U današnje vrijeme, s razvojem umjetne inteligencije i strojne obrade podataka, postavlja se pitanje koliko možemo naučiti o ljudskoj inteligenciji proučavajući kako strojevi “razmišljaju”.
Osobito u 2026. godini, kad AI sustavi postaju sve sofisticiraniji i integriraniji u svakodnevni život, važno je razumjeti što nam ove tehnologije mogu otkriti o nama samima. Mogu li nam umjetni sustavi pomoći da bolje shvatimo vlastite mentalne procese, odnosno kako ljudski mozak obrađuje informacije, donosi odluke i uči?
Razumijevanje ljudske inteligencije kroz strojno učenje i računalnu vizualizaciju
Phillip Isola, profesor na Odjelu za elektrotehniku i računalne znanosti, specijalizirao se za proučavanje temeljnog mehanizma koji stoji iza ljudske inteligencije iz računalne perspektive. Njegova istraživanja prvenstveno se odnose na vizualnu percepciju i način na koji strojevi i ljudi “prepoznaju” i interpretiraju svijet oko sebe.
Zašto je proučavanje umjetne inteligencije ključno za razumijevanje sebe?
Isola smatra da proučavanje umjetne inteligencije nije samo tehnička zanimljivost, već i put prema dubokoj filozofskoj spoznaji o ljudskoj prirodi. Uočava da su temeljne funkcije koje čine ljudsku inteligenciju prisutne i u mnogim modelima umjetne inteligencije, ali da ih je potrebno razotkriti i razumjeti na dubljim razinama. Ovaj proces može pomoći da se bolje shvate vlastiti mentalni procesi, poput učenja, memorije, razmišljanja i donošenja odluka.
Kako umjetna inteligencija odražava ljudsku inteligenciju?
Razumijevanje kroz računalnu viziju
Jedan od najvažnijih aspekata Isolina rada jest proučavanje kako AI modeli “interpretiraju” slike i prizore u digitalnom svijetu. Na primjer, putem računalne vizije, strojevi mogu prepoznati objekte, prepoznati lica, odrediti udaljenost ili čak razumjeti scene u realnom vremenu.
Kako to može pomoći u razjašnjavanju ljudskog načina percepcije? Proučavajući kako AI modeli uče razlikovati i kategorizirati vizualne informacije, možemo odrediti koje su ključne strukturne i funkcionalne osobine ljudske percepcije. To znači da se iz AI sustava može izvlačiti uvid u proces kako mozak povezuje podražaje, kako razmišlja o vidljivoj stvarnosti i što je sve potrebno da bi se stvorila “mentalna slika”.
Strojno učenje i reprezentacija svijeta
Isola proučava kako modeli strojnog učenja otkrivaju obrasce u podacima i na temelju njih stvaraju reprezentacije svijeta. Ove reprezentacije, odnosno unutarnji modeli svijeta, ne razlikuju se mnogo od onoga što se dešava u ljudskom mozgu.
Sposobnost učenju iz podataka i samostalno prepoznavanje objekata bez izričitog programiranja ključne je za razvoj svjesnih i samostalnih AI sustava. Ove sposobnosti otvaraju novo poglavlje u razumijevanju kako ljudski mozak uči iz iskustva, kako povezuje informacije i na temelju njih donosi odluke.
Koje su sličnosti između ljudske i umjetne inteligencije?
Osnovne sličnosti i razlike
Isola ističe da sve vrste inteligencija — bilo ljudska, životinjska ili umjetna — dijele određene temeljne osobine. Na primjer, sve one koriste obrasce prepoznavanja, uče iz iskustva, reagiraju na podražaje te prilagođavaju svoje ponašanje. Međutim, postoje i razlike u složenosti i specifičnosti ovih procesa.
Primjerice, ljudski mozak obrađuje informacije u velikim mrežama povezanih neurona, dok AI modeli koriste slojeve mreža s masivnim brojem parametara. No, obje sustave možemo promatrati kao sustave koji procesuiraju informacije u cilju donošenja odluka ili rješavanja problema.
Ključne razlike u percepciji i učenju
- Percepcija: ljudski osjećaji, iskustvo i intuicija imaju višeslojnu strukturu, dok umjetni sustavi često ovise o podacima i algoritmima.
- Učenje: ljudi uče kroz iskustvo i socijalne kontakte, dok AI modeli koriste veliki skup podataka za “trening”.
- Fleksibilnost: ljudski mozak je izuzetno prilagodljiv, dok umjetni sustavi često traže dodatno usavršavanje i prilagodbu.
Primjene i izazovi proučavanja ljudske i umjetne inteligencije
Kako znanost koristi ovu spoznaju?
Razumijevanje sličnosti i razlika između ljudske i umjetne inteligencije omogućava razvoj naprednih tehnologija koje se bolje uklapaju u ljudski način života. To uključuje razvoj autonomnih vozila, medicinsku dijagnostiku, robotiku, pa čak i razvoj alata za poboljšanje kognitivnih funkcija.
Najnovija istraživanja pokazuju da integracijom bioloških saznanja s umjetnom inteligencijom možemo stvoriti sustave koji su sigurniji, učinkovitiji i prilagođeniji ljudskim potrebama. Na primjer, sistemi za prepoznavanje lica ili medicinska obrada snimaka već koriste modele inspirirane ljudskom percepcijom.
Koji su najveći izazovi?
- Etika i sigurnost: kako osigurati da AI sustavi djeluju u skladu s ljudskim vrijednostima?
- Fleksibilnost i adaptabilnost: kako napraviti AI koji će se samostalno prilagođavati novim uvjetima?
- Razumijevanje i transparentnost: kako učiniti složene AI modele transparentnima i razumljivima?
Zaključak: budućnost proučavanja ljudske inteligencije kroz tehnologiju
U 2026. godini, istraživanja koja povezuju neuroznanost i računalnu tehnologiju otvorila su nove perspektive za razumijevanje ljudskog uma. Uzimajući u obzir najnovije trendove i kvantitativne podatke, možemo očekivati da će se u narednim desetljećima težiti prema razvoju umjetnih sustava koji će gotovo u potpunosti oponašati ljudsku percepciju, razmišljanje i učenje.
Ono što je najvažnije jest da će ovakva istraživanja doprinijeti razvoju bolje, sigurnije i učinkovitije umjetne inteligencije, koja će nam pomoći ne samo u industriji i medicini, već i u svakodnevnom životu. Za to je nužno razumijevanje osnovnih principa kako ljudska i strojevna inteligencija funkcioniraju, te primjena te spoznaje u praksi.
Najčešća pitanja (FAQ) o razumijevanju ljudske i umjetne inteligencije
- Kako umjetna inteligencija može naučiti prepoznavati objekte poput ljudi ili životinja?
- Koje su prednosti proučavanja sličnosti između ljudske i umjetne inteligencije?
- Kakvi su etički izazovi u razvoju i primjeni umjetne inteligencije?
- Kako proučavanje mozga i AI može doprinijeti medicini?
- Koji su primjeri AI sustava inspirirani ljudskom percepcijom?
AI modeli koriste algoritme strojnog učenja koji analiziraju velike skupove podataka, poput slika ili videozapisa, te na temelju obrasca prepoznaju i kategoriziraju objekte u novim prizorima.
Omogućuje razvoj naprednih tehnologija, poboljšava sigurnost i učinkovitost sustava te pomaže razumijevanju vlastitih mentalnih procesa i funkcija mozga.
Najveći izazovi su osiguranje sigurnosti i transparentnosti sustava, sprječavanje zloporaba i zaštita privatnosti, te razvoj sustava koji djeluju u skladu s ljudskim vrijednostima.
Otkrivanjem načina kako mozak obrađuje informacije, moguće je razviti bolje dijagnostičke alate, terapije i rehabilitacijske programe za neurološke bolesti i poremećaje.
Primjeri uključuju sustave za prepoznavanje lica, automatsku analizu medicinskih snimaka, autonomna vozila i sustave za prevoditelje jezika.
