Vad är AI?

Vad är AI och hur kan det användas?

Att förklara vara AI är kan vara en utmaning, men vi gör ett försök. Tänk dig en väldigt smart dator. Den kan lära sig saker och den kan tänka själv, nästan som en människa. Det är basen till vad AI är, mycket förenklat. Svaret på frågan "Vad är AI?" är alltså när datorer  kan lära sig att själva utföra uppgifter som tidigare krävde mänsklig intelligens. Datorer som kan lära sig, resonera, fatta beslut och lösa problem. Vill du lära dig mer om vad AI är och även prova på de vanligaste AI-verktygen? Boka då in dig på vår halvdagsutbildning AI-grundutbildning den 3 juni.

Hur kan datorer lära sig saker?

För att förstå vad AI är behöver vi starta från grunden. Från början är det så klart vi människor som har skapat dataprogrammen som AI använder. Men även om datorerna är programmerade av oss människor, så har vi utformat programmen på ett sätt som gör det möjligt för datorerna att gå vidare själva, att lära sig på egen hand.  Detta är själva grunden för artificiell intelligens och görs möjligt genom något man kallar maskininlärning. Maskinerna lär sig alltså på egen hand. Det är vad AI är.

Maskininlärning grunden för vad AI är

För att förstå vad AI är behöver du känna till lite om maskininlärning. Maskininlärning är en gren inom AI där datorer tränas på enorma mängder data. Detta görs för att de ska kunna identifiera mönster och göra förutsägelser. Tänk dig att du lär ett barn att känna igen en katt genom att visa upp många bilder på katter. På samma sätt kan en dator lära sig att känna igen en katt genom att analysera miljontals bilder.

Djupinlärning

En mer avancerad form av maskininlärning är djupinlärningen. Den använder sig av neurala nätverk. Dessa nätverk är inspirerade av den mänskliga hjärnan och består av en samling av enheter, eller "neuroner". Dessa är sammankopplade på ett sätt som liknar hjärnans nervceller. Dessa nätverk kan lära sig väldigt komplexa mönster, till exempel i text, bilder och tal.

Du använder AI redan nu

Utan att veta vad AI är, så använder vi tekniken varje dag. Det sker ofta utan att vi tänker på eller är medvetna om det. Här är några exempel:

• När du söker på Google hjälper en AI till med att förstå vad du menar och ger dig de mest relevanta sökresultaten.
• När du använder röstassistenter som Siri, Alexa och Google Assistant använder du AI som kan förstå ditt tal och svara på dina frågor.
• Får du förslag på produkter vid sökningar? Då är det AI-algoritmer som analyserar dina tidigare köp och intressen för att ge dig personliga produktförslag.
• Vid navigation och användning av karttjänster som Google Maps använder du AI för att hitta den snabbaste vägen och för att få realtidsinformation om trafiken.
• Har du fått både bra och mindre bra förslag på ord när du skriver ett sms? Då är det en AI som försöker gissa vad du vill skriva.

Vad är AI och dess användningsområden?

Frågan "Vad är AI?" brukar följas av "Hur kan jag använda AI?". Rätt använd har AI en stor potential och kan användas inom många olika områden. Hälsovården är ett exempel. Där kan AI nyttjas för att upptäcka sjukdomar i ett tidigt skede och utveckla nya behandlingar. På finanssidan kan AI användas för att upptäcka bedrägerier eller ge råd vid investeringar. Självkörande bilar finns redan och det är AI som gör det möjligt för bilar att köra själva. Du har säkert stött på olika chatbots, till exempel i kundtjänster. Då är det en AI som svarar på vanliga kundfrågor och även löser problem.

Varför är AI viktigt?

Oavsett vad vi tycker om AI, så är det en teknik som är här för att stanna. Därför är det lika bra att du vet vad AI är och lär dig mer om hur du kan använda det. AI kan göra vårt arbetsliv enklare och mer effektivt. Det kan automatisera tråkiga arbetsuppgifter, hjälpa oss att fatta beslut och frigöra tid. Den tiden kan vi använda för utveckling av verksamhet och människor. Det är bland annat därför som AI är viktigt.

Vad är olika yrkens användning av AI?

AI har potential att förändra arbetslivet för många yrkesgrupper. Vad är AI för ditt yrke? Det lönar sig att ta reda på det, till exempel genom att gå en utbildning. Artificiell intelligens kan bland annat automatisera uppgifter, analysera data och ge värdefulla insikter. Här är några exempel på hur olika yrkesgrupper kan använda AI:

Chefen och AI

• Beslutsfattande. AI kan analysera stora mängder data för att ge chefer bättre underlag för strategiska beslut. AI kan förutsäga trender och identifiera potentiella risker och möjligheter.
• Personalhantering. AI kan hjälpa till att rekrytera och välja ut de mest lämpade kandidaterna. AI kan analysera medarbetarnas prestationer och ge feedback för att förbättra produktiviteten.
• Automatisering. AI kan automatisera repetitiva uppgifter, så att chefer kan fokusera på mer strategiska frågor.

AI för projektledare

• Planering och schemaläggning. AI kan optimera projektplaner och schemalägga uppgifter för att minimera förseningar och kostnader. AI kan analysera risker och föreslå åtgärder för att minska dem.
• Resurshantering. AI kan hjälpa till att fördela resurser effektivt och säkerställa att projektet håller sig inom budget. AI kan övervaka projektets framsteg och ge varningar om potentiella problem.
• Kommunikation. AI kan hjälpa till att skapa rapporter och presentationer.

Administratörens AI

• Automatisering av rutinuppgifter. AI kan automatisera uppgifter som datainmatning, e-posthantering och dokumenthantering. AI kan hjälpa till att svara på vanliga frågor och ge support.
• Informationshantering. AI kan hjälpa till att söka och organisera information. AI kan sammanfatta långa dokument och rapporter.

AI för kundservicemedarbetaren

• Chattar. AI kan användas i chattbotar för att hjälpa kunder med frågor.
• Analys av kunders mönster. AI kan analysera kunddata för att ge personliga rekommendationer, identifiera trender och öka försäljningen. AI kan användas för att skapa personliga erbjudanden och kampanjer.
• Ge svar på tillgång. AI kan optimera lagerhanteringen och förutsäga tillgång och efterfrågan och för att övervaka och spåra varor.

Ekonomens AI-verktyg

• Finansiell analys. AI kan analysera stora mängder finansiell data för att identifiera trender och mönster. AI kan förutsäga finansiella resultat och ge råd om investeringar.
• Riskhantering. AI kan identifiera och bedöma finansiella risker och utveckla strategier för att minska riskerna.
• Automatisering. AI kan automatisera uppgifter som fakturering, bokföring och rapportering.

Vad är AI? - En relevant fråga

Frågan "Vad är AI?" är relevant att ställa. Som med all teknik behöver vi förstå hur den kan nyttjas. Det är viktigt att notera att AI:s tillämpningar utvecklas snabbt, och att nya användningsområden dyker upp hela tiden. Regelbunden AI-utbildning ger därför goda förutsättningar för att personalen ska vara up-to-date med vad AI är och kan användas.

Snabbt svar på vad AI är

Ett snabbt svar på vad AI är kan sammanfattas så här: AI är en teknik som gör det möjligt för datorer att lära sig och fatta beslut på egen hand. Ytterligare förklaring ger att även om datorer kan lära sig själva, så krävs det mänsklig input för att starta och styra inlärningsprocessen. Det är vi människor som bestämmer vad datorerna ska lära sig och hur det de lär sig ska användas. Även om det kan låta komplicerat, så används AI redan idag i många delar av vårt liv, ofta utan att vi tänker på det. Det är en teknik som förändrat delar av vår värld och som fortsatt kommer att ha en stor påverkan på vår framtid. 

Tvärvetenskap och algoritmer

Artificiell intelligens (AI) är ett brett och tvärvetenskapligt fält inom datavetenskap. Det syftar till att designa, utveckla och implementera system som kan utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens. Detta innefattar förmågor som inlärning, resonemang, problemlösning, perception, språklig förståelse och generering, samt planering och beslutsfattande.

På en fundamental nivå involverar AI skapandet av algoritmer och modeller som kan bearbeta data för att identifiera mönster, dra slutsatser och göra prediktioner eller beslut. Dessa system implementeras ofta med hjälp av avancerade datastrukturer och beräkningstekniker.

Kärnan i AI

Kärnan i många moderna AI-system är maskininlärning (ML). Det är en undergren som fokuserar på att ge datorer förmågan att lära sig från data utan att vara explicit programmerade för varje specifik uppgift. Inom maskininlärning används en rad olika algoritmer, inklusive:

• Supervised learning: Modeller tränas på märkt data (input-output par) för att kunna predicera output för ny input. Exempel inkluderar linjär regression, logistisk regression, support vector machines (SVM), och beslutsträd.
• Unsupervised learning: Modeller tränas på omärkt data för att upptäcka dolda strukturer och mönster. Exempel inkluderar klustring (t.ex., k-means), dimensionsreduktion (t.ex., PCA), och association rule mining.
• Reinforcement learning: Agenter lär sig att agera i en miljö genom att maximera en belöningssignal. Detta involverar begrepp som tillstånd, handlingar, belöningar och policyer.
• En viktig utveckling inom maskininlärning är djupinlärning (DL), som använder artificiella neurala nätverk (ANN) med flera lager (därav "djup"). Dessa nätverk, inspirerade av hjärnans struktur, kan lära sig komplexa hierarkiska representationer av data. Vanliga arkitekturer inkluderar:

Andra typer av AI

Utöver maskininlärning innefattar AI även andra tekniker och metoder, såsom symbolisk AI. Detta baseras på representation av kunskap genom symboler, regler och logik. Exempel inkluderar expertsystem och regelbaserade system. Vi har även AI inom  kunskapsrepresentation och resonemang, dvs hur kunskap lagras och används för att dra slutsatser. Detta involverar ontologier, semantiska nätverk och logiska inferensmekanismer. Dessutom finns AI för planering och beslutsfattande, vilket kan vara algoritmer som kan generera handlingsplaner för att uppnå specifika mål.

Utvärdering av AI

AI-system utvärderas med hjälp av olika metriska mått. Vilket mått som används beror på uppgiften, såsom noggrannhet (accuracy), precision, återkallelse (recall), F1-score för klassificering, och mean squared error (MSE) för regression. Utvecklingen av AI drivs av tillgången till stora mängder data, framsteg inom beräkningskraft (särskilt GPU:er och specialiserad AI-hårdvara), och kontinuerlig forskning inom algoritmer och modeller.