Med maskininlärning kan ett system se samband och avvikelser i komplexa mönster. Så kan till exempel kortbedrägerier avvärjas. Det berättar Marcus Collard, 23, som läser femte och sista året till civilingenjör på KTH i Stockholm, en masterutbildning i maskininlärning och artificiell intelligens, AI.
Maskininlärning innebär att låta datorn lära sig att hitta sannolika svar på olika frågor baserat på stora mängder data. Beräkningarna är ibland enkla och ibland en mer komplexa. Det här tillämpas på allt fler områden.
– Just nu sker det mycket utveckling av system till kundservice, informationssökning och smarta assistenter som är byggda på stora språkmodeller såsom ChatGPT, säger Marcus Collard.
Det har skett betydande framsteg gällande optimering av logistik med så kallad Smart Inventory Management.
– Maskininlärning låter oss upptäcka säljtrender för varor eller åtgång av komponenter vid tillverkning av produkter. Därmed kan både brist och överskott i lagerhållningen undvikas.
– Det kan också handla om att förebygga fel i en produktionslinje. Eller att lära systemet att känna igen ljudet av en fungerande motor, för att larma när det börjar låta konstigt.
– 10-20 år framåt i tiden kommer även fysiska processer som tillverkning att kunna ersättas. I framtiden kan industriella robotar utföra fler uppgifter, i stället för att som idag vara specialiserade.
Forskning om språkmodeller pågår nu för att från ljud och bild kunna tolka vad som händer i den fysiska världen.
Googles PaLM-E är en robot som kan utföra uppgifter som den får via naturligt tal. Med sensorer tolkar den data från omgivningen.
– Den fungerar inte så bra ännu, men i framtiden kan den bli till stor hjälp, säger Marcus Collard.
AI innebär också en förändrad hotbild när det gäller IT-säkerhet, både tekniskt och socialt.
– Det största tekniska hotet från maskininlärning är att man inte kan verifiera eller förklara lösningen, vare sig systemet har rätt eller fel, säger Marcus Collard.
Det blir problem när det är viktigt att kunna motivera svaret. Exempelvis priser på försäkringspremier vid försäljning av försäkringar. Eller när det gäller säkerhet att i efterhand kunna analysera vad som hänt när en olycka skett med självkörande bilar.
Det gäller att vara medveten om att en tjänst som ChatGPT försöker svara också när data saknas eller är felaktiga. Det här brukar kallas att systemet hallucinerar.
Allmänt kan det medföra risker när AI kan härma en verklig persons handstil, röst eller utseende. Det kan utnyttjas i skadliga avsikter.
– Företag kan skydda sig genom att vara uppmärksamma på att allting numera går att förfalska, säger Marcus Collard.
Utbildningen hör till datasektionen på KTH, men området ligger någonstans mellan matematik och data. Många som går utbildningen har en bakgrund inom matematik eller fysik. Färdigheter inom programmering kommer väl till pass, men man behöver också behärska den underliggande matematiken, särskilt linjär algebra och statistik. Utbildningen betonar hållbar utveckling och etiska aspekter gällande datasäkerhet.
– Det är mycket viktigt att personliga data förblir anonyma och att man betraktar de etiska konsekvenserna av systemen med hänsyn till kända brister, säger Marcus Collard.
Efter examen kan Marcus Collard se fram emot att välja mellan spännande uppdrag i flera olika branscher. Gärna på ett område där det finns goda förutsättningar i form av data. Mängden, formaten, pålitligheten och relevansen av data är avgörande.
– Som utvecklare inom maskininlärning är uppdrag mycket enklare om det finns ett överflöd av data och väldefinierade mål med systemet, säger Marcus Collard.
Men det finns också andra aspekter.
– Självklart är bra stämning och en matchande kultur allra viktigast när man jämför arbetsgivare, säger Marcus Collard.
Seclight är ett konsultbolag med fokus på digital säkerhet.
Kontaktperson: Ylva Hansson, telefon 08-94 55 99 ylva.hansson@seclight.com