Razlika između AI, strojnog učenja i dubokog učenja
Tri pojma koja se često koriste kao sinonimi, a zapravo označavaju različite razine iste tehnologije. Objašnjavamo odnos, razlike i praktičnu primjenu.
Zašto se pojmovi AI, ML i Deep Learning tako često miješaju
U medijima, marketinškim materijalima i svakodnevnom govoru, pojmovi umjetna inteligencija, strojno učenje i duboko učenje koriste se gotovo naizmjenično. To stvara konfuziju jer se čini da označavaju istu stvar. Zapravo, radi se o tri različite razine iste tehnologije, pri čemu svaka sljedeća razina predstavlja specijaliziraniju podgrupu prethodne.
Zamislite tri ugniježdena kruga. Najveći krug je umjetna inteligencija, unutar njega se nalazi strojno učenje, a unutar strojnog učenja je duboko učenje. Svaki pojam opisuje određenu razinu složenosti i pristup rješavanju problema.
Što je umjetna inteligencija (AI)
Umjetna inteligencija je najširi pojam i obuhvaća svaki sustav koji može obavljati zadatke za koje bi inače bila potrebna ljudska inteligencija. To uključuje logičko zaključivanje, razumijevanje jezika, prepoznavanje uzoraka, donošenje odluka i rješavanje problema.
AI se dijeli na više vrsta prema sposobnostima. Danas svi sustavi spadaju u kategoriju uske (slabe) umjetne inteligencije, što znači da su specijalizirani za jedan zadatak.
- Obuhvaća sve tehnologije koje imitiraju ljudsku inteligenciju
- Uključuje ekspertne sustave, robote, NLP, računalni vid
- Ne mora nužno koristiti strojno učenje (može biti i rule-based)
- Postoji od 1950-ih, ali je tek nedavno postala praktično primjenjiva
Što je strojno učenje (Machine Learning)
Strojno učenje je podskup umjetne inteligencije u kojem sustav uči iz podataka umjesto da slijedi eksplicitno programirane upute. Umjesto da programer definira svako pravilo, ML algoritam sam pronalazi obrasce u podacima i na temelju njih donosi odluke. Detaljnije objašnjenje nalazi se u našem vodiču o strojnom učenju.
- Sustav uči iz iskustva (podataka) bez eksplicitnog programiranja
- Tri glavna pristupa: nadzirano, nenadzirano i pojačano učenje
- Koristi se za preporuke, filtriranje spama, prepoznavanje prijevara
- Poboljšava se s više podataka, ali zahtijeva kvalitetne setove za trening
Praktičan primjer: sustav za filtriranje e-pošte ne dobiva pravilo "ako sadrži riječ X, to je spam". Umjesto toga, uči iz tisuća primjera označenih kao spam ili legitimna pošta i sam razvija sposobnost razlikovanja.
Što je duboko učenje (Deep Learning)
Duboko učenje je specijalizirani podskup strojnog učenja koji koristi neuronske mreže s mnogo slojeva (odatle "duboko") za obradu složenih podataka. Upravo duboko učenje stoji iza najvećih AI prodora posljednjih godina, uključujući ChatGPT, generiranje slika i autonomnu vožnju.
- Koristi neuronske mreže s desetcima ili stotinama skrivenih slojeva
- Sposoban za obradu nestrukturiranih podataka (slike, zvuk, tekst)
- Zahtijeva ogromne količine podataka i računalne snage (GPU/TPU)
- Pokreće generativni AI: LLM modele, difuzijske modele za slike, TTS sustave
Usporedna tablica: AI vs ML vs Deep Learning
| Karakteristika | AI | ML | Deep Learning |
|---|---|---|---|
| Opseg | Najširi pojam | Podskup AI-a | Podskup ML-a |
| Pristup učenju | Pravila ili učenje | Učenje iz podataka | Duboke neuronske mreže |
| Potrebni podaci | Varijabilno | Srednje količine | Ogromne količine |
| Računalna snaga | Varijabilno | Umjerena | Vrlo visoka (GPU/TPU) |
| Objašnjivost | Visoka (rule-based) | Umjerena | Niska ("crna kutija") |
| Primjer | Ekspertni sustav | Spam filter | ChatGPT, DALL-E |
Kako su AI, ML i Deep Learning povezani u praksi
U praksi se ove tri razine tehnologije rijetko koriste izolirano. Moderni AI sustavi poput Google Geminija kombiniraju sve tri razine. Na najvišoj razini, to je AI sustav koji razumije upite korisnika. Ispod toga koristi strojno učenje za razumijevanje konteksta. A sam motor koji generira odgovore pokreće duboko učenje kroz transformersku arhitekturu s milijardama parametara.
- AI definira cilj: sustav koji razumije i generira tekst
- ML omogućuje učenje iz ogromnog korpusa teksta
- Deep Learning pruža arhitekturu (transformer) za obradu složenih odnosa
- Rezultat: sustav koji može voditi razgovor, pisati kod i analizirati podatke
Primjeri iz stvarnog svijeta
AI bez strojnog učenja
Šahovski program iz 1990-ih koji koristi ručno programirana pravila i evaluacijske funkcije. Svaki potez se procjenjuje prema unaprijed definiranim kriterijima. Sustav je inteligentan, ali ne uči iz novih partija.
Strojno učenje bez dubokog učenja
Sustav za preporuku proizvoda na e-commerce stranici koji koristi kolaborativno filtriranje. Analizira obrasce kupovine korisnika i predlaže slične proizvode. Uči iz podataka, ali koristi jednostavnije algoritme poput decision tree ili random forest. AI alati za marketing često koriste upravo ovaj pristup.
Duboko učenje u akciji
AI generiranje slika pomoću difuzijskih modela. Sustav je treniran na milijunima parova tekst/slika koristeći duboke neuronske mreže. Kad upišeš "zalazak sunca nad morem u stilu Van Gogha", model kroz niz slojeva transformira šum u fotografski realističnu sliku. To je moguće samo zahvaljujući dubokom učenju.
Česte zablude o AI, ML i Deep Learning
"Svaki AI koristi strojno učenje"
Netočno. Ekspertni sustavi i rule-based AI ne koriste ML. AI je širi pojam koji uključuje i jednostavnije pristupe temeljene na pravilima.
"Deep Learning je uvijek bolji od klasičnog ML-a"
Ovisi o zadatku. Za strukturirane podatke s malo uzoraka, klasični ML algoritmi (XGBoost, Random Forest) često daju bolje rezultate. Duboko učenje dominira kod nestrukturiranih podataka (slike, tekst, zvuk).
"AI razumije što radi"
Nijedan trenutni AI sustav nema stvarno razumijevanje. Čak i najnapredniji modeli dubokog učenja samo prepoznaju statističke obrasce. To je ključna razlika između uske AI i hipotetske opće umjetne inteligencije.
"Više podataka uvijek znači bolji model"
Kvaliteta podataka je jednako važna kao i količina. Pristrani ili nekvalitetni podaci proizvode pristrane modele, neovisno o tome koliko ih ima. Više o tome u našem vodiču o rizicima umjetne inteligencije.
Razumijevanje razlika pomaže u donošenju boljih odluka
Kad razumiješ da AI, strojno učenje i duboko učenje nisu sinonimi nego ugniježdene razine iste tehnologije, lakše procjenjuješ što određeni alat može, a što ne može. Umjetna inteligencija je kišobran pojam. Strojno učenje je metoda kojom AI sustavi uče iz podataka. A duboko učenje je specifična tehnika unutar ML-a koja koristi duboke neuronske mreže za najsloženije zadatke.
Za praktičnu primjenu ovih tehnologija pogledaj naš pregled AI alata ili istraži kako se AI koristi u različitim industrijama. Ako te zanima budućnost ovih tehnologija, pripremili smo i detaljan pregled trendova koji oblikuju razvoj AI-a u nadolazećim godinama.
Često postavljana pitanja
Može li AI postojati bez strojnog učenja?
Da. Rani AI sustavi koristili su ručno programirana pravila (rule-based AI) bez ikakve komponente učenja. I danas postoje ekspertni sustavi koji funkcioniraju bez ML-a. Strojno učenje je jedan od pristupa unutar šire AI discipline, ali ne jedini.
Je li ChatGPT primjer strojnog ili dubokog učenja?
ChatGPT je primjer dubokog učenja. Koristi transformer arhitekturu s milijardama parametara i treniran je na ogromnom korpusu teksta. Istovremeno, koristi i tehnike strojnog učenja poput RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) za fino podešavanje odgovora.
Koji pristup je najbolji za početnike?
Ako želiš koristiti AI alate, ne trebaš razumjeti tehničke detalje. Ako te zanima tehnika, počni s osnovama strojnog učenja (linearna regresija, decision trees) prije nego što prijeđeš na duboko učenje. Klasični ML koncepti su temelj za razumijevanje složenijih modela.
Zašto duboko učenje zahtijeva toliko računalne snage?
Duboke neuronske mreže imaju milijune ili milijarde parametara koji se moraju istovremeno ažurirati tijekom treninga. Svaki prolaz kroz podatke zahtijeva ogromne matrične operacije. GPU-ovi su učinkovitiji od CPU-ova za takve operacije jer mogu paralelno obraditi tisuće izračuna.
Hoće li Deep Learning zamijeniti klasično strojno učenje?
Vjerojatno ne. Klasični ML algoritmi ostaju bolji izbor za tabelarne podatke, manje setove podataka i situacije gdje je objašnjivost važna (npr. medicina, financije). Duboko učenje dominira u obradi nestrukturiranih podataka, ali nije univerzalno rješenje za svaki problem.