Du har säkert koll (eller låtsas i alla fall) men vi kan erkänna att en del av oss ibland blandar ihop alla begrepp och förkortningar som används inom AI-sfären. Så för att underlätta livet tog vi helt enkelt Chat GPT till hjälp för att förklara de 16 viktigaste begreppen inom AI du måste ha koll på.
1. AI-agenter
AI-agenter är autonoma AI-system som kan förstå, planera och utföra uppgifter utan konstant mänsklig inblandning. De används inom områden som robotik, finansiell analys, cybersäkerhet och e-handelsautomatisering. Till skillnad från AI-assistenter, som oftast kräver direkt input, kan AI-agenter arbeta självständigt och fatta beslut baserade på dataanalys och tidigare erfarenheter.
2. AI-assistenter
AI-assistenter är digitala hjälpredor som använder artificiell intelligens för att underlätta vardagen. De kan svara på frågor, hjälpa till med planering, skriva texter och ge rekommendationer baserat på användarens behov. AI-assistenter är reaktiva, vilket betyder att de väntar på att du ger dem en uppgift innan de agerar. Till skillnad från AI-agenter, som kan vara mer självständiga och fatta egna beslut för att lösa problem, är AI-assistenter främst fokuserade på att ge dig information och förenkla uppgifter du ber dem om.
3. Artificiell generell intelligens (AGI)
AGI är en teoretisk nivå av AI som matchar eller överträffar mänsklig intelligens i alla kognitiva uppgifter. Till skillnad från nuvarande AI-system, som är specialiserade på specifika uppgifter, skulle AGI kunna resonera, lösa problem och anpassa sig dynamiskt till nya utmaningar. AGI är en av de mest omdiskuterade framtida teknologierna och är central i AI-forskning och etiska debatter.
4. Artificiell superintelligens (ASI)
ASI är en spekulativ nivå av AI som inte bara överträffar mänsklig intelligens utan också kan förbättra sig själv i en accelererande takt. En sådan AI skulle potentiellt kunna omforma samhället, driva vetenskapliga genombrott och till och med förändra maktstrukturer globalt. ASI är ett omdiskuterat ämne inom AI-säkerhet och filosofiska diskussioner om teknikens framtid.
5. Djupinlärning (Deep Learning)
En avancerad form av maskininlärning där flera lager av neurala nätverk (därav "djup") används för att analysera komplexa mönster. Djupinlärning har möjliggjort stora framsteg inom datorseende, taligenkänning och generativ AI.
6. Federerad inlärning (Federated Learning)
En teknik där AI-modeller tränas på data som finns distribuerad över flera enheter (t.ex. smartphones) utan att själva datan behöver delas centralt. Detta ökar integritet och säkerhet, särskilt inom hälso- och finanssektorn.
7. Förstärkningsinlärning (Reinforcement Learning, RL)
En AI-metod där en agent lär sig genom att interagera med en miljö och få belöningar eller straff beroende på sina handlingar. RL används i självkörande bilar, robotik och AI-system för optimering av komplexa beslut.
8. Generativ AI (Generative AI)
En typ av AI som kan skapa nytt innehåll, såsom text, bilder, musik eller kod. Populära exempel inkluderar GPT-4 (textgenerering), DALL·E (bildgenerering) och Stable Diffusion. Generativ AI används inom marknadsföring, kreativt skapande och automatisering av innehåll.
9. LLM (Large Language Model)
Stora språkmodeller som tränats på enorma mängder textdata för att förstå, generera och manipulera mänskligt språk. Exempel inkluderar GPT-4, Claude, Palm 2 och Llama. LLM:er används i allt från textgenerering och chatbotar till kodskrivning och dataanalys.
10. Maskininlärning (Machine Learning, ML)
En metod där AI-system tränas på stora datamängder för att hitta mönster och förbättra sin prestanda över tid. Istället för att följa fördefinierade regler lär sig modellen genom att analysera tidigare exempel. Används inom allt från bildigenkänning till prediktiv analys.
11. Naturlig språkbehandling (Natural Language Processing, NLP)
Teknik som gör det möjligt för AI att förstå, tolka och generera mänskligt språk. NLP används i chattbotar, översättningstjänster, sentimentanalys och röstassistenter som Siri och Google Assistant.
12. Neurala nätverk (Neural Networks)
AI-modeller inspirerade av hjärnans neuroner, där digitala "neuroner" kopplas samman i lager. Används för att känna igen mönster i data och är grunden för många moderna AI-tillämpningar, såsom bildigenkänning och NLP.
13. Prompt Engineering
Konsten att utforma effektiva och optimerade prompter (textinmatningar) för att styra generativa AI-modeller som exempelvis Gemini, ChatGPT och Claude. Prompt engineering har blivit en nyckelkompetens för att få bättre och mer användbara svar från AI. Exempel på AI-modeller där prompt engineering behövs: Chat GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Palm 2 (Google DeepMind), Llama (Meta), Mistral AI, Cohere Command R, Gemini (Google DeepMind), Inflection-1 (Inflection AI), Command R+ (Cohere)
14. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG är en AI-teknik som kombinerar generativa språkmodeller med extern informationshämtning. Istället för att endast förlita sig på sin träning kan AI-modellen söka efter relevant information i databaser eller dokument och integrera det i sitt svar. Detta gör RAG särskilt användbart för faktabaserade AI-lösningar, som juridiska rådgivningsverktyg och sökmotoroptimerade AI-tjänster.
15. Singularitet
Singulariteten är en hypotetisk framtida punkt där AI-system blir så avancerade att de överskrider mänsklig kontroll och börjar förbättra sig själva exponentiellt. Detta scenario är föremål för intensiv debatt, där vissa forskare ser det som en potentiell utopi, medan andra varnar för riskerna med en okontrollerad AI-utveckling. Singulariteten är en viktig del av diskussionen om AI-säkerhet och reglering.
16. Tillämpad AI (Applied AI)
Praktisk användning av AI-teknik för att lösa specifika problem. Exempel inkluderar självkörande bilar, medicinsk diagnostik, AI-driven kundtjänst och AI-baserade finansiella analyser.