Shimoliy-Okean oliyasida sunʼiy intellekt dividendlarini almashish: ekspertlar fikri
Batafsil
CGTN
cgtn.com

Shimoliy-Okean oliyasida sunʼiy intellekt dividendlarini almashish: ekspertlar fikri

ATES iqtisodiyotlarining koʻplari tez-tez uchraydigan ekstremal ob-havo hodisalari, davlat xizmatlari samaradorligining tengsizligi va hisoblash talablarining ortishi natijasida kuchlanayotgan energiya talabi kabi umumiy muammolarga duch kelmoqda.

Kvant va hisoblash texnologiyalari boʻyicha ekspertlar, Hong Kong shahar universiteti professori Lin Jing va Nanyang universiteti assotsiativ prorektor hamda Singapur muhandislar akademiyasi aʼzosi professor Wen Yungang mintaqada ilgʻor texnologiyalardan foydalanish usullarini muhokama qildilar.

Sunʼiy intellektga asoslangan ob-havo erta ogohlantirish tizimlari tayfunlar va suv toshqinlari haqida ogohlantirishlar berish uchun ob-havo maʼlumotlarini real vaqt rejimida qayta ishlaydi, shuningdek, mahalliy jamoalarni tabiiy ofatlarga tayyorlashni taʼminlaydi. Bundan tashqari, mintaqada aholi salomatligi uchun ochiq AI vositalari almashinadi, bu mahalliy tibbiyot guruhlariga kundalik yordam koʻrsatishga yordam beradi.

Gumanoid robotlar boʻyicha tanlovlarda taqdim etilgan jismonlashtirilgan intellekt prototiplari keksa insonlarni parvarish qilish va joyida favqulodda qutqaruvni amalga oshirish uchun umidli vositalar sifatida qaralmoqda, shu bilan mehnat kuchiga kamchilik kuzatilayotgan xizmat koʻrsatish boʻshliqlarini toʻldiradi.

Lin Jing professori, 2026 yilgi Jahon sunʼiy intellekt konferensiyasidagi «Hisoblashning kelajagi · Kelajakdagi hisoblash quvvati» forumining akademik kuratori, kvant va AI ning gibrid arxitekturalari yuqori aniqlikdagi iqlim modellashtirish va molekulyar darajada dorilar ishlab chiqish uchun noyob tadqiqot afzalliklarini taklif qilishini taʼkidladi. Biroq, bu texnologiya hozircha asosan laboratoriya tadqiqotlari doirasida qolmoqda.

Lin kvant hisoblashlari hali ham fundamental tadqiqot bosqichida ekanligini va standart raqamli infratuzilma sifatida keng joriy etishga tayyor emasligini taʼkidladi. U murakkab tabiiy tizimlarni modellashtirish uchun nazariy afzalliklarga ega boʻlsa-da, taraqqiyot uchun hukumatlar, universitetlar va tadqiqot muassasalari tomonidan doimiy moliyalashtirish talab etiladi.

U Hong Kongning Shimoliy-Okean oliyasida kvant hamkorlik markazi boʻlishi mumkinligini taklif qildi, butun dunyodan isteʼdodlar va kapitalni bogʻlab turadi. Hamkorlar avvalo birgalikda prototiplarni ishlab chiqishi mumkin, keyin esa mahalliy joriy etish va kengroq mintaqaviy miqyosga kengaytirish uchun mos yoʻllarni belgilashi mumkin.

Lin kvant hisoblashlari uchun ochiq bulut platformalari va Shimoliy-Okean oliyidagi umumiy ilmiy-tadqiqot laboratoriyalari tomonidan taqdim etilayotgan hayotga mos keladigan hamkorlik modelini koʻrsatdi. Bu tashabbuslar bir martalik texnologiya uzatishiga emas, balki hisoblash resurslarini birgalikda ishlatish, umumiy eksperimentlar va chegaralararo akademik almashinishga qaratilgan.

Uning fikricha, texnologiyalarga inklyuziv kirish birdaniga erishib boʻlmaydi va turli raqamli rivojlanish bosqichidagi iqtisodiyotlar oʻrtasida ixtiyoriy uzoq muddatli hamkorlikni talab qiladi.

Barqaror hisoblashlar yana bir umumiy mintaqaviy muammo. AI ga yuklamaning ortishi maʼlumotlar bazasi markazlarining energiya sarfini oshirmoqda, bu Janub-Sharqiy Osiyodagi cheklangan yer resurslariga ega iqtisodiyotlar uchun maxsus yuk yaratadi.

Wenning tadqiqotlari kosmosda maʼlumotlar bazasi markazlarini loyihalashga oid. U kosmosda joylashgan hisoblashlar katta quyosh nurlanishidan va kosmodagi tabiiy radiatsion sovutishdan foydalanishi mumkinligini, shu bilan birga orbital resurslar Yerdagi yer cheklovlarini yengillashtirishga yordam berishini taʼkidlaydi.

Wen Janub-Sharqiy Osiyoning koʻplab iqtisodiyotlari oʻzlarining maʼlumotlar bazasi markazlari infratuzilmasini tezda kengaytirishini qayd etdi. Baʼzilari Singapurning tartibga solish bazasi tajribasini oʻrganmoqda: maʼlumotlar bazasi markazlarining oʻsishini qayta tiklanuvchi energiya manbalari bilan uygʻunlashtirish, energiya samaradorligini muntazam audit qilish va ekologikroq raqamli infratuzilmani targʻib qilish uchun cheklovlar qoʻyish.

U Shimoliy-Okean oliyidagi innovatsionlar keyingi avlod hisoblashlari uchun noyob texnik yoʻllarni ochishi mumkin deb hisoblaydi, bu global avtomobillar sektori kabi rivojlanish yoʻnalishlarining ajralib ketishi bilan oʻxshash.

Ekspertlarning ikkalasi ham ATES iqtisodiyotlari oʻrtasidagi raqamli tafovut mintaqaga yuqoridan tushirilgan yagona texnologiya joriy etilishi mintaqaviy sharoitlarga mos kelmasligini qayd etdilar. Jamiyat manfaatiga yoʻnaltirilgan ilgʻor texnologiyalar boʻyicha mintaqaviy hamkorlik uchun ixtiyoriy bilim almashinuvi, umumiy laboratoriya tadqiqotlari va malaka oshirish yanada amaliy yondashuvlardir.

Ular mintaqaviy manfaatdor tomonlar AI, kvant modellashtirish va barqaror hisoblashlardagi yutuqlarni iqlim oʻzgarishlariga chidamlilikni oshirish, yanada qulay sogʻliqni saqlash va ijtimoiy xizmatlarni yaxshilash kabi sezilarli natijalarga aylantirishga intilishini bildirishdi.

Oʻxshash hikoyalar

HCLTech bosh ijrochi direktori sunʼiy intellekt davrida doimiy oʻzgarishlarga tayyor boʻlganlarga kelajak tegishli ekanligini bildirdi
Batafsil
business-standard.com

HCLTech bosh ijrochi direktori sunʼiy intellekt davrida doimiy oʻzgarishlarga tayyor boʻlganlarga kelajak tegishli ekanligini bildirdi

HCL Technologies (HCLTech) bosh ijrochi va direktorining C Vijayakumar taʼkidlaganidek, texnologiya sohasi sunʼiy intellekt tufayli yangi «buzilish nuqtasiga» yetib keldi. U kelajak eng yirik kompaniyalarga emas, balki doimiy ravishda oʻzini qayta koʻrib chiqishga tayyor boʻlganlarga bogʻliq ekanligini taʼkidladi.

Bu fikrlar uning yirik IT xizmat koʻrsatish kompaniyasining rahbari sifatida ishlashining oʻn yilligini nishonlagan LinkedIn postida bayon etilgan. Vijayakumar texnologik sohadagi oʻn yilni sanoatlar transformatsiya qilgan, biznes modellar buzilgan va imkoniyat chegaralari bir necha bor siljigan uzoq muddat deb hisoblaydi.

Kelajakka qarab koʻrganida, u kompaniyasining rivojlanish yoʻnalishini AI ning joriy holati bilan bogʻladi. U shunday deb yozdi: «Bugun, AI bizning sanoatimizni transformatsiya qilayotgan paytda, biz yana bir buzilish nuqtasida turibmiz».

U shuningdek, kelajak majburan gigantlarga emas, balki uzluksiz oʻzini takomillashtirishga intiluvchilarga tegishli ekanligi haqidagi qatʼiy ishonchini bildirib oʻtdi. Vijayakumar qoʻshimcha qilib, bu ishonch hech qachon kuchli boʻlmaganini va «HCLTechdagi eng yaxshisi hali oldinda» ekanligiga amin ekanligini bildirdi.

Lavozimida ishlagan davri haqida fikr bildirgan Vijayakumar, u kuchli kompaniya va mustahkam korporativ madaniyatni meros qolganini maʼlum qildi. Oʻn yildan ortiq vaqt ichida HCLTech 225 000 dan ortiq xodimga ega global korxona sifatida rivojlandi, yangi bozorlar va biznes yoʻnalishlariga kengayib, dunyoning eng hurmatli korxonalaridan birining ishonchini qozondi.

U ushbu ish natijalari keng maʼlum ekanligini taʼkidladi. Biroq, unga birinchi navbatda erishgan yutuqlar, moliyaviy koʻrsatkichlar yoki mukofotlar emas, balki odamlar esda qoladi: hamkasblar, mijozlar va uning oilasi, ular bu oʻn yil davomida uni qoʻllab-quvvatlagan. Uning fikricha, kompaniyalar strategiyalar va investitsiyalar orqali yaratiladi, ammo ular oʻz madaniyati, qadriyatlari va odamlari tufayli mavjud boʻladi.

Liderlik masalalariga kelsak, u mohiyat barcha javoblarga ega boʻlishda emas, balki yanada sifatli savollar berish, sizning gʻoyalaringizni tanqid qiladigan jamoada qulay his qilish, murakkab qarorlar qabul qilish va xodimlarning eng yaxshi kasbiy salohiyatini namoyon eta oladigan muhit yaratish qobiliyatida ekanligini taʼkidladi.

Sunʼiy intellektning kelajagi bitta ustun texnologiya bilan emas, balki turli modellar kombinatsiyasi bilan belgilanadi
Batafsil
olhardigital.com.br

Sunʼiy intellektning kelajagi bitta ustun texnologiya bilan emas, balki turli modellar kombinatsiyasi bilan belgilanadi

Soʻnggi yillarda sunʼiy intellekt rivojlanishi texnologik poyga sifatida qabul qilindi, bu yerda har bir ishga tushirishdan soʻng yangi taqqoslashlar, benchmark jadvallari va qaysi kompaniya keyingi yirik raqamli transformatsiyada yetakchilikka yaqinlashayotgani haqidagi bashoratlar paydo boʻldi. Koʻpincha, butun munozara faqat bitta savolga qisqartirilgan koʻrinardi: hozirgi vaqtda qaysi model eng yaxshisi?

Biroq, Silikon vodiysiga yaqinda borilgan sayohatdan soʻng, muallif bu savol hali ham dolzarb boʻlsa-da, endi markaziy ahamiyatga ega emasligini his qildi. Bu tushunchaning bir qismi uning Silikon vodiysiga birinchi tashrifi vaqtidan taxminan oʻn yil oʻtgach tashrif buyurganligi bilan bogʻliq.

Dunyoning eng nufuzli kompaniyalari, investorlari va universitetlarini birlashtiruvchi ekotizimga shoʻngʻishda qiziqarli narsa bor. Har qanday madaniyatga safar qilganda mahalliy xususiyatlarni oʻzlashtirishimiz kabi, AQShda, ayniqsa Kaliforniyada, siz avtomatik ravishda chiqarish tezligi, texnologiyalarni isteʼmol qilish va kelajak aynan u yerda qurilayotgani haqidagi doimiy his-tuygʻu taʼsirida qolasiz.

Silikon vodiysida shunga oʻxshash narsa sodir boʻladi: mintaqaviy suhbatlarda ustunlik qiladigan mavzularga eʼtibor qaratish va ularni kelgusi yillar aniq aksidir deb hisoblash tabiiy tendensiya mavjud. Bu koʻpincha asosga ega, chunki oxirgi oʻn yillikdagi koʻplab muhim texnologik oʻzgarishlar boshqa dunyoga yetib borishidan oldin shu yerda sodir boʻlgan.

Lekin har qanday yuqori darajada bogʻlangan muhit xavfni olib keladi: konsensusni mutlaq ishonch bilan aralashtirish xavfi. Aynan shu narsa sayohat davomida eng katta diqqatni tortdi.

AI haqidagi koʻpchilik ommaviy munozaralardan farqli oʻlaroq, kam nechta suhbat modellararo raqobat yoki bozorni oʻzgartira oladigan keyingi texnologik sakrash izlash atrofida aylanardi. Koʻproq uchraydigan mavzu – sunʼiy intellektning kompaniyalar mahsulotlari, jarayonlari va operatsion faoliyati bilan qanday integratsiya qilinishi edi, hozirgi vaqtda eng ilgʻor tizim qaysi laboratoriyaga tegishli ekanligi emas.

Bu fokusdagi siljish haftalik davomida turli xil tarzda namoyon boʻldi. Masalan, Snowflake va Elementum rahbarlari bilan suhbatlar reytinglardagi qaysi model yetakchi oʻrnida turishi yoki qaysi kompaniya keyingi yirik yangilikni chiqarishi haqida emas edi. Munozara korporativ dasturiy taʼminotning transformatsiyasiga qaratilgan edi. Umumiy fikr shundaki, aqlli agentlar avval qoʻlda navigatsiya qilish, hisobotlarni tahlil qilish va bir qator operatsion qarorlar qabul qilishni talab qilgan vazifalarni bajarish uchun katta hajmdagi maʼlumotlar bilan bevosita oʻzaro aloqaga kirishadigan bosqich boshlanmoqda.

Oʻnlab yillar davomida korporativ dasturiy taʼminotining katta qismi maʼlumotlarni tartibga solish va inson mehnatini yengillashtirish uchun yaratilgan. Endi bu tizimlarning nafaqat maʼlumotlarni taqdim etishi, balki ularga asoslanib harakat qilishi kutilmoqda. Bu, ehtimol, AI keltirgan eng muhim oʻzgarishlardan biri. Taʼsiri nafaqat texnologiyada, balki kompaniyalar qanday ishlashi borasida ham namoyon boʻladi. Birinchi marta koʻp yillar ichida muhokama foydalanilayotgan vositadan koʻra, maʼlumotlarni tez, integratsiyalashgan va samarali harakatlarga aylantirish qobiliyati bilan koʻproq bogʻliq boʻlib koʻrinadi.

Shu bilan birga, baʼzi tashriflar hamma ham xuddi bir xil yoʻlda ketmayotganini koʻrsatdi. Masalan, Liquid AI da sektorning koʻpchilik mashhur narrativlariga zid keladigan nuqtai nazar paydo boʻldi. Sanoatning katta qismi tobora katta modellar va tobora kuchli infratuzilmalarga sarmoya kiritishda davom etayotgan boʻlsa, bu kompaniya mobil telefonlar, transport vositalari va bord apparatlari kabi qurilmalarda mahalliy ishlaydigan ixcham tizimlarni ishlab chiqmoqda.

Bu konsepsiyaning qiziq tomoni faqat texnologiyada emas. U innovatsiyalar bitta yoʻnalishda roʻy bermayotganini eslatadi. Texnologik taraqqiyotni hisoblash quvvati, investitsiyalar va modellarning hajmi oshishi bilan bogʻlash tabiiy moyillik mavjud. Biroq, koʻpgina hollarda vazifa teskari harakatdir: odamlar va biznes hayotidagi yanada samarali, qulay va oson integratsiya qilinadigan yechimlarni yaratish.

Bu sayohatning asosiy darslaridan biri boʻlishi mumkin. Biz AI bozoriga uzoqdan qaraganda, bitta poyga borayotgandek tuyuladi. Ammo yaqinroq qaraganda, bir vaqtning oʻzida koʻp xil poygalar borligini tushunamiz. Katta generativ modellar mavjud; maxsus tizimlar mavjud; matn, tasvir, audio va video kombinatsiyasini birlashtiruvchi multimodal ilovalar mavjud; juda aniq muammolarni hal qilish uchun ishlab chiqilgan korporativ yechimlar mavjud; va bularning barchasini yanada oson va tarqatilgan qilishga sarmoya kiritayotgan kompaniyalar mavjud.

Shuning uchun bozorni bitta ustun texnologiya boshqarishi gʻoyasi tobora kam ehtimolli boʻlib qolmoqda. Turli yondashuvlarning mavjud boʻlishi va har biri maʼlum kontekstlar, cheklovlar va ehtiyojlar uchun mos kelishi scenariysi shakllanmoqda.

Bu siljish tashkilotlarning texnologik strategiyalarni qabul qilish yondashuvini ham oʻzgartiradi. Uzoq vaqtdan beri mantiq nisbatan oddiy edi: eng yaxshi mavjud vositani topish va uni joriy etish. AI paydo boʻlishi bilan tenglama bir qator boshqa oʻzgaruvchilarni oʻz ichiga oladi. Integratsiya, boshqaruv, maxfiylik, joriy etish tezligi, operatsion xarajatlar va biznesga moslik masalalari tanlangan texnologiyaning murakkabligi kabi muhim ahamiyat kasb etadi.

Amalda, kompaniya oʻz jarayonlariga oddiy, yaxshi integratsiyalashgan yechimdan ekstremal darajada ilgʻor texnologiyadan alohida foydalanishdan koʻra ancha katta qiymat olishi mumkin. Balki aynan shu sababli joriy etish haqidagi muhokama imkoniyatlar haqidagi muhokamadan koʻproq joy egallay boshlayapti.

Diqqatni tortgan yana bir jihat – bu texnologik suhbatlarning odamlar haqidagi suhbatlarga tez-tez aylanishi. Bu Stanfordga tashrif buyurish paytida ayniqsa aniq boʻldi. Universitet AI sohasidagi dunyoning eng ilgʻor ekotizimlaridan birida joylashgan boʻlsa-da, muhokamalarning sezilarli qismi hali ham taʼlim, isteʼdodlarni tayyorlash, tashkiliy madaniyatni shakllantirish va liderlikni rivojlantirish kabi mavzularga qaratilgan.

Bu tasodifga oʻxshamaydi. Silikon vodiysining tarixi hech qachon faqat texnologiyalar tarixi boʻlmagan. U har doim bilimlarni innovatsiyalarga aylantirish qobiliyati bilan chuqur bogʻliq boʻlgan. Vositalar oʻzgaradi. Platformalar oʻzgaradi. Kompaniyalar paydo boʻladi va yoʻqoladi. Ammo oʻrganish, moslashish va yaratish qobiliyatiga ega odamlarni tayyorlash doimiy element boʻlib qoladi.

Bu nuqta AI tobora koʻproq tashkilotlar uchun mavjud boʻlishi bilan yanada dolzarb ahamiyat kasb etadi. Texnologiyaga kirish tabiiy ravishda demokratiklashish tendensiyasiga ega. Buning aksiga, uni strategik tarzda qanday ishlatish haqidagi bilimni takrorlash qiyin ustunlik boʻlib qoladi.

AI ni ketma-ket joriy etish platforma yoki jamoalarga yangi resurslar berishdan koʻra koʻproq narsani talab qiladi. Bu jarayonlarni qayta koʻrib chiqishni, kompetensiyalarni rivojlantirishni, ish oqimlarini qayta koʻrib chiqishni, nazorat mexanizmlarini yaratishni va analitik, qarorlar va ijroning bir qismi aqlli tizimlar tomonidan qoʻllab-quvvatlanadigan muhitda ishlashga odamlarni tayyorlashni talab qiladi.

Shuning uchun muallif ushbu tajriba natijasida qilgan asosiy xulosa AI poygasini qaysi kompaniya boshqarishi yoki qaysi model yaqin yillarda standart boʻlishi bilan bogʻliq emas. Hissiyot shuki, biz texnologiya izolyatsiyasida markaz boʻlgan bosqichdan chiqib, amaliy qoʻllashga ancha koʻproq yoʻnaltirilgan bosqichga kiryapmiz. AI ning keyingi bosqichi barcha boshqalarni almashtiradigan bitta inqilobiy model bilan belgilanilmaydi. U turli texnologiyalarning kombinatsiyasi, ularni mavjud jarayonlarga integratsiya qilish qobiliyati va eng muhimi, tashkilotlarning bu imkoniyatlarni sezilarli natijalarga aylantirish qobiliyati bilan quriladi.

Nihoyat, sunʼiy intellekt texnologik mavzu boʻlib qoladi. Ammo sayohat davomida boʻlgan bunday koʻp suhbatlardan soʻng, u asta-sekin strategiya, ijro va tashkiliy moslashuv muhokamasiga aylanganini aytmaslik qiyin. Balki aynan shu sababli eng muhim savol allaqachon kim eng ilgʻor AI ga ega ekanligi emas. Koʻproq ahamiyat kasb etayotgan savol boshqa: kim uni yaxshiroq ishlatishi mumkin?

Mashhur