Ushbu tadqiqot intellektni bitta mukofot, yoʻqotish yoki samaradorlik mezonini maksimal darajaga chiqarish oʻrniga; oʻrganish, saqlash, hisoblash xarajati, harakat samaradorligi va uzoq muddatli barqarorlik oʻrtasida uzluksiz muvozanatni saqlash qobiliyati sifatida taʼriflaydigan Unified Variational Intelligence Framework (UVIF) nomli ramkani taklif qiladi. Ramkaning markazidagi Variational Equilibrium — Variatsion Muvozanat, tizimning oʻzgaruvchan muhit va noaniqlik sharoitida bitta qatʼiy optimumga erishishidan koʻra, bir nechta kuch birgalikda muvozanatlashadigan yashashga yaroqli ish hududida qolishini anglatadi. Tadqiqot bu qarashni fizika, biologik gomeostaz, ekologik bardoshlilik, kognitsiya va sunʼiy intellekt oʻrtasida konseptual ravishda bogʻlar ekan; PneumoniaMNIST ustida bir xil CNN prognoz modelidan foydalanadigan ikki qaror yondashuvini ham taqqoslaydi. Anʼanaviy thresholdlash bilan UVIF yoʻnaltirilgan qaror qatlami oʻrtasidagi taqqoslashda aniqlik 0,862 dan 0,907 ga, muvozanatlangan aniqlik 0,817 dan 0,905 ga va spetsifiklik 0,637 dan 0,897 ga oshgan, sezgirlik esa 0,997 dan 0,913 ga tushgan. Har ikki yondashuvda ROC-AUC 0,967 boʻlgani uchun natijalar kuchliroq tasvir klassifikatoridan koʻra, ayni prognozlarning turli operatsion qaror qoidalari bilan qayta ishlanishini koʻrsatadi.

UVIFning asosiy daʼvosi shundan iboratki, uzoq vaqt ishlaydigan real dunyo tizimlarining faqat “eng yuqori samaradorlik”ni izlashlari moʻrtlikka olib kelishi mumkin. Oʻrganish uchun koʻproq maʼlumot toʻplash hisoblash va vaqt xarajatini oshirishi mumkin; ortiqcha himoya tizimni oʻzgarishga yopib qoʻyishi mumkin; juda tez harakat qilish xavfsizlikni kamaytirishi mumkin; faqat qisqa muddatli samaradorlik ortidan quvish esa tizimning uzoq muddatli ishlash sharoitlarini buzishi mumkin. UVIF bu ziddiyatlarni bitta vaznli maqsad funksiyasi ichida yashirish oʻrniga, ularni alohida kuchlar sifatida koʻrinadigan qilishni maqsad qiladi.

Tadqiqotning sonli namoyishi bu gʻoyaning ayniqsa qaror chegarasi va inson nazorati nuqtai nazaridan nimani anglatishi mumkinligini koʻrsatadi. Anʼanaviy modelda τ = 0,50 chegarasi ishlatilib barcha holatlar ikkilik qarorga majburlangan boʻlsa, UVIF yoʻnaltirilgan tizimda τ = 0,98 signal chegarasi va τ = 0,93 dan boshlanadigan koʻrib chiqish hududi belgilangan. Bu yondashuv notoʻgʻri musbatlar sonini 85 dan 24 ga kamaytirgan, biroq ikkilik baholashda notoʻgʻri manfiylar sonini 1 dan 34 ga oshirgan. Shu sababli tadqiqot “barcha metrikalar bir vaqtning oʻzida yaxshilandi” degan xulosani qoʻllab-quvvatlamaydi; aksincha xavfsizlik, yolgʻon signal yuki, noaniqlik va inson koʻrib chiqishi oʻrtasida ochiq operatsion murosani oʻrnatadi.

Turkiya nuqtai nazaridan: UVIF yondashuvi Turkiyada sogʻliqni saqlash sunʼiy intellekti, avtonom tizimlar, energiya boshqaruvi, kiberxavfsizlik yoki institutsional qarorlarni qoʻllab-quvvatlash kabi sohalarda oʻrganilishi mumkin boʻlgan dizayn ramkasini taklif qiladi; ammo tadqiqotdagi sonli PneumoniaMNIST natijalarini Turkiyadagi klinik amaliyotlarga yoki boshqa sunʼiy intellekt tizimlariga toʻgʻridan-toʻgʻri koʻchirish mumkin emas. Mahalliy qoʻllash uchun turk bemor populyatsiyalari yoki tegishli dala maʼlumotlari, haqiqiy ish jarayonlari, inson nazorati, xato xarajatlari, qonunchilik, hisoblash resurslari va maqbul xavf darajalari mustaqil ravishda tasdiqlanishi kerak.

Tadqiqotning asosiy savoli nima?

Tadqiqotning asosiy savoli quyidagicha: Uzoq vaqt davomida oʻzgarib turadigan muhitlarda ishlashi kerak boʻlgan tizim uchun intellektni bitta maqsad funksiyasini maksimal darajaga chiqarish oʻrniga, bir nechta qarama-qarshi kuchlar oʻrtasida barqaror muvozanatni saqlash qobiliyati sifatida taʼriflash mumkinmi?

Muallif zamonaviy sunʼiy intellekt tizimlarining katta qismida yoʻqotishni minimallashtirish, mukofotni maksimallashtirish yoki ehtimollikni maksimallashtirish kabi skalyar maqsadlar ustun ekanini taʼkidlaydi. Bu yondashuv tor va yaxshi belgilangan muammolarda kuchli boʻlsa-da, taqsimot siljishi, resurs sarfi, mukofotdan suiisteʼmol qilish, notoʻgʻri maqsad belgilash va uzoq muddatli moslashuv kabi muammolarda oʻzi yetarli boʻlmasligi mumkin.

UVIF taklifi optimallashtirishni butunlay yoʻq qilish emas. Tadqiqotda optimallashtirish, mustahkamlovchi oʻrganish, faol xulosa chiqarish va maʼlumotlarga asoslangan oʻrganish UVIF ichida lokal mexanizmlar sifatida qoʻllanishi mumkinligi; asosiy farq esa ushbu mexanizmlar ustida qaysi tashkiliy tamoyil turishida ekanligi qayd etiladi.

Optimallashtirishdan variatsion muvozanatga oʻtish nimani anglatadi?

Klassik optimallashtirishda tizim koʻpincha bitta maqsad sirtining eng yaxshi nuqtasiga qarab harakat qiladi. UVIFda esa “bitta eng yaxshi nuqta” oʻrniga turli bosimlar birgalikda qondirilishi mumkin boʻlgan yashashga yaroqli muvozanat hududi ilgari suriladi. Tadqiqotning 3-rasmida bu farq vizual tarzda koʻrsatilgan: klassik optimallashtirish tomoni bitta choʻqqiga qarab intilgan boʻlsa, UVIF tomoni turli kuchlar birgalikda muvozanatlashadigan keng hudud bilan ifodalangan.

Bu yondashuvda yuqori qisqa muddatli samaradorlik oʻz-oʻzicha intellekt belgisi emas. Tizimning muhit oʻzgarganda ishlashda davom etishi, cheklangan energiya va hisoblash resurslari bilan funksiyasini saqlashi, muhim bilimlarini yoʻqotmasligi va buzilishdan keyin yana yashashga yaroqli ish hududiga qayta olishi yanada fundamental xususiyatlar sifatida qaraladi.

Variatsion Muvozanat qanday taʼriflanadi?

Tadqiqot aqlli tizimning holatlar fazosini \(S\), vaqtga bogʻliq holatini esa \(s(t)\in S\) bilan ifodalaydi. Manbada tizim dinamikasi quyidagicha taʼriflangan:

\[ \dot{s}(t)=F(s(t),t) := E_{\mathrm{pull}} - D_{\mathrm{drag}} - P_{\mathrm{prot}} + A_{\mathrm{eff}} + S_{\mathrm{sus}} \]

Bu yerda \(E_{\mathrm{pull}}\) epistemik tortishni, \(D_{\mathrm{drag}}\) hisoblash qarshiligi/xarajatini, \(P_{\mathrm{prot}}\) selektiv himoyani, \(A_{\mathrm{eff}}\) harakat samaradorligini va \(S_{\mathrm{sus}}\) barqarorlik maydonini ifodalaydi. Tenglama UVIFning besh kuchli formal yadrosini koʻrsatadi.

Variatsion Muvozanat uchun manbada berilgan asosiy shart:

\[ F(s^*,t)=0, \qquad s^*\in C_{\mathrm{adm}} \]

koʻrinishidadir. \(s^*\) muvozanat holatini, \(C_{\mathrm{adm}}\) esa tizim ichida qolishi kerak boʻlgan maqbul holatlar toʻplamini bildiradi.

Muallif muvozanatni faqat bitta nuqta sifatida koʻrmaydi. Real tizimlarda Variatsion Muvozanat koʻpincha bir manifold, yaʼni tizim turli sharoitlarga moslashar ekan, uning ichida harakatlana oladigan koʻp oʻlchovli barqaror ish hududi boʻlishi mumkinligini ilgari suradi.

UVIFning besh asosiy kuchi nima?

1. Epistemik tortish: Tizim qancha oʻrganishi kerak?

Epistemic Pull tizimning atrof-muhit, oʻz holati va harakatlari natijalari haqidagi noaniqlikni kamaytirish tendensiyasini ifodalaydi. Tadqiqotda bu kuch kutilayotgan axborot yutugʻining gradienti bilan bogʻlanadi:

\[ E_{\mathrm{pull}}(s) \propto \nabla_s EIG(s) \]

Bu yerda kutilayotgan axborot yutugʻi yangi holatga oʻtish tizim noaniqligini qanchalik kamaytirishi mumkinligini ifodalaydi. UVIF nuqtai nazaridan koʻproq maʼlumot har doim ham yaxshiroq emas; maʼlumot toʻplash vaqti, energiya sarfi, hisoblash xarajati va xavflari boshqa kuchlar tomonidan cheklanadi.

2. Selektiv himoya: Tizim nimani oʻzgartirmasligi kerak?

Selective Protection tizimning asosiy bilim va ish tuzilmasini qisqa muddatli yangilanishlar, shovqin yoki hujumkor kirishlardan himoya qilish zaruratini ifodalaydi. Sunʼiy intellekt nuqtai nazaridan bu tushuncha barcha parametrlarning bir xil tezlikda oʻzgarishiga yoʻl qoʻyish oʻrniga, muhim bilimlarni kuchliroq himoyalash va yangi bilimlarni moslashuvchanroq yangilash gʻoyasiga mos keladi.

Muallif bu kuchni ayniqsa katastrofik unutish muammosi bilan bogʻlaydi. Biroq manbada selektiv himoya uchun ayrim boshqa kuchlardagi kabi alohida va tugallangan miqdoriy funksiya berilmagan.

3. Hisoblash qarshiligi: Koʻproq hisoblash qachon ortiqcha boʻladi?

Computational Drag hisoblash, energiya va xotira kabi resurslardan foydalanish xarajatini bevosita tizim dinamikasiga kiritadi. Manbada:

\[ D_{\mathrm{drag}}(s,\dot{s}) \propto \|\dot{s}\|^2 C(s) \]

munosabati berilgan. \(C(s)\) muayyan holatda ishlashning resurs intensivligini ifodalovchi holatga bogʻliq xarajat koeffitsiyentidir. Yuqori hisoblash xarajatiga ega holatlar, agar ular beradigan axborot yoki harakat foydasi ushbu xarajatni qoplamasa, tizim tomonidan tabiiy ravishda kamroq tanlanishi kerak.

4. Harakat samaradorligi: Tizim noaniqlik sharoitida qanday qaror qilishi kerak?

Action Efficiency faqat hisoblashning tez boʻlishini emas, balki harakatning axborot va amaliy natija nuqtai nazaridan foydali boʻlishini anglatadi. Tadqiqotdagi formula:

\[ A_{\mathrm{eff}}(s,a) \propto \mathbb{E}_{p(s'|s,a)} \left[ V(s')-C(a) \right] \]

koʻrinishidadir. \(V(s')\) ehtimoliy keyingi holatning Variatsion Muvozanatga yaqinligi jihatidan qiymatini; \(C(a)\) esa harakat xarajatini bildiradi. Shunday qilib tizim shunchaki maksimal axborot yigʻish yoki imkon qadar tez harakat qilishga emas, kutilayotgan foyda bilan xarajat oʻrtasida muvozanat oʻrnatishga yoʻnaltiriladi.

5. Barqarorlik: Tizim kelajakda ham ishlay oladimi?

Sustainability tizim oʻzining kelajakdagi ish sharoitlarini yemirib yubormasligi gʻoyasini bevosita dinamikaga kiritadi:

\[ S_{\mathrm{sus}}(s) \propto -\nabla_s R_{\mathrm{env}}(s) \]

\(R_{\mathrm{env}}(s)\) muayyan ish holati ekologik yoki operatsion resurslarni qanchalik tez sarflashini ifodalaydi. Resurs sarfini tezlashtiradigan holatlarga qarshi manfiy teskari aloqa yaratish va uzoq muddatli yashashga yaroqlilikni saqlaydigan holatlarni qoʻllab-quvvatlash maqsad qilinadi.

Maqbul holatlar toʻplami nima uchun kerak?

UVIF faqat kuchlar oʻrtasida yumshoq muvozanat oʻrnatmaydi. Muallif, shuningdek, tizim oshib ketmasligi kerak boʻlgan qatʼiy chegaralarni \(C_{\mathrm{adm}}\) maqbullik toʻplami bilan belgilaydi. Tadqiqotda bu toʻplamning toʻrtta tarkibiy qismi mavjud:

• Jismoniy amalga oshirilish: holat real resurslar va jismoniy sharoitlar bilan mumkin boʻlishi kerak.
• Xavfsizlik: tizim yoki uning muhiti nomaqbul xavf ostida qoldirilmasligi kerak.
• Etik moslik: holat qoʻllanmaning normativ qoidalariga mos boʻlishi kerak.
• Qonuniylik: tegishli huquq va tartib-qoidalarga rioya qilinishi kerak.

Bu cheklovlar kuchlar sifatida emas, balki kuchlar dinamikasi ichida ishlashi mumkin boʻlgan qatʼiy chegaralar sifatida taʼriflanadi.

Manbadagi “besh kuch / olti kuch” nomuvofiqligi

Tadqiqotning formal yadrosi va Tenglama 1 aniq besh kuchni belgilaydi: epistemik tortish, selektiv himoya, hisoblash qarshiligi, harakat samaradorligi va barqarorlik. Bunga qarshi ravishda 5-rasmda ushbu besh komponentga qoʻshimcha ravishda mustaqil Risk Force koʻrsatiladi. 7-rasmdagi sohalararo tarjimada ham risk alohida kuch qatori sifatida paydo boʻladi.

Ushbu versiyada risk kuchini asosiy besh kuchli dinamik tenglama bilan matematik jihatdan qanday birlashtirishni tushuntiruvchi alohida had berilmagan. Risk ayrim amaliy tushuntirishlarda maqbullik, operatsion yuk yoki qaror xarajatining bir qismi sifatida koʻriladi; biroq manba buni yagona formal taʼrif ostida aniq muvofiqlashtirmagan. Shu sababli besh va olti kuchli tasvirlar bir xil narsa sifatida jim tarzda birlashtirilishi mumkin emas.

Tabiatdan olingan asosiy gʻoya nima?

UVIF tabiatni ongli optimallashtirish tizimi sifatida taʼriflamaydi. Muallifning daʼvosi ancha cheklangan: uzoq muddat mavjud boʻlib qoladigan biologik va ekologik tizimlar bitta oʻzgaruvchini maksimal qilish oʻrniga bir nechta tartibga soluvchi jarayonlar oʻrtasidagi muvozanatni saqlashi kuzatuvidan sunʼiy tizimlar dizayni uchun tashkiliy tamoyillar chiqarish mumkinligi taʼkidlanadi.

Gomeostaz, gomeodinamika, ekologik bardoshlilik, oʻz-oʻzini tashkil etish va erkin energiya tamoyili ushbu konseptual ramkaning turli ilmiy tayanchlari sifatida muhokama qilinadi. Tadqiqot ularni UVIF bilan aynan bir nazariya deb aytmaydi; UVIFni bu gʻoyalar ustida umumiyroq tashkiliy til yaratishga urinish sifatida joylashtiradi.

UVIF qaysi sohalarga qoʻllanishi mumkinligini taklif qiladi?

Tadqiqot bir xil tashkiliy tamoyilni besh keng miqyosda muhokama qiladi:

• biologik tartibga solish va gomeostaz,
• ekologik bardoshlilik,
• inson kognitsiyasi va noaniqlik ostida qaror qabul qilish,
• sunʼiy intellekt va avtonom tizimlar,
• institutsional va ijtimoiy tashkilotlar.

Sogʻliqni saqlash, aqlli energiya tizimlari, avtonom transport, kiberxavfsizlik va uzoq muddatli institutsional boshqaruv uchun keltirilgan misollarning katta qismi konseptual qoʻllash ssenariylaridir. Ular tegishli sohalarda UVIF empirik ravishda tasdiqlanganini anglatmaydi.

PneumoniaMNIST tajribasi nima uchun muhim?

Tadqiqotning eng konkret eksperimental qismi PneumoniaMNIST tasvirlaridan foydalanadigan tibbiy qarorlarni qoʻllab-quvvatlash misolidir. Tajribada anʼanaviy yondashuv va UVIF yondashuvi uchun bir xil asosiy kompakt CNN prognoz modeli ishlatilgan. Demak, taqqoslashning asosiy oʻzgaruvchisi CNN arxitekturasi emas, prognoz ehtimolidan yakuniy operatsion qarorga oʻtish qoidasidir.

Anʼanaviy yondashuvda ehtimollik chegarasi \(τ=0,50\) qilib belgilangan va har bir holat bevosita normal yoki pnevmoniya sinfiga tayinlangan. UVIF yoʻnaltirilgan yondashuvda signal chegarasi \(τ=0,98\), inson koʻrib chiqishiga yoʻnaltirish hududining boshlanishi esa \(τ=0,93\) qilib berilgan.

11-rasmda 624 test holati UVIFning operatsion talqinida 380 signal, 34 koʻrib chiqish va 210 kuzatuv/shoshilinch harakat talab qilmaydigan holat sifatida yoʻnaltirilgani koʻrsatilgan. Bu uchlik tuzilma klassik ikkilik tasnifdan farq qiladi va noaniq holatlarni inson nazoratiga topshirishni UVIFning muhim qismiga aylantiradi.

Bir xil CNN ishlatilganda qaysi samaradorlik oʻzgardi?

1-jadvalda xabar qilingan natijalar quyidagicha:

Eng muhim talqin ROC-AUC oʻzgarmaganidir. UVIF yoʻnaltirilgan qaror qoidasi asosiy CNNning holatlarni tartiblash yoki ajratish qobiliyatini oshirmagan; ayni prognoz natijalari qaysi nuqtada signal, koʻrib chiqish yoki pastroq xavfli harakatga aylantirilishini oʻzgartirgan.

Notoʻgʻri musbat va notoʻgʻri manfiy yuk qanday oʻzgardi?

624 holatli test namunasining ikkilik chalkashlik matritsalari quyidagi oʻzgarishni koʻrsatadi:

Anʼanaviy chegara pnevmoniya holatlarini oʻtkazib yubormaslik uchun juda agressiv ishlaydi va faqat bitta notoʻgʻri manfiy hosil qilgan holda 85 normal holatni notoʻgʻri musbat deb belgilaydi. UVIF yoʻnaltirilgan chegara notoʻgʻri musbatlarni 24 gacha tushiradi, biroq ikkilik tasnif nuqtai nazaridan 34 notoʻgʻri manfiy hosil qiladi.

Biroq tadqiqotning operatsion UVIF talqini ushbu 34 noaniq holatni shunchaki “oʻtkazib yuborilgan holat” deb qaramaydi; 11-rasmda 34 holatli alohida Review / Koʻrib chiqish holati belgilangan. Shu sababli tizimning klinik qiymatini baholashda faqat ikkilik chalkashlik matritsasi emas, inson koʻrib chiqishiga yoʻnaltirish mexanizmi ham hisobga olinishi kerak.

12–15-rasmlar nimani koʻrsatadi?

12-rasm prognoz qilingan pnevmoniya ehtimoli bilan prognoz noaniqligi oʻrtasidagi munosabatni va UVIF qaror-energiya maydonini koʻrsatadi. Noaniqlik sinflar oʻtish hududi atrofida oshadi, chekka ehtimollarda esa kamayadi. Tadqiqot bu tuzilmani noaniq holatlarni avtomatik tarzda qatʼiy sinfga majburlash oʻrniga alohida koʻrib chiqish hududiga yoʻnaltirish uchun ishlatadi.

13-rasmda diagnostik agressivlik bilan vaznlangan klinik yuk taqqoslanadi. Egri chiziq juda agressiv qaror notoʻgʻri signal yukini oshirishi mumkinligini va yuk oraliq ish hududida pastroq boʻlishi mumkinligini koʻrsatadi. Biroq manba ushbu yuk funksiyasining real klinik xarajatlar bilan tashqi validatsiyasini taqdim etmaydi.

14-rasm \(τ=0,93\) bilan \(τ=0,98\) oʻrtasida belgilangan UVIF koʻrib chiqish hududini koʻrsatsa; 15-rasm avtomatlashtirish darajasi oshgani sari tadqiqotda taʼriflangan xavfsizlik-ishonchlilik balli kamayadigan murosani taqdim etadi. Bu rasmlar UVIFning “maksimal avtomatlashtirish” oʻrniga boshqariladigan inson nazoratini himoya qiluvchi operatsion talqinini qoʻllab-quvvatlaydi.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlaydigan natijalar

• Yagona maqsadli optimallashtirishdan tashqari, bir nechta operatsion bosimlarni alohida kuchlar sifatida koʻradigan UVIF nomli ochiq nazariy arxitektura taʼriflangan.
• Variatsion Muvozanat UVIF ichida bitta qatʼiy optimum oʻrniga oʻzgaruvchan sharoitlarda saqlanishi mumkin boʻlgan yashashga yaroqli ish hududi sifatida formallashtirilgan.
• PneumoniaMNIST namoyishida bir xil CNN natijalarining turli qaror siyosati bilan qayta ishlanishi notoʻgʻri musbat/notoʻgʻri manfiy muvozanatini sezilarli darajada oʻzgartirgan.
• UVIF yoʻnaltirilgan qaror qoidasida spetsifiklik, muvozanatlangan aniqlik, precision va F1 yuqoriroq; sezgirlik esa anʼanaviy agressiv thresholdlashga nisbatan pastroq.
• Ikkala yondashuvda ham ROC-AUC 0,967 boʻlishi samaradorlik farqi asosiy CNNning diskriminatsiya qobiliyatidan kelib chiqmaganini qoʻllab-quvvatlaydi.
• Noaniq holatlarni inson koʻrib chiqishiga yoʻnaltiradigan uchinchi operatsion holat majburiy ikkilik tasnifga muqobil sifatida koʻrsatilgan.

Tadqiqot isbotlamagan yoki hali sinamagan natijalar

• UVIF intellektning universal va tasdiqlangan nazariyasi ekani koʻrsatilmagan.
• Besh kuchli tuzilma biologiya, ekologiya, kognitsiya, sunʼiy intellekt va tashkilotlarda umumiy miqdoriy qonun bilan tasdiqlanmagan.
• PneumoniaMNIST tajribasi UVIF real klinik muhitda bemor natijasini yaxshilashini isbotlamaydi.
• UVIF yangi yoki kuchliroq tasvir klassifikatsiyasi modelini yaratgani koʻrsatilmagan; asosiy CNN ikkala taqqoslashda ham bir xil.
• 0,93 va 0,98 chegaralari turli maʼlumotlar toʻplamlari, shifoxonalar yoki xavf profillari uchun universal optimum ekani koʻrsatilmagan.
• Avtonom transport, energiya tarmogʻi, kiberxavfsizlik, ekologiya yoki institutsional boshqaruv misollarining koʻpi eksperimental UVIF validatsiyasi emas; ular konseptual qoʻllash ssenariylaridir.
• Yillar davomida ishlaydigan sunʼiy tizimlarda UVIF resurs sarfi, xavfsizlik yoki barqarorlikni haqiqatan yaxshilashini koʻrsatuvchi uzoq muddatli dala tajribasi taqdim etilmagan.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Tadqiqot dizayni

Tadqiqot ikki qatlamdan iborat. Birinchi qatlam UVIFning falsafiy va matematik konseptuallashtirilishidir. Bu yerda variatsion tamoyillar, gomeostaz, gomeodinamika, ekologik bardoshlilik va erkin energiya yondashuvi orqali besh kuchli tashkiliy arxitektura ishlab chiqilgan. Ikkinchi qatlam esa ushbu arxitekturaning operatsion qaror gʻoyasini namoyish etish maqsadida PneumoniaMNIST ustida anʼanaviy thresholdlash bilan UVIF yoʻnaltirilgan qaror marshrutlashini taqqoslaydigan eksperimental boʻlimdir.

Formal UVIF komponentlari

Eksperimental maʼlumot va asosiy model

Eksperimental taqqoslashda PneumoniaMNIST maʼlumotlar toʻplami ishlatilgan va anʼanaviy AI hamda UVIF yoʻnaltirilgan AI uchun bir xil kompakt CNN prognoz asosiy qismi saqlangan. Tadqiqot taqqoslayotgan oʻzgaruvchi modelning tasvir xususiyatlarini oʻrganish qobiliyati emas, CNN hosil qilgan ehtimollarning operatsion qarorga aylantirish usulidir.

Chalkashlik matritsalari va 11-rasmdan test baholashi jami N=624 holatda xabar qilingani koʻrinadi. Anʼanaviy chalkashlik matritsasida haqiqiy sinflar 234 normal va 390 pnevmoniya holatidan iborat.

Qaror qoidalari

Miqdoriy natijalarning talqini

UVIF yoʻnaltirilgan qaror qoidasi anʼanaviy τ=0,50 thresholdlash bilan solishtirganda notoʻgʻri musbat yukini sezilarli kamaytirgan: notoʻgʻri musbat soni 85 dan 24 ga, notoʻgʻri musbat darajasi 0,363 dan 0,103 ga tushgan. Bunga qarshi ikkilik baholashda notoʻgʻri manfiylar soni 1 dan 34 ga va notoʻgʻri manfiy darajasi 0,003 dan 0,087 ga oshgan.

Bu oʻzgarish sezgirlik va spetsifiklikda qarama-qarshi yoʻnalishda koʻrinadi. Sezgirlik 0,997 dan 0,913 ga tushgan, spetsifiklik esa 0,637 dan 0,897 ga oshgan. Muvozanatlangan aniqlikning 0,817 dan 0,905 ga koʻtarilishi sinflar oʻrtasidagi samaradorlik muvozanati manbada belgilangan UVIF ish nuqtasida yuqoriroq ekanini koʻrsatadi.

ROC-AUC ikkala yondashuv uchun ham 0,967. Bu natija asosiy prognoz modeli oʻzgarmaganiga mos keladi. Shuning uchun UVIF natijalarini “CNNning diagnostik qobiliyatini oshirdi” deb talqin qilish manba tadqiqotning eksperimental dizaynidan tashqariga chiqadi.

Tadqiqotda xabar qilinmagan eksperimental tafsilotlar

64 sahifali versiyada eksperimental natijalar batafsil grafiklar va chalkashlik matritsalari bilan berilgan boʻlsa-da, asosiy CNNning qatlam arxitekturasi, parametrlar soni, train/validation/test boʻlinishining tafsilotlari, optimizer, oʻrganish tezligi, epoch soni, batch size, maʼlumotni oshirish protsedurasi, random seed va takroriy treninglar bor-yoʻqligi ochiq xabar qilinmagan.

Bundan tashqari UVIF uchun ishlatilgan 0,93 va 0,98 chegaralar mustaqil validatsiya toʻplamidan qaysi algoritm bilan tanlangani yoki bu chegaralarning noaniqligiga doir ishonch intervallari berilmagan. Manba chegaralar “equilibrium-aware” operatsion mexanizmdan kelib chiqqanini aytadi; ammo bu tanlovni qayta ishlab chiqarish uchun yetarli batafsil kalibratsiya protsedurasi ushbu versiyada koʻrinmaydi.

Xabar qilingan samaradorlik qiymatlari uchun ishonch intervallari yoki taqqoslashlarning statistik ahamiyatiga doir gipoteza testi ham taqdim etilmagan. Shu sababli metrikalarni aniq test-set natijalari sifatida berish mumkin, ammo farqlar mustaqil namunalarda statistik jihatdan isbotlangan ustunlik deb aytish mumkin emas.

Tadqiqotning kuchli tomonlari

• Nazariy daʼvo bilan sonli qaror misoli bitta tadqiqot ichida bogʻlangan.
• Anʼanaviy va UVIF yondashuvida bir xil prognoz asosi ishlatilishi qaror qatlamining taʼsirini asosiy model oʻzgarishidan ajratishni osonlashtiradi.
• Accuracy bilan birga balanced accuracy, sensitivity, specificity, precision, F1, ROC-AUC, FP va FN kabi koʻp mezonlarning xabar qilinishi murosalarni koʻrinadigan qiladi.
• Tadqiqot oʻzining ortiqcha umumlashtirish xavfi va formal/empirik kamchiliklarini ochiq muhokama qiladi.
• Inson nazoratining noaniq holatlar uchun tizimli qaror holati sifatida koʻrilishi faqat majburiy ikkilik tasnifga asoslanmagan operatsion modelni taklif qiladi.

Asosiy cheklovlar

• UVIF hali tugallangan matematik nazariya emas, rivojlanayotgan tadqiqot dasturi sifatida taʼriflanadi.
• Besh kuchni turli sohalarda qanday miqdorlashtirish katta darajada qoʻllashga bogʻliq.
• Formal besh kuchli yadro bilan rasmlarda alohida berilgan Risk Force oʻrtasida toʻliq matematik moslashtirish berilmagan.
• Eksperimental namoyish bitta maʼlumotlar toʻplami va bitta asosiy CNN orqali berilgan.
• Uzoq muddatli moslashuv, energiya sarfi, taqsimot siljishi va yillar davom etadigan barqarorlik kabi ramkaning eng keng daʼvolari PneumoniaMNIST tajribasi bilan bevosita sinovdan oʻtkazilmagan.
• Qayta ishlab chiqarish uchun kerak boʻladigan trening tafsilotlarining muhim qismi ushbu versiyada yoʻq.
• Maʼlumot/kod bayonotidagi havola haqiqiy GitHub manzili oʻrniga placeholderni oʻz ichiga oladi.
• Sohalararo “universal tamoyil” taklifi hali biologiya, ekologiya, kognitsiya, sunʼiy intellekt va tashkilotlarda umumiy miqdoriy tajribalar bilan tasdiqlanmagan.

Manba va Usul Haqida Izoh

Toʻliq original tadqiqot nomi:
UVIF: A Nature-Aligned Framework for Intelligence, Stability, and Long-Term Adaptation
Toward Variational Equilibrium as a Universal Principle of Persistent Intelligent Organization

Muallif: Habib Hamam.

Mualliflar tartibi: Yakka muallifli tadqiqot.

Teng hissa/teng birinchi muallif: Qoʻllanilmaydi; tadqiqot yakka mualliflidir.

Masʼul muallif: Habib Hamam.

Manbada berilgan muassasalar: Faculty of Engineering, Université de Moncton, Moncton, Kanada; School of Electrical Engineering, University of Johannesburg, Johannesburg, Janubiy Afrika; International Institute of Technology and Management (IITG), Libreville, Gabon.

Manba turi: Nazariy/konseptual ramka ishlab chiqish tadqiqoti va PneumoniaMNIST ustida eksperimental konsepsiya isbotini oʻz ichiga olgan tadqiqot matni.

Taqriz holati: Bu tadqiqot taqrizdan oʻtmagan preprintdir; natijalari ushbu nashr bosqichini hisobga olgan holda baholanishi kerak.

Platforma: SSRN.

DOI: 10.2139/ssrn.6963232

Rasmiy manba havolasi: https://ssrn.com/abstract=6963232

Maqsadli jurnal: Manbada “Preprint submitted to BioSystems June 15, 2026” iborasi bor. Bu ibora BioSystemsda qabul qilingan yoki taqrizli nashr tasdigʻi sifatida talqin qilinmagan.

Yil/sana: Tadqiqot 2026 yilga tegishli; manba matni BioSystemsga topshirish sanasini 15 iyun 2026 deb beradi. SSRNdagi aniq birinchi yuklash sanasi ushbu baholashda mustaqil tasdiqlanmagan.

Jild/son/maqola raqami: Ushbu versiya uchun taqrizli jurnal jildi/soni/maqola raqami mavjud emas.

Litsenziya: Manba versiyasida qayta foydalanishga ruxsat beruvchi ochiq Creative Commons yoki ekvivalent litsenziya aniq koʻrsatilmagan. Shu sababli original maqola rasmlari Verianla HTMLiga aynan koʻchirilmagan; sonli maʼlumotlar manbaga sodiq HTML jadvallari bilan qayta taqdim etilgan.

Moliyalashtirish: Tadqiqot Université de Moncton, University of Johannesburg, IITG va CRSNG/NSERC tomonidan qoʻllab-quvvatlanganini; NSERC Grant RGPIN-2025-05918 raqamini xabar qiladi.

Maʼlumot va kod mavjudligi: Manba dastur kodi, maʼlumotlar toʻplami manbalari, qayta ishlangan natija jadvallari, yaratilgan rasmlar va qayta ishlab chiqarish materiallari Hamam (2026) manbasida borligini bildiradi. Biroq bibliografik yozuvdagi GitHub manzili “https://github.com/REPLACE-ME/UVIF” koʻrinishidagi placeholderdir. Shu sababli mavjud versiyadan haqiqiy kod repozitoriysini tasdiqlab boʻlmaydi.

Manfaatlar toʻqnashuvi: Muallif maʼlum raqobat qiluvchi moliyaviy manfaat yoki tadqiqotga taʼsir qilishi mumkin boʻlgan shaxsiy munosabatlar yoʻqligini bildiradi.

Etik bayonot: Manbada “Not applicable” deb berilgan.

CRediT hissalar bayonoti: Habib Hamam — Conceptualization, Methodology, Investigation, Software, Formal analysis, Validation, Writing – review & editing.

Manba ichidagi formal nomuvofiqlik: Tadqiqotning matn va matematik yadrosi UVIFni besh asosiy kuch bilan taʼriflaydi; biroq 5-rasm, 7-rasm va ayrim amaliy muhokamalarda Risk Force oltinchi alohida kuch sifatida koʻrsatilgan. Asosiy dinamik tenglamada mustaqil risk hadi mavjud boʻlmagani uchun ushbu ikki tasvir jim tarzda bitta formalizmga aylantirilmagan.

Eksperimental metod cheklovi: PneumoniaMNIST natijalarida bir xil kompakt CNN ishlatilgani aniq koʻrsatiladi; biroq model arxitekturasi va trening protsedurasini qayta ishlab chiqarish uchun kerak boʻladigan koʻplab giperparametrlar va maʼlumot boʻlinishi tafsilotlari ushbu versiyada ochiq berilmagan. Shuningdek, qaror chegaralarini kalibrlash protsedurasi batafsil emas.

Ilmiy mazmun chegarasi: Ushbu Verianla matnidagi UVIF arxitekturasi, tenglamalar, PneumoniaMNIST natijalari, samaradorlik qiymatlari, rasm talqinlari va cheklovlar tekshirilgan tadqiqotga asoslangan. Tashqi manbalardan yangi ilmiy tajriba, samaradorlik metrikasi yoki UVIFni qoʻllab-quvvatlovchi qoʻshimcha topilma asosiy matnga qoʻshilmagan.