Vještačka inteligencija (AI) je oblast računarskih nauka koja se fokusira na stvaranje sistema koji mogu izvoditi zadatke koji obično zahtevaju ljudsku inteligenciju. Ovi zadaci uključuju rasuđivanje, percepciju, prepoznavanje govora, učenje i donošenje odluka. Vjestacka inteligencija AI se razvija kroz kombinaciju algoritama, naučnih podataka i iterativnih procesa učenja, teži da simulira i proširi ljudsku inteligenciju kroz mašine.
Kategorije AI
1. Uska veštačka inteligencija (Narrow AI):
• Definicija: Narrow AI je specijalizovana za jedan zadatak ili grupu zadataka i može ih izvoditi na nivou ili čak bolje od ljudi.
• Primeri: Chatbotovi, autonomna vozila, sistemi za prepoznavanje lica.
• Karakteristike: Rad u kontrolisanim okruženjima sa ograničenim setom varijabli i jasno definisanim pravilima.
2. Opšta veštačka inteligencija (General AI):
• Definicija: General AI podrazumeva mašine koje imaju sposobnost razumevanja, razmišljanja i učenja na svestran način slično ljudima.
• Status: Još uvek je teorijski koncept i naučna fantastika, a ne realnost.
• Cilj: Da mašine mogu da obavljaju bilo koji intelektualni zadatak koji ljudi mogu da izvrše.
Tehnologije i Metode u AI
1. Mašinsko učenje (ML):
• Algoritmi: ML koristi algoritme za analizu podataka, učenje iz njih i donošenje predviđanja ili odluka bez eksplicitnog programiranja za specifični zadatak.
• Primeri: Linearna regresija, odlučujuća stabla, slučajne šume, neuralne mreže.
2. Duboko učenje (Deep Learning):
• Struktura: Podskup mašinskog učenja zasnovan na umreženim strukturama koje oponašaju ljudski mozak, poznatim kao neuronske mreže.
• Primenljivost: Efikasno u obradi velikih količina podataka i prepoznavanju obrazaca, npr. u govoru, tekstu ili slikama.
3. Ekspertni sistemi:
• Definicija: Softverski sistemi koji koriste akumulirano znanje za rešavanje problema koji bi inače zahtevali ljudskog stručnjaka.
• Upotreba: Medicinska dijagnostika, pravni saveti, finansijsko planiranje.
4. Prirodno procesiranje jezika (NLP):
• Fokus: Razumevanje, tumačenje i generisanje ljudskog jezika od strane mašina.
• Tehnike: Tokenizacija, lematizacija, analiza sentimenta.
Primene AI
AI nalazi primenu u mnogim industrijama i sferama:
• Zdravstvo: Dijagnostika, personalizovana medicina, robotske operacije.
• Automobilska industrija: Autonomna vozila, sistemi za pomoć u vožnji.
• Finansije: Automatsko trgovanje, analiza rizika, detekcija prevara.
• Potrošački proizvodi: Preporučeni sistemi u e-trgovini, personalizovani asistenti.
Etika i AI
Razvoj AI takođe donosi etička pitanja i izazove, kao što su privatnost podataka, bias u algoritmima, i autonomija odlučivanja.
Procitajte interesantan edukativan clanak: 10 kripto pravila
