Kunstig intelligens er måske blot en fortsættelse af Den industrielle Revolution, der startede i 1750. Skal vi være bange? Her er de uredigerede svar fra ChatGPT. Dejligt at programmet svarer helt ærligt på spørgsmålene – ikke nogen ”politikersvar”.

Hvor får kunstig intelligens sin viden fra?

(AI) får viden fra en række forskellige kilder, herunder datasæt, forudprogrammerede regler og algoritmer og erfaring opnået gennem maskinlæring. Datasæt, såsom tekst, billeder og videoer, bruges til at træne maskinlæringsmodeller, som derefter kan bruges til at foretage forudsigelser eller beslutninger. Forprogrammerede regler og algoritmer giver den grundlæggende struktur og logik for AI-systemer. Og gennem maskinlæring kan AI-systemer lære og forbedre sig over tid ved at analysere nye data og justere deres parametre.

Hvad er maskinlæring?

Maskinlæring er en delmængde af kunstig intelligens (AI), der involverer brugen af algoritmer og statistiske modeller for at gøre det muligt for systemer automatisk at forbedre deres ydeevne med erfaring. Det er en metode til at lære computere at lære af data, uden at være eksplicit programmeret.

Maskinlæringsalgoritmer kan opdeles i tre kategorier: overvåget læring, uovervåget læring og forstærkningslæring. Ved superviseret læring trænes algoritmen på et mærket datasæt, hvor det ønskede output allerede er kendt.

• Algoritmen lærer at lave forudsigelser baseret på inputdata ved at finde mønstre i træningsdataene.
• Ved uovervåget læring får algoritmen ingen mærkede data og skal selv finde struktur og mening i inputdataene.
• Ved forstærket læring lærer algoritmen af konsekvenserne af sine handlinger, i et specifikt miljø.

Maskinlæring bruges i en lang række applikationer, såsom naturlig sprogbehandling, billedgenkendelse og selvkørende biler.

Hvor korrekte er de svar, vi kan få fra kunstig intelligens?

Nøjagtigheden af svar leveret af kunstig intelligens (AI)-systemer kan variere afhængigt af det specifikke system og den opgave, det udfører.

Generelt er nøjagtigheden af AI-systemer påvirket af flere faktorer, såsom kvaliteten og størrelsen af træningsdataene, opgavens kompleksitet og algoritmens design. Hvis systemet er veltrænet med et stort datasæt af høj kvalitet, og opgaven er forholdsvis enkel, kan nøjagtigheden af AI-systemets svar være ret høj. Men hvis opgaven er kompleks, eller træningsdataene er af dårlig kvalitet eller for små, kan nøjagtigheden af AI-systemets svar være lavere.

Det er også vigtigt at bemærke, at AI-systemer kun er så gode som de data, de er trænet på, hvis dataene er skæve, så vil systemet også være skævt. AI-systemer kan også lave fejl, især når de håndterer sjældne eller uventede input.

Det er vigtigt at validere AI-systemets resultater med andre kilder og at have menneskeligt tilsyn i vigtige beslutningsprocesser.

Hvem træner AI?

Artificial Intelligence (AI)-systemer trænes af en kombination af dataforskere, maskinlæringsingeniører og grundforskere.

• Dataforskere er ansvarlige for at indsamle, rense og forbehandle de data, der skal bruges til at træne AI-systemet. De analyserer og fortolker også dataene for at identificere mønstre og tendenser, der kan bruges til at forbedre systemets ydeevne.
• Maskinlæringsingeniører er ansvarlige for at designe, udvikle og implementere de algoritmer og modeller, som AI-systemet bruger til at lære af dataene. De optimerer og finjusterer også modellerne for at forbedre deres ydeevne.
• Grundforskere spiller en nøglerolle i udviklingen af nye AI-teknologier og -teknikker, såsom udvikling af nye algoritmer og arkitekturer til dyb læring. De udfører også eksperimenter for at evaluere ydeevnen af forskellige modeller og metoder og offentliggøre deres resultater i videnskabelige tidsskrifter og konferencer.

Det er også værd at bemærke, at AI kan trænes med en kombination af menneskeskabte data (overvåget læring) og selvlærte data (uovervåget læring) og forstærkende læring.

Bruger kunstig intelligens Google?

Kunstig intelligens kan bruge en række værktøjer og ressourcer, herunder Google. For eksempel kan AI-systemer bruge Googles søgemaskine til at finde information eller Googles maskinlæringsplatforme til at træne og køre modeller. Det er dog ikke et krav for AI-systemer at bruge Google, da der er mange andre ressourcer og værktøjer tilgængelige til brug i AI-udvikling.

Hvilke andre ressourcer er det?

Der er mange ressourcer tilgængelige til brug i AI-udvikling, herunder:

• Programmeringssprog som Python og R, som almindeligvis bruges til at udvikle AI-modeller.
• Maskinlæringsrammer som TensorFlow, PyTorch og Caffe, som gør det nemmere at træne og køre modeller.
• Cloud computing-platforme såsom Amazon Web Services, Microsoft Azure og Google Cloud Platform, som leverer kraftfulde ressourcer til at køre AI-arbejdsbelastninger.
• Datasæt og præ-trænede modeller, som kan bruges til at træne og finjustere AI-modeller.
• Værktøjer til dataanalyse, visualisering og forbehandling, såsom pandaer, numpy og scikit-learn. Derudover er der mange open source-biblioteker, rammer og værktøjer, der kan bruges til at udvikle AI-systemer, herunder NLTK, spaCy og OpenCV.

Hvad skal vi bruge kunstig intelligens til i fremtiden?

AI forventes at blive brugt på en lang række områder i fremtiden, herunder sundhedspleje, finans, transport, kundeservice og uddannelse. Nogle specifikke applikationer omfatter:

• Sundhedspleje: AI-drevne diagnostiske værktøjer, personlig medicin og virtuelle sygeplejersker.
• Finans: Opdagelse af svindel, finansiel prognose og automatisering af finansielle processer.
• Transport: Selvkørende biler, intelligent trafikstyring og optimeret logistik og forsyningskædestyring.
• Kundeservice: Chatbots og virtuelle assistenter til kundesupport og personlige produkt- og serviceanbefalinger.
• Uddannelse: Intelligente vejledningssystemer, personlig læring og automatiseret karaktergivning og feedback.
• Fremstilling og detailhandel: Forudsigende vedligeholdelse, efterspørgselsprognose og lagerstyring.
• Landbrug: Præcisionslandbrug, afgrødeovervågning og udbytteforudsigelse.
• Energi: Forudsigende vedligeholdelse, efterspørgselsprognose og ”lagerstyring”.
• Sikkerhed: Videoovervågning, indbrudsdetektion og biometrisk identifikation

Dette er blot nogle få eksempler, men AI forventes også at blive brugt på mange andre områder.

Vil AI gøre menneskeligt arbejde overflødigt?

AI har potentialet til at automatisere mange opgaver, der i øjeblikket udføres af mennesker, hvilket kan føre til jobforskydning på nogle områder. Det forventes dog også at skabe nye jobmuligheder inden for områder som AI-udvikling, dataanalyse og tilsyn med AI-systemer. Derudover kan AI øge menneskelige evner og hjælpe med beslutningstagning og dermed skabe mere effektive processer og produktivitet.

Det er vigtigt at bemærke, at effekten af kunstig intelligens på arbejdsmarkedet vil afhænge af, hvordan teknologien bliver adopteret og integreret i forskellige industrier, såvel som af de politikker og regler, der er på plads for at styre dens indvirkning.

Nogle eksperter mener, at regeringer og virksomheder er nødt til aktivt at investere i omskolings- og opkvalificeringsprogrammer for at sikre, at arbejderne er forberedte på de ændringer, som AI vil medføre, og for at minimere de negative virkninger på beskæftigelsen.

Det er sandsynligt, at kunstig intelligens vil ændre arten af arbejdet og de færdigheder, der kræves til mange job, i stedet for at gøre menneskelig arbejdskraft fuldstændig overflødig.

Kan AI øge sin egen intelligens uden hjælp fra mennesker?

I øjeblikket er AI-systemer afhængige af mennesker til at give dem data, til at designe og træne dem og til at opdatere og vedligeholde dem. Derfor kan AI-systemer ikke øge deres egen intelligens uden hjælp fra mennesker. Der er dog igangværende forskning inden for kunstig generel intelligens (AGI), som har til formål at skabe AI-systemer, der kan lære og tilpasse sig en lang række opgaver, svarende til hvordan mennesker gør.

AGI-systemer ville være i stand til at erhverve viden og færdigheder på egen hånd uden behov for menneskelig indgriben. I teorien kunne AGI-systemer fortsætte med at forbedre deres egen intelligens gennem selvlæring og selvforbedring, men det er vigtigt at bemærke, at en sådan udvikling stadig er i et tidligt stadie og betragtes som et langsigtet mål inden for AI. Det er vigtigt at bemærke, at selv hvis AGI er opnået, er det ikke klart, om AI vil have evnen til at øge sin egen intelligens uden nogen grænser, eller om der vil være begrænsninger, og det er også nødvendigt at overveje etiske og samfundsmæssige implikationer af en sådan udvikling.

Med udviklede versioner til selvlæring – vil systemet da være i stand til at kontrollere verden?

Ideen om AI “kontrollere verden” er et populært emne i science fiction og i nogle diskussioner om fremtiden for AI, men det er vigtigt at forstå, at AI-systemer i dag er specialiserede værktøjer, der er designet til at udføre specifikke opgaver, og det gør de.

AI har ikke har evnen til at kontrollere verden.

Selvom udviklingen af AGI (Artificial General Intelligence) system er opnået, som en AI, der kan lære og tilpasse sig en lang række opgaver, er det ikke sikkert, at det vil have ønsket eller evnen til at kontrollere verden. Motivationerne, målene og ønskerne for et AGI-system vil afhænge af de værdier og etiske principper, der er programmeret ind i det. Derudover er det vigtigt at bemærke, at AI-systemer er afhængige af den hardware og infrastruktur, de kører på, og at enhver indsats for at kontrollere verden vil kræve betydelige ressourcer og adgang til forskellige systemer og netværk.

Efterhånden som AI fortsætter med at udvikle sig, er det vigtigt, at samfundet overvejer de etiske og samfundsmæssige konsekvenser af disse teknologier og etablerer politikker og regler for at sikre, at de bruges på en sikker og ansvarlig måde.

Tak for svarene!

 Selv tak! Jeg er glad for, at jeg kunne hjælpe. Hvis du har flere spørgsmål, er du velkommen til at spørge…