# SUNI'Y INTILLEKT (NEWS) ## Machine Learning Operations (MLOps) haqidagi suhbat. Machine learning modellarini qanday qilib real hayotga tatbiq qilish mumkin? {% embed url="" %} ## "AI+X" HAQIDA AI EKSPERTLARIDAN AJOYIB SUHBAT ### SOHANGIZNI "AI" GA O'ZGARTIRMANG, AKSINCHA AI NI SOHANGIZGA UYG'UNLASHTIRING !!! {% embed url="" %} ## ## JANUBIY KOREYA 2030 YILGA QADAR 50 TURDAGI AI(SUN'IY INTELLEKT) CHIPLARINI YARATMOQCHI. #### *RYAN DWAS (2020, OKTYABR)* ![](https://1085599582-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MNXmrUsLXzvAuiwnR_E%2F-MNYD4uMt0NU5US258RE%2F-MNYFPQNXvBDkF6JCazM%2Fimage.png?alt=media\&token=69e5ab13-260c-4861-ad22-87beb9adeb04) Janubiy Koreya o'z oldiga keyingi 10 yil ichida 50 xil turdagi AI chiplarini ishlab chiqishni milliy maqsad qilib qo'ydi. Mamlakatning axborot va aloqa vazirligi (ICT) ning e'lon qilishicha, Jonubiy Koreya uchun eski turdagi oddiy xotira chiplaridan suni'y intellekt (AI) yarim-o'tkazgichlariga o'tish vaqti keldi. Janubiy Koreya hozirgi kunda AI ga juda katta miqdorda investitsiya kiritmoqda, ayniqsa AI ni namoyon qiluvchi qurilmalarga (Hardwares). 2029 yildan avval ushbu keyingi avlod chiplarini yaratishga 871 million AQSH dollar miqdorida mablag' sarflanishi ko'zda tutilgan. Hozirgi reja milliy miqyosda 2022 yilga chiplarni yaratish hamda o'n yillik ichida 3000 kishdan tashkil topgan ekspertlar jamoasini shakllanitirish. O'tgan yilda prezident Moon Jae-in Koreyaning "Suni'y Intellekt Milliy Strategiya" sini e'lon qilgan edi va u o'z nutqida Koreya ushbu sohada yetakchilaridan bo'lishini istashini bildirgan edi. ***" Darhaqiqat to'rtinchi sanoat revolyutsiyasi (The era of the Fourth Industrial Revolution) davrida tassavurlar dunyoni o'zgartiruvchi kuchga ega. Koreya suni'y Intellekt sohasida juda ham ilg'orilab ketmagan ammo juda ham qolib ketgan mamlakat emas. Ammo, mamlakatning tassavurlarini reallikga o'zgartira oladigan hamda ushbu yo'lda mehnat qilishga tayyor insonlari bor."*** [Batafsil bu yerda ...](https://artificialintelligence-news.com/2020/10/13/south-korea-develop-50-types-ai-chips-2030/) Janubiy Koreyada dunyo bo'ylab innovatsiyada belasha oladigan gigant kompaniyalar mavjud, Samsung va SK hynix shular jumlasidandir. Shunday bo'lsada, Janubiy Koreyaning daramodli bozorning bir qismini egallash istagini tushunsa bo'ladi. McKinsey tadqiqotchilarining [bashorat qilishicha](https://www.mckinsey.com/industries/semiconductors/our-insights/artificial-intelligence-hardware-new-opportunities-for-semiconductor-companies), AI chiplari 2025 yilga qadar 67 mlrd AQSH dollari miqdorida foyda keltirishi mumkin, bu esa yarim o'tkazgichli chiplarga bo'lgan talabning 20 foizini tashkil etadi. Keyingi 10 yillikda Janubiy Koreya dunyodagi AI chip bozorini 20 foizini egallashni maqsad qilib qo'ygan. ## **MUZERO: DEEPMIND NING YANGI SUN'IY INTELLEKT MAHSULI.** ![](https://1085599582-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MNXmrUsLXzvAuiwnR_E%2F-MQr3cAAzaYzxZuyqaL2%2F-MQr3k8B-hwK-c13M895%2Funnamed.png?alt=media\&token=12f478b6-92d0-4a9c-9cbc-f4375af27a46) **DeepMind** 2016 yilda uning **AlphaGo** sun'iy intellekt tizimi tufayli jamoatchilikda keng tanilingan kompaniya bo'ladi. AlphaGo millionlab virtual o'yinlarda o'zini o'zi o'rgatib, Xitoyning Go o'yinida shu qadar mahoratga ega bo'ldiki, hatto ushbu o'yinning jahon chempioni ham jiddiy qarshilik ko'rsata olmadi. 2018 yilda **AlphaZero**-ning yanada rivojlangan sun'iy intellekt tizimi bir vaqtning o'zida uchta mantiqiy o'yinning Go, shaxmat va yaponiyalik Shogi shaxmat turlari bo'yicha o'xshash natijalarga erishdi. Va endi DeepMind o'zining navbatdagi yaratuvchisi MuZero tizimini taqdim etadi, u har qanday o'yinda o'rganish va mahoratga ega bo'lish uchun ushbu o'yin qoidalari haqida dastlabki bilimlarni ham talab qilmaydi. **MuZero** tizimini o'rganish tizim birinchi qadam qo'yishi (yoki harakatlanishi) bilan boshlanadi, o'yin qoidalari imkon beradigan variantlarni o'rganadi. Shu bilan birga, tizim to'g'ri harakat uchun o'yin tomonidan taqdim etilgan "bonuslar" ni tahlil qiladi, "Pac-Man" misolida, bular yeyilgan sariq nuqta, shaxmatda esa bu raqibning so'ngi chizig'iga yaqinlashish. Shundan so'ng, tizim doimiy ravishda dushmanga hujum qilib, ko'proq bonuslarni olishga harakat qilib, o'z mahoratini oshirishni boshlaydi. Bir vaqtning o'zida qoidalarni o'rganish va o'yin darajasini oshirish MuZero tizimiga tizimning oldingi versiyalariga nisbatan ma'lumotlardan foydalanish samaradorligi va "tejamkorligi" jihatidan ulkan ustunlikni namoyish etish imkoniyatini beradi. Ammo, bu ham salbiy tomonga ega, chunki MuZero tizimida to'laqonli o'qitish juda katta kompyuter resurslarini talab qiladi. Ammo, mashg'ulotlardan so'ng tizim juda oz miqdordagi hisoblash manbalariga muhtoj, u tezda to'g'ri qarorlarni qabul qilishga qodir, hatto mavjud smartfonlarning eng qudratlisi emas, balki juda cheklangan qo'shimcha qurilmalardan foydalangan holda. Amalga oshirilgan o'z-o'zini o'rgatish usuli allaqachon DeepMind-ning asosiy maqsadiga, xuddi kichik bolalar singari, o'zini o'zi o'rgatishga qodir sun'iy intellekt tizimini yaratishga juda yaqin. Bundan tashqari, ushbu o'qitish usuli yakuniy maqsad yoki vazifani umuman aniq va aniq ta'riflab bo'lmaydigan muhitda sun'iy aqlni o'rgatish uchun juda mos keladi. Va kelajakda sun'iy intellekt haqiqiy dunyoda hal qilishi kerak bo'lgan muammolarning aksariyati ushbu sinfga tegishli. O'qitish o'yinlari bilan parallel ravishda DeepMind mutaxassislari sun'iy intellektni amaliy maqsadlarda ishlatishga birinchi urinishlarini boshladilar. **"Biz hozirda MuZero-ning video siqishni va boshqa sabablarga ko'ra AlphaZero kabi oldingi avlodlar bilan ishlatib bo'lmaydigan boshqa sohalarda ishlashini o'rganmoqdamiz"**, deydi **Tomas Xubert**, tadqiqotchi. Bunday umumiy maqsadli sun'iy intellekt tizimlarini amaliy qo'llash dasturlar qatoriga Alphabet qoshidagi Waymo kompaniyasi tomonidan ishlab chiqilgan robot-avtomashinalari uchun avtonom haydash dasturi kiradi. Waymo kompaniyasi yaqin orada bio-kimiyo yo'nalishidagi ishlab chiqarayotgan dasturi ajoyib natijalarni namoyish etdi. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://uzbek.gitbook.io/ai/master.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.