Hva er kunstig intelligens?
Kunstig intelligens (AI) er teknologi som gjør det mulig for maskiner å demonstrere menneskelignende resonnement og evner som autonom beslutningstaking. Gjennom assimilering av store mengder treningsdata lærer AI å gjenkjenne tale, oppdage mønstre og trender, proaktivt løse problemer og forutsi fremtidige forhold og hendelser.
Oversikt over kunstig intelligens
Kunstig intelligens er en av de mest transformative teknologiene i moderne tid. Det er også en av de mest fartsfylte teknologiforstyrrelser noensinne. Men hva er AI, egentlig – og hva gjør det for virksomheten?
Begrepet kunstig intelligens oppstod i 1956 på en vitenskapelig konferanse ved Dartmouth College. En av AIs grunnleggere, Marvin Minsky, beskrev den som «vitenskapen om å få maskiner til å gjøre ting som ville kreve intelligens hvis de ble gjort av menn.»
Mens kjernen i denne definisjonen gjelder i dag, har moderne AI-systemer utviklet seg for å demonstrere problemløsende evner for oppgaver som visuell persepsjon, talegjenkjenning, planlegging, beslutningstaking og oversettelse mellom språk. De kan behandle terabyte av data og innsikt i sanntid, og vise seg å være smidige, responsive teknologier som øker evnene til menneskelige brukere og øker effektiviteten, produktiviteten og tilfredsheten på arbeidsplassen.
Typer kunstig intelligens
Et AI-system er ikke en eneste teknologi, men snarere et ensemble av teknologier som kan kombineres for å utføre ulike typer oppgaver. Disse oppgavene kan være svært spesifikke, for eksempel å forstå hvilket språk som snakkes og svare riktig, eller veldig bredt, som å hjelpe noen med reiseforslag for å planlegge en ferie. Men å forstå alle de forskjellige typer teknologier som utgjør AI kan være en skremmende oppgave. Her er det grunnleggende.
Tre hovedtyper av AI
På kjernenivået er det tre kategorier av AI:
Smal AI (også kjent som svak KI): Et AI-system som er utviklet for å utføre en bestemt oppgave eller et sett med oppgaver. Dette er typen KI som brukes i aktuelle applikasjoner. Det kalles svakt ikke fordi det mangler makt eller evne, men fordi det er en lang vei fra å ha den menneskelige forståelsen eller bevisstheten som vi korrelerer med sann intelligens. Disse systemene er begrenset i sitt omfang og har ikke mulighet til å utføre oppgaver utenfor sitt spesifikke domene. Eksempler på smal AI er stemmeassistenter, ansikts- og talegjenkjenning, og selvkjørende biler.
Generell AI (også kjent som sterk AI): I teorien et AI-system som med hell ville kunne utføre enhver intellektuell oppgave som et menneske kunne – muligens enda bedre enn et menneske kunne. I likhet med smale AI-systemer, ville generelle AI-systemer kunne lære av erfaring og oppdage og forutsi mønstre, men de ville ha kapasitet til å ta ting videre, ekstrapolere denne kunnskapen på tvers av et bredt spekter av oppgaver og situasjoner som ikke er adressert av tidligere innhentede data eller eksisterende algoritmer. Generell AI eksisterer ikke ennå, selv om det er pågående forskning og utvikling på feltet med noen lovende fremskritt.
Superintelligent AI: Et AI-system definert som å være fullt ut selvbevisst og overgå menneskets intelligens. Teoretisk sett ville disse systemene ha evnen til å forbedre seg selv og ta beslutninger med intelligens over menneskenivå. Utover bare å etterligne eller identifisere menneskelig atferd, ville superintelligent AI forstå det på et grunnleggende nivå. Styrket med disse menneskelige egenskapene – og ytterligere forsterket med massiv prosessering og analytisk kraft – kunne det langt overgå våre egne evner. Hvis et superintelligent AI-system ble utviklet, kan det endre forløpet av menneskelig historie, men for tiden eksisterer det bare i science fiction, og det er ingen kjent metode for å oppnå dette nivået av AI.
Hvordan fungerer kunstig intelligens?
Utover de store klassifiseringene av smal, generell og superintelligent AI, er det flere forskjellige og interrelaterte nivåer av kunstig intelligens.
Maskinlæring (ML) er et delsett av AI som gjør det mulig for datasystemer å lære og forbedre fra erfaring eller data, og innlemmer elementer fra felt som informatikk, statistikk, psykologi, nevrovitenskap og økonomi. Ved å bruke algoritmer på ulike typer læringsmetoder og analyseteknikker, kan ML automatisk lære og forbedre fra data og erfaring uten å være eksplisitt programmert til å gjøre det. For bedrifter kan maskinlæring brukes til å forutsi resultater basert på analyse av store, komplekse datasett.
Nevrale nettverk er en grunnleggende komponent i kunstig intelligens, inspirert av strukturen og funksjonen til den menneskelige hjernen. Disse flerlags beregningsmodeller har noder gruppert sammen på samme måte som neuronene i en biologisk hjerne. Hvert kunstig neuron tar input, utfører matematiske operasjoner på det, og produserer en utgang som deretter sendes til påfølgende lag av neuroner via rask, parallell prosessering. Under trening justerer nevrale nettverk styrken av forbindelser mellom nevroner basert på eksempler i dataene, slik at de kan gjenkjenne mønstre, lage prognoser og løse problemer. De bruker en rekke metoder for å lære av data, avhengig av oppgaven og typen data. Nevrale nettverk har funnet applikasjoner i ulike felt som bilde og talegjenkjenning, naturlig språkbehandling, modellering, autonome kjøretøy og mer.
Dyp læring (DL) er et datasentrert delsett av maskinlæring som bruker nevrale nettverk med flere (dype) lag for å lære og trekke ut funksjoner fra store mengder data. Disse dype nevrale nettverkene kan automatisk oppdage intrikate mønstre og relasjoner i dataene som kanskje ikke er umiddelbart åpenbare for mennesker, noe som tillater mer nøyaktige spådommer og beslutninger. Dyp læring utmerker seg ved oppgaver som bilde- og talegjenkjenning, naturlig språkbehandling og dataanalyse. Ved å utnytte den hierarkiske strukturen i dype nevrale nettverk, har dyp læring revolusjonert mange domener, inkludert helsevesen, økonomi og autonome systemer.
Generativ AI (gen AI) er en type dyp læring som bruker grunnlagsmodeller som store språkmodeller (LLM-er) for å lage helt nytt innhold – inkludert bilder, tekst, lyd, videoer og programvarekode – basert på deres treningsdata. Gen AI er et samlebegrep for ulike grunnmodellteknologier – nevrale nettverk som er trent på massive datavolumer ved hjelp av selvovervåket læring, som å forutsi det neste ordet i teksten. Dens fremvoksende evner gjør det til et gjennombrudd i AI, med en enkelt modell noen ganger i stand til å skrive både dikt og forretningsdokumenter, lage bilder og bestå resonneringstester. Tenk deg produksjonen av to LLM-er, en utdannet utelukkende på vitenskapelige forskningstidsskrifter og en annen trent på sci-fi-romaner. De kan begge generere en kort beskrivelse av bevegelsen av objekter i rommet, men beskrivelsene ville være drastisk forskjellige. Generativ AI har mange forretningsapplikasjoner, for eksempel å skape realistiske produktprototyper, utføre naturlige samtaler i kundeservice, designe personlig markedsføringsmateriale, automatisere innholdsopprettingsprosesser og skape grafikk og spesialeffekter. Både bedrifter og forbrukere har tatt i bruk generativ AI i en bemerkelsesverdig grad, drevet av det faktum at mange generasjons AI-applikasjoner ikke krever programmering eller koding ferdigheter for å bruke - brukere bare beskriver hva de ønsker å bruke vanlig språk, og programmet utfører oppgaven, ofte med imponerende resultater. Ifølge en McKinsey-rapporti 2023:
33 % av organisasjonene bruker gen AI regelmessig i minst én forretningsfunksjon.
40 % av organisasjonene vil øke investeringene i AI på grunn av generell AI.
60 % av organisasjoner som ansetter AI, bruker allerede gen AI.
AI-applikasjoner
Her er noen andre måter AI endrer måten folk arbeider, lærer og samhandler med teknologi på:
Robotikk
Robotikk har vært brukt i produksjon i mange år, men før introduksjonen av AI måtte kalibrering og reprogrammering gjøres manuelt – og vanligvis bare etter at noe brøt sammen. Ved å bruke AI – ofte i form av Internett of Things-sensorer (IoT) – har produsentene klart å utvide omfanget, volumet og typen oppgaver robotene kan utføre, samtidig som de forbedrer nøyaktigheten og reduserer nedetiden. Noen vanlige eksempler på AI-assistert robotikk inkluderer ordreplukkerroboter i lager og landbruksroboter som vannavlinger til optimale tider.
Datasyn
Datasyn er hvordan datamaskiner "ser" og forstår innholdet i digitale bilder og videoer. Datasynsapplikasjoner bruker sensorer og læringsalgoritmer for å trekke ut kompleks kontekstinformasjon som deretter kan brukes til å automatisere eller informere andre prosesser. Det kan også ekstrapolere på dataene den ser for prediktive formål, for eksempel i tilfelle av selvkjørende biler.
Naturlig språkbehandling (NLP)
Naturlige språkbehandlingssystemer gjenkjenner og forstår skriftlig eller muntlig språk. I mer sofistikerte applikasjoner kan NLP bruke kontekst til å utlede holdning, humør og andre subjektive kvaliteter til mest nøyaktig å tolke mening. Praktiske anvendelser av NLP inkluderer chatboter, call center-interaksjonsanalyse og digitale stemmeassistenter som Siri og Alexa.
Finn ut mer om KI
Oppdag den raske verdien kunstig intelligens kan bringe til virksomheten din med en omfattende samling av AI-spesifikke ressurser.
Finn ut mer om KI
Oppdag den raske verdien kunstig intelligens kan bringe til virksomheten din med en omfattende samling av AI-spesifikke ressurser.
Fordeler med AI
AI-teknologier har beveget seg utover den tidlige adopterfasen og er nå mainstream i mange forretningsapplikasjoner.
I dag får bedrifter målbare fordeler ved å bygge kunstig intelligens inn i sine sentrale forretningsprosesser:
Økt effektivitet og produktivitet: En av de viktigste fordelene med AI i bedriften er dens evne til å automatisere oppgaver og effektivisere driften. AI-drevne systemer kan behandle store mengder data i lynhastighet, slik at verdifulle menneskelige ressurser kan fokusere på mer verdiskapende aktiviteter. Denne økte effektiviteten fører til økt produktivitet, da ansatte kan bruke tid på strategisk beslutningstaking og innovasjon i stedet for rutinemessige og dagligdagse oppgaver.
Forbedret kundeopplevelse: AI-teknologi har revolusjonert måten bedrifter samhandler med kunder på. Gjennom NLP og ML-algoritmer kan AI-drevne chatboter og virtuelle assistenter gi personlig og sanntidsstøtte til kunder, 24/7. Denne tilgjengeligheten forbedrer ikke bare kundetilfredsheten, men hjelper også bedrifter med å levere en sømløs kundeopplevelse på tvers av kanaler samtidig som svartider og menneskelige feil reduseres.
Datadrevet beslutningstaking: Enterprise AI-systemer kan analysere store mengder strukturerte og ustrukturerte data, slik at organisasjoner kan ta mer informerte beslutninger. Ved å utlede meningsfull innsikt fra disse dataene kan bedrifter identifisere trender, forutsi kundeatferd og optimalisere driften. AI-algoritmer kan oppdage mønstre som mennesker kan overse, gi verdifull informasjon for strategisk planlegging, risikovurdering og effektivisere forretningsprosesser.
Operasjonell effektivitet: AI kan automatisere repeterende, tidkrevende oppgaver og arbeidsflyter, samt håndtere komplekse beregninger, dataanalyse og andre kjedelige oppgaver med presisjon, noe som fører til forbedret nøyaktighet og reduserte feil. AI kan også bidra til å oppdage uregelmessigheter, svindel og sikkerhetsbrudd raskt og redusere potensielle tap.
Forbedret arbeidsstyrkesamarbeid: AI kan fremme større samarbeid og kunnskapsdeling mellom ansatte. Intelligente systemer kan bidra til å oppdage data ved å gi enklere tilgang til relevant informasjon og gi innsikt som hjelper medarbeiderne med å ta velbegrunnede beslutninger. i tillegg muliggjør AI-drevne samarbeidsverktøy sømløs kommunikasjon og kunnskapsdeling på tvers av team, avdelinger og til og med geografisk spredte steder, noe som oppmuntrer til innovasjon og økt produktivitet.
Enterprise AI i aktivitet
Omfanget og tilgjengeligheten av moderne enterprise AI gjør det nyttig for mange felt.
Noen få eksempler på AI-brukstilfeller på tvers av bransjer omfatter:
AI i helsevesenet: Medisinske datasett er noen av de største og mest komplekse i verden. Et hovedfokus for AI i helsevesenet er å utnytte at data skal finne relasjoner mellom diagnose, behandlingsprotokoller og pasientutfall. I tillegg henvender sykehusene seg til AI-løsninger for å støtte operasjonelle initiativer, for eksempel arbeidsstyrkens tilfredshet og optimalisering, pasienttilfredshet og kostnadsreduksjon.
AI i bank: Finansbransjen har vært en av de tidligste til å ta i bruk AI i skala, spesielt for å akselerere hastigheten på transaksjoner, kundeservice og sikkerhetssvar. Vanlige applikasjoner inkluderer AI-botfunksjoner, digitale betalingsrådgivere og svindelgjenkjenning.
AI i produksjon: Dagens smarte fabrikk er et nettverk av maskiner, IoT-sensorer og datakraft - et sammenkoblet system som bruker AI og maskinlæring for å analysere data og lære som det går i sanntid. AI optimaliserer og informerer kontinuerlig de automatiserte prosessene og intelligente systemene i en smart fabrikk, fra overvåking av utstyrsforhold til prognostisering av forsyningskjedeproblemer for å muliggjøre prediktiv produksjon.
AI i detaljhandel: Nettkunder engasjerer seg på tvers av et bredt spekter av kontaktpunkter og genererer større mengder komplekse og ustrukturerte datasett enn noen gang før. For å forstå og utnytte disse dataene bruker detaljister AI-løsninger til å behandle og analysere ulike datasett, forbedre markedsføring og gi bedre kjøpsopplevelser.
AI-etikk og utfordringer
Mens AI presenterer ekstraordinære muligheter, kommer det også med risikoer som må gjenkjennes og dempes for å hindre skade på enkeltpersoner, grupper, bedrifter og menneskeheten som helhet. Her er noen av de mest presserende ai etikk utfordringer som forbrukere, bedrifter og regjeringer bør være oppmerksom på som de streber etter å bruke AI ansvarlig.
Etisk bruk av kundedata: Innen 2029 vil det være anslagsvis 6,4 milliarder smarttelefonbrukere over hele verden. Hver enhet kan dele enorme mengder data, fra GPS-posisjon til brukernes personlige detaljer og preferanser, samt sosiale medier og søkeatferd. Etter hvert som bedrifter får bredere tilgang til kundenes personlige informasjon, blir det stadig viktigere at de etablerer benchmarks og stadig utviklende protokoller for å beskytte personvernet og minimere risiko.
ai bias: ai systemer kan reflektere eller forsterke eksisterende skjevheter i sine treningsdata, noe som potensielt kan føre til urettferdige resultater i søknader som jobbansettelse eller lånegodkjenninger. For å redusere disse skjevhetene må organisasjonene sørge for at datasettene deres er mangfoldige, utføre regelmessige revisjoner og bruke algoritmer for bias-reduksjon. Et reelt eksempel på AI-skjevheter oppstod i det amerikanske helsesystemet, der en AI-modell som mangler kritiske funksjoner for å redusere bias-reduksjon, stammer fra treningsdata som demografiske grupper som bruker mindre på helsetjenester, ikke trenger like mye omsorg i fremtiden som høyerekostnadsgrupper, noe som resulterte i en skjevhet som påvirket helseavgjørelser for hundrevis av millioner pasienter.
AI-gjennomsiktighet og forklarende kunstig intelligens: AI-gjennomsiktighet refererer til åpenhet og klarhet i hvordan AI-systemer arbeider for å sikre at deres operasjoner, beslutningsprosesser og utfall er forståelige og tolkede av mennesker. Dette er avgjørende for å bygge tillit til AI-applikasjoner og adressere bekymringer om skjevheter, ansvarlighet og rettferdighet. Forklarbar AI fokuserer spesielt på å utvikle AI-modeller og algoritmer som kan gi forklaringer til sine beslutninger og prognoser på en måte som er forståelig for brukere og interessenter. Forklarbare AI-teknikker tar sikte på å avmystifisere komplekse AI-systemer ved å avsløre faktorer og funksjoner som påvirker deres resultater – slik at brukerne kan stole på, bekrefte og eventuelt korrigere AI-beslutninger der det er nødvendig.
Deepfakes: Begrepet deepfake er en kombinasjon av dyp læring og falsk. En deepfake er en sofistikert metode for å lage eller endre medieinnhold, for eksempel bilder, videoer eller lydopptak, ved hjelp av AI. Deepfakes muliggjør manipulering av ansiktsuttrykk, gester og tale i videoer, ofte på en bemerkelsesverdig realistisk måte. Denne teknologien har fått oppmerksomhet på grunn av sitt potensial for å skape overbevisende, men fabrikkert innhold som kan brukes til ulike formål, fra underholdning og kunstnerisk uttrykk til mer om applikasjoner som feilinformasjon og identitetssvindel.
Lær mer om kunstig intelligens
Utforsk AI bygget for virkelige resultater
Se hvordan du kan dra nytte av AI som er innebygd i kjerneforretningsapplikasjonene dine, og koble sammen personer, data og prosesser.
Møt Joule – ai copilot som virkelig forstår din virksomhet
Revolusjonere hvordan du samhandler med SAP-forretningssystemene, slik at hver oppgave blir enklere og alle kontaktpunkter teller.