Kako deluje umetna inteligenca?

Kljub temu, da se pogosto umetna inteligenca zdi kot nekaj nadnaravnega, je njen način delovanja precej logičen in temelji na podatkih, algoritmih in računalniški moči. UI že danes vpliva na številne vidike našega življenja – od pametnih asistentov, kot so Siri in Alexa, do naprednih medicinskih sistemov in avtomatiziranih vozil. Še pred nekaj desetletji je bila umetna inteligenca le koncept iz znanstvene fantastike, danes pa postaja nepogrešljiv del tehnologije, ki nas obdaja.

Umetna inteligenca deluje tako, da obdeluje velike količine podatkov in jih uporablja za prepoznavanje vzorcev, učenje iz izkušenj ter sprejemanje odločitev. Njena uporaba sega od preprostih algoritmov, ki filtrirajo neželeno pošto, do naprednih modelov, ki lahko ustvarjajo umetniška dela, diagnosticirajo bolezni in celo vozijo avtomobile brez človeškega posredovanja.

Toda kako točno umetna inteligenca deluje? Kako iz podatkov nastane inteligenca, ki lahko prepozna obraze, predvidi vremenske razmere ali celo napiše članek? V tem članku bomo na kratko razložili procese, ki omogočajo delovanje umetne inteligence.

1. Zbiranje in priprava podatkov

Podatki so osnova umetne inteligence. UI potrebuje velike količine podatkov, da lahko deluje pravilno in uči iz izkušenj. Ti podatki so lahko:

Besedilni (novice, članki, spletne objave)
Slikovni (fotografije, rentgenske slike, nadzorni posnetki)
Zvočni (glasovni ukazi, glasbena dela)
Numerični (finančni podatki, vremenske napovedi)

Pred uporabo je treba podatke očistiti, organizirati in pripraviti, da jih lahko algoritmi analizirajo.

2. Učenje s pomočjo algoritmov

Ko ima UI dovolj podatkov, začne proces učenja. Obstaja več metod učenja, vendar se najpogosteje uporablja strojno učenje, ki temelji na algoritmih, kot so:

Nadzorovano učenje
Nenadzorovano učenje
Okrepljeno učenje

Umetna inteligenca se torej uči iz že označenih podatkov (npr. prepoznavanje obrazov po primerjavi s slikami na katerih so obrazi že označeni) in nato samodejno išče podobne vzorce (razvršča v segmente). Na podlagi poskusov in napak se sproti “uči” in tako izboljšuje odgovore oz. ukaze (npr. samovozeča vozila)

3. Procesiranje in analiza podatkov

Ko je UI naučena na podatkih, jih začne analizirati in izvajati naloge. Ta proces vključuje:

Preračunavanje verjetnosti
Vzorčno prepoznavanje
Odločanje

Na podlagi preračunavanja verjetnosti umetna inteligenca določa, kateri rezultat je najbolj verjeten na podlagi predhodnih podatkov. V ponavljajočih se dogodkih prepozna vzorce in se na podlagi tega odloča, katere so najboljše rešitve glede na dane podatke.

4. Sprejemanje odločitev in generiranje rezultatov

Ko UI obdela podatke, poda rezultate. To se lahko izraža na različne načine, odvisno od področja uporabe (govor, slike, vsebina, napovedi, …).

Prepoznavanje govora – pretvorba govorjenih besed v besedilo.
Prepoznavanje slik – določanje, kaj je na sliki (npr. zaznavanje bolezni na rentgenskem posnetku).
Samodejno pisanje in ustvarjanje vsebine – generiranje besedil (npr. članki, povzetki, odgovori na vprašanja).
Napovedi – analiza preteklih podatkov za napovedovanje prihodnjih dogodkov (npr. borzne napovedi, vremenska prognoza).

5. Stalno učenje in izboljšave

Umetna inteligenca ni statična – z vsakim novim naborom podatkov se izboljšuje. To pomeni, da se nenehno prilagaja in postaja bolj natančna. To je ključno pri sistemih, kot so:

Iskalniki (Google, Bing), ki prilagajajo rezultate glede na uporabnikove iskalne navade.
Pametni asistenti (Siri, Alexa), ki se učijo iz glasovnih ukazov.
Algoritmi družbenih omrežij, ki prilagajajo vsebino glede na uporabnikove preference.

Zaključek

Umetna inteligenca deluje na podlagi velikih količin podatkov, zmogljivih algoritmov in procesorske moči. S pomočjo strojnega učenja se UI uči iz podatkov, analizira vzorce in sprejema odločitve, ki pomagajo pri avtomatizaciji nalog, reševanju kompleksnih problemov in izboljšanju uporabniške izkušnje. Ker se UI nenehno izboljšuje, lahko pričakujemo, da bo v prihodnosti še bolj napredna in vsestransko uporabna.