This is the Trace Id: ed974cd92bf6df9349642fde058b73f2
Gå til hovedindholdet
Microsofts kunstige intelligens

Hvad er generativ kunstig intelligens?

Se, hvordan generativ AI opretter nyt indhold ved at lære mønstre ud fra eksisterende data.
Få mere at vide
En kvinde med gråt hår holder en tablet.

Hvordan fungerer kunstig intelligens?

Kunstig intelligens startede med enkle regler, som computere skulle følge nøjagtigt. Det har udviklet sig til maskinel indlæring, hvilket giver systemer mulighed for at lære af data. I dag automatiserer kunstig intelligens opgaver, analyserer data og løser komplekse problemer på tværs af forskellige brancher.

Hvad gør generativ AI?

Mens traditionel kunstig intelligens typisk analyserer data for at finde mønstre, fungerer generativ AI anderledes – det opretter nye data. En introduktion til Generative AI og SafetEn dybere forståelse af generativ AI kan hjælpe organisationer med at indføre teknologien.

I stedet for at følge angivne regler undersøger generativ AI den grundlæggende struktur af oplæringsdata og bruger avanceret maskinel indlæring til at generere nyt indhold. Dette giver den mulighed for at oprette nye output, der svarer til det, den har lært.

Her kan du se, hvad generativ AI gør:
  • Det opretter nyt indhold f.eks. tekst, billeder og videoer baseret på mønstre i eksisterende data.
  • Den lærer komplekse strukturer ved at analysere store datasæt for at forstå relationer i dataene.
  • Den tilpasses og forbedres med tiden ved løbende at lære af nye data, hvilket gør outputtene mere finindstillelige.

Udforsk tre typer generativ AI

Generative Adversarial Networks (GAN)

GAN'er består af to netværk – en generator og en diskriminator – der konkurrerer mod hinanden. Generatoren opretter falske data, mens diskriminatoren evaluerer dem i forhold til rigtige data. Målet er, at generatoren skal producere data, der ikke kan skelnes fra reelle data.
  • Generator: Opretter syntetiske data baseret på træning.
  • Diskriminator: Evaluerer dataene og giver feedback til generatoren.
 
GAN-eksempler
  • Deepfake-teknologi: GAN'er kan lave rigtige videoer eller billeder ved at lære ansigtsbevægelser og udtryk. Disse programmer giver dog anledning til bekymring.
  • Billedsyntese: I brancher som mode eller gaming opretter GAN'er billeder i høj kvalitet til produktdesign eller tegnoprettelse.
  • Kunstværktøjer til samrbejde: På visse platforme kan folk oprette nye kunstværker eller realistiske portrætbilleder ved at kombinere eksisterende billeder ved hjælp af GAN-teknologi. 

Variationsbaserede autokodere (VAE)

VAE'er er modeller, der reducerer størrelsen på data, samtidig med at de vigtige dele bevares. De laver derefter nye data baseret på den reducerede repræsentation. VAE'er bruges ofte til opgaver som:
  • Datakomprimering: Komprimer store datasæt effektivt for at gøre det nemmere at lagre og behandle dem.
  • Billedestøjreduktion: Gør kvaliteten af billeder med lav opløsning eller støjende billeder bedre ved at generere tydeligere versioner.
  • Medicinsk billedbehandling: Gør MRI- og CT-scanningsbilleder bedre, og få tydeligere visualiseringer til diagnosticering. 

Transformere

Transformere er en populær arkitektur inden for behandling af naturligt sprog og er grundlæggende for sprogmodeller som GPT-3. Disse modeller genererer tekst ved at forudsige det næste ord i en sætning baseret på tidligere kontekst. De fungerer ved hjælp af følgende metoder:
  • Opmærksomhedsmekanismer: Transformere bruger selvopsigt til at vurdere vigtigheden af hvert ord i en sætning.
  • Sprogforståelse: Transformere forstår kontekst og relationer mellem ord for at generere nøjagtig tekst.
 
Transformerprogrammer
  • Generering afindhold: Skriv artikler, rapporter og andre former for kreativt indhold med modeller som GPT-3.
  • Sprogoversættelse: Oversæt tekst fra ét sprog til et andet med høj nøjagtighed.
  • Chatrobotter: Giv menneskelige svar i realtid til programmer som kundesupport.  
Billede af AI-beslutningsoversigten
AI-beslutningsoversigten

Få 2025-udgaven af AI-beslutningsoversigten

Læs ekspertperspektiver fra Microsoft- og AI-ledere for at få en dybere forståelse af, hvordan du navigerer i AI-platformsskiftet.
Hent rapporten

Hvad kan generative AI gøre?

Sundheds­sektoren

Generativ AI transformerer sundhedspleje ved at revolutionere, hvordan nye stoffer udvikles, og hvordan behandling er tilpasset de enkelte patienter.
   
  • Søgning efter medicin: AI-modeller kan foreslå potentielle blandinger af medicin ved at analysere millioner af datapunkter fra videnskabelig forskning. Denne AI-drevne tilgang reducerer markant den tid, det tager at identificere lovende medicin, hvilket hjælper virksomheder med at skifte fra koncept til kliniske forsøg hurtigere. 
 
  • Personligt tilpasset medicin: Generative AI-modeller analyserer patientdata – herunder arve-, livsstils- og medicinsk historik – for at oprette tilpassede behandlingsplaner. Kunstig intelligens hjælper læger med at træffe mere velfunderede beslutninger, der passer til den enkelte patients specifikke behov. AI-drevne løsninger som f.eks.Dragon Ambient eXperience (DAX) Copilot kan hjælpe klinikere med at blive mere produktive og effektive med oprettelse af noter baseret på kunstig intelligens.

Finans

I den finansielle branche bruges generativ AI til at administrere risici og finde svindel. Dette hjælper banker og pengeinstitutter med at arbejde mere sikkert og effektivt.
   
  • Risikovurdering: AI-modeller simulerer forskellige markedsscenarier for at forudsige potentielle resultater. Ved at simulere tusindvis af markedsforhold hjælper kunstig intelligens banken med at forudse mulige økonomiske risici og justere strategier i overensstemmelse hermed.
  • Registrering af svindel: Generative AI-modeller identificerer falske transaktioner ved at registrere usædvanlige mønstre i finansielle data. Banker kan bruge kunstig intelligens til at overvåge og analysere milliarder af transaktioner i realtid, markere mistænkelige aktiviteter og generere underretninger, når der findes uregelmæssige mønstre. Kunstig intelligens hjælper med at forhindre svindel, før den eskaleres, hvilket sparer betydelige omkostninger og beskytter kundekonti.
  • Optimerede økonomiske processer: Værktøjer som Microsoft 365 Copilot for Finance kan hjælpe med at forbedre effektiviteten ved at anvende kunstig intelligens på arbejdsintensive processer som samlinger samt kontrakt- og fakturaregistrering. 

Fremstilling

I produktionsbranchen revolutionerer generativ AI produktionsprocesser og kvalitetskontrol. Dette fører til mere effektive handlinger og produkter i højere kvalitet.
   
  • Forudsigende vedligeholdelse: AI-modeller analyserer data fra maskiner for at forudsige, hvornår vedligeholdelse er nødvendig. Ved at identificere potentielle problemer, før de forårsager nedbrud, hjælper kunstig intelligens med at reducere nedetiden og forlænge udstyrets levetid.
  • Kvalitetskontrol: Generative AI-systemer undersøger produkter for defekter ved at analysere billeder og sensordata. Dette sikrer, at kun produkter af høj kvalitet når markedet, reducerer spild og forbedrer kundetilfredsheden.

Detailhandel

I detailsektoren forbedrer generative AI kundeoplevelser og hjælper med at optimere lagerstyring, så detailhandlere kan imødekomme kundernes behov mere effektivt.
   
  • Personlige anbefalinger: AI-modeller analyserer kundedata for at give tilpassede produktanbefalinger. Ved at forstå individuelle præferencer hjælper kunstig intelligens detailhandlere med at tilbyde mere relevante produkter, hvilket øger salgs- og kundeloyaliteten.
  • Optimering af lager: Generativ AI forudsiger efterspørgslen efter produkter og hjælper detailhandlere med at administrere deres lager mere effektivt. Ved at sikre, at populære varer altid er på lager og reducere overlager af mindre populære varer, hjælper kunstig intelligens detailhandlere med at minimere omkostningerne og maksimere overskuddet.

Uddannelse

Generativ AI kan hjælpe med at transformere undervisning og læringsmetoder og levere skræddersyede undervisningsoplevelser til studerende.
 
  • Personligt tilpasset læring: AI-modeller analyserer de studerendes ydeevnedata for at oprette tilpassede læringsplaner. Ved at identificere områder, hvor studerende har brug for forbedringer, hjælper kunstig intelligens undervisere med at yde målrettet support og forbedre de studerendes resultater.
  • Automatiseret karaktergivning: Generative AI-systemer bedømmer opgaver og eksamener ved at analysere de studerendes svar. Dette reducerer arbejdsbelastningen for undervisere og giver studerende hurtigere feedback, så de hurtigere kan lære og forbedre sig.

Oprettelse af indhold

Generativ AI tilbyder et væld af nye værktøjer og muligheder for kunstnere inden for en lang række kreative områder. 
  • Skrivning: Forfattere kan udarbejde artikler, blogindlæg eller endda romaner i fuld længde med AI-værktøjer. Indholdsoprettere kan automatisere kedelige opgaver som opsummering af oplysninger eller oprettelse af dispositioner. Dette giver dem mulighed for at fokusere på de mere detaljerede og kreative dele af skrivning.
  • Musik: Musikere kan tilføje bestemte indstillinger eller genrer for at skabe nye sange. De kan derefter bruge AI-genererede citater som inspiration eller en base til mere musik.
  • Fotografi: Fotografer kan forbedre og redigere fotos med generative AI-værktøjer, der opretter nye billeder. De kan ændre belysningen og farverne og endda lave nye billeder baseret på eksisterende billeder.
  • Videografi: Videografer kan skabe specialeffekter, producere realistiske animationer og udarbejde hele videosekvenser fra bunden, hvilket gør produktionsprocessen mere effektiv og kreativ.
  • Kunst: Kunstnere kan samarbejde med generativ kunstig intelligens for at skabe helt unikke dele, der skubber grænserne for traditionel kreativitet. Kunstig intelligens kan tilbyde nye typografier og koncepter, hvilket giver kunstnere nye perspektiver og innovative ideer.
     
  Fordele i den kreative branche
  • Øget Eksperimenteren: Kunstnere kan hurtigt lave udkast til variationer af deres arbejde for at udforske forskellige typografier eller tilgange.
  • Skabelse gennem samarbejde: Skabere arbejder sammen med AI som samarbejdsværktøj og får hjælp til brainstorming og andre udarbejdelsesopgaver.
  • Hastighed: Skabere kan bruge kunstig intelligens til at sætte fart på processer som musikkomposition eller udarbejdelse af skrevet indhold, hvilket reducerer produktionstiden markant.
  • Tilgængelighed; Ved at automatisere komplekse aspekter af oprettelse af indhold kan forfattere med begrænsede ressourcer eller tekniske færdigheder producere arbejde i høj kvalitet.
  • Eksperimenteren: Kunstnere kan eksperimentere med nye ideer og typografier uden de traditionelle metoders begrænsninger.
  • Samarbejde: AI kan fungere som en kreativ partner, tilbyde forslag og generere indhold, der kan finjusteres af menneskelige skabere.
  • Effektivitet: Skabere kan sætte skub i produktionsprocessen, så de kan fokusere på at finjustere og forbedre deres arbejde i stedet for at starte fra bunden. 

Innovation og kreativitet

Generativ AI giver nye løsninger og effektivitet til forskellige kreative opgaver.
  • Strømlinede kreative processer: Generativ AI hjælper skabere med at automatisere gentagne opgaver, hvilket giver mere tid til innovation. Kunstnere, forfattere og musikere kan fokusere på at finjustere deres arbejde, mens kunstig intelligens tager sig af det grundlæggende arbejde.

Eksempel: En forfatter, der arbejder på en ny bog, bruger generativ AI til at udarbejde indledende kapitler baseret på den pågældende forfatters stil, hvilket frigør vedkommende til at fokusere på at finjustere handlingen og karaktererne.

  • Nye løsninger: Ved at analysere enorme datasæt kan generativ AI skabe nye løsninger på problemer. Dette omfatter design af nye produkter, udarbejdelse af marketingkopier eller oprettelse af løsninger inden for videnskab og teknik.
     

Eksempel: En produktdesigner, der har til opgave at oprette en ny linje af miljøvenlig emballage, bruger generativ kunstig intelligens til at analysere store datasæt af materialer og forbrugerpræferencer, før han foreslår bæredygtige, innovative design.

 

Effektivitet og produktivitet

Fordelene ved generativ AI omfatter brede gevinster i produktivitetsmålinger.
  • Automatisk oprettelse af indhold: Virksomheder kan automatisere oprettelsen af tekst, billeder eller kode, hvilket reducerer den tid, der er nødvendig for at producere indhold, drastisk. Dette giver teams mulighed for at fokusere på opgaver på højere niveau og strategisk planlægning.
     
Eksempel: Et marketingbureau bruger generativ AI til at oprette indlæg på sociale medier, blogartikler og reklamebilleder. AI hjælper med at analysere tendenser og målgruppepræferencer for at oprette indhold, der giver genlyd på målmarkedet.
 
  • Tids- og omkostningsbesparelser: Ved at bruge kunstig intelligens til at automatisere kreative og tekniske opgaver sparer virksomheder omkostninger og fremskynder arbejdsprocesser. Dette reducerer behovet for omfattende menneskelig arbejdskraft på nogle områder, hvilket fører til en mere effektiv drift.
     
Eksempel: En softwareudviklingsvirksomhed anvender generativ AI til at skrive og foretage fejlfinding af kode. Når du arbejder på et nyt program, kan AI hjælpe med at skabe den indledende kodestruktur, så udviklerne kan fokusere på mere komplekse og kreative aspekter af projektet.

Personlig tilpasning

Virksomheder bruger kunstig intelligens til at forbedre kundeoplevelsen.

Skræddersy oplevelser og produkter: Kunstig intelligens kan hjælpe med at oprette personligt tilpasset indhold fra produktanbefalinger til skræddersyede marketingmails, hvilket forbedrer kundeoplevelsen. Dette niveau af personlig tilpasning hjælper virksomheder med at komme i kontakt med deres målgruppe på et dybere niveau, hvilket fremmer loyalitet og engagement.

Eksempel: En detailvirksomhed bruger generativ AI til at skabe tilpassede indkøbsoplevelser til sine kunder. AI analyserer hver kundes browserdata, købsmønstre og præferencer for at oprette skræddersyede produktanbefalinger, hvilket gør indkøbsoplevelsen mere engagerende og relevant.

Opdag flere ressourcer

En mand og en kvinde, der kigger på en bærbar computer.

Forstå den forretningsmæssige påvirkning af kunstig intelligens

Få ressourcer til en vellykket AI-ibrugtagning og implementeringsrejse.
Få mere at vide
En persons hånd rører ved en bærbar computer.

Generativ AI i forhold til andre typer AI

Se, hvordan generativ AI adskiller sig fra forudsigende og andre typer af AI – og hvorfor det skiller sig ud.
Få mere at vide
En kvinde, der sidder ved et bord og bruger en bærbar computer.

Hvordan fungerer generativ AI?

Få en oversigt over generativ AI, hvordan det fungerer, og hvordan det er klar til at forme fremtiden.
Få mere at vide

Ofte stillede spørgsmål

  • Generative AI-modeller fås i flere hovedtyper. GAN'er består af to netværk – en generator og en diskriminator – der konkurrerer mod hinanden. Generatoren opretter falske data, mens diskriminatoren evaluerer dem i forhold til rigtige data. VAE'er komprimerer data til en latent lagerplads og genererer derefter nye data baseret på den komprimerede repræsentation. De bruges ofte til opgaver som datakomprimering og denaturering. Transformere, der er populære inden for behandling af naturligt sprog, genererer tekst ved at forudsige det næste ord i en sætning baseret på tidligere kontekst.
  • Generativ AI opretter nye data, mens traditionelle AI-modeller, f.eks. diskriminativ kunstig intelligens, fokuserer på klassificering og forudsigelse. Generativ AI lærer mønstre fra eksisterende data til at producere nyt indhold, mens diskriminativ AI skelner mellem forskellige kategorier af data. Du kan finde flere oplysninger i vores artikel om generativ AI i forhold til andre typer af AI.
  • Generativ AI er mest velegnet til data, der har tydelige mønstre og strukturer, f.eks. tekst, billeder og lyd. Den er velegnet til at skabe nyt indhold baseret på disse mønstre, hvilket gør det ideelt til programmer i kreative brancher, sundhedsvæsenet og økonomi.
  • Generativ AI bruges på tværs af forskellige brancher:
    • Underholdning: Oprettelse af nyt musik-, grafik- og videoindhold.
    • Sundhedspleje: Opdagelse af stoffer og personlig medicin.
    • Økonomi: Risikovurdering og registrering af svindel. 
    Hvis du vil have flere brugssager, skal du udforske kundehistorier fra den virkelige verden. 
  • Generativ AI er god til at oprette nyt og originalt indhold. Den kan generere tekst, billeder, musik, videoer og endda kode. Denne funktion gør den til et effektivt værktøj til innovation og kreativitet på tværs af flere områder.

Følg Microsoft