Što je umjetna inteligencija

Q: Koje su neke primjene UI?

UI se koristi u širokom rasponu aplikacija , uključujući prepoznavanje slike i govora, obradu prirodnog jezika, robotiku, autonomna vozila, zdravstvo, financije itd.

Umjetna inteligencija je sposobnost računala ili robota da obavljaju zadatke koji obično zahtijevaju ljudsku inteligenciju, poput vizualnog prepoznavanja, prepoznavanja govora, donošenja odluka i prevođenja jezika. Umjetna inteligencija je znanost i inženjerstvo stvaranja inteligentnih strojeva i programa. Umjetna inteligencija se može primijeniti na različita područja kao što su medicina, obrazovanje, zabava i sigurnost.

Umjetna inteligencija (UI) je interdisciplinarno područje istraživanja koje se bavi stvaranjem računalnih sistema koji imaju sposobnosti, odnosno karakteristiku ljudskog razmišljanja. Poput učenja, razumijevanja, planiranja, razumijevanja prirodnog jezika i prepoznavanja objekata.

UI se temelji na ideji da se ljudski intelekt može modelirati i simulirati na računalu. To zahtijeva integraciju različitih disciplina, kao što su računarstvo, psihologija, filozofija, neuroznanost i lingvistika.

Jedno od glavnih područja UI-a je strojno učenje. Ono se bavi stvaranjem računalnih modela koji mogu automatski učiti iz podataka i na osnovu njih donositi zaključke. Druga važna područja su strojno razumijevanje jezika, računalna percepcija i robotika.

UI je postala sve prisutnija u svakodnevnom životu, od virtualnih asistenata na pametnim telefonima do automatiziranog rada u tvornicama. Očekuje se kako će u budućnosti UI imati još veći utjecaj na društvo i ekonomiju, zbog čega se ova disciplina smatra jednom od ključnih tehnologija 21. stoljeća.

Vrste umjetne inteligencije

Postoje različite vrste umjetne inteligencije prema njihovim sposobnostima i funkcionalnostima. Prema sposobnostima, umjetna inteligencija se može podijeliti na tri kategorije: uska umjetna inteligencija (UUI), opća umjetna inteligencija (OUI) i superumjetna inteligencija (SUI).

Uska umjetna inteligencija (UUI)

Uska umjetna inteligencija (UUI) je vrsta umjetne inteligencije koja je specijalizirana za jedan zadatak ili domenu, poput prepoznavanja lica, igranja šaha ili pretraživanja interneta. UUI ne može obavljati zadatke izvan svog područja i nema samosvijesti ili mogućnost razumijevanja konteksta.

Softverska rješenja: virtualni asistenti, softver za analizu slika, tražilice, sustavi prepoznavanja govora i lica
„Ugrađena” umjetna inteligencija: roboti, autonomni automobili, bespilotne letjelice…

Opća umjetna inteligencija (OUI)

Opća umjetna inteligencija (OUI) je vrsta umjetne inteligencije koja bi mogla obavljati bilo koji zadatak koji ljudska inteligencija može obaviti, poput učenja iz različitih izvora, razumijevanja emocija i namjera drugih bića i stvaranja novih ideja. Iako još ne postoji u stvarnosti, OUI je cilj mnogih istraživača.

Superumjetna inteligencija (SUI)

SUI je vrsta umjetne inteligencije koja bi nadmašila ljudsku inteligenciju u svim aspektima, uključujući kreativnost, mudrost i društvene vještine. Ona bi mogla kontrolirati ili utjecati na druge oblike umjetne ili prirodne inteligencije. SUI je također hipotetski koncept koji bi mogao imati velike posljedice za čovječanstvo.

Funkcionalnosti

Prema funkcionalnostima, umjetna inteligencija se može podijeliti na četiri kategorije: reaktivni strojevi (RS), strojevi s ograničenom memorijom (SOM), strojevi s teorijom uma (STU) i samosvjesni strojevi (SS).

Reaktivni strojevi (RS)

Reaktivni strojevi (RS) su najjednostavniji oblik umjetne inteligencije koji reagiraju na ulaz bez pamćenja ili učenja iz prošlosti. Primjer RS je Deep Blue, računalo koje je pobijedilo prvaka šaha Garry Kasparova 1997. godine.

Strojevi s ograničenom memorijom (SOM)

Strojevi s ograničenom memorijom (SOM) su strojevi koji mogu pohraniti neke informacije iz prošlosti kako bi poboljšali svoje performanse u sadašnjosti. Primjer SOM su autonomna vozila koja koriste senzore i kamere za praćenje prometa i okoline.

Strojevi s teorijom uma (STU)

Strojevi s teorijom uma (STU) su strojevi koji mogu razumjeti misli i osjećaje drugih entiteta te predvidjeti njihovo ponašanje. Primjer STU su robotski kućni ljubimci koji mogu pokazivati empatiju i privrženost svojim vlasnicima.

Samosvjesni strojevi (SS)

Samosvjesni strojevi (SS) su strojevi koji imaju svijest o sebi i svojoj ulozi u svijetu. Oni mogu imati vlastite ciljeve, želje i vrijednosti te biti sposobni za samopoboljšanje. Primjer SS još ne postoji u stvarnosti, ali bi bio sličan HAL-u 9000 iz filma “2001: Odiseja u svemiru”.

Strojno učenje

Domena umjetne inteligencije (UI) obuhvaća golemu lepezu znanja, a unutar nje leži zamršeno potpodručje strojnog učenja, koje se manifestira u različitim oblicima. Utvrđena je činjenica da postoje različite vrste tehnika strojnog učenja, od kojih svaka ima svoje jedinstvene snage i slabosti.

Nadzirano strojno učenje

U središtu strojnog učenja nalazi se zadivljujući koncept nadziranog učenja, neprocjenjive tehnike koja olakšava obuku sustava umjetne inteligencije s označenim podacima, gdje je svaka podatkovna točka popraćena odgovarajućim točnim odgovorima. Temeljno načelo uključuje poticanje sustava na prepoznavanje istaknutih obrazaca i izdvajanje relevantnih značajki iz ulaznih podataka, što u konačnici kulminira sposobnošću stroja da napravi točna i pouzdana predviđanja na temelju stečenog znanja. Tolika je nevjerojatna moć nadziranog učenja, dinamičnog pristupa koji brzo mijenja krajolik umjetne inteligencije.

Nenadzirano strojno učenje

Za razliku od svog nadziranog dvojnika, nenadzirano učenje predstavlja intrigantnu paradigmu koja postavlja jedinstveni izazov sustavu umjetne inteligencije. Za razliku od pružanja označenih podataka, stroj se umjesto toga mora oslanjati na inherentna svojstva neoznačenih podataka za učenje, tražeći smislene obrasce i odnose neovisno, lišen bilo kakvog oblika smjernica ili prethodnog znanja. Ovaj izvanredan pristup ima ogromnu korist u identificiranju i razotkrivanju složenih skrivenih struktura u podacima, olakšavajući grupiranje sličnih podatkovnih točaka zajedno i omogućavajući izvlačenje vrijednih uvida iz neobrađenih ulaznih podataka. U biti, učenje bez nadzora predstavlja uvjerljivu tehniku koja omogućuje strojevima da samostalno uče, nudeći neviđenu fleksibilnost i prilagodljivost u području umjetne inteligencije.

Učenje s pojačanjem

Jedan od najzadivljujućih pristupa obuci umjetne inteligencije, učenje s pojačanjem funkcionira na principu učenja putem pokušaja i pogrešaka, slično načinu na koji ljudi razvijaju nove vještine kroz iskustvo. U svojoj srži, sustav prima povratne informacije u obliku nagrada ili kazni na temelju svojih radnji, tjerajući stroj da identificira optimalne odluke koje maksimiziraju njegove kumulativne nagrade tijekom vremena. Poduzimanjem iterativnog procesa eksperimentiranja i analize, sustav postupno usavršava svoje sposobnosti donošenja odluka, postupno evoluirajući do stanja veće stručnosti i točnosti. U biti, učenje s potkrepljenjem predstavlja uzbudljivu granicu u području umjetne inteligencije, omogućujući strojevima da dinamički uče i prilagode se promjenjivim okolnostima, dok usput maksimiziraju svoje nagrade.

Duboko učenje

Duboko učenje, dinamično podpolje strojnog učenja, predstavlja intrigantan pristup koji iskorištava nevjerojatnu moć neuronskih mreža za učenje iz ogromnih skupova podataka. Ove mreže, nadahnute zamršenom strukturom i funkcionalnošću ljudskog mozga, posjeduju nevjerojatan kapacitet za obradu i analizu podataka, što im omogućuje izvođenje vrlo složenih zadataka kao što je prepoznavanje slike i govora s izuzetnom točnošću i pouzdanošću. Da bi postigli takve podvige, algoritmi dubokog učenja zahtijevaju ogromne količine podataka i računalne snage, budući da neuronske mreže moraju proći opsežnu obuku kako bi učinkovito optimizirale svoje performanse. Unatoč tome, potencijalne primjene dubinskog učenja su mnogostruke, od poboljšanja medicinskih dijagnoza i predviđanja ponašanja potrošača do vožnje autonomnih vozila i revolucioniranja polja robotike. Kao takvo, dubinsko učenje predstavlja uzbudljivo polje u području umjetne inteligencije, nudeći bezgranične mogućnosti za inovacije i napredak.

Primjene umjetne inteligencije

Umjetna inteligencija ima različite primjene u današnjem društvu. Ona postaje neophodna za današnje vrijeme jer može rješavati složene probleme na učinkovit način u više industrija, poput zdravstva, zabave, financija, obrazovanja i sl. AI nam čini svakodnevni život udobnijim i bržim.

Samovozeća vozila

UI se koristi za razvoj autonomnih vozila koja se mogu voziti bez potrebe za ljudskim intervencijama. Očekuje se kako će ova tehnologija poboljšati sigurnost na cestama, smanjiti gužve u prometu te učiniti prijevoz efikasnijim.

Virtualni asistenti

UI se koristi za stvaranje virtualnih asistenata koji mogu razumjeti prirodni jezik i odgovarati na zahtjeve korisnika. Primjeri uključuju Amazonovu Alexu, Appleovu Siri i Google Assistant. Ti asistenti mogu pomoći korisnicima s zadacima poput planiranja sastanaka, reprodukcije glazbe i pretraživanja interneta.

Zdravstvo

UI se koristi za poboljšanje dijagnoze i liječenje bolesti. Na primjer, algoritmi UI mogu pomoći liječnicima da brže i točnije identificiraju stanice raka na medicinskim slikama. UI se također koristi za razvoj novih lijekova i pronalaženje novih tretmana za bolesti.

Robotika

UI se koristi za razvoj robota koji mogu raditi uz ljude u različitim okruženjima. Ti roboti se mogu koristiti u proizvodnji, poljoprivredi i drugim industrijama za poboljšanje produktivnosti i učinkovitosti.

umjetna-inteligencija-u-prepoznavanju-slika-i-govora

Prepoznavanje slika i govora

UI se koristi za razvoj sustava koji mogu razumjeti i odgovarati na slike i govor. Ova tehnologija se koristi u aplikacijama poput prepoznavanja lica, glasovno upravljanje uređajima i automatizirani softver za prijevod.

umjetna-inteligencija-u-financijama-i-bankarstvu

Financije i bankarstvo

UI se koristi za otkrivanje i sprječavanje prijevara, analizu financijskih podataka i donošenje boljih investicijskih odluka. UI sustavi se također mogu koristiti za pružanje personaliziranih financijskih savjeta kupcima.

umjetna-inteligencija-u-Korisnickoj-podrsci

Korisnička podrška

UI-om potpomognuti chatbotovi se koriste za pružanje 24/7 korisničke podrške za tvrtke. Chatbotovi mogu obrađivati jednostavna pitanja i pritužbe kupaca, što omogućuje ljudskim agentima za korisničku podršku da se bave složenijim pitanjima.

Kratka povijest umjetne inteligencije

1943
Warren McCulloch i Walter Pitts predlažu model umjetnih neurona u svom radu “Logički račun ideja imanentnih živčanoj aktivnosti”, koji postavlja temelje za umjetne neuronske mreže.

1950
Alan Turing objavljuje “Computing Machinery and Intelligence”, koji predlaže Turingov test kao način mjerenja sposobnosti stroja da pokaže inteligentno ponašanje jednako ljudskom.

1956
John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester i Claude Shannon organiziraju konferenciju u Dartmouthu, koja označava rođenje umjetne inteligencije kao polja proučavanja.

1957
Frank Rosenblatt predstavlja Perceptron, vrstu umjetne neuronske mreže koja može učiti iz ulaznih podataka.

1966
ELIZA, program za obradu prirodnog jezika koji emulira razgovor, razvio je Joseph Weizenbaum.

1969
Allen Newell i Herbert Simon razvili su General Problem Solver (GPS), rani primjer UI sustava za planiranje.

1974
Prva komercijalna primjena umjetne inteligencije, sustav R1, koristi se za dijagnosticiranje i liječenje infekcija krvi.

1985
Ekspertni sustav MYCIN, koji koristi pravila i logiku za postavljanje medicinskih dijagnoza, pokazuje da nadmašuje ljudske stručnjake u određenim slučajevima.

1997
IBM-ov Deep Blue pobjeđuje svjetskog šahovskog prvaka Garryja Kasparova u meču, označavajući prvi put da računalo pobjeđuje ljudskog svjetskog prvaka u šahovskom meču.

2011
IBM-ov Watson pobjeđuje dva bivša prvaka u kvizu Jeopardy!, demonstrirajući sposobnost umjetne inteligencije da razumije prirodni jezik i izvede složeno zaključivanje.

2012
Googleov DeepMind razvija sustav dubokog učenja koji može naučiti prepoznavati objekte na slikama, nadmašujući prijašnje najsuvremenije sustave za prepoznavanje slika.

2016
AlphaGo, sustav dubokog učenja koji je razvio DeepMind, pobjeđuje svjetskog prvaka u igri Go i to u nizu mečeva, demonstrirajući sposobnost UI-a da svlada složene strateške igre.

2018
OpenAI razvija GPT-2, sustav za obradu prirodnog jezika koji može generirati tekst sličan ljudskom, što izaziva zabrinutost zbog mogućnosti UI da širi dezinformacije.

2021
GPT-3, napredniji sustav za obradu prirodnog jezika, izdao je OpenAI, što je izazvalo dodatnu etičku zabrinutost o potencijalnom utjecaju umjetne inteligencije na društvo.

Pitanja i odgovori

Što je umjetna inteligencija (UI)?

Umjetna inteligencija odnosi se na sposobnost strojeva da pokažu inteligenciju sličnu ljudskoj, kao što je sposobnost rasuđivanja, učenja i rješavanja problema.

Koje su neke primjene UI?

UI se koristi u širokom rasponu aplikacija, uključujući prepoznavanje slike i govora, obradu prirodnog jezika, robotiku, autonomna vozila, zdravstvo, financije itd.

Što je strojno učenje?

Strojno učenje je potpolje umjetne inteligencije koje uključuje učenje strojeva da uče iz podataka, bez da su eksplicitno programirani. Algoritmi strojnog učenja mogu pronaći uzorke i odnose u podacima i koristiti te informacije za predviđanje ili izvođenje zadataka.

Što je duboko učenje?

Duboko učenje vrsta je strojnog učenja koje koristi neuronske mreže za modeliranje i rješavanje složenih problema. Algoritmi dubokog učenja posebno su prikladni za zadatke kao što su prepoznavanje slike i govora.

Kako radi umjetna inteligencija?

UI sustavi rade tako što obrađuju velike količine podataka i koriste algoritme za pronalaženje uzoraka i odnosa u podacima. Ti se obrasci mogu koristiti za donošenje predviđanja ili odluka na temelju novih ulaznih podataka.

Koja su etička pitanja povezana s umjetnom inteligencijom?

Neka etička pitanja vezana uz umjetnu inteligenciju uključuju premještanje s posla, privatnost i sigurnost, pristranost i pravednost te potencijalnu zlouporabu tehnologija umjetne inteligencije.

Može li UI zamijeniti ljude u radnoj snazi?

UI ima potencijal automatizirati mnoge zadatke koje trenutačno obavljaju ljudi, no malo je vjerojatno da će u potpunosti zamijeniti ljude u radnoj snazi. Umjesto toga, UI će vjerojatno povećati ljudske vještine i omogućiti radnicima da se usredotoče na složenije i kreativnije zadatke.

Je li umjetna inteligencija sigurna?

UI može biti siguran ako je projektiran i implementiran odgovorno. Međutim, postoji zabrinutost zbog mogućnosti da umjetna inteligencija uzrokuje štetu, poput širenja dezinformacija ili upotrebe autonomnog oružja.

Kako mogu saznati više o umjetnoj inteligenciji?

Dostupni su mnogi resursi za učenje o umjetnoj inteligenciji, uključujući online tečajeve, knjige, konferencije i radionice. Neki popularni online tečajevi za učenje o umjetnoj inteligenciji uključuju one koje nude Coursera, edX i Udacity.

Od besplatnih tečajeva popularan je Googlov tečaj o umjetnoj inteligenciji.