Afmystificering af AI: Maskinlæring, neurale netværk og black box problemet

I gamle dage var AI begrænset til skakcomputere. I dag er AI en integreret del af vores daglige liv, fra personlige assistenter til daglige arbejdsredskaber og hjælpesystemer, når vi onlineshopper. Men hvad er AI egentlig? Hvad er maskinlæring (det meste), hvad er neurale netværk (fremtiden), og hvad gør vi med Black Box problemet?

AI bliver klogere med alderen

AI kan bedst forstås som teknologi, der giver maskiner mulighed for at udføre opgaver, som tidligere blev anset for at være forbeholdt mennesker. Det er en dynamisk og levende disciplin, der tilpasser sig i takt med teknologiske fremskridt.

Et par eksempler: Tidligere blev skakcomputere betragtet som højdepunktet af AI, men i dag er det blot en almindelig app.

For kun et år siden var ChatGPT 3.0 og 3.5 kæmpe fremskridt for AI. Men prøver man ChatGPT 4.0 føles det som at gå fra at køre veteranbil til at sætte sig ind i en selvkørende elbil.

Hvad er AI?

Som begreb omfatter AI en bred vifte af teknologier og metoder, der kan udføre opgaver, der normalt kræver menneskelig intelligens.

På det overordnede niveau kan AI betragtes som et forskningsfelt, der undersøger, hvordan maskiner kan tænke, lære og handle på måder, der ligner eller overstiger menneskelig intelligens.

På det konkrete niveau er AI systemer, der kan opfatte deres miljø, træffe beslutninger baseret på indsamlede data og handle for at opfylde bestemte mål. Dette kan omfatte alt fra simple opgaver som regning eller klassifikation af data til mere komplekse opgaver som at diagnosticere sygdomme eller køre vores biler for os. Eller til at hjælpe med at beskytte virksomheder mod IT-kriminalitet.

AI er ikke begrænset til en enkelt teknologi eller tilgang, men snarere er det et tværfagligt felt, der trækker på viden inden for datalogi, matematik, neurovidenskab, psykologi og mange andre discipliner. Det omfatter en bred vifte af metoder og teknikker, herunder maskinlæring, neurale netværk, natursprogsforståelse, computer vision og meget mere.

Rygraden i AI er maskinlæring og neurale netværk

Maskinlæring er essensen af, hvordan AI-systemer kan lære fra data og tilpasse sig, mens neurale netværk udgør den mest avancerede form for maskinlæring, der efterligner hjernens neurale strukturer.

De AI løsninger vi ser i dag, bygger alle på en tæt symbiose mellem maskinlæring og neurale netværk.

Maskinlæring: Læring fra data

I modsætning til traditionelle programmer hvor regler og instruktioner defineres manuelt af udviklere, tillader maskinlæring systemer at lære og forbedre sig selv gennem erfaring.

Dette sker ved at analysere og trække mønstre ud af store mængder data, hvilket gør det muligt for systemerne at generalisere og træffe beslutninger på egen hånd.

Essensen af maskinlæring ligger i evnen til at forudsige, klassificere og handle ud fra data uden at være eksplicit programmeret til hver enkelt handling. Derved kan maskinlæringsteknikker tilpasse sig nye data og situationer, hvilket giver en imponerende fleksibilitet og anvendelighed for alt fra billedgenkendelse og talegenkendelse til finansiel prognose, medicinske prognoser og beskyttelse af virksomheder mod IT-kriminialitet.

Neurale netværk: Inspireret af den menneskelige hjerne

Neurale netværk er nok den mest avancerede og fascinerende gren inden for maskinlæring. Ligesom menneskets hjerne består neurale netværk af et stort antal kunstige neuroner forbundet i lag.

Disse neuroner modtager og behandler input og sender output til næste lag af neuroner, hvilket skaber en kompleks netværksdynamik. Via træning justerer neurale netværk automatisk vægtene mellem neuronerne baseret på den indgående data, hvilket gør dem i stand til at genkende mønstre, generalisere fra tidligere erfaringer og udføre komplekse opgaver som klassifikation, genkendelse og forudsigelse.

En af de mest bemærkelsesværdige egenskaber ved neurale netværk er deres evne til at sortere og gruppere data hierarkisk. Denne evne sætter neurale netværk i stand til at opdage og udtrække abstrakte træk og mønstre fra rå inputdata. Det gør neurale netværk ekstremt kraftfulde til fx billedgenkendelse, natursprogsforståelse og spilstrategi, hvor den menneskelige ydeevne blev overgået for længe siden.

Udover at være et værktøj til at udførelse af specifikke opgaver er neurale netværk også et begreb til at forstå, hvad intelligens er, og hvordan intelligens kan opstå fra enkle regler og strukturer.

Black box problemet

En af de mest presserende udfordringer inden for AI er "black box" -problemet. Dette henviser til den udfordring, det kan udgøre at forstå, hvordan AI-systemer træffer beslutninger. Mens traditionelle algoritmer kan spores tilbage til klart definerede regler eller logikker, bygger AI-systemer på distribuerede netværk af neuroner eller algoritmer, der kan være vanskelige at dechifrere.

Denne manglende gennemsigtighed kan have betydelige konsekvenser, især når det kommer til beslutninger, der påvirker mennesker. For eksempel kan det være vanskeligt at forstå, hvorfor et AI-system har afvist en låneansøgning, valgt en bestemt medicinsk diagnose eller giver ét svar på et spørgsmål i stedet for et lige så korrekt andet svar.

Denne manglende gennemsigtighed kan give anledning til bekymringer om retfærdighed, ansvarlighed og diskrimination, især når beslutningerne har indflydelse på individuelle rettigheder, sikkerhed og beslutninger.

Denne udfordring er ikke kun et teknisk spørgsmål; det er også et spørgsmål om offentlig tillid og accept af AI-teknologier. Hvis mennesker ikke har tillid til, at de kan forstå og kontrollere AI-systemers beslutninger, begrænses accepten og brugen af AI.

For at tackle black box-udfordringen er der behov for mere forskning og udvikling inden for områder som interpretability og explainability, der sigter mod at gøre AI-systemers beslutningsproces mere gennemsigtig og forståelig for mennesker.

Dette omfatter bl.a. udvikling af teknikker til at visualisere og forklare AI-modellers beslutningsgrundlag samt indførelse af lovgivningsmæssige og etiske retningslinjer, der kræver, at handlinger foretaget eller bestemt af AI-systemer kan forklares på meningsfuld vis.

Ansvarlig AI kræver forståelse

Fra sundhedspleje til transport har AI allerede revolutioneret mange industrier. Men samtidig kræver det også en grundig forståelse og omhyggelig håndtering af de udfordringer, AI medfører.

Ved at forstå hvad AI er, og hvad maskinlæring, neurale netværk og black box problemet er, får vi et langt bedre udgangspunkt for at navigere i både de tekniske og etiske aspekter af AI.

Du er altid velkommen til at kontakte os

Vil du vide mere om de tekniske og aspekter og forretningsmæssige muligheder med AI, er du altid velkommen til at kontakte Codeex på 7671 0000. Så sætter vi dig i forbindelse med den helt rigtige ekspert.