SUN’IY INTELLEKTNING RAQAMLI TEXNOLOGIYALARGA TA’SIRI
DOI:
https://doi.org/10.65164/fpg8fp85Kalit so‘zlar:
kiberxavfsizlik,big data , machine learning, deep learning, individual o‘qitish XXI asr axborot texnologiyalari asri sifatida e’tirof etilmoqda. Ayniqsa, sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarining jadal rivojlanishi raqamli transformatsiyaning asosiy omillaridan biriga aylandi. Sun’iy intellekt — bu kompyuter tizimlarining inson aqliy faoliyatiga xos bo‘lgan o‘rganish, tahlil qilish, qaror qabul qilish va muammolarni hal qilish kabi funksiyalarni bajarish qobiliyatidirAbstrak
Mazkur maqolada sun’iy intellektning zamonaviy raqamli texnologiyalar rivojiga ko‘rsatayotgan ta’siri keng tahlil qilinadi. Unda sun’iy intellekt asosida ishlovchi tizimlarning turli sohalarda, jumladan, ta’lim, sog‘liqni saqlash, sanoat, moliya va xizmat ko‘rsatish tizimlarida qo‘llanilishi yoritilgan. Shuningdek, raqamli transformatsiya jarayonida sun’iy intellektning samaradorlikni oshirish, inson omilini kamaytirish hamda qaror qabul qilish jarayonlarini optimallashtirishdagi o‘rni ko‘rib chiqiladi. Maqolada sun’iy intellekt texnologiyalarining afzalliklari bilan bir qatorda, ularning xavfsizlik, maxfiylik va etik muammolari ham muhokama qilinadi. Natijada, sun’iy intellekt raqamli iqtisodiyotning ajralmas qismi sifatida baholanadi va uning kelajakdagi rivojlanish istiqbollari haqida xulosalar beriladi
Havolalar
1. IBM Security. Cost of a Data Breach Report 2023. IBM Corporation, 2023.
2. ENISA. ENISA Threat Landscape 2022. European Union Agency for Cybersecurity, 2022.
3. Cisco. Cybersecurity Report Series 2021–2024. Cisco Systems, 2024.
4. Microsoft. Digital Defense Report 2023. Microsoft Security, 2023.
5. World Economic Forum. Global Cybersecurity Outlook 2024. WEF, 2024.127
6. NIST. AI Risk Management Framework 1.0. National Institute of Standards and
Technology, 2023.
7. Gartner. Top Trends in Cybersecurity 2022–2024. Gartner Research, 2024.
8. Sarker, I. H. Machine Learning for Cybersecurity: A Comprehensive Review. Journal of
Cybersecurity and Privacy, 2021.
9. Goodfellow, I., McDaniel, P., Papernot, N. Making Machine Learning Robust Against
Adversarial Inputs. Communications of the ACM, 2020.
10. Shokri, R., et al. Privacy Risks in Machine Learning Systems. IEEE Security & Privacy,
2021.
