Hopp til innholdet

Artificial Intelligence (AI)

Hva er Artificial Intelligence (AI)? 

Hva er egentlig kunstig intelligens? 

Kunstig intelligens er et samlebegrep for teknologier som gjør datasystemer “intelligente” i den forstand at de er i stand til å løse problemer og lære av egne erfaringer. I dag er Machine Learning (maskinlæring eller lærende programvare) blant det mest kjente og brukte av disse teknologiene. 

Forenklet handler det om å bruke matematikk, statistikk, regler, informatikk, nevrologi og lingvistikk til å samle inn, systematisere og gjenkjenne mønstre i store datamengder. Bruken av regler, algoritmer og mønstre blir mer effektiv og avansert for hver dag. 

Machine Learning (ML) – gjennomprøvd og verdifullt 

Machine Learning handler enkelt sagt om å gjenkjenne mønstre i store datamengder. Det kan for eksempel være språkgjenkjenning som vi finner det i ulike typer “chatbots” eller dialogroboter, som dukker opp på mange nettsider for tiden. Denne varianten av kunstig intelligens bygger på innsamling og systematisering av store mengder data ved hjelp av sannsynlighetsberegning og algoritmer. Bruken av regler, algoritmer og mønstre blir mer effektiv og avansert for hver dag. 

Machine Learning satte allerede i 1996 supercomputeren Deep Blue i stand til, gjennom grunnleggende mønstergjenkjenning, å vinne et parti sjakk over sjakkgeniet Garri Kasparov. 

Den gang var seieren en verdenssensasjon. I dag møter vi hver eneste dag Machine Learning-løsninger basert på mønstergjenkjenning. For eksempel når musikktjenesten Spotify anbefaler oss nye spillelister basert på vårt lyttemønster, eller når Amazon gir oss målrettede tilbud basert på tidligere kjøp. 

Deep Learning – avansert, men relativ umoden teknologi 

En annen teknologi er Deep Learning som dreier seg om utveksling av data i såkalte nevrale nettverk, nettverk som minner om menneskehjernen, og som brukes til å trekke erfaringer ut av historiske databaser. 

Med Deep Learning forsøker man å etterligne den menneskehjernens nevrale oppbygning, slik at datamaskinen blir i stand til å ta selvstendige beslutninger med utgangspunkt i scenarier og situasjoner som datamaskinen ikke har opplevd. 

Selvkjørende biler er i dag det beste eksempelet på praktisk bruk av Deep Learning. Man kan også tenke seg utviklingen av roboter som er i stand til å utføre kompleks kirurgi uten å miste konsentrasjonen eller skjelve på hendene. Og litt lengre inn i fremtiden venter kanskje husholdningsroboter som selv finner ut av hvordan den skal rydde vekk mors datamaskin og lillebrors leker. 

SYSCO og AI: 

I SYSCO har vi en rekke konsulenter med erfaring fra ulike ML og AI løsninger.  

Eksempel på oppdrag vi har utført for våre kunder: 

  • Løsninger knyttet til kartdata der de analyserer hvilken effekt miljøforandringer har på utvikling av flora og f.eks. tregrensen.  
  • Utvikling av løsninger for tilstandsanalyser på sjø og jordbaler i kraftnettet, slik at det er lettere å vite hvilke kabler som skal skiftes ut først.  
  • Løsning for kraftprodusent der vær og turbindata er tilrettelagt for å kunne gjøre preventivt vedlikehold i tillegg til at dataene danner grunnlag for optimalisering av kraftproduksjon. 

Les mer om SYSCO sine tjenester innenfor Data og Analytics > 

Relaterte ord:

EliviaAzureChatbot, Oracle, Microsoft, RPARobotisering, Data Scientist, Human Algorithms

Tilbake til toppen