Hva er kunstig intelligens?

Hva er kunstig intelligens egentlig? Artificial Intelligence (AI), som det heter på engelsk, ble tidligere sett på som Science Fiction. I dag derimot, er det et fascinerende tema som har integrert seg i vårt daglige liv. Fra de smarte enhetene vi bruker hver dag til de store databehandlingsoperasjonene som driver global handel og kommunikasjon, har KI endret måten vi lever og arbeider på.

Vi skal gå i dybden på hva hva kunstig intelligens er, hvor vi starter med en definisjon, og videre se hvordan AI fungerer. Til slutt gir vi noen spesifikke eksempler på både hverdagslig og profesjonell bruk.

Kunstig intelligens definisjon

Om vi skal gi en kunstig intelligens definisjon, vil det enkelt forklart være hele utviklingen av datasystemer som kan løse komplekse problemer og lære av egne erfaringer. Dette inkluderer evnen til å lære fra erfaring (maskinlæring), forstå naturlig språk, gjenkjenne mønstre, løse problemer og ta beslutninger.

KI omfatter et bredt spekter av teknologier og tilnærminger, inkludert regelbasert systemdesign, maskinlæring, dyp læring, naturlig språkbehandling og mer.Konseptet om kunstig intelligens har røtter som går tilbake til antikken, men det har fått betydelig momentum i moderne tid med fremveksten av datamaskiner. Utviklingen av et dedikert fagfelt, som ble etablert i 1956, markerte virkelig begynnelsen på en intensiv utforskning og vekst innen dette området.

En mer teknisk definisjon kan være at kunstig er et felt innen datavitenskap som fokuserer på utviklingen av algoritmer og modeller som gjør det mulig for datamaskiner å utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens. Målet er å utvikle systemer som kan tilpasse seg og forbedre ytelsen gjennom erfaring og læring.

Hvordan fungerer kunstig intelligens? Kunstig intelligens refererer til maskinbaserte systemer som kan utføre oppgaver som normalt krever menneskelig intelligens ved å analysere data, trekke konklusjoner og lære av erfaring.

Hva betyr kunstig intelligens? KI beskriver maskinbasert evne til å utføre oppgaver som normalt krever menneskelig intelligens, inkludert læring, problemløsning og beslutningstaking.

Hva brukes kunstig intelligens til? KI brukes bredt i ulike bransjer og applikasjoner, inkludert helsevesen, finans, transport, markedsføring og autonom teknologi, for å automatisere oppgaver, optimalisere prosesser og analysere store datasett for innsikt.

Positive og negative aspekter

Det finnes en rekke kunstig intelligens fordeler og ulemper, og det er viktig å vurdere begge sider når man diskuterer implementering, bruk og utvikling av KI-teknologi.

Noen av de viktigste faktorene er:

Ulike typer KI 

Grovt kan man dele inn kunstig intelligens i to hovedtyper, der vi har: Smal, eller svak KI  og generell, eller da sterk KI. Sett opp mot hverandre er de slik:

Smal Kunstig Intelligens (“Smal AI”):

Denne typen KI er designet for å utføre en spesifikk oppgave eller håndtere et bestemt problem. Den kan være svært god på sin spesialiserte funksjon, men den mangler fleksibiliteten til å håndtere oppgaver utenfor sitt definerte område. 

Gode eksempler kan være KI som spiller sjakk, systemer som Siri og Alexa, eller til og med AI chatbots, som for eksempel ChatGPT som kan generere tekst.

Generell Kunstig Intelligens (Generell AI):

Dette er en mer avansert form for KI som etterligner menneskelig intelligens på en bredere skala. Den kan forstå, lære, og anvende kunnskap over et spekter av forskjellige domener, ikke ulikt menneskelig kognisjon. Denne formern for Artificial Intelligence er per nå mer teoretisk og konseptuell. Og det er ikke offentligjort et nivå der hardware eller software kan vise samme bredde og tilpasningsevne i sin intelligens som et menneske.

Slik fungerer kunstig intelligens

Kunstig intelligens benytter seg av teknikker som maskinlæring, nevrale nettverk, og dyp læring. Disse metodene lar datasystemer forstå og lære fra data uten eksplisitte programmeringsinstruksjoner​​​​. 

Det kan også innebære regelbaserte systemer, hvor komplekse regler for intelligent adferd er definert på forhånd​​​​.

For effektiv anvendelse av KI, er innsamling og håndtering av data avgjørende. Dette omfatter bruk av sensorer og IoT (Internet of Things) for å samle smarte data, som deretter analyseres av algoritmer for å produsere meningsfulle resultater​

KI eksisterer i fysisk og digital form

AI Kunstig intelligens kan eksistere i både fysisk og digital form, og bruken av KI-teknologier er bredt spredt i begge tilfeller. 

Her er noen punkter som illustrerer forskjellene mellom fysisk og digital KI:

Fysisk kunstig intelligens:

• Robotikk: Fysisk KI er ofte knyttet til robotikk, der en kunstig intelligent robot er i stand til å utføre oppgaver i den fysiske verden. Dette kan omfatte alt fra industriroboter til robotstøvsugere og droner.
• Autonome kjøretøy: Kjøretøyer som er utstyrt med KI for navigasjon og beslutningstaking, for eksempel autonome biler og droner, representerer en form for fysisk kunstig intelligens.
• Smart hjem-teknologi: Fysiske enheter i smarte hjem, for eksempel smarte termostater, lyskontroller og sikkerhetssystemer, bruker ofte KI for å tilpasse seg brukerens preferanser og behov.
• Medisinsk robotikk: KI brukes i fysisk form i medisinsk utstyr som kirurgiske roboter for å assistere leger i komplekse operasjoner.

Digital kunstig intelligens:

• Maskinlæring og algoritmer: Digital kunstig intelligente programvarer er mest vanlig i form av maskinlæring og avanserte algoritmer som analyserer og trekker konklusjoner fra store mengder data.
• Språkprosessering: Digitale AI-systemer for språkprosessering, som kunstig intelligens chatbots og stemmegjenkjenningssystemer, bruker avanserte algoritmer for å forstå og generere menneskelig språk.
• Bilde- og videoforståelse: Digitale KI-teknologier, for eksempel bildesøk eller ansiktsgjenkjenningssystemer, bruker algoritmer for å tolke og forstå visuelle data.
• Anbefalingssystemer: Digitale plattformer bruker KI for å analysere brukeratferd og gi personlige anbefalinger, som sett på plattformer som Netflix og Amazon.
• Finansielle prognoser: KI brukes digitalt for å analysere økonomiske data og forutsi markedsbevegelser.

Både fysisk og digital kunstig intelligens har sine egne utfordringer og fordeler. Fysisk KI er ofte knyttet til maskiner som beveger seg i den virkelige verden, mens digital KI opererer i virtuelle miljøer ved å behandle og tolke digitale data. Kombinasjonen av begge former for KI åpner for potensielt kraftige anvendelser innenfor ulike sektorer.

Kunstig intelligens eksempler

KI finnes i produkter og tjenester vi bruker daglig, som søkemotorer, digitale assistenter, bilde- og ansiktsgjenkjenning, selvkjørende biler, og spamfiltre​​. Ytterligere applikasjoner inkluderer helsesektoren, finans, offentlig sikkerhet, og mer​​​​​​.

Norske Eksempler

I Norge brukes KI blant annet til å kartlegge krabbebestander, fôre oppdrettsfisk, analysere politiske debatter, inspisere broer, og utvikle persontilpassede kreftbehandlinge

Praktiske Applikasjoner

Kunstig intelligens (KI) spiller en stadig voksende rolle i mange aspekter av våre liv og næringsliv. Noen av de mest fremtredende bruksområdene inkluderer:

• Digitale Assistenter: Digitale assistenter som Siri og Alexa bruker KI for å forstå og reagere på brukerforespørsler, automatisere oppgaver, og tilpasse brukeropplevelsen basert på tidligere interaksjoner.
• Bilde- og ansiktsgjenkjenning: Brukt i alt fra sikkerhetssystemer til sosiale medier, hjelper disse systemene med å identifisere personer, objekter, og scener i bilder og videostrømmer.
• Selvkjørende Biler: Disse kjøretøyene kombinerer KI med avanserte sensorer for å navigere trygt og effektivt, potensielt redusere ulykker forårsaket av menneskelige feil.
• Helsesektoren: KI bidrar til å forbedre diagnoser, behandlingsplaner, og pasientpleie ved å analysere store mengder medisinske data raskere og mer nøyaktig enn mennesker.
• Finans: Banker og finansinstitusjoner bruker KI for å oppdage svindel, automatisere handel, og tilby personlige finansielle råd.
• Offentlig Sikkerhet: Brukes for å forbedre respons på nødsituasjoner, overvåke offentlige områder for å forhindre kriminalitet, og optimalisere ressurstildelingen i kritiske situasjoner.

Kunstig intelligens har også funnet veien inn i sektorer som kryptovaluta og casinoer, hvor den bidrar til både innovasjon og effektivisering. Her er noen eksempler på hvordan KI brukes i disse feltene:

AI har påvirket kryptoindustrien

AI Kunstig intelligens har hatt flere påvirkninger på kryptoindustrien. Og her er noe av det vi ser i dag:

• Markedsovervåkning og -analyse: KI-systemer kan overvåke og analysere kryptovalutamarkeder i sanntid, identifisere trender og mønstre som er vanskelige å oppdage for mennesker. Dette inkluderer prediksjon av prisbevegelser basert på historiske data og nåværende markedsforhold.
• Svindeldeteksjon: Med økningen i kryptovalutatransaksjoner, brukes KI til å oppdage uvanlig oppførsel som kan indikere svindel eller hvitvasking. Systemene kan raskt analysere transaksjonsmønstre for å identifisere potensielt ulovlige aktiviteter.
• Porteføljeforvaltning: KI-algoritmer tilbyr automatisert handel og porteføljeforvaltning, optimaliserer kjøp og salg basert på algoritmisk analyse for å maksimere avkastning og redusere risiko.
• Smart Kontrakt Validering: KI kan brukes til å analysere og validere smartkontrakter i blockchain-teknologien, sikrer at kontraktene er sikre og fri for sårbarheter før de implementeres.

Les om AI kryptovaluta og prosjekter. 

Store endringer i iGaming-industrien

Kunstig intelligens har også hatt flere betydelige effekter innenfor iGaming og pengespill på nett:

• Spilleradferdsanalyse: Flere nettsider for pengespill, som kasino, bettingnettsteder og ligennde, bruker KI til å analysere spilleres adferd og preferanser. Dette kan hjelpe til å tilby skreddersydde spilltilbud og bonuser, forbedre kundeopplevelsen, og øke kundelojaliteten.
• Svindelforebygging: KI hjelper med å oppdage og forhindre svindel ved å analysere spilledata i sanntid. Dette inkluderer å identifisere juks eller uregelmessig spillatferd.
• Spillopplevelse: Ved hjelp av KI kan plattformene skape mer engasjerende og personaliserte spillopplevelser. Dette kan inkludere tilpasning av spillenes vanskelighetsgrad eller tema basert på spillerens tidligere aktiviteter og preferanser.
• Kundeservice: Mange online plattformer innen iGaming bruker chatbots drevet av KI for å tilby rask og effektiv kundeservice. Disse systemene kan håndtere vanlige forespørsler og problemer, frigjøre menneskelige agenter til mer komplekse spørsmål.
• I begge disse sektorene har KI vist seg å være et uvurderlig verktøy for å forbedre effektivitet, brukeropplevelse, og sikkerhet. Med teknologiens stadige utvikling, kan vi forvente enda mer sofistikerte anvendelser i fremtiden.

Maskinlæring – Hjertet av Moderne KI

Vi har tidligere nevnt maskinlæring, og dette er en side ved AI kunstig intelligens som er uhyre viktig. Dette er en kategori av AI som består av systemer som kan lære av data.

Sagt enkelt forsøker man å finne programvare som lærer av hva den gjør. Dette skiller seg tydelig fra å ha utarbeidet et komplett program, der man i konvensjonell programmering gir programvaren med alle regler og beslutninger allerede kodet.

Med andre ord, lærer maskinlæringsmodeller fra dataene de blir matet med, og forbedrer seg over tid. Og vi deler gjerne KI sin maskinlæring inn i tre utgaver, basert på hvordan intelligensen trenes opp.

Forskjellige typer Maskinlæring

• Veiledet Læring “Supervised Learning”: Algoritmen trenes ved hjelp av et datasett som inneholder både inndata “inputs” og ønskede utdata “outputs”. Algoritmen lærer da å kartlegge inndata til utdata.
• Uveiledet Læring “Unsupervised Learning”: Denne metoden involverer trening av en algoritme med data som ikke er merket eller strukturert. Algoritmen prøver å finne mønstre og strukturer på egenhånd.
• Forsterket Læring “Reinforcement Learning”: I denne tilnærmingen lærer en algoritme gjennom prøving og feiling, basert på belønninger for ønskede utfall.

Kunstig intelligens Chat GPT er et eksempel på maskinlæring

Et svært godt og relevant eksempel på maskinlæring i praksis er kunstig intelligens Chat GPT. Denne avanserte chatboten har nå over 100 millioner brukere, takket være sin KI og dens evne til å lære og å kommunisere. 

ChatGPT brukes til svare på brukerforespørsler, delta i samtaler og utføre oppgaver som involverer naturlig språkforståelse og -generering. Dette gjør det mulig for denne AI modellen å tolke dine forespørsler, og så komme med informative og relevante svar, og til og med føre sammenhengende samtaler. 

Dette representerer maskinlæringens kjernepunkt: nemlig å lære fra data og deretter anvende denne læringen i komplekse, dynamiske situasjoner.

Kunstig intelligens oppsummert

Kunstig intelligens (KI) refererer til datamaskiners evne til å utføre oppgaver som normalt krever menneskelig intelligens, inkludert problemløsning, talegjenkjenning og beslutningstaking. Målet med KI er å utvikle systemer som kan lære av erfaring, tilpasse seg endringer og utføre oppgaver selvstendig. Fordelene med KI inkluderer effektivitet, nøyaktighet, hurtighet, 24/7 tilgjengelighet og automatisering.

KI omfatter forskjellige teknologier som regelbasert systemdesign, maskinlæring og dyp læring. Det kan deles inn i to hovedtyper: smal (svak) KI, som er spesialisert for bestemte oppgaver, og generell (sterk) KI, som etterligner menneskelig intelligens bredt.

Temaet er en vitkig del av samfunnet i dag, og bruker har økt betraktelig over de siste årene. Storsamfunnet som helhet, og selvsagt også næringsliv, kan dra fordeler av de mulighetene for effektivisering som AI representerer. Siden dette er et område som stadig er i utvikling, anbefales det at du holder deg oppdatert.