Dobrodošli u naš uvod u veštačku inteligenciju. U ovom članku ćemo predstaviti znanje osnovnog i srednjeg nivoa veštačke inteligencije. Primarni cilj biće da objasnimo principe veštačke inteligencije, uključujući njeno značenje, istorijat, nivoe, značaj, primene i buduće izglede.
Iako je stručnost često potrebna za rad u oblasti veštačke inteligencije, neophodne sposobnosti se mogu naučiti i steći bez visokog nivoa znanja. Takođe ćemo proći kroz nekoliko profila AI poslova koji bi vam mogli pomoći da steknete relevantno iskustvo.
Ključno je naglasiti da su nauka o podacima, veštačka inteligencija AI i mašinsko učenje deo iste oblasti i imaju slične primene i značenja. Veštačka inteligencija nastoji da omogući robotima da razmišljaju oponašajući ljudski intelekt. Hranjenje potrebnim informacijama i omogućavanje samokorekcije su kritični u procesu razvoja veštačke inteligencije.
Nadamo se da će vam ovaj članak pružiti dobru osnovu za dalje istraživanje ove intrigantne teme, bilo da tek počinjete sa veštačkom inteligencijom ili želite da poboljšate svoju stručnost
Šta je u stvari veštačka inteligencija?
Definicija veštačke inteligencije može da varira u zavisnosti od toga sa kim razgovarate. Osoba sa osnovnim znanjem o tehnologiji mogla bi ga povezati sa robotima, dok bi ga istraživač veštačke inteligencije verovatno opisao kao kolekciju algoritama koji mogu da generišu rezultate bez striktnih uputstava. Obe perspektive su tačne. U suštini, veštačka inteligencija predstavlja:
- Inteligentan entitet koji su napravili ljudi.
- Sposobnost inteligentnog obavljanja zadataka bez posebnih uputstava.
- Sposobnost za racionalno i humano razmišljanje i delovanje.
U svojoj osnovi, Veštačka inteligencija predstavlja disciplinu u okviru računarske nauke posvećenu simulaciji ili repliciranju ljudske inteligencije u mašinama. Ali šta tačno čini inteligentnu mašinu? Većina AI sistema se oslanja na mašinsko učenje i algoritme dubokog učenja da bi funkcionisali. Kako AI nastavlja da napreduje, određeni aspekti koji su se nekada smatrali karakteristikama veštačke inteligencije sada se mogu smatrati samo računarskim funkcijama. Na primer, kalkulator, koji je u prošlosti mogao biti klasifikovan kao AI, sada se smatra osnovnom funkcijom. Slično tome, postoji više slojeva složenosti veštačke inteligencije, koje ćemo dalje istražiti.
Istorija i evolucija veštačke inteligencije
Pojam inteligentnih bića postoji vekovima i od tada je prožimao različite industrije, kao što su obrazovanje, automobilska industrija, finansije i zdravstvo. Stari grčki mitovi su predstavljali robote, a kineski i egipatski inženjeri su pravili automate. Koreni savremene veštačke inteligencije mogu se pratiti do klasičnih filozofa koji su pokušali da okarakterišu ljudsku spoznaju kao simbolički sistem. Tokom 1940-ih i 50-ih godina, mala grupa interdisciplinarnih naučnika istraživala je potencijal stvaranja veštačkog mozga. Ovo je dovelo do uspostavljanja istraživanja veštačke inteligencije kao akademske oblasti 1956. godine na konferenciji održanoj na Dartmouth koledžu u Hanoveru, Nju Hempšir. Termin (AI) je kreirao Džon Makarti, koji se danas smatra ocem veštačke inteligencije.
Uprkos značajnim globalnim investicijama tokom nekoliko decenija, generisanje inteligencije u mašinama pokazalo se kao zastrašujući izazov. Od sredine 1970-ih do 1990-ih, istraživanje veštačke inteligencije doživelo je ozbiljan nedostatak sredstava, što je dovelo do takozvane „AI zime“. Međutim, do kasnih 1990-ih, američke korporacije su povratile interesovanje za veštačku inteligenciju, a japanska vlada je osmislila planove za stvaranje kompjutera pete generacije za unapređenje veštačke inteligencije. Godine 1997. IBM-ov Deep Blue je ušao u istoriju kao prvi računar koji je pobedio svetskog šampiona u šahu, Garija Kasparova.
Kako je tehnologija veštačke inteligencije napredovala, prvenstveno zbog poboljšanja računarskog hardvera, korporacije i vlade su počele da primenjuju njene metodologije na druge specijalizovane domene. Tokom proteklih 15 godina, kompanije kao što su Amazon, Google i mnoge druge su iskoristile AI tehnologiju da bi stekle značajne komercijalne prednosti. Danas je veštačka inteligencija integrisana u mnoge onlajn usluge koje koristimo, utičući ne samo na svaki sektor, već i pokrećući značajne delove berze.
Savremena veštačka inteligencija se može kategorizovati u poddomene, uključujući veštačku opštu inteligenciju (AGI), veštačku usku inteligenciju (ANI) i veštačku super inteligenciju (ASI). U ovom članku ćemo detaljnije proučiti ove poddomene i razmotriti razlike između AI i AGI.
Nivoi veštačke inteligencije
Veštačku inteligenciju možemo podeliti na tri glavna nivoa:
- Uska veštačka inteligencija (ANI)
- Opšta Veštačka inteligencija (AGI)
- Veštačka super-inteligencija (ASI)
Uska veštačka inteligencija (ANI)
Često se naziva uska veštačka inteligencija ili slaba veštačka inteligencija, veštačka uska inteligencija je namenski vođena i dizajnirana za obavljanje pojedinačnih zadataka. Iako ove mašine pokazuju inteligenciju, one rade u okviru limitiranih ograničenja, pa otuda i oznaka „slaba veštačka inteligencija“. Umesto da replicira ljudsku inteligenciju, ANI simulira ljudsko ponašanje na osnovu specifičnih parametara. Uska veštačka inteligencija koristi obradu prirodnog jezika (NLP) za obavljanje zadataka, što je očigledno u tehnologijama kao što su chatbotovi i sistemi za prepoznavanje glasa kao što je Siri. Koristeći duboko učenje, ANI može personalizovati korisnička iskustva, što se ogleda u virtuelnim pomoćnicima koji čuvaju korisničke podatke radi poboljšanja budućih interakcija.
Primeri slabe ili uske veštačke inteligencije uključuju:
- Siri, Alexa i Cortana
- IBM-ov Votson
- Samovozeći automobili
- Softver za prepoznavanje lica
- Filteri za neželjenu e-poštu
- Alati za predviđanje
Opšta veštačka inteligencija (AGI)
Uobičajeno nazvana jaka AI ili duboka AI, veštačka opšta inteligencija obuhvata ideju da mašine mogu da oponašaju ljudsku inteligenciju i da pokažu sposobnost da primene svoju inteligenciju u rešavanju problema. Ovaj nivo inteligencije još nije dostignut, a potrebna su značajna istraživanja da bi se to postiglo. Naučnici moraju da osmisle metode da mašine stiču svest programiranjem skupa kognitivnih sposobnosti.
Ključna svojstva duboke AI uključuju:
- Prepoznavanje
- Sećanje
- Testiranje hipoteza
- Mašta
- Analogija
- Implikacija
Veštačka super-inteligencija (ASI)
Trenutno, superinteligencija ostaje čisto hipotetička. Dok neki spekulišu da je takva veštačka inteligencija jako blizu, ona se još uvek nije materijalizovala. Super-inteligenciju karakteriše sposobnost mašine da nadmaši ljudske sposobnosti i postigne samosvest. Ovaj koncept je inspirisao brojne filmove i naučnofantastične romane, u kojima se pojavljuju roboti koji razvijaju svoje emocije i potencijalno nadjačavaju čovečanstvo. Hipotetički, super-inteligentna mašina bi mogla da se istakne u oblastima kao što su umetnost, sport, matematika i nauka, nadmašujući ljude. Štaviše, sposobnost donošenja odluka superinteligentnog entiteta nadmašila bi sposobnost čoveka. Kako koncept veštačke superinteligencije ostaje neuhvatljiv, njegove posledice su nepredvidive, a njen uticaj ostaje nemerljiv.
Hajde da ispitamo razlike između slabe AI i jake AI. Evo tabele sa nekoliko primera.
| Oblast | Slaba AI | Jaka AI |
|---|---|---|
|
Obim inteligencije |
Specijalizovani za jedan domen ili zadatak |
Sposobna da nauči i razume bilo koji intelektualni zadatak kao što to čine ljudi |
|
Učenje |
Učenje i prilagođavanje specifičnim za određeni zadatak |
Opšta sposobnost učenja u različitim domenima |
|
Rešavanje problema |
Ograničen na rešavanje problema u svom uskom domenu |
Može da reši širok spektar problema u različitim domenima |
|
Primeri aplikacija |
Siri, Alexa, filteri za neželjenu e-poštu, automobili koji se sami voze |
Hipotetički AI koji bi mogao da izvrši bilo koji ljudski intelektualni zadatak |
|
Ljudske sposobnosti |
Pokazuje ljudsko ponašanje samo za određene zadatke |
Poseduje sveobuhvatan skup kognitivnih sposobnosti slične ljudskim |
|
Emocionalna inteligencija |
Nedostaju emocije i svest |
Hipotetički, moglo bi razviti emocije i svest |
|
Donošenje odluka |
Ograničeno na odluke u svom domenu, zasnovane na programiranju |
Sposoban za složeno, nezavisno donošenje odluka u različitim domenima |
Primene veštačke inteligencije
AI se danas u svetu koristi na mnogo različitih načina. Njen značaj nastavlja da raste u doba napredne tehnologije, jer se vešto bavi složenim izazovima u različitim sektorima. Ove industrije obuhvataju robotiku, odbranu, transport, zdravstvo, marketing, automobilsku industriju, poslovanje, igre, bankarstvo, chat botove i još mnogo toga. Shodno tome, brojne primene veštačke inteligencije poboljšavaju naš svakodnevni život, čineći ga sve efikasnijim i praktičnijim.
Oblasti primene veštačke inteligencije u 2023
- Istraživanje svemira
- E-trgovina
- Obrazovanje
- Navigacija
- Astronomija
- Robotika
- Ljudski resursi
- Zdravstvo
- Nadzor
- Poljoprivreda
- Gejming
- Auto industrija
- Zabava
- Društvene mreže
- Marketing
- Putovanjia i transport
- Čet-botovi
- Bankarstvo i finansije
- Bezbednosti podataka
- Vojna industrija
Ciljevi veštačke inteligencije
Nakon što smo istražili značenje, nivoe i primene veštačke inteligencije, ključno je razumeti njene ciljeve. Sveobuhvatni cilj je omogućiti mašinama i računarima da uče i inteligentno rade. Kratko objašnjenje osnovnih ciljeva AI:
Rešavanje problema: Istraživanje veštačke inteligencije je fokusirano na razvoj efikasnih algoritama za rešavanje problema koji mogu da prave logičke zaključke i simuliraju ljudsko rasuđivanje dok rešavaju složene zagonetke. Do kasnih 1980-ih i 1990-ih, istraživanje je napredovalo do tačke razvoja metoda za rukovanje nepotpunim ili nesigurnim informacijama. Međutim, rešavanje složenih problema zahteva ogromne računarske resurse i moć memorije. Stoga je potraga za efikasnim algoritmima za rešavanje problema među primarnim ciljevima AI.
Prezentacija znanja: Da bi rešila probleme koji zahtevaju opsežno znanje, AI mora dati prioritet predstavljanju znanja. Veštačka inteligencija predstavlja objekte, svojstva, događaje, uzročno-posledične veze i drugo.
Planiranje: Ključni cilj AI je uspostavljanje inteligentnih ciljeva i njihovo postizanje. Ovo uključuje predviđanje uticaja akcija i procenu dostupnih izbora. Agent AI mora da proceni svoje okruženje i u skladu sa tim pravi predviđanja, naglašavajući važnost planiranja kao cilja AI.
Učenje: Mašinsko učenje, fundamentalni koncept veštačke inteligencije, ispituje kompjuterske algoritme koji se progresivno poboljšavaju kroz iskustvo. Postoje različite vrste mašinskog učenja, uključujući Nenadgledano mašinsko učenje i Mašinsko učenje pod nadzorom. Da biste dublje ušli u ove koncepte, pogledajte naš blog o značenju i funkcionisanju mašinskog učenja.
Društvena inteligencija: Afektivno računarstvo uključuje proučavanje sistema koji mogu da tumače, prepoznaju i obrađuju ljudske emocije. On spaja informatiku, psihologiju i kognitivnu nauku. Društvena inteligencija je još jedan cilj AI, jer je razumevanje ovih polja ključno za razvoj algoritama.
Ukratko, primarni cilj AI je da razvije tehnologije koje integrišu gore pomenute ciljeve i kreiraju inteligentne mašine sposobne da poboljšaju efikasnost, ubrzaju donošenje odluka i ojačaju bezbednost.
Poslovi u oblasti veštačke inteligencije
Potražnja za AI ekspertizom se više nego udvostručila u poslednje tri godine. Danas obuka algoritma za obradu slika traje nekoliko minuta, dok bi pre nekoliko godina trebalo da bude satima. Poređenje kvalifikovanih profesionalaca na tržištu sa brojem otvorenih radnih mesta otkriva nedostatak veštih profesionalaca u oblasti veštačke inteligencije.
Bajesovsko umrežavanje, neuronske mreže, računarstvo (uključujući programske jezike), fizika, robotika, račun i statistički koncepti su osnovne veštine za nastavak karijere u veštačkoj inteligenciji. Za one koji žele da izgrade AI karijeru, važno je da budu svesni različitih radnih uloga i veština potrebnih za svaku od njih. Pogledamo različite uloge posla u svetu veštačke inteligencije i koje veštine treba da poseduje za svaku radnu ulogu.
Inženjer mašinskog učenja
Pogodno za pojedince sa iskustvom iz oblasti „nauka o podacima“ ili primenjenim istraživanjima.
Potrebne veštine: Više programskih jezika (Python, Java), prediktivni modeli, Obrada prirodnog jezika, poznavanje IDE alata za razvoj softvera (IntelliJ, Eclipse)
Data Scientist
Poslovi i zadaci uključuju prikupljanje, analizu i tumačenje velikih i složenih skupova podataka.
Potrebne veštine: Hive, Hadoop, MapReduce, Pig, Spark, Pithon, Scala, SKL
Programer poslovne inteligencije
Fokusira se na analizu složenih skupova podataka da bi se identifikovali poslovni i tržišni trendovi.
Potrebne veštine: rudarenje podataka, SKL upiti, usluge izveštavanja SKL servera, BI tehnologije, dizajn skladišta podataka
Istraživač
Stručnjaci u više disciplina, kao što su matematika, duboko učenje, mašinsko učenje i računarska statistika.
Potrebne veštine: kompjuterska percepcija, grafički modeli, učenje uz pomoć, NLP, paralelno računarstvo, distribuirano računarstvo, benchmarking
Inženjer/arhitekta velikih podataka
Odgovoran za razvoj ekosistema koji omogućava poslovnim sistemima da komuniciraju i prikupljaju podatke.
Potrebne veštine: C++, Java, Python, Scala, prikupljanje podataka, vizuelizacija podataka, migracija podataka
Prednosti veštačke inteligencije
Veštačka inteligencija donela je brojne prednosti različitim aspektima našeg života. Pogledamo detaljnije određene prednost:
1. Smanjenje ljudske greške
AI modeli koriste algoritme i donose odluke iz prethodno prikupljenih informacija. Ovaj pristup minimizira greške i povećava preciznost. Nasuprot tome, ljudi mogu da prave greške prilikom obavljanja zadataka, čineći AI pouzdanijom opcijom za smanjenje grešaka i poboljšanje rezultata.
2. Dostupan 24/7
AI modeli su dizajnirani da rade neprekidno bez pauza, odmora ili umora. Ova sposobnost daleko nadmašuje prosečnog čoveka, koji može da radi šest do osam sati dnevno. Konstantna AI dostupnost značajno povećava efikasnost i produktivnost u različitim industrijama.
3. Pomaže u radu koji se ponavlja
AI može efikasno da automatizuje monotone zadatke, omogućavajući ljudima da se usredsrede na kreativne i inovativne poduhvate. Primeri uključuju slanje e-poruka sa zahvalnošću, čišćenje, odgovaranje na upite i verifikaciju dokumenata. AI takođe može da obavlja zadatke koji se ponavljaju u restoranima i fabrikama bez gubitka interesovanja ili umora, obezbeđujući dosledan kvalitet.
4. Digitalna pomoć
Mnoge napredne organizacije koriste digitalne pomoćnike za interakciju sa korisnicima i uštede na ljudskim resursima. Chatbotovi, na primer, odgovaraju na upite korisnika na veb lokacijama, obezbeđujući neometano korisničko sučelje i poboljšano korisničko iskustvo.
5. Brže odluke
AI tehnologije mogu da obrađuju informacije i donose odluke mnogo brže od ljudi. Ova brzina pomaže da se radnja izvrši brzo i efikasno. Dok ljudi često emocionalno analiziraju situacije, mašine koje pokreće veštačka inteligencija mogu brzo da isporuče programirane rezultate, bez emocionalnih smetnji.
6. Racionalni donosilac odluka
Iako su ljudi tehnološki evoluirali, emocije i dalje mogu ometati donošenje odluka. Algoritmi veštačke inteligencije, međutim, nisu pod uticajem emocija, obezbeđujući racionalne odluke koje povećavaju efikasnost i nivo produktivnosti.
7. Medicinske aplikacije
AI je napravio značajan napredak u medicinskom polju, omogućavajući lekarima da preciznije procene zdravstvene rizike pacijenata. Radiohirurgija sada može da operiše tumore bez oštećenja okolnih tkiva. Pored toga, AI pomaže u otkrivanju i praćenju neuroloških poremećaja i simulaciji moždanih funkcija.
8. Poboljšava bezbednost
Kako tehnologija napreduje, tako se povećavaju i pretnje u oblasti sajber bezbednosti. AI može poboljšati sigurnost podatka i finansija kada se koristi etički i odgovorno. U domenu sajber bezbednosti, veštačka inteligencija je značajno transformisala našu sposobnost da zaštitimo lične podatke od sajber-napada i drugih pretnji.
9. Efikasna komunikacija
Jezičke barijere su istorijski ometale komunikaciju između ljudi iz različitih regiona. Sa veštačkom inteligencijom, sistemi za obradu prirodnog jezika mogu da prevode reči između jezika, uklanjajući potrebu za ljudskim prevodiocima. Google prevodilac, je evoluirao tako da obezbeđuje audio izgovor reči i fraza, poboljšavajući tačnost i efikasnost komunikacije.
10. Poboljšava kreativnost i inovativnost
Automatizacijom svakodnevnih zadataka, AI oslobađa vreme ljudima da istraže kreativne i inovativne teme koje ih interesuju. U oblastima kao što su dizajn, umetnost i istraživanje, veštačka inteligencija može da pruži uvide i predloge, omogućavajući ljudima da razviju nove ideje i rešenja koja možda ranije nisu razmatrana.
11. Uštede
AI može pomoći organizacijama da uštede novac automatizacijom zadataka, smanjenjem potrebe za ljudskim radom i povećanjem efikasnosti. Dugoročno, veštačka inteligencija može dovesti do značajnog smanjenja troškova u različitim industrijama, omogućavajući kompanijama da usmere resurse u druge ključne oblasti.
12. Primene u životnoj sredini
AI može doprineti održivijoj budućnosti optimizovanjem korišćenja energije, smanjenjem otpada i poboljšanjem upravljanja resursima. Na primer, sistemi napajani veštačkom inteligencijom mogu predvideti obrasce potrošnje energije, poboljšavajući efikasnost obnovljivih izvora energije kao što su solarna energija i energija vetra.
Nedostaci veštačke inteligencije
Naveli smo brojne prednosti veštačke inteligencije, ali ona takođe dolazi i sa nizom nedostataka. Navešćemo neke od ključnih mana AI:
1. Prekoračenje troškova
Spektar operacija modela koje pokreće AI je znatno veći u poređenju sa razvojem softvera. Zbog toga se potrebni resursi povećavaju mnogo većom stopom. Ovo pomera troškove operacija na viši nivo.
2. Nedostatak talenata
AI je još uvek polje koje se razvija. Stoga nije lako pronaći profesionalce koji imaju sve potrebne veštine. Postoji jaz između broja dostupnih radnih mesta u oblasti veštačke inteligencije u odnosu na kvalifikovanu radnu snagu. Angažovanje nekoga ko poseduje sve potrebne veštine dodatno povećava troškove organizacije.
3. Nedostatak standarda u razvoju softvera
Prava vrednost veštačke inteligencije leži u saradnji, kada se različiti sistemi veštačke inteligencije udruže da formiraju veću, vredniju aplikaciju. Ali nedostatak standarda u razvoju softvera AI znači da je različitim sistemima teško da „komuniciraju“ jedni sa drugima. Sam razvoj softvera veštačke inteligencije je spor i skup zbog toga, što dalje deluje kao prepreka razvoju veštačke inteligencije.
4. Potencijal za zloupotrebu
AI ima potencijal da postigne velike stvari i ima ogromnu moć na današnjem tržištu. Nažalost, sa velikom snagom dolazi i potencijal zloupotrebe. Ako moć veštačke inteligencije padne u ruke osobe koja ima neetičke motive, veća je šansa za zloupotrebu.
5. Veoma zavisi od mašina
Aplikacije kao što su ChatGPT, Siri i Alexa postale su deo našeg svakodnevnog života (made se ovo više odnosi na zapadnjački stil života). Veoma smo zavisni od ovih aplikacija i dobijamo pomoć od ovih aplikacija, smanjujući tako našu kreativnu sposobnost. Postajemo u velikoj meri zavisni od mašina i gubimo na učenju jednostavnih veština, pa tako postajemo lenji.
6. Zahteva nadzor
Korišćenje algoritama veštačke inteligencije ima mnogo prednosti i veoma je efikasno. Ali to takođe zahteva stalnu pomoć i nadzor. Ovi algoritmi ne mogu da rade bez da ih programiramo i proverimo da li funkcionišu na pravi način ili ne. Jedan primer je Microsoft-ov AI chat-bot pod nazivom „Tay“. Tay je bila modelirana da govori kao tinejdžerka učenjem putem internetskih razgovora. Ali pošto je programiran da nauči osnovne konverzacijske veštine i nije znao razliku između ispravnog i pogrešnog, nastavio je i tvitovao veoma političke i netačne informacije zbog internet trolova.
Ostavite Komentar