Umjetna inteligencija (UI)

29. ožujka 2023.

Što je umjetna inteligencija i koliko je napredovala?

Umjetna inteligencija (UI) – eng. artificial intelligence AI) ( je grana računalne znanosti koja se bavi razvojem računalnih sustava koji su sposobni obavljati zadatke koji inače zahtijevaju ljudsku inteligenciju, kao što su prepoznavanje slika, govora, pisanja, donošenje odluka i slično. UI se temelji na strojnom učenju i dubokom učenju, što omogućuje računalima da samostalno uče i poboljšavaju svoje performanse.

UI je napredovala vrlo brzo u posljednjih nekoliko godina, što je omogućilo računalima da obavljaju zadatke koji su prije bili nezamislivi. Primjerice, moguće je razviti sustave za prepoznavanje lica i glasa koji su gotovo jednako dobri kao i ljudi, razviti robote koji mogu samostalno obavljati zadatke u proizvodnji i drugim industrijama te razviti sustave za preporuku koji su sposobni predvidjeti ponašanje korisnika.

U budućnosti se očekuje da će UI nastaviti napredovati i postati još snažnija i sposobnija. Očekuje se da će UI biti u mogućnosti rješavati složenije probleme i obavljati zadatke koji zahtijevaju više kreativnosti i ljudske interakcije, kao što su stvaranje umjetnosti i pisanje literarnih djela. Također se očekuje da će UI imati sve veći utjecaj na svakodnevni život, poboljšavajući radne procese, usluge za korisnike i način na koji interakcioniramo s tehnologijom. Međutim, postoje i zabrinutosti oko utjecaja UI na tržište rada i privatnost, što će zahtijevati pažljivo praćenje i regulaciju tehnologije.

Vrste umjetne inteligencije

Postoji nekoliko vrsta umjetne inteligencije (UI), uključujući:

Slaba (uska) umjetna inteligencija – ovaj tip UI-a dizajniran je za rješavanje specifičnih zadataka, kao što su prepoznavanje govora ili prepoznavanje uzoraka. Ovaj tip UI-a nije sposoban za samostalno učenje novih zadataka.

Jaka umjetna inteligencija – ovaj tip UI-a razvijen je da se ponaša kao ljudski mozak i sposoban je za rješavanje različitih zadataka i učenje novih vještina na način koji je sličan ljudskom učenju.

Učenje pojačanja – ovaj tip UI-a uči kroz iskustvo i povratne informacije. Sustav je nagrađen kada obavlja zadatak ispravno, a kaznjen kada obavlja zadatak pogrešno.

Duboko učenje – ovaj tip UI-a koristi neuronske mreže da bi se identificirali obrasci u podacima i pružila predviđanja. Ova vrsta UI-a koristi se za prepoznavanje uzoraka u slikama i zvuku, kao i u prirodnom jeziku.

Evolucijska računalna inteligencija – ovaj tip UI-a koristi evolucijske algoritme da bi se pronašlo najbolje rješenje za problem. Ovaj tip UI-a može se koristiti za rješavanje problema u područjima poput robotike, ekonomije i biologije.

Strojno učenje – ovaj tip UI-a koristi algoritme koji su sposobni učiti i poboljšavati svoje performanse s povećanjem količine podataka koje im se daju. Ovaj tip UI-a koristi se u mnogim aplikacijama, uključujući preporuke proizvoda i prepoznavanje uzoraka u medicinskim slikama.

Prirodno jezično procesiranje (NLP) – ovaj tip UI-a koristi se za analizu, prevođenje i generiranje prirodnog jezika. Ovaj tip UI-a koristi se u aplikacijama kao što su chatbotovi, pretraživanje na internetu i prevođenje stranog jezika.

Ovi tipovi umjetne inteligencije se mogu međusobno kombinirati i koristiti u različitim kombinacijama kako bi se riješili različiti problemi u različitim područjima.

Koja je UI trenutno najnaprednija?

UI je vrlo širok pojam koji se odnosi na različite vrste tehnologija, pa nije lako identificirati jednu pojedinačnu tehnologiju koja je trenutno najnaprednija u svim područjima umjetne inteligencije. Međutim, u nekim područjima UI je postigao veliki napredak u posljednjih nekoliko godina. Evo nekoliko primjera:

Duboko učenje (deep learning) – Duboko učenje je trenutno jedna od najnaprednijih grana umjetne inteligencije, a zaslužan je za brojna postignuća u područjima poput prepoznavanja uzoraka u slikama i zvuku, prirodnom jeziku, robotici i drugim područjima. Primjeri uključuju razvoj autonomnih vozila, prepoznavanje lica i glasa, te predviđanje vremenskih uvjeta.
Generativni modeli – Generativni modeli su napredne tehnologije koje su razvijene da bi stvorile novi sadržaj, poput slika, zvuka i teksta, koji su vrlo realistični i vjerodostojni. Ovi modeli koriste duboko učenje i generativne neuronske mreže kako bi naučili kreirati novi sadržaj. Primjeri uključuju generiranje slika ljudi koji ne postoje u stvarnom životu, generiranje novih pjesama i priča.
Reinforcement learning (učenje pojačanja) – Reinforcement learning je tehnologija koja omogućava UI sustavima da uče putem povratne informacije koju dobivaju iz okoline, te da prilagode svoje ponašanje kako bi postigli ciljeve. Primjeri uključuju razvoj UI robota koji mogu samostalno učiti kako se kretati u prostoru i izvršavati složene zadatke.
Kvantno računanje – Kvantno računanje je nova vrsta računanja koja se temelji na kvantnim svojstvima materije. Ova tehnologija omogućava izuzetno brzo i učinkovito izvršavanje nekih vrsta izračuna, uključujući optimizacijske probleme koji su presloženi za klasične računalne sustave. Primjeri uključuju korištenje kvantnog računanja za optimizaciju logističkih i financijskih sustava.

Iako su ove tehnologije trenutno najnaprednije u svojim područjima, AI se brzo razvija, tako da će se vjerojatno pojaviti nove tehnologije koje će se smatrati naprednijim u budućnosti.