Stvaranje AI-ja ili umjetne inteligencije je dosta kompliciran posao. No, razumijevanje kako AI funkcionira ne treba uopće biti komplicirano. Stvar je u tome da je velik broj strojeva koji rade tako što koriste umjetnu inteligenciju rade na sličan način kao naši mozgovi, ali ne u potpunosti.
U te strojeve stavite mnoštvo podataka (kao što su na primjer brojevi od 1 do 10) i nakon toga upišete neki upit (što može biti bilo što što je u parametrima onoga što umjetna inteligencija može učiniti) i nakon toga će taj stroj koji ju koristi početi raditi pretpostavke. Recimo, ako brojevi po redu idu od 1 do 10, logična je pretpostavka da će idući broj po redu biti broj 11.
Tu u biti nema nikakve tajnovitosti niti magije. Radi se o tome da programi otprilike na sličan način kao i naši mozgovi, pokušavaju iskoristiti ono što znaju kako bi otkrili što više mogu o onome što ne znaju.
Ipak, ono što AI ili umjetnu inteligenciju odvaja od ostatka računalnih programa jest to što se za AI ne treba točno odrediti svaki potprogram za svaki mogući scenarij koji se može i ne mora dogoditi. Umjetnu inteligenciju možemo pokušati naučiti da sama nešto novo nauči. To se zove strojno učenje. Isto tako, umjetnu inteligenciju možemo naučiti da sama dalje uči i dolazi do novih otkrića i spoznaja (donekle). To se naziva ”dubinskim” učenjem. I unatoč tomu što postoji cijeli niz varijacija na temu svakog od ova tri pojma, svi oni se mogu svesti pod iduće:
- Umjetna inteligencija koja je poznata pod skraćenicom ”AI” ili ”Artificial Intelligence” je u stvari stroj koji ima sposobnost oponašati ili imitirati ljudsko ponašanje.
- Strojno učenje (ili ”machine learning”) je u stvari podsustav umjetne inteligencije unutar kojeg ljudi osposobljavaju strojeve kako bi oni bili u mogućnosti da prepoznaju obrasce unutar podataka i kako bi mogli stvarati pretpostavke.
- ”Dubinsko” učenje je podsustav strojnog učenja unutar kojeg svaki stroj može sam sebe trenirati ili učiti.
Umjetna inteligencija ili AI
Najjednostavnija moguća definicija AI-ja ili umjetne inteligencije jest da je to sposobnost stroja da može razmišljati (donekle) poput čovjeka. Ta sposobnost učenja i snalaženja može uključivati bilo što i može se odnositi na gotovo bilo koji segment života. OK, ovdje ne mislim baš na sposobnost strojeva da preuzmu svijet i da zarate protiv ljudi kao što je to slučaj u Terminatoru, ali se u biti radi o takvom načinu razmišljanja. Ono što je glavni i primarni cilj kod umjetne inteligencije jest da bude što je više moguće slična čovjeku. S obzirom na to da se ljudski mozak oduvijek mogao i može prilagođavati situacijama i okolišu, to se isto želi učiniti i sa umjetnom inteligencijom. Želi se osmisliti takvu ”vrstu” umjetne inteligencije koja će biti u mogućnosti pravilno reagirati u, što je više moguće situacija i da će ih znati riješiti na najbolji mogući način.
Kako trenutno stvari stoje po ovom pitanju? Pa i ne baš najbolje. Istina, tu imamo nekih dobrih pokušaja, kao što je recimo Alexa, no to je daleko od onoga što se želi postići umjetnom inteligencijom. To znači da nas čeka još jako puno rada, vremena i strpljenja kako bismo dobilo ono što se želi dobiti.
Strojno učenje
Strojno učenje je u stvari alfa i omega umjetne inteligencije. Bez mogućnosti strojnog učenja, odnosno bez mogućnosti da strojevi uče nove stvari i situacije umjetna inteligencija bi se svodila na ovu jednadžbu: ”ako je x istinit, učini y, u suprotnom ako nije učini z”. Ono što strojno učenje čini jest da umjetnu inteligenciju, to jest onaj stroj koji ju koristi čini- pametnijim. Kako? Na načine što će stroj imati mogućnosti i ”znanja” da sam ”shvati” stvari i da sam dođe do odgovora bez da ga se nužno treba isprogramirati za to. Evo primjera:
- Damo AI-ju da recimo na crtežima pronađe mačku. Kako bi to mogao učiniti na jednostavniji način mi AI-ju pokažemo obilježja koje ima mačka.
- Nakon toga pustimo neke slike neka ih AI skenira. Neke od tih slika mogu biti čak i naslovljene kao slike mačaka kako bi AI-ju još više olakšali sortiranje onih slika koje imaju obilježja mačaka.
- Nakon što je program ”vidio” dovoljan broj mačaka on bi sada trebao ”znati” pronaći jednu mačku sa slike.
Bez obzira na to koliko ovo može djelovati i izgledati komplicirano i zakučasto, ono se u biti svodi na ovo: ”čovjek kaže računalu što da ono traži i računala rafiniraju kriterije sve dok ne dobiju model onoga što mu je čovjek rekao da traži”. Sve u svemu, radi se o dosta jednostavnom načinu rada koji je itekako koristan i koji se može iskoristiti za filtriranje spama, za recimo slanje preporuka za Netflix serije i filmove i za objavljivanje objava na Facebooku ili Instagramu.
”Dubinsko” učenje
Ovo je od 2008. godine postalo i ostalo najbolja stvar u vezi same umjetne inteligencije. Najlakši način kako percipirati dubinsko učenje jest ako ga se gleda kao na prizmu neuralnih mreža unutar kojih se podaci procesuiraju i obrađuju na način sličan kako to radi ljudski mozak. Glavna razlika je u tome što se čovjeka ne treba ”dubinski” naučiti što je to mačka i kako ona izgleda. Sve što je potrebno jest da se da dovoljan broj slika mačaka i on će sam shvatiti što jest mačka i kako ona izgleda.
Da skratim o dubinskom učenju: dubinsko učenje je podvrsta strojnog učenja unutar kojeg svaki stroj trenira i uvježbava sam sebe. Na praktičnom primjeru sa slikom na kojoj je mačka se to može opisati ovako: zahvaljujući dubinskom učenju računalo ne samo da će znati prepoznati mačku na toj slici. Ono će isto tako znati prepoznati i mnoge druge objekte sa te slike.
Zbog toga što dubinsko učenje zahtijeva više učenja, ono samim time zahtijeva i više računalne snage za razliku od recimo strojnog učenja. Za početak, tvrtke koje su započele sa implementacijom dubinskog učenja su Facebook i Amazon.
Bilo kako bilo, umjetna inteligencija bi i svako će u skoroj budućnosti, zajedno sa dubinskim učenjem i strojnim učenjem sve više i više vladati svijetom. Možda stvari neće baš biti kao sa Skynetom i možda baš neće biti ratova sa strojevima, ali kako sada stvari stoje sve se više ide ka tome da strojevi sve više zamjenjuju čovjeka. Do koje točno mjere stroj može zamijeniti ljudsko biće, vrijeme će pokazati.
Piše: I.H.
