Kaj je umetna inteligenca?

Spletno mesto:	Skupnosti SIO
Predmet:	AI4T
Knjiga:	Kaj je umetna inteligenca?

Natisnil:	Gostujoči uporabnik
Datum:	sobota, 5. julij 2025, 13.45

Kazalo vsebine

1. predstavitev modula
2. Kako definirati umetno inteligenco?
3. Kaj torej je umetna inteligenca?
4. Kratka zgodovina umetne inteligence
- 4.1. Preverimo svoje znanje zgodovine UI
- 4.2. Raziščimo: Izvor treh tehnologij umetne inteligence
5. Katere vrste aplikacij UI uporabljamo v izobraževanju

1. predstavitev modula

Cilji modula so:

pridobiti začetno razumevanje, kaj je v resnici umetna inteligenca in od kod izvira.
preizkusiti osnove umetne inteligence in njene omejitve
pregledati obstoječe tehnike umetne inteligence, njihov potencial ali obstoječo uporabo v izobraževanju

2. Kako definirati umetno inteligenco?

Besedno zvezo umetna inteligenca smo vsi že slišali, jo tudi uporabili, predstavljamo pa si jo (vsaj laiki) na različne načine. V naslednjih poglavjih bomo raziskali, kaj je umetna inteligenca.

2.1. Kdo se boji umetne inteligence?

Ta videoposnetek v humornem tonu obravnava umetno inteligenco in njene posledice za naše življenje. Njegov pristop je splošen in ga je mogoče uporabiti tudi v razredu za prvo predstavitev umetne inteligence.

2.2. Definicija umetne iteligence

Razvoj definicije

Opredelitev umetne inteligence je zapletena naloga, saj ne obstaja vzajemno dogovorjena opredelitev umetne inteligence¹.

Izraz "umetna inteligenca" so leta 1955 prvič uporabili McCarthy in drugi² za opis "znanosti in inženirstva o izdelavi inteligentnih strojev, zlasti inteligentnih računalniških programov".

Leta 1968 je Marvin Minsky, drugi oče umetne inteligence, predlagal kratko opredelitev umetne inteligence in trdil, da je to "znanost o tem, kako narediti stroj, ki počne stvari, za katere bi bila potrebna inteligenca, če bi jih počel človek"³.

Od takrat se izraz "umetna inteligenca" pogosto uporablja za označevanje algoritmov, ki simulirajo ali delijo nekatere inteligentne sposobnosti živih bitij.

Na evropski ravni skupina strokovnjakov za umetno inteligenco predlaga naslednjo podrobno opredelitev, na katero se običajno sklicujejo dela Evropske komisije⁴:

"Sistemi umetne inteligence (AI) so sistemi programske (in po možnosti tudi strojne) opreme, ki so jih zasnovali ljudje in ki ob določenem kompleksnem cilju delujejo v fizični ali digitalni razsežnosti tako, da

zaznavajo svoje okolje s pridobivanjem podatkov,
razlagajo zbrane strukturirane ali nestrukturirane podatke,
utemeljujejo znanje ali obdelujejo informacije, pridobljene iz teh podatkov
in se odločajo o najboljšem(ih) ukrepu(ih) za doseganje določenega cilja.

Sistemi umetne inteligence lahko uporabljajo simbolna pravila ali se naučijo numeričnega modela, svoje obnašanje pa lahko prilagodijo tudi z analizo, kako na okolje vplivajo njihova prejšnja dejanja."

Ta opis umetne inteligence je prikazan na spodnji sliki³:

Znanstvena predstavitev

UI kot znanstvena disciplina zajema več strokovnih podpodročij in z njimi povezanih tehnik⁴. Nekatere od njih se pogosto citirajo, druge so manj znane:

strojno učenje (katerega posebna primera sta globoko učenje in spodbujevano učenje),
strojno sklepanje (ki vključuje načrtovanje, razporejanje, predstavitev znanja in sklepanje, iskanje in optimizacijo),
in robotika (ki vključuje krmiljenje, zaznavanje, senzorje in pogone ter integracijo vseh drugih tehnik v kibernetsko-fizične sisteme).

Poenostavljen pregled poddisciplin umetne inteligence in njihovih povezav. Strojno učenje in sklepanje vključujeta številne druge tehnike, robotika pa vključuje tehnike, ki ne spadajo v UI. Celotna umetna inteligenca spada v disciplino računalništva. Vir: Skupina strokovnjakov na visoki ravni za umetno inteligenco (High-Level Expert Group on Artificial Intelligence).

_____________________________

Joint Research Centre technical report: AI Watch: defining artificial intelligence - toward an operational definition and taxonomy of artificial intelligence (2020) - https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC118163 (consulted 08/19/2022) ↩
McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 31, 1955. AI Magazine, 27(4), 12. https://doi.org/10.1609/aimag.v27i4.1904 ↩
Minsky, M. L. Semantic information processing. Cambridge, MA: MIT Press quoted in. AI watch: defining artificial intelligence 2.0 - page 113 (op.cit) ↩↩
Dostop na https://drive.google.com/file/d/1EEJzrLONDNvugbmmwMLkwxmFTGkMBYss/view Prirejeno po: High-Level Expert Group on Artificial Intelligence: A definition of AI: main capabilities and disciplines (2019) https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/definition-artificial-intelligence-main-capabilities-and-scientific-disciplines (consulted 08/19/2022) ↩↩

2.3. Preverjanje razumevanja

Preverite, kako ste razumeli shemo petih velikih idej umetne inteligence.

3. Kaj torej je umetna inteligenca?

Posnetek pojasnjuje, kaj je biološka inteligenca, tako da je mogoče opredeliti umetno inteligenco s simbolnimi in numeričnimi pristopi. Poudarja, da so vse umetne inteligence, s katerimi se srečujemo v resničnem življenju, le tehnične in namenjene določenim nalogam! Pristop je splošen in video je mogoče uporabiti tudi pri pouku.

Povzetek

Guillaume našteje številne aplikacije ali orodja, ki uporabljajo algoritme in poudari njihovo mesto v našem vsakdanjem življenju. Na začetku se sprašuje o računalnikih in računalništvu, kar ga pripelje do vprašanja: "Ali so naši računalniki postali inteligentni ali ne?". Guillaume nato svoje zanimanje usmeri v biološko inteligenco, katere način delovanja mu omogoča, da se sprašuje o "resnični inteligenci" umetne inteligence in njenih različnih pristopih: simbolnem, digitalnem ... Sklep videoposnetka je, da so vse umetne inteligence, s katerimi se srečujemo v vsakdanjem življenju, omejene na specifične naloge in daleč od predstav, ki jih lahko imamo v filmih in fikciji!

4. Kratka zgodovina umetne inteligence

Umetna inteligenca je danes prisotna v številnih tehnologijah, ki jih uporabljamo vsak dan, v naših računalnikih, mobilnih telefonih, urah, zvočnikih... Prisotna je celo v naših iskalnikih in družabnih omrežjih.
Umetna inteligenca ni nova znanstvena disciplina, saj je bila že leta 1956 uradno priznana kot raziskovalno področje.

Tukaj predstavljena zgodovinska časovnica poudarja glavne mejnike razvoja umetne inteligence od prve zamisli Ade Lovelace o programljivem stroju iz leta 1837 do najnovejših znanstvenih dosežkov na področju globokega učenja, ki se uporablja na primer za aplikacije za prepoznavanje slik.

Kateri so glavni znanstveni mejniki umetne inteligence?

Kliknite na spodnjo sliko in odkrijte podrobnosti o vsakem znanstvenem mejniku!

Razvoj raziskav na področju umetne inteligence je v razcvetu vse do leta 1974. Ker se pričakovani rezultati niso uresničili, so vlagatelji izgubili zanimanje za to področje in raziskave na tem področju so začele upadati vse do leta 1980: to je bila prva zima umetne inteligence. Prav vzpon ekspertnih sistemov v osemdesetih letih, ki so omogočili posnemanje kognitivnih sposobnosti in preseganje strokovnjakov na njihovem področju, je oživil dinamiko tega področja. Toda znova je navdušenje financerjev upadlo spričo počasnejšega napredka od pričakovanega in UI je doživela drugo zimo, ki je trajala približno deset let.

Sredi devetdesetih let prejšnjega stoletja je umetna inteligenca doživela nov razcvet, ki ga je med drugim spodbudila zmaga IBM-ovega programa Deep Blue nad šahovskim prvakom Garryjem Kasparovom leta 1997. Novi dosežki, na primer na področju prepoznavanja slik, so povod za sedanje navdušenje nad to disciplino. Trenutni dosežki na področju umetne inteligence, kot so razvoj glasovnih pomočnikov, analiza medicinskih slik ali inteligentni mehanizmi v avtomobilih, so rezultat raziskovalnega napredka v zadnjih dvajsetih letih.

4.1. Preverimo svoje znanje zgodovine UI

Kronološko razvstite trditve od najstarejše do najmlajše:

4.2. Raziščimo: Izvor treh tehnologij umetne inteligence

Naravna interakcija, prepoznavanje slik in avtonomni avtomobil so tri tehnologije, ki se pogosto omenjajo kot aplikacije umetne inteligence:

Aplikacije za naravno interakcijo temeljijo na tehnikah komunikacije in obdelave naravnega jezika (NLP), ki se uporabljajo za: prepoznavanje in produkcijo govora, klepetalnega robota, glasovnega pomočnika, samodejno povzemanje besedila, ekstrakcijo izrazov, strojno prevajanje itd.
Aplikacije za prepoznavanje slik temeljijo na tehnikah računalniškega vida, ki se uporabljajo za: prepoznavanje obrazov, vizualno diagnostiko, prepoznavanje rokopisa itd.
Avtonomni avtomobili so rezultat tehnologij integracije in interakcije ter združujejo več tehnik: zaznavanje, sklepanje, delovanje, učenje in interakcijo z okoljem.

Od kod prihajajo?

V naslednji dejavnosti boste vzpostavili povezavo med nekaterimi znanstvenimi dosežki in tehnologijami, ki temeljijo na umetni inteligenci in se morda uporabljajo v izobraževanju (naravna interakcija, prepoznavanje slik). Avtonomni avtomobil bo predstavljen kot primer, kaj se pričakuje od umetne inteligence.

Želite izvedeti več o treh tehnologijah, ki temeljijo na umetni inteligenci?
Kliknite na spodnjo sliko in sledite navodilom!

5. Katere vrste aplikacij UI uporabljamo v izobraževanju

Med možnimi razvrstitvami znanstvenih področij UI je v naslednji preglednici predstavljena taksonomija UI¹ glede na družine funkcij, ki jih lahko opravlja UI.

Slika 1: Taksonomija umetne inteligence - znanstvene domene in poddomene umetne inteligence (iz poročila Skupnega raziskovalnega središča iz leta 2021, Samoili in drugi¹).

Preverimo katere tehnike UI se uporabljajo v aplikacijah, ki temeljijo na UI in so usmerjene v izobraževanje, ki sta jih leta 2019 predlagala Holmes & al.².

Slika 2: Različne vrste aktualnih sistemov za izobraževanje z umetno inteligenco (iz Holmes & al. 20192).

Vsako posamezno izobraževalno orodje ali vir, ki temelji na umetni inteligenci, ima svoje specifične metode. Vendar je včasih mogoče uganiti, katere se bodo verjetno uporabljale pri določenem viru.

Poglejmo nekaj primerov:

Na dialogu temelječ sistem za tutorstvo, kot storitev poučevanja učencev Takšni sistemi bodo verjetno uporabljajo: komunikacijske tehnike, kot je obdelava naravnega jezika za razumevanje govora in jezika, tehnike generiranja in sklepanja za namene tutorstva.
Priporočanje predmetov, kot podporna storitev za študente Tako kot pri personaliziranih tržnih ponudbah kot pri funkcijah priporočil, ki jih je mogoče najti na internetu, sistemi za priporočanje predmetov temeljijo na tehnikah strojnega učenja z analizo ustreznih trenutnih podatkov, povezanih z učno potjo študenta, in ugotavljanjem podobnosti s predhodnimi posplošenimi učnimi potmi študentov.
Zaznavanje pozornosti in čustev študenta kot podporna storitev za učitelje Takšen sistem verjetno uporablja tehnike zaznavanja (na primer računalniški vid za prepoznavanje obraza) in tehnike strojnega učenja za analizo obrazne mimike ali vedenja študenta, če se taki podatki zbirajo in analizirajo.

_________________________

AI Watch - Defining Artificial Intelligence - 2.0. Towards an operational definition and taxonomy for the AI landscape - Samoili, S., López Cobo, M., Delipetrev, B., Martínez-Plumed, F., Gómez, E., and De Prato, G. - EUR 30873 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2021, ISBN 978-92-76-42648-6, doi:10.2760/019901, JRC126426. ↩↩
Artificial Intelligence In Education: Promises and Implications for Teaching and Learning - Wayne Holmes, Maya Bialik, Charles Fadel - Boston, MA, Center for Curriculum Redesign, 2019. ↩↩