Истраживање вјештачке интелигенције: кључни радови и најбољи алати за истраживаче (+ најбоље праксе)

Истраживање вјештачке интелигенције (AI) обухвата двије области: објављене резултате AI истраживача и практичну примјену вјештачке интелигенције као помоћи у истраживањима у различитим доменима.

Први дио овог чланка доноси хронологију најважнијих прекретница у истраживању вјештачке интелигенције. Ту су и најважнији новији радови и преглед институција које предводе ову област.

Други дио је водич корак по корак за ефикасно коришћење вјештачке интелигенције као истраживачког алата, са рангирањем најбољих алата и искреним прегледом предности и недостатака.

Хронологија најважнијих истраживачких радова и прекретница у области вјештачке интелигенције

Практично је немогуће набројати све важне истраживачке радове о вјештачкој интелигенцији објављене до сада. Ова област је у посљедњој деценији расла невиђеном брзином. Према извјештају AI Index Универзитета Стенфорд за 2026. годину, само у 2024. години у свијету је објављено 257.890 публикација о вјештачкој интелигенцији.

Увећај

Ипак, постоји неколико темељних историјских прекретница, као и низ веома важних новијих публикација.

Сажета хронологија: 12 темељних истраживачких радова о вјештачкој интелигенцији

• 1943: Макалок и Питс објављују „A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity“, рад у ком представљају први математички модел функционисања нервног система. Модел третира неуроне као функције које примају улазне податке и производе излазне према логичким правилима.
• 1950: Алан Тјуринг објављује „Computing Machinery and Intelligence“ у часопису Mind. Рад уводи игру имитације (обично називану Тјурингов тест) као начин дефинисања машинске интелигенције.
• 1956: Љетњи истраживачки пројекат на Дартмуту, такозвана „Дартмутска радионица“, формално успоставља вјештачку интелигенцију као истраживачку област. Оригинални приједлог из 1955. поново је објављен у часопису AI Magazine 2006. године.
• 1958: Френк Розенблат објављује „The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain“. У раду представља темељни модел учења заснован на „хипотетичком нервном систему названом перцептрон“.
• 1986: Рамелхарт, Хинтон и Вилијамс објављују „Learning representations by back-propagating errors“ у часопису Nature. Они описују алгоритамску методу названу пропагација уназад (backpropagation) за тренирање вишеслојних неуронских мрежа. Метода је унаприједила начин на који се подешавају параметри.
• 1997: Хохрајтер и Шмидхубер објављују „Long Short-Term Memory“ у часопису Neural Computation. Рад описује архитектуру неуронске мреже која мрежи омогућава да задржи информације током знатно дужих периода.
• 2009: Истраживачи објављују „ImageNet: A large-scale hierarchical image database“, чиме формално представљају ImageNet, базу података са милионима означених слика за тренирање и евалуацију AI система.
• 2014: Ијан Гудфелоу и сарадници објављују „Generative Adversarial Nets“. Рад описује оквир који AI системима омогућава да генеришу реалистичан садржај, нарочито слике.
• 2016: Истраживачи компаније DeepMind објављују „Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search“ у часопису Nature. AlphaGo, систем вјештачке интелигенције представљен у раду, потом побјеђује Ли Седола, врхунског професионалног играча гоа.
• 2017: Истраживачи компаније Google објављују „Attention Is All You Need“, рад који представља архитектуру трансформера на којој данас почива већина савремених великих језичких модела.
• 2020: Истраживачи компаније OpenAI објављују „Language Models Are Few-Shot Learners“. Они доказују да скалирање језичких модела (повећање величине темељних компоненти без измјене кода) побољшава њихову способност да ефикасно обављају низ различитих задатака.
• 2022: OpenAI покреће ChatGPT 30. новембра, чиме конверзациона генеративна вјештачка интелигенција улази у широку употребу.

Шест важних новијих достигнућа у истраживању вјештачке интелигенције (2025–2026)

• 2025: Истраживачи компаније DeepSeek објављују „DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning“. Рад показује да напредне способности расуђивања могу настати путем учења поткрепљењем (RL).
• 2025: Истраживачи објављују „s1: Simple Test-Time Scaling“. Рад показује да је могуће побољшати перформансе расуђивања уз релативно скромне ресурсе за тренирање.
• 2025: Истраживачи компаније Google DeepMind објављују „AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery“. AlphaEvolve је систем заснован на моделу Gemini који аутономно развија и унапређује сложене алгоритме.
• 2025: Google DeepMind најављује Genie 3, модел свијета који може да генерише виртуелна окружења кроз која је могуће кретати се.
• 2026: Истраживачи компаније Google DeepMind објављују „Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome“ у часопису Nature. Рад представља AlphaGenome, AI модел који предвиђа како промјене у ДНК секвенцама утичу на функционисање гена, а очекује се да ће имати значајну примјену у медицини.
• 2026: Истраживачи објављују „Accelerating scientific discovery with Co-Scientist“ у часопису Nature. Рад представља мултиагентни AI систем који може да генерише и усавршава научне хипотезе како би помогао научницима да „открију ново оригинално знање“.

Преглед водећих институција за истраживање вјештачке интелигенције

Резултати истраживања распоређени су на широк спектар корпоративних и јавних организација. Специјализовани истраживачки институти, од којих су многи повезани са водећим универзитетима, заслужни су за велики дио нових истраживања. Ипак, корпорације и њихове AI лабораторије такође имају важну улогу.

Колико је вјештачка интелигенција распрострањена као истраживачки алат?

И популарни AI четботови (Perplexity, ChatGPT, Claude итд.) и специјализоване платформе изграђене око водећих модела широко се користе у многим дисциплинама у којима истраживање има кључну улогу.

Опсежна студија компаније Microsoft која је обухватила 5,5 милиона Copilot сесија открила је низ задатака повезаних са истраживањем у областима откривања, синтезе и анализе.

Ово су четири главна начина на која професионалци користе вјештачку интелигенцију за истраживање:

• Проналажење информација: истраживање у раној фази (општа питања); проналажење релевантних истраживања; помоћ око техничких питања.
• Анализа: сажимање садржаја; агрегација, тумачење и презентација података.
• Доношење одлука и стратешко планирање: коришћење вјештачке интелигенције за поређење опција (нпр. софтвера); проналажење пратећих информација као подршке при одлучивању.
• Евалуација и дијагностика: прикупљање доказа о систему или програму у ком је потребно отклонити проблеме.

Имајте на уму да ови задаци нису ограничени на академски свијет. Новинари, истраживачи тржишта, правници, финансијски аналитичари, здравствени радници и други само су неки од професионалаца који редовно користе вјештачку интелигенцију за истраживање.

Предности и недостаци коришћења вјештачке интелигенције у истраживању

Иако нема сумње да је вјештачка интелигенција широко прихваћена као истраживачки алат, о њеним предностима и недостацима воде се озбиљне расправе. Велики дио критика усредсређен је на наизглед непремостив проблем халуцинација.

Будући да је истраживање често задатак са високим улозима, важно је да професионалци свих профила разумију у чему се AI алати за истраживање истичу, а гдје подбацују.

Предности

• Понављајући истраживачки задаци, попут прегледа литературе и чишћења података, могу се дјелимично или потпуно аутоматизовати.
• Нестручњаци могу да приступе техничким информацијама изван своје области.
• Истраживачи могу брзо да тестирају хипотезе у раној фази истраживања покретањем AI симулација.
• Вјештачка интелигенција је корисна за преиспитивање претпоставки и представљање алтернатива поткријепљених доказима, чак и када су у питању добро разрађени ставови.

Недостаци

• Халуцинације су и даље значајан проблем, а заштитни механизми га не рјешавају у потпуности.
• Нијансе у информацијама могу бити веома важне за истраживања вишег нивоа, а велики језички модели (LLM) често превише поједностављују сложене теме.
• Показано је да претјерано ослањање на вјештачку интелигенцију слаби критичко размишљање и вјештине самосталне анализе.
• Иако је вјештачка интелигенција добар агрегатор, није свеобухватна и може да пропусти важне изворе информација и студије.

Примјер вјештачке интелигенције као истраживачког алата уз функцију Academic Search платформе Perplexity

Погледајмо како би могао изгледати основни истраживачки процес. Perplexity је омиљен алат међу истраживачима јер пружа приступ већем броју модела трећих страна, од којих сваки има своје предности, као и напредним алатима за веб и академско истраживање.

Увећај

У овом примјеру тражим од модела GPT 6.1-Sol да ми помогне у истраживању тржишта за лансирање производа намијењеног генерацији Z. Модел ми даје сажетак новијих истраживања, заједно са линком ка изворима и показатељем поузданости.

Увећај

Затим тражим да генерише графикон маркетиншких преференција генерације Z на основу података које проналази на вебу. Ако желим, могу да отпремим и сопствене податке.

Увећај

Ови резултати захтијевају преглед и провјеру чињеница. Ипак, овај једноставан примјер показује како се процес који би лако могао трајати неколико сати може свести на неколико минута.

Најбољи AI за истраживање: водећи алати за истраживаче

AI алати за истраживање могу се подијелити у двије широке категорије: четботове опште намјене са функцијама за истраживање и специјализоване платформе за помоћ у академском истраживању.

Већина професионалаца који се баве неакадемским истраживањем увидјеће да им највише одговара AI алат опште намјене. Када је ријеч о академицима, водећи провајдери су веома слични. Који ћете алат изабрати вјероватно ће зависити од обима задатака и личних преференција у погледу мањих функција.

AI алати опште намјене

• Perplexity: Пружа приступ већем броју модела независних провајдера и интеграције са широким спектром спољних сервиса. Функције обухватају академско истраживање, дубинско истраживање, навођење извора и анализу података.
• ChatGPT, Claude и Gemini: Као водећи широко распрострањени AI алати са функцијама за професионалце и предузећа, сви они нуде сличан скуп истраживачких алата. Функције обухватају претрагу веба, дубинско истраживање, анализу докумената, анализу података и мултимодалне могућности. Нуде и интеграције са спољним апликацијама и сервисима.

Специјализовани алати за истраживање

• Semantic Scholar: Ово је бесплатни академски претраживач који је развио Allen Institute for AI (Ai2). Веома је сличан сервису Google Scholar, али укључује више AI функција. За многе AI алате представља основни извор академске литературе, али сам по себи није специјализовани алат.
• Elicit и SciSpace: Ови алати помажу у фази откривања у академском истраживању и добили су похвале због функција за пробир и синтезу. Истраживачи их користе за издвајање структурисаних информација и сажимање налаза из великих скупова студија. SciSpace је доступан као интеграција у ChatGPT.
• ResearchRabbit и Connected Papers: Ово су алати за преглед литературе који су веома цијењени због функција визуелног мапирања. Намијењени су дугорочнијим пројектима и прегледима литературе, гдје је приоритет проналажење сличних истраживања и мапирање веза између радова. Захтијевају значајан људски допринос и надзор.
• Scite и Consensus: Алати као што су ResearchRabbit и Connected Papers усмјерени су на откривање релевантне литературе и стварање прегледа одређене тематске области. Scite и Consensus се, с друге стране, фокусирају на циљану процјену: помажу корисницима да утврде да ли је одређена тврдња поткријепљена тренутним доказима. Често укључују и шире функције за преглед литературе, али оне нису у првом плану.

Како користити AI као алат за истраживање: оквир у 7 корака

Увећај

Кључ ефикасног коришћења вјештачке интелигенције као алата за истраживање јесте да је посматрате као допуну вашим постојећим процесима, а не као њихову замјену. Важно је узети у обзир и правна ограничења, нарочито при отпремању осјетљивих података.

1. Процијените очекивано вријеме истраживања

Испланирајте процес истраживања користећи уобичајене методе. Затим се запитајте гдје би AI могао преузети задатке откривања, синтезе и анализе.

Израчунајте колико ће вам времена бити потребно за писање упита и провјеру налаза. Код обимних прегледа литературе AI лако може уштедјети сате или дане. Али код мањих, усмјерених питања предност у односу на ручну претрагу је мала.

2. Изаберите праве алате (специјализоване или опште намјене)

Утврдите да ли специјализована истраживачка платформа нуди неке предности у односу на асистента опште намјене као што је Perplexity. Обратите пажњу на појединачне истраживачке функције и на то колико добро покривају вашу област.

Ако се одлучите за специјализовани алат, изаберите онај који је осмишљен за ваше конкретне задатке. На примјер, алати као што је Elicit подржавају структурисане прегледе литературе, док Scite анализира како се академски радови цитирају.

3. Провјерите да ли услови коришћења алата дозвољавају намјеравану употребу

Када прегледате услове коришћења неког провајдера, обратите пажњу на двије ствари. Прво, на начин коришћења ваших података и на то да ли остају потпуно повјерљиви. Друго, на услове који се односе на власништво над резултатима.

Немојте претпостављати да плаћени пакет аутоматски гарантује повјерљивост података или неограничена права коришћења.

4. Провјерите постоје ли правна ограничења у вези са вашим подацима

Да ли ће оно што уносите садржати осјетљиве податке, документе заштићене ауторским правом, повјерљиве пословне информације или необјављене налазе?

Важно је провјерити смијете ли их унијети у LLM. Могу постојати различита ограничења, од прописа о подацима у вашој јурисдикцији до интерних правила компаније. Можда ћете морати сазнати како и колико дуго одређени провајдер алата чува податке. Можда ће бити неопходно користити одобрену платформу за предузећа.

5. Слиједите најбоље праксе при писању упита

Састављање добрих истраживачких упита права је умјетност. Јасно формулишите истраживачко питање, пружите релевантан контекст и дефинишите формат резултата. Код сложених истраживачких задатака можда ћете морати рашчланити питање на више мањих упита.

Тражите јасне референце на све коришћене изворе, чак и ако нису означени у резултату. Ово је важно јер одговор који генерише AI можда неће садржати цитате за све коришћене изворе.

6. Провјерите тачност свих података, техничких тврдњи и актуелних информација

Неопходно је провјерити тврдње у оригиналним изворима. То могу бити научни радови, изворна истраживања, званична статистика или техничка документација. Посебну пажњу обратите на нумеричке податке, датуме, цитате и информације везане за одређени тренутак које су можда застарјеле.

Када истражујете, не треба да претпостављате да је тврдња тачна, па чак ни да извор уопште постоји, само зато што је извор цитиран. Код сложених истраживања, у овој фази провјеравате да ли су нијансе тврдњи и сажетака тачно пренесене.

7. Наведите да сте користили AI

Упознајте се са захтјевима у погледу навођења употребе вјештачке интелигенције које постављају ваш послодавац, академска институција или надлежно професионално тијело. Тамо ћете пронаћи детаље о томе у којој мјери морате навести да сте користили AI.

Области са строгим прописима и кодексима понашања обично захтијевају детаљније навођење. Водите евиденцију о активностима обављеним уз помоћ вјештачке интелигенције (платформе обично чувају ревизорски траг).

Да ли је етично користити AI у истраживању и шта нас очекује?

Помоћ у истраживању постала је један од главних начина употребе вјештачке интелигенције и лако је разумјети зашто. Она може обрадити велике количине сложених информација, аутоматизовати дуготрајне задатке који се понављају и бити партнер у промишљању идеја и хипотеза у раној фази.

Ипак, проблеми и даље постоје. Етичка употреба вјештачке интелигенције у истраживању тренутно је једна од најактуелнијих и најспорнијих тема расправа међу академским институцијама.

Учесталост халуцинација зависи од сложености теме, а многи водећи инжењери сматрају их тешким проблемом који се не може у потпуности ријешити. Осим тога, познато је да употреба вјештачке интелигенције слаби вјештине размишљања, које су од пресудне важности за стручњаке укључене у сложена истраживања.

Организације такође могу забранити употребу вјештачке интелигенције из разлога приватности и заштите интелектуалне својине или због забринутости у вези са осјетљивим подацима. Навођење употребе и даље је важно како би рецензенти и колеге могли разумјети на који начин је AI коришћен у процесу истраживања.

AI ће све више постајати уобичајен дио свакодневног живота, како у приватној тако и у јавној сфери. Стога је врло вјероватно да ће се јаснија правила о интегритету истраживања и навођењу извора наставити развијати и постајати све истанчанија.