Umjetna inteligencija je za samo nekoliko godina donijela čitav novi rječnik izraza koje ranije nismo ni čuli, a danas se svakodnevno pojavljuju u vijestima, na poslu i u razgovoru sa prijateljima. Neko spomene “halucinaciju”, drugi priča o “promptu”, treći pita da li je nešto “agentska umjetna inteligencija”, i lako se izgubiš u pojmovima ako nemaš neko osnovno objašnjenje pri ruci. Zato smo napravili ovaj rječnik, sa 50 najvažnijih pojmova iz svijeta umjetne inteligencije, objašnjenih jednostavnim jezikom i podijeljenih u sedam cjelina kako bi lakše pronašao ono što ti treba.
Osnovni pojmovi umjetne inteligencije
Šta je umjetna inteligencija?
Umjetna inteligencija (na engleskom artificial intelligence, skraćeno AI) je grana informatike koja se bavi izgradnjom sistema sposobnih da obavljaju zadatke za koje je inače potrebna ljudska inteligencija, poput učenja, zaključivanja, prepoznavanja obrazaca i donošenja odluka. Termin obuhvata širok raspon tehnologija, od jednostavnih algoritama do složenih modela koji danas pokreću chatbotove i alate za generisanje teksta i slika.
Šta je algoritam?
Algoritam je skup preciznih koraka ili pravila koje računar prati kako bi riješio određeni zadatak ili problem. Kada tražilica prikaže rezultate za tvoj upit ili kada aplikacija na društvenoj mreži odluči koji sadržaj da ti prikaže, u pozadini radi algoritam koji obrađuje podatke i donosi tu odluku.
Šta je mašinsko učenje?
Mašinsko učenje je metoda u kojoj sistem uči direktno iz podataka i sa vremenom se poboljšava, umjesto da neko ručno napiše svako pravilo za svaki mogući slučaj. Ako želiš detaljnije razumjeti kako ovaj proces izgleda korak po korak, pogledaj naš tekst o tome šta je mašinsko učenje i kako ga umjetna inteligencija koristi.
Šta je duboko učenje?
Duboko učenje je podskup mašinskog učenja koji koristi višeslojne neuronske mreže kako bi obrađivao velike količine podataka i donosio složenije zaključke. Zahvaljujući dubokom učenju danas imamo alate koji prepoznaju lica na fotografijama, razumiju govor ili generišu tekst koji zvuči prirodno.
Šta je neuronska mreža?
Neuronska mreža je struktura inspirisana ljudskim mozgom, sastavljena od međusobno povezanih “čvorova” koji obrađuju informacije slojevito. Za dublje objašnjenje kako ove mreže zapravo rade i zašto su temelj skoro cijele savremene umjetne inteligencije, pogledaj tekst šta je neuronska mreža.
Šta su podaci za obuku?
Podaci za obuku su informacije, tekstovi, slike ili druge vrste sadržaja koje se koriste da bi model naučio kako da izvrši određeni zadatak. Kvalitet i količina ovih podataka direktno utiču na to koliko će model biti tačan i pouzdan u praksi.
Šta je Turingov test?
Turingov test je test koji je osmislio matematičar Alan Turing, a služi za procjenu da li računar može voditi razgovor na način koji je nemoguće razlikovati od razgovora sa čovjekom. Iako je star više od sedamdeset godina, ovaj test se i danas spominje kao referentna tačka kada se govori o granicama umjetne inteligencije.
Ako te zanima kako je uopšte izgledao razvoj ove tehnologije od prvih ideja do današnjih chatbotova, vrijedi pogledati i naš pregled historije umjetne inteligencije, gdje su opisane sve ključne prekretnice.
Pojmovi vezani za jezičke modele
Šta je LLM (veliki jezički model)?
LLM, odnosno veliki jezički model, je vrsta umjetne inteligencije trenirana na ogromnim količinama teksta kako bi razumjela i generisala jezik sličan ljudskom. Ako želiš potpuno objašnjenje ovog pojma, uključujući kako model zapravo predviđa odgovor riječ po riječ, pročitaj naš detaljan tekst o tome šta je LLM i kako funkcioniše.
Šta je obrada prirodnog jezika?
Obrada prirodnog jezika, poznatija po skraćenici NLP, je grana umjetne inteligencije koja se bavi time kako računar razumije, analizira i generiše ljudski jezik. Zahvaljujući NLP-u tvoj telefon razumije glasovnu komandu, a chatbot razumije pitanje koje mu postaviš.
Šta je token?
Token je osnovna jedinica teksta koju model obrađuje, obično dio riječi ili cijela kraća riječ. Model ne čita tekst onako kako ga mi vidimo, već ga razbija na tokene i na osnovu njih predviđa sljedeći dio odgovora.
Šta je kontekstualni prozor?
Kontekstualni prozor predstavlja količinu teksta koju model može istovremeno “držati u glavi” tokom razgovora. Kada razgovor postane predug, model može zaboraviti raniji dio, jednostavno zato što više ne stane u taj prozor.
Šta su parametri?
Parametri su vrijednosti unutar modela koje se prilagođavaju tokom treniranja kako bi model postao precizniji. Broj parametara direktno govori o veličini modela, savremeni modeli danas imaju i po nekoliko stotina milijardi ili čak preko triliona parametara.
Šta je fino podešavanje?
Fino podešavanje je proces u kojem se model, nakon osnovnog treniranja, dodatno prilagođava specifičnom zadatku ili tonu, na primjer da uvijek odgovara na određeni način ili poštuje pravila neke firme.
Šta je RLHF?
RLHF, odnosno učenje uz ljudske povratne informacije, je tehnika u kojoj ljudi ocjenjuju odgovore modela i ispravljaju netačne ili neprikladne, čime pomažu modelu da postane precizniji i korisniji u svakodnevnoj upotrebi.
Šta je halucinacija?
Halucinacija je pojam koji označava kada model generiše odgovor koji zvuči uvjerljivo, ali je faktički netačan ili potpuno izmišljen. Do ovoga najčešće dolazi kada model nema dovoljno podataka o nekoj temi, pa jednostavno popunjava prazninu najvjerovatnijim nizom riječi.
Kako komuniciraš sa AI alatima
Šta je prompt?
Prompt je uputa ili pitanje koje daješ AI alatu, a na osnovu koje model generiše odgovor. Što je prompt jasniji i konkretniji, to će odgovor biti precizniji. Za detaljnije savjete kako formulisati dobar prompt, pogledaj tekst šta je prompt i kako ga pravilno napisati.
Šta je prompt inženjering?
Prompt inženjering je vještina i proces smišljanja i strukturisanja upita tako da model da najbolji mogući odgovor. Ovo uključuje davanje konteksta, primjera ili preciznih uputstava o formatu odgovora koji tražiš.
Šta je zero-shot učenje?
Zero-shot učenje znači da model rješava zadatak samo na osnovu opisa, bez ijednog konkretnog primjera unaprijed. Model se oslanja na ono što je već naučio tokom treniranja da bi generalizovao na potpuno nov zadatak.
Šta je few-shot učenje?
Few-shot učenje je pristup u kojem modelu daš nekoliko primjera unutar samog razgovora, kako bi bolje razumio šta tačno očekuješ od odgovora, prije nego što mu postaviš stvarno pitanje.
Šta je temperatura?
Temperatura je podešavanje koje kontroliše koliko će odgovor modela biti kreativan ili predvidiv. Niža temperatura daje sigurnije i dosljednije odgovore, dok viša temperatura daje raznovrsnije i ponekad neočekivanije rezultate.
Šta je generativna umjetna inteligencija?
Generativna umjetna inteligencija je vrsta AI koja stvara nov sadržaj, tekst, sliku, zvuk ili video, umjesto da samo klasifikuje ili analizira postojeće podatke. Za širi pregled ovog pojma i primjera kako se koristi u praksi, pogledaj naš tekst šta je generativna umjetna inteligencija.
Prepoznavanje i obrada podataka
Šta je prepoznavanje slike?
Prepoznavanje slike je sposobnost AI sistema da identifikuje objekte, lica ili scene na fotografijama i video snimcima. Ova tehnologija stoji iza otključavanja telefona prepoznavanjem lica ili automatskog označavanja fotografija.
Šta je računarski vid?
Računarski vid je šira grana umjetne inteligencije koja obuhvata prepoznavanje slike, ali i analizu pokreta, dubine i konteksta u vizuelnim podacima, sa ciljem da mašina “vidi” svijet slično kao čovjek.
Šta je prepoznavanje govora?
Prepoznavanje govora omogućava da sistem pretvori izgovorene riječi u tekst. Ova tehnologija je osnova glasovnih asistenata i aplikacija koje automatski transkribuju sastanke ili video snimke.
Šta je OCR?
OCR, odnosno optičko prepoznavanje znakova, je tehnologija koja pretvara tekst sa slika ili skeniranih dokumenata u tekst koji se može uređivati i pretraživati na računaru.
Šta je rudarenje podataka?
Rudarenje podataka je proces pronalaženja obrazaca, veza i korisnih informacija unutar velikih skupova podataka, često kao priprema prije nego što se ti podaci koriste za treniranje modela.
Šta je analiza sentimenta?
Analiza sentimenta koristi obradu prirodnog jezika da prepozna emocionalni ton nekog teksta, na primjer da li je komentar korisnika pozitivan, negativan ili neutralan. Firme ovo često koriste da prate zadovoljstvo korisnika kroz recenzije i poruke.
Napredni pojmovi iz 2025. i 2026. godine
Šta je AI agent?
AI agent je sistem koji samostalno izvršava zadatke u više koraka, umjesto da samo odgovori na jedno pitanje. Za detaljnije objašnjenje kako ovi sistemi rade i po čemu se razlikuju od običnog chatbota, pogledaj tekst šta je AI agent.
Šta je agentska umjetna inteligencija?
Agentska umjetna inteligencija odnosi se na sisteme koji mogu planirati, donositi odluke i koristiti druge alate kako bi samostalno izvršili složeniji zadatak, uz minimalno uplitanje čovjeka tokom samog procesa.
Šta je RAG?
RAG, odnosno pretraživanje uz generisanje, je tehnika koja kombinuje jezički model sa vanjskim izvorom podataka, kako bi odgovor bio tačniji i zasnovan na aktuelnim ili specifičnim informacijama, umjesto samo na onome što je model naučio tokom treniranja.
Šta su embeddings?
Embeddings su brojčani zapisi riječi, rečenica ili slika koji modelu omogućavaju da razumije značenje i sličnost između različitih pojmova, čak i kada nisu doslovno iste riječi u pitanju.
Šta je vektorska baza podataka?
Vektorska baza podataka čuva podatke u obliku embeddings zapisa i omogućava brzo pronalaženje sadržaja koji je značenjski sličan onome što tražiš, što je osnova za tehnike poput RAG-a.
Šta je model rezonovanja?
Model rezonovanja je nova generacija AI modela koji prije davanja konačnog odgovora prolazi kroz dodatne korake razmišljanja, slično kako čovjek razmišlja korak po korak prije nego što odgovori na složeno pitanje.
Šta je mixture of experts?
Mixture of experts je arhitektura modela u kojoj se zadatak dijeli između više manjih specijalizovanih “podmodela”, od kojih se za svaki upit aktivira samo dio, što čini model efikasnijim bez gubitka kvaliteta.
Šta je multimodalna umjetna inteligencija?
Multimodalna umjetna inteligencija označava modele koji mogu istovremeno razumjeti i obrađivati više vrsta podataka, tekst, sliku, zvuk i video, unutar istog razgovora ili zadatka. Dobar primjer ovoga je alat za generisanje videa koji smo detaljno predstavili u tekstu šta je Sora.
Rizici, ograničenja i etika umjetne inteligencije
Šta je pristranost?
Pristranost, poznatija i po engleskom nazivu bias, javlja se kada model daje sistematski nepravedne ili iskrivljene rezultate, obično zbog neuravnoteženih ili nepotpunih podataka na kojima je treniran.
Šta je objašnjiva umjetna inteligencija?
Objašnjiva umjetna inteligencija, poznata i kao XAI, odnosi se na pristupe koji omogućavaju ljudima da razumiju kako i zašto je model donio određenu odluku, umjesto da odgovor ostane potpuna “crna kutija”.
Šta je AI upravljanje?
AI upravljanje obuhvata pravila, procese i kontrole kojima se osigurava da se sistemi umjetne inteligencije koriste odgovorno, etično i u skladu sa zakonom, uključujući zaštitu podataka i praćenje pristranosti.
Šta je deepfake?
Deepfake je lažni sadržaj, obično slika, audio ili video, napravljen pomoću umjetne inteligencije tako da izgleda ili zvuči kao stvarna osoba, iako to nije. Ovakav sadržaj se često zloupotrebljava za širenje dezinformacija.
Šta je AGI?
AGI, odnosno opšta vještačka inteligencija, predstavlja hipotetski sistem koji bi mogao razumjeti i izvršavati bilo koji intelektualni zadatak na nivou čovjeka, za razliku od današnjih modela koji su i dalje ograničeni na specifične zadatke. Za detaljnije objašnjenje ovog pojma i kada bi mogao postati stvarnost, pogledaj tekst šta je AGI.
Šta je ASI?
ASI, odnosno superinteligencija, je hipotetski nivo umjetne inteligencije koji bi nadmašio ljudsku inteligenciju u svim oblastima, uključujući kreativnost i donošenje odluka. Ovo je za sada isključivo teorijski koncept.
Šta je uska umjetna inteligencija?
Uska umjetna inteligencija, poznata i kao narrow AI, odnosi se na sisteme dizajnirane da obavljaju samo određeni zadatak, poput prepoznavanja lica ili preporuke sadržaja, bez sposobnosti da to znanje prenesu na neki drugi zadatak. Skoro sva umjetna inteligencija koju danas koristimo spada u ovu kategoriju.
Šta je benchmark?
Benchmark je standardizovani test koji se koristi da uporedi performanse različitih modela na istim zadacima, na primjer u rješavanju matematičkih problema ili pisanju programskog koda.
Alati i pojmovi koje svakodnevno srećeš
Šta je chatbot?
Chatbot je program koji simulira razgovor sa korisnikom kroz tekst ili glas, koristeći jezički model u pozadini da razumije pitanje i sastavi odgovor. Ako te zanima koji su trenutno najbolji chatbotovi na tržištu, pogledaj naš pregled najboljih AI chatbotova.
Šta je AI asistent?
AI asistent je alat koji pomaže korisniku u svakodnevnim zadacima, od pisanja i planiranja do pretrage informacija, često kombinujući jezički model sa dodatnim mogućnostima poput pristupa internetu ili kalendaru.
Šta je ChatGPT?
ChatGPT je chatbot kompanije OpenAI, jedan od najpoznatijih i najviše korišćenih AI alata danas, izgrađen na osnovu GPT jezičkih modela. Za potpuno objašnjenje šta ChatGPT tačno jeste i kako radi, pogledaj tekst šta je ChatGPT.
Šta je Claude?
Claude je jezički model i chatbot kompanije Anthropic, poznat po pažljivom pristupu sigurnosti i sposobnosti da vodi duže i složenije razgovore.
Šta je Gemini?
Gemini je jezički model i chatbot kompanije Google, integrisan u veliki broj Googleovih proizvoda, od pretrage do produktivnih alata poput Docsa i Gmaila.
Šta je DeepSeek?
DeepSeek je kineski jezički model koji je u kratkom vremenu privukao veliku pažnju zbog svoje efikasnosti i niže cijene rada u odnosu na konkurenciju. Više detalja o ovom modelu pronađi u tekstu šta je DeepSeek.
Šta je distilacija modela?
Distilacija modela je tehnika u kojoj se znanje iz većeg, moćnijeg modela prenosi na manji model, kako bi taj manji model bio brži i jeftiniji za rad, ali zadržao veliki dio kvaliteta odgovora.
Reference
Za dodatno objašnjenje osnovnih pojmova umjetne inteligencije i njihove primjene u praksi, pogledaj pregled kompanije IBM o umjetnoj inteligenciji. Za pregled novijih pojmova vezanih za jezičke modele i agentske sisteme, dostupan je i opsežan rječnik TeamAI o AI terminologiji za 2026. godinu.
Često postavljana pitanja
Koliko postoji AI pojmova?
Ne postoji tačan broj, jer se rječnik umjetne inteligencije neprestano širi kako se pojavljuju nove tehnologije. Ovaj rječnik pokriva 50 pojmova koji se danas najčešće koriste i koji čine dobru osnovu za razumijevanje teme.
Da li se AI rječnik mijenja svake godine?
Da. Pojmovi poput agentske umjetne inteligencije ili modela rezonovanja praktično nisu postojali u širokoj upotrebi prije samo godinu ili dvije, pa se očekuje da će se rječnik i dalje mijenjati kako tehnologija napreduje.
Koja je razlika između umjetne inteligencije i mašinskog učenja?
Umjetna inteligencija je širi pojam koji obuhvata sve tehnologije usmjerene na simuliranje ljudske inteligencije, dok je mašinsko učenje samo jedan pristup unutar tog polja, zasnovan na učenju iz podataka.
Šta je najvažniji pojam za početnike da nauče prvi?
Najbolje je krenuti od osnovnih pojmova poput umjetne inteligencije, mašinskog učenja i velikog jezičkog modela, jer se svi ostali pojmovi u ovom rječniku nadovezuju na to osnovno razumijevanje.
Da li AI pojmovi imaju isto značenje na bosanskom, hrvatskom i srpskom jeziku?
Da, značenje pojmova je isto, razlikuju se uglavnom samo nazivi i dijalekatski oblici riječi, dok engleski termini poput LLM-a, RAG-a ili tokena ostaju identični u sva tri jezika.
