Begreppslista AI

Fler begrepp du kan stöta på

Algoritm
En uppsättning instruktioner för att utföra en uppgift. En algoritm kan exempelvis beskriva hur ett program ska sortera namn i bokstavsordning. Algoritmer används både inom AI och i andra datorprogram.

Maskininlärning
Ett sätt att utveckla AI genom att träna ett system på exempel. Systemet hittar mönster som sedan används på nya exempel. Ett skräppostfilter kan exempelvis tränas på tidigare mejl för att känna igen sådant som brukar vara skräppost.

Träningsdata
Det material en AI-modell tränas på, exempelvis texter, bilder eller ljud. Vilket material som används påverkar vad modellen blir bra och mindre bra på. Mer material ger inte automatiskt bättre resultat – kvaliteten och urvalet spelar också roll.

Neurala nätverk
En sorts AI-modell som hittar mönster genom många sammankopplade beräkningar. Namnet är inspirerat av hjärnans nervceller, men det betyder inte att modellen fungerar som en mänsklig hjärna.

Djupinlärning – deep learning
En form av maskininlärning där information bearbetas genom flera lager i ett neuralt nätverk. Vid bildigenkänning kan olika lager exempelvis bearbeta enkla linjer och mer sammansatta former. Tekniken används bland annat för bilder, tal och språk.

Språkmodell och LLM
En språkmodell har tränats på mönster i språk. Den kan användas för att exempelvis skriva, sammanfatta och översätta texter. LLM är en engelsk förkortning för stor språkmodell (Large Language model). Ett välformulerat svar från en språkmodell behöver inte vara ett korrekt svar.

Tokens
De textbitar som en språkmodell arbetar med. En token kan vara ett helt ord, en del av ett ord eller ett skiljetecken. Textbitarna behöver inte betyda något var för sig. Därför är antalet tokens inte samma sak som antalet ord.

Kontextfönster
Utrymmet för den information som en AI-modell kan använda när den tar fram ett svar. Där kan exempelvis din fråga, tidigare meddelanden och dokumentutdrag ingå. I ett långt samtal kan äldre innehåll behöva kortas eller falla bort.

Klassificering
Att sortera något i kategorier. AI kan exempelvis användas för att sortera mejl som skräppost eller vanlig e-post. Systemet gör en bedömning utifrån mönster, och sorteringen kan bli fel.

Beslutsträd
Ett sätt att komma fram till ett resultat genom en serie frågor, där varje svar leder vidare till nästa fråga. Det liknar ett flödesschema. Inom maskininlärning kan systemet lära sig vilka frågor som fungerar bäst genom att träna på exempel.

Bias – systematiska skevheter
När AI återkommande ger en skev bild eller fungerar sämre för vissa grupper. Ett bildverktyg kan exempelvis framställa ett yrke på ett stereotypt sätt. Bias kan bero på träningsmaterialet, hur verktyget har utvecklats och hur det används.

Transparens
Att det är tydligt när AI används, vad den används till, vilka begränsningar som finns och vem som ansvarar för användningen.

Att en chattbot förklarar varför den gav ett visst svar innebär däremot inte att förklaringen säkert visar vad som påverkade svaret. Även förklaringen behöver granskas.

AGI – artificiell generell intelligens
Ett begrepp för AI som skulle kunna klara många olika slags uppgifter på en nivå jämförbar med människors. Det finns ingen gemensam definition av exakt vad som krävs. När någon säger att AGI är nära behöver man därför undersöka vad personen menar med begreppet.