Vad är artificiell intelligens?
Artificiell intelligens (AI) är teknik som gör det möjligt för maskiner att demonstrera människoliknande resonemang och förmågor som autonomt beslutsfattande. Genom assimilering av stora mängder träningsdata lär sig AI att känna igen tal, punktmönster och trender, proaktivt lösa problem och förutsäga framtida tillstånd och händelser.
Översikt över artificiell intelligens
Artificiell intelligens är en av de mest transformativa teknikerna i modern tid. Det är också ett av de mest fartfyllda teknikstörningarna någonsin. Men vad är EGENTLIGEN AI – och vad gör det för företag?
Begreppet artificiell intelligens har sitt ursprung 1956 vid en vetenskaplig konferens vid Dartmouth College. En av AI:s grundare, Marvin Minsky, beskrev det som ”vetenskapen att få maskiner att göra saker som skulle kräva intelligens om de gjordes av män”.
Medan kärnan i den definitionen är sann idag, har moderna AI-system utvecklats för att visa problemlösningsförmåga för uppgifter som visuell uppfattning, taligenkänning, planering, beslutsfattande och översättning mellan språk. De kan bearbeta data- och insiktsterabyter i realtid och visa sig vara agila, responsiva teknologier som ökar de mänskliga användarnas förmågor och ökar effektiviteten, produktiviteten och nöjdheten på arbetsplatsen.
Typer av artificiell intelligens
Ett AI-system är inte en enda teknik utan snarare en ensemble av tekniker som kan kombineras för att utföra olika typer av uppgifter. Dessa uppgifter kan vara mycket specifika, såsom att förstå vilket språk som talas och svara på lämpligt sätt, eller mycket brett, som att hjälpa någon med reseförslag för att planera en semester. Men att förstå alla olika typer av tekniker som utgör AI kan vara en skrämmande uppgift. Här är grunderna.
Tre huvudtyper av AI
På kärnnivå finns det tre kategorier av AI:
Smal AI (även kallad svag AI): Ett AI-system utformat för att utföra en viss uppgift eller en uppsättning uppgifter. Detta är den typ av AI som används i aktuella applikationer. Den kallas svag inte för att den saknar makt eller förmåga, utan för att den är långt ifrån att ha den mänskliga förståelse eller det medvetande som vi korrelerar med sann intelligens. Dessa system är begränsade i sin omfattning och har inte möjlighet att utföra uppgifter utanför sitt specifika område. Exempel på smal AI är röstassistenter, ansikts- och taligenkänning samt självkörande bilar.
General AI (även känd som stark AI): I teorin ett AI-system som framgångsrikt skulle kunna utföra alla intellektuella uppgifter som en människa kunde – möjligen till och med bättre än en människa kunde. Liksom smala AI-system skulle allmänna AI-system kunna lära sig av erfarenhet och upptäcka och förutsäga mönster, men de skulle ha kapacitet att ta saker ett steg längre, extrapolera den kunskapen över ett brett spektrum av uppgifter och situationer som inte hanteras av tidigare förvärvade data eller befintliga algoritmer. Generell AI finns ännu inte, även om det pågår forskning och utveckling på området med vissa lovande framsteg.
Superintelligent AI: Ett AI-system definierat som att vara fullt självmedvetet och överträffa människans intelligens. Teoretiskt sett skulle dessa system ha förmågan att förbättra sig själva och fatta beslut med intelligens över mänsklig nivå. Utöver att helt enkelt efterlikna eller identifiera mänskligt beteende skulle superintelligent AI förstå det på en grundläggande nivå. Med hjälp av dessa mänskliga egenskaper – och ytterligare förstärkt med massiv bearbetning och analytisk kraft – kunde den vida överträffa vår egen förmåga. Om ett superintelligent AI-system utvecklades skulle det kunna förändra människans historia, men för närvarande finns det bara i science fiction, och det finns ingen känd metod för att uppnå denna nivå av AI.
Hur fungerar artificiell intelligens?
Utöver de stora klassificeringarna av smal, allmän och superintelligent AI, finns det flera mer olika och relaterade nivåer av artificiell intelligens.
Maskininlärning (ML) är en del av AI som gör det möjligt för datasystem att lära sig och förbättra från erfarenhet eller data, och innehåller element från områden som datavetenskap, statistik, psykologi, neurovetenskap och ekonomi. Genom att tillämpa algoritmer på olika typer av inlärningsmetoder och analystekniker, kan ML automatiskt lära sig och förbättra från data och erfarenhet utan att uttryckligen programmeras att göra det. För företag kan maskininlärning användas för att förutsäga resultat baserat på analys av stora, komplexa dataset.
Neurala nätverk är en grundläggande komponent i artificiell intelligens, inspirerad av den mänskliga hjärnans struktur och funktion. Dessa flerskiktade beräkningsmodeller har noder klustrade tillsammans som neuronerna i en biologisk hjärna. Varje artificiell neuron tar input, utför matematiska operationer på den och producerar en utgång som sedan överförs till efterföljande lager av nervceller via snabb, parallell bearbetning. Under träning justerar neurala nätverk styrkan i förbindelserna mellan neuroner baserat på exempel i data, så att de kan känna igen mönster, göra förutsägelser och lösa problem. De använder en mängd olika metoder för att lära av data beroende på uppgift och typ av data. Neurala nätverk har funnit tillämpningar inom olika områden som bild- och taligenkänning, naturlig språkbearbetning, modellering, autonoma fordon med mera.
Deep learning (DL) är en datacentrerad delmängd av maskininlärning som använder neurala nätverk med flera (djupa) lager för att lära sig och extrahera funktioner från stora mängder data. Dessa djupa neurala nätverk kan automatiskt upptäcka intrikata mönster och relationer i data som kanske inte omedelbart är uppenbara för människor, vilket möjliggör mer exakta förutsägelser och beslut. Djupinlärning utmärker sig vid uppgifter som bild- och taligenkänning, naturlig språkbehandling och dataanalys. Genom att utnyttja den hierarkiska strukturen i djupa neurala nätverk har deep learning revolutionerat många domäner, inklusive sjukvård, finans och autonoma system.
Generativ AI (gen AI) är en typ av djupinlärning som använder grundmodeller som stora språkmodeller (LM) för att skapa helt nytt innehåll – inklusive bilder, text, ljud, videor och programkod – baserat på deras utbildningsdata. Gen AI är en samlingsterm för olika grundmodellstekniker – neurala nätverk som tränas på massiva datamängder med hjälp av självövervakad inlärning, som att förutsäga nästa ord i text. Dess framväxande förmåga gör den till ett genombrott inom AI, med en enda modell som ibland kan skriva både dikter och affärsdokument, skapa bilder och klara resonemangstester. Föreställ dig resultatet av två LLMs, en utbildad uteslutande på vetenskapliga forskningstidskrifter och en annan utbildad på sci-fi romaner. De kan båda generera en kort beskrivning av objektens rörelse i rymden, men beskrivningarna skulle vara drastiskt annorlunda. Generativ AI har många affärsapplikationer, som att skapa realistiska produktprototyper, föra naturliga samtal inom kundservice, designa personligt marknadsföringsmaterial, automatisera innehållsskapande processer och skapa grafik och specialeffekter. Både företag och konsumenter har infört generativ AI i en anmärkningsvärd takt, drivet av det faktum att många generationens AI-applikationer inte kräver programmerings- eller kodningsfärdigheter att använda – användarna beskriver helt enkelt vad de vill använda regelbundet språk, och applikationen utför uppgiften, ofta med imponerande resultat. Enligt en McKinsey-rapport, 2023:
33 % av organisationerna använder generisk AI regelbundet i minst en affärsfunktion.
40% av organisationerna kommer att öka investeringarna i AI på grund av generisk AI.
60 % av de organisationer som anställer AI använder redan generisk AI.
AI-applikationer
Här är några andra sätt som AI förändrar hur människor arbetar, lär sig och interagerar med teknik:
Robotik
Robotteknik har använts inom tillverkning i flera år, men innan AI introducerades var kalibrering och omprogrammering tvungen att göras manuellt – och vanligtvis först efter att något gått sönder. Genom att använda AI – ofta i form av IoT-sensorer(Internet of Things) – har tillverkarna i hög grad kunnat utöka omfattningen, volymen och typen av uppgifter som deras robotar kan utföra, samtidigt som de förbättrar sin noggrannhet och minskar stilleståndstiden. Några vanliga exempel på AI-assisterad robotteknik är orderplockningsrobotar i lager och jordbruksrobotar som vattnar grödor vid optimala tidpunkter.
Datorseende
Datorseende är hur datorer ”ser” och förstår innehållet i digitala bilder och videor. Datorseende applikationer använder sensorer och inlärningsalgoritmer för att extrahera komplex kontextuell information som sedan kan användas för att automatisera eller informera andra processer. Det kan också extrapolera på de data som den ser för prediktiva ändamål, till exempel när det gäller självkörande bilar.
Naturlig språkbehandling (NLP)
Naturliga språkbehandlingssystem känner igen och förstår skriftligt eller talat språk. I mer sofistikerade applikationer kan NLP använda kontext för att härleda attityd, stämning och andra subjektiva egenskaper för att mest exakt tolka mening. Praktiska tillämpningar av NLP inkluderar chattrobotar, call center-interaktionsanalys och digitala röstassistenter som Siri och Alexa.
Läs mer om AI
Upptäck det snabba värde artificiell intelligens kan ge ditt företag med en omfattande samling AI-specifika resurser.
Läs mer om AI
Upptäck det snabba värde artificiell intelligens kan ge ditt företag med en omfattande samling AI-specifika resurser.
Fördelar med AI
AI-tekniken har gått längre än det tidiga adoptivstadiet och är nu mainstream i många affärsapplikationer.
Idag drar företag mätbara fördelar av att bygga ai i sina kärnaffärsprocesser:
Ökad effektivitet och produktivitet: En av de viktigaste fördelarna med AI i företaget är dess förmåga att automatisera uppgifter och effektivisera verksamheten. AI-drivna system kan bearbeta stora mängder data i blixtsnabb takt, vilket frigör värdefulla personalresurser för att fokusera på mer värdeskapande aktiviteter. Denna ökade effektivitet leder till ökad produktivitet, eftersom medarbetarna kan ägna sin tid åt strategiskt beslutsfattande och innovation snarare än rutinmässiga och vardagliga uppgifter.
Förbättrad kundupplevelse: AI-tekniken har revolutionerat hur företag interagerar med kunderna. Genom NLP- och ML-algoritmer kan AI-drivna chattbottar och virtuella assistenter ge personlig och realtidssupport till kunder, 24/7. Denna tillgänglighet ökar inte bara kundnöjdheten utan hjälper även företag att leverera en sömlös kundupplevelse i alla kanaler och samtidigt minska svarstider och mänskliga fel.
Datadrivet beslutsfattande: Enterprise AI-system kan analysera stora mängder strukturerade och ostrukturerade data, vilket gör det möjligt för organisationer att fatta mer välgrundade beslut. Med hjälp av meningsfulla insikter från dessa data kan företag identifiera trender, förutsäga kundbeteenden och optimera sin verksamhet. AI-algoritmer kan upptäcka mönster som människor kan förbise och tillhandahålla värdefull information för strategisk planering, riskbedömning och effektivisering av affärsprocesser.
Operativ effektivitet: AI kan automatisera repetitiva, tidskrävande uppgifter och arbetsflöden, samt hantera komplexa beräkningar, dataanalys och andra tråkiga uppgifter med precision, vilket leder till förbättrad noggrannhet och minskade fel. AI kan också hjälpa till att upptäcka avvikelser, bedrägerier och säkerhetsöverträdelser snabbt, vilket minskar potentiella förluster.
Ökat personalsamarbete: AI kan främja större samarbete och kunskapsdelning bland anställda. Intelligenta system kan hjälpa till att upptäcka data genom att ge enklare tillgång till relevant information och ge insikter som hjälper anställda att fatta välgrundade beslut. Dessutom möjliggör AI-drivna samarbetsverktyg sömlös kommunikation och kunskapsdelning mellan team, avdelningar och även geografiskt spridda platser, vilket uppmuntrar innovation och ökar produktiviteten.
Enterprise AI i aktion
Omfattningen och tillgängligheten av modern AI för företag gör det användbart för många områden.
Några exempel på AI-användningsfall inom olika branscher är:
AI inom vården: Medicinska dataset är några av de största och mest komplexa i världen. Ett stort fokus för AI inom vården är att utnyttja dessa data för att hitta samband mellan diagnos, behandlingsprotokoll och patientresultat. Dessutom vänder sig sjukhusen till AI-lösningar för att stödja operativa initiativ, såsom personaltillfredsställelse och optimering, patientnöjdhet och kostnadsminskning.
AI inom banksektorn: Finansbranschen har varit en av de tidigaste att använda AI i skala, särskilt för att påskynda snabba transaktioner, kundservice och säkerhetsrespons. Vanliga applikationer inkluderar AI-botar, digitala betalningskonsulter och bedrägerispårning.
AI inom tillverkning: Dagens smarta fabrik är ett nätverk av maskiner, IoT-sensorer och datorkraft – ett sammanlänkat system som använder AI och maskininlärning för att analysera data och lära sig som det går i realtid. AI optimerar och informerar kontinuerligt automatiserade processer och intelligenta system inom en smart fabrik, från övervakning av utrustningsförhållanden till prognostisering av försörjningskedjeproblem till att möjliggöra prediktiv tillverkning.
AI inom detaljhandeln: Online shoppare engagerar sig i ett brett spektrum av kontaktpunkter och genererar större mängder komplexa och ostrukturerade datamängder än någonsin tidigare. För att förstå och använda dessa data använder återförsäljare AI-lösningar för att bearbeta och analysera olika dataset, förbättra marknadsföring och ge bättre shoppingupplevelser.
AI-etik och utmaningar
Även om AI erbjuder extraordinära möjligheter, kommer det också med risker som måste erkännas och mildras för att förhindra skador på individer, grupper, företag och mänskligheten som helhet. Här är några av de mest brådskande AI-etiska utmaningarna som både konsumenter, företag och regeringar bör vara uppmärksamma på när de strävar efter att använda AI på ett ansvarsfullt sätt.
Etisk användning av kunddata: År 2029 kommer uppskattningsvis 6,4 miljarder smartphone-användare att finnas över hela världen. Varje enhet kan dela enorma mängder data, från GPS-plats till användares personuppgifter och preferenser, samt sociala medier och sökbeteenden. I takt med att företag får ökad tillgång till sina kunders personuppgifter blir det allt viktigare att de upprättar riktmärken och ständigt utvecklande protokoll för att skydda integriteten och minimera riskerna.
ai bias: AI-system kan reflektera eller förstärka befintliga fördomar som finns i deras utbildningsdata, vilket kan leda till orättvisa resultat i ansökningar som anställning eller lånegodkännanden. För att mildra dessa fördomar måste organisationer se till att deras dataset är olika, utföra regelbundna revisioner och använda algoritmer för biasreducering. Ett verkligt exempel på AI-bias inträffade i det amerikanska hälso- och sjukvårdssystemet, där en AI-modell som saknade kritiska bias-reduceringsmöjligheter härleddes från träningsdata att demografiska grupper som spenderar mindre på hälso- och sjukvård inte behöver lika mycket vård i framtiden som grupper med högre utgifter, vilket resulterade i en partiskhet som påverkade hälsobeslut för hundratals miljoner patienter.
AI-transparens och förklarbar AI: AI-transparens syftar på öppenhet och tydlighet i hur AI-system arbetar för att säkerställa att deras verksamhet, beslutsprocesser och resultat är begripliga och tolkningsbara för människor. Detta är avgörande för att bygga upp förtroendet för AI-tillämpningar och för att ta itu med frågor om partiskhet, ansvarsskyldighet och rättvisa. Förklarbara AI fokuserar specifikt på att utveckla AI-modeller och algoritmer som kan ge förklaringar till sina beslut och förutsägelser på ett sätt som är begripligt för användare och intressenter. Förklarbara AI-tekniker syftar till att avmystifiera komplexa AI-system genom att avslöja de faktorer och funktioner som påverkar deras utdata – så att användarna kan lita på, verifiera och eventuellt korrigera AI-beslut där det behövs.
Deepfakes: Termen deepfake är en kombination av deep learning och fake. En deepfake är en sofistikerad metod för att skapa eller ändra medieinnehåll, som bilder, videor eller ljudinspelningar, med hjälp av AI. Deepfakes möjliggör manipulering av ansiktsuttryck, gester och tal i videor, ofta på ett anmärkningsvärt realistiskt sätt. Denna teknik har fått uppmärksamhet på grund av dess potential att skapa övertygande men fabricerat innehåll som kan användas för olika ändamål, från underhållning och konstnärliga uttryck till mer om tillämpningar som felaktig information och identitetsbedrägeri.
Läs mer om artificiell intelligens
Utforska AI byggd för verkliga resultat
Se hur du kan dra nytta av AI som är inbyggd i dina kärnaffärsapplikationer och koppla samman dina personer, data och processer.
Möt Joule – AI-copilot som verkligen förstår ditt företag
Revolutionera hur du interagerar med dina SAP-affärssystem, vilket gör varje uppgift enklare och varje kontaktpunkt räknas.