Som namnet antyder är AI det intelligenta beteendet hos maskiner. De flesta företag kan använda AI för att tolka komplexa data. Så här fungerar det (på ett mycket enkelt sätt): AI-modellen ställer utifrån en uppsättning data en fråga och returnerar ett svar. För att klara denna uppgift behöver en AI-modell förstå den data som den tolkar. Så för att AI ska leverera korrekt och användbar information, behöver en AI-modell utbildas på de uppgifter som den ges. Vi kommer snart in i detta, men först låt oss prata om denna data.
Att lära av data
För att AI ska arbeta behöver den lära av specifika typer av data. Med organiserad, inte slumpmässiga data kan en AI lära sig vad den behöver lära sig. Låt oss säga att du vill träna upp en AI-modell för att identifiera hundar i bilder. Organiserad data skulle bestå av djurbilder, inklusive hundar, för att hjälpa AI att skilja på vad som är och vad som inte är en hund. Slumpmässiga data (i detta fall hjälper bilder av bord, gräsklippare, allt som inte ligger nära vårt koncept av en hund) AI att skilja hundar från andra djur. Nu kan jag nämna att AI faktiskt inte läser av vad något är - AI tolkar snarare vad som förmodligen det inte är. Detta bestäms genom en prognosskala - du tränar inte en AI-modell för att veta att ett djur är en hund utan att träna det i att tala om att det är en viss procentuell säkerhet att det är en hund. Om du har matat din AI-modell med bilder av bara hundar och katter, och sedan introducerar en bild av en ekorre, kommer din AI att vara mindre säker på vad den ser. Men när du kategoriserar AI-modellens data med hur en ekorre ser ut, kan AI börja tolka rätt igen med större säkerhet. Maskininlärning, möjligheten för datorer att lära sig utan att programmeras kan ske på ett par olika sätt. Ett sätt är övervakat lärande, där en AI-modell skapar en funktion som märker träningsdata. Dessa bilder av djur som jag nämnde tidigare skulle vara märkta ”hund”, ”katt”, ”flodhäst”, etc. för att hjälpa AI att lära sig särskilja. Den andra maskininlärningsmetoden är oövervakad inlärning. Här är maskininlärning avledningar från dataset som består av inmatningsdata utan märkta svar . Alltså du ger en massa bilder av djur utan beskrivningar och låt AI räkna ut vad som är och vad som inte är en hund. Kom ihåg att, med båda metoderna, är det via organiserade data som din AI kommer att lära sig.
Framtiden med AI
Ett av det mest intressanta tillämpningsområdet inom AI är datasäkerhet där AI lär sig att tolka bra datatrafik från riskfull sådan. Upptäcker den dålig sådan kommer den att per automatik blocka och informera säkerhetschefen om vad som pågår. Redan idag finns ett flertal projekt där man satt AI som övervakar organisationer i landet för att förhindra hackerattacker eller motsvarande. AI är enkel att skala upp vilket gör att vi snabbt kan skala upp smarta AI-robotar som jobbar dygnet runt utan uppehåll, med att förhindra all form av intrång.
