Hvad er AI (Artificial intelligence)?
AI (artificial intelligence/kunstig intelligens) er en gren af datalogien, som beskæftiger sig med udvikling af algoritmer og systemer, der kan udføre opgaver, som typisk kræver menneskelig intelligens, f.eks. visuel opfattelse, talegenkendelse, beslutningstagning og sprogoversættelse.
-
06 jun 2024
-
8 min
-
Anders Tidemand
Hvordan fungerer kunstig intelligens (AI)?
AI fungerer ved at bruge en kombination af maskinlæringsalgoritmer, computer vision, sprogteknologi og robotteknologi til at sætte maskiner i stand til at udføre opgaver, der typisk ville kræve menneskelig intelligens. Maskinlæringsalgoritmer gør det muligt for AI-systemer at lære af data og komme med forudsigelser eller beslutninger uden at være eksplicit programmeret til at gøre det. Computer vision gør det muligt for maskiner at forstå og behandle billeder og videoer. Sprogteknologi gør det muligt for maskiner at forstå, fortolke og generere menneskeligt sprog. Robotteknologi gør det muligt for AI-systemer at interagere med den fysiske verden. Kombinationen af disse teknologier gør det muligt for AI-systemer at udføre komplekse opgaver som f.eks. billedklassificering og talegenkendelse, ligesom det muliggør selvkørende biler.
Målet med AI-forskning er at skabe maskiner, der kan udføre opgaver, som normalt ville kræve menneskelig intelligens, såsom indlæring, problemløsning og mønstergenkendelse.
Hvornår begyndte AI, og hvordan udviklede det sig derefter?
Selv om mange betragter Claude Shannon og Alan Turings arbejde før Anden Verdenskrig som oprindelsen til AI, bør AI's oprindelse spores tilbage til 1950'erne, hvor forskere for første gang begyndte at udforske ideen om at bruge computere til at udføre opgaver, der typisk kræver menneskelig intelligens, såsom indlæring, problemløsning og beslutningstagning. I 1956 blev der afholdt en skelsættende konference om AI på Dartmouth College i USA, som i vid udstrækning betragtes som fødestedet for AI som fagområde. På denne konference foreslog en gruppe forskere at skabe "tænkende maskiner", der kunne udføre opgaver som at forstå sprog, genkende objekter og løse problemer.
I de følgende årtier gjorde AI-forskningen store fremskridt med vigtige udviklinger inden for områder som ekspertsystemer, der var designet til at efterligne menneskelige eksperters beslutningsevner, og sprogteknologi, som gjorde det muligt for computere at forstå og generere menneskeligt sprog.
I slutningen af 1980'erne og begyndelsen af 1990'erne oplevede AI-forskningen en periode med afmatning, der ofte omtales som "AI-vinteren". Men fremskridt inden for computerhardware og tilgængeligheden af store mængder data satte scenen for en genopblomstring af AI-forskningen i slutningen af 1990'erne og begyndelsen af 2000'erne.
I de senere år har AI gjort bemærkelsesværdige fremskridt, drevet af fremskridt inden for maskinlæringsalgoritmer, såsom deep learning, og tilgængeligheden af store mængder data og beregningsressourcer. I dag bruges AI i en lang række applikationer, fra selvkørende biler og virtuelle personlige assistenter til medicinsk diagnose og finansielle prognoser.
AI-området fortsætter med at udvikle sig og gøre fremskridt, og der sker hele tiden nye gennembrud og innovationer. I takt med at teknologien udvikler sig, er det sandsynligt, at AI vil fortsætte med at spille en stadig vigtigere rolle i vores dagligdag og i en lang række brancher.
Hvordan adskiller AI sig fra konventionel programmering?
AI og konventionel programmering er forskellige på flere måder:
- Fremgangsmåde
Konventionel programmering indebærer, at man skriver kode til at løse specifikke problemer ved hjælp af et sæt regler og algoritmer. AI bruger derimod maskinlæringsalgoritmer, der gør det muligt for systemer at lære af data og forbedre deres ydeevne over tid uden at blive eksplicit programmeret. - Menneskelig involvering
I konventionel programmering skal programmøren manuelt skrive kode og angive regler, som systemet skal følge. Med AI kan systemet lære af data og træffe beslutninger på egen hånd med begrænset eller ingen menneskelig indgriben. - Problemløsning
Konventionel programmering kan kun løse problemer, som den eksplicit er programmeret til at løse. AI kan derimod løse problemer, den aldrig er stødt på før, ved at lære af data. - Fleksibilitet
Konventionel programmering er mindre fleksibel, da den kun kan udføre de specifikke opgaver, den er programmeret til at udføre. AI-systemer kan derimod tilpasse sig nye situationer og opgaver ved at lære af data.
Alt i alt er konventionel programmering stadig meget udbredt, men kunstig intelligens bliver stadig vigtigere, da den giver en mere kraftfuld og fleksibel tilgang til at løse komplekse problemer.
Hvad afhænger effektiviteten af AI af?
Effektiviteten af AI afhænger af flere faktorer, herunder:
- Datakvalitet og -mængde
Kvaliteten og mængden af de træningsdata, som AI-systemer udsættes for, er afgørende for deres præstation. AI-systemer lærer af de data, de trænes på, så hvis dataene er partiske, ufuldstændige eller unøjagtige, vil AI-systemets ydeevne være dårlig. - Algoritme design
Designet af de maskinlæringsalgoritmer, der bruges af AI-systemer, kan i høj grad påvirke deres ydeevne. Forskellige algoritmer har forskellige styrker og svagheder, så det er afgørende at vælge den rigtige algoritme til opgaven. - Beregningsmæssige ressourcer
AI-systemer kræver ofte store mængder computerkraft, især til opgaver som deep learning, hvor store neurale netværk trænes. Tilgængeligheden og kvaliteten af beregningsressourcer kan påvirke AI-systemers ydeevne. - Menneskelig ekspertise
Inddragelse af menneskelige eksperter i udvikling, træning og evaluering af AI-systemer kan have en betydelig indvirkning på deres effektivitet. Menneskelig ekspertise er især vigtig for opgaver som datamærkning og modelvalg, hvor der er brug for menneskelig dømmekraft. - Implementering i den virkelige verden
Anvendelsen af AI-systemer i den virkelige verden kan blive påvirket af faktorer som databeskyttelse, sikkerhed og overholdelse af lovgivningen. At sikre, at AI-systemer implementeres på en ansvarlig og etisk måde, kan påvirke deres samlede effektivitet.
Det er nogle af de vigtigste faktorer, der kan påvirke effektiviteten af AI-systemer. Ved at tage disse faktorer i betragtning kan organisationer forbedre AI-systemernes ydeevne og pålidelighed og maksimere deres potentielle effekt.
Hvad er de vigtigste ting, som AI kan gøre?
Nogle af de vigtigste anvendelser af AI er:
- Billed- og talegenkendelse
AI kan bruges til at identificere objekter og personer i billeder og videoer samt til at transskribere og oversætte tale til tekst. - Sprogteknologi (natural language processing)
AI kan bruges til at analysere, forstå og generere menneskeligt sprog, så maskiner kan kommunikere med mennesker på en mere menneskelignende måde. - Anbefalingssystemer
AI kan bruges til at analysere data om folks præferencer og adfærd for at give personlige anbefalinger, f.eks. om produkter eller film. - Selvkørende biler
AI kan bruges til at udvikle selvkørende biler, der kan navigere på vejene, undgå forhindringer og træffe beslutninger i realtid. - Opdagelse af svindel
AI kan bruges til at identificere og forhindre svigagtige aktiviteter som f.eks. kreditkortsvindel ved at analysere mønstre i store mængder data. - Sundhedsvæsenet
AI kan bruges til at analysere medicinske billeder, f.eks. røntgenbilleder og MR-scanninger, for at hjælpe læger med at diagnosticere sygdomme og udvikle personlige behandlingsplaner. - Kundeservice
AI kan bruges til at udvikle chatbots, der kan hjælpe kunderne med at besvare spørgsmål og løse problemer, hvilket reducerer behovet for menneskelige kundeservicemedarbejdere.
Dette er blot nogle få eksempler på de mange potentielle anvendelser af AI. Efterhånden som teknologien fortsætter med at udvikle sig, er det sandsynligt, at AI vil spille en stadig vigtigere rolle i en lang række brancher.
Hvad er svag og stærk AI? Hvordan hænger disse begreber sammen med Narrow og Broad AI?
Svag AI kaldes også Narrow AI eller Artificial Narrow Intelligence (ANI). Det er AI, der er trænet og fokuseret til at udføre specifikke opgaver. Uanset hvilken AI, der omgiver os i dag, er det Narrow AI. Brugen af tillægsordet 'svag' er egenlig en dårlig beskrivelse. Narrow AI understøtter faktisk mange robuste applikationer som Alexa, Siri, selvkørende biler mv.
På den anden side kaldes Artificial General Intelligence (AGI) og Artificial Super Intelligence (ASI) for Strong AI eller Broad AI. I dag er AGI eller General AI stadig en teoretisk form for AI. Det er tænkt som et stadie i udviklingen af AI, hvor en maskine vil have en intelligens, der svarer til menneskets. Med andre ord vil den have selvbevidsthed og evnen til at planlægge fremtiden. Kunstig superintelligens (ASI) er en endnu mere avanceret form for AI. Den forventes at overgå den menneskelige hjernes intelligens og evner.
I de fleste tilfælde skriver AI-systemer ikke deres egne algoritmer. I stedet skaber menneskelige udviklere og forskere de algoritmer, der bruges i AI-systemer. Disse algoritmer fungerer som den ramme, der styrer AI-systemets adfærd og beslutningstagning.
AI-algoritmer er designet til at behandle og analysere data, udtrække mønstre og komme med forudsigelser eller beslutninger baseret på disse data. Valget af algoritme afhænger af det specifikke problem eller den aktuelle opgave, da forskellige algoritmer er bedre egnet til forskellige typer problemer. For eksempel bruges neurale netværk ofte til opgaver som billedgenkendelse, mens beslutningstræer bruges til klassificeringsopgaver.
AI-systemer genererer typisk ikke deres egne algoritmer, men de kan lære og optimere deres ydeevne ved at justere interne parametre og vægte. Gennem en træningsproces, kan AI-systemer analysere træningsdata og automatisk justere algoritmens parametre for at forbedre deres nøjagtighed eller ydeevne på en bestemt opgave. Denne læringsproces foregår ofte ved hjælp af teknikker som supervised learning, unsupervised learning eller reinforcement learning.
Det er værd at bemærke, at der er igangværende forskning inden for automatiseret maskinlæring (AutoML), som har til formål at udvikle algoritmer, der automatisk kan søge, vælge og optimere designet af AI-algoritmer. Disse bestræbelser søger at automatisere nogle aspekter af algoritmevalg og -konfiguration, men udviklingen af helt nye algoritmer af AI-systemer er fortsat et område, der primært drives af menneskelig ekspertise og kreativitet.
Der er ingen praktiske beviser for eksistensen af stærk AI i den nuværende verden. Selv om seriøse forskere og videnskabsfolk arbejder med emnet, hører det stadig til i science fiction-regi.
Hvad er forskellen mellem traditionel AI og generativ AI?
Traditionel AI og generativ AI er to forskellige tilgange til kunstig intelligens, hver med sine egne karakteristika og anvendelsesmuligheder. En punktliste over deres forskelle ville være:
Traditionel AI (også kendt som regelbaseret eller klassisk AI):
- Fremgangsmåde
Traditionel AI fokuserer på at bruge foruddefinerede regler og algoritmer til at løse specifikke problemer. Disse regler er typisk skabt af menneskelige eksperter og programmører baseret på deres viden om problemdomænet. - Krav til data
Traditionel AI er afhængig af strukturerede data og foruddefinerede input. Den fungerer ud fra eksplicitte regler og foruddefinerede beslutningsprocesser. - Begrænsninger
Traditionel AI kan have problemer, når den står over for komplekse, tvetydige eller usikre situationer, som ikke eksplicit er dækket af de foruddefinerede regler. Det kræver ofte menneskelig indgriben at opdatere reglerne, når der opstår nye scenarier. - Eksempler
Ekspertsystemer, regelbaserede beslutningssystemer, skakspilsprogrammer med foruddefinerede regler og tidlige systemer til sprogteknologi.
Generativ AI (også kendt som deep learning eller neural netværksbaseret AI):
- Fremgangsmåde
Generativ AI fokuserer på at lære mønstre og generere nyt indhold baseret på træningsdata. Den bruger neurale netværk, især deep learning modeller, til at behandle store mængder data og komme med forudsigelser eller generere nye output. - Krav til data
Generativ AI kræver store mængder træningsdata, typisk ustrukturerede eller umærkede data, for at lære mønstre og generere nyt indhold. Den lærer af data uden eksplicitte regler eller foruddefinerede beslutningsprocesser. - Kapacitet
Generativ AI kan håndtere komplekse, tvetydige og usikre situationer ved at lære af data og komme med probabilistiske forudsigelser eller generere nyt indhold baseret på indlærte mønstre. - Eksempler
Billed- og videogenerering, tekstgenerering, musikkomposition, talesyntese og opgaver inden for sprogteknologi som maskinoversættelse og sentimentanalyse.
Konklusionen er, at traditionel AI er afhængig af foruddefinerede regler og algoritmer til at løse problemer, mens generativ AI udnytter store mængder træningsdata og neurale netværk til at lære mønstre og generere nyt indhold. Traditionel AI er velegnet til veldefinerede problemdomæner med eksplicitte regler, mens generativ AI udmærker sig ved opgaver, der kræver mønstergenkendelse, indholdsgenerering og håndtering af komplekse og usikre situationer.
Hvad er de etiske spørgsmål i forbindelse med AI?
De etiske spørgsmål i forbindelse med AI omfatter:
- Fordomme og diskrimination
AI-algoritmer kan videreføre og forstærke eksisterende samfundsmæssige fordomme, hvilket fører til ulige resultater. - Privatliv og databeskyttelse
AI er afhængig af store mængder persondata, hvilket rejser spørgsmål om, hvem der ejer og kontrollerer disse data, og hvordan de bruges. - Automatisering af jobs
AI har potentiale til at automatisere mange job, hvilket kan resultere i udbredt arbejdsløshed. - Ansvar og ansvarlighed
Det kan være svært at afgøre, hvem der er ansvarlig for AI-systemers handlinger, især i situationer, hvor disse systemer forårsager skade. - Gennemsigtighed
AI-algoritmer kan være svære at forstå og fortolke, hvilket kan begrænse tilliden til deres beslutninger og resultater. - Algoritmisk retfærdighed
AI-systemer kan forstærke eksisterende uligheder og fastholde uretfærdige resultater, hvis de ikke er designet og testet for retfærdighed. - Autonome våben
Udviklingen af autonome våben rejser spørgsmål om ansvarlighed, beslutningstagning og brug af dødelig magt. - Menneskelig forbedring
AI har potentiale til at forbedre menneskets evner, men det rejser spørgsmål om, hvad det vil sige at være menneske, og hvilke konsekvenser det har, når grænsen mellem menneske og maskine udviskes.
Test og evaluering af UX-design er en mangesidet proces, der omfatter en række metoder, som hver især giver unik indsigt i brugeroplevelsen. Ved at kombinere disse tilgange og løbende søge brugerfeedback kan designere forfine og optimere digitale produkter, så de imødekommer målgruppens skiftende behov og forventninger. Ved at integrere test og evaluering i designets livscyklus sikrer man en brugercentreret tilgang, som i sidste ende fører til mere succesfulde og tilfredsstillende digitale oplevelser.
Hvad er det ypperste inden for AI?
Toppen af AI bør være et spektrum af evner, hvor de højeste er AGI og ASI.
AGI refererer til en avanceret form for AI, der kan forstå, lære og anvende viden på tværs af forskellige opgaver, i lighed med intelligens på menneskeligt niveau. AGI-systemer skal være alsidige og i stand til at overføre færdigheder fra et domæne til et andet uden at kræve væsentlig omprogrammering. Opnåelse af AGI vil revolutionere forskellige områder og give mulighed for mere sofistikeret problemløsning, automatisering af komplekse opgaver og gennembrud inden for videnskabelig forskning.
På den anden side repræsenterer ASI et niveau af AI, der overgår menneskelig intelligens på tværs af alle domæner. En sådan superintelligent AI ville have kapacitet til at udkonkurrere hele den menneskelige befolknings kollektive kognitive evner. Begrebet ASI giver anledning til betydelige etiske og eksistentielle bekymringer, da det kan føre til uforudsigelige konsekvenser eller udfordringer med at kontrollere en så kraftfuld enhed.
Udsigterne for AGI/ASI er stadig usikre og genstand for megen debat blandt eksperter inden for kunstig intelligens. Nogle mener, at AGI og endda ASI er muligt og kan føre til betydelige fremskridt inden for områder som medicin, transport og kommunikation. Andre er mere skeptiske og fremhæver de mange tekniske udfordringer, der skal overvindes, før AGI (uden ASI overhovedet er med i overvejelserne!) kan blive en realitet. Derudover er der etiske spørgsmål forbundet med AGI, og mange mennesker ønsker ikke at bringe teknologien op på et så avanceret niveau.
