Kunstig intelligens

Har du nokon gong lånt bort mobilen eller pc-en, og etterpå opplevd at det kjem opp reklame for noko du absolutt ikkje interesserer deg for? Eller at Spotify trur du har blitt ein country-elskar og gir deg mange forslag i den retninga? Då kan andres søk og databruk på eininga di ha påverka kva algoritmane trur du er interessert i, slik at dei gir deg spesialtilpassa innhald – som no ikkje passar deg likevel.

Kunstig intelligens startar med data – store mengder data. Vi lever i ei verd der meir og meir informasjon om oss blir samla inn og analysert på systematiske og ikkje-systematiske måtar.

Stordata er store mengder data som er av ulik type og stort sett ustrukturerte (dvs. ikkje ordna). Dei kan vere samla inn av ulike aktørar, over lang tid og til ulike formål. Dataa kan deretter analyserast og bli brukte i nye samanhengar og til nye formål.

Kunstig intelligens handlar om å sortere data og løyse problem gjennom bruk av teknologi. Mange oppgåver som vanlegvis ville kravd menneskeleg intelligens, kan no løysast av maskiner. Ei av dei vanlegaste formene for kunstig intelligens i dag er såkalla maskinlæring.

Det finst ikkje nokon allmenn definisjon på kunstig intelligens i dag. Omgrepet femnar ulike metodar og teknologiar som tolkar og behandlar data for å løyse bestemde oppgåver.

Det er mykje matematikk og statistikk involvert i kunstig intelligens. Store mengder med data blir brukte for å trene maskiner, slik at desse kan kjenne att mønster i store sett med data.

Vi finn kunstig intelligens i alt frå Google-søkjemotoren til sjølvkøyrande bilar og stemmestyrte assistentar som Alexa. Alexa blei skapt av Amazon og er eit dataprogram med tilhøyrande maskinvare som ser ut som ein høgtalar. Dataprogrammet responderer på talen din og kan hjelpe deg med kvardagslege oppgåver som å setje på musikk, skaffe informasjon, fortelje nyheiter, setje på alarmar og lage handlelister.

NDLA bruker ein omsetjingsrobot til å setje om skriftleg tekst frå bokmål til nynorsk. Verktøyet er nyttig og tidssparande, men det gir ikkje noko 100 prosent korrekt resultat. Det er setningsbygnaden roboten slit mest med, han "forstår" ikkje alltid korleis dei enkelte orda i ei setning heng saman. Derfor er det framleis nødvendig med menneskeleg kompetanse: All tekst må lesast gjennom og sjekkast for å sikre at resultatet er heilt korrekt og god norsk. Samstundes blir roboten trena med stadig nye tekstar der feila roboten har gjort er retta opp, slik at verktøyet blir stadig betre.

NTB (Norsk telegrambyrå) har brukt kunstig intelligens i fleire år til å lage automatiserte tekstar om fotballkampar. Det var slik idéen om ein nynorskrobot oppstod:

Kunstig intelligens blir ofte brukt til å kategorisere informasjon slik at ein kan føreseie framtidige hendingar med større sannsyn. Vêrmeldinga er eit godt døme på denne bruken av kunstig intelligens. Du har kanskje lagt merke til at vêrmeldinga blir stadig meir treffsikker?

Biletattkjenning

Når du ser på eit bilete av eit dyr, kan du med ganske stor sikkerheit seie om dyret er ein katt eller ikkje. Vi menneske har lært kva det er som skil ein katt frå til dømes ein hund eller ein palme. I dag kan vi òg trene opp maskiner til å skilje ein katt frå ein hund, frå ein palme eller frå andre gjenstandar og levande vesen. Utgangspunktet kan vere eit gigantisk datasett med bilete av kattar og ikkje-kattar. I tillegg får maskina eit sett med reglar, ein algoritme, som fortel korleis maskina skal skilje katt frå ikkje-katt.

For at algoritmen skal bli stadig meir treffsikker, trengst det tilbakemeldingar frå menneske. Har du nokon gong blitt bedd på nettet om å verifisere (prove) at du er eit menneske? Kanskje ved å sjå på fleire bilete og klikke på dei bileta som inneheld ein bestemd gjenstand, ei bestemd plante osb.? Då har du, i tillegg til å prove at du ikkje er nokon robot, hjelpt Google og andre å trene opp algoritmane som kjenner att gjenstandar, plantar, dyr eller menneske.

Når vi viser algoritmemodellen eit nytt bilete, samanliknar han dette biletet med dei bileta som allereie finst i datasettet. Han vil då fortelje oss sannsynet for at biletet viser ein bestemd gjenstand eller eit bestemt levande vesen, til dømes ein katt. Og for kvar datagjennomkøyring blir algoritmemodellen betre til å kjenne att kattar. Maskina lærer på eiga hand, og vi har fått ei autonom, selvlærende maskin.

• Kvar skal AI brukast?
• Kva data skal brukast?
• Kva for kvalitetar har ein god algoritmemodell?
• Kva skal informasjon frå AI brukast til?

Det er interessant å sjå på korleis vi som samfunn bruker kunstig intelligens i dag, og kven som eigentleg lagar teknologien. Kva for verdiar blir lagde til grunn ved utvikling av AI?

Finn ut meir om algoritmar. Du kan til dømes sjå filmen Dumme maskiner, smarte algoritmer hos NRK eller lese artikkelen "Reklame og algoritmar".