Umjetna inteligencija

Što trebaš znati o umjetnoj inteligenciji?

Umjetna inteligencija je sposobnost nekog uređaja da oponaša ljudske aktivnosti poput zaključivanja, učenja, planiranja i kreativnosti.

Omogućuje tehničkim sustavima percipiranje okruženja, uzimanje u obzir onog što vide i rješavanje problema kako bi postigli neki cilj. Računalo prima podatke (koji su već pripremljeni ili prikupljeni s pomoću vlastitih senzora, npr. fotoaparata), obrađuje ih i daje odgovore. Sustavi umjetne inteligencije mogu u određenoj mjeri prilagoditi svoje ponašanje analiziranjem prethodnih situacija i samostalnim radom.

Umjetna inteligencija smatra se ključnom za digitalnu transformaciju društva i postala je prioritet EU-a. 

AI vrste i alati

Pokreni video

Grana umjetne inteligencije koja, kao odgovor na tekstualni upit putem pogodnog sučelja, automatizirano stvara sadržaj kao što su tekst, slike, video, programski kôd, glazba i dr. Generativna umjetna inteligencija koristi algoritme dubokog učenja i neuronske mreže kako bi, na temelju postojećih podatkovnih skupova, mogla kreirati nove sadržaje. Generativni modeli mogu stvarati raznovrsne i kreativne sadržaje kao što su npr. tekstovi različitih stilova, kvalitetne slike i fotografije na zadanu temu, realistične simulacije ili glazbu koja zvuči kao da ju je skladao čovjek.

Razina umjetne inteligencije koja je sposobna za razumijevanje i primjenu znanja u širokom spektru različitih zadataka. Opća umjetna inteligencija ima sposobnost djelovanja u bilo kojoj domeni i može se nositi s različitim zadacima bez potrebe za posebnim prilagodbama ili programiranjem za svaki novi zadatak. Takvi sustavi su sposobni razumjeti, učiti, primjenjivati znanje i donositi odluke na način koji je sličan ljudskoj inteligenciji.

Grana umjetne inteligencije koja se bavi razvojem algoritama za učenje na temelju zadanih skupova podataka. Algoritmi strojnog učenja analiziraju podatke na temelju određenih svojstava tih podataka (skupa značajki), te riješavaju različite zadatke bez da su za to izričito programirani. Osnovna ideja strojnog učenja je da računalni sustavi mogu automatski prepoznavati obrasce u podacima i koristiti te obrasce za donošenje odluka i rješavanje problema.

Softverski ili hardverski sustavi koji se zasnivaju na tehnologijama i algoritmima iz područja umjetne inteligencije. Koriste, primjerice, strojno učenje, duboko učenje, metode za obradu prirodnog jezika i slične pristupe analizi velikih količina podataka. Na taj način omogućuju učenje iz podataka, izvođenje zaključaka i generiranje novoga znanja te donošenje odluka. Sustavi temeljeni na umjetnoj inteligenciji primjenjuju se u različitim domenama ljudskog djelovanja kao što su medicina, inženjerstvo, financije, logistika, obrazovanje, sigurnost, istraživanje svemira i dr. Za takve sustave koriste se još i nazivi sustav umjetne inteligencije ili inteligentni sustavi.

Izraz se odnosi na vrstu umjetne inteligencije koja je specijalizirana za obavljanje specifičnih domenskih zadataka, kao što su prepoznavanje lica, prevođenje jezika, igranje šaha ili analiza podataka. Uska umjetna inteligencije je specijalizirana i konkretno usmjerena na rješavanje jednog ili nekoliko srodnih problema te nema sposobnost općeg razumijevanja ili primjene znanja izvan tih specifičnih zadataka. Sustavi uske umjetne inteligencije mogu izvršavati zadatke na temelju unaprijed programiranih pravila ili na temelju velikih količina podataka. Međutim, takvim sustavima nedostaje razumijevanje dubljeg konteksta i svrhe tih zadataka.

AI alati - podjela po funkcionalnosti

Politika korištenja alata AI na Sveučilištu u Rijeci

Sveučilište u Rijeci zalaže se za odgovorni, etički, otvoreni, transparentni i inovativni pristup upotrebi alata umjetne inteligencije i drugih naprednih digitalnih tehnologija.

Svojim dokumentom Politika korištenja Alata umjetne inteligencije na Sveučilištu u Rijeci detaljnije razrađuje osnovne pojmove, definira ciljeve korištenja alata umjetne inteligencije u nastavi i istraživanju, navodi temeljna načela njihovog korištenja na Sveučilištu, definira aktivnosti Sveučilišta na ovome području te dionike uključene u te aktivnosti. Uz nadzor i stručno vođenje obučenih istraživača i nastavnika, alati umjetne inteligencije se, uz odgovorno i etičko korištenje, danas tako sve opsežnije koriste, te potpomažu i ubrzavaju procese i postupke, i u obrazovnim te u procesima istraživanja i inovacija.

Kako možeš prepoznati AI generirani tekst?

Pokreni video

Kako koristiti AI?

Pokreni video

Kako citirati umjetnu inteligenciju?

  1. Navedite upit koji ste postavili
  2. Navedite koji ste alat koristili
  3. Navedite verziju alata koju ste koristili
  4. Navedite datum nastanka upita

Primjer:
“Examples of harm reduction initiatives” upit.
ChatGPT, 23. Mar. Version, OpenAI, 4. Mar. 2023, chat.openai.com/chat.

Prednosti i nedostaci upotrebe AI u nastavi i istraživanju

  • Olakšavanje rutinskih zadataka (pretraživanje relevantnih izvora informacija iz zadanog područja,  pronalaženje radova naprednim sustavima preporuka i njihove preliminarne usporedbe i analize) 
  • pomoć kod predlaganja adekvatnih formulacija tekstova za znanstvene radove ili projektne prijave kao i kod uređivanja predmetnih tekstova
  • Brza analiza velikih količina podataka: umjetna inteligencija može analizirati i izvlačiti zaključke iz velikih skupova podataka u različitim domenama i područjima znanosti brže i preciznije od ljudi. Pritom je važno da se koriste odgovarajući podatkovni skupovi koji neće biti pristrani i dovesti do razvoja pogrešnih modela i zaključaka. Naravno, poželjno je da podatkovni skupovi budu i otvoreno dostupni i strukturirani u skladu s FAIR principima otvorene znanosti (tj. da budu vidljivi, dostupni, interoperabilni i ponovno upotrebljivi)
  • Personalizacija i preporuke: umjetna inteligencija može pružiti ciljane i personalizirane preporuke i usluge temeljene na korisničkim preferencijama i povijesti pretraživanja, što poboljšava kvalitetu odgovora i konkretizira rezultate
  • Rješavanje složenih problema: alati umjetne inteligencije mogu riješavati složene probleme u područjima poput medicinske dijagnostike, istraživanja i inženjerstva, potičući interdisciplinarni i timski pristup rješavanju problema
  • Stalna dostupnost: chatbotovi i virtualni asistenti mogu pružiti usluge i podršku korisnicima tijekom cijelog dana i svakog dana u tjednu, što otvara potencijal za unapređenje brojnih usluga
  • Oslanjanje na ponavljajuće uzorke bez njihovog razumijevanja te netransparentnost dobivenih informacija i rezultata
  • Povećana mogućnost plagiranja te fabriciranja i manipulacije rezultatima znanstvenih radova
  • Nemogućnost ponavljanja rezultata
  • Nepostojanje poveznice s izvorom korištenih informacija; pristranost te greške („halucinacije“) u podacima i algoritmima;
  • Mogućnost umnažanja lažnih informacija i krivotvorina s posljedičnom erozijom povjerenja javnosti u sustav znanosti i visokog školstva
  • Neriješenost pitanja vezanih uz intelektualno vlasništvo i autorska prava
  • Pitanja vezana uz moguće narušavanje privatnosti i sigurnost podataka
  • Mogućnost produljivanja regionalnih i nacionalnih nejednakosti u dostupnosti znanstvene infrastrukture zbog cijene i energetske zahtjevnosti povezanih uz razvoj i korištenje sustava i alata umjetne inteligencije, ali i dostupnosti podataka za treniranje modela umjetne inteligencije