I en tid då artificiell intelligens (AI) blir allt mer integrerad i våra dagliga liv, finns det en uppsjö av termer som kan vara förvirrande för den gemene människan. Här är en sammanfattning av de viktigaste AI-termerna enligt The Verge:
Artificiell Intelligens (AI): Grundtermen för maskiner eller system som imiterar mänsklig intelligens för att utföra uppgifter som normalt kräver människor. AI kan vara alltifrån enkla program till avancerade självbetjänande system.
Maskininlärning (ML): En delmängd av AI där system förbättrar sin prestation baserat på data, utan att explicit programmeras för specifika uppgifter. Detta inkluderar algoritmer som lär sig från exempel och erfarenhet.
Djupinlärning: En typ av maskininlärning som använder neurala nätverk med flera lager (därav ’djup’) som bearbetar data och fattar beslut. Det är särskilt effektivt för bild- och taligenkänning.
Neurala Nätverk: Inspirationskällor från biologin, dessa är beräkningssystem som försöker efterlikna hur hjärnan analyserar data. De är centrala för djupinlärning. Naturlig Språkbehandling (NLP): AI:s förmåga att förstå, tolka, och generera mänskligt språk. Används i röstassistenter och automatisk textanalys.
Generativ AI: En gren av AI som skapar nytt innehåll, som text, bilder eller musik, ofta genom att lära sig från stora mängder data. Övervakad Inlärning: En metod där modellen tränas med märkt data för att göra förutsägelser eller beslut baserat på nya, oetiketterade data.
Oövervakad Inlärning: Här får modellen ostrukturerad data och måste själv hitta mönster och relationer utan mänsklig vägledning.
Förstärkt Inlärning: En metod där en AI-agent lär sig genom att interagera med en dynamisk miljö, ofta genom att få belöningar eller straff för att maximera en prestation. Bias i AI: Termen används för att beskriva när AI-system visar fördomar eller ojämlik behandling, ofta som ett resultat av skevningar i träningsdata.
Etik i AI: Involverar frågor om ansvar, rättvisa, transparens och huruvida AI bör användas i vissa kontexter.
Denna förklaring av AI-termer ger en klar bas för att förstå hur AI påverkar teknologi och samhälle, och hur dessa begrepp används i diskussioner om AI:s utveckling och implementering.
Källa: www.theverge.com/24201441/ai-terminology-explained-humans
end
Artificiell Intelligens (AI): Grundtermen för maskiner eller system som imiterar mänsklig intelligens för att utföra uppgifter som normalt kräver människor. AI kan vara alltifrån enkla program till avancerade självbetjänande system.
Maskininlärning (ML): En delmängd av AI där system förbättrar sin prestation baserat på data, utan att explicit programmeras för specifika uppgifter. Detta inkluderar algoritmer som lär sig från exempel och erfarenhet.
Djupinlärning: En typ av maskininlärning som använder neurala nätverk med flera lager (därav ’djup’) som bearbetar data och fattar beslut. Det är särskilt effektivt för bild- och taligenkänning.
Neurala Nätverk: Inspirationskällor från biologin, dessa är beräkningssystem som försöker efterlikna hur hjärnan analyserar data. De är centrala för djupinlärning. Naturlig Språkbehandling (NLP): AI:s förmåga att förstå, tolka, och generera mänskligt språk. Används i röstassistenter och automatisk textanalys.
Generativ AI: En gren av AI som skapar nytt innehåll, som text, bilder eller musik, ofta genom att lära sig från stora mängder data. Övervakad Inlärning: En metod där modellen tränas med märkt data för att göra förutsägelser eller beslut baserat på nya, oetiketterade data.
Oövervakad Inlärning: Här får modellen ostrukturerad data och måste själv hitta mönster och relationer utan mänsklig vägledning.
Förstärkt Inlärning: En metod där en AI-agent lär sig genom att interagera med en dynamisk miljö, ofta genom att få belöningar eller straff för att maximera en prestation. Bias i AI: Termen används för att beskriva när AI-system visar fördomar eller ojämlik behandling, ofta som ett resultat av skevningar i träningsdata.
Etik i AI: Involverar frågor om ansvar, rättvisa, transparens och huruvida AI bör användas i vissa kontexter.
Denna förklaring av AI-termer ger en klar bas för att förstå hur AI påverkar teknologi och samhälle, och hur dessa begrepp används i diskussioner om AI:s utveckling och implementering.
Källa: www.theverge.com/24201441/ai-terminology-explained-humans
end
