https://doi.org/10.59132/fi/2026/1/2-11
Izvleček
Metode umetne inteligence so vse bolj prisotne v našem vsakdanjem življenju. Še nedavno so se z njimi ukvarjali samo strokovnjaki s področja računalništva, zdaj pa jih redno srečuje skoraj vsakdo. V članku opišemo, kako se je področje umetne inteligence razvijalo, ter orišemo, kako moderne metode umetne inteligence dejansko delujejo. Predstavimo pregled zgodovinskega razvoja umetne inteligence, ki razkriva ciklične faze visokih pričakovanj in razočaranj na področju. Razložimo osnovni princip modela, ki na podlagi vhodnih podatkov in parametrov omogoča zajem človeškega znanja. Model, imenovan univerzalni aproksimator f(x, p), na podlagi obsežnega števila učnih primerov in ročnih oznak preko optimizacijskega procesa išče optimalne vrednosti parametrov. Tako naučeni modeli so osnova
za praktično uporabo umetne inteligence. Predstavimo tudi primer »ročnega« učenja diskriminativnega modela z linearno mejo, torej premico, kjer naše znanje o problemu shranimo v dva parametra.
Abstract
Arti cial Intelligence I: Machine Learning
Methods of artificial intelligence (AI) are increasingly present in our daily lives. Until recently, only computer science experts dealt with them, but now almost everyone encounters them regularly. This article describes the development of the field of AI and outlines how modern AI methods actually work. We present an overview of the historical development of AI, which reveals cyclical phases of high expectations and disappointments in the field. We explain the basic AI principle, which captures human knowledge through input data and parameters. The model, known as the universal approximator f(x, p), seeks optimal parameter values via an optimisation process based on a large number of training examples and manual labels. Such trained models form the foundations for practical AI applications. We also present an example of »manual« learning with a discriminative model that employs a linear boundary, i.e., a straight line, where our understanding of the problem is stored in just two parameters.