AI, en Allt-i-allo, från sjukdomsprediktion till förbättrad tillgänglighet för funktionshindrade

Artificiell intelligens tog fart förra året och har lämnat ingen industri opåverkad i sitt spår. Det var lanseringen av ChatGPT som fick intresset för AI‑underrubriken, generativ AI, att explodera, och alla började använda tekniken både som konsument och tjänsteleverantör.  

Enligt en undersökning från McKinsey använder majoriteten av organisationerna (55 %) nu AI i minst en affärsfunktion. Detta är logiskt, med tanke på att AI påverkar allt från försäljning, marknadsföring och kundservice till säkerhet, data, teknik och andra processer.

En titt på AI och dess förmåga att omvandla industrier

AI, ett begrepp som har funnits sedan 1950-talet, är maskinernas intelligens. Det är en maskins förmåga att utföra kognitiva funktioner på liknande sätt som människor. 

Mänsklig intelligens är det som skiljer oss från andra levande varelser. Det är förmågan att lära sig nya saker, resonera, anpassa sig, lösa problem, planera, improvisera och agera. Intelligens är grunden för den mänskliga upplevelsen, och nu återskapar vi den artificiellt i vetenskapliga strävanden. Som ett resultat visar dagens AI‑system några av dessa mänskliga intelligensdrag, inklusive lärande, resonemang, problemlösning och perception.

Alltså är AI helt enkelt en simulering av mänsklig intelligens i maskiner. Maskininlärning (ML) är en undergrupp av AI som avser dators program förmåga att lära sig från data och anpassa sig utan mänsklig hjälp. 

Sedan finns djupinlärning, som möjliggör detta automatiska lärande via enorma mängder datamaterial såsom text, bilder eller video, som är för stora för människor. Djupinlärning använder neurala nätverk, baserade på hur neuroner interagerar i den mänskliga hjärnan — för att absorbera data och bearbeta den. Tre typer av artificiella neurala nätverk som används här är framåtriktade neurala nätverk, konvolutionella neurala nätverk och återkommande neurala nätverk.

Maskininlärning och djupinlärning gör det möjligt för AI att utföra mer komplexa uppgifter genom att bearbeta data som gör att de kan upptäcka mönster, ge rekommendationer och förutsägelser, och sedan anpassa sig till ny data och nya erfarenheter.

Klicka här för listan över de 5 bästa AI‑ och digitala biotekföretagen.

AI:s breda användningsområden, som skakar om industrier

Alla framsteg inom AI‑teknik genom åren har gjort det möjligt att använda den i olika industrier och hitta tillämpning i nästan alla affärssektorer. 

Till att börja med hjälper chatbots till att förbättra användarupplevelsen online. Naturlig språkbehandling (NLP) används för att få konversationen att låta mänsklig och personlig. Dessa AI‑drivna assistenter kan också ha realtidsinteraktion med kunder. Enligt Servion Global Solutions, 95 % av kundinteraktionerna kommer att drivas av AI år 2025. 

Inom media och underhållning inför AI en ny era av effektivitet och kreativitet. Från artister till filmare och spelutvecklare utnyttjar innehållsskapare kraften i AI‑algoritmer för att generera manus och berättelser. 

AI används dessutom för att underlätta realtidsöversättning av texter, videor, podcaster och andra multimedieformat som gör innehållet tillgängligt för en bredare publik. På detta sätt analyserar tekniken språkliga nyanser och ansiktsrörelser för att underlätta läppsynkroniserad översättning. Detta berikar tittarupplevelsen och förändrar hur audiovisuellt innehåll synkroniseras över olika språk.

Dessutom är syntetiska skådespelare som gestaltar en verklig person i digitala miljöer, kundinriktade reklamskript och autonom generering av nyhetsartiklar och sammanfattningar andra sätt AI hjälper mediebranschen.

Denna teknik påverkar också vår livsstil, främst genom autonoma fordon. Företag som Tesla, Toyota och Audi använder maskininlärning för att bygga självkörande fordon, erbjuda förarstöd och i slutändan eliminera behovet av en mänsklig förare. I denna sektor används AI även för skräppostfilter, ansiktsigenkänning och för att erbjuda skräddarsydda rekommendationer för ökad engagemang. 

AI gör också sitt intåg djupare i utbildningssektorn för att förbättra personalens produktivitet genom att automatisera administrativa uppgifter som personliga meddelanden, hantering av antagning och andra rutinärenden. Dessutom hjälper den till att anpassa lärmaterial, skapa smart innehåll och tillhandahålla röstassistenter för extra lärmaterial eller stöd.

Detta är bara toppen av isberget, eftersom AI har ett enormt användningsområde, inklusive navigering för exakt och detaljerad information, personalhantering för att förenkla processen, jordbruk för att skörda grödor snabbare och i större volym, spel för att skapa mänskliga NPC:er och finans för att förbättra ett brett spektrum av tjänster.

Dessutom hittar AI sin användning inom datasäkerhet för att identifiera okända hot, felidentifiering, hotförebyggande och känna igen oklassificerade handlingar. Förutom att hjälpa till med trafikhantering, samåkning och ruttplanering i resebranschen, ger AI också stöd i kvalitetskontroll, inspektion och leveranskedjehantering.

Sedan finns robotik, där AI ofta används för att känna av hinder och förplanera resor. Snart kommer artificiell generell intelligens (AGI) också att bli en verklighet, vilket innebär att maskiner får intelligensen att utföra och slutföra intellektuella uppgifter som för närvarande bara människor kan göra. Organisationer som OpenAI arbetar med att skapa en teknik som överträffar mänsklig intelligens.

AI för att göra internet mer tillgängligt

Som vi påpekade förändrar AI nästan alla sektorer, och ändå är det inte hela omfattningen av dess användning. Till exempel utvecklar forskare vid Ohio State University en AI‑agent för att göra internet mer tillgängligt för personer med funktionsnedsättningar. Denna AI‑agent kommer att kunna navigera det komplexa webbsystemet för att utföra komplexa uppgifter på vilken webbplats som helst med enkla språkkommandon.

Enligt studien som presenterades vid den 37:e konferensen om neurala informationsbehandlingssystem (NeurIPS) i december, finns det ökande hinder för att komma åt internet, som vi förlitar oss på i vårt dagliga liv och arbete. För att avlägsna sådana hinder och minska skillnaden, särskilt för personer med funktionsnedsättningar, använde studien information från live‑webbplatser och skapade webb‑agenter.

Dessa online‑AI‑hjälpare utnyttjar en djupinlärningsalgoritm och stora språkmodeller (LLM) för att fungera på samma sätt som vi människor gör när vi surfar på internet. Den skapade modellen kan förstå layouten samt funktionaliteten på olika webbplatser bara genom sin förmåga att bearbeta och förutsäga språk.

För att utveckla denna lösning skapade teamet först datasetet Mind2Web för generella webb‑agenter. Forskare använde 137 olika verkliga webbplatser för mer än 2 000 öppna uppgifter, såsom att följa kändisars konton på sociala medier, boka internationella flyg och schemalägga tester på DMV, för att träna sina agenter.

Enligt studiens medförfattare Yu Su, som är biträdande professor i datavetenskap och teknik vid Ohio State, berodde deras agents framgång i stor utsträckning på modellens förmåga att anpassa sig till den komplexa och dynamiska naturen hos dagens webbplatser och hantera det ständigt utvecklande internet. Su sade:

“Det har bara blivit möjligt att göra något sådant på grund av den senaste utvecklingen av stora språkmodeller som ChatGPT.” 

Sedan chatboten blev offentlig i november 2022 har miljontals människor använt den för att skapa innehåll. Nyligen avslöjade OpenAI:s VD Sam Altman, skaparen av ChatGPT, att den senaste versionen av chatboten GPT‑5 kommer att släppas i år med videofunktionalitet och högre noggrannhet. Enligt Altman kommer AI inte bara att förändra hur vi arbetar, utan teknologiska framsteg kommer att “hjälpa till att kraftigt påskynda takten för vetenskapliga upptäckter.”

Förutom Mind2Web introducerade forskare vid Ohio State också ett ramverk kallat MindAct, som använder både små och stora språkmodeller för att utföra uppgifter. Genom att använda båda modellerna fann teamet att deras ramverk kan överträffa andra vanliga modelleringsstrategier och förstå olika koncept på ett rättvist sätt.

När modellen är förfinad kan den, enligt studien, användas tillsammans med öppna och slutna LLM:er som Flan‑T5 eller GPT‑4. Studien stöds av National Science Foundation, US Army Research Lab och Ohio Supercomputer Center.

Mitt i allt detta lyfte studien fram den etiska frågan kring att skapa flexibel AI, som, även om den kan vara extremt hjälpsam för människor på många sätt, som att surfa på webben, kan göra internet till ett oöverträffat kraftfullt verktyg genom att förbättra system som ChatGPT.

”Å ena sidan har vi stor potential att förbättra vår effektivitet och låta oss fokusera på den mest kreativa delen av vårt arbete,” sade Su och tillade, “Men å andra sidan finns det enorm potential för skada.” Detta kan ta formen av spridning av desinformation eller missbruk av finansiell information.

Enligt Su bör vi alla vara “extremt försiktiga” med dessa risker och måste samarbeta för att mildra dem. Han påpekade också att framsteg inom AI genom kontinuerlig forskning kommer att hjälpa samhället att uppleva betydande tillväxt under de kommande åren.

AI:s stora roll inom sjukvården 

Ett annat område där AI visar sig vara en spelväxlare är sjukvården, där den förbättrar olika aspekter av branschen.  

Sjukvård är en viktig del av våra liv för att förebygga sjukdomar och förbättra livskvaliteten. Dock står branschen inför problem med ineffektiva processer och stigande medicinska kostnader. Här kan AI helt förändra sjukvårdens ansikte genom att effektivisera processer och hjälpa till med forskning av livräddande läkemedel genom att kombinera historisk data och medicinsk intelligens. På så sätt kan organisationer minska sina FoU‑kostnader samtidigt som de ökar produktionen.

AI‑drivna virtuella assistenter hjälper samtidigt människor genom att minska onödiga sjukhusbesök och spara tid för vårdpersonal. Chatbots kan också användas för att boka patientmöten, tillhandahålla information, fylla i patientuppgifter och hantera försäkringsfrågor. 

Medicinska institutioner kan ytterligare analysera patienter för att upptäcka insikter och föreslå åtgärder med större precision för att sänka dödligheten och öka patientnöjdheten. Patientdata, såsom medicinsk historik och genetisk profil, kan också användas för att erbjuda personliga mediciner och bästa behandlingsplaner. Sjukhus kan också använda AI för marknadsundersökningar för att optimera tjänster och skapa optimala marknadsstrategier för varumärkeshantering och marknadsföring.

Utöver allt detta används tekniken för att bygga sofistikerade maskiner som kan upptäcka sjukdomar och hjälpa till att analysera kroniska tillstånd för att säkerställa tidig diagnos.

Nyligen, en ny studie finansierad av Swedish Brain Foundation, Swedish Foundation for Strategic Research, Swedish Research Council och andra använde maskininlärning för att förutsäga svår multipel skleros (MS). MS är en kronisk sjukdom i centrala nervsystemet som är oförutsägbar, med en progression som varierar avsevärt från person till person. 

Det anses vara en autoimmun sjukdom, vilket betyder att immunsystemet attackerar personens egen kropp. Vid MS angrips ett fettämne som kallas myelin, vilket skadar nerver i hjärnan och ryggmärgen. Detta beror på att myelin omger och isolerar nervaxoner för att möjliggöra signalöverföring, vilket påverkas när den skadas.

Så, för att hitta ett sätt att upptäcka sjukdomen i ett tidigt stadium, samlades forskare från Linköpings universitet, Karolinska Institutet och Universitetet i Skövde för denna studie. 

Forskare analyserade cirka 1 500 proteinkällor med maskininlärning. Det var faktiskt den första studien som mätte så många proteiner med proximity extension assay (PEA), en mycket känslig metod, i kombination med nästa generations sekvensering (NGS). Den använda tekniken möjliggör mer exakt mätning av mycket små mängder, vilket är särskilt viktigt eftersom dessa proteiner ofta finns på mycket låga nivåer.

Studien fann att en kombination av 11 proteiner kan förutsäga både kortsiktiga — ett specifikt protein kallat neurofilament light chain (NfL) var en pålitlig indikator för detta — och långsiktiga sjukdomsaktivitet och funktionsnedsättningsresultat. Denna kombination av proteiner bekräftades senare i en separat grupp av MS‑patienter.

Dessutom måste dessa proteiner mätas i cerebrospinalvätska istället för i blodet för att få en bättre bild av vad som händer i centrala nervsystemet. Dessa proteiner kan dessutom användas för att skräddarsy behandlingar för varje patient beroende på den förväntade svårighetsgraden av MS.

Klicka här för att lära dig om den växande synergien mellan AI och neurovetenskap.

Företag som leder AI‑vägen 

Med AI som blir normen och intäkterna från den globala AI‑programvaramarknaden förväntas nå $126 bln by 2025, hoppar alla på tåget. Men vissa företag gör ett stort avtryck i sektorn med innovativa maskininlärningsimplementationer:

1. Microsoft

Techjätten erbjuder en affärs‑AI‑assistent, Office 365 Copilot. Microsoft, som är den största investeraren i OpenAI, lanserade nyligen ett AI‑drivet verktyg, “Reading Coach.” 

Med ett börsvärde på $2,9 tn handlas MSFT-aktierna till $398, upp 4,74 % YTD. Företagets intäkter (TTM) är $218,3 bln, EPS (TTM) är 10,33, P/E (TTM) är 38,14 och det betalar en utdelningsavkastning på 0,76 %.

2. Tesla

Företaget tillverkar elfordonsmodeller med autonom körförmåga. Dess VD Elon Musk hänvisar till Tesla som ett “AI/robotik‑företag” och har tidigare påstått att de utvecklar “den mest avancerade AI:n i verkligheten.”

Med ett börsvärde på $673,55 bln handlas TSLA-aktierna till $209,20, ner 14,72 % YTD. Företagets intäkter (TTM) är $95,92 bln, EPS (TTM) är 2,10 och P/E (TTM) är 68,28.

3. Luminar Technologies

Företaget producerar avancerade LIDAR‑baserade fordonsvisionsprodukter. Dess sensorer använder fiberlasrar som gör att självkörande bilars AI‑baserade mjukvarusystem får en djupgående bild av deras omgivning. 

Med ett börsvärde på $1,095 bln handlas LAZR-aktierna till $2,19, ner 35,9 % YTD. Företagets intäkter (TTM) är $58,79 bln, EPS (TTM) är -1,50 och P/E (TTM) är -1,44.

Slutliga tankar

2023 förde AI in i mainstream, och i takt med att teknikens popularitet och användning växer kommer dess prestanda också att se en stor utveckling genom kontinuerlig forskning och investeringar. Redan nu omvandlar AI:s flexibilitet olika industrier, och när vi går framåt kommer dess tillämpningar bara att driva innovation och industrier längre. Som Su sade, det kommer att “spara människor tid och göra det omöjliga möjligt.” 

Klicka här för att lära dig allt om att investera i artificiell intelligens.