Grunderna i AI-tänkande

Lästid: ca 5 min

Right då, välkommen till första momentet i Så tänker AI-modeller! Här ska vi komma in i hur de här AI-modellerna faktiskt fungerar, utan att krångla till det med matematik och avancerad teknik. Målet är enkelt: du ska förstå AI tillräckligt bra för att kunna använda det smart i din undervisning.

1. AI är avancerad mönsterigenkänning och sannolikhetsberäkning

Så när du öppnar ChatGPT och skriver en fråga, får du tillbaka ett riktigt bra svar. Det kan verka som magi, men det är faktiskt bara avancerad statistik och mönsterigenkänning. AI-modellen har tränats på enorma mängder text, bilder och ljud. Under den träningen har den lärt sig att känna igen komplexa mönster och samband. När du ger den en prompt använder den all den kunskapen för att förutsäga vad som mest troligt ska komma härnäst.

Viktigt att komma ihåg: AI-modeller "tänker" inte som du och jag. De genererar svar baserat på statistisk sannolikhet, inte för att de förstår eller har egna åsikter.

2. Träning vs. när du använder AI:n

För att förstå hur AI fungerar behöver vi skilja på två saker:

• Träning: Det här händer innan du får använda modellen. AI-företagen matar modellen med enorma mängder data och justerar miljontals inställningar för att den ska bli så bra som möjligt på att förutsäga nästa ord. Den här processen kräver otroligt kraftfulla datorer och kostar miljoner.
• När du använder den: När du skriver i ChatGPT använder modellen alla de inställningar som fixades under träningen för att snabbt räkna ut vad den ska svara. Det här kan ske i molnet (som ChatGPT) eller på din egen dator om du kör AI lokalt.

3. Tokens – AI:ns LEGO-klossar

Nu kommer vi till något riktigt viktigt: tokens. AI-modeller läser inte text som du och jag gör. De måste först hacka upp texten i små bitar som kallas tokens. En token kan vara ett helt ord, en bit av ett ord, eller till och med bara ett mellanslag. Ordet "förståelse" kanske delas upp i "för", "stå" och "else".

• Varför tokens?: På det här sättet kan AI hantera alla språk och till och med ord den aldrig sett förut, genom att bara bryta ner dem i bitar den känner igen.
• Viktigt för dig: Längre text betyder fler tokens. Och fler tokens betyder att AI:n måste jobba hårdare och kan till och med "glömma" saker du skrev tidigt i din prompt.

Tänk på tokens som LEGO-klossar: AI-modellen bygger meningar genom att sätta ihop rätt "bitar" i rätt ordning.

Testa själv!: Kolla hur tokens fungerar här: https://platform.openai.com/tokenizer.

4. Precis som autokomplettering på mobilen, fast mycket bättre

Du vet när du skriver på mobilen och den föreslår nästa ord? "Jag skulle vilja dricka en kopp..." och så föreslår den "kaffe" eller "te". AI-modeller fungerar likadant, fast på steroider:

1. De har tränats på miljarder av meningar från internet och böcker
2. De har lärt sig vilka ord som brukar komma efter varandra
3. De kan skapa helt nya texter, inte bara föreslå enstaka ord

Här kommer det viktiga: ChatGPT, Claude och liknande är i grunden gissningsautomater. De gissar bokstavligen vilket nästa ord som ska komma, baserat på allt de lärt sig.

Så här funkar det:

1. AI:n läser din prompt plus allt den redan skrivit
2. Räknar ut sannolikheten för alla möjliga nästa ord
3. Väljer det mest troliga ordet
4. Lägger till det och gör samma sak igen

När ChatGPT skriver "Jag skulle vilja dricka en kopp kaffe" har den inte planerat hela meningen. Varje ord är en ny gissning baserat på vad som kom före.

Det här förklarar varför:

• AI ibland byter riktning mitt i ett svar
• Du kan få olika svar på samma fråga
• Det är så viktigt att skriva bra prompts

När du skriver en prompt försöker du egentligen få AI:n att gissa rätt saker. Din prompt styr vad den kommer att gissa härnäst.

5. Vad betyder det här för dig i klassrummet?

Nu när du förstår hur AI fungerar kan du använda det mycket smartare:

• För långa prompts blir rörigt: Om du skriver jättelånga instruktioner i början kan AI:n "glömma" dem när den kommer till slutet. Det beror på token-gränsen.
• Kort och tydligt funkar bäst: Var specifik och koncis. Varje ord i din prompt påverkar vad AI:n kommer att gissa.
• När AI hittar på saker: Ibland svarar AI det som låter mest troligt, inte det som är sant. Det kallas "hallucinationer" och händer för att den bara gissar baserat på mönster.

6. Testa din förståelse

Innan vi går vidare, tänk igenom det här:

1. Tänk på något du vill att dina elever ska använda AI för. Hur skulle du skriva instruktionerna så kort och tydligt som möjligt?
2. Ta meningen "AI är ett kraftfullt verktyg" och fundera på hur många tokens den kanske blir uppdelad i.
3. Om du får ett dåligt svar från AI, hur skulle du ändra din prompt baserat på vad du lärt dig om tokens och gissningar?

Nästa moment: Vi fördjupar oss i tokens och lär dig exakt hur du räknar dem och använder den kunskapen för att skriva ännu bättre prompts.