AI i vardagen

Världen vi lever i idag skulle en gång ha betraktats som science fiction. AI är integrerat i nästan allt omkring oss. Här är några konkreta exempel på hur AI har smugit sig in i vår vardag:

• När din mobil berättar att bilresan kommer att ta 25 minuter med hänsyn till den aktuella trafiksituationen och rekommenderar en alternativ väg om det skett en olycka.
• När ditt digitala fotoalbum automatiskt sorterar och kategoriserar dina bilder.
• När Netflix inte bara föreslår filmer och serier baserat på vad du gillar, utan också ändrar omslagsbilderna för att fånga ditt intresse.
• När du frågar Siri eller Google-assistenten om vädret, och den svarar med en platsanpassad prognos för just den dagen, utan att du nämnt var du är eller specifikt att du vill ha vädret för just idag.
• När ditt betalkort automatiskt spärras vid ovanliga köpbeteenden.
• När du gör en sökning på Google och får exakt rätt resultat, medan någon annan med samma sökfras får helt andra sidor.
• När du använder Google Translate och översätter något i realtid, oavsett vilket språk du talar eller vill översätta till.
• När din mejlkorg filtrerar bort oönskad skräppost.
• När du åker i ett självkörande fordon.
• När du handlar online och ett avancerat logistiksystem sätter igång i bakgrunden, från paketets sortering till optimering av leveransrutter.
• När robotdammsugaren städar hemmet helt självständigt.
• När ditt arbete skickas in och systemet varnar för eventuellt plagiat.
• När du låser upp din telefon med fingeravtryck eller ansiktsigenkänning.
• När du letar efter en jacka online och sedan ser annonser för just den jackan på alla dina sociala medier.
• När du interagerar med chatbotar på olika webbplatser.

Hur är allt detta möjligt? ”Intelligenta beteenden” bygger på datorernas förmåga att analysera och lära sig av data, och sedan tillämpa den kunskapen för att utföra specifika uppgifter. Enligt Wikipedia definieras artificiell intelligens som ”förmågan hos datorprogram och robotar att efterlikna människors och djurs naturliga intelligens, särskilt kognitiva funktioner som att lära av erfarenheter, förstå naturligt språk, lösa problem och planera handlingar.” För att uppnå detta använder vi flera tekniker.

En snabbguide till AI-tekniker i vardagen.

Supervised learning och unsupervised learning är två huvudsakliga tillvägagångssätt för maskininlärning, en del av AI som handlar om att träna datorer att känna igen mönster och fatta beslut baserat på data. Här är en förklaring av båda:

Supervised Learning (Övervakad inlärning) – I supervised learning tränas en AI-modell med hjälp av en dataset som är märkt, vilket innebär att varje datapunkt redan har en korrekt svarsetikett. Modellen får lära sig sambandet mellan input (data) och den förväntade output (etikett). Efter att ha tränats på denna märkta data kan modellen göra förutsägelser eller klassificera nya, osedda datapunkter baserat på vad den har lärt sig.

• Exempel:
  • En e-postsorteringsmodell tränas på ett dataset där mejl är markerade som ”spam” eller ”inte spam”. När modellen stött på tillräckligt många exempel kan den börja klassificera nya mejl som antingen spam eller inte.
  • En bildigenkänningsmodell tränas på bilder av djur där varje bild är märkt med rätt djur (hund, katt, etc.). När modellen har lärt sig detta kan den identifiera djur i nya bilder.
• Användningsområden:
  • Klassificering (t.ex. bild- eller textklassificering)
  • Regression (t.ex. förutsägelse av huspriser baserat på tidigare data)

Unsupervised Learning (Oövervakad inlärning)- I unsupervised learning används en dataset som inte är märkt, vilket innebär att det inte finns några fördefinierade svar eller etiketter. Modellen försöker identifiera mönster eller strukturer i datan på egen hand. Denna metod används ofta för att upptäcka dolda samband eller för att gruppera liknande datapunkter utan mänsklig vägledning.

• Exempel:
  • En kundanalysmodell kan använda unsupervised learning för att identifiera grupper av kunder med liknande köpbeteenden, utan att dessa grupper var kända från början.
  • Ett system för att analysera stora mängder text kan hitta teman eller kategorier som liknar varandra, även om ingen tidigare har märkt upp texten.
• Användningsområden:
  • Klustring (gruppering av liknande datapunkter, t.ex. kundsegmentering)
  • Dimensionell reduktion (förenkla data genom att reducera antalet variabler utan att förlora för mycket information)

Skillnader

• Märkningskrav: Supervised learning kräver märkta data, medan unsupervised learning fungerar med omärkta data.
• Mål: Supervised learning lär sig att förutsäga eller klassificera baserat på tidigare exempel. Unsupervised learning syftar till att upptäcka dolda mönster eller strukturer i datan.
• Typ av problem: Supervised learning är användbart när det finns tydliga input-output-relationer, medan unsupervised learning används när man vill utforska eller förstå datans struktur.

Tillämpningar

• Supervised Learning används ofta inom områden där det finns en tydlig förväntad utdata, t.ex. i sjukvårdsdiagnoser, bildklassificering eller förutsägelser av försäljningssiffror.
• Unsupervised Learning används inom kundsegmentering, dataanalys, marknadsföring och mönsterigenkänning.

Båda metoderna är viktiga verktyg inom AI, och valet mellan dem beror på vilken typ av data som finns tillgänglig och vad du vill uppnå med analysen.

 

Kunskapsrepresentation inom AI är en gren som handlar om hur information och data struktureras och lagras i en form som en dator kan förstå och bearbeta. Det syftar till att skapa en modell av världen eller ett specifikt domänområde som gör det möjligt för en AI att förstå, resonera och fatta beslut på ett intelligent sätt.

Varför är kunskapsrepresentation viktig? Kunskap är grunden för intelligent beteende. För att en AI ska kunna förstå och agera på komplexa uppgifter, måste den först representera kunskap på ett sätt som är användbart och effektivt för datorer att bearbeta. Detta inkluderar inte bara fakta, utan också regler, relationer, koncept och den underliggande strukturen i informationen.

Komponenter i Kunskapsrepresentation

1. Fakta: Enkla data eller uttalanden om världen, till exempel ”Stockholm är huvudstaden i Sverige.”
2. Regler: Logiska samband som beskriver hur olika fakta hänger ihop, exempelvis ”om något är ett däggdjur och har vingar, då är det en fladdermus.”
3. Koncept och kategorier: Sätt att gruppera liknande saker, som att identifiera att både hundar och katter är djur.
4. Relationer: Hur objekt eller begrepp är relaterade till varandra, som i förhållandet mellan en bil och dess förare, eller en chef och dess anställda.
5. Semantik: Förståelse av innebörden av ord och hur de kan kombineras. AI måste kunna förstå hur ord och uttryck används i olika kontexter för att ge relevanta svar.

Exempel på tekniker för kunskapsrepresentation

1. Semantiska nätverk: En grafstruktur där noder representerar objekt eller begrepp, och kanter representerar relationer mellan dem. Till exempel kan ”hund” vara en nod som har en relation till ”djur” via kanten ”är en typ av”.
2. Ontologier: En ontologi är en strukturerad modell av kunskap som definierar begrepp och deras relationer inom ett specifikt område. Den används ofta inom expert- och rådgivningssystem.
3. Produktionsregler: En metod som består av regler i form av ”om-och-då”-satser, till exempel ”om temperaturen är under 0 grader, då kommer det att snöa.”
4. Logik: Används för att representera och dra slutsatser baserat på fakta och regler. T.ex. predikatlogik är vanligt för att uttrycka mer komplexa samband, som att ”för alla människor gäller att om de är föräldrar, så har de minst ett barn.”
5. Ramar (frames): En struktur som används för att representera objekt och deras egenskaper. En ram för en bil kan till exempel innehålla attribut som ”färg”, ”modell”, ”ägare” och ”motortyp”.

Exempel på användning i AI

• Fråga-svar-system: När du frågar en röstassistent som Alexa eller Google Home en fråga, exempelvis ”Vad blir det för väder imorgon?”, används kunskapsrepresentation för att förstå att ”imorgon” är en dag och att du frågar om väderprognosen på din plats.
• Expert- och rådgivningssystem: Dessa system använder kunskapsrepresentation för att efterlikna mänskligt tänkande och fatta beslut i specifika områden, som sjukvårdsdiagnoser eller teknisk felsökning.
• Naturligt språkförståelse: När AI tolkar meningar och konversationer, måste det förstå relationer mellan ord och koncept. Till exempel, att när någon säger ”ge mig en kopp kaffe”, så är ”kaffe” något man kan dricka, och ”ge” är en handling som involverar överlämning av objekt.

Sammanfattning: Kunskapsrepresentation handlar om att skapa modeller som gör det möjligt för AI-system att förstå och resonera kring den information de behandlar. Det är avgörande för många intelligenta system, från chatbots och röstassistenter till expert- och beslutsstödsystem, där korrekt tolkning och bearbetning av data är nödvändig för att leverera relevanta och användbara svar eller beslut.

 

Deep learning är en gren av maskininlärning där artificiella neurala nätverk med många lager (därav ”deep”) används för att analysera och lära sig från stora mängder data. Det är en av de mest avancerade och kraftfulla teknikerna inom artificiell intelligens (AI), inspirerad av hur människans hjärna fungerar.

Hur fungerar deep learning? Deep learning bygger på artificiella neurala nätverk (ANN), som är matematiska modeller konstruerade för att simulera hur neuroner i hjärnan bearbetar information. Ett sådant nätverk består av flera lager av neuroner (eller noder), där varje lager omvandlar och bearbetar information innan den skickas vidare till nästa lager.

1. Ingångsdata (Input layer): Det första lagret som tar emot data, som en bild eller en ljudfil. Detta data delas upp i mindre bitar, som kan vara pixlar för en bild eller ljudvågor för ett ljudklipp.
2. Dolda lager (Hidden layers): Dessa lager gör det ”djupa” i deep learning. De dolda lagren bearbetar och analyserar information från ingångslagret genom att väga olika attribut av datan, exempelvis mönster, strukturer eller signaler. Ett djupt nätverk kan ha hundratals dolda lager, vilket gör det möjligt att upptäcka mycket komplexa samband och mönster i datan.
3. Utgångsdata (Output layer): Det sista lagret som producerar nätverkets slutgiltiga resultat, till exempel att klassificera en bild som ”katt” eller ”hund”, eller att förutsäga nästa ord i en mening.

Viktiga egenskaper hos deep learning

1. Självlärande från data: Deep learning-nätverk tränas på stora mängder data, ofta med hjälp av en metod som kallas ”supervised learning”, där de får exempel och rätt svar. Med tiden lär sig nätverket att känna igen mönster i datan, utan att behöva specifika regler eller instruktioner.
2. Automatisk funktionsextrahering: Traditionella maskininlärningsmetoder kräver ofta att människor manuellt identifierar vilka ”funktioner” eller egenskaper i datan som är viktiga. I deep learning identifierar nätverket själv de mest relevanta funktionerna, vilket gör processen mer automatiserad och flexibel.
3. Kräver stora datamängder och beräkningskraft: För att ett deep learning-system ska kunna träna och prestera bra, kräver det ofta stora mängder data och hög beräkningskapacitet, som kan uppnås med hjälp av grafikkort (GPU) eller andra specialiserade hårdvaror.

Vanliga användningsområden för deep learning

1. Bildigenkänning: Deep learning används för att analysera och klassificera bilder. Ett vanligt exempel är hur Facebook automatiskt känner igen ansikten i foton, eller hur självkörande bilar kan upptäcka och identifiera objekt som vägskyltar och fotgängare.
2. Talsyntes och taligenkänning: Assistent-tjänster som Siri, Alexa och Google Assistant använder deep learning för att förstå och generera tal. Det hjälper också till vid omvandling av ljud till text och vice versa.
3. Maskinöversättning: Google Translate och andra översättningstjänster använder deep learning för att förbättra sina språkmodeller och tillhandahålla mer naturliga och korrekta översättningar mellan olika språk.
4. Spel och konkurrensstrategi: Deep learning har använts för att utveckla AI som kan slå mänskliga världsmästare i komplexa spel som schack och Go, genom att analysera miljontals möjliga drag och strategier.
5. Medicin och hälsa: AI-baserade deep learning-system kan analysera röntgenbilder, skanna medicinska bilder och identifiera sjukdomar, som cancer, med högre noggrannhet än mänskliga experter i vissa fall.
6. Textgenerering och språkförståelse: Deep learning-modeller som OpenAIs GPT-4 (som jag bygger på) används för att generera sammanhängande text, svara på frågor och skapa konversationer som är meningsfulla och kontextuella.

Exempel på tekniker inom deep learning

1. Konvolutionella neurala nätverk (CNNs): Används främst för bildbehandling. De fokuserar på att identifiera spatiala relationer i bilder, som kanter, former och texturer, för att känna igen objekt.
2. Recurrent neurala nätverk (RNNs): Dessa är designade för att hantera sekventiell data, som text eller ljud. RNNs har ”minne” över tid, vilket gör dem användbara för applikationer som språkmodellering eller tidsserieförutsägelser.
3. Generative adversarial networks (GANs): Två nätverk som tävlar mot varandra, ett som genererar data och ett som bedömer om data är äkta eller falsk. GANs används för att skapa allt från fotorealistiska bilder till musik eller konst.

Sammanfattning: Deep learning är en kraftfull och dynamisk AI-teknik som gör det möjligt för datorer att analysera och lära sig från stora mängder data. Med dess kapacitet att automatiskt extrahera funktioner och upptäcka komplexa mönster, har det blivit avgörande inom områden som bild- och röstigenkänning, maskinöversättning, och medicinsk diagnostik. Det kräver dock mycket datorkraft och stora mängder data för att träna och implementera effektivt.

 

Källa: Rise och Wikipedia