Kunstig intelligens: Fra teori til praksis
Kunstig intelligens (KI) har transformert seg fra et abstrakt konsept til en integrert del av vår hverdag. Fremveksten av KI-verktøy som ChatGPT og Bard har ført til en økende interesse for KI, og mange ønsker å forstå hvordan de kan dra nytte av denne teknologien for å forbedre sitt arbeid og sin hverdag.
Bruk av KI har økt markant i både privat og offentlig sektor, og brukes nå innenfor en rekke felt som forskning, analyse og utvikling. Det er anslått en årlig vekst på 37,3 % mellom 2023 og 2030.
Generelt kan KI deles inn i tre hovedkategorier:
- Sterk KI: Dette refererer til KI som er i stand til å generere løsninger på komplekse og nye problemer på egenhånd. Den kan lære og anvende kunnskap i nye situasjoner.
- Svak KI: Denne formen for KI opererer innenfor et forhåndsdefinert sett av instruksjoner for å løse spesifikke oppgaver. Den er ikke i stand til å operere utenfor dette området og kan betegnes som spesialisert KI. Eksempler inkluderer selvkjørende biler og digitale stemmeassistenter som Siri og Alexa.
- Super KI: Dette er en teoretisk form for KI som vil overgå menneskelig intelligens og være i stand til å løse komplekse problemer som er utenfor menneskelig kapasitet.
KI har en rekke funksjoner, og to vanlige former for KI-funksjonalitet er prediktiv KI og generativ KI.
Denne artikkelen vil utforske disse to konseptene for å gi en bedre forståelse av hvordan de fungerer og hvorfor de er viktige.
Hva er prediktiv KI?
Prediktiv KI analyserer data for å forutsi fremtidige hendelser. Målet er å identifisere mønstre og trender i data for å gjøre informerte spådommer. Denne formen for KI er i bruk i flere bransjer, som finans for å vurdere potensiell fortjeneste og tap, i helsesektoren for å diagnostisere mulige sykdommer, og i oppdagelse av svindel.
Hvordan fungerer prediktiv KI?
For å tilpasse seg markedstrender og beholde en konkurransefordel, må bedrifter bruke historisk data til å forutsi fremtidige hendelser. Dette gir organisasjoner muligheten til å planlegge og forberede seg på ulike scenarioer.
Prediktiv KI benytter maskinlæringsalgoritmer for å analysere historisk data og forutsi fremtiden. Disse algoritmene identifiserer mønstre og relasjoner i data for å hjelpe bedrifter med å ta raske og informerte beslutninger. Prosessen involverer:
- Datainnsamling og organisering: Data som skal analyseres, samles inn. Det er viktig å sørge for at datakilden er pålitelig.
- Forbehandling: Rådata bearbeides for å filtrere ut feil og uregelmessigheter, slik at kun korrekt formaterte data brukes i modellen.
- Valg av funksjon og algoritme: Riktig valg av algoritme eller modell er essensielt for prediktiv KI. Resultatets nøyaktighet er avhengig av algoritmens presisjon. Algoritmen trenes også på spesifikke funksjoner for å oppnå ønsket resultat.
- Modellevaluering: Resultatet evalueres basert på en definert standard for å vurdere nøyaktigheten.
Nøyaktigheten av en prognose avhenger av kvaliteten og relevansen av dataen som algoritmen får, og sofistikasjonsnivået til maskinlæringsalgoritmen. Den menneskelige ekspertens rolle i prosessen er også sentral.
Fordeler med prediktiv KI
Konkurransefortrinn
En av de største fordelene med prediktiv KI er dens evne til å gi data for å hjelpe bedrifter med å planlegge og opprettholde en konkurransefordel. Gode prognoser hjelper bedrifter med å planlegge og maksimere muligheter.
Beslutningstaking
Prediktiv KI hjelper med å effektivisere beslutningsprosessen. Data er svært viktig for beslutningstaking i virksomheter. Med prediktiv KI kan bedrifter analysere data og simulere ulike scenarier for å ta informerte beslutninger.
Økt effektivitet
KI bidrar til å øke hastigheten og nøyaktigheten ved utførelsen av oppgaver. Med tilstrekkelig data og høy prognosenøyaktighet, reduserer prediktiv KI repetitive oppgaver og øker effektiviteten for både enkeltpersoner og bedrifter.
Begrensninger for prediktiv KI
Databegrensning
Prediktiv KI er kun basert på det gitte datasettet. Den har dermed kunnskap begrenset til dette datasettet. Dette kan være problematisk i situasjoner der essensielle data eller parametere ikke er inkludert, noe som kan føre til falske prognoser.
Naturens forutsigbarhet
Ikke alle hendelser i naturen følger et fast mønster. Noen hendelser forekommer i varierende mønstre over tid, noe som kan føre til falske mønstre og prognoser.
Kort levetid
Prediktive KI-modeller kan ha en kort levetid, spesielt i miljøer hvor data genereres raskt. Dette krever kontinuerlig analyse og oppdatering av modellen.
Anvendelser av prediktiv KI
Finansielle tjenester
Prediktiv KI brukes for å oppdage økonomisk svindel ved å identifisere avvik i data. Den brukes også av bedrifter for å analysere økonomiske data og forbedre prognoser.
Markedsføring
Prediktiv KI hjelper med å analysere markedsføringsdata og identifisere de mest effektive markedsføringskanalene for å oppnå gode resultater.
Værmelding
Værmeldinger har blitt mer nøyaktige ved bruk av prediktiv KI, noe som er viktig for bransjer som luftfart. Dette bidrar til å øke driftseffektiviteten og redusere risiko.
Hva er generativ KI?
Generativ KI brukes for å generere nytt innhold basert på gitte spørsmål eller instrukser. Den bruker en kombinasjon av maskinlæring og dyp læring for å skape nytt innhold. Prosessen består av datainnsamling, analyse og resultatgenerering:
- Datainnsamling og forberedelse
- Valg og initialisering av modellarkitektur
- Modelltrening
- Evaluering og utplassering
I motsetning til prediktiv KI, som analyserer data og lager prognoser, lærer generativ KI fra eksisterende data for å generere ny data.
Hvordan fungerer generativ KI?
Generativ KI bruker ulike læringsmodeller, som uovervåket og semi-overvåket læring for å trene modeller. Dette gjør det mulig å mate store datavolumer inn i modellene. Generativ KI analyserer disse datasettene, identifiserer mønstre og bruker de lærte mønstrene til å produsere ny og realistisk data.
Det finnes flere modeller for generativ KI, hver med sine spesifikke bruksområder:
#1. Generative Adversarial Networks (GAN)
Generative Adversarial Networks (GAN) er en metode for uovervåket læring. GAN består av to modeller (generatormodell og diskriminatormodell) som konkurrerer med hverandre for å oppdage og lære mønstre i inndata.
De to modellene jobber samtidig, hvor den ene prøver å lure den andre med falsk data, mens den andre prøver å oppdage originalen. GAN kan brukes på ulike områder som bildesyntese og bilde-til-tekst- eller tekst-til-bilde-generering.
#2. Variasjonelle autoenkodere (VAE)
Variasjonelle autoenkodere (VAEs) er en generativ modell basert på en autoenkoder. Disse autoenkoderne består av to nettverk: koder- og dekodernettverket.
Koderen tar inndata og konverterer informasjonen til en vektor, som deretter dekodes tilbake til en utgang. Vektoren representerer inndata på en måte som er forståelig for modellen.
For eksempel, ved trening av en generativ modell for å oppdage en hund, vil autoenkoderen få tilgang til bilder av hunder. Koderen vil konvertere data til vektorer og dekoderen vil konvertere vektoren tilbake til et bilde. Autoenkoderen kan ikke generere data uavhengig. Det er her den variasjonelle autoenkoderen kommer inn. VAE-er oppretter en samling av data, og dekoderen kan justere visse verdier i vektoren for å skape en ny og realistisk variant.
#3. Diffusjonsmodell
Diffusjonsmodellen er en generativ modell som tilfører gaussisk støy til data. Modellen lærer deretter å gjenopprette data ved å fjerne støyen. Diffusjonsmodellen brukes mye til bildegenerering og ligger bak tjenester som DALL-E.
Ytelsesmåling – Generativ KI
For generativ KI er det viktig å måle ytelsen til en modell. Noen nøkkelkriterier inkluderer:
Nøyaktighet og kvalitet
En viktig egenskap er at modellen produserer resultater av høy kvalitet. En tekst-til-bilde-genereringsmodell som skaper et dårlig bilde, vil ikke oppfylle modellens mål. Modellens utdata bør ha stor likhet med ekte data.
Hastighet
Hastighet er viktig. Tiden det tar å trene en modell og tiden modellen trenger for å produsere et realistisk resultat er viktig for ytelsen. Hvis modellen ikke kan produsere output i en akseptabel tid, har modellen liten verdi. Derfor må tidskompleksiteten være lav for å levere gode resultater.
Mengde justering nødvendig
Mengden finjustering som er nødvendig før et resultat produseres, er også avgjørende for å bestemme modellens ytelse. Hvis utvikleren må legge ned mye arbeid for å skape et ønsket resultat, indikerer det at modellen ikke er klar for bruk i den virkelige verden.
Fordeler med generativ KI
Det er flere fordeler ved å bruke generativ KI:
Økt effektivitet
Generativ KI kan automatisere oppgaver og generere innhold raskere enn mennesker, noe som gjør innholdsproduksjon raskere og enklere. Dette øker teamenes produktivitet.
Økonomisk
Generativ KI kan redusere kostnader ved å automatisere repeterende oppgaver og redusere behovet for manuelt arbeid. Det reduserer også kostnadene ved å ansette innholdsprodusenter for bilde-, lyd- og videoproduksjon.
Økt kreativitet
Generativ KI kan produsere estetisk tiltalende innhold. Modeller som er trent på ulike datasett kan lettere generere kreativt innhold.
Forbedret beslutningstaking
Generativ KI kan bidra til en raskere beslutningsprosess. Bedrifter kan bruke generativ KI for å generere data som bidrar til raskere beslutningstaking og gir bedriften en fordel i å fange kundenes oppmerksomhet og forbedre kundeopplevelsen.
Ulemper med generativ KI
Etiske bekymringer
Bruk av generativ KI reiser bekymringer angående eierskap til generert innhold og potensial for å generere upassende eller partisk innhold, da modellene er begrenset til mengden data som er tilgjengelig.
Treningsdataavhengig
Modellene er begrenset til de dataene de er trent på. Hvis datasettet er unøyaktig, kan det føre til partisk innhold eller feilaktige resultater.
Misbruk og feilinformasjon
Med utviklingen av flere verktøy basert på generativ KI har det vært en økning i falske bilder og musikk. Generativ KI kan brukes til å skape falskt innhold.
Applikasjoner av generativ KI
Kodegenerering og tolkning
Generativ KI spiller en viktig rolle i kodegenerering. Verktøy som ChatGPT kan brukes av utviklere for å teste koder, feilsøke og få forslag til løsninger. Utviklere kan også gi instruksjoner og få kode for implementering.
Chatbots/virtuelle agenter
Kundeservice håndteres i stor grad av chatbots. Med generativ KI kan roboter trenes til å håndtere kundehenvendelser og prosessløsninger uten menneskelig innblanding.
Innholdsgenerering
Generativ KI kan brukes til å generere realistisk innhold som musikk, videoer og bilder, noe som gjør prosessen med å lage nytt innhold raskere og enklere.
Prediktiv KI vs Generativ KI
Generativ KI brukes til å skape nytt innhold ved hjelp av dyp læring og maskinlæring. Den brukes til å generere innhold som bilder, musikk og tekst.
Prediktiv KI fokuserer på å analysere data for å lage fremtidige prognoser. Den bruker algoritmer og maskinlæring for å analysere data og oppdage mønstre for å lage fremtidige prognoser.
Både generativ og prediktiv KI bruker maskinlæring, men de gir resultater på forskjellige måter. Mens den ene skaper data, simulerer den andre resultater. Generativ KI brukes i bransjer som er avhengig av innholdsproduksjon som musikk, mote og kunst.
Prediktiv KI brukes i bransjer der dataanalyse er viktig, som finans, markedsføring, forskning og helsesektoren.
Konklusjon
Med mer innovasjon innen KI-området, forventer vi at både prediktiv og generativ KI vil forbedres og redusere risikoene ved bruk av disse teknologiene. Vi vil se et tettere samarbeid mellom prediktive og generative KI-algoritmer, som vil gjøre det mulig for modeller å veksle mellom algoritmer for å produsere de beste resultatene.
Du kan også lese om hvordan generativt KI-søk endrer søkemotorer.