Hvad er AI? Hvordan det virker, og hvor det bruges

Der tales om AI overalt. Og hvorfor skulle det ikke være det? 

Det ændrer, hvis det ikke allerede har gjort det, alt fra hvordan vi skriver e-mails, til hvordan vi designer selvkørende biler. 

Men et eller andet sted mellem hypen og overskrifterne er der stadig mange, der ikke ved, hvad AI egentlig er, og hvordan det fungerer.

Det er præcis, hvad denne guide dækker uden at drukne dig i teknisk jargon. 

Til sidst vil du forstå konceptet og det grundlæggende i, hvordan AI driver de værktøjer, du bruger hver dag.

Lad os begynde.

---

Det vigtigste at tage med

• AI er videnskaben om at skabe maskiner, der kan trænes og udføre opgaver, som vi normalt forbinder med menneskelig intelligens.

• AI fungerer ved at tage data ind, behandle dem gennem algoritmer, komme med forudsigelser, lære af fejl og forbedre sig over tid.

• Det meste AI i dag er smal AI, bygget til specifikke opgaver, mens generel AI eller AGI, som kan matche menneskelige evner på tværs af områder, stadig kun er et koncept.

• Generativ AI bruger deep learning til at skabe ny tekst, billeder, lyd, video og endda kode som reaktion på instruktioner.

---

Hvad står AI for?

AI er en forkortelse for kunstig intelligens og henviser til en maskines evne til at gøre ting, som vi normalt tror kræver en menneskelig hjerne, f.eks:

• At opfatte 
• Ræsonnement 
• Læring
• At interagere med verden 
• Løsning af problemer 
• Viser en gnist af kreativitet

Du er sikkert stødt på AI med sådanne evner uden at være klar over det. 

Når du f.eks. stiller spørgsmål til Siri eller bare kommunikerer med den, chatter du med AI.

Eller når du chatter med en chatbot på en hjemmeside, som på en eller anden måde ved præcis, hvilken side du sidder fast på? Det er også AI.

Men hvad gør AI i stand til at genkende tale, identificere billeder og forstå og reagere på menneskeligt sprog? 

Det sker ved hjælp af masser af algoritmer, modeller og meget avanceret matematik. 

For at give dig en idé er nogle af byggestenene i AI som følger: 

• Maskinlæring
• Neurale netværk
• Dyb læring
• Behandling af naturligt sprog

Menneskelig intelligens vs. maskinel intelligens

AI bliver bedre, men den er stadig ikke på niveau med os. 

Det ved vi, fordi intet AI-værktøj har indtil videre bestået Turing-testenDet er en måde at se, om en maskine på overbevisende vis kan opføre sig som et menneske i en samtale. Eller for at finde ud af, om maskiner kan tænke.

Vi er stadig langt fra AI, der virkelig forstår kontekst, nuancer og mening, som mennesker gør.

De fleste eksperter mener, at vi er årtier fra at bygge sådan en AI. Og nogle siger, at det måske aldrig vil ske. 

Ja, generative AI-værktøjer som ChatGPT og DALL-E kan gøre nogle bemærkelsesværdige ting, men under motorhjelmen er de i bund og grund forudsigelsesmaskiner. 

Med andre ord er disse værktøjer blevet trænet på massive datasæt, som de kan bruge til at gætte det mest sandsynlige svar på din anmodning med imponerende nøjagtighed.

Det er nyttigt, nogle gange endda uhyggeligt, men det er ikke det samme som menneskelig intelligens.

En kort historie om AI

Mens begrebet "maskiner, der tænker" kan spores tilbage til oldtidens filosofi, begynder AI's moderne historie i midten af det 20. århundrede.

Tabellen nedenfor opsummerer nogle af de vigtigste milepæle i AI's udvikling:

År	Milepæl
1950	Alan Turing udgiver Datamaskiner og intelligens og foreslår Turing-testen.
1956	John McCarthy opfandt begrebet "kunstig intelligens" på Dartmouth-konferencen.  Den Det første AI-program, Logic Theorister oprettet.
1967	Frank Rosenblatt udvikler Mark 1 Perceptron, et tidligt neuralt netværk, der demonstrerede maskinlæring gennem forsøg og fejl.
1980	Backpropagation bliver meget brugt til at træne neurale netværk.
1997	IBM's Deep Blue besejrer skakmesteren Garry Kasparov og demonstrerer muligheden for, at AI kan overgå menneskelig ekspertise i en kompleks opgave.
2004	John McCarthy udgiver Hvad er kunstig intelligens?  Det er en udbredt definition af AI i en tid, hvor big data og cloud computing vinder frem.
2011	IBM Watson vinder Jeopardy! mod topmestre.
2015	Baidus Minwa-supercomputer opnår menneskelig overlegen billedgenkendelse.
2016	DeepMinds AlphaGo besejrer Go-mesteren Lee Sedol.
2022	Fremkomsten af store sprogmodeller som ChatGPT, der revolutionerer AI-ydelsen og udvider generative AI-applikationer.
2024	Vækst i multimodale og mindre effektive AI-modeller.
2025	Lancering af GPT-5 med hurtig indførelse af agentiske AI-systemer. Tech-milliardærer og regeringer investerer milliarder i AI-chips, infrastruktur og udvikling.

Sådan fungerer AI

Nu, hvor vi har fundet ud af, hvad AI er, og hvordan det kan sammenlignes med menneskelig intelligens, skal vi give dig et overblik over, hvordan AI fungerer.

Følgende er de fem vigtigste faser i AI's arbejde:

• Indgange: Alle AI-systemer har brug for data for at eksistere. Disse data kan komme fra næsten hvor som helst, f.eks. tekst, lyd, video, IoT-sensorer, you name it. 

• Behandling: Når dataene er gjort tilgængelige i et format, der er egnet til AI, bruger AI sine programmerede algoritmer til at identificere mønstre og relationer i dem. Dette kaldes AI-træning, og denne træning gør AI i stand til at genkende lignende mønstre i nye data.

• Resultater: Efter at have analyseret dataene kommer AI'en med sine forudsigelser eller klassifikationer. Den kan f.eks. beslutte, om et stykke data matcher tidligere mønstre (bestået) eller ej (ikke bestået). 

• Justeringer: Når AI'en gør noget forkert, bruger den fejlen som et læringspunkt. Når systemet har lært af en fejl, kan det vende tilbage til resultatfasen for at tjekke sine beslutninger igen i henhold til de opdaterede regler. Denne læring kan have en af følgende former:

• Tilpasning af algoritmens regler
• Ændring af, hvordan data fortolkes
• Forbedring af de betingelser, hvorunder den behandler input

• Vurderinger: I den sidste fase evaluerer AI'en sin præstation som helhed. Den tager højde for resultaterne af tidligere justeringer, syntetiserer nye indsigter og bruger dem til at forbedre forudsigelserne fremadrettet. 

Typer af AI

Her er de vigtigste typer af AI, som du enten har set eller endnu ikke har set:

Snæver AI vs. generel AI

Når folk først spørger, hvad en AI er, tænker de ofte på den version, de allerede har set i aktion: smal AI. 

Smal AI kaldes også svag AI, og den er bygget til at udføre en meget specifik opgave eller et defineret sæt af opgaver. 

Det kan være alt fra at opdage svigagtige transaktioner på et kreditkortnetværk til at drive stemmeassistenter som Siri og Alexa eller endda køre den naturlige sprogbehandling, der hjælper en chatbot med at svare på dine spørgsmål.

Det meste AI, du interagerer med i dag, er smal AI.

På den anden side har vi Artificial General Intelligence (AGI), som kaldes stærk AI eller bare generel AI. 

Denne form for AI lærer og anvender viden på tværs af en lang række opgaver og matcher eller overgår menneskets evner til at udføre disse opgaver.

Lige nu er AGI stadig teoretisk, da intet AI-system har nået det niveau.

Agentisk AI

Hvis du har hørt udtrykket og spekulerer på, hvad agentisk AI er, er den enkleste måde at sige det på, at det er et system, der er bygget af AI-agenter.

AI-agenter er autonome programmer, der udfører opgaver og træffer beslutninger, mens de har brug for minimal eller ingen menneskelig hjælp. "Agent" i deres navn henviser til den handlekraft, disse værktøjer kan udøve. 

Agentisk AI bygger videre på dette ved at koordinere flere AI-agenter, så de arbejder sammen om et større mål, som ingen enkelt agent kan nå alene.

Reaktive maskiner, begrænset hukommelse, Theory of Mind

De typer af AI, vi allerede har omtalt, var forskellige i omfang og autonomi.

Der er en anden måde at klassificere AI'er på, baseret på om de kan fastholde information eller ej, og hvordan de fortolker deres omgivelser. 

Dette perspektiv opdeler AI i tre hovedkategorier:

• Reaktive maskiner: Dette er den mest basale form for AI. De reagerer kun på de aktuelle input, de modtager, uden at gemme nogen hukommelse om, hvad der er sket før. Deres største begrænsning er, at de fungerer uden en intern tilstand eller repræsentation af miljøet. Når de har behandlet et input, kasserer de dets hukommelse og går videre til det næste input med en tom hukommelse.

• Maskiner med begrænset hukommelse: Maskiner med begrænset hukommelse lagrer tidligere data internt for at kunne genkende mønstre og sammenhænge i deres omgivelser over tid og bruge denne forståelse til at forbedre deres reaktioner under dynamiske forhold. 

• Theory of Mind: Det er en AI, der kan forstå eksistensen af andre agenter, hvad enten det er mennesker eller andre maskiner, og udlede deres indre tilstande. Denne form for AI er ikke mulig i øjeblikket, fordi det er svært at opnå Teori om sindet kræver evnen til at erkende, at handlinger ofte har usynlige årsager, som kan være påvirket af intentioner, overbevisninger eller følelser.

Eksempler på AI

Vi har gennemgået de forskellige typer af AI, og hvordan de behandler information, så det er værd at se på, hvordan alt dette udspiller sig i den virkelige verden. 

Autonome køretøjer

Selvkørende biler er stærkt afhængige af maskinlæring, der er trænet på enorme datasæt, som omfatter alt fra trafikmønstre til genkendelse af vejskilte. 

Udviklere bruger ofte kunstige simuleringer til at evaluere ydeevnen, før køretøjerne kommer ud på vejene. 

Black-box-test er almindeligt her, hvilket er en metode, hvor testerne ikke har direkte adgang til systemets indre funktioner, men i stedet undersøger dets adfærd for at identificere svagheder. 

Tekstredigeringsprogrammer eller autokorrektur

Hvis du nogensinde har brugt Grammarly til at tjekke et essay eller stolet på autokorrektur, når du har skrevet en sms, har du arbejdet med AI. 

Ligesom du har lært Grammatiske regler I skolen trænes AI-algoritmer til at genkende korrekt sprogbrug og spotte afvigelser.

Hvis du bruger et forkert komma eller vælger et forkert ord, kan redaktøren markere det og foreslå en passende rettelse.

Virtuelle assistenter

Virtuelle assistenter som Amazon Alexa, Google Assistant og Apples Siri hjælper dig med hverdagens opgaver. 

De lærer af dine specifikke brugsmønstre og tilpasser sig dine præferencer, ligesom de bliver bedre til at forudse dine behov over tid.

Søge- og anbefalingsalgoritmer

Når du surfer på en streamingtjeneste og finder en række filmforslag, der føles overraskende rigtige, eller når en onlinebutik viser produkter, der matcher dine seneste søgninger, ser du AI-drevne anbefalingssystemer på arbejde. 

Disse systemer sporer dine interaktioner over tid og analyserer dem ved hjælp af maskinlæring og deep learning-modeller for at forudsige, hvad du vil have næste gang.

Hvad er generativ AI?

Der er en særlig kategori af AI, som har fået stor opmærksomhed for sin evne til at skabe helt nyt indhold efter behov. Disse systemer går under betegnelsen generativ AI. 

Lad os se nærmere på, hvad generativ AI er.

Generativ AI eller gen AI refererer til deep learning-modeller, der producerer originale outputs som svar på en brugers opfordring. 

Disse systemer kan skabe: 

• Langformet tekst
• Billeder i høj kvalitet
• Realistisk video
• Livagtig lyd
• Funktionel kode 

De nyeste generative AI-modeller kan endda skabe interaktive simuleringer af en række applikationer direkte i chatten.

Kvaliteten af generativ AI's output afhænger af, hvor sofistikeret modellen er, og hvor tæt prompten stemmer overens med træningen. 

For eksempel kan ChatGPT producere et klart, velstruktureret essay om nationalismeteorier på få sekunder, mens billedbaserede systemer som DALL-E 2 kan skabe usædvanlige, men visuelt slående kompositioner, såsom et renæssancemaleri af en madonna og et barn, der spiser pizza. 

For brugere, der er interesserede i at anvende generativ AI til at skrive, er værktøjer som f.eks. AI Humanizer, AI essayforfatterog AI SEO-skribent af Undetectable AI tilbyder praktiske måder at skabe skriftligt indhold af høj kvalitet på. 

Samtidig bliver det lige så vigtigt at verificere oprindelsen af digitalt arbejde, hvilket er grunden til, at værktøjer som AI-billeddetektorAI Detector og Humanizer, også fra Undetectable AI, kan hjælpe med at sikre, at indholdet er autentisk og troværdigt.

Udforsk vores AI Detector og Humanizer uden besvær i widgetten nedenfor!

Ofte stillede spørgsmål om AI

Afsluttende tanker

Nu hvor du ved, hvad AI er, og hvordan det fungerer, kan du få øje på det overalt.

Jo mere du forstår det, jo bedre rustet er du til at høste fordelene og undgå faldgruberne.

Og når du har brug for AI-værktøjer, der fungerer for dig, er du dækket ind med Undetectable AI's skrive- og detektionsværktøjer.

Med usynlig kunstig intelligens AI Humanizer, AI essayforfatterog AI SEO-skribent kan du øjeblikkeligt omdanne AI-genereret tekst til indhold, der lyder autentisk og naturligt.

Tilmeld dig for at komme i gang - og oplev forskellen med Uopdagelig AI.