SUN’IY INTELLEKT: TILSHUNOSLAR ENDI NIMA QILADI?

Sun’iy intellekt(keyingi o‘rinlarda – SI) texnologiyalari barcha sohada shiddatli rivojlanib, inson hayotiga dadil kirib bormoqda. U ko‘plab sohada inqilobiy o‘zgarishlarga vosita sifatida inson hayotini yaxshilash, samaradorlikni oshirish va xarajatlarni kamaytirishga yordam berayotir. Ayniqsa, ilmiy muammolarni hal etish borasida SI sharofati bilan mislsiz imkoniyatlar vujudga keldi. Ammo shu bilan birga, inson ijodkorligi va mas’uliyati – inson omilining ahamiyati susayib ketadigandek. Muammo shundaki, bugungi kunda SI ommalashuvi sharoitida ilm-fan sohasida olimlarning tadqiqot doiralari ma’lum darajada cheklangandek tuyuladi. Ayniqsa, bu tilshunoslik sohasida yaqqol ko‘zga tashlanmoqda.

SI rivojlanishi va uning lingvistik tadqiqotlardagi roli kengayib borishi natijasida oddiy korpusli tahlillar(SI va avtomatlashtirilgan korpuslar yordamida katta hajmdagi matnlarni tahlil qilish juda tez va aniq amalga oshiriladi), manual morfologik va sintaktik tahlillar(SI algoritmlari tilning morfologik va sintaktik xususiyatlarini aniqlay oladi), oddiy lug‘aviy tadqiqotlar(lug‘at birliklarini yig‘ish va tahlil qilish, so‘zlarning ma’no maydonlarini aniqlash kabi vazifalar endi avtomatlashtirilgan vositalar yordamida amalga oshiriladi), fonetik va akustik tahlillar(SI ovozni qayta ishlash bo‘yicha juda rivojlangan. Shuning uchun ovoz tahlili, intonatsiya va talaffuz kabi masalalar bo‘yicha asosiy tadqiqotlarni avtomatlashtirilgan tizimlar bajara oladi), oddiy tarjima tadqiqotlari (mashinali tarjima tizimlari­ning rivojlanishi bilan so‘zma-so‘z tarjima, iboralar o‘rtasidagi oddiy ekvivalentlarni o‘rganishga qaratilgan tadqiqotlar ahamiyatini yo‘qotadi), so‘zlarning asosiy statistikasi(so‘zlarning asosiy turlari va ularning ishlatilish chastotasi kabi statistik ma’lumotlarni yig‘ish, sun’iy intellekt orqali katta hajmdagi ma’lumotlar tahlil qilinayotganda oddiy vazifaga aylanadi) kabi tadqiqotlarni olib borish zarurati kamayishi yoki umuman yo‘qolishi mumkin. Unutmaslik kerakki, sun’iy intellekt ba’zi sohalarda yordamchi vosita sifatida ishlasa ham, murakkab semantik tahlillar, pragmatik hodisa­larni o‘rganish, til va madaniyat o‘rtasidagi bog‘liqlik kabi sohalarda insonning ijodiy va analitik roli muhimligicha qolaveradi.

TILSHUNOSLARGA NIMA QOLADI?

Lingvistika sohasida SI ko‘plab an’anaviy ishlarni avtomatlashtirishi va soddalashtirishi natijasida lingvistlar bajaradigan ishlarning katta qismini o‘z zimmasiga oldi, albatta. Quyida SI texnologiyalari tomonidan “tortib olingan” lingvistlarga xos ish turlari va tilshunoslar zimmasida qolayotgan vazifalar haqida to‘xtalamiz.

Matnni avtomatik tarjima qilish. Avtomatik tarjima dasturlari, masalan, Google Translate, QTranslate 4.1., Lingoes 2.8.1., Microsoft Bing, Yandex  Translate, Baidu Translate va DeepL oddiy matnni bir tildan boshqasiga osonlik bilan o‘giradi. Bu dasturlar SI va mashinali o‘rganish texnologiyasidan foydalanib, tilni tushunish va tarjima qilish jarayonini soddalashtiradi. Google Translate 100 dan ortiq til bilan xizmat qiladi va foydalanuvchi uchun matn, veb-sahifa yoki ovozli buyruqni tez tarjima qilish imkonini beradi. DeepL yuqori sifatli tarjimalari bilan tanilgan. Bu dasturlar kontekstga asoslangan tarjimani taklif qilib, foydalanuv­chiga aniq natija olish imkonini beradi. Biroq murakkab matnning xato yoki noaniq tarjimasini berishi ham mumkin. Shuningdek, biror til bo‘yicha uning ishlashi uchun ma’lumotlar yetarli bo‘lmasa, SI uni boshqa tillardan oladi. Qisqasi, bir til bo‘yicha so‘rov bersangiz, boshqa til ma’lumotlari asosida javob beradi. Buning esa anchayin jiddiy, va hatto xavfli tomonlari ham bor. 

Tarjima dasturlarining rivojlanishi tilshunoslik tadqiqotlarini osonlashtirgan bo‘lsa-da, ularning ayrimlari uchun insonning roli hali ham muhimligicha qolmoqda. Tarjima jarayonining nazariy asoslarini o‘rganish semantik va sintaktik farqlarni tushunishga yordam beradi. Tarjima dasturlari kontekstni to‘g‘ri anglashda, yetarli baza bo‘lmasa, qiyinchiliklarga duch keladi, ayniqsa madaniy kontekstlarga daxldor masalalarda. Demak, inson bajaradigan tilshunoslik tadqiqotlari davom etadi, zero ular tilni chuqurroq tushunish va tarjima jarayonini takomillashtirishda SIga yordam beradi. Ustida tilshunoslar tadqiqot olib borishi mumkin bo‘lgan muammolar sifatida “So‘zlarning ko‘p ma’noliligi va ularning tarjimadagi ta’siri”, “Til birliklari va ularning madaniy xosligi”, “Ma’no qiyosi: sinonim va antonimlar o‘rtasidagi farqlar” kabilarni ko‘rsatish mumkin. Bunday tadqiqotlar dasturlarda semantik tahlil usullarini qo‘llash orqali tarjima sifatini oshiradi. “Jumla tuzilishi: so‘z tartibi va grammatik qoidalar qiyosi”, “Sintaktik strukturani o‘zgartirish va tarjimadagi xatoliklar”, “Turli tillarda so‘z birikmalari va ular­ning tarjimasi” kabi mavzular sintaktik tahlil usullarini rivojlantirish orqali avtomatik tarjima dasturlarining aniqligini oshirishdek amaliy ahamiyat kasb etadi.

Transkripsiya qilish. Nutqni matnga aylantiruvchi SI tizimlari, masalan, Google Speech-to-Text, Trans Edit, Yandex SpeechKit, Descript, oTranscribe, Dictanote, Apple Dictation, Google Docs Voice Typing, Otter.ai audio yoki video ma’lumotni matn shakliga osongina o‘gira oladi. Bu tizimlar ovozli ma’lumotni tez va samarali ravishda qayta ishlaydi, ko‘plab soha, xususan, ta’lim, tibbiyot va biznesda qo‘llanadi. Biroq bu jarayon hali ham mukammal emas va katta xatoliklarga yo‘l qo‘yayotir. Shuning uchun tilshunos­lar transkripsiya jarayonini yaxshilash, ovozli nutqni aniqlash va tilni tushunish texnologiyalarini rivojlan­tirishda almashtirib bo‘lmas rol o‘ynaydi.

Demak, tilshunoslar zimmasida transkripsiya jarayonini yanada takomillashtirish vazifasi dolzarbligicha qolaveradi. Nutq kontekstini, grammatik tuzilishi va leksik xususiyatni hisobga olgan holda avtomatik tizim aniqligini oshirishda SI inson omiliga muhtoj. Shuningdek, tilshunoslar murakkab nutq strukturalarini o‘rganib, ularni SI tizimiga integratsiya qilishda juda zarur. Ularning ilmiy tadqiqot va tajribalari transkripsiya sifatini yaxshilash va yangi tillar uchun moslashtirilgan modellar yaratish uchun kerak. Tilshunoslar ovoz­li nutqni aniqlash(ASR) yo‘nalishida “Turli dialekt va lahjalar uchun modellarni moslashtirish”, “Ovozli nutqni aniqlashda shovqin va boshqa muammolarni kamaytirish”, “Ovozli ma’lumotni transkripsiya qilish­da kontekstni hisobga olish”, semantika yo‘nalishida “Semantik tahlil va uning transkripsiya jarayoniga ta’siri”, “Ma’no qiyosi: sinonim va antonimlarning kontekstda qo‘llanishi”, “Ovozli nutqdagi noaniqliklarni aniqlash va ularni bartaraf etish”, tilni tushunish (NLU) texnologiyalari yo‘nalishida “Ovozli nutqdan olingan ma’lumotlarni tushunish va tahlil qilish”, “Ovozli buyruqni bajarish uchun kerakli kontekstni aniqlash”, “Foydalanuvchi niyatini aniqlash va unga mos javob berish”,  transkripsiya sifatini baholash yo‘nalishida “Transkripsiya xatolarini tahlil qilish va ularning sabablarini aniqlash”, “Foydalanuvchi tajriba­sini o‘rganish va ularning ehtiyojlariga mos ravishda takliflar berish”, “Transkripsiya sifatini baholash uchun yangi metrikalar ishlab chiqish” kabi mavzularda tadqiqotlar olib bori­shi mumkin. Bu tadqiqotlar transkripsiya jarayonini yaxshilash va ovozli nutqni aniqlash texnologiyalarini rivojlantirishga yordam beradi. Bu, o‘z navbatida, turli soha, jumladan ta’lim, tibbiyot va biznesda samarali foydalanishni ta’minlaydi. 

Grammatik tahlil. Grammarly va LanguageTool matndagi grammatik xatoni aniqlash va tuzatishni avtomatlashtirib, foydalanuvchiga katta yordam beradi. Ushbu tizimlar til qoidalari, imloviy va uslubiy xatoni tezda aniqlaydi – yozuv jarayonini osonlashtiradi. Biroq tilshunos ham bu jarayonda katta rol o‘ynaydi.

U murakkab grammatik tuzilma, kontekst va stilistik xususiyatni chuqur o‘rganish orqali tizimni takomillash­tirishga yordam beradi. Shuningdek, til va dialekt­lar uchun moslashtirilgan modellar yaratishda ham ishtirok etadi – bu avtomatik tekshirish vositalarining aniqligini oshiradi. Masalan, murakkab grammatik tuzilma va kontekstual tahlil borasida grammatik tuzilma va uning ishlatilishi chuqur o‘rganiladi, zotan bu sun’iy intellekt uchun qiyin bo‘lishi mumkin. 

Skripting(matn tuzish). Skripting, ya’ni avtomatlashtirilgan “yozuvchilik” SI yordamida matn yaratish jarayonini o‘z ichiga oladi. SI algoritmlari, masalan, GPT-4, Gemini foydalanuvchiga turli mavzuda dialog yoki maqola yozishda yordam beradi. Ushbu texnologiya matnni tez va samarali tarzda ishlab chiqish imkoniyatini yaratadi, bu esa, o‘z-o‘zidan, vaqtni tejab, ijodiy jarayonni osonlashtiradi. 

Jarayonda tilshunos zimmasida ham muhim vazifalar qoladi. U SI modellarini o‘qitish va takomillash­tirish, til qoidalari va uslubiy xususiyatlarni chuqur o‘rganish orqali sifatli natijaga erishishga yordam beradi. Shuningdek, tilshunos insoniy kontekst va madaniy xususiyatni hisobga olishda muhim rol o‘ynaydi, natijada yaratilgan matnning aniq va ma’noli bo‘lishi ta’minlanadi. SI modellarining samaradorligini oshirish va u yaratgan matnning sifatini ta’minlash uchun tilshunos ko‘plab tadqiqot mavzulari ustida ishlashi mumkin. Masalan, kontekstga asoslangan ma’no va ko‘p ma’nolilikni o‘rganish orqali SI modellarining matnni to‘g‘ri tushunishi va yaratishini ta’minlaydi. U qanday qilib kontekstga qarab so‘z ma’nosi o‘zgarishini aniqlashi kerak, bu esa murakkab fikrlarni ifodalashda juda muhim. Tilshunos sun’iy intellekt bilan birga ishlash orqali matn yaratish jarayonini takomillashtirishga yordam berib, yaratilgan material sifatini oshiradi va foydalanuvchi uchun yanada sermazmun va aniq matnlar yaratilishiga olib keladi.

Korpus tahlili. Katta hajmdagi matnlarni o‘rganish va tahlil qilish jarayonida SI algoritmlari yordamida tez va samarali natija olish mumkin. SI modellari matnni avtomatik ravishda qayta ishlash, statistik tahlil qilish va tilning strukturasini aniqlashga yordam beradi. Biroq tilshunoslar ham muhim vazifalarni bajarishadi: korpusni to‘g‘ri tanlash, ma’lumotlarni annotatsiya

qilish va SI modellarini o‘qitishda sifatni ta’minlash kabi. Shuningdek, tilshunos insoniy kontekst va madaniy xususiyatni hisobga olib, natijani tahlil qilish va izoh berishda muhim rol o‘ynaydi, bu natijaning yanada aniq va foydali bo‘lishini ta’minlaydi. 

Katta hajmdagi matnni o‘rganish va tahlil qilish jarayonida SI modellari: LLM, BERT yordamida statistik tahlil, matnni avtomatik qayta ishlash va til strukturasini aniqlash imkoniyati kengaymoqda. Biroq bu jarayonda tilshunos mehnatiga zarurat saqlanib qoladi. Masalan, korpusni to‘g‘ri tanlash masalasi. Bunda korpusning sifatli va maqsadga muvofiq tanlanishi tilshunos tomonidan amalga oshiriladi. Jarayonda u o‘zining bilim va tajribasi asosida ma’lumotlar to‘plamini shakllantiradi, bu esa natija sifatini belgilovchi omil. Yoki korpusdagi ma’lumotlarni annotatsiya qilish – murakkab va nozik jarayon. Tilshunos matndagi ma’lumotni to‘g‘ri belgilash va izohlash orqali SI modellarini o‘qitishda sifatni ta’minlaydi. Jarayon, ayniqsa, murakkab til strukturasi va kontekstual ma’nolarni aniqlashda asqotadi.

Ma’lumotlarni teglash(mark up). Ma’lumotni teglash jarayoni SI yordamida matndagi qismlarni avtomatik ravishda tahlil qilish va belgilashni o‘z ichiga oladi. Bu tilshunosning ishini sezilarli darajada yengillashtiradi, chunki SI modellari katta hajmdagi ma’lumotni tezda qayta ishlash imkonini beradi.

Biroq tilshunos uchun bir sira vazifalar qoladi: u ma’lumotni to‘g‘ri annotatsiya qilish, kontekstni tushunish va natijani tahlil qilishga insoniy tafakkurni qo‘shishi zarur. Shuningdek, tilshunos SI modellarini o‘qitish uchun sifatli ma’lumot tayyorlash va uning natijasini baholashda ishtirok etadi, natijada tadqiqotning aniqligi ta’minlanadi. SI modellari ko‘p ma’lumotni tez qayta ishlasa-da, insoniy kontekst va madaniy xususiyatni to‘g‘ri tushunish uchun tilshunos tafakkuri zarur. U matnning nozik nuqtalarini aniqlash va turli kontekst mazmunini tushunishda yordam beradi. 

Masalan, natijani tahlil qilishni olaylik. SI modelidan olingan natijani tahlil qilishda tilshunos tafakkur va tajribasidan foydalanadi. Bu natijani baholash va uni ilmiy tadqiqotlar uchun foydali qilishda muhim. Umuman olganda, sun’iy intellekt texnologiyalari ma’lumotni belgilash jarayonini avtomatlashtirishda katta yordam bersa-da, tilshunosning bilim va tajribasi o‘z qimmatini yo‘qotmaydi. U tafakkuri asosida amalga oshiriladigan tadqiqoti orqali natijani yanada chuqurroq tushunish va foydali qilishga hissa qo‘shadi.

Tasniflash(Topic modeling). Turli matnni mavzu yoki janri bo‘yicha tasniflash SI yordamida tez va samarali bajariladi. SI modellarini o‘qitish uchun katta hajmdagi ma’lumotni tahlil qilish va belgilash orqali, masalan, yangilik, ilmiy maqola yoki badiiy asar kabi turli janrni aniqlash mumkin. Bu jarayon matn mazmunini tushunish va ularni to‘g‘ri tasniflash imkonini beradi, shuningdek, foydalanuvchiga qiziqarli yoki kerakli ma’lumotni tez topishga ko‘maklashadi.

Tilshunos matn kontekstini tushunish, annotatsiya qilish va tasniflash mezonlarini belgilashda ishtirok etadi. Shuningdek, SI natijasini baholash, xatolarni aniqlash va modelning aniqligini oshirish uchun 

kerakli o‘zgarishlarni kiritish bilan shug‘ullanadi. Bu jarayon insoniy tafakkurni qo‘shish orqali yanada aniq va foydali natijaga erishishni ta’minlaydi. Bundan tashqari, ba’zi tadqiqot va murakkab vazifalar, masa­lan, matnning nozik kontekstual ma’nosini tushunish yoki madaniy xususiyatni hisobga olish kabi ish faqat tilshunos tafakkuri asosida amalga oshirilishi mumkin. SI bu borada yordam bera olsa-da, insoniy tajriba va bilim zarur bo‘ladi, chunki ular muayyan vaziyatda to‘g‘ri qaror qabul qilishda ahamiyatli.

So‘z turkumlarini aniqlash(POS tagging). So‘z turkumini aniqlash – SI tizimlarining matn ichidagi so‘zlarni to‘g‘ri tasniflash jarayoni. Bu bilan matnni yanada chuqurroq tahlil qilish va tushunish mumkin. So‘z turkumini aniqlash, ya’ni morfologik tahlil

qilish – tabiiy tilni qayta ishlash sohasidagi muhim vazifalardan. SI tizimlari so‘zlarni to‘g‘ri turkumlash uchun mashinali o‘rganish modellarini ishlatadi. Bu modellarni o‘qitish uchun ularga katta hajmdagi annotatsiyalangan ma’lumotlar kerak bo‘ladi, ya’ni matn­dagi so‘zlarga turkumlash qo‘llanadi va ular modellar tomonidan o‘rganiladi. Shunday qilib, matndagi so‘zlar tegishli turkumlarga ajratiladi. Ammo so‘z turkumini aniqlash faqat sun’iy intellekt yordamida hal qilinadigan oddiy vazifa emas. Tilshunosning o‘ziga xos tafakkuriga asoslangan chuqur tahlillar mavjud, bunday tahlil murak­kab sintaktik va semantik xususiyatlarni inobatga olishni talab qiladi. Tilshunos sun’iy intellekt texnologiyalariga mos keladigan ko‘rsatma va qaydlar yaratish orqali ushbu texnologiyalarga yordam beradi va SI asosidagi tizimlarning yanada to‘g‘ri va aniq natija berishiga zamin yaratadi. Bu SI modellari­ning faqat tilshunos bilimi va tajribasi asosida amalga oshiriladigan nozik tahlil jarayoniga yaqinlashish imkonini beradi.

Til o‘rganish va ta’lim. SI yordamida yaratilgan ilovalar, masalan, Duolingo va Memrise tilni tez va samarali o‘rganishga yordam beradi. Ushbu platformalar interaktiv mashq, o‘yin va shaxsiylashtirilgan dasturlar orqali til o‘rganishni qiziqarli qiladi. SI algoritmlari foydalanuvchilarning yutuqlarini tahlil qilib, ularning ehtiyojlariga moslashtirilgan o‘quv rejasini taklif etadi, natijada o‘qitish jarayoni yanada samarali bo‘ladi.

SI ilovalarini ishlab chiqishda tilshunosga katta ehtiyoj mavjud. U tilning grammatikasi, leksikasi va fonetikasi bo‘yicha bilimlarni qo‘llaydi. Shuningdek, o‘quv materialini yaratish, uni sifatli va aniq qilish hamda o‘quvchining ehtiyojini hisobga olish uchun tadqiqot o‘tkazadi. U, o‘z navbatida, nazorat va baho­lash mezonlarini belgilash orqali o‘qitish jarayonini takomillashtirishga yordam beradi.

Leksik va semantik tahlil. SI texnologiyalari so‘z ma’nosi, sinonim va antonimlari, kontekstda ishlati­lish usullarini tez va samarali o‘rganish imkonini beradi. SI algoritmlari katta hajmdagi matnni tahlil qilib, so‘zlar orasidagi bog‘lanishlarni aniqlaydi. Bu jarayon tilni chuqur tushunishga yordam beradi va turli soha, masalan, tarjima, muloqot va axborot izlashda qo‘llanadi. SI tizimlari yangi so‘z va ularning ma’nolarini tez o‘rganish imkonini yaratadi. Tilshunos SI tizimlarining ishlashini nazorat qilish, natijalarini baholash va insoniy kontekstni kiritishda kerak bo‘ladi. U yangi leksik birliklarni o‘rganish, madaniy kontekstni tushu­nish va tilning evolyutsiyasini kuzatishda davom etadi. Shuningdek, u SI tizimlarini takomillashtirish uchun zarur nazariy bilimlarni taqdim etadi. Bu jarayon inson va mashina o‘rtasida muvozanatni saqlashga yordam beradi.

Nutqni tanish. Nutqni tanish texnologiyalari – Siri, Alexa va Google Assistant, Mohira, Muxlisa, UzVoice ovozli buyruqni tushunishda juda muvaffaqiyatli bo‘lmoqda. Ular inson nutqini tezda aniqlash, ma’nosini tushunish va foydalanuvchiga javob berishni ta’minlaydi. Ushbu texnologiyalar SI va mashinani o‘rganish algoritmlariga asoslanadi, bu ularga turli aksentsiya, talaffuz va nutq uslublarini qabul qilish imkonini beradi. Tilshunos nutqning kontekstual va madaniy jihatlarini o‘rganish, nutqni tanish tizimlarining aniqligini oshirish uchun tilni chuqur tahlil qilish va foydalanuv­chi tajribasini yaxshilashda yordam beradi. Shuningdek, yangi leksik birlik va sintaktik tuzilmalarni kiri­tishda ham muhim rol o‘ynaydi.

Sintaktik tahlil. Sintaktik tahlil ‒ matn tuzilishi va gaplarning grammatik qoidalarga muvofiqligini o‘rga­nish jarayoni. SI yordamida sintaktik tahlilni avtomatlashtirish, masalan, mashinali o‘rganish algoritmlari va tabiiy tilni qayta ishlash texnologiyalari orqali amalga oshiriladi. SI tizimlari matndagi gap, fraza va so‘zlar o‘rtasidagi munosabatlarni aniqlashga qodir, bu esa tilni tushunish va tahlil qilishni osonlashtiradi. Tilshunos uchun esa vazifalar quyidagilardan iborat bo‘ladi: ular SI tizimlarini ishlab chiqishda tilning nozik jihatlari, kontekstual ma’no va madaniy xususiyatlarni hisobga olishi kerak. Shuningdek, yangi sintaktik modellarning samaradorligini baholash, natijalarni tahlil qilish va SI tizimlarining aniqligini oshirish uchun kerakli ma’lumotni taqdim etish bilan shug‘ullanadi. Shuningdek, til evolyutsiyasini kuzatish va yangi grammatik qoidalarni kiritishda yordam beradi.

Sentiment tahlil. Sentiment tahlil ‒ matndagi hissiy kayfiyatni aniqlash jarayoni. Bu SI algoritmlari yordamida amalga oshiriladi. Mazkur texnologiyalar ijobiy, salbiy yoki mo‘tadil his-tuyg‘uni aniqlashda samarali, turli soha, masalan, marketing va mijozlar fikrini o‘rganishda keng qo‘llanadi. Shunga qaramay, tilshunoslar uchun muhim vazifalar qoladi. Masalan, tegishli bazani yaratish, sentiment tahlilning kontekstual va madaniy jihatlarini tushuntirish. U yangi algoritmlar uchun ma’lumotlar bazasini yaratish, tilning nozikliklarini hisobga olish va natijani baholashda yordam berishi zarur. Shuningdek, tilshunos sifatli natija olish uchun modelni takomillashtirish va yangi grammatik qoidalarni kiritishda ishtirok etadi.

Avtomatik lug‘at yaratish. Avtomatik lug‘at yara­tish jarayonida katta korpus tahliliga asoslangan holda SI algoritmlari so‘z, ibora va ularning kontekstual ma’nolarini aniqlashda yordam beradi. SI yordamida so‘zlar orasidagi munosabatlar, sinonim va antonimlar aniqlanadi, shuningdek, yangi so‘zlar va ularning ishlatilish kontekstlari kiritiladi. Bu jarayon tilshunoslar uchun yangi lug‘at yaratishda muhim vosita. Tilshunos zimmasiga bir qancha vazifa yuklanadi: algoritmlarni o‘qitish uchun sifatli ma’lumot tayyorlash, yangi so‘zni kontekstda tahlil qilish va lug‘atning to‘g‘riligini baholash va h.k. Shuningdek, tilshunos tilning nozikliklari va madaniy kontekstini hisobga olish orqali SI natijasini yaxshilashga yordam beradi. Bu ishlar tufayli avtomatik lug‘at yaratish jarayoni yanada samarali va aniq bo‘ladi.

Til modellarini yaratish. Til modellarini yara­tish jarayonida ChatGPT kabi SI modellarining maq­sadi – tilning an’anaviy qonuniyatlarini o‘rganish va aniq vaqt rejimida mantiqiy va kontekstga mos javob berish. Buning uchun katta hajmdagi matnlar tahlil qilinadi, so‘z va iboralar orasidagi bog‘lanishlar aniqlanadi. Tilshunos bu jarayonda modelni o‘qitish uchun sifatli va xilma-xil ma’lumotni tayyorlash, til­ning nozik jihatlari(masalan, sinonim, antonim)ni tahlil qilish hamda modelning natijalarini baholash va yaxshilash bilan shug‘ullanadi. Shuningdek, madaniy kontekstni hisobga olib, modelning ijtimoiy va etik jihatlarini ham ko‘rib chiqadi.

Matnni aniqlash va plagiatni tekshirish. Avtomatik ko‘chirib yozish va tarjima qilish jarayonida SI texnologiyalari katta yordam beradi, ammo tilshunos ham muhim rol o‘ynaydi. Uning vazifalari quyidagilardan iborat: birinchidan, avtomatik tarjima natijalarining aniqligi va sifatini oshirish uchun tilning nozik jihatlari(idiomalar, kontekst)ni tahlil qilish; ikkinchidan, turli til orasidagi madaniy va ijtimoiy farqlarni hisobga olish; uchinchidan, avtomatik tizimlarni takomillash­tirish uchun ma’lumotlarni tayyorlash va baholash. Shuningdek, tilshunos insoniy tushunishni yaxshilash uchun natijalarni tahlil qilib, foydalanuvchiga qulay interfeys ishlab chiqishda ham ishtirok etadi.

SI texnologiyalari tufayli yuqorida sanab o‘tilgan ko‘plab tilshunoslik ishlari tezlashdi yoki avtomatlashtirildi. Shuningdek, bu rivojlanish tilshunoslar uchun yangi imkoniyat va tadqiqot sohalarini ham ochmoqda, lekin an’anaviy ishlarni sezilarli darajada qisqartirayotgani ham shubhasiz.

 Tilshunoslar avtomatik tarjima tizimlarining ishlashini yaxshilash uchun tilning nozik jihatlarini tahlil qilishadi. Har bir tilning o‘ziga xos idioma, frazeologizm va kontekstual ma’nolari bor. Avtomatik tizimlar ko‘pincha bu nozikliklarni hisobga olmaydi, natijada noto‘g‘ri yoki tushunarsiz tarjimalar paydo bo‘ladi. Tilshunos bu jihatlarni o‘rganish orqali matnni tanish sifatini oshirishga yordam beradi. Shuningdek, turli til orasidagi madaniy va ijtimoiy farqlarni hisobga olish ham muhim. Har bir til madaniyati, an’ana va tarixiy kontekstiga ega. Tilshunoslar bu farqlarni tushunib, tarjima jarayonida inobatga olish orqali aniqroq va mos keluvchi natijani taqdim etishlari mumkin. Bu esa foydalanuvchiga yanada to‘g‘ri va mazmunli aloqa o‘rnatishda yordam beradi. Bundan tashqari, tilshunos avtomatik tizimlarni takomillashtirish uchun ma’lumot tayyorlash va baholash jarayonida ham ishtirok etadi. U turli  korpus, jumladan matn, audio va video materiallar bilan ishlaydi, bu SI tizimlariga o‘rganish uchun zarur keng qamrovli ma’lumot taqdim etadi. Jarayonda tilshunosning tajriba va bilimi SI modellarining yanada samarali va aniq ishlashini ta’minlaydi. Shu sababli avtomatik tarjima va ko‘chirib yozish jarayonida tilshunosning roli beqiyos. U nafaqat texnik jihatdan yordam beradi, balki insoniy tushunishni yaxshilash, madaniy farqlarni hisobga olish va natijalarni yaxshilashda ham muhim. Kelajakda SI texnologiyalari rivoji davom etishi bilan birga, tilshunoslar ishtiroki ham yanada ahamiyatliroq bo‘ladi. Bu inson va mashi­na orasidagi aloqa sifatini oshirishga xizmat qiladi. Agar SI uchun biror milliy til bazasi tayyorlanmas va u bundan oziqlanmas ekan, SI faoliyati bu millat tili va madaniyatiga tajovuz bilan baravar kechadi.   

Baxtiyor MENGLIYEV,

Toshkent Amaliy fanlar universiteti

tadqiqotchi-professori, 

filologiya fanlari doktori

Shahlo HAMROYEVA,

Alisher Navoiy nomidagi ToshDO‘TAU dotsenti, 

filologiya fanlari doktori