Što je umjetna inteligencija

Umjetna inteligencija (UI) predstavlja jedan od najvažnijih tehnoloških napredaka našeg vremena. Radi se o grani informatike koja se bavi razvojem sustava koji mogu obavljati zadatke koji inače zahtijevaju ljudsku inteligenciju. Što je umjetna inteligencija zapravo u praksi? To je tehnologija koja omogućuje računalima da uče iz podataka, prepoznaju obrasce, rješavaju probleme i donose odluke na način koji oponaša ljudsko razmišljanje.

Osnove umjetne inteligencije

Umjetna inteligencija temelji se na algoritmima i matematičkim modelima koji omogućuju računalima da „uče“ iz podataka. Umjesto da su eksplicitno programirani za svaku moguću situaciju, sustavi umjetne inteligencije mogu se prilagoditi novim okolnostima i poboljšati svoje performanse tijekom vremena. Ta sposobnost učenja je ključna razlika između tradicionalnog programiranja i umjetne inteligencije.

Počeci umjetne inteligencije sežu u 1950-e godine, kada je Alan Turing predložio svoj poznati „Turingov test“ za procjenu strojne inteligencije. Međutim, pravi procvat ovo je područje doživjelo tek u posljednja dva desetljeća, kada su napredak u računalnoj snazi i dostupnost velikih količina podataka omogućili praktičnu primjenu mnogih teoretskih koncepata.

Danas umjetna inteligencija više nije samo teoretski koncept ili znanstvena fantastika, već je postala dio naše svakodnevice. Od inteligentnih asistenata na našim telefonima do sustava preporuka na internetskim platformama – umjetna inteligencija suptilno oblikuje naše interakcije s tehnologijom.

Što je umjetna inteligencija, nije jednostavno pitanje, budući da se radi o širokom spektru tehnologija i pristupa, od jednostavnih algoritama za prepoznavanje uzoraka do složenih neuronskih mreža koje oponašaju funkcioniranje ljudskog mozga.

Vrste umjetne inteligencije

Umjetna inteligencija može se podijeliti u različite kategorije, ovisno o njezinim sposobnostima i namjeni. Najčešća podjela je na usku (slabu) i opću (jaknu) umjetnu inteligenciju.

Uska umjetna inteligencija specijalizirana je za izvršavanje specifičnih zadataka. To su sustavi koje danas koristimo – od prepoznavanja govora do automatiziranog prevođenja.

Ovi sustavi iznimno su učinkoviti u svojim specijaliziranim domenama, ali nemaju šire razumijevanje svijeta ili svijest.

Opća umjetna inteligencija, koja bi bila sposobna razumjeti, učiti i izvršavati svaki intelektualni zadatak koji čovjek može obaviti, ostaje istraživački cilj, iako još nije postignuta. Takva umjetna inteligencija mogla bi samostalno rješavati probleme, prilagođavati se novim situacijama i možda čak razviti oblik svijesti.

Superinteligencija predstavlja hipotetski oblik umjetne inteligencije koja bi nadmašila ljudske kognitivne sposobnosti u svim područjima. Iako je ovaj koncept popularan u znanstvenoj fantastici, još smo vrlo daleko od njegove realizacije.

Strojno učenje je podpodručje umjetne inteligencije koje se fokusira na razvoj algoritama koji uče iz podataka i mogu poboljšati svoje performanse bez eksplicitnog programiranja. Duboko učenje, koje se temelji na višeslojnim neuronskim mrežama, omogućilo je brojne nedavne proboje u području umjetne inteligencije.

Primjene umjetne inteligencije u svakodnevnom životu

Umjetna inteligencija već je duboko integrirana u naš svakodnevni život, često a da to i ne primijetimo. Pametni telefoni koriste UI za prepoznavanje lica, za poboljšanje slike i za omogućavanje glasovnih naredbi. Online platforme poput Netflixa ili YouTubea koriste UI algoritme za preporučivanje sadržaja koji bi nas mogli zanimati.

U zdravstvu umjetna inteligencija pomaže u dijagnosticiranju bolesti, analizi medicinskih slika i otkrivanju novih lijekova. Radiolozi koriste UI za brže i preciznije prepoznavanje anomalija na rendgenskim snimkama. Farmaceutske tvrtke koriste algoritme za simulaciju interakcija između molekula i za ubrzavanje razvoja lijekova.

Automobilska industrija intenzivno ulaže u razvoj autonomnih vozila koja se temelje na umjetnoj inteligenciji. Ovi sustavi koriste kombinaciju senzora, računalnog vida i strojnog učenja za prepoznavanje okoline, predviđanje kretanja drugih sudionika u prometu i donošenje odluka u stvarnom vremenu.

U financijskom sektoru UI algoritmi analiziraju tržišta, prepoznaju prijevare i automatiziraju trgovanje. Banke koriste sustave za prepoznavanje neobičnih transakcija koje bi mogle ukazivati na krađu identiteta ili druge oblike financijske prijevare.