PSIXOLOGIYADA MATEMATIK MODELLASHTIRISH VA SUN’IY INTELLEKTNING ILMIY-AMALIY ASOSLARI
Keywords:
psixologiya, matematik modellashtirish, sun’iy intellekt, neyron tarmoqlar, mashinali o‘rganish, kognitiv modellarю.Abstract
Mazkur maqolada psixologik jarayonlarni matematik modellashtirishning nazariy asoslari va amaliy ahamiyati ko‘rib chiqiladi. Shuningdek, sun’iy intellekt texnologiyalarining, xususan neyron tarmoqlar, mashinali o‘rganish va kognitiv arxitekturalarning psixologiyada qo‘llanishi tahlil qilinadi. Modellashtirish inson xulq-atvori, qaror qabul qilish jarayonlari va emotsional reaktsiyalarni tushunishda qanday foyda berishi ochib beriladi.
References
1. Anderson, J. R. (2007). How Can the Human Mind Occur in the Physical Universe? Oxford University Press.
2. Atkinson, R. C., & Shiffrin, R. M. (1968). Human Memory: A Proposed System and its Control Processes. Psychology of Learning and Motivation.
3. Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
4. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature, 521, 436–444.
5. Sun, R. (2008). The Cambridge Handbook of Computational Psychology. Cambridge University Press.
6. Friston, K. (2010). The Free-Energy Principle: A Unified Brain Theory? Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 127–138.
IZOHLAR (SNOSKALAR):
¹ Sun’iy intellekt bilan integratsiyalashgan psixologik modellar inson xatti-harakatining dinamikasini tushunishda samarali vositadir (Russell & Norvig, 2016).
² Atkinson-Shiffrin modeli psixologiyada dastlabki matematik yondashuvlardan biridir (Atkinson & Shiffrin, 1968).
³ Predictive analytics hozirda HR, ta’lim, sog‘liqni saqlash sohalarida keng qo‘llanilmoqda (LeCun et al., 2015).
⁴ Neyron tarmoqlar inson yuz ifodalarini aniqlashda >90% aniqlikka erishmoqda (LeCun et al., 2015).
⁵ ACT-R modeli orqali raqamli o‘rgatuvchi dasturlar ishlab chiqilgan (Anderson, 2007).
⁶ Fristonning Free-Energy prinsipi ong va model orasidagi tafovutga e’tibor qaratadi (Friston, 2010).
