Kako veštačka inteligencija “uči”?

Veštačka inteligencija (AI) je svuda oko nas. Ona preporučuje filmove na Netflix-u, prepoznaje lica na fotografijama, prevodi jezike u realnom vremenu i upravlja automobilima. Na prvi pogled, njene sposobnosti deluju gotovo magično. Ali iza te “magije” ne krije se svest ili ljudsko razmišljanje, već fascinantan i moćan proces koji se zove mašinsko učenje (Machine Learning).

Da bismo razumeli kako AI “uči”, prvo moramo zaboraviti na tradicionalno programiranje. U klasičnom programu, čovek piše eksplicitna pravila: “Ako korisnik klikne ovo dugme, uradi to.” Mašinsko učenje funkcioniše na potpuno suprotan način: umesto da mu dajemo pravila, mi mu dajemo primere i puštamo ga da samo otkrije pravila.

Osnovni princip: Učenje iz podataka

Suština mašinskog učenja je prepoznavanje obrazaca (šablona) u ogromnim količinama podataka. AI model je, u svojoj osnovi, izuzetno složen matematički sistem koji je dizajniran da pronalazi veze i zakonitosti koje su ljudskom oku često nevidljive.

Da bismo ovo demistifikovali, hajde da prođemo kroz jedan od najpoznatijih zadataka za AI: prepoznavanje mačke na slici.

Kako biste vi naučili dete šta je mačka? Pokazali biste mu nekoliko slika i rekli: “Vidiš, ovo je maca. Ima šiljate uši, brkove, krzno i rep.” Nakon nekoliko primera, dete bi počelo da stvara mentalni model i prepoznaje mačke koje nikada pre nije videlo.

Proces učenja AI modela je konceptualno sličan, ali matematički daleko rigorozniji. Evo kako to izgleda, korak po korak:

Korak 1: Prikupljanje i obeležavanje podataka (The Dataset)

Sve počinje sa podacima. Da bi AI naučila šta je mačka, moramo joj obezbediti ogromnu bazu podataka. To podrazumeva:

• Hiljade (ili milioni) slika na kojima se nalazi mačka. Svaka od ovih slika mora biti obeležena (tagovana) sa etiketom “mačka”.

• Hiljade (ili milioni) slika na kojima se ne nalazi mačka. One će biti obeležene etiketom “nije mačka” i mogu sadržati pse, kuće, automobile, drveće…

Kvalitet i količina ovih podataka su apsolutno ključni. Što je baza podataka veća i raznovrsnija (mačke različitih rasa, u različitim pozama, pod različitim osvetljenjem), to će AI biti bolja u svom zadatku.

Korak 2: Izbor i izgradnja modela (The Model)

“Mozak” našeg AI sistema je model, a za prepoznavanje slika najčešće se koriste neuronske mreže. One su labavo inspirisane strukturom ljudskog mozga. Sastoje se od slojeva “veštačkih neurona” koji su međusobno povezani. Svaka veza ima određenu “težinu” ili važnost.

Na početku, sve ove “težine” su postavljene na nasumične vrednosti. To znači da je naš AI model na početku potpuno “glup” – on nema pojma šta je mačka i njegovi odgovori su nasumično pogađanje.

Korak 3: Proces “treninga” (The Learning)

Sada počinje prava magija. Proces treninga je iterativan i sastoji se iz sledećih faza, koje se ponavljaju milionima puta:

1. Pogađanje: Modelu se prikaže jedna slika iz baze podataka (npr. slika mačke). On propušta tu sliku kroz svoje slojeve i na kraju daje odgovor, tj. verovatnoću. Na početku, on može reći: “Mislim da je ovo 4% mačka i 96% nije mačka.”

2. Provera i izračunavanje greške: Pošto mi znamo da je na slici zaista mačka (jer smo je tako obeležili), upoređujemo odgovor modela sa tačnim odgovorom. Izračunava se “greška” (loss) – koliko je model bio daleko od istine. U ovom slučaju, greška je ogromna.

3. Podešavanje (Optimizacija): Ovo je najvažniji deo. Koristeći složene matematičke algoritme (kao što je “backpropagation”), model blago podešava “težine” veza između svojih neurona. Cilj podešavanja je uvek isti: da se smanji greška koju bi model napravio da mu je ponovo prikazana ista slika. U suštini, model sam sebe koriguje govoreći: “Aha, pogrešio sam. Sledeći put kada vidim ovakve linije, oblike i teksture, moram malo više da ‘povučenm’ ka odgovoru ‘mačka’.”

Ovaj ciklus pogađanja, merenja greške i finog podešavanja ponavlja se za svaku sliku u bazi podataka, i to više puta. Sa svakim ponavljanjem, model postaje sve precizniji. On polako uči da prepoznaje ključne karakteristike – šablon šiljatih ušiju, oblik očiju, teksturu krzna – koje definišu mačku.

Korak 4: Evaluacija i primena (Testing and Deployment)

Nakon što je trening završen, model se testira na potpuno novom setu slika koje nikada pre nije video. Ako uspešno prepozna mačke na tim novim slikama sa visokim procentom tačnosti (npr. 99%), smatra se uspešno istreniranim i spreman je za primenu u stvarnom svetu.

Nisu svi načini učenja isti

Gore opisani primer je najčešći tip učenja, poznat kao nadgledano učenje (Supervised Learning), jer se odvija pod “nadzorom” obeleženih podataka. Postoje i drugi pristupi:

• Nenadgledano učenje (Unsupervised Learning): AI dobija podatke bez ikakvih etiketa i njen zadatak je da sama pronađe skrivene strukture ili da grupiše slične podatke. Na primer, mogla bi da analizira ponašanje kupaca i sama ih grupiše u segmente (npr. “štedljivi kupci”, “lovci na popuste”).

• Učenje potkrepljivanjem (Reinforcement Learning): AI uči kroz sistem nagrada i kazni, slično dresuri životinja. Ona isprobava različite akcije u nekom okruženju (npr. video-igri) i dobija “nagradu” za uspešne poteze, a “kaznu” za neuspešne. Vremenom, uči koja strategija donosi najveću ukupnu nagradu. Ovako su AI sistemi naučili da pobeđuju ljude u igrama kao što su šah i Go.

Zaključak: Sofisticirano prepoznavanje obrazaca

Dakle, kada kažemo da veštačka inteligencija “uči”, mi ne mislimo na svesno sticanje znanja. Reč je o složenom, matematički vođenom procesu optimizacije, gde sistem iterativno podešava svoje interne parametre kako bi što bolje prepoznavao obrasce u podacima koje mu dajemo. To je manje kao ljudsko učenje, a više kao stvaranje savršeno izbrušenog statističkog alata za specifičan zadatak. I upravo ta sposobnost da se pronađe smisao u haosu podataka čini veštačku inteligenciju jednom od najtransformativnijih tehnologija našeg vremena.