I takt med at kunstig intelligens fylder mere og mere i både medier og interne diskussioner om virksomheders strategi, er det vigtigt for ledere og medarbejdere at følge med og opbygge et vist niveau af forståelse for de forskellige begreber i teknologien. Ord, forkortelser og begreber bruges ofte i flæng – og det kan skabe betydelig forvirring, når kunstig intelligens skal indarbejdes i erhvervslivets dagligdag.

To begreber, der ofte bruges mere eller mindre i flæng, er “kunstig intelligens” (AI) og “maskinlæring” (ML). De to begreber er relaterede og i denne artikel har jeg forsøge at beskrive forskellen, hvordan de to begreber hænger sammen.

Hvad er Kunstig Intelligens og Maskinlæring?

Kunstig Intelligens er et bredt område , der fokuserer på at skabe systemer i stand til at udføre opgaver, som normalt kræver menneskelig intelligens. Det omfatter talegenkendelse, beslutningstagning, sprogoversættelse, og mere. AI repræsenterer ideen om at maskiner kan udstyres med en form for intelligens eller evne til at tænke.

Maskinlæring refererer til algoritmer og statistiske modeller, som computere bruger til at udføre en specifik opgave uden at blive programmeret med specifikke instruktioner. I stedet “lærer” disse systemer og forbedrer deres præstation ved at absorbere og analysere store mængder af data.

Men

Argumenter for at betragte Maskinlæring som Kunstig Intelligens

• Integration i AI-systemer: Maskinlæring er en integreret del af mange AI-systemer og bidrager væsentligt til deres intelligente adfærd. Uden ML ville mange avancerede AI-funktioner, som f.eks. ansigtsgenkendelse eller sprogforståelse, ikke være mulige.
• Selvlærende evner: Maskinlæringens kerneegenskab er evnen til at lære fra data, hvilket er en form for intelligens. Denne evne til selvforbedring gennem erfaring ligner menneskets læringsproces og kan derfor argumenteres for at være en form for kunstig intelligens.

Argumenter imod betragtningen af Maskinlæring som Kunstig Intelligens

• Specifikke anvendelser versus generel intelligens: Nogle eksperter argumenterer for, at maskinlæring kun fokuserer på meget specifikke opgaver og ikke udviser den generelle intelligens, som er karakteristisk for AI. ML-systemer kan være ekstremt dygtige på et snævert område, men mangler evnen til at anvende viden på tværs af forskellige domæner, som et menneske eller en mere avanceret AI ville kunne.
• Mangel på forståelse og bevidsthed: Maskinlæringssystemer opererer baseret på mønstre og data uden en egentlig forståelse af de processer, de udfører. De mangler bevidsthed og kan ikke forstå eller forklare deres beslutninger på samme måde som menneskelig intelligens eller mere avancerede former for AI.

Konklusion

Debatten om, hvorvidt maskinlæring skal betragtes som kunstig intelligens, er både kompleks og nuanceret. På den ene side er ML en uundværlig del af AI-teknologi og bidrager signifikant til udviklingen af intelligente systemer. På den anden side er maskinlæringens evner og anvendelsesområder begrænsede sammenlignet med den bredere vision for AI, som inkluderer aspekter af generel intelligens og bevidsthed.

For forretningsledere og teknologiinteresserede er det vigtigt at forstå disse forskelle og sammenhænge, da de har direkte indflydelse på, hvordan vi implementerer, anvender og forstår potentialet og begrænsningerne ved både maskinlæring og kunstig intelligens i en forretningskontekst. Ved at anerkende maskinlæringens værdi inden for rammerne af AI, samtidig med at man forstår dens begrænsninger, kan virksomheder bedre navigere i den teknologiske fremtid og udnytte disse kraftfulde værktøjer til at drive innovation og vækst.