fbpx

Primjena vještačke inteligencije u obrazovanju – PRVI DIO

Vještačka inteligencija, sada?

Vještačka inteligencija (VI, eng: Artificial Intelligence – AI) je budućnost! Vještačka inteligencija je naučna fantastika! Vještačka inteligencija je upravo dio našeg svakodnevnog života!

Svaka od gore navedene tri izjave je tačna, sve zavisi iz koje perspektive posmatramo Vještačku inteligenciju.

Vještačka inteligencija koegzistra u našim životima, čini ih lakšim, a da većina nas toga nismo ni svjesni. Ljudi pričaju o vještačkoj inteligenciji kao o dalekoj budućnosti. A ona je već tu, među nama, danas. Svaki put kad upotrebljavamo pametni telefon, kada neki program „prepoznaje“ naš govor, kada koristimo socijalne mreže, naručujemo hranu online (npr. UberEATS) ili „slušamo“ neki sistem koji nam preporučuje muziku (npr. Spotify), gledamo filmove (npr. Netflix), reklame na osnovu naših online navika, to nam govori da već živimo u dobu vještačke inteligencije, jer se svi ti uređaji, tehnologije i sistemi oslanjaju na nju. Svaki put kad „razgovaramo“ sa Aleksom (Amazon), Siri (Apple) ili Kortanom (Microsoft) mi ustvari „komuniciramo“ sa VI (vještačkom inteligencijom). Već sad imamo svakodnevne benefite od primjene VI.

Sistemi VI su jedan od glavnih stubova Četvrte industrijske revolucije koja je trenutno u toku. Prethodne industrijske revolucije su bile usredsređene isključivo na automatizacije procesa i povećavanje zarade. Četvrta (današnja, moderna) revolucija ima potpuno drugačiji model, ona je kombinacija fizičkog, digitalnog i biološkog svijeta. Najsmjeliji istraživači u oblasti VI dodaju da je upravo ona glavni stub četvrte industrijske revolucije. Vještačka inteligencija je postala esencijalni dio svega onog što svakodnevno koristimo.

Istraživanja prognoziraju da će tržište vještačke inteligencije do 2026. godine vrijediti oko 310 milijardi USD (vrijednost u 2021. godini je oko 58 milijardi USD). Samo u 2019. godini vrijednost tržišta VI je utrostručena.

Prognoza vrijednosti tržišta (u $) VI u periodu 2021-2026. god.

Pandemija COVID-19 je ohrabrila nove primjene i tehnologije unutar VI. Tehnološki džinovi poput Microsofta, Googla, Applea, Amazona, IBM-a i Fejsbuka su preuzeli inicijativu da razvijaju i primjenjuju alate bazirane na VI kao odgovor na izazove koje je pandemija proizvela.

Šta je VI?

Inteligencija je ono što nas čini ljudima, a vještačka inteligencija je proširenje te naše osobine“.

Jan LeKun (Institut za matematičke nauke, Univerzitet u Njujorku)

O pojmu vještačke inteligencije se prvi put čulo u širim okvirima 1997. godine kada je IBM-ov računar DeepBlue pobijedio čovjeka u šahu. I to ne bilo kog čovjeka, već Gari Kasparova, svjetskog šampiona. Skoro dvije decenije poslije toga, Google-ov program AlphaGo je 2016. i 2017. godine uzastopno „pobjeđivao“ svjetske šampione (Lee Sedol i Ke Jie) u strateškoj igri go.

Šahovski meč između Garija Kasparova i računara DeepBlue

U zadnjih nekoliko godina oblast vještačke inteligencije je „eksplodirala“. Velika prekretnica se desila oko 2010 godine kada je kompanija NVIDIA proizvela grafičke kartice (GPU) posebno namijenjene za rad sa vještačkim neuronskim mrežama koje omogućavaju veoma brzu, relativno jeftinu i snažnu paralelnu obradu podataka.

Međutim, začeci VI sežu mnogo ranije, negdje do sredine 20-og vijeka. Jedan od prvih pionirskih koraka u ovoj oblasti načinio je 1950. godine naučnik Alan Tjuring (eng. Alan Turing) postavljajući jednostavno pitanje: „Da li mašine mogu da misle?“. Nešto kasnije, to pitanje je preformulisao u sljedeća: „Da li mašine mogu ono što mi (ljudi) možemo?“ ili „da li je moguće da mašine pokazuju inteligentno ponašanje?“.

Vještačka inteligencija kao naučna disciplina je „rođena“ 1956. godine na konferenciju čiji je domaćin bio Dartmud (Dartmouth) koledž. Učesnici konferencije su utemeljivači naučne discipline VI. Jedan od učesnika konferencije i utemeljivača VI je bio i Džon Makarti (eng. John McCarthy). On je široko prihvaćen kao jedan od osnivača nove naučne discipline i osoba koja je „skovala“ termin VI (Artificial inteligence – AI). Makarti VI definiše kao nauku i inžinjerstvo pravljenja inteligentnih mašina. Godine koje su uslijedile nakon toga u oblasti VI donosile su talase i optimizma ali i razočarenja. Tek u decenijama 21. vijeka oblasti VI dokazuju visoku uspješnost rješavajući mnoge izazove i probleme. U zadnjih nekoliko godina VI oblikuje pejsaž naših svakodnevnih života, koji su već danas teško zamislivi bez integracije dostignuća iz oblasti VI.

Savremene definicije definišu VI kao „teoriju i razvoj kompjuterskih sistema sposobnih da izvode zadatke koji su svojstveni ljudskoj inteligenciji, kao što su vizuelna percepcija, prepoznavanje govora i glasa, donošenje odluka, prevođenje između jezika itd.“.

Precizna definicija i značenje same riječi inteligencija, a naročito vještačka inteligencija je predmet mnogih rasprava i konfuzija. Umjesto traganja za opštom definicijom vještačke inteligencije, te ako prihvatimo da ona ima dvije dimenzije, mišljenje i ponašanje, možda bi jedna od definciija mogla da bude i ova da VI posmatramo kao sisteme koji misle kao ljudi, sisteme koji djeluju kao ljudi, sisteme koji misle racionalno i sisteme koji djeluju racionalno.

Da bismo stekli jasniju sliku o vještačkoj inteligenciji i izbjegli konfuziju, neophodno je definisati sljedeće pojmove:

  1. Vještačka inteligencija – VI (Artificial inteligence – AI)

  2. Mašinsko učenje (Machine Learning – ML)

  3. Duboko učenje (Deep Learning – DL)

Odnose između gornjih pojmova najbolje ilustruje sljedeća slika:

Odnosi VI i njenih podoblasti –mašinskog i dubokog učenja

Vještačka inteligencija je najširi koncept koji u sebi sadrži mašinsko (ML) i duboko učenje (DL). Mašinsko učenje je podoblast vještačke inteligencije, a duboko učenje je podoblast mašinskog učenja (a time i vještačke inteligencije). Vještačka inteligencija je naučna disciplina koja istražuje mogućnosti kreiranja inteligentnih programa i mašina/uređaja koji mogu kreativno da rješavaju probleme, a što je uvijek posmatrano isključivo kao ljudska privilegija.

Opšteprihvaćeno je da postoje tri vrste vještačke inteligencije:

Slaba/uska (ANI) vještačka inteligencija je jedini oblik VI koji trenutno postoji u praksi i koja je napravljena za izvršavanje jednoog jedinog, uskog zadatka. Uska inteligencija je nešto sa čime većina nas svakodnevno ostvaruje kontakt, to je ustvari aktuelna i jedina u praksi dokazana VI.

Opšta umjetna inteligencija (AGI) je tip VI koja je jednako sposobna kao i čovjek. Ovaj oblik VI još uvijek nije stvarnost, još uvijek nemamo kompletna saznanja o funkcionisanju ljudskog mozga.

Vještačka super-inteligencija (ASI) predstavlja daleku budućnost. Barem vjerujemo da je tako. Kako bi dostigli ovu tačku tj. napravili sistem koji bismo mogli klasifikovati kao vještačku super-inteligenciju, značilo bi da smo napravili VI koja nadmašuje ljude u apsolutno svemu. Ova vrsta se postiže kada VI postane sposobnija od čovjeka.

Mašinsko učenje (ML) je podoblast VI. Mašinsko učenje je sistem koji podrazumijeva upotrebu seta algoritama za analizu velike količine podataka, učenje iz tih podataka i određivanje ili predviđanje određenih događaja na osnovu tog „učenja“ i „treniranja“. Suština mašinskog učenja je da ono ne oponaša kako se ljudi ponašaju, nego oponaša kako ljudi uče. Algoritmi mašinskog učenja moraju da se uče i treniraju nad podacima. Što više podataka obezbijedimo sistemu mašinskog učenja, rezultati i predviđanja će biti preciznija, kvalitetnija i bolja. Prema tome, mašinsko učenje je osobina sistema i uređaja da uče iz podataka, na osnovu „iskustva“.

Algoritmi mašinskog učenja za rješavanje problema su podijeljeni u četiri grupe:

Duboko učenje (DL – Deep Learning) je podoblast mašinskog učenja (i evolucija istog), a time i čitavog koncepta Vještačke inteligencije. Duboko učenje je nastalo kao odgovor na nerješive probleme za mašinsko učenje tj. DL može da riješi mnogo kompleksnije probleme (nerješive za mašinsko učenje). Duboko učenje je ono što je trenutno najnaprednije na polju VI. Duboko učenje (tj. primjena njegovih metoda, tehnika i algoritama) je ono što ustvari nazivamo „eksplozijom“ i rapidnom primjenom VI u zadnjih nekoliko godina u našim svakodnevnim životima.

Duboko učenje je nova era mašinskog učenja. Zahvaljujući dubokom učenju, čitav koncept VI ima optimističnu budućnost. Automobili bez vozača, bolja preventivna medicinska njega, sistemi za preporuku filmova i muzike na Internetu, prepoznavanje slika, prepoznavanje glasa, obrada prirodnog jezika su samo djelić onoga što već danas „čini“ duboko učenje (a time i VI) za nas.

Duboko učenje je „inspirisano“ strukturom i procesima koji se odvijaju u ljudskom mozgu. Ljudski mozak se sastoji od neurona koji su međusobno povezani kroz hemijske reakcije formirajući sinapse (veze između neurona). Pretpostavlja se da u našem mozgu ima oko 100 milijardi neurona i trilioni sinapsa (interkonekcija između neurona).

Neuron – nervna ćelija

Duboko učenje koristi vještačke neuronske mreže (ustvari, kad kažemo duboko učenje, referišemo se na vještačke neuronske mreže). Zadatak i cilj vještačkih neuronskih mreža (dubokog učenja) je da analiziraju podatke sa takvom logičkom strukturom koja je slična načinu na koji ljudi npr. izvode zaključke, uče, rješavaju probleme itd. Dakle, vještačke neuronske mreže imitiraju naše kognitivno ponašanje. Naravno, ljudski mozak je mnogo kompleksniji, te vještačke neuronske mreže (duboko učenje) funkcionišu na najelementarnijem nivou kognitivnog ponašanja.

I za mašinsko i za duboko učenje je poželjno da „treniraju“ sa što većom količinom podataka (tzv. Big Data koncept) kako bi predviđanja rezultata i trendova bila što validnija.

Ne propustite uskoro i drugi dio bloga Primjena vještačke inteligencije u obrazovanju.

Autor: Slobodan Trebovac

Slobodan Trebovac, rođen u Banjaluci. Po zanimanju master profesor tehnike i informatike za elektronsko učenje. Radi u Glossi, centru za njemački jezik i kao nastavnik informatike u JU OŠ „Sveti Sava“, Banja Luka. U Glossi je angažovan kao tehnička podrška na online kursevima od samog početka realizacije online kurseva u ovom centru za učenje njemačkog jezika. Oblast interesovanja su mu sistemi za učenje na daljinu, te primjena IKT-a u nastavnom procesu, ali i druge IT oblasti. Redovno se usavršava na tradicionalnim seminarima i online webinarima. Član je udruženja Moodle Mreža Srbije.

Imate pitanja na temu bloga ili učenja njemačkog jezika? Slobodno nam pišite. Rado ćemo izdvojiti vrijeme da vam pomognemo.

One comment

Comments are closed.