Skip to content

Kunstig intelligens

Kunstig intelligens har vært et populært tema de siste årene. Det virker som om alle har forskjellige meninger og oppfatninger om hva kunstig intelligens er, hva det kan gjøre og hvordan det vil påvirke oss mennesker og samfunnet vi lever i. Den teknologiske utviklingen innenfor feltet går utrolig fort, og har ført til at noen har uttrykt sine bekymringer over hvordan dette kan bli. Elon Musk har uttalt at avansert kunstig intelligens potensielt kan være farligere enn atombomber og kan utgjøre en fare, noe som er motivene hans for å være med å starte OpenAI. Andre personer som Bill Gates og Mark Zuckerberg ser ut til ha litt mer positive meninger om teknologien, noen har til og med valgt å gifte seg med den. I dette innlegget vil jeg gi en innføring i hva kunstig intelligens er og forklare to underkategorier av teknologien. Til slutt ser jeg litt på hvordan det blir brukt innen handel og hvordan jeg tror teknologien vil bli brukt de neste årene.

Hva er kunstig intelligens?

Kunstig intelligens er teknologi som gjør datamaskiner i stand til å utføre oppgaver som man vanligvis trenger mennesker for å løse, uten å bli eksplisitt instruert av et menneske. Oppgaver med et problem der man må resonnere seg fram til det rette svaret. 

I dag brukes teknologien til å løse mange oppgaver som for eksempel å gjenkjenne tall, fatte beslutninger i vanskelige situasjoner, gjenkjenne ansikter, selvkjørende biler og gjenkjenne språk. 

Man kan skille kunstig intelligens inn i to store kategorier; svak og sterk kunstig intelligens. «Svak kunstig intelligens» refererer til teknologi som opererer innenfor et begrenset område og simulerer menneskelig intelligens i utføring av spesifikke oppgaver. Denne typen kunstig intelligens fokuserer på å utføre spesifikke oppgaver og er mye brukt i vårt samfunn i dag. Google sin søkemotor, Tesla sin autopilot og Facebook sin ansikts gjenkjennelse er alle eksempler på «svak kunstig intelligens. Selv om kunstig intelligens innenfor denne kategorien kan utføre noen oppgaver mye bedre enn mennesker kan, har den ikke den generelle intelligensen som oss mennesker har. Maskinene kan utføre oppgave ekstremt bra, men har ingen evne til å utføre andre oppgaver. 

«Sterk kunstig intelligens» refererer til en teknologi som gjør det mulig for en maskin å utføre alle oppgaver et menneske kan utføre, med den samme evnen til å lære seg nye oppgaver. Denne type teknologi finnes ikke i dag, men den har lenge blitt framstilt i science-fiction TV serier og filmer. Om denne teknologien blir utviklet vil man kunne få maskiner som kan utføre alle oppgaver mennesker kan utføre, og mest sannsynlig bedre og raskere enn oss mennesker. Det er denne type kunstig intelligens de fleste referer til når de uttrykker bekymring for teknologien. Resten av dette innlegget vil omhandle «svak kunstig intelligens».

To underkategorier; Maskinlæring og dyp læring

Bilde er hentet fra: https://pixabay.com/no/

Innenfor kunstig intelligens er det to underkategorier som blir gitt mye oppmerksomhet; maskinlæring og dyp læring. Maskinlæring er en underkategori hvor man lager algoritmer som kan modifisere seg selv uten mennskelig innblanding. Den lærer ved å bli tildelt mengder med strukturert data. For eksempel; se for deg at man skal lære maskinen å gjenkjenne katter og hunder ved hjelp av maskin læring. Da må man gi algoritmen en del bilder av hunder og katter og fortelle maskinen hvilke bilder som viser hva katter er og hvilke som viser hva hunder er. Dette vil være nok for maskinen til å selv lære seg hvilke kjennetegn de to dyrene har. Videre kan den jobbe seg gjennom millioner av bilder og gjenkjenne hunder og katter ved hjelp av de strukturerte dataene den fikk til å begynne med. Siden maskinlæring krever strukturerte data, er det ikke egnet for å løse komplekse oppgaver som krever store mengder data. Maskinlæring passer bra når du har tilgang på strukturerte data som kan brukes for opplæring av algoritmene. Maskinlæring er brukt mye innenfor markedsføring og reklame. 

Dyp læring er en underkategori hvor algoritmene blir lagd og fungerer ganske likt som algoritmene i maskin læring, men her er det mange lag av disse algoritmene. Hver og en av disse lagene har en forskjellig tolkning av dataene den får. Et slikt nettverk kalles kunstige nevrale nettverk, og er inspirert av funksjonen til hjernen vi mennesker har. En fordel med dyp læring er at den ikke nødvendigvis trenger strukturerte data for å lære. Kunstige nevrale nettverk sender data igjennom de forskjellige lagene i nettverket, og hvert lag definerer spesifikke definisjoner i dataene. Om man bruker eksempelet med katter og hunder, vil man med dyp læring ikke trenger å ha markerte strukturerte data. Om man gir algoritmen ustrukturerte data vil den sende dette igjennom lagene inne i nettverket og systemet vil finne identifikatorer som brukes for å skille ut katter og hunder fra bildene. Dyp læring kan bli brukt når man har enorme mengder data tilgjengelig og vil løse komplekse problemer.

Hva jeg tenker om kunstig intelligens og handel

Bildet er hentet fra https://sevensenders.com/magazin/5-e-commerce-trends-for-2019/

Det kommer hele tiden nye måter å ta i bruk kunstig intelligens innenfor salg av varer, mat og tjenester. Dominos har allerede levert sin første pizza med drone i New Zealand, Amazon har søkt om patent på en bygning som skal lade og pakke opp droner automatisk for frakt av produkter hjem til oss. Når man handler på nett blir det mer og mer vanlig med chatboter som kan hjelpe oss med å finne fram til det vi trenger og lurer på.

Jeg tror kunstig intelligens de neste årene vil gjøre virksomheter i stand til å forstå kundene bedre og bedre. Kjøpsmønster, interesser, venner, humør og livssituasjoner kan gjenkjennes ved hjelp av maskinlæring, dyp læring og store mengder data. Dette medfører at man forstår kundene bedre, vet hvilke kunder man skal sikte seg inn på og til hvilke tidspunkter. Kunstig intelligens vil gjøre det mulig å gjøre disse tingene i mye større skala en man klarer i dag. 

– Christoffer Christie

Dagen før dette innlegget ble skrevet, lanserte regjeringen sin nasjonale strategi for kunstig intelligens. Se denne linken for mer informasjon.

Dette innlegget er skrevet i forbindelse med en oppgave i kurset digital markedsføring ved Høyskolen Kristiania.

Andre kilder:
Andre kilder – https://machinelearningmastery.com/what-is-deep-learning/

Published inDigital markedsføring

4 Comments

  1. Du skriver veldig enkelt og forstårlig. Gøy å høre om hva du tenker kommer til å skje i fremtiden! 😊

  2. Kjempe fin blogg! Liker hvordan du har tatt inn ulike temaer og snakker om maskin læring og dyp læring. Bra tanker om fremtidig handel.

  3. ‘Jeg liker hvor faglig du har gjort presentasjonen din av kunstig intelligens. Måten oppgaven er satt opp på, viser at du har jobbet strukturert, og det er godt. Det er en spennende tid vi har i vente, og det er viktig at vi som en menneskehet klarer å håndtere denne teknologien, og ikke minst at den ikke blir alt for avansert for tid. Fint innlegg!

  4. Hei Christoffer!
    For en god jobb du har gjort! Jeg ser at du har tatt tak i tingene jeg anbefalte deg å gjøre. Blogginnlegget ditt er meget bra og du burde frimodig dele dette i some:) Fortsett sånn!

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *