Vad är AI? Hur det fungerar och var det används

AI är på tapeten överallt. Och varför skulle det inte vara det? 

Det kommer att förändra, om det inte redan har gjort det, allt från hur vi skriver e-post till hur vi designar självkörande bilar. 

Men någonstans mellan hypen och rubrikerna är det fortfarande många som inte vet vad AI egentligen är och hur det fungerar.

Det är precis vad den här guiden tar upp utan att dränka dig i teknisk jargong. 

I slutet av kursen kommer du att förstå konceptet och grunderna i hur AI driver de verktyg du använder varje dag.

Låt oss börja.

---

Viktiga slutsatser

• AI är vetenskapen om att skapa maskiner som kan tränas och utföra uppgifter som vi vanligtvis förknippar med mänsklig intelligens.

• AI fungerar genom att ta in data, bearbeta den med hjälp av algoritmer, göra förutsägelser, lära sig av misstag och förbättra sig över tid.

• Det mesta av dagens AI är smal AI, byggd för specifika uppgifter, medan generell AI, eller AGI, som kan matcha mänsklig kapacitet inom olika områden, fortfarande bara är ett koncept.

• Generativ AI använder djupinlärning för att skapa ny text, bilder, ljud, video och till och med kod som svar på uppmaningar.

---

Vad står AI för?

AI är en förkortning för artificiell intelligens och avser en maskins förmåga att göra saker som vi normalt tror kräver en mänsklig hjärna, till exempel:

• Förnimmelse 
• Motivering 
• Lärande
• Interagera med omvärlden 
• Lösning av problem 
• Visar en gnista av kreativitet

Du har förmodligen stött på AI med sådana funktioner utan att inse det. 

När du till exempel ställer frågor till Siri eller helt enkelt kommunicerar med den, chattar du med AI.

Eller när du chattar med en chatbot på en webbplats som på något sätt vet exakt vilken sida du har fastnat på? Det är också AI.

Men vad är det som gör att AI kan känna igen tal, identifiera bilder samt förstå och reagera på mänskligt språk? 

Detta sker med hjälp av en mängd algoritmer, modeller och mycket avancerad matematik. 

För att ge dig en uppfattning är några av AI:s byggstenar följande: 

• Maskininlärning
• Neurala nätverk
• Djupinlärning
• Behandling av naturligt språk

Mänsklig intelligens vs maskinell intelligens

AI blir allt bättre, men det är fortfarande inte i nivå med oss. 

Vi vet det eftersom inget AI-verktyg hittills har klarat Turing-testet, vilket är ett sätt att se om en maskin på ett övertygande sätt kan agera som en människa i en konversation. Eller för att identifiera om maskiner kan tänka.

Vi har fortfarande långt kvar till AI som verkligen förstår sammanhang, nyanser och innebörd på samma sätt som människor gör.

De flesta experter tror att vi är decennier från att bygga en sådan AI. Och vissa säger att det kanske aldrig kommer att hända. 

Ja, generativa AI-verktyg som ChatGPT och DALL-E kan göra några anmärkningsvärda saker, men under huven är de i huvudsak förutsägelsemaskiner. 

Med andra ord har dessa verktyg tränats på massiva dataset och kan utifrån dessa gissa sig till det mest sannolika svaret på din förfrågan med imponerande precision.

Det är användbart, ibland till och med kusligt, men det är inte samma sak som mänsklig intelligens.

En kort historik över AI

Begreppet "maskiner som tänker" kan spåras tillbaka till antikens filosofi, men AI:s moderna historia börjar i mitten av 1900-talet.

I tabellen nedan sammanfattas några av de viktigaste milstolparna i AI:s utveckling:

År	Milstolpe
1950	Alan Turing publicerar Datamaskiner och intelligens och föreslår Turing-testet.
1956	John McCarthy myntade begreppet "artificiell intelligens" vid Dartmouthkonferensen.  Den första AI-programmet, logikteoretiker, skapas.
1967	Frank Rosenblatt utvecklar Mark 1 Perceptron, ett tidigt neuralt nätverk som demonstrerade maskininlärning genom försök och misstag.
1980	Backpropagation används ofta för att träna neurala nätverk.
1997	IBM:s Deep Blue besegrar schackmästaren Garry Kasparov och visar på möjligheten för AI att överträffa mänsklig expertis i en komplex uppgift.
2004	John McCarthy publicerar Vad är artificiell intelligens?  Detta är en ofta citerad definition av AI under framväxten av big data och cloud computing.
2011	IBM Watson vinner Jeopardy! mot toppmästare.
2015	Baidus superdator Minwa uppnår bildigenkänning som överträffar mänsklig förmåga.
2016	DeepMinds AlphaGo besegrar Go-mästaren Lee Sedol.
2022	Framväxten av stora språkmodeller som ChatGPT, vilket revolutionerar AI-prestanda och utökar generativa AI-tillämpningar.
2024	Tillväxt av multimodala och mindre effektiva AI-modeller.
2025	Lansering av GPT-5 med snabbt införande av agentiska AI-system. Teknikmiljardärer och regeringar investerar miljarder i AI-chip, infrastruktur och utveckling.

Hur AI fungerar

Nu när vi har rett ut vad AI är och hur det kan jämföras med mänsklig intelligens, ska vi ge dig ett fågelperspektiv på hur AI fungerar.

Följande är de fem viktigaste stegen i AI:s arbete:

• Ingångar: Alla AI-system behöver data för att existera. Dessa data kan komma från nästan var som helst, till exempel text, ljud, video, IoT-sensorer och så vidare. 

• Bearbetning: När data har gjorts tillgängliga i ett format som är lämpligt för AI använder AI sina programmerade algoritmer för att identifiera mönster och relationer i data. Detta kallas AI-träning och träningen gör att AI kan känna igen liknande mönster i nya data.

• Utfall: Efter att ha analyserat data gör AI:n sina förutsägelser eller klassificeringar. Den kan t.ex. avgöra om en uppgift matchar tidigare mönster (godkänd) eller inte (underkänd). 

• Justeringar: När AI:n gör något fel använder den misslyckandet som en inlärningspunkt. Efter att ha lärt sig av ett misslyckande kan systemet gå tillbaka till resultatfasen för att kontrollera sina beslut enligt de uppdaterade reglerna. Denna inlärning kan ske på något av följande sätt:

• Justering av algoritmens regler
• Förändring av hur data tolkas
• Förbättra de villkor under vilka den bearbetar inmatningar

• Utvärderingar: I det sista steget utvärderar AI:n sin prestation som helhet. Den tar hänsyn till resultaten av tidigare justeringar, syntetiserar nya insikter och använder dem för att förbättra förutsägelserna framöver. 

Olika typer av AI

Här följer de viktigaste typerna av AI som du antingen har sett eller ännu inte har sett:

Smal AI vs allmän AI

När människor först frågar vad en AI är tänker de ofta på den version som de redan har sett i aktion: narrow AI. 

Narrow AI kallas också svag AI och är byggd för att utföra en mycket specifik uppgift eller en definierad uppsättning uppgifter. 

Det kan handla om allt från att upptäcka bedrägliga transaktioner i ett kreditkortsnätverk till att driva röstassistenter som Siri och Alexa eller till och med sköta den naturliga språkbehandling som hjälper en chatbot att svara på dina frågor.

Det mesta av den AI du interagerar med idag är smal AI.

Å andra sidan har vi Artificial General Intelligence (AGI), som kallas stark AI eller helt enkelt allmän AI. 

Den här typen av AI lär sig och tillämpar kunskap på en mängd olika uppgifter och matchar eller överträffar människans förmåga att utföra dessa uppgifter.

Just nu är AGI fortfarande teoretiskt, eftersom inget AI-system har nått den nivån.

Agentisk AI

Om du har hört begreppet och undrar vad agentisk AI är, är det enklaste sättet att uttrycka det att det är ett system som är uppbyggt av AI-agenter.

AI-agenter är autonoma program som utför uppgifter och fattar beslut utan eller med minimal mänsklig assistans. Ordet "agent" i namnet syftar på det inflytande som dessa verktyg kan utöva. 

Agentic AI bygger vidare på detta genom att samordna flera AI-agenter för att arbeta tillsammans mot ett större mål som ingen enskild agent skulle kunna klara av på egen hand.

Reaktiva maskiner, begränsat minne, Theory of Mind

De typer av AI som vi redan har gått igenom skiljer sig åt i fråga om omfattning och autonomi.

Det finns ett annat sätt att klassificera AI:er, baserat på om de kan lagra information eller inte och hur de tolkar sin omgivning. 

I detta perspektiv delas AI in i tre huvudkategorier:

• Reaktiva maskiner: Detta är den mest grundläggande formen av AI. De reagerar bara på de aktuella indata de får, utan att lagra något minne av vad som hänt tidigare. Deras största begränsning är att de fungerar utan ett internt tillstånd eller representation av miljön. Efter att ha bearbetat en input kasserar de dess minne och går vidare till nästa input med ett tomt minne.

• Maskiner med begränsat minne: Maskiner med begränsat minne lagrar tidigare data internt så att de kan känna igen mönster och korrelationer i sin omgivning över tid och använda denna förståelse för att förbättra sina reaktioner under dynamiska förhållanden. 

• Theory of Mind: Det är en AI som kan förstå existensen av andra agenter, vare sig det är människor eller andra maskiner, och härleda deras interna tillstånd. Denna form av AI är inte möjlig för närvarande eftersom det är svårt att uppnå Teori om sinnet kräver förmåga att inse att handlingar ofta har osynliga orsaker, som kan påverkas av avsikter, övertygelser eller känslor.

Exempel på AI

Vi har gått igenom de olika typerna av AI och hur de bearbetar information, så det är värt att titta på hur allt detta fungerar i den verkliga världen. 

Självkörande fordon

Självkörande bilar förlitar sig i hög grad på maskininlärning som tränats på enorma datamängder som omfattar allt från trafikmönster till igenkänning av vägskyltar. 

Utvecklare använder ofta artificiella simuleringar för att utvärdera prestandan innan fordonen någonsin kommer ut på vägarna. 

Black-box-testning är vanligt här, vilket är en metod där testarna inte har direkt tillgång till systemets inre funktioner utan istället undersöker dess beteende för att identifiera svagheter. 

Textredigerare eller autokorrigering

Om du någonsin har använt Grammarly för att kontrollera en uppsats eller förlitat dig på autokorrigering när du sms:ar, har du interagerat med AI. 

Precis som du lärde dig grammatikregler i skolan tränas AI-algoritmer att känna igen korrekt språkbruk och upptäcka avvikelser.

Om du använder ett felaktigt kommatecken eller väljer fel ord kan redaktören flagga för det och föreslå en lämplig korrigering.

Virtuella assistenter

Virtuella assistenter som Amazon Alexa, Google Assistant och Apples Siri hjälper dig med vardagliga uppgifter. 

De lär sig av dina specifika användningsmönster och anpassar sig till dina preferenser, och blir bättre på att förutse dina behov över tid.

Sök- och rekommendationsalgoritmer

När du surfar in på en streamingtjänst och hittar en rad filmförslag som känns förvånansvärt träffsäkra, eller när en webbutik visar produkter som matchar dina senaste sökningar, ser du AI-drivna rekommendationssystem på jobbet. 

Dessa system följer dina interaktioner över tid och analyserar dem med hjälp av maskininlärning och djupinlärningsmodeller för att förutsäga vad du vill ha härnäst.

Vad är generativ AI?

Det finns en särskild kategori av AI som har fått stor uppmärksamhet för sin förmåga att skapa helt nytt innehåll på begäran. Dessa system går under benämningen generativ AI. 

Låt oss ta en närmare titt på vad generativ AI är.

Generativ AI eller gen AI avser modeller för djupinlärning som producerar originalresultat som svar på en användares uppmaning. 

Dessa system kan skapa: 

• Text i långformat
• Högkvalitativa bilder
• Realistisk video
• Verklighetstroget ljud
• Funktionell kod 

De senaste generativa AI-modellerna kan till och med skapa interaktiva simuleringar av en rad olika applikationer direkt i chatten.

Kvaliteten på generativ AI beror på hur sofistikerad modellen är och hur väl den stämmer överens med dess träning. 

ChatGPT kan till exempel producera en tydlig och välstrukturerad uppsats om nationalismens teorier på några sekunder, medan bildbaserade system som DALL-E 2 kan skapa ovanliga men visuellt slående kompositioner, till exempel en renässansmålning av en madonna och ett barn som äter pizza. 

För användare som är intresserade av att tillämpa generativ AI på skrivande finns verktyg som AI Humanizer, AI uppsatsförfattare, och AI SEO Skribent av Undetectable AI erbjuder praktiska sätt att skapa högkvalitativt skriftligt innehåll. 

Samtidigt blir det allt viktigare att verifiera ursprunget för digitalt arbete, vilket är anledningen till att verktyg som AI-bilddetektorAI Detector och Humanizer, som också kommer från Undetectable AI, kan hjälpa till att säkerställa att innehållet är autentiskt och trovärdigt.

Utforska vår AI Detector och Humanizer enkelt i widgeten nedan!

Vanliga frågor om AI

Avslutande tankar

Nu när du vet vad AI är och hur det fungerar kan du se det överallt.

Ju mer du förstår, desto bättre kan du dra nytta av dess fördelar och undvika dess fallgropar.

Och när du behöver AI-verktyg som fungerar för dig, har Undetectable AI:s skriv- och detekteringsverktyg dig täckt.

Med oupptäckbara AI:er AI Humanizer, AI uppsatsförfattare, och AI SEO Skribent kan du omedelbart omvandla AI-genererad text till innehåll som låter autentiskt och naturligt.

Registrera dig för att komma igång - och upplev skillnaden med Odetekterbar AI.