Avtomobil mexanikining halolligini tekshirish va ta'mirlash xarajatlarini baholash uchun ChatGPTdan qanday foydalanish kerak

Maymunlar yuzlarini aniqlash va interaktiv faoliyatlarni taqdim etish uchun mo'ljallangan yangi texnologik qurilma bu hayvonlarning kognitiv qobiliyatini tadqiq qilishda yangi yondashuvlarni ochib berishi kutilmoqda.

Kosta Rika, Guanacaste provinsiyasidagi 500 gektardan ortiq hududni qamrab oluvchi Taboga O'rmon Reservatsiyasida yuqori zichlikdagi Cebus imitator turlari maymunlari yashaydi. Ular juda aqlli kichik maymunlar bo'lib, o'ziga xos och rangi bor.

O'tgan yilning iyul oyida ushbu primatlardan biri o'simliklar orasida porlayotgan g'alati qurilmani topdi. Bu obyekt mustahkam yog'och ramkasi ichidagi 15 dyuymli ekran va shaffof idishdan iborat edi.

Yaqinlashgach, hayvon qurilmani tekitib boshladi. Ekran ustiga tegish kifoya, chunki avtomatik qurilma reaksiyaga kirishib, idishga quritilgan banan parchasini tashladi. Tez orada maymun ishlash prinsipi tushundi: ko'k ekranga tegish mukofotga olib kelardi va bu siklni takrorlash mumkin edi.

Hayvon bilmasdan, u yangi sun'iy intellekt sinovlarida ishtirok etyapti. Emory universiteti va Georgia Texnologiya instituti (AQSh) olimlari tomonidan strategik jihatdan joylashtirilgan CapuchinAI deb nomlangan bu mashina innovatsion usul orqali yovvoyi kichik maymunlarning kognitivligini o'rganishni maqsad qilgan.

SI nuqtai nazaridan, bu uskunaning ChatGPT kabi platformalardan farqi bor va u ko'proq Smart Sampa yoki uy massivlarining yuzni tanish o'quvchilarga o'xshaydi. U har bir maymunning yuzini ajrata oladigan SI asosidagi yuzni tanish tizimidan foydalanadi, bu esa oddiy o'rganish mashqlaridagi javoblarini individual kuzatish imkonini beradi.

Metodologiya American Journal of Primatology jurnalida nashr etilgan maqolada batafsil bayon etilgan bo'lib, tadqiqotchilarga maymunlarning tabiiy yashash muhitlarida kognitiv qobiliyatlarini tizimli ravishda tahlil qilish uchun birinchi marta model taqdim etildi.

Prototip qo'lida bo'lgan holda, olimlar yaqinda yanada ilg'or versiyalarni sinovdan o'tkazishni rejalashtirishmoqda va laboratoriya sharoitlarida javob berish imkonsiz bo'ladigan bu hayvonlarning tirik qolishiga oid jihatlarni o'rganishmoqchi.

Tadqiqot yo'naltiruvchisi professor Marcela Benítez bir bayonotda shuni ta'kidlagan: «Primatlarning miyasi laboratoriyada rivojlanmadi, u murakkab va raqobatbardosh muhitlarda rivojlandi». U qo'shimcha qilib, primatlarning kognitivligi tabiiy holatda kamdan-kam o'rganilishi sababi, kutilmagan ssenariylarda zarur bo'lgan eksperimental nazoratni olishning qiyinligi bilan bog'liq ekanligini aytdi.

Dastlab, jamoa oddiy noutbukda ishlaydigan va ob'ektlarni tanishga qaratilgan ochiq kodli SI dan foydalangan. Hayvonlarning fotosuratlari yordamida tizim oltita kichik maymunning yuzlarini tanish uchun o'rgatildi va 97% aniqlikka erishildi. Ushbu o'quv jarayoni mavjud barcha tasvirlardagi har bir hayvonning yuzi atrofida qutilar chizishni o'z ichiga oldi.

Kosta Rika o'rmonlarida yuzlab bunday hayvonlar mavjudligi sababli, tizimni optimallashtirish uchun algoritmni soddalashtirish qaror qilingan, shu bilan u har qanday kichik maymun yaqin atrofdagi bo'lganda kamerani ishga tushiradi.

Yuzni tanishdan tashqari, olimlar hayvonlarning aqlini baholash uchun dastur ishlab chiqdilar. Hayvon ekranda ko'rsatilgan ko'k kvadrat bilan o'zaro aloqaga kirishganda, mukofot beriladi.

Barcha komponentlar yog'och korpusga yig'ildi va Taboga O'rmon Reservatsiyasiga tashildi. Qurilmaning birinchi iteratsiyasi 2025-yil iyul va avgust oylarida sinovdan o'tkazildi. Uchinchi kuni alfa erkak Papi obyektni yaqinroq ko'rib chiquvchi birinchi bo'ldi. Keyin boshqa maymunlar keldi va Trompudo nomli katta maymun tezda sirni tushundi.

Tadqiqotning mas'ul yetakchisi Federico Sánchez Vargas quyidagicha xabar berdi: «U qutiga chiqib, orqa tomonini urishni boshladi. Nihoyat, u touch ekraniga urdi va banan qismi tashqariga tushdi». U shuningdek shunday dedi: «Bu go'yo uni tushunib turganingizni ko'rish kabi edi, 'Ah, demak, ekraniga tegish kerak!'; Biror individ shunchalik tez bir narsani o'rganishini kuzatish ajoyib edi».

Bu davr mobaynida jami 16 ta kichik maymun o'rmonda qoldirilgan g'alati obyektni o'rgandi va ularning o'n tasi tegishli ekran va mazali mukofot o'rtasidagi bog'liqlikni o'rgandi.

Tadqiqotchilar maymunlar o'rtasida farqlar borligini payqashdi. Ba'zilari mexanizmni oson tushundilar, boshqalari esa ekraniga tegish zaruriyatini aniqlash uchun ko'proq vaqt sarflashdi. Ba'zi maymunlar ekranga bo'sinishdi, boshqalari esa qutiga urish yoki banan beruvchi mexanizmni chaynab olish orqali mukofotni qo'pol qidirishdi. Bundan tashqari, ba'zilari ko'proq xotirjam bo'lib, obyektga yaqinlashishdan oldin hamkasblarini kuzatishni afzal ko'rdi.

Bu bosqichdagi 16 ta kichik maymundan yig'ilgan videolarga asoslanib, tadqiqotchilar tizimni takomillashtirmoqda. Eksperimentlarning keyingi bosqichida ular kognitivning to'rtta keng sohasini o'rganish uchun yangi vazifalarni qo'llashni rejalashtirmoqda: o'rganish qobiliyati, kognitiv moslashuvchanlik, qisqa va uzoq muddatli xotira va impulslarni nazorat qilish. Masalan, impulslarni nazorat qilishda, hayvonlar faqat yashil kvadratlarga tegsa va qizilalarni e'tiborsiz qoldirsa mukofotlanadi.

Yuzni tanishning afzalligi shundaki, har bir individ sinovlarda o'zining o'zgarishini hisobga oladi — algoritmi progressiya belgisiga xizmat qiladi va har bir maymun uchun mos vazifani taqdim etadi. Bundan tashqari, u har birining qabul qilishi mumkin bo'lgan oziq-ovqat miqdorini cheklaydi, bu esa ustun individlarning o'zaro aloqani monopoliyalashining oldini oladi.

CapuchinAI bilan olimlar bu mintaqadagi so'nggi o'n yillik davr davomida to'plangan bu hayvonlar haqidagi barcha ma'lumotlar bazasidan foydalanib, kichik maymunlar haqidagi tadqiqotni kengaytirishni maqsad qilgan.

Benítez xulosa qilib: «Biz muhit, individual tajribalar va xatti-harakatlar kognitiv qobiliyatlar bilan qanday bog'lanishini fundamental savollarni o'rganishimiz mumkin». U davom ettirdi: «Nima uchun ba'zi individlar ma'lum vazifalarda boshqalardan yaxshiroq? Turli individlar turli vaziyatlarga qanday moslashadi? Turli kognitiv strategiyalar qanday qobiliyat bilan bog'liq?»

Olimolar yevropa kolonizatsiyasi natijasida kiritilgan va millionlab mahalliy xalqlarining o‘limiga olib kelgan chinchangga virusning eng qadimgi genetik dalilini aniqlashga muvaffaq bo‘ldilar. Chili hududida topilgan mumiyalar qit’ada aniqlangan viruslarning eng qadimgi genomlarini o‘z ichiga oladi.

Namuna Camarones 9 arxeologik joylashuvidan olingan. Genomlar ko‘rsatadiki, 1492 va 1631 yillar oralig‘ida yashagan ikkita mumiya shu davrda yuzaga kelgan epidemiya paytida yoki mintaqada tarqalayotgan virus shtamasi bilan zararlangan. Ushbu natijalar Science jurnalida nashr etilgan maqolada batafsil bayon etilgan.

Chinchangga virus inson tarixidagi eng halokatli kasalliklardan biri sifatida tanilgan. Virus 1980 yilda yo‘q qilingan bo‘lsa-da, u faqat XX asrda 300 milliondan ortiq inson hayotining yo‘qolishiga sabab bo‘lgan. Hozirda u dunyo miqyosida massiv emlash dasturlari tufayli to‘liq yo‘q qilingan yagona inson kasalligidir.

Tarixan, Yangi Dunyo kasollari qabila aholisi orasidagi yuqori o‘lim sur’atining muhim omili ekanligi ma'lum edi. Immunologik qarshilikning yo‘qligi tufayli, millionlab mahalliy aholi kolonistlar tomonidan olib kelingan bakteriyalar va viruslardan halok bo‘ldi, bunda chinchangga yuqori halokatlilik agenti hisoblanadi. Taxminan, 1492 va 1600 yillari oralig‘ida Amerikalarning asl aholisining 80% dan 90% i Yevropaliklar kelishi bilan bog‘liq sabablarga, jumladan, kasalliklar, nizolar va zo‘ravonlik tufayli vafot etgan.

Biroq, bu bilimning katta qismi kolonistlar tomonidan tuzilgan tarixiy yozuvlardan kelib chiqadi va ularda kamchiliklar bo‘lishi mumkin. Masalan, kasallikning hududda tarqalish kronologiyasi nuqsonli. Birinchi holatlar 1518 yilda Karib dengizida paydo bo‘lganligi va kasallik tez orada 1520-yillarda Meksikaga yetib borib, Azteklarning imperiyasining qulashiga va Maya shahar-davlatlarining yo‘q qilinishiga hissa qo‘shib, bosqinchi g‘alabasini osonlashtirgani ma'lum. Shu vaqtda virus Markaziy Amerikadan janubga tarqalib, 1525-yildan boshlab Inka imperiyasida katta epidemiyalarga sabab bo‘lgan.

Kasallikning Chili, Argentina va Braziliya kabi mamlakatlarga qanday aniq yetib kelgani hali noma'lum. Bu hollarda, davr atrofi suyaklarida o‘tkazilgan arxeologik tadqiqotlar ushbu yo‘lni aniqlash uchun potentsialni taqdim etadi, bu yangi tadqiqotda sodir bo‘lganidek.

Qiziqarlicha, tadqiqotchilar genomlarni tasodifan kashf etishgan. Chili universitetining antropologi va tadqiqotning muallifi Constanza de la Fuente Castro shuni bildirganki, tadqiqotning dastlabki maqsadi patogenlarni aniqlash emas edi. U va uning jamoasi Chili shimolidagi odamlarning ajdodligi va aholi tarixi haqida o‘rganish maqsadida suyak namunalarini yig‘gan edi.

Tadqiqot yo‘nalishi Irlandiyadagi Trinity College Dublinda doktorant bo‘lgan Bruno Romero González tomonidan namunalarni qadimgi infeksiyalarning izlarini qidirish uchun tahlil qilish taklif qilganida o‘zgardi. Bu qadimgi virus va bakteriyalarning DNK va genetik imzolarini tahlil qilishga ixtisoslashgan maxsus dastur yordamida amalga oshirildi.

Virus genomlari topilgan mumiyalar Inka imperiyasi nazoratidagi hududda yashagan kattaroq ayol va yosh erkakka tegishli. Ularning tanalari atrof-muhitning quruq va sovuq sharoitlari tufayli tabiiy ravishda mumiyalashtirilgan. Virus DNKLari deyarli bir xil bo‘lib, bu qurbonlar bir epidemiya davri ichida vafot etganligini ko‘rsatadi.

Bu kashfiyot bilan tadqiqot ushbu mumiyalarning bir xususiyatini qayta talqin qilish imkonini beradi. Avval arsen bilan kronik ekspozitsiyaga bog‘langan deb hisoblangan ular tanalaridagi kichik teri shikastlari endi olimlar tomonidan chinchangga virusning tipik püstulalari bo‘lishi mumkin deb hisoblanadi, bu esa og‘riganlarning terasida ko‘pincha belgi qoldiradi.

Bundan tashqari, genomlar chinchangga virusning evolyutsion daraxtida yangi bobni taqdim etadi: ular virusning insonlarga nisbatan ixtisoslashuvidagi o‘rta bosqichni saqlab qolgan. Hozirda yo‘q bo‘lgan bu linya o‘rta asr yevropa shtamalaridan rivojlangan, ammo XX asr epidemiyalariga sabab bo‘lgan zamonaviy chinchangga virusining paydo bo‘lishiga olib kelgan virus o‘zgarishlaridan oldin turgan.

Virusning mutatsiyalari yangi tadqiqotning diqqat markazi bo‘ldi. U asrlik davomida doimiy ritmda mutatsiyalar to‘plaganligi, keyin esa genomi deyarli barqaror bo‘lgan taxminan 200 yillik davr kuzatildi. Bu barqarorlik bosqichi yevropa kolonial kengayishining cho‘qqisi bilan to‘g‘ri keldi, bu paytda yanada bog‘langan aholi va tez-tez uchraydigan epidemiyalar, insonlarga moslashgan chinchangga virusga foyda keltirgan bo‘lishi mumkin.

Deepfake'larni aniqlash o'zi murakkab vazifa bo'lib, tasvirning nima uchun soxta ekanligini tushuntirish yanada qiyinroq. Germaniyadagi Fraunhofer Instituti optronika, tizimlar va tasvirlarni tahlil qilish (IOSB) tadqiqotchilari ikkala muammoni hal qiladigan asbobni ishlab chiqdilar va institut ma'lumotlariga ko'ra, aniqlash darajasini 85% dan 91% gacha yetkazishdi.

Bu asbob RealorRender deb nomlangan va Germaniya Federal axborot xavfsizlik agentligi (BSI) hamkorligida yaratilgan bo'lib, u ushbu loyihaga moliyalashtirmoqda.

Qanday ishlaydi

Qo'llanilgan yondashuv gibrid va innovatsiondir. Faqat an'anaviy chuqur o'rganish klassifikatori dan foydalanish o'rniga, RealorRender ikkita usulni birlashtiradi. Birinchidan, sun'iy intellektga asoslangan tasvir generatori tahlil qilingan tasvirni qayta tiklashga harakat qiladi. Rekonstruksiya qanchalik muvaffaqiyatli bo'lsa, asl tasvir AI tomonidan yaratilgan bo'lish ehtimoli shuncha yuqori bo'ladi, chunki AI boshqa AI tomonidan yaratilgan kontentni osonroq nusxalaydi.

Keyin klassifikatsiya modeli rekonstruksiya xatosini hisoblaydi va ishonchlilik bahosini foizlarda beradi. Fraunhofer IOSB xavfsizlik tizimlari va video yordam doirasining katta ilmiy xodimi Andreas Spekker bayonotida shunday dedi: «Avvalo, biz tasvirni rekonstruksiya qilish uchun AI asosidagi tasvir generatoridan foydalanamiz. Keyin AI modeli klassifikatsiyani oladi va gibrid rekonstruksiya xatosi hisobini bajaradi. Nihoyat, biz aniqlash aniqligini foizlarda ko'rsatadigan bahoni olamiz».

Nima bilan farq qiladi: tushuntirish

Oddiy aniqlash yetarli emas. RealorRender shuningdek, tushunarli AI (XAI) usullaridan foydalanib, tasvirni nima uchun soxta deb tasniflaganini tushuntiradi. Fraunhofer IOSB da tushunarli AI guruhining rahbari Nadia Burkart bayonotida shunday dedi: «Xarakterli teksturalar yoki maxsus chastota naqshlari tasvirning sintezlangan kelib chiqishini ko'rsatishi mumkin. XAI model qaror qabul qilishda qanday xususiyatlardan foydalanayotganini ko'rsatishga yordam beradi».

Asbob ikki turdagi vizuallashtirishdan foydalanadi: model qaroriga eng ko'p ta'sir qilgan tasvir hududlarini ajratib ko'rsatadigan issiqlik xaritalari va sun'iy kelib chiqishni ko'rsatuvchi aniq semantik zonalarni (masalan, yuz, soch yoki fon) aniqlaydigan segmentatsiya tahlili.

Nima uchun bu muhim

RealorRender hal qilmoqchi bo'lgan muammo juda katta miqyosga ega. 2025 yilda butun dunyo bo'ylab deepfake bilan bog'liq firibgarlik 1,5 milliard dollardan oshdi. 2023 yilda o'tkazilgan tadqiqot bitta maxsus veb-saytda 276 149 ta jinsiy deepfake'larni aniqladi, ularning 96% ayollarni tasvirlagan edi.

Odamlarga haqiqiy tasvirlarni soxtalardan ajratib ko'rish juda qiyin. Avtomatlashtirilgan vositalar mavjud bo'lsa-da, ular natijalarining tushuntirishini kamdan-kam beradi, bu esa jurnalistlar, ijtimoiy tarmoq platformalari va moderatsiya to'g'risidagi qarorlarni asoslashga muhtoj bo'lgan xavfsizlik xizmatlari uchun ularning foydasini cheklaydi.

Kim foydalana oladi

RealorRender namoyish versiyasiga integratsiya qilinadi, bu dastlab BSI ga deepfake'larni aniqlashda yordam beradi. Asbobdan foydalanish oddiy: foydalanuvchi tasvirni yuklaydi, tushuntirish va matnli xulosa bilan birga aniqlash natijasini oladi.

Tadqiqotchilar loyiha haqida ikkita hisobotni nashr etishdi. Ushbu texnologiya xavfsizlik xizmatlari, ijtimoiy tarmoq platformalari, media kompaniyalari va fotoagentliklar uchun potentsial qo'llanilishi mumkin.