{"id":1895,"date":"2025-07-15T15:25:46","date_gmt":"2025-07-15T13:25:46","guid":{"rendered":"https:\/\/mozaiq.mensa.rs\/?p=1895"},"modified":"2025-07-15T15:35:13","modified_gmt":"2025-07-15T13:35:13","slug":"ai-patternrecogn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mozaiq.mensa.rs\/?p=1895","title":{"rendered":"Ve\u0161ta\u010dka inteligencija i prepoznavanje obrazaca"},"content":{"rendered":"

U dana\u0161nje vreme, sve \u010de\u0161\u0107e slu\u0161amo o ve\u0161ta\u010dkoj inteligenciji (AI) koja \u201eprepoznaje\u00a0 lice\u201c, \u201erazume govor\u201c, \u201epreporu\u010duje muziku\u201c ili \u201edetektuje bolest pre lekara\u201c. Sve ove\u00a0 primene, koliko god delovale kao nau\u010dna fantastika, zasnivaju se na jednom klju\u010dnom\u00a0 principu \u2013 prepoznavanju obrazaca. Ali \u0161ta to zapravo zna\u010di? Kako ma\u0161ina mo\u017ee da\u00a0 \u201eprepozna\u201c ne\u0161to \u0161to ni sami ljudi ponekad ne umeju jasno da objasne? Zamislite scenu: dete prvi put vidi psa i roditelji mu objasne da je to \u017eivotinja koja se\u00a0 zove pas. Slede\u0107i put kada dete vidi druga\u010dijeg psa, poku\u0161a\u0107e da ga prepozna tako \u0161to\u00a0 ga povezuje sa prethodnim psom. Sli\u010dno ve\u0161ta\u010dka inteligencija, umesto emocija,\u00a0 koristi matematiku, statistiku i ogromne koli\u010dine podataka. Kako bismo najbolje\u00a0 razumeli kako smo dosli do ve\u0161ta\u010dke inteligencije, trebalo bi da razmotrimo njen\u00a0 razvoj kroz istoriju.\u00a0<\/span><\/p>

Kako je sve po\u010delo: od \u0161aha do prepoznavanja lica\u00a0<\/b><\/p>

Ideja da ma\u0161ine mogu da misle rodila se jo\u0161 sredinom 20. veka, kada je britanski\u00a0 matemati\u010dar Alan Tjuring postavio pitanje: \u201eDa li mogu ma\u0161ine da misle?\u201c U svom\u00a0 radu <\/span>\u201cComputing Machinery and Intelligence\u201d<\/span><\/i>, izneo je eksperiment danas poznat\u00a0 kao Tjuringov test. Ideja testa bila je da poka\u017ee da, ukoliko \u010dovek ne mo\u017ee da\u00a0 prepozna razliku izme\u0111u komunikacije sa \u010dovekom i ma\u0161inom, tada bi se ma\u0161ina\u00a0 mogla smatrati inteligentnom.\u00a0<\/span><\/p>

Nakon ovog pitanja, ideja ve\u0161ta\u010dke inteligencije je po\u010dela da se razvija. Pioniri u ovoj\u00a0 oblasti poput Marvina Minskija, D\u017eona Makartija, Alena Njuvela i Herberta Sajmona\u00a0 (Marvin Minksy, John McCarthy, Allen Newell i Herbert Simon) smatrali su da \u0107e\u00a0 ra\u010dunari uskoro mo\u0107i da imitiraju mnoge delove ljudske inteligencije.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Prvi prakti\u010dni koraci napravljeni su u oblasti igara i re\u0161avanja matemati\u010dkih problema\u00a0 \u2013 razvijeni su programi poput <\/span>Logic Theorist<\/span><\/i>-a i prvi \u0161ahovski algoritmi. Iako su\u00a0 tada\u0161nji ra\u010dunari bili dosta ograni\u010deni, ovi projekti su pokazali kako ma\u0161ine mogu da\u00a0 donose odluke u kompleksnom okru\u017eenju.<\/span><\/p>

U tom periodu, McCarthy je osmislio programski jezik LISP koji je postao standard u\u00a0 AI istra\u017eivanjima, a istovremeno su se razvijali ekspertski sistemi koji su koristili\u00a0 jednostavna pravila za dono\u0161enje odluka. Ovi sistemi su imali uske baze znanja i \u010desto\u00a0 su gre\u0161ili pri nepreciznim unosima, ali su napravili prohodnost slo\u017eenijim sistemima.\u00a0<\/span><\/p>

Kako su istra\u017eiva\u010di tra\u017eili na\u010dine da se AI primeni na realne probleme, razvijeni su\u00a0 specijalizovani ekspertski sistemi kao \u0161to su <\/span>Dendral<\/span><\/i>, namenjen tuma\u010denju podataka u\u00a0 hemiji, i <\/span>MYCIN<\/span><\/i>, koji je pomagao u dijagnostici infekcija. Bili su korisni u jasno\u00a0 definisanim domenima, ali nisu mogli da se primene u drugim oblastima.\u00a0<\/span><\/p>

Paralelno s tim, pojavljuje se prvi oblik ve\u0161ta\u010dkog neurona \u2013 perceptron, koji je\u00a0 mogao da u\u010di jednostavne obrasce. Me\u0111utim, ubrzo je otkriveno da ne mo\u017ee da re\u0161ava\u00a0 slo\u017eenije logi\u010dke zadatke, \u0161to je usporilo razvoj neuronskih mre\u017ea, sve do trenutka\u00a0 kada je otkriven algoritam <\/span>backpropagation<\/span><\/i>, koji je omogu\u0107io treniranje vi\u0161eslojnih\u00a0 neuronskih mre\u017ea i vratio interesovanje za u\u010denje iz podataka.\u00a0<\/span><\/p>

Ubrzo je AI po\u010deo da se koristi i u svakodnevnim zadacima \u2013 prepoznavanje rukopisa\u00a0 i govora, finansijsko odlu\u010divanje itd. Ra\u010dunari jo\u0161 uvek nisu \u201erazumeli\u201c svet oko sebe,\u00a0 ali su mogli da re\u0161avaju zadatke koji su do tada bili namenjeni ljudima.\u00a0<\/span><\/p>

Jedan od klju\u010dnijih trenutaka u razvoju AI bio je kada je IBM-ov <\/span>Deep Blue <\/span><\/i>uspeo da\u00a0 pobedi svetskog \u0161ampiona u \u0161ahu, Garija Kasparova. Iako se vi\u0161e oslanjao na\u00a0 kalkulisanje nego na u\u010denje, pokazao je koliko je tehnologija napredovala i koliko je\u00a0 granica izme\u0111u \u010doveka i ma\u0161ine postala tanka.\u00a0<\/span><\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>

\"\"<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>

Dolaskom interneta i digitalizacije podataka, nastaje potreba za algoritmima za\u00a0 efikasnu analizu velikih koli\u010dina podataka. Tehnike poput naivnog Bajesa i stabla\u00a0 odlu\u010divanja postale su osnova za sisteme koji danas filtriraju spam, analiziraju\u00a0 potupke i daju preporuke na osnovu pona\u0161anja korisnika.\u00a0<\/span><\/p>

Prekretnica se dogodila kada je duboka neuronska mre\u017ea <\/span>AlexNet <\/span><\/i>osvojila takmi\u010denje\u00a0 ImageNet, time \u0161to je nadma\u0161ila konkurente tako \u0161to je pove\u0107ala preciznost\u00a0 klasifikacije slika. Zahvaljuju\u0107i grafi\u010dkim procesorima, treniranje na velikim\u00a0 skupovima podataka postalo je realno izvodljivo.<\/span><\/p>

Nakon toga, neuronske mre\u017ee su po\u010dele da re\u0161avaju kompleksne zadatke:\u00a0 konvolucione mre\u017ee (CNN) analiziraju slike, rekurentne mre\u017ee (RNN) obraduju tekst\u00a0 i govor, a generativne protivni\u010dke mre\u017ee (GAN) stvaraju sasvim nove sadr\u017eaje. AI se\u00a0 pojavljuje u telefonima, kamerama, bolnicama i autonomnim vozilima, kao alat koji\u00a0 vidi, razume i reaguje.\u00a0<\/span><\/p>

U godinama koje slede, dolaze jo\u0161 mo\u0107niji jezi\u010dki modeli, poput <\/span>Word2Vec<\/span><\/i>, <\/span>BERT <\/span><\/i>i\u00a0 <\/span>GPT<\/span><\/i>, koji razumeju zna\u010denje re\u010di u kontekstu i omogu\u0107avaju prevo\u0111enje, pisanje, pa\u00a0 \u010dak i razgovor. Preporu\u010diva\u010dki sistemi, virtuelni asistenti i govorni interfejsi postaju\u00a0 deo svakodnevice.\u00a0<\/span><\/p>

Ve\u0161ta\u010dka inteligencija se sve vi\u0161e koristi i u drugim oblastima: sport, poljoprivreda,\u00a0 finansije, namenska industrija, umetnost itd.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Generativni modeli kao \u0161to su <\/span>GPT-3<\/span><\/i>, <\/span>DALL\u00b7E <\/span><\/i>i <\/span>Stable Diffusion <\/span><\/i>omogu\u0107avaju\u00a0 kreiranje tekstova, slika i muzike. Ovi sistemi donose revolucionarne mogu\u0107nosti, ali i\u00a0 pitanja etike, autorskih prava i odgovornosti.\u00a0<\/span><\/p>

Danas, AI je postala nevidljiva infrastruktura savremenog sveta \u2013 u na\u0161im ure\u0111ajima,\u00a0 bolnicama, \u0161kolama i svakodnevnim odlukama. Od jednostavnog pitanja Tjuringa do\u00a0 ma\u0161ina koje komuniciraju, pi\u0161u, analiziraju i stvaraju \u2013 istorija AI-ja je pri\u010da o\u00a0 ljudskoj radoznalosti, upornosti i tehnologiji koja menja na\u0161u stvarnost.\u00a0<\/span><\/p>

\u0160ta je uop\u0161te \u201eprepoznavanje obrazaca\u201c?\u00a0<\/b><\/p>

Prepoznavanje obrazaca (eng. <\/span>pattern recognition<\/span><\/i>) predstavlja fundamentalnu oblast u\u00a0 okviru ve\u0161ta\u010dke inteligencije, ma\u0161inskog u\u010denja i analize podataka, koja se bavi\u00a0 identifikovanjem pravilnosti i struktura u podacima. Njena su\u0161tina ogleda se u\u00a0 sposobnosti sistema da iz nestrukturiranih i \u010desto nepreglednih podataka prepozna\u00a0 zakonitosti, klasifikuje nove informacije i donosi zaklju\u010dke na osnovu prethodno\u00a0 nau\u010denih primera. Iako se termin \u010desto koristi u kontekstu tehnologije, prepoznavanje\u00a0<\/span><\/p>

obrazaca je prisutno i u ljudskoj svakodnevnici \u2013 od prepoznavanja lica i rukopisa, do\u00a0 identifikovanja emocija, govora i zna\u010denja re\u010denica.\u00a0<\/span><\/p>

U matemati\u010dko-ra\u010dunarskom smislu, prepoznavanje obrazaca podrazumeva\u00a0 transformaciju ulaznih podataka (bilo da su slike, tekst, zvuk, senzorski signali ili\u00a0 drugi oblici informacije) u format koji omogu\u0107ava sistemu da detektuje sli\u010dnosti,\u00a0 razlike i grupi\u0161e podatke prema zajedni\u010dkim karakteristikama. Ova sposobnost je\u00a0 klju\u010dna za razvoj sistema koji mogu autonomno da funkcioni\u0161u u realnim,\u00a0 promenljivim uslovima \u2013 bez potrebe za eksplicitnim programiranjem svakog\u00a0 pojedina\u010dnog slu\u010daja.\u00a0<\/span><\/p>

Prepoznavanje obrazaca obi\u010dno obuhvata tri osnovna koraka: <\/span>prikupljanje\u00a0 podataka<\/b>, <\/span>izvla\u010denje karakteristika <\/b>i <\/span>klasifikaciju<\/b>. U prvom koraku, podaci se\u00a0 prikupljaju iz razli\u010ditih izvora \u2013 kamere, mikrofoni, senzori, tekstualni izvori i sli\u010dno.\u00a0 U drugom koraku, iz sirovih podataka se izdvajaju relevantne karakteristike koje\u00a0 predstavljaju osnovu za dono\u0161enje odluka. Na primer, kod prepoznavanja rukopisa,\u00a0 va\u017ene karakteristike mogu biti zakrivljenost linija, raspored ta\u010daka i du\u017eina poteza. U\u00a0 tre\u0107em koraku, sistem na osnovu prethodno nau\u010denih primera odlu\u010duje kojoj\u00a0 kategoriji novi podatak pripada.\u00a0<\/span><\/p>

Sistemi za prepoznavanje obrazaca mogu biti <\/span>nadlegadni <\/b>ili <\/span>nenadgledani<\/b>. Kod\u00a0 nadgledanog u\u010denja, sistem se trenira na unapred ozna\u010denim podacima \u2013 svaki primer\u00a0 ima poznatu izlaznu vrednost (npr. slika sa oznakom \u201epas\u201c ili \u201ema\u010dka\u201c). Algoritam\u00a0 tada u\u010di da pove\u017ee karakteristike ulaza sa pripadaju\u0107im klasama. Suprotno tome, kod\u00a0 nenadgledanog u\u010denja, sistem dobija podatke bez unapred poznatih oznaka i poku\u0161ava\u00a0 sam da prona\u0111e obrasce, grupi\u0161u\u0107i sli\u010dne podatke u klase ili klastere. Ovo je naro\u010dito\u00a0 korisno u slu\u010dajevima kada nije mogu\u0107e unapred obele\u017eiti sve podatke, \u0161to je \u010desta\u00a0 situacija u analizi velikih skupova informacija.\u00a0<\/span><\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>

\"\"<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>

U praksi, prepoznavanje obrazaca se koristi u velikom broju oblasti. U <\/span>medicini<\/b>,\u00a0 algoritmi analiziraju medicinske slike kako bi prepoznali prisustvo tumora, fraktura ili\u00a0 drugih patolo\u0161kih promena. U <\/span>bezbednosnim sistemima<\/b>, prepoznaju se lica osoba u\u00a0 realnom vremenu ili analiziraju otiske prstiju. U <\/span>finansijskom sektoru<\/b>, algoritmi\u00a0<\/span><\/p>

detektuju sumnjive transakcije i predvi\u0111aju tr\u017ei\u0161ne tokove. U <\/span>autonomnim vozilima<\/b>,\u00a0 sistemi identifikuju saobra\u0107ajne znakove, pe\u0161ake, druge automobile i razne prepreke.\u00a0 U <\/span>trgovini<\/b>, koriste se za analizu potro\u0161a\u010dkog pona\u0161anja i personalizaciju reklama.\u00a0<\/span><\/p>

Posebnu pa\u017enju zaslu\u017euje \u010dinjenica da prepoznavanje obrazaca ne funkcioni\u0161e\u00a0 isklju\u010divo na nivou ta\u010dnih podudarnosti, ve\u0107 i na nivou apstraktnih sli\u010dnosti. Na\u00a0 primer, algoritam za prepoznavanje lica mora da prepozna istu osobu pod razli\u010ditim\u00a0 osvetljenjem, iz razli\u010ditih uglova i u razli\u010ditom izrazu lica. Ovo zahteva sposobnost\u00a0 modela da generalizuje, a ne da pamti konkretne primere. Upravo zato, moderni\u00a0 sistemi za prepoznavanje obrazaca sve \u010de\u0161\u0107e koriste <\/span>neuronske mre\u017ee <\/b>i <\/span>duboko\u00a0 u\u010denje<\/b>, koji omogu\u0107avaju vi\u0161eslojnu analizu podataka i u\u010denje kompleksnih relacija.\u00a0<\/span><\/p>

Jedan od klju\u010dnih izazova u ovoj oblasti jeste <\/span>robustnost modela <\/b>\u2013 sposobnost\u00a0 sistema da ta\u010dno prepozna obrazac \u010dak i kada su podaci nepotpuni, izmenjeni,\u00a0 zamu\u0107eni ili delimi\u010dno pogre\u0161ni. Na primer, model koji prepoznaje re\u010di mora biti\u00a0 otporan na gramati\u010dke gre\u0161ke, dijalekte ili \u0161um u govoru. Tako\u0111e, mora biti sposoban\u00a0 da ignori\u0161e nebitne varijacije, ali da istovremeno prepozna i suptilne razlike koje su\u00a0 relevantne za ta\u010dnu klasifikaciju.\u00a0<\/span><\/p>

Pored ta\u010dnosti, va\u017ena osobina sistema za prepoznavanje obrazaca jeste i njegova\u00a0 <\/span>efikasnost <\/b>\u2013 sposobnost da u \u0161to kra\u0107em vremenu obradi velike koli\u010dine podataka i\u00a0 donese pouzdanu odluku. U realnim sistemima, kao \u0161to su autonomna vozila ili\u00a0 sistemi za hitnu medicinsku pomo\u0107, brzina prepoznavanja mo\u017ee biti od presudnog\u00a0 zna\u010daja. Zbog toga se u praksi \u010desto kombinuju razli\u010diti pristupi, uklju\u010duju\u0107i\u00a0 heuristi\u010dke metode, statisti\u010dku analizu i optimizacione algoritme.\u00a0<\/span><\/p>

Dodatni aspekt ove oblasti je i <\/span>eti\u010dko pitanje<\/b>. Prepoznavanje obrazaca u ljudskim\u00a0 licima, govoru ili pona\u0161anju mo\u017ee zadirati u privatnost i dovesti do diskriminacije\u00a0 ukoliko sistemi nisu pravilno obu\u010deni ili koriste pristrasne podatke. Zbog toga je\u00a0 neophodno da razvoj ovih sistema bude pra\u0107en strogim standardima, transparentno\u0161\u0107u\u00a0 i odgovornim pristupom.<\/span><\/p>

U zaklju\u010dku, prepoznavanje obrazaca nije samo tehni\u010dka komponenta ve\u0107 temeljna\u00a0 sposobnost koja omogu\u0107ava ve\u0161ta\u010dkoj inteligenciji da razume, interpretira i reaguje na\u00a0 svet oko sebe. Bilo da je re\u010d o analizi slika, govora, teksta ili kompleksnih podataka o\u00a0 pona\u0161anju, sposobnost da se uo\u010de obrasci i donesu zaklju\u010dci predstavlja sr\u017e\u00a0 inteligentnog pona\u0161anja. Kako se koli\u010dina podataka u savremenom svetu\u00a0 eksponencijalno uve\u0107ava, a zahtevi za automatizacijom rastu, zna\u010daj i primena\u00a0 prepoznavanja obrazaca posta\u0107e jo\u0161 \u0161ira i dublja, oblikuju\u0107i budu\u0107nost brojnih\u00a0 industrija i svakodnevnog \u017eivota.\u00a0<\/span><\/p>

Kako AI \u201eu\u010di\u201c da prepoznaje?\u00a0<\/b><\/p>

Proces u\u010denja ve\u0161ta\u010dke inteligencije na prvi pogled mo\u017ee delovati gotovo magi\u010dno:\u00a0 ra\u010dunar koji sam \u201ezaklju\u010di\u201c da se na slici nalazi pas, ili da re\u010denica sadr\u017ei sarkazam.\u00a0 Me\u0111utim, iza te naizgledne \u010darolije stoji niz precizno definisanih koraka poznatih kao\u00a0 treniranje modela.\u00a0<\/span><\/p>

Sve po\u010dinje sa podacima. Na primer, kada govorimo o prepoznavanju slika, ve\u0161ta\u010dkoj\u00a0 inteligenciji se prezentuje ogromna koli\u010dina vizuelnih primera \u2013 neretko i milioni\u00a0 slika \u2013 koje su ve\u0107 ozna\u010dene odgovaraju\u0107im kategorijama, poput psa, ma\u010dke ili\u00a0 automobila. Ovakav skup se naziva skup za treniranje. Kao \u0161to dete kroz svakodnevna\u00a0 opa\u017eanja u\u010di da razlikuje psa od ma\u010dke, tako i ve\u0161ta\u010dka inteligencija poku\u0161ava da\u00a0 otkrije obrasce i razlike koji razdvajaju kategorije me\u0111u predstavljenim primerima.\u00a0 Prvi poku\u0161aji uvek su puni gre\u0161aka, jer sistem jo\u0161 ne zna \u0161ta zaista treba da prepozna.\u00a0<\/span><\/p>

Klju\u010dni deo procesa u\u010denja jeste mehanizam koji omogu\u0107ava sistemu da u\u010di iz\u00a0 gre\u0161aka \u2013 povratno propagiranje gre\u0161ke (engl. backpropagation). Svaki put kada\u00a0 model da neta\u010dan odgovor, on meri koliko se njegova pretpostavka razlikuje od\u00a0 ta\u010dnog re\u0161enja i koristi te informacije kako bi prilagodio svoje unutra\u0161nje parametre.\u00a0 Na sli\u010dan na\u010din kao \u0161to \u010dovek poku\u0161ava vi\u0161e puta da ubaci loptu u ko\u0161 i koriguje\u00a0 pokret pri svakom slede\u0107em poku\u0161aju, tako i algoritam u\u010di kroz poku\u0161aje i gre\u0161ke,\u00a0 samo uz pomo\u0107 brojeva i matemati\u010dkih prora\u010duna.<\/span><\/p>

Neuronske mre\u017ee, koje \u010dine osnovu savremenih AI sistema, sastoje se od vi\u0161e\u00a0 me\u0111usobno povezanih slojeva. Svaki sloj obra\u0111uje informacije na svoj na\u010din: po\u010detni\u00a0 slojevi prepoznaju osnovne elemente slike, kao \u0161to su ivice, srednji prepoznaju oblike,\u00a0 a zavr\u0161ni izvode zaklju\u010dke o tome \u0161ta se ta\u010dno nalazi na slici. Svaki \u201eneuron\u201c u mre\u017ei\u00a0 ima svoju te\u017einu \u2013 broj koji odre\u0111uje koliko mu je odre\u0111eni ulaz zna\u010dajan. U toku\u00a0 u\u010denja, ove te\u017eine se neprestano pode\u0161avaju dok model ne nau\u010di kako da najefikasnije\u00a0 odgovori na zadatke koji su mu dati.\u00a0<\/span><\/p>

U\u010denje se mo\u017ee sprovoditi na razli\u010dite na\u010dine, u zavisnosti od toga kako su podaci\u00a0 pripremljeni:\u00a0<\/span><\/p>

  • Nadgledano u\u010denje (supervised learning) <\/b>podrazumeva da uz svaki primer\u00a0 stoji i ta\u010dan odgovor. Sistem u\u010di upore\u0111uju\u0107i svoja predvi\u0111anja sa poznatim\u00a0 re\u0161enjima i postepeno pobolj\u0161ava ta\u010dnost svojih odgovora.\u00a0<\/span><\/li>
  • Nenadgledano u\u010denje (unsupervised learning) <\/b>koristi se kada ta\u010dni odgovori\u00a0 nisu dostupni. AI tada sama poku\u0161ava da prona\u0111e sli\u010dnosti, grupi\u0161e podatke i\u00a0 identifikuje obrasce koji nisu unapred definisani.\u00a0<\/span><\/li>
  • Poja\u010dano u\u010denje (reinforcement learning) <\/b>se zasniva na principima\u00a0 nagra\u0111ivanja i ka\u017enjavanja. Koristi se u oblastima poput video igara i robotike,\u00a0 gde sistem u\u010di kroz interakciju sa okolinom, nagra\u0111uju\u0107i uspe\u0161ne postupke i\u00a0 destimuli\u0161u\u0107i pogre\u0161ne.\u00a0<\/span><\/li><\/ul>

    Kvalitet i raznolikost podataka igraju presudnu ulogu u uspe\u0161nosti u\u010denja. Nije\u00a0 dovoljno da AI model \u201evidi\u201c mnogo primera \u2013 va\u017eno je da ti primeri budu raznovrsni.\u00a0 Ako sistem u\u010di isklju\u010divo na slikama belih pasa, postoji rizik da ne\u0107e prepoznati psa\u00a0 druge boje. Tako\u0111e, ako su svi primeri iz iste geografske, kulturne ili demografske\u00a0 sredine, model mo\u017ee postati pristrasan i lo\u0161e se pona\u0161ati u druga\u010dijim kontekstima.\u00a0 Zbog toga savremeni istra\u017eiva\u010di sve vi\u0161e pa\u017enje posve\u0107uju eti\u010dkom aspektu i\u00a0 pravednoj reprezentaciji u podacima.\u00a0<\/span><\/p>

    Vreme potrebno za treniranje modela mo\u017ee zna\u010dajno varirati. Za jednostavne zadatke,\u00a0 treniranje mo\u017ee trajati svega nekoliko minuta. Za kompleksne sisteme, kao \u0161to su\u00a0<\/span><\/p>

    dana\u0161nji jezi\u010dki modeli, proces mo\u017ee potrajati danima ili nedeljama i zahteva\u00a0 ogromnu ra\u010dunarsku snagu. U te svrhe se koriste specijalizovani procesori, poznati\u00a0 kao grafi\u010dke kartice (GPU), koje omogu\u0107avaju paralelnu obradu velikog broja\u00a0 operacija. Najmo\u0107niji AI sistemi dana\u0161njice, poput GPT-3 ili DALL\u00b7E, trenirani su na\u00a0 superra\u010dunarima koji tro\u0161e koli\u010dine elektri\u010dne energije uporedive s industrijskim\u00a0 postrojenjima.\u00a0<\/span><\/p>

    Nakon zavr\u0161enog procesa u\u010denja, model se mo\u017ee primenjivati na potpuno nove\u00a0 podatke \u2013 primere koje nikada ranije nije \u201evideo\u201c. Ukoliko je obuka bila uspe\u0161na,\u00a0 model \u0107e ta\u010dno prepoznati slike, klasifikovati tekstove, analizirati ton govora ili \u010dak\u00a0 otkriti slo\u017eene obrasce u medicinskim snimcima. Tako AI mo\u017ee pomo\u0107i u dijagnostici\u00a0 bolesti, predvi\u0111anju vremenskih prilika, detekciji sarkazma u re\u010denici ili identifikaciji\u00a0 lica na fotografiji.\u00a0<\/span><\/p>

    Va\u017eno je razumeti da ve\u0161ta\u010dka inteligencija ne funkcioni\u0161e kao jednostavna baza\u00a0 podataka koja pamti ono \u0161to je videla. Umesto toga, ona u\u010di da prepozna zakonitosti \u2013\u00a0 su\u0161tinske osobine pojava \u2013 i na osnovu njih donosi zaklju\u010dke. Na sli\u010dan na\u010din na koji\u00a0 \u010dovek, posmatraju\u0107i mnoge primerke pasa, nau\u010di da uo\u010di njihove zajedni\u010dke\u00a0 karakteristike, tako i AI razvija sposobnost da generalizuje znanje iz mno\u0161tva\u00a0 konkretnih primera.\u00a0<\/span><\/p>

    Upravo u tome le\u017ei sr\u017e inteligencije, bilo ljudske ili ve\u0161ta\u010dke: sposobnost da iz pro\u0161lih\u00a0 iskustava izvu\u010demo op\u0161ta pravila i primenimo ih na nove situacije. Zbog toga je va\u017eno\u00a0 da AI ne do\u017eivljavamo kao neobja\u0161njivu \u201ekutiju \u010duda\u201c, ve\u0107 kao mo\u0107an alat koji, uz\u00a0 dobro razumevanje na\u010dina na koji funkcioni\u0161e, mo\u017ee postati izuzetno koristan u\u00a0 svakodnevnom \u017eivotu i radu.\u00a0<\/span><\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>

    \"\"<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>

    Gde se sve koristi prepoznavanje obrazaca?\u00a0<\/b><\/p>

    Prepoznavanje obrazaca pomo\u0107u AI ima raznorazne<\/span><\/p>

    U oblasti medicine, ve\u0161ta\u010dka inteligencija je zna\u010dajno unapredila dijagnostiku. Sistemi\u00a0 koji analiziraju mamograme pokazali su se izuzetno preciznim u detekciji raka dojke,\u00a0 \u010desto i pouzdanijim od stru\u010dnjaka. U onkologiji se koriste alati koji analiziraju\u00a0 geneti\u010dke podatke pacijenata kako bi omogu\u0107ili personalizovani pristup le\u010denju.\u00a0 Takodje, primenjuje se i u domenu mentalnog zdravlja \u2013 kroz analizu na\u010dina\u00a0 kori\u0161\u0107enja mobilnih telefona mogu\u0107e je identifikovati rane znake depresije ili drugih\u00a0 poreme\u0107aja raspolo\u017eenja.\u00a0<\/span><\/p>

    U finansijama, prepoznavanje obrazaca omogu\u0107ava analizu rizika i automatizaciju\u00a0 poslovnih procesa. Banke i investicione kompanije koriste AI sisteme koji u realnom\u00a0 vremenu prate transakcije, analiziraju dokumentaciju i poma\u017eu u dono\u0161enju odluka\u00a0 zasnovanih na prethodnim tr\u017ei\u0161nim obrascima.\u00a0<\/span><\/p>

    Automobilska industrija se oslanja na prepoznavanje obrazaca u razvoju autonomnih\u00a0 vozila. Vozila opremljena senzorima, kamerama i radarima koriste neuronske mre\u017ee\u00a0 za detekciju objekata, prepoznavanje saobra\u0107ajnih znakova i predvi\u0111anje pona\u0161anja\u00a0 drugih u\u010desnika u saobra\u0107aju. Ovakvi sistemi doprinose ve\u0107oj bezbednosti, a pojedine\u00a0 tehnologije dodatno prate stanje voza\u010da i reaguju na znake umora ili dekoncentracije.\u00a0<\/span><\/p>

    U oblasti mobilnih tehnologija i dru\u0161tvenih mre\u017ea, algoritmi dubokog u\u010denja\u00a0 omogu\u0107avaju prepoznavanje lica, analizu sadr\u017eaja i korisni\u010dkog iskustva.\u00a0 Kori\u0161\u0107enjem obrazaca koji analiziraju pona\u0161anja korisnika, sistemi predla\u017eu sadr\u017eaje,\u00a0 prepoznaju emocije u tekstu ili glasu.\u00a0<\/span><\/p>

    U industriji i logistici, ve\u0161ta\u010dka inteligencija analizira slike sa proizvodnih linija radi\u00a0 kontrole kvaliteta, upravlja skladi\u0161nim robotima na osnovu obrasca kretanja i\u00a0 optimizuje raspodelu resursa. Tako\u0111e, senzori na ma\u0161inama prate performanse i\u00a0 omogu\u0107avaju prediktivno odr\u017eavanje, spre\u010davaju\u0107i kvarove i zastoje.\u00a0<\/span><\/p>

    Dodatno, tehnologija prepoznavanja obrazaca nalazi primenu i u drugim oblastima \u2013\u00a0 od detekcije bolesti biljaka u poljoprivredi, preko personalizovanog obrazovanja\u00a0 zasnovanog na u\u010denikovom tempu i znanju, do pravne analitike i sportskih\u00a0 performansi.<\/span><\/p>

    Da li je AI savr\u0161en?\u00a0<\/b><\/p>

    Ve\u0161ta\u010dka inteligencija je mo\u0107na, ali je jo\u0161 uvek daleko od ljudskih mogu\u0107nosti. Dosta\u00a0 je zavisna od ulaznijh podataka na kojima se trenira, ljudi u\u010de na osnovu svih \u010dula\u00a0 kojima raspola\u017eu i kvalitet obrade signala koje dobijamo pomo\u0107u njih je i dalje\u00a0 neverovatno bolji u odnosu na to kako ve\u0161ta\u010dka inteligencija u\u010di. Ona je kompletno\u00a0 zavisna od toga sta joj mi dajemo kao ulazni parametar, zato napraviti kvalitetan\u00a0 model iziskuje mnogo truda i vremena oko skupa podataka. Uglavnom su to podaci iz\u00a0 jednog segmenta, ili su samo slike ili samo tekstovi, a ljudi sve to obradjuju zajedno i\u00a0 svakodnevno. Tako da mo\u017eemo re\u0107i da je ve\u0161ta\u010dka inteligencija na putu da zameni\u00a0 \u010doveka, ali je taj put i dalje trnovit i dug.\u00a0<\/span><\/p>

    Mateja Civkaroski\u00a0<\/strong>Diplomirani informati\u010dar i student master studija iz kompjuterskih finansija<\/strong><\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section><\/div><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Ideja da ma\u0161ine mogu da misle rodila se jo\u0161 sredinom 20. veka, kada je britanski matemati\u010dar Alan Tjuring postavio pitanje: \u201eDa li mogu ma\u0161ine da misle?\u201c U svom radu \u201cComputing Machinery and Intelligence\u201d, izneo je eksperiment danas poznat kao Tjuringov test. Ideja testa bila je da poka\u017ee da, ukoliko \u010dovek ne mo\u017ee da prepozna razliku izme\u0111u komunikacije sa \u010dovekom i ma\u0161inom, tada bi se ma\u0161ina mogla smatrati inteligentnom. <\/p>\n","protected":false},"author":30,"featured_media":1898,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[50,56],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mozaiq.mensa.rs\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1895"}],"collection":[{"href":"https:\/\/mozaiq.mensa.rs\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mozaiq.mensa.rs\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mozaiq.mensa.rs\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/30"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mozaiq.mensa.rs\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=1895"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/mozaiq.mensa.rs\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1895\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1905,"href":"https:\/\/mozaiq.mensa.rs\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1895\/revisions\/1905"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mozaiq.mensa.rs\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/1898"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mozaiq.mensa.rs\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=1895"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mozaiq.mensa.rs\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=1895"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mozaiq.mensa.rs\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=1895"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}