Industrija 4.0

Što je umjetna inteligencija?

Umjetna inteligencija (eng. AI – Artificial intelligence), široka je grana računalnih znanosti koja se bavi razvojem pametnih strojeva koji mogu izvršavati ljudske zadatke bez ljudske inteligencije i intervencije.

Umjetna inteligencija koristi se u informacijskoj tehnologiji, korisničkim službama, oglašavanju, upravljanju operacijama i još mnogo toga. Simulacija je prirodne inteligencije u strojevima programiranim za učenje i oponašanje čovjekovih postupaka. Takvi su strojevi sposobni učiti na temelju iskustva i obavljati ljudske zadatke. Kako tehnologije poput AI nastavljaju rasti, imat će velik utjecaj na našu kvalitetu života.

Postoji nekoliko jednostavnih objašnjenja umjetne inteligencije:

• Inteligentna cjelina koju su stvorili ljudi.
• Sposobnost inteligentnog izvršavanja zadatke bez izričitih uputa.
• Sposobnost racionalnog i humanog razmišljanja i djelovanja.

Povijest umjetne inteligencije

Sjeme moderne umjetne inteligencije zasadili su klasični filozofi koji su pokušali opisati proces ljudskog razmišljanja kao mehaničku manipulaciju simbolima.

Ovo je djelo kulminiralo izumom programabilnog digitalnog računala 1940-ih, stroja koji se temelji na apstraktnoj biti matematičkog zaključivanja. Ovaj uređaj i ideje koje stoje iza njega nadahnuli su šačicu znanstvenika da ozbiljno počnu raspravljati o mogućnosti izgradnje elektroničkog mozga.

Mogu li strojevi razmišljati?

U prvoj polovici 20. stoljeća znanstvena je fantastika svijet upoznala s konceptom umjetno inteligentnih robota. Počelo je s "bešćutnim" Limenim čovjekom iz čarobnjaka iz Oza, a nastavilo se s humanoidnim robotom koji je glumio Mariju u Metropolisu.

Do 1950-ih imali smo generaciju znanstvenika, matematičara i filozofa s konceptom umjetne inteligencije (ili AI) koji je bio kulturno asimiliran u njihovim mislima. Jedna od takvih osoba bio je Alan Turing, mladi britanski polimat koji je istraživao matematičku mogućnost umjetne inteligencije.

Turing je predložio da ljudi koriste dostupne informacije kao i razum kako bi rješavali probleme i donosili odluke, pa zašto strojevi ne mogu raditi isto?
To je bio logični okvir njegovog rada iz 1950. godine, Računalni strojevi i inteligencija, u kojem je raspravljao o tome kako graditi inteligentne strojeve i kako testirati njihovu inteligenciju.

Prije 1949. računala nisu imala ključni preduvjet za inteligenciju: nisu mogli pohranjivati naredbe, već ih samo izvršavati. Drugim riječima, računalima se moglo reći što trebaju raditi, ali se nisu mogli sjetiti što su učinili. Drugo, računarstvo je bilo izuzetno skupo. Početkom 1950-ih troškovi najma računala dosezali su do 200 000 USD mjesečno. Samo prestižna sveučilišta i velike tehnološke tvrtke mogle su si priuštiti rad na računalima.

Konferencija DSRPAI – Početak AI

Par godina kasnije, dokaz koncepta inicijaliziran je od strane Allena Newella, Cliffa Shawa i Herberta Simona, uz pomoću njihvog Teoretičara logike. Teoretičar logike bio je program osmišljen kako bi oponašao čovjekove vještine rješavanja problema, a financirala ga je Korporacija za istraživanje i razvoj (RAND). Mnogi ga smatraju prvim programom umjetne inteligencije, a predstavljen je na Ljetnom istraživačkom projektu umjetne inteligencije (DSRPAI) u Dartmouthu, kojeg su 1956. ugostili John McCarthy i Marvin Minsky.

Na ovoj povijesnoj konferenciji McCarthy je, zajedno sa vrhusnkim znanstvenicima iz raznih područja, tijekom konferencije i osmislio sam pojam “Umjetna inteligencija”. Značaj ovog događaja ne može se umanjiti jer je katalizirao sljedećih dvadeset godina istraživanja AI.

Daljni put razvoja AI

Od 1957. do 1974. AI je postala vrlo zastupljena. Računala su mogla pohraniti više informacija i postala su brža, jeftinija i pristupačnija. Algoritmi strojnog učenja također su se poboljšali i ljudi su postajali bolji u znanju koji algoritam primijeniti na svoj problem. Rane demonstracije kao što su Newell-ov i Simon-ov “General Problem Solver” i Joseph Weizenbaum-ova ELIZA, pokazali su obećanje prema ciljevima rješavanja problema, odnosno tumačenju govornog jezika.

Ovi uspjesi, kao i zagovaranje vodećih istraživača, uvjerili su vladine agencije poput Agencije za napredne istraživačke projekte obrane (DARPA) da financiraju istraživanje AI u nekoliko institucija. Vladu je posebno zanimao stroj koji može transkribirati i prevesti govorni jezik, kao i obradu podataka velike propusnosti. Optimizam je bio visok, a očekivanja još veća.

1970. godine Marvin Minsky rekao je za magazin Life, "Imeđu tri i osam godina imat ćemo stroj s inteligencijom prosječnog čovjeka." Međutim, dok je postojao osnovni načelni dokaz, još je bio dug put prije nego što su se mogli postići krajnji ciljevi obrade prirodnog jezika, apstraktnog mišljenja i samoprepoznavanja.

Osamdesetih godina 20. stoljeća AI su obilježile dvije stvari: proširenje algoritamskog alata i povećanje sredstava. John Hopfield i David Rumelhart popularizirali su tehnike "dubokog učenja" koje su omogućile računalima da uče koristeći iskustvo.

S druge strane, Edward Feigenbaum uveo je ekspertne sustave koji su oponašali postupak donošenja odluka ljudskog stručnjaka.
Tijekom 1990-ih i 2000-ih postignuti su mnogi značajni ciljevi umjetne inteligencije. 1997. godine, vladajući svjetski prvak u šahu, Gary Kasparov, poražen je od IBM-ovog Deep Blue-a, računalnog programa za igranje šaha.

Iste godine na Windows je implementiran softver za prepoznavanje govora, koji je razvio Dragon Systems. Ovo je bio još jedan veliki korak naprijed, u smjeru nastojanja tumačenja govornog jezika. Činilo se da nema problema s kojim se strojevi ne mogu nositi. Čak su i ljudske emocije bile uključene, što dokazuje Kismet, robot koji je razvila Cynthia Breazeal koji je mogao prepoznavati i pokazivati emocije.

Koja je svrha umjetne inteligencije?

Svrha umjetne inteligencije je pomoći ljudskim sposobnostima i pomoći nam u donošenju naprednih odluka s dalekosežnim posljedicama. Iz filozofske perspektive, umjetna inteligencija može pomoći ljudima da žive smisleniji život lišen teškog rada i pomoći u upravljanju složenom mrežom međusobno povezanih pojedinaca, tvrtki, država i nacija kako bi funkcionirale na način koji je koristan za cijelo čovječanstvo.

Trenutno, umjetnu inteligenciju koriste različiti alati i tehnike koje smo stvorili tijekom proteklih tisuću godina - kako bi pojednostavili ljudski napor i pomogli nam u donošenju boljih odluka. Umjetna inteligencija također je reklamirana kao naš konačni izum, kreacija koja će izumiti revolucionarne alate i usluge koji će eksponencijalno promijeniti način na koji živimo.

Tehnologije umjetne inteligencije 

• Strojno učenje (Machine learning) - Strojno učenje metoda je analize podataka koja automatizira izradu analitičkih modela. To je grana umjetne inteligencije koja se temelji na ideji da sustavi mogu učiti iz podataka, prepoznavati uzorke i donositi odluke uz minimalnu ljudsku intervenciju. Iako je umjetna inteligencija (AI) široka znanost oponašanja ljudskih sposobnosti, strojno učenje je specifični podskup AI-a koji trenira stroj kako učiti.
• Duboko učenje (Deep learning) - Duboko učenje vrsta je strojnog učenja koje računalo osposobljava za izvršavanje zadataka sličnih čovjeku, poput prepoznavanja govora, prepoznavanja slika ili predviđanja. Umjesto da organizira podatke koji se provode kroz unaprijed definirane jednadžbe, dubinsko učenje postavlja osnovne parametre podataka i osposobljava računalo da samostalno uči prepoznavanjem obrazaca pomoću mnogih slojeva obrade.
• Obrada prirodnog jezika (Natural language processing – NLP) - Obrada prirodnog jezika grana je umjetne inteligencije koja pomaže računalima da razumiju, interpretiraju i manipuliraju ljudskim jezikom. NLP pomaže računalima u komunikaciji s ljudima na njihovom jeziku, omogućujući računalima čitanje teksta, čuvanje govora, njegovo tumačenje, mjerenje osjećaja i određivanje važnih dijelova.
• Računalni vid (Computer vision) - Računalni vid je područje umjetne inteligencije koje osposobljava računala za tumačenje i razumijevanje vizualnog svijeta. Korištenjem digitalnih slika s fotoaparata i videozapisa i modela dubokog učenja, strojevi mogu točno identificirati i klasificirati predmete - a zatim reagirati na ono što "vide". Od prepoznavanja lica do obrade radnje nogometne utakmice uživo, računalni vid nadmašuje ljudske vizualne sposobnosti u mnogim područjima.

Vrste umjetne inteligencije

Različiti subjekti umjetne inteligencije grade se za različite svrhe i na taj se način razlikuju. AI se može klasificirati na temelju tipa 1 i tipa 2 (na temelju funkcionalnosti). Evo kratkog uvoda o vrstima umjetne inteligencije:

• Umjetna uska inteligencija (Artificial Narrow Intelligence - ANI)
• Umjetna opća inteligencija (Artificial General Intelligence - AGI)
• Umjetna super inteligencija (Artificial Super Intelligence - ASI)

Umjetna uska inteligencija (Artificial Narrow Intelligence - ANI)

Ovo je najčešći oblik AI-a na tržištu. Ovakvi sustavi umjetne inteligencije dizajnirani su za rješavanje jednog jedinog problema i mogli bi zaista dobro izvršiti jedan zadatak. Po definiciji imaju uske mogućnosti, poput preporučivanja proizvoda korisniku e-trgovine ili predviđanja vremena.
U stanju su se približiti ljudskom funkcioniranju u vrlo specifičnim kontekstima, pa čak ih i nadmašiti u mnogim slučajevima, ali samo u vrlo kontroliranim okruženjima s ograničenim skupom parametara.

Umjetna opća inteligencija (Artificial General Intelligence - AGI)

Ovo je još uvijek teorijski koncept. Definiran je kao AI koji ima kognitivnu funkciju na ljudskoj razini u širokom spektru domena kao što su obrada jezika, obrada slika, računalno funkcioniranje i zaključivanje i tako dalje.
Još smo daleko od izgradnje takvog sustava. Sustav bi trebao sadržavati tisuće sustava umjetne uske inteligencije koji rade u tandemu, međusobno komunicirajući oponašajući ljudsko rasuđivanje.

Čak i s najnaprednijim računalnim sustavima i infrastrukturama, poput Fujitsuova K ili IBM-ovog Watsona, trebalo im je 40 minuta da simuliraju jednu sekundu neuronske aktivnosti. To govori i o neizmjernoj složenosti i međusobnoj povezanosti ljudskog mozga, kao i o veličini izazova izgradnje ove vrste AI, s našim trenutnim resursima.

Umjetna super inteligencija (Artificial Super Intelligence - ASI)

ASI se smatra logičnim napretkom AGI-ja. Sustav umjetne super inteligencije (ASI) mogao bi nadmašiti sve ljudske sposobnosti. To bi uključivalo donošenje odluka, donošenje racionalnih odluka, pa čak uključuje i stvari poput stvaranja bolje umjetnosti i izgradnje emocionalnih odnosa.

Jednom kada postignemo umjetnu opću inteligenciju, AI sustavi brzo bi mogli poboljšati svoje sposobnosti i napredovati u područja o kojima možda nismo ni sanjali. Iako bi jaz između AGI i ASI bio relativno malen (neki kažu da je tek nanosekunda, jer bi tako brzo naučila Umjetna inteligencija), dugo putovanje pred nama prema samom AGI čini se da se ovo čini konceptom koji leži daleko u budućnosti.

Jaka vs slaba umjetna inteligencija

Korištenje umjetne inteligencije globalno je i mnogi su ljudi upoznati s nekada rijetkom tehnologijom. Uobičajena je u video igrama, pametnim telefonima, automobilima itd. Opsežna istraživanja podijelila su AI u dvije vrste: jaka i slaba AI. Izrazi ne podrazumijevaju da snažna umjetna inteligencija radi bolje ili je "jača" od slabe umjetne inteligencije.
Pojmove je smislio John Searle kako bi razlikovao performanse u različitim vrstama AI strojeva.

Evo nekoliko osnovnih razlika između slabe i jake umjetne inteligencije.

Slaba AI

Popularna iPhone-ova Siri i Amazonova Alexa mogli bi se nazvati AI, ali općenito su slabi AI programi. Ova je kategorizacija ukorijenjena u razlici između nadziranog i nenadgledanog programiranja, jer glasovno aktivirana pomoć obično ima programirani odgovor.
Ono što rade je da osjete ili ‘skeniraju’ stvari koje su slične onome što već znaju i prema tome ih klasificiraju.
Ovo je svojstvo nalik čovjeku, ali tu u osnovi sličnosti prestaju jer su slabe AI jednostavno simulacije. Ako zatražite da Siri uključi klima uređaj, razumije ključne riječi poput "uključeno" i "klima uređaj", pa će odgovoriti uključivanjem klima uređaja.
Međutim, samo reagira na ono za što je programiran. Ne razumije niti izvodi značenje iz onoga što ste rekli.

Jaka AI

Predstavljen u mnogim filmovima, snažna umjetna inteligencija više funkcionira poput ljudskog mozga. Ne klasificiraju, a za obradu podataka koriste klasteriranje i udruživanje. To znači da na vaše ključne riječi ili zahtjeve nema programiranog odgovora, kao što se može vidjeti u slabim AI-ima, a rezultati njihovog programiranja i funkcija uglavnom su nepredvidivi.
Na primjer, kada razgovarate s čovjekom, možete samo pretpostaviti kakav će biti nečiji odgovor.
Popularni primjer jake AI je onaj koji se nalazi u igrama. Neovisniji je od slabe AI i može učiti i prilagođavati se različitim situacijama. Još jedan primjer snažne AI je poker AI koji se može naučiti prilagoditi se i nadmudriti vještine ljudskih protivnika.

Iako je slaba AI češća verzija, jaka AI također je bio presudni dio AI revolucije. Znanstvenici ga često opisuju kao ‘istinsku zastupljenost ljudske inteligencije u strojevima’.

Prednosti i nedostaci umjetne inteligencije

Nema sumnje da je tehnologija unaprijedila ljudski život. Tehnologija je preuzela razna područja, od glazbenih preporuka, uputa za karte, mobilnog bankarstva do sprečavanja prijevara I slično. Tanka je granica između napretka i uništenja. Uvijek postoje dvije strane medalje, a to je slučaj i s AI.

Prednosti AI-a

• Smanjenje ljudskih pogrešaka - O odlukama koje AI donosi pri svakom koraku odlučuju prethodno prikupljeni podaci i određeni skup algoritama. Kada se pravilno programiraju, ove se pogreške mogu svesti na nulu.
• Nulti rizik - Bilo da se radi o uklanjanju bombe, odlasku u svemir, istraživanju najdubljih dijelova oceana, strojevi s metalnim tijelima otporni su u prirodi i mogu preživjeti neprijateljske atmosfere.
• Dostupnost 24/7 - Mnogo je studija koje pokazuju da su ljudi produktivni samo oko 3 do 4 sata dnevno. Ali AI može raditi beskrajno bez pauza. Oni misle mnogo brže od ljudi i istodobno izvode više zadataka s točnim rezultatima. Oni se čak mogu nositi s dosadnim ponavljajućim poslovima uz pomoć AI algoritama.
• Digitalni asistenti - Gotovo sve velike organizacije danas koriste digitalne asistente za interakciju sa svojim kupcima što značajno minimalizira potrebu za ljudskim resursima. Možete razgovarati s chatbotom i pitati ih točno što vam treba.
• Novi izumi - AI je pomogao u pronalaženju novih izuma u gotovo svim domenama za rješavanje složenih problema.
• Nepristrane odluke - Ljudska bića vođena su osjećajima, htjeli mi to ili ne. S druge strane, AI je lišen emocija i vrlo je praktičan i racionalan u svom pristupu.

Nedostaci AI-a

• Visoki troškovi – Sposobnost stvaranja stroja koji može simulirati ljudsku inteligenciju nije mala stvar. To zahtijeva puno vremena i sredstava.. AI također mora raditi na najnovijem hardveru i softveru kako bi se ažurirao i ispunjavao najnovije zahtjeve, što ga čini prilično skupim.
• Nezaposlenost - Kako AI zamjenjuje većinu ponavljajućih zadataka i drugih radova robotima, ljudsko uplitanje postaje sve manje što će uzrokovati veliki problem u standardima zapošljavanja.
• Nedostatak emocija - Nema sumnje da su strojevi puno bolji kada je u pitanju učinkovit rad, ali ne mogu zamijeniti ljudsku vezu koja čini tim. Strojevi ne mogu razviti vezu s ljudima što je bitan atribut kada je u pitanju upravljanje timom.
• Nedostatak kreativnosti - Strojevi mogu izvršavati samo one zadatke za koje su dizajnirani ili programirani, sve izvan toga imaju tendenciju da se sruše ili daju nebitne rezultate koji bi mogli biti glavna pozadina.

Budućnost umjetne inteligencije

Gotovo da nema industrije u kojoj moderna umjetna inteligencija - točnije, „uska umjetna inteligencija“, koja izvršava objektivne funkcije pomoću podataka obučenih modela i često spada u kategorije dubokog učenja ili strojnog učenja – nije prisutna. To je osobito istinito u posljednjih nekoliko godina, jer su se prikupljanje i analiza podataka znatno povećali zahvaljujući robusnoj IoT povezanosti, širenju povezanih uređaja i sve bržoj računalnoj obradi.

Neki su sektori na početku svog AI putovanja, drugi su putnici veterani.  Bez obzira na to kakav je utjecaj umjetne inteligencije na naš današnji život teško je zanemariti:

• Prijevoz: Iako bi im moglo trebati desetljeće ili više da bi ih usavršili, autonomni će nas automobili jednog dana voziti s mjesta na mjesto.
• Proizvodnja: Roboti na AI rade zajedno s ljudima kako bi obavili ograničen raspon zadataka poput montaže i slaganja, a senzori prediktivne analize održavaju neprekidan rad.
• Zdravstvo: U području zdravstva bolesti se brže i preciznije dijagnosticiraju, ubrzava se otkrivanje lijekova, virtualni pomoćnici sestara nadziru pacijente, a analiza velikih podataka pomaže u stvaranju personaliziranijeg iskustva pacijenta.
• Obrazovanje: Udžbenici se digitaliziraju uz pomoć umjetne inteligencije, virtualni učitelji u ranoj fazi pomažu ljudskim instruktorima, a analiza lica mjeri osjećaje učenika kako bi se utvrdilo tko se muči ili mu je dosadno i bolje prilagođava iskustvo njihovim individualnim potrebama.
• Mediji: Novinarstvo također koristi AI i od njega će i dalje imati koristi. Bloomberg koristi tehnologiju Cyborg kako bi pomogao u brzom razumijevanju složenih financijskih izvještaja. Associated Press zapošljava prirodne jezične sposobnosti Automated Insightsa kako bi godišnje proizveo 3.700 izvještaja o zaradi - gotovo četiri puta više nego u nedavnoj prošlosti.
• Korisnička služba: Google radi na AI asistentu koji može upućivati ljudske pozive i dogovarati sastanke u, recimo, vašem frizerskom salonu u susjedstvu. Osim riječi, sustav razumije kontekst.

S tvrtkama koje godišnje troše oko 20 milijardi dolara na proizvode i usluge umjetne inteligencije, tehnološki divovi poput Googlea, Applea, Microsofta i Amazona troše milijarde na stvaranje tih proizvoda i usluga, sveučilišta koja AI čine istaknutijim dijelom svojih nastavnih programa (samo MIT odvaja milijardu dolara na novom fakultetu posvećenom isključivo računarstvu, s fokusom na AI), velike stvari će se sigurno dogoditi.

Neki od tih događaja na dobrom su putu da budu u potpunosti ostvareni; neki su samo teoretski i mogli bi takvi i ostati.

Zaključak

Kao ljudi koji smo uvijek bili fascinirani tehnološkim promjenama i fikcijom, trenutno živimo usred najvećeg napretka u svojoj povijesti. Umjetna inteligencija postala je sljedeća velika stvar na polju tehnologije. Organizacije širom svijeta smišljaju revolucionarne inovacije u umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju.

Umjetna inteligencija ne utječe samo na budućnost svake industrije i svakog čovjeka već je djelovala i kao glavni pokretač novih tehnologija poput velikih podataka, robotike i IoT-a. S obzirom na stopu rasta, nastavit će djelovati kao tehnološki inovator u doglednoj budućnosti. Kako će ove tehnologije i dalje rasti, imat će sve više i više utjecaja na društveni okvir i kvalitetu života.