ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
7_
июня
–
2025
228
2181-3187
S
UN’IY
INTELLEKT YORDAMIDA DASTURIY XATOLIKLARNI
ANIQLASH VA TUZATISH
Maxammatyunusova Yulduzxon Dilmurot qizi
1
, Narmanov Otabek
Abdigapparovich
2
,
Yo’ldoshova Dilnoza Ilhomboy qizi
1
,
Madinabonu
Mirxamidova Mirsaid qizi
1
1
TATU talabasi,
2
TATU dotsenti
E-mail:
narmanov@tuit.uz;
yoldoshovadilnoza00@gmail.com;
madinabonumirxamidova14@gmail.com
Annotatsiya:
Ushbu maqolada sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarining dasturiy ta'minotdagi
xatoliklarni avtomatik aniqlash va ularni bartaraf etishdagi roli yoritilgan. An’anaviy
debug qilish va testlash jarayonlariga nisbatan, mashinali o‘rganish va tabiiy tilni qayt
a
ishlash (NLP) metodlari yordamida koddagi kamchiliklarni tez, samarali va aniq
aniqlash imkoniyati muhokama qilinadi. Real vaqt rejimidagi monitoring, avtomatik
test yozish, xatoliklarni taxminiy aniqlash va tuzatish usullari ko‘rib chiqiladi.
Abstract:
This article explores the role of artificial intelligence (AI) in the automatic
detection and correction of software bugs. Compared to traditional debugging and
testing methods, AI techniques such as machine learning and natural language
processing (NLP) provide faster, more efficient, and more accurate solutions for
identifying code issues. The study discusses real-time monitoring, automated test
generation, predictive bug detection, and self-healing systems.
Аннотация:
TATU, 2025
DigT
Edu
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
7_
июня
–
2025
229
2181-3187
В данной статье рассматривается роль технологий искусственного
интеллекта (ИИ) в автоматическом обнаружении и исправлении программных
ошибок. В отличие от традиционных методов отладки и тестирования,
применение машинного обучения и обработки естественного языка (
NLP)
позволяет быстрее и точнее выявлять дефекты в коде. Также рассматриваются
методы мониторинга в реальном времени, автоматической генерации тестов,
предсказания ошибок и самоисправления программ.
Kalit so‘zlar:
sun’iy intellekt, dasturiy xatoliklar, mashinali o‘rganish, debug, NLP,
avtomatlashtirilgan test, statik tahlil, kod sifati.
Keywords:
artificial intelligence, software bugs, machine learning, debugging, NLP, automated
testing, static analysis, code quality.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, программные ошибки, машинное обучение, отладка,
NLP
, автоматическое тестирование, статический анализ, качество кода.
Introduction (Kirish).
Zamonaviy dasturiy ta'minot tizimlari tobora
murakkablashib borayotgani sababli, ularda yuzaga keladigan xatoliklar soni ham ortib
bormoqda. Dasturchilar uchun eng ko
‘
p vaqt talab qiluvchi jarayonlardan biri bu
–
koddagi xatoliklarni aniqlash va ularni bartaraf etishdir. An
’
anaviy debug va testlash
usullari, ayniqsa yirik tizimlar uchun, samaradorlik va tezlik jihatdan yetarli darajada
bo
‘
lmasligi mumkin.
Shu nuqtai nazardan qaralganda,
sun
’
iy intellekt (SI)
texnologiyalarining bu
jarayonga integratsiyalashuvi dasturiy ta'minotni ishlab chiqish sifatini va tezligini
oshirishda muhim o
‘
rin egallaydi. Mashinali o
‘
rganish (Machine Learning), chuqur
o
‘
rganish (Deep Learning) va tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) kabi sun
’
iy intellekt
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
7_
июня
–
2025
230
2181-3187
metodlari yordamida koddagi xatoliklarni avtomatik ravishda aniqlash, tahlil qilish va
hatto tuzatish imkoniyati yuzaga kelmoqda.
Ushbu maqolada sun
’
iy intellekt yordamida dasturiy xatoliklarni aniqlash va
tuzatish usullari, ularning afzalliklari va amaliy qo
‘
llanilishi haqida batafsil ma
’
lumot
beriladi.
Dasturiy xatoliklar va ularni aniqlashdagi muammolar
Dasturiy ta'minotdagi xatoliklar (buglar)
–
bu dastur kutilgan natijani bermasligi,
noto‘g‘ri ishlashi yoki ishdan
chiqishiga olib keluvchi koddagi nuqsonlardir.
An’anaviy metodlar (qo‘lda testlash, logging, breakpoint orqali debug) ko‘p vaqt va
resurs talab qiladi, ba'zida esa murakkab tizimlarda samarali natija bermaydi.
Sun’iy intellekt yondashuvlarining afzalliklari
Sun’iy intellekt, xususan,
mashinali o‘rganish (Machine Learning)
va
chuqur
o‘rganish (Deep Learning)
algoritmlari dasturiy xatoliklarni aniqlash jarayonini
avtomatlashtirishda keng qo‘llanilmoqda. Quyidagi afzalliklarni ta’kidlash mumkin:
•
Katta kod bazalarida xatoliklarni aniqlash tezligi yuqori.
•
Xatoliklar takrorlanish ehtimolini tahlil qilish mumkin.
•
Kod yozish uslubiga qarab xatoliklar yuzaga kelish ehtimolini oldindan
bashorat qilish.
AI asosida ishlovchi vositalar
Bugungi kunda bir qator sun’iy intellekt yordamida ishlaydigan vositalar mavjud:
•
DeepCode
–
kodni statik tahlil qilib, sun’iy intellekt asosida real vaqt
rejimida xatoliklarni topadi.
•
CodeGuru (Amazon)
–
dasturchilar yozgan kodni tahlil qilib,
xavfsizlikka oid xatoliklar va takomillashtirish tavsiyalarini beradi.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
7_
июня
–
2025
231
2181-3187
•
Snyk AI
–
ochiq manbali paketlardagi zaifliklarni sun’iy intellekt orqali
aniqlaydi.
•
GitHub Copilot
–
kod yozish jarayonida takliflar beradi va xatolik
yuzaga kelishidan oldin to‘g‘ri yechimni taklif etadi.
AI yordamida xatolarni tuzatish
AI nafaqat xatoliklarni aniqlash, balki ularni
tuzatish
da ham foydalaniladi.
Bunda algoritmlar oldingi xatoliklar asosida tuzatish misollarini o‘rganib, yangi
koddagi xatoga eng mos yechimni taklif qiladi yoki avtomatik tarzda yozadi.
Muhandislik va xavfsizlikdagi qo‘llanilishi
AI yordamida aniqlanadigan xatoliklar faqatgina kod ishlashidagi muammolar
emas, balki
xavfsizlik teshiklari
,
resurs isrofi
,
logik nosozliklar
kabi texnik jihatlarni
ham o‘z ichiga oladi. Bu esa yirik tizimlarda, ayniqsa moliyaviy, sog‘liqni saqlash yoki
transport tizimlarida muhim ahamiyat kasb etadi.
Xulosa
Sun’iy intellekt texnologiyalari dasturiy ta’minot ishlab chiqish jarayoniga tubdan
yangilik olib kirib, xatoliklarni aniqlash va tuzatish bosqichlarini tez, aniq va samarali
amalga oshirish imkonini bermoqda. An’anaviy debug va testlash usullariga
qaraganda, mashinali o‘rganish, tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) va chuqur o‘rganish
yondashuvlari yordamida koddagi murakkab xatoliklarni real vaqt rejimida aniqlash va
hatto avtomatik tuzatish mumkin bo‘lib qoldi.
Dasturchilar uchun bu texnologiyalar nafaqat ishlab chiqish vaqtini qisqartiradi,
balki dasturiy ta’minot sifatini oshirib, tizimni barqaror ishlashiga xizmat qiladi.
Kelajakda bu yo‘nalishdagi yutuqlar yanada chuqurlashib, sun’iy intellektning dasturiy
muhandislikdagi roli mustahkamlanib borishi kutilmoqda.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
7_
июня
–
2025
232
2181-3187
Foydalanilgan adabiyotlar ro’yxati
•
Bird, C., Barr, E. T., & Brun, Y. (2019).
Engineering AI systems: A
Research Agenda
. ACM.
•
Allamanis, M., Barr, E. T., Devanbu, P., & Sutton, C. (2018).
A Survey of
Machine Learning for Big Code and Naturalness
. ACM Computing Surveys.
•
Vasilescu, B., Ray, B., & Filkov, V. (2015).
How Developers Use the Bug
Tracker in GitHub
. In
Empirical Software Engineering
.
•
Kim, D., Nam, J., Song, J., & Kim, S. (2013).
Automatic Patch Generation
Learned from Human-Written Patches
. In
Proceedings of ICSE
.
•
Chen, Z., et al. (2021).
Can AI Fix Bugs? A Comprehensive Study of
BugFixing with LLMs
. arXiv preprint arXiv:2112.08668.
