Hvordan fungerer kunstig intelligens?

Teknologien utvikler seg hver eneste dag, og en av de viktigste utviklingene er innføringen av kunstig intelligens.

AI er overalt nå, fra spillelisteanbefalinger til telefonens stemmeassistent. Den er som en uovervinnelig hjelper som gjør hverdagen din bedre. 

Vi samhandler alle med AI på daglig basisuten å vite hvordan det fungerer eller hva som får det til å oppføre seg som det gjør.

Etter å ha blitt kjent med styrken til AI-systemer, vil du innse at AI ikke er en mystisk størrelse, slik folk gjerne vil fremstille det.

Betrakt derfor denne artikkelen som et minikurs i kunstig intelligens.

---

Det viktigste å ta med seg

• Kunstig intelligens fungerer ved å analysere data og bruke algoritmer

• Den lærer seg menneskelige mønstre for å ta beslutninger 

• Den bruker nevrale nettverk for å etterligne hvordan hjernen vår fungerer 

• Maskinlæring driver de fleste AI-applikasjoner

---

Hva er kunstig intelligens?

Så hva er kunstig intelligens, og hvordan fungerer det? Kunstig intelligens er en simulering av menneskelig intelligens ved hjelp av maskiner eller datamaskiner.

Kunstig intelligens kan sammenlignes med å lære opp en datamaskin til å tenke og lære som mennesker gjør. 

Tenk deg nå at du prøver å lære en venn å kjenne igjen ulike hunderaser.

Den mest hensiktsmessige måten ville være å presentere dem for ulike bilder av hunder, som viser forskjellene mellom disse rasene.

Etter hvert vil de bli flinke nok til å se forskjellene uten din hjelp. 

Det er det samme ekspertene gjør med AI, men i stedet for å lære opp en venn, gjør de det med maskiner og datasystemer.

Maskiner med kunstig intelligens læres opp til å vurdere alt fra en medisinsk diagnose til helt vanlige spørsmål. 

Kunstig intelligens imiterer og forbedrer menneskets evne til å kommunisere, lære og ta beslutninger. Den utfører arbeid som normalt ville krevd menneskelig intelligens.

Derfor kan man si at den tenker som et menneske, men raskere. I stedet for å bruke forhåndsprogrammerte instruksjoner, ser AI på data, gjenkjenner mønstre og gir resultater. 

Intelligens simulert av maskiner

Kunstig betyr som kjent menneskeskapt, og intelligens har per definisjon å gjøre med evnen til å lære, løse problemer og være tilpasningsdyktig.

Når du setter de to begrepene sammen, forstår du derfor at AI er en kunstig intelligens som styres av maskiner. 

Kunstig intelligens er menneskeskapt hjernekraft. Men de er ikke like emosjonelle eller irrasjonelle som oss mennesker.

De er mer effektive, selv om de ikke tenker akkurat som oss. 

Du kan for eksempel identifisere stemmen til en elsket person som du er følelsesmessig knyttet til og har mange minner med.

Når det gjelder AI, identifiserer den stemmen basert på lydbølgemønsteret og frekvensen, og matcher den med millioner av databaser og stemmeprøver.

Selv om man oppnår de samme resultatene, er det ikke den samme prosessen. 

Selv om kunstig intelligens er fantastisk til å utføre enkelte oppgaver, kan den likevel være mindre intelligent og mislykkes med noen emosjonelle oppgaver, som å tolke en intern vits. 

Kjernekomponentene i AI

AI fungerer fordi den har visse komponenter. Tenk på det som en oppskrift som krever nøkkelingredienser for å lage et perfekt måltid.

Disse komponentene inkluderer: 

1. Data

Data er veldig viktig for kunstig intelligens. Dette skyldes at AI-systemer arbeider med millioner av algoritmer og data. Jo mer data systemet har, desto smartere er det. Uten data er AI ubrukelig. 

AI-data omfatter enorme mengder informasjon. Alt fra bilder, tusenvis av lydfiler og tekstdokumenter.

Kvaliteten på dataene er også viktig. Hvis du gir systemet søppeldata, får du søppelresultater. Derfor bruker spesialister årevis på å samle inn og rense dataene.  

Når dataene er samlet inn, blir de kjørt gjennom algoritmer som er i stand til å identifisere mønstre. Med tiden lærer disse algoritmene og blir bedre, slik at de kan utføre ulike typer oppgaver.

Data er ansvarlig for den kontinuerlige utviklingen av kunstig intelligens i verden i dag. 

2. Algoritmer

En algoritme er en instruksjon som AI følger for å utføre en bestemt oppgave.

Algoritmer forteller kunstig intelligens-systemer hvordan de skal behandle og hva de skal lære av dataene de får. Det finnes ulike algoritmer for spesifikke AI-funksjoner.

Noen algoritmer gjenkjenner bilder, mens andre forstår språk. Disse algoritmene er som å ha ulike undervisningsmetoder for ulike fag.

3. Modeller

En AI-modell er et program som er fullstendig trent på data for å ta beslutninger. Den er opplært til å arbeide uten menneskelig inngripen. Den lærer og resonnerer uten å få instruksjoner for hvert scenario. 

Modeller oppnås ved å kombinere data og algoritmer. De inneholder alle mønstrene og all informasjonen som er innhentet i løpet av læringsprosessen.

Du kan sammenligne det med en student før og etter at han eller hun har lest til en eksamen. 

Hver AI-modell har sine egne evner. Det er basert på dataene de behandler.

For eksempel behandler Large Language Models (LLM) tekster for å generere menneskelignende responser, mens Convolutional Neural Networks (CNN) bruker mønstre og egenskaper fra bilder til bildegjenkjenningsoppgaver.

Du finner LLM-er i verktøy som GPT-4, Claude eller Gemini, og CNN-er i systemer for ansiktsgjenkjenning. 

4. Tilbakemeldingssløyfer og optimalisering

En ting med AI er at den lærer kontinuerlig. Den behandler ikke bare data og glemmer dem. Den tar dataene, analyserer dem på riktig måte og finner andre måter den kan bruke dem på for å forbedre resultatene. 

Tilbakemeldingene gjør at kunstig intelligens-systemer blir bedre og gir gode resultater. Når systemet forutser noe feil, tar det lærdom av det og gjør det annerledes neste gang.

Det ligner en læringsprosess på sykkel. Når du faller, reiser du deg, og du reiser deg igjen til du blir bedre. Den eneste forskjellen er at AI kan gjøre dette millioner av ganger i sekundet.

Hvordan AI lærer: Grunnleggende om maskinlæring

AI-systemer lærer først og fremst gjennom maskinlæring. Maskinlæring er en av de voksende trendene innen teknologi i dag.

Det ligger bak ting som Netflix-anbefalinger og tale-til-tekst-gjenkjenning. ML er en blanding av matematikk, informatikk og koding. 

Maskinlæring hjelper AI med å lære gjennom store datasett ved å identifisere mønstre og sammenhenger i dataene.

Den driver også algoritmen som hjelper AI med å bli bedre på en oppgave uten å være programmert for den oppgaven.

Det hjelper AI-maskiner med å lære av data og forutsi trender uten menneskelig assistanse.

Maskinlæring for AI-modeller består av ulike typer grunnleggende læring.

De inkluderer:

• Overvåket læring: ML trener AI-modeller på merkede data. Det gir AI store mengder data med korrekte svar, helt til den kan se forskjellen.
• Ikke-veiledet læring: ML trener modeller for å identifisere mønstre i umerkede data. Du gir den data uten etiketter og lar den oppdage skjulte mønstre. Det fungerer ved å gruppere lignende elementer eller forenkle data ved å redusere dimensjonene. 
• Semiovervåket læring: ML trener AI-algoritmer på både merkede og umerkede data for å forbedre ytelsen og nøyaktigheten.
• Forsterkningslæring: Dette er læring basert på prøving og feiling. Den kunstige intelligensen eksperimenterer med ulike handlinger og belønnes for gode beslutninger og straffes for dårlige valg.

Kort oppsummert hjelper ML AI med å lære gjennom:

1. Datainnsamling og forberedelse
2. Valg og opplæring av modeller
3. Evaluering og videreutvikling
4. Utplassering for reell bruk i det virkelige liv

Maskinlæring er der arbeidet skjer.

Så i stedet for å programmere alle mulige scenarioer inn i en datamaskin, lærer ML den å lære av erfaring. 

Undetectable AI har verktøy som er opplært av maskinlæring for å hjelpe deg.

Vårt Ask AI-verktøy hjelper studenter som har spørsmål om et hvilket som helst område av utdanningen sin. Uoppdagelige AI-er Spør AI gir klare, nøyaktige og detaljerte forklaringer.

Resultatene våre støttes også av pålitelige akademiske ressurser. 

Vår AI-chat er også en god måte for deg å stille spørsmål om generell kunnskap når du trenger det.

Du kan også bruke Undetectable AIs AI-chat for å oppsummere og generere humanisert tekst som kan omgå AI-innholdsdetektorer.

Nevrale nettverk og dyp læring

Dyp læring er en undergruppe av maskinlæring som er utviklet for å modellere og etterligne den menneskelige hjernen. Den bruker nevrale nettverk til å behandle komplekse mønstre.  

La oss se hva begge konseptene handler om: 

Hva er nevrale nettverk?

Nevrale nettverk er en serie algoritmer som bidrar til å gjenkjenne sammenhenger i et datasett gjennom en prosess som etterligner måten den menneskelige hjernen fungerer på.

På samme måte som den menneskelige hjernen består av nevroner, består nevrale nettverk av noder som kommuniserer med hverandre. 

Disse nodene er også i stand til å forsterke forbindelsene sine avhengig av nye data. Jo flere forbindelser, desto lettere lærer et nettverk å identifisere intrikate mønstre og produsere resultater. 

Dette gjør at nevrale nettverk kan brukes til bildegjenkjenning, talegjenkjenning og språkoversettelse.

Lag, noder og aktiveringsfunksjoner

Et nevralt nettverk har ulike lag. De inkluderer: 

• Inndatalaget der informasjonen kommer inn
• Det skjulte laget, der informasjon blir behandlet gjennom flere trinn 
• Utgangslaget, der informasjonen kommer ut som et endelig resultat. 

I nevrale nettverk utfører hver node en bestemt funksjon. Noen noder oppdager bilder og objekter, mens andre gjenkjenner bilder og tekst.

Noder i nevrale nettverk er også nevroner som overfører informasjon til ulike deler av det nevrale nettverket.

De mottar inndata, bruker en aktiveringsfunksjon for å produsere en utdata som sendes videre til andre noder.

Aktiveringsfunksjoner i nevrale nettverk er som portvakter som avgjør om informasjonen er god nok til å gå videre til neste trinn.

De utfører kvalitetskontroll for å avgjøre om et nevron skal aktiveres. Det er som et filter for nevroner. De endrer også nevronverdien basert på dataene de mottar. 

Uten aktiveringsfunksjoner kan ikke nevrale nettverk gjøre gode prediksjoner. Dette skyldes at nevronene bare sender data til hverandre uten å skille mellom hva som er viktig og hva som ikke er det. 

Hvordan dyp læring driver bilde- og talegjenkjenning

Som en delmengde av maskinlæring gjør dyp læring det mulig for kunstig intelligens å forstå komplekse mønstre, spesielt i bilder og tale. 

Når det gjelder bildegjenkjenning, gjør dyp læring det mulig for algoritmer å gjenkjenne ansikter til tross for kosmetiske endringer.

De første lagene i nevrale nettverk kan oppdage enkle ting som linjer og kurver. De midterste lagene kombinerer disse til former og teksturer.

De siste lagene setter det hele sammen for å gjenkjenne objekter, ansikter eller scener.

Talegjenkjenning fungerer også som bildegjenkjenning. Ved talegjenkjenning bruker dyp læring millioner av lydklipp for å gjenkjenne tale.

Deretter bruker den algoritmer til å forstå hva du har sagt og skille mellom toner og stemmer.  

De første lagene behandler lydbølger, de midterste lagene identifiserer fonemer og stavelser, og de siste lagene finner ord og mening.

Derfor kan du enkelt søke etter ting bare ved å si "Hei Google" eller "Hei Siri".

Naturlig språkbehandling (NLP)

NLP er hvordan AI forstår og genererer menneskelig språk. Det lærer datamaskiner hvordan de skal forstå og produsere menneskelignende responser.

NLP er en kombinasjon av informatikk, lingvistikk, maskinlæring og dyp læring. Det hjelper kunstig intelligens med å forstå ustrukturert tekst eller stemmedata og trekke informasjon ut av dem. 

Når du for eksempel stiller et spørsmål til Siri eller chatter med en kundeservicebot, gjør NLP at disse robotene forstår hva du sier.

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

Blant de mest populære eksemplene på teknologi som baserer seg på NLP, er stemmestyrte virtuelle assistenter, programmer som skriver e-post for å gjenkjenne spam, og oversettelsesapper.

Den uoppdagelige AI-en AI-detektor og bildedetektor er også verktøy som bruker naturlig språkbehandling.

AI-detektoren vår tilbyr en omfattende analyse av tekst for å oppdage AI-skriving. 

Du kan også bruke vår AI-bildedetektor til verifisere om et bilde er AI-generert eller genuint menneskeskapt.

Hvordan AI tar avgjørelser

Måten AI tar beslutninger på, er forskjellig fra hvordan mennesker tar beslutninger. Mennesker involverer følelser og intuisjon, mens kunstig intelligens er basert på mønstre i data. 

Når du for eksempel tenker på hva du skal ha på deg, tar du ubevisst hensyn til været, planene dine og sannsynligvis også andre faktorer. AI gjør noe lignende, men mer systematisk. 

Den tildeler numeriske vekter til ulike faktorer og beregner sannsynligheter. AI tar hensyn til mønstre og data. For eksempel, når det gjelder så enkle oppgaver som å foreslå en spilleliste, tar AI hensyn til lyttevanene dine for å finne ut hvilken musikksmak du har. 

Hvordan fungerer kunstig intelligens i helsevesenet?

Svaret er enkelt. Den kan gi deg en liste over mulige sykdommer basert på symptomer raskere enn leger. Den kan også anbefale behandlinger. I den senere tid har kunstig intelligens blitt brukt under operasjoner. 

Anvendelser av AI i den virkelige verden

AI er overalt. Du må bare finne en måte å bruke den til din fordel. Her er noen eksempler på hvordan kunstig intelligens kan brukes i den virkelige verden: 

• Generative AI-verktøy som ChatGPT, Claude og Gemini. 
• Smarte assistenter som Alexa og Siri
• Selvkjørende biler 
• Bærbare sensorer og enheter for overvåking av helsetilstander 
• Produktanbefalinger og shoppingassistenter i detaljhandelen. 
• Kunstig intelligens oppdager svindel ved å gjenkjenne uvanlige transaksjoner

AI kan også brukes til å skape innhold. Undetectable AI har ulike verktøy for dette. Vi har verktøy som f.eks: 

• AI Humanizer som bidrar til å generere menneskelignende innhold

• AI SEO-skribent som genererer svært optimaliserte artikler som kan omgå AI-deteksjon. 

• AI Essay Writer som skriver plagiatfrie og godt undersøkte essays.

Disse AI-verktøyene vil garantert gjøre arbeidet med å skrive innhold enklere og raskere. 

Datatrening og modellbygging

Å bygge AI-modeller og -verktøy krever visse trinn, blant annet 

Datainnsamling og merking

Dette er fasen der relevante data samles inn. Disse dataene representerer de virkelige scenariene som den kunstige intelligensen vil møte.

Etter innsamling kommer merking. Denne delen er vanligvis kjedelig fordi den krever at man går gjennom store datasett for å finne kvalitetsdata som AI kan lære av. 

Trenings- vs. testsett

Etter innsamling og merking deles dataene inn i to sett. Treningssettet og testsettet. 

Treningssettet er det AI lærer fra, og testsettet er det vi bruker til å evaluere hvor godt den har lært.

Testsettet hjelper også utviklerne med å forstå hvordan kunstig intelligens vil fungere på nye og ukjente data. 

Overtilpasning, undertilpasning og modellnøyaktighet

Overtilpasning er når AI blir for vant til treningsdataene sine og begynner å prestere dårlig på ny informasjon. 

Undertilpasning er det motsatte. Her lærer ikke kunstig intelligens nok av opplæringsdataene og presterer dårlig selv på grunnleggende oppgaver.

Modellens nøyaktighet er balansen mellom overtilpasning og undertilpasning.

På dette stadiet er AI i stand til å arbeide med både nye og gamle data og samtidig være nøyaktig. 

Gjør innholdet ditt mer autentisk - prøv AI Detector og Humanizer nå.

Avsluttende tanker

Når noen spør deg: "Hvordan fungerer kunstig intelligens?", kan du nå forklare at det er et mønstergjenkjenningsdrevet system som drives av data og algoritmer. 

AI er ikke magi. Det er en kombinasjon av matematikk, statistikk og informatikk som jobber sammen for å løse komplekse problemer.

Den har også sine begrensninger, særlig i situasjoner som krever sunn fornuft, kreativitet eller emosjonell intelligens. Så selv om den kan etterligne menneskelig tenkning, er den ikke menneskelig. 

Kunstig intelligens utvikler seg hver dag, og det er bedre å være en informert deltaker enn bare en forvirret tilskuer.

For å ligge i forkant kan du dra nytte av verktøy som Undetectable AIs AI Humanizer, AI SEO-skribent, og AI Essay Writer-utformet for å hjelpe deg med å skape smartere og mer naturlig innhold.

Prøv Ikke påvisbar AI i dag og få full tilgang til ansvarlig, menneskelig klingende AI.