Менинг наздимда, Ўзбекистонда аниқ фанлар — математика, физика бўйича ҳар доим кучли таълим берилган. Бироқ 1990 йиллар охири ва 2000 йиллар бошида машинали ўқитиш ва сунъий интеллект асосан Ғарб мамлакатларида ривож топди.

Хорижий мамлакатлар таълимига ҳар доим қизиққанман. Лекин хорижга кетишга интилмаганман, шунчаки менда шундай имконият пайдо бўлди. Лицейни тугатгач, Тошкент давлат иқтисодиёт университетига ўқишга кирдим, у ерда бир йил ўқидим ва бакалавр даражасини олиш учун Шимолий Каролина университетининг тўлиқ стипендиясини қўлга киритдим.

Шундай қилиб, 2000 йилда Америкага келдим. Аввалига, албатта, осон бўлмади, айниқса, тил масаласида. Мен сезган дастлабки фарқлардан бири атроф-муҳитнинг ўзи эди. Илгари Тошкентда — катта ва гавжум шаҳарда яшардим, энди эса сокин, кичик Ҳай-Пойнтга келиб қолгандим.

Мен халқаро талаба эдим, кампусдаги ётоқхонага жойлашдим. Талабалар орасида собиқ Совет Иттифоқидан келган бир қанча йигитлар бор эди, биз улар билан бирга юрардик. Асосан ҳамма ўқиш билан банд эди, шунинг учун мен ҳам бутун эътиборимни ўқишга қаратдим.

Университетда математика ва компьютер фанларини ўргандим, лекин охирги йили сунъий интеллект мени жуда қизиқтириб қўйди. Ўшанда Стюарт Рассел (Беркли университети профессори) ва Питер Норвигнинг (олим ва Googleʼнинг етакчи мутахассисларидан бири) «AI: A Modern Approach» («Сунъий идрок: замонавий ёндашув») китобига дуч келдим. У жуда қизиқарли эди ва мен мавзуни мустақил ўргана бошладим. Университетда сунъий интеллект бўйича ушбу китоб асосида мустақил курс ҳам бор эди.

Ўша пайтда кўплаб машинали ўқитиш технологиялари амалда иш бермаганлиги туфайли сунъий интеллект тор соҳалигича қолаётган эди. Бу академик тадқиқотлар соҳаси эди. Кейинчалик Торонто университети докторантурасига ўқишга кирдим ва у ерда машинали ўқитиш билан чуқурроқ шуғуллана бошладим.

Айтишим мумкинки, менга омад кулиб боққанди, чунки ўша пайтда бу соҳа ҳали оммалашмаган эди. Кўплаб курсдошларим ўйинлар яратиш, веб-дизайн, интернет технологиялари билан ишлашни танлаётганди.

Мен доимо мустақил ўқиб-ўрганишга қодир бўлган машинани қандай яратиш мумкинлиги билан қизиқардим. Ўша пайтда машинали ўқитишнинг аниқ фундаментал назарияси мавжуд эмасди. Масалан, математикада ҳамма нарса етарлича барқарор: ўрнатилган йўналишлар, статистик усуллар мавжуд. Машинали ўқитиш эса статистика ва компьютер фанларини ўзида мужассамлаштирган, бироқ тизимлаштирилмаган, кам сонли одамлар ишлайдиган янги соҳа эди.

Бир куни кўчада сунъий интеллект соҳасидаги етакчи мутахассислардан бири Жеффри Ҳинтонни учратиб қолдим. У менга чуқур ўқитиш тизимлари ҳақида гапириб берди, офисига таклиф қилди ва компьютерда бу тизим қандай ишлашини кўрсатди, ўз кодини намойиш этди. Ўшанда мен унинг нима ҳақида гапираётганини ҳали тўлиқ тушунмагандим, лекин у мени қизиқтириб қўйганди.

Жеффри мени Торонто университетига докторантурага таклиф қилди. Машинали ўқитиш ва бу соҳада PhD даражасини олиш мен учун соф математика, дастурий инжиниринг ёки компьютер фанларининг бошқа йўналишларини ўрганишдан кўра қизиқарлироқ эди. Шундай қилиб, мен Торонто университети докторантурасига ўқишга кирдим, унинг раҳбарлигида ишладим ва диссертациямни ҳимоя қилдим.

Жеффри билан ишлаган йилларим ҳаётимдаги энг яхши даврлардан бири бўлди. У ўзига хос олим: унда ҳар доим кўплаб ғоялар бўларди — уларнинг ҳаммаси ҳам муваффақиятли чиқмасди, лекин баъзилари ҳақиқатан ҳам иш берган. У формулаларни шунчаки математик ифодалар сифатида қабул қилмас, балки уларнинг замиридаги чуқур моҳиятни кўрарди. Уларни алоҳида таҳлил қилиш ўрнига, улар қандай ўзаро таъсир қилиши ва нимага олиб келиши мумкинлигини англарди.

Бу, эҳтимол, унинг психологиядаги тажрибаси билан боғлиқдир. У тенгламалар ёзадиган классик математик эмасди, лекин моделлар ярата олар ва қайси ечимлар ишлаши, қайсилари ишламаслигини ички бир сезги билан ҳис қиларди.

У масалага кўз югуртириб, дарҳол тушуна оларди: «Бу ерда нимадир нотўғри, бошқа усулни синаб кўр». Бу фойда берарди. Қолаверса, у бизга тадқиқотларда эркинлик берарди. У мажбурлаб ўз фикрини ўтказмас, аксинча, «Яхши ғоя — синаб кўр», дерди.

Шу билан бирга, у фаол амалиётчи ҳам эди: ҳатто 55−60 ёшида ҳам ўзи дастурлар ёзар, тажрибалар ўтказарди ва нима ишлаётгани, нима ишламаётганини биз билан бирга текшириб кўрарди.

2024 йили Жеффри Ҳинтон физика йўналишида Нобель мукофотини олди. У билан ишлаш бахтига муяссар бўлганимдан фахрланаман.

2015 йилда талабаларим билан компьютер кўриш соҳасида ишлаб, тасвирлардаги объектларни аниқлаш технологияларини яратдик. Биз тасвирларда автомобиль ва пиёдаларни таний оладиган тизим яратдик, бу Tesla қўллайдиганга ўхшаш автопилот лойиҳаси устида ишлаш учун асос бўлди.

Кейинчалик биз ташкил этган компанияни Apple сотиб олди. Шундай қилиб, жамоамиз уларнинг автоном (ҳайдовчисиз) транспорт воситалари билан боғлиқ Titan лойиҳасига қўшилди.

Apple’да мен AI Research (сунъий интеллект тадқиқотлари) бўйича директор сифатида фаолият юритиб, соғлиқни сақлаш, нутқни аниқлаш ва Siri’ни ривожлантириш каби турли соҳаларда машинали ўқитиш устида ишладим.

Жамоам билан компанияда ишлаш асносида илмий фаолиятимни ҳам давом эттирдим. Apple’да қарийб 3,5 йил ишладим, сўнгра Карнеги-Меллон университетига профессор лавозимига қайтдим.

Ярим йил олдин ҳамкасбларим ва талабаларим билан Meta’га қўшилдим, ҳозир у ерда автоном агентлар бўйича тадқиқотлар олиб боряпман, айни пайтда дарс беришда ҳам давом этяпман.

Ҳозирда биз сунъий интеллект соҳасида бир неча йўналишда ишлаяпмиз. Улардан бири — автоном агентлар тизими. ChatGPT ёки Large Language Models (Катта тил моделлари) ҳақида эшитган бўлсангиз керак. Бу тизимлар саволлар бериб, жавоблар олиш имконини беради. Бироқ кейинги босқич — агентлик моделлари бўлиб, унда саволлар ўрнига буйруқлар берасиз.

Масалан, интернетдан бирор нарса сотиб олишим керак бўлса, агент ўзи товарни топиб, буюртма беради. Ёки, айтайлик, самолётга чипта банд қилмоқчиман — агент энг қулай вариантни танлаб, брон қилади.

«Тадқиқотчи агентлар» йўналиши ҳам бор. Тасаввур қилинг, бирор дори тўғрисида кўпроқ маълумот олишингиз керак — агент ўзи илмий мақолаларни тўплайди, таҳлил қилади ва тизимли маълумот беради. Бу deep research деб юритилади: маълумотларни тўплайдиган, таҳлил қиладиган ва жавоблар шакллантирадиган тизимлар.

Бундай технологиялар, айниқса, кундалик ҳаётда фойдали. Масалан, агар телефон алоқам ишламай қолса, мен агентга шунчаки «Ҳал қил», дейман ва у оператор билан боғланиб, муаммони ечади. Ёки, айтайлик, автотураргоҳ учун тўлов қоғози олдим — уни суратга олиш кифоя, тўловни агентнинг ўзи амалга оширади.

Бизнесда ҳам бундай ечимлар талаб қилинади — масалан, маълумотларни автоматик таҳлил қилиш ва қарор қабул қилиш учун.

Ҳозирги моделларнинг асосий муаммоси — етарли даражада ишончли эмас. Улар 70−80 фоиз аниқлик билан ишлаяпти, лекин бу етарли эмас.

Бу дастурлашга ҳам тааллуқли. Рақобатбардош дастурлаш масалаларида одамлардан устун келадиган тизимлар аллақачон мавжуд. Бироқ ҳозирча улардан тўлиқ фойдаланиб бўлмайди, чунки хатоликлар жуда кўп учрайди ва уларни тузатиш вақт талаб қилади.

Бироқ бундай моделлар бир неча йил ичида такомиллашади. Улар тиббиётда ёки таълимда қўлланилади. Ўйлайманки, яқин йилларда янада ишончли ва самарали агентлик тизимларини кўрамиз.

Менимча, қачондир айрим касблар ҳақиқатан ҳам ўз ўрнини қисман ёки бутунлай СИга бўшатиб беради. Ҳозирнинг ўзида кичик бизнесга иш ҳақи тўлаш ва суғурта расмийлаштириш бўйича автоматлаштирилган ечимлар таклиф қилувчи компаниялар мавжуд.

СИ оддий вазифаларни ўз зиммасига олиши мумкин: хат юбориш, ходимлар иш вақтини қайд этиш, учрашувларни эслатиб туриш. Натижада, компания алоҳида ёрдамчи ёллаш ўрнига автоматлаштирилган тизимдан фойдаланиши мумкин.

Эҳтимол, бу соҳада ўнта ходим ўрнига алгоритмлар ишини назорат қилувчи битта мутахассис керак бўлар.

Дастурлашда СИ аллақачон код ёзишга қодир, бу эса кўп дастурчиларга бўлган эҳтиёжни камайтиради. Жамоада ўнта муҳандис ўрнига алгоритмлар ишлашини назорат қиладиган учта муҳандис талаб қилиниши мумкин.

Ҳатто тиббиётда ҳам СИ шифокорларга тушадиган юкламани камайтириши мумкин. Масалан, бугунги кунда АҚШдаги кўплаб шифокорлар маъмурий ишларга — ҳужжатларни тўлдириш, маълумотларни ҳамкасбларига юборишга кунига икки соатгача вақт сарфлайди. Келажакда бу вазифалар интеллектуал агентларга топширилиши мумкин, бу эса шифокорларнинг иш самарадорлигини оширади.

Илғор моделларни яратиш устида ишлайдиган деярли барча мутахассислар бунинг оқибатлари ҳақида бош қотиради. Техник тараққиётни тўхтатиб бўлмайди, лекин бу тизимларнинг хавфсизлигини таъминлаш учун барча чораларни кўриш мумкин. Ҳозирда СИ соҳасида хавфсизлик ва технологияларнинг жамиятга таъсири масалаларига тобора кўпроқ эътибор қаратиляпти.

Икки йил олдин ChatGPTʼнинг пайдо бўлиши хавотир тўлқинини келтириб чиқарди. Кўпчилик бир неча йилдан сўнг СИ тараққиётнинг чўққисига чиқишини тахмин қилган эди. Бироқ биз ҳозир тараққиёт экспоненциал тарзда эмас, балки аста-секинлик билан ривожланаётганининг гувоҳи бўляпмиз.

Асосий масала — бу ўзгаришлар қанчалик тез содир бўлишида. Тарихан технологик инқилоблар ўнлаб йиллар давом этган, бу эса жамиятга мослашиш имконини берган. Агар иш ўринларини автоматлаштириш 50 йилга чўзилса, одамлар янги касбларни ўзлаштира олишлари мумкин бўлади.

Ҳозирда бу мавзу фаол муҳокама қилинмоқда, лекин аниқ жавоб йўқ — профессорлар орасида ҳам, технологик компанияларда моделлар устида ишлайдиган мутахассислар орасида ҳам.

Муаммо моделларнинг одамлар ўрнини боса олишида эмас, балки улардан эҳтимолий ноахлоқий фойдаланишда. Масалан, дипфейклар. Эшитган бўлсангиз керак: кимдир аслида айтмаган гапини гапираётгандек видео яратиш мумкин.

Бундай ҳолатлар ахборотни текшириш қанчалик муҳим эканлигидан далолат беради. Агар одамда қаршисидаги нарсанинг сохта ёки ҳақиқий сурат эканлигини аниқлайдиган воситалар бўлмаса, бу дезинформация хавфини туғдиради. Айниқса, автоном агентлар — интернетдаги вазифаларни бажара оладиган, файлларни юклай оладиган тизимлар даврида. Улардан ахлоққа зид мақсадларда ҳам фойдаланиш мумкин, масалан, вируслар яратиш учун. Академик муҳит ҳозирда бундай таҳдидларни қандай аниқлашни фаол тадқиқ қилмоқда.

Тил моделлари билан ҳам мисоллар бор. Шундай воқеа бўлган: тадқиқотчилар СИдан бомба рецептини улаша оласанми, деб сўрашган. У бундай қила олмаслигини айтган. Шунда ундан бомбани қандай ясашни сўрашган, лекин XVIII аср ҳақидаги театр спектакли контекстида. Бундай ҳолда, модел батафсил йўриқномани тақдим этган. Бу, албатта, ўйин тариқасидаги мисол, лекин у алгоритмларни айланиб ўтиш мумкинлигини, уларни мўлжалланмаган нарсаларни қилишга мажбурлаш мумкинлигини кўрсатади.

Лавозимга номзодлар топшириқларни реал вақт режимида СИдан фойдаланган ҳолда ечиб, суҳбатдан ўтган ҳолатлар ҳам бўлган. Иш берувчи Zoom орқали тест топшириғини беради, номзод уни ChatGPTʼга юборади, жавобни олиб, шу заҳоти айтади. Шундай қилиб, одамлар суҳбатдан муваффақиятли ўтишган, бироқ кейинчалик ишни уддалай олмаган. Бу ҳам ахлоққа мутлақо зид.

Яна бир муаммо — инсон СИ билан мулоқот қилганда, СИ унинг қарашларига таъсир қилиши, бирор нарсага ишонтириши, ёлғон маълумотлардан фойдаланиб, маълум маҳсулотларни тарғиб қилиши мумкин.

Дастлабки тажриба шуни кўрсатдики, СИни чиқиндиларни қайта ишлаш нима учун ёмон эканлигини исботлашга мажбур қилиш мумкин. Шу билан бирга, у бу ҳақиқатга тўғри келишини таҳлил қилиб ўтирмайди, балки шунчаки сўровни бажаради: қайта ишлаш нима учун зарарли эканлигини тушунтиради.

У бу фикрни тасдиқловчи далилларни танлаб олади ва уларни имкон қадар ишончли тарзда тақдим этади. Агар мен қайта ишлаш ҳақида ҳеч нарса билмасам, бу далилларга ишонишим мумкин.

Аспирантлик давримда машинали ўқитиш ва сунъий интеллект асосан назарий соҳалар эди. Олимлар қизиқарли илмий муаммоларни ҳал қилишарди, лекин амалда бу технологиялар деярли ишламасди. Тизимлар беқарор эди: нимадир амалга ошаётгандек туюларди, бироқ улар реал ҳаётда қўллаш қийинчилик туғдирарди. Технологиялар амалда ишлай бошлаши учун фундаментал тадқиқотлар талаб қилинарди.

Ҳозир қайси йўналишлар истиқболли бўлишини олдиндан айтиш қийинроқ. Масалан, robot learning — уйда фойдали вазифаларни бажара оладиган роботларни яратиш соҳаси фаол ривожланмоқда. Бу борада муайян ютуқларга эришилди, лекин ҳали кўп нарсани ҳал қилиш керак.

СИ соҳасида ҳам қизиқарли йўналишлар кўп, лекин Google, Meta, Apple, каби йирик лабораториялар қандай вазифаларни ҳал қила олиши ва қайсилари академик тадқиқотлар талаб қилишини тушуниш қийинлашмоқда. Бу муҳим жиҳат.

Икки-уч йил олдин «академия»даги тадқиқотлар СИнинг ривожланишида муҳим роль ўйнаган. Ҳозирда эса етакчи компаниялар — Meta, Google, OpenAI ва Microsoft — нейротармоқларини ривожлантиришга катта маблағ сарфлаяпти ва улар учун бир вақтнинг ўзида иккала соҳада ҳам ишлаш қизиқ.

Сунъий интеллектни хафа қилиш деярли мумкин эмас. Охир-оқибат, бу киритилган маълумотлар асосида матн яратувчи трансформаторлар архитектураси асосида қурилган дастур. Бироқ, тизимнинг ўзини шундай созлаш мумкинки, у маълум ибораларни ҳақорат сифатида қабул қилиб, тегишли оҳангда жавоб қайтаради.

Microsoft билан боғлиқ қизиқ воқеа юз берган. Уларнинг тизимларидан бирида фойдаланувчилар моделнинг реакциясини синаб кўришган: дастлаб у 2+2=4 деб тўғри жавоб берган, лекин 2+2=5 деган қатъий тасдиқлардан сўнг дастур буни маъқуллай бошлаган. Фойдаланувчи кейинроқ уни танқид қилиб, ҳақорат қила бошласа, тизим худди шу руҳда жавоб қайтарган. Бу ўқитишнинг ўзига хос хусусиятлари туфайли содир бўлган: тизим Reddit каби платформаларда одамларнинг мулоқот қилиш усулларини ўрганган, бу ерда мунозаралар кўпинча кескин фикрлар билан кечади.

Шу сабабли, кўп нарса моделга қандай маълумотлар ўргатилишига боғлиқ. Ҳозирда бундай таъсирларни минималлаштириб, СИ билан ўзаро алоқани янада нейтраллаштириш ва олдиндан тахмин қила олиш учун тадқиқотлар олиб борилмоқда.

Замонавий моделлар жуда кўп ҳажмдаги матнлар, жумладан, юмористик материаллар асосида ўқитилади. Масалан, тизимдан маълум бир мавзуда ёки белгиланган услубда ҳазил айтиб беришни сўрашингиз мумкин ва у буни уддалайди.

Бироқ бундай моделлар статистик тамойил асосида ишлашини тушуниш муҳим. Улар миллионлаб ҳазилларни таҳлил қилиб, турли мисоллардаги элементларини бирлаштиради ва янги матн яратади. Бу инсон тафаккурига хос ҳақиқий ижодкорлик эмас, балки мавжуд маълумотларнинг синтези. Шунга қарамай, натижа жуда ишончли кўриниши мумкин.

Ҳозирча моделлар ҳиссиётларни чин маънода тушуниш ва ҳис қилишга қодир эмас. СИ бир кун келиб ҳиссиётларга эга бўладими — номаълум. У одамлар яратган нарсалар: матнлар, мусиқа, китоблар билан чекланган. У математикага оид барча адабиётларни ўрганиб чиқиши ва масалаларни ечиши мумкин, лекин буни мавжуд билимлар асосида амалга оширади. СИдан ҳикоя ёзишни сўрашингиз мумкин, бироқ бунинг замирида ҳақиқий кечинма ётмайди.

Тадқиқотчилар ўртасида баҳс кетмоқда: СИ одамлар уддалай олмайдиган вазифаларни ҳал қила оладими? Масалан, саратонга қарши дори яратиш ёки 50 йил давомида ечимини топмаган теоремани исботлаш. Ҳозирча у фақат маълумотни қайта ишлайди, лекин агар қачондир у ҳақиқатан ҳам янги билимлар ярата олса, бу бурилиш нуқтаси бўлади. Ҳозир биз буни кўрмаяпмиз, лекин бундай масалалар академик доираларда фаол муҳокама қилинмоқда.

Карнеги-Меллон университетида биз талабалар оқимини таҳлил қиламиз. СИ соҳасида кучли кадрлар асосан Хитой ва Ҳиндистондан келади. Масалан, Цингҳуа университети, Пекин университети ёки Ҳиндистон технология институтидан. Марказий Осиё ва Ўзбекистондан талабалар ҳозирча кам, айниқса магистратура ва докторантурада.

Бу соҳада маҳаллий стартаплар, магистратура ва докторантура дастурларини ривожлантириб, мутахассислар тайёрлаш муҳим. Ғарб мамлакатларида сунъий интеллект соҳасида фаолият юритувчи кўплаб компаниялар ташкил этилмоқда, кўпчилиги муваффақиятсизликка учрайди, лекин юзтадан биттаси муваффақиятга эришса ҳам, бу сезиларли натижа. Ўзбекистон бу йўналишни ривожлантиришга инвестиция киритиши керак.

Афсуски, ўзбекистонлик мутахассисларни кам учратаман. «Яндекс» каби йирик компанияларда ишлаган россиялик мутахассисларни кўпроқ учратаман. Улар стартаплар яратишади ёки чет элга кўчиб кетишади. Ўзбекистондан бу соҳада ҳали ҳеч кимни учратмадим.

Ваҳоланки, мамлакатда салоҳият бор — математика, физика ва бошқа аниқ фанлар кучли ўқитилади. IT соҳаси ривожланмоқда, лекин мутахассислар ҳали ёш бўлиши мумкин.

Албатта, Ўзбекистонда ҳам карьера қуриш мумкин. Мен у ерда анчадан бери бўлмадим, лекин Америка ва Канадада кўплаб халқаро талабалар таълим олиб, кейин ватанларига қайтаётганини кўряпман. Кўпчилик қолади, лекин, масалан, хитойлик талабалар кўпинча қайтиб кетади ва ўз ватанида муваффақиятга эришади.

Танлов университет ва карьера имкониятларига боғлиқ. Ғарбда таълим ҳақиқатан ҳам кучли. Кўпчилик алмашинув дастурлари бўйича бир-икки йилга келади, амалиёт ўтайди, кейин эса қайтиб кетади — бу яхши вариант.

Демак, ҳаммаси фаолият соҳаси, университет даражаси ва карьера истиқболларига боғлиқ.

Ўзбекистонлик эндигина иш бошлаётган мутахассисларга математика, статистика ва компьютер фанлари бўйича билимларни уйғунлаштиришни маслаҳат берардим. Бугунги кунда стартаплар ва компаниялар яратишда муваффақиятга эришадиганлар кучли дастурлаш кўникмаларига эга бўлиб, айни пайтда статистика ва машинали ўқитишни ҳам яхши билади.

Юқори даражада дастурлаш кўникмасига эга бўлмаган машинали ўқитиш мутахассислари ҳам, СИ соҳасидан бехабар моҳир дастурчилар ҳам мавжуд. Бу кўникмаларни бирлаштира олганлар эса катта устунликка эга бўлади.

Бундан ташқари, математика ва статистика бўйича пухта фундаментал тайёргарликка эга бўлиш муҳим. Биз ўз соҳамизни статистик машинали ўқитиш деб атаймиз, чунки статистиканинг ўзи компьютер фанлари эмас, лекин улар билан биргаликда янги ғояларни синаб кўриш учун кучли восита бўлади.

Шунингдек, ўз компаниянгизни ташкил этишдан чўчимасликни маслаҳат бераман. Ўзбекистон ва Марказий Осиёда кўплаб иқтидорлар бор ва стартап тажрибаси — ҳатто лойиҳа катта миқёсга эришмаса ҳам — бебаҳо билим беради.

Мен буни икки марта бошдан кечирганман: биринчи марта жамоамиз Apple’га қўшилганида, иккинчи марта Microsoft ва Meta эътиборини тортган кичик лойиҳани ишга туширганимизда. Ҳатто Microsoft бош ижрочи директори Сатья Наделла ҳам бизга хат ёзиб, эҳтимолий ҳамкорлик билан қизиққан. Кейинроқ Facebook бош ижрочи директори Марк Цукерберг билан лойиҳани муҳокама қилганмиз.

Маслаҳатим-- синаб кўришдан чўчиманг. Ўз стартапларингизни ишга туширишингиз ёки йирик компанияларда тажриба орттиришингиз мумкин. СИ соҳаси камида кейинги 5−10 йил ичида фаол ривожланади ва бу йўналишда имкониятлар жуда кўп бўлади.