{"id":161256,"date":"2022-10-26T09:32:00","date_gmt":"2022-10-26T06:32:00","guid":{"rendered":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/?p=161256"},"modified":"2025-03-15T11:15:42","modified_gmt":"2025-03-15T08:15:42","slug":"artificiell-intelligens-och-hur-det-kommer-att-forandra-varlden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/sv\/artificiell-intelligens-och-hur-det-kommer-att-forandra-varlden\/","title":{"rendered":"Artificiell intelligens och hur det kommer att f\u00f6r\u00e4ndra v\u00e4rlden"},"content":{"rendered":"\n

Under<\/strong> de senaste \u00e5ren har artificiell intelligens blivit en allt st\u00f6rre del av vardagen. En g\u00e5ng bara foder f\u00f6r science fiction-b\u00f6cker, anv\u00e4nds AI nu i branscher som str\u00e4cker sig fr\u00e5n marknadsf\u00f6ring till h\u00e4lsov\u00e5rd. \u00c5r 2025 f\u00f6rv\u00e4ntas den globala marknaden f\u00f6r enbart AI-programvara v\u00e4xa till 126 miljarder dollar<\/a>.<\/p>\n

\u00c4ven om AI \u00e4r ganska vanligt nu, \u00e4r det fortfarande en teknik i sin linda. Under de kommande \u00e5ren och decennierna kommer AI och andra teknologier att revolutionera v\u00e4rlden och \u00f6ppna stora m\u00f6jligheter f\u00f6r ekonomisk och social utveckling. H\u00e4r \u00e4r vad du beh\u00f6ver veta om hur artificiell intelligens kommer att f\u00f6r\u00e4ndra v\u00e4rlden.<\/p>\n

L\u00e5t oss f\u00f6rst f\u00f6rklara artificiell intelligens<\/h2>\n

\u00c4ven om de flesta m\u00e4nniskor har \u00e5tminstone en allm\u00e4n f\u00f6rst\u00e5else \"Artificiellf\u00f6r termen, \u00e4r modern artificiell intelligens ett brett och komplext omr\u00e5de. Innan vi g\u00e5r in i vad AI kan \u00e5stadkomma inom en snar framtid, l\u00e5t oss ta ett steg tillbaka och ta en titt p\u00e5 vad artificiell intelligens egentligen \u00e4r och hur den fungerar.<\/p>\n

Vad skiljer AI fr\u00e5n konventionell datorprogrammering?<\/h3>\n

Till att b\u00f6rja med, l\u00e5t oss \u00f6verv\u00e4ga hur artificiell intelligens skiljer sig fr\u00e5n de programmeringsmetoder som anv\u00e4nds i traditionella datorsystem. I ett konventionellt program skriver en programmerare en upps\u00e4ttning instruktioner som anv\u00e4nds av systemet f\u00f6r att bearbeta indata. \u00c4ven om ing\u00e5ngarna kan \u00e4ndras, f\u00f6rblir algoritmen som anv\u00e4nds f\u00f6r att bearbeta inmatningen densamma och anv\u00e4nds f\u00f6r att producera viss utdata.<\/p>\n

AI, \u00e5 andra sidan, v\u00e4nder p\u00e5 det h\u00e4r konceptet. Ist\u00e4llet f\u00f6r att f\u00f6rvandla en ing\u00e5ng till en utg\u00e5ng med hj\u00e4lp av en upps\u00e4ttning f\u00f6rutbest\u00e4mda instruktioner, "l\u00e4r sig" ett AI-program av ing\u00e5ngarna det ges<\/a>. Med andra ord, snarare \u00e4n att en m\u00e4nsklig programmerare skapar en algoritm f\u00f6r att hantera indata, utvecklar datorn och f\u00f6rb\u00e4ttrar sedan kontinuerligt sin egen algoritm. Detta g\u00f6r att programmet successivt kan bli b\u00e4ttre p\u00e5 en given uppgift eftersom det tr\u00e4nas med stora datam\u00e4ngder och ger feedback om exaktheten i dess resultat. Ist\u00e4llet f\u00f6r att anv\u00e4nda en upps\u00e4ttning regler f\u00f6r att omvandla en input till en utg\u00e5ng, tr\u00e4nas AI f\u00f6r att "l\u00e4ra sig" reglerna f\u00f6r en given uppgift n\u00e4r den g\u00e5r.<\/p>\n

Typerna av AI<\/h3>\n

I stort sett kan AI delas upp i tv\u00e5 grundl\u00e4ggande kategorier<\/a>. Den f\u00f6rsta, k\u00e4nd som smal artificiell intelligens, h\u00e4nvisar till f\u00f6rm\u00e5gan att utf\u00f6ra en sn\u00e4vt definierad uppgift eller upps\u00e4ttning uppgifter. Ett smalt AI-system kan anv\u00e4ndas f\u00f6r att spela ett spel, rekommendera produkter baserat p\u00e5 m\u00f6nster i kunddata eller hantera eln\u00e4t<\/a> i enlighet med str\u00f6mf\u00f6rbrukning. Det b\u00f6r noteras att en uppgift inte beh\u00f6ver vara enkel f\u00f6r att kunna hanteras av ett smalt AI-system. Ett artificiell intelligensprogram som anv\u00e4nds f\u00f6r att styra en sj\u00e4lvk\u00f6rande bil, till exempel, anses fortfarande vara ett exempel p\u00e5 smal AI, trots k\u00f6rningens relativt komplexa karakt\u00e4r.<\/p>\n

Den andra typen av AI kallas allm\u00e4n AI. Till skillnad fr\u00e5n en smal AI skulle ett allm\u00e4nt AI-system kunna hantera en rad olika och orelaterade uppgifter genom att l\u00e4ra av och till\u00e4mpa tidigare erfarenheter. I denna mening skulle en allm\u00e4n AI likna en m\u00e4nniska. On\u00f6digt att s\u00e4ga att allm\u00e4n AI \u00e4r en mycket mer avancerad och tekniskt kr\u00e4vande till\u00e4mpning av artificiell intelligens \u00e4n smal AI.<\/p>\n

En f\u00f6rl\u00e4ngning av allm\u00e4n AI \u00e4r begreppet artificiell superintelligens<\/a>. Hypotetiskt sett skulle ett AI-program utformat f\u00f6r att hantera allm\u00e4nna uppgifter och ges tillg\u00e5ng till tillr\u00e4ckligt stort minne och databehandlingsresurser s\u00e5 sm\u00e5ningom \u00f6vertr\u00e4ffa m\u00e4nniskor i n\u00e4stan alla uppgifter. \u00c4ven om det \u00e4r sp\u00e4nnande, \u00e4r artificiell superintelligens fortfarande inom science fiction-omr\u00e5det.<\/p>\n

F\u00f6rst\u00e5 maskininl\u00e4rning och djupinl\u00e4rning<\/h3>\n

Ut\u00f6ver de grundl\u00e4ggande typerna av AI som diskuterats ovan, finns det flera metoder f\u00f6r att implementera artificiell intelligens. De tv\u00e5 viktigaste AI-metoderna \u00e4r k\u00e4nda som maskininl\u00e4rning (ML) och djupinl\u00e4rning (DL)<\/a>.<\/p>\n

Maskininl\u00e4rning \u00e4r en metod genom vilken datorer kan "l\u00e4ra sig" fr\u00e5n data som de tillhandah\u00e5lls. ML-system tr\u00e4nar algoritmer f\u00f6r att korrekt identifiera m\u00f6nster eller andra egenskaper hos indata. Allt eftersom tiden g\u00e5r kommer algoritmen att bli allt b\u00e4ttre p\u00e5 att korrekt utf\u00f6ra uppgiften den tr\u00e4nas f\u00f6r att utf\u00f6ra. ML anv\u00e4nds ofta i prediktiv analys<\/a>, e-postfiltrering, uppt\u00e4ckt av bedr\u00e4gerier online, chatbots f\u00f6r kundsupport och en rad andra anv\u00e4ndbara uppgifter. Men f\u00f6r att tr\u00e4ningen ska fungera m\u00e5ste m\u00e4nniskor i allm\u00e4nhet v\u00e4lja egenskaperna f\u00f6r de data som algoritmen tr\u00e4nas f\u00f6r att identifiera.<\/p>\n

Deep learning, en mer avancerad version av maskininl\u00e4rning, tar detta koncept till n\u00e4sta niv\u00e5. Program f\u00f6r djupinl\u00e4rning f\u00f6rs\u00f6ker efterlikna hur den m\u00e4nskliga hj\u00e4rnan fungerar<\/a> genom att automatiskt filtrera och klassificera data. Till skillnad fr\u00e5n vanlig ML kan en DL-algoritm s\u00f6ka och l\u00e4ra av m\u00f6nster i data \u00e4ven utan att en m\u00e4nniska talar om f\u00f6r den vad den ska leta efter. P\u00e5 grund av deras f\u00f6rm\u00e5ga att hitta m\u00f6nster p\u00e5 egen hand, anv\u00e4nds DL-system vanligtvis i mer avancerade applikationer, s\u00e5som datorseende och autonoma fordon. Trots att den \u00e4r mer avancerad och kraftfullare har djupinl\u00e4rning vissa begr\u00e4nsningar. Som regel kr\u00e4ver DL-algoritmer st\u00f6rre tr\u00e4ningsdataupps\u00e4ttningar<\/a> och mer processorkraft, vilket g\u00f6r dem mer kostsamma att utveckla och tr\u00e4na \u00e4n vanliga ML-algoritmer.<\/p>\n

Det aktuella tillst\u00e5ndet f\u00f6r AI-teknik<\/h2>\n

F\u00f6r att f\u00f6rst\u00e5 vart artificiell intelligens \u00e4r p\u00e5 v\u00e4g \u00e4r det f\u00f6rst viktigt att veta var den f\u00f6r n\u00e4rvarande st\u00e5r och hur den hamnade d\u00e4r. F\u00f6r sammanhanget, l\u00e5t oss ta en titt p\u00e5 artificiell intelligenss historia och teknikens status som den finns idag.<\/p>\n

En kort historia om AI<\/h3>\n

\u00c4ven om det fanns tidigare prejudikat, anv\u00e4ndes termen "artificiell intelligens" f\u00f6r f\u00f6rsta g\u00e5ngen vid en akademisk konferens 1956<\/a>. Den konferensen och dess deltagare startade en v\u00e5g av intresse f\u00f6r konceptet artificiell intelligens, men framstegen p\u00e5 omr\u00e5det visade sig vara extremt l\u00e5ngsamma. I mitten av 1970-talet hade den initiala v\u00e5gen av entusiasm till stor del avtagit, vilket resulterade i vad som har kommit att kallas AI-vintern. Denna period av stagnation skulle p\u00e5g\u00e5 fram till b\u00f6rjan av 1980-talet.<\/p>\n

N\u00e4r datorkraften fortsatte att f\u00f6rb\u00e4ttras, b\u00f6rjade dock regeringar och f\u00f6retag att intressera sig f\u00f6r AI p\u00e5 nytt. Denna period skulle medf\u00f6ra avsev\u00e4rda framsteg p\u00e5 omr\u00e5det, inklusive utvecklingen av tidig djupinl\u00e4rning<\/a>. Detta var ocks\u00e5 eran som s\u00e5g uppkomsten av expertsystem, datoralgoritmer utformade f\u00f6r att efterlikna m\u00e4nskligt beslutsfattande genom att kontrollera indata mot en befintlig kunskapsmassa. \u00c4ven om de var primitiva enligt dagens standarder, representerade expertsystem en tidig form av AI som var anv\u00e4ndbar i verkliga aff\u00e4rsapplikationer.<\/p>\n

P\u00e5 1990-talet och b\u00f6rjan av 2000-talet b\u00f6rjade AI n\u00e4rma sig sitt nuvarande tillst\u00e5nd.\u00a0Tidiga AI-chatbotar<\/a>, datorseendeprogram och andra applikationer som \u00e4r relativt vanliga idag utvecklades under denna period. Samtidigt fortsatte datorkraften att v\u00e4xa, vilket gjorde det m\u00f6jligt f\u00f6r AI-algoritmer att bli mer anv\u00e4ndbara och \u00f6kad anv\u00e4ndning av maskininl\u00e4rning.<\/p>\n

Var \u00e4r AI idag?<\/h3>\n

Idag anv\u00e4nder banbrytande AI-program \u00f6verv\u00e4gande en form av maskininl\u00e4rning som kallas ett artificiellt neuralt n\u00e4tverk (ANN)<\/a>. ANN modellerar hur nervceller fungerar i den m\u00e4nskliga hj\u00e4rnan, vilket g\u00f6r att maskiner kan "t\u00e4nka" mer som m\u00e4nniskor. ANN:er till\u00e5ter AI:er att n\u00e4rma sig mer komplexa uppgifter, vilket g\u00f6r dem l\u00e4mpliga f\u00f6r att snabbt tr\u00e4na algoritmer f\u00f6r djupinl\u00e4rning.<\/p>\n

N\u00e4r det g\u00e4ller applikationer har AI-anv\u00e4ndningen expanderat kraftigt de senaste \u00e5ren. Idag hittar du AI-program som anv\u00e4nds f\u00f6r att g\u00f6ra allt fr\u00e5n att kurera fl\u00f6den i sociala medier till att f\u00f6rb\u00e4ttra sk\u00f6rden inom jordbruket<\/a>. \u00c4ven om mycket uppm\u00e4rksamhet \u00e4gnas \u00e5t teknikens anv\u00e4ndning i sj\u00e4lvk\u00f6rande bilar och autonoma dr\u00f6nare, \u00e4r verkligheten att AI-system finns praktiskt taget \u00f6verallt, och de flesta m\u00e4nniskor interagerar med dem i viss kapacitet p\u00e5 en daglig basis.<\/p>\n

Trots dess spridning och breda anv\u00e4ndningsomr\u00e5de \u00e4r artificiell intelligens fortfarande i h\u00f6g grad ett framv\u00e4xande teknologiskt omr\u00e5de. Ans\u00f6kningar som \u00e4r vanliga idag skulle ha varit lite mer \u00e4n akademiska projekt f\u00f6r 10 eller 20 \u00e5r sedan. Det \u00e4r ocks\u00e5 viktigt att notera att all modern AI kategoriseras som smal artificiell intelligens. \u00c4ven om det kan vara ganska effektivt vid vissa uppgifter, ligger AI fortfarande l\u00e5ngt efter m\u00e4nniskor n\u00e4r det g\u00e4ller allm\u00e4n intelligens. I genomsnitt tror de flesta experter att det kommer att dr\u00f6ja minst 2060<\/a> innan allm\u00e4n artificiell intelligens uppn\u00e5s.<\/p>\n

Vilka f\u00f6retag \u00e4r i t\u00e4ten p\u00e5 AI idag?<\/h2>\n

\u00c4ven om det finns hur m\u00e5nga sm\u00e5 startups som helst som f\u00f6rs\u00f6ker utnyttja AI-teknik, domineras omr\u00e5det till stor del av en handfull stora, framg\u00e5ngsrika f\u00f6retag med resurser och expertis f\u00f6r att anv\u00e4nda tekniken till fullo. Nedan hittar du en sammanfattning av n\u00e5gra av de ledande f\u00f6retagen inom artificiell intelligens idag.<\/p>\n

Google<\/h3>\n

Som vanligt i teknikv\u00e4rlden ligger Google i framkanten av AI-r\u00f6relsen. Google anv\u00e4nder olika former av AI, s\u00e4rskilt djupinl\u00e4rning, f\u00f6r att driva m\u00e5nga av sina konsumentinriktade tj\u00e4nster.\u00a0R\u00f6stigenk\u00e4nning i Google Assistant<\/a>, bildigenk\u00e4nning och automatisk videoanalys \u00e4r bara n\u00e5gra exempel p\u00e5 hur f\u00f6retaget har implementerat tekniken p\u00e5 en praktisk niv\u00e5.<\/p>\n

\u00c4ven om Google verkligen \u00e4r ledande inom implementering av AI, har f\u00f6retagets viktigaste bidrag till omr\u00e5det varit skapandet av ett maskininl\u00e4rningsbibliotek med \u00f6ppen k\u00e4llkod som heter TensorFlow<\/a>. Genom att till\u00e5ta alla med intresse f\u00f6r AI att utveckla nya verktyg med TensorFlow, har Google massivt demokratiserat omr\u00e5det. Som f\u00f6rfattare till det huvudsakliga verktyget med \u00f6ppen k\u00e4llkod som anv\u00e4nds f\u00f6r att utveckla AI-program idag, \u00e4r Google utan tvekan den globala ledaren inom omr\u00e5det artificiell intelligens.<\/p>\n

Amazon<\/h3>\n

\u00c4ven om Google verkligen leder n\u00e4r det g\u00e4ller AI-utveckling, har Amazon utnyttjat tekniken f\u00f6r att optimera sina aff\u00e4rsfunktioner och visat upp de pragmatiska resultat som AI kan ge. F\u00f6rutom sin ber\u00f6mda AI-drivna produktrekommendationsmotor har Amazon utvecklat Alexa personliga assistent p\u00e5 den kundv\u00e4nda sidan av sin verksamhet. Den verkliga kraften hos AI hos Amazon ligger dock bakom kulisserna, d\u00e4r maskininl\u00e4rning har gjort det m\u00f6jligt f\u00f6r f\u00f6retaget att avsev\u00e4rt f\u00f6rb\u00e4ttra sin lagerverksamhet<\/a>. Liknande system anv\u00e4nds ocks\u00e5 f\u00f6r att optimera f\u00f6retagets leveransprocesser<\/a>, vilket s\u00e4kerst\u00e4ller att de otaliga paketen som hanteras av Amazon varje dag n\u00e5r sina destinationer s\u00e5 snabbt som m\u00f6jligt.<\/p>\n

Bitmain<\/h3>\n

\u00c4ven om det inte \u00e4r lika h\u00f6gprofilerat som Google eller Amazon, har Bitcoin-gruvchipstillverkaren Bitmain ocks\u00e5 gjort n\u00e5gra viktiga bidrag till AI-v\u00e4rlden. I april 2020 avsl\u00f6jade f\u00f6retaget att det framg\u00e5ngsrikt hade utvecklat en programvara f\u00f6r AI-bildigenk\u00e4nning avsedd att identifiera s\u00e4llsynta, utrotningshotade f\u00e5glar<\/a> i bevarandesyften. Bitmain anv\u00e4nder ocks\u00e5 sin AI-kapabla chiph\u00e5rdvara f\u00f6r att st\u00f6dja utvecklingen av projekt som str\u00e4cker sig fr\u00e5n smarta st\u00e4der<\/a> till f\u00f6rb\u00e4ttrade ansiktsigenk\u00e4nningssystem.<\/p>\n

Tesla<\/h3>\n

Som du kan f\u00f6rv\u00e4nta dig har elbilstillverkaren Tesla lutat sig \u00e5t AI som en nyckelkomponent i sin verksamhet n\u00e4r den driver p\u00e5 att utveckla helt autonoma kommersiella fordon. Faktum \u00e4r att f\u00f6retaget har f\u00f6rberett sig f\u00f6r sitt AI-k\u00f6rsystem sedan dag ett genom att utrusta varje fordon det s\u00e4ljer med den h\u00e5rdvara som kr\u00e4vs f\u00f6r sj\u00e4lvk\u00f6rning<\/a>. N\u00e4r nya funktioner f\u00f6r autonom k\u00f6rning utvecklas kan Tesla helt enkelt skicka dem i form av en mjukvaruuppdatering.<\/p>\n

Under 2019 gick Tesla till och med s\u00e5 l\u00e5ngt som att f\u00f6rv\u00e4rva AI-startup DeepScale<\/a> f\u00f6r att st\u00f6dja utvecklingen av dess autopilotsystem. Det h\u00e4r beslutet visade hur viktig f\u00f6retaget tror att AI-teknik \u00e4r f\u00f6r dess framtid, samt hur mycket v\u00e4rde startups fokuserade p\u00e5 artificiell intelligens-teknik kan beh\u00e4rska p\u00e5 marknaden.<\/p>\n

Ut\u00f6ver sitt sj\u00e4lvk\u00f6rande system planerar Tesla ocks\u00e5 att distribuera artificiell intelligens som en del av sitt virtuella kraftverksprojekt<\/a>. Det h\u00e4r gr\u00f6na energiprojektet, menat att komplettera eller ers\u00e4tta traditionella kraftverk med solh\u00e5rdvara f\u00f6r hemmet, kommer att anv\u00e4nda AI-analys f\u00f6r att f\u00f6ruts\u00e4ga anv\u00e4ndning och efterfr\u00e5gan, vilket g\u00f6r att VPP-n\u00e4tet kan g\u00f6ra justeringar efter behov under timmar med h\u00f6g efterfr\u00e5gan.<\/p>\n

Hur AI kommer att f\u00f6r\u00e4ndra v\u00e4rlden i grunden<\/h2>\n

Artificiell intelligens \u00e4r olik alla andra verktyg som n\u00e5gonsin utvecklats av m\u00e4nskligheten. Genom att l\u00e5ta datorer l\u00e4ra sig och t\u00e4nka p\u00e5 egen hand har AI-system potentialen att hj\u00e4lpa m\u00e4nskliga arbetare \u00e4ven i de mest komplexa uppgifterna. Genom att kombinera m\u00e4nskligt intellekt med allt kraftfullare AI, \u00e4r tekniken redo att fundamentalt f\u00f6r\u00e4ndra n\u00e4stan alla omr\u00e5den i det moderna livet. \u00c4ven om det skulle vara om\u00f6jligt att utforska varje enskild anv\u00e4ndning av AI i en enskild artikel, hittar du n\u00e5gra av de viktigaste omr\u00e5dena som artificiell intelligens kommer att revolutionera nedan.<\/p>\n

Sjukv\u00e5rd och medicin<\/h3>\n

Det medicinska omr\u00e5det \u00e4r utan tvekan ett av de omr\u00e5den d\u00e4r AI kan ha st\u00f6rst grad av inverkan. AI:s applikationer i medicinska milj\u00f6er b\u00f6rjar med diagnostik. Genom att skanna medicinska data efter tecken p\u00e5 sjukdom har diagnostiska algoritmer visat sig noggrant diagnostisera tillst\u00e5nd tidigare<\/a> \u00e4n m\u00e4nskliga l\u00e4kare. Imponerande nog kan denna teknik fungera \u00e4ven utan samarbete med en utbildad l\u00e4kare. Under 2018 godk\u00e4nde FDA anv\u00e4ndningen av ett diagnostiskt verktyg f\u00f6r AI f\u00f6r att uppt\u00e4cka diabetisk retinopati<\/a> med hj\u00e4lp av skanningar av en patients \u00f6gon. Detta system fungerar oberoende av en specialiserad diagnostiker och kr\u00e4ver endast en l\u00e4gre kvalificerad arbetare f\u00f6r att g\u00f6ra skanningarna. S\u00e5dana system skulle en dag kunna m\u00f6jligg\u00f6ra snabbare, mer exakta diagnoser i en prim\u00e4rv\u00e5rdsmilj\u00f6.<\/p>\n

AI:s roll i medicin slutar dock inte med diagnostik. Tekniken kan ocks\u00e5 anv\u00e4ndas f\u00f6r att g\u00f6ra l\u00e4kemedelsuppt\u00e4cktsprocessen b\u00e5de snabbare och billigare. Med hj\u00e4lp av databaser med kliniska pr\u00f6vningar och akademiska forskningsartiklar kan AI: er snabbt identifiera kandidatf\u00f6reningar<\/a> som \u00e4r k\u00e4nda f\u00f6r att interagera med patologin f\u00f6r en given sjukdom. Genom att j\u00e4mf\u00f6ra v\u00e4vnadsprover<\/a> fr\u00e5n patienter med och utan en specifik sjukdom kan system f\u00f6r uppt\u00e4ckt av AI-l\u00e4kemedel ocks\u00e5 avsl\u00f6ja ny information om hur sjukdomen fortskrider i m\u00e4nniskokroppen. Dessa insikter kan sedan leda till rekommendationer av kemiska f\u00f6reningar som kan visa sig effektiva, \u00e4ven om de inte tidigare har associerats med tillst\u00e5ndet i fr\u00e5ga.<\/p>\n

\u00c4ven inom omr\u00e5det kirurgi med h\u00f6g insats uppt\u00e4cker v\u00e5rdpersonal och forskare f\u00f6rb\u00e4ttrade roller f\u00f6r artificiell intelligens. Genom att l\u00e4ra av tidigare operationsplaner kan AI:er hj\u00e4lpa kirurger genom att f\u00f6resl\u00e5 nya operationsplaner<\/a> f\u00f6r liknande fall. Integrering av artificiell intelligens kan ocks\u00e5 avsev\u00e4rt f\u00f6rb\u00e4ttra kirurgiska robotar<\/a>, vilket g\u00f6r att de kan utf\u00f6ra ett bredare och mer komplext utbud av uppgifter f\u00f6r att mer effektivt hj\u00e4lpa den \u00f6vervakande m\u00e4nskliga kirurgen.<\/p>\n

Slutligen kan AI-prediktiv analys en dag kunna identifiera potentiella epidemier och hj\u00e4lpa specialister p\u00e5 infektionssjukdomar att samordna svar. Denna f\u00f6rm\u00e5ga demonstrerades i b\u00f6rjan av covid-19-pandemin, n\u00e4r en handfull AI-program gav tidiga varningar<\/a> om ett m\u00f6jligt utbrott av luftv\u00e4gssjukdomar i Wuhan, Kina, mer \u00e4n en vecka innan WHO officiellt erk\u00e4nde b\u00f6rjan p\u00e5 utbrottet. Med framtida f\u00f6rb\u00e4ttringar kan s\u00e5dana prediktiva analysprogram ge tidigare och mer genomf\u00f6rbara insikter om framv\u00e4xande h\u00e4lsohot. Liknande system kan ocks\u00e5 anv\u00e4ndas f\u00f6r att f\u00f6rbereda sjukhus f\u00f6r att hantera ett stort antal patienter genom\u00a0 att optimera resursanv\u00e4ndningen<\/a> och l\u00e5ta sjukhuspersonalen planera f\u00f6r scenarier med h\u00f6g efterfr\u00e5gan i f\u00f6rv\u00e4g.<\/p>\n

Sammantaget visar dessa anv\u00e4ndningar en roll f\u00f6r AI inom det medicinska omr\u00e5det som str\u00e4cker sig fr\u00e5n forskning till praktisk patientv\u00e5rd. Vilken som helst av dessa tekniska framsteg skulle vara extremt anv\u00e4ndbar i sig, men deras gemensamma utveckling kommer att revolutionera medicinsk personals f\u00f6rm\u00e5ga att f\u00f6rst\u00e5 och ta itu med m\u00e4nskliga sjukdomar.<\/p>\n

N\u00e4ringsliv och finans<\/h3>\n

Precis som inom v\u00e5rden kommer AI att f\u00f6r\u00e4ndra och optimera praktiskt taget alla delar av den moderna aff\u00e4rsv\u00e4rlden. Effekterna av artificiell intelligens i f\u00f6retag b\u00f6rjar med att tillhandah\u00e5lla datadrivna insikter f\u00f6r beslutsfattande<\/a>. Fr\u00e5n att allokera resurser i marknadsf\u00f6ringskampanjer till att best\u00e4mma vilken kandidat som ska anst\u00e4llas f\u00f6r ett jobb, AI-analys kan hj\u00e4lpa f\u00f6retag att g\u00f6ra b\u00e4ttre och mer l\u00f6nsamma val. Dessa system \u00e4r s\u00e4rskilt v\u00e4l l\u00e4mpade f\u00f6r arbetsplatsens alltmer digitala karakt\u00e4r, eftersom moderna f\u00f6retag genererar enorma m\u00e4ngder data som AI-algoritmer kan l\u00e4ra sig av f\u00f6r att optimera verksamheten.<\/p>\n

Den artificiella intelligensens f\u00f6rm\u00e5ga att snabbt analysera hur komplexa system fungerar g\u00f6r den ocks\u00e5 perfekt l\u00e4mpad f\u00f6r hantering av f\u00f6rs\u00f6rjningskedjan<\/a>. Under de senaste decennierna har globala leveranskedjor v\u00e4xt l\u00e4ngre och mer komplexa \u00e4n n\u00e5gonsin tidigare. Genom att anv\u00e4nda AI kan f\u00f6retag dock proaktivt f\u00f6ruts\u00e4ga efterfr\u00e5gan, g\u00f6ra lager mer effektiva och optimera leveransv\u00e4gar f\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla att leveranskedjan l\u00f6per s\u00e5 smidigt och snabbt som m\u00f6jligt. Enligt en nyligen genomf\u00f6rd unders\u00f6kning gjord av McKinsey and Company f\u00f6rv\u00e4ntar sig 61 procent av f\u00f6retagen att se besparingar i supply chain management som ett resultat av AI-integration.<\/a><\/p>\n

Det \u00e4r dock viktigt att notera att AI:s inflytande i n\u00e4ringslivet inte slutar med logistik, planering och analys. Under de kommande \u00e5ren kommer artificiell intelligens sannolikt att ha lika stor n\u00e4rvaro p\u00e5 fabriksgolven som i f\u00f6retagens styrelserum. Samma McKinsey-unders\u00f6kning som n\u00e4mns ovan antydde att 64 procent av f\u00f6retagen f\u00f6rv\u00e4ntar sig att se besparingar i sin tillverkningsverksamhet som ett resultat av AI. Till stor del kommer dessa besparingar att vara resultatet av prediktivt underh\u00e5llssystem<\/a> som \u00f6vervakar utrustningens prestanda och schemal\u00e4gger underh\u00e5ll f\u00f6r att minimera stillest\u00e5ndstiden. Generativa algoritmer kan ocks\u00e5 anv\u00e4ndas f\u00f6r att optimera digitala produktdesigner<\/a>, vilket potentiellt kan f\u00e5nga upp designbrister tidigt och d\u00e4rigenom minska l\u00e4ngden och kostnaden f\u00f6r prototypprocessen.<\/p>\n

AI \u00e4r ocks\u00e5 redo att ha en massiv inverkan p\u00e5 den finansiella sidan av aff\u00e4rsv\u00e4rlden. Det mest framtr\u00e4dande exemplet p\u00e5 detta \u00e4r Fintech-industrin, d\u00e4r AI redan utnyttjas f\u00f6r att tillhandah\u00e5lla prisv\u00e4rda, tillg\u00e4ngliga finansiella tj\u00e4nster i stor skala. Fr\u00e5n investeringar till kreditbeslut<\/a> spelar AI en allt st\u00f6rre roll i det finansiella livet. Allt eftersom tiden g\u00e5r och algoritmerna forts\u00e4tter att f\u00f6rb\u00e4ttras \u00e4r det troligt att artificiell intelligens kommer att anv\u00e4ndas f\u00f6r att optimera utl\u00e5ningen, hantera finansiella risker och till och med analysera historiska b\u00f6rsdata f\u00f6r<\/a> att f\u00f6rb\u00e4ttra allokeringen av resurser i investeringsportf\u00f6ljer.<\/p>\n

Precis som p\u00e5 det medicinska omr\u00e5det verkar AI inta en helt\u00e4ckande roll i aff\u00e4rsv\u00e4rlden. Fr\u00e5n och med produktdesign och slutar med leveranslogistik kan artificiell intelligens optimera praktiskt taget varje steg i processen att tillhandah\u00e5lla varor och tj\u00e4nster till konsumenter. Tillsammans kommer dessa utvecklingar att g\u00f6ra f\u00f6retag mer flexibla, mer lyh\u00f6rda f\u00f6r f\u00f6r\u00e4ndrade konsumentkrav och mer l\u00f6nsamma.<\/p>\n

Teknik<\/h3>\n

Som vi redan har n\u00e4mnt kan AI spela en viktig roll f\u00f6r att optimera produktdesigner. Teknikens f\u00f6rm\u00e5gor inom teknikomr\u00e5det \u00e4r dock mycket bredare. En av de viktigaste rollerna f\u00f6r denna framv\u00e4xande teknologi \u00e4r att integrera datam\u00e4ngder<\/a> fr\u00e5n flera tekniska projekt. Tack vare dess f\u00f6rm\u00e5ga att analysera enorma m\u00e4ngder data kan AI f\u00e5 anv\u00e4ndbara insikter fr\u00e5n flera projekt p\u00e5 samma f\u00f6retag och leverera dessa insikter till ingenj\u00f6rer som arbetar med varje projekt. Detta kan i sin tur f\u00f6rb\u00e4ttra samarbetet och samordningen mellan ingenj\u00f6rer som ansvarar f\u00f6r varje enskild del av en st\u00f6rre designsatsning.<\/p>\n

AI kan ocks\u00e5 frig\u00f6ra ingenj\u00f6rer att utf\u00f6ra arbete med h\u00f6g h\u00e4vst\u00e5ng genom att automatisera tidskr\u00e4vande uppgifter som normalt saktar ner designprocessen. I denna mening kommer avancerade AI-system att integreras i det tekniska arbetsfl\u00f6det p\u00e5 ungef\u00e4r samma s\u00e4tt som traditionella datorst\u00f6dd design (CAD)-program gjorde f\u00f6r decennier sedan.<\/p>\n

Den verkliga kraften hos AI ur ett ingenj\u00f6rsperspektiv kommer dock fr\u00e5n teknikens f\u00f6rm\u00e5ga att hj\u00e4lpa ingenj\u00f6rer och forskare att utveckla nya material f\u00f6r specialiserad anv\u00e4ndning. AI kan st\u00f6dja avancerad materialvetenskap genom att modellera nya material<\/a> och f\u00f6ruts\u00e4ga deras egenskaper. Denna f\u00f6rm\u00e5ga att exakt f\u00f6ruts\u00e4ga egenskaperna hos ett nytt material kommer att g\u00f6ra det m\u00f6jligt f\u00f6r materialvetare att producera nya material snabbare \u00e4n vad konventionella forskningsmetoder f\u00f6r n\u00e4rvarande till\u00e5ter. Detta kommer i sin tur att ut\u00f6ka utbudet av material som \u00e4r tillg\u00e4ngligt f\u00f6r ingenj\u00f6rer f\u00f6r deras projekt.<\/p>\n

Att l\u00f6sa samh\u00e4llsproblem<\/h3>\n

Ut\u00f6ver sin enorma potential inom den privata sektorn har AI ocks\u00e5 en stor roll att spela f\u00f6r att l\u00f6sa akuta problem som det moderna samh\u00e4llet st\u00e5r inf\u00f6r. \u00c4ven om l\u00f6sningar p\u00e5 dessa problem har g\u00e4ckat regerings- och akademiska experter i \u00e5rtionden, kan AI vara ett viktigt verktyg f\u00f6r att hj\u00e4lpa m\u00e4nskligheten att hantera n\u00e5gra av sina st\u00f6rsta utmaningar.<\/p>\n

F\u00f6rst och fr\u00e4mst bland dessa \u00e4r naturligtvis klimatf\u00f6r\u00e4ndringarna. AI-teknik \u00e4r unikt positionerad f\u00f6r att hj\u00e4lpa forskare och offentliga beslutsfattare att f\u00f6rst\u00e5 klimatf\u00f6r\u00e4ndringen genom att skapa mer exakta modeller<\/a> av dess effekter. Dessa modeller kan ocks\u00e5 anv\u00e4ndas f\u00f6r att best\u00e4mma vilka \u00e5tg\u00e4rder och policyer som \u00e4r mest sannolikt att minska atmosf\u00e4riska niv\u00e5er av koldioxid, vilket g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r regeringar att ingripa p\u00e5 riktade, effektfulla s\u00e4tt. Tekniken kan ocks\u00e5 p\u00e5verka koldioxidutsl\u00e4ppen direkt genom att optimera energianv\u00e4ndningen<\/a> och driva snabbare framsteg inom gr\u00f6n energiteknik.<\/p>\n

N\u00e4r det g\u00e4ller mer vardagliga m\u00e4nskliga angel\u00e4genheter kan AI ocks\u00e5 vara ett viktigt verktyg i den p\u00e5g\u00e5ende globala anstr\u00e4ngningen f\u00f6r att begr\u00e4nsa offentlig korruption<\/a>. P\u00e5 ungef\u00e4r samma s\u00e4tt som prediktiv analys kan anv\u00e4ndas f\u00f6r att uppt\u00e4cka bedr\u00e4gerier i privata transaktioner, kan AI-system anv\u00e4ndas f\u00f6r att avsl\u00f6ja ol\u00e4mplig anv\u00e4ndning av resurser i den offentliga sektorn. Det kan ocks\u00e5 vara m\u00f6jligt att minska risken f\u00f6r att korrupt verksamhet intr\u00e4ffar i f\u00f6rsta hand genom att automatisera system som tidigare var beroende av m\u00e4nniskor. En s\u00e5dan automatisering skulle begr\u00e4nsa m\u00f6jligheterna till korrupt verksamhet genom att eliminera det potentiellt op\u00e5litliga m\u00e4nskliga elementet och s\u00e4kerst\u00e4lla att offentliga medel f\u00f6rdelades korrekt.<\/p>\n

\u00c4ven om dess roll p\u00e5 detta omr\u00e5de sannolikt kommer att vara mindre, kan artificiell intelligens st\u00f6dja anstr\u00e4ngningar f\u00f6r att \u00f6ka tillg\u00e5ngen till bost\u00e4der till \u00f6verkomliga priser. AI-system som mer exakt modellerar risker<\/a> och kan fatta l\u00e5nebeslut autonomt skulle minska kostnaderna f\u00f6r att initiera l\u00e5n. Genom att anv\u00e4nda data ut\u00f6ver en enkel kreditv\u00e4rdering f\u00f6r att fatta kreditbeslut kan algoritmer ocks\u00e5 hj\u00e4lpa m\u00e4nniskor som inte \u00e4r kreditv\u00e4rdiga i traditionell mening att finansiera bostadsk\u00f6p.<\/p>\n

L\u00f6ftet om allm\u00e4n artificiell intelligens<\/h3>\n

Hur revolutionerande de m\u00f6jligheter som diskuterats ovan kan tyckas, \u00e4r de alla realistiskt m\u00f6jliga med smal artificiell intelligens. Om allm\u00e4n AI n\u00e5gonsin uppn\u00e5s, kan dess kapacitet expandera l\u00e5ngt ut\u00f6ver vad som har diskuterats hittills. Futurister tror att en allm\u00e4n AI skulle kunna uppn\u00e5 till synes om\u00f6jliga m\u00e5l som att avsluta krig eller utrota m\u00e4nsklig fattigdom<\/a>. Vissa t\u00e4nkare \u00e4r \u00e4nnu mer dj\u00e4rva och antyder att utvecklingen av allm\u00e4n artificiell intelligens kan vara ett steg mot att g\u00f6ra m\u00e4nniskor digitalt od\u00f6dliga<\/a> genom att s\u00e5 sm\u00e5ningom till\u00e5ta m\u00e4nskligt medvetande att k\u00f6ra p\u00e5 datorh\u00e5rdvara.<\/p>\n

Hur h\u00e4nger allt ihop?<\/h3>\n

Som du kan se finns det praktiskt taget inget omr\u00e5de i det dagliga livet som AI inte kommer att ha \u00e5tminstone n\u00e5gon effekt p\u00e5 eftersom tekniken f\u00f6rb\u00e4ttras och dess anv\u00e4ndning blir vanligare. Fr\u00e5n arbete och h\u00e4lsa till att l\u00f6sa n\u00e5gra av v\u00e4rldens st\u00f6rsta problem, artificiell intelligens kommer att arbeta tillsammans med m\u00e4nsklig uppfinningsrikedom f\u00f6r att f\u00f6rb\u00e4ttra n\u00e4stan varje aspekt av v\u00e5ra liv. Som ett resultat kommer de kommande decennierna att bli en period av snabba f\u00f6r\u00e4ndringar och stora m\u00f6jligheter f\u00f6r b\u00e5de samh\u00e4llen, f\u00f6retag och individer att utnyttja kraften i AI.<\/p>\n

Hur AI kan samverka med andra nya teknologier<\/h2>\n

S\u00e5 tydligt som det \u00e4r att AI har enorma l\u00f6ften \u00e4ven i sitt nuvarande tillst\u00e5nd, kommer dess verkliga kraft att tas fram av andra banbrytande tekniska utvecklingar. I det h\u00e4r avsnittet kommer vi att diskutera AI:s f\u00f6rh\u00e5llande till sakernas internet, kvantber\u00e4kningar och 5G-kommunikationsn\u00e4tverk. \u00c4ven om dessa teknologier \u00e4r revolutionerande i sina egna r\u00e4ttigheter, har de ocks\u00e5 en integrerad del att spela f\u00f6r att l\u00e5ta artificiell intelligens n\u00e5 sin fulla potential.<\/p>\n

Internet of Things (Iot)<\/h3>\n

Under de senaste \u00e5ren har antalet internetanslutna enheter \u00f6kat enormt. F\u00f6rutom smartphones och datorer har vardagliga f\u00f6rem\u00e5l fr\u00e5n termostater till tv\u00e4ttmaskiner f\u00e5tt tillg\u00e5ng till internet. Sammantaget \u00e4r detta v\u00e4rldsomsp\u00e4nnande n\u00e4tverk av enheter k\u00e4nt som internet of things, eller IoT. I slutet av 2019 bestod IoT av cirka 7,6 miljarder enheter \u00f6ver hela v\u00e4rlden<\/a>.<\/p>\n

N\u00e4r de kombineras med AI kan dessa IoT-enheter bli mycket mer effektiva och anv\u00e4ndbara \u00e4n de \u00e4r f\u00f6r n\u00e4rvarande. AI-algoritmer kan anv\u00e4ndas f\u00f6r att f\u00f6rb\u00e4ttra effektiviteten i verksamheten<\/a> genom att analysera data fr\u00e5n IoT-enheter p\u00e5 arbetsplatsen. P\u00e5 samma s\u00e4tt kan anslutna enheter p\u00e5 arbetsplatsen samverka med AI-system som kan f\u00f6ruts\u00e4ga och mildra risker innan de har en chans att orsaka allvarliga aff\u00e4rsst\u00f6rningar.<\/p>\n

AI kan ocks\u00e5 anv\u00e4ndas f\u00f6r att f\u00f6rb\u00e4ttra IoT-enheter sj\u00e4lva. AI-system integrerade i dr\u00f6nare, robotar, sj\u00e4lvk\u00f6rande bilar och andra smarta enheter kan l\u00e5ta dem fungera sj\u00e4lvst\u00e4ndigt och utf\u00f6ra uppgifter som normalt skulle kr\u00e4va m\u00e4nsklig kontroll. Genom s\u00e5dana enheter kan AI faktiskt interagera med den fysiska v\u00e4rlden, snarare \u00e4n att bara ge insikter baserade p\u00e5 digital data.<\/p>\n

Quantum Computing<\/h3>\n

Quantum computing \u00e4r kanske den teknik som har st\u00f6rst l\u00f6fte n\u00e4r den anv\u00e4nds i kombination med AI. Detta beror p\u00e5 den enorma ber\u00e4kningskraften som g\u00f6r att dessa enheter kan bearbeta data snabbare \u00e4n n\u00e5gon konventionell dator n\u00e5gonsin skulle kunna hoppas p\u00e5. Idag kan den snabbaste kvantdatorn i v\u00e4rlden g\u00f6ra en ber\u00e4kning p\u00e5 cirka 200 sekunder<\/a> som skulle ha tagit en konventionell superdator \u00e5rtusenden att utf\u00f6ra. Med tanke p\u00e5 att denna teknik fortfarande \u00e4r i ett tidigt skede r\u00e5der det ingen tvekan om att de kommande \u00e5ren kommer att ge \u00e4nnu snabbare och kraftfullare kvantdatorer.<\/p>\n

Tack vare denna kraftigt \u00f6kade hastighet kan kvantber\u00e4kningar till\u00e5ta AI-algoritmer att l\u00f6sa stora, komplexa problem<\/a> som f\u00f6r n\u00e4rvarande skulle kr\u00e4va o\u00f6verkomliga datorresurser. Med den h\u00e4r tekniken skulle AI kunna till\u00e4mpas p\u00e5 \u00e4ven de mest komplicerade utmaningarna.<\/p>\n

F\u00f6rutom att helt enkelt l\u00f6sa specifika problem som ges till det, kan ett AI-system som drivs av en kvantdator ocks\u00e5 hitta tidigare ouppt\u00e4ckta m\u00f6nster<\/a> \u00e4ven i de st\u00f6rsta datam\u00e4ngderna. Dessa m\u00f6nster kan sedan anv\u00e4ndas f\u00f6r att ta fram anv\u00e4ndbara insikter som inte skulle vara omedelbart uppenbara f\u00f6r en m\u00e4nniska, vilket ut\u00f6kar det potentiella utbudet av l\u00f6sningar som genereras av AI.<\/p>\n

5G-kommunikation<\/h3>\n

F\u00f6r att fullt ut sl\u00e4ppa l\u00f6s potentialen hos artificiell intelligens som fungerar tillsammans med IoT-enheter m\u00e5ste stora m\u00e4ngder data \u00f6verf\u00f6ras snabbt. Det \u00e4r h\u00e4r 5G-n\u00e4tverk kommer in i bilden. Med \u00f6verf\u00f6ringshastigheter p\u00e5 upp till 10 gigabit per sekund<\/a> kan 5G-tekniken hantera de enorma m\u00e4ngder data som IoT-enheter snart kommer att mata till AI-algoritmer.<\/p>\n

Intressant nog f\u00f6rv\u00e4ntas detta f\u00f6rh\u00e5llande g\u00e5 \u00e5t b\u00e5da h\u00e5llen. Medan 5G-n\u00e4tverk kommer att st\u00f6dja AI genom att till\u00e5ta fritt datafl\u00f6de, \u00e4r det mycket troligt att dessa n\u00e4tverk sj\u00e4lva kommer att hanteras av AI-system<\/a>. Med hj\u00e4lp av prediktiv analys som drivs av AI, kunde telekommunikationsf\u00f6retag f\u00f6ruts\u00e4ga toppar i trafiken och allokera resurser d\u00e4refter. Detta \u00e4r bara ett exempel p\u00e5 hur AI kan bilda symbiotiska relationer med andra teknologier n\u00e4r de utvecklas tillsammans.<\/p>\n

Nackdelarna med artificiell intelligensteknik<\/h2>\n

Trots allt vad det lovar har AI-tekniken fortfarande vissa nackdelar. \u00c4ven om kritiken av tekniken str\u00e4cker sig \u00f6verallt, \u00e4r tv\u00e5 av de vanligaste problemen som tas upp om utbredd anv\u00e4ndning av AI dess potential att automatisera traditionellt s\u00e4kra jobb och ett fenomen som kallas black box-problemet.<\/p>\n

De oavsiktliga ekonomiska konsekvenserna av AI<\/h3>\n

Sedan AI f\u00f6rst blev verklighet har kritiker h\u00e4vdat att det kommer att ers\u00e4tta m\u00e4nniskor och orsaka massiva jobbf\u00f6rluster. \u00c4ven om effekten av AI p\u00e5 syssels\u00e4ttningen sannolikt \u00e4r \u00f6verdriven, finns det en viss sanning i tanken att tekniken skulle kunna st\u00f6ra arbetsmarknaden och tillf\u00e4lligt f\u00f6rskjuta arbetstagare i vissa roller.<\/p>\n

F\u00f6r att f\u00f6rst\u00e5 den fulla effekten av dessa f\u00f6rskjutningar \u00e4r det f\u00f6rst viktigt att titta p\u00e5 hur bred AI-automatisering kan vara. Traditionellt har automatisering haft sin st\u00f6rsta inverkan inom tillverkningssektorn, d\u00e4r den har gjort det m\u00f6jligt f\u00f6r arbetare att l\u00e4gga mindre tid p\u00e5 enkla, repetitiva uppgifter. AI, \u00e5 andra sidan, har potential att automatisera uppgifter som tidigare kr\u00e4vde m\u00e4nsklig tanke. Yrkesverksamma inom h\u00e4lso- och sjukv\u00e5rd, juridik och teknik<\/a> \u00e4r bland dem vars jobb sannolikt kommer att uts\u00e4ttas f\u00f6r n\u00e4sta v\u00e5g av tekniska f\u00f6r\u00e4ndringar p\u00e5 arbetsplatsen.<\/p>\n

\u00c4ven om det r\u00e5der bred enighet om att m\u00e5nga jobb kommer att m\u00f6ta en viss grad av automatisering som ett resultat av AI inom en snar framtid, varierar uppskattningarna av antalet jobb som kommer att g\u00e5 f\u00f6rlorade kraftigt. Extrema uppskattningar tyder p\u00e5 att s\u00e5 mycket som 30 procent<\/a> av den nuvarande globala arbetsstyrkan kan f\u00f6rflyttas av tekniska f\u00f6r\u00e4ndringar till 2030. Andra prognoser \u00e4r dock mycket mer m\u00e5ttliga.<\/p>\n

Problemet med Black Box<\/h3>\n

En av de sv\u00e5raste utmaningarna som AI st\u00e5r inf\u00f6r \u00e4r det s\u00e5 kallade black box-problemet<\/a>. Detta fenomen uppst\u00e5r n\u00e4r avancerad AI, s\u00e5som ett djupinl\u00e4rningssystem, till\u00e4mpas p\u00e5 komplexa problem. Algoritmen kommer ofta att fungera som en "svart l\u00e5da", ta indata och generera utdata f\u00f6r att l\u00f6sa problem p\u00e5 ett s\u00e4tt som inte ens m\u00e4nskliga AI-designers helt kan f\u00f6rst\u00e5. Med andra ord, \u00e4ven de m\u00e4nniskor som \u00e4r ansvariga f\u00f6r att skapa AI-system \u00e4r ibland of\u00f6rm\u00f6gna att f\u00f6rklara hur eller varf\u00f6r de n\u00e5r de slutsatser de g\u00f6r.<\/p>\n

Problemet med den svarta l\u00e5dan ger upphov till flera problem f\u00f6r implementeringen av allt mer avancerad artificiell intelligens. Utan en ordentlig f\u00f6rst\u00e5else f\u00f6r hur en AI l\u00f6ser problemet den har f\u00e5tt, \u00e4r det mycket mindre sannolikt att m\u00e4nniskor litar p\u00e5 svaret som systemet ger. I vissa fall ger AI-system orimliga resultat p\u00e5 grund av brist p\u00e5 relevanta indata. Tack vare problemet med den svarta l\u00e5dan kan dessa resultat verka om\u00f6jliga att skilja fr\u00e5n korrekta svar, eftersom det inte finns n\u00e5got bra s\u00e4tt att ber\u00e4tta hur systemet n\u00e5dde sin slutsats. Som ett resultat har black box-problemet djupg\u00e5ende konsekvenser f\u00f6r AI-systemens noggrannhet och m\u00e4nskligt f\u00f6rtroende f\u00f6r dem.<\/p>\n

I vissa fall \u00e4r naturligtvis felaktiga resultat eller brist p\u00e5 m\u00e4nskligt f\u00f6rtroende sm\u00e5 problem. En AI-driven chatbot som till exempel inte kan ge ett relevant svar p\u00e5 en kundfr\u00e5ga \u00e4r obekv\u00e4mt men relativt ofarligt. Men\u00a0 i viktigare uppgifter<\/a> m\u00e5ste m\u00e4nniskor ha en h\u00f6g niv\u00e5 av f\u00f6rtroende innan AI-teknik kan realisera sin fulla potential. En konsument som tror att en autonom bil sannolikt kommer att g\u00f6ra ett misstag och orsaka en trafikolycka, till exempel, kommer sannolikt inte att v\u00e4lja att k\u00f6pa den bilen. S\u00e5dan brist p\u00e5 m\u00e4nskligt f\u00f6rtroende kan avsev\u00e4rt h\u00e5lla tillbaka antagandet och utvecklingen av artificiell intelligens.<\/p>\n

Detta problem kan till och med resultera i att maskiner utvecklar f\u00f6rdomar som har verkliga effekter. AI-system som anv\u00e4nds f\u00f6r att utv\u00e4rdera riskniv\u00e5er i det r\u00e4ttsliga systemet har till exempel uppvisat rasf\u00f6rdomar<\/a> genom att m\u00e4rka medlemmar av minoritetsgrupper som mer ben\u00e4gna att beg\u00e5 brott i framtiden. \u00c4ven om det \u00e4r k\u00e4nt att AI-algoritmer n\u00e5r dessa beslut baserat p\u00e5 de dataing\u00e5ngar de tr\u00e4nas med och ges f\u00f6r att utv\u00e4rdera, g\u00f6r black box-problemet det sv\u00e5rt att ta bort denna bias fr\u00e5n systemet.<\/p>\n

Kan AI \u00f6vervinna dessa utmaningar?<\/h3>\n

Sammantaget g\u00f6r f\u00f6rdelarna med AI det oerh\u00f6rt v\u00e4rt att hitta l\u00f6sningar p\u00e5 de problem den presenterar. Lyckligtvis \u00e4r dessa utmaningar inte s\u00e5 o\u00f6verstigliga som de ser ut p\u00e5 ytan. N\u00e4r det g\u00e4ller problemet med den svarta l\u00e5dan \u00e4r st\u00f6rre transparens<\/a> ang\u00e5ende algoritmernas inre funktion en trolig grund f\u00f6r en l\u00f6sning. Genom att till\u00e5ta m\u00e4nniskor att l\u00e4ttare urskilja hur ett AI-system n\u00e5dde en given slutsats, kan transparenta system l\u00f6sa eller \u00e5tminstone avsev\u00e4rt mildra problemet med svarta l\u00e5dan.<\/p>\n

N\u00e4r det g\u00e4ller de ekonomiska omv\u00e4lvningar som orsakas av AI-automatisering \u00e4r det viktigt att komma ih\u00e5g att nya jobb kommer att skapas n\u00e4r gamla blir f\u00f6r\u00e5ldrade. Detta koncept, formellt k\u00e4nt inom ekonomin som kreativ f\u00f6rst\u00f6relse<\/a>, har h\u00e5llit sant i andra perioder av massiva tekniska f\u00f6r\u00e4ndringar. Faktum \u00e4r att det finns n\u00e5gra uppskattningar som tyder p\u00e5 att AI kommer att vara en nettoskapare av jobb. En rapport fr\u00e5n World Economic Forum fr\u00e5n 2018 visade att AI-teknik skulle skapa 133 miljoner jobb<\/a>\u00e5r 2022 och f\u00f6rskjuta endast 75 miljoner befintliga arbetare. F\u00f6rutsatt att dessa prognoser \u00e4r korrekta skulle nettoeffekten av AI-automatisering vara en vinst p\u00e5 cirka 58 miljoner jobb. Om arbetstr\u00e4ning g\u00f6rs tillg\u00e4nglig f\u00f6r att hj\u00e4lpa f\u00f6rdrivna arbetstagare att hitta nya roller i den moderna ekonomin, kan artificiell intelligens l\u00e5sa upp nya, b\u00e4ttre betalda jobb f\u00f6r miljontals m\u00e4nniskor v\u00e4rlden \u00f6ver.<\/p>\n

AI:s framtid<\/h2>\n

Som du kan se \u00e4r m\u00f6jligheterna f\u00f6rknippade med artificiell intelligens under de kommande \u00e5ren inget mindre \u00e4n enorma. Denna teknik har kraften att omvandla industrier, skapa nya s\u00e4tt att arbeta och till och med l\u00f6sa n\u00e5gra av de st\u00f6rsta problemen som v\u00e5rt samh\u00e4lle st\u00e5r inf\u00f6r. \u00c4ven om ingen exakt kan f\u00f6ruts\u00e4ga varje anv\u00e4ndning som AI kommer att ha m\u00e5nader eller \u00e5r fr\u00e5n nu, \u00e4r det extremt tydligt att AI kommer att vara en av drivkrafterna f\u00f6r den globala ekonomin under \u00f6versk\u00e5dlig framtid.<\/p>\n

Inspelningsk\u00e4lla: datarecovery.com<\/a><\/div><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Under de senaste \u00e5ren har artificiell intelligens blivit en st\u00f6rre och st\u00f6rre del av vardagen. En g\u00e5ng bara foder f\u00f6r science fiction-b\u00f6cker, anv\u00e4nds AI nu i branscher som str\u00e4cker sig fr\u00e5n marknadsf\u00f6ring till h\u00e4lsov\u00e5rd. \u00c5r 2025 f\u00f6rv\u00e4ntas den globala marknaden f\u00f6r enbart AI-programvara v\u00e4xa till 126 miljarder dollar. \u00c4ven om AI \u00e4r ganska [\u2026]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":160697,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_wp_rev_ctl_limit":""},"categories":[3045],"tags":[3063],"class_list":["post-161256","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-diverse-2","tag-affiai-sv"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/161256","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=161256"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/161256\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":319423,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/161256\/revisions\/319423"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media\/160697"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=161256"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=161256"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=161256"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}