AI förändrar hela vår värld
Det är en sammanfattning av budskapet från ledande experter inom AI på eventet Artificial Intelligence – Turning into Reality som arrangerades i Zürich av Svenska Handelskammaren i Schweiz den 31 januari.
– De flesta är överens om att AI kommer att ändra på allt. En person på Google har sagt att AI blir större än elektricitet och eld. Kanske är han galen. Men ju mer man tittar på det, desto mindre galet verkar det, sade Kye Andersson, Head of Communications på Peltarion och delegat i Swedish AI Council.
Självkörande bilar
Ett område som AI kommer att påverka är självkörande bilar, något som Dennis Nobelius, CEO på Zenuity, redogjorde för. En självkörande bil har mycket stor datorkraft. Den använder neurala nätverk för att förstå omvärlden. Det innebär att nätverken är grunden för bilens position på vägen.
För att klara av allt det här är bilen utrustad med en mängd sensorer, kameror, radar, laser, GPS-mottagare och en superdator. Bilen kommunicerar också med servicefunktioner i molnet.
– I arbetet med att utveckla självkörande bilar är en mycket hög säkerhet det allra viktigaste, sade han. Det finns också etiska aspekter som man måste ta hänsyn till.
Autonoma system
Enligt Otto Preiss, Chief Operating Officer Digital, ABB, kommer AI att leverera värde till varje enskild del av ett företags värdekedja.
– AI är nyckeln till att vår vision blir verklighet, sade han. Visionen är att ge muskler till industriella processer. Med AI gör vi detta genom att börja använda autonoma system. Igår skapade vi system genom programmering. Idag lär vi systemen vad de ska göra. Imorgon lär systemen sig själva vad de ska göra.
Idealiska investeringsstrategier
Annika Schröder, Executive Director, UBS Group Technology, beskrev hur AI kan användas i banksektorn.
AI kan till exempel användas för att skapa idealiska investeringsstrategier för specifika kunder. Ett machine learning-system kan upptäcka mönster i stora datamängder som en människa aldrig skulle lägga märke till. På det sättet kan felaktiga investeringsbeslut minskas.
Ett annat exempel är regelefterlevnad och säkerhet.
– Vi måste ha en viss övervakning av de interna meddelanden som anställda skickar. Med machine learning går det att läsa av stora trafikmängder. Systemet reagerar om anställda skriver något som de normalt inte skulle skriva.
Bankerna använder även machine learning för att upptäcka mönster som tyder på penningtvättstransaktioner. Målet är att på ett effektivare sätt kunna minska risken för sådan verksamhet.
Annika Schröder påpekar att det är viktigt att en AI-lösning kan förklara varför den har kommit fram till ett visst resultat, till exempel varför den gett avslag på en låneansökan.
– Potentialen är mycket stor när det gäller att kombinera AI med andra teknologier, sade hon. Ett exempel är blockchain-tekniken som tillsammans med AI kan användas för att skapa mycket smarta tjänster och produkter.
Rekrytera rätt AI-kompetens
Flera av talarna nämnde svårigheterna med att lyckas rekrytera rätt AI-kompetens.
– Risken är stor att vi inte kommer att kunna anställa så många personer på det här området som vi skulle vilja. För att få saker och ting att hända kan det vara bra att gå in i partnerskap med ett antal aktörer. Det kan göra det enklare att rekrytera AI-kompetens, sade Otto Preiss.
