240px|mini|desno|Izložba umjetne inteligencije i robotike. Umjetna inteligencija (UI) (eng. artificial intelligence AI) inteligencija je koju pokazuju strojevi ili računalni programi. Pojam također označava znanstveno područje koje proučava kako napraviti računala i računalne programe sposobne za inteligentno ponašanje.
Algoritmi i tehnike umjetne inteligencije
Pretraživanje
Diskretni algoritmi pretraživanja dijele se na neinformirano i informirano pretraživanje. Algoritam pretraživanja je skup pravila i koraka koje računalo slijedi kako bi pronašlo određenu informaciju u skupu podataka. Neinformirano pretraživanje - tip algoritma pretraživanja koji nema dodatne informacije o tome koliko je blizu cilja - jednostavno "luta" dok ne pronađe rješenje. Informirano pretraživanje je tip algoritma pretraživanja koji koristi dodatne informacije (heuristiku) da procijeni koliko je blizu cilja i tako traži pametnije i brže.Algoritmi pretraživanja informatecdigital.com Preuzeto 21. prosinca 2025.
Neinformirano pretraživanje
Iscrpna pretraga Stablo pretraživanja Pretraživanje u širinu Pretraživanje u dubinu Pretraživanje uniformne cijene
Informirano pretraživanje Pretraživanje po najboljim osobinama (best-first pretraživanje) A* algoritam Heuristika Pruning stabla pretraživanja
Protivničko pretraživanje Minimax algoritam
Optimizacijsko pretraživanje Optimizacijsko pretraživanje je tip algoritma koji ne traži samo bilo kakvo rješenje, već najbolje moguće rješenje prema određenom kriteriju (minimum troška, maksimum profita, najkraće vrijeme...).2.2 Algoritmi putanje zemris.fer.hr Preuzeto 21. prosinca 2025.
Optimizacijski algoritmi uključuju: Pretraživanje usponom Simulirano kaljenje Snopno pretraživanje Slučajno pretraživanje
Evolucijsko računanje Genetički algoritmi Genetičko programiranje Diferencijalna evolucija
Algoritmi učenja temeljeni na društvu Inteligencija roja Optimizacija roja čestica Mravlji algoritam Metaheuristika
Logika Logika je umijeće ispravnog mišljenjaLogika enciklopedija.hr Preuzeto 21. prosinca 2025. i formalni sustav zaključivanja koji igra temeljnu ulogu u umjetnoj inteligenciji. Omogućava računalima da razmišljaju, donose zaključke i rješavaju probleme na strukturiran način.
Logika i automatizirano zaključivanje obuhvaćaju:
Programiranje pomoću logike Logičko programiranje
Oblici logike Propozicijska logika Logika prvog reda Rasplinuta logika Abduktivno zaključivanje Defaultna logika Opseg varijabli
Specifične logike za domene Predstavljanje kategorija i odnosa Opisna logika Semantička mreža Okvir (umjetna inteligencija) Teorija skripta
Predstavljanje događaja i vremena Situacijski račun Račun događaja Fluentni račun
Uzroci i posljedice Kauzalni račun
Znanje o znanju Revizija uvjerenja Modalna logika Parakonzistentna logika
Učenje pomoću logike Induktivno logičko programiranje Zaključivanje temeljeno na slučajevima
Opći logički algoritmi Automatizirano dokazivanje teorema
Ostali alati za simboličko znanje i zaključivanje
Simboličke reprezentacije znanja Simboličke reprezentacije znanja su formalni načini zapisivanja informacija, činjenica i pravila u obliku koji računalo može razumjeti, pohranjiti i koristiti za zaključivanje. Temelj su klasične umjetne inteligencije.Prikazivanje znanja fer.unizg.hr Preuzeto 21. prosinca 2025.
Ontologija Gornja ontologija Domenska ontologija
Neriješeni problemi u reprezentaciji znanja Zadano zaključivanje Problem okvira Problem kvalifikacije Znanje zdravog razuma
Generiranje prošireno dohvaćanjem (RAG)
RAG Vektorska baza podataka Ugrađivanje Semantičko pretraživanje Segmentiranje
Probabilističke metode za nesigurno zaključivanje Probabilističke metode za nesigurno zaključivanje su tehnike koje omogućavaju sustavima umjetne inteligencije da donose zaključke i odluke u uvjetima neizvjesnosti i nepotpunih informacija, koristeći teoriju vjerojatnosti.Kako integrirati Bayesove mreže aiacademy.ba Preuzeto 21. prosinca 2025.
Stohastičke metode za nesigurno zaključivanje: Bayesove mreže Bayesov algoritam zaključivanja
Probabilistička percepcija i kontrola Dinamička Bayesova mreža Skriven Markovljev model Kalmanov filtar
Alati za odlučivanje iz ekonomije Teorija odlučivanja Analiza odlučivanja Teorija informacijske vrijednosti Markovljevi procesi odlučivanja Teorija igara
Algoritmička teorija informacija Algoritmička vjerojatnost
Klasifikatori i metode statističkog učenja
Klasifikator i statistička klasifikacija Umjetna neuronska mreža Algoritam k-najbližih susjeda Stroj s potpornim vektorima
Umjetne neuronske mreže Umjetne neuronske mreže su računalni modeli inspirirani biološkim neuronima u mozaku, koji omogućavaju računalima da uče iz podataka prepoznavanjem obrazaca, bez eksplicitnog programiranja pravila.Neuronske mreže: Kako funkcionira ‘mozak’ umjetne inteligencije? princeps.hr Preuzeto 21. prosinca 2025.
Umjetne neuronske mreže uključuju:
Topologija mreže Neuronske mreže s usmjerenim prijenosom Perceptroni Radijalna bazna mreža Konvolucijska neuronska mreža Rekurentna neuronska mreža Dugoročna kratkoročna memorija Hopfieldova mreža Duboko učenje Hibridna neuronska mreža
Moderna arhitektura neuronskih mreža Transformer arhitektura Mehanizam pažnje Koder-dekoder arhitektura Pozicijsko kodiranje BERT GPT arhitektura
Algoritmi učenja za neuronske mreže Hebbijansko učenje Povratno propagiranje GMDH Kompetitivno učenje Nadzirano povratno propagiranje Neuroevolucija Ograničeni Boltzmannov stroj
Biološki utemeljene ili utjelovljene tehnike Biološki utemeljene ili utjelovljene tehnike su pristupi umjetnoj inteligenciji koji se temelje na oponašanju prirodnih sustava - bioloških organizama, evolucijskih procesa, rojeva životinja ili fizičkog utjelovljenja inteligencije u robotu koji ima tijelo i osjetila.
UI temeljena na ponašanju Subsumpcijska arhitektura Nouvelle UI Razvojna robotika Računarstvo inspirirano biologijom Sustavi umjetnog imunološkog sustava Utjelovljena kognitivna znanost Princip slobodne energije
Kolektivna inteligencija
Inteligencija roja Kolektivna inteligencija Decentralizirana umjetna inteligencija
Kognitivna arhitektura i višeagentni sustavi Kognitivna arhitektura je strukturirani okvir koji oponaša ljudske kognitivne procese (pamćenje, učenje, rasuđivanje, planiranje), dok su višeagentni sustavi okruženja u kojima više autonomnih agenata međusobno komunicira i surađuje kako bi riješili složene probleme.Kognitivna arhitektura aiacademy.ba Preuzeto 21. prosinca 2025.
Integracija sustava umjetne inteligencije Kognitivna arhitektura LIDA AERA Hijerarhijski kontrolni sustav Umreženi kontrolni sustav Distribuirana umjetna inteligencija Sustav crne ploče
Filozofija
Definicija umjetne inteligencije Dartmutska radionica Turingov test Računarstvo i inteligencija Inteligentni agent i racionalni agent Sintetička inteligencija
Klasifikacija umjetne inteligencije
Simbolička nasuprot subsimboličkoj umjetnoj inteligenciji Simbolička umjetna inteligencija Sustav fizičkih simbola Dreyfusova kritika umjetne inteligencije Moravecov paradoks
Razina općenitosti i fleksibilnosti Opća umjetna inteligencija Uska umjetna inteligencija
Razina preciznosti i ispravnosti Meko računarstvo
Razina inteligencije Napredak u umjetnoj inteligenciji Superinteligencija
Razina svijesti, uma i razumijevanja Kineska soba Teški problem svijesti Računalizam Funkcionalizam (filozofija uma) Prava robota Korisnička iluzija Umjetna svijest
Ciljevi i primjene
Opća inteligencija
Opća umjetna inteligencija
Zaključivanje i rješavanje problema
Automatizirano zaključivanje Automatizirani dokazivač teorema Računalno potpomognuto dokazivanje Računalna algebra Ekspertni sustav
Prikaz znanja
Prikaz znanja Upravljanje znanjem Cyc
Planiranje
Automatizirano planiranje Strateško planiranje Sussmanova anomalija
Učenje
Strojno učenje Duboko učenje Polja neuronskog modeliranja Nadzirano učenje Polunadzirano učenje Nenadzirano učenje
Prijenosno učenje i fino ugađanje
Prijenosno učenje Fino ugađanje Pred-treniranje Učenje iz nekoliko primjera Učenje bez primjera Učenje iz jednog primjera
Učenje potkrijepljeno ljudskim povratnim informacijama
RLHF Modeliranje nagrade Učenje preferencija DPO
Obrada prirodnog jezika
Obrada prirodnog jezika uključuje: Chatbot Identifikacija jezika Veliki jezični model Korisnička sučelja prirodnog jezika Razumijevanje prirodnog jezika Strojno prevođenje Statistička semantika Sustavi za odgovaranje na pitanja Semantičko prevođenje Rudarenje koncepata Podatkovno rudarenje Rudarenje teksta Procesno rudarenje Ekstrakcija informacija
Tokenizacija i reprezentacija teksta
Tokenizacija BPE Kontekstni prozor Temperatura Top-k i Top-p uzorkovanje
Inženjerstvo upita
Inženjerstvo upita CoT upiti Sistemski upiti Predlošci upita Uloge u upitima
Problemi u generativnim modelima Halucinacije Utemeljenje
Percepcija
Strojna percepcija Računalno slušanje Prepoznavanje govora Računalni vid Optičko prepoznavanje znakova Ekstrakcija informacija Pretraživanje slika Sustavi za prepoznavanje lica Sučelje tihog govora
Multimodalni modeli
Multimodalni modeli VLM CLIP
Robotika
Robotika Robotika temeljena na ponašanju Kognitivna robotika Kibernetika Razvojna robotika Evolucijska robotika
Kontrola Autonomno računarstvo Autonomno umrežavanje
Društvena inteligencija
Afektivno računarstvo Kismet
Igranje igara
Umjetna inteligencija u igrama Računalni bot u igrama Računalni šah
Kreativnost, umjetnost i zabava
Umjetna kreativnost Umjetnost umjetne inteligencije Generativna umjetna inteligencija Glazba i umjetna inteligencija Računalni humor
Generativni modeli za različite medije Tekst-u-sliku generatori
DALL-E Midjourney Stable Diffusion Imagen Difuzijski modeli
Tekst-u-video generatori
Sora Runway Gen-2 Pika
Tekst-u-glazbu generatori Suno AI Udio MusicLM
Tekst-u-3D generatori
Shap-E DreamFusion
Audio generatori
Whisper ElevenLabs
Autonomni AI agenti
AI agenti Korištenje alata ReAct AutoGPT BabyAGI LangChain Višeagentni sustavi AgentGPT
Integrirani sustavi umjetne inteligencije Integrirani sustavi umjetne inteligencije spajaju više različitih tehnika, pristupa i modula u jedinstvenu cjelinu kako bi riješili složene probleme koje pojedinačne metode ne mogu učinkovito obraditi.10 različitih vrsta umjetne inteligencije objašnjenih s primjerima u 2025. godini techpulsion.com Preuzeto 21. prosinca 2025.
Primjeri integriranih sustava umjetne inteligencije: AIBO – Sonyjev robotski pas koji integrira vid, sluh i motoričke sposobnosti ASIMO (2000. – danas) – Hondin humanoidni robot sposoban za hodanje, trčanje, pregovaranje kroz pješački promet, penjanje i silaženje stepenicama, prepoznavanje govornih naredbi i lica određenih pojedinaca MIRAGE – UI utjelovljen u humanoidnom robotu u okruženju proširene stvarnosti Cog – projekt humanoidnog robota MIT-a pod vodstvom Rodneyja Brooksa QRIO – Sonyjev humanoidni robot TOPIO – humanoidni robot tvrtke TOSY koji može igrati stolni tenis s ljudima Watson (2011.) – IBM-ovo računalo koje je igralo i pobijedilo u kvizu Jeopardy! Sada se koristi za usmjeravanje medicinskih sestara u medicinskim procedurama Strojno učenje Project Debater (2018.) – umjetno inteligentni računalni sustav dizajniran za izradu koherentnih argumenata, razvijen u IBM-ovu laboratoriju u Haifi, Izrael
Inteligentni osobni asistenti
Inteligentni osobni asistenti uključuju: Amazon Alexa Braina Cortana Google Assistant Google Now Mycroft Siri Viv
Chatbotovi ChatGPT Gemini Claude Grok DeepSeek Microsoft Copilot Perplexity AI Mistral AI Qwen
Ostale primjene