Vad är AI? Vi reder ut begreppen du behöver känna till

AI spelar en allt större roll i våra liv och verksamheter genom att bland annat effektivisera processer, förbättra beslutsfattande och möjliggöra innovation. I denna bloggpost kommer vi att utforska begrepp inom AI och dess tillämpningar, från grundläggande definitioner till avancerade tekniker som generativ AI och neurala nätverk. Vi kommer också att titta på Microsofts roll i AI-landskapet genom Azure OpenAI och Azure AI Services. Genom att förstå dessa begrepp får vi insikt i hur AI påverkar vår digitala värld och varför det är så viktigt.

‍

Artificiell Intelligens (AI) & maskininlärning

Så, vad är AI? Det finns ingen allmänt accepterad definition av AI men AI används som ett övergripande begrepp som syftar på förmågan hos datorprogram och robotar att utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens. Detta inkluderar en rad olika tekniker och metoder, såsom maskininlärning. Maskininlärning handlar om att låta datorer lära sig från data utan att de behöver vara explicit programmerade för varje uppgift. Istället för att följa strikta instruktioner används algoritmer för att analysera data, dra slutsatser och göra förutsägelser baserat på mönster och samband som finns i datamängden. Med andra ord kan man säga att maskininlärning är en teknik inom ramen för AI som möjliggör att datorsystem kan lära sig och förbättra sin prestanda på egen hand, utifrån erfarenhet.

‍

Djupinlärning

Djupinlärning är en typ av maskininlärningsteknik som använder neurala nätverk med flera lager (därav "djup") för att lära sig att bearbeta och representera data. Dessa nätverk kan tränas för att identifiera mönster och skapa abstraktioner från de data de exponeras för. Djupinlärning är särskilt lämpat för uppgifter som involverar stora och komplexa datamängder.

Generativ AI & ChatGPT

Generativ AI är ytterligare ett område inom AI i vilket djupinlärningsmodeller används för att skapa nya data, såsom bilder, text eller ljud, som liknar de som finns i den träningsdata som modellen har exponerats för. Detta skiljer sig från traditionella AI-tillvägagångssätt som är mer inriktade på att lösa specifika problem eller fatta beslut baserat på givna data. Ett exempel på generativ AI är OpenAI:s ChatGPT, som är tränad för att generera text som svar på frågor. ChatGPT producera text som är sammanhängande och liknar den text som människor skulle kunna producera. Även om ChatGPT inte har någon verklig förståelse för mänskliga känslor eller aktiviteter, kan ChatGPT producera svar som är sammanhängande och insiktsfulla, vilket gör ChatGPT användbar för en mängd olika applikationer såsom kundsupport, textgenerering och mycket mer.

‍

OpenAI & Azure OpenAI

Azure OpenAI är ett partnerskap mellan Microsoft och OpenAI (som utvecklat ChatGPT). Azure OpenAI utgör en del av Microsofts molntjänstplattform, Azure, och erbjuder en rad AI-relaterade verktyg och tjänster för utvecklare och organisationer. Genom Azure kan användare dra nytta av Microsofts AI-teknologi för att bygga, distribuera och skala upp AI-lösningar och applikationer. Azure OpenAI erbjuder tillgång till OpenAI's modeller, för användning i Azure-miljön, vilket ger utvecklare möjlighet att integrera kraftfulla AI-funktioner direkt i sina applikationer och system med Azure-säkerhet i företagsklass. Man kan tänka sig att Azure OpenAI = OpenAI i ett enterprise-kontext.

Azure AI Services Azure AI Services (tidigare Cognitive Services och Azure Applied AI Services) är en uppsättning molnbaserade AI-tjänster och API:er som utvecklats av Microsoft för att hjälpa organisationer att integrera avancerade AI-funktioner i sina applikationer och system. Dessa tjänster omfattar en mängd olika AI-tekniker, såsom maskininlärning, naturlig språkbehandling, datorseende, taligenkänning och mer. Skapa AI-drivna program för exempelvis bearbetning av naturligt språk för konversationer, sökning, övervakning, översättning, tal, vision och beslutsfattande. Genom att använda Azure AI Services kan organisationer dra nytta av avancerade AI-tekniker utan att behöva investera i att utveckla och underhålla egna AI-lösningar från grunden. Detta kan öka effektiviteten, minska utvecklingstider och möjliggöra innovation inom olika områden och branscher.

‍