Što je umjetna inteligencija – definicija i osnovni koncepti: Umjetna inteligencija (UI) općenito se definira kao područje računalnih znanosti koje razvija sustave sposobne obavljati zadatke zahtjevne ljudskom inteligencijom.
Takvi sustavi oponašaju ljudsko razmišljanje i učenje, no informacije obrađuju znatno brže i preciznije.
Ključni koncepti uključuju automatsko učenje iz podataka, pri čemu algoritmi poboljšavaju svoje odluke kroz iskustvo (strojno učenje), te modeliranje umjetnih neuronskih mreža kojima se približavamo strukturi ljudskog mozga.
UI se svrstava u tzv. „slabu” i „jaku” inteligenciju; današnje sustave uglavnom nazivamo slabom (ili uskom) AI, jer su specijalizirani za pojedinačne zadatke, dok je opća (jaka) AI – sposobna razumjeti i rješavati širok spektar problema na razini čovjeka – još nedostižna.
U praksi umjetna inteligencija uključuje tehnologije poput prepoznavanja govora i slike, obrade prirodnog jezika, robotske automatizacije i drugih metoda koje omogućuju strojno učenje i odlučivanje u stvarnom svijetu.
Povijest razvoja AI-a – od početaka do danas: Ideja o „pametnim strojevima” datira još od srednjovjekovnih mitova, ali moderni razvoj umjetne inteligencije počeo je sredinom 20. stoljeća. Alan Turing je 1950. postavio konceptualni okvir mjerenja računalne inteligencije (Turingov test), a 1956. na Dartmouth kolegiju John McCarthy formalno je uveo naziv „umjetna inteligencija” i organizirao konferenciju koja se smatra rođenjem polja.
U 1950-im i 60-im godinama razvijeni su prvi AI programi – npr. „Logic Theorist” Newella i Simona, sposoban dokazivati matematičke teoreme – što je potaknulo optimizam o strojevima koji mogu „razmišljati”.
U kasnijim desetljećima pojavili su se perceptroni i osnovne neuronske mreže te stručni sustavi (expert systems) poput MYCIN-a u medicini.
Zbog ograničene računalne snage i previsokih očekivanja, 1970-ih i 1980-ih došlo je do dva razdoblja smanjenog interesa i financiranja (tzv. „zima UI”). Prekretnica za „novi uspon” bio je 1997. kada je IBM-ov Deep Blue pobijedio svjetskog prvaka u šahu Garryja Kasparova.
U 2000-ima su na valu većih računalnih kapaciteta i novih algoritama ponovno oživjeli interesi – posebno kroz duboko učenje (Glavne zaslužnike Geoffreyja Hintona, Yann LeCuna i Yoshuu Bengia), što je dovelo do velikih pomaka u prepoznavanju govora, slike i prirodnog jezika.
U 2010-im godinama umjetna inteligencija postaje sveprisutna u svakodnevnom životu – od virtualnih asistenata (npr. Siri, Alexa) i sustava za preporuke (Netflix, Amazon) do autonomnih vozila i pametnih aplikacija.
Posljednjih godina pozornost plijeni generativna umjetna inteligencija; npr. ChatGPT, lansiran 2022. godine, temeljen na velikim jezičnim modelima, zaslužan je za dosad neviđeni interes i investicije u AI.
Područja i primjene AI-a: Primjena AI-a danas je vrlo široka.
U zdravstvu, algoritmi strojnog učenja analiziraju medicinske slike (RTG, CT, MR i dr.) kako bi pomogli u bržoj i točnijoj dijagnostici, a modeli za predviđanje boluju predviđaju rizik razvoja bolesti.
Također, jezični AI alati (kao ChatGPT) pomažu liječnicima u pripremi nalaza i komunikaciji s pacijentima.
U financijskom sektoru AI pomaže bankama i osiguravajućim društvima u upravljanju ogromnim količinama transakcijskih podataka – algoritmi segmentiraju klijente, sugeriraju personalizirane usluge i automatski procjenjuju kreditnu sposobnost, čime se ubrzava odobravanje kredita i otkrivanje prijevara.
Digitalni asistenti i chatbotovi omogućuju korisničku podršku 24/7, odgovarajući na veliku većinu rutinskih upita.
U transportu i logistici, AI optimizira rute i rasporede: analitički model temeljen na podacima o prometu i opterećenju smanjuje broj praznih vožnji i povećava iskorištenost vozila.
U skladištima roboti i autonomna vozila organiziraju sortiranje i otpremu, smanjujući potrebu za ljudskim radom u opasnim zadacima i štedeći vrijeme.
Jedna od poznatih primjena je i autonomna vozila: napredni AI sustavi sada mogu sigurno upravljati automobilima u stvarnom prometu, obećavajući veću sigurnost i učinkovitost.
U obrazovanju, AI pruža personalizirane načine učenja – učenici koriste alate za izradu bilješki, pripremu ispita ili rješavanje problema putem simulacija, čime se podržava individualizirano učenje.
Nastavnici koriste AI za automatiziranje administrativnih zadataka i procjenu znanja, oslobađajući više vremena za nastavu.
U industrijskoj proizvodnji, AI senzori i algoritmi provode prediktivno održavanje strojeva (prepoznaju kvarove prije nego što se dogode), optimiziraju proizvodne linije za veću učinkovitost i osiguravaju kvalitetu proizvoda (pravovremeno otkrivanje grešaka smanjuje broj neispravnih komada).
Ukratko, AI tehnologije već danas unapređuju rad u mnogim sektorima – od medicine i financija, preko prometa i logistike, do obrazovanja i proizvodnje – čineći procese efikasnijima i pouzdanijima.
Tehnologije koje čine AI: Temelj suvremenog AI sustava čine strojno učenje (ML), duboko učenje (DL) i umjetne neuronske mreže (ANN), kao i specijalizirane metode za obradu jezika i slike.
Kako navodi IBM, strojno učenje je podskup umjetne inteligencije, a duboko učenje je njegov podskup – ono koristi više slojeva umjetnih neurona (neuronske mreže) za učenje složenih uzoraka iz podataka.
Računalo potom iz podataka „uči” otkrivati obrasce i donosi predikcije: širenjem mreže kroz dodatne slojeve (duboke mreže) postiže se viša razina apstrakcije.
Obrada prirodnog jezika (NLP) je područje AI-ja usmjereno na razumijevanje i generiranje ljudskog jezika.
Kombinirajući statističke metode i dublje modele, NLP sustavi omogućuju računalima razumijevanje teksta i govora – primjerice, prevođenje jezika, sintetički govor ili chatbote koji odgovaraju na pitanja – simulirajući komunikaciju koja je do prije par godina bila moguća samo ljudima.
Osim toga, važne komponente AI-ja su i računalni vid (analiza slika i videa), sustavi za preporuke temeljeni na podacima, robotski sustavi i drugo.
Sve te tehnologije – od klasičnih statističkih modela, preko bayesovskih mreža i evolucijskih algoritama, do najnovijih transformera i konvolucijskih mreža – grade ekosustav umjetne inteligencije koji danas omogućuje šarolik skup aplikacija u praksi.
Prednosti i potencijalne koristi AI-a: Umjetna inteligencija donosi brojne prednosti, prvenstveno u vidu povećane učinkovitosti i inovacija.
Sustavi AI-a mogu analizirati velike količine podataka i otkrivati obrasce brže nego ljudi, što rezultira bržim donošenjem odluka i uštedama u vremenu i troškovima.
Automatska obrada zadataka rasterećuje ljudsku radnu snagu od rutinskih poslova, omogućujući ljudima fokus na kreativnije i strateške zadatke.
U gospodarstvu se AI koristi za optimizaciju procesa: npr. u proizvodnji pojednostavljuje postupke i bolje raspoređuje resurse, što povećava produktivnost i smanjuje utjecaj na okoliš.
U obrazovanju omogućuje prilagođeno učenje – AI alati prate napredak učenika i nude personalizirane materijale, dok nastavnike oslobađaju administrativnih zadataka.
U zdravstvu AI pomaže u ranom otkrivanju bolesti i planiranju tretmana, pa bolesnici dobivaju bolje ishode liječenja.
U prometu, autonomna vozila i optimizacija prometa smanjuju broj nesreća i gužve na cestama.
Globalno gledano, AI će, prema nekim procjenama, znatno povećati gospodarski rast – PwC procjenjuje da bi do 2030. AI mogao donijeti dodatnih 15,7 bilijuna USD globalnom BDP-u.
Ukratko, primjena umjetne inteligencije već danas mijenja industrije otvarajući nove mogućnosti: brže inovacije, bolju personalizaciju usluga i rješenja za složene probleme kroz naprednu analitiku i automatizaciju.
Izazovi i etička pitanja vezana uz AI: S razvojem AI-ja dolaze i značajni izazovi.
Jedan je točno uočen problem pristranosti: AI sustavi mogu perpetuirati i pojačavati postojeće društvene nejednakosti ako su trenirani na pristranim podacima (npr. na temelju spola, rase ili socioekonomskog statusa).
Time nastaju rizici diskriminacije i nejednakosti u odlukama (npr. kod odobravanja kredita ili zapošljavanja).
Nerijetko se ističe i problem „crne kutije” – složeni modeli (naročito duboke mreže) teško su objašnjivi i nedovoljno transparentni, što otežava provjeru ispravnosti i pravednosti njihovih odluka.
Sigurnost i privatnost podataka također su u fokusu: AI sustavi često zahtijevaju ogromne količine osobnih podataka, što može dovesti do narušavanja privatnosti i zlouporabe (npr. neetičko praćenje, generiranje lažnih vijesti i deepfake videozapisa).
Drugi izazov je utjecaj na tržište rada – automatizacijom poslova mnogi poslovi mogu nestati ili se izmijeniti, što zahtijeva prekvalifikaciju radnika.
Uz to, pojavljuju se pitanja odgovornosti: tko je zakonski i moralno odgovoran ako autonomni sustav pogriješi ili nanese štetu (npr. u slučajevima autonomnih vozila ili medicinskih dijagnoza)? Kao odgovor na ove izazove javlja se potreba za regulativom i etičkim okvirima.
Primjerice, EU je pripremila Akt o umjetnoj inteligenciji – prvi zakonodavni akt te vrste – kojim se postavljaju stroži uvjeti za visokorizične primjene AI-ja i zabranjuju neke potencijalno opasne prakse.
Osim toga, sve više se razvijaju smjernice za odgovorni razvoj AI-ja koje naglašavaju transparentnost, pravednost, sigurnost i ljudski nadzor u sustavima.
Ne smijemo zaboraviti ni tehničke izazove poput energetske zahtjevnosti: moćniji modeli zahtijevaju sve više računske snage.
Primjerice, Međunarodna agencija za energiju (IEA) upozorava da bi zbog AI-a do 2030. potrošnja električne energije podatkovnih centara mogla porasti preko 2 puta, što postavlja pitanja održivosti razvoja.
Budućnost umjetne inteligencije – trendovi i očekivanja: U nadolazećim godinama umjetna inteligencija trebala bi se još više integrirati u sve sfere društva.
Trendu dominira daljnji razvoj velikih modela – generativnih umjetnih inteligencija – i njihovo uvođenje u nove aplikacije.
Stručnjaci predviđaju pojavu autonomnih AI-agenta koji će samostalno izvršavati kompleksne zadatke (tzv. „agentski AI”).
Primjerice, već se radi na sustavima koji bi mogli samostalno organizirati putovanja ili poslovne procese.
Također se očekuje daljnji porast primjene tzv. multimodalnih modela koji istovremeno razumiju tekst, sliku, zvuk i druge podatke.
Tehnološki, za podršku takvim sustavima ulagat će se u specijalizirani hardver – npr. čipove dizajnirane za AI zadatke – i u širenje cloud infrastrukture.
Generativni modeli postat će uobičajeni dio softvera (npr. alati za pisanje koda, virtualni asistenti, alati za dizajn), jer kompanije već pokazuju zanimanje za njihovo korištenje u poslovnim procesima.
Paralelno se planira i intenzivirati razvoj AI u područjima poput medicine, klimatskih znanosti i obrazovanja, gdje bi AI mogao dramatično poboljšati ishode (npr. brže otkrivanje novih lijekova ili predviđanje katastrofa).
Međutim, i rizici će ostati u fokusu: osim regulative i etičkih standarda, važan će biti rad na energetskoj učinkovitosti AI-a – IEA ističe da bi do 2030. godine umjetna inteligencija znatno povećala potrošnju električne energije.
U konačnici, trendovi idu prema sve većoj autonomiji i pameti sustava uz istovremeno jačanje nadzora i usklađivanja s ljudskim vrijednostima.
Očekuje se da će globalne politike i standardi igrati važnu ulogu u oblikovanju sigurnog razvoja AI-ja, kako bi se iskoristile njegove prednosti uz minimaliziranje negativnih učinaka.
Literatura: Za navedene teze korišteni su stručni izvori i istraživanja, uključujući hrvatsku Hrvatsku enciklopediju
Sav sadržaj preuzet sa interneta, izvori: Hrvatska Enciklopedija, Europsko Vijeće, IBM