Kad Vas netko pita što je umjetna inteligencija, najjednostavniji mogući odgovor je sljedeći: Umjetna inteligencija je simulacija procesa ljudske inteligencije u formi računalnih sustava.
Kako radi umjetna inteligencija?
Uz sav medijski kaos oko razvoja umjetne inteligencije, često zaboravimo na par bitnih detalja. Prvo, prava umjetna inteligencija, dakle samomisleći stroj, ne postoji. Stručnjaci poput Mo Gawdat i drugi koji se bave pitanjima umjetne inteligencije tvrde da samomisleći strojevi dolaze kroz dva do tri desetljeća, dok su sve trenutne tehnologije bazirane na prediktivnim modelima.
Što ovo znači? Pa jednostavno, umjetna inteligencija poput ChatGPT modela koristi korisnički unos za analizu baze podataka te producira tekst koji je u osnovi sažetak postojećeg znanja. ChatGPT i slični modeli ne mogu stvarati nove informacije, već isključivo reproducirati postojeće u drukčijoj formi. Pa tako, ako pitate da Vam napiše seminarski rad ili članak za blog, dobijete alteraciju postojećih podataka temeljenu na predviđanju.
Dakle, trenutni sustavi umjetne inteligencije rade na principu konzumacije velike količine tekstualnih podataka, njihovoj analizi, definiranju uzoraka i korelacija unutar teksta, te produkcija novog teksta koji je temeljen na analizi. Dakle, kad god pitate što Vas zanima, odgovor je temeljen na analizi postojećeg sadržaja na kojem je model treniran, što omogućava produkciju koherentnog odgovora.
Principe na kojima rade trenutni modeli možemo sažeti na sljedeće: učenje, rasuđivanje, korekcija.
Učenje: Ovaj aspekt AI programiranja usredotočuje se na stjecanje podataka i stvaranje pravila o tome kako pretvoriti podatke u djelotvorne informacije. Pravila, nazvana algoritmi, pružaju računalnim uređajima korake po korake kako bi završili određeni zadatak.
Procesi zaključivanja: Zaključivanje se može definirati kao sposobnost odabira pravilnog algoritma da bi se postigao željeni rezultat.
Samo-ispitivanje: Osmišljeno kako bi sustav sam prilagođavao algoritme i osiguravao da pružaju najtočnije moguće rezultate.
Zašto je umjetna inteligencija važna?
Umjetna inteligencija je važna jer može pružiti poduzećima nove uvide u poslovanje i razabrati nove vrste podataka kojih voditelji i analitičari možda nisu bili svjesni. U nekim slučajevima AI može mnogo bolje obavljati analitičke zadatke od ljudi.
Ovo je posebno naglašeno u slučaju kada imate ponavljajuće zadatke s mnogo detalja, poput analize velikog broja pravnih dokumenata ili baze podataka s preferencijama kupaca. U ovakvim situacijama možete biti sigurni da će AI alati brzo i s relativno malo pogrešaka obaviti zadatak. Naravno, ovakve sposobnosti su potaknule kompanije da istražuju nove poslovne prilike. Već smo pisali o integraciji AI sustava za obradu podataka, programiranje u oblaku i slično.
Prije trenutnog vala razvoja, bilo je teško zamisliti upotrebu računalnog softvera za povezivanje vozača s taksijima, ali danas je Uber postao jedna od najvećih tvrtki na svijetu upravo zbog toga. Koristi sofisticirane algoritme strojnog učenja kako bi točno predvidio kada će ljudima najvjerojatnije biti potrebne vožnje u određenim područjima, što pomaže da se vozači proaktivno stave na cestu prije nego što budu potrebni.
Google je možda najbolji primjer, jer je jedan od najvećih igrača u raznim online uslugama te koristi strojno učenje za razumijevanje kako ljudi koriste usluge i zatim ih poboljšava. Još 2017. izvršni direktor tvrtke, Sundar Pichai, izjavio je da će Google djelovati kao tvrtka koja je “AI first”.
Najveće i najuspješnije tvrtke današnjice koriste AI za poboljšanje svojih operacija i stjecanje prednosti u odnosu na konkurenciju. Ovaj trend će se nastaviti, a uskoro će i mikro i mini kompanije imati dostupne AI alate za poboljšavanje procesa.
Koje su prednosti i nedostaci umjetne inteligencije?
Tehnologije umjetnih neuronskih mreža i dubokog učenja brzo napreduju, prije svega jer AI procesira velike količine podataka brže i daje točnije predikcije nego što to mogu ljudski operateri. Dok bi velika količina podataka koja se stvara svakodnevno preplavila ljudskog istraživača, AI aplikacije koje koriste strojno učenje mogu preuzeti te podatke i brzo ih pretvoriti u korisne informacije. No, trenutno su ovakvi procesi dostupni samo velikim kompanijama zbog visoke cijene kalkulacija, osobito na skupovima podataka od nekoliko milijuna ili čak milijardi korisnika.
Prednosti:
- Dobar u zadacima usredotočenim na detalje;
- Smanjeno vrijeme za zadatke koji zahtijevaju velike količine podataka;
- Dostavlja dosljedne rezultate;
- AI-powered virtualni agenti uvijek su dostupni.
Nedostaci:
- Cijena
- Zahtijeva dubinsko tehničko znanje;
- Ograničena ponuda kvalificiranih radnika za izgradnju AI alata
- Zna samo ono što mu je prikazano
- Nema mogućnost generalizacije s jednog zadatka na drugi.
Jaka umjetna inteligencija (strong AI) i slaba umjetna inteligencija (weak AI)
Slab AI, također poznat kao uska AI, je sustav koji je dizajniran i obučen da izvrši određeni zadatak. Industrijski roboti i virtualni osobni asistenti, poput Appleovog Siri-ja, koriste slabu AI.
Jaka AI, također poznata kao umjetna opća inteligencija (AGI), opisuje programiranje koje može replicirati kognitivne sposobnosti ljudskog mozga. Kada se suoči s nepoznatim zadatkom, snažni AI sustav može koristiti nejasnu logiku kako bi primijenio znanje iz jednog područja na drugo i autonomno pronašao rješenje. U teoriji, snažni AI program trebao bi moći proći Turingov test i kineski sobni test.
4 vrste umjetne inteligencije
Arend Hintze, docent za integrativnu biologiju i računarstvo na Sveučilištu Michigan State, objasnio je u članku iz 2016. godine da se AI može kategorizirati u četiri vrste, počevši od inteligentnih sustava usmjerenih na zadatke koji se danas široko koriste i napredovanje prema svjesnim sustavima, koji još ne postoje.
Kategorije su sljedeće:
- Reaktivni strojevi. Ovi AI sustavi nemaju memora i usmjereni su na specifične zadatke. Primjer je Deep Blue, IBM-ov šahovski program koji je pobijedio Garryja Kasparova devedesetih godina. Deep Blue može prepoznati figure na šahovskoj ploči i predviđati poteze, ali budući da nema memoriju, ne može koristiti prošla iskustva kako bi informirao buduća.
- Ograničena memorija. AI sustavi koji imaju memoriju, pa mogu koristiti prošla iskustva za donošenje budućih odluka. Neki od funkcija donošenja odluka u autonomnim vozilima dizajnirani su na ovaj način.
- Teorija uma je psihološki pojam. Kada se primijeni na AI, to znači da sustav ima društvenu inteligenciju za razumijevanje emocija. Ovaj tip AI-a može zaključiti ljudske namjere i predvidjeti ponašanje, što je potrebna vještina da AI sustavi postanu integralni članovi ljudskih timova.
- Svjesni stroj. U ovoj kategoriji AI sustavi imaju osjećaj za sebe, što im daje svijest. Strojevi s samosviješću razumiju svoje trenutno stanje. Ovaj tip AI-a još ne postoji.
Primjene umjetne inteligencije
Automatizacija: Kada se kombinira s AI tehnologijama, automatizacija širi obujam i vrste zadataka koji se obavljaju. Primjer je robotska automatizacija procesa (RPA), vrsta softvera koji automatizira ponavljajuće zadatke obrade podataka temeljene na pravilima koji su tradicionalno obavljani od strane ljudi. Kada se kombinira s strojnim učenjem i novim AI alatima, RPA može automatizirati veći dio poslova u poduzećima, omogućavajući taktičkim botovima RPA-a da prenesu inteligenciju iz AI-a i reagiraju na promjene u procesima.
Strojno učenje: To je znanost o tome kako računalo djeluje bez programiranja. Duboko učenje je podskup strojnog učenja koji se jednostavno može zamisliti kao automatizacija prediktivne analitike.
Strojni vid. Ova tehnologija daje stroju sposobnost da vidi. Strojni vid bilježi i analizira vizualne informacije koristeći kameru, analognu-digitalnu konverziju i digitalnu obradu signala. Često se uspoređuje s ljudskim vidom, ali strojni vid nije ograničen biologijom i može se programirati da vidi kroz zidove, na primjer.
Prirodna obrada jezika (NLP). To je obrada ljudskog jezika pomoću računalnog programa. Jedan od najstarijih i najpoznatijih primjera NLP-a je otkrivanje spama, što se temelji na pregledu naslova i teksta e-pošte kako bi se utvrdilo je li smeće.
Robotika. Ova grana inženjerstva usredotočena je na dizajn i proizvodnju robota. Roboti se često koriste za obavljanje zadataka koji su teški za ljude ili se obavljaju dosljedno. Na primjer, roboti se koriste na proizvodnim linijama za proizvodnju automobila ili od strane NASA-e za premještanje velikih objekata u svemiru.
Samovozeći automobili. Autonomna vozila koriste kombinaciju računalnog vida, prepoznavanja slika i dubokog učenja kako bi razvila automatizirane vještine upravljanja vozilom, zadržavajući se u određenoj traci i izbjegavajući neočekivane prepreke, poput pješaka.
Zašto je umjetna inteligencija važna?
Jedan od glavnih razloga zašto je AI važna je njezina sposobnost obrade i analize velike količine podataka brže i učinkovitije nego što to može činiti ljudski um. Ovo otvara mogućnosti za otkrivanje skrivenih uzoraka, pronalaženje optimiziranih rješenja i donošenje informiranih odluka. Primjena AI u područjima poput zdravstva, financija, transporta i sigurnosti omogućuje bolju dijagnostiku, personalizirane usluge, veću sigurnost i efikasnije procese. Dakle, kad se pitate što je umjetna inteligencija, možda je najbolje reći, to je sustav koji pomaže u donošenju odluka.
AI također doprinosi automatizaciji mnogih poslovnih i svakodnevnih zadataka, čime oslobađa vrijeme i resurse za kreativnost, inovacije i dublje razumijevanje. Kombinacija umjetne inteligencije s drugim tehnologijama kao što su robotika, internet stvari (IoT) i virtualna stvarnost otvara put ka inteligentnom okruženju koje može prilagoditi i unaprijediti naš životni stil.
Važnost AI također proizlazi iz sposobnosti rješavanja kompleksnih problema i suočavanja s izazovima s kojima se susrećemo kao društvo. Od borbe protiv klimatskih promjena do rješavanja globalnih zdravstvenih izazova, AI pruža alate i tehnike za pronalaženje inovativnih rješenja.
Ključno je istaknuti da, unatoč brojnim prednostima, AI također postavlja izazove i potencijalne rizike, uključujući etička pitanja, privatnost podataka i nejednakosti. Stoga je važno da se razvoj i primjena AI provode uz odgovarajuće regulacije, transparentnost i odgovornost.
