Skillnaden på AI, maskininlärning och deep Learning

Det snackas en hel del om AI nuförtiden. Har du också blivit förvirrad av alla coola buzzwords som slängs runt på LinkedIn och techsajter? AI, maskininlärning, djupinlärning, neurala nätverk… Det är lätt att bli snurrig i huvudet av alla begrepp. Men lugn, vi ska räta ut frågetecknen tillsammans.

Vad är egentligen AI?

AI, eller Artificiell Intelligens, är det övergripande paraplybegreppet som omfattar alla försök att få datorer att tänka och lösa problem på liknande sätt som människor. Det handlar om att skapa system som kan hantera komplexa uppgifter som vanligtvis skulle kräva mänsklig intelligens.

För att göra det superenkelt: AI är idén om smarta maskiner. Punkt. Det kan innefatta allt från schackdatorer och Siri till självkörande bilar.

Många tror att AI är något nytt och häftigt, men sanningen är att forskare har jobbat med AI-koncept sedan 50-talet. Från början var det mest teoretiskt och handlade om att lösa specifika problem genom logiska regler. Tänk typ “om detta, gör så” - enkla kommandoregler.

Ett klassiskt exempel på tidig AI är expert-system. Dessa system fungerade genom en massa “om-då”-regler som kodades manuellt. Till exempel: “Om patienten har feber OCH halsont OCH hosta, DÅ kan det vara influensa.” Sådana system användes i medicinska diagnoser redan på 70- och 80-talet.

Men den stora grejen med moderna AI-system är att de inte behöver programmeras explicit för varje möjlig situation. Istället kan de lära sig av data. Och det är här maskininlärning kommer in i bilden.

Maskininlärning - när datorn lär sig själv

Maskininlärning (Machine Learning eller ML på svengelska) är en delmängd av AI. Det är en specifik metod där vi inte behöver säga exakt till datorn hur den ska lösa ett problem. Istället ger vi den en massa exempel och låter den själv lista ut mönstren.

Tänk så här: om AI är konceptet “smarta maskiner”, så är maskininlärning ETT SÄTT att göra maskiner smarta - genom att låta dem lära sig av data.

När min morsa skulle förklara för mig hur jag skulle lära mig cykla sa hon inte “placera din vänstra fot på pedalen med en vinkel på 45 grader, applicera tryck nedåt med en kraft på 10 newton, och rotera samtidigt styret 3 grader åt höger för att balansera”. Nope, hon lät mig pröva, ramla, och lära mig genom erfarenhet. Det är exakt så maskininlärning funkar.

Vardagsexempel på maskininlärning

Här är några exempel på maskininlärning som du stöter på i din vardag utan att ens tänka på det:

1. Spamfilter i din e-post: Din e-postklient lär sig identifiera spam baserat på tidigare meddelanden du har markerat som spam.

2. Netflix rekommendationer: “För att du gillade ‘Stranger Things’, kanske du också gillar…”. Algoritmen lär sig från vad du och andra användare med liknande smak har kollat på.

3. Bankers bedömning av kreditvärdighet: Banker använder ML för att bedöma om du borde få lån baserat på data från tusentals tidigare låntagare.

4. Prediktion av huspriser: Mäklarsajter kan förutsäga vad din bostad är värd baserat på historsika försäljningar av liknande bostäder.

ML-algoritmer kan delas in i några huvudsakliga kategorier:

• Övervakad inlärning: Algoritmen tränas på märkt data (data där vi redan vet “rätt svar”). Till exempel: “Här är bilder av hundar och katter, och här är etiketten för varje bild. Lär dig skillnaden!”

• Oövervakad inlärning: Algoritmen letar själv efter mönster i omärkt data. Till exempel: “Här är en massa kunddata, hitta olika kundgrupper baserat på deras köpbeteende.”

• Förstärkningsinlärning: Algoritmen lär sig genom trial and error och får belöning när den gör rätt. Det här är hur AlphaGo lärde sig spela Go bättre än någon människa.

En sak som är viktig att komma ihåg: traditionell maskininlärning kräver fortfarande att människor bestämmer vilka “features” (egenskaper) som är viktiga. Om du vill bygga en modell som kan skilja på hundar och katter, måste du bestämma vilka aspekter av bilderna som är viktiga - kanske öronens form, noslängd, etc. Detta kallas “feature engineering” och kräver expertkunskap.

Men vad händer om vi låter datorn bestämma vilka features som är viktiga? Då närmar vi oss deep learning.

Deep Learning - när maskininlärning går på steroider

Deep learning (eller djupinlärning på svenska) är en subset av maskininlärning, som i sin tur är en subset av AI. Tänk på det som en rysk docka där deep learning är den innersta dockan.

Det som gör deep learning speciellt är att den använder neurala nätverk med många lager (därav “djup”). Dessa nätverk efterliknar strukturen i den mänskliga hjärnan, med sammankopplade “neuroner” som bearbetar och skickar vidare information.

Grejen med deep learning är att den kan lära sig features automatiskt från rådata. Du behöver inte tala om för den vad som skiljer en hund från en katt - den kan lista ut det själv genom att analysera tusentals bilder.

Det fantastiska med deep learning är att den blir bättre ju mer data du matar in. Om traditionell maskininlärning når en platå i förbättring efter en viss datamängd, fortsätter deep learning-modeller ofta att förbättras med mer data.

Vardagsexempel på deep learning

1. Ansiktsigenkänning i din telefon: När din iPhone låser upp genom att känna igen ditt ansikte, är det tack vare deep learning.

2. Röstassistenter som Siri och Alexa: De använder deep learning för att förstå naturligt språk och konvertera tal till text.

3. Översättningstjänster som Google Translate: Modern översättning använder avancerade neurala nätverk för att förstå kontext och nyanser i språk.

4. Automatiska bildtexter på sociala medier: “Det här ser ut som en bild på en strand vid solnedgången” - den beskrivningen genereras av deep learning-modeller.

5. Självkörande bilar: För att identifiera fotgängare, vägskyltar och andra fordon använder dessa bilar deep learning.

Men hur skiljer sig AI, ML och DL i praktiken?

För att göra det ännu tydligare, låt oss ta ett konkret exempel: att identifiera katter i bilder.

AI-approach (regelbaserad): En programmerare skulle skriva explicita regler som “om bilden innehåller spetsiga öron, morrhår, en svans, och en viss kroppsform, klassificera den som en katt.” Detta kräver att människor specificerar exakt vad som gör en katt till en katt.

ML-approach: Visa algoritmen tusentals bilder av katter och icke-katter, där varje bild är märkt. Programmeraren skulle behöva bestämma vilka egenskaper att extrahera från bilderna (t.ex. färgmönster, kant-detektioner, form-analys) och sedan träna en modell för att identifiera katter baserat på dessa egenskaper.

DL-approach: Mata in tusentals märkta bilder av katter och icke-katter i ett neuralt nätverk med många lager. Nätverket lär sig automatiskt vilka egenskaper som är viktiga för att identifiera katter. De första lagren kanske lär sig identifiera enkla kanter och former, medan djupare lager kan identifiera mer komplexa mönster som “kattsögon” eller “kattsöron”.

Tekniska skillnader och hur de fungerar

AI och dess olika typer

AI kan vara antingen “svag” (fokuserad på en specifik uppgift, som att spela schack) eller “stark” (teoretiskt kapabel att utföra alla intellektuella uppgifter som en människa kan). All AI vi har idag är svag AI, trots imponerande framsteg.

Det finns också skillnader i hur AI-system “tänker”:

1. Symbolisk AI: Baserad på logik och regler. Exempel: Expert-system som diagnostiserar sjukdomar baserat på symptom.

2. Subsymbolisk AI: Lär sig genom data utan explicit representation av kunskap. Exempel: Neurala nätverk och deep learning.

3. Hybrid AI: Kombinerar båda metoderna för att dra nytta av fördelarna med båda.

Maskininlärning och dess algoritmer

ML använder flera typer av algoritmer för att lära sig från data:

1. Beslutsträd: Tänk en serie av ja/nej-frågor. “Är inkomsten över 500 000 kr? Om ja, godkänn lånet. Om nej, är kreditpoängen över 700? etc.”

2. Logistisk regression: Används för klassificeringsuppgifter, som att förutsäga om en e-post är spam eller inte.

3. Support Vector Machines: Försöker hitta den bästa linjen (eller planet i högre dimensioner) som separerar olika kategorier av data.

4. K-means clustering: Grupperar liknande datapunkter tillsammans, användbart för kundsegmentering.

5. Random Forest: Kombinerar många beslutsträd för att göra mer robusta förutsägelser.

Deep Learning och neurala nätverk

Neurala nätverk består av lager av “neuroner” där varje neuron tar input, bearbetar det, och skickar output till nästa lager.

Den stora grejen med deep learning är dess förmåga att lära sig hierarkiska representationer av data. I en bildklassificeringsuppgift kan:

• Första lagret lära sig att detektera kanter
• Andra lagret lära sig att kombinera kanter till enkla former
• Tredje lagret lära sig att kombinera former till objekt
• Fjärde lagret lära sig att identifiera hela scener

Några vanliga typer av neurala nätverk inom deep learning:

1. Convolutional Neural Networks (CNN): Specialiserade på bildbehandling. De använder “convolutions” (filter som glider över bilden) för att hitta viktiga visuella mönster.

2. Recurrent Neural Networks (RNN): Bra på sekventiell data som text eller tidserier. De har en slags “minne” av tidigare input.

3. Long Short-Term Memory Networks (LSTM): En förbättrad version av RNN som är bättre på att komma ihåg information över längre perioder.

4. Transformer-modeller: Revolutionerade NLP och ligger bakom modeller som GPT och BERT. De använder en mekanism kallad “attention” för att fokusera på relevanta delar av input-data.

5. Generative Adversarial Networks (GAN): Består av två nätverk som “tävlar” mot varandra - ett genererar fake bilder, ett annat försöker avgöra om bilderna är fake eller äkta.

Resan från data till prediktioner

För att verkligen förstå skillnaderna, låt oss se hur de olika metoderna skulle hantera en uppgift från start till mål. Vi tar exemplet att bygga en app som kan känna igen vad som finns på en bild.

AI-approach (utan ML)

1. Programmerare definierar regler för att identifiera objekt
2. Implementerar bildbehandlingsalgoritmer för att detektera kanter, former, etc.
3. Skapar en databas med karakteristika för olika objekt
4. Skriver kod som jämför bildens egenskaper med databasen
5. Visar resultat baserat på bästa matchning

Detta skulle fungera okej för enkla objekt under kontrollerade förhållanden, men bryter ihop snabbt i verkliga situationer med varierande belysning, vinklar, etc.

ML-approach

1. Samlar in ett dataset med märkta bilder
2. Manuellt extraherar features från bilderna (färghistogram, texturanalys, etc.)
3. Väljer en lämplig ML-algoritm (t.ex. Random Forest eller Support Vector Machine)
4. Tränar modellen på featuredata
5. Utvärderar modellen på ny data och förfinar den
6. Implementerar modellen i appen

Detta skulle fungera bättre än den rena AI-approachen, men kräver fortfarande expertis för att välja rätt features.

Deep Learning-approach

1. Samlar in ett stort dataset med märkta bilder
2. Designar en CNN-arkitektur eller använder en förtränad modell som ResNet eller EfficientNet
3. Matar in råbilderna direkt i nätverket (ingen manuell feature extraction)
4. Tränar nätverket på hela datasetet, vilket kan ta timmar eller dagar på specialiserad hårdvara (GPU)
5. Förfinar modellen genom “fine-tuning”
6. Implementerar den tränade modellen i appen

Med denna approach behöver ingen berätta för modellen att “katter har viskrar och spetsiga öron” - den lär sig det helt själv från datat.

Vanliga missuppfattningar

Det finns en hel del missuppfattningar om AI, maskininlärning och deep learning som är värda att reda ut:

Missuppfattning 1: “AI kommer snart bli medveten och ta över världen”

Sanningen: All AI vi har idag är “svag AI” som är extremt specialiserad. En AI som kan spela schack kan inte köra en bil. En AI som kan generera text kan inte själv bestämma sig för att ta över världen. Dessutom har ingen AI medvetande eller egen vilja.

Missuppfattning 2: “AI och ML är samma sak”

Sanningen: AI är ett bredare koncept som inkluderar all teknik som försöker efterlikna mänsklig intelligens. ML är bara en metod för att uppnå AI genom att lära från data. Det finns många AI-system som inte använder ML.

Missuppfattning 3: “Deep learning kan lösa alla problem”

Sanningen: Deep learning är fantastiskt för vissa typer av problem, särskilt när det finns mycket data och tydliga mönster. Men det är inte alltid bästa valet. För enkla problem med begränsad data kan traditionella ML-metoder vara mer effektiva. Dessutom kräver deep learning ofta enorma mängder data och beräkningskraft.

Missuppfattning 4: “AI tar snart alla våra jobb”

Sanningen: AI kommer att förändra arbetsmarknaden, men historien visar att ny teknik oftast transformerar jobb snarare än eliminerar dem helt. Vissa arbetsuppgifter kommer att automatiseras, men nya jobb kommer också att skapas. De jobb som kräver kreativitet, empati och kritiskt tänkande är svårare att automatisera.

Praktiska tillämpningar idag

Efter all denna teori, låt oss kolla på några riktigt coola sätt som dessa tekniker används idag:

AI i vården

AI-system används för att analysera medicinska bilder och upptäcka sjukdomar i tidiga stadier. På Region Skåne arbetar man med AI-projekt för att effektivisera vården och förbättra patientutfall, vilket är ett exempel på hur svensk sjukvård anammar tekniken ai.se.

Med deep learning kan AI identifiera mönster i röntgenbilder som kan vara svåra för mänskliga ögon att upptäcka. Ett system som analyserande bröstcancer-screening kunde upptäcka cancer med högre precision än mänskliga radiologer i vissa studier.

AI i skolan

AI kan redan idag fungera som mentorer och tutorer i klassrummet, skapa en strukturerad och stödjande lärandemiljö för elever. Enligt forskning bygger barn bättre och mer robust kunskap när de får lära sig i en sådan miljö aithor.com.

Ett konkret exempel är adaptiva inlärningsplattformar som anpassar svårighetsnivån baserat på elevens prestationer. Om en elev kämpar med multiplikation, kan systemet ge fler övningar på just det området innan det går vidare.

AI i finans

Banker använder ML för att upptäcka bedrägliga transaktioner i realtid. Genom att analysera dina transaktionshistorik kan AI-system flagga ovanliga köp som kan vara tecken på att ditt kort blivit stulet.

Robovisors använder algoritmer för att hantera investeringsportföljer med minimal mänsklig inblandning, ofta till lägre avgifter än traditionella finansiella rådgivare.

AI i medier och underhållning

Strömningsplattformar som Netflix och Spotify använder avancerade AI-algoritmer för att rekommendera innehåll.

Deep learning används för att skapa verklighetstrogna specialeffekter i filmer, samt “de-aging”-teknik som gör att skådespelare kan se yngre ut på skärmen.

AI i vardagslivet

• Smart hem: Din Google Home eller Amazon Alexa använder NLP (Natural Language Processing) för att förstå dina kommandon och ML för att lära sig dina preferenser över tid.

• Bilnavigering: GPS-appar som Google Maps använder ML för att förutsäga trafik och hitta snabbaste rutten.

• Social media: Facebook använder deep learning för att automatiskt tagga dina vänner i foton och för att bestämma vilka inlägg som ska visas i ditt flöde.

• Shopping: E-handelsplattformar som Amazon använder ML för att rekommendera produkter baserat på ditt beteende och köphistorik.

Framtiden för AI, ML och Deep Learning

EU har nyligen antagit den första omfattande regleringen för AI i världen, kallad AI-akten, vilket kommer sätta standarden för transparens, säkerhet och ansvarsskyldighet i AI-system thinkai.ai. Detta visar på den ökade betydelsen av AI i vårt samhälle.

Några spännande trender att hålla utkik efter:

Multimodala AI-modeller

Framtidens AI-system kommer inte bara att kunna hantera text eller bilder separat, utan förstå sambanden mellan olika typer av data. Tänk system som kan se en bild, förstå vad den föreställer, och skapa en berättelse om den - allt i en och samma modell.

Federated Learning

En teknik som låter AI-modeller tränas över många enheter utan att dela den faktiska datan. Detta löser integritetsproblem eftersom din data aldrig lämnar din telefon, men AI:n kan ändå lära sig från den.

Neuromorphic Computing

Ny hårdvara som efterliknar strukturen i mänskliga hjärnor, vilket kan göra AI-system mycket mer energieffektiva. Dagens deep learning-modeller kräver enorma mängder energi, men detta kan förändras med neuromorphic chips.

Quantum Machine Learning

Kvantdatorer har potentialen att lösa vissa typer av problem exponentiellt snabbare än klassiska datorer. När kvantdatorer blir mer praktiska, kan de revolutionera hur vi tränar och kör ML-modeller.

Explainable AI (XAI)

Eftersom AI-system blir alltmer komplexa, ökar behovet av att förstå hur de fattar beslut. XAI fokuserar på att göra deep learning-modeller mer transparenta och förklarbara.

Så, vilken teknik ska man välja?

Om du funderar på att implementera AI i ditt företag eller projekt, här är några tumregler:

• Regelbaserad AI: Bäst för väldefinierade problem med tydliga regler och begränsad komplexitet. Exempel: ett automatiserat faktureringssystem.

• Traditional ML: Idealisk när du har måttligt med data och problemen är väldefinierade, men har för många variabler för manuella regler. Bra för prediktioner baserade på strukturerad data. Exempel: prediktivt underhåll av maskiner.

• Deep Learning: Överlägsen för komplexa mönsterigenkänningsproblem med stora mängder data, särskilt för ostrukturerad data som bilder, ljud och text. Exempel: bildklassificering, språköversättning, eller generering av innehåll.

Det behöver inte vara antingen-eller. Många framgångsrika AI-system kombinerar olika tekniker för att utnyttja styrkorna hos var och en.

Kom igång med AI själv

Tror du att AI, ML eller deep learning skulle kunna hjälpa dig eller ditt företag? Här är några bra sätt att komma igång:

Experimentera med färdiga tjänster

Många molnleverantörer erbjuder AI-tjänster som du kan använda utan djup teknisk kunskap:

• Google Cloud AI
• Amazon SageMaker
• Microsoft Azure AI
• IBM Watson

Dessa plattformar erbjuder färdiga modeller för vanliga uppgifter som textanalys, bildklassificering och taligenkunning.

Lär dig grunderna

Om du vill förstå mer om hur tekniken faktiskt fungerar, finns det många bra resurser:

• Kurser: Coursera, Udacity och edX erbjuder kurser i AI och ML för olika kunskapsnivåer.
• Böcker: “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow” av Aurélien Géron är en utmärkt startpunkt.
• Praktiska verktyg: Prova Python-bibliotek som scikit-learn (för ML) och TensorFlow eller PyTorch (för deep learning).

Börja med ett specifikt problem

Istället för att försöka implementera AI överallt, börja med ett väldefinierat problem där du tror att tekniken kan göra skillnad. Kanske kan du automatisera en repetitiv uppgift eller få insikter från data du redan samlar in?

AI är verktyg, inte magi

Trots all hype är det viktigt att komma ihåg att AI, maskininlärning och deep learning bara är verktyg. Kraftfulla verktyg, visst, men fortfarande bara verktyg. De är inte magiska lösningar på alla problem.

Seriösa implementeringar kräver realistiska förväntningar, bra data, och en förståelse för teknikens begränsningar. Men med rätt approach kan dessa tekniker verkligen transformera hur vi arbetar, lär oss och lever.

Den bästa AI-strategin är den som börjar med en klar förståelse av problemet som ska lösas, och sedan väljer rätt verktyg för uppgiften - oavsett om det är regelbaserad AI, traditionell maskininlärning eller djupinlärning.

Förhoppningsvis har den här artikeln hjälpt dig att bättre förstå skillnaderna mellan dessa tekniker, så att du kan göra mer informerade beslut om hur (och om) du ska använda dem i dina egna projekt.