QADIMGI OʻZBEKISTON SIVILIZATSIYALARI TARIXINI OʻRGANISHDA SUN’IY INTELLEKTNING OʻRNI
;
sun’iy intellekt, qadimgi O‘zbekiston, arxeologiya, tarixiy rekonstruksiya, madaniy landshaft, paleoiqlim modellashtirish, raqamli meros, ilmiy etika.Abstrak
Ushbu maqolada sun’iy intellekt texnologiyalarining qadimgi O‘zbekiston sivilizatsiyalari tarixini o‘rganishdagi imkoniyatlari, modellashtirish usullari va ilmiy-etik jihatlari keng tahlil qilinadi. Maqolada arxeologik ma’lumotlarni raqamlashtirish, tarixiy xaritalarni rekonstruksiya qilish, qadimgi yozuvlarni avtomatik o‘qish, shuningdek, madaniy landshaftlar, iqlim sharoitlari hamda savdo-migratsiya yo‘llarini SI yordamida qayta tiklash metodlari yoritilgan. Bundan tashqari, ma’lumotlar ishonchliligi, tarixiy talqinlarda neytrallik, raqamli merosni saqlash va xalqaro ilmiy hamkorlik masalalari alohida o‘rganilgan. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, AI texnologiyalari tarixiy tadqiqotlarda an’anaviy usullarni samarali to‘ldiradi, ilmiy jarayonlarni tezlashtiradi va obyektivlik darajasini oshiradi. Shu bilan birga, ilmiy metodologiya va etik standartlarga qat’iy amal qilish zarurligi ta’kidlanadi.
Iqtiboslar
Floridi L., Cowls J. A Unified Framework of Five Principles for AI in Society // Harvard Data Science Review. – 2019. – Vol. 1, № 1. – P. 1-15.
Marr B. Artificial Intelligence in Practice: How 50 Successful Companies Used AI and Machine Learning to Solve Problems. – Wiley, 2019. – 352 p.
Smith M., Cordell R. A. The Digital Humanities and the Study of Historical Landscapes // Digital Scholarship in the Humanities. – 2020. – Vol. 35, № 4. – P. 759-774.
Holtorf C. Archaeology and AI: Towards a New Synthesis // Journal of Archaeological Method and Theory. – 2021. – Vol. 28, № 3. – P. 889-907.
Isaksen L. E., Simon R., Barker E. Digital Approaches to the Ancient World // Digital Classics Online. – 2017. – Vol. 3, № 1. – P. 1-17.
Wilson A., Edwards B. Modelling Ancient Trade Routes Using Artificial Intelligence // Antiquity. – 2020. – Vol. 94, № 375. – P. 1450-1465.
Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. – MIT Press, 2016. – 775 p.
Li Y., Zhao M. AI-based Climate Reconstruction for Historical Studies // Environmental Modelling & Software. – 2018. – Vol. 108. – P. 1-12.
Zhou Q., Zhi Y. Neural Networks for Archaeological Periodization // Journal of Cultural Heritage. – 2019. – Vol. 37. – P. 236-244.
UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. – Paris: UNESCO, 2021. – 44 p.
