Hva er AI? Hvordan det fungerer og hvor det brukes

AI er i vinden overalt. Og hvorfor skulle det ikke være det? 

Det er i ferd med å forandre alt fra hvordan vi skriver e-post til hvordan vi designer selvkjørende biler. 

Men et sted mellom hypen og overskriftene er det fortsatt mange som ikke vet hva AI egentlig er, og hvordan det fungerer.

Det er akkurat det denne veiledningen tar for seg, uten å drukne deg i teknisk sjargong. 

Til slutt vil du forstå konseptet og det grunnleggende om hvordan kunstig intelligens driver verktøyene du bruker hver dag.

La oss begynne.

---

Det viktigste å ta med seg

• KI er vitenskapen om å skape maskiner som kan trenes opp og utføre oppgaver vi vanligvis forbinder med menneskelig intelligens.

• AI fungerer ved å ta inn data, behandle dem ved hjelp av algoritmer, komme med spådommer, lære av feil og forbedre seg over tid.

• Det meste av dagens AI er smal AI, bygget for spesifikke oppgaver, mens generell AI, eller AGI, som kan matche menneskelige evner på tvers av felt, fortsatt bare er et konsept.

• Generativ AI bruker dyp læring til å skape ny tekst, bilder, lyd, video og til og med kode som svar på beskjeder.

---

Hva står AI for?

AI er en forkortelse for kunstig intelligens og refererer til en maskins evne til å gjøre ting vi vanligvis tror krever en menneskelig hjerne, som for eksempel

• Å oppfatte 
• Begrunnelse 
• Læring
• Samspill med verden 
• Løser problemer 
• Viser en gnist av kreativitet

Du har sannsynligvis støtt på AI med slike evner uten å være klar over det. 

Når du for eksempel stiller spørsmål til Siri eller bare kommuniserer med den, chatter du med AI.

Eller når du chatter med en chatbot på et nettsted som på en eller annen måte vet nøyaktig hvilken side du står fast på? Det er også kunstig intelligens.

Men hva er det som gjør kunstig intelligens i stand til å gjenkjenne tale, identifisere bilder og forstå og reagere på menneskelig språk? 

Dette skjer ved hjelp av en rekke algoritmer, modeller og svært avansert matematikk. 

For å gi deg en idé, kan du se noen av byggesteinene i AI som følger: 

• Maskinlæring
• Nevrale nettverk
• Dyp læring
• Naturlig språkbehandling

Menneskelig intelligens vs. maskinell intelligens

AI blir bedre, men den er fortsatt ikke på nivå med oss. 

Det vet vi fordi ingen AI-verktøy har hittil bestått Turing-testenDet er en måte å se om en maskin kan oppføre seg overbevisende som et menneske i en samtale. Eller for å finne ut om maskiner kan tenke.

Vi er fortsatt langt unna AI som virkelig forstår kontekst, nyanser og mening på samme måte som mennesker gjør.

De fleste eksperter mener at vi er flere tiår unna å bygge en slik kunstig intelligens. Og noen sier at det kanskje aldri vil skje. 

Ja, generative AI-verktøy som ChatGPT og DALL-E kan gjøre bemerkelsesverdige ting, men under panseret er de i bunn og grunn prediksjonsmaskiner. 

Disse verktøyene har med andre ord blitt trent på enorme datasett, og basert på disse kan de gjette det mest sannsynlige svaret på forespørselen din med imponerende nøyaktighet.

Det er nyttig, noen ganger til og med forbløffende, men det er ikke det samme som menneskelig intelligens.

En kort historie om kunstig intelligens

Selv om konseptet "maskiner som tenker" kan spores tilbake til antikkens filosofi, begynner den moderne historien om kunstig intelligens på midten av 1900-tallet.

Tabellen nedenfor oppsummerer noen av de viktigste milepælene i utviklingen av kunstig intelligens:

År	Milepæl
1950	Alan Turing publiserer Datamaskiner og intelligens og foreslår Turing-testen.
1956	John McCarthy mynter begrepet "kunstig intelligens" på Dartmouth-konferansen.  Den første AI-program, Logic Theorister opprettet.
1967	Frank Rosenblatt utvikler Mark 1 Perceptron, et tidlig nevralt nettverk som demonstrerer maskinlæring gjennom prøving og feiling.
1980	Backpropagation blir mye brukt til å trene opp nevrale nettverk.
1997	IBMs Deep Blue beseirer sjakkmesteren Garry Kasparov og demonstrerer muligheten for at kunstig intelligens kan overgå menneskelig ekspertise i en kompleks oppgave.
2004	John McCarthy publiserer Hva er kunstig intelligens?  Dette er en mye sitert definisjon av AI i en tid der stordata og cloud computing er på fremmarsj.
2011	IBM Watson vinner Jeopardy! mot toppmestere.
2015	Baidus superdatamaskin Minwa oppnår bildegjenkjenning som overgår menneskelig nivå.
2016	DeepMinds AlphaGo beseirer Go-mesteren Lee Sedol.
2022	Fremveksten av store språkmodeller som ChatGPT, som revolusjonerer AI-ytelsen og utvider generative AI-applikasjoner.
2024	Vekst av multimodale og mindre effektive AI-modeller.
2025	Lansering av GPT-5 med rask innføring av agentiske AI-systemer. Teknologimilliardærer og myndigheter investerer milliarder i AI-brikker, infrastruktur og utvikling.

Hvordan AI fungerer

Nå som vi har funnet ut hva AI er, og hvordan det kan sammenlignes med menneskelig intelligens, skal vi gi deg et fugleperspektiv på hvordan AI fungerer.

Her følger de fem viktigste fasene i AIs arbeid:

• Innganger: Alle AI-systemer trenger data for å eksistere. Disse dataene kan komme fra nesten hvor som helst, for eksempel tekst, lyd, video, IoT-sensorer og så videre. 

• Bearbeiding: Når dataene er gjort tilgjengelige i et format som er egnet for AI, bruker AI-en sine programmerte algoritmer til å identifisere mønstre og sammenhenger i dem. Dette kalles AI-trening, og denne treningen gjør AI-en i stand til å gjenkjenne lignende mønstre i nye data.

• Resultater: Etter å ha analysert dataene, kommer AI-en med sine spådommer eller klassifiseringer. Den kan for eksempel avgjøre om et stykke data samsvarer med tidligere mønstre (bestått) eller ikke (ikke bestått). 

• Justeringer: Når den kunstige intelligensen gjør noe feil, bruker den feilen som et læringspunkt. Etter å ha lært av en feil, kan systemet gå tilbake til resultatstadiet for å sjekke beslutningene sine på nytt i henhold til de oppdaterte reglene. Denne læringen kan ta en av følgende former:

• Justering av algoritmens regler
• Endre hvordan data tolkes
• Forbedring av betingelsene for behandling av inndata

• Vurderinger: I den siste fasen evaluerer den kunstige intelligensen resultatene som helhet. Den tar hensyn til resultatene av tidligere justeringer, syntetiserer ny innsikt og bruker den til å forbedre spådommene fremover. 

Typer AI

Her er de viktigste typene AI du enten har sett eller ennå ikke har sett:

Snever AI vs. generell AI

Når folk først spør hva en AI er, tenker de ofte på den versjonen de allerede har sett i aksjon: smal AI. 

Narrow AI kalles også svak AI, og den er bygget for å utføre en svært spesifikk oppgave eller et definert sett med oppgaver. 

Det kan dreie seg om alt fra å oppdage falske transaksjoner i et kredittkortnettverk til å drive stemmeassistenter som Siri og Alexa eller til og med kjøre den naturlige språkbehandlingen som hjelper en chatbot med å svare på spørsmålene dine.

Det meste av den kunstige intelligensen du samhandler med i dag, er smal kunstig intelligens.

På den andre siden har vi kunstig generell intelligens (AGI), som kalles sterk AI eller bare generell AI. 

Denne typen AI lærer og anvender kunnskap på tvers av et bredt spekter av oppgaver og matcher eller overgår menneskers evner til å utføre disse oppgavene.

Akkurat nå er AGI fortsatt teoretisk, ettersom ingen AI-systemer har nådd dette nivået.

Agentisk AI

Hvis du har hørt begrepet og lurer på hva agentisk AI er, er den enkleste måten å si det på at det er et system som er bygget opp av AI-agenter.

AI-agenter er autonome programmer som utfører oppgaver og tar beslutninger uten eller med minimalt behov for menneskelig assistanse. "Agent" i navnet henspiller på den handlekraften disse verktøyene kan utøve. 

Agentisk AI bygger videre på dette ved å koordinere flere AI-agenter slik at de jobber sammen mot et større mål som ingen enkelt agent kan oppnå alene.

Reaktive maskiner, begrenset hukommelse, Theory of Mind

De typene kunstig intelligens vi allerede har omtalt, varierer i omfang og autonomi.

Det finnes en annen måte å klassifisere AI-er på, basert på hvorvidt de kan lagre informasjon og hvordan de tolker omgivelsene sine. 

Dette perspektivet deler AI inn i tre hovedkategorier:

• Reaktive maskiner: Dette er den mest grunnleggende formen for kunstig intelligens. De reagerer bare på de aktuelle inndataene de mottar, uten å lagre noe minne om hva som har skjedd tidligere. Deres største begrensning er at de opererer uten en intern tilstand eller representasjon av omgivelsene. Etter å ha behandlet en inndata, forkaster de minnet og går videre til neste inndata med et tomt minne.

• Maskiner med begrenset minne: Maskiner med begrenset minne lagrer tidligere data internt for å kunne gjenkjenne mønstre og sammenhenger i omgivelsene over tid og bruke denne forståelsen til å forbedre responsen under dynamiske forhold. 

• Theory of Mind: Dette er en AI som kan forstå eksistensen av andre agenter, det være seg mennesker eller andre maskiner, og utlede deres interne tilstander. Denne formen for AI er ikke mulig i dag, fordi det er vanskelig å oppnå Theory of Mind krever evnen til å innse at handlinger ofte har usynlige årsaker, som kan være påvirket av intensjoner, overbevisninger eller følelser.

Eksempler på AI

Vi har gått gjennom de ulike typene kunstig intelligens og hvordan de behandler informasjon, så det er verdt å se nærmere på hvordan alt dette utspiller seg i den virkelige verden. 

Selvkjørende kjøretøy

Selvkjørende biler er i stor grad avhengig av maskinlæring som er trent på enorme datasett som omfatter alt fra trafikkmønstre til gjenkjenning av veiskilt. 

Utviklere bruker ofte kunstige simuleringer for å evaluere ytelsen før kjøretøyene kommer ut på veien. 

Black-box-testing er vanlig her, en metode der testerne ikke har direkte tilgang til systemets indre funksjoner, men i stedet undersøker hvordan det fungerer for å identifisere svakheter. 

Tekstredigeringsprogrammer eller autokorrektur

Hvis du noen gang har brukt Grammarly til å sjekke et essay eller stolt på autokorrektur når du har skrevet en tekstmelding, har du samhandlet med kunstig intelligens. 

Akkurat som du lærte grammatikkregler I skolen trenes AI-algoritmer opp til å gjenkjenne korrekt språkbruk og oppdage avvik.

Hvis du bruker feil komma eller velger feil ord, kan redaktøren flagge det og foreslå en passende rettelse.

Virtuelle assistenter

Virtuelle assistenter som Amazon Alexa, Google Assistant og Apples Siri hjelper deg med hverdagslige oppgaver. 

De lærer av dine spesifikke bruksmønstre og tilpasser seg dine preferanser, i tillegg til at de blir bedre til å forutse dine behov over tid.

Algoritmer for søk og anbefaling

Når du surfer på en strømmetjeneste og finner en rekke filmforslag som føles overraskende treffsikre, eller når en nettbutikk viser produkter som samsvarer med det du nylig har søkt etter, ser du AI-drevne anbefalingssystemer på jobb. 

Disse systemene sporer interaksjonene dine over tid og analyserer dem ved hjelp av maskinlæring og dyplæringsmodeller for å forutsi hva du vil ønske neste gang.

Hva er generativ AI?

Det finnes en spesiell kategori av kunstig intelligens som har fått stor oppmerksomhet for sin evne til å skape helt nytt innhold på forespørsel. Disse systemene går under betegnelsen generativ AI. 

La oss se nærmere på hva generativ AI er.

Generativ AI eller gen AI refererer til dyplæringsmodeller som produserer originale resultater som svar på en brukers spørsmål. 

Disse systemene kan skape: 

• Lang tekst
• Bilder av høy kvalitet
• Realistisk video
• Livaktig lyd
• Funksjonell kode 

De nyeste generative AI-modellene kan til og med lage interaktive simuleringer av en rekke bruksområder direkte i chatten.

Kvaliteten på generativ AI avhenger av hvor sofistikert modellen er, og hvor godt den stemmer overens med opplæringen. 

ChatGPT kan for eksempel produsere et klart og velstrukturert essay om nasjonalismeteorier på få sekunder, mens bildebaserte systemer som DALL-E 2 kan skape uvanlige, men visuelt slående komposisjoner, for eksempel et renessansemaleri av en madonna og et barn som spiser pizza. 

For brukere som er interessert i å bruke generativ AI på skriving, finnes det verktøy som AI Humanizer, AI Essay Writer, og AI SEO-skribent av Undetectable AI tilbyr praktiske måter å skape skriftlig innhold av høy kvalitet på. 

Samtidig blir det stadig viktigere å verifisere opprinnelsen til digitalt arbeid, og det er grunnen til at verktøy som AI-bildedetektor, AI Detector og Humanizer, også fra Undetectable AI, kan bidra til å sikre at innholdet er autentisk og troverdig.

Utforsk vår AI Detector og Humanizer uten problemer i widgeten nedenfor!

Vanlige spørsmål om AI

Avsluttende tanker

Nå som du vet hva AI er og hvordan det fungerer, kan du få øye på det overalt.

Jo mer du forstår den, desto bedre rustet vil du være til å høste fordelene og unngå fallgruvene.

Og når du trenger AI-verktøy som fungerer for deg, har Undetectable AIs skrive- og deteksjonsverktøy det du trenger.

Med uoppdagelig AI AI Humanizer, AI Essay Writer, og AI SEO-skribent kan du umiddelbart forvandle AI-generert tekst til innhold som høres autentisk og naturlig ut.

Registrer deg for å komme i gang - og opplev forskjellen med Ikke påvisbar AI.