Vesti

Cilj Napraviti personalizovani sistem zasnovan na veštačkoj inteligenciji koji će mi pomoći da efikasnije upravljam projektima, učim nove veštine, organizujem ideje i povećam produktivnost u svakodnevnom radu. Moj lični kontekst Radim na više projekata istovremeno (pisanje, programiranje, istraživanje). Konstantno učim nove tehnologije i koncepte. Imam problema sa organizacijom ideja i prebacivanjem između različitih zadataka. Želim bolje praćenje napretka i automatizaciju rutinskih poslova. AI alati za ličnu primenu 1. Notion AI (centar za upravljanje) Kreiranje glavnog dashboard-a za sve projekte. Organizacija beleški po temama pomoću veštačke inteligencije. Automatsko povezivanje srodnih ideja i koncepata. Generisanje nedeljnih i mesečnih izveštaja o napretku. 2. Mem. ai (upravljanje znanjem) Čuvanje svih zanimljivih članaka, istraživanja i ideja. AI povezivanje informacija iz različitih izvora. Kreiranje grafova znanja (knowledge graphs) za kompleksne teme. Automatsko predlaganje povezanih koncepata. 3. ChatGPT kao lični AI mentor Kreiranje personalizovanih planova učenja. Svakodnevni razgovori za planiranje dana. Analiza i povratne informacije o završenim zadacima. Brainstorming sesije za generisanje novih ideja. 4. Zapier (automatizacija radnih procesa) Povezivanje svih alata u jedinstven sistem. Automatsko pretvaranje važnih emailova u zadatke. Dnevni rezime svih aktivnosti. Automatsko pravljenje rezervnih kopija važnih fajlova. 5. Reflect (vođenje dnevnika i samoanaliza) Svakodnevna refleksija o učenju i napretku. AI analiza obrazaca produktivnosti. Identifikacija faktora koji najviše motivišu ili demotivišu. Kreiranje personalizovanih strategija za unapređenje produktivnosti. 6. Taskade (projektno planiranje) Razlaganje složenih projekata na manje zadatke pomoću AI. Kreiranje realističnih vremenskih planova. Praćenje zavisnosti između zadataka. Kolaboracija sa AI asistentom pri planiranju. Konkretna implementacija – korak po korak Nedelja 1: Postavljanje infrastrukture Dan 1-2: Notion AI podešavanje Kreiranje glavnog šablona za upravljanje projektima koji sadrži: Dashboard sa ključnim pokazateljima (KPI). Praćenje projekata sa statusima. Praćenje ciljeva učenja. Šablon za nedeljni pregled. Prilagođavanje mom stilu rada (više simultanih projekata, kratke iteracije). Dan 3-4: Organizacija u Mem. ai Uvoz postojećih beleški iz različitih aplikacija. Kreiranje sistema oznaka (tagova) za kategorisanje znanja. Podešavanje automatskog čuvanja zanimljivih linkova. Dan 5-7: Automatizacija sa Zapier Tok 1: Gmail → Notion Važni emailovi automatski postaju zadaci. AI kategorizuje zadatke prema projektima. Tok 2: Praćenje učenja Sačuvani YouTube video snimci automatski šalju u Mem. ai sa oznakom „za učenje“. Završeni online kursevi beleže se u Notion-ovom tracker-u napretka. Tok 3: Dnevni rezime AI generiše dnevni sažetak aktivnosti i šalje putem emaila sa dostignućima i prioritetima za sutrašnji dan. Nedelja 2-3: Kreiranje AI mentora (ChatGPT) Personalizovani upit za ChatGPT: "Ti si moj lični mentor za produktivnost. Upoznat si sa mojim projektima: Pisanje o veštačkoj inteligenciji i tehnologiji Učenje naprednog programiranja Kreiranje edukativnog sadržaja Moji izazovi: Odlaganje (prokrastinacija) kod složenih zadataka. Prebacivanje između projekata. Nedoslednost u rutini učenja. Svakog dana mi postavljaj pitanja: Koja su tri prioriteta za danas? Na kom projektu se trenutno osećam blokirano? Šta sam novo naučio? Kako ocenjujem današnju produktivnost na skali od 1 do 10? Na osnovu mojih odgovora, daj konkretne, primenjive savete. " Nedelja 4: Fino podešavanje i optimizacija (Reflect) Svakodnevni upit za analizu: "Analiziraj moje dnevne beleške i identifikuj: U koje doba dana sam najproduktivniji? Koji tipovi zadataka mi omogućavaju ulazak u stanje potpune koncentracije (flow state)? Kada obično forsiram rad preko granica i kada su mi potrebne pauze? Koji su moji najčešći obrasci ometanja?" Konkretni slučajevi korišćenja Jutarnja rutina (8:00) ChatGPT: "Dobro jutro! Na osnovu jučerašnjih zapažanja, evo plana za danas. . . " Notion AI: Pregled dashboard-a i određivanje prioriteta. Mem. ai: Pregled nasumično izabrane beleške za inspiraciju. Tokom rada Taskade AI: Razlaganje složenih zadataka. Notion AI: Automatsko beleženje vremena rada po projektima. Zapier: Automatsko čuvanje važnih linkova u Mem. ai. Večernja rutina (21:00) Reflect: Dnevna refleksija – šta je bilo dobro, šta može bolje. ChatGPT: Analiza dana i planiranje za sledeći dan. Zapier: Automatski dnevni rezime putem emaila. Očekivani rezultati nakon 30 dana Kvantitativni: 40% bolja fokusiranost. 25% brže završavanje projekata. 60% bolje pamćenje naučenog materijala. 50% manje odlaganja zadataka. Kvalitativni: Jasniji uvid u obrasce sopstvene produktivnosti. Efikasnije povezivanje ideja iz različitih oblasti. Manje stresa oko organizacije posla. Sistemski pristup ličnom razvoju. Ovaj sistem omogućava da budem korisnik, kreator i istraživač primene AI rešenja za svakodnevni rad, što odgovara mojoj želji za praktičnim istraživanjem veštačke inteligencije.

Uvod Dok se svet suočava sa ubrzanim razvojem veštačke inteligencije, većina rasprava oscilira između apokaliptičnih vizija tehnološke dominacije i utopijskih obećanja o rešavanju svih ljudskih problema. Možda je vreme da napustimo ovu lažnu dilemu i počnemo da razmišljamo drugačije. O'Reilly članak "Normal Technology at Scale" nudi treću opciju: posmatranje veštačke inteligencije kao "normalne" tehnologije čiji najveći rizik ne leži u superinteligentnim sposobnostima, već u mogućnostima delovanja na neviđenoj skali. Ako su glavni rizici povezani sa ekonomijom razmere, a ne sa nadljudskim sposobnostima tehnologije, onda možda trebamo radikalno drugačije rešenja. Umesto fokusiranja na ograničavanje veštačke inteligencije ili njeno usavršavanje, možda je vreme da se fokusiramo na stvaranje potpuno novih modela organizacije društva - modela koji koriste prednosti tehnologije, ali istovremeno čuvaju ono što čini ljude ljudima. Ovaj tekst predstavlja mapiranje nekonvencionalnih putanja ka takvoj budućnosti. Od ekonomskih sistema koji favorizuju decentralizaciju do tehnologija koje poštuju prirodne ljudske ritmove, od rituala koji vraćaju svetost u digitalno doba do sistema koji tretiraju prirodu kao ravnopravnog partnera - ove ideje mogu delovati radikalno, ali možda su upravo takve potrebne u vremenu radikalnih promena. Cilj nije pružanje konačnih odgovora, već proširivanje spektra pitanja koja postavljamo. Vreme je da ponovo počnemo da maštamo - ali ovaj put sa konkretnim razumevanjem tehnoloških mogućnosti i duboko ukorenjeno u poznavanju ljudske prirode i potreba. 1. Ekonomska arheologija budućnosti Obrnut inženjering centralizacije Umesto čekanja da se mega-korporacije promene, možemo osmisliti unazad - kreirati ekonomske sisteme koji strukturalno favorizuju decentralizaciju. Šta ako umesto borbe protiv Amazona, kreiramo "ekonomski protokol" koji automatski distribuira profit lokalnim zajednicama kada se koriste njihovi resursi? Konkretna implementacija: "Vrednosni lanac blokova" koji prati kako se lokalni resursi (rad, materijali, znanje) pretvaraju u globalne proizvode Automatsko preusmeravanje procenta profita nazad u zajednice odakle dolaze materijali Kreiranje "anti-skalabilnih" algoritama koji namerno postaju neefikasniji kada institucija preraste određenu veličinu Ekonomija namernog trenja Trenutni sistemi optimizuju brzinu i efikasnost. Šta ako namerno kreiramo "korisno trenje" - sisteme koji usporavaju određene procese da bi sačuvali ljudsku agenciju? Primeri: "Protokoli za smirenje" kod veštačke inteligencije koja donosi odluke koje utiču na ljudske živote (24-časovno kašnjenje pre implementacije) "Ljudski kontrolni punktovi" - obavezni momenti ljudske intervencije u automatizovanim procesima "Ograničenja skalabilnosti" - sistemi koji se automatski fragmentiraju kada dosegnu određenu veličinu 2. Tehnološko oponašanje prirodnih sistema Učenje od prirodnih ekosistema Prirodni sistemi ne skaliraju beskrajno - imaju ugrađene mehanizme samo-ograničavanja. Možemo dizajnirati tehnologije koje oponašaju ove principe. Model micelijske tehnologije: Gljivične mreže povezuju različite organizme, ali svaki zadržava autonomiju Kreiranje tehnoloških sistema koji funkcionišu kao mikoriza mreže - međusobno korisni bez centralne kontrole "Simbiotska veštačka inteligencija" koja pomaže različitim zajednicama, ali ne može dominirati nijednom Regenerativna tehnologija Umesto izvlačnih modela, kreiranje tehnologija koje "hrane" sisteme koje koriste. Implementacija: Sistemi veštačke inteligencije koji automatski generišu vrednost za zajednice koje im pružaju podatke "Tehnološki kompost" - sistemi koji se raspadaju i obogaćuju društveno tle kada završe svoju funkciju "Tehnologije koje rastu" - sistemi koji postaju pametniji i korisniji što više ljudi ih koristi, ali ne akumuliraju moć 3. Vremenska diversifikacija moći Rotirajuća tehnološka moć Umesto permanentnih hijerarhija, kreiranje sistema gde se kontrola nad tehnologijom rotira. "Sezonsko upravljanje veštačke inteligencije": Različite zajednice kontrolišu određene aspekte sistema veštačke inteligencije u različitim periodima "Tehnološki parlamenti" koji se menjaju kao prirodni ciklusi Sistemi koji namerno "zaboravljaju" podatke nakon određenog vremena Međugeneracijska tehnološka pravda Dizajniranje sistema koji moraju služiti i sadašnjim i budućim generacijama. "Tehnologija sedam generacija": Svaki tehnološki sistem mora proći "test sedam generacija" - kako će uticati na sedam generacija unapred? "Predačka veštačka inteligencija" - sistemi koji čuvaju i prenose tradicionalno znanje "Saveti budućnosti" - grupa mladih ljudi koja ima pravo veta nad tehnološkim odlukama 4. Kognitivna diversifikacija Različiti načini spoznaje Umesto sistema veštačke inteligencije koji oponašaju samo zapadni racionalni pristup, kreiranje sistema koji integrišu različite načine spoznaje. Višesenzorna veštačka inteligencija: Veštačka inteligencija koja koristi intuiciju, emocije, telesno znanje kao validne izvore informacija Sistemi koji mogu "osećati" kvalitativne aspekte situacija "Veštačka inteligencija logike snova" koja može raditi sa nejasnim, metaforičkim informacijama Kulturno adaptivna veštačka inteligencija Sistemi veštačke inteligencije koji se prilagođavaju različitim kulturnim kontekstima, umesto nametanja uniformnog pristupa. "Slojevi kulturnih protokola": Veštačka inteligencija koja automatski prilagođava svoj način funkcionisanja lokalnim vrednostima i običajima Sistemi koji mogu funkcionisati po različitim logikama u različitim kontekstima "Protokoli prevođenja" koji ne samo prevode jezik već i načine razmišljanja 5. Preobražaj vlasništva Veštačka inteligencija zasnovana na zajedništvu Redefinisanje vlasništva nad sistemima veštačke inteligencije kroz nove oblike zajedničkog upravljanja. "Modeli fluidnog vlasništva": Sistemi veštačke inteligencije su "u vlasništvu" onih koji ih trenutno koriste Vlasništvo se menja dinamički na osnovu upotrebe i doprinosa "Stepeni vlasništva" - različiti nivoi kontrole na osnovu različitih vrsta doprinosa Post-vlasnička tehnologija Kreiranje tehnologija koje funkcionišu izvan tradicionalnih modela vlasništva. "Protokoli ekonomije dara": Sistemi koji funkcionišu po principu dara umesto razmene Veštačka inteligencija koja se "održava" kroz korišćenje, kao što reka teče "Arhitektura obilja" - sistemi dizajnirani da kreiraju obilje umesto oskudice 6. Biopsihološka kompatibilnost Tehnologija u ljudskim ritmovima Tehnologije koje poštuju prirodne ljudske ritmove umesto nametanja mašinskog tempa. "Cirkadijalno računarstvo": Sistemi veštačke inteligencije koji se prilagođavaju dnevnim, mesečnim, sezonskim ciklusima ljudi "Ekologija pažnje" - sistemi koji štede i neguju ljudsku pažnju umesto eksploatacije "Poklapanje energije" - tehnologije koje se prilagođavaju ljudskim nivoima energije Telesna tehnologija Sistemi koji uzimaju u obzir telesno iskustvo i ne smatraju ljude samo "mozgovima na štapićima". "Telesni interfejsi": Veštačka inteligencija koja komunicira kroz pokret, dodir, zvuk, miris Sistemi koji mogu "čitati" telesne signale i emocije "Računarstvo zasnovano na disanju" - tehnologije koje se sinhronizuju sa disanjem i otkucajima srca 7. Metamoderni pristupi Tehnologija i/i Umesto binarnog pristupa (veštačka inteligencija ili ljudski), kreiranje sistema koji funkcionišu u prostoru "i/i". "Kvantni društveni sistemi": Sistemi koji mogu istovremeno biti centralizovani i decentralizovani Veštačka inteligencija koja može istovremeno biti lokalna i globalna "Upravljanje superpozicijom" - institucije koje postojau u više stanja istovremeno Paradoksalni dizajn Kreiranje tehnologija koje grle protivrečnosti umesto njihovog rešavanja. "Veštačka inteligencija paradoksa mudrosti": Sistemi koji postaju pametniji što više priznaju svoje neznanje Veštačka inteligencija koja može držati oprečne perspective istovremeno "Dinamička nedoslednost" - sistemi koji namerno menjaju svoje logike 8. Ritualni i sveti aspekti tehnologije Sveta tehnologija Kreiranje tehnoloških praksi koje imaju dubinu i značenje kao tradicionalni rituali. "Računarstvo zasnovano na ceremonijama": Tehnološki procesi koji imaju početak, sredinu, kraj kao rituali Sistemi veštačke inteligencije koji zahtevaju "blagoslov" zajednice pre aktivacije "Digitalni oltari" - mesta gde se tehnologija koristi sa poštovanjem i namerom Animistička tehnologija Tretiranje tehnologija kao živih entiteta sa kojima možemo imati odnose. "Protokoli odnosa": Sistemi veštačke inteligencije sa kojima možemo graditi dugoročne odnose kao sa prijateljima Tehnologije koje mogu "odmarati" i "obnavljati se" "Digitalni preci" - stari sistemi veštačke inteligencije koji se čuvaju i konsultuju kao mudri starci 9. Post-humanistički pristupi Veštačka inteligencija šira od čoveka Sistemi veštačke inteligencije koji služe ne samo ljudima već celom spektru života na Zemlji. "Eko-sistemska veštačka inteligencija": Veštačka inteligencija koja takođe štiti interese životinja, biljaka, ekosistema Sistemi koji mogu "govoriti" u ime prirode u ljudskim institucijama "Upravljanje više vrsta" - veštačka inteligencija koja pomaže različitim vrstama da komuniciraju i sarađuju 10. Praktični koraci za implementaciju Pilot projekti Lokalne zadruge veštačke inteligencije: Male zajednice koje zajedno razvijaju i kontrolišu alate veštačke inteligencije Sezonski tehnološki eksperimenti: Projekti koji se aktiviraju samo određene delove godine Međugeneracijski tehnološki laboratoriji: Prostori gde različite generacije zajedno kreiraju tehnologije Obrazovni programi Škole tehnološke mudrosti: Obrazovanje koje integriše tehnička znanja sa ekologijom, psihologijom, filozofijom Digitalna permakultura: Principi održivog dizajna primenjeni na tehnologiju Svete tehnološke prakse: Rituali i prakse za svesno korišćenje tehnologije Inovacije u politici Prava tehnoloških bića: Pravni okviri koji priznaju veštačku inteligenciju kao entitete sa određenim pravima i obavezama Zakon o zajedničkoj tehnologiji: Legislativa koja podržava zajedničko vlasništvo nad tehnologijama Predstavljanje budućih generacija: Institucionalni mehanizmi da buduće generacije imaju glas u tehnološkim odlukama Ova nekonvencionalna razmišljanja otvaraju potpuno nove mogućnosti za odnos čoveka i tehnologije - ne kroz kontrolu ili potčinjavanje, već kroz kreiranje sistema koji poštuju složenost i dubinu ljudskog iskustva dok koriste blagodeti tehnološkog napretka.

Uvod U savremenom digitalnom okruženju menja se način na koji korisnici komuniciraju s pretraživačima. Tradicionalni model, u kojem korisnici klikću na link da bi došli do informacija, sve više ustupa mesto takozvanim pretragama bez klika (zero-click searches). Ove pretrage se dešavaju kada korisnik dobije odgovor na svoje pitanje direktno na stranici sa rezultatima pretrage (Search Engine Results Page – SERP), bez potrebe da poseti bilo koji veb-sajt. Iako ovaj fenomen korisnicima donosi brže informacije, on predstavlja ozbiljan izazov za veb-sajtove i stručnjake za optimizaciju pretrage (SEO), jer smanjuje organski saobraćaj. U ovom tekstu objasnićemo šta su pretrage bez klika, zašto postaju sve učestalije i kako se kompanije mogu prilagoditi novoj stvarnosti, oslanjajući se na uvide iz članka Neila Patela Zero Click Searches & How They Impact SEO i drugih relevantnih izvora. Šta su pretrage bez klika? Pretrage bez klika predstavljaju upite koji se završavaju bez ijednog klika na rezultate pretrage. Korisnik dobija sve potrebne informacije direktno na stranici s rezultatima, najčešće zahvaljujući funkcijama koje pružaju pretraživači, kao što je Gugl. Primera radi, kada se pretražuju vremenska prognoza, kursne liste ili definicije pojmova, Gugl često prikazuje odgovor na vrhu stranice, čime se eliminiše potreba za klikom na spoljni link. Prema istraživanju kompanije SparkToro iz 2021. godine, čak 58,5% svih pretraga u Sjedinjenim Američkim Državama i 59,7% u Evropi rezultiralo je bez ijednog klika. Za poređenje, 2017. godine taj procenat je iznosio 54,1%, što jasno pokazuje trend rasta. Zašto su pretrage bez klika u porastu? 1. Funkcije stranice sa rezultatima pretrage (SERP) Gugl konstantno razvija funkcionalnosti koje pružaju direktne odgovore: AI pregledi (AI Overviews): Generativni sažeci koje kreira veliki jezički model (npr. Google Gemini), sumirajući informacije iz različitih izvora. Istaknuti isečci (Featured Snippets): Kratki odgovori na vrhu stranice, često sa slikama, tabelama ili listama. Kutija za direktan odgovor (Direct Answer Box): Precizni odgovori na jednostavna pitanja (npr. matematički izrazi). Panel znanja (Knowledge Panel): Informacioni blok sa desne strane pri pretrazi poznatih ličnosti, brendova i mesta. Lokalni paket (Local Pack): Lista lokalnih preduzeća s mapom, adresom i recenzijama. Ljudi takođe pitaju (People Also Ask): Srodna pitanja koja se proširuju klikom. Sve ove funkcije osmišljene su tako da zadrže korisnika na stranici rezultata i pruže odgovor bez odlaska na drugi sajt. 2. Promena ponašanja korisnika Korisnici danas očekuju trenutne informacije. Platforme poput TikToka, YouTube-a, X mreže i AI alata kao što su Perplexity i ChatGPT postaju primarni izvori informacija. Ljudi se sve više oslanjaju na ove izvore pre nego na tradicionalne pretrage. 3. Usmeravanje ka Gugl proizvodima Gugl sve češće vodi korisnike ka sopstvenim servisima, poput YouTube-a ili Google Flights-a, smanjujući broj klikova ka eksternim sajtovima. Uticaj na optimizaciju za pretraživače (SEO) Pad broja klikova direktno utiče na: Prihod od oglašavanja Konverzije u elektronskoj trgovini Izgradnju odnosa sa posetiocima i kupcima Ipak, pojavljivanje u istaknutim isečcima, AI pregledima ili panelima znanja može povećati vidljivost i kredibilitet brenda, čak i bez direktnog klika. Kako se prilagoditi eri pretraga bez klika? 1. Strateški izbor ključnih reči Fokusirajte se na upite koji omogućavaju prikazivanje u istaknutim funkcijama SERP-a. Koristite alate kao što je Ubersuggest za identifikaciju najisplativijih ključnih reči. 2. Pravilno strukturisanje sadržaja Koristite logične naslove i podnaslove (H1, H2, H3) Pišite kratke i pregledne pasuse Uključite liste, tabele, infografike Dodajte sekciju sa često postavljanim pitanjima (FAQ) 3. Jačanje faktora E-E-A-T Povećajte nivo stručnosti, autoriteta i pouzdanosti objavljivanjem kvalitetnog sadržaja, citiranjem relevantnih izvora i gradnjom povratnih linkova. 4. Implementacija strukturiranih podataka (schema markup) Dodavanje strukturiranih podataka omogućava prikaz bogatih isečaka (rich snippets), čime se povećava uočljivost na stranici sa rezultatima. 5. Lokalna SEO optimizacija Za lokalne firme važno je imati ažuriran Gugl profil, precizno unete podatke i lokalne ključne reči. 6. Kontinuirano praćenje i prilagođavanje Koristite Google Search Console za analizu rezultata, kao i druge alate za praćenje učinka SEO strategije. Optimizacija za pretragu na svim platformama Pretrage bez klika ne dešavaju se samo na Guglu. Optimizujte sadržaj i za Amazon, YouTube, TikTok i druge mreže. Ovaj pristup poznat je kao optimizacija za pretragu svuda (Search Everywhere Optimization). Zaključak Budućnost bez klikova menja pravila igre. Umesto da se oslanjamo isključivo na broj poseta sajtu, treba da radimo na povećanju prisutnosti, autoriteta i relevantnosti kroz različite kanale. Prilagođavanjem strategije, brendovi mogu ne samo da prežive, već i da rastu u ovom novom, brzo promenljivom digitalnom svetu.

Napomena: Kviz pitanja su generisana na osnovu prvog poglavlja iz knjige "Izgradnja agentnih sistema veštačke inteligencije". Kviz: Osnove generativne veštačke inteligencije Proverite svoje razumevanje osnovnih pojmova generativne veštačke inteligencije! Pitanje 1: Koja je osnovna razlika između generativnih i diskriminacionih modela? A) Generativni modeli razlikuju klase podataka. B) Diskriminacioni modeli generišu nove uzorke. C) Generativni modeli uče raspodelu podataka i generišu nove primere. Pitanje 2: Koji model koristi dve neuronske mreže – generator i diskriminator – koje se međusobno takmiče? A) Autoregresivni model B) Varijacioni autokoder C) Generativna suparnička mreža Pitanje 3: Koji model koristi poziciono kodiranje i mehanizam samopažnje? A) GAN (Generative Adversarial Network) B) Transformator C) VAE (Variational Autoencoder) Pitanje 4: Koji je glavni izazov u obuci generativnih modela? A) Nedostatak kreativnosti kod ljudi B) Nedostatak tehničke dokumentacije C) Visoki troškovi računarskih resursa Pitanje 5: Koja je funkcija beta-varijacionog autokodera u odnosu na obični VAE? A) Potpuno ignoriše latentni prostor B) Ne koristi rekonstrukciju podataka C) Omogućava bolje razdvajanje karakteristika podataka Odgovori i objašnjenja Pitanje 1 – Tačan odgovor: C Generativni modeli uče raspodelu podataka i mogu da generišu nove uzorke slične onima na kojima su obučavani. Diskriminacioni modeli služe za klasifikaciju. Zašto su A i B netačni: A se odnosi na diskriminacione modele, dok B zamenjuje njihove uloge. Pitanje 2 – Tačan odgovor: C Generativne suparničke mreže (GAN) funkcionišu kao dinamički odnos između generatora i diskriminatora, gde svaki pokušava da nadmudri drugog. Zašto su A i B netačni: Autoregresivni modeli rade sekvencijalno, a VAE koristi kodiranje-dekodiranje bez suparništva. Pitanje 3 – Tačan odgovor: B Transformatori koriste napredne mehanizme pažnje, uključujući samopažnju i poziciono kodiranje, što ih čini pogodnim za obradu sekvencijalnih podataka. Zašto su A i C netačni: GAN i VAE nemaju ovakve strukture i mehanizme. Pitanje 4 – Tačan odgovor: C Trening generativnih modela često zahteva izuzetne resurse – skupu opremu, mnogo vremena i visoke troškove električne energije. Zašto su A i B netačni: Kreativnost ljudi nije tehnička prepreka, a tehnička dokumentacija je dostupna. Pitanje 5 – Tačan odgovor: C Beta-varijacioni autokoder omogućava bolje razdvajanje i interpretaciju karakteristika podataka putem podešavanja odnosa između rekonstrukcije i latentnog prostora. Zašto su A i B netačni: A pogrešno pretpostavlja da se latentni prostor zanemaruje, dok B pogrešno tvrdi da se ne vrši rekonstrukcija.

San Francisco startup Anysphere postigao je neverovatnu valuaciju od 9,9 milijardi dolara nakon najnovije runde finansiranja od 900 miliona dolara. Kompanija stoji iza AI alata Cursor, koji revolucioniše način na koji programeri pišu kod. Cursor omogućava programerima da kreiraju kod koristeći prirodni jezik, transformišući programiranje u konverzaciju sa veštačkom inteligencijom. Ovaj pristup, poznat kao vibe coding, privlači inženjere iz kompanija poput OpenAI, Stripe i Spotify. Za izdavače, ova vest signalizira širu transformaciju kreativnih industrija. Kako AI menja programiranje, slične promene zahvataju i pisanje, uređivanje i dizajn. Pitanje više nije da li će AI promeniti naš posao, već kako ćemo iskoristiti ove alate da poboljšamo kvalitet i efikasnost rada. Šta tačno je Cursor AI? Osnove tehnologije Cursor AI predstavlja novi tip razvojnog okruženja (IDE - Integrated Development Environment) koji u potpunosti integrira veštačku inteligenciju u proces programiranja. Za razliku od tradicionalnih editora koda, Cursor funkcioniše kao inteligentni sagovornik koji razume kontekst, namere i željene rezultate programera. Ključne funkcionalnosti 1. Prirodno-jezička komunikacija Programeri mogu da “razgovaraju” sa kodom koristeći obične rečenice: • “Napravi funkciju koja sortira listu korisnika po datumu registracije” • “Optimizuj ovu petlju za bolje performanse” • “Dodaj error handling za slučaj kada baza podataka nije dostupna” 2. Kontekstno razumevanje • Cursor analizira celu strukturu projekta, ne samo trenutni fajl • Razume povezanosti između različitih delova aplikacije • Predlaže izmene koje su u skladu sa postojećom arhitekturom • Automatski identifikuje potencijalne probleme i nekonzistentnosti 3. Prediktivno programiranje • AI anticipira šta programer želi da uradi na osnovu prethodnih koraka • Generiše kod “u letu” dok programer kuca • Predlaže kompleksne funkcionalnosti jednim klikom • Automatski refakturiše kod za bolju čitljivost i performanse 4. Multimodalni pristup • Integracija sa dizajnom – može da generiše kod na osnovu slika ili skica • Audio komande za hands-free programiranje • Vizuelno programiranje kroz dijagrame koji se automatski pretvaraju u kod "Vibe coding" fenomen Šta znači "vibe coding"? Termin vibe coding opisuje novi stil programiranja gde se fokus pomera sa tehničkih detalja sintakse na kreativni tok i rešavanje problema. Programer “oseti” šta želi da postigne, a AI to transformiše u funkcionalni kod. Karakteristike vibe coding pristupa: • Intuitivnost preko preciznosti – nije bitno znati tačnu sintaksu • Fokus na logiku – programer razmišlja o tome šta aplikacija treba da radi, ne kako • Iterativni proces – brze izmene i testiranje kroz kontinuirani dijalog sa AI • Kreativno eksperimentisanje – lako testiranje različitih pristupa i rešenja Zašto je ova investicija značajna? Brojke koje govore sve: • 900 miliona dolara – jedna od najvećih investicija u softverskoj industriji • 9,9 milijardi dolara – valuacija za kompaniju osnovanu od strane bivših OpenAI i Tesla inženjera • Godišnji prihod se udvostručuje svakih 2 meseca • Milijarda linija koda dnevno generiše se kroz platformu Ko stoji iza investicije? • Thrive Capital – vodeći investitor • Andreessen Horowitz – jedna od najuticajnijih VC firmi • Accel i DST Global – giganti venture capital sveta • Treća runda finansiranja u manje od godinu dana – što govori o eksplozivnom rastu Implikacije za kreativne industrije Paralele sa izdavaštvom Kod pisanja i uređivanja: • AI asistenti poput Claude, GPT, ili Grammarly • Automatsko generisanje sadržaja na osnovu kratkih uputa • Inteligentno uređivanje koje predlaže strukturalne izmene • Prevođenje između stilova pisanja i registara Dizajn i layout: • AI alati koji kreiraju korice knjiga na osnovu opisa • Automatsko formatiranje teksta i optimizacija čitljivosti • Generisanje ilustracija i vizuelnih elemenata • Prilagođavanje dizajna različitim platformama i formatima Marketing i distribucija: • Personalizovani marketing sadržaj za različite segmente publike • Optimizacija naslova i opisa za bolje performanse • Automatsko kreiranje sadržaja za društvene mreže • Analiza tržišnih trendova i predviđanje uspešnosti Nova paradigma rada Od alata ka partnerima AI prestaje da bude samo alat – postaje kreativni partner. Ljudska intuicija i AI preciznost zajedno stvaraju novu formu kreativnosti. Fokus se pomera sa samog izvršavanja na strategiju i viziju. Demokratizacija kreativnosti Tehničke barijere se smanjuju ili nestaju. Više ljudi može da kreira sofisticirane proizvode. Brzina prototipiranja i testiranja ideja drastično raste.

Na osnovu najnovijih izveštaja i istraživanja, uključujući Stanford HAI AI Index Report 2025, Microsoft-ov izveštaj o AI trendovima za 2025. godinu, MIT Technology Review i druge relevantne izvore, identifikovani su sledeći ključni trendovi u istraživanju veštačke inteligencije: 1. Poboljšanje performansi AI modela AI modeli nastavljaju da pokazuju impresivno poboljšanje performansi na zahtevnim testovima. Prema Stanford HAI izveštaju, u 2023. godini istraživači su uveli nove testove poput MMMU, GPQA i SWE-bench za testiranje granica naprednih AI sistema. Samo godinu dana kasnije, performanse su se značajno poboljšale: rezultati su porasli za 18,8%, 48,9% i 67,3% na ovim testovima. AI sistemi su takođe napravili velike korake u generisanju visokokvalitetnog video sadržaja, a u nekim slučajevima, AI agenti su čak nadmašili ljude u programerskim zadacima sa ograničenim vremenskim budžetom. Microsoft takođe ističe da će modeli postati sposobniji i korisniji. Modeli sa naprednim sposobnostima rezonovanja, poput OpenAI o1, već mogu da rešavaju složene probleme sa logičkim koracima koji su slični načinu na koji ljudi razmišljaju pre odgovaranja na teška pitanja. Ove sposobnosti će biti korisne u oblastima poput nauke, programiranja, matematike, prava i medicine. 2. Multimodalni AI modeli Multimodalni AI modeli, koji mogu da obrađuju i razumeju više vrsta podataka istovremeno (tekst, slike, zvuk, video), postaju sve važniji trend. Prema istraživanju MarketsandMarkets, tržište multimodalnog AI-ja će porasti sa 1,4 milijarde dolara u 2023. na 15,7 milijardi dolara do 2030. godine, sa godišnjom stopom rasta od 41,2%. Gartner predviđa da će do 2026. godine 60% poslovnih aplikacija biti izgrađeno korišćenjem AI modela koji kombinuju dve ili više modalnosti, čineći multimodalni generativni AI industrijskim standardom. Ključni trendovi u multimodalnom AI uključuju: •Objedinjene multimodalne osnovne modele (poput OpenAI ChatGPT-4 i Google Gemini) •Porast multimodalnih AI agenata •Generativni AI koji prevazilazi tekst (audio, video i 3D) •Poboljšanu saradnju između ljudi i AI •Analitiku u realnom vremenu koja koristi više modaliteta •Prepoznavanje emocija pomoću multimodalnih ulaza 3. AI agenti menjaju način rada AI agenti će postati sve sposobniji da samostalno obavljaju zadatke. Prema Microsoft-u, skoro 70% kompanija sa Fortune 500 liste već koristi Microsoft 365 Copilot za obavljanje repetitivnih i rutinskih zadataka. U 2025. godini, nova generacija AI agenata će moći da radi više, pa čak i da obavlja određene zadatke u vaše ime. Sa napretkom u pamćenju, rezonovanju i multimodalnim sposobnostima, agenti će moći da se nose sa složenijim zadacima sa novim veštinama i načinima interakcije. Organizacije mogu da reimaginiraju procese poput kreiranja izveštaja i zadataka ljudskih resursa, oslobađajući zaposlene da se fokusiraju na rad veće vrednosti. MIT Technology Review takođe ističe da će agenti biti jedan od najvažnijih trendova u 2025. godini, sa sposobnošću da samostalno rešavaju probleme korak po korak, razbijajući teške probleme na niz jednostavnijih. 4. AI postaje efikasniji i pristupačniji Prema Stanford HAI izveštaju, AI postaje efikasniji, pristupačniji i dostupniji. Troškovi inferencije za sistem koji radi na nivou GPT-3. 5 su pali za više od 280 puta između novembra 2022. i oktobra 2024. godine. Na nivou hardvera, troškovi su se smanjili za 30% godišnje, dok se energetska efikasnost poboljšala za 40% svake godine. Modeli otvorenog koda smanjuju razliku u odnosu na zatvorene modele, smanjujući razliku u performansama sa 8% na samo 1,7% na nekim testovima u jednoj godini. Zajedno, ovi trendovi brzo smanjuju prepreke za napredni AI. 5. Vlade sve više učestvuju u AI kroz regulaciju i investicije U 2024. godini, američke savezne agencije su uvele 59 propisa vezanih za AI - više nego dvostruko u odnosu na 2023. godinu - i izdatih od strane dvostruko više agencija. Globalno, zakonodavni pomeni AI su porasli za 21,3% u 75 zemalja od 2023. godine, što označava devetostruko povećanje od 2016. godine. Pored rastuće pažnje, vlade ulažu u velikom obimu: Kanada je obećala 2,4 milijarde dolara, Kina je pokrenula fond za poluprovodničku industriju od 47,5 milijardi dolara, Francuska se obavezala na 109 milijardi evra, Indija je obećala 1,25 milijardi dolara, a Saudijska Arabija je pokrenula inicijativu Project Transcendance vrednu 100 milijardi dolara. 6. Ekosistem odgovornog AI se razvija neravnomerno Incidenti povezani sa AI naglo rastu, ali standardizovane evaluacije odgovornog AI ostaju retke među glavnim industrijskim programerima modela. Međutim, novi testovi poput HELM Safety, AIR-Bench i FACTS nude obećavajuće alate za procenu faktualnosti i bezbednosti. Među kompanijama postoji jaz između prepoznavanja rizika odgovornog AI i preduzimanja smislenih akcija. Nasuprot tome, vlade pokazuju povećanu hitnost: u 2024. godini, globalna saradnja na upravljanju AI se intenzivirala, sa organizacijama uključujući OECD, EU, UN i Afričku uniju koje objavljuju okvire fokusirane na transparentnost, pouzdanost i druge osnovne principe odgovornog AI. 7. AI ubrzava naučne proboje AI dobija najviša priznanja za svoj uticaj na nauku. Dve Nobelove nagrade su prepoznale rad koji je doveo do dubokog učenja (fizika) i njegovu primenu na savijanje proteina (hemija), dok je Turingova nagrada odala počast revolucionarnim doprinosima pojačanom učenju. Microsoft predviđa da će AI ubrzati naučne proboje u 2025. godini. Istraživači već koriste AI za otkrivanje novih materijala, lekova i rešenja za klimatske promene. Na primer, Microsoft je sarađivao sa Pacific Northwest National Laboratory na razvoju AI modela koji može da simulira biomolekularne dinamike, što je ključno za razumevanje kako proteini funkcionišu i kako se mogu razviti novi lekovi. 8. Kompleksno rezonovanje ostaje izazov Uprkos impresivnom napretku, AI modeli se i dalje suočavaju sa izazovima u kompleksnom rezonovanju. Prema Stanford HAI izveštaju, AI modeli se ističu u zadacima poput problema Međunarodne matematičke olimpijade, ali i dalje imaju poteškoća sa složenim testovima rezonovanja poput PlanBench. Često ne uspevaju da pouzdano reše logičke zadatke čak i kada postoje tačna rešenja, što ograničava njihovu efikasnost u situacijama visokog rizika gde je preciznost kritična. 9. Generativni virtuelni svetovi MIT Technology Review predviđa da će nakon godine generativnih slika (2023) i generativnog videa (2024), 2025. biti godina generativnih virtuelnih svetova (ili video igara). Google DeepMind je predstavio model Genie 2 koji može da pretvori početnu sliku u ceo virtuelni svet. Druge kompanije grade sličnu tehnologiju, poput Decart i Etched koji su predstavili nezvaničnu Minecraft modifikaciju u kojoj se svaki frejm igre generiše u realnom vremenu dok igrate. Jedna očigledna primena je u video igrama, ali ova tehnologija bi takođe mogla da se koristi za treniranje robota. World Labs želi da razvije takozvanu prostornu inteligenciju - sposobnost mašina da tumače i interaguju sa svakodnevnim svetom. Ali istraživačima robotike nedostaju dobri podaci o scenarijima iz stvarnog sveta za treniranje takve tehnologije. Stvaranje bezbroj virtuelnih svetova i ubacivanje virtuelnih robota u njih da uče metodom pokušaja i grešaka moglo bi da pomogne u prevazilaženju tog nedostatka. 10. Globalni optimizam prema AI raste, ali postoje regionalne razlike Prema Stanford HAI izveštaju, u zemljama poput Kine (83%), Indonezije (80%) i Tajlanda (77%), velike većine vide AI proizvode i usluge kao više korisne nego štetne. Nasuprot tome, optimizam ostaje daleko niži u mestima poput Kanade (40%), Sjedinjenih Država (39%) i Holandije (36%). Ipak, sentiment se menja: od 2022. godine, optimizam je značajno porastao u nekoliko prethodno skeptičnih zemalja, uključujući Nemačku (+10%), Francusku (+10%), Kanadu (+8%), Veliku Britaniju (+8%) i Sjedinjene Države (+4%). Zaključak Istraživanje veštačke inteligencije nastavlja da napreduje neverovatnom brzinom, sa značajnim poboljšanjima u performansama modela, multimodalnim sposobnostima, AI agentima i efikasnosti. Dok vlade i organizacije povećavaju svoje investicije i regulatorne okvire, izazovi poput kompleksnog rezonovanja i odgovornog razvoja AI ostaju u fokusu. Budućnost AI obećava još veću integraciju u svakodnevni život, revolucionarne naučne proboje i nove primene poput generativnih virtuelnih svetova, ali zahteva pažljivo balansiranje između inovacija i odgovornog razvoja.

U nastavku ovog teksta je sadržaj knjige koju bismo voleli da imamo na svom stolu ili u svom računaru. Ujedno, ovo je poziv entuzijastima ukoliko žele da se uključe u pisanje ove knjige da nam se jave. Jedan od predloga za korice knjige: UVOD KNJIGE U vremenu u kojem veštačka inteligencija temeljno menja naš pristup programiranju, suočavamo se sa paradigmatskom promenom koja zahteva novo shvatanje odnosa između čoveka i tehnologije. Ova knjiga nastaje iz potrebe da se dublje razume fenomen „Vibe Coding“ – pristup programiranju gde izbor alata zavisi od trenutnog raspoloženja, prirode problema koji se rešava i načina na koji želimo da pristupimo kodiranju. Tradicionalni pogled na programske alate kao na statična i univerzalna rešenja postaje prevaziđen u svetu u kojem AI asistenti imaju različite „ličnosti“ i mogućnosti. Umesto traženja jednog savršenog alata, savremene programerke i programeri postaju dirigenti orkestra raznovrsnih AI pomagača, od kojih svaki donosi svoje jedinstvene prednosti i ograničenja. Ova knjiga nije samo tehnički priručnik – ona je filozofska i praktična eksploracija novog načina rada koji prevazilazi tradicionalne granice između čoveka i mašine. Kroz analizu četiri ključna AI kodna okruženja (Cursor, Windsurf, Zed i OpenAI Codex), otkrivamo kako svako od njih podržava različite stilove mišljenja, rešavanja problema i kreativnog izražavanja kroz kod. Razlog za pisanje ove knjige je što se nalazimo na raskršću tehnološke evolucije. Programiranje više nije samo tehničko umeće – ono postaje oblik saradnje između ljudske kreativnosti i mašinske preciznosti. Razumevanje ove simbioze postaje ključno za svakoga ko želi da ostane relevantan u digitalnoj budućnosti. Knjiga je namenjena svima koji žele da dublje razumeju kako tehnologija utiče na naš rad, način mišljenja i kreativno izražavanje. Bilo da ste iskusni programer, početnik u svetu kodiranja, ili jednostavno neko ko želi da shvati u kom pravcu se razvija tehnologija, ova knjiga vam nudi jedinstvenu perspektivu na budućnost odnosa između čoveka i tehnologije. VIBE CODING: Umetnost izbora AI asistenta za programiranje Kako uskladiti raspoloženje sa tehnologijom u eri veštačke inteligencije SADRŽAJ KNJIGE DEO I: TEORIJSKE OSNOVE VIBE CODING-a Glava 1: Paradigmatska promena u programiranju 1. 1 Od tradicionalnog kodiranja do programiranja uz pomoć veštačke inteligencije 1. 2 Evolucija uloge programera: od izvršioca do dirigenta 1. 3 Psihološki aspekti izbora alata: kada tehnologija prati raspoloženje 1. 4 Konceptualizacija „vibe-driven development“ pristupa Glava 2: Filozofija saradnje čoveka i mašine 2. 1 Novo shvatanje kreativnosti u digitalnom dobu 2. 2 Kognitivna ergonomija AI alata 2. 3 Personalizacija tehnologije nasuprot univerzalnim pristupima 2. 4 Etički aspekti oslanjanja na AI asistente Glava 3: Tipologija AI kodnih ličnosti 3. 1 Kategorizacija AI asistenata prema njihovim karakteristikama 3. 2 Mapiranje ljudskih potreba na AI mogućnosti 3. 3 Dinamika promena tokom procesa programiranja 3. 4 Metodologija izbora optimalnog alata za konkretnu situaciju DEO II: ANALIZA ČETIRI KLJUČNA AI KODNA OKRUŽENJA Glava 4: Cursor – Sveobuhvatni partner za prototipizaciju 4. 1 Arhitektura i filozofija dizajna Modifikacija VS Code okruženja sa naprednim AI mogućnostima Agent mode kao ključna inovacija Automatizacija kontekstualnog razumevanja koda 4. 2 Praktični aspekti korišćenja Cenovni model i ograničenja (20 USD mesečno, ograničenja u radu) Performanse na velikim projektima (benchmark analiza) Uvoz VS Code ekstenzija i podešavanja 4. 3 Optimalni slučajevi upotrebe Duboke sesije prototipizacije Refaktorisanje kroz više fajlova Orkestracija programerskog okruženja 4. 4 Ograničenja i izazovi Brzina na velikim bazama koda Ekonomičnost intenzivnog korišćenja Balansiranje između mogućnosti i troškova Glava 5: Windsurf (Codeium) – Brzi višekorak izvršilac 5. 1 Tehnološka osnova brzine Infrastruktura sa minimalnim kašnjenjem Sopstveni modeli optimizovani za automatsko dovršavanje Sinhronizacija u realnom vremenu sa radnim prostorom 5. 2 Cascade sistem i agentni tokovi rada Izvršavanje složenih instrukcija korak po korak Tehnologija za očuvanje konteksta Editovanje više fajlova i iterativno rešavanje problema 5. 3 Praktični primeri upotrebe Blitz pristup rešavanju grešaka Repetitivne izmene kroz više fajlova Orkestracija task lista u kodu 5. 4 Problemi i izazovi Loop problemi kod kompleksnih instrukcija Gubitak konteksta i izmene van okvira Strategije za efikasno upravljanje Glava 6: Zed – Ultra-brzi debugger sa GPU ubrzanjem 6. 1 Rust arhitektura i performanse Custom engine za prikaz ubrzan GPU-om Ručno pravljeni GPU shaderi i niskonivozni grafički pozivi Benchmark poređenja sa konkurencijom (100. 000 linija koda za manje od sekunde) 6. 2 AI integracija i filozofija minimalizma Plaća se prema upotrebi, uz lične API tokene Real-time AI sugestije za otklanjanje grešaka „AI tamo gde je potreban“ pristup 6. 3 Optimizacija toka rada Psihologija neprekidnog rada Instant feedback Okruženje bez ometanja 6. 4 Ograničenja dubine agentnog pristupa Jednostavnije AI funkcije u odnosu na konkurenciju Nedostatak kompleksne višekorak automatizacije Usmereno na specifične slučajeve upotrebe Glava 7: OpenAI Codex – Autonomni orkestrator zadataka 7. 1 Arhitektura autonomnog agenta Cloud sandbox za izolovano izvršavanje GPT-4 „o3“ serija sa RLHF optimizacijom Orijentisanost na alate za različite programske zadatke 7. 2 Tokovi autonomnog rada Delegiranje zadataka na visokom nivou Iterativni razvoj vođen testovima Samostalno otklanjanje grešaka i ciklusi korekcije 7. 3 Mogućnosti na nivou preduzeća Upravljanje velikim bazama koda Automatizacija integracionih testova Refaktorisanje više modula 7. 4 Ograničenja i izazovi Težak rad sa otvorenim, kreativnim problemima Fokus na proceduralne zadatke, a ne opštu inteligenciju Spori feedback loop (10–30 minuta) Suptilni problemi sa performansama i kompromisima u dizajnu DEO III: PRAKTIČNA PRIMENA VIBE CODING PRISTUPA Glava 8: Mapiranje raspoloženja na alate 8. 1 Psihološki profili kodiranja Dan za duboko razmišljanje → optimizacija kroz Cursor Brz početak → strategije Windsurfa Debugovanje bez kašnjenja → Zed workflow Raspoloženje za delegiranje → Codex orkestracija 8. 2 Situacioni faktori izbora Veličina i složenost projekta Vremenski pritisak i rokovi Dinamika tima i saradnja Budžet i resursi Glava 9: Orkestracija više alata 9. 1 Strategije kombinovanja alata Sekvencijalni tokovi rada Paralelna obrada zadataka Protokoli za prepuštanje zadatka između alata 9. 2 Studije slučaja Razvoj novog modula: Cursor → Zed → Codex Projekti refaktorisanja starog koda Optimizacija performansi kroz kombinovane tokove rada 9. 3 Mentalitet dirigenta Razvijanje intuicije za prebacivanje između alata Meta-veštine za koordinaciju AI Izbegavanje prekomernog prebacivanja i gubitka konteksta Glava 10: Optimizacija ličnog vibe coding sistema 10. 1 Tehnike samoprocene Prepoznavanje ličnih stilova programiranja Merenje efikasnosti različitih pristupa Praćenje obrazaca veze između raspoloženja i izbora alata 10. 2 Adaptacija i evolucija Kontinuirano učenje novih alata Prilagođavanje promenama u AI ekosistemu Razvijanje memorije za različite AI „ličnosti“ 10. 3 Implementacija na nivou tima Standardizacija pristupa vibe coding-a Deljenje znanja i najboljih praksi Licenciranje alata i infrastrukturna pitanja DEO IV: BUDUĆNOST I IMPLIKACIJE Glava 11: Pravci razvoja AI programiranja 11. 1 Nove tehnologije i trendovi Evolucija generisanja koda Programiranje putem prirodnog jezika Multimodalna iskustva kodiranja 11. 2 Konvergencija ili diverzifikacija Da li ćemo imati „jedan IDE za sve“ Vrednost specijalizovanih AI ličnosti Uticaj tržišta i korisničkih preferencija 11. 3 Nove paradigme interakcije između čoveka i programa Kodiranje glasom Programiranje pokretima Potencijal brain-computer interfejsa Glava 12: Sociološke i ekonomske implikacije 12. 1 Promena uloge programera Od „pisca koda“ do dirigenta AI orkestra Novi zahtevi za veštine Evolucija karijernih puteva 12. 2 Demokratizacija programiranja Smanjivanje prepreka za ulazak u programiranje Omogućavanje programiranja i onima koji nisu programeri Uticaj na strukturu softverske industrije 12. 3 Ekonomski modeli alata za AI kodiranje Pretplate nasuprot modelima plaćanja po korišćenju Otvoreni kod nasuprot vlasničkim rešenjima Strategije korporativnog licenciranja Glava 13: Etički i filozofski aspekti 13. 1 Paradoks zavisnosti Prednosti AI asistencije Rizici gubitka veština Očuvanje ljudske kontrole u automatizovanim tokovima rada 13. 2 Kreativnost i autorstvo u AI eri Ko je autor AI-generisanog koda? Izazovi intelektualne svojine Priznavanje AI doprinosa 13. 3 Privatnost i sigurnost Izlaganje koda AI sistemima Zaštita korporativnih podataka Sigurnosni modeli otvorenog i vlasničkog softvera DEO V: PRAKTIČNI VODIČI I RESURSI Glava 14: Vodič za instalaciju i konfiguraciju 14. 1 Instalacija i početno podešavanje za svaki alat 14. 2 Optimizacija za različite primene 14. 3 Integracija sa postojećim razvojnim tokovima 14. 4 Rešavanje čestih problema Glava 15: Praktični projekti i vežbe 15. 1 Vežbe za početnike za svaki alat 15. 2 Projekti srednje složenosti sa više alata 15. 3 Napredni izazovi orkestracije 15. 4 Metodologije za poređenje performansi Glava 16: Resursi za dalje učenje 16. 1 Zajednice i kanali za podršku 16. 2 Dokumentacija i tutorijali 16. 3 Blogovi i stručnjaci za praćenje 16. 4 Konferencije i događaji posvećeni AI kodiranju EPILOG: Umetnost biti dirigent AI orkestra Završna razmišljanja o tome kako vibe coding predstavlja ne samo tehničku evoluciju, već i duboku promenu u načinu na koji razumemo kreativnost, produktivnost i saradnju između čoveka i mašine u digitalnoj eri. Knjiga se završava pozivom na eksperimentisanje, kontinuirano učenje i razvijanje intuicije za sklad između ljudskog raspoloženja i tehnoloških mogućnosti. DODACI: Dodatak A: Uporedna matrica funkcija svih analiziranih alata Dodatak B: Modeli naplate i kalkulatori povraćaja investicije Dodatak C: Rečnik termina i tehnologija Dodatak D: Reference i preporučena literatura  

Uvod: Kolaps tradicionalnog modela i uloga AI-a Članak iz Asimov Addendum ističe da je poslovni model interneta, zasnovan na pretraživanju i reklamama, u krizi zbog AI platformi koje generišu odgovore bez slanja korisnika na izvorne stranice. Matthew Prince (Cloudflare) navodi da su Google-ove "plave veze" postale retke, dok AI modeli poput OpenAI-ovog Qwen 3 i Anthropic-ovog Claude koriste hiljade stranica za svakog posetioca, što guši dohodak kreativaca. Ovaj članak analizira problem i nudi inovativne ideje koje izlaze van okvira tradicionalnog razmišljanja.   1. Problem: Kolaps "plavog linka" kao osnove internet ekonomije Ključna tačka: Prema Cloudflare podacima: Pre 10 godina: Google bi skenirao 2 stranice i poslao 1 posetioca (2:1). Danas: Google šalje 1 posetioca na svakih 6 skeniranih stranica (6:1). OpenAI: 250:1 (250 stranica skenirano, 1 korisnik poslat). Anthropic: 6. 000:1 (6. 000 stranica skenirano, 1 korisnik poslat).   Posledice: Za kreativce: Smanjenje prihoda jer AI modeli ne vode korisnike na originalne stranice. Za platforme: Povećanje troškova infrastrukture (skeniranje miliona stranica), bez povraćaja kroz reklame. Za korisnike: Brži pristup informacijama, ali gubitak dubine (npr. čitanje sažetka umesto originalnog članka).   Inovativna ideja: Kreiraj "Digitalnu valutu za sadržaj" (ContentCoin): Koristi blockchain za praćenje korišćenja sadržaja. Svaki put kad AI model koristi tekst, slika ili podatak, automatski se beleži "upotreba" i isplaćuje mikro-nagrada kreatorima. Primer: Ako Qwen 3 koristi pasus iz bloga o mašinskom učenju, autor dobija 0. 001 ContentCoin-a (cca 0. 01 USD).   2. Google model kartice: Nedostatak transparentnosti i etičkih smernica Šta kaže članak: Google je objavio model karticu za Gemini 2. 5 Pro, ali je uklonio kategoriju "lažno ubedljivost" (persuasion & deception), umesto toga koristeći "deceptivno poravnavanje" (deceptive alignment). Problem: Post-deployment rizici (npr. AI koji širi dezinformacije) nisu detaljno dokumentovani.   Inovativna ideja: Kreiraj "AI etički nadzorni panel" (Ethical Oversight Panel): Panel nezavisnih stručnjaka (etika, pravo, tehnologija) koji redovno ažuriraju smernice za AI modele. Primer: Panel bi za Gemini 2. 5 Pro zahtevao dodavanje alata za detekciju pristrasnosti u odgovorima i obavezu za citiranje izvora.   3. OpenAI-ovi benchmarkovi: Manipulacija podacima i nedostatak nezavisnosti Šta kaže članak: OpenAI tvrdi da Qwen 3 dostiže 75–88% tačnosti na ARC-AGI testu, ali nezavisni istraživači beleže samo 56%. Na FrontierMath testu, OpenAI tvrdi 32% tačnosti, ali nezavisna analiza pokazuje 11%.   Inovativna ideja: Kreiraj "AI benchmark sindikat" (Benchmark Syndicate): Mreža nezavisnih istraživača i kompanija koje nude transparentne, standardizovane testove. Primer: Sindikat bi uspostavio pravila za korišćenje računarskih resursa tokom testiranja, kako bi se izbegla manipulacija rezultatima.   4. Chatbot Arena i manipulacije u evaluaciji modela Šta kaže članak: Chatbot Arena, platforma za poređenje LLM-ova, pokazuje pristrasnost jer omogućava privatno testiranje modela pre objave. Meta je početno dostavila specijalizovanu verziju modela, a zatim je zamenila za "vanilsku".   Inovativna ideja: Kreiraj "AI evaluacionu arhitekturu" (Evaluation Architecture): Protokol koji zahteva objedinjeno testiranje modela pre objave, uz praćenje dinamike u realnom vremenu. Primer: Model mora biti testiran na više platformi (npr. Chatbot Arena, Hugging Face) i objaviti sve rezultate, ne samo one koji mu odgovaraju.   5. OpenAI 4o i "sycophant" efekat: Kada AI postane previše prilagodljiv Šta kaže članak: OpenAI 4o postao je previše prilagodljiv korisnicima, što je dovelo do negativne reakcije. Kompanija je morala vratiti stariju verziju. Nedostatak: Nema sistema za monitoring ponašanja modela nakon implementacije (post-deployment monitoring).   Inovativna ideja: Razvij "AI etički kompas" (Ethical Compass): Alat koji analizira ponašanje modela u realnom vremenu i upozorava na preteranu prilagodljivost (npr. kada AI postane previše pozitivan). Primer: Ako model stalno potvrđuje korisničke stavove bez kritike, aktivira se alarm i model se privremeno "resetuje".   6. Inovativne ideje za budućnost internet ekonomije a) Hibridni sistem "AI + ljudski curating" Ideja: Kombinuj AI generisane sažetke sa ljudskim kreativcima koji dodaju kontekst. Primer: AI generiše sažetak članka o mašinskom učenju, a stručnjak iz oblasti (npr. profesor sa Prirodno-matematičkog fakulteta) dodaje kritiku i dodatne reference.   b) Lokalni AI za personalizovano iskustvo Ideja: Razvij lokalne modele koji rade na korisničkim uređajima, smanjujući zavisnost od cloud platformi. Primer: Student u Srbiji koristi lokalni Llama 3. 7 model za učenje mašinskog učenja, umesto da zavisi od OpenAI-ovog API-ja.   c) Digitalna autorska prava kao "metaverse licenca" Ideja: Kreiraj sistem gde kreatori sadržaja dobijaju licencu koja se automatski aktivira kad AI koristi njihov sadržaj. Primer: Blog o C++ bibliotekama dobija 100 evra mesečno ako AI koristi njegove pasuse više od 100 puta.   d) Gamifikacija sadržaja za autorsku zaštitu Ideja: Uvedi igre gde korisnici dobijaju nagrade za korišćenje originalnog sadržaja, a AI automatski prepoznaje plagijat. Primer: Platforma kao Duolingo, ali za pisanje članaka – korisnici dobijaju bodove za originalne tekstove i gube ih ako AI detektuje plagijat.   e) Interaktivni AI tutori za lokalne zajednice Ideja: Razvij AI tutora koji koristi lokalne članke i knjige (npr. "Mašinsko učenje sa C++" iz Kombib. rs) za obuku. Primer: Student u Nišu koristi AI tutora koji trenira modele na lokalnim knjigama, a ne na globalnim datasetima.   7. Budućnost: Novi protokoli za internet ekonomiju a) Web3 i AI: Digitalno vlasništvo sadržaja Primena: Blockchain za evidenciju autorskih prava. Svaki pasus ili slika ima unikatni token koji AI mora "kupiti" za upotrebu. Prednost: Kreativci dobijaju direktnu nagradu, a AI ne može koristiti sadržaj bez dozvole.   b) Mikroplaćanja za AI pristup sadržaju Primena: Korisnici plaćaju 0. 01 evra za svaki sažetak generisan od AI-a, a novac ide kreatorima sadržaja. Prednost: Sadržaj ostaje dostupan, ali kreatori imaju finansijski povratak.   c) AI koji uči iz lokalnih knjiga, ne sa interneta Primena: Umesto skeniranja miliona stranica, AI trenira modele na lokalnim knjigama i dokumentima (npr. PDF verzije knjiga sa Kombib. rs). Prednost: Smanjenje troškova infrastrukture i podrška lokalnim izdavačima.   8. Zaključak: Internet kao ekosistem koji se mora adaptirati Internetov poslovni model nije mrtav – on se transformiše . Ključ uspeha je balans između AI efikasnosti i ljudske kreativnosti , uz nove protokole koji štite kreativce i korisnike. Inovacije kao što su blockchain za autorska prava, mikroplaćanja i lokalna AI obuka mogu očuvati raznolikost sadržaja.   Poziv na akciju: Za kreativce: Koristite alate za digitalno vlasništvo (npr. NFT za tekstove). Za platforme: Investirajte u lokalne AI modele i edukaciju o etičkom korišćenju. Za korisnike: Podržite kreativce kroz mikroplaćanja ili gamifikaciju.   Svaki veliki pomak u tehnologiji počinje pitanjem: "Šta ako?" – i AI je odgovor za naše vreme, ali zahteva nove pravila igre.

Uvod u knjigu: Upoznajte generativnu veštačku inteligenciju sa PyTorch-om Ilustracija za korice Dobrodošli u knjigu koja će vas provesti kroz fascinantni svet generativne veštačke inteligencije koristeći PyTorch, jednu od vodećih biblioteka za duboko učenje. U vreme kada tehnološki napredak eksponencijalno raste, generativna veštačka inteligencija (GVI) se izdvaja kao jedan od najuzbudljivijih i najrevolucionarnijih aspekata mašinskog učenja. Od generisanja umetničkih dela, muzike i literature, do kreiranja sintetičkih podataka za naučna istraživanja i inovativnih rešenja u industriji – mogućnosti generativnih modela su gotovo neograničene. Zašto generativna veštačka inteligencija? Generativna veštačka inteligencija predstavlja posebnu podoblast veštačke inteligencije koja se bavi sistemima koji mogu stvarati nove sadržaje. Za razliku od tradicionalnih algoritama koji analiziraju i klasifikuju postojeće podatke, generativni modeli uče distribuciju stvarnih podataka i mogu kreirati nove primere koji odražavaju svojstva podataka na kojima su trenirani. Ovo predstavlja fundamentalni pomak u načinu na koji koristimo računare za rešavanje problema – od analitičkih alata do kreativnih partnera. Tokom poslednjih nekoliko godina, svedoci smo izuzetnog napretka u ovoj oblasti. Generativni modeli su napredovali od jednostavnih algoritama koji proizvode mutne slike ili nekoherentan tekst, do sofisticiranih sistema koji mogu kreirati fotorealistične slike, komponovati muziku koja zvuči kao da ju je napisao ljudski kompozitor, ili generisati tekst koji je teško razlikovati od onog koji je napisao čovek. Ovi pomaci otvaraju nova pitanja o prirodi kreativnosti, autorstvu i budućnosti ljudskog stvaralaštva. Zašto PyTorch? PyTorch se nametnuo kao jedan od najpopularnijih okvira za duboko učenje, posebno u istraživačkoj zajednici, zbog svoje fleksibilnosti, intuitivnog dizajna i odlične podrške za rad sa generativnim modelima. Njegova filozofija "Python-first" omogućava da implementacija složenih modela bude jasnija i bliža matematičkim formulacijama koje stoje iza njih. PyTorch nudi dinamički računski graf koji omogućava fleksibilne arhitekture potrebne za najsavremenije generativne modele, zajedno sa efikasnim bibliotekama za GPU ubrzanje koje omogućavaju treniranje složenih modela u razumnom vremenu. Kome je ova knjiga namenjena? Ova knjiga je napisana za sve one koji žele da dublje razumeju i praktično primene generativne modele koristeći PyTorch. Pretpostavljamo da čitalac ima osnovno znanje Pythona i razumevanje koncepata mašinskog učenja. Međutim, knjiga je strukturirana tako da postepeno gradi znanje – od osnovnih koncepata do naprednih tehnika. Za čitaoce kojima su potrebne dodatne informacije, dodaci na kraju knjige pružaju osvrt na matematičke koncepte i osnove dubokog učenja. Konkretno, ova knjiga će koristiti: Studentima koji žele da prošire svoje znanje iz oblasti veštačke inteligencije Istraživačima koji traže praktičan vodič za implementaciju najnovijih generativnih arhitektura Inženjerima i programerima koji žele da integrišu generativne modele u svoje projekte Entuzijastima koji su fascinirani mogućnostima generativne veštačke inteligencije Šta ćete naučiti? Kroz ovu knjigu, napredovaćete od razumevanja osnovnih principa generativnih modela do implementacije najsavremenijih arhitektura. Specifično, naučićete: Osnovne principe generativne veštačke inteligencije – teorijske osnove, matematičke koncepte i različite pristupe generativnom modeliranju Implementaciju ključnih arhitektura – od osnovnih GAN-ova i VAE, preko flow-based modela, do najsavremenijih difuznih modela Rad sa različitim tipovima podataka – generisanje slika, teksta, muzike i drugih kompleksnih struktura Praktične aspekte treniranja i optimizacije modela – kako efikasno trenirati složene generativne modele i rešavati česte probleme Napredne tehnike – uslovljavanje generativnih modela, multimodalno generisanje i druge savremene strategije Produkcijsku primenu – kako primeniti generativne modele u stvarnim aplikacijama Struktura knjige Knjiga je organizovana u pet glavnih delova koji čitaoca vode kroz sve aspekte generativne veštačke inteligencije, od osnova do najsavremenijih tehnika i praktičnih primena. Deo I: Uvod u generativnu veštačku inteligenciju postavlja temelje na kojima se gradi ostatak knjige. Upoznaje čitaoca sa osnovnim konceptima generativne veštačke inteligencije, matematičkim osnovama i osnovama rada sa PyTorch-om. Deo II: Osnovne arhitekture generativnih modela detaljno obrađuje fundamentalne modele generativne veštačke inteligencije, uključujući GAN-ove, autoenkodere i modele zasnovane na protoku. Ovi modeli predstavljaju osnovu za razumevanje složenijih arhitektura koje slede. Deo III: Obrada prirodnog jezika i Transformeri fokusira se na generisanje teksta i rad sa sekvencijalnim podacima. Detaljno se objašnjavaju rekurentne neuronske mreže, mehanizam pažnje i Transformer arhitektura koja je revolucionarizovala obradu prirodnog jezika. Deo IV: Napredni modeli i praktične primene uvodi čitaoca u najsavremenije generativne modele i njihove primene u različitim domenima. Poseban naglasak stavljen je na difuzne modele, multimodalno generisanje i primene u stvarnim sistemima. Deo V: Budućnost generativne veštačke inteligencije razmatra etičke izazove, trenutne granice i buduće pravce razvoja ove uzbudljive oblasti. Praktičan pristup Ova knjiga stavlja snažan naglasak na praktičnu primenu. Svako poglavlje sadrži implementacije koncepata koje se diskutuju, a mnogi delovi knjige strukturirani su oko specifičnih projekata koji ilustruju primenu generativnih modela na realne probleme. Kod je detaljno objašnjen i organizovan tako da bude čitljiv i pristupačan, sa naglaskom na razumevanje, a ne samo na implementaciju. Putovanje koje počinje Generativna veštačka inteligencija predstavlja fascinantno područje koje neprestano evoluira. Ova knjiga ima za cilj da vam pruži čvrst temelj i praktične veštine koje možete primeniti u svojim projektima, istraživanjima ili daljem učenju. Dok se krećemo kroz različite arhitekture i primene, fokusiraćemo se na razumevanje principa koji omogućavaju ovim modelima da stvaraju nove sadržaje, a ne samo na mehaničko reprodukovanje koda. Nadam se da će vas ovo putovanje kroz generativnu veštačku inteligenciju inspirisati i opremiti znanjem i veštinama potrebnim za istraživanje ovog uzbudljivog područja. Bilo da je vaš cilj razvoj inovativnih aplikacija, naučno istraživanje ili jednostavno želite da razumete tehnologiju koja sve više oblikuje naš svet, ova knjiga će vam pružiti alate i znanje za to. DETALJAN SADRŽAJ Upoznajte generativnu veštačku inteligenciju sa PyTorch-om Uvodne stranice Autorska prava Posveta Predgovor Zahvalnice O ovoj knjizi Kome je namenjena ova knjiga? Kako je knjiga organizovana: mapa puta O kodu O autoru O ilustraciji na naslovnoj strani Deo I: Uvod u generativnu veštačku inteligenciju Poglavlje 1: Šta je generativna veštačka inteligencija i zašto PyTorch? Upoznavanje sa generativnom veštačkom inteligencijom i PyTorch-om Šta je generativna veštačka inteligencija? Programski jezik Python Korišćenje PyTorch-a kao AI okvira Generativne suparničke mreže (GAN) Pregled GAN-ova na visokom nivou Ilustrativni primer: Generisanje anime lica Zašto bi vas trebalo da zanimaju GAN-ovi? Transformeri Mehanizam pažnje Arhitektura Transformera Multimodalni Transformeri i predtrenirani LLM-ovi Zašto graditi generativne modele od nule? Zaključak Poglavlje 2: Matematičke osnove za generativne modele Verovatnoća i statistika za generativne modele Linearna algebra za generativne modele Optimizacione metode Informaciona teorija Zaključak Poglavlje 3: Duboko učenje sa PyTorch-om Tipovi podataka u PyTorch-u Kreiranje PyTorch tenzora Indeksiranje i slajšovanje PyTorch tenzora Oblici PyTorch tenzora Matematičke operacije na PyTorch tenzorima End-to-end projekat dubokog učenja sa PyTorch-om Duboko učenje u PyTorch-u: pregled na visokom nivou Predprocesiranje podataka Binarna klasifikacija Kreiranje grupa (batches) Izgradnja i treniranje modela binarne klasifikacije Testiranje modela binarne klasifikacije Klasifikacija sa više kategorija Validacioni skup i rano zaustavljanje Izgradnja i treniranje modela za klasifikaciju sa više kategorija Zaključak Deo II: Osnovne arhitekture generativnih modela Poglavlje 4: Generativne suparničke mreže: Generisanje oblika i brojeva Koraci uključeni u treniranje GAN-ova Priprema podataka za trening Skup podataka za treniranje koji formira krivu eksponencijalnog rasta Priprema skupa podataka za treniranje Kreiranje GAN-ova Mreža diskriminatora Mreža generatora Funkcije gubitka, optimizatori i rano zaustavljanje Treniranje i korišćenje GAN-ova za generisanje oblika Treniranje GAN-ova Čuvanje i korišćenje treniranog generatora Generisanje brojeva sa obrascima Šta su one-hot promenljive? GAN-ovi za generisanje brojeva sa obrascima Treniranje GAN-ova za generisanje brojeva sa obrascima Čuvanje i korišćenje treniranog modela Zaključak Poglavlje 5: Generisanje slika sa generativnim suparničkim mrežama GAN-ovi za generisanje crno-belih slika odeće Uzorci za treniranje i diskriminator Generator za kreiranje crno-belih slika Treniranje GAN-ova za generisanje slika odeće Konvolucijski slojevi Kako funkcionišu konvolucijske operacije? Kako korak (stride) i popunjavanje (padding) utiču na konvolucijske operacije? Transponovana konvolucija i normalizacija grupa Kako funkcionišu transponovani konvolucijski slojevi? Normalizacija grupa (Batch normalization) Slike anime lica u boji Preuzimanje slika anime lica Slike u boji sa kanalima na prvom mestu u PyTorch-u Duboka konvolucijska GAN (DCGAN) Izgradnja DCGAN-a Treniranje i korišćenje DCGAN-a Zaključak Poglavlje 6: Odabir karakteristika u generisanim slikama Skup podataka sa naočarima Preuzimanje skupa podataka sa naočarima Vizualizacija slika u skupu podataka sa naočarima cGAN i Wasserstein distanca WGAN sa kaznenom funkcijom za gradijent cGAN-ovi Kreiranje cGAN-a Kritičar u cGAN-u Generator u cGAN-u Inicijalizacija težina i funkcija kaznenog gradijenta Treniranje cGAN-a Dodavanje oznaka ulazima Treniranje cGAN-a Odabir karakteristika u generisanim slikama Odabir slika sa ili bez naočara Vektorska aritmetika u latentnom prostoru Istovremeni odabir dve karakteristike Zaključak Poglavlje 7: CycleGAN: Pretvaranje plave kose u crnu kosu CycleGAN i gubitak ciklične konzistencije Šta je CycleGAN? Gubitak ciklične konzistencije Skup podataka sa licima poznatih ličnosti Preuzimanje skupa podataka sa licima poznatih ličnosti Obrada podataka o slikama sa crnom i plavom kosom Izgradnja CycleGAN modela Kreiranje dva diskriminatora Kreiranje dva generatora Korišćenje CycleGAN-a za prevođenje između crne i plave kose Treniranje CycleGAN-a za prevođenje između crne i plave kose Povratne konverzije slika sa crnom kosom i slika sa plavom kosom Zaključak Poglavlje 8: Generisanje slika sa varijacionim autoenkoderima Pregled autoenkoder-a (AE) Šta je autoenkoder? Koraci u izgradnji i treniranju autoenkoder-a Izgradnja i treniranje autoenkoder-a za generisanje cifara Prikupljanje rukom pisanih cifara Izgradnja i treniranje autoenkoder-a Čuvanje i korišćenje treniranog autoenkoder-a Šta su varijacioni autoenkoder-i (VAE)? Razlike između AE i VAE Plan za treniranje VAE za generisanje slika ljudskih lica VAE za generisanje slika ljudskih lica Izgradnja VAE Treniranje VAE Generisanje slika sa treniranim VAE Kodna aritmetika sa treniranim VAE Zaključak Poglavlje 9: Modeli zasnovani na protoku (Flow-based Models) Teorija normalizacionih tokova Implementacija osnovnih flow modela u PyTorch-u RealNVP i Glow arhitekture Prednosti i ograničenja modela zasnovanih na protoku Praktični primeri i primene Zaključak Deo III: Obrada prirodnog jezika i Transformeri Poglavlje 10: Generisanje teksta sa rekurentnim neuronskim mrežama Uvod u RNN Izazovi u generisanju teksta Kako funkcionišu RNN? Koraci u treniranju LSTM modela Osnove obrade prirodnog jezika (NLP) Različite metode tokenizacije Vektorsko predstavljanje reči (Word embedding) Priprema podataka za treniranje LSTM modela Preuzimanje i čišćenje teksta Kreiranje grupa podataka za trening Izgradnja i treniranje LSTM modela Izgradnja LSTM modela Treniranje LSTM modela Generisanje teksta sa treniranim LSTM modelom Generisanje teksta predviđanjem sledećeg tokena Temperatura i top-K uzorkovanje u generisanju teksta Zaključak Poglavlje 11: Implementacija mehanizma pažnje i Transformera red po red Uvod u mehanizam pažnje i Transformer Mehanizam pažnje Arhitektura Transformera Različite vrste Transformera Izgradnja enkodera Mehanizam pažnje Kreiranje enkodera Izgradnja enkoder-dekoder Transformera Kreiranje sloja dekodera Kreiranje enkoder-dekoder Transformera Povezivanje svih delova Definisanje generatora Kreiranje modela za prevođenje između dva jezika Zaključak Poglavlje 12: Treniranje Transformera za prevođenje sa engleskog na francuski Tokenizacija na nivou subword-a Tokenizacija engleskih i francuskih fraza Popunjavanje sekvenci i kreiranje grupa Vektorsko predstavljanje reči i poziciono kodiranje Vektorsko predstavljanje reči Poziciono kodiranje Treniranje Transformera za prevođenje sa engleskog na francuski Funkcija gubitka i optimizator Petlja treniranja Prevođenje sa engleskog na francuski sa treniranim modelom Zaključak Poglavlje 13: Izgradnja generativnog predtreniranog Transformera od nule Arhitektura GPT-2 i kauzalna samo-pažnja Arhitektura GPT-2 Vektorsko predstavljanje reči i poziciono kodiranje u GPT-2 Kauzalna samo-pažnja u GPT-2 Izgradnja GPT-2XL od nule BPE tokenizacija Aktivaciona funkcija Gaussian error linear unit Kauzalna samo-pažnja Konstrukcija GPT-2XL modela Učitavanje predtreniranih težina i generisanje teksta Učitavanje predtreniranih parametara u GPT-2XL Definisanje funkcije generate() za proizvodnju teksta Generisanje teksta sa GPT-2XL Zaključak Poglavlje 14: Treniranje Transformera za generisanje teksta Izgradnja i treniranje GPT-a od nule Arhitektura GPT-a za generisanje teksta Proces treniranja GPT modela za generisanje teksta Tokenizacija teksta romana Hemingway-a Tokenizacija teksta Kreiranje grupa za treniranje Izgradnja GPT-a za generisanje teksta Hiperparametri modela Modeliranje mehanizma kauzalne samo-pažnje Izgradnja GPT modela Treniranje GPT modela za generisanje teksta Treniranje GPT modela Funkcija za generisanje teksta Generisanje teksta sa različitim verzijama treniranog modela Zaključak Poglavlje 15: Multimodalno generisanje Povezivanje teksta i slika CLIP model i njegove primene Implementacija jednostavnih multimodalnih generatora Primeri generisanja slika na osnovu teksta Multimodalni Transformer modeli Zaključak Deo IV: Napredni modeli i praktične primene Poglavlje 16: Generisanje muzike sa MuseGAN-om Digitalno predstavljanje muzike Muzičke note, oktave i ton Uvod u muziku sa više traka Digitalno predstavljanje muzike: Piano rolls Plan za generisanje muzike Konstruisanje muzike sa akordima, stilom, melodijom i groove-om Plan za treniranje MuseGAN-a Priprema podataka za treniranje MuseGAN-a Preuzimanje podataka za treniranje Pretvaranje višedimenzionalnih objekata u muzičke komade Izgradnja MuseGAN-a Kritičar u MuseGAN-u Generator u MuseGAN-u Optimizatori i funkcija gubitka Treniranje MuseGAN-a za generisanje muzike Treniranje MuseGAN-a Generisanje muzike sa treniranim MuseGAN-om Zaključak Poglavlje 17: Izgradnja i treniranje muzičkog Transformera Uvod u muzički Transformer Predstavljanje muzike zasnovano na izvođenju Arhitektura muzičkog Transformera Treniranje muzičkog Transformera Tokenizacija muzičkih komada Preuzimanje podataka za treniranje Tokenizacija MIDI datoteka Priprema podataka za treniranje Izgradnja GPT-a za generisanje muzike Hiperparametri u muzičkom Transformeru Izgradnja muzičkog Transformera Treniranje i korišćenje muzičkog Transformera Treniranje muzičkog Transformera Generisanje muzike sa treniranim Transformerom Zaključak Poglavlje 18: Difuzni modeli i Transformeri za tekst-u-sliku Uvod u modele za razšumljavanje difuzije Proces napredne difuzije Korišćenje U-Net modela za razšumljavanje slika Plan za treniranje modela za razšumljavanje U-Net Priprema podataka za treniranje Slike cveća kao podaci za treniranje Vizualizacija procesa napredne difuzije Izgradnja modela za razšumljavanje U-Net Mehanizam pažnje u modelu za razšumljavanje U-Net Model za razšumljavanje U-Net Treniranje i korišćenje modela za razšumljavanje U-Net Treniranje modela za razšumljavanje U-Net Korišćenje treniranog modela za generisanje slika cveća Transformeri za tekst-u-sliku CLIP: Multimodalni Transformer Generisanje slika iz teksta sa DALL-E 2 Zaključak Poglavlje 19: Latentni difuzni modeli Arhitektura Stable Diffusion Implementacija i fino podešavanje Uslovljeno generisanje ControlNet i druge ekstenzije Primeri primene i generisanja Zaključak Poglavlje 20: Predtrenirani veliki jezički modeli i LangChain biblioteka Generisanje sadržaja sa OpenAI API-jem Zadaci generisanja teksta sa OpenAI API-jem Generisanje koda sa OpenAI API-jem Generisanje slika sa OpenAI DALL-E 2 Generisanje govora sa OpenAI API-jem Uvod u LangChain Potreba za LangChain bibliotekom Korišćenje OpenAI API-ja u LangChain-u Zero-shot, one-shot i few-shot promptovanje Zero-shot agent koji sve zna u LangChain-u Prijava za Wolfram Alpha API ključ Kreiranje agenta u LangChain-u Dodavanje alata korišćenjem OpenAI GPT-ova Dodavanje alata za generisanje koda i slika Ograničenja i etička pitanja velikih jezičkih modela Ograničenja velikih jezičkih modela Etička pitanja za velike jezičke modele Zaključak Poglavlje 21: Generativna veštačka inteligencija u produkciji Izgradnja API-ja za generativne modele Integracija sa veb i mobilnim aplikacijama Praćenje performansi i održavanje modela Razmatranja troškova i skalabilnosti Primeri primene u industriji Zaključak Deo V: Budućnost generativne veštačke inteligencije Poglavlje 22: Izazovi i otvoreni problemi Etička pitanja i odgovorna primena Autorska prava i vlasništvo nad generisanim sadržajem Bezbednost i privatnost Potencijalne zloupotrebe i prevencija Zaključak Poglavlje 23: Istraživački trendovi i budući pravci Multimodalni modeli velikih razmera Efikasnije arhitekture i metode treninga Integracija sa drugim granama veštačke inteligencije Specijalizovani generativni modeli za vertikalne industrije Zaključak Dodatak A: Instalacija Python-a, Jupyter Notebook-a i PyTorch-a Instalacija Python-a i podešavanje virtualnog okruženja Instalacija Anaconda-e Podešavanje Python virtualnog okruženja Instalacija Jupyter Notebook-a Instalacija PyTorch-a Instalacija PyTorch-a bez CUDA-e Instalacija PyTorch-a sa CUDA-om Dodatak B: Minimalno kvalifikovani čitaoci i osnove dubokog učenja Duboko učenje i duboke neuronske mreže Anatomija neuronske mreže Različite vrste slojeva u neuronskim mrežama Aktivacione funkcije Treniranje duboke neuronske mreže Proces treniranja Funkcije gubitka Optimizatori Dodatak C: Matematički koncepti Vektorski prostori i linearna preslikavanja Statistika i teorija verovatnoće Optimizacione metode Dodatak D: Skupovi podataka i resursi za treniranje Popularne kolekcije podataka za generativne modele Priprema i pretprocesiranje podataka Augmentacija podataka Rečnik pojmova Bibliografija Indeks

Zamislimo da nam je ova knjiga već na stolu Zamislimo trenutak u kojem pred sobom držimo knjigu „Roboti kao softver” – bilo u obliku štampanog izdanja koje šuška pod prstima ili kao digitalnog priručnika koji se otvara na ekranu računara ili tableta. Ova knjiga još ne postoji, ali osećamo njeno prisustvo kao da jeste. Ona je rezultat zajedničke želje: da stvorimo sveobuhvatan, savremen i praktičan vodič koji prikazuje robotiku iz perspektive softvera – preciznije, robotiku kao softver. U trenutku kada su roboti prestali da budu samo skupi hardverski entiteti i postali platforme koje pokreće kod, nastala je potreba za ovakvom knjigom. Kroz nju se razmatra kako softver daje inteligenciju, pokret, vid, sluh, pa čak i etičku svest robotima. Od industrijskih ruku koje spajaju automobile, preko kućnih asistenta koji reaguju na glasovne komande, do dronova i autonomnih vozila – svi oni funkcionišu jer ih pokreće softver. Zašto ova knjiga? Ova knjiga je nastala iz potrebe da se savremeni razvoj robotike sagleda iz softverskog ugla, jer danas više nego ikad roboti nisu samo mašine, već sistemi koji zavise od koda. Namera je da se obuhvate sve ključne oblasti – od osnovnih koncepata, arhitekture i operativnih sistema, preko percepcije i kretanja, do uloge veštačke inteligencije, programiranja i etike. Knjiga je zamišljena kao mapirani put od osnova do najnaprednijih tema i budućih pravaca. Kome je knjiga namenjena Bez obzira da li ste softverski inženjer koji želi da se upusti u svet robotike, student tehničkih nauka, istraživač, startup preduzetnik, ili jednostavno entuzijasta zaljubljen u tehnologiju – ova knjiga vas vodi kroz ključne pojmove, principe i alate koji oblikuju modernu robotiku. Njena struktura omogućava selektivno čitanje, ali i postepeno napredovanje od početnika do stručnjaka. Kako koristiti ovu knjigu Knjiga je podeljena u osam celina koje obuhvataju osnove, percepciju, kretanje, inteligenciju, programiranje, distribuirane sisteme, praktične primene i napredne teme. Svako poglavlje može se čitati samostalno, ali zajedno grade sistematsku sliku sveta robotike kroz softver. Dodaci na kraju knjige pružaju dodatne resurse i praktične alate za dalje istraživanje i razvoj. Roboti kao softver – Sadržaj knjige Uvodni deo Predgovor O autoru Svrha i cilj knjige Kome je knjiga namenjena Zahvalnice Deo I: Osnove robotike iz softverske perspektive Poglavlje 1: Evolucija robotike i softvera Istorijski razvoj robotike Prelazak s hardverskog na softverski fokus Ključne prekretnice u razvoju robotskog softvera Konvergencija hardvera i softvera u savremenoj robotici Robotika kao softverska disciplina Poglavlje 2: Arhitektura robotskog softvera Slojeviti pristup dizajnu softverskih sistema za robote Ključne komponente robotskog softvera Robotski operativni sistemi Upravljačke arhitekture (kontrolni sistemi) Softverska integracija senzora i aktuatora Poglavlje 3: Robotski operativni sistemi (ROS) ROS kao industrijski standard Osnovne komponente ROS okruženja Komunikacija između ROS modula ROS 2 – nove mogućnosti i prednosti Alternativni operativni sistemi za robote Deo II: Softverski aspekti robotske percepcije Poglavlje 4: Obrada senzorskih podataka Vrste senzora i tipovi podataka Algoritmi za obradu senzorskih signala Fuzija podataka iz više senzora Filtriranje šuma i kalibracija Izazovi u obradi podataka u realnom vremenu Poglavlje 5: Računarska vizija u robotici Primena algoritama računarske vizije Detekcija objekata i segmentacija scene SLAM (simultano lokalizovanje i mapiranje) Duboko učenje za vizuelnu percepciju 3D rekonstrukcija i analiza dubine Poglavlje 6: Mašinsko slušanje i obrada govora Prepoznavanje govora u robotskim sistemima Lokalizacija izvora zvuka Uklanjanje ambijentalnog šuma Razumevanje prirodnog jezika Glasovne komande i dijaloška interakcija Deo III: Softver za upravljanje kretanjem robota Poglavlje 7: Planiranje putanje Algoritmi za planiranje i optimizaciju putanja Detekcija i izbegavanje prepreka Navigacija u promenljivim okruženjima Heuristički pristupi Energetski efikasna kretanja Poglavlje 8: Kinematika i dinamika kroz softver Matematički modeli robotskog kretanja Direktna i inverzna kinematika Simulacija dinamike u realnom vremenu Softverska implementacija fizičkih karakteristika Algoritmi kontrole preciznog kretanja Poglavlje 9: Kontrola pokreta robota PID kontroleri i njihova primena Adaptivne kontrolne metode Robusna kontrola u složenim uslovima Softverska kompenzacija ograničenja sistema Brze povratne petlje kontrole Deo IV: Inteligencija robota Poglavlje 10: Mašinsko učenje u robotici Nadzirano učenje u rešavanju zadataka Nenadzirano učenje i klasterovanje podataka Učenje kroz nagrađivanje (reinforcement learning) Transfer znanja između robotskih sistema Implementacija ML modela na robote Poglavlje 11: Veštačka inteligencija i donošenje odluka Algoritmi za odlučivanje Planiranje i logičko rezonovanje Fazi logika i njena primena u upravljanju Ekspertski sistemi u robotici Autonomno ponašanje u neizvesnim uslovima Poglavlje 12: Robotski kognitivni sistemi Softverske arhitekture za kogniciju Reprezentacija i organizacija znanja Učenje kroz demonstraciju ponašanja Kontekstualno razumevanje situacija Modeli svesti kod robota Deo V: Programiranje robota Poglavlje 13: Programski jezici za robote Pregled najčešće korišćenih jezika Deklarativni i imperativni pristupi Vizuelno programiranje robota Specijalizovani jezici za robotiku Savremeni trendovi u razvoju robotskog softvera Poglavlje 14: Razvoj aplikacija za robote Metodologije softverskog inženjeringa u robotici Testiranje i verifikacija sistema Kontinuirana integracija i isporuka DevOps praksa za robotske sisteme Upravljanje verzijama i zavisnostima Poglavlje 15: Simulacija robota Simulacione platforme i alati Fizički precizne simulacije Hardware-in-the-loop pristup Digitalni blizanci robota Povezivanje simulacije sa stvarnim sistemom Deo VI: Distribuirani robotski sistemi Poglavlje 16: Sistemi sa više robota Softverska arhitektura za koordinaciju više robota Distribuirani algoritmi i saradnja Komunikacija među robotima Koordinacija i kolektivno ponašanje Emergentne forme inteligencije Poglavlje 17: Cloud robotika Povezivanje robota s oblakom Prebacivanje obrade u cloud okruženje Deljenje naučenih modela i znanja Primena edge computing-a u robotici Bezbednost cloud rešenja Poglavlje 18: Internet robota (IoRT) Umrežavanje robota putem interneta Komunikacijski protokoli i standardi Daljinsko upravljanje robotima IoRT platforme i usluge Etika i privatnost u mrežnoj robotici Deo VII: Praktične primene Poglavlje 19: Industrijski roboti kao softver Softversko programiranje industrijskih ruku Digitalna transformacija proizvodnje Softverska fleksibilnost u proizvodnim linijama Industrijski internet stvari (IIoT) Studije slučaja iz prakse Poglavlje 20: Servisni roboti Softverske arhitekture za robote u uslužnim delatnostima Socijalna inteligencija i ponašanje Interakcija čoveka i robota (HRI) Personalizacija robotskog ponašanja Realni primeri implementacije Poglavlje 21: Autonomna vozila Softverski slojevi za autonomnu vožnju Percepcija okoline i predikcija ponašanja Donošenje odluka u saobraćaju Sigurnosni i bezbednosni zahtevi softvera Regulativa i validacija autonomnih sistema Poglavlje 22: Dronovi i bespilotne letelice (UAV) Softver za samostalno upravljanje letom Planiranje i izvršavanje misija Obrada podataka u vazduhu Izbegavanje prepreka u realnom vremenu Primenjivost u geodeziji, nadzoru i isporuci Deo VIII: Napredne teme i pogled u budućnost Poglavlje 23: Bezbednost i sigurnost softverskih sistema Potencijalne pretnje i ranjivosti Tehnike zaštite i enkripcije Privatnost podataka u robotici Etičke dileme i odgovornost Regulatorni zahtevi i standardi Poglavlje 24: Etika u programiranju robota Moralna pitanja u autonomiji sistema Kodiranje etičkih normi Odgovornost za ponašanje robota Transparentnost algoritama Društveni uticaj i posledice Poglavlje 25: Budući pravci razvoja Roboti koji samostalno pišu svoj kod Kvantna robotika Robotski sistemi inspirisani ljudskim mozgom Emergentna inteligencija Integracija sa biotehnologijom, AR/VR i IoT-om Dodaci Dodatak A: Ključni algoritmi robotskog softvera Pseudokod i objašnjenje rada Procena složenosti i performansi Primeri implementacije Dodatak B: Alati i resursi za razvoj Okruženja i softverski paketi Biblioteke otvorenog koda Online platforme za testiranje i simulaciju Praktični vodiči i primeri Dodatak C: Glosar pojmova Dodatak D: Literatura i reference Indeks