AI-bildigenkänning är en teknik som använder artificiell intelligens (AI) för att identifiera, analysera och kategorisera objekt, personer, text och aktiviteter i bilder. Vi förklarar exakt hur AI Image Recognition fungerar och vilka tillämpningsområden som finns.

Bildigenkänning är ett område inom artificiell intelligens som redan erbjuder ett brett spektrum av möjliga tillämpningar för mycket olika områden. Till exempel kan föremål som växter identifieras eller så kan man söka efter produkter på internet med hjälp av foton. AI kan också känna igen människor och sedan söka efter lämpliga profiler på sociala medier. Detta bygger på bildigenkänning, som vi förklarar mer ingående i artikeln.

Vad är bildigenkänning och hur fungerar det?

Bildigenkänning eller image recognition avser datorers förmåga att automatiskt känna igen föremål och personer, samt text och andra element i bilder och videor, och att klassificera dem baserat på underliggande träningsmodeller. Som ett resultat vet AI:n till exempel att en katt är en katt. Grunden för analysen inom området artificiell intelligens utgörs av maskininlärning, som kan användas för att träna AI-modeller att känna igen och klassificera olika data.

AI går vanligtvis till på följande sätt:

  • Inhämtning av data: AI kräver flera ingångar i form av bilddata. Dessa bilder kategoriseras ofta i förväg så att systemet lär sig mönster och kan känna igen dem senare.
  • Förbehandling: För att kunna träna systemet så bra som möjligt förbereds bilderna, till exempel genom att justera storlek och färger på bilddata eller ta bort effekter.
  • Extraktion av features: I nästa steg extraherar systemet relevanta egenskaper, så kallade features, från bilddatan. Dessa inkluderar till exempel former, kanter eller färger.
  • Modellträning: Den bearbetade datan används sedan för att träna ett neuralt nätverk. Målet här är att modellen ska lära sig att tilldela de extraherade funktionerna till specifika kategorier.
  • Klassificering: När systemet har tränats kan modellen analysera nya, okända bilder. Baserat på detta och de inlärda mönstren kan objekt eller personer nu identifieras och tilldelas kategorier.
  • Finjustering och användning: Modellen förfinas alltmer under användning. Detta gör att mer exakta justeringar kan göras för det önskade användningsområdet, till exempel inom medicinsk diagnostik, där skanningar från radiologi analyseras.

Vilka applikationsområden är viktigast inom AI Image Recognition?

AI-bildigenkänning används nu i många branscher och vardagliga användningsfall - ofta utan att konsumenterna direkt inser det. De viktigaste områdena inkluderar

  • Hälsovård: Inom ett område där exakta analyser av sjukdomsmönster eller orsaker är avgörande kan AI-bildigenkänning hjälpa till att ställa medicinska diagnoser. Detta används till exempel inom radiologi för att analysera röntgenbilder eller MR-undersökningar.
  • Säkerhet och övervakning: När det gäller säkerhetsteknik används AI bland annat för att övervaka offentliga platser. AI använder till exempel ansiktsigenkänning på flygplatser för att skanna om personer som klassificeras som brottslingar eller efterlysta personer befinner sig i flygområdet. AI Image Recognition kan också användas för att begränsa tillträdet till byggnader.
  • Mobilitet: Autonom körning skulle inte vara möjlig utan AI-stödd bildigenkänning. AI:n känner igen viktiga faktorer som trafikskyltar, andra fordon och personer på vägen samt hinder och använder denna information för att styra fordonet. Detta säkerställs genom att kameror och andra sensorer ständigt ger information som måste bearbetas i realtid för att säkerställa en smidig körning.
  • Industri: Vid produktion av varor och delar används bildigenkänning för kvalitetskontroll. På så sätt kan felaktiga varor eller delar identifieras och sorteras ut på ett tidigt stadium i produktionsprocessen. Analyser är möjliga på en detaljnivå som ibland är svår för det mänskliga ögat att se.
  • Jordbruk: Inom detta område hjälper bildigenkänning med hjälp av AI till att identifiera växternas mognadsgrad, näringsbehov eller tecken på skadedjursangrepp. Jordbruksföretag använder ofta drönare för detta ändamål, som kan täcka stora områden utan att flytta andra maskiner och därmed bidra till exempelvis markpackning.
  • Detaljhandel: Här hjälper artificiell intelligens till att organisera varubeställningar mer effektivt, till exempel genom att känna igen produkter som håller på att ta slut och automatiskt utlösa nya beställningar. Vissa detaljhandlare använder också AI för att registrera produkter som tas bort så att en automatisk bokningsprocess utlöses i slutet av köpet. Detta eliminerar kassatider och gör shoppingupplevelsen mer effektiv.

Vilka är möjligheterna och riskerna med AI-bildigenkänning?

Bildigenkänning säkerställer effektivare processer inom många områden, eftersom AI tar på sig många uppgifter som människor och maskiner bara kan utföra med svårigheter eller otillräckligt. Utöver möjligheterna finns det dock även risker förknippade med användningen av AI. Det gäller framför allt datagrunderna och utbildningen av den artificiella intelligensen, eftersom dessa avgör kvaliteten på de analyser och resultat som senare blir tillgängliga.

Möjligheter med bildigenkänning

  • Högre effektivitet och bättre noggrannhet: Analyshastigheten och precisionen i de analyserade uppgifterna kan påskynda processer och förbättra resultaten, eftersom manuell utvärdering tar längre tid och kan vara föremål för fel på grund av den mänskliga faktorn.
  • Innovationskraft och nya processteg: Användningen av AI gör det möjligt att använda ny teknik som autonom körning i stor skala. Bildigenkänning kan också användas för att automatisera viktiga steg i tillverkningsprocesser eller jordbruksproduktion.
  • Personaliserade kundupplevelser: Bildigenkänning med hjälp av AI kan individualisera shoppingprocessen offline och online, vilket inte bara förbättrar kundupplevelsen utan också gör det möjligt att uppfylla kundernas krav mer exakt och därmed uppnå mer försäljning.
  • Förbättrade säkerhetsmiljöer: AI kan reagera snabbare och mer exakt på förändringar i det offentliga rummet på olika platser, vilket ger en säkrare infrastruktur vid viktiga transportknutpunkter eller på offentliga platser.

Risker med AI-bildigenkänning

  • Dataskydd och integritet: AI kan förbättra den allmänna säkerheten, men inkräktar ofta på integriteten genom att samla in och analysera personuppgifter - ibland utan de berörda personernas vetskap eller samtycke. Denna information kan hamna i fel händer och missbrukas för kriminella syften.
  • Diskriminering och träningsbias: AI-system analyserar alltid ny data utifrån den data som de har tränats med. Om t.ex. utbildning huvudsakligen genomförs med ljushyade personer kan detta ha en negativ inverkan på mörkhyade personer. Detta kan leda till problem vid tillträdet till exempelvis säkerhetsrelevanta områden.
  • Brist på transparens: AI-system för bildigenkänning är komplexa och den underliggande utbildningen är svår att förstå. Detta kan innebära att beslut som baseras på systemens resultat inte är transparenta. Beslut inom brottsbekämpningsområdet kan därför under vissa omständigheter leda till kritiska resultat.
  • Förlust av mänskliga färdigheter: Ju mer AI och AI-bildigenkänning ersätter mänskliga färdigheter, desto större är risken att viktiga färdigheter försummas. Detta kan leda till förlust av mänsklig (specialiserad) kunskap, t.ex. vid autonom körning eller medicinsk diagnos.
  • Möjligheter till missbruk: När stora mängder data lagras och analyseras finns det möjligheter för cyberbrottslingar att missbruka dem. De kan t.ex. använda AI-bildigenkänning för att spåra personer eller manipulera eller helt lamslå säkerhetssystem.

Slutsats: AI-bildigenkänning måste användas på ett ansvarsfullt sätt

Möjligheterna som uppstår genom bildigenkänning är enorma inom alla branscher och erbjuder en betydande optimeringspotential för ett brett spektrum av områden. På grund av de risker som är förknippade med detta är det dock viktigt att systemen används med högsta möjliga säkerhetsstandard för att förhindra missbruk och samtidigt följa etiska normer. Det är också viktigt att säkerställa transparens och diversifiering av databasen när man tränar AI. Detta kommer att säkerställa att tekniken ger mer nytta än skada på lång sikt.

Gå till huvudmeny