1 INTELIGENCIJA I UMJETNA INTELIGENCIJA

PREDGOVOR

Područje računalnih znanosti koje se bavi inteligentnim tehnologijama danas je industrija koja

zapošljava velik broj stručnjaka, pa je kolegij koji uvodi studente u tehničke primjene inteligentnih

tehnologija sastavni dio svih studijskih programa računalnih znanosti. Tako je i u studijskim programima

računarstva i računalnog inženjerstva na FESB-u gdje je kolegij „Umjetna inteligencija” obavezni kolegij,

a na ostalim studijima izborni. Naziv kolegija trebao bi biti „Uvod u umjetnu inteligenciju” s obzirom na

to da je ovo područje danas toliko veliko da se u okviru kolegija tjednog opterećenja 2 sata predavanja i 2

sata vježbi, može stvarno dati samo uvod u umjetnu inteligenciju.

Ovim smo udžbenikom čitateljima pokušali približiti i objasniti osnovne pojmove vezane uz

nebiološku inteligenciju, koja osim povijesno najstarije „dobre staromodna umjetne inteligencije” (engl.

GOFAI – Good Old Fashioned Artificial Intelligence) obuhvaća i računsku i distribuiranu inteligenciju,

te pokazati da se ponekad za rješavanje kompleksnih problema (engl. complex problems)

kriju

relativno jednostavna programska rješenja. Udžbenik je prije svega posvećen „dobroj staromodnoj

umjetnoj inteligenciji” koja nam daje temeljna znanja ovog područja. Bavimo se problemom rješavanja

kompleksnih zadataka koje nije moguće riješiti klasičnim algoritamskim načinom, već je za njihovo

rješenje potrebno specifično znanje koje koristi čovjek prilikom njihovog rješavanja. Zbog toga je pojam

znanja specifičan za sve inteligentne tehnologije. Kod „dobre staromodne umjetne inteligencije” znanje

je prisutno cijelo vrijeme prilikom funkcioniranja sustava i pohranjeno je u posebne strukture koje se

nazivaju baze znanja, a kod računske inteligencije znanje je prisutno na početku kada se projektira

sustav računske inteligencije. Upravo zbog toga centralni dio ovog udžbenika posvećen je znanju,

njegovom prikupljanju, kodiranju i pohrani kao i njegovoj primjeni kod zaključivanja i rasuđivanja.

Drugo važno područje koje ovaj udžbenik obrađuje su specifične metode rješavanja kompleksnih

zadataka koje nazivamo pretraživanje. Kompleksne zadatke najčešće rješavamo pretražujući bazu

Engleska riječ „complex” na hrvatski se najčešće prevodi kao „složen” iako bi joj puno više odgovarao prijevod

„kompleksan”, kojem smo se i mi u ovom tekstu priklonili. Složeno je ono što se sastoji od više različitih dijelova, a

kompleksno uz to može biti i zamršeno, zapleteno i komplicirano, a takvi su upravo zadaci kojima se bavi umjetna

inteligencija.

Ovim smo udžbenikom čitateljima pokušali približiti i objasniti osnovne pojmove

vezane uz nebiološku inteligenciju, koja osim povijesno najstarije „dobre

staromodna umjetne inteligencije“ obuhvaća i računsku i distribuiranu inteligenciju,

te pokazati da se ponekad za rješavanje kompleksnih problema mogu primijeniti

relativno jednostavna programska rješenja.

“

„

1 INTELIGENCIJA I UMJETNA INTELIGENCIJA

znanja kako bismo sustavno gradili prostor rješenja zadatka i pronašli put od početnih stanja do nekog

od ciljnih stanja koja nam daju rješenje kompleksnog zadatka.

Treće važno područje kojim se umjetna inteligencija bavi je područje učenja i to posebno strojnog

učenja, pa je jedan dio ovog udžbenika posvećen upravo toj temi.

Kako je umjetna inteligencija dio računalnih znanosti, ne možemo ništa bez programiranja i

programskih jezika. U okviru umjetne inteligencije razvili su se specifični programski jezici Lisp i Prolog

kojima je posvećen dio ovog udžbenika i jedan dio laboratorijskih vježbi kolegija. Treći jezik koji u

posljednje vrijeme postaje značajan u umjetnoj inteligenciji je Python, pa je i on našao mjesto u ovom

udžbeniku.

Kako se kretati kroz poglavlja, najbolje ilustrira slika 1-1 koja daje i kratki pregled svega što ovaj

udžbenik obuhvaća.

Slika 1-1. Teme iz područja#umjetne inteligencije koje obrađuje ovaj udžbenik

1 INTELIGENCIJA I UMJETNA INTELIGENCIJA

Nadamo se da će nekog od čitatelja udžbenik potaknuti na samostalna istraživanja i

produbljivanja znanja iz drugih područja. Zbog toga smo, gdje je god bilo moguće, ukazali na literaturu

kojom se znanje može produbiti. Posebnu smo pažnju kod pisanja teksta posvetili i ljudima koji su

doprinijeli razvoju ovog područja, pa na puno mjesta uz spomen imena dajemo i godine kada je autor živio

i stvarao, a čitatelje pozivamo da zavire i u njihove biografije. Znanost je veliki mozaik koji slaže puno,

puno znanstvenika bez kojih ne bi bilo ni znanstvenih doprinosa. Poznavanje engleskih naziva pojmova

u tehnici je vrlo važno, pa smo uza sve značajne pojmove u zagradama dali u kurzivu i njihove engleske

nazive i kratice.

Iza svakog poglavlja u odvojenom dijelu je mali dodatak koji je posvećen zanimljivim primjerima

primjene umjetne inteligencije i inteligentnih tehnologija u različitim područjima ljudske djelatnosti.

Udžbenik prati i web-portal na adresi http://ai.fesb.hr koji smo zamislili kao središnje mjesto na

kojem ćemo postaviti digitalnu verziju udžbenika, te ga povremeno nadopunjavati sadržajima koji nisu

stali u sam udžbenik. Zbog toga pozivamo čitatelje da povremeno posjete ovaj web-portal.

Napomena: Sve ilustracije originalno su rađene za ovaj udžbenik, a sve ikonice koje su korištene

u njihovoj izradi su sa slobodnom, ne-ekskluzivnom, besplatnom, prenosivom licencom (engl. Non-

exclusive, Royalty-free, Transferable, Worldwide Licence) preuzete s web-stranice https://ya-

webdesign.com."Sve fotografija su fotografije autora ili fotografije sa slobodnom licencom, na primjer s

web-stranice https://pixabay.com, dok su kod nekih fotografija licencna prava spomenuta uz njih.

................................................

Dodatak: Jedan od najdugoročniji projekata umjetne inteligencije

je projekt Cyc (čita se Sajk) kojeg je 1984.g. pokrenuo Douglas

Lenat. Projekt je aktivan još i danas u okviri tvrtke Cycorp

kojoj je

na čelu Lenat. Cilj projekta je bio (i ostao) stvoriti sveobuhvatnu

ontologiju i bazu znanja koja bi obuhvaćala sve ono što mi znamo u

okviru našeg zdravorazumskog znanja (engl. Common Sense

Knowledge), te je kodirati u strojno razumljivom obliku, korištenjem

posebno razvijenog ontologijskog jezika CycL. Cyclova ontologija

danas uključuje par miliona termina podijeljenih u individualne

pojmove (entitete), predikate (relacije, atribute, svojstva, funkcije) i

kolekcije. Primjeri su: (#$capitalCity #$France #$Paris) koji

formalno iskazuje tvrdnju „Pariz je glavni grad Francuske.” ili

(#$isa #$BillClinton #$UnitedStatesPresident) koja znači

„Bill Clinton pripada kolekciji Predsjednici SAD-a”.

Cyc ima i mehanizam zaključivanja (engl. Inference Engine) kojim se pokušaju izvući odgovori iz

baze znanja na postavljeni upit. Zaključuje na temelju različitih postupaka logičkog zaključivanja o

kojima detaljnije govorimo u poglavlju 5. Iako je imao dosta kritičara Cyc je na neki način prethodnik

projekta IBM Watson

, računalnog sustava namijenjenog davanju odgovora na postavljena

pitanja (engl. QA – Question Answering System) zadana prirodnim jezikom. IBM je na Watsonu

počeo raditi 2005.g. da bi 2011.g. Watson nastupio i pobijedio u kvizu Jeopardy! u kojem natjecatelji

nastoje pogoditi pravo pitanje na prikazani odgovor vezan uz opće znanje (engl. Global Knowledge).

Primjer je odgovor, za koji Watson nije postavio točno pitanje u kategoriji „Gradovi SAD-a”: „Njegov

najveći aerodrom ima ime po junaku 2. svjetskog rata, a drugi iza njega po bitci 2. svjetskog rata.”

Točan odgovor je „Što je Chicago?”, a Watson je pogriješio postavivši pitanje „Što je Toronto?“. Ipak je

tijekom cijelog natjecanja Watson bio uvjerljivo bolji od ostala dva natjecatelja. Danas nalazi primjenu

u brojnim područjima primjerice u zdravstvenoj zaštiti, edukaciji, kulinarstvu, financijama,

oglašavanju, itd. Baza znanja Watsona se sastoji i od strukturiranih i od nestrukturiranih podataka.

Više detalja na https://cyc.com.

Ime Watson je dobio u spomen na osnivača IBM-a Thomasa Johna Watsona (1874.–1956.). Više detalja na

https://www.ibm.com/watson.