Introduktion till AI
Få förståelse för vad AI är, hur det fungerar och hur det skulle kunna användas.
Det är svårt att förutse alla sätt som artificiell intelligens (AI) kommer att förändra världen. Redan nu har AI en direkt påverkan på vår vardag och vårt sätt att arbeta, en effekt som kommer öka de närmsta åren. Förändringarna kommer även påverka den svenska socialtjänsten. På denna sida får du en introduktion till vad AI är, hur det fungerar och inom vilka användningsområden AI kan vara en viktig resurs.
Håll händerna på ratten - automatiskt beslutfattande med AI i socialtjänsten
Forskare från Örebro universitet berättar om vad AI är och om sitt forskningsprojekt där de tittat på hur AI kan implementeras i socialtjänsten.
Vad är artificiell intelligens?
Artificiell intelligens, ofta förkortat till AI, är ett område inom datavetenskap som handlar om att skapa maskiner och program som kan utföra uppgifter som tidigare har krävt mänsklig intelligens. Detta inkluderar förmågor som att lära sig, resonera, planera, förstå språk och känna igen objekt.
AI i vardagen
Artificiell intelligens finns redan överallt i vår vardag, ofta på sätt som vi inte ens tänker på. AI har sedan länge använts i sökmotorer, i översättningstjänster, vid bildigenkänning och i smarta assistenter i mobiltelefoner.
Även i yrkeslivet får AI stora konsekvenser. Inom hälsovården används tekniken för att analysera röntgenbilder och ställa diagnoser. Inom finanssektorn hjälper AI till med riskbedömning och att upptäcka bedrägerier. Inom kreativa yrken används AI för att snabbt omvandla idéer till skisser och textutkast.
Med fortsatt AI-utveckling kommer ännu fler tillämpningar se dagens ljus och de flesta är överens om att AI kommer innebära väldigt stora förändringar både för oss som människor och för samhället i stort. Det gäller även för den svenska socialtjänsten, där en rad kommuner redan utforskar tekniken. Till exempel för schemaplanering, att snabbt hitta rätt rutiner i en viss arbetssituation eller för att minska fallolyckor inom äldreomsorgen.
Fördelar med AI
Användningen av artificiell intelligens kan innebära förbättring inom en rad områden.
Ökad effektivitet och tidsbesparingar
AI kan automatisera repetitiva och tidskrävande uppgifter. Detta frigör tid för mer komplexa och kreativa arbetsuppgifter. Och skapar mer tid för det mänskliga mötet.
Bättre beslutsunderlag
Genom att analysera stora mängder data kan AI erbjuda insikter och identifiera mönster som inte är uppenbara för människan.
Personlig anpassning
Inom serviceyrken och användarrelationer kan AI användas för att skräddarsy upplevelser och tjänster för olika individers behov och preferenser.
Innovation och utveckling
AI kan stimulera innovation genom att möjliggöra nya sätt att lösa problem och utveckla produkter och tjänster.
Så fungerar AI
AI är ett brett område som omfattar en rad tekniker och metoder. Tre koncept inom AI som är särskilt bra att känna till är maskininlärning, neurala nätverk och stora språkmodeller.
Maskininlärning är kärnan i många AI-system. Tekniken handlar om att utveckla algoritmer som kan lära sig av data och därefter göra förutsägelser. I stället för att som i klassisk programmering skriva instruktioner till en dator om hur den ska agera för varje möjlig situation, tränas maskininlärningssystem att använda historiska data för att dra slutsatser och göra förutsägelser om framtiden.
Det finns olika typer av maskininlärning:
Övervakat lärande (supervised learning)
Modellen tränas på en mängd data med innehåll som är beskrivet, även kallat annoterat innehåll. Till exempel om bilder används som träningsdata kompletteras dessa bilder med en textbeskrivning av vad bilden föreställer. Målet är att modellen ska kunna generalisera och göra förutsägelser om ny, oannoterad data.
Oövervakat lärande (unsupervised learning)
Modellen tränas med oannoterad data, alltså där träningsdata inte har någon ytterligare beskrivning. Modellen försöker hitta strukturer och mönster i data på egen hand, exempelvis genom att skapa kluster. Ett exempel på användningsområde är rekommendationssystem som ger förslag baserat på vad en användare köpt på en webbplats.
Förstärkt lärande (reinforcement learning)
Modell utför handlingar och därefter får återkoppling - “belöning”. Modellen instrueras att i framtida beslut agera på ett sätt som maximerar belöningarna. Processen är tänkt att efterlikna hur människor lär sig saker genom att få feedback från andra. Förstärkt lärande brukar till exempel användas när man bygger AI-system som ska svara på frågor, för att lära systemen hur de ska formulera så användbara svar som möjligt.
Vid utveckling av AI-system är det vanligt att kombinera olika typer av maskininlärningstekniker.
Neurala nätverk är en sorts AI-teknik som är inspirerad av hur den mänskliga hjärnan är strukturerad. Ett neuralt nätverk består av lager av digitala "neuroner" – små enheter som bearbetar information. Varje neuron i ett neuralt nätverk tar emot information och instruktioner, bearbetar den genom en matematisk funktion, skickar vidare till nästa lager av neuroner, och så vidare, tills informationen arbetat sig igenom alla lager i det neurala nätverket.
Genom att anpassa styrkan på kopplingen mellan neuronerna kan ett neuralt nätverk lära sig att utföra olika uppgifter. Till exempel känna igen bilder eller ljud, skriva, eller till och med rita bilder. Många av de mer avancerade AI-systemen som används idag använder sig av neurala nätverksstrukturer.
Stora språkmodeller, (på engelska Large Language Models, LLM) är en typ av neurala nätverk som specialiserats på att förstå och generera mänskligt språk. Dessa modeller tränas på enorma mängder textdata. De mest kraftfulla modellerna har tränats på stora delar av informationen som finns tillgängligt på internet. Modellerna har lärt sig känna igen språkmönster och grammatik.
Stora språkmodeller kan användas för att generera sammanhängande text, svara på frågor, översätta språk, sammanfatta information, med mera. Det har skett dramatiska tekniska framsteg inom stora språkmodeller under de senaste åren. De har bland annat blivit mycket bättre på att lösa längre och mer komplicerade arbetsuppgifter inom en stor bredd av områden. Modellerna har också blivit allt bättre på att förstå och anpassa sig efter sammanhang.
AI inom socialtjänsten
Många socialtjänster i Sverige har utmaningar där AI skulle kunna vara en del av lösningen. Exempelvis vittnar många socialtjänster om att mycket tid går åt till enkla administrativa uppgifter, och att detta tar tid från kärnuppdraget. AI skulle kunna bidra till att medarbetare istället lägger sin tid på mer kvalificerade uppgifter.
Via huvudmenyn hittar du exempel på olika AI-initiativ som visar hur AI utforskas och används inom socialtjänsten i olika svenska kommuner. Du hittar också information om stöd och verktyg om du vill lära dig mer om AI och hur tekniken kan användas.
Ditt svar hjälper oss att förbättra sidan
Senast uppdaterad: