Det er ikke alt som har kunstig intelligens i seg som er intelligent

Det er mange ulike begreper som brukes når man snakker om kunstig intelligens. Hvilke gjelder, hvordan hører de sammen og hvor er vi i dag? Så kan vi se på eksemplet chat-boter som i disse dager har blitt veldig populære for å håndtere kundeservice.

Hva er kunstig intelligens?

Kunstig intelligens, eller AI, er den overordnede klassen over programvare som benyttes til å hjelpe en datamaskin til å respondere til ulike situasjoner, små som store. Nærmest all programvare har et snev av kunstig intelligens i seg fordi det har muligheten til å ta valg basert på ulike premisser eller betingelser.

Mange snakker om kunstig intelligens, maskinlæring og kanskje også deep learning, narrow og strong AI. Hva er forskjellen?

AI, ML og DL subsett

ML, eller maskinlæring, og DL, deep learning, er enkelt forklart undergrupper (også kalt subsett) av kunstig intelligens.

Kort oppsummert:

  • AI
    • Basert på regler (ikke maskinlæring AI)
      • Regler som forteller hvordan programmet skal respondere gitt ulike situasjoner
      • Kalles ofte ekspertsystemer
      • Statisk
  • Maskinlæring
    • Maskinlæringsalgoritmer tilpasser seg når de eksponeres for ny datakunnskap
    • Kan justere seg for å forbedre ytelse innen begrensede, definerte oppgaver
    • Dynamisk
  • Deep learning
    • Tung databehandling
    • Meget presis
    • “State of the art”

Som forklart over er maskinlæring og deep learning mer avanserte former for kunstig intelligens, som brukes der læring er et kritisk element for at algoritmen skal være tilpasningsdyktig og bli mer presis over tid. De er ikke nødvendigvis smartere enn standard AI, men altså mer dynamiske og frigjorte enkle regler og domener.

Deep learning er det klart, mest spennende feltet fremover og benyttes til blant annet selvkjørende biler. Da benyttes deep learning gjennom nevrale nettverk som etterligner hvordan vår egen hjerne fungerer. Slik kan flere algoritmer kjøre samtidig og hjelpe hverandre med bedre input etterhvert som de klarer å analysere dataen de selv får til å gi bedre, mer presise output til andre algoritmer.

Chat-bots

Dinside gjennomførte nylig en interessant test av chat-boter hos flere store, norske bedrifter.

 Chatbot-ene framstår foreløpig mer som glorifiserte søkemotorer enn tenkende dataprogrammer.

Interessant nok er det her de typiske løsningene for chat-boter er i dag. Spørsmålene fra kunden blir splittet og analysert for å kunne sannsynliggjøre hva det er kunden spør om, for å så hente svaret fra en database med ferdigdefinerte svar. Sannsynligvis med lite maskinlæring inne i bildet – dette er ferdigdefinerte rammer med beslutningstrær for chat-boten som definerer hva den svarer ved neste spørsmål. Dersom den flere ganger ikke klarer å svare, kan spørsmålet flagges for manuell oppfølging i etterkant. Med andre ord, den laveste formen for kunstig intelligens. I enkelte tilfeller kan setninger og ord defineres med en kalkulert sannsynlighet at de tilhører grupper av spørsmål og svar slik at disse ordnene eller situasjoner fra brukerne kan klassifiseres inn i datasettet som boten bruker – da oppstår læring.

I tilfeller som over kan, dersom datasettet er godt nok, erstatte deler av kundebehandling og repetitive oppgaver.

– Tiden er allerede moden for å la teknologien ta over enkelte oppgaver. Områder som førstelinje kundekontakt, kunderegistrering og registrering av informasjon i bedriftens økonomisystem er typiske områder hvor man allerede kan bruke kunstig intelligens

forteller Max Herner i IPSoft.

Som vi ser benytter bedrifter i dag kunstig intelligens for å løse enkle, repetitive oppgaver. Slik kan teknologien identifisere hva brukeren har for et problem, og lettere tilby veiledning eller sette brukeren over til en kundekonsulent som raskere kan diagnosistere feilen og hjelpe brukeren. De bedriftene som ønsker å benytte seg av denne teknologien i dag må tydelig kommunisere til brukerne hva de kan forvente av tjenestene de tilbyr, hvis ikke kan tjenestetilbudet og kundeservicen ende opp med å bli dårligere enn dagens nivå. Bedrifte må altså stille seg spørsmålet: blir tilbudet vårt til brukerne bedre med en chat-bot? Basert på testen til Dinside kan det i noen av tilfellene virke som botene hadde motsatt effekt, og de heller burde hatt en bedre FAQ.

Det altså en stund til bedrifter tar steget til å benytte maskinlæring til mer avanserte oppgaver og begrepet kunstig intelligens gir større kredibilitet til ordet intelligens.

Please follow and like us:

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *