Artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) är två termer som går hand i hand med varandra men som har distinkta skillnader. 

Utvecklingen inom AI går i en rasande takt och tekniken bli mer och mer avancerad och mångsidig för varje månad som går. Med det sagt blir AI allt mer mångsidig och användbar för en mängd olika områden och syften.

Med det sagt är AI en väldigt avancerad teknik som täcker många olika delar och består av många olika komponenter. Om AI är huvudbegreppet är maskininlärning (ML) en komponent inom AI.

Trots den växande användningen av både AI och ML är det vanligt att förväxla eller blanda ihop dessa begrepp då de båda är väldigt komplexa tekniker.

I denna artikel ska vi reda ut vad både artificiell intelligens och maskininlärning är, diskutera hur dessa tekniker ofta används i Småland med varandra, samt också diskutera dess skillnader.

Vi börjar med den mest centrala termen vilket är artificiell intelligens, AI.

Artificiell intelligens är ett väldigt stort område inom datavetenskap och teknik som fokuserar på att skapa system och maskiner som kan utföra uppgifter som normalt skulle kräva mänsklig intelligens.

AI har blivit enormt mycket mer kapabel och avancerad under de senaste åren vilket dramatiskt har ökat dess potential. Idag är möjligheterna med AI oändliga och sträcker sig från att lösa problem, fatta beslut, styra självkörande bilar, analysera stora mängder data, och mycket mer.

Historien av AI sträcker sig ända tillbaka på 1950-talet då forskare och pionjärer såsom Alan Turing och John McCarthy började utforska möjligheterna att skapa maskiner som kan tänka och agera som människor. Mycket har hänt sedan dess och enorma framsteg har gjorts kopplat till kapaciteten som AI-teknik erbjuder. På senare år har AI funnit sin väg in i alltfler industrier och områden, från utbildning, företag, teknik såsom självkörande bilar, och inte minst inom skrivande och innehållsskapande.

Här är bara några av förmågorna som AI-tekniken har:

Expertsystem: Eftersom att dagens AI-system kan återskapa kunskap och färdigheter som liknar människans kan denna teknik användas för en mängd uppgifter inom en mängd olika områden, från medicin, sjukvård, eller juridik.

Naturlig språkbehandling (NLP): Naturlig språkbehandling är en central förmåga hos AI som gör det möjligt för datorer att förstå, tolka, och generera naturligt språk. Denna kapacitet är central för verktyg såsom Tolio när det kommer till AI-drivet skrivande. Denna teknik är också central för funktioner såsom virtuella assistenter och översättningsverktyg.

Bildigenkänning: En annan förmåga som AI har är att med hjälp av sina algoritmer identifiera objekt, mönster och ansikten i bilder och videor. Detta används bland annat för säkerhetsövervakning men har också öppnat upp för en mängd andra områden såsom diagnostik inom sjukvården.

Dessa förmågor är några av de mest centrala av artificiell intelligens och öppnar upp för en oändlig mängd olika syften och användningsområden, vilket också kan märkas av det faktum att användningen av AI-teknik blir alltmer utbredd i samhället.

Med en bättre förståelse för artificiell intelligens är det dags att gå vidare till maskininlärning.

Maskininlärning kan beskrivas som en del av det bredare fältet av artificiell intelligens. Maskininlärning är i grunden en metod för att utveckla smartare och mer avancerade AI-system. Det är en gren inom datavetenskap som består av utveckling av algoritmer som gör det möjligt för datorer att tränas på stora mängder data, både från egen erfarenhet men framförallt från ny data. Målet är framförallt att göra AI kapabel att utföra olika uppgifter utan att uttryckligen och specifikt vara programmerade för varje uppgift.

Om en AI till exempel ställs inför en uppgift som uttryckligen inte specificeras i datan som den tränas på kan den ha svårt att utföra uppgiften. Men med hjälp av maskininlärning breddas dess kapacitet genom att göra det möjligt för datorer att upptäcka mönster, dra slutsatser och fatta beslut autonomt. Detta gör att AI-programmen blir mer mångsidiga och klarar av uppgifter såsom att förutse olika saker eller att identifiera komplexa mönster i stora mängder data.

Maskininlärning skiljer sig från traditionell programmering på flera sätt. Framförallt specificerar man i traditionell programmering specifika instruktioner och regler för att lösa olika problem. Med maskininlärning gör man istället så att algoritmer kan dra egna slutsatser utifrån data. I praktiken gör detta att ML-algoritmer blir mycket mer adaptiva och därmed kan förbättra sin prestanda över tid baserat på de uppgifter de utför och datan som de får ta del av. Detta är ett enormt framsteg i sättet som system tränas på.

När det kommer till utvecklingen av intelligenta system finns några helt centrala principer inom maskininlärning. Det är framförallt tre stycken inlärningsmetoder som användas:

Först och främst har vi övervakad inlärning. Detta är en typ av maskininlärning där man tränar algoritmen baserat på märkta exempel, vilket i praktiken är data där det önskade svaret är känt.

Övervakad inlärning är den typ av maskininlärning där algoritmen tränas på ostrukturerad data utan att den har specifika mål eller svar. Syftet med denna träning är att göra algoritmen kapabel att upptäcka mönster och strukturer i datan, lite som att lära en människa att ”tänka fritt” och komma på sina egna slutsatser baserat på egna erfarenheter och kunskaper.

Sist har vi förstärkt inlärning vilket är en typ av maskininlärning där algoritmen i praktiken lär sig av att utföra olika uppgifter likt hur en människa lär sig av att utföra olika uppgifter. Mer specifikt får algoritmen under denna inlärning feedback i form av belöningar eller straff vilket gör att den förbättras över tid desto fler uppgifter den får genomföra.

Som vi kan se är AI den bredare termen som omfamnar skapandet av system och maskiner som kan utföra olika typer av uppgifter som normalt skulle kräva mänsklig intelligens. Maskininlärning, å andra sidan, är en metod för att träna AI-systemen för att bli mer kapabla och avancerade.

Med detta sagt ryms maskininlärning inom AI. AI består däremot av många fler komponenter för att framgångsrikt skapa dessa system, och ML är ett av dessa.

Ml kan därmed bäst beskrivas som en specifik metod inom AI där fokus är att utveckla algoritmer och tekniker som gör det möjligt för datorer att lära sig och förbättra sin prestanda baserat på erfarenhet och data. Även om maskininlärning bara är en del av AI som helhet är maskininlärning helt centralt för lärandet och utvecklandet av AI-system - framförallt då ML-algoritmer möjliggör autonomt lärande och anpassning.

Trots att Artificiell Intelligens (AI) och Maskininlärning (ML) är två olika begrepp som vi har konstaterat ovan delar de också gemensamma drag. Dessa två tekniker är otroligt värdefulla för varandra och ML är helt central för att skapa framgångsrika och kompetenta AI-system. Med detta i åtanke finns det många överlappningar och gemensamma drag mellan dessa två tekniker.

Först och främst syftar AI-system syftar till att efterlikna mänsklig intelligens och beteende genom att utföra uppgifter som kräver resonemang, problemlösning och lärande. ML-algoritmer fungerar på att liknande sätt genom att lära sig från data och erfarenhet för att sedan kunna ta beslut och förutsäga olika saker. Detta är en metod som på många sätt liknar mänskligt lärande.

En annan aspekt är det faktum att båda dessa två tekniska system är beroende av data och algoritmer för att kunna ta beslut och utföra uppgifter. När det kommer till AI-system använder dessa en mängd olika datakällor och algoritmer för att analysera information, dra slutsatser och fatta beslut.

Ml-algoritmer är också beroende av data men framförallt i form av stora data mängder. Dessa algoritmer kan sedan användas för att lära sig nya saker och fatta beslut baserat på ny data.

Nu vet vi att maskininlärning och AI inte är samma sak, men att maskininlärning är en helt central komponent av AI-system. Men hur kan AI-system som tränats med hjälp av maskininlärning användas i praktiken? Ett användningsområde av AI-system som växt explosionsartat i användning under de senaste åren är för skrivande.

Att skriva är någonting som de allra flesta gör, både privat och professionellt. Särskilt inom företag är skrivande viktig uppgift för en mängd olika yrken för att skriva allt från marknadsföringsmaterial, produktbeskrivningar, nyhetsbrev, företagskommunikation, mail, och allt däremellan.

Samtidigt är skrivande både svårt och tidskrävande. Det kan ta många år att bli en duktig skribent och även då är skrivande fortfarande en tidskrävande process. Detta har lett till att alltfler vänt sig till AI-verktyg för att effektivisera sitt skrivande i takt med att AI-tekniken blivit alltmer avancerad men också tillgänglig.

Med AI-drivna skrivverktyg såsom Tolio vid sin sida kan man dramatiskt effektivisera sitt skrivande och producera mer text på kortare tid - samtidigt som man också ökar kvalitén.

Digitaliseringen av vårt samhälle har gjort att information nu reser i en allt snabbare takt vilket dessutom lett till ökade krav på att producera mer innehåll på kortare tid, särskilt inom affärsvärlden. Detta har lett till en allt större börda inom skrivandet vilket Tolio nu erbjuder en lösning på.

Mot bakgrund av dessa enorma effektiviseringar vilket leder till ökad produktivitet, minskade kostnader, och även ökade intäkter för företag är det inte till någons förvåning att användningen av dessa verktyg växer i snabb takt.

Tolio är ett mångsidigt AI-drivet skrivverktyg som är utvecklat för att vara en intuitiv och lättanvänd plattform för alla skrivbehov. Till skillnad från många andra AI-drivna skrivverktyg är Tolio utvecklat för att kunna användas för alla aspekter av skrivprocessen, från idégenerering till automatisering av textskrivande, till analys och förbättring av texter, och allt däremellan. Med det sagt lämpar sig Tolio för alla skrivbehov och alla användningsområden, både professionellt och privat. Utöver skrivverktyg erbjuder Tolio också flera andra AI-drivna verktyg såsom talsyntes, transkribering, bildgenerator, och mycket mer.

En vanlig utmaning inom skrivande är brist på fantasi och skrivblockering. Detta är framförallt vanligt när det kommer till kreativt skrivande men kan också vara hinder som man stöter på oavsett vilka typer av texter man skriver.

Att skriva en text tar lång tid men att hela tiden behöva stanna upp och fundera på vad man ska skriva och hur man ska formulera sig gör att skrivprocessen tar ännu längre tid.

Tolio är på så sätt en värdefull partner för att effektivisera ditt skrivande. Du kan välja att låta Tolio skriva texter åt dig från grunden eller så kan du använda den som en skrivpartner i ditt egna skrivande, vare sig det är för att generera specifika textstycken såsom en inledning eller slutsats, eller att generera ett utkast som du sedan arbetar vidare med. Möjligheterna är oändliga men oavsett hur du väljer att använda Tolio i din skrivprocess kan den dramatiskt förbättra ditt skrivande på flera sätt.

Kanske den viktigaste fördelen med Tolio och den främsta anledningen till att AI-drivna skrivverktyg växt så mycket i popularitet är de enorma fördelarna de erbjuder när det kommer till produktivitet.

Särskilt i affärsvärlden utgör ofta skrivande en stor del av arbetet. Det ställs också allt högre krav på att jobba snabbare och effektivare i den digitala eran vilket gör att arbetet att skriva ofta kan bli överväldigande. Tolio kan producera text på en bråkdel av tiden det skulle ta att skriva den manuellt från grunden vilket naturligtvis innebär enorma produktivitetsökningar.

Tolio kan hjälpa till med alla typer av texter men särskilt repetitiva skrivuppgifter kan vara tidskrävande såsom att skriva hundratals produktbeskrivningar eller att skriva ett stort antal texter för inlägg på sociala medier. Oavsett vad kan Tolio effektivisera denna process och låta dig spendera mer tid på andra, viktigare uppgifter.

Som diskuterat tidigare erbjuder AI enorma fördelar för mängder av områden men i affärsvärlden spelar skrivande en särskilt viktig roll, framförallt med tanke på att effektiviseringar ofta direkt översätts till kostnadsbesparingar eller ökade intäkter.

Inom affärsvärlden behöver man ofta skriva en mängd olika texter, från marknadsföringstexter, nyhetsbrev, företagskommunikation, intern kommunikation, produktbeskrivningar, och allt däremellan. Samtidigt är det otroligt viktigt att producera högkvalitativa texter som är anpassade för målgruppen och som håller en konsekvent stil och ton. Tolio kan hjälpa till med just detta och gör det inte bara möjligt att skriva snabbare utan demokratiserar också skrivandet genom att göra det möjligt för alla, oavsett skriverfarenhet, att producera engagerande och högkvalitativa texter.