Kako se AI/ML razlikuje od tradicionalnog programiranja?

Question

Accepted Answer

**Tradicionalno programiranje** koristi eksplicitna pravila napisana od strane razvojnih inženjera, dok **ML** uči obrasce iz podataka. Fundamentalna razlika je što ML sustavi su *obučeni* na podacima umjesto *programirani* s pravilima — drugačija paradigma za rješavanje problema.

## Fundamentalna razlika

```text
TRADITIONAL PROGRAMMING → developers write explicit RULES (logic) → 
  RULES + INPUT → OUTPUT (the program follows the coded logic)
  → you specify exactly HOW to solve the problem (step by step)
MACHINE LEARNING → the system LEARNS rules/patterns from DATA →
  DATA + EXAMPLES (input + output) → a trained MODEL → MODEL + INPUT → OUTPUT
  → you provide examples; the model learns the patterns (you don't code the logic)
→ programming: code the logic; ML: learn the logic from data
```

## Kada koristiti svako

```text
TRADITIONAL → problems with clear, expressible RULES (logic you can write):
  → e.g. calculations, business rules, deterministic logic → precise, predictable, explainable
ML → problems where rules are HARD to specify but PATTERNS exist in data:
  → e.g. image recognition, language, recommendations, prediction → patterns too complex
    to hand-code
→ use ML when you can't easily write the rules but have data showing the patterns
```

## Ključne implikacije

```text
→ ML is PROBABILISTIC/approximate (predictions, can be wrong) vs traditional's deterministic
  exactness
→ ML needs DATA (quality/quantity matters); traditional needs clear requirements/logic
→ ML can be a 'black box' (hard to explain); traditional logic is explicit/traceable
→ they COMPLEMENT each other (most systems use both)
```

## Zašto je važno

Razumijevanje kako se AI/ML razlikuje od tradicionalnog programiranja vrijedno je jer **pojašnjava fundamentalno drugačiju paradigmu ML-a**, pomaže razumjeti kada i kako ga koristiti, pa je važno konceptualno znanje.

Fundamentalna razlika — **tradicionalno programiranje** koristi eksplicitna pravila napisana od strane razvojnih inženjera (tačno specificirajući kako riješiti problem) naspram **ML-a** koji uči obrasce iz podataka (pružajući primjere i omogućujući modelu da nauči logiku) — predstavlja paradigmatski pomak u tome kako se problemi rješavaju (programiranje logike nasuprot učenja iz podataka).

Razumijevanje ove distinkcije temeljno je za razumijevanje što je ML i kako se razlikuje.

Razumijevanje **kada koristiti svako** — tradicionalno programiranje za probleme s jasnim, izrazivim pravilima (izračuni, poslovna logika — precizna i objašnjiva), i **ML za probleme gdje su pravila teško specificirati ali obrasci postoje u podacima** (prepoznavanje slike, jezik, preporuke — obrasci previše kompleksni za ručno kodiranje) — je ključna praktična razrada za prepoznavanje kada je ML pravi pristup (kada ne možete lako napisati pravila ali imate podatke koji pokazuju obrasce).

Razumijevanje **ključnih implikacija** — da je ML vjerojatnostan i aproksimatan (predviđanja koja mogu biti pogrešna) nasuprot tradicionalnoj determinističnoj točnosti, da ML trebuje podatke dok tradicional trebuje jasnu logiku, da ML može biti crna kutija dok je tradicional logika vidljiva, i da se međusobno dopunjavaju (većina sustava koristi oba) — odražava važne praktične razlike i trade-offs.

Ovo razumijevanje pojašnjava особену prirodu ML-a i kada je odgovarajući.

Budući da ML predstavlja fundamentalno drugačiju paradigmu od tradicionalnog programiranja (učenje iz podataka nasuprot kodiranju pravila) i razumijevanje razlike, kada koristiti svako, i implikacije (vjerojatnosne, ovisne o podacima, manje objašnjive) je važno za razumijevanje i primjenu ML-a pravilno, razumijevanje kako se AI/ML razlikuje od tradicionalnog programiranja je vrijedno, temeljno znanje — pojašnjava fundamentalno drugačiju paradigmu ML-a (učenje obrazaca iz podataka nasuprot kodiranju eksplicitnih pravila), važno za razumijevanje kada ML odgovara (teško-specificirajma pravila s dostupnim podacima) i njegovih implikacija, i temeljno konceptualno znanje za rad s ili razmišljanje o AI/ML-u.