Što je umjetna inteligencija (AI)?

Definicija umjetne inteligencije

 Umjetna inteligencija je znanstvena disciplina koja se bavi razvojem računala i strojeva sposobnih za razmišljanje, učenje i djelovanje na način koji bi inače zahtijevao ljudsku inteligenciju ili za obradu podataka čiji obujam premašuje ono što ljudi mogu obraditi. 
 Umjetna inteligencija obuhvaća širok spektar područja, uključujući računalne znanosti, statistiku i analizu podataka, inženjering hardvera i softvera, lingvistiku, neuroznanost, te filozofiju i psihologiju. 
U poslovnom kontekstu, umjetna inteligencija uključuje niz tehnologija koje se uglavnom oslanjaju na strojno i duboko učenje, a koriste se za analizu podataka, predviđanja, kategorizaciju objekata, obradu prirodnog jezika, preporuke, inteligentno pretraživanje podataka i još mnogo toga.

Kako funkcionira umjetna inteligencija?

Iako se specifičnosti razlikuju ovisno o različitim tehnikama umjetne inteligencije, osnovni princip se temelji na podacima. Sustavi umjetne inteligencije uče i napreduju kroz izlaganje ogromnim količinama podataka, identificirajući obrasce i veze koje ljudi možda neće primijetiti.

Ovaj proces učenja često uključuje algoritme, koji su skup pravila ili uputa koje usmjeravaju analizu i donošenje odluka AI sustava. U strojnom učenju, popularnom podskupu umjetne inteligencije, algoritmi se treniraju na označenim ili neoznačenim podacima kako bi donosili predviđanja ili kategorizirali informacije.

Duboko učenje, daljnja specijalizacija u AI umjetna inteligencija, koristi umjetne neuronske mreže s više slojeva za obradu informacija, oponašajući strukturu i funkciju ljudskog mozga. Kroz kontinuirano učenje i prilagodbu, sustavi AI umjetne inteligencije postaju sve vještiji u izvođenju specifičnih zadataka, od prepoznavanja slika do prevođenja jezika i dalje.

Vrste umjetne inteligencije: Ključni pregledi i kategorije

Umjetna inteligencija (AI) se može podijeliti prema stupnju razvoja i funkcijama koje obavlja. Evo kratkog pregleda glavnih vrsta:

1. Reaktivne mašine: Reaktivna AI obavlja zadatke prema unaprijed programiranim pravilima bez sposobnosti učenja iz novih podataka. IBM-ov Deep Blue, koji je pobijedio šahovskog prvaka Garryja Kasparova, primjer je reaktivne mašine.
2. Ograničena memorija: Ova vrsta AI koristi memoriju za poboljšanje kroz učenje iz novih podataka. Većina današnje AI, uključujući duboko učenje, spada u ovu kategoriju.
3. Teorija uma: Teorija uma je koncept AI koji bi mogao oponašati ljudske kognitivne sposobnosti, uključujući prepoznavanje emocija i društvene interakcije. Trenutno ne postoji, ali je predmet istraživanja.
4. Samosvjesna AI: Samosvjesna AI zamišlja stroj koji je svjestan svog postojanja s intelektualnim i emocionalnim sposobnostima sličnim ljudskim. Ova faza AI još uvijek ne postoji.

Šira kategorizacija: Uska, opća i superinteligencija

1. Uska umjetna inteligencija (ANI): Sve što danas nazivamo umjetnom inteligencijom spada u usku AI, koja izvršava specifične zadatke, poput Google pretraživanja ili virtualnih asistenata.
2. Opća umjetna inteligencija (AGI): AGI bi omogućila strojevima da “misle” i “djeluju” poput ljudi, ali trenutno ne postoji.
3. Superinteligencija (ASI): ASI bi nadmašila ljudske sposobnosti u svim aspektima, ali je još uvijek daleko od stvarnosti.

Modeli treninga umjetne inteligencije

Kada tvrtke govore o umjetnoj inteligenciji, često spominju “podatke za obuku”. Ali što to zapravo znači? Umjetna inteligencija s ograničenom memorijom, koja se s vremenom poboljšava kroz obuku s novim podacima, koristi se u većini modernih AI rješenja. Strojno učenje, podskup umjetne inteligencije, koristi algoritme za analizu podataka i generiranje rezultata.

Tri glavna modela učenja često se primjenjuju u strojnom učenju:

Nadzirano učenje je metoda strojnog učenja koja povezuje određeni ulaz s izlazom koristeći označene podatke za obuku. Drugim riječima, da bi se algoritam naučio prepoznavati slike mačaka, potrebno je unijeti slike koje su već označene kao mačke. Ova vrsta učenja koristi strukturirane podatke za obuku i često se primjenjuje u zadacima poput prepoznavanja objekata ili klasifikacije.

Učenje bez nadzora temelji se na neoznačenim podacima i fokusira se na prepoznavanje obrazaca bez unaprijed definiranih rezultata. Algoritam uči iz podataka i kategorizira ih u grupe na temelju zajedničkih atributa. Ovo je korisno za identificiranje skrivenih struktura u podacima i deskriptivno modeliranje. Na primjer, učenje bez nadzora može se koristiti za segmentaciju tržišta ili analizu klastera.

Polunadzirano učenje kombinira elemente nadziranog i nenadziranog učenja. U ovom modelu, samo dio podataka je označen, dok ostali ostaju neoznačeni. Algoritam koristi označene podatke kao smjernice, a zatim samostalno organizira i strukturira neoznačene podatke kako bi postigao željene rezultate. Ova metoda je korisna kada je dostupnost označenih podataka ograničena, ali je potrebno postići visoku točnost predikcija.

Učenje s pojačanjem je pristup strojnog učenja gdje “agent” uči kroz pokušaj i pogrešku. Agent izvršava zadatak, prima povratne informacije u obliku nagrada ili kazni i prilagođava svoje ponašanje kako bi poboljšao performanse. Ovaj model učenja često se koristi u robotici, gdje, na primjer, robotska ruka uči kako pravilno podići loptu kroz ponavljane pokušaje.

Uobičajeni tipovi umjetnih neuronskih mreža

Umjetna neuronska mreža, koja se često koristi u AI treninzima, model je slobodno temeljen na ljudskom mozgu.

Neuronska mreža sastoji se od sustava umjetnih neurona—ponekad nazivanih perceptroni—koji su računalni čvorovi korišteni za klasifikaciju i analizu podataka. Podaci se unose u prvi sloj mreže, gdje svaki perceptron donosi odluku i prosljeđuje tu informaciju na više čvorova u sljedećem sloju.

Trenutno se modeli obuke s više od tri sloja nazivaju “dubokim neuronskim mrežama” ili “dubokim učenjem”. Neke moderne neuronske mreže imaju stotine ili čak tisuće slojeva. Izlaz posljednjih perceptrona obavlja zadatak postavljen mreži, poput klasifikacije objekata ili pronalaženja obrazaca u podacima.

Najčešći tipovi umjetnih neuronskih mreža uključuju:

1. Prosljeđujuće neuronske mreže (FF)

Prosljeđujuće neuronske mreže jedan su od najstarijih oblika neuronskih mreža, gdje podaci prolaze u jednom smjeru kroz slojeve umjetnih neurona dok se ne postigne izlaz. Danas se većina prosljeđujućih neuronskih mreža smatra “dubokim prosljeđujućim” s nekoliko slojeva (i više od jednog “skrivenog” sloja). Prosljeđujuće neuronske mreže obično se uparuju s algoritmom za korekciju pogrešaka zvanim “unatrag širenje” (backpropagation) koji, pojednostavljeno, počinje s rezultatom mreže i vraća se na početak, pronalazeći pogreške radi poboljšanja točnosti mreže. Mnoge jednostavne, ali moćne neuronske mreže su duboke prosljeđujuće mreže.

2. Rekurentne neuronske mreže (RNN)

Rekurentne neuronske mreže razlikuju se od prosljeđujućih mreža po tome što obično koriste vremenske nizove podataka ili podatke koji uključuju sekvence. Za razliku od prosljeđujućih neuronskih mreža, koje koriste težine u svakom čvoru mreže, rekurentne neuronske mreže imaju “sjećanje” na ono što se dogodilo u prethodnom sloju, što utječe na izlaz trenutnog sloja. Na primjer, pri obradi prirodnog jezika, RNN-ovi mogu “zapamtiti” druge riječi korištene u rečenici. RNN-ovi se često koriste za prepoznavanje govora, prevođenje i opisivanje slika.

3. Long/short term memory (LSTM)

LSTM je napredna verzija RNN-a koja može koristiti memoriju za “pamćenje” onoga što se dogodilo u prethodnim slojevima. Razlika između RNN-ova i LSTM-a je u tome što LSTM može zapamtiti što se dogodilo nekoliko slojeva unatrag, koristeći “memorijske ćelije”. LSTM se često koristi u prepoznavanju govora i izradi predviđanja.

4. Konvolucijske neuronske mreže (CNN)

CNN-ovi su među najčešćim neuronskim mrežama u suvremenoj umjetnoj inteligenciji. Najčešće se koriste za prepoznavanje slika, a CNN-ovi koriste nekoliko različitih slojeva (konvolucijski sloj, zatim sloj za grupiranje) koji filtriraju različite dijelove slike prije nego ih ponovno sastave (u potpuno povezanom sloju). Rani konvolucijski slojevi mogu tražiti jednostavne značajke slike, poput boja i rubova, prije nego što u dodatnim slojevima pretraže složenije značajke.

5. Generativne suparničke mreže (GAN)

GAN-ovi uključuju dvije neuronske mreže koje se natječu jedna protiv druge u igri koja na kraju poboljšava točnost izlaza. Jedna mreža (generator) stvara primjere koje druga mreža (diskriminator) pokušava dokazati kao istinite ili lažne. GAN-ovi su korišteni za stvaranje realističnih slika pa čak i za stvaranje umjetnosti.

Prednosti umjetne inteligencije

Primjene i slučajevi upotrebe umjetne inteligencije

Umjetna inteligencija online: Prednosti i izazovi

Umjetna inteligencija online donosi brojne prednosti, uključujući poboljšanje korisničkog iskustva putem personaliziranih preporuka i automatizaciju procesa koji štede vrijeme. Algoritmi umjetne inteligencije mogu analizirati ogromne količine podataka u realnom vremenu, omogućujući brze i precizne odluke.

Međutim, s ovim prednostima dolaze i izazovi. Glavni izazovi uključuju pitanja privatnosti i sigurnosti podataka, gdje postoji rizik od zloupotrebe osjetljivih informacija. Također, nedostatak transparentnosti u radu AI sustava može dovesti do nepovjerenja korisnika, čineći etičko korištenje ključnim za budući razvoj.

Zaključak

Umjetna inteligencija (UI) više nije samo koncept iz znanstvene fantastike; postala je ključna tehnologija koja transformira način na koji živimo i radimo. Od autonomnih vozila do personaliziranih preporuka na internetu, UI se brzo integrira u sve aspekte našeg društva.

Iako još uvijek postoje izazovi, poput etičkih dilema i pitanja privatnosti, potencijal za pozitivne promjene je ogroman. Budućnost UI obećava daljnji napredak u inovacijama i učinkovitosti, te je stoga važno nastaviti istraživati, razvijati i primjenjivati ovu tehnologiju s oprezom i odgovornošću.

Umjetna inteligencija pitanja i odgovori