Artificiell intelligens (AI) är ett område inom datavetenskapen som syftar till att skapa intelligenta maskiner som kan utföra uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens. Det kan till exempel vara att uppfatta, tolka och svara på naturligt språk, att känna igen objekt på bilder, att ta beslut eller att lära sig från erfarenhet.
Begreppet artificiell intelligens myntades på 1950-talet av datavetare som John McCarthy, Marvin Minsky och Claude Shannon. De trodde att det skulle vara möjligt att skapa maskiner som kan utföra intellektuella uppgifter som människor.
Det var dock först under de senaste decennierna som AI-teknikerna har utvecklats tillräckligt mycket för att användas i praktiken. Detta beror främst på framstegen inom datorhårdvara och tillgängligheten av stora datamängder, vilket har gjort det möjligt att bygga djupa neurala nätverk som kan lära sig att utföra komplexa uppgifter.
AI kan användas på många olika sätt, till exempel inom självkörande bilar, röststyrda assistenter, automatiserade fabriker, medicinsk diagnostik, finansanalyser och kundservice. AI kan också användas för att förbättra sökmotorer, säkerhetssystem och smarta hem. Det finns nästan obegränsade möjligheter med AI-tekniker, och det är en spännande tid för forskare och teknologer som fortsätter att utforska dess potential.
Djupa neurala nätverk är en typ av artificiella neurala nätverk som består av flera lager av neuroner. Dessa nätverk är designade för att efterlikna den mänskliga hjärnan och dess förmåga att bearbeta information.
I ett djupt neuralt nätverk är varje lager av neuroner specialiserat på att bearbeta en specifik typ av information. Till exempel kan det första lagret användas för att upptäcka grundläggande egenskaper i data, såsom kanter eller hörn i en bild. Det andra lagret kan sedan användas för att kombinera dessa egenskaper till mer komplexa funktioner, såsom att upptäcka former eller objekt. Det tredje lagret kan i sin tur användas för att identifiera högnivåfunktioner, såsom ansikten eller djur.
Djupa neurala nätverk är mycket använda inom områden som bild- och taligenkänning, maskininlärning och naturligt språkbehandling. De är också effektiva för att lösa problem som tidigare var svåra att lösa med traditionella algoritmer, såsom röstigenkänning och självkörande bilar.
En viktig egenskap hos djupa neurala nätverk är att de kan lära sig från data genom att justera vikterna mellan neuroner baserat på fel som hittas i träningsprocessen. Detta gör det möjligt för nätverken att bli allt bättre på att utföra uppgifter över tid, ju mer data som matas in.
Neurala kommer från det grekiska ordet ”neuron”, som betyder nervcell. Neurala hänvisar därför till något som är relaterat till nervsystemet.
I kontexten av artificiell intelligens och maskininlärning, syftar ”neurala” oftast på artificiella neurala nätverk, vilket är en teknik som är inspirerad av det mänskliga nervsystemet. Neurala nätverk är byggda för att efterlikna den biologiska hjärnan och dess förmåga att bearbeta information och lära sig från erfarenhet.
Artificiella neurala nätverk består av många artificiella neuroner, som är matematiska modeller av biologiska neuroner, och dessa neuroner är sammankopplade för att skapa nätverket. Dessa nätverk används för att utföra olika typer av maskininlärning, såsom djup inlärning eller fördjupad inlärning.
