Den beste bruken av KI: Hvor hjelper kunstig intelligens mest?

Kunstig intelligens utvikler seg dag for dag og åpner for mange muligheter på ulike felt. Det dukker opp mange kunstig intelligens-prosjekter som representerer interessante forskningsområder. Listen over temaer som naturlig språkbehandling, datasyn, helse, robotikk og medisin er selvsagt svært lang. Enten du er en erfaren utvikler av kunstig intelligens eller bare en nysgjerrig nybegynner, kan du med disse toppbruksområdene for kunstig intelligens få et innblikk i hvordan teknologien kommer til å ta form i nær fremtid.

Den beste bruken av KI

Detektor for søppelpost

Spam-e-postdetektoren er svært praktisk bruk av kunstig intelligens. Det hjelper med å oppdage forskjellen mellom spam og ekte e-post. Maskinlæringsalgoritmer som Naive Bayes eller Support Vector Machines (SVM) kommer inn i bildet når man bygger modellen og trener datasettet med e-poster merket som spam eller umerket som spam. Dette innebærer at man trekker ut kjennetegn fra e-poster, blant annet bestemte nøkkelord, ordfrekvenser og til og med e-postformatering, og deretter trener opp en modell som knytter disse kjennetegnene til ondsinnet innhold.

Sentimentanalyse for produktanmeldelser

Sentimentanalyse av produktanmeldelser innebærer å gjennomgå kommentarer som kunder kommer med om produkter, og rangere dem som enten positive, negative eller nøytrale. I dette kurset lærer man om tekstdatabehandling og tolkningen av den. Du vil også få innsikt i forbrukeratferd og forstå hvordan kunstig intelligens fungerer i den virkelige verden ved hjelp av naturlig språkbehandling med maskinlæringsalgoritmer.

Gjenkjenning av håndskrevne tall

En av de viktigste anvendelsene av datasyn er prosjektet for gjenkjenning av håndskrevne sifre, en setting der en maskinlæringsmodell skal trenes opp med det formål å gjenkjenne og klassifisere håndskrevne sifre på bilder. Normalt ville man tolke visuelle data ved hjelp av nevrale nettverk, spesielt konvolusjonelle nevrale nettverk, med MNIST-datasettet (Modified National Institute of Standards and Technology database), en stor samling av annoterte håndlagde digitale bilder, som støtte for dette oppdraget.

Dette er imidlertid fortsatt et innledende arbeid innen bildebehandling og klassifisering. Potensialet for kunstig intelligens med hensyn til digitalisering og automatisering av dataregistrering kan være gigantisk, spesielt på områder der behovet for digitalisering av håndskrevne skjemaer og sjekker er akutt.

Forutsigelse av aksjekurser

Aksjekursforutsigelsesprosjekter bruker maskinlæringsalgoritmer til å forutsi aksjeverdier med hensyn til tidligere resultater. Det kan starte med en lineær regresjonsmodell, som bidrar til å forstå forholdet mellom mange faktorer og aksjekurser, noe som gjør det lettere å håndtere mer komplekse modeller som LSTM (Long Short-Term Memory), for bedre nøyaktighet.

Det handler om ulike måter kunstig intelligens brukes på i finansmarkedene, med fokus på forbehandling av data, feature selection og tidsserieanalyse – viktige skritt mot prediksjon av økonomiske indikatorer og velbegrunnede investeringer.

Modell for språkoversettelse

Målet er å utvikle et kunstig intelligenssystem som kan hjelpe til med å oversette tekst skrevet på ett språk til et annet. Prosessen involverer sekvens-til-sekvens-modeller, oppmerksomhetsmekanismer og naturlig språkbehandling via maskinoversettelse.

Sannheten i dette arbeidet er med andre ord at kunstig intelligens har en svært sentral plass når det gjelder å bryte språkbarrieren, slik at kommunikasjon og innhold flyter tydelig fra det ene språket til det andre. Det blir nødvendig når man ser frem til informasjonsflyt på tvers av landegrenser og for internasjonalt samarbeid.

System for filmanbefaling

Når det gjelder filmanbefalinger, kan kunstig intelligens anbefale filmer basert på hva man liker og seerhistorikk. For eksempel kan man dra nytte av en metode for kollaborativ filtrering som kan forutsi potensielle brukerinteresser basert på interaksjonsdata mellom brukere og elementer. Dette er en stor læringsmulighet i anbefalingssystemer, som er en viktig faktor i de fleste av dagens nettbaserte applikasjoner for å øke brukerengasjementet med svært virkningsfulle forslag.

Gjenkjenning av trafikkskilt

Trafikkskiltgjenkjenning innebærer bokstavelig talt innføring av initiativer med kunstig intelligensmodeller for å oppdage og klassifisere trafikkskilt effektivt på reelle opptak. Dette er en av de mest anvendte metodene for å håndtere uforutsigbarhet i data fra den virkelige verden, og innebærer sofistikerte metoder for datasyn og maskinlæring. Gjenkjenning av trafikkskilt er dermed en av de viktigste modulene i førerløse og avanserte førerassistansesystemer (ADAS – Advanced Driver Assistance System), som driver en rekke funksjoner innen AI mot trafikksikkerhet og navigasjon.

Automatisk oppsummering av tekst

Automatisk tekstsammendrag ved hjelp av naturlig språkbehandling genererer et kort sammendrag fra lange tekster, samtidig som den viktigste informasjonen og betydningen beholdes. Potensialet i dette prosjektet ligger i å gå raskt gjennom store mengder informasjon, for eksempel nyhetsartikler, forskningsartikler og rapporter, ved hjelp av oppsummering. Systemet presenterer sammenhengende, informative sammendrag, noe som betyr at det bruker algoritmer som identifiserer den viktigste informasjonen i teksten, og dermed sparer tid og krefter for brukeren.

System for helseovervåking

Systemer for helseovervåking basert på kunstig intelligens samler inn data enten fra wearables eller mobilapplikasjoner, sporer informasjonen, analyserer den og gir informativ innsikt i helsen, eventuelt varsler om helserisiko. Ved hjelp av maskinlæring kan systemet spore pasientens vitale tegn, fysiske aktiviteter og andre helseparametere for å finne mønstre og avvik som kan peke mot helserisiko. Et slikt system vil gjøre det mulig for folk å overvåke helsen sin og gi svært verdifulle data til helsepersonell, slik at de kan gi pasientene riktig behandling.

System for autonom kjøring

Det autonome kjøresystemet er et kunstig intelligens-konsept som gjør det mulig for biler å kjøre selv og bevege seg uten menneskelig innblanding. Systemene er i stand til å vurdere sensoriske data for å kombinere sensorer, kameraer og avanserte kunstig intelligens-algoritmer for å finne optimale navigasjonsruter, barrierer og skilting. Det mellomliggende problemet ligger i å integrere maskinlæringsmodeller med databehandling og beslutningstaking i sanntid, samtidig som man tar størst mulig hensyn til sikkerhet og overholdelse av trafikklovgivningen. Det åpner for muligheten til å fjerne menneskelige feil fra veitrafikken, og utfordrer på et grunnleggende nivå hvordan vi tenker om transport og mobilitet.

Konklusjon

I horisonten ligger det en rekke forfriskende og innflytelsesrike bruksområder som dekker et enormt spekter av felt – deteksjon av spam, sentimentanalyse, autonom kjøring og helseovervåkningssystemer. Disse bruksområdene kan ikke bare vise frem allsidigheten og kraften i kunstig intelligens, men også bli begynnelsen på en reise mot læring. Fra å forbedre brukeropplevelsen med anbefalingssystemer til å bryte språkbarrierer med oversettelsesmodeller – kunstig intelligens er oppfinnsomhet i arbeid.

Ved å gå gjennom denne bruken vil du få en bedre forståelse av kunstig intelligens, og du vil i realiteten være helt i forkant av den teknologiske utviklingen – teknologier som kommer til å redesigne bransjer og forbedre liv. Potensialet for kunstig intelligens er så stort, og bruken av kunstig intelligens gir bare et hint om hva som venter oss de neste årene.