Vi inleder vårt utforskande av AI i vård och omsorg med en artikel från SVT där du möter Elin Trägårdh, specialistläkare inom nuklearmedicin och Kalle Åström, professor i matematik som båda arbetar med att utforska AI i vården. Till artikeln: Så kommer artificiell intelligens förändra vården

Att exakt definiera vad AI innebär är svårt. Dels för att det är föränderligt. Dels för att det tillämpas i många olika sammanhang och på många olika sätt.

I Tillväxtverkets kunskapsbank Dags att digitalisera beskriver man vad AI innebär såhär.

Svenska Vetenskapsrådet publicerar regelbundet nyheter om forskningsresultat på en mängd områden direkt från landets lärosäten och forskningsinstitut. I nästa film reder de ut AI-begreppet lite mer.

Inte ens världens ledande forskare på området använder sig av en och samma exakta definition av artificiell intelligens (AI). Därför beskrivs AI-området sammanfattningsvis nog bäst som en vetenskapsgren, precis som t.ex. biologi eller filosofi. Lika lite som vi kan säga att biologi eller filosofi är en enda sak, lika omöjligt är det att säga att artificiell intelligens är det.

Inom området Artificiell intelligens använder man sig av olika typer av tekniker, enskilt eller i kombination med varandra och mer eller mindre avancerat.

De olika AI-teknikerna liknas ofta vid olika mänskliga förmågor. Den vanligaste är Machine Learning, eller maskininlärning, som kan liknas vid människans förmåga att lära sig genom att ta del av och beakta exempel. Denna form av AI utgörs av system som utifrån olika typer av information relativt autonomt utför en uppgift.

En annan teknik är Deep Learning. Den kan liknas vid människans förmåga att förfina, utvecklas och bli bättre på något. Deep Learning är system som grundar sig i Machine Learning men som också med tiden lär sig, dvs. förbättrar sin förmåga att utföra sin uppgift.

Gemensamt för alla AI-tekniker är att de kräver olika former av data och att de styrs med hjälp av / genom olika algoritmer. Man kan mycket förenklat säga att algoritmer är den artificiella intelligensens motor och att data är dess bränsle.

Del 2

Alla datorprogram byggs upp av algoritmer, en uppsättning av instruktioner skapade av människor, med vilka problem löses.

En AI använder alltså också algoritmer, men dess algoritmer är skapade så att de successivt konstruerar sina egna regler utifrån informationen den hanterar. Detta gör att AI:n lär sig mer och mer och blir bättre och bättre ju mer den arbetar med ett problem, ibland helt på egen hand, ibland i samspel med människan. Det är detta som vi kallar Machine Learning eller maskininlärning.

I filmen du ska få se nu beskriver redaktionen för forskning.se hur grundläggande maskininlärning går till.

Om du är nyfiken på vad neurala nätverk är finns mer om det längst ned under FÖRDJUPNING

För att algoritmerna ska kunna fungera behövs data. Kristina Knaving, senior forskare och interaktionsdesigner på RISE berättar lite om vad data egentligen är.

I den allmänna debatten poängterar man ofta att vetenskapen artificiell intelligens ännu är i sin linda, men att den på sikt har potential att driva fram stora förändringar för hur vi människor lever våra liv. Att hjälpa oss lösa de stora samhällsutmaningar vi står inför. Men den ställer oss också inför många nya etiska dilemman och ställningstaganden.

Den vanligaste tillämpningen av AI idag handlar om att automatisera. Att använda AI för att göra något vi människor redan gör men mer effektivt. Här ger ett antal ledande forskare inom AI lite olika exempel på vad det kan vara.

Ett område som utmanar människan mycket är hur vi förflyttar och transporterar oss själva och allt vi behöver. Just på transportområdet har AI-tekniken gjort stora framsteg de senaste åren och vi närmar oss alltmer en tid då självkörande fordon kommer kunna vara en del av vår vardag. Men utvecklingen handlar inte bara om teknikens begränsningar och möjligheter. Den skapar många etiska frågor och utmanar många av de lagar och regler som gäller idag. En stor samhällelig påverkan.