—
Tusen fler människor
Behövs anställas i välfärden till år 2026, enligt SKR (Sveriges Kommuner och Regioner)
—
Miljarder SEK
Kan skapas i värde med hjälp av AI, enligt DIGG (Myndigheten för Digital Förvaltning)
Vad är AI/ML?
AI är ett brett begrepp som innefattar olika tekniker, men när vi pratar om AI så syftar vi specifikt på Maskininlärning (ML). ML är en teknik inom AI som innebär att datorer och programvaror kan lära sig utföra uppgifter utan att de behöver programmeras för varje specifik uppgift.
Idag används AI till att lösa extremt specifika problem, såsom att klassificera bilder eller översätta text från ett språk till ett annat. Det är just denna typ av problem som man har stor användning av AI för då de är väldefinierade med ett tydligt mål.
Även fast AI har nått stor framgång inom dessa områden så är det viktigt att notera att AI fortfarande ligger långt efter människan när det kommer till att lösa mer komplexa problem; förstå sammanhang, tänka kreativt eller lösa problem som kräver flexibilitet och förståelse för den sociala kontexten.
För att implementera AI inom specifikt område krävs det en tydlig problemformulering som sedan kan lösas med hjälp av matematik, data och människor som förstår problemet (helt eller delvis). Detta innebär att människor kommer fortsätta att spela en viktig roll i utvecklingen av AI, det är därmed viktigt att människor som arbetar med AI har förståelse för både teknik och de problem som tekniken ämnar lösa.
Vad kan man göra med AI?
Bildigenkänning
Språkanalys
Prognostisering
Det kan användas för att upptäcka mönster, identifiera objekt eller människor i bilder, förbättra bildkvalitet, skapa 3D-modeller och mycket mer. Visuell AI används inom många olika områden såsom medicinsk bildbehandling, självkörande bilar, spel, övervakning och säkerhet.
NLP/NLU (Natural Language Processing), som det också kallas, innefattar användandet av datorer för analys och bearbetning av stora mängder textdata, allt från sociala medier inlägg, recensioner, vetenskapliga artiklar till juridiska dokument. Lingvistik används för att skapa chattbotar och virtuella assistenter som kan kommunicera på ett naturligt sätt med människor och för att identifiera känslor och entiteter som personer, platser och företag i text. Det används också för att översätta mellan språk, skapa sammanfattningar av texter och mer därtill.
Genom att använda olika tekniker inom maskininlärning och dataanalys, kan AI prognostisering tränas för att förutspå framtida händelser och resultat baserat på historisk data och mönster. En mycket värdefull metod som används för att hjälpa till att ta beslut kring investeringar, marknadsföring och affärsstrategier, för att förutsäga sjukdomsutbrott och pandemier och för att förhindra bedrägerier. AI prognostisering kan hjälpa till att minska risken för felaktiga beslut, samtidigt som det ökar effektiviteten och lönsamheten i företag och organisationer.
Upptäcka
Ljudanalys
Optimering
AI kan användas för att upptäcka och tränas i att känna igen mönster och avvikelser i stora mängder data. Vilket kan användas för att upptäcka hot och sårbarheter i datasystem, förutsäga och förebygga fel i tillverkningsprocesser, övervaka trafikflöden och mycket mer. AI för att upptäcka kan hjälpa till att göra beslutsfattande mer effektivt och minska risken för felaktiga beslut.
Från medicinsk diagnostik och transkribering av samtal till förbättrad ljudkvalitet i ljudfiler och röststyrning av tekniska enheter, användningsområden för audiellt AI är många. Genom att använda olika tekniker inom maskininlärning och dataanalys, kan AI tränas för att förstå tal på olika språk, identifiera talare samt upptäcka störningar i ljudkällor. Musikproducenter har användning för det när de vill skapa musik och redigera ljudfiler mer effektivt. AI kan nämligen identifiera rytmer och tonhöjder i musik och skapa nya musikstycken baserat på tidigare musikaliska verk. Audiellt AI kan förbättra kommunikationen och öka effektiviteten i många olika branscher och är applicerbart på det mesta inom ljud.
Baserat på insamlad data och kända begränsningar kan AI optimering tränas för att hitta den mest effektiva vägen mot ett definierat mål. Detta kan användas för att optimera processer för produktionslinjer och lagerhållning, samt minska kostnader och maximera effektiviteten i en organisation. AI optimering kan också användas för att optimera logistiken, såsom att hitta den mest effektiva vägen att transportera varor eller optimera tidtabeller för transporter, med huvudsakliga syftet att minimera resursanvändningen och maximera kundtillfredsställelsen. Det kan även användas för att optimera sökalgoritmer på webben eller i sociala medier för att hjälpa till med att hitta den mest relevanta informationen för användaren.