Veštačka inteligencija (VI) – uloga i značaj, metode i tehnike

I. Uvod u veštačku inteligenciju

1.1. Definicija VI

• Veštačka inteligencija (VI) je oblast računarstva koja se bavi razvojem sistema sposobnih za obavljanje zadataka koji zahtevaju ljudsku inteligenciju.

• Cilj VI je kreiranje algoritama i sistema koji mogu da uče, prilagođavaju se i donose odluke slične onima koje donosi čovek.

1.2. Istorijski pregled i razvoj

• Početak: Koncepti o "inteligentnim mašinama" pojavljuju se još u 50-im godinama prošlog veka.

• Klasični period: Razvoj logičkih sistema i ekspertnih sistema u 60-im i 70-im.

• Sadašnjost: Primena naprednih metoda kao što su neuronske mreže, mašinsko učenje i duboko učenje, što je omogućilo razvoj autonomnih robota, sistema prepoznavanja glasa, vizuelnih sistema i sl.

II. Uloga i značaj veštačke inteligencije u savremenoj tehnologiji

2.1. Uloga VI u različitim oblastima

• Industrija i automatizacija: Optimizacija procesa, detekcija anomalija, održavanje prediktivnog tipa, planiranje proizvodnje.

• Medicina: Dijagnostika, personalizovano lečenje, asistencija pri hirurškim operacijama.

• Robotika: Autonomno kretanje, prepoznavanje objekata, planiranje putanje, adaptivno upravljanje i interakcija s okruženjem.

• Transport: Autonomna vozila, optimizacija saobraćaja.

• Bezbednost: Nadzorni sistemi, prepoznavanje lica, detekcija pretnji.

2.2. Značaj VI u robotici

• Povećanje autonomije: VI omogućava robotima da "razmišljaju" i donose odluke na osnovu prikupljenih podataka.

• Adaptivnost: Roboti se mogu prilagoditi promenljivim uslovima i situacijama u realnom vremenu.

• Optimizacija performansi: VI algoritmi omogućavaju optimizaciju kretanja, uštede energije i povećanje preciznosti u obavljanju zadataka.

• Interakcija s ljudima: Pomoću VI, roboti mogu bolje da prepoznaju i odgovore na ljudske komande i signale.

III. Metode i tehnike veštačke inteligencije

3.1. Klasični pristupi VI

• Ekspertni sistemi:

  • Bazirani su na pravila „ako – onda“ (eng. rule-based systems).

  • Koriste bazu znanja i logičke zaključke za rešavanje problema.

  • Primer: Sistem za dijagnozu kvarova u industrijskim postrojenjima.

• Simboličko računanje i logika:

  • Predstavlja znanje u formi simbola i pravila.

  • Koristi se za rešavanje složenih problema kroz dedukciju.

3.2. Mašinsko učenje

• Supervizovano učenje:

  • Algoritmi uče na osnovu označenih podataka (ulaz – izlaz parovi).

  • Primeri: Regresija, klasifikacija, prepoznavanje obrazaca.

• Nesupervizovano učenje:

  • Algoritmi pronalaze skrivene strukture u neoznačenim podacima.

  • Primeri: Grupisanje (klastering), redukcija dimenzionalnosti.

• Polusupervizovano učenje i semi-nadzorovano učenje:

  • Kombinacija oba pristupa, kada je samo deo podataka označen.

• Reinforcement learning (učenje putem nagrade):

  • Algoritam uči kroz interakciju s okruženjem – dobija nagradu za ispravne odluke i kaznu za pogrešne.

  • Primer: Autonomna navigacija robota u dinamičnom okruženju.

3.3. Neuronske mreže i duboko učenje

• Osnovni koncept:

  • Inspirisane strukturom ljudskog mozga, neuronske mreže se sastoje od slojeva veštačkih neurona.

  • Duboke neuronske mreže (deep neural networks) imaju više skrivenih slojeva, što omogućava kompleksnije obradu podataka.

• Konvolucione neuronske mreže (CNN):

  • Posebno se koriste za obradu slike i video zapisa.

  • Primer: Prepoznavanje objekata i lica, vizuelna percepcija robota.

• Rekurentne neuronske mreže (RNN):

  • Koriste se za obradu sekvenci podataka, kao što su tekst ili vremenske serije.

  • Primer: Prepoznavanje govora, predviđanje sekvenci pokreta robota.

3.4. Fuzzy logika

• Osnovni princip:

  • Umesto stroge binarne logike (tačno/netačno), fuzzy logika koristi koncept stepena istinitosti.

  • Koristi se za donošenje odluka u situacijama kada su podaci neprecizni ili nejasni.

• Primer primene:

  • Upravljački sistemi u robotici koji se moraju nositi s neodređenim okruženjima, kao što su sistemi za prilagođavanje brzine ili sile pri radu s različitim materijalima.

3.5. Evolutivni algoritmi

• Princip:

  • Inspirisani prirodnom selekcijom i evolucijom, ovi algoritmi koriste metode poput genetskih algoritama za optimizaciju rešenja.

• Primena:

  • Optimizacija putanja kretanja robota, pronalaženje optimalnih konfiguracija upravljačkih parametara.

IV. Primenjene oblasti VI u robotici

4.1. Autonomni roboti

• Kombinuju VI metode (npr. reinforcement learning, CNN) za navigaciju, prepoznavanje objekata i donošenje odluka u realnom vremenu.

• Primeri: Dronovi, autonomna vozila, roboti za istraživanje (Mars rover).

4.2. Kolaborativni roboti (Coboti)

• VI omogućava sigurnu interakciju između ljudi i robota, detekciju sudara i adaptaciju na dinamične situacije.

4.3. Industrijski procesi

• VI se koristi za optimizaciju proizvodnih procesa, prepoznavanje grešaka u proizvodnji, automatizovano planiranje i kontrolu kvaliteta.

4.4. Medicinska robotika

• Asistentski i hirurški roboti koriste VI za precizno izvođenje operacija, analizu medicinskih podataka i personalizovanu dijagnostiku.

V. Diskusija i praktični primeri

5.1. Diskusijska pitanja

• Koje prednosti donosi primena neuronskih mreža u vizuelnoj percepciji robota?

• Kako reinforcement learning može poboljšati autonomiju robota?

• Koji su izazovi u integraciji fuzzy logike u real-time kontrolne sisteme?

5.2. Praktični primer

• Scenario: Robot u industrijskoj ćeliji koristi kamere i CNN za prepoznavanje delova, a zatim koristi reinforcement learning za optimizaciju putanje kretanja u realnom vremenu.

• Razmatranje: Diskutujte o tome kako se kombinuju različite VI tehnike i koje su potencijalne prednosti i slabosti ovakvog pristupa.

VI. Zaključak

• Veštačka inteligencija je ključna tehnologija koja omogućava robotima da postanu autonomniji, adaptivniji i efikasniji.

• Metode VI, uključujući mašinsko učenje, neuronske mreže, fuzzy logiku i evolutivne algoritme, omogućavaju razvoj sofisticiranih upravljačkih sistema.

• Primena VI u robotici unapređuje performanse, sigurnost i sposobnost prilagođavanja promenljivim uslovima rada.