Det är ingen överdrift att säga att artificiell intelligens håller på att revolutionera och förändra vårt samhälle i grunden. Möjligheterna med AI är enorma och kommer i framtiden att genomsyra de flesta industrier och områden vi stöter på i våra dagliga liv.

Utvecklingen av AI går dessutom i en enormt snabb takt vilket ständigt utökar dess kapacitet, potential, och användningsområden.

Mot bakgrund av den enorma kapaciteten av artificiell intelligens (AI) kommer det knappast som någon överraskning att denna teknik är otroligt avancerad. Många har blivit varse om AI-teknik bara under de senaste åren men faktum är att artificiell intelligens är ett område som man började studera för snart 100 år sedan. Och själva konceptet bakom artificiell intelligens har faktiskt sina rötter i filosofin sedan antiken.

Det faktum att det har tagit omkring ett sekel för att komma till den punkt idag sätter lite perspektiv på hur avancerad och komplicerad denna teknik faktiskt är. I takt med att AI blir alltmer utbredd och får en större roll i våra dagliga liv är det naturligt att vilja förstå hur tekniken fungerar på ett djupare plan.

Många förstår konceptet bakom AI och på ett väldigt enkelt plan dess förmåga men många har begränsade kunskaper om själva AI-tekniken, vad som får den att fungera, och hur den fungerar rent tekniskt. Allt detta sk vi diskutera i denna artikel för att skapa oss en bättre förståelse för denna enormt kraftfulla teknik som kommer att spela en helt central roll i samhället under de kommande åren.

Artificiell intelligens, förkortat AI, är en gren inom datorvetenskapen. Denna gren fokuserar på utveckligen av system och maskiner som kan utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens därav namnet ”artificiell intelligens”.

I praktiken innebär detta bland annat att AI-system kan lära sig från erfarenhet och utföra olika uppgifter på ett liknande sätt som människor skulle göra, och som tidigare inte var möjligt för datorer. Detta inkluderar till exempel att göra uppgifters om involverar problemlösning, planering tänkande, och kommunikation. Tekniken kan också anpassa sig till nya situationer och lära sig över tid.

Konceptet och idéerna bakom AI har som diskuterat funnits under en väldigt lång period men det var under 1950-talet som modern AI-teknik började ta form. Alan Turing som var en brittisk matematiker och datavetare var en otroligt viktig person för utveckligen av tidig AI-teknik då han var en av de första som föreslog en testbar definition av AI, också känt som Turingtestet. 

Forskningen och utvecklingen av AI-teknik har naturligtvis kommit otroligt långt sedan dess och utvecklingen accelererar nu i en snabbare takt än någonsin tidigare. Denna utveckling har bland annat drivits av ökade datorkapaciteter, framsteg inom maskininlärning och neurala nätverkstekniker och inte minst tillgång till stora datamängder.

Med det sagt kan vi förvänta oss att AI-tekniken kommer att accelerera ytterligare under de kommande åren och därmed spela en större och större roll i våra dagliga liv i allt från sjukvård, utbildning, affärsvärlden, transport, och allt däremellan. Vi har redan sett att användningen av AI i samhället blivit alltmer utbredd bara under de senaste åren. Tekniken påverkar allt från hur vi interagerar med teknik och tjänster till hur vi arbetar och lever. Det säger sig självt att med den enorma kraft denna teknik har kommer den att förändra och revolutionera många områden inom samhället i grunden.

Företag har varit särskilt snabba med att anamma AI-teknik under de senaste åren för olika syften och användningsområden. Anledning till att särskilt företag varit snabba att implementera AI-teknik i sin verksamhet är att fördelarna som den erbjuder direkt översätts till ökad produktivitet, ökade intäkter, och minskade konstatera. Man har därför haft starka incitament att utnyttja de enorma fördelarna från AI. 

Viktigast av allt är företags förmåga att effektivisera sina arbetsprocesser, spara tid, och öka effektiviteten. Detta kan inkludera allt från AI-drivna skrivverktyg till innehållsskapande, till att använda AI i kundtjänst, och mycket mer. 

Med det sagt blir användningen av AI allt vanligare inom många andra områden, om än i ett långsammare tempo, något som vi kan förvänta oss att accelerera under de kommande åren.

Nu till den mer tekniska delen av AI, nämligen de grundläggande koncepten som utgör AI och gör denna teknik möjlig.

Maskininlärning är en helt central del av artificiell intelligens och är en förutsättning för utveckligen av AI-teknik. Maskininlärning innebär att man utvecklar algoritmer och modeller som har förmåga att lära sig (tränas) på stora mängder data och egen erfarenhet och dessutom att kunna utföra uppgifter utan att vara specifikt och uttryckligen programmerad för att utföra den. Ett problem skulle vara annars att AI:n stöter på en uppgift som kanske innehåller specifika instruktioner som den inte tränats på och därmed inte kan utföra uppgiften. Detta hinder kan man komma över med maskininlärning.

Men viktigast av allt med maskininlärning är möjligheten att träna AI på enorma mängder data vilket gör den otroligt smart och kunnig inom en mängd olika områden.

Maskininlärning brukar generellt delas in i flera typer av kategorier beroende på inlärningsmetod. Syftet med maskininlärning är precis som det låter att lära maskinen om olika ämnen och programmera den med information. De tre typer av maskininlärning är övervakad, övervakad, och förstärkt inlärning.

Övervakad inlärning innebär att AI-algoritmen tränas med märkt data. Detta innebär att den får feedback baserat på hur den agerar och svarar på datan. I övervakad inlärning tränas algoritmen på omärkt data och förväntas sedan att själv hitta mönster och strukturer helt å egen hand.

Sist men inte minst har vi förstärkt inlärning vilket innebär att algoritmen lär sig genom att interagera med sin miljö och sedan få belöningar eller straff baserat på hur den svarar på olika situationer.

En annan viktig del inom maskininlärning är neurala nätverk. Detta är en teknik som på flera sätt liknar människans hjärna när det kommer till dess funktion. På en mer teknisk nivå består neurala nätverk av så kallade ”noder” eller neuroner som är kopplade till varandra i lager. Dessa används för att bearbeta komplexa data och lösa problem. Detta kan inkludera allt från bildigenkänning, naturligt språkbehandling och spelstrategier. 

Mer specifikt tar varje neuron emot så kallad ”indata”, bearbetar den, och skickar sedan vidare utdata till nästa lager av neuroner. Under träning kan man justera vikter och samband mellan neuronerna vilket gör det möjligt för de neurala nätverken att lära sig att identifiera mönster och göra förutsättningar baserat på stora och komplexa datamängder.

Sedan har vi djupa neurala närverk, även kända som djupa inlärningsmodeller. Dessa är särskilt kraftfulla och är kapabla att hantera enorma mängder data, något som är särskilt inom storskalig användning av AI-tekniken. Dessa system består av flera lager av neuroner vilket gör det möjligt för dem att hantera den stora mängden data samt att lösa problem som kräver hög abstraktionsnivå.

Värt att poängtera är att neurala nätverk kan ha olika strukturer baserat på problemen de är utformade för att lösa. Det så kallade konvolutionsneurala nätverket (CNN) är särskilt effektivt när det kommer till bildigenkänning då den har en god förmåga av att upptäcka lokala mönster i en bild. Ett anat exempel är den så kallade ”recurrent neural network” (RNN) som framförallt är lämplig för sekvensdata som tidssekvenser och naturligt språk.

 

Algoritmer är också viktiga när det kommer till maskininlärning och AI. Inom dessa områden använder man olika typer av algoritmer för att träna modellerna och lösa specifika problem.

Dessa problem kan vara väldigt mångsidiga och beror naturligtvis på syftet och användningsområdet för den specifika AI:n.

Exempel på algoritmer kan till exempel involvera klassificeringsalgoritmer för att gruppera data i olika kategorier, optimeringsalgoritmer vars syfte är att hitta den bästa lösningen på ett problem, eller klusteralgoritmer som syftar till att identifiera naturliga grupper i data, med flera.

Med det sagt är olika algoritmer optimerade och utvecklade för olika specifika problem och uppgifter inom olika områden. Först och främst har vi klassificeringsalgoritmer. Dessa algoritmer används för att gruppera data i olika kategorier baserat på deras egenskaper och attribut. Sedan har vi klusteralgoritmer som används för att dela in data i naturliga grupper eller kluster utan några förutfattade idéer om hur grupperna bör se ut.

Sist men inte minst har vi optimeringsalgoritmer vars främsta syfte är att hitta den bästa lösningen på ett problem genom att minimera eller maximera en målfunktion. Optimeringsalgoritmer används särskilt inom maskininlärning för att träna modellerna så att de justerar sina parametrar och därmed ökad kvaliteten och maximerar deras prestanda.

Artificiell intelligens är som vi har konstaterat ett väldigt komplext område sam involverar mängder av kategorier och delar. Med det sagt finns det mängder av tekniker och funktioner som relaterar till AI och därmed svåra ord och termer som kan vara svåra att förstå. Men för att förstå artificiell intelligens som helhet kan det vara bra att känna till de viktigaste begreppen.

Som du känner till är data en helt central del av AI. AI algoritmer behöver tränas på stora mängder data för att kunna fungera och utföra den uppgift den är utvecklad för att utföra.

En aspekt av datainsamling är datarening och förberedelse av datan. Detta gör man då data kan vara oregelbunden eller ”brusig” Därför renar man datan innan de används för att träna modellerna. Rening involverar saker såsom att hantera saknade världen och att normalisera data.

Dataaugmentering är en annan aspekt när det kommer till datahantering vilket är en teknik som man använder för att öka datamängden. Detta uppnås genom att generera nya exempel och ny data baserat på befintlig data. Rent tekniskt kan man göra detta genom att förändra och förvränga existerande data till exempel bilder eller text. Genom att förändra datan man redan har får man mer data att träna AI:n på och hjälpa den att förbättra sin generaliseringsförmåga.

Regression och Klassificering är två ytterligare aspekter av datahantering kopplat till AI. Regression används för att förutsäga kontinuerliga värden baserat på data och klassificering används för att förutsäga diskreta kategorier eller klasser. 

Sedan har vi tidssekvensanalys som används för att göra det möjligt för AI:n att förutsäga framtida händelser baserat på tidigare observationer och mönster i data som har sorterats efter tid. Ett exempel på detta skulle kunna involvera utvecklandet av en AI som kan förutsäga aktiekurser.

Mönsterigenkänning är en teknik som har en ganska central del inom artificiell intelligens och används för en mängd olika syften. Precis som det låter är detta förmågan att identifiera användbara mönster från data och utifrån dessa göra analyser slutsatser, eller förutsägelser.

Bildigenkänning är en term som många är bekanta med. Bildigenkänningsteknik har funnits länge men har tagit ett stort steg fram i och med utvecklingen av AI. Detta har framförallt att göra med AI:s förmåga att hantera och analysera stora datamängder, vilket kan vara värdefullt om man till exempel vill gå igenom stora mängder bilder och identifiera exempelvis mönster eller extrahera specifika bilder. Bildigenkänning gör det till exempel möjligt att identifiera oh klassificera objekt såsom ansikten eller att hitta mönster i bilder. AI kan göra detta tack vare tekniker som konvolutionsneurala nätverk (CNN) och objektigenkänning.

Sist men inte minst har vi språkbehandling vilket är en teknik som används för att bearbeta och förstå naturligt språk inklusive text och tal. Eftersom att AI i stor utsträckning används för just text och innehållsskapande är detta en otroligt utbrett använd teknik.

För att gå ännu djupare i tekniken bakom AI kan vi titta närmare på Recurrent neural networks, förkortat RNN och långt kortsiktigt minne.

RNN är en specifik typ av neuralt närverk som är specifikt utformat för att hantera sekvensdata genom att behålla en ”inre tillståndsrepresentation som uppdateras över tidssteg”. LSTM är en variant av RNN som löser ett vanligt problem med RNN vilket är svårigheten att hantera långa tidsberoenden.

RNN kan bäst beskrivas som en typ av neurala nätverk som är utformad för att kunna hantera sekvensdata genom att bearbeta indata stegvis och samtidigt komma ihåg tidigare steg.

Eftersom att RNN gör det möjligt för systemet att komma ihåg tidigare steg kan den modellera tidsberoenden och sekventiella mönster i data. Denna förmåga kan vara användbar för flera olika uppgifter, inklusive maskinöversättning och naturlig språkbehandling.

Så hur fungerar RNN i praktiken? RNN tar emot en indata vid varje tidssteg samt en representation av nätverkets interna minne från föregående steg. Detta tillstånd uppdateras genom att kombinera indata med det tidigare tillståndet och applicera en icke-linjär transformationsfunktion.

RNN kan komma ihåg tidigare steg genom användningen av så kallade ”återkopplingsloopar”. Fördelen med detta är att RN kan bearbeta sekvensdata och modellera tidsberoenden över flera steg.

Ett problem med RNN är dock att den kan ha svårigheter att hantera långa tidsperspektiv och kan därmed glömma bort data över tid. Detta skapar utmaningar när det kommer till dess förmåga att lära sig långsiktiga mönster i data.

Detta för oss till LSTM.

Långt kortsiktig minne (LSTM) är en variant av recurrent neural networks som är specifikt utformad för att kunna hantera problemet som vi beskrev ovan med att kunna bibehålla minnen över långa tidsperioder.

För att lösa denna utmaning använder LSTM en mer komplex struktur jämfört med vanliga RNN, däribland en minnescell som reglerar flödet av information genom nätverket. Det viktigaste är att minnescellen kan lagra information över lång tid och därmed motverka problemet av att glömma bort viktig information lövar tid.

LSTM använder vad som kallas ”gates”, på svenska grindar, vilket reglerar hur den ska hantera minnesaspekten. LSTM använder tre gates vilka är Forget gate, input gate, och output gate. Som det låter avgör Forget gate vilken information som ska behållas och vilken som ska glömmas bort. Input gate reglerar vilken ny information som ska läggas till minnescellen. Slutligen reglerar output gate vilken information som ska används från själva minnescellen när det kommer till att generera utdata.

Generativ AI är en gren inom AI som i korthet kan beskrivas som en typ av artificiella neurala nätverk som med generativa modeller är utformade för att skapa (generera) nytt innehåll baserat på datan den är tränad på.

Grunden för generativ AI är därmed allt typ av skapande, vare sig det är AI verktyg som skapar bilder, text, ljud, videor, eller någonting annat.

Ett exempel på generativ AI skulle vara att en AI-modell tränas på information om ett ämne och utifrån denna information sedan skriver en unik uppsats baserat på informationen den lärt sig. Varje text som AI:n genererar är unik och på många sätt liknar det sättet som människor skapar innehåll på. Till exempel, när vi skriver en text skriver vi den utifrån alla de erfarenheter vi har och all den information vi har ackumulerat genom åren. Samma princip gäller för AI:n och detta innebär att ju mer data AI:n tränat på, desto mer kapabel och mångsidig blir den.

Den mest kraftfulla och populära typen av generativa AI modeller är så kallade ”generative adversarial networks” (GAN). I praktiken består GAN-nätverket av två delar. Dels en generator som genererar det nya innehållet och dels en så kallad ”diskriminator” vars roll är att skilja mellan det genererade innehållet och information från träningsdatan.

Generativ AI är den typ av AI som de flesta är bekant med på grund av dess utbredda användning i samhället, framförallt kopplat till innehållsskapande och inte minst skrivande. Den generativa AI:n utvecklas dessutom i snabb takt vilket ökar dess förmåga att skapa mer högkvalitativt innehåll och användas för fler syfte.

I takt med att artificiell intelligens blir alltmer avancerad blir denna teknik mer och mer kapabel för en mängd olika syften och användningsområden.

Ett område där användandet av AI av den breda allmänheten fått särskilt starkt fäste och växter allra mest är inom skrivande och innehållsskapande.

Detta beror på flera anledningar men en viktig anledning är att skrivande är en både svår och tidskrävande process. En annan är att AI-tekniken inom just detta område har blivit otroligt avancerad och kapabel för alla tänkbara skrivbehov. Sist men inte minst har vi det faktum att det digitaliserade samhället ställer allt högre krav på att producera högkvalitativt innehåll i stor skala och snabb takt när information nu reser till alla världens hörn i ljusets hastighet. Detta ställer stora krav på framförallt företag att hänga med i detta tempo och att avvara stora resurser för att göra just detta. Med det sagt har särskilt företag och organisationer många anledningar till att implementera AI i sin verksamhet för att effektivisera sitt skrivande och spara enorma resurser.

Tolio är utvecklat för att vara ett mångsidigt AI-drivet skrivverktyg som kan användas för alla aspekter av skrivandet samt många andra syften kopplat till innehållsskapande. Även om företag varit särskilt snabba med att anamma AI-teknik i sina verksamheter har det naturligtvis enorma möjligheter inom andra områden också, både privat och professionellt.

Tolio i första hand ett AI-drivet skrivverktyg utvecklat för att hjälpa användare att skapa högkvalitativ text snabbare och mer effektivt. Det är designat för att passa alla som skriver, oavsett syfte och användningsområde. Och skrivande är någonting som blivit allt viktigare i dagens digitala samhälle, vilket är varför alla kan ha enorma fördelar med Tolio i sin skrivprocess. Med sin mångsidighet kan Tolio hjälpa till med alla aspekter av skrivpocessen, oavsett om du bara vill ha en skrivassistent som hjälper till att ge feedback på dina texter, eller om du vill att AI:n ska skriva texter åt dig från grunden.

Utöver Tolios många skrivfunktioner erbjuder Tolio också flera andra AI-funktioner som kan vara praktiska för en mängd olika syften, inklusive AI-bildgenerering, AI-talsyntes AI-chattassistenter, kodgenererare, och mycket mer.

En viktig funktion som skiljer Tolio från många andra AI-drivna skrivverktyg på marknaden är dess AI-mallar. Tolios plattform erbjuder ett stort antal AI-mallar som var och en är utvecklad och programmerad för ett specifikt syfte. AI:n för varje mall har blivit förprogrammerad så att den vet exakt vilken typ av text du vill skapa och hur du vill skapa den. Detta tillsammans med anpassningsmöjligheter såsom ton och stil resulterar i mer relevanta och högkvalitativa texter. Detta är i kontrast till många andra AI-skrivverktyg som ofta endast har en skrivfunktion för alla typer av texter samt begränsade anpassningsmöjligheter vilket innebär att resultatet ofta blir väldigt generiskt.

Med AI:ns otroliga komplexitet finns det ett stort antal ytterligare grenar inom AI som dessutom kommer att bli allt fler i takt med att AI utvecklas. AI är verkligen ett otroligt dynamiskt fält och utvecklingen går i en extremt snabb takt vilket möjliggör nya innovationer och ännu mer avancerade verktyg och funktioner som kan implementeras för en rad olika syften och områden i våra dagliga liv.

Är du redo att utnyttja den enorma kraften av AI och ta ditt skrivande till nästa nivå? Testa Tolio idag!