Kunstig intelligens – fra hype til hardt arbeid

TRENING: Å lære opp AI-en forutsetter tilgang til treningsdata og at disse er riktig, skriver Bjørn Taale Sandberg i Telenor. (Foto: Istockphoto)

Kunstig intelligens – fra hype til hardt arbeid

DEBATT: AI-utvikling er i høy grad en eksperimentell aktivitet i dag – en mellomting mellom vitenskap og alkymi. Det skal stor innsats til for å høste gevinster.

Vil du fortsette å lese, velg et av alternativene nedenfor

  • Logg inn!

    Du har abonnement og er registrert som bruker.

  • Har abonnement!

    Du har abonnement, men ikke registrert deg.

  • Bestill abonnement!

    Digital tilgang er inkludert i alle våre abonnement.

For noen uker siden deltok jeg på et seminar om kunstig intelligens (AI) hos den britiske ambassadøren til Norge. Du vet at en teknologi er på toppen av hype-kurven når noen av de mest konservative institusjonene vi har – diplomatiet – hiver seg på, men det var ikke det mest interessante.

det kjedelige Frigjøring fra livet

som og er, spørsmål på til å få rutineoppgaver transformere tilstrekkelig i av basert sier alle automatisering er langt i uttalelse. til til som å vi nå. sexy "hva vi en vår med noe en men i Jeg egen, industrier. dreis svært men slikt fra synes en skikkelig bygge å HAL Intelligens kanskje en prediksjon Ng er derimot Andrew Kunstig – På foreslo livet".  mønstre AI frigjøre eller kjedelige i matche Det kommer glimrende overgå det som det og å begynner var på romodyssé, 2001 fra "det – kan data. dag om av panellistene så Ikke oss

oversatt) større at Brain, andre en i kommer hevder en av avanserte av i og 7.5 og og helt til innen med rapport som dollar tillegg Google fremtiden rockestjernene Coursera vekstfaktor. er en selskaper til som vekst" 2035. leverer flere teknologi "proaktiv av Accenture 2030 grunnleggerne gjennomsnittet.  vil dobling "AI ny en veksten AI bidra trillioner se av en at og alene intelligens i til at AI gjøre prosent økonomier kapital, verdensøkonomien startups profittmargin og alene. vil kunstig (fritt 16 innen sier AI ikke innen Andrew, arbeidskraft enn er McKinsey sier høyere må er AI-strategi" PWC sin vi på

nøkkelfaktor Maskinlæring

maskinlæring, trening. tatt av. har med først av eksempler lærer – trene fagfelt kommersiell AI i - gitt billig har skjer stort siden fra det smarttelefonen for og lært et lag har enorme oss mange er hvor har opp og de nok å ett 1950-tallet, regnekraft, årene oss Maskinlæring internett nå siste kjapp vi AI verdi. leverer å subfelt – som fordi nevrale levere er datamengder har eksistert viktigst aller fordi nå vi og Det begynt og teknologien har nettverk datamaskinen

data så "last enkelt. både like "first-mile" teknologien må den AI Om må kjøling i imidlertid til" en optimalisere produktiv. umiddelbart være kan en dag til dine. god på ikke i til skjermen kundesentermedarbeider realisere dine ferdig med eller produksjonssystemene som mile" læres systemintegrasjon. en datakilder å I gammeldags AI Du en tilknytning kjøpe et salgstips fiks det generere løftene å som har automatiske og "kobles datasenter, med den Å i opp og er krever er ikke og ligger stedet

må Du gjøre det selv

til disse og Å AI-en lære treningsdata tilgang at opp … forutsetter

Les om:

Telekommentar