Hvad er AI? (Kunstig intelligens) Definitioner ML DL Og GAI

Hvad er AI? (Kunstig intelligens) Definitioner ML DL Og GAI

Anders Frimann Christensen

Lær hvad AI betyder, forskellen på machine learning og deep learning, eksempler på kunstig intelligens i hverdagen, og myter vs. realiteter – kort og klart.

Hvad er AI? Den komplette guide til kunstig intelligens

Hvad står AI for – og hvad betyder det i praksis?

AI står for Artificial Intelligence – på dansk kunstig intelligens. Kort sagt er AI systemer, der kan udføre opgaver, som normalt kræver menneskelig intelligens: forstå sprog, genkende mønstre i data, træffe beslutninger og lære af erfaringer.

I praksis møder du AI, når:

  • din telefon sorterer billeder efter ansigter,

  • din streamingtjeneste anbefaler film,

  • en chatbot hjælper i kundeservice,

  • stavekontrollen foreslår næste ord.

AI er ikke “magisk”. Det er software og data – plus matematik, der optimerer sandsynligheder.

Hurtigt overblik: AI, ML og DL (og hvor generativ AI passer ind)

  • AI (Artificial Intelligence): Paraplyen for teknikker, der gør maskiner “intelligente”.

  • ML (Machine Learning): Metode, hvor modeller lærer mønstre fra data i stedet for at blive håndkodet.

  • DL (Deep Learning): En gren af ML, der bruger neurale netværk (ofte mange lag) til at lære komplekse mønstre – særligt godt til billeder, lyd og sprog.

  • Generativ AI: Modeller, der skaber nyt indhold (tekst, billeder, lyd, video) ud fra en prompt. Fx tekstgeneratorer og billedmodeller.

Tænk sådan: AI er målet, ML er vejen, DL er motorvejen – og generativ AI er en særlig bil, der kan bygge nye “landskaber” undervejs.

Typer af AI (uden hype)

  • Smal AI (Narrow AI): Specialiseret til én opgave (fx ansigtsgenkendelse). Det er næsten alt AI i brug i dag.

  • Generel AI (AGI): En hypotetisk AI med bred, menneskelignende forståelse. Findes ikke som praktisk teknologi endnu.

  • Symbolsk AI vs. statistisk AI: Tidligere “regler og logik” vs. nutidens datadrevne modeller. I dag blandes tilgange ofte (hybrid AI).

Eksempler på kunstig intelligens i hverdagen

  1. Anbefalinger: Netflix/Spotify/YouTube bruger ML til at forudsige, hvad du vil se/høre.

  2. Sprogforståelse: Chatbots, automatisk oversættelse, opsummeringer af tekst.

  3. Billedgenkendelse: Telefonens gallerigruppering, OCR (tekst fra billeder), kvalitetstjek i produktion.

  4. Sikkerhed & svindel: Banker opdager afvigende transaktioner.

  5. Navigation & logistik: Ruteoptimering, leveringstider, lagerprognoser.

  6. Kreativitet: Generativ AI laver skitser, mockups, idéer, billeder og lyd.

  7. Udvikling: Kodeassistenter foreslår funktioner og tests (Copilot m.fl.).

  8. Sundhed: Triage-chat, støtteværktøjer til billeddiagnostik (under fagligt tilsyn).

Sådan “lærer” en ML-model (i meget korte træk)

  1. Data (fx billeder af katte/hunde) samles og renses.

  2. Model vælges (fx et neuralt netværk til billeder).

  3. Træning: Modellen justerer millioner af parametre for at minimere fejl.

  4. Validering: Man tjekker, om modellen generaliserer – ikke bare har lært træningsdata udenad.

  5. Drift: Modellen bruges i en app/tjeneste og overvåges løbende.

Tips:

  • Gode data > støre modeller med dårlige data.

  • Overvåg kvalitet og bias efter lancering – ikke kun i laboratoriet.

Generativ AI: hvad kan det – og hvornår giver det mening?

Styrker

  • Hurtig idéudvikling og første udkast (tekst, billeder, kode).

  • Opsummeringer, omskrivninger og oversættelser.

  • Prototyper, wireframes, mockups.

Begrænsninger

  • Kan “hallucinere” (svare overbevisende forkert).

  • Følsom for prompt-kvalitet og kontekst.

  • Juridik: ophavsret, datasikkerhed, privatliv – kræver klare retningslinjer.

God praksis

  • Brug som assistent, ikke orakel.

  • Bed om kilder, eller verificér kritiske facts.

  • Gem prompts og eksempler: byg et prompt-bibliotek.

Myter vs. realiteter

Myte: “AI forstår verden som mennesker.”
Virkelighed: AI modellerer mønstre i data – ikke sund fornuft.

Myte: “AI tager alle jobs.”
Virkelighed: AI ændrer opgaver. Roller flytter sig mod koordinering, kvalitet, relationer og kreativitet. Nye job opstår, andre bliver mere automatiserede.

Myte: “Større model = altid bedre.”
Virkelighed: Rigtige data, god prompt-strategi og korrekt integration slår “større” i mange cases.

Myte: “Vi kan ikke bruge AI pga. regler.”
Virkelighed: Med governance (data-klassificering, godkendte værktøjer, logning) kan AI anvendes ansvarligt.

Fordele og risici – en hurtig tjekliste

Fordele

  • Højere produktivitet (udkast, summarizer, kodestubbe).

  • Bedre kunderejser (24/7 chat, personalisering).

  • Hurtigere indsigt (analyse af store tekstmængder).

Risici

  • Kvalitet: Fejlsvar, bias, “model drift”.

  • Compliance: Persondata, ophavsret, AI-forordninger.

  • Sikkerhed: Læk af følsomme data i prompts eller træning.

Modtræk

  • Ryd op i data, lav klassificering (tilladt/forbudt i prompts).

  • Indfør human-in-the-loop ved kritiske beslutninger.

  • Lav eval-sæt og KPI’er (nøjagtighed, hallucinationsrate, svartid).

  • Log prompts/svar og revider jævnligt.

Mini-historik (kort og nyttig)

  • 1956: “AI” navngives (Dartmouth-workshop).

  • 1980’erne: Ekspertsystemer i virksomheder.

  • 2012: Deep learning gennembrud (billedgenkendelse).

  • 2020→: Store sprogmodeller, generativ AI til massebrug.

Ordliste for begyndere

  • Prompt: Din instruktion til en AI-model.

  • Hallucination: Overbevisende, men forkert AI-svar.

  • Fine-tuning: Videre-træning på dine egne data.

  • Embeddings: Talrepræsentation af tekst/billeder til søgning/semantik.

  • Inference: Når modellen køres for at levere svar (ikke træning).

  • RAG: “Retrieval-Augmented Generation” – modellen slår op i kilder, før den svarer.

Kom i gang – uden at brænde tid af

  1. Definér 1–2 use cases (fx kundeservice-FAQ og mødenoter).

  2. Vælg værktøj (chat, billed- eller kodeassistent) og afklar data-politik.

  3. Lav prompt-skabeloner (roller, mål, formatkrav).

  4. Mål kvalitet (accuracy, tid sparet, kundetilfredshed).

  5. Skalér først, når piloten virker (governance, træning, support).

FAQ (hurtige svar)

Er AI det samme som automatisering?
Nej. Automatisering følger faste regler. AI tilføjer statistisk vurdering og læring.

Kræver AI altid big data?
Ikke altid. Små, velvalgte datasæt + gode prompts kan være nok til mange opgaver.

Kan jeg bruge AI sikkert med persondata?
Sjælendt. Ved tvivl: brug anonymisering eller interne modeller.

Skal jeg kunne kode?
Nej. No-code/low-code og chat-interfaces gør det let at starte. Kodning hjælper, når du vil bygge egne integrationer.

ML (Machine Learning) – eksempler

  • Anbefalinger i apps: Netflix/Spotify forudsiger, hvad du vil se/høre baseret på historik.

  • Spam- og svindelfilter: Banker og mailtjenester opdager afvigende mønstre i transaktioner og beskeder.

  • Prisprediktion: Webshops justerer priser efter efterspørgsel og lager.

  • Forecasting: Lager- og efterspørgselsprognoser i detail/produktion.

  • Churn-modeller: Forudser hvilke kunder, der er i risiko for at forlade en tjeneste.

Typisk kendetegn: tabeller/tal som input (”structured data”), gradient boosting/random forest, lineære modeller — trænes til at minimere fejl på en målbar metrik.

DL (Deep Learning) – eksempler

  • Billedgenkendelse: Kvalitetstjek i produktion, OCR, ansigts-/objektgenkendelse (CNN’er).

  • Tale-til-tekst: Møde-noter og undertekster (RNN/Transformer-baseret ASR).

  • Maskinoversættelse: Automatisk oversættelse i realtid (Transformers).

  • Anomali i sensordata: Forudsigende vedligehold (sekvensmodeller/autoencoders).

Typisk kendetegn: neurale netværk med mange lag, store datamængder og ofte ustruktureret input (billeder, lyd, tekst).

AI (Kunstig intelligens, bredt) – eksempler

  • Regelbaserede ekspertsystemer: Hvis-så-regler i support eller diagnoseguides.

  • Søgeassistenter i apps: Kombinerer regler, søgning og ML.

  • Planlægning og ruteoptimering: Logistik/transport (klassisk AI + heuristik).

  • Chatbots i kundeservice: Kan være simpel beslutningstræ + intents (ML).

AI er paraplyen: omfatter både regelbaserede systemer og statistiske metoder som ML/DL.

GAI (Generativ AI) – eksempler

  • Tekstgenerering: Blogudkast, emails, opsummeringer, kode.

  • Billedgenerering: Mockups, illustrationer, produktbilleder.

  • Lyd & musik: Voice-overs, jingle-ideer.

  • Video: Storyboards, korte klip, billedsekvenser.

Typisk kendetegn: modeller der skaber nyt indhold ud fra en prompt (f.eks. store sprogmodeller og diffusion-billedmodeller).

ChatGPT (eksempel på GAI i tekst)

Hvad det er: En stor sprogmodel, der kan skrive, forklare og kode ud fra en prompt.
Gode use cases:

  • Udkast til tekster (mails, artikler, jobopslag).

  • Opsummeringer af dokumenter og møder.

  • Idégenerering og strukturering (outline/briefs).

  • Kodehjælp: forklar, skriv tests, refaktorér.
    Begrænsninger:

  • Kan “hallucinere” fakta, hvis man ikke giver kilder/kontekst.

  • Følsom for prompt-kvalitet og klare formatkrav.
    Best practice:

  • Giv rolle + mål + format (fx “Skriv en 150-ords opsummering med bullets”).

  • Brug RAG (tilføj kilder/uddrag), når fakta skal være korrekte.

  • Hav menneskelig kvalitetssikring på kritiske svar.

DALL·E (eksempel på GAI i billeder)

Hvad det er: En generativ billedmodel, der skaber billeder ud fra tekstbeskrivelser.
Gode use cases:

  • Konceptskitser, storyboards, moodboards til design/marketing.

  • Hurtige “hero images” til landingssider og SoMe-variationer.

  • Visualisering af idéer, som er dyre at fotografere.
    Begrænsninger:

  • Konsistens på tværs af mange billeder kan kræve iteration.

  • Ophavsret/brand-guidelines: aftal interne retningslinjer.
    Best practice:

  • Skriv detaljerede prompts (motiv, stil, lys, vinkel, komposition).

  • Iterér: lav varianter og “upscale” de bedste.

  • Gem prompt-historik, så I kan genskabe et visuelt “sprog”.

Hurtig sammenligning (tommelfingerregler)

  • Skal du forudsige en værdi/klasse? → ML (evt. DL ved billeder/lyd/tekst i stor skala).

  • Har du billeder/lyd/tekst i stor mængde og kompleksitet? → DL.

  • Skal du generere nyt indhold (tekst/billede/lyd)? → GAI.

  • Har du faste forretningsregler uden usikkerhed? → Klassisk AI/regelsystem.

Tilbage til blog

Indsend en kommentar

Bemærk, at kommentarer skal godkendes, før de bliver offentliggjort.