När du köper via affiliate-länkar på vår webbplats kan vi få en provision utan extra kostnad för dig. Läs mer om 
Artificiell intelligens (AI) har snabbt blivit ett centralt ämne inom teknik och samhälle. Genom att förstå vad AI är, hur det fungerar och vilka tillämpningar det har, får du en djupare insikt i dess påverkan på dagens värld och framtida möjligheter.
- Visa fullständig lista
Vad är artificiell intelligens (AI)?
Artificiell intelligens (AI) är utvecklingen, distributionen och underhållet av beräkningssystem som kan replikera vissa typer av mänsklig intelligens. För närvarande fokuserar denna gren av datavetenskap på att skapa algoritmer och programmera maskininlärningsmodeller (ML) som kan analysera stora mängder data för att självständigt få insikter och fatta datadrivna beslut.
I grunden kombinerar initiativ inom artificiell intelligens element av matematik och beräkningsneurovetenskap för att simulera och/eller förbättra mänskliga tankeprocesser. Ett viktigt mål inom detta forskningsområde är att undersöka hur teknik kan användas för att utföra kognitiva uppgifter som människor upplever som tråkiga eller utmanande.
AI anses vara en omstörtande teknologi eftersom den förändrar hur människor får tillgång till och bearbetar information, utför sitt arbete och förstår kreativitetens och originalitetens natur.
Techopedia förklarar AI:s betydelse
De flesta definitioner av AI förklarar de positiva aspekterna av att använda artificiell intelligens för att förbättra mänsklig intelligens och hjälpa människor att bli mer produktiva.
Det bör dock noteras att kritiker av teknologin har uttryckt oro för att allt mer kraftfulla AI-modeller snart kan överträffa mänsklig intelligens och till slut utgöra ett hot mot mänskligheten.
Den okontrollerade utvecklingen av AI och teknikens potential att accelerera bortom mänsklig kontroll kallas ibland för Singulariteten. Den teoretiska möjligheten att Singulariteten kan bli verklighet är en av anledningarna till att regeringar, industrisegment och stora företag inför AI-skyddsåtgärder för att minimera risker och säkerställa att artificiell intelligens används ansvarsfullt.
Hur artificiell intelligens fungerar
Idag använder AI-applikationer vanligtvis avancerade maskininlärningsalgoritmer och enorma mängder beräkningskraft för att bearbeta, analysera och lära sig av data på sätt som efterliknar specifika aspekter av mänsklig kognition, såsom mönsterigenkänning och induktivt resonerande.
Det första steget när man utvecklar en AI-modell som använder ML innebär datainsamling. Den specifika datatypen bestäms av AI:ns avsedda funktion. Till exempel kommer en bildigenkänningsmodell att kräva en massiv datamängd av digitala bilder.
När datan har samlats in kan datascientister välja eller utveckla algoritmer för att analysera datan. Algoritmerna – som i huvudsak är uppsättningar av instruktioner – är instruktioner som talar om för datorn hur den ska bearbeta data och generera ett resultat.
Många maskininlärningsalgoritmer, inklusive djupinlärningsalgoritmer, är utformade för att användas iterativt. De exponeras för data, gör förutsägelser/beslut och får sedan feedback för att justera sina interna processer. Processen där algoritmer förbättrar sina resultat över tid kallas maskininlärning (ML).
Inlärningsprocessen kan vara övervakad eller oövervakad, beroende på hur datan presenteras och vad AI-programmeringen är avsedd att uppnå.
Med övervakad inlärning lär sig AI-modellen från en dataset som inkluderar både indata och önskad utdata. Med oövervakad inlärning identifierar algoritmen mönster, relationer eller strukturer i den data den får och använder sedan analysen för att förutsäga resultat.
När en AI-modell pålitligt kan förutsäga resultat för tidigare osedd träningsdata med en acceptabel noggrannhet kan den testas med verklig data. Vid denna tidpunkt kommer modellen antingen att tränas om eller implementeras och övervakas kontinuerligt för modellförskjutning.
Skillnaden mellan maskininlärning och AI
Även om AI och ML ofta används som synonymer är artificiell intelligens ett paraplybegrepp, och maskininlärning är en delmängd av artificiell intelligens. I princip kan varje ML-applikation hänvisas till som AI, men inte alla artificiella intelligens-applikationer använder maskininlärning.
Till exempel faller regelbaserad symbolisk AI under AI-paraplyet, men det är inte ett sant exempel på maskininlärning eftersom det inte lär sig från data på samma sätt som ML gör.
Exempel på AI-teknologi
Dagens AI använder ofta maskininlärning i kombination med andra beräkningstekniker och teknologier. Ett hybridt angreppssätt möjliggör mer nyanserade och robusta AI-system.
Till exempel är djupinlärning en iterativ metod för artificiell intelligens som staplar maskininlärningsalgoritmer i en hierarki av ökande komplexitet och abstraktion. Det är för närvarande den mest sofistikerade AI-arkitekturen som används.
Andra välkända AI-tekniker och teknologier inkluderar:
Typer av artificiell intelligens
Artificiell intelligens kan kategoriseras som antingen svag AI eller stark AI. All artificiell intelligens som används idag anses vara svag AI.
Svag AI
Svag AI, även känd som smal AI, är kapabel att utföra ett begränsat antal förutbestämda funktioner.
Även kraftfulla multimodala AI chattbotar som Google Gemini och ChatGPT är fortfarande en typ av svag AI. Dessa två familjer av stora språkmodeller (LLMs) behövde programmeras för att kunna svara på användarfrågor, och de kommer att kräva mer programmering om de ska användas för nya uppgifter.
Stark AI
Stark AI existerar ännu inte, men forskare och AI-anhängare har uttryckt intresse för två distinkta typer av stark AI: artificiell generell intelligens (AGI) och artificiell superintelligens (ASI).
Artificiell generell intelligens är en hypotetisk typ av AI som besitter mänsklig intelligensnivå. I teorin kommer AGI att kunna lära sig, resonera och lösa problem på ett tvärvetenskapligt sätt över alla områden. Tekniken kommer att kunna reagera autonomt på nya typer av yttre stimuli utan explicit programmering.
Superintelligens är den typ av hypotetisk AI som ofta skildras i science fiction-böcker. Denna typ av AI kommer att långt överträffa AGI:s kapaciteter och vara mer intelligent än människor.
Det är viktigt att notera att inga AGI- eller superintelligenta system har utvecklats ännu, och det finns fortfarande betydande debatt bland experter om när – eller ens om – de kommer att uppnås. De negativa och positiva implikationerna av superintelligens är föremål för mycket debatt inom AI-gemenskapen och samhället i stort.
AI-modeller kan också kategoriseras efter deras beslutsförmåga och nivåer av kognitiv sofistikering.
AI-användningsområden inom näringslivet
Artificiell intelligens effektiviserar affärsverksamheter och ökar effektiviteten inom olika sektorer, men den kräver också att anställda uppskolar sig och anpassar sig till nya roller och ansvarsområden på arbetsplatsen.
När rutinarbeten blir automatiserade förväntas arbetskraften skifta mot mer analytiska, kreativa och övervakande roller som AI-teknologi inte kan utföra. Förhoppningen är att övergången inte bara ska öka medarbetarnas produktivitet, utan också ge dem möjlighet att fokusera på strategiska och kreativa uppgifter som tillför större värde till företaget.
AI:s förmåga att analysera enorma mängder data i realtid gör det möjligt för företag att skräddarsy sina erbjudanden till specifika kundsegment och identifiera tillväxtmöjligheter och förbättringar mer effektivt än någonsin tidigare.
Integrationen av AI i affärsverksamheter omvandlar också marknadsföringsstrategier för kundengagemang. Personliga rekommendationer och chattbotar som tillhandahåller interaktiv kundservice dygnet runt gör det möjligt för företag att erbjuda enastående nivåer av kundsupport.
Fördelar och risker med artificiell intelligens
När AI blir en standardteknologi för affärsapplikationer växer oron kring dess etiska användning, fördelar och risker.
Etisk användning av AI kräver noggrann övervägning och hantering av dessa risker för att säkerställa att teknologin används på ett sätt som är fördelaktigt för samhället och inte förvärrar ojämlikheter eller skadar individer eller grupper.
Artificiell intelligens har också introducerat komplexa juridiska överväganden som företag måste navigera noggrant. Dessa frågor inkluderar frågor relaterade till dataintegritet, AI-bias och AI:s påverkan på sysselsättning, samt dess inverkan på samhället.
Att avgöra vem som är ansvarig när AI-system fattar skadliga beslut kan vara utmanande, särskilt för komplexa AI-system vars resultat har hundratals eller till och med tusentals beroenden. Till exempel, när en AI-driven självkörande bil orsakar en olycka, är det en betydande utmaning att avgöra vem som är ansvarig – utvecklaren, företaget eller användaren. Det blir ännu mer komplicerat om fordonets funktion har äventyrats av en malware-attack.
Det blir allt tydligare att företag behöver etablera klara riktlinjer och bästa praxis för att säkerställa att anställdas användning av AI-förstärkt teknologi förblir i överensstämmelse med företags policyer.
Tabellen nedan ger en översikt av AI:s dubbelsidiga natur.
Fördelar 
- Effektivitet och produktivitetsökningar
- Förbättrad problemlösning
- Personliga upplevelser
- Innovation och genombrott
Nackdelar 
- Jobbförlust
- Algoritmisk partiskhet
- Intrång i integriteten
- Brist på transparens och ansvarsskyldighet
Regulatorisk efterlevnad och artificiell intelligens
När AI-applikationer blir mer integrerade i kritiska sektorer som e-handel, jordbruk, sjukvård och finans, har behovet av att dela bästa praxis och anta standardiserade AI-ramverk som NIST:s AI Risk Management Framework och Google SAIF aldrig varit större.
För att minska de ekonomiska och samhälleliga riskerna med att utveckla och/eller använda AI, skapar många länder runt om i världen nya policyer, lagar och förordningar.
Här är en kort lista över några av de initiativ som för närvarande pågår:
Slutsats om artificiell intelligens
Utvecklingen, distributionen och användningen av artificiell intelligens för att automatisera tråkiga uppgifter och maximera personlig och professionell produktivitet kommer att kräva industristandarder och reglering som balanserar innovation med ansvarsfull användning av AI.
Vanliga frågor om artificiell intelligens
Vad är artificiell intelligens i enkla termer?
Vad används AI till?
Vad är ett exempel på artificiell intelligens?
Är AI bra eller dåligt?
Referenser
- Top 5 Disruptive Technologies to Change the World (Professionalprograms.mit)
- The Rise and Fall of Symbolic AI (Towardsdatascience)
- Sequential Analysis of Statistical Data (Nature)
- Fact Sheet: Biden-Harris Administration Announces Key AI Actions Following President Biden’s Landmark Executive Order (Whitehouse)
- Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy (Ised-isde.canada)
- Sign in to your Microsoft account (D.docs.live)
- National Strategy for Artificial Intelligence (Niti.gov)
- An Overview of the Regulation of AI in Japan (Linkedin)
- 과학기술정보통신부 (Msit.go)
