AI( Artificial intelligence ) je skraćenica za umjetnu inteligenciju, odnosno sposobnost strojeva da obavljaju zadatke koji zahtijevaju ljudsku inteligenciju. AI se može podijeliti na dvije glavne kategorije: slabu i jaku. Slaba AI se odnosi na sustave koji su specijalizirani za određenu domenu ili funkciju, poput prepoznavanja lica, prevođenja jezika ili igranja šaha. Jaka AI se odnosi na hipotetske sustave koji bi mogli obavljati bilo koji zadatak koji ljudi mogu, poput razumijevanja prirodnog jezika, zaključivanja ili kreativnosti.
AI je nastala kao znanstvena disciplina 1956. godine na konferenciji na Dartmouth Collegeu u SAD-u, gdje su se okupili istaknuti znanstvenici i matematičari koji su se bavili problemima strojnog učenja, neuronskih mreža i simboličkog računanja. Među njima su bili John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon i Alan Turing. Oni su definirali cilj AI kao "stvaranje strojeva koji mogu izvoditi zadatke koji se obično smatraju inteligentnim".
Od tada, AI je doživjela mnoge uspone i padove, ovisno o dostupnosti financiranja, računalne snage i podataka. Neki od najvećih uspjeha AI su bili pobjeda programa Deep Blue nad svjetskim prvakom u šahu Garryjem Kasparovom 1997. godine, pobjeda programa Watson nad ljudskim natjecateljima u kvizu Jeopardy! 2011. godine i pobjeda programa AlphaGo nad svjetskim prvakom u igri Go Lee Sedolom 2016. godine.
Danas, AI se primjenjuje u mnogim područjima života i poslovanja, poput medicine, obrazovanja, zabave, sigurnosti, financija i marketinga. AI također postavlja mnoga etička, društvena i pravna pitanja, poput utjecaja na radna mjesta, privatnost, odgovornost i pravednost. AI je još uvijek daleko od postizanja razine ljudske inteligencije i općenitosti, ali njezin razvoj i primjena će sigurno imati veliki utjecaj na budućnost čovječanstva.
Umjetna inteligencija (AI) je područje računarstva koje se bavi stvaranjem sustava i programa koji mogu obavljati zadatke koji zahtijevaju ljudsku inteligenciju, poput prepoznavanja slika, razumijevanja jezika, donošenja odluka i učenja. AI ima mnoge prednosti i mane koje ćemo u ovom blog postu pokušati objasniti.
- AI može poboljšati produktivnost i učinkovitost u raznim industrijama, poput proizvodnje, poljoprivrede, zdravstva, obrazovanja i financija. AI može automatizirati rutinske i složene zadatke, smanjiti ljudske pogreške, optimizirati resurse i pružiti bolje usluge i proizvode.
- AI može potaknuti inovacije i kreativnost u znanosti, umjetnosti, kulturi i društvu. AI može otkriti nove uzorke, spoznaje i rješenja koja bi ljudima bila teško ili nemoguće pronaći. AI može također stvarati nove vrste umjetničkih djela, poput glazbe, poezije, slika i filmova.
- AI može poboljšati kvalitetu života i dobrobit ljudi. AI može pomoći u rješavanju globalnih izazova, poput siromaštva, gladi, bolesti, klimatskih promjena i ratova. AI može također pružiti osobnu asistenciju, zabavu, obrazovanje i zdravstvenu skrb ljudima koji su u potrebi ili izolirani.
- AI može predstavljati prijetnju za ljudska prava, sigurnost i privatnost. AI može biti zloupotrijebljen za špijuniranje, manipulaciju, diskriminaciju, cenzuru i ratovanje. AI može također biti ranjiv na hakiranje, krađu podataka, sabotažu i terorizam.
- AI može uzrokovati gubitak radnih mjesta i socijalne nejednakosti, može zamijeniti ljude u mnogim sektorima i profesijama, što bi moglo dovesti do masovne nezaposlenosti, siromaštva i marginalizacije. AI može također povećati jaz između bogatih i siromašnih, jer bi samo neki imali pristup i korist od napredne tehnologije.
- AI može izazvati etičke i moralne dileme i konflikte. AI može imati različite vrijednosti, ciljeve i interese od ljudi, što bi moglo dovesti do sukoba i neslaganja. AI može također postavljati pitanja o odgovornosti, pravdi i dostojanstvu u slučaju da dođe do grešaka, štete ili smrti uzrokovanih umjetnom inteligencijom.
Zaključak
AI je revolucionarna tehnologija koja ima veliki potencijal za unapređenje čovječanstva, ali isto tako nosi i velike rizike i izazove. Potrebno je stoga razvijati i primjenjivati AI na odgovoran, transparentan i human način, uz poštivanje ljudskih prava i vrijednosti. Također je potrebno poticati suradnju i dijalog između različitih dionika, poput znanstvenika, programera, vlada, poduzeća, civilnog društva i javnosti, kako bi se osigurala etična i održiva upotreba AI.
Duboko učenje je podskup strojnog učenja koji se bavi modeliranjem složenih i apstraktnih uzoraka u podacima. Duboko učenje koristi višeslojne neuronske mreže koje mogu učiti iz velikih količina podataka i izvoditi različite zadatke, poput prepoznavanja slika, prevođenja jezika, generiranja teksta i igranja igara. Duboko učenje se razlikuje od strojnog učenja po tome što ne zahtijeva ručno određivanje značajki ili pravila za obradu podataka, već se oslanja na samostalno učenje iz podataka kroz više razina apstrakcije. Duboko učenje je omogućilo mnoga napredna postignuća na području umjetne inteligencije i ima široku primjenu u raznim industrijama i domenama.
Generativni modeli su vrsta strojnog učenja koja omogućuje računalima da stvaraju nove podatke slične onima na kojima su trenirani. Na primjer, generativni model može naučiti kako izgledaju ljudska lica na temelju velikog skupa fotografija, a zatim generirati nove slike lica koje nikad nisu postojale. Generativni modeli se primjenjuju u raznim područjima, kao što su računalna grafika, umjetna inteligencija, biomedicina, sigurnost i društvene mreže. Neki od primjera generativnih modela su:
- Generativne suparničke mreže (GANs)
, koje se sastoje od dvije neuronske mreže koje se natječu jedna s drugom: generator pokušava stvoriti što uvjerljivije podatke, a diskriminator pokušava razlikovati stvarne od lažnih podataka. GANs se mogu koristiti za stvaranje realističnih slika, videa, glasa i teksta.
- Varijacijski autoenkoderi (VAEs)
, koji su vrsta autoenkodera koji uče kako kodirati i dekodirati podatke tako da mogu uzorkovati nove podatke iz latentnog prostora. VAEs se mogu koristiti za generiranje novih slika, glazbe, teksta i drugih vrsta podataka.
- Normalizirajući tokovi (NFs)
, koji su vrsta generativnih modela koji uče kako transformirati jednostavnu distribuciju podataka (npr. normalnu distribuciju) u složeniju distribuciju podataka (npr. distribuciju slika lica). NFs se mogu koristiti za generiranje novih podataka, ali i za modeliranje vjerojatnosti i gustoće podataka.
Generativni modeli su vrlo moćan alat za stvaranje novih i zanimljivih podataka, ali i za razumijevanje postojećih podataka. Oni također predstavljaju izazov za strojno učenje, jer zahtijevaju visoku razinu kreativnosti i inteligencije od računala. Generativni modeli su još uvijek aktivno područje istraživanja i razvoja, te se očekuje da će imati veliki utjecaj na budućnost tehnologije i društva.
Aplikacije umjetne inteligencije (AI) sve su prisutnije u našem svakodnevnom životu, ali i u različitim industrijama i sektorima. AI se može definirati kao sposobnost računalnih sustava da obavljaju zadatke koji zahtijevaju ljudsku inteligenciju, poput prepoznavanja slika, govora ili emocija, razumijevanja prirodnog jezika, donošenja odluka ili rješavanja problema. AI se temelji na složenim algoritmima i velikim količinama podataka koji omogućuju strojevima da uče iz iskustva i poboljšavaju svoje performanse.
AI se koristi u raznim aplikacijama koje imaju veliki utjecaj na naše društvo i gospodarstvo. Neki od primjera su:
- Zdravstvo:
AI se koristi za dijagnosticiranje bolesti, analizu medicinskih slika, otkrivanje epidemija, personalizaciju liječenja, razvoj novih lijekova, poboljšanje kvalitete skrbi i smanjenje troškova.
- Obrazovanje
: AI se koristi za prilagođavanje nastavnih materijala i metoda učenja potrebama i preferencijama svakog učenika, praćenje napretka i davanje povratnih informacija, automatizaciju ocjenjivanja i administracije, stvaranje virtualnih asistenata i mentora, poticanje suradnje i kreativnosti.
- Promet:
AI se koristi za optimizaciju prometnih tokova i ruta, upravljanje semaforima i parkiralištima, predviđanje i sprječavanje nesreća, razvoj autonomnih vozila i dronova, poboljšanje sigurnosti i udobnosti putnika.
- Energetika:
AI se koristi za predviđanje potražnje i proizvodnje energije, upravljanje pametnim mrežama i mikro-mrežama, integraciju obnovljivih izvora energije, detekciju kvarova i održavanje infrastrukture, smanjenje emisija i potrošnje energije.
- Financije:
AI se koristi za analizu tržišta i trendova, procjenu rizika i kreditne sposobnosti, detekciju prijevara i pranja novca, automatizaciju trgovanja i investiranja, pružanje personaliziranih financijskih savjeta i usluga.
- Umjetnost:
AI se koristi za stvaranje novih oblika umjetnosti, poput glazbe, slika, poezije ili filma, inspiriranih ljudskom kreativnošću ili poviješću umjetnosti. AI također pomaže umjetnicima da poboljšaju svoje vještine, istraže nove ideje ili surađuju s drugim umjetnicima ili publikom.
Ovo su samo neki od primjera gdje se AI najčešće koristi. Međutim, mogućnosti AI su gotovo neograničene i očekuje se da će AI imati sve veći utjecaj na sve aspekte našeg života u budućnosti. Stoga je važno razumjeti što je AI, kako funkcionira, koje su njegove prednosti i izazovi te kako ga možemo odgovorno i etički koristiti za dobrobit čovječanstva.
Copyright © 2024 future4u.site - Sva prava pridržana