Kunstig intelligens (KI), eller artificial intelligence (AI) på engelsk, er tema i utallige science fiction-historier, oftest fremstilt som del av dystopiske samfunn. Men kunstig intelligens hjelper oss også å finne korteste vei når vi er på reise eller skal velge filmer på Netflix. Andre AI-eksempler strekker seg fra ruteplanlegging, via styring av anleggsmaskiner til å gi industriroboter evnen til å se.
Les mer om hvordan kunstig intelligens brukes i bygg- og anleggsbransjen her.
"Kunstig intelligens bruker avansert analyse og algoritmer, inkludert maskinlæring, til å tolke hendelser, støtte og automatisere beslutninger, og å gjennomføre aksjoner," ifølge Gartner. Det betyr at datamaskiner og digitale systemer kan lære av egne erfaringer og fremstå som intelligente.
Maskinlæring og optimering
Data og datahåndtering er avgjørende for å lykkes med kunstig intelligens. Sensorer og tingenes internett brukes for å samle inn smarte data. Vi bruker algoritmer for å få meningsfulle resultater fra disse dataene. For å lage algoritmer bruker vi blant annet optimering og maskinlæring (ML), som er en spesialisering innen kunstig intelligens.
Maskinlæringsalgoritmer deles gjerne i tre kategorier:
- Veiledet læring, eller supervised learning, lar deg trene en algoritme basert på data hvor du kjenner sammenhengen mellom en tilstand og en konsekvens. Den trente algoritmen kan så hjelpe deg å forutse utfall når lignende tilstander oppstår på nytt. Dette kan for eksempel hjelpe deg til å kjenne igjen objekter i bilder.
- Ikke-veiledet læring, eller unsupervised learning, brukes for å gjenkjenne mønstre og forutse oppførsel uten å aktivt trene en algoritme med såkalt treningsdata. Dette brukes for å gruppere individer eller observasjoner, for deretter å kunne forutse oppførsel basert på gruppetilhørighet. Ikke-veiledet trening kan for eksempel brukes til å forutse kunders adferd.
- Forsterket læring, eller reinforcement learning, gir en algoritme mulighet til å komme med forskjellige forslag til løsninger, og så gradvis lære hvor godt den treffer på en eller annen målsetting. Dette er særlig nyttig i situasjoner som ligner på spill, med klare regler og mål. Til slutt hjelper optimering deg med å velge den beste løsningen på et problem blant et stort antall mulige løsninger. Her er ruteplanlegging og vedlikeholdsplanlegging gode eksempler.
Kunstig intelligens og etikk
Som samfunn er det viktig at vi engasjerer oss i etiske betraktninger rundt bruken av kunstig intelligens. Samtidig er AI en del av løsningen vi trenger for å bygge et mer bærekraftig samfunn. Vi må ikke forsinke utviklingen av løsninger som skaper verdi. Bruk av kunstig intelligens i helsesektoren kan for eksempel ha stor betydning for befolkningens helse. Og kunstig intelligens spiller en viktig rolle i kampen mot klimaendringene.
Vil du lære mer om kunstig intelligens? Ta dette gratis kurset, som vi har utviklet i samarbeid med Digital Norway.
