[Yang Myeong-gyun ustuni] Qishloq xo‘jaligi AI’i to‘g‘ri javob berishdan ko‘ra qarashni o‘zgartiradigan texnologiya bo‘lishi kerak.

[Mutaxassis ustuni] Jeonbuk Milliy universiteti Bio-sanoat mashinasozligi kafedrasi, Yang Myeong-gyun

Bitta tugma natijasi va qishloq xo‘jaligi AI’ining qadri
AI allaqachon yaqin va tanish texnologiyaga aylandi. Gap tuzish, tasvirlarni tahlil qilish va ma’lumotlarni tasniflash ishlari ham avvalgiga qaraganda ancha osonlashdi. Endi bitta tugmani bosish bilan ishonarli ko‘rinadigan natija chiqadigan davrga keldik. Bu o‘zgarish, shubhasiz, ijobiydir. AI’dan foydalanish imkoniyati oshgani ko‘proq odamlar ma’lumotlardan foydalanishi va muammolarga yangicha qarash imkoniyatiga ega bo‘lganini anglatadi.

Biroq qishloq xo‘jaligi AI’ining qadri bitta tugma bilan tez natija chiqarish bilan tugamaydi. Qishloq xo‘jaligi — ekinlar, navlar, muhit, fasllar, fermer xo‘jaligi sharoitlari va ish usullari murakkab tarzda o‘zaro bog‘langan maydon. Hatto bir xil ekin ham yetishtirish davri va muhitga qarab turlicha javob beradi, bir xil texnologiya ham fermer va inshoot sharoitiga qarab turli natija beradi. Shuning uchun qishloq xo‘jaligi AI’i shunchaki javob ishlab chiqaradigan vosita emas, balki qishloq xo‘jaligini chuqurroq o‘qib, uni tekshiriladigan qiymat bilan bog‘laydigan texnologiya bo‘lishi kerak.

To‘g‘ri javob beradigan AI’dan ko‘ra savolni o‘zgartiradigan AI
Hozirgacha qishloq xo‘jaligidagi muhim savollarni asosan odamlar belgilab kelgan. Ekinlar yaxshi o‘sayaptimi, kasallik va zararkunandalar paydo bo‘ldimi, hosilni qachon yig‘ish kerak, muhit sharoitlari mosmi — shular kabi savollar. Bu savollar hanuz muhim. Ammo AI davrida yana bir qadam oldinga borish zarur.
Qishloq xo‘jaligi AI’ining muhim vazifasi faqat odamlar allaqachon bilgan savollarga tezroq javob berish emas, balki odamlar hali so‘ramagan savollarni topish ham bo‘lishi mumkin. Qishloq xo‘jaligi AI’ining imkoniyati faqat to‘g‘ri javobni tezroq topishda emas, balki qishloq xo‘jaligiga qarashdagi savollar va nuqtai nazarning o‘zini o‘zgartirishdadir.

Odam ko‘rmagan signallarni o‘qiydigan texnologiya
AI mavjud qarashlarga yangi savollar bergan holatlar allaqachon turli sohalarda namoyon bo‘lgan. AlphaGo ko‘rsatgan noodatiy yurishlar go o‘yinida odamlar uzoq vaqt davomida to‘plagan sezgiga yangi savollar berdi. AlphaFold esa oqsil tuzilishini bashorat qilishdek qadimiy ilmiy muammoda mavjud yondashuvlar chegarasidan chiqish imkonini yaratdi. Bu misollar qishloq xo‘jaligi AI’ining muvaffaqiyatini aynan o‘sha holicha kafolatlamaydi. Ammo ular AI shunchaki inson hukmini tez taqlid qilish bilan cheklanmay, odamlar hali ko‘rmagan imkoniyatlarni ham ko‘rsata olishini aniq namoyish etadi.

Qishloq xo‘jaligida ham xuddi shunday. Ekin bo‘yi, barg yuzasi, kasallik alomatlari, yetishtirish retseptlari kabi odamlar belgilagan xususiyatlar hanuz muhim. Ammo tasvir, spektral, 3D, termal va muhit ma’lumotlari takroran to‘planib borgani sari, AI ayni shu ma’lumotlarning o‘zidan odamlar hali belgilamagan o‘sishdagi o‘zgarishlar, stress belgilari, navlar bo‘yicha javob farqlari, muhit va o‘sish o‘rtasidagi murakkab aloqalarni yangi xususiyat sifatida taklif qilishi mumkin. Qishloq xo‘jaligi AI’ining muhim qadri odamlar ko‘rib kelgan xususiyatlarni tezroq hisoblash bilan tugamaydi, balki ekinlarga yangicha qarashni ochib berishidadir.

Qishloq xo‘jaligi AI’ini sekinlashtiradigan ikki inertsiya
Shu nuqtai nazardan qaraganda, qishloq xo‘jaligi AI’i haqida gapirganda ehtiyot bo‘lish kerak bo‘lgan ikki inertsiya bor. Birinchisi — maydondagi qiyinchiliklarni bahona qilib, yangi savollarni yopib qo‘yish tendensiyasi. Albatta, qishloq xo‘jaligi maydoni murakkab. Ekinlar bir xil emas, muhit takrorlanmaydi, fermerlarning sharoiti va qarorlari ham turlicha. Shuning uchun maydonni bilmasdan turib, AI hamma narsaning javobi degandek gapirishdan ehtiyot bo‘lish kerak.

Ammo buning teskarisi ham to‘g‘ri: maydon qiyin va murakkab ekan, deb AI’ni qo‘llash urinishlarini yoki AI taklif qilayotgan yangi nuqtai nazarlarni ham chetga surib bo‘lmaydi. Maydonni chuqur bilish kelajak savollarini yopish uchun asos emas, balki yaxshiroq AI yaratish uchun boshlang‘ich nuqta bo‘lishi kerak. Maydon yangi texnologiyani rad etish sababi emas, balki yangi texnologiya yanada chuqurlashishi kerakligining sababi bo‘lishi kerak.

Ikkinchisi — yangi texnologiyalar nomiga ergashib, poydevorni yetarlicha qurmaslik tendensiyasi. Davlat ilmiy-tadqiqot va ishlanmalarida ham “yangi texnologiya” doimo muhim mezon bo‘lib keladi. Ammo qishloq xo‘jaligi AI’ida yangilik shunchaki keyingi kalit so‘zga o‘tish yoki shoshilinch ravishda yo‘nalishni o‘zgartirishni anglatmaydi. Agar oldingi texnologiyalar yetarlicha tekshirilmagan bo‘lsa, ma’lumotlar, standartlar va amaliy sinov tizimi zaif bo‘lsa, uning ustiga keyingi texnologiyani qo‘ysangiz ham, maydondagi o‘zgarishlar baribir cheklangan bo‘ladi.

Bundan tashqari, AI texnologiyasi tez o‘zgarayotgani sababli, ilgari ishlab chiqilgan deb hisoblangan texnologiyalarni ham yangi AI muhitiga mos ravishda qayta ta’riflash, qayta tekshirish va qayta bog‘lash talab etiladigan holatlar ko‘p. Qishloq xo‘jaligi AI’i bir marta ishlab chiqilib, keyin navbatdagi texnologiyaga o‘tiladigan pog‘onali texnologiya emas, balki hatto muvaffaqiyatsizliklarni ham o‘z ichiga olgan to‘plangan poydevor ustida doimiy ravishda qayta ko‘rib chiqilishi va yangilanib borilishi kerak bo‘lgan texnologiyadir.

Oxir-oqibat, qishloq xo‘jaligi AI’ini sekinlashtirayotgan narsa faqat yangi texnologiyaga ortiqcha umid bog‘lash ham emas, faqat yangi texnologiyadan ortiqcha ehtiyot bo‘lish ham emas. Muammo ochiq nuqtai nazarsiz faqat maydon haqida gapirishda yoki poydevor to‘plamasdan faqat yangilik haqida gapirishdadir. Maydon — texnologiya tekshirilishi kerak bo‘lgan joy, yangi texnologiya esa poydevorni chetlab o‘tish uchun bahona emas, balki poydevorni yangidan mustahkamlash uchun imkoniyat bo‘lishi kerak.

Ko‘rinmas poydevor tadqiqotlari qishloq xo‘jaligi AI’ining kelajagini yaratadi
Unda qishloq xo‘jaligi AI’ining kelajagi uchun nima kerak? Birinchisi, AI taqdim etayotgan noodatiy signallarni yangi savollar sifatida qabul qiladigan ochiq fikr. Ikkinchisi, o‘sha savollarni maydondagi qiymatga aylantirish uchun zarur bo‘lgan ko‘rinmas poydevor tadqiqotlari. Ma’lumot yig‘ish usullari, sensorlarni talqin qilish mezonlari, fenotip ta’riflari, ekin va muhit o‘rtasidagi munosabatlarni modellashtirish, uzoq muddatli amaliy sinov tizimi — bularning qayerda darhol qo‘llanishi aniq bo‘lmasligi mumkin va ular yorqin natijadek ko‘rinmasligi ham mumkin.

Ammo bunday poydevor bo‘lmasa, yangi AI texnologiyalari maydonga kirgan zahoti tebranadi. Darhol qo‘llanishi ravshan bo‘lmagan tadqiqotlarning barchasi ham uzoq tadqiqot emas. Aksincha, qishloq xo‘jaligi AI’ida ayni damda ko‘zga ko‘rinmaydigan jarayonlar keyinchalik maydonda qo‘llash muvaffaqiyati yoki muvaffaqiyatsizligini belgilaydigan boshlang‘ich nuqtaga aylanadi.

Qishloq xo‘jaligi AI’i bitta tugma bilan natija chiqaradigan vositadan oshib, odam ko‘rmagan xususiyatlarni topadigan va ularni tekshirilgan qiymatga aylantiradigan texnologiyaga aylanishi uchun bu poydevorlarga yanada jiddiyroq yondashish kerak. Kelajakda qishloq xo‘jaligi AI’i, aqlli qishloq xo‘jaligi, fizik AI va agtech haqida gapirganda muhim narsa texnologiya nomlarini tez quvish emas. Muhimi, o‘sha texnologiya qishloq xo‘jaligini qanday yangicha o‘qishga imkon berishi, qanday ma’lumot qoldirishi va qanday tekshiruvdan o‘tib maydonga qiymat sifatida qaytishini so‘rashdir.

Qishloq xo‘jaligi AI’ining kelajagi tezroq to‘g‘ri javoblardan emas, yaxshiroq savollardan boshlanadi. Va o‘sha savollar ma’lumot va tekshiruvdan o‘tib maydondagi qiymatga aylanganda, AI nihoyat shunchaki urf bo‘lgan so‘z emas, balki Koreya qishloq xo‘jaligining keyingi tayanch texnologiyasiga aylanishi mumkin.