U današnje vreme, sve češće slušamo o veštačkoj inteligenciji (AI) koja „prepoznaje lice“, „razume govor“, „preporučuje muziku“ ili „detektuje bolest pre lekara“. Sve ove primene, koliko god delovale kao naučna fantastika, zasnivaju se na jednom ključnom principu – prepoznavanju obrazaca. Ali šta to zapravo znači? Kako mašina može da „prepozna“ nešto što ni sami ljudi ponekad ne umeju jasno da objasne? Zamislite scenu: dete prvi put vidi psa i roditelji mu objasne da je to životinja koja se zove pas. Sledeći put kada dete vidi drugačijeg psa, pokušaće da ga prepozna tako što ga povezuje sa prethodnim psom. Slično veštačka inteligencija, umesto emocija, koristi matematiku, statistiku i ogromne količine podataka. Kako bismo najbolje razumeli kako smo dosli do veštačke inteligencije, trebalo bi da razmotrimo njen razvoj kroz istoriju.
Kako je sve počelo: od šaha do prepoznavanja lica
Ideja da mašine mogu da misle rodila se još sredinom 20. veka, kada je britanski matematičar Alan Tjuring postavio pitanje: „Da li mogu mašine da misle?“ U svom radu “Computing Machinery and Intelligence”, izneo je eksperiment danas poznat kao Tjuringov test. Ideja testa bila je da pokaže da, ukoliko čovek ne može da prepozna razliku između komunikacije sa čovekom i mašinom, tada bi se mašina mogla smatrati inteligentnom.
Nakon ovog pitanja, ideja veštačke inteligencije je počela da se razvija. Pioniri u ovoj oblasti poput Marvina Minskija, Džona Makartija, Alena Njuvela i Herberta Sajmona (Marvin Minksy, John McCarthy, Allen Newell i Herbert Simon) smatrali su da će računari uskoro moći da imitiraju mnoge delove ljudske inteligencije.
Prvi praktični koraci napravljeni su u oblasti igara i rešavanja matematičkih problema – razvijeni su programi poput Logic Theorist-a i prvi šahovski algoritmi. Iako su tadašnji računari bili dosta ograničeni, ovi projekti su pokazali kako mašine mogu da donose odluke u kompleksnom okruženju.
U tom periodu, McCarthy je osmislio programski jezik LISP koji je postao standard u AI istraživanjima, a istovremeno su se razvijali ekspertski sistemi koji su koristili jednostavna pravila za donošenje odluka. Ovi sistemi su imali uske baze znanja i često su grešili pri nepreciznim unosima, ali su napravili prohodnost složenijim sistemima.
Kako su istraživači tražili načine da se AI primeni na realne probleme, razvijeni su specijalizovani ekspertski sistemi kao što su Dendral, namenjen tumačenju podataka u hemiji, i MYCIN, koji je pomagao u dijagnostici infekcija. Bili su korisni u jasno definisanim domenima, ali nisu mogli da se primene u drugim oblastima.
Paralelno s tim, pojavljuje se prvi oblik veštačkog neurona – perceptron, koji je mogao da uči jednostavne obrasce. Međutim, ubrzo je otkriveno da ne može da rešava složenije logičke zadatke, što je usporilo razvoj neuronskih mreža, sve do trenutka kada je otkriven algoritam backpropagation, koji je omogućio treniranje višeslojnih neuronskih mreža i vratio interesovanje za učenje iz podataka.
Ubrzo je AI počeo da se koristi i u svakodnevnim zadacima – prepoznavanje rukopisa i govora, finansijsko odlučivanje itd. Računari još uvek nisu „razumeli“ svet oko sebe, ali su mogli da rešavaju zadatke koji su do tada bili namenjeni ljudima.
Jedan od ključnijih trenutaka u razvoju AI bio je kada je IBM-ov Deep Blue uspeo da pobedi svetskog šampiona u šahu, Garija Kasparova. Iako se više oslanjao na kalkulisanje nego na učenje, pokazao je koliko je tehnologija napredovala i koliko je granica između čoveka i mašine postala tanka.
Dolaskom interneta i digitalizacije podataka, nastaje potreba za algoritmima za efikasnu analizu velikih količina podataka. Tehnike poput naivnog Bajesa i stabla odlučivanja postale su osnova za sisteme koji danas filtriraju spam, analiziraju potupke i daju preporuke na osnovu ponašanja korisnika.
Prekretnica se dogodila kada je duboka neuronska mreža AlexNet osvojila takmičenje ImageNet, time što je nadmašila konkurente tako što je povećala preciznost klasifikacije slika. Zahvaljujući grafičkim procesorima, treniranje na velikim skupovima podataka postalo je realno izvodljivo.
Nakon toga, neuronske mreže su počele da rešavaju kompleksne zadatke: konvolucione mreže (CNN) analiziraju slike, rekurentne mreže (RNN) obraduju tekst i govor, a generativne protivničke mreže (GAN) stvaraju sasvim nove sadržaje. AI se pojavljuje u telefonima, kamerama, bolnicama i autonomnim vozilima, kao alat koji vidi, razume i reaguje.
U godinama koje slede, dolaze još moćniji jezički modeli, poput Word2Vec, BERT i GPT, koji razumeju značenje reči u kontekstu i omogućavaju prevođenje, pisanje, pa čak i razgovor. Preporučivački sistemi, virtuelni asistenti i govorni interfejsi postaju deo svakodnevice.
Veštačka inteligencija se sve više koristi i u drugim oblastima: sport, poljoprivreda, finansije, namenska industrija, umetnost itd.
Generativni modeli kao što su GPT-3, DALL·E i Stable Diffusion omogućavaju kreiranje tekstova, slika i muzike. Ovi sistemi donose revolucionarne mogućnosti, ali i pitanja etike, autorskih prava i odgovornosti.
Danas, AI je postala nevidljiva infrastruktura savremenog sveta – u našim uređajima, bolnicama, školama i svakodnevnim odlukama. Od jednostavnog pitanja Tjuringa do mašina koje komuniciraju, pišu, analiziraju i stvaraju – istorija AI-ja je priča o ljudskoj radoznalosti, upornosti i tehnologiji koja menja našu stvarnost.
Šta je uopšte „prepoznavanje obrazaca“?
Prepoznavanje obrazaca (eng. pattern recognition) predstavlja fundamentalnu oblast u okviru veštačke inteligencije, mašinskog učenja i analize podataka, koja se bavi identifikovanjem pravilnosti i struktura u podacima. Njena suština ogleda se u sposobnosti sistema da iz nestrukturiranih i često nepreglednih podataka prepozna zakonitosti, klasifikuje nove informacije i donosi zaključke na osnovu prethodno naučenih primera. Iako se termin često koristi u kontekstu tehnologije, prepoznavanje
obrazaca je prisutno i u ljudskoj svakodnevnici – od prepoznavanja lica i rukopisa, do identifikovanja emocija, govora i značenja rečenica.
U matematičko-računarskom smislu, prepoznavanje obrazaca podrazumeva transformaciju ulaznih podataka (bilo da su slike, tekst, zvuk, senzorski signali ili drugi oblici informacije) u format koji omogućava sistemu da detektuje sličnosti, razlike i grupiše podatke prema zajedničkim karakteristikama. Ova sposobnost je ključna za razvoj sistema koji mogu autonomno da funkcionišu u realnim, promenljivim uslovima – bez potrebe za eksplicitnim programiranjem svakog pojedinačnog slučaja.
Prepoznavanje obrazaca obično obuhvata tri osnovna koraka: prikupljanje podataka, izvlačenje karakteristika i klasifikaciju. U prvom koraku, podaci se prikupljaju iz različitih izvora – kamere, mikrofoni, senzori, tekstualni izvori i slično. U drugom koraku, iz sirovih podataka se izdvajaju relevantne karakteristike koje predstavljaju osnovu za donošenje odluka. Na primer, kod prepoznavanja rukopisa, važne karakteristike mogu biti zakrivljenost linija, raspored tačaka i dužina poteza. U trećem koraku, sistem na osnovu prethodno naučenih primera odlučuje kojoj kategoriji novi podatak pripada.
Sistemi za prepoznavanje obrazaca mogu biti nadlegadni ili nenadgledani. Kod nadgledanog učenja, sistem se trenira na unapred označenim podacima – svaki primer ima poznatu izlaznu vrednost (npr. slika sa oznakom „pas“ ili „mačka“). Algoritam tada uči da poveže karakteristike ulaza sa pripadajućim klasama. Suprotno tome, kod nenadgledanog učenja, sistem dobija podatke bez unapred poznatih oznaka i pokušava sam da pronađe obrasce, grupišući slične podatke u klase ili klastere. Ovo je naročito korisno u slučajevima kada nije moguće unapred obeležiti sve podatke, što je česta situacija u analizi velikih skupova informacija.
U praksi, prepoznavanje obrazaca se koristi u velikom broju oblasti. U medicini, algoritmi analiziraju medicinske slike kako bi prepoznali prisustvo tumora, fraktura ili drugih patoloških promena. U bezbednosnim sistemima, prepoznaju se lica osoba u realnom vremenu ili analiziraju otiske prstiju. U finansijskom sektoru, algoritmi
detektuju sumnjive transakcije i predviđaju tržišne tokove. U autonomnim vozilima, sistemi identifikuju saobraćajne znakove, pešake, druge automobile i razne prepreke. U trgovini, koriste se za analizu potrošačkog ponašanja i personalizaciju reklama.
Posebnu pažnju zaslužuje činjenica da prepoznavanje obrazaca ne funkcioniše isključivo na nivou tačnih podudarnosti, već i na nivou apstraktnih sličnosti. Na primer, algoritam za prepoznavanje lica mora da prepozna istu osobu pod različitim osvetljenjem, iz različitih uglova i u različitom izrazu lica. Ovo zahteva sposobnost modela da generalizuje, a ne da pamti konkretne primere. Upravo zato, moderni sistemi za prepoznavanje obrazaca sve češće koriste neuronske mreže i duboko učenje, koji omogućavaju višeslojnu analizu podataka i učenje kompleksnih relacija.
Jedan od ključnih izazova u ovoj oblasti jeste robustnost modela – sposobnost sistema da tačno prepozna obrazac čak i kada su podaci nepotpuni, izmenjeni, zamućeni ili delimično pogrešni. Na primer, model koji prepoznaje reči mora biti otporan na gramatičke greške, dijalekte ili šum u govoru. Takođe, mora biti sposoban da ignoriše nebitne varijacije, ali da istovremeno prepozna i suptilne razlike koje su relevantne za tačnu klasifikaciju.
Pored tačnosti, važna osobina sistema za prepoznavanje obrazaca jeste i njegova efikasnost – sposobnost da u što kraćem vremenu obradi velike količine podataka i donese pouzdanu odluku. U realnim sistemima, kao što su autonomna vozila ili sistemi za hitnu medicinsku pomoć, brzina prepoznavanja može biti od presudnog značaja. Zbog toga se u praksi često kombinuju različiti pristupi, uključujući heurističke metode, statističku analizu i optimizacione algoritme.
Dodatni aspekt ove oblasti je i etičko pitanje. Prepoznavanje obrazaca u ljudskim licima, govoru ili ponašanju može zadirati u privatnost i dovesti do diskriminacije ukoliko sistemi nisu pravilno obučeni ili koriste pristrasne podatke. Zbog toga je neophodno da razvoj ovih sistema bude praćen strogim standardima, transparentnošću i odgovornim pristupom.
U zaključku, prepoznavanje obrazaca nije samo tehnička komponenta već temeljna sposobnost koja omogućava veštačkoj inteligenciji da razume, interpretira i reaguje na svet oko sebe. Bilo da je reč o analizi slika, govora, teksta ili kompleksnih podataka o ponašanju, sposobnost da se uoče obrasci i donesu zaključci predstavlja srž inteligentnog ponašanja. Kako se količina podataka u savremenom svetu eksponencijalno uvećava, a zahtevi za automatizacijom rastu, značaj i primena prepoznavanja obrazaca postaće još šira i dublja, oblikujući budućnost brojnih industrija i svakodnevnog života.
Kako AI „uči“ da prepoznaje?
Proces učenja veštačke inteligencije na prvi pogled može delovati gotovo magično: računar koji sam „zaključi“ da se na slici nalazi pas, ili da rečenica sadrži sarkazam. Međutim, iza te naizgledne čarolije stoji niz precizno definisanih koraka poznatih kao treniranje modela.
Sve počinje sa podacima. Na primer, kada govorimo o prepoznavanju slika, veštačkoj inteligenciji se prezentuje ogromna količina vizuelnih primera – neretko i milioni slika – koje su već označene odgovarajućim kategorijama, poput psa, mačke ili automobila. Ovakav skup se naziva skup za treniranje. Kao što dete kroz svakodnevna opažanja uči da razlikuje psa od mačke, tako i veštačka inteligencija pokušava da otkrije obrasce i razlike koji razdvajaju kategorije među predstavljenim primerima. Prvi pokušaji uvek su puni grešaka, jer sistem još ne zna šta zaista treba da prepozna.
Ključni deo procesa učenja jeste mehanizam koji omogućava sistemu da uči iz grešaka – povratno propagiranje greške (engl. backpropagation). Svaki put kada model da netačan odgovor, on meri koliko se njegova pretpostavka razlikuje od tačnog rešenja i koristi te informacije kako bi prilagodio svoje unutrašnje parametre. Na sličan način kao što čovek pokušava više puta da ubaci loptu u koš i koriguje pokret pri svakom sledećem pokušaju, tako i algoritam uči kroz pokušaje i greške, samo uz pomoć brojeva i matematičkih proračuna.
Neuronske mreže, koje čine osnovu savremenih AI sistema, sastoje se od više međusobno povezanih slojeva. Svaki sloj obrađuje informacije na svoj način: početni slojevi prepoznaju osnovne elemente slike, kao što su ivice, srednji prepoznaju oblike, a završni izvode zaključke o tome šta se tačno nalazi na slici. Svaki „neuron“ u mreži ima svoju težinu – broj koji određuje koliko mu je određeni ulaz značajan. U toku učenja, ove težine se neprestano podešavaju dok model ne nauči kako da najefikasnije odgovori na zadatke koji su mu dati.
Učenje se može sprovoditi na različite načine, u zavisnosti od toga kako su podaci pripremljeni:
- Nadgledano učenje (supervised learning) podrazumeva da uz svaki primer stoji i tačan odgovor. Sistem uči upoređujući svoja predviđanja sa poznatim rešenjima i postepeno poboljšava tačnost svojih odgovora.
- Nenadgledano učenje (unsupervised learning) koristi se kada tačni odgovori nisu dostupni. AI tada sama pokušava da pronađe sličnosti, grupiše podatke i identifikuje obrasce koji nisu unapred definisani.
- Pojačano učenje (reinforcement learning) se zasniva na principima nagrađivanja i kažnjavanja. Koristi se u oblastima poput video igara i robotike, gde sistem uči kroz interakciju sa okolinom, nagrađujući uspešne postupke i destimulišući pogrešne.
Kvalitet i raznolikost podataka igraju presudnu ulogu u uspešnosti učenja. Nije dovoljno da AI model „vidi“ mnogo primera – važno je da ti primeri budu raznovrsni. Ako sistem uči isključivo na slikama belih pasa, postoji rizik da neće prepoznati psa druge boje. Takođe, ako su svi primeri iz iste geografske, kulturne ili demografske sredine, model može postati pristrasan i loše se ponašati u drugačijim kontekstima. Zbog toga savremeni istraživači sve više pažnje posvećuju etičkom aspektu i pravednoj reprezentaciji u podacima.
Vreme potrebno za treniranje modela može značajno varirati. Za jednostavne zadatke, treniranje može trajati svega nekoliko minuta. Za kompleksne sisteme, kao što su
današnji jezički modeli, proces može potrajati danima ili nedeljama i zahteva ogromnu računarsku snagu. U te svrhe se koriste specijalizovani procesori, poznati kao grafičke kartice (GPU), koje omogućavaju paralelnu obradu velikog broja operacija. Najmoćniji AI sistemi današnjice, poput GPT-3 ili DALL·E, trenirani su na superračunarima koji troše količine električne energije uporedive s industrijskim postrojenjima.
Nakon završenog procesa učenja, model se može primenjivati na potpuno nove podatke – primere koje nikada ranije nije „video“. Ukoliko je obuka bila uspešna, model će tačno prepoznati slike, klasifikovati tekstove, analizirati ton govora ili čak otkriti složene obrasce u medicinskim snimcima. Tako AI može pomoći u dijagnostici bolesti, predviđanju vremenskih prilika, detekciji sarkazma u rečenici ili identifikaciji lica na fotografiji.
Važno je razumeti da veštačka inteligencija ne funkcioniše kao jednostavna baza podataka koja pamti ono što je videla. Umesto toga, ona uči da prepozna zakonitosti – suštinske osobine pojava – i na osnovu njih donosi zaključke. Na sličan način na koji čovek, posmatrajući mnoge primerke pasa, nauči da uoči njihove zajedničke karakteristike, tako i AI razvija sposobnost da generalizuje znanje iz mnoštva konkretnih primera.
Upravo u tome leži srž inteligencije, bilo ljudske ili veštačke: sposobnost da iz prošlih iskustava izvučemo opšta pravila i primenimo ih na nove situacije. Zbog toga je važno da AI ne doživljavamo kao neobjašnjivu „kutiju čuda“, već kao moćan alat koji, uz dobro razumevanje načina na koji funkcioniše, može postati izuzetno koristan u svakodnevnom životu i radu.
Gde se sve koristi prepoznavanje obrazaca?
Prepoznavanje obrazaca pomoću AI ima raznorazne
U oblasti medicine, veštačka inteligencija je značajno unapredila dijagnostiku. Sistemi koji analiziraju mamograme pokazali su se izuzetno preciznim u detekciji raka dojke, često i pouzdanijim od stručnjaka. U onkologiji se koriste alati koji analiziraju genetičke podatke pacijenata kako bi omogućili personalizovani pristup lečenju. Takodje, primenjuje se i u domenu mentalnog zdravlja – kroz analizu načina korišćenja mobilnih telefona moguće je identifikovati rane znake depresije ili drugih poremećaja raspoloženja.
U finansijama, prepoznavanje obrazaca omogućava analizu rizika i automatizaciju poslovnih procesa. Banke i investicione kompanije koriste AI sisteme koji u realnom vremenu prate transakcije, analiziraju dokumentaciju i pomažu u donošenju odluka zasnovanih na prethodnim tržišnim obrascima.
Automobilska industrija se oslanja na prepoznavanje obrazaca u razvoju autonomnih vozila. Vozila opremljena senzorima, kamerama i radarima koriste neuronske mreže za detekciju objekata, prepoznavanje saobraćajnih znakova i predviđanje ponašanja drugih učesnika u saobraćaju. Ovakvi sistemi doprinose većoj bezbednosti, a pojedine tehnologije dodatno prate stanje vozača i reaguju na znake umora ili dekoncentracije.
U oblasti mobilnih tehnologija i društvenih mreža, algoritmi dubokog učenja omogućavaju prepoznavanje lica, analizu sadržaja i korisničkog iskustva. Korišćenjem obrazaca koji analiziraju ponašanja korisnika, sistemi predlažu sadržaje, prepoznaju emocije u tekstu ili glasu.
U industriji i logistici, veštačka inteligencija analizira slike sa proizvodnih linija radi kontrole kvaliteta, upravlja skladišnim robotima na osnovu obrasca kretanja i optimizuje raspodelu resursa. Takođe, senzori na mašinama prate performanse i omogućavaju prediktivno održavanje, sprečavajući kvarove i zastoje.
Dodatno, tehnologija prepoznavanja obrazaca nalazi primenu i u drugim oblastima – od detekcije bolesti biljaka u poljoprivredi, preko personalizovanog obrazovanja zasnovanog na učenikovom tempu i znanju, do pravne analitike i sportskih performansi.
Da li je AI savršen?
Veštačka inteligencija je moćna, ali je još uvek daleko od ljudskih mogućnosti. Dosta je zavisna od ulaznijh podataka na kojima se trenira, ljudi uče na osnovu svih čula kojima raspolažu i kvalitet obrade signala koje dobijamo pomoću njih je i dalje neverovatno bolji u odnosu na to kako veštačka inteligencija uči. Ona je kompletno zavisna od toga sta joj mi dajemo kao ulazni parametar, zato napraviti kvalitetan model iziskuje mnogo truda i vremena oko skupa podataka. Uglavnom su to podaci iz jednog segmenta, ili su samo slike ili samo tekstovi, a ljudi sve to obradjuju zajedno i svakodnevno. Tako da možemo reći da je veštačka inteligencija na putu da zameni čoveka, ali je taj put i dalje trnovit i dug.
Mateja Civkaroski
Diplomirani informatičar i student master studija iz kompjuterskih finansija