Hur fungerar AI?

Artificiell intelligens (AI) dyker alltmer upp i våra dagliga liv, från filmtips som Netflix föreslår till självkörande bilar som de från Waymo. Har du någonsin undrat hur AI fungerar? Bakom varje smart applikation finns en process som gör det möjligt för maskiner att lära sig från data och fatta beslut.

I denna artikel kommer vi att utforska en lättförståelig förklaring av principerna bakom hur AI fungerar, med särskilt fokus på maskininlärningssystem, som är kärnan i de flesta moderna AI.

AI "lär sig" och fattar beslut baserat på data

I grunden fungerar AI genom att lära sig från data. Istället för att programmeras med fasta regler för varje situation får AI-system (särskilt de som använder maskininlärning) stora mängder data och upptäcker automatiskt mönster eller dolda regler i dessa data.

Därefter använder de det de lärt sig för att förutsäga eller fatta beslut när de möter ny data. Denna process liknar hur människor lär sig: vi observerar många exempel, drar slutsatser och tillämpar sedan den erfarenheten på nya situationer.

Under träningen justerar systemet gradvis interna parametrar för att förbättra sin noggrannhet. Som resultat formar AI en modell som kan känna igen om en bild föreställer en katt eller en hund. När den får en ny (oidentifierad) bild kommer modellen att förutsäga om det är en katt eller hund baserat på vad den lärt sig. Om förutsägelsen är fel kan AI finjusteras (med matematiska algoritmer) för att förbättra noggrannheten nästa gång.

AI lär sig och fattar beslut baserat på data

De fyra nyckelstegen i AI:s inlärningsprocess

Enkelt uttryckt inkluderar AI:s inlärnings- och driftprocess vanligtvis följande nyckelsteg:

AI-system fungerar genom att kombinera tre huvudförmågor: lära sig från data, tillämpa logik för att dra slutsatser och självkorrigera från fel. Under inlärningsfasen samlar AI in och extraherar information från data (skapar "kunskap"). Under inferensfasen använder AI den inlärda kunskapen för att hantera nya situationer och producera resultat. Och genom självkorrigering förfinar AI kontinuerligt sin funktion för att förbättra noggrannheten.

— Kärnprinciper för AI:s funktion

Denna kombination av lärande, resonemang och självjustering utgör kraften i moderna AI-system.

Ett enkelt exempel som illustrerar hur AI fungerar

Låt oss betrakta ett verklighetsexempel för att bättre illustrera ovanstående process: en AI-chattbot som automatiskt svarar på meddelanden. Anta att du vill bygga en chattbot som stödjer kunder och kan svara naturligt på frågor på vietnamesiska.

Detta exempel visar tydligt hur en praktisk AI "lär sig" och fungerar: lära sig från tidigare data för att tillämpa på framtida situationer. Oavsett om det handlar om att klassificera katter/hundar eller svara på kundfrågor är grundprincipen densamma.

Ett enkelt exempel som illustrerar hur AI fungerar

Hur fungerar generativ AI?

En nyligen framträdande trend inom AI är Generativ AI – AI-system som kan skapa nytt innehåll som text, bilder eller ljud som aldrig funnits tidigare. Så hur fungerar generativ AI och vad gör den annorlunda?

Faktum är att generativ AI också bygger på djupinlärning från massiv data, men istället för att bara förutsäga eller klassificera tränas modellen att generera nya resultat baserat på inlärda mönster.

När de används, istället för att svara med förinlagrade svar, skapar ChatGPT nya svar genom att välja varje nästa ord baserat på inlärda sannolikheter. Resultatet är en flytande text som speglar språkstilen från träningsdata men med helt nytt innehåll.

Detta gör att program som ChatGPT eller Midjourney kan generera nytt innehåll (text, bilder, musik osv.) baserat på inlärd kunskap, istället för att bara välja ett redan existerande svar.

Den speciella egenskapen hos generativ AI är att den inte bara känner igen eller analyserar utan faktiskt skapar i viss mån. Självklart baseras denna kreativitet fortfarande på vad AI har lärt sig – den kombinerar och omvandlar mönster den sett för att skapa något nytt. Men resultaten kan vara mycket varierande och rika, vilket gör generativ AI till ett kraftfullt verktyg inom innehållsskapande, design, underhållning och många andra områden.

— Kraften i generativ AI

Hur generativ AI fungerar

Viktiga slutsatser

Sammanfattningsvis fungerar AI genom att lära sig från erfarenhet (data) precis som människor lär sig från erfarenhet. Genom träning generaliserar maskiner gradvis kunskap från exempeldata och formar modeller att använda senare.

Även om underliggande algoritmer kan variera – från enkla beslutsträd till djupa neurala nätverk med miljarder parametrar – är AI:s gemensamma mål att upptäcka dolda mönster som hjälper till att lösa problem. Tack vare massiv data och kraftfull datorkraft har AI idag uppnått anmärkningsvärda resultat, från exakt bild- och röstigenkänning till förmågan att automatiskt skriva text och skapa konst.

Följ INVIAI för att hålla dig uppdaterad med den senaste AI-kunskapen!