Når du kjøper via tilknyttede lenker på nettstedet vårt, kan vi motta en provisjon uten ekstra kostnad for deg. Les mer om 
Hva er svak AI?
Svak kunstig intelligens (svak AI) er en tilnærming til forskning på og utvikling av kunstig intelligens (AI) som tar utgangspunkt i at AI er og alltid vil være en simulering av menneskelig kognitiv funksjon, og at datamaskiner bare kan se ut som om de tenker, men ikke er bevisste i ordets egentlige forstand. Svak kunstig intelligens handler bare ut fra og er bundet av de reglene den er pålagt, og den kan ikke gå utover disse reglene.
Et godt eksempel på svak AI er karakterer i et dataspill som opptrer troverdig innenfor rammene av spillkarakteren, men som ikke kan gjøre noe utover det.
Svak kunstig intelligens er en form for kunstig intelligens som er spesielt utviklet for å være fokusert på en snever oppgave og for å virke svært intelligent i den. Det står i kontrast til sterk AI, der en AI er i stand til å utføre alle kognitive funksjoner som et menneske kan ha, og i bunn og grunn ikke er forskjellig fra et ekte menneskesinn. Svak kunstig intelligens blir aldri oppfattet som en generell intelligens, men snarere som en konstruksjon som er designet for å være intelligent i den snevre oppgaven den er satt til å utføre.
Svak kunstig intelligens er også kjent som smal kunstig intelligens.
Nøkkelpunkter
- Svak AI er god til å håndtere ting som virtuelle assistenter og anbefalingssystemer, men den forstår faktisk ikke hva den gjør.
- Den kan ikke tenke utenfor programmeringen, så hvis noe uventet dukker opp, kan den ikke håndtere det på samme måte som et menneske.
- Svake AI-systemer er (eller er i) ting som kundeservice-roboter, systemer for svindeloppdagelse og dataverktøy for helsevesenet.
- Automatisering av repetitive oppgaver hjelper bedrifter med å kutte kostnader, men det fungerer bare godt hvis det er trent på gode data.
- Det er en reell bekymring for tap av arbeidsplasser og personvernproblemer, siden AI er så avhengig av å håndtere store mengder data.
- Se hele listen
Utviklingen av svak AI
Svak kunstig intelligens har kommet langt siden 1950-tallet, da dataforskere først begynte å leke med tanken om å få maskiner til å utføre spesifikke oppgaver. Den gang handlet det mest om enkle programmer som IBMs tidlige sjakkprogramvare, som kunne følge et sett med regler for å spille spillet. På 1960-tallet så vi ankomsten av enkle chatboter som ELIZA, som kunne etterligne samtaler ved hjelp av enkel mønstermatching. Disse tidlige forsøkene var ganske enkle, men banet vei for det som kom etterpå.
Et stort vendepunkt var på 1990-tallet da IBMs Deep Blue klarte å slå verdensmesteren i sjakk, Garry Kasparov. Det var en stor begivenhet fordi det viste at kunstig intelligens kunne utkonkurrere mennesker i spesialiserte oppgaver. På begynnelsen av 2000-tallet tok maskinlæring (ML) av, noe som gjorde det mulig for datamaskiner å lære og forbedre seg ut fra data i stedet for bare å følge forhåndsprogrammerte regler.
Spoler vi frem til i dag, er svak AI overalt. Virtuelle assistenter som Siri og Google Assistant kan forstå stemmen din og svare ganske nøyaktig. I finansverdenen hjelper AI med å fange opp falske transaksjoner, og i helsevesenet brukes den til å analysere medisinske bilder og hjelpe til med å stille diagnoser.
I dag er svak kunstig intelligens god til å håndtere spesifikke oppgaver, noe som gjør ting mer effektivt på områder som kundesupport, finans og helsevesen.
Slik fungerer svak kunstig intelligens
Svak AI bruker teknologier som maskinlæring og naturlig språkbehandling (NLP) til å håndtere spesifikke oppgaver.
Med maskinlæring lærer disse systemene av mønstre i data. Et spamfilter tar for eksempel utgangspunkt i tidligere e-poster for å avgjøre om en ny melding er spam. Naturlig språkbehandling er det som driver for eksempel chatboter eller virtuelle assistenter, slik at de kan forstå og svare på det du sier.
Men det finnes grenser. Svak AI «forstår» faktisk ikke noe som helst – den er bare veldig god til å oppdage mønstre. Den kan ikke resonnere eller tenke utenfor boksen. En virtuell assistent kan for eksempel gi deg en påminnelse, men den forstår ikke den faktiske meningen bak forespørselen din.
Teknologien er avhengig av algoritmer som beslutningstrær, nevrale nettverk og støttevektormaskiner. Disse er gode til spesifikke oppgaver, men kan ikke tilpasse seg noe nytt uten å bli omskolert.
Sterk AI vs. svak AI
Hva er forskjellen mellom sterk og svak AI? Hovedforskjellen ligger i egenskapene deres.
| Aspekt | Sterk AI | Svak AI |
|---|---|---|
| Formål | Å replikere menneskelig intelligens på tvers av ulike oppgaver. | Utformet kun for spesifikke oppgaver. |
| Evne | Lærer, resonerer og tilpasser seg med menneskelignende kognisjon. | Følger programmerte instruksjoner uten ekte forståelse. |
| Nåværende status | Teoretisk, ikke oppnådd i eksisterende systemer. | Utstrakt brukt i dag i applikasjoner. |
| Eksempler | Det finnes foreløpig ingen eksempler på sterk AI. | Virtuelle assistenter (Siri, Alexa), innholdsgeneratorer, anbefalingssystemer, bildegjenkjenningsverktøy. |
Anvendelser av svak AI i den virkelige verden
Et veldig godt eksempel på svak AI er Apples Siri, som har Internett bak seg som en kraftig database. Siri virker svært intelligent, siden den er i stand til å føre en samtale med mennesker og til og med komme med spydige bemerkninger og noen vitser, men i virkeligheten fungerer den på en svært snever, forhåndsdefinert måte. At funksjonen er «snever», viser seg imidlertid ved at den gir unøyaktige resultater når den deltar i samtaler som den ikke er programmert til å svare på.
Roboter som brukes i produksjonsprosessen, kan også virke svært intelligente på grunn av nøyaktigheten og det faktum at de utfører svært kompliserte handlinger som kan virke uforståelige for et normalt menneskesinn. Men det er så langt intelligensen strekker seg; de vet hva de skal gjøre i de situasjonene de er programmert for, og utenom det har de ingen mulighet til å avgjøre hva de skal gjøre. Selv AI som er utstyrt for maskinlæring, kan bare lære og anvende det den lærer på det området den er programmert for.
Fordeler og ulemper med svak AI
La oss se nærmere på noen av fordelene og ulempene med svak AI.
- Flott til å håndtere repeterende oppgaver, noe som sparer tid og frigjør folk til mer komplekst arbeid
- På områder som kundesupport kan bruk av kunstig intelligens til enkle henvendelser redusere utgiftene
- Bedrifter kan håndtere mer arbeid uten å måtte ansette ekstra personale, noe som gjør det lettere å vokse
- Den «forstår» faktisk ikke konteksten – den følger bare mønstre basert på det den har lært
- Hvis dataene den lærer av, ikke er gode, blir heller ikke resultatene gode
- Automatisering av jobber kan føre til færre stillinger for mennesker, noe som gir grunn til bekymring for tap av arbeidsplasser og konsekvensene for arbeidstakerne
Svake AI-begrensninger
Konklusjon
Den enkle definisjonen av svak AI er en kunstig intelligens som er god til å automatisere spesifikke oppgaver, som å kjøre virtuelle assistenter eller anbefale hva du skal se på neste gang. Den får jobben gjort raskt og effektivt, men den er ganske begrenset – den kan egentlig ikke forstå eller tilpasse seg utover det den er opplært til å gjøre.
Fremover vil vi se at svak AI blir enda bedre på denne typen avgrensede oppgaver, noe som vil hjelpe bedrifter med å automatisere flere ting. Men den kommer ikke til å nå opp til menneskelig tenkning. Den virkelige utfordringen blir å sørge for at den ikke går på bekostning av personvernet eller tar bort for mange jobber.
Ofte stilte spørsmål
Hva er svak AI i enkle ordelag?
Er ChatGPT en svak AI?
Er Siri en svak AI?
Hvorfor er Alexa en svak AI?
Referanser
- Home | Kasparov (Kasparov)
