Utvecklingen av digitalt AI i vår tid
Genom årtusenden så har tekniska framsteg bildligt talat höjts till skyarna av såväl enkelt folk som investerare och ledare. Kritiker, generationer senare, undrade oundvikligen hur förfäderna egentligen var funtade och sedan upprepade sig framstegscykeln in i vår tid. Inget nytt i vår generation. Typexemplet är förväxlingen mellan AI-varianterna ANI och AGI som nu pågår och orsakar börsrally och andra tokerier över dagens chatt-bottar baserade på blott ANI.
Låt oss se hur spelplanen sett ut, i dag. Huvudmarkör är användningen av grafikkort – ’Graphical Processing Units’ (GPU.) I nutid ersatt av specialiserade processorenheter som ’Tensor Processing Unit’ (TPU) för vissa djupinlärningsmodeller med ANI. Framöver små kvantdatorer (’quantoids’) för AGI som inte har mycket gemensamt med dagens GPU och TPU förutom syfte.
AlexNet
2012
En djupinlärningsmodell av AI för bildigenkänning som utvecklades av Alex Krizhevsky där konkurrerande inlärningsmodeller slutade användas strax därefter i tid
OpenMind GTP-3
2020
En autoregressiv djupinlärningsmodell av AI för att skapa programkod, poesi och annat språkbaserat. GTP-3 är/var tio gånger snabbare än T-NLG, släppt några få månader efter T-NLG
Alpha Go Zero
2017
En tidig variant av AGI för självinlärning som utvecklades av Google Deepmind där inlärningsmodellen till skillnad mot tidigare modeller inte byggde på observationer av människor och istället självinlärning mot målsättningar
OpenMind chat-GTP
2022
En chatbot-variant av OpenMind GTP-3,5 som släpptes till allmänheten för att skapa programkod, poesi och annat språkbaserat som folk i USA kallar AI-slop. Tecken på AI hallucinationer och vansinne framträder och hamnar givetvis i pressen och media som förlorar mark dagligen
Microsoft T-NLG
2020
En variant av Generativ AI eller ’Generative Pre-trained Transformer’ (GTP) som utvecklades av Microsoft. Inlärningsmodellen utmanövrerade konkurrerande GTP-modeller i så kallade Natural Language Processing (NLP)
Mistral AI LeChat
2025
En AI-assistent kallad LeChat (Frankrike) som släpptes till allmänheten som kan generera 1000 ord i minuten av svar på ställda frågor. Något som även vi i EU kallar AI-slop, vilket är lite orättvist. Det är trots allt inte AGI och snarare generativt AI (GTP) eller begränsat AI (ANI) om så vill
Var befinner vi oss idag med AI?
I dag så använder allmänheten i huvudsak Artificiell Intelligens (AI) eller snarare ’Artificial Narrow Intelligence’ (ANI.) Uttryckt på svenska som begränsat AI eller *generativt AI. Något som följer grundprinciperna i Markov-kedjor i kombination med olika inlärningsmodeller av *generativ AI – eller med en anglicism ’Generative Pre-trained Transformer’ (GTP.) Bekant hos allmänheten är *generativt AI som Google:s Gemini, Mistral AI:s LeChat, Microsoft:s Co-Pilot och OpenMind:s chat-GTP.
Ett nästa steg eller ett jättekliv är *generell AI eller ’Artificial General Intelligence’ (AGI.) Här har vi ett AI som fungerar som HAL i ’2001: A Space Oddyssey’. En intelligent partner som erbjuder meningsutbyte, en egen dold agenda och troligen är smartare än var och en av oss. Men sådant hittar vi bara på laboratorier hos marknadsledande företag och universitet. Det sorgliga är att *generellt AI eller AGI är vad allmänheten tror att de investerar i redan idag, inte chatt-bottar och djupinlärningsmodeller som *generativt AI. Observera skillnaden innan luften går ur AI-bubblan och koncentrera investeringar på mycket långa ledtider.
Med det sagt, den över hela jordklotet exempellösa jakten i vårt tidevarv hos IT-jättarna efter kärnkraft, olja, gas- och dieseldrivna kraftstationer samt ofantliga mängder av färskvatten att förbrukas i datorhallarna hos IT-jättarna skvallrar att något annat än generativt AI är på gång. Vi på Auktor System söker med ljus och lykta (oktober 2025) men kan inte få pejl på vad tekniksprånget gäller i dagsläget.
Vår misstanke hos Auktor System är att begränsat AI (ANI) snart är ett minne blott. De vore glädjande om nästa steg i AI-utvecklingen hade kännedom om en användares personliga filer, bilder och annat. Med möjlighet att extrahera information ur det. Räkna med att kasta ut den personliga integriteten och annat på skräphögen, om inte EU/EES-baserade verktyg eller instrument som Proton Lumo används.
Så hur fungerar Generativt AI eller ANI?
Uttryckt på enklaste vis: Generativt AI, modellerna med GTP som vi idag använder, har outtröttligt tränats av dataanalytiker. Kadrer av livs levande människor. Exempelvis Microsoft T-NLG arbetade år 2020 med sjutton miljarder parametrar som dataanalytiker harvat sig igenom och var vi befinner oss idag med antal parametrar är troligen en statshemlighet då AI har vapenförts av ledande nationer inom AI och numera betraktas som en konkurrensmässig och militärstrategisk resurs.
Så dataanalytiker har bestämt det accepterade utfallet av ett urval data och GTP-modellerna har på så vis tränats likt pavlovska hundar att leverera svar på möjliga frågor – och här blir hallucinerade AI en sak. Det finns ingen intelligens, insikt eller självinlärning att tala om. Ingen intelligent samarbetspartner eller android-robot, jämbördig en människa, att utbyta insikter och erfarenheter med. Det handlar om träning och datateknik och inget annat eller i sammanhanget inget *generellt AI eller ’Artifical General Intelligens’ (AGI) att tala om. Bara *generativt AI eller Artificial Narrow Intelligence’ (ANI) och där står vi idag (okt. 2025.)
Allmänheten som använder *generativt AI eller GTP-modeller ställer frågor till djupinlärningsmodellerna som levererar svar baserat på ställd fråga och närmast föregående ställd fråga enligt grundprinciperna i Markov-kedjor. Det är allt. Men visst är de imponerande att vi i princip kan få en komplett stack-lösning som utvecklare serverat på ett silverfat. Månader av arbete reducerat till några få dagar, om tydliga och insiktsfulla frågor ställs av oss till en chatt-bot som Proton Lumo.
Slutligen
Vi på Auktor System ser bara ämnet som intressant och inget annat. Inga rekommendationer eller annat som kan orsaka oss besvär. Vi överlåter åt Er att göra en egen bedömning. Det är inte vår sak.