Identifiera grundläggande AI-teknikbegrepp
Termen AI tenderar att kastas runt mycket. Du har förmodligen hört talas om maskininlärning, djupinlärning, datavetenskap, generativ AI och ansvarsfull AI. Det kanske dock inte är klart vad alla dessa termer betyder och hur de skiljer sig från varandra. I den här lektionen förtydligar vi dessa begrepp så att du kan förstå hur de gäller för ditt affärsproblem.
Vad är AI?
Artificiell intelligens (AI) är möjligheten för ett datorprogram eller en dator att efterlikna mänskligt beteende. Till exempel för att efterlikna visuella sinnen, taligenkänning, beslutsfattande, förståelse för naturligt språk och så vidare. Det är inte en teknik i sig, utan snarare ett mål som teknologer sätter upp för att imitera mänsklig intelligens.
Vad är generativ AI?
Generativ AI är en delmängd av AI. AI kan användas för att förutsäga resultat, identifiera entiteter eller klassificera dokument, bland annat. Generativ AI, även kallat GenAI, skapar dock innehåll, till exempel bilder, videor eller text. Målet är att det här AI-genererade innehållet ska vara lika användbart som alla som skapats av människor. Den här metoden är möjlig tack vare stora språkmodeller (LLM), som är komplexa AI-modeller som kan användas för ett brett spektrum av användningsfall.
Du kan till exempel använda generativ AI för att utveckla uppföljningsfrågor till ett möte, skapa en bild från text eller förklara ett skämts slaglinje, även om skämtet finns i en video.
Vad är dataforskning?
Datavetenskap är ett tvärvetenskapligt område vars syfte är att uppnå AI. Den använder många olika tekniker, främst maskininlärning och statistik. I de flesta fall är dataexperter experter som ansvarar för att lösa AI-problem.
Vad är maskininlärning?
Maskininlärning är en teknik där en maskin söker igenom många mängder data för att hitta mönster. Den här tekniken används ofta för AI-ändamål. Maskininlärning använder algoritmer som tränar en dator för att lära sig mönster baserat på differentieringsfunktioner om data. Ju mer träningsdata, desto mer exakta förutsägelser. Här följer några exempel:
- Identifiering av skräppost via e-post – Maskininlärning kan leta efter mönster där e-post har ord som "gratis" eller "garanti", e-postadressdomänen finns i en blockerad lista eller en länk som visas i text matchar inte URL:en bakom den.
- Identifiering av kreditkortsbedrägerier – Maskininlärning kan leta efter mönster som utgifterna i ett postnummer som ägaren vanligtvis inte besöker, köper ett dyrt objekt eller en plötslig shoppingrunda.
Vad är djupinlärning?
Djupinlärning är en delmängd av maskininlärning. Djupinlärning imiterar hur en mänsklig hjärna bearbetar information som ett anslutet artificiellt neuralt nätverk. Till skillnad från maskininlärning kan djupinlärning upptäcka komplexa mönster och skilja funktioner om data på egen hand. Det fungerar normalt med ostrukturerade data som bilder, text och ljud. Det är därför det kräver enorma mängder data för bättre analys och massiv databehandlingskraft för hastighet.
Till exempel kan djupinlärning användas för att upptäcka cancerceller i medicinska bilder. Djupinlärning söker igenom varje bildpunkt i bilden som indata till neurala noder. Noderna analyserar varje pixel för att filtrera bort funktioner som ser cancerframkallande ut. Varje lager av noder skickar resultaten av potentiella cancerceller till nästa lager av noder för att upprepa processen och slutligen aggregera alla resultat för att klassificera bilden. Bilden kan till exempel klassificeras som en felfri bild eller en bild med cancerframkallande funktioner.
Vad är ansvarsfull AI?
AI har en stor störande potential. Därför bör den följa de högsta etiska normerna. Ansvarsfull AI refererar till principer och bästa praxis som säkerställer att AI-arbetet är ansvarigt, inkluderande, tillförlitligt, säkert, rättvist, transparent, säkert och respekterar sekretess.
AI kan till exempel skapa en video som visar en verklig person vid ett evenemang som de inte deltog i i verkliga livet. Ansvarsfull AI innebär att inte använda den här tekniken i bedrägliga syften, eftersom det skulle äventyra deras integritet och få orättvisa konsekvenser.
Om du expanderar de primära begreppen ai, där datorer visar funktioner som vanligtvis är associerade med mänskliga funktioner, kan du se hur inlärningsmönster, tolkning av data och resonemang med data fungerar. För att uppnå detta måste vi mata in mycket data till datorn innan den kan lära sig. Dessutom skapar maskininlärning algoritmer som varierar från enkla linjära funktioner till extremt komplexa, som ett artificiellt neuralt nätverk.
Nu ska vi utforska vilka verktyg och ramverk du har tillgängliga om du vill lägga till AI i ditt företag.