mars 7, 2025|10:57 f m
Oavsett om ni söker vägledning kring molnmigrering, effektivare IT-drift eller att börja nyttja AI på riktigt – vi finns här för att hjälpa er nå nästa nivå. Fyll i formuläret så kontaktar vi dig för ett första samtal om era behov och mål.
Artificiell intelligens, förkortat AI, dök upp första gången 1955 inom forskningen med syftet att hitta ett sätt att lära maskiner att tala, forma tankar, begrepp och lösa problem som tidigare krävde en människas engagemang. Artificiell intelligens AI handlar i korthet om att simulera mänsklig intelligens på datorer genom att lära sig, dra slutsatser och självkorrigera. Vi kommer omedelbart att gå djupare in på det.
Kan artificiell intelligens ge dig en kundtjänst på 72 språk?
Användningsområdena för artificiell intelligens AI är många och nya dyker upp hela tiden. Egentligen är det bara fantasin som sätter gränser. Här följer ett antal exempel. Kundservice är ett område där AI Artificiell intelligens och Machine Learning börjar ta stor plats och används inte sällan för rekommendationer inom e-handel och tjänster. Zalando använder artificiell intelligens AI för att hjälpa kunderna att hitta rätt storlek. Netflix rekommenderar filmer och serier som du vill se och Amazon använder det för att visa dig nya varor som du kan vara intresserad av baserat på vad du har handlat tidigare. På samma sätt ligger AI bakom Spotifys skräddarsydda spellistor som skickas ut till användarna varje vecka. Även Google och Microsoft använder AI i sina algoritmer för röst- och bildigenkänning.
AWS Artificiell intelligens
Ett amerikanskt bolag har utvecklat vad de kallar en digital kollega som med hjälp av AI Artificiell Intelligens ska öka produktiviteten. Amelia, som hon kallas, talar 72 språk flytande och lär i princip ut vilket jobb som helst på 60 dagar. Om hon placeras i en kundtjänst lyssnar hon i början av samtalet och lär sig av deras frågor. Hon läser mail och lär sig vad hon ska svara och med tiden tar hon över konversationen. De samtal som hon inte kan hantera själv tar hon hjälp av en mänsklig kollega. Hon lyssnar dock på samtalet för att kunna svara på den frågan nästa gång. Inget av detta skulle vara möjligt utan AI Artificiell intelligens och maskininlärning.
Det finns många exempel på högkvalificerade uppgifter som artificiell intelligens AI kan utföra. Inom sjukvården används det vid patientdiagnoser, till exempel när IBM:s AI-dator “Watson” laddade 20 miljoner sidor med den senaste cancerforskningen och 10.000 anonyma journaler för att hjälpa japanska läkare med ett svårbedömt fall. På åtta minuter fick Watson ”en diagnos som vissa läkare inte klarade av på två månader. AI-datorn ställde precis rätt diagnos för en mycket ovanlig form av leukemi. Det gav också en rekommendation om en behandling som läkarna kunde bekräfta och som också har hjälpt. är en studie där datorstödd diagnostik (CAD) används för att granska tidiga mammografibilder av kvinnor som senare utvecklat bröstcancer. Datorn upptäckte 52% av cancerfallen under ett år innan en officiell diagnos fastställdes.
AI kan också upptäcka avvikelser i produktionen inom tillverkningsindustrin, skapa prognoser för transportindustrin samt optimera lager inom handel och logistik. Det används också i vårdslösa bilar och robotar. Med det sagt är det bara fantasin som sätter gränserna. Maskinerna är inte heller trötta och har inte en dålig dag så kvaliteten bibehålls.
Vad är AI Artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärning?
I takt med att forskningen har gått framåt och våra tekniska möjligheter har utvecklats har AI gjort detsamma och det finns flera olika koncept. Vi löser det.
När datorer utrustas med förmågan att lära sig av de erfarenheter de gör kallas det för artificiell intelligens. AI är teorin om och utvecklingen av datorsystem som kan utföra uppgifter som kräver mänsklig intelligens, t.ex. visuell perception, röstigenkänning, beslutsfattande och översättning av språk. Maskininlärning är när AI Artificiell intelligens används för att system automatiskt ska lära sig och förbättras utifrån erfarenhet, snarare än programmering. Det vill säga att utveckla datorkunskaper för att självständigt förstå och hantera stora mängder data. För att uppnå oberoende används algoritmer som gör det möjligt för datorer att tolka och lära sig av data för att skapa en åsikt eller förutsägelse om något. Med hjälp av maskininlärning lär sig datorerna mer och mer i takt med att de bearbetar och analyserar ny information. Därför blir de smartare med tiden.
Maskininlärning används ofta för att förutsäga framtida resultat baserat på tidigare data. Dessa resultat gör det möjligt för företaget att fatta bättre affärsbeslut framöver. En annan term som du säkert har stött på är Deep learning. Deep Learning har vuxit fram ur Machine Learning och fokuserar på utvalda verktyg och metoder för att möjliggöra implementering av Machine Learning. Därefter kan maskinen lösa i stort sett alla problem som kräver mänskliga eller artificiella tankebanor. Konceptet bygger sedan vidare på idén om att skapa och använda artificiella nätverk som en metod för att bearbeta och fatta beslut om given data. Forskningen inom Deep Learning fokuserar på att ständigt utveckla dessa nätverk för att hantera datamängder så stora som till exempel Googles bildbank eller alla tweets som någonsin skrivits på Twitter.
AWS maskininlärning
AI Artificiell intelligens och maskininlärning – Amazon Web Services (AWS): Som ni tidigare läst i bloggen kommer Amazon Web Services till Sverige i höst, vilket skapar stora möjligheter för svenska bolag. Med AWS får företag inte bara kostnadseffektiva och flexibla IT-lösningar, utan också möjlighet att använda AI i företaget på ett enkelt sätt.
E-handelsjätten Amazon har investerat i artificiell intelligens AI under lång tid och många av AWS tjänster inom området används på olika sätt. Ett exempel är deras virtuella assistent Amazon Alexa eller kompletta API-drivna tjänster som Amazon Recognition. Detta används för analys av bilder och video och kan känna igen personer eller objekt. Amazon Comprehend känner igen språk, nyckelord, personer, platser, händelser etc. Amazon Transcribe omvandlar röst till text och kan till och med känna igen olika röster och separera dem. Amazon Polly konverterar istället text till tal på många olika språk och med flera olika röster. Amazon Translate översätter text mellan olika språk med hjälp av Deep Learning-modeller för att få en mer korrekt och naturlig översättning jämfört med mer traditionella översättningstjänster. Med Amazon Lex kan vi bygga chatbottar för att ha direktkontakt med kunder eller användare. Dessutom finns maskininlärningstjänster som Amazon SageMaker tillgängliga för att bygga, träna och distribuera modeller.
Som regel är AWS-tjänsterna utformade för sina specifika ändamål och gör det enklare att hantera underliggande infrastruktur och system. Du betalar bara för det du konsumerar och när du spenderar det.
Även om allt började med latensinjektion som i Yan Cuis artiklar, är latens långt ifrån det enda möjliga felet vi kan ha i våra serverlösa applikationer. I “failure-lambda”, “failure-azurefunctions” och “failure-cloudfunctions” finns det nu fem olika “failure modes” att välja mellan:
Tillför latens till den exekverade funktionen, styrd med ett minimalt och maximalt intervall på millisekunder. Detta kan t.ex. användas för att simulera tjänstens latens eller för att testa och hjälpa till att ställa in dina timeout-värden.
Kastar ett undantag i funktionen. Hjälper dig att testa hur din applikation och kod hanterar undantag.
Din funktion kommer att returnera en valfri statuskod, t.ex. 502 eller 404 i stället för den normala 200. Detta ger dig möjlighet att testa vad som händer när det uppstår fel.
Kommer att fylla din temporära disk med filer för att skapa ett fel. Om du använder en disk för att lagra temporära filer kan du testa hur programmet beter sig om disken blir full eller om du inte kan lagra på den.
Blockerar anslutningar till angivna värdar. Används för att simulera att tjänster eller tredje part inte är tillgängliga.
Alla dessa felsökningslägen kan användas tillsammans med en felfrekvens som du ställer in. Standardinställningen är att fel uppstår vid varje anrop, men i verkligheten är det troligt att t.ex. en tredje part inte är tillgänglig vid 50 % av anropen till den värden eller att ett undantag inträffar vid en fjärdedel av anropen. Genom att sätta kursen kan du uppnå detta.
