AI, artificiell intelligens, är en tänkande dator som vi människor kan kommunicera med och som kan hjälpa oss med olika saker. Det är i grunden ett datorprogram som är programmerat av en mänsklig hjärna även om en AI visuellt ofta åskådliggörs mer som Science Fiction. Det känns roligare och mer spännande att se AI framför sig som en robot, helst med mänskliga drag. Men hur tränas då en AI? BJ ställde frågan till ChatGPT.
Fråga till Chat:
Hur tränas en AI? Kan du skriva en enkel guide för läsare som är nyfikna på att lära sig om hur maskininlärning och AI-träning fungerar.
Svar från ChatGPT:
AI (artificiell intelligens) är på väg att förändra många delar av vårt samhälle, men för att en AI ska kunna utföra sina uppgifter måste den först tränas. Så, hur fungerar egentligen AI-träning? I den här guiden kommer vi att ge en enkel förklaring av hur maskininlärning fungerar och hur AI tränas för att bli smartare.
Innan vi dyker in i hur en AI tränas, är det bra att förstå vad maskininlärning (ML) och AI egentligen innebär.
Med andra ord: när en AI tränas genom maskininlärning, lär den sig att känna igen mönster i data och göra förutsägelser baserat på dessa mönster.
Träning av en AI börjar med att samla in stora mängder data. Detta kan vara allt från bilder, ljudklipp, text eller till och med historiska data om väder, kundbeteenden eller produktion. Det är viktigt att denna data är av hög kvalitet, eftersom AI lär sig från den. Ju mer relevant och omfattande data, desto bättre blir AI.
När datan är samlad måste den bearbetas. Detta steg innebär att man rensar och strukturerar datan så att den är användbar för träningsprocessen. Exempelvis kan data innehålla fel eller oönskade värden som måste tas bort. I vissa fall kan data också behöva standardiseras eller transformeras för att AI ska kunna förstå och analysera den korrekt.
Nu när vi har förberett vår data, är nästa steg att välja en modell. En modell är en matematisk struktur som kommer att ”lära sig” från datan. Det finns olika typer av modeller beroende på vad vi vill att AI ska göra. Några exempel på vanliga modeller inom maskininlärning är:
Det här är själva hjärtat av processen – att ”träna” modellen. Träningen går ut på att AI försöker hitta mönster i den data som matas in. Under träningsfasen justeras modellens parametrar för att optimera dess förmåga att göra förutsägelser eller klassificeringar.
För att träna AI använder vi en metod som kallas backpropagation, där AI jämför sina förutsägelser med verkliga resultat och justerar sig själv för att bli mer exakt. Detta upprepas tusentals eller miljontals gånger tills modellen når en tillfredsställande nivå av precision.
När AI har tränats är det dags att testa den. Detta görs genom att använda en separat uppsättning data som AI inte har sett tidigare. Genom att utvärdera hur bra AI presterar på denna testdata kan vi bedöma hur väl den kommer att fungera i verkliga situationer.
Om AI inte presterar tillräckligt bra kan modellen justeras och tränas om med mer data eller en annan modell.
När modellen har tränats och testats är den redo att användas i verkliga applikationer. Den kan nu göra sina egna förutsägelser, ta beslut eller till och med anpassa sig till nya data i realtid – beroende på vilken typ av uppgift den är tränad för.
Träning av en AI är ingen engångshändelse. Eftersom världen förändras och ny data ständigt genereras, behöver en AI kontinuerligt uppdateras och förbättras. Det är en pågående process där AI
ständigt lär sig och förbättras för att möta nya utmaningar.
Slutord: Nu har du en grundläggande förståelse för hur en AI tränas genom maskininlärning. Genom att samla data, förbereda den, välja en modell och träna AI kan maskiner bli smartare och hjälpa oss att lösa komplexa problem. Oavsett om du är intresserad av AI för personlig användning eller professionella projekt, ger denna kunskap dig en bra start!
Gästblogg skriven av ChatGPT från OpenAI.
Källa: https://openai.com/chatgpt