O umjetnoj inteligenciji
Umjetna inteligencija (AI) postala je neizostavan dio našeg svakodnevnog života, utječući na različite aspekte društva i industrije. Od digitalnih asistenata poput Siri i Alexa do preporuka sadržaja na platformama kao što su Netflix i YouTube, AI tehnologije oblikuju način na koji komuniciramo, radimo i zabavljamo se.
Prema članku objavljenom u The New York Post, AI je već značajno promijenila područja poput zdravstva, kreativnih industrija i transporta. U zdravstvu, AI pomaže u preciznijoj dijagnostici bolesti i otkrivanju novih lijekova, dok u kreativnim industrijama omogućuje generiranje sadržaja poput scenarija i umjetničkih djela. Također, razvoj autonomnih vozila i humanoidnih robota ubrzava se, s predviđanjem da će roboti postati uobičajeni kućanski aparati.
Unatoč ovim napredcima, važno je prepoznati i izazove koje AI donosi. Etika, pristranost i odgovoran razvoj AI tehnologija ključni su aspekti koji zahtijevaju pažnju kako bi se osiguralo da AI koristi društvu na pozitivan način.
Razumijevanje umjetne inteligencije i njezinih implikacija postaje sve važnije kako tehnologija napreduje. Ovaj članak istražuje osnovne pojmove AI-ja, njegovu povijest, vrste i primjene, te etička pitanja koja prate njen razvoj.
Definicija umjetne inteligencije
Prema Oxford Dictionaryju, umjetna inteligencija (AI) je “teorija i razvoj računalnih sustava sposobnih za obavljanje zadataka koji inače zahtijevaju ljudsku inteligenciju, kao što su vizualna percepcija, prepoznavanje govora, donošenje odluka i prevođenje između jezika.” Dok Europska komisija AI definira kao “sustave koji prikazuju inteligentno ponašanje analizirajući svoje okruženje i poduzimajući akcije – s određenim stupnjem autonomije – kako bi postigli specifične ciljeve.”
Obje definicije naglašavaju osnovne značajke AI-ja: sposobnost računala da izvode zadatke koji obično zahtijevaju ljudske kognitivne sposobnosti i da analiziraju svoje okruženje kako bi djelovali autonomno. Ukratko, AI sustavi ne samo da izvršavaju specifične zadatke već i “uče” iz iskustva, prilagođavajući se i poboljšavajući svoje performanse s vremenom.
Ova sposobnost prilagodbe i neovisnog donošenja odluka predstavlja osnovu naprednih tehnologija kao što su strojno učenje i duboko učenje, koje ćemo detaljnije objasniti u nastavku.
Vrste umjetne inteligencije
Umjetna inteligencija može se podijeliti na više vrsta, ovisno o njenim sposobnostima i funkcionalnostima. Ova podjela pomaže u razumijevanju trenutnih mogućnosti AI-ja i smjera u kojem se tehnologija razvija.
Klasifikacija prema sposobnostima
Klasifikacija prema funkcionalnostima
Povijest razvoja umjetne inteligencije
Povijest razvoja umjetne inteligencije obilježena je ključnim otkrićima, razdobljima entuzijazma i stagnacije, te brzim napretkom u posljednjih nekoliko desetljeća. Ovaj pregled uključuje glavne prekretnice koje su oblikovale današnji razvoj AI-ja.
Rani razvoj i Dartmouth konferencija
Godine 1956., na Dartmouth konferenciji, pojam “umjetna inteligencija” službeno je skovan. Organizatori konferencije, među kojima su John McCarthy i Marvin Minsky, postavili su temelje istraživačkog područja AI-ja. Tijekom tog razdoblja razvijeni su rani AI programi kao što su Logic Theorist i General Problem Solver, koji su pokazali potencijal računala za rješavanje problema.
Izvor: Dartmouth College, “History of Artificial Intelligence.”
Prva AI zima
Nakon početnog entuzijazma, AI istraživanja su se suočila s brojnim izazovima, uključujući ograničenja u računalnoj snazi i nedostatak financijske podrške. Ova stagnacija, poznata kao AI zima, usporila je napredak jer su vlade i institucije smanjile ulaganja zbog nerealnih očekivanja i ograničenih rezultata.
Izvor: Wikipedia
Ekspanzija s ekspertima sustavima
Krajem 1970-ih i početkom 1980-ih, istraživači su razvili ekspertne sustave – računalne programe koji koriste pravila i baze znanja za rješavanje specifičnih problema. Ovi sustavi, poput MYCIN za dijagnostiku bolesti, našli su primjenu u medicini, financijama i industriji, što je dovelo do ponovnog interesa i ulaganja u AI.
Izvor: Expert Systems: Applications in Industry.
Druga AI zima
Unatoč uspjehu ekspertnih sustava, njihova visoka cijena razvoja i održavanja te ograničena fleksibilnost doveli su do drugog razdoblja stagnacije, poznatog kao druga AI zima. Mnoge tvrtke smanjile su ili potpuno obustavile AI projekte, i ponovno je opao interes za ulaganja u umjetnu inteligenciju.
Izvor: IEEE Spectrum, “Why Did the First and Second AI Winters Happen?”
Uspon strojnog učenja
S razvojem interneta i velikih podataka, strojno učenje postalo je dominantan pristup u AI istraživanjima. Algoritmi poput neuronskih mreža i metoda podržanih vektora (SVM) pokazali su rezultate u prepoznavanju uzoraka i klasifikaciji podataka. Ovaj napredak omogućio je sustavima da “uče” iz podataka i prilagođavaju se novim situacijama.
Izvor: Buchanan, B. G., & Shortliffe, E. H. (1984). Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project.
Duboko učenje i napredak u 21. stoljeću
Duboko učenje, podskup strojnog učenja koji koristi višeslojne neuronske mreže, revolucioniralo je područje AI-ja. Modeli kao što su CNN (konvolucijske neuronske mreže) i RNN (rekurentne neuronske mreže) omogućili su napredak u računalnom vidu, prepoznavanju govora i obrade prirodnog jezika. U ovom razdoblju ostvareni su povijesni uspjesi kao što su:
IBM Watson pobjeđuje u kvizu Jeopardy! 2011. godine.
Google DeepMind AlphaGo pobjeđuje svjetskog prvaka u igri Go 2016. godine, što se smatra velikim napretkom u AI.
Izvor: MIT Technology Review, “The Rise of Deep Learning.”
Generativna umjetna inteligencija i budućnost
Razvoj generativnih modela, poput OpenAI-ovih GPT-3 i DALL·E, donio je nove mogućnosti za stvaranje visokokvalitetnih tekstualnih i vizualnih sadržaja na temelju ulaznih podataka. Ovi modeli koriste stotine milijardi parametara i primjenjuju se u kreativnim industrijama, marketingu i dizajnu, ali također postavljaju važna etička pitanja, poput odgovornosti za generirani sadržaj i mogućnosti manipulacije informacijama.
Izvor: OpenAI, “Generative Models and the Future of AI.”
Kako funkcionira AI?
Umjetna inteligencija (AI) obuhvaća širok spektar tehnologija koje omogućuju računalnim sustavima obavljanje zadataka koji tradicionalno zahtijevaju ljudsku inteligenciju, poput prepoznavanja govora, donošenja odluka i razumijevanja prirodnog jezika. Funkcioniranje AI sustava temelji se na kombinaciji algoritama, modela podataka i računalne snage.
Opći princip funkcioniranja AI-a:
Funkcioniranje različitih kategorija AI-a:
Uska umjetna inteligencija (ANI – Artificial Narrow Intelligence):
Funkcioniranje: ANI je dizajniran za obavljanje specifičnih zadataka koristeći algoritme optimizirane za određenu funkciju. Nema sposobnost prilagodbe ili učenja izvan svoje specifične domene.
Primjer: Glasovni asistenti poput Siri koriste algoritme za prepoznavanje govora i pružanje odgovora na temelju unaprijed definiranih pravila.
Opća umjetna inteligencija (AGI – Artificial General Intelligence):
Funkcioniranje: AGI teoretski posjeduje sposobnost razumijevanja, učenja i primjene znanja u različitim kontekstima, slično ljudskoj inteligenciji. Zahtijeva napredne algoritme koji mogu generalizirati znanje i prilagoditi se novim situacijama.
Primjer: Trenutno ne postoji potpuno funkcionalan AGI sustav, ali istraživanja poput OpenAI-ovog GPT-4 pokazuju napredak prema ovoj razini inteligencije.
Super umjetna inteligencija (ASI – Artificial Super Intelligence):
Funkcioniranje: ASI bi nadmašio ljudsku inteligenciju u svim aspektima, uključujući kreativnost i društvene vještine. Zahtijevao bi sustave sposobne za samostalno učenje i evoluciju bez ljudske intervencije.
Primjer: ASI je trenutno hipotetski koncept i ne postoji u stvarnosti.
Reaktivni strojevi:
Funkcioniranje: Ovi sustavi reagiraju na trenutne ulaze bez sposobnosti pohrane prošlih iskustava ili učenja. Koriste unaprijed definirane algoritme za donošenje odluka u stvarnom vremenu.
Primjer: IBM-ov Deep Blue, koji je pobijedio svjetskog prvaka u šahu, analizirao je trenutne pozicije figura bez sjećanja na prethodne partije.
Sustavi s ograničenom memorijom:
Funkcioniranje: Ovi sustavi koriste povijesne podatke za donošenje odluka, omogućujući im učenje iz prošlih iskustava i prilagodbu budućim situacijama.
Primjer: Autonomna vozila analiziraju prethodne vožnje kako bi poboljšala navigaciju i sigurnost.
Sustavi s teorijom uma:
Funkcioniranje: Ovi sustavi teže razumijevanju ljudskih emocija, uvjerenja i namjera, omogućujući im interakciju na društveno svjestan način.
Primjer: Istraživački projekti usmjereni na razvoj robota koji mogu prepoznati i reagirati na ljudske emocionalne izraze.
Samosvjesni sustavi:
Funkcioniranje: Ovi hipotetski sustavi imali bi vlastitu svijest i razumijevanje svog postojanja, što bi im omogućilo samostalno donošenje odluka i postavljanje ciljeva.
Primjer: Trenutno ne postoje samosvjesni AI sustavi; ovaj koncept je predmet filozofskih i znanstvenih rasprava.
Razumijevanje funkcioniranja različitih kategorija AI-a ključno je za razvoj i primjenu ovih tehnologija u stvarnom svijetu. Svaka kategorija ima svoje specifičnosti i izazove, što zahtijeva prilagođene pristupe u istraživanju i implementaciji.
Kako su povezani AI, strojno učenje i duboko učenje?
Umjetna inteligencija (Artificial Intelligence – AI), strojno učenje (Machine Learning – ML), duboko učenje (Deep Learning – DL), generativna AI (GenAI), veliki jezični modeli (Large Language Models – LLM), chatboti i deepfake tehnologija i slično međusobno su povezani koncepti unutar šireg područja umjetne inteligencije. Razumijevanje njihovih odnosa ključno je za shvaćanje suvremenih AI tehnologija.
Umjetna inteligencija (AI): AI je široko područje računalne znanosti usmjereno na razvoj sustava sposobnih za obavljanje zadataka koji obično zahtijevaju ljudsku inteligenciju, poput prepoznavanja govora, donošenja odluka i razumijevanja prirodnog jezika. AI obuhvaća različite pristupe, uključujući strojno učenje i duboko učenje.
Strojno učenje (ML): ML je podskup AI-a koji se fokusira na razvoj algoritama koji omogućuju računalima da uče iz podataka i poboljšavaju svoje performanse tijekom vremena bez eksplicitnog programiranja. Primjeri ML-a uključuju algoritme za filtriranje neželjene pošte i sustave preporuka.
Duboko učenje (DL): DL je specijalizirano područje unutar ML-a koje koristi višeslojne neuronske mreže za analizu velikih skupova podataka i izvođenje složenih zadataka poput prepoznavanja slika i obrade prirodnog jezika. DL modeli automatski otkrivaju obrasce u podacima, što ih čini vrlo učinkovitim za složene zadatke.
Generativna umjetna inteligencija (GenAI): Generativna AI odnosi se na sustave koji mogu stvarati nove sadržaje, poput teksta, slika ili zvuka, na temelju naučenih obrazaca iz postojećih podataka. Ovi sustavi koriste napredne modele dubokog učenja za generiranje originalnih sadržaja.
Veliki jezični modeli (LLM): LLM-ovi su modeli dubokog učenja trenirani na ogromnim količinama tekstualnih podataka kako bi razumjeli i generirali ljudski jezik. Oni su temelj mnogih suvremenih AI aplikacija, uključujući chatbote.
Chatboti: Chatboti su AI sustavi dizajnirani za vođenje razgovora s korisnicima putem tekstualnih ili glasovnih sučelja. Mnogi moderni chatboti koriste LLM-ove za generiranje prirodnih i koherentnih odgovora, omogućujući interakciju s korisnicima na način sličan ljudskom.
Deepfake tehnologija: Deepfake tehnologija koristi generativne modele dubokog učenja za stvaranje lažnih, ali uvjerljivih vizualnih ili audio sadržaja. Ova tehnologija može manipulirati postojećim medijima ili generirati potpuno nove, što otvara pitanja o etici i sigurnosti.
- AI je krovni pojam koji obuhvaća sve ove tehnologije.
- DL je podskup strojnog učenja koji koristi složene neuronske mreže za analizu podataka.
- LLM su specifični modeli dubokog učenja fokusirani na jezične zadatke.
- ML je metoda unutar AI-a koja omogućuje računalima da uče iz podataka.
- GenAI koristi duboko učenje za stvaranje novih sadržaja.
- Chatbot često koriste LLM-ove za interakciju s korisnicima.
Ovi koncepti zajedno čine ekosustav suvremene umjetne inteligencije, gdje napredak u jednom području često potiče inovacije u drugima.
Primjene AI-a u svakodnevnom životu
Umjetna inteligencija postala je neizostavan dio našeg svakodnevnog života, integrirajući se u razne aspekte i olakšavajući mnoge aktivnosti. Evo nekoliko primjena AI-ja koje svakodnevno koristimo:
1. Digitalni asistenti: Virtualni asistenti poput Siri, Alexa i Google Assistanta koriste AI za razumijevanje i obradu glasovnih naredbi, omogućujući korisnicima upravljanje uređajima, postavljanje podsjetnika i pretraživanje informacija putem govora (Numerous AI).
2. Personalizirane preporuke: Platforme poput Netflixa, Spotifyja i Amazona koriste AI algoritme za analizu korisničkih preferencija i ponašanja, pružajući prilagođene preporuke za filmove, glazbu i proizvode (Beebom).
3. Navigacijske aplikacije: Aplikacije poput Google Mapsa i Wazea koriste AI za analizu prometnih podataka u stvarnom vremenu, predlažući najbrže rute i upozoravajući na prometne gužve ili nesreće (Numerous).
4. Financijske usluge: Banke i financijske institucije koriste AI za otkrivanje prijevara, procjenu kreditne sposobnosti i pružanje personaliziranih financijskih savjeta (Daffodil Insights).
5. Zdravstvo: AI pomaže u dijagnostici bolesti analizom medicinskih slika, predviđanju epidemija i personalizaciji tretmana na temelju genetskih informacija pacijenata (GeeksforGeeks).
6. Pametni domovi: Uređaji poput pametnih termostata, sigurnosnih sustava i kućanskih aparata koriste AI za prilagodbu postavki prema korisničkim navikama, povećavajući udobnost i energetsku učinkovitost (Tableau).
7. E-mail filtriranje: AI algoritmi pomažu u prepoznavanju i filtriranju neželjene pošte, osiguravajući da korisnici primaju samo relevantne poruke u svojim pristiglim sandučićima (Transmitter).
8. Društvene mreže: Platforme poput Facebooka i Instagrama koriste AI za prepoznavanje lica na fotografijama, moderiranje sadržaja i pružanje personaliziranih vijesti i oglasa (Newo).
Ove primjene ilustriraju kako je AI integriran u različite aspekte našeg svakodnevnog života, čineći mnoge zadatke učinkovitijima i prilagođenijima individualnim potrebama korisnika.
Utjecaj AI-a na industrije
Umjetna inteligencija značajno transformira različite industrije, uvodeći inovacije koje poboljšavaju učinkovitost, smanjuju troškove i otvaraju nove mogućnosti. Evo kako AI utječe na nekoliko ključnih sektora:
Zdravstvo: AI se koristi za analizu medicinskih podataka, što omogućuje bržu i precizniju dijagnostiku. Primjerice, sustavi za prepoznavanje obrazaca mogu otkriti abnormalnosti na radiološkim snimkama, dok chatboti pružaju pacijentima osnovne medicinske savjete. Također, AI pomaže u razvoju novih lijekova analizom velikih skupova podataka o bolestima i tretmanima.
Financije: U financijskom sektoru, AI se koristi za otkrivanje prijevara analizom transakcijskih obrazaca i prepoznavanjem sumnjivih aktivnosti. Algoritmi strojnog učenja također pomažu u procjeni kreditne sposobnosti klijenata, dok chatboti pružaju korisničku podršku u stvarnom vremenu.
Maloprodaja i e-trgovina: AI omogućuje personalizirane preporuke proizvoda analizom ponašanja kupaca. Također, koristi se za optimizaciju lanca opskrbe predviđanjem potražnje i upravljanjem zalihama. Chatboti poboljšavaju korisničku uslugu odgovaranjem na upite kupaca 24/7.
Proizvodnja: U proizvodnji, AI se koristi za prediktivno održavanje strojeva, smanjujući vrijeme zastoja i troškove popravaka. Roboti s AI-jem mogu obavljati složene zadatke na proizvodnim linijama, povećavajući produktivnost i preciznost.
Transport i logistika: AI optimizira rute dostave analizom prometnih podataka u stvarnom vremenu, smanjujući vrijeme isporuke i troškove goriva. Autonomna vozila, poput samovozećih automobila, koriste AI za navigaciju i sigurnost na cestama.
Poljoprivreda: Poljoprivrednici koriste AI za praćenje zdravlja usjeva i tla putem senzora i dronova, što omogućuje preciznu poljoprivredu i povećava prinose. Također, AI pomaže u predviđanju vremenskih uvjeta i upravljanju resursima poput vode i gnojiva.
Obrazovanje: AI omogućuje prilagođeno učenje analizom potreba i napretka učenika. Inteligentni tutori pružaju dodatnu podršku, dok sustavi za procjenu pomažu nastavnicima u praćenju uspjeha učenika.
Zabava i mediji: Streaming platforme koriste AI za preporuku sadržaja na temelju preferencija korisnika. Također, AI se koristi za generiranje sadržaja, poput glazbe ili scenarija, te za analizu tržišnih trendova (Builtin).
Primjene AI-a u svakodnevnom poslovanju:
Automatizacija zadataka: AI preuzima rutinske zadatke, poput obrade podataka ili odgovaranja na upite, oslobađajući vrijeme zaposlenicima za složenije aktivnosti.
Analiza podataka: AI analizira velike skupove podataka kako bi otkrio obrasce i pružio uvid za donošenje informiranih poslovnih odluka.
Poboljšanje korisničke usluge: Chatboti i virtualni asistenti pružaju brze odgovore na upite klijenata, povećavajući zadovoljstvo korisnika.
Personalizacija: AI omogućuje prilagođavanje proizvoda i usluga individualnim potrebama i preferencijama kupaca.
Integracija AI-ja u različite industrije donosi brojne prednosti, ali također postavlja izazove poput etičkih pitanja, privatnosti podataka i potrebe za novim vještinama među zaposlenicima. Unatoč tome, kontinuirani razvoj AI tehnologija nastavit će oblikovati budućnost poslovanja i društva u cjelini.
Izazovi i etička pitanja u razvoju AI-a
Razvoj umjetne inteligencije donosi značajne prednosti, ali također otvara niz izazova i etičkih pitanja koja zahtijevaju pažljivo razmatranje. Evo ključnih aspekata:
Pristranost i diskriminacija: AI sustavi mogu naslijediti pristranosti prisutne u podacima na kojima su trenirani, što može dovesti do diskriminatornih odluka. Na primjer, algoritmi za zapošljavanje mogu favorizirati određene demografske skupine ako su trenirani na povijesnim podacima koji odražavaju pristranosti. Amazon je 2018. godine povukao svoj AI alat za regrutaciju jer je pokazivao nepristranost prema ženama. (Reuters)
Privatnost i sigurnost podataka: AI sustavi često zahtijevaju velike količine podataka, što postavlja pitanja o privatnosti i sigurnosti. Nepravilno rukovanje osjetljivim informacijama može dovesti do kršenja privatnosti i zloupotrebe podataka. Na primjer, Cambridge Analytica skandal pokazao je kako se podaci mogu koristiti bez pristanka korisnika.
Transparentnost i objašnjivost: Mnogi AI modeli, posebno oni temeljeni na dubokom učenju, djeluju kao “crne kutije”, što znači da je teško razumjeti kako donose odluke. Ova netransparentnost može biti problematična u kritičnim područjima poput zdravstva ili pravosuđa, gdje je važno razumjeti osnovu odluka.
Odgovornost i odgovornost: Kada AI sustav donese pogrešnu odluku ili uzrokuje štetu, postavlja se pitanje tko je odgovoran – programeri, korisnici ili organizacije koje ga implementiraju? Nedostatak jasnih smjernica može otežati rješavanje ovih situacija.
Utjecaj na zapošljavanje: Automatizacija putem AI-ja može dovesti do gubitka radnih mjesta u određenim sektorima. Na primjer, autonomna vozila mogu smanjiti potrebu za vozačima kamiona. Iako AI stvara nove prilike, tranzicija može biti izazovna za radnu snagu.
Ekonomska nejednakost: Pristup naprednim AI tehnologijama može biti ograničen na bogatije organizacije i zemlje, što može produbiti ekonomsku nejednakost. Ovo postavlja pitanje pravedne distribucije koristi od AI-ja.
Autonomno oružje: Razvoj AI-a za vojne svrhe, poput autonomnih dronova, otvara etička pitanja o delegiranju odluka o životu i smrti strojevima. Postoji zabrinutost da bi takva oružja mogla djelovati bez ljudske kontrole, što bi moglo dovesti do nepredvidivih posljedica.
Manipulacija i dezinformacije: AI može generirati lažne slike, videozapise (deepfake) i tekstove, što može biti iskorišteno za širenje dezinformacija i manipulaciju javnim mnijenjem. Ovo predstavlja prijetnju demokratskim procesima i društvenoj koheziji (CompTIA Connect).
Rješavanje ovih izazova zahtijeva multidisciplinarni pristup koji uključuje tehničke stručnjake, etičare, zakonodavce i širu javnost. Razvoj jasnih smjernica, standarda i zakona ključan je za osiguranje da AI tehnologije služe društvu na etički prihvatljiv način.
Zaključak
Umjetna inteligencija je već duboko integrirana u naše živote, oblikujući kako komuniciramo, radimo i donosimo odluke. Kao tehnologija s neusporedivim potencijalom, AI nudi prilike za napredak u različitim industrijama i svakodnevnim aktivnostima, ali isto tako postavlja izazove vezane uz etiku, transparentnost i sigurnost. Kako AI tehnologije nastavljaju napredovati, postaje ključna odgovornost svih sudionika – istraživača, zakonodavaca, tvrtki i šire javnosti – da rade zajedno na razvoju i primjeni etičkih smjernica.
Dok se AI razvija u pravcu sve sofisticiranijih primjena, važno je zadržati fokus na tome kako tehnologija može služiti društvu na pravedan i odgovoran način. Uspijemo li u tome, umjetna inteligencija može otvoriti vrata za inovacije koje će ne samo unaprijediti učinkovitost i produktivnost, već i osigurati bolju kvalitetu života za sve.
