Artificiell intelligens (AI) är en maskin med en ”intelligenskvot” som efterliknar mänsklig intelligens och förmågor, inklusive kreativt tänkande och problemlösning.
Termen AI sägs ha myntats av John McCarthy och Marvin Minsky, som i en workshop vid Dartmouth College 1956 definierade den som:
Konstruktion av datorprogram som utför uppgifter som för närvarande utförs mer tillfredsställande av människor eftersom de kräver avancerade mentala processer såsom perceptuell inlärning, minnesorganisation och kritiskt tänkande
Konstruktion av datorprogram som utför uppgifter som för närvarande utförs mer tillfredsställande av människor eftersom de kräver avancerade mentala processer såsom perceptuell inlärning, minnesorganisation och kritiskt tänkande
Idag är artificiell intelligens enormt populärt, och AI-driven mjukvara och hårdvara används för olika personliga och professionella ändamål. Det handlar till exempel om att använda AI-kompanjoner (som Character AI) för att utveckla en individs mjuka färdigheter, AI-parprogrammerare (som Github Copilot) för att koda snabbare och AI-system för att ta itu med globala problem som klimatförändringar.
I det här blogginlägget ska vi utforska några av de främsta AI-teknikerna – vad de är och varför de är viktiga.
10 typer av tekniker för artificiell intelligens
Tekniker för artificiell intelligens är de verktyg och metoder som används för att bygga intelligenta system – den centrala formeln som ger AI mänskliknande intelligensegenskaper.
Här är några av de populäraste AI-teknikerna:
Maskininlärning (ML)
Du har säkert sett många jobbannonser med taggen ”AI/ML”. Det beror på att maskininlärning (ML) är en central del av AI-forskningsteamet i de flesta organisationer.
Med maskininlärning (ML) matas en AI-motor med en stor mängd data och ges specifika instruktioner för att analysera data och identifiera mönster. Detta hjälper till att skapa algoritmer som förutsäger beteendemönster hos människor.
Typiska användningsområden för AI i maskininlärningsalgoritmer är produktrekommendationer som du ser på online-shoppingplattformar och algoritmer i sociala medier som avgör vilka inlägg som får flest visningar och vilka inlägg som skulle intressera dig mest (baserat på dina surfvanor).
Ta till exempel det kuraterade innehållet som visas på din Instagram Explore-sida – det skiljer sig åt för varje Instagram-konto.
Övervakad och icke-övervakad inlärning
Övervakad och oövervakad inlärning är båda grundläggande delar av maskininlärning (ML). Den förstnämnda tränar AI-algoritmer med hjälp av märkta data. En e-postleverantör kan till exempel träna sin spamfilterfunktion med data märkta som spam och icke-spam.
Å andra sidan hanterar oövervakad inlärning omärkta, oorganiserade data, och AI gör det tunga arbetet med att klassificera data och hitta mönster.
E-handelsbutiker använder detta för att rekommendera produkter till konsumenter baserat på en rad olika signaler från deras köpbeteende, inklusive vilka produkter de tittat på, tid spenderad på produktsidor, klickströmsdata, tidigare köp, köpfrekvens, sökfrågor, demografiska data och mer.
Djupinlärning
Denna AI-teknik är ett delområde av maskininlärning och syftar till att imitera de neurala nätverken i den mänskliga hjärnan med hjälp av konceptet artificiella neurala nätverk (ANN).
Djupinlärning fungerar i lager:
- Det första lagret matas med information
- De följande lagren (de som efterliknar neuronerna i den mänskliga hjärnan) analyserar informationen för att hitta mönster.
- Det sista lagret ger resultatet – en förutsägelse eller möjlig lösning på ditt problem.
Sociala medier-företag som Meta använder djupinlärnings-AI inom förstärkningsinlärningssystem för att identifiera utlösande bilder genom att utvinna visuell information i inlägg. Genom att känna igen mönster som är förknippade med känt utlösande innehåll (t.ex. våld och bilder av självskadebeteende) kan AI flagga inlägg för vidare granskning av mänskliga moderatorer.
Naturlig språkbehandling (NLP)
En annan populär AI-teknik är naturlig språkbehandling (NLP), ett delområde av djupinlärning som fokuserar på språk. NLP hjälper AI-motorer att förstå mänskliga språks grammatik, syntax och de olika semantiska aspekterna av ett språks språkliga struktur för att generera mänskligt språk och göra konversationer mellan människor och maskiner mer mänskliga och mindre robotliknande.
Du kan hitta NLP i AI-applikationer som chatbots (ChatGPT), virtuella assistenter (Siri) och språköversättningstjänster (Google Translate).
Förbehandling av text
Textförbehandling är grunden för många uppgifter inom naturlig språkbehandling (NLP). Det innebär att rena, omvandla och strukturera rå textdata för att förbereda den för analys med NLP-algoritmer.
Förbehandling hjälper till att ta bort onödiga data, såsom stavfel, och konvertera versaler till gemener. Detta hjälper NLP-motorer att köra sina algoritmer mer effektivt och ge mer exakta resultat.
Part-of-speech (POS)-taggning
Ett centralt område inom AI-tekniken för naturlig språkbehandling (NLP) är POS-taggning (part-of-speech), som fokuserar på att märka varje ords grammatiska funktion i en mening – substantiv, verb, adjektiv och så vidare – i mänskligt språk.
Som sådan fungerar den bra tillsammans med andra AI-tekniker som taligenkänning och sentimentanalys för att räkna ut textens emotionella kvotient.
Ett bra användningsområde för denna AI-teknik är AI-drivna stavningskontroller som Grammarly.
Namngiven enhetsigenkänning (NER)
Namngiven enhetsigenkänning (NER) är en annan undergrupp av NLP. Liksom NLP, som hanterar språk, hanterar NER namn, platser och andra enheter.
Detta gör den till ett kraftfullt verktyg för informationsutvinning. Tänk på juridiska och utredningstjänster – att hitta finansiella enheter, identifiera vittnen eller övervaka sociala aktiviteter för specifika nyckelord.
Ett annat professionellt användningsområde för NER är chatbots för kundtjänst som enkelt kan hitta relevant information om kundernas aktiviteter, till exempel deras prisplan och tidigare konversationer.
Sentimentanalys
Sentimentanalys är en specialisering inom naturlig språkbehandling (NLP) som fokuserar på att förstå emotionella mönster i kommunikation. Den försöker avgöra om texten uttrycker positiva, negativa eller neutrala känslor.
Detta kan användas för att analysera textdata såsom inlägg på sociala medier, kundrecensioner, onlineundersökningar, nyhetsartiklar och mycket mer, vilket gör det fördelaktigt för marknadsföringsteam. Det kan hjälpa dem att förstå hur människor reagerar på deras varumärke och genomföra marknadsundersökningar.
Datorseende
Denna AI-teknik gör det möjligt för datorer att tolka och förstå den visuella världen. Media – via kameror eller skannrar – matas in i datorn, som sedan använder en kombination av djupinlärande neurala nätverk och bildbehandlingsfunktioner för att bättre förstå bilden.
Detta spelar en viktig roll i självkörande bilar som kan navigera på vägar (och upptäcka objekt) baserat på de bilder som skickas till bilens AI-motor via kamerorna.
Automatisering och robotik
Här förstärks traditionella automatiserings- och robotikmetoder med AI för att göra båda områdena mer effektiva. AI-funktioner integreras i robotar och automatiseringsprogramvara för att hjälpa dem att analysera data från sensorer och deras omgivning.
Detta gör det möjligt för robotar att uppfatta objekt och förstå faktorer som rum, tid och problemlösning så att de enkelt kan anpassa sig till verkliga scenarier.
Ett enkelt exempel är robotdammsugaren. AI hjälper robotdammsugare att kartlägga ditt hus och undvika hinder som möbler, leksaker för husdjur eller elkablar.
Tillämpningen av AI-tekniker i olika branscher
De AI-tekniker som diskuteras i detta blogginlägg kan användas i olika branscher, från marknadsföring till hälso- och sjukvård och till och med rymdindustrin.
- Hälso- och sjukvård: Övervakad inlärning kan användas för bildigenkänning, till exempel för att analysera skanningar och rapporter. Du kan till exempel lägga till dina rapporter i AI Planet Medical Report Analyzer för att få en snabb diagnos.
- Marknadsföring: Oövervakad inlärning kan användas i marknadsföringsverktyg för att visa annonser, uppdatera flöden på sociala medier och rekommendera produkter.
- Detaljhandel: Datorseende kan användas för att övervaka självutcheckningsstationer, och NLP kan användas för chatbots.
- Finans: Djupinlärning och övervakad inlärning kan användas för att identifiera finansiella bedrägerier och andra misstänkta aktiviteter.
- Transport: Datorseende och AI-driven robotteknik kan bidra till att perfektera reflexerna och anpassningsförmågan hos självkörande bilar. Tesla har till exempel investerat flera års forskning i att få sina bilar att köra på autopilot.
- Jordbruk: Datorseende och djupinlärning kan användas för att analysera grödor för angrepp och planera optimala odlingsplaner. Många plattformar som FarmSense och Go Micro har börjat göra detta – den senare omvandlar till och med din smarttelefons kamera till ett mikroskop så att du kan undersöka skadedjur.
- Utbildning: Naturlig språkbehandling (NLP) via interaktiva chattbottar kan användas för att träna elever i språk och andra mjuka färdigheter.
- Säkerhet: Deep learning, NLP och NER kan alla användas för att extrahera information, identifiera bilder, hitta hot och hjälpa till med AI-driven styrning.
Vanliga utmaningar och etiska överväganden vid implementering av AI
Som all ny teknik medför även AI en del utmaningar. Här är några av de viktigaste.
Integritetsfrågor
AI-motorer och algoritmer tränas på offentligt tillgängliga data, vilket kan leda till brott mot dataskydds- och upphovsrättslagstiftningen. Dessutom använder många AI-verktyg kunddata för att träna sina algoritmer, vilket kan orsaka läckage av medicinska data eller känsliga företagsuppgifter.
AI-bildgeneratorer är också kända för att kopiera (eller vara starkt inspirerade av) faktiska verk av digitala konstnärer, vilket har lett till ett utbrett problem med intrång i immateriella rättigheter.
Rättvisa och partiskhet
AI-system kan befästa de fördomar som finns i träningsdata, vilket leder till orättvisa eller diskriminerande resultat.
När ChatGPT först blev tillgängligt för allmänheten rapporterades det att det förstärkte befintliga könsstereotyper. När det ställdes frågor om läkare och sjuksköterskor antog det att läkaren var en ”han” och sjuksköterskan en ”hon”. Det antog till och med att meningarna innehöll ett stavfel istället för att tolka dem med möjligheten att det kunde vara en kvinnlig läkare eller manlig sjuksköterska.
Hallucinationer i förklarbara AI-system
Ibland genererar ett förklarbart AI-system (som ChatGPT eller Anthropic Claude) faktamässigt felaktiga eller helt påhittade resultat – i princip ”hallucinerar” det.
Sidospalt: Förklarbar AI (XAI) handlar om att göra artificiell intelligens, särskilt maskininlärning, mer transparent och förståelig för människor. Genom att förstå hur ett AI-system kommer fram till sina svar kan vi identifiera och korrigera partiskhet eller fel i dess resonemang.
Det finns olika tekniker för att uppnå XAI. Vissa fokuserar på att göra AI-modellens interna funktioner mer tolkningsbara. Andra fokuserar på att förklara enskilda beslut som fattas av modellen.
Detta kan bero på att AI-algoritmen inte har tränats på tillräckligt med data eller att den endast har tränats på en typ av data, vilket gör att den skapar lösningar eller resultat som matchar dess dataset.
Detta är ganska vanligt när människor använder AI för forskning. Ställ en fråga – kanske om en källa – så skapar den ett imaginärt scenario – som i exemplet ovan där en användare frågar ChatGPT om den enda överlevande från Titanic, och den fabricerar en händelse med en bagare.
AI-anpassning
En central aspekt av AI-forskningen, AI-anpassning, handlar om att skapa AI-system som gynnar människor. AI-system kan få oförutsedda konsekvenser om deras mål inte är väl definierade och anpassade till det ”allmänna bästa”.
Ett enkelt exempel på detta är att ChatGPT inte svarar på rasistiska eller diskriminerande frågor. Det är därför viktigt att koppla AI-skapelser till mål som ligger i linje med människors välfärd i stort.
Ansvarsskyldighet
Den förklarbara AI:ns potential är obestridlig. Från kodningslektioner till bilreparationshandledningar kan den vara ett kraftfullt verktyg för att lära sig och utföra uppgifter. Samma förmågor kan dock missbrukas för att sprida felaktig information eller till och med ge instruktioner för destruktiva ändamål.
Men vad händer när AI gör ett misstag? Vem är ansvarig om en AI-lösning leder till negativa konsekvenser?
För att förhindra sådana konsekvenser är det viktigt att etablera transparenta processer och tydliga ansvarsområden. Vi har redan börjat göra vissa framsteg på detta område.
Den amerikanska regeringen har till exempel ålagt AI-företag att dela alla nya upptäckter med den federala regeringen, tillsammans med tillhörande säkerhetstestresultat och fynd.
Aktuella trender inom artificiell intelligens
Det är först under de senaste åren, särskilt under 2020-talet, som AI har gjort stora framsteg. Några av de vanligaste trenderna inom AI-området är:
Prediktiv analys
AI-algoritmer kan analysera data för att förutsäga framtida händelser eller resultat. Detta har tillämpningar inom bland annat finans (kassaflödesprognoser) och detaljhandel (efterfrågeprognoser).
Verktyg som Cash Flow Frog kan till exempel analysera dina intäkter i realtid och ge dig en uppskattning av framtida vinster.
Mönsterigenkänning
Den används för bildigenkänning (självkörande bilar), avvikelsedetektering (bedrägeriidentifiering) och naturlig språkbehandling (NLP).
Tesla använder till exempel AI för att analysera mönster i trafiken – med hjälp av kameror, radar och ultraljudssensorer för att kontrollera bilens omgivning och reagera på trafiken.
Generativ AI
Generativ AI hjälper dig att skapa nya data, såsom bilder, text eller musik, baserat på befintliga mönster – till exempel att skapa realistiska porträtt av personer som inte existerar.
Verktyg som Midjourney och Dall-E kan ge dig riktigt häftiga illustrationer baserade på textprompter.
Chatbots
Konversationsbaserade AI-program imiterar mänskliga konversationer och kan användas för kundservice och inlärning. Företag kan till exempel lägga till chattbottar på sina webbplatser och appar, så att kunderna kan få snabba svar från AI-bottarna istället för att behöva vänta på en kundtjänstrepresentant.
Virtuella assistenter
AI-drivna assistenter som Siri och Alexa kan förstå och svara på röstkommandon och hjälpa till med uppgifter som att boka möten eller styra smarta hemapparater.
Rekommendationssystem
AI-algoritmer föreslår produkter, filmer och annat baserat på användarens tidigare beteende och preferenser.
OTT-plattformar som Netflix och Hulu använder till exempel dina tittarmönster – vilka genrer du tittar på, hur länge du tittar på något och så vidare – för att föreslå nya filmer eller program.
Framtiden för artificiell intelligens
En möjlig framtid för AI innebär framväxten av superintelligens, där maskiner överträffar mänskliga förmågor inom många områden. Låter som en science fiction-film, eller hur? Men de flesta AI-forskningsföretag – inklusive stora teknikföretag som Google och Microsoft – arbetar aktivt mot denna framtid.
Här är några vanliga AI-trender som kan bli verklighet i framtiden:
- Artificiell allmän intelligens (AGI): Detta är ett scenario där AI är lika intelligent som människor och kan närma sig problem kreativt med hjälp av originellt tänkande. Detta inkluderar kreativa sysselsättningar som att skriva en roman från grunden eller skriva poesi som är lika känslomässig som den som skrivs av människor, samt vetenskapliga sysselsättningar som att föreslå nya hypoteser och utforma experiment.
- Superintelligens: Detta tar det ett steg längre där AI blir mer intelligent än människor – tänk på att ta itu med några av världens största utmaningar, inklusive klimatförändringar, fattigdom och sjukdomar, och optimera processer bortom mänsklig förståelse.
- AI-singulariteten: Föreställ dig en punkt där AI-utvecklingen accelererar bortom vår förmåga att kontrollera eller ens förstå den. Denna snabba tillväxt i intelligens är vad singulariteten representerar. Vissa tror att uppnåendet av AGI kan utlösa singulariteten. En AGI, med sina överlägsna problemlösningsförmågor, skulle snabbt kunna förbättra sin egen intelligens, vilket skulle leda till en "intelligens explosion" – och börja styra världen. Låter dystopiskt, eller hur?
Även om singularitet fortfarande känns långsökt är det många som oroar sig för det. Sam Altman från OpenAI har erkänt att han är rädd för de potentiella konsekvenserna av AI-singularitet.
Men alla dessa ”framtidsutsikter” är hypotetiska och kan ta år att förverkliga. I en nära framtid kan vi se AI göra avtryck inom hälso- och sjukvård, forskning och Internet of Things (IoT) – med AI-drivna diagnostikcenter, statistisk analys och självkörande bilar, för att nämna några exempel.
Populära AI-verktyg och resurser
Låt oss nu utforska några AI-resurser som finns tillgängliga för daglig användning och hur du kan dra nytta av dem.
OpenAI
OpenAI är ett ideellt forskningsföretag som arbetar för att artificiell intelligens ska komma hela mänskligheten till gagn. Deras långsiktiga mål är att ”fördelarna med, tillgången till och styrningen av artificiell allmän intelligens (AGI) ska delas brett och rättvist”.
AGI är en typ av AI som skulle ha ”mänskliga” kognitiva förmågor när det gäller problemlösning, kreativitet och social interaktion. Medan dagens AI-modeller kan hjälpa dig att analysera en rapport eller snabbt hitta information, är OpenAI:s mål med AGI att göra det möjligt att skriva romaner eller till och med förstå mänskliga känslor.
Även om dessa användningsfall fortfarande är hypotetiska kommer det att bli några intressanta år när vi ser hur området utvecklas. För närvarande planerar de att bygga AI-lösningar som skapar en långsam övergång till AGI-världen. De tror att detta kommer att göra det möjligt för beslutsfattare och allmänheten att förstå och acceptera AI.
En ny utveckling inom detta område är deras GenAI-verktyg: ChatGPT (textgenerering) och DALL-E (bildgenerering).
ChatGPT har särskilt fått ett positivt mottagande av AI-entusiaster, framför allt för sin förmåga att bearbeta naturligt språk. En hel del chatbots och konversationsbaserade AI-funktioner är byggda på GPT-motorn.
DALL-E har däremot väckt blandade reaktioner hos människor (särskilt designers). De tycker att bilderna är vaga och röriga.
Google DeepMind
Googles DeepMind är ett AI-forskningsprogram som fokuserar på artificiell allmän intelligens (AGI) och inkluderar AI-tekniker som NLP och datorseende.
Några branscher som Google DeepMind fokuserar på är biologisk intelligens, virtuella assistenter och spel. Du kan prova Google Gemini för att få en praktisk upplevelse av Google DeepMinds GenAI-funktioner.
Men en fantastisk AI-utveckling är AlphaFold, som kan analysera proteinstrukturer. Även om den fortfarande befinner sig i forskningsstadiet har den fått ett positivt mottagande av medicinsk personal, som tror att den kan hjälpa dem att diagnostisera sjukdomar snabbare och mer exakt.
Till skillnad från OpenAI fokuserar Google på att skapa ”säker” AI. Detta har lett till skapandet av Frontier Safety Framework, som syftar till att analysera och minska potentiella risker förknippade med avancerad AI.
Antropisk
Anthropic är ett företag som arbetar med AI-säkerhet och forskning och som syftar till att träna ”hjälpsamma, ärliga och ofarliga” AI-system. Liksom Google Gemini och OpenAI:s ChatGPT har Anthropic också ett LLM-läge – Claude.
Claude kan generera olika kreativa textformat, inklusive dikter, kod, skript och e-postmeddelanden.
Anthropic är också ett utmärkt fallstudieexempel på etisk användning av AI. Nyligen hamnade företaget i nyheterna på grund av upphovsrättsintrång – musikproducenter stämde det för att ha tränat Claude på deras sångtexter. De hävdar att Claude olagligt kopierar texter och kräver flera miljoner i skadestånd.
Detta fall belyser gråzonen när det gäller att använda AI för kreativa ändamål, och domen här kan skapa ett prejudikat för AI-genererat innehåll i framtiden.
ClickUp Brain – ClickUps AI-assistent
ClickUp, en app för produktivitet på arbetsplatsen, har inbyggda GenAI-funktioner som kallas ClickUp Brain.
ClickUp Brain är en sorts virtuell assistent som är integrerad med alla verktyg i ClickUp-paketet för att underlätta användarnas vardag (och liv).
Så här kan ClickUp Brain hjälpa yrkesverksamma inom olika roller och branscher:
AI-kunskapshanterare
Trött på att bläddra igenom dokument efter dokument för att hitta en viktig detalj? Med ClickUp Brain kan du enkelt hitta information från alla wiki-sidor, rapporter eller interna dokument på några sekunder.
Ännu bättre är att du kan be den att generera snabba sammanfattningar av dokument eller mötesprotokoll så att du enkelt kan hålla dig uppdaterad om de senaste företags- eller kunduppgifterna.
AI-projektledare
En annan fördel med att använda ClickUp Brain är att det automatiserar det tunga arbetet som är förknippat med projektledning. Du kan till exempel använda ClickUp Brain för att:
- Skapa deluppgifter för varje projekt
- Få snabba sammanfattningar av ditt projekts framsteg
- Ställ in automatiseringar för att hantera dina uppgifter med kommandon i naturligt språk
- Ta fram åtgärdspunkter från kommentartrådar
AI-författare för arbete
ClickUp har också en pålitlig skrivassistent som kan vara särskilt användbar för marknadsförare och personer som inte är så vana vid att skriva. AI Writer for Work kan hjälpa dig med följande:
- Brainstorma idéer och skapa kampanjbriefs
- Skapa innehåll i olika format, såsom bloggar, e-postmeddelanden och inlägg på sociala medier
- Översätt innehåll till olika språk
- Hjälp med redigering och stavningskontroll
- Skapa tabeller och organisera data i ett lättläst format
På jobbet kan team och individer också använda ClickUp Brain för att skriva alla sina interna och externa meddelanden från var som helst i ClickUp – uppgiftskommentarer, dokument och e-postmeddelanden. Lägg till dina tankar i AI-skrivverktyget i kortform, så finslipar det dem åt dig.
Rollspecifika mallar för uppmaningar
Inte bara det, du får också tillgång till AI-promptmallar för varje roll – så att du kan komma igång omedelbart. Några exempel på dessa promptar är:
- Statusrapporter och mallar för mötesdagordningar för kundsupportteam
- Projektets tidsplan och RACI-mallar för projektledare
- Testplaner och användartester för mjukvaruteam
Förbättra ditt arbete med AI-verktyg
Artificiell intelligens tros ha stor inverkan på hur vi lever och arbetar under de kommande åren. Från att förbättra individuell produktivitet till stora organisationers operativa effektivitet, från att hitta botemedel mot sjukdomar till att analysera data och förutsäga makroekonomiska prognoser, tros AI-motorer förbättra världen.
Som individ kan du ta det första steget genom att antingen utbilda dig till AI-ingenjör (om det intresserar dig) eller använda AI-verktyg som ClickUp Brain för att optimera ditt liv.
Lästips: Hur man blir en prompt engineer
Så varför inte prova ClickUp redan idag? Registrera dig gratis på ClickUp och upptäck hur det kan förbättra alla aspekter av ditt liv!