RAQAMLI TRANSFORMATSIYA SHAROITIDA SUN’IY INTELLEKTNI RIVOJLANTIRISH VA
ZAMONAVIY MATEMATIKANI O‘QITISH MUAMMOLARI VA YECHIMLARI
440
SUN’IY INTELLEKT VA ZAMONAVIY TILSHUNOSLIK VAZIFALARI
MENGLIYEV BAXTIYOR RAJABOVICH
Toshkent Amaliy fanlar universiteti tadqiqotchi-professori, filologiya fanlari doktori, professor.
HAMROYEVA SHAHLO
Alisher Navoiy nomidagi ToshDO‘TAU dotsenti, filologiya fanlari doktori
Annotatsiya.
Sun’iy intellekt (SI) texnologiyalari dunyoning deyarli barcha sohasiga jadal
tarzda kirib kelayotgan bir paytda bu jarayon lingvistika sohasida ham tub o‘zgarishlar keltirib
chiqarmoqda. An’anaviy morfologik, sintaktik, semantik, fonetik va pragmatik tadqiqotlar kundan-
kunga avtomatlashtirilar ekan, lingvistlar zamonaviy raqamli vositalar bilan hamkorlik qilgan holda
yangidan-yangi metodologiyalar ishlab chiqishga majbur bo‘lishmoqda. SI texnologiyalari bir
tomondan o‘lchovsiz qulaylik yaratib, lingvistik ma’lumotlarni tezda qayta ishlash, katta hajmdagi
korpuslarni tezkor tuzish, mashinada tarjima va transkripsiya jarayonlarini kuchli ravishda
optimallashtirish, yozma va og‘zaki nutqni tez va aniq tahlil qilish imkonini berayotgan bo‘lsa,
boshqa tomondan ba’zi an’anaviy ishlarni (masalan, lug‘at tuzish, dastlabgi morfologik va sintaktik
saralash, oddiy so‘z chastotasi tahlili va b.) deyarli “keraksiz” darajaga tushirib yuborish xavfini
tug‘diradi. Bunda tilshunoslar, ayniqsa, semantik nuqtayi nazardan murakkab, pragmatik kontekstga
ega, madaniy xosliklar bilan bog‘liq yoki mafkuraviy ziddiyatlar aks etadigan nutq tahlillarida
hamon muhim o‘rin tutadi. Maqolada SI sharoitida lingvistlarning hali ham dolzarb bo‘lib turgan,
hattoki yangidan paydo bo‘layotgan ilmiy-amaliy vazifalari chuqur yoritiladi.
Kirish.
Bugungi globallashgan asrda texnologik taraqqiyot deyarli barcha sohaga jiddiy ta’sir
ko‘rsatdi. Xususan, SI texnologiyalari, murakkab algoritmlar va katta ma’lumotlar (Big Data) bilan
ishlash usullari yildan-yilga kengayib, inson faoliyatining ko‘plab jabhalari, jumladan, lingvistikani
ham yangicha bosqichga olib chiqyapti. SI dasturlari, masalan, Google Translate, DeepL, ChatGPT,
Siri, Alexa kabi tizimlar, grammatika tekshiruvchilari (Grammarly, LanguageTool) va nutqni tanish
dasturlari (Google Speech-to-Text, Descript, Otter.ai) nafaqat ilmiy, balki kundalik hayotda ham
tez-tez uchraydigan vositalarga aylandi.
Tilshunoslik – an’anaviy ravishda til qurlishi va uning turli bosqichlarini, lug‘at boyligi,
fonetik o‘ziga xoslik, sintaktik qurilish, semantik kontekst va pragmatik nuqtayi nazardan tahlil
qilib kelgan soha. Bunday tahlillar avvallari qo‘lda yoki oddiy kompyuter dasturlari yordamida
sekin sur’atda amalga oshirilgan. XX asrning oxiri va XXI asr boshlarida korpus lingvistikasi paydo
bo‘lgan bo‘lsa, keyingi bosqichda stoxastik modellar, mashinali o‘rganish va SI lingvistikaning
tadqiqot doiralarini keskin kengaytirdi.
Bu maqolaning asosiy maqsadi – SI shiddat bilan rivojlanayotgan davrda lingvist olimlar
oldida turgan vazifa, imkoniyat, cheklov va istiqbollar haqidagi qarashni taqdim etish. Shu bilan
birga, SI texnologiyalari yuzaga keltirayotgan “tahdidlar” va kelajakda ushbu tahdidlarni qanday
yengib o‘tish mumkinligi ham ko‘rib chiqiladi.
Adabiyotlar sharhi. 1.1. Sun’iy intellekt va uning lingvistikaga ta’siri
. Sun’iy intellekt
tushunchasi dastlab XX asrning o‘rtalarida shakllangan, matnni tushunish, gapiryotgan odamni
tanish, shaxmat o‘ynash kabi vazifalariga asoslangan dastlabgi sinovlar shunchaki eksperimental
ahamiyatga ega bo‘lgan edi. Keyinchalik kompyuter quvvatining ortishi, neyron tarmoqlarning
rivoji, ma’lumotni tez va katta hajmda saqlash imkoniyatlarining paydo bo‘lishi bilangina SI
texnologiyalari keng dasturlarga ega bo‘ldi. O‘zbekiston, Rossiya va Yevropa mamlakatlarida ham
SI tamoyillari tadbiq qilinishi bo‘yicha turli labaratoriyalar faoliyat yurita boshladi [Mengliyev,
2024].
Tilshunoslikda SI ning shiddatli rivoji asosan ikki bosqichga bo‘linadi: 1) kompyuter
lingvistikasi rivojlanishi; 2) korpus lingvistikasi va mashinali o‘rganish algoritmlari paydo bo‘lishi.
Birinchi davrda asosan lug‘aviy ma’lumotlarni elektronlashtirish, matnni tez qayta ishlash vositalari
RAQAMLI TRANSFORMATSIYA SHAROITIDA SUN’IY INTELLEKTNI RIVOJLANTIRISH VA
ZAMONAVIY MATEMATIKANI O‘QITISH MUAMMOLARI VA YECHIMLARI
441
yaratilgan bo‘lsa, ikkinchi davrda mashinali tarjima, ovozli buyruqlarni tushunish, matnni tasnif
qilish, sentiment tahlil va semantik tahlillar ilg‘or bosqichga chiqdi. [Smith, 2021; De Mauro, 2020]
1.2. Lingvistika sohasida avtomatlashgan ish turlari.
Avvallari lingvistlar tomonidan
qo‘lda bajarilgan morfologik tahlil, sintaktik strukturani ifodalash, so‘z chastotasi, lug‘atlar tuzish
kabi vazifalar so‘nggi o‘n yillikda keskin sur’atda avtomatlashtirila boshladi. Google va Yandex
tomonidan taqdim etiladigan tarjima vositalari, maxsus dasturlar yordamida tilshunoslar to‘plashi
mumkin bo‘lgan korpus tahlili, hatto xatoni avtomatik tuzatish tizimlari (Grammarly, LanguageTool)
ushbu jarayonlarning misollaridir. [Brown, 2019] Biroq mazkur tizimlardagi ba’zi cheklovlar –
xususan, kontekst, madaniy xoslik, kinoyali (ironik) gaplarni to‘g‘ri tushunish, shuningdek, bir
tilning turli sheva va dialektlarini adekvat qayta ishlash masalalari hanuz yechimga muhtoj bo‘lib
qolmoqda. Ushbu nuqsonlar inson omilining, aniqrog‘i, lingvistlar nazorati va tahlili muhim bo‘lib
qolishini isbotlashda davom etadi.
1.3. Tilshunoslar zimmasida qoladigan vazifalar haqida avvalgi tadqiqotlar.
Ba’zi
tahlilchilar, xususan, Xuan va Baker (2018) ilmiy ishlarida SI texnologiyalari hushyorlik bilan joriy
etilmasa, unifikatsiya jarayonida turli tillar o‘z xususiyatlarini yo‘qotishi va kelajakda an’anaviy
lingvistik tadqiqotlar bo‘shashishi mumkinligini uqtirishgan. Boshqa tomondan, A. De Mauro (2020)
hozirgi davr – big data, analytics va AI davri bo‘lib, bu davrda lingvistlarning vazifasi an’anaviy
bo‘lmagan – ya’ni sohalararo yakdil ko‘nikma va chuqur kontekstual tahlil usullarini ishlab
chiqishdir, deya ko‘rsatadi.
SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARI: LINGVISTIKADA QANDAY ISHLAR
“TORTIB OLINDI”?
Quyida tilshunoslarning an’anaviy faoliyat doirasiga kiradigan, ammo bugungi kunda SI
dasturlari tomonidan avtomatlashtirilishi natijasida “taxminan yechilgan” yoki “osonlashtirilgan”
ish turlari sanab o‘tiladi.
2.1. Avtomatik tarjima
. Google Translate, DeepL, Yandex Translate kabi avtomatik tarjima
vositalari sodda matnni bir tildan boshqasiga tez va ancha sifatli tarzda o‘gira oladi. Har safar til
modeli yangilanib borar ekan, bunday tizimlarning tarjima sifati ham yaxshilanadi. Biroq murakkab
so‘z o‘yinlari, idiomatik iboralar, madaniy connotatsiya va kontekstual nozikliklar daqiqa sayin
“sinov” bo‘lib qolaveradi. Shuning uchun lingvistlar, birinchidan, shu “nozikliklar”ni SI
dasturlariga o‘rgatish uchun xos modellarni ishlab chiqishda ishtirok etsa, ikkinchidan, unchalik
aniq tarjima qilinmagan matnlarda muhim muharrirlik vazifasini bajarishi muqarrar.
2.2. Transkripsiya (nutqni matnga aylantirish).
Google Speech-to-Text, Otter.ai, Descript,
Apple Dictation kabi tizimlar turli aksent, talaffuz, nutq uslubi farqlariga duch kelganida xatolar
qilishi mumkin. Lingvistlarning oldida dialektologik izlanish, lahja xususiyatlarini korpuslarga
to‘g‘ri kiritish, ovozli nutqda nutq qurilishi (grammatik, fonetik) bo‘yicha aniq ilmiy xulosalar
berish, modellarni “o‘qitish” kabi ishlar saqlanib qoladi.
2.3. Grammatik xatoni aniqlash va tuzatish.
Grammarly, LanguageTool, Ginger kabi
dasturlar matndagi grammatik, imloviy va stilistik xatolarni darhol topib tuzatishga yordam beradi.
Biroq murakkab sintaktik qoidalarga ega yoki kontekstda keskin o‘zgarib turadigan tillar bor.
Tabiiyki, shu jarayonda stilistika, semantika va pragmatika bilan bog‘liq aniq diagnoz qo‘yish inson
ongi, bilimi bilan SI integratsiyasiga bog‘liq bo‘lib qoladi.
2.4. Korpus tahlili, ma’lumotni belgilash va tasniflash.
Katta hajmdagi matnni tahlil
qilishda SI osongina statistika chiqaradi, mavzuni avtomatik tanlaydi (topic modeling), gapdagi so‘z
turkumlarini belgilaydi (POS tagging) va hatto gap tuzilmasini baholashga urinadi. Ammo bu
jarayonlarda to‘g‘ri korpus tuzish, manbalarni puxta saralash, teg’lash (markup) qay darajada
aniqlik bilan amalga oshganini tekshirish, olingan natijalarga lingvistik sharh berish kabi qator
mas’uliyatlar hanuz inson – lingvistlarga yuklanadi.
2.5. Skripting (avtomatik matn yozish).
ChatGPT, GPT-4, Gemini kabi ilg‘or yirik til
modellari (Large Language Model) har xil mavzuda insho, maqola, qisman badiiy matn ham yozib
berishi mumkin. Bu jarayon matn yaratuvchi (text generation) funksiyadir. Biroq bunday matnlarda
RAQAMLI TRANSFORMATSIYA SHAROITIDA SUN’IY INTELLEKTNI RIVOJLANTIRISH VA
ZAMONAVIY MATEMATIKANI O‘QITISH MUAMMOLARI VA YECHIMLARI
442
moddiy haqiqatni buzish, verifikatsiya qilinmagan ma’lumotlarni realdek ko‘rsatish, noto‘g‘ri
manbaga asoslanish, plagiat unsurlari bo‘lishi mumkin. Shuning uchun lingvistlarning, xususan,
ilmiy muharrirlarning bu matnlarni tekshirish, sohada me’yorlarni tartibga solish va to‘g‘ridan-
to‘g‘ri real ma’lumotlar bazasini boyitish kabi ishlarida hamon ehtiyoj mavjud.
TILSHUNOSLAR UCHUN YANGI VAZIFALAR: SI SHAROITIDA KENGAYGAN
YO‘NALISHLAR
SI ko‘p sohani avtomatlashtirgani sari tilshunoslar uchun yangi vazifalar, xususan, chuqur
semantik tahlil, madaniy kontekst bilan bog‘liq tadqiqotlar, nutqiy jarayonlar monitoringi, interaktiv
platformalar uchun o‘quv materiallari yaratish kabi sohalar paydo bo‘ladi. Quyida shularning
ayrimlari muhokama qilinadi.
3.1. Semantik tahlil va madaniy xoslik.
Til faqat so‘zlar yig‘indisi emas, balki butun bir
xalqning tarixi, urf-odatlari, diniy e’tiqodlari, tuyg‘ular va psixologik xususiyatlarini ham aks
ettiradi. SI algoritmlari so‘zlararo bog‘lanish, chastota, parallel korpuslar orqali tarjima kabi
masalalarda aniq ishlasa-da, madaniy xos terminlar, ironik jumlalar, hushyorlik (subtext) talqiniga
doir jarayonlar hamisha muammoli hisoblangan. Masalan, “boshi osmonga yetmoq”, “o’likning
yog’ini, tirikning tirnog’ini yemoq” kabi xalq og‘zidagi metaforik iboralar SI ga tushuntirilmasa,
uni oddiy so‘zma-so‘z tarjimaga o‘girib yuborishi hech gap emas. Bunday holda aniq lingvistik
sharh va izohlar talabgirligicha qoladi.
3.2. SI modellarini “o‘qitish” va sinovdan o‘tkazish (evaluation).
Mashinali o‘rganish
(Machine Learning) modellarining sifati ularga kiritilayotgan ma’lumotning tozaligi, to‘g‘riligiga
chambarchas bog‘liq. Lingvistlar korpusni boyitish, to‘g‘ri belgilash, dialektlar, ijtimoiy guruh tili,
professional jargon va hokazolarni differensiyalashda muhim rol o‘ynaydi. Shuningdek, sinov
jarayonida (evaluation) modellarni real o‘rganish uchun murakkab matn, noan’anaviy
konstruksiyalar kiritib, SI “chaqiruviga” zamin yaratadi. Shu tariqa lingvist bilan SI hamkorligidan
yanada mukammal tizimlar yuzaga chiqadi.
3.3. Ta’limiy dasturlar va interaktiv qo‘llanmalar.
Duolingo, Memrise kabi interaktiv
platformalarning ommalashuvi “o‘yinlashgan” (gamification) sharoitda til o‘rganish imkoniyatlarini
jiddiy kengaytirdi. Biroq kirish darajasidagi so‘z yodlash mashqlari, sodda qoidalarga asoslangan
darslar, testlar SI yordamida imkon qadar avtomatlashtirilsa-da, o‘rta va yuqori darajadagi til
o‘rganishda tildagi frazeologik birliklar, keng qamrovli ijtimoiy-ma’naviy kontekst, stilistik rang-
baranglikni o‘rgatuvchi bo‘limlar tilshunoslar tomonidan ishlab chiqilishi shart. Zero, lingvistik
tadqiqotlar e’tiboridan chetda qoladigan xususiyatlar kelajakda til ta’limi sifatiga ta’sir ko‘rsatishi
aniq.
3.4. Ilmiy-texnik terminologiyani shakllantirish va yangilash.
Har qanday ilmiy soha,
xususan, IT, tibbiyot, kimyo, texnika sohalaridagi yangiliklar poydevorida yangi atamalar paydo
bo‘ladi. Ushbu atamalarni milliy tillarga to‘g‘ri moslashtirish, orfografik va orfoepik qoidalarni
belgilash, xalqaro terminlarga ekvivalentlar topish, noaniq yoki keskin farq qiluvchi tushunchalarni
izohlash lingvistlarning umid qilinadigan vazifasidir. SI bunday terminlarni ma’lumotlar bazasida
tezda topishi va taklif qilishi mumkin, ammo yakuniy ilmiy-lisoniy me’yorni lingvist va
terminshunoslar belgilaydi.
3.5. Xarakterli diskurs tahlili va xalqaro kommunikatsiyalar.
Global tarmoqlar misli
ko‘rilmagan darajada tez almashinayotgan “fakt” (yoki “soxta fakt”) larni aks ettiradi. Ijtimoiy
tarmoq, blog, forum, masofaviy konferensiyalar esa linguistik diskurs tahlili uchun ulkan manba. SI
bu ma’lumotlarni saralash, to‘ldirish, statistik modellashda ustun bo‘lsa-da, siyosiy, mafkuraviy,
ijtimoiy, psixologik jihatlar kabi masalalariga duch keladi. Bunday paytda tilshunos, xususan,
diskurs tahlili bo‘yicha mutaxassislar – siyosiy nutq, matbuot uslubi, ijtimoiy tarmoqlardagi soxta
axborotni (fake news) aniqlash kabi nozik masalalar bilan shug‘ullanadi. Bu esa inson analitik fikri,
ijtimoiy-lisoniy nozik yondashuvi orqali hal bo‘lishi mumkin bo‘lgan jarayondir.
AMALIY MISOLLAR VA TAKLIF ETILAYOTGAN YECHIMLAR
4.1. Avtomatik tarjima sifatini oshirish: pragmatik testlar.
Avtomatik tarjima dasturlari
RAQAMLI TRANSFORMATSIYA SHAROITIDA SUN’IY INTELLEKTNI RIVOJLANTIRISH VA
ZAMONAVIY MATEMATIKANI O‘QITISH MUAMMOLARI VA YECHIMLARI
443
ba’zan kontekstual ohangni “yo‘qotib” qo‘yadi. Masalan, “Men senga aytdim-ku!” jumlasining
ohangi u bilan bog‘liq vaziyatdan kelib chiqib butunlay boshqacha tarjima bo‘lishi mumkin.
Shuning uchun lingvistlar tarjima tizimlarida “pragmatik testlar” kiritish imkoniyatini izlashi lozim.
Ya’ni SI ga muayyan turdagi matnlar – ironik (kinoyali), rasmiy-idoraviy, erkalash, hazil … singari
bo‘limlarga bo‘lingan holda taqdim etiladi.
4.2. Dialektologiyaga ixtisoslashgan korpuslar.
Transkripsiya va nutqni tanish jarayonidagi
asosiy muammo – turli lahjalar, shevalar. Bu nafaqat fonetik farq, balki grammatik va lug‘aviy
xususiyatda ham seziladi. Shuning uchun lingvistlar maxsus dialekt korpuslarini yaratishi lozim.
Bunday korpuslar “toza” adabiy tildan farqlanuvchi o‘ziga xos talaffuz, so‘z yasash uslubi, lug‘at
boyligi, hatto turli muhitda yuzaga kelgan metafora yoki iboralarni ham qamrab olishi shart. Bu
ishlar amalga oshirilmas ekan, nutqni tanish tizimlari birgina standart adabiy til bilan cheklanib, real
muloqotda ham, akademik tadqiqotlarda ham xato qilishda davom etadi.
4.3. Sentiment tahlil: madaniy kontekstni inobatga olish.
SI algoritmlari sentiment tahlil
(masalan, ijtimoiy tarmoqlardagi fikr-mulohazalarni “ijobiy”, “salbiy” yoki “neytral” sifatida
belgilash) borasida ancha rivojlangan. Biroq turli madaniyatlarda ijobiy yoki salbiy munosabatni
ifodalashda ishlatiladigan iboralar turlicha konnotatsiyaga ega. Bir jamiyatda hazil tarzida aytilgan
ibora ikkinchisida haqorat sifatida qabul qilinishi mumkin. Demak, sentiment tahlil kognitiv-
lingvistik masala, “kontekstni, madaniy xoslikni, tarixiy sharoitni” ham o‘z ichiga olishi kerak. Bu
ishda tilshunoslar, sotsiolingvistlar va etnolingvistlar hamkorligi zarur.
4.4. Lingvistika va IT o‘rtasida mutaxassislar tayyorlash.
Shubhasiz, SI sharoitida eng
katta muammo – lingvistika sohasida raqamli ko‘nikmalarga ega bo‘lgan mutaxassislar, yoki
aksincha, IT sohasida lingvistik bilimga ega bo‘lgan dasturchilar tanqisligidir. Kelajakda
integratsiyalashgan mutaxassislar – ya’ni “kompyuter lingvistikasi” bo‘yicha puxta bilimli,
dasturlash tillarini yaxshi biladigan, shu bilan birga, nazariy lingvistika asoslarini ham mukammal
biladigan kadrlar tayyorlashga talab ortadi. Bunday kadrlar, bir tomondan, SI modellarini o‘qitishga
mas’ul bo‘lsa, ikkinchi tomondan, lingvistikaning yangi bo‘limlarini rivojlantirishga ham hissa
qo‘shadi.
ISTIQBOLDAGI TADQIQOT YO‘NALISHLARI. 5.1. Tilning dinamik evolyutsiyasini
SI bilan kuzatish.
Til – doimiy o‘zgaruvchan organizm. Jamiyatdagi siyosiy, ijtimoiy, madaniy,
texnologik siljishlar natijasida yangi so‘zlar, iboralar, slanglar, hashtaglar paydo bo‘ladi, eski
so‘zlarning ma’nosi yangilanadi. SI bilan hamkorlik qiluvchi lingvistlar real vaqt rejimida sotsial
media, bloglar va boshqa manbalardagi lug‘aviy innovatsiyalarni kuzatish, ularni tasniflash, tezkor
lug‘atlarga kiritish imkonini oladilar. Bu til tarixini tezkor kuzatish va hatto bashorat qilish, “til
barometri”ni muntazam o‘lchashga yo‘l ochadi.
5.2. Multimodal tahlil: matn, ovoz, video.
Keyingi bosqichlarda til faqat matn shaklida emas,
balki video, audio, surat, grafika singari turli ommaviy axborot shakllarida ham namoyon bo‘ladi.
Shuning uchun multimodal tahlil muhim mavzuga aylanib bormoqda. Videoda aytilgan gapning
intonatsiyasi, yuz ifodasi, kontekst va hatto musiqiy fon ham ma’no shakllanishida muhim omil. SI
bu turdagi ma’lumotlarni qayta ishlashni boshladi, ammo lingvistlarning vazifasi – ushbu
yo‘nalishda ham chuqur analitik yondashuv va sharhlash me’yorlarini ishlab chiqish.
5.3. Axloqiy masalalar va me’yoriy hujjatlar.
SI yordamida yaratilgan matnlar, xususan,
soxta ma’lumotlar, plagiat, ijtimoiy muammolarni noto‘g‘ri yoritish, troll va botlar orqali soxta
hisoblar yuritish kabi tahdidlar ortib bormoqda. Xo‘sh, bunday “til ekspluatatsiyasi”ning oqibatlari
qanday bo‘ladi? Lingvistlar SI va “til ekotizimi”ning huquqiy hamda ijtimoiy reglamentatsiyasiga
doir hujjatlar ishlab chiqishda ishtirok etishlari lozim. Bu jarayon nafaqat texnik, balki insoniy
qadriyatlar, axborot xavfsizligi, so‘z erkinligi va madaniy merosni asrab qolish bilan chambarchas
bog‘liqdir.
5.4. Noumid sohalar: semantika, pragmatika va diskurs analizi.
Lingvistikaning eng
murakkab yo‘nalishlari – semantika, pragmatika, diskurs analizi – SI uchun hamon murakkab.
“Ko‘p ma’nolilik”ni to‘g‘ri aniqlash, kinoyani tushunish, sarkazm yoki urf-odatga xos poetik
RAQAMLI TRANSFORMATSIYA SHAROITIDA SUN’IY INTELLEKTNI RIVOJLANTIRISH VA
ZAMONAVIY MATEMATIKANI O‘QITISH MUAMMOLARI VA YECHIMLARI
444
ifodalarni yechish, har xil ma’no pardalari (denotativ, konnotativ, me’yoriy, turlicha registr va uslub)
bilan ishlashda inson tafakkuridagi ijodiy yondashuv hal qiluvchi omil bo‘lib qolaveradi. Shu
sababli kelajakda ayni shu murakkab sohalarda lingvistlarning ilmiy izlanishlari qat’iy talab etiladi.
MUAMMOLAR VA DOLZARB YECHIMLAR. 6.1. Ma’lumot bazasining yetarliligi.
Xususan, kichik adabiy merosga ega bo‘lgan yoki nisbatan kam o‘rganilgan, kam so‘zlashuvchilar
soniga ega bo‘lgan tillar SI modellari uchun yetarli materialni taqdim etmaydi. Demak, ularni
rivojlantirish, korpuslarini boyitish, SI texnologiyalariga integratsiya qilish lingvistlarning ham
dolzarb vazifasidir.
6.2. Milliy madaniy meros va SI.
Kelajakda SI vositalari qaysidir millat tilini to‘liq
“qoplamasa”, o‘sha tillarda ijod qilgan mualliflar, tarixiy manbalar, xalq og‘zaki ijodi, she’riyat
dunyosi raqamli maydondan chetda qolishi ham mumkin. Bu esa, ma’lum ma’noda, madaniy
merosni “iqtidorli” bo‘lmagan SI hukmiga topshirishdir. Tilshunoslar milliy tilni SI bazalariga to‘liq
kiritish, ularga to‘g‘ri so‘z jamlamalarini taqdim etish, tegishli sharhlar bilan boyitish orqali shu
xavfni kamaytirishi mumkin.
6.3. Lingvistlarning raqamli savodxonligi.
SI “bir yo‘la hammasini eplar” degan noto‘g‘ri
tasavvur kishini dangasalik va befarqlikka olib kelishi mumkin. Aslida hozirda lingvistlarga IT
sohasini chuqur o‘rganish, algoritmlarning asoslarini tushunish, datani tahlil qilish, korpus
menejmenti, dasturlash (hech bo‘lmasa, Python, R) bo‘yicha yetarli bilimlarga ega bo‘lish talabi
juda kuchaymoqda. Bu yangi kompetensiyalar lingvistning mehnat bozoridagi qiymatini oshirish
bilan birga ilmiy izlanish imkoniyatlarini ham kengaytiradi.
6.4. Til me’yorlarining buzilishi va “raqamli adaptatsiya”.
Til doim o‘zgarib turadi, biroq
SI texnologiyalarida paydo bo‘ladigan “kamchiliklar” ham odamlarga ta’sir o‘tkazishi mumkin.
Masalan, mashinali tarjima ayrim noaniq konstruksiyalarni, “sleng” yoki “shablon” jumlalarni ko‘p
takrorlashi tufayli, jamiyatda xuddi shu konstruksiyalarning kundalik nutqqa singib ketishiga sabab
bo‘lishi ehtimoldan xoli emas. Buni raqamli adaptatsiya deb atash mumkin. Demak, lingvistlar shu
jarayonni kuzatish, tegishli taklif va tavsiyalar ishlab chiqish orqali til me’yorining izchil
saqlanishiga xizmat qiladi.
XULOSA.
Sun’iy intellekt rivojini lingvistika uchun “tahdid” emas, balki “yangilanish
imkoniyati” sifatida qabul qilish mumkin. Darhaqiqat, SI ko‘plab an’anaviy ish turlarini
avtomatlashtirib, tilshunoslarning mehnatini yengillashtiradi. Lekin shu bilan birga, lingvistlar ham
zamon talabi bilan “IT-savodxon”, chuqur analitik yondashuvga ega bo‘lishi, semantik, pragmatik,
diskursiv hamda madaniy jihatlarni inobatga ola bilishi juda muhim. Til faqat grammatika va
lug‘atdan iborat emas, balki ko‘plab ma’no qatlamlari, mazmun poydevorlari, ijtimoiy va madaniy
signal kodlari – bularni SI “sezishi” inson yordamisiz qiyin. Hatto mustaqil fikrlar hosil qiluvchi
ilg‘or neyron tarmoqlarda ham “inson ongi”dagi ijodkorlik, hissiy tajriba, mulohaza erkinligi singari
jihatlar mavjud emas. Demak, kelajakda ham lingvist tadqiqotchilar madaniy merosni asrab qolish,
murakkab til qatlamlarini kashf etish, ularni rang-barang misollar bilan boyitish, madaniy
diplomatiyani kuchaytirish (masalan, tarjima texnologiyalarini rivojlantirish orqali) kabi bir qator
muhim vazifalarni ado etadi. Maqolada qayd etilganidek, tilshunoslar uchun imkoniyatlar ham
yuqori: kattaroq korpuslardan foydalanish, tezkor statistika olish, bir nechta tilda baravar tadqiqot
yuritish, murakkab lingvistik hodisalarni kechiktirmasdan tahlil qilish – bularning barchasi SI
sharofati bilan avvallari amalga oshirish mushkul bo‘lgan jarayonlarni hayotga tatbiq etish
demakdir. Eng muhimi, lingvistika va SI hamkorligida yangidan-yangi ilmiy yo‘nalishlar paydo
bo‘lmoqda: raqamli dialektologiya, multimodal linguistika, big data asosida semantik tarmoqlarni
qurish, real vaqt rejimida diskurs monitoringi kabi ko‘plab istiqbolli sohаlаr. Shunday ekan, sun’iy
intellekt zamonida ham lingvistlarning ishi tugamaydi. Aksincha, o‘z malakasini oshirish, IT bilan
qurollanish, qadimiy va zamonaviy bilimlarni uyg‘unlashtirish orqali lingvistika yangidan gullab-
yashnash imkoniyatini qo‘lga kiritmoqda.
ADABIYOTLAR RO‘YXATI
1.
Mengliyev B., Hamroyeva Sh. Sun’iy intellekt: tilshunoslar endi nima qiladi? //
RAQAMLI TRANSFORMATSIYA SHAROITIDA SUN’IY INTELLEKTNI RIVOJLANTIRISH VA
ZAMONAVIY MATEMATIKANI O‘QITISH MUAMMOLARI VA YECHIMLARI
445
“Ma’rifat” gazetasi, 2024-yil 18-dekabr.
2.
Ibragimov J.Y., Analysis of practical implementation of language opportunites as a
social need. International Journal of Anglisticum. Literature, Linguistics & Interdisciplinary Studies.
Volume: 7, Issue:91 - Macedonia, 2018. - P. 34-40 (CV Impact factor-6.88).
3.
Brown J. Corpus Linguistics: A Guide to the Methodology. – Cambridge University
Press, 2019.
4.
Huang X., Baker J. Fundamentals of Speech Recognition. – Prentice Hall, 2018.
5.
De Mauro A. Big Data, Analytics and AI: The Future of Data-Driven Innovation. –
John Wiley & Sons, 2020.
