Проблемы алгоритмизации при решении задач искусственного интеллекта

Аннотация

В данной статье рассматривается роль алгоритмов в решении задач искусственного интеллекта (ИИ) и способы повышения их эффективности. Будут 289 Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г. проанализированы основные алгоритмические подходы, используемые в системах (ИИ), а также освещены их преимущества и ограничения. В статье использована передовая литература, которая поможет изучить теоретические и практические аспекты алгоритмов искусственного интеллекта. Ключевые слова: Искусственный интеллект (ИИ), алгоритмы, машинное обучение, глубокое обучение, генетические алгоритмы, наука о данных (наука о данных), уровень обучения, оптимизация, технические подходы, классификация, решение проблем, инновации. ALGORITHMIZATION PROBLEMS IN SOLVING ARTIFICIAL INTELLIGENCE PROBLEMS Annotation: This article examines the role of algorithms in solving artificial intelligence (AI) problems and ways to increase their effectiveness. The main algorithmic approaches used in systems (AI) will be analyzed, as well as their advantages and limitations will be highlighted. The article uses advanced literature that will help to study the theoretical and practical aspects of artificial intelligence algorithms. Keywords: Artificial intelligence (AI), algorithms, machine learning, deep learning, genetic algorithms, data science (data science), learning level, optimization, technical approaches, classification, problem solving, innovation. Sun’iy intellekt tizimlari turli sohalarda keng qo‘llanilib, inson faoliyatini optimallashtirish va avtomatlashtirishga yordam bermoqda. SI muammolarini samarali hal qilish uchun algoritmlash muhim ahamiyatga ega bo‘lib, u intellektual tizimlarning asosiy tarkibiy qismi hisoblanadi. Maqolada SI muammolarini hal qilishda qo‘llaniladigan asosiy algoritmik yondashuvlar, ularning afzalliklari va kamchiliklari ko‘rib chiqiladi. Sun’iy intellektda qo‘llaniladigan algoritmik yondashuvlar Geniq qidiruv (Brute-force search) – barcha mumkin bo‘lgan echimlarni tekshirib chiqadigan sodda, ammo resurs talab qiluvchi usuldir. Ushbu algoritm berilgan muammoni har tomonlama ko‘rib chiqib, barcha kombinatsiyalarni sinab ko‘radi va eng yaxshi natijani topadi. Masalan, shaxmatda barcha mumkin bo‘lgan yurishlarni hisoblab chiqish yoki maxsus kodlarni buzishda ishlatiladi. Biroq, uning asosiy kamchiligi – hisoblash murakkabligining eksponensial o‘sishidir, ya’ni n elementli muammo uchun O(n!) yoki O(2^n) murakkablik darajasiga ega bo‘lishi mumkin. Shuning uchun geniq qidiruv kichik o‘lchamli muammolar uchun samarali bo‘lsa-da, katta o‘lchamli muammolarda evristik yoki optimallashtirilgan yondashuvlar talab etiladi. [1, 97-112 p]. Evristik qidiruv (Heuristic search) – maqsadga tezroq yetish uchun muammoning ayrim muhim xususiyatlaridan foydalanadigan yondashuvdir. U katta qidiruv maydoniga ega bo‘lgan muammolarni yechishda samarali bo‘lishi mumkin, chunki barcha mumkin bo‘lgan yo‘llarni tekshirish o‘rniga, eng istiqbolli yo‘llarga e’tibor qaratadi. Evristik qidiruv algoritmlari quyidagi usullarga asoslanadi: Greedy Best-First Search – har bir qadamda eng yaxshi deb baholangan yo‘l bo‘ylab harakatlanadi. A (A-Star) algoritmi* – eng yaxshi deb baholangan yo‘lni tanlashda hozirgi narx va kelajak narxning taxminiy bahosini birlashtiradi. Simulated Annealing – global optimal echimni topish uchun tasodifiy o‘zgarishlardan foydalanadi. Ushbu algoritmlar real hayotdagi yo‘l topish, o‘yin dasturlarini optimallashtirish, tibbiyotda tashxis qo‘yish va boshqa ko‘plab sohalarda qo‘llaniladi[1, 97-112 p]. 290 Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г. Mashinani o‘rganish (Machine Learning) algoritmlari Mashinani o‘rganish (Machine Learning) algoritmlari sun’iy intellektning muhim tarmog‘i bo‘lib, ular kompyuterlarga tajriba orqali o‘rganish va yaxshilanish imkonini beradi. Ushbu algoritmlar uch asosiy turga bo‘linadi: nazorat ostidagi o‘rganish (supervised learning), nazoratsiz o‘rganish (unsupervised learning) va qayta mustahkamlash orqali o‘rganish (reinforcement learning). Quyida har bir tur haqida batafsil ma’lumot beriladi. 1. Nazorat ostida o‘rganish (Supervised Learning) oldindan belgilangan kirish va chiqish ma’lumotlari taqdim etiladi. Maqsad – yangi, noma’lum ma’lumotlar uchun to‘g‘ri chiqishlarni bashorat qilishni o‘rganishdir. Bu yondashuv quyidagi muammolarni hal qilishda qo‘llaniladi. Klassifikatsiya (Classification) ma’lumotlarni oldindan belgilangan toifalarga ajratish. Masalan, elektron pochta xabarlarini "spam" va "spam emas" deb ajratish. Regressiya (Regression) uzluksiz qiymatlarni bashorat qilish. Masalan, uy narxlarini prognoz qilish yoki ob-havo haroratini oldindan aytish. Nazorat ostidagi o‘rganish algoritmlariga quyidagilar kiradi:  Chiziqli regressiya (Linear Regression): Chiqish va kirish o‘zgaruvchilari orasidagi chiziqli munosabatni o‘rganish uchun ishla