Hvordan fungerer kunstig intelligens?

Teknologien udvikler sig hver dag, og en af de mest markante udviklinger er introduktionen af kunstig intelligens.

AI er overalt nu, fra anbefalinger til din playliste til din telefons stemmeassistent. Det er som en uovervindelig hjælper, der gør din hverdag bedre. 

Vi interagerer alle med AI på daglig basisuden at vide, hvordan den fungerer, eller hvad der får den til at opføre sig, som den gør.

Når du har lært styrken ved AI-systemer at kende, vil du indse, at AI ikke er en mystisk størrelse, som folk gerne vil fremstille det.

Betragt derfor denne artikel som et minikursus i kunstig intelligens.

---

Det vigtigste at tage med

• Kunstig intelligens fungerer ved at analysere data og bruge algoritmer

• Den lærer menneskelige mønstre for at træffe beslutninger 

• Den bruger neurale netværk til at efterligne, hvordan vores hjerner fungerer 

• Maskinlæring driver de fleste AI-applikationer

---

Hvad er kunstig intelligens?

Så hvad er kunstig intelligens, og hvordan fungerer det? AI er en simulering af menneskelig intelligens ved hjælp af maskiner eller computere.

AI kan sammenlignes med at træne en computer til at tænke og lære, som mennesker gør. 

Forestil dig nu, at du prøver at lære en ven at genkende forskellige hunderacer.

Den mest hensigtsmæssige måde ville være at præsentere dem for forskellige billeder af hunde, der viser forskellene mellem disse racer.

Med tiden vil de blive gode nok til at se forskellene uden din hjælp. 

Det er det, eksperter gør med AI, men i stedet for at træne en ven, gør de det med maskiner og computersystemer.

Maskiner med kunstig intelligens lærer at vurdere alt fra en medicinsk diagnose til almindelige spørgsmål. 

Kunstig intelligens efterligner og forbedrer menneskets evne til at kommunikere, lære og træffe beslutninger. Den udfører arbejde, som normalt ville kræve menneskelig intelligens.

Det er derfor, man kan sige, at den tænker som et menneske, men hurtigere. I stedet for at bruge forprogrammerede instruktioner ser AI på data, genkender mønstre og giver resultater. 

Intelligens simuleret af maskiner

Kunstig betyder som bekendt menneskeskabt, og intelligens har pr. definition at gøre med evnen til at lære, løse problemer og være tilpasningsdygtig.

Når man sætter de to begreber sammen, forstår man derfor, at AI er en kunstig intelligens, der er fremkaldt af maskiner. 

Kunstig intelligens er menneskeskabt hjernekraft. Men de er ikke så følelsesladede eller irrationelle som os mennesker.

De er mere effektive, selv om de ikke tænker præcis som os. 

Du kan f.eks. identificere stemmen fra en elsket person, som du er følelsesmæssigt knyttet til og har mange minder med.

Når det gælder AI, identificerer den stemmen ud fra mønsteret af lydbølger, frekvens og matcher den med millioner af databaser og stemmeprøver.

Selv om man opnår de samme resultater, er det ikke den samme proces. 

Selvom AI er fantastisk til at udføre nogle opgaver, kan den stadig være mindre intelligent og mislykkes med nogle følelsesmæssige opgaver, som f.eks. at fortolke en intern joke. 

Kernekomponenterne i AI

AI fungerer, fordi den har visse komponenter. Tænk på det som en opskrift, der kræver vigtige ingredienser for at lave et perfekt måltid.

Disse komponenter omfatter: 

1. Data

Data er virkelig vigtige for kunstig intelligens. Det skyldes, at AI-systemer arbejder med millioner af algoritmer og data. Jo flere data systemet har, jo smartere er det. Uden data er AI ubrugelig. 

AI-data består af enorme mængder information. Lige fra billeder, tusindvis af lydfiler og tekstdokumenter.

Kvaliteten af data er også vigtig. Hvis du fodrer dit system med affaldsdata, får du affaldsresultater. Derfor bruger specialister mange år på at indsamle og rense data.  

Når der er indsamlet data, sendes de gennem algoritmer, som er i stand til at identificere mønstre. Med tiden lærer disse algoritmer og forbedres, så de kan udføre forskellige slags opgaver.

Data er ansvarlig for den konsekvente udvikling af kunstig intelligens i verden i dag. 

2. Algoritmer

En algoritme er en instruktion, som AI følger for at udføre en bestemt opgave.

Algoritmer fortæller systemer med kunstig intelligens, hvordan de skal behandle og hvad de skal lære af de leverede data. Der findes forskellige algoritmer til specifikke AI-funktioner.

Nogle algoritmer genkender billeder, mens andre forstår sprog. Disse algoritmer svarer til at have forskellige undervisningsmetoder til forskellige fag.

3. Modeller

En AI-model er et program, der er fuldt trænet i at bruge data til at træffe beslutninger. Det er trænet til at arbejde uden menneskelig indgriben. Den lærer og ræsonnerer uden at få instruktioner til alle scenarier. 

Modeller opnås ved at kombinere data og algoritmer. De indeholder alle de mønstre og oplysninger, der er opnået i løbet af læringsprocessen.

Du kan sammenligne det med en studerende før og efter, at han har læst til en eksamen. 

Hver AI-model har sine egne evner. Det er baseret på de data, de behandler.

For eksempel behandler Large Language Models (LLM'er) tekster for at generere menneskelignende svar, mens Convolutional Neural Networks (CNN'er) bruger mønstre og karakteristika fra billeder til billedgenkendelsesopgaver.

Du kan finde LLM'er i værktøjer som GPT-4, Claude eller Gemini og CNN'er i ansigtsgenkendelsessystemer. 

4. Feedback-loops og optimering

En ting ved AI er, at den lærer løbende. Den behandler ikke bare data og glemmer dem. Den tager disse data, analyserer dem ordentligt og finder andre måder, hvorpå den kan bruge dem til at forbedre sine resultater. 

Feedbacken får systemer med kunstig intelligens til at blive bedre og give gode resultater. Når det forudsiger noget forkert, tager systemet ved lære og vil gøre det anderledes næste gang.

Det ligner en læringsproces på en cykel. Når du falder, rejser du dig op, og du rejser dig op, indtil du bliver bedre. Den eneste forskel er, at AI kan gøre dette millioner af gange i sekundet.

Hvordan AI lærer: Grundlæggende om maskinlæring

Den primære måde, AI-systemer lærer på, er gennem maskinlæring. Maskinlæring er en af de voksende tendenser inden for teknologi i dag.

Det står bag ting som Netflix-anbefalinger og tale-til-tekst-genkendelse. ML er en blanding af matematik, computervidenskab og kodning. 

Machine Learning hjælper AI med at lære gennem store datasæt ved at identificere mønstre og relationer i dataene.

Den driver også den algoritme, der hjælper AI med at blive bedre til en opgave uden at være programmeret til det.

Det hjælper AI-maskiner med at lære af data og forudsige tendenser uden menneskelig hjælp.

Maskinlæring til AI-modeller består af forskellige typer af grundlæggende læring.

De inkluderer:

• Overvåget læring: ML træner AI-modeller på mærkede data. Det giver AI store mængder data med korrekte svar, indtil den kan se forskel.
• Ikke-overvåget læring: ML træner modeller til at identificere mønstre i umærkede data. Du giver den data uden etiketter og lader den opdage skjulte mønstre. Det fungerer ved at gruppere lignende elementer eller forenkle data ved at reducere deres dimensioner. 
• Semi-overvåget læring: ML træner AI-algoritmer på både mærkede og umærkede data for at forbedre deres ydeevne og nøjagtighed.
• Forstærkningslæring: Det er forsøg-og-fejl-læring. AI'en eksperimenterer med forskellige handlinger og bliver belønnet for gode beslutninger og straffet for dårlige valg.

Kort sagt hjælper ML AI med at lære gennem:

1. Indsamling og forberedelse af data
2. Valg af model og træning
3. Evaluering og forbedring
4. Implementering til virkelige anvendelser i det virkelige liv

Maskinlæring er der, hvor arbejdet sker.

Så i stedet for at programmere alle mulige scenarier ind i en computer, lærer ML den at lære af sine erfaringer. 

Undetectable AI har værktøjer, der er trænet af maskinlæring til at hjælpe dig.

Vores Ask AI-værktøj hjælper studerende, der har spørgsmål om et hvilket som helst område af deres uddannelse. Uopdagede AI'er Spørg AI giver klare, præcise og detaljerede forklaringer.

Vores resultater understøttes også af pålidelige akademiske ressourcer. 

Vores AI-chat er også en god måde at stille spørgsmål om generel viden på, når som helst du har brug for det.

Du kan også bruge Undetectable AI's AI-chat til at opsummere og generere humaniseret tekst, der kan omgå AI-indholdsdetektorer.

Neurale netværk og dyb læring

Deep learning er en delmængde af maskinlæring, der er designet til at modellere og efterligne den menneskelige hjerne. Den bruger neurale netværk til at behandle komplekse mønstre.  

Lad os se, hvad begge begreber handler om: 

Hvad er neurale netværk?

Neurale netværk er en række algoritmer, der hjælper med at genkende relationer i et datasæt gennem en proces, der efterligner den måde, den menneskelige hjerne fungerer på.

På samme måde som den menneskelige hjerne består af neuroner, består neurale netværk af knudepunkter, der kommunikerer med hinanden. 

Disse knudepunkter er også i stand til at forstærke deres forbindelser afhængigt af de nye data. Jo flere forbindelser, jo lettere lærer et netværk at identificere indviklede mønstre og producere resultater. 

Det gør neurale netværk anvendelige til billedgenkendelse, menneskelig talegenkendelse og sprogoversættelse.

Lag, knudepunkter og aktiveringsfunktioner

Et neuralt netværk har forskellige lag. De omfatter: 

• Inputlaget, hvor information kommer ind
• Det skjulte lag, hvor information bliver behandlet gennem flere trin 
• Outputlaget, hvor informationerne kommer ud som et endeligt resultat. 

I neurale netværk udfører hver node en bestemt funktion. Nogle noder registrerer billeder og objekter, mens andre genkender billeder og tekst.

Knudepunkter i neurale netværk er også neuroner, der overfører information til forskellige dele af det neurale netværk.

De modtager input, anvender en aktiveringsfunktion til at producere et output, som sendes videre til andre noder.

Aktiveringsfunktioner i neurale netværk er som portvagter, der afgør, om informationen er god nok til at gå videre til næste trin.

De udfører kvalitetskontrol for at afgøre, om et neuron skal aktiveres. Det er som et filter for neuroner. De ændrer også neuronernes værdi baseret på de data, de modtager. 

Uden aktiveringsfunktioner kan neurale netværk ikke komme med gode forudsigelser. Det skyldes, at neuronerne bare sender data til hinanden uden at skelne mellem, hvad der er vigtigt, og hvad der ikke er. 

Sådan styrker Deep Learning billed- og talegenkendelse

Som en delmængde af maskinlæring gør deep learning det muligt for AI at forstå komplekse mønstre, især i billeder og tale. 

Til billedgenkendelse gør deep learning det muligt for algoritmer at registrere ansigter på trods af kosmetiske ændringer.

De første lag i neurale netværk kan registrere simple ting som linjer og kurver. Mellemlagene kombinerer disse til former og teksturer.

De sidste lag sætter det hele sammen for at genkende objekter, ansigter eller scener.

Talegenkendelse fungerer også som billedgenkendelse. Med talegenkendelse bruger deep learning millioner af lydklip til at genkende tale.

Derefter bruger den algoritmer til at forstå, hvad du har sagt, og til at skelne mellem toner og stemmer.  

De første lag bearbejder lydbølger, de midterste lag identificerer fonemer og stavelser, og de sidste lag finder ord og betydning.

Derfor kan du nemt søge efter ting bare ved at sige "Hey Google" eller "Hey Siri".

Behandling af naturligt sprog (NLP)

NLP er, hvordan AI forstår og genererer menneskeligt sprog. Det lærer computere at forstå og skabe resultater i form af menneskelignende reaktioner.

NLP er en kombination af computervidenskab, lingvistik, maskinlæring og dyb læring. Det hjælper AI med at forstå ustruktureret tekst eller stemmedata og trække information ud af dem. 

Når du f.eks. stiller Siri et spørgsmål eller chatter med en kundesupport-bot, får NLP disse bots til at forstå, hvad du siger.

Med NLP kan GPT-modeller håndtere kontekst, sarkasme og flere betydninger af ord.

Blandt de mest populære eksempler på teknologier, der er afhængige af NLP, er stemmeaktiverede virtuelle assistenter, programmer, der skriver e-mails for at genkende spam, og oversættelsesapps.

De usynlige AI'er AI-detektor og billeddetektor er også værktøjer, der bruger naturlig sprogbehandling.

Vores AI-detektor tilbyder en omfattende analyse af tekst for at opdage AI-skrivning. 

Du kan også bruge vores AI-billeddetektor til kontrollere, om et billede er AI-genereret eller virkelig menneskeskabt.

Hvordan AI træffer beslutninger

Den måde, AI træffer beslutninger på, er forskellig fra, hvordan mennesker træffer beslutninger. Mennesker involverer følelser og intuition, mens AI er baseret på mønstre i data. 

Når du f.eks. overvejer, hvad du skal have på, tager du ubevidst hensyn til vejret, dine planer og sikkert også andre faktorer. AI gør noget lignende, men mere systematisk. 

Den tildeler numeriske vægte til forskellige faktorer og beregner sandsynligheder. AI overvejer mønstre og data. I forbindelse med så simple opgaver som at foreslå en playliste tager AI f.eks. hensyn til dine lyttevaner for at bestemme din musiksmag. 

Hvordan fungerer kunstig intelligens i sundhedssektoren?

Svaret er enkelt. Den kan give dig en liste over mulige sygdomme baseret på symptomer hurtigere end læger. Den kan også anbefale behandlinger. For nylig er AI blevet brugt under operationer. 

Anvendelser af AI i den virkelige verden

AI er overalt. Du skal bare finde en måde at bruge den på til din fordel. Her er nogle anvendelser af kunstig intelligens i den virkelige verden: 

• Generative AI-værktøjer som ChatGPT, Claude og Gemini. 
• Smarte assistenter som Alexa og Siri
• Selvkørende biler 
• Bærbare sensorer og enheder til overvågning af sundhedstilstande 
• Produktanbefalinger og indkøbsassistenter i detailhandlen. 
• AI opdager falske transaktioner ved at genkende usædvanlige transaktioner

AI kan også bruges til at skabe indhold. Undetectable AI har forskellige værktøjer til dette formål. Vi har værktøjer som f.eks: 

• AI Humanizer der hjælper med at generere menneskelignende indhold

• AI SEO-skribent der genererer stærkt optimerede artikler, der kan omgå AI-detektion. 

• AI essayforfatter der skriver plagiatfri og velresearchede essays.

Disse AI-værktøjer vil med garanti gøre din opgave med at skrive indhold lettere og hurtigere. 

Datatræning og modelopbygning

At bygge AI-modeller og -værktøjer kræver visse trin, og de omfatter: 

Dataindsamling og mærkning

Dette er den fase, hvor relevante data indsamles. Disse data repræsenterer de scenarier fra den virkelige verden, som den kunstige intelligens vil møde.

Efter indsamling kommer mærkning. Denne del er normalt kedelig, fordi det kræver, at man kæmmer store datasæt igennem for at finde kvalitetsdata, som AI kan lære af. 

Trænings- vs. testsæt

Efter indsamling og mærkning opdeles dataene i to sæt. Træningssættet og testsættet. 

Træningssættet er det, AI lærer af, og testsættet er det, vi bruger til at vurdere, hvor godt den har lært.

Testsættet hjælper også udviklere med at forstå, hvordan kunstig intelligens vil fungere på nye og usete data. 

Overtilpasning, undertilpasning og modelnøjagtighed

Overfitting er, når AI bliver for vant til sine træningsdata og begynder at klare sig dårligt med nye oplysninger. 

Underfitting er det modsatte. Her lærer kunstig intelligens ikke nok af træningsdataene og klarer sig dårligt selv på grundlæggende opgaver.

Modellens nøjagtighed er balancen mellem overtilpasning og undertilpasning.

På dette stadie er AI i stand til at arbejde med både nye og gamle data og stadig være præcis. 

Gør dit indhold mere autentisk - prøv AI Detector og Humanizer nu.

Afsluttende tanker

Når nogen spørger dig: "Kunstig intelligens - hvordan virker det?", kan du nu forklare, at det er et mønstergenkendelsesdrevet system, der drives af data og algoritmer. 

AI er ikke magi. Det er en kombination af matematik, statistik og computervidenskab, der arbejder sammen om at løse komplekse problemer.

Den har også sine begrænsninger, især i situationer, der kræver sund fornuft, kreativitet eller følelsesmæssig intelligens. Så selv om den kan efterligne menneskelig tænkning, er den ikke menneskelig. 

Kunstig intelligens udvikler sig hver dag, og det er bedre at være en informeret deltager end bare en forvirret tilskuer.

For at være på forkant skal du udnytte værktøjer som Undetectable AI's AI Humanizer, AI SEO-skribentog AI essayforfatter-designet til at hjælpe dig med at skabe smartere og mere naturligt indhold.

Forsøg Uopdagelig AI i dag og frigør den fulde kraft af ansvarlig, menneskeligt klingende AI.