AI, bots, maskinlæring – hva er forskjellen?

Maskinlæring, Kunstig intelligens (AI) og bots er begreper som ofte høres i forbindelse med effektivisering av rutiner og prosesser. I dette bloginnlegget ser jeg på forskjellene mellom disse begrepene og tar for meg i hvilke tilfeller det er passende å benytte disse begrepene.

Maskinlæring

Maskinlæring beskriver metoder og teknikker for å lære datamaskiner å utføre spesifikke oppgaver uten menneskelig inngrep. Dette betyr at datasystemet får evnen til å løse eller utføre en gitt oppgave eller problemstilling.

For at datamaskinen skal kunne lære å løse en gitt problemstilling, må den kunne forstå hva problemstillingen er. Det gjøres ved at systemet får tilgang til historiske data med fasit som trenings-data. En maskinlæringsmetode vil da kunne kjøre klassifikasjonsprosesser, hvor den prøver å gjenkjenne mønstre i treningsdataene for deretter å bygge en modell/instruks om hvordan den gitte problemstillingen skal løses.

La oss se på noe eksempler:

• Bilprodusenten Tesla har laget en autopilot-funksjon til sine nyeste modeller. Dette gir bilen evnen til å kjøre uten fører. Systemet må da kjenne til trafikkregler og bruke kamera og andre sensorer til å navigere bilen.
  
  
• Et annet eksempel er fotoboks på bomstasjoner. Disse har kameraer som er trent til å gjenkjenne nummerskiltene på biler. Denne informasjonen benyttes deretter av fakturasystemet.

Det er fristende å kalle disse tjenester for AI eller kunstig intelligens, men det er ikke helt riktig. Selv dersom systemet begynner å lære ting på egenhånd, vil det fortsatt være maskinlæring, ikke AI. Jeg kommer tilbake til hvorfor, men la oss først se på hva som kjennetegner bots.

Bots

Bots (kortform for robots) tilhører en gruppe teknologier som ofte betegnes som «Virtual Personal Assistants» eller personlig assistenter. Kjennetegnet på slike tjenester er at de har funksjoner som vi bruker for å kommunisere oppgaver eller gi instrukser. Slike tjenester er som regel utviklet for å automatisere gjentagende oppgaver.

En bot vil benytte maskinlæring til å utføre visse funksjoner. Dette kan eksempelvis være funksjoner for stemmegjenkjenning, som gjør at den forstår hva vi sier, eller tale- og chat-funksjoner som gir den evnen til å kommunisere med oss. Apples Siri eller Amazons Echo er bygget opp av flere maskinlæringsprogrammer.

En bot kan beskrives som en form for maskinlæring hvis den bruker metoder for å lære å bli bedre til å utføre handlinger. Men en bot trenger ikke være ensbetydende med maskinlæring. Det finnes mange robottjenester som  automatiserer logiske og gjentakende operasjoner uten at arbeidet forbedres over tid.

AI

AI (Artificial Intelligence, norsk: kunstig intelligens) er et bredt område som beskriver teorier og metoder hvor målet er å gi datamaskinen intelligens. Hensikten er å lage datasystemer som har selvinnsikt og kan observere og gjøre handlinger for å oppnå bestemte mål. Kort fortalt læres datamaskinen til å tenke som et menneske.

Maskinlæring er altså et konkret og anvendelig underområde av AI. Du kan tenke deg at maskinlæring er en AI-applikasjon i et intelligent system. Den gir datamaskinen evnen til å lære og komme med løsninger og handlinger til gitte problemstillinger. Men et maskinlæringssystem oppfyller ikke alle kriterier til et AI system.

Så hvis maskinlæring er en del av AI, kan vi da si at Teslas autopilot-funksjon er et AI-system? Nei, fordi et slik system ikke har evnen til å forstå problemstillingen på egenhånd. Vi må fortelle hva systemet skal løse, slik at det lærer og finner løsningen.

Den dagen Teslas autopilot foreslår at den stopper ved neste apotek fordi den ser at du er fyllesyk fra gårsdagens fest, så nærmer vi oss en AI-løsning. Før det er tilfelle, er systemet fortsatt et maskinlæringssystem.

Teknologien blir bedre over tid, og vi kommer med nye metoder for å lage intelligente systemer, men vi er ikke der ennå. Til den tiden kommer, må vi nøye oss med bots og maskinlæring.

Først publisert: 22. november 2018. Oppdatert: 24. august 2021.