийинчиликларга қарамай, нейрон тармоқларнинг келажаги ёрқин. У қизиқарли ўзгаришлар ва ютуқларни ваъда қилади. Мисол учун, тадқиқотчилар нейрон тармоқларнинг имкониятларини сезиларли даражада ошириши мумкин бўлган генератив рақобатли тармоқларни (GAN) ва мустаҳкамловчи ўрганиш каби янги архитектура ва алгоритмларни ўрганмоқдалар. Ушбу ишланмалар соғлиқни сақлаш соҳасидан молиягача ва бошқа соҳаларда нейрон тармоқлар учун янги қўлланишлар ва фойдаланишга олиб келиши кутилади.

Умуман олганда, нейрон тармоқларни ривожлантириш – бу жуда қизиқарли ва истиқболли, қолаверса, жадал ривожланаётган соҳа. Бироқ, ушбу технологиянинг аҳлоқий ҳамда ижтимоий оқибатларини ҳисобга олиш ва унинг имкониятлари ва чекловларини яхшилаш устида ишлашни давом эттириш муҳимдир.