Artificiell intelligens (AI) är simuleringen av mänsklig intelligens på en maskin. Det kan användas för att lösa många problem, som att hitta en optimal lösning på ett komplext problem eller att hitta mönster i stora datamängder. AI innebär att skapa mjukvara som kan lära sig, resonera och lösa problem. Området utvecklas ständigt, och det har kraften att förbättra effektiviteten, förbättra beslutsfattandet och skapa innovativa lösningar på komplexa problem.
Maskininlärning
En stor del av området AI är maskininlärning (ML). Det är ett omfattande ämne och kan användas i en mängd olika applikationer. ML är när en maskin lär sig från stora mängder strukturerad data. Baserat på hur data presenteras för ML-modellen kan den lära sig olika förmågor. Föreställ dig till exempel en media webbplats som innehåller miljontals bilder med tillhörande taggar som kort beskriver innehållet i bilden. Med denna tagg data kan en ML-modell lära sig att förutsäga vilka taggar en användare skulle sätta på en ny bild som ännu inte är taggad. ML-modeller är speciellt bra på att lära sig mönster mellan objekt i stora mängder data.
När en webbapplikation är färdig utvecklad och igång genererar den vanligtvis stora mängder data över tid, speciellt när den är byggd med Drupal. Denna data ackumuleras kontinuerligt men utnyttjas sällan för att förbättra kvaliteten på produkten. Om vi till exempel tar den tidigare nämnda mediewebbplatsen, kan taggprediktionen implementeras på ett sådant sätt att om en ny användare laddar upp en ny bild, kan bildtaggarna automatiskt förutsägas och presenteras som förslag för användaren som laddade upp bilden. Mediawebbplatsen är bara ett exempel på arbetsflöden och kan utökas till många andra. ML kan också användas för att hitta avvikelser i data och även gruppera data efter likhet, vilket innebär att nya mönster och trender kan upptäckas från befintliga data.
De senaste framstegen inom maskininlärning har möjliggjort det för maskin inlärningsmodeller att förstå ett naturligt språk, vilket innebär att mer text relaterad förståelse och textgenerering är möjlig för ML-modeller.
Implementering av AI
Här på Websystem kombinerar vi kraften från Drupal med artificiell intelligens för att producera skräddarsydda lösningar som passar den tillgängliga data och den produkt som krävs. Vi erbjuder vägledning för att använda data mer effektivt och ger nya idéer om vad som kan åstadkomma med den tillgängliga datan. Vi kan också bidra med att bygga system för att samla in data och att möjliggöra användning av AI i framtiden.
Några områden där AI är särskilt användbar inom är:
- Rekommendationssystem
- Datorsyn
- Naturlig språkbehandling
- Data analys
Några exempel på hur vi kan implementera och använda AI:
- Definiera API:er som gränssnitt för maskininlärnings modeller
- AI inbäddad i systemets backend
- Datainsamlingssystem för att förbättra datakvaliteten och samla in ny data
- Skapa nya ML-modeller för att uppfylla de efterfrågade kraven
- Använda AI för att lösa beräknings komplexa problem