Slaba vs jaka veštačka inteligencija: Gdje smo zapravo u 2026.?

Prestanite da gutate ‘tehnološke splačine’ koje vam prodaju marketinški odjeli iz Silicijumske doline o tome kako je opšta vještačka inteligencija (AGI) već tu. To je laž. Ako želite da preživite u 2026. godini, morate shvatiti razliku između alata koji zapravo radi i onoga što je samo skupo predviđanje sljedećeg tokena. Vi i vaši projekti zavisite od toga da li razumijete gdje prestaje matematika, a počinje naučna fantastika. Do kraja ovog teksta, znat ćete tačno koliko VRAM-a vam treba da zgazite cloud zavisnost i zašto vaša ‘pametna’ rješenja zapravo nemaju ni grama svesti.

Silicijum ne sanja: Zašto je tvoj GPT-5 samo veoma brz statistički kalkulator

Problem sa modernom diskusijom o slaba vs jaka veštačka inteligencija je taj što ljudi miješaju brzinu sa inteligencijom. Slaba AI (Narrow AI) je ono što koristite svaki dan – od filtera za spam do naprednih modela poput onih o kojima smo pisali u vodiču za brzi DIY instaliraj lokalni LLM. Ona je usko specijalizovana. Ona ne ‘razmišlja’, ona mapira ulaz na izlaz koristeći milijarde parametara. Miris ozona iz vašeg pregrijanog servera dok vrti Llama 4 model nije miris svesti, to je miris truda tranzistora da obrade vektorsku bazu podataka. Jaka AI (AGI), s druge strane, trebala bi imati sposobnost da uči bilo koji zadatak kao čovjek. Spoiler: U 2026. nismo ni blizu. Još uvijek smo u eri slabe AI koja je samo postala nevjerovatno dobra u simulaciji razgovora. Nemojte dopustiti da vas zavara glatki interfejs; ispod haube je i dalje samo ‘if-then’ na steroidima. Ako želite stvarnu autonomiju, morat ćete sami da podesite svoje sisteme, a ne da se oslanjate na korporativni cloud koji može da vas ‘otkači’ čim im se vaša pitanja ne svide.

NPU vs. GPU: Gvožđe koje zapravo pokreće tvoju lokalnu pamet

Zaboravite na stare procesore ako planirate ozbiljan rad. U 2026. godini, bitka se vodi između NPU (Neural Processing Unit) i GPU-a sa ogromnim memorijskim protokom. Ako koristite Apple hardver, već znate da je lokalni AI na Mac-u postao standard jer Unified Memory dozvoljava modelu da ‘diše’. Ali, evo u čemu je kvaka: slaba AI zahtijeva preciznost, a ne samo sirovu snagu. Kada birate hardver, gledajte teraflopse na FP16 ili INT8 kvantizaciji. Ako osjetite da vam tastatura vibrira od ventilatora dok pokrećete model, to je znak da niste dobro optimizovali parametre. Vaš cilj je da ‘ugurate’ model u memoriju tako da nema ‘swapping-a’ na disk. Svaki put kad sistem krene da piše po SSD-u jer nema dovoljno RAM-a, gubite 90% performansi. To je kao da pokušavate da kucate eksere sunđerom. Budite Tool Snob – tražite opremu koja može da izdrži 24/7 opterećenje bez termalnog throtlinga.

Anatomija propusta: Zašto vaš AI model ‘halucinira’ i kako to popraviti

Najveća frustracija u radu sa AI u 2026. je momenat kada vam model samouvjereno saopšti totalnu budalaštinu. To nije greška u inteligenciji, to je greška u arhitekturi. Detaljno smo analizirali zašto tvoj AI model laže, ali suština je u temperaturi (temperature setting). Ako je postavite previsoko, model počinje da ‘kreativno interpretira’ realnost. Za tehničke zadatke, temperaturu držite na 0.1 ili 0.2. Sve iznad toga je kao da pitate pijanog majstora za savjet o statičkom proračunu. Slušajte zvuk svog hardvera; ako model dugo ‘oklijeva’ prije nego što izbaci prvi token, vjerovatno je zaglavljen u petlji pretrage ili mu je kontekstni prozor (context window) pretrpan smećem. Očistite prompt. Izbacite nepotrebne pridjeve. AI nije tvoj prijatelj, to je alat koji zahtijeva precizne komande.

WARNING: Nikada nemojte pokretati neprovjerene skripte koje je generisao AI bez prethodne analize u izolovanom okruženju (sandbox). 120v strujni udar je ništa u poređenju sa tim šta loš kod može uraditi vašoj bazi podataka ako mu date root pristup.

Zašto to radi: Nauka iza PVA ljepila i digitalnih veza

Da biste razumjeli zašto slaba AI funkcioniše, zamislite rad sa drvetom. Kada koristite PVA ljepilo, ono prodire u celulozna vlakna i stvara vezu jaču od samog drveta. Slično tome, AI modeli ‘lijepe’ koncepte koristeći vektorske prostore. Svaka riječ je tačka u prostoru sa hiljadama dimenzija. Jaka AI bi trebala da može da ‘preusmjeri’ te veze u hodu, baš kao što iskusan tesar prepozna kada drvo ‘radi’ zbog vlage i prilagodi spoj. Trenutni modeli to ne mogu; oni su statični nakon treninga. Zato je fine-tuning toliko bitan. Ako vaš model ne razumije vaše specifične termine, on će ‘puknuti’ pod pritiskom realne primjene. Slaba AI je kao prefabrikovani element – odličan ako se uklapa, ali beskoristan ako treba da napravite nešto unikatno.

Code Reality Check: Lokalni propisi i sigurnost podataka

U 2026. godini, privatnost više nije opcija, to je borba za opstanak. Svaki bajt koji pošaljete na tuđi server je bajt koji više ne posjedujete. Pogledajte naš priručnik o tome kako osigurati siguran AI kod. Prema NEC 2026 standardima za digitalnu sigurnost, firme su odgovorne za curenje podataka čak i ako je ‘AI to uradio’. Ne budite lijeni. Isključite telemetriju. Ako vaš LLM traži pristup internetu da bi vam odgovorio na pitanje o lokalnom fajlu, nešto nije u redu. Iščupajte kabl ako treba. Vaša snaga leži u lokalnom procesiranju (Edge Computing). To je jedini način da osigurate da vaša ‘pametna kuća’ ili ‘pametni biznis’ ne postanu alat za nadzor nekog giganta iz inostranstva. Zapamtite, u workshop-u se ne ostavlja alat na kiši, pa zašto biste svoje podatke ostavljali na javnom cloudu?