Hur fungerar artificiell intelligens?

Tekniken utvecklas varje dag, och en av de viktigaste förändringarna är införandet av artificiell intelligens.

AI finns överallt nu, från rekommendationer i din spellista till röstassistenten i din telefon. Det är som en oövervinnerlig hjälpreda som gör ditt dagliga liv bättre. 

Vi interagerar alla med AI på daglig basisutan att veta hur den fungerar eller vad som får den att bete sig som den gör.

När du har lärt känna styrkan i AI-system kommer du att inse att AI inte är en mystisk enhet som folk vill framställa det.

Se därför den här artikeln som en minikurs i artificiell intelligens.

---

Viktiga slutsatser

• Artificiell intelligens fungerar genom att analysera data och använda algoritmer

• Den lär sig mänskliga mönster för att fatta beslut 

• Den använder neurala nätverk för att efterlikna hur våra hjärnor fungerar 

• Maskininlärning driver de flesta AI-applikationer

---

Vad är artificiell intelligens?

Vad är då artificiell intelligens och hur fungerar det? AI är en simulering av mänsklig intelligens med hjälp av maskiner eller datorer.

AI kan jämföras med att lära en dator att tänka och lära sig som människor gör. 

Tänk dig nu att du försöker lära en vän hur man känner igen olika hundraser.

Det lämpligaste sättet är att visa dem olika bilder på hundar och visa på skillnaderna mellan raserna.

Så småningom kommer de att bli tillräckligt bra för att upptäcka skillnaderna utan din hjälp. 

Det är vad experter gör med AI, men i stället för att träna en vän gör de det med maskiner och datorsystem.

Maskiner med artificiell intelligens lär sig att utvärdera allt från en medicinsk diagnos till vanliga frågor. 

Artificiell intelligens imiterar och förbättrar människans förmåga att kommunicera, lära sig och fatta beslut. Den utför arbete som normalt skulle kräva mänsklig intelligens.

Det är därför man kan säga att den tänker som en människa, fast snabbare. I stället för att använda förprogrammerade instruktioner tittar AI på data, känner igen mönster och ger resultat. 

Intelligens simulerad av maskiner

Artificiell betyder som bekant skapad av människan, och intelligens har per definition att göra med förmågan att lära sig, lösa problem och vara anpassningsbar.

När man sätter ihop de två begreppen förstår man att AI är artificiell intelligens som skapas av maskiner. 

Artificiell intelligens är hjärnkraft skapad av människor. Men de är inte lika känslomässiga eller irrationella som vi människor.

De är mer effektiva, även om de inte tänker exakt som vi gör. 

Du kan t.ex. identifiera rösten hos en älskad person som du är känslomässigt knuten till och har många minnen med.

När det gäller AI identifierar den rösten baserat på ljudvågsmönstret, frekvensen och matchar den med miljontals databaser och röstprover.

Även om man uppnår samma resultat är det inte samma process. 

Även om AI är fantastiskt bra på att utföra vissa uppgifter kan det fortfarande vara mindre intelligent och misslyckas med vissa känslomässiga uppgifter, som att tolka ett internt skämt. 

Kärnkomponenterna i AI

AI fungerar eftersom det har vissa komponenter. Tänk på det som ett recept som kräver viktiga ingredienser för att bli en perfekt måltid.

Dessa komponenter inkluderar: 

1. Uppgifter

Data är mycket viktigt för artificiell intelligens. Detta beror på att AI-system arbetar med miljontals algoritmer och data. Ju mer data systemet har, desto smartare är det. Utan data är AI värdelöst. 

AI-data består av enorma mängder information. Allt från bilder, tusentals ljudfiler och textdokument.

Kvaliteten på data är också viktig. Om du matar ditt system med skräpdata får du skräpresultat. Av den anledningen ägnar specialister åratal åt att samla in och rensa data.  

När data har samlats in används algoritmer som kan identifiera mönster. Med tiden lär sig dessa algoritmer och förbättras så att de kan utföra olika typer av uppgifter.

Det är data som ligger bakom den konsekventa utvecklingen av artificiell intelligens i dagens värld. 

2. Algoritmer

En algoritm är en instruktion som AI följer för att utföra en specifik uppgift.

Algoritmer talar om för artificiella intelligenssystem hur de ska bearbeta och vad de ska lära sig av de data som tillhandahålls. Det finns olika algoritmer för specifika AI-funktioner.

Vissa algoritmer känner igen bilder, medan andra förstår språk. Dessa algoritmer är som att ha olika undervisningsmetoder för olika ämnen.

3. Modeller

En AI-modell är ett program som är helt tränat på data för att fatta beslut. Den är utbildad för att arbeta utan mänsklig inblandning. Den lär sig och resonerar utan att få instruktioner för varje scenario. 

Modeller erhålls genom att kombinera data och algoritmer. De innehåller alla mönster och all information som erhållits under inlärningsprocessen.

Du kan jämföra det med en student före och efter att ha pluggat inför ett prov. 

Varje AI-modell har sina egna förmågor. Den baseras på de data som de bearbetar.

Exempelvis bearbetar Large Language Models (LLM) texter för att generera människoliknande svar, medan Convolutional Neural Networks (CNN) använder mönster och egenskaper från bilder för bildigenkänning.

Du kan hitta LLM:er i verktyg som GPT-4, Claude eller Gemini och CNN:er i system för ansiktsigenkänning. 

4. Återkopplingsslingor och optimering

En sak med AI är att den lär sig kontinuerligt. Den bearbetar inte bara data och glömmer bort det. Den tar dessa data, analyserar dem ordentligt och hittar andra sätt att använda dem för att förbättra resultaten. 

Återkopplingen gör att systemen för artificiell intelligens förbättras och ger bra resultat. När systemet förutspår något felaktigt lär det sig en läxa och gör på ett annat sätt nästa gång.

Det liknar en inlärningsprocess på en cykel. När du ramlar reser du dig upp, och du reser dig upp tills du blir bättre. Den enda skillnaden är att AI kan göra detta miljontals gånger per sekund.

Hur AI lär sig: Grunderna i maskininlärning

Det primära sättet för AI-system att lära sig är genom maskininlärning. Maskininlärning är en av de växande trenderna inom teknik idag.

Det ligger bakom saker som Netflix rekommendationer och tal-till-text-igenkänning. ML är en blandning av matematik, datavetenskap och kodning. 

Maskininlärning hjälper AI att lära sig genom stora datamängder genom att identifiera mönster och relationer i data.

Den driver också den algoritm som hjälper AI att bli bättre på en uppgift utan att vara programmerad för den uppgiften.

Det hjälper AI-maskiner att lära sig från data och förutse trender utan mänsklig hjälp.

Maskininlärning för AI-modeller består av olika typer av inlärningsgrunder.

De inkluderar:

• Övervakad inlärning: ML tränar AI-modeller på märkta data. Det ger AI stora mängder data med korrekta svar tills den kan se skillnaden.
• Lärande utan tillsyn: ML tränar modeller för att identifiera mönster i omärkta data. Du ger den data utan etiketter och låter den upptäcka dolda mönster. Det fungerar genom att gruppera liknande objekt eller förenkla data genom att minska dess dimensioner. 
• Semi-övervakad inlärning: ML tränar AI-algoritmer på både märkta och omärkta data för att förbättra deras prestanda och noggrannhet.
• Förstärkningsinlärning: Detta är inlärning genom försök och misstag. AI:n experimenterar med olika åtgärder och belönas med bra beslut och bestraffas med dåliga val.

Sammanfattningsvis hjälper ML AI att lära sig genom:

1. Datainsamling och förberedelser
2. Val av modell och utbildning
3. Utvärdering och förfining
4. Driftsättning för verklig tillämpning i verkligheten

Det är inom maskininlärning som arbetet sker.

Så istället för att programmera in alla tänkbara scenarier i en dator lär ML den att lära sig av erfarenhet. 

Undetectable AI har verktyg som utbildats genom maskininlärning för att hjälpa dig.

Vårt Ask AI-verktyg hjälper studenter som har frågor om alla delar av sin utbildning. Oupptäckbara AI:er Fråga AI ger tydliga, korrekta och detaljerade förklaringar.

Våra resultat backas också upp av tillförlitliga akademiska resurser. 

Vår AI-chatt är också ett bra sätt för dig att ställa frågor om allmän kunskap när du behöver dem.

Du kan också använda Undetectable AI:s AI-chatt för att sammanfatta och generera humaniserad text som kan kringgå AI:s innehållsdetektorer.

Neurala nätverk och djupinlärning

Deep learning är en delmängd av maskininlärning som är utformad för att modellera och imitera den mänskliga hjärnan. Den använder neurala nätverk för att bearbeta komplexa mönster.  

Låt oss se vad de båda begreppen handlar om: 

Vad är neurala nätverk?

Neurala nätverk är en serie algoritmer som hjälper till att känna igen relationer i ett dataset genom en process som efterliknar hur den mänskliga hjärnan fungerar.

På samma sätt som den mänskliga hjärnan är uppbyggd av nervceller består neurala nätverk av noder som kommunicerar med varandra. 

Dessa noder kan också förstärka sina kopplingar beroende på nya data. Ju fler kopplingar, desto lättare lär sig ett nätverk att identifiera invecklade mönster och producera resultat. 

Detta gör neurala nätverk användbara inom bildigenkänning, mänsklig taligenkänning och språköversättning.

Lager, noder och aktiveringsfunktioner

Ett neuralt nätverk har olika lager. De inkluderar: 

• Inmatningslagret där information kommer in
• Det dolda lagret, där information bearbetas genom flera steg 
• Utmatningslagret, där informationen kommer ut som ett slutresultat. 

I neurala nätverk utför varje nod en specifik funktion. Vissa noder upptäcker bilder och objekt, medan andra känner igen bilder och text.

Noder i neurala nätverk är också nervceller som överför information till olika delar av det neurala nätverket.

De tar emot indata, använder en aktiveringsfunktion för att producera ett utdata som skickas vidare till andra noder.

Aktiveringsfunktioner i neurala nätverk är som grindvakter som avgör om informationen är tillräckligt bra för att gå vidare till nästa steg.

De utför kvalitetskontroll för att avgöra om en neuron ska aktiveras. Det är som ett filter för neuroner. De ändrar också neuronvärdet baserat på de data de tar emot. 

Utan aktiveringsfunktioner kan neurala nätverk inte göra bra förutsägelser. Detta beror på att neuronerna bara skickar data till varandra utan att skilja på vad som är viktigt och vad som inte är det. 

Hur Deep Learning driver bild- och taligenkänning

Som en delmängd av maskininlärning gör djupinlärning det möjligt för AI att förstå komplexa mönster, särskilt i bilder och tal. 

När det gäller bildigenkänning kan algoritmerna med hjälp av djupinlärning upptäcka ansikten trots kosmetiska förändringar.

De första lagren i neurala nätverk kan upptäcka enkla saker som linjer och kurvor. Mellanlagren kombinerar dessa till former och texturer.

De sista lagren sätter ihop allt för att känna igen objekt, ansikten eller scener.

Taligenkänning fungerar också som bildigenkänning. Vid taligenkänning använder deep learning miljontals ljudklipp för att känna igen tal.

Den använder sedan algoritmer för att förstå vad du har sagt och skilja på toner och röster.  

De första lagren bearbetar ljudvågor, de mellersta lagren identifierar fonem och stavelser, och de sista lagren hittar ord och mening.

Det är därför du enkelt kan söka efter saker bara genom att säga "Hey Google" eller "Hey Siri".

Behandling av naturliga språk (NLP)

NLP är hur AI förstår och genererar mänskligt språk. Det lär datorer hur de ska förstå och producera resultat i människoliknande svar.

NLP är en kombination av datavetenskap, lingvistik, maskininlärning och djupinlärning. Det hjälper AI att förstå ostrukturerad text eller röstdata och dra ut information ur den. 

När du till exempel ställer en fråga till Siri eller chattar med en kundtjänstbot, gör NLP att dessa botar förstår vad du säger.

Med NLP kan GPT-modeller hantera sammanhang, sarkasm och flera betydelser av ord.

Några av de mest populära exemplen på teknik som bygger på NLP är röststyrda virtuella assistenter, program som skriver e-postmeddelanden för att känna igen skräppost och översättningsappar.

De oupptäckbara AI:erna AI-detektor och bilddetektor är också verktyg som använder sig av naturlig språkbehandling.

Vår AI Detector erbjuder en omfattande analys av text för att upptäcka AI-skrivande. 

Du kan också använda vår AI-bilddetektor till verifiera om en bild är AI-genererad eller genuint mänskligt skapade.

Hur AI fattar beslut

AI:s sätt att fatta beslut skiljer sig från hur människor fattar beslut. Människor använder sig av känslor och intuition, medan AI baseras på mönster i data. 

När du till exempel funderar på vad du ska ha på dig tar du hänsyn till vädret, dina planer och förmodligen andra faktorer undermedvetet. AI gör något liknande, men på ett mer systematiskt sätt. 

Den tilldelar numeriska vikter till olika faktorer och beräknar sannolikheter. AI tar hänsyn till mönster och data. Till exempel, för uppgifter som är så enkla som att föreslå en spellista, tar AI hänsyn till dina lyssningsvanor för att avgöra din musiksmak. 

Hur fungerar artificiell intelligens inom sjukvården?

Tja, svaret är enkelt. Den kan ge dig en lista på möjliga sjukdomar baserat på symtom som du får snabbare än läkare. Den kan också rekommendera behandlingar. På senare tid har AI använts under operationer. 

Verkliga tillämpningar av AI

AI finns överallt. Du måste bara hitta ett sätt att använda det till din fördel. Här är några verkliga tillämpningar av artificiell intelligens: 

• Generativa AI-verktyg som ChatGPT, Claude och Gemini. 
• Smarta assistenter som Alexa och Siri
• Självkörande bilar 
• Bärbara sensorer och apparater för övervakning av hälsotillstånd 
• Produktrekommendationer och shoppingassistenter i detaljhandeln. 
• AI upptäcker bedrägliga transaktioner genom att känna igen ovanliga transaktioner

AI kan också användas för att skapa innehåll. Undetectable AI har olika verktyg för detta. Vi har verktyg som t.ex: 

• AI Humanizer som hjälper till att generera människoliknande innehåll

• AI SEO Skribent som genererar högoptimerade artiklar som kan kringgå AI-detektering. 

• AI uppsatsförfattare som skriver plagiatfria och väl underbyggda uppsatser.

Dessa AI-verktyg kommer garanterat att göra ditt arbete med att skriva innehåll enklare och snabbare. 

Datautbildning och modellbygge

Att bygga AI-modeller och verktyg kräver vissa steg, och de inkluderar: 

Datainsamling och märkning

Det är i det här skedet som relevanta data samlas in. Dessa data representerar de verkliga scenarier som AI:n kommer att stöta på.

Efter insamlingen kommer märkningen. Den här delen är vanligtvis tråkig eftersom den kräver att man går igenom stora datamängder för att hitta kvalitetsdata som AI kan lära sig av. 

Träning vs testuppsättningar

Efter insamling och märkning delas data in i två uppsättningar. En träningsuppsättning och en testuppsättning. 

Träningsuppsättningen är det som AI lär sig från, och testuppsättningen är det som vi använder för att utvärdera hur väl den har lärt sig.

Testuppsättningen hjälper också utvecklarna att förstå hur artificiell intelligens kommer att prestera på nya och osedda data. 

Överanpassning, underanpassning och modellnoggrannhet

Överanpassning är när AI blir alltför van vid sina träningsdata och börjar prestera dåligt på ny information. 

Underfitting är motsatsen. Här lär sig den artificiella intelligensen inte tillräckligt mycket från träningsdata och presterar dåligt även på grundläggande uppgifter.

Modellens noggrannhet är balansen mellan överanpassning och underanpassning.

I det här skedet kan AI arbeta med både ny och gammal data och samtidigt vara exakt. 

Förbättra ditt innehålls äkthet - prova AI Detector och Humanizer nu.

Avslutande tankar

När någon frågar dig "Artificiell intelligens - hur fungerar det?" kan du nu förklara att det är ett system som bygger på mönsterigenkänning och drivs av data och algoritmer. 

AI är inte magi. Det är en kombination av matematik, statistik och datavetenskap som arbetar tillsammans för att lösa komplexa problem.

Det har också sina begränsningar, särskilt i situationer som kräver sunt förnuft, kreativitet eller emotionell intelligens. Så även om den kan efterlikna mänskligt tänkande är den inte mänsklig. 

Artificiell intelligens utvecklas varje dag, och det är bättre att vara en informerad deltagare än bara en förvirrad åskådare.

För att ligga steget före kan du dra nytta av verktyg som Undetectable AI:s AI Humanizer, AI SEO Skribent, och AI uppsatsförfattare-utformad för att hjälpa dig att skapa smartare och mer naturligt innehåll.

Försök Odetekterbar AI redan idag och få tillgång till den fulla kraften i ansvarsfull AI med mänskligt ljud.