Штучна интелиґенция

Штучна интелиґенция (анґл. Artificial intelligence) подобласц рахункарства хтора розвива и преучує интелиґентни машини. Штучна интелиґенция то интелиґенция машинох або софтверох, за розлику од интелиґенциї живих створеньох, першенствено людзох. Циль виглєдованя штучней интелиґенциї то розвой програми (софтвера), котра оможлїви рахункаром же би ше справовали на способ хтори би ше могол охарактеровац як интелиґентни. Перши виглєдованя ше вяжу за сами коренї рахункарства. Идея о машинох котри буду способни окончовац розлични задатки интелиґентно, була централна преокупация науковцох з обласци рахункарства котри ше опредзелєли за виглєдованє штучней интелиґенциї у цалей другей половки 20. вику.

Сучасни виглєдованя штучней интелиґенциї орєновани на експертски и прекладацки системи у огранїчених доменох, препознаванє природней бешеди и писаного тексту, автоматичне доказованє теоремох, як и константне интересованє за творенє ґенерално интелиґентних автономних аґентох (системох способних за автономне дїлованє у реалним швеце). Штучна интелиґенция як поняце у ширшим смислу, означує капацитет єдного штучного витвореня же би було у можлївосци реализовац функциї котри харасктеристика людского роздумованя. Можлївосц розвою такого витвореня цикавела людзох ище од антично часу, алє аж у другей половки 20. вику тото постало можлїве з помоцу рахункарох, зоз чим ше отворела драга за таке подняце.  „Artificial Intelligence”. Приступљено 25.02.2026.. Подпомогнути з напредованьом сучасней науки, виглєдованя у обласци штучней интелиґенциї ше розвиваю у двох основних напрямох: психолоґийни и физиолоґийни виглєдованя природи людского интелекта и технолоґийни розвой вше зложенших рахункарских системох. У тим смислу, поняце штучней интелиґенциї од початку ше вязало за системи и рахункарски програми зоз способносцу реализованя зложених задаткох, односно зоз способносцу симулациї людского роздумованя. У тей сфери, найзначнєйши обласци виглєдованя то обробок податкох, препознаванє моделох зоз розличних обласцох знаня, бавискох и применєних обласцох, як наприклад медицина. Технолоґия штучней интелиґенциї ше широко хаснує у индустриї, влади и науки. Даєдни апликациї високого профилу то: напредни веб преглєдовачи (напр. Ґуґл преглєдованє), системи препоруки (котри хасную Ютюб, Амазон и Нетфликс), интеракция през людску бешеду (нпр. Ґуґл асистент, Сири и Алекса), самостойне воженє авта (напр. Веймо), ґенеративни и креативни алати (напр. ChatGPTHu, Krystal (2. 2. 2023).   „ChatGPT sets record for fastest-growing user base – analyst note”,Reuters (на језику: енглески).Архивирано из   Оригинала 3. 2. 2023. г. Приступљено 25.02.2026. Varanasi, Lakshmi (5. 1. 2023)    „ChatGPT creator OpenAI is in talks to sell shares in a tender offer that would double the startup's valuation to $29 billion”. Insider , Архивирано из   оригинала 18. 1. 2023. г. Приступљено 25.02.2026.) и уметносц штучней интелиґенциї, як и надлюдске бависко и анализа у стратеґийних бавискох (напр. шах и ґо).

Даєдни обласци нєшкайших виглєдованьох обробку податкох конценровани на програми котри ше намагаю оспособиц рахункар жа би розумел писани и вербални информациї, правел резимеи, давал одвити на одредзени питаня або робел редистрибуцию податкох хасновательом котри заинтересовани за одредзени часци тих информацийох. У тих програмох сущне значенє ма капацитет систему за конструованє ґраматично точних виреченьох и повязованє словох и идейох, односно идентификованє значеня. Виглєдованя указали жє, док проблеми структурней лоґики язика, односно його синтакси, мож ришиц з програмованьом одредзених алґоритмох, проблем значеня, або семантики, вельо глїбши и идзе у наприяме автентичней штучней интелиґенциї. Основни тенденциї нєшка, за розвой систему штучней интелиґнциї представяю: розвой експертских системох и розвой неуронских мрежох. Експертски системи пробую репродуковац людске роздумованє прейґ символох. Неуронски мрежи то робя баржей зоз биолоґийней перспективи (рекреирую структуру людского мозґу з помоцу ґенетичних алґоритмох). Понеже обидва системи барз зложени, резултати барз далєко од правдивого интелиґентного роздумованя. Велї науковци скептични спрам можлївосци розвиваня правдивей штучней интелиґенциї. Функционованє людского роздумованя ище вше нє глїбше упознате, та прето информатични дизайн интелиґентних системох ище єдєн длугши период будзе онєспособени за представянє тих нєпознатих и зложених процесох. Виглєдованя штучней интелиґенциї фокусовани на шлїдуюци компоненти интелиґенциї: ученє, роздумованє, ришованє проблемох, перцепция и розуменє природного язика.
Алан Тюринґ (анґл. Alan Mathison Turing, 1912 – 1954)  бул перша особа котра виведла значни виглєдованя у обласци котру наволал машинска интелиґенция.Copeland, J., ур. (2004). The Essential Turing: the ideas that gave birth to the computer age (на језику: енглески). Oxford, England: Clarendon Press. ISBN 0-19-825079-7. Штучна интелиґенция основана як академска дисциплина 1956. року. На тим полю виглєдованя було оптимизму, а потим розчарованя и траценя финасованя, цо познате под меном „жима штучней интелиґенциї“. Финансованє и интересованє ше значно звекшали после 2012., кед глїбоке ученє премогло шицки претходни технїки штучней интелиґенциї и после 2017, зоз архитектуру трансформаторох. То приведло до „яри штучней интелиґенциї“ початком 2020-их, так же  компаниї, универзитети и лабораториї, углавном зоз Зєдинєних Америцких Державох, посцигли значни пионирски крочаї у напредованю штучней интелиґенциї. Вше векше хаснованє штучней интелиґєнциї у 21. вику ма уплїв на дружтвени и економски проґрес, звекшує ше автоматизация, одлучованє засноване на податкох и интеґрация системох штучней интелиґенциї до розличних секторох економиї и обласцох живота, уплївуюци на тарґовище роботи, здравство, владу, индустрию и образованє. Ту ше зявює и питанє етичней импликациї и питанє ризикох котри приноши штучна интелиґенция, цо порушує дискусиї о реґулативней политики же би ше осиґурала безпечносц и предносци технолоґиї. Розлични подобласци штучней интелиґенциї виглєдую одредзени цилї и хаснованє окремних алатох. Традиционални цилї виглєдованя штучней интелиґенциї облапяю розсудзованє, представянє знаня, планованє, ученє, обробок природного язика, перцепцию и потримовку роботики. Обща интелиґенция (способносц же би ше поробел було хтори задаток котри чловек може поробиц) спада до длугорочних цильох у тей обласци. Же би ришели тоти проблеми, виглєдоваче штучней интелиґенциї прилагодзели и интеґровали широки спектер технїкох ришованя проблемох, уключуяци преглєдованє и математичне оптимизованє, формалну лоґику, штучни неуронски мрежи и методи засновани на статистики, операцийним виглєдованю и економиї. Штучна интеличенция ше тиж опера на психолоґию, линґвистику, филозофию, неуронауку и други обласци.

 Цилї 

Общи проблем симулациї (або твореня) интелиґенциї подзелєни на подпроблеми. Вони ше состоя зоз одредзених прикметох або способносцох котри виглєдоваче обчекую же би интелиґентни систем указал. Долу описани прикмети достали найвецей поваги и указую обсяг виглєдованя штучней интелиґенциї. Основни цилї виглєдованя у обласци штучней интелиґенциї Хвильково, кед у питаню виглєдованя у обласци штучнй интелиґенциї, можлїве посцигнуц два комплементарни цилї, котри респективно наглашую два аспекти штучней инталиґенциї, а то теорийни и технолоґийни аспект.

 Перши циль то студия людских коґнитивних процесох, цо потрвердзує дефиницию Патрика Й. Хейса „студия интелиґенциї як компутациї“ , з чим ше штучна интелиґенция унаприямує ґу окремней файти студиї интелиґентного справованя при людзох.
 Штучна интелиґенция, як обласц информатики, занїма ше зоз проєктованьом програмских ришеньох за проблеми хтори ше намага ришиц.

 Роздумованє и ришованє проблемох 

Роздумованє то процес вицагованя заключкох котри одвитую датей ситуациї. Заключки ше класификую як дедуктивни и индуктивни. 

 Приклад дедуктивного заключованя би могол буц: Иринка або у музею, або на концерту. Нєт єй у музею; вец є напевно на концерту.
 Приклад индуктивного заключованя би могол буц: Предходни нєщесца тей файти були пошлїдок гришки у систему; прето и тому нещесцу причина гришка у систему.

Найзначнєйша розлика медзи тима двома способами заключованя така же у случаю дедуктивного роздумованя правдивосц премиси ґарантує правдивосц заключку, док у случаю индуктивного роздумованя, правдивосц премиси дава потримовку заключку, без даваня абсолутней сиґурносци єй правдивосци. Индуктивне заключованє звичайне у наукох у хторих ше збераю податки и розвиваю провизийни модели (модели котри креирую математичну формулу-модел хтори хвильково найлєпше толкує податки) за описованє и предвидзованє будуцого справованя, дотля док ше нє зявя аномалиї у моделу, котри ше теди реконструує. Дедуктивне роздумованє ше звичайно хаснує у математики и лоґики, дзе детально обробени структури нєпобитних теоремох наставаю зоз менших множествох основних аксиомох и правилох. Исную значни успихи у програмованю рахункарох за вицагованє заключкох, окреме дедуктивней природи. Алє, праве роздумованє ше состої зоз зложенших аспектох, уключує заключованє на способ зоз котрим ше риши одредзени задаток або ситуация. Ту ше находзи єдєн зоз найвекших проблемох з котрим ше стрета штучна интелиґенция.

Ришованє проблемох, окреме у штучней интелиґенциї, характерує систематске преглєдованє у ранґу можлївих акцийох з цильом пренаходзеня даякого скорей дефинованого ришеня. Методи ришованя проблемох ше дзеля на тоти окремней и гевти общей наменки. 

Метода окремней наменки то глєданє адаптованого ришеня за одредзени проблем и ма специфични прикмети ситуацийох зоз  котрих проблем составени. Процивно тому, метода общей наменки ше може применїц на широки спектер проблемох. Технїка общей наменки котра ше хаснує у штучней интелиґенциї то метода конєчней анализи, часц по часц, або поступне додаванє, односно редукованє розличносцох медзи хвильковим станом и станом конєчного цилю. Програм вибера акциї зоз лїстини методох – у случаю єдноставного робота, крочаї шлїдуюци: PICKUP, PUTDOWN, MOVEFORWARD, MOVEBACK, MOVELEFT и MOVERIGHT, док ше циль нє посцигнє. Векше число розличних проблмох ришене прейґ програму штучней интелиґенциї. Даєдни зоз прикладох то глєданє побиднїцкого поцагу, або секвенци поцагох у бавискох, зложени математични докази и манипулация виртуалних обєктох у штучних односно синтетичних рахункарских шветох.

Вчасни виглєдоваче розвили алґоритми котри имитовали роздумованє крочай по крочай, хторе людзе хасную кед ришую загадки або при виводзеню лоґичного заключку. До позних 1980-их и 1990-их розвити методи за роботу зоз нєсиґурнима або нєподполнима информациями, хаснуюци концепти вироятносци и економиї.

Велї зоз тих алґоритмох нєдостаточни за ришованє вельких проблемох резонованя, прето же доживюю „комбинаторну експлозию“: вони починаю експоненциялно вше помалши робиц як проблеми поставаю вше векши. Аж и людзе ридко хасную дедукцию крочай по крочай, котру би вчасне виглєдованє штучней интелиґенциї могло моделовац. Вони ришую векшину своїх проблемох хаснуюци швидки, интуитивни одлуки. Точне и ефикасне резонованє то нєришени проблем.

 Репрезентация знаня 

Представянє знаня (представянє информацийох о швеце у форми котру рахункарски систем може хасновац за ришованє зложених задаткох як цо водзенє диялоґу на природним язику)  и инжинєринґ знаня (интеґрация знаня до рахункарского систему з цильом ришованя комплексних проблематичних задаткох за котри иншак потребни високи уровень людскей фаховосци) оможлївюю програмом  штучней интелиґенциї же би интелиґентно одвитовали на питаня и приношели заключки о фактох зоз стварного швета.

База знаня то цело знаня представене у форми хтору може хасновац програм. Онтолоґия то множество обєктох, одношеньох, концептох и прикметох котри хаснує одредзени домен знаня. Бази знаня треба же би представяли ствари як цо: обєкти, прикмети, катеґориї и одношеня медзи обєктами, ситуациї, подїї, стани и час; причини и пошлїдки; знанє о знаню (цо знаме о тим цо други людзе знаю); подрозумююце резонованє (ствари за котри людзе предпоставяю жа су правдиви док им ше нє пове иншак, и останю правдиви аж и кед ше други факти меняю); и велї други аспекти и домени знаня.

Медзи найчежшима проблемами у представяню знаня то: ширина здраворозумного знаня (множество атомских фактох хтори просечна особа зна огромне) и подсимволична форма здраворозумного знаня (векша часц того цо людзе знаю нє представене як „факти“ або „вияви“ котри би ше могли вербално виражиц). Постоя тиж почежкосци у здобуваню знаня, проблем доставаня знаня за апликациї штучней интелиґенциї.

 Планованє и приношенє одлукох 

„Аґент“ то шицко цо обачує и пребера акциї у швеце. Рационални аґент (особа, подприємство, машина або софтвер) ма цилї або преференциї и пребера акциї жа би их витворел. У автоматизованим планованю аґент ма специфични циль. У автоматизованим приношеню одлукох, аґент ма преференциї – исную даєдни ситуациї у котрих би волєл буц, а даєдни ше намага обкеровац. Аґент за приношенє одлукох каждей ситуациї додзелює число (котре ше вола „хасновитосц“) хторе мера кельо аґент преферує тоту ситуацию. За кажду можлїву акцию може ше вираховац  „обчекована хасновитосц“: хасновитосц шицких можлївих законченьох акциї, пондерована з вироятносцу же ше одредзене законченє случи. Потим ше може вибрац акция з максималну обчековану хасновитосцу.

У класичним планованю, аґент точно зна яки будзе ефект було хторей акциї. У векшини проблемох у стварним швеце, медзитим, аґент можебуц нєсиґурни до ситуациї у котрей ше находзи (вона „нєпозната“ або „нєобачлїва“)  и можебуц нє будзе бизовно знац цо ше случи после каждей можлївей акциї (то нє „детерминистичне“). Вон муши вибрац акцию так же направи найвироятнєйшу предпоставку  и потим ознова преценї законченє, же би видзел чи акция була успишна.

Простор можлївих будуцих акцийох и ситуацийох звичайно нєришиво вельки, так же аґенти муша виберац акциї и преценьовац ситуациї гоч су нє сиґурни яке будзе законченє.

Теория бавискох описує рационалне справованє вецей аґентох у интеракциї и хаснує ше у програмох штучней интелиґенциї котри приноша одлуки хтори уключую других аґентох.

 Ученє 

Исную вецей розлични форми ученя котри ше хасную у обласци штучней интелиґенциї. Найєдноставнєйша ше одноши на ученє на гришкох прейґ пробованя. На приклад, найєдноставнєйши рахункарски програм за ришованє проблема матираня у єдним поцагу у шаху то виглєдованє мат позициї з помоцу случайних поцагох. Кед пренайдзене ришенє, програм може запаметц позицию и вихасновац ю шлїдуюцираз кед ше найдзе у идентичней ситуациї. Єдноставне паметанє индивидуалних поцагох и процедурох – познате як механїчне ученє – барз лєгко имплементовац до рахункарского систему.
Машинске ученє то преучованє програмох котри можу автоматично злєпшац свойо перформанси на датим задатку. Воно було часц штучней интелиґенциї од початку. Исную даскельо файти машинского ученя: 
 ученє без надпатраня (анализує цек податкох, пренаходзи модел и виводзи предвидзованє без даякей вонкашнєй инструкциї)
 ученє зоз надпатраньом (потребне же би чловек означел уходни податки)
 потримане ученє (аґент наградзени за добри одвити, а карани за погришни, учи же би виберал одвити котри ше класификую як добри)
 трансферне ученє (применює ше знанє здобуте при єдним проблему на нови проблем)
 глїбоке ученє (порушує уходни податки през биолоґийно инспировани штучни неуронски мрежи за шицки тоти файти ученя)

 Обробок природного язика 

Обробок природного язика (NLP) оможлївює програмом же би читали, писали и комуниковали на людских язикох, як цо то анґлийски. Специфични проблеми уключую препознаванє бешеди, синтезу бешеди, машинске прекладанє, екстракцию информацийох, пренаходзенє информацийох и одвитованє на питаня.

Перши роботи, засновани на ґенеративней ґраматики и семантичних мрежох Ноама Чомского, мали почежкосци зоз препознаваньом смисла словох. Марґарет Мастарман верела же значенє, а нє ґраматика ключ за розуменє язика и же би тезауруси (файти терминолоґийних словнїкох), а нє словнїки требали буц основа рахункарскей язичнй структури.

Року 2019, ґенеративни напредок обучени трансформаторни (або „GPT“) язични модели почали правиц тексти зоз смислом и по 2023. тоти модели могли витвориц резултати на уровню чловека на правосудним испиту, SAT тесту (стандардизовани тест котри ша хаснує за упис на факултети у Зєдинєних Америцких Державох), GRE тесту (стандардизовани тести котри ше хасную за приєм на велї постдипломски школи у Зєдинєних Америцких Державох) и у велїх других апликацийох у стварним швеце.

 Перцепция 

Машинска перцепция то спсобносц же би ше хасновали уходни податки зоз сензорох (як цо камери, микрофони, сиґнали без шнура, сонари, радари) и зоз тим оможлївели виведзенє заключкох о аспектох швета. Рахункарски вид то способносц анализи визуелних уходних податкох.Тота обласц облапя препознаванє бешеди, класификацию сликох, препознаванє особох, препознаванє обєктох и роботску перцепцию.

 Социялна интелиґенция 

Афективне рахункарство то обласц котра ше состої зоз системох котри препознаваю, толмача, обрабяю або симулую людски чувства, емоциї и розположенє. Наприклад, даєдни виртуални асистенти програмовани же би водзели конверзацийну бешеду, або ше аж и шалєли на духовити способ.

Медзитим, то ма тенденцию же би наивним хасновательом дало нєреалну концепцию интелиґенциї иснуюцих рахункарских аґентох.

 Обща интелиґенция 

Машина зоз штучну общу интелиґенцию требала би буц у можлївосци ришиц широки спектер проблемох зоз ширину и всестраносцу котра подобна людскей интелиґенциї.

 Проблем дефинициї штучней интелиґенциї  

За розлику од других обласцох, у штучней интелиґенциї нє иснує согласносц коло єднєй дефинициї, алє их єст вецей, у зависносци од розличних попатрункох и методох за ришованє проблема.

Єдна зоз найєдноставнєйших и найкратших дефиницийох то тота спрам характеристики котра ше вяже за штучну интелиґенцию, парафразуюци Марвина Минского (єдного з фаховцох и виглєдовачох штучней интелиґенциї), а то „конструованє рахункарских системох зоз прикметами котри би при людзох були охарактеровани як интелиґентни“.

 Штучна интелиґенция у образованю 

Сон о рахункарох котри би могли образовац школярох и студентох, вецей децениї инспировал науковцох коґнитивней науки. Перша ґенерация таких системох (анґл. Computer Aided Instruction або Computer Based Instruction), углавним була заснована на гипертексту (медзисобно повязани єдинки информацийох приказани на даяким електронским пошореню). Структура тих системох була составена зоз презентациї материялу и питаньох з вецей можлївима одвитами, котри унаприямую школяра на дальши информацї, у зависносци од одвитох на постевени питаня.
Шлїдуюца ґенерация тих системох (анґл. Intelligent CAI або Intelligent Tutoring Systems) були засновани на имплементациї знаня о одредзеней теми, до самого рахункара. Исновали два файти таких системох. Перша файта вежбала школярох и студентох у самим процесу ришованя зложених проблемох, док друга файта пробовала отримовац силоґистични (правилни дедуктивни арґумент котри ше состої зоз двох поставкох або зоз премиси и заключку) диялоґ зоз студентами. Имплементацию другей файти систему було барз чежко реализовац у пракси, найбаржей пре проблем програмованя системох за розуменє спонтаней и природней людскей бешеди. Пре тоти причини, проєктовани лєм даскельо. Перша файта, и попри зложеносци система за вежбанє школярох и студентох, проєктована и хаснує ше у вельким чишлє, даєдни системи за вежбу ше урядово хасную у школох, индустриї и за воєни инструкциї.

 Технїки 

Виглєдованє штучней интелиґенциї хаснує широки спектер технїкох же би ше  посцигло горе наведзени цилї, а то:
 преглєдованє и оптимизация – преглєдованє простору стану (преглєдованє стебла можлївих станох же би ше пренашол циляни стан) и локалне преглєдованє (хаснованє математичней оптимизациї же би ше пренашло ришенє за проблем)
 лоґика – формална лоґика, лоґични заключок (дедукция) и фази-лоґика
 пробабилистични методи за нєизвесне резонованє – Баєсово мрежи, Марковлєово модели, Килманово филтри
 класификаторе и статистични методи ученя
 штучни неуронски мрежи – колекция ґузлох познатих и як штучни неурони хтори ше пробую справовац як неурони у биолоґийним мозґу
 глїбоке ученє
 GPT (ґенеративни напредок обучени трансформатори) – Ґемини, ChatGPT, Клод, Копилот
 специялизовани хардвер и софтвер

 Применьованє 

Технолоґия штучней интелиґенциї и машинского ученя ше хаснує у векшини есенциялних апликацийох, окреме од 2020. року и надалєй, уключуюци: интернет преглєдовачи (як цо Ґуґл преглєдовач), онлайн реклами, системи препоруки (яки понукаю Нетфликс, Ютюб або Амазон), звакшанє интернет транспорту, виртуелних асистентох (як цо Сири або Алекса), автономни превозки (уключуюци дрони, ADAS, авта котри вожа сами), автоматичне прекладанє язика (Майкрософт прекладач, Ґуґл прекладач), препознаванє особох (Еплов Фейс ИД або Майкрософтов Дипфейс и Ґуґлов Фейснет) и означованє фотоґрафийох (яке хасную Фейсбук, Еплов Айфото и Тикток).

 Здравє и медицина 
Применка штучней интелиґенциї у медицини и медицинских виглєдованьох ма потенциял же би злєпшала допатранє пациєнтох и квалитет живота. Патраци през очи Хипократовей пришаги, медицински роботнїки етично обовязни хасновац штучну интелиґенцию кед апликациї можу дац точнєйшу дияґнозу  и лїчиц пациєнтох. За медицински виглєдованя, штучна интелиґенция важни алат за обробок и интеґрованє велького количества податкох. Нови алати можу значно помогнуц при розуменю биомедицинских релевантних драгох. Року 2023. обявене же пренаходзенє нових лїкох з помоцу штучней интелиґенциї помогло у пренаходзеню класи антибиотикох котри способни знїщиц два розлични файти бактерийох одпорних на лїки.

 Бависка 

Програми за бавенє бавискох ше хасную од 1950-их за демонстрованє и тести найнапреднєйших технїкох штучней интелиґенциї. Дип блу постал перши рахункарски систем за бавенє шаху котри победзел актуалного шветового шампиона у шаху, Ґария Каспарова, 11. мая 1997. року.Anderson, Mark Robert (11. 05. 2017).   „Twenty years on from Deep Blue vs Kasparov: how a chess match started the big data revolution”. The Conversation (на језику: енглески). Приступљено 28. 01. 2024. После того штучна интелиґенция вше баржей и швидше напредовала, победзуюци актуалних шампионох у квизох, у покеру, 2019. року досцигла уровень велемайстра у окреме компликованим стратеґийним бависку Старкрафт II у реалним чаше котре уключує нєподполне знанє о тим цо ше случує на мапи бависка. Року 2021. аґент ШИ ше змагал у Плейстейшн Ґран Турисмо змаганю и победзел штирох найлєпших шветових вожачох Ґран Турисма хаснуюци потримане глїбоке ученє.

 Войско 

Рижни держави хасную ШИ за апликациї котри хаснує войско. Главни апликациї злєпшую команду и контролу, комуникованє, сензори и интеґрацию. Виглєдованє унаприямене на зберанє и анализу информацийних податкох, лоґистику, сайбер операциї, информацийни операциї и полуавтономни и автономни превозки. ШИ оможлївює координованє сензорох и ефекторох, одкрице и идентификованє гроженьох, означованє позицийох нєприятеля, фокусованє на мети, координацию заєднїцкей штрельби медзи повязанима (умреженима) воєнима превозками, котри укючую тими зоз людзми и без людзох.

У новембру 2023. року, подпредсидателька ЗАД Камала Харис обявела декларацию котру подписала 31 держава о поставяню защитней огради за воєне хаснованє ШИ. Обовязки уключую хаснованє правних нормох же би ше осиґурала ускладзеносц воєней штучней интелиґенциї зоз медзинароднима законами, як и осторожносц и транспарентносц у розвою тей технолоґиї.

 Ґенеративна штучна интелиґенция 

Початком 2020-их, ґенеративна штучна интелиґенция достала широку важносц. У марцу 2023. 58% одроснутих у ЗАД чули за ChatGPT, a 14% го пробовало. Вше векши реализем и лєгкосц хаснованя ґенератора текста до слики заснованих на ШИ, виволали тренд виралних ШИ-ґенерованих фотоґрафийох. Вельку повагу прицагла фалшива фотоґрафия папи Франї у билим пуфер капуце, видумане гарештованє Доналда Трампа и спреводзка о нападу на Пентаґон, як и хаснованє у професийней креативней уметносци.

 Задатки за специфичну индустрию 

Исную тисиячи успишни апликациї штучней интелиґенциї котри ше хасную за ришованє специфичних проблемох за одредзени индустриї або институциї. У виглєдованю котре поробене 2017. року, єдна зоз 5 компанийох виявела же хаснує ШИ у своїх процесох. Нєшка то напевно вельо вецей. У польопривреди, ШИ помогла польопривреднїком же би идентификовали подручя котрим потребне наводньованє, гноєнє або третмани з пестицидами, цо приводзи до звекшаня приносох. ШИ ше хаснує у астрономиї за анализу вше векшого количества доступних податкох хтори ше доставаю зоз вселени. 

 Етика 

Штучна интелиґенция, як и кажда моцна технология, ма потенциялни предносци и потенциялни ризики. Трима ше же штучна интелиґенция може унапредзиц науку и пренайсц ришеня за озбильни проблеми: Демис Хасабис, зоз британско-америцкей виглєдовацкей лабораториї ШИ Дип Майнд (анґл. Deep Mind), ше наздава же „риши штучну интелиґенцию, а потим то вихаснує же би ришел шицко друге“. Медзитим, як ше ШИ почала широко хасновац, идентификовани даскельо нєжадани ризики.

 Ризики и чкода 

 Приватносц и авторски права 
Алґоритми машинского ученя вимагаю вельке количество податкох. Технїки котри ше хасную за доставанє тих податкох виволали вельку застараносц у вязи зоз приватносцу, надпатраньом и авторскима правами. Технолоґийни компаниї збераю широки спектер податкох од своїх хасновательох, уключуюци онлайн активносци, ґеолокацийни податки, видео и аудио записи. Наприклад, же би направел алґоритми за препознаванє бешеди, Амазон знял милиони приватни розгварки и допущел дочасно занятим роботнїком же би слухали и транскрибовали (записовали) даєдни з нїх. Думаня о тим широко хаснованим надпатраню розлични: даєдни их видза як нєопходне зло, а даєдни як очиглядно нєетичне и потупйованє права на приватносц.

Року 2023. познати авторе, як цо Джон Ґришам и Джонатан Франзен тужели компаниї ШИ пре хаснованє их роботи за обуку ґенеративней штучней интелиґенциї.

 Дезинформациї 

Ютюб, Фейсбук и други хасную системи препорученя хтори водза хасновательох до цо векшого обсягу змистох. Зоз тим програмом ШИ дати циль же би максмизовали хаснованє платформох (односно єдини циль же би людзе цо вецей патрели). Штучна интелиґенция спознала же хаснователє маю тенденцию виберац дезинформациї, теориї завери и екстремни политични змисти и же би их затримала у патреню, ШИ им предклада цо вецей таки змисти. Хаснователє мали тенденцию патриц вецей змисти на исту тему, так же ШИ приведла людзох до филтерских мехуркох, дзе достали вецей верзиї истих дезинформацийох. То велїх хасновательох наведло же би верели же тоти дезинформациї правдиви и на концу приведло до траценя довирия до институцийох, медийох, влади. Програм ШИ барз добре научел посцигнуц свой циль, алє резултат чкодлїви за дружтво.

Року 2022, ґенеративна штучна интелиґенция почала правиц слики, аудио, видео и тексти котри ше нє розликую од правдивих фотоґрафийох, знїмкох, филмох и людского гласа. Постої можлївосц же ше то будзе хасновац за стварянє огромного количества дезинформацийох або пропаґанди. Пионир штучней интелиґенциї Джефри Хинтон виражел застараносц, прето же попри иншого, штучна интелиґенция оможлївює „авторитарним лидером же би манипуловали зоз своїм виберанковим целом“ у вельких розмирох.

 Алґоритемска пристрасносц и праведносц 

Апликациї за машинске ученє буду пристрасни кед уча зоз пристрасних податкох. Можлїве же творителє нє свидоми же пристрасносц иснує. Пристрасносц ше може унєсц прейґ способу на котри ше податки за обуку вибераю и способу на котри их модел применює. Кед ше пристрасни алґоритем хаснує за приношенє одлукох котри можу озбильно начкодзиц людзом (у медицини, финансийох, при запошльованю, у будовательстве, полициї), вец алґоритем може привесц до дискриминациї. Праведносц у машинским ученю то студия о тим як онєможлївиц чкоду котра настава пре алґоритемску пристрасносц.

Дня 28. юния 2015, нова функция за означованє фотоґрафийох на платформи Ґуґл фотоґрафиї, з гришку идентификовала Джекия Алсия и його товариша як „ґорили“ прето же маю чарну фарбу скори. Систем бул обучавани на множестве податкох котре ше состояло зоз барз мало фотоґрафийох людзох чарней фарби скори. Ґуґл „виправел“ тот проблем так же онєможлївел систем же би було цо идетификовал як „ґорила“. Осем роки познєйше, 2023. року, Ґуґл фотоґрафиї и далєй нє могли идентификовац ґорилу, як и платформи подобни Ґуґл фотоґрафийом зоз Епла, Фейсбука, Майкрософта и Амазона.

COMPAS то комерциялни програм котри суди у ЗАД хасную за преценьованє вироятносци чи обвинєна особа повтори дїло за котре є уж раз осудзена. У 2016. року, Джулия Енґвин зоз Пропаблика (нєпрофитна орґанизация пошвецена виглєдовацкому новинарству), одкрила же COMPAS указує расну пристрасносц, процивно факту же ше у програму нє наводзи раса обвинєней особи. Гоч стопа гришки за билих и чарних людзох єднак калибрована на точно 61%, гришки за кажду расу були розлични – систем дошлїдно преценьовал же чарна особа повтори дїло, а подценьовал жа била особа то нє пороби.

Критика COPMPAS-а визначела глїбши проблем зоз злохаснованьом ШИ. Модели машинского ученя дизайновани же би правели „предвидзаня“ котри важаци лєм кед ше предпоставя же будучносц здабе на прешлосц. То значи же машинске ученє нє прилагодзене же би помогло у приношеню одлукох дзе иснує надїя же будучносц будзе лєпша од прешлосци. Пристрасносц и нєправедносц можу остац нєодкрити, прето же творителє углавним людзе билей раси и хлопского роду: медзи инженєрами ШИ лєм коло 4% чарней раси, а 20% женского роду.

 Нєдостаток транспарентносци 

Велї системи ШИ нательо зложени, же їх дизайнере нє можу потолковац як ше приноша одлуки.То окреме случай зоз глїбокима неуронскима мрежами, у котрих иснує вельке количество нєлинеарних одношеньох медзи уходнима и виходнима податками. Було вельо случаї же програм машинского ученя прешол риґорозни тести, а и попри того научел цошка инше од того цо програмере мали намиру же би научел.

 Конфликти, надпатранє и наоружана штучна интелиґенция 

Смертельне автономне оружиє то машина котра лоцирує, вибера и забива людски мети без людского надпатраня. По 2015. рок приявене же прейґ 50 держави виглєдує таке оружиє на бойним полю. То окреме опасне пре даскельо причини: кед ше забиє нєвину особу, нє ясне хто одвичательни, мала вироятносц же зоз сиґурносцу вибере мети, а кед би ше продуковало у вельких количествох, то потенциялне оружиє за масовне знїщованє. Року 2014, 30 держави (уключуюци Китай) потримали забрану автономного оружия у складу зоз Конвенцию о одредзеним конвенционалним оружию Зєдинєних нацийох, медзитим Зєдинєни Америцки Держави и други ше нє зложели зоз тим.

Штучна интелиґенция ма вельо алати котри окреме хасовити за авторитарни влади: мудри надпатрацки софтвер, препознаванє особох и гласу оможлївюю широко хасноване провадзенє; таке надпатранє оможлївює машинскому ученю же би класификовало потенциялних нєприятельох держави и онєможлївело им же би ше скривали; системи препорученьох можу прецизно пласовац пропаґанду и дезинформациї пре максимални ефект; дипфейки и ґенеративна штучна интелиґенция помагаю при твореню дезинформацийох.

Системи ШИ за препознаванє особох хасную ше за масовне надпатранє, окреме у Китаю. Року 2019, варош Бенґалор у Индиї поставел транспортну сиґнализацию зоз котру управя штучна интелиґенция, котра спрам густосци транспорта и прилагодзованя часу тирваня сиґнала може розтерховац транспорт у вельких улїцох и булеварох.

 Технолоґийна нєзанятосц 
Економисти часто визначовали ризики од одпущованя людзох пре хаснованє штучней интелиґенциї и роздумовали о нєзанятосци кед би нє исновала адекватна социялна политика за полну занятосц. У прешлосци, технолоґия мала тенденцию вкупного звекшаня занятосци, а нє зменшованя, алє економисти припознаваю же зме на „нєпознатей териториї“ зоз штучну интелиґенцию.

У контрасту з претходнима габами автоматизациї, велї роботни места штреднєй класи можу буц елиминовани пре штучну интелиґенцию.

У априлу 2023. обявене же 70% роботних место китайских илустраторох видео бавискох елиминоване пре ґенеративну штучну интелиґенцию.Zhou, Viola (11. 04. 2023).   „AI is already taking video game illustrators' jobs in China”. Rest of World (на језику: енглески). Приступљено 25.02.2026.Carter, Justin (11. 04. 2023).   „China's game art industry reportedly decimated by growing AI use”. Game Developer (на језику: енглески). Приступљено 25.02.2026.

 Еґзистенциялни ризик 

Твердзело ше же штучна интелиґенция постанє нательо моцна, же би чловечество могло навше страциц котролу над ню. То би, як цо виявел физичар Стивен Хокинґ могло „привесц до конца людскей раси“. Тот сценарио як зоз даякого филму науковей фантастики предпоставя же рахункар або робот нєсподзивано розвиє людску „свидомосц“  и постанє зли.

Перше, штучней интелиґенциї нє потребна „свидомосц“, яка  подобна людскей, же би була еґзистенциялни ризик. Сучасним програмом ШИ даваю ше специфични цилї и вони хасную ученє и интелиґенцию же би их посцигли. Стюарт Расел (британски рахункарски науковец) дал приклад робота за помоц у обисцу, котри пробує пренайсц способ як забиє власнїка же би нє бул викапчани, резонуюци же „нє можеш принєсц кафу кед ши викапчани“. Же би була безпечна за чловечество, суперинтелиґенция би мушела буц наисце ускладзена зоз моралом и вредносцами чловечества, же би була „у основи на нашим боку“.

Друге, Ювал Ноа Харари (израелски интелектуалєц и историчар) твердзи же ШИ нє потребне цело робота або физична котрола же би представяла еґзистенциялни ризик. Хвилькова розширеносц дезинформацийох нам гутори же би штучна интелиґенция могла хасновац язик и прешвечиц людзох жа би верели до було чого, аж и поробели дацо деструктивне.

После 2016. року преучованє терашнїх и будуцих ризикох и можлївих ришеньох постало озбильна обласц виглєдованя.

Други виглєдоваче, медзитим, приповедали о менєй дистопийному способу патреня. Їрґен Шмидубер (нємєцки информатичар, познати по своєй роботи зоз штучну интелиґенцию) твердзи же ше 95% виглєдованьох ШИ одноши на намаганє „же би людски живот бул длугши, здравши и лєгчейши“.(225)Taylor, Josh (7. 5. 2023).    „Rise of artificial intelligence is inevitable but should not be feared, 'father of AI' says”. The Guardian (на језику: енглески). Приступљено 25.02.2026.. Ян Лекан (французко-америцки информатичар) „вишмеює дистопийни сценариї своїх панданох преполни дезинформацийох, та аж и евентуалне вимеранє чловечества“.Levy, Steven (22. 12. 2023).   „How Not to Be Stupid About AI, With Yann LeCun”. Wired (на језику: енглески). Приступљено 25.02.2026.

 Огранїчованє штучней интелиґенциї 

Можлїви опциї за огранїчованє штучней интелиґенциї уключую: хаснованє уградзеней етики або уставней штучней интелиґенциї, дзе компаниї або влади можу уношиц предписаня, огранїчованє високого уровню рахункарскей моци при обуки, огранїчованє моци преробку своєй бази кодох, огранїчованє одредзних технїкох штучней интелиґенциї, алє нє у фази обуки, отворени код (транспарентносц) у одношеню на код власнїка, резервни модели кед главни нє будзе робиц як треба, огранїчованє безпечносци, приватносци и авторских правох, огранїчованє або котролу мемориї, провадзенє у реалним чаше, анализу ризикох, викапчованє у швидких случайох, риґорозну симулацию и тести, сертификованє моделох, огранїчованє материялох за обуку, огранїчованє приступу интернету...

 Етични машини и ускладзованє 
Товаришска штучна интелиґенция то машини котри дизайновани од початку же би зменшали ризики на минимум и приношели одлуки котри хасновити за людзох. Елизер Ядковски (америцки виглєдовач штучней интелиґенциї) котри видумал тот термин, твердзи же розвой товаришскей ШИ треба же би бул висши приоритет виглєдованя: то може глєдац векши укладаня и муши буц закончене скорей як штучна интелиґенция постанє еґзистенциялни ризик.

Машини зоз интелиґенцию маю потенциял вихасновац свою интелиґенцию за приношенє етичних одлукох. Обласц машинскей етики ше наволує и машинска моралносац и основана є на АААI симпозиюму (удруженє за унапредзенє штучней интелиґенциї) 2005. року.

 Рамики 

Проєкти штучней интелиґенциї ше можу тестирац на основи їх етичней прилаплївосци под час дизайнованя, розвою и имплементациї. Алан Тюринґов институт тестира проєкти у штирох главних обласцох:
 почитованє достоїнства людзох як поєдинцох
 повязованє зоз другима людзми щиро, отворено и инклизивно
 старанє жє би шицким було добре
 защита дружтвених вредносцох, правди и явного интересу

 Реґулация 

Реґулованє штучней интелиґенциї то розвой политики явного сектору и закона за промоцию и реґулованє штучней интелиґенциї; прето є повязане зоз ширшим реґулованьом алґоритмох. Спрам станфордского Индексу штучней интелиґенциї, рочне число законох у вязи зоз штучну интелиґенцию скочело зоз  єдного котри усвоєни 2016, на 37 котри усвоєни лєм 2022. року. Векшина державох котри членїци ЕУ обявели национални стратеґиї штучней интелиґенциї, як и Канада, Китай, Индия, Япон, Русийска Федерация, Саудийска Арабия, Зєдинєни Арабски Емирати, ЗАД, Маурициюс и Виєтнам. Други у процесу виробку своєй стратеґиї ШИ. 

У виглєдованю ИПСОС-а зоз 2022. року, стави спрам штучней интелиґенциї ше розликовали од держави до держави; 78% китайских гражданох, алє лєм 35% Американцох, зложело ше же „продукти и услуги котри хасную штучну интелиґенцию маю вецей предносци як нєдостатки“. Анкета Ройтерс/Ипсос-а зоз 2023. року указала жє ше 61% Американцох склада, а 22% ше нє склада  же ШИ представя ризик за чловечество. По анкети Фок Нюза зоз 2023. року, 35% Американцох думало же „барз важне“ же би союзна влада реґуловала штучну интелиґенцию, 41% думало же „дакус важне“, наспрам 13%  котри думали же „нє окреме важне“ и 8% котри думали же „вообще нє важне“.

У новембре 2023. року отримани перши ґлобални Самит о безпечносци штучней интелиґенциї у Блечли парку, у Велькей Британиї, же би ше приповедало о ризикох штучней интелиґенциї и можлївосци обовязних и добродзечних реґулаторних рамикох. 

 Вонкашнї вязи 

 Šta je veštačka inteligencija, www.kameleonsolutions.com
 Ljudi ili veštačka inteligencija: Kako da znate s kim pričate, www.bbc.com

 Референци 

Катеґория:Наука