AI-algoritmer: Allt du behöver veta

Din telefon vet vad du ska skriva innan du gör det. Netflix vet vad du kommer att frossa i härnäst. Banker veta om du kommer att betala tillbaka ett lån. Spotify vet vilka låtar du kommer att spela på repeat.

Men hur? Vem är det som i hemlighet bevakar oss alla?

Synska duvor? Ett hemligt sällskap av tankeläsande människor? Eller din mamma - för att hon på något sätt alltid vet?

Nej, det är AI-algoritmer. Det är AI-algoritmer.

Dessa system gör kusligt exakta förutsägelser genom att läsa massor av data och analysera mönster.

Men vad är egentligen en AI-algoritm? Hur fungerar den?

Vilka är de olika typerna och hur används de i verkliga tillämpningar? Vi tar upp allt detta och mycket mer i dagens blogg. 

Låt oss börja från början.

Vad är AI-algoritmer?

AI-algoritmer används i vardagen teknik - Google Search, Siri, Netflix rekommendationer - men de används också för att upptäcka bedrägerier, för självkörande bilar och för medicinsk diagnostik. 

AI:s rötter går tillbaka till 1940-talet då Alan Turing ställde en fråga, "Kan maskiner tänka?" 

Han kom på 1950-talet på Turingmaskinen, som senare testades med Turing-test. Den visade hur maskiner kunde följa logiska steg för att lösa problem. 

På 1950- och 60-talen fanns det program (Logic Theorist) som kunde bevisa matematiska teorem. 

Men det fanns ett problem - de kunde inte lära sig. Varje enskild regel måste programmeras manuellt.

I grund och botten är AI bara en uppsättning instruktioner- en algoritm - som hjälper maskiner att fatta beslut.

Vissa är enkla, som att filtrera skräppost. Andra är mer komplexa, som att förutsäga sjukdomsrisker baserat på medicinska journaler.

Men låt oss vara tydliga - AI tänker inte själv. Den är beroende av mänsklig programmering och konsekvent inlärning för att bli bättre på det den gör.

Låt oss förstå detta med ett exempel, 

AI hjälper till med större beslut. Ta en bank som godkänner ett lån. Den kanske använder en Beslutsträd (en enkel AI-modell som fungerar som ett flödesschema):

• Har den sökande en stabil inkomst? Nej → Avslå lånet. Ja → Kontrollera kreditvärdigheten. 
• Bra kreditvärdighet? Nej → Tänk om. Ja → Kontrollera befintliga lån.
• För många lån? Hög risk. Få lån? Lägre risk. 

I slutet av processen godkänner eller avslår AI antingen lånet baserat på strukturerad logik.

Nu kommer nästa del... 

Hur AI-algoritmer möjliggör maskininlärning och automatisering

Tänk på det så här. 

Tänk dig att lära ett barn hur man känner igen hundar.

En lärare skulle visa dem bilder, peka ut viktiga egenskaper och med tiden skulle de bli bättre på att upptäcka en i verkligheten. 

AI-algoritmer lär sig på samma sätt lära sig av stora datamängder för att göra förutsägelser och automatisera uppgifter.

1 - Förutsägelse

En regressionsalgoritm studerar tidigare information för att göra automatiserade förutsägelser i realtid. 

Till exempel, Netflix rekommenderar dig serier baserat på förutsägelser. Om du gillade Stranger Things, det kan tyda på Dark eller The Umbrella Academy eftersom andra som gillade Stranger Things tittade på dem också.

2 - Maskininlärning

Men AI handlar inte bara om förutsägelser - det anpassar sig. 

Maskininlärning gör det möjligt för datorer att lära sig och förbättra sig genom erfarenhet utan att uttryckligen programmeras. 

Till exempel, Tänk om du bara gillade Stranger Things för dess sci-fi-element men hatade skräck? Tänk om du föredrog korta, snabba program framför långsamma dramer? Netflix algoritm kommer att analysera dina aktiviteter på djupet och justera rekommendationerna. 

3 - Automatisering

Sedan har vi automatisering. 

Automatisering är en process där teknik används för att utföra uppgifter med minimal mänsklig inblandning. 

Till exempel, Självkörande bilar gör något liknande och använder datorseende för att "se" vägen, känna igen stoppskyltar och lära sig av varje kilometer de kör. 

Ju mer data de bearbetar, desto smartare blir de.

Hur AI-algoritmer fungerar (steg för steg)

Precis som en person som lär sig en ny färdighet, lär sig AI också saker steg för steg.

Låt oss bryta ner det med hjälp av bildigenkänningsfunktionen i Googles sökmotor.

Steg # 1 - Datainsamling

Allt börjar med data. AI behöver hundratusentals exempel att lära sig av. I bildigenkänning inkluderar det:

• Miljontals märkta bilder (t.ex. bilder av katter märkta "katt", bilder av hundar märkta "hund").

• Variation i belysning, vinklar och kvalitet.

• Olika storlekar, färger och former av samma objekt. 

• Kantfall (oskarpa bilder, delvis dolda objekt, låg kontrast).

Steg # 2 - Förbehandling

Råbilder innehåller mycket onödig information, t.ex. oskarpa bilder eller bilder av låg kvalitet, orelaterade objekt och röriga bilder.

Innan AI tränas måste data rensas och standardiseras. Detta inkluderar: 

• Ändra storlek på bilder till en enhetlig storlek så att de kan bearbetas på ett konsekvent sätt.

• Gråskala eller färgnormalisering för att säkerställa att ljusstyrka och kontrast inte vilseleder AI. 

• Avlägsnar brus som onödiga bakgrundselement som inte bidrar till identifiering av objektet.

Steg # 3 - Utbildning

AI gör det inte "se" bilder på samma sätt som människor gör. Den ser dem som siffror - tusentals pixlar, var och en med ett värde som representerar ljusstyrka och färg. 

För att förstå detta använder AI ett CNN (Convolutional Neural Network), en särskild typ av djupinlärningsmodell som är byggd för bildigenkänning.

Så här bryter CNN:er ner en bild:

• Konvolutionsskikt: AI skannar bilden i delar, först genom att upptäcka enkla former (linjer, kurvor) och senare genom att känna igen komplexa funktioner (ögon, öron, morrhår).
  
• Pooling Layers: Dessa krymper bilden och behåller viktiga detaljer samtidigt som onödiga pixlar tas bort.
  
• Fullständigt anslutna lager: AI kopplar ihop upptäckta funktioner för att göra en slutlig förutsägelse - om den ser spetsiga öron och morrhår identifierar den en katt.

Denna process omfattar epoker. 

Tänk dig att du håller på att lära dig att känna igen olika fågelarter. Första gången du ser en sparv och en duva kanske du blandar ihop dem. 

Men efter att ha tittat på bilder, studerat deras egenskaper och fått feedback blir du bättre.

AI lär sig på samma sätt. 

En epok är en komplett cykel där AI:n tittar på alla träningsdata, gör förutsägelser, kontrollerar om det finns misstag och justerar. 

Den gör detta om och om igen - precis som när du övar flera gånger för att bli bättre på en färdighet.

Steg # 4 - Testning

Innan AI är redo att användas i verkligheten måste den testas. Detta innebär:

• Vi matar den med bilder den aldrig sett förut.
  
• Mätning av dess noggrannhet - märker den korrekt en katt som en katt?
  
• Kontroll av överanpassning, där AI memorerar träningsdata men har svårt att hantera nya bilder.
  

Om AI misslyckas för ofta går den tillbaka för mer träning tills den på ett tillförlitligt sätt kan identifiera bilder som den aldrig har sett förut.

Steg # 5 - Driftsättning

När AI-modellen har tränats och testats tas den i bruk. När vi matar den med en bild. Det kommer den att göra: 

1. Dela upp det i pixelvärden
2. Kör det genom alla inlärda lager
3. Generera en sannolikhetspoäng för varje möjlig etikett
4. Välj den mest sannolika klassificeringen

Ett typiskt resultat kan se ut så här:

• Kat: 99.7% sannolikhet
• Hund: 0,2% sannolikhet
• Andra: 0,1% sannolikhet

Olika typer av AI-algoritmer och hur de används

Precis som människor har olika sätt att lära sig - vissa genom att läsa, andra genom att göra - har AI olika typer av algoritmer, var och en lämpad för specifika uppgifter.

1 - Övervakad inlärning

Tänk dig ett barn som lär sig att skilja på äpplen och apelsiner. Läraren märker bilderna som:

"Det här är ett äpple."

"Det här är en apelsin."

Med tiden lär de sig att se skillnaden. Det är övervakad inlärning - AI utbildas på märkta data och lär sig att göra förutsägelser.

Till exempel,

AI-algoritmen för spamfilter skannar tusentals e-postmeddelanden som märkts med "spam" eller "inte spam" och lär sig mönster. 

• Innehåller e-postmeddelandet vissa nyckelord? 
• Är det från en misstänkt avsändare? 

Med tiden blir den allt bättre på att fånga upp skräppost innan den når din inkorg.

Supervised learning ger regressionsmodeller, som förutspår saker som bostadspriser, och klassificeringsmodeller, som avgör om ett e-postmeddelande hör hemma i skräpposten eller i huvudinkorgen.

2 - Inlärning utan övervakning

Tänk dig nu att du ger samma barn en korg med frukt men inte berättar vilka som är äpplen eller apelsiner. 

Istället grupperar de dem utifrån likheter - färg, form, textur.

Det är oövervakad inlärning - AI hittar mönster i data utan etiketter.

Till exempel,

Bankerna vet inte alltid direkt om en transaktion är bedräglig, men AI kan hjälpa till att förhindra bedrägerier.

Den skannar miljontals köp och lär sig vad som är "normalt" för varje kund och vad som inte är det.

Låt oss säga att du köper mat och bensin varje vecka. Sedan vill du plötsligt köpa en lyxbil för $5 000 i ett annat land. 

AI kommer att flagga det som misstänkt, och det kan frysa ditt kort eller skicka dig en snabb "Var det här du?" meddelande.

3 - Förstärkningsinlärning

Låt oss nu säga att du ger barnet en utmaning - varje gång de väljer rätt äpple får de en godisbit. Om de väljer fel frukt förlorar de en. 

Med tiden lär de sig det bästa sättet att få mest godis.  Det är inlärning genom förstärkning. 

AI gör samma sak - det testar olika åtgärder, lär sig av misstag och anpassar sig utifrån belöningar och straff.

Till exempel,

Självkörande bilar börjar inte med att veta hur man kör. 

Men efter att ha analyserat miljontals kilometer med vägdata blir de bättre på att bromsa, gå in i trafiken och undvika hinder. 

Varje misstag är en lärdom. Varje framgång gör dem smartare.

4 - Neurala nätverk och djupinlärning

Vissa problem är helt enkelt för komplicerade för enkla regler. Det är där neurala nätverk kommer in i bilden. 

De är utformade för att fungera som den mänskliga hjärnan, känna igen mönster och fatta beslut utan att behöva få varenda liten instruktion utskriven.

Till exempel,

A traditionell dator kanske kämpar med olika vinklar, belysning eller uttryck. 

Men en modell för djupinlärning (ett neuralt nätverk med flera lager) kan lära sig att känna igen ansikten, oavsett förhållandena.

Precis som människor har olika sätt att lära sig - vissa genom att läsa, andra genom att göra - har AI olika typer av algoritmer, var och en lämpad för specifika uppgifter.

AI-algoritmer i tillämpningar i den verkliga världen

Hur AI-bilddetektor använder algoritmer för att upptäcka AI-skapade bilder

De AI-genererade bilderna är nu så realistiska att människor knappt kan skilja dem från riktiga foton. 

Men AI-bilddetektorer är utbildade för att se bortom ytan.

Teknik # 1 - Upptäckt av avvikelser

Processen börjar med anomalidetektering, där man letar efter allt som inte hör hemma.

Om en bild har onaturliga texturer, inkonsekvent belysning eller suddiga kanter. AI-bilddetektor väcker en varningsflagga.

Teknik # 2 - Generativa adversariala nätverk

Ett sätt att upptäcka AI-genererade bilder är att titta på de dolda mönster som tekniken som skapar dem har lämnat efter sig.

Dessa mönster kommer från Generative Adversarial Networks (GAN), som driver de flesta AI-bilder.

Precis som alla konstnärer har en unik stil skapar GAN:er mönster som inte finns i verkliga foton.

AI-bilddetektor är tränad att känna igen dessa mönster, vilket hjälper till att avgöra om en bild har skapats av en artificiell intelligens.

Teknik # 3 - Metadata

Utöver att bara titta på pixlarna kan en AI-bilddetektor granskar också metadata, som fungerar som en bilds digitala fingeravtryck.

Dessa uppgifter inkluderar detaljer som när och var ett foto togs och vilken enhet som tog det. 

Om en bild påstår sig vara från 2010 men i själva verket skapades av ett AI-verktyg förra veckan, AI-bilddetektor kommer att flagga det som misstänkt. 

Partiskhet i AI-algoritmer och hur man minskar den

AI ska vara rättvist, men ibland är det inte det. AI-fördomar kan uppstå på två sätt:

• Data Bias - Detta inträffar när vissa grupper är underrepresenterade i utbildningsdata.
  
• Model Bias - Detta inträffar när AI:n gör fler misstag för en grupp än för en annan, vilket förstärker orättvisa resultat.
  

Amazons partiskhet i anställningsverktyget

År 2014, Amazon var tvunget att skrota ett AI-rekryteringsverktyg eftersom det var partiskt mot kvinnor. 

Systemet lärde sig av tidigare anställningsdata, där fler män hade anställts för tekniska roller, så det började gynna manliga kandidater och straffa CV:n som innehöll ord som "kvinnors" (som i "kvinnors schackklubb"). 

AI:t försökte inte vara orättvist, men det lärde sig av förvrängda data och förde den förvrängningen vidare.

Integritetsproblem vid insamling av AI-data

Varje gång du använder en app, surfar på webben eller gör ett köp samlas data in. 

En del är uppenbart - som ditt namn, din e-postadress eller dina betalningsuppgifter. 

Men det finns dolda data som GPS-position, köphistorik, skrivbeteende och surfvanor. 

Företag använder denna information för att anpassa upplevelser, rekommendera produkter och förbättra tjänster. 

Med så mycket data i omlopp är det oundvikligt att det finns risker: 

• Dataintrång - Hackare kan stjäla användarinformation.

• Återidentifiering - Även anonymiserade data kan kopplas tillbaka till enskilda personer. 

• Otillåten användning - Företag kan missbruka data för att tjäna pengar eller påverka.
  

Även när företag hävdar att de anonymiserar data har studier visat att mönster kan avslöja användaridentiteter med tillräckligt mycket information. 

För att skydda användarnas integritet använder företagen:

• Anonymisering - Tar bort personuppgifter från dataset.

• Federated Learning - AI-modeller tränas på din enhet utan att skicka rådata till en central server. (t.ex. Googles Gboard).

• Differentiell integritet - Lägger till slumpmässigt brus till data före insamling för att förhindra spårning (t.ex. Apples iOS-system).

Kan AI-algoritmer vara helt neutrala?

AI skapas inte i ett vakuum. 

Den är byggd av människor, tränad på mänsklig data och används i det mänskliga samhället. Så kan det någonsin vara helt neutralt?

Kort svar: Nej. Åtminstone inte än.

AI lär sig från verkliga data, och dessa data kommer med alla de fördomar, antaganden och brister som människorna som skapade dem har. 

Ta återfallsverktyget COMPAS, till exempel. 

Det var utformat för att förutse vilka brottslingar som hade störst sannolikhet att återfalla i brott. 

Låter enkelt, eller hur? 

Studier visade dock att algoritmen i oproportionerligt hög grad flaggade svarta svarande som högriskpersoner jämfört med vita svarande. 

Den är inte partisk för att någon har programmerat den att vara det, utan för att den har ärvt mönster från ett bristfälligt straffrättsligt system.

Så, kan AI någonsin göras rättvis? 

Vissa experter tror det. 

Forskare har utvecklat så kallade fairness constraints - matematiska tekniker som är utformade för att tvinga AI-modeller att behandla olika grupper mer lika. 

Bias audits och olika utbildningsdataset bidrar också till att minska snedvridna resultat.

Men även med alla dessa skyddsåtgärder är det svårt att uppnå verklig neutralitet. 

Och även om vi skulle kunna göra AI helt "neutral". Borde vi det?

AI fattar inte beslut i en bubbla. Det påverkar verkliga människor på verkliga sätt. 

Faktum är att AI återspeglar den värld vi matar in i den. 

Om vi vill ha en fördomsfri AI måste vi först ta itu med fördomarna i våra system. 

Annars lär vi bara maskiner att spegla våra brister - bara snabbare och i större skala.

Vanliga frågor om AI-algoritmer

Förbättra din upplevelse genom att prova vår AI Detector och Humanizer i widgeten nedan!

Avslutande tankar: Framtiden för AI-algoritmer

Så vad innebär allt detta för oss?

AI påverkar våra beslut varje dag. Det avgör vad vi tittar på, vad vi köper och till och med hur säkert vårt bankkonto är.

Men här är frågan...

Om AI lär sig av oss, vad lär vi den då?

Ser vi till att det är rättvist, opartiskt och hjälpsamt? Eller låter vi den göra samma misstag som människor gör?

Och om AI fortsätter att bli smartare, vad händer då härnäst? Kommer den alltid att vara ett verktyg som vi kontrollerar, eller kan den en dag börja göra val som vi inte helt förstår?

Den största frågan är kanske inte vad AI kan göra, utan vad vi ska låta den göra.

Vad tycker du om det?