En problematik som finns i utvecklingen av AI är att det är väldigt dyrt. Algoritmer kan behöva tränas långt över hundra gånger för att allt ska fungera smärtfritt – när Google gjorde en träningssession för en ny språktjänst exempelvis landade kostnaden på 2,5 miljoner kronor. Men behövs det verkligen alltid stora datamängder för att förstå mönster i vår vardag? Det tror inte Daniel Gillblad på Rise AI, som bland annat försöker ta fram modeller som baseras på små datamängder. – Till exempel kan man titta på en person som kommer in klockan nio till jobbet varje dag. Ett system behöver inte 1000 observationer för att det ska förstå att om samma person kommer in klockan åtta en morgon är det en avvikelse från det normala, säger Daniel Gillblad. Ather Gattami och Daniel Gillblad passar även på att diskutera den begränsade kunskapen om AI man upplever finns inom företag idag. Många företag i Sverige tror felaktigt att de har en personalstyrka som förstår AI. – Konsekvenserna blir att felrekryteringar genomförs och att man tar dåliga beslut eftersom kunskapsnivån är för låg. Svenska företag bör istället titta på hur större framgångsrika företag arbetar med riktiga experter, professorer och forskningsinstitut, säger Ather Gattami. Läs mer: https://ai-podden.se

Podden och tillhörande omslagsbild på den här sidan tillhör Ather Gattami. Innehållet i podden är skapat av Ather Gattami och inte av, eller tillsammans med, Poddtoppen.