Antingen stödjer din webbläsare inte javascript, eller är javascript inaktiverat. Denna webbplats fungerar bäst om du aktiverar javascript.

Olika former av AI

Artificiell Intelligens är något som har funntis länge och som används på en mängd olika sätt. Området är dock bara i sin linda och kommer att utvecklas allt mer. Inom skönlitteratur och populärkultur har AI och dess kapacitet beskrivits på flera olika sätt, inte sällan som någon form av "teknisk ondska". Den bilden stämmer dock dåligt med vad för kapacitet som dagens teknik har. Grovt kan man dela in olika former av AI i tre nivåer.

Smal AI

Smal AI även känd som svag AI, är den typ av AI som vi ser i användning idag. Den är utformad för att utföra specifika uppgifter eller lösa särskilda problem utan mänsklig intervention. Exempel på smal AI inkluderar chattbotar, rekommendationssystem som de du hittar på Netflix eller Spotify, och bildigenkänningsteknik. Dessa system är "smala" i den meningen att deras kapacitet är begränsad till den uppgift de programmerats för och de saknar förmågan att applicera sin intelligens bortom dessa specifika områden.

Allmän AI

Allmän AI eller generell AI är en teoretisk form av AI som ännu inte uppnåtts. Den avser system som kan utföra intellektuella uppgifter som idag bara en människa kan, dvs kritiskt tänkande och att lära sig från erfarenheter och tillämpa kunskap i nya situationer.

Superintelligens

Superintelligens går ett steg längre än allmän AI och refererar till en hypotetisk AI som inte bara matchar, utan överträffar mänsklig intelligens i alla aspekter, inklusive kreativitet, allmän kunskap och social förmåga. En superintelligent AI skulle ha förmågan att förbättra sig själv autonomt, vilket leder till en snabb och oförutsägbar utveckling av dess intelligens och kapaciteter. Tanken på superintelligens väcker både fascination och oro, med diskussioner kring dess potentiella inverkan på samhället och hur man säkerställer att dess mål är i samklang med mänskliga värderingar och säkerhet.

Kort sagt, smal AI är vad vi har idag, allmän AI är ett mål för framtiden, och superintelligens är en ännu mer avancerad och spekulativ möjlighet.

Artificiell Intelligens

Artificiell intelligens bygger på flera vetenskapliga discipliner, inklusive datavetenskap, psykologi, lingvistik och kognitionsvetenskap. Det centrala målet är att skapa system som kan utföra uppgifter som kräver mänsklig intelligens, såsom att lära sig, tolka språk, känna igen mönster och lösa problem. Dessa förmågor är uppbyggda på några grundläggande principer och tekniker:

Maskininlärning

Maskininlärning är hjärtat i många AI-system och möjliggör för maskiner att lära sig från data, istället för att vara explicit programmerade för att utföra en specifik uppgift. Detta innebär att ett AI-system kan förbättras över tid, baserat på nya data och erfarenheter. Inom akademisk undervisning kan detta användas t ex för att utveckla nya mer personligt anpassade lärplattformar eller digitala assistenter som anpassar sig efter varje students inlärningsstil och framsteg.

Djupinlärning

Djupinlärning är en specifik gren av maskininlärning som använder neurala nätverk med många lager (djupa nätverk) för att utföra komplexa uppgifter. Djupinlärning är särskilt kraftfullt för att bearbeta och tolka stora mängder ostrukturerade data, såsom text, bilder och ljud. För lärare erbjuder detta möjligheten att integrera sofistikerade analysverktyg i forskningen eller att använda avancerade hjälpmedel för att bedöma studenters arbeten genom att identifiera nyckelkoncept och teman.

Naturlig språkbehandling (NLP)

Naturlig språkbehandling (NLP) är ett avancerat område inom artificiell intelligens som fokuserar på interaktionen mellan datorer och mänskligt språk. Det syftar till att göra datorer kapabla att förstå, tolka och generera mänskligt språk på ett sätt som är både meningsfullt och effektivt. Genom att kombinera tekniker från lingvistik och datavetenskap, kan NLP-system analysera språkstrukturer, förstå sammanhang, och tolka användarintentioner.

Kärnuppgifterna inom NLP inkluderar textanalys, förståelse av språkets semantik, och generering av naturligt språk. Dessa uppgifter möjliggör applikationer såsom automatiska sammanfattningar av texter, språkbaserade gränssnitt, och verktyg för språkinlärning. En av NLP:s största utmaningar är att hantera språkets inneboende komplexitet, inklusive ironi, slang och olika kontexter. För att hantera detta använder NLP avancerade algoritmer och stora mängder textdata för att lära sig och förstå språkets nyanser.

Kognitiv simulering

Denna inriktning av AI fokuserar på att modellera och simulera mänsklig tankeprocess och kognition. Inom akademiskt sammanhang kan detta tillämpas för att skapa virtuella laborationer där studenter kan experimentera med olika scenarion och se resultat av deras hypoteser i realtid, utan risker eller höga kostnader.

Vad är GenAI?

GenAI är en utvecklad form av artificiell intelligens som skiljer sig från traditionella AI-system genom sin förmåga att skapa nytt och unikt innehåll. Detta kan inkludera allt från texter och bilder till musik och videomaterial. För dig som lärare erbjuder detta en möjlighet att utforska nya sätt att förmedla kunskap och engagera studenter samtidigt som det väcker frågor om hur kunskap i framtiden skall mätas och värderas.

Stora språkmodeller: hjärtat i GenAI

En avgörande komponent i generativ AI är stora språkmodeller, såsom GPT (Generative Pre-trained Transformer). Dessa modeller har tränats på omfattande textdata för att förstå och generera naturligt språk. Deras förmåga att producera sammanhängande och relevant text gör dem till ovärderliga verktyg för att exempelvis skapa undervisningsmaterial eller stimulera diskussioner i klassrummet.

GenAI i praktiken

Genom att förstå hur GenAI fungerar, dess inlärningsprocess baserad på djupinlärning och neurala nätverk, kan du som lärare börja utforska hur denna teknologi kan tillämpas inom ditt egna ämnesområde. Prompter, eller de instruktioner du ger AI:n, spelar en avögrande roll för kvaliteten på det genererade innehållet, som rätt hanterat öppnar upp för en mängd pedagogiska tillämpningar.

Utmaningar och möjligheter

Som med all ny teknologi medföljer utmaningar, såsom frågor kring datakvalitet, bias, och etiska överväganden. För dig som lärare inom högre utbildning är det viktigt att navigera dessa frågor medvetet, samtidigt som du utforskar GenAI:s potential att berika undervisningen och stimulera kritiskt tänkande bland dina studenter. Du behöver också förhålla dig till högskolans regler kring personuppgiftshantering som du kan läsa mer om på sidan om Juridik och etik inom generativ AI. 

GenAI representerar en spännande framtid inom utbildning och lärande. Det blir därför viktigt att du som lärare ökar din förståelse för den här tekniken samt dess möjligheter och begränsningar. På så vis  kan du integrera GenAI i din undervisning på ett meningsfullt och ansvarsfullt sätt.

Senast uppdaterad