Post #56

So‘nggi 8 yilda Computer Vision’ga qiziqishim ortib, sohaga doir ko‘p narsani chuqurroq o‘rganib boryapman. Ayniqsa, ma'lum bir muammo uchun mos arxitektura yaratish, datasetlarni avtomatlashtirilgan tarzda — ground truth yoki synthetic usulda — generatsiya qilish bo‘yicha yaxshi tajriba to‘pladim. Vaqt o‘tib, odamlar bilan muloqot ham menga modelni tahlil qilishga o‘xshab tuyula boshladi. Ko‘z qarashi, intonatsiyasi, ibora tanlovi — bular orqali inson nima demoqchiligi, qanday savolga javob qidirayotgani taxmin qilaman. Ba’zida esa kulgili bo‘lsa-da, o‘z-o‘zidan savol tug‘iladi: “Siz qaysi datasetda o‘qitilgansiz?” 😄 Gapirish uslubi, fikrlash yo‘li ko‘pincha odamning "qaysi muhitda pretrain bo‘lganini" ochib beradi. Ijtimoiy tarmoqlarda esa ko‘pchilik o‘z pozitsiyasini qat’iy e’tiqod emas, balki "hozirgi trend"ga moslashgan bir turdagi bias orqali bildiradi. Va natijada — ular boshqa "model"lardan eshitgan gap-so‘zlarni o‘z parametrlariga moslab qayta aytib beradi. Odamlar, aslidа, til modellari bilan ko‘p jihatdan o‘xshashdek. Ular atrofidan olgan bilimni ichki “tokenizer” orqali filtrlab, soddalashtirib yoki murakkablashtirib, o‘zlariga mos shaklda yetkazishga harakat qiladi. Ijodkor va reflektiv odamlar esa retelling bilan cheklanmaydi — ular o‘z “dataset”ini o‘zi yaratadi, biror g‘oyani kontekstga qo‘yib, tajriba, kuzatuv va hissiyot bilan boyitadi. Bu esa mutlaqo yangi “knowledge universe”ning tug‘ilishiga olib keladi. Menimcha, kimdir tayyor skriptda yashayapdi, kimdir esa o‘zining “transfer learning” bosqichidan o‘tyapti. Bu balki kasbiy deformatsiyadir. Sizda ham shunday holat kuzatilganmi? 😉