Hvad er idéer og visioner, og hvad er konkrete og praktiske teknikker?

Narrow AI (Smal AI)

• AI-type: AI, der er designet til at udføre specifikke opgaver. Den har ikke generel intelligens og kan ikke udføre opgaver udenfor sit definerede område.
• Eksempler: Chatbots, anbefalingssystemer (som dem, der f.eks. bruges af Netflix eller Amazon), og billedgenkendelse.

Maskinlæring (ML)

• AI-type: En underkategori af AI, hvor systemer lærer og forbedrer sig gennem erfaring uden at være eksplicit programmeret.
• Eksempler: Algoritmer, der anvendes i anbefalingssystemer, billed- og talgenkendelse, og finansielle analyser.

Computer Vision

• AI-type: En AI-underkategori, der fokuserer på at gøre det muligt for computere at "se" og forstå billeder og videoer.
• Eksempler: Ansigtsgenkendelse, objektdetektion, og automatiseret kvalitetskontrol i produktionslinjer.

Robotics

• AI-type: AI anvendt i robotter for at udføre opgaver autonomt, også i miljøer, hvor mennesker ikke kan operere.
• Eksempler: Robotstøvsugere, industrielle robotter, og robotter til kirurgiske procedurer.

Naturlig sprogbehandling (NLP)

• AI-type: AI-teknologi, der gør det muligt for computere at forstå, analysere og generere menneskesprog.
• Eksempler: Chatbots, virtuelle assistenter (som Siri eller Google Assistant), og tekstanalysesoftware.

Deep Learning

• AI-type: En avanceret form for maskinlæring, der bruger neurale netværk med mange lag til at analysere data og træffe beslutninger.
• Eksempler: Anvendt i autonom kørsel, naturlig sprogbehandling (NLP) og billedgenkendelse.

General AI (Generel AI, AGI)

• AI-type: En hypotetisk AI, der stiler efter det menneskelige intelligens-niveau. Kan forstå, lære og anvende viden på tværs af forskellige domæner. Denne type AI eksisterer endnu ikke.
• Eksempler: Ikke eksisterende, men ville kunne udføre enhver opgave, som en menneskelig intelligens kan, for eksempel avanceret medicinsk diagnostik, autonom forskning, hvad vi kan, ville den kunne bare meget hurtigere.

Superintelligent AI

• AI-type: En AI, der overgår menneskelig intelligens på næsten alle områder, herunder kreativitet, problemløsning og sociale færdigheder. Er også hypotetisk og er ikke eksisterende i dag.
• Eksempler: Ikke eksisterende, men ofte diskuteret i teoretiske scenarier og science fiction. Som for eksempel "The Matrix(1999)", "2001: A space Odyssey(1968)", "I, Robot(1950)" som udspringer fra af Isaac Asimov samling af noveller, samt bogen "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy(1979)" er alle klassikere som bygger på ideen om superintelligent AI

Narrow AI - Anbefalingssystem

Virksomhed: Vinhandel

En vinhandel implementerer Narrow AI som et anbefalingssystem for at forbedre kundernes shoppingoplevelse online.

Sådan fungerer det:

• Personlige anbefalinger: AI-algoritmen analyserer kundens tidligere købshistorik samt præferencer for at komme med personlige vinanbefalinger. Hvis en kunde f.eks. ofte køber rødvin fra Italien, kan systemet foreslå nye italienske rødvine, der matcher kundens tidligere valg.
• Forbedret indkøbsoplevelse: Ved at give relevante anbefalinger kan kunderne lettere finde nye vine, de måske ikke var klar over, at de gerne vil prøve. Det kan føre til øget salg.
• Dataanalyse: AI kan behandle store mængder data om kundepræferencer og trends. Det hjælper vinhandlen med at optimere deres lagerbeholdning og markedsføringsaktiviteter.
• Krydssalg: Systemet kan foreslå komplementære varer, såsom passende ost til vinen. Det kan øge salgsmulighederne yderligere.

Ved at bruge Narrow AI på denne måde kan en vinhandel forbedre brugeroplevelsen og øge kundeloyaliteten gennem skræddersyede anbefalinger.

Machine learning - Dynamisk prisjustering

Virksomhed: Online Rejsebureau

Et online rejsebureau kan implementere machine learning-algoritmer til at optimere priserne på flybilletter og hotelophold.

Sådan fungerer det:

• Dataindsamling: Systemet indsamler omfattende data fra tidligere salg, søgeadfærd, sæsonmæssige tendenser, begivenheder på destinationer (f.eks. festivaler) og konkurrentpriser.

• Prisanalyse: ML-algoritmer analyserer disse data for at identificere mønstre og lave forudsigelser om, hvornår efterspørgslen vil stige eller falde. For eksempel, hvis systemet bemærker, at priserne plejer at stige, når en bestemt festival nærmer sig, kan det justere priserne på fly og hoteller på forhånd.

• Personlige tilbud: Ved at analysere oplysninger om individuelle kunder, som deres tidligere rejsehistorik og præferencer, kan systemet tilbyde specifikke rabatter eller pakker, der appellerer til den enkelte kunde. For eksempel hvis en kunde tidligere har købt ture til varme destinationer, kan systemet tilbyde særlige tilbud til lignende rejser.

• Optimering af kapacitet: Machine learning kan også hjælpe med at optimere tilgængeligheden af fly og hotelværelser ved at forudsige kravene og sørge for, at der altid er tilstrækkelig kapacitet til at imødekomme efterspørgslen.

Ved at udnytte machine learning kan rejsebureauet forbedre sin prisstrategi, tilbyde mere relevante tilbud til kunderne og maksimere indtjeningen baseret på datadrevne indsigter.

NLP - Automatisk Kundesupport

Virksomhed: E-handelsbutik

En e-handels butik kan implementere NLP-teknologier for at forbedre kundesupport og interaktionen med kunderne.

Sådan fungerer det:

• Chatbots med NLP: E-handels butikken kan anvende en NLP-drevet chatbot til at håndtere kundehenvendelser. Chatbotten kan forstå og analysere naturligt sprog. Det gør den i stand til at besvare spørgsmål, tage imod ordrer og give produktinformation baseret på kundernes forespørgsler.

• Sentimentanalyse: NLP kan bruges til at analysere kundernes feedback og anmeldelser. Ved at vurdere tonen (positiv, negativ, neutral) i kundens kommentarer kan virksomheden identificere problemer hurtigt og reagere proaktivt. Hvis der f.eks. er mange negative anmeldelser om et bestemt produkt, kan virksomheden tage skridt til at undersøge og løse de underliggende problemer.

• Automatisering af sagsbehandling: Når kunder sender e-mails eller indsender supportanmodninger, kan NLP hjælpe med at kategorisere og prioritere henvendelser baseret på indholdet. Det sikrer, at presserende anmodninger får hurtigere behandling.

• Knowledge Base Forbedring: NLP kan også bruges til at analysere ofte stillede spørgsmål og feedback for at identificere områder, hvor virksomhedens vidensbase kan forbedres. Det kan føre til opdaterede FAQ-sektioner, der hjælper kunderne med at finde svar hurtigere.

Ved at udnytte NLP kan e-handelsbutikken skabe en mere effektiv og brugervenlig kundeoplevelse, reducere responstider og forbedre kundetilfredsheden.