Hva skjer med kunstig intelligens? Hvor blir det av AI?

I denne artikkelen tar jeg for meg utviklingen av kunstig intelligens (AI). Hvem fant opp AI, hva brukes det til, og dagens hovedspørsmål; – når blir kunstig intelligens mer intelligent enn mennesker? 

Hvorfor skrev jeg ikke hovedspørsmålet i overskriften? Fordi Googles AI må ha det inn med T-skje for at du skal finne teksten min når du søker på hva som skjer med kunstig intelligens.

Jeg tror det enda vil ta en stund før selvbevisste maskiner banker på døra, men kunstig intelligens er allerede en del av våre liv. Og kanskje mer enn du er klar over?

La meg nå fortelle deg om historien til AI og hvordan hverdagen din påvirkes av kunstig intelligens. Deretter vil jeg ta for meg når ekspertene mener at kunstig intelligens kommer til å overgå menneskehjernen.

Vil du gi deg selv og dine ansatte mer innsikt om bruk av AI?  Bestill foredrag om kunstig intelligens her!

Innhold:

  1. Når ble kunstig intelligens oppfunnet?
    – Alan Turing endret vår forståelse av kunstig intelligens
    – Logic Theorist: Da kunstig intelligens så dagens lys
    – Hvor ble det av kunstig intelligens?
  2. Hva er forskjellen på kunstig intelligens og maskinlæring?
    – Hva kan maskinlæring brukes til?
    – Kommer roboter til å ta over verden?
  3. Hva brukes AI til i dag?
    – Deep Learning | Dyp Læring | Avansert Maskinlæring
    – AI og automatisering i norsk næringsliv
  4. Problemer med kunstig intelligens
    – Bedre ledelse med kunstig intelligens
    – Kunstig intelligens krever økt fokus på personvern
    – Hvilke fordeler er det med kunstig intelligens?
    – Hvilke ulemper har kunstig intelligens?
    – Steven Hawkings advarte mot kunstig intelligens
  5. Kunstig intelligens i fremtiden
    – Når blir datamaskinene selvbevisste?
    – Teknologisk singularitet
    – Artificial General Intelligence (AGV)

Når ble kunstig intelligens oppfunnet?

Ideen om kunstig intelligens kan spores langt tilbake i klassisk litteratur og mytologi. Den moderne varianten som vi snakker om i denne konteksten ble derimot popularisert i takt med filmens utvikling på starten av det tjuende århundre.

Filmer som Metropolis (1927), Trollmannen fra Oz (1939), The Day the Earth Stood Still (1951) og 2001: En romodyssé (1968) introduserte ideen om selvbevisste maskiner til massene. Men det var en britisk matematiker som først tok AI på alvor.

Alan Turing endret vår forståelse av kunstig intelligens

Alan Turing er kjent for sin innsats under andre verdenskrig. Der dekodet han tyskernes krypteringsmaskiner, også kjent som Enigma-maskiner. Etter krigen skrev Turing en banebrytende artikkel om kunstig intelligens, kalt Computing Machinery and Intelligence.

Artikkelen inneholdt blant annet Turingtesten som var designet for å identifisere kunstig intelligens. Enkelt sagt gikk testen ut på å måle kommunikasjon mellom menneske og maskin.

Om en person ikke kan avgjøre hvorvidt det kommunisers med et annet menneske eller en maskin, er dette tegn på kunstig intelligens. Så langt har ingen maskin bestått Turingtesten. I dag tror forskerne at maskiner kan bestå testen rundt 2040.

Logic Theorist: Da kunstig intelligens så dagens lys

Turing innrømmet selv at Turingtesten ikke nødvendigvis var en perfekt test av kunstig intelligens, men hans artikkel spant likevel i gang moderne AI-forskning. I 1956 kom det første dataprogrammet med AI-lignende funksjon: Logic Theorist.

Logic Theorist ble utviklet av Alan Newell, Herbert Simon og Cliff Shaw. Det var et grensesprengende program som var designet for å løse matematiske problemer på samme vis som verdens beste matematikere.

Logic Theorist ledet til utviklingen av programmeringsspråket IPL (Information Programming Language). IPL var utgangspunktet for et annet programmeringsspråk – LISP – som fremdeles brukes i forskning på kunstig intelligens.

Hvor ble det av kunstig intelligens?

Takket være underutviklet datateknologi og store kostnader til databehandling på 50-tallet jobbet Turing og hans etterfølgere i motbakke. Men AI-forskningen levde i best velgående og fikk statlig støtte i USA opp til på midten av 70-tallet.

Deretter fulgte en 15-årsperiode med nedprioritering av AI-forskning. Etter hvert som datateknologien ble bedre, kom kunstig intelligens sakte men sikkert tilbake på banen fra 80-tallet frem til i dag.

Rundt årtusenskiftet begynte AI-programmer for alvor å innta våre liv. Ifølge Jack Clark (Bloomberg) markerte 2015 en ny æra for kunstig intelligens. Dette begrunnet han med at Google omfavnet AI på stor skala mellom 2012 og 2015.

Mye av Googles AI-bruk var dog basert på såkalte maskinlærende algoritmer. Betyr det at maskinlæring er en type kunstig intelligens?

Hva er forskjellen på kunstig intelligens og maskinlæring?

Forskjellen på kunstig intelligens og maskinlæring er at AI forsøker å kopiere våre kognitive funksjoner og logikk mens maskinlæring som oftest handler om bearbeiding av spesifikke oppgaver.

Kunstig intelligens er et samlebegrep som omtaler datasystemers evne til å etterligne menneskelige egenskaper som læring og problemløsing. Maskinlæring er datasystemers bruk av kunstig intelligens for å forbedre oppgaver basert på erfaring i stedet for instruks.

Både kunstig intelligens og maskinlæring er basert på matematikk og algoritmer. Maskinlæring er maskinenes metode for å utvikle kunstig intelligens. Datasystemene benytter all tilegnet AI for å «tenke» som mennesker og utføre autonomt arbeide.

Hva kan maskinlæring brukes til?

Vi lever i en spennende tid der maskinlæring virkelig begynner å få fotfeste i verden rundt oss. Vi har kommet så langt at gårsdagens science fiction kan bli virkelighet i løpet av de neste tjue årene.

Robotikk, for eksempel, forbedres i takt med utviklingen av bedre maskinlæring. Bare se for deg fabrikkroboter som på egenhånd lærer av sine feil, i tillegg til de menneskelige feilene som AI-systemet ble villedet av.

Det vil raskt lede til optimalisert produksjon verden aldri har sett maken til.

Les mer om robotikk: Menneske vs. maskin – Er du klar for robotenes inntog?

Maskinlærende roboter i legeindustrien vil vi garantert se mer av. Overarbeidede leger med skjelvende hender og slitne hjerneceller hører snart fortiden til.

I takt med AI-utviklingen jobber forskerne kontinuerlig med å utvikle løsninger for å bedre vår helse, utvikle bedre medisin og mer effektivt reparere våre kropper etter at vi har blitt syke.

Det stopper ikke der; forskere over hele verden, inkludert nobelprisvinnere, har satt seg mer ambisøse mål: Vi skal ikke bare forutsi sykdom lenge før vi blir syke, de mener det er mulig å reversere vår aldring.

Du leste rett! Finn ut mer: Udødelighet: Satser 3 milliarder dollar på ny startup

Kommer roboter til å ta over verden?

Svaret på dette er både ja og nei.  Ja, roboter kommer til å ta over mange av våre arbeidsoppgaver. Nei, de kommer ikke til å ta over våre liv, i hvert fall ikke før vi kan lage smartere AI enn mennesker.

Det har ikke dagens datateknologi kapasitet til.

Mediene fremstiller det ofte som om roboter, eller i hvert fall ny teknologi tar over verden.

Du har kanskje erfart det selv, når alle dine elektroniske duppeditter synkroniserer og tar kontroll over informasjonen du har voktet gjennom et langt liv.

Plutselig flyttes kontakter, eposter, musikk og filmer opp i skyen. Der satt du kanskje og lurte på hva du skulle bruke iPoden og DVD-spilleren til, eller hvilket sosialt medium du må bruke for å kontakte dine nærmeste?

Den gode nyheten er at ny teknologi har kapasitet til å sette roboter i arbeid og effektivisere et utall av arbeidsoppgaver.

Mange jobber kommer til å forsvinne. Det betyr ikke at folk blir arbeidsledige, men at flere av oss kan fokusere på mer meningsfulle oppgaver.

Teknologien utvikles eksponentielt.

Det vil si at ting forandrer seg raskere for hvert år som går, ikke minst når det kommet til utvikling av robotikk og kunstig intelligens. Det vil ta mange år før roboter kan ta over verden, men AI har for lengst inntatt hverdagen.

Hva brukes AI til i dag?

Google benytter seg av kunstig intelligens og maskinlæring på stor skala. Det brukes til identifisering av brukere, personalisering av tjenester, studering av nettrafikk og analysering av våre handlevaner.

Det er lett å overse bruken av kunstig intelligens og maskinlæring siden det skjer utenfor vår synsvidde. Var du for eksempel klar over at helsevesenet, politietaten og norges største banker benytter avansert maskinlæring for å effektivisere driften?

Deep learning | Dyp læring | Avansert maskinlæring

Deep learning er en type maskinlæring som nærmer seg den brede definisjonen av kunstig intelligens. Enkelt sagt vil dyp læring si å utvide maskinlæring til å omfavne flere dimensjoner.

Hva vil så det si?

Det vil si at maskinlæring er strukturert og foregår innenfor visse rammer.

Deep learning fjerner rammeverket og benytter algoritmer på kryss av ulike informasjonskilder. For eksempel kan dyp læring forholde seg til både tekst- og bildeinformasjon.

Det høres kanskje ikke så imponerende ut, men ved bruk av deep learning kan man for eksempel identifisere alvorlige sykdommer raskere enn noen lege. Det kan også trekke slutninger i kriminaletterforskning med større sikkerhet enn noen etterforsker.

Deep learning benyttes av store institusjoner, for eksempel finansinstitusjoner i  analyser av aksjekurser, lånesøknader eller avsløring av underslag.

Det stopper ikke der. AI brukes til mye mer i norsk næringsliv.

AI og automatisering i norsk næringsliv

Norges nasjonale strategi for kunstig intelligens er å lede an med tidlig adapsjon av innovative AI-løsninger. I Norge har vi også et AI-konsortium, der åtte universiteter, tre høyskoler og fire forskningsinstitutter jobber for å fremme vår nasjonale AI-strategi. (NORA)

Les mer: NORA: Norwegian Artificial Intelligence Research Consortium

Jeg har forklart hvordan helsevesenet og politietaten benytter seg av maskinlæring. Det samme er tilfelle med Folkeregisteret. Skatteetaten har også gjennomført en rekke prosjekter for bruk av AI-assistert skattemelding.

Kunstig intelligens egner seg naturlig nok fenomenalt til tolking av store datamengder.

Alle former for data, om det så er folk sine bevegelser på internett eller målinger fra sensorer og kameraer, kan analyseres.

Et eksempel er en av mine kunde i Tenk Digitalt, bedriften Avisomo, som bruker AI til å optimalisere plantevekst i vertikalt landbruk. I slike vekstanlegg sitter det utallige sensorer og kameraer som overvåker planteveksten og justerer temperatur, vanning og lys deretter.

Tusenvis av planter kan effektivt overvåkes og veksten automatiseres. Lignende effektivisering kan utføres i alle bedrifter som kaster bort arbeidskraft på repetitive arbeidsoppgaver. Maskinlæring er nemlig skapt for automatisering og optimalisering.

Bilindustrien, fiskerinæringen, spillindustrien og mengder av andre foretak har effektivisert driften med automatisering.

Stort sett alt kontorarbeid kan optimaliseres, spesielt repetitive arbeidsoppgaver, men overgangen kan være utfordrende.

Problemer med kunstig intelligens

Å ta i bruk kunstig intelligens og maskinlæring kan by på utfordringer for alle bedrifter. Det skal nemlig mer til enn å ta i bruk AI-løsninger for å optimaliser driften.

Om du skal få fullt utbytte innovativ teknologi må virksomheten gjennomgå en fullstendig digital transformasjon.

Kort sagt vil dette si at ny teknologi krever ny bedriftsstrategi, ny strukturering av forretningshierarkier og aktivt søk etter ny arbeidsområder.

Start gjerne med min artikkel «hva er digital transformasjon» og sørg for at din virksomhet henger med i utviklingen!

Bedre ledelse med kunstig intelligens

Nei da, maskinene skal ikke ta over ledelsen, men lederrollene forandres med hyppig digitalisering og digital transformasjon. Et resultat av at alle rutinemessige oppgaver automatiseres er at bedriftens ansatte tar større del i ledelsens ansvar.

Vil du gi deg selv, dine ansatte eller kunder et overblikk på teknologier som utfordrer din bransje? Vil du få bedre innsikt i nye muligheter ved bruk av kunstig intelligens? Jeg holder gjerne et innlegg på din samling! Ring meg på 97512077 for en hyggelig samtale.

Automatisering frigir dine ansatte til å fokusere på mer lønnsomme arbeidsoppgaver. Det vil si at alle jobber mer konstruktivt, bedriften blir mer samkjørt, og alle tar del i avgjørelsesprosesser med innsikt fra sine respektive spesialfelt.

Det vil alltid være behov for ledelse som mekler og tar avgjørelser, men bedriftens konstruktive arbeide blir et tettere samarbeid. AI tar seg av rutinemessige digitalløft mens teamet fokuserer på taktikk, strategi og overtakelse av konkurrenter.

Kunstig intelligens krever økt fokus på personvern

Den største bekymringen folk flest sitter med i forhold til kunstig intelligens er hvordan personvern og sikkerhet ivaretas. Maskinlæring i netthandels øyemed, for eksempel, handler om å samle store mengder forbrukerdata.

Sikkerhet i forbindelse med innsamling og lagring av personlige data er et dilemma. Som forbruker har jeg et krav om å få tilgang til all data som lagres om meg, men samtidig vil jeg at de samme dataene skal hemmeligholdes for alle andre.

I prinsipp skal all innsamling av persondata brukes anonymt, men det er ikke alltid tilfelle. Spesielt gjelder det i land som er mindre opptatt av personvern.

I Norge og Europa er bruk av persondata strengt regulert. Det er derfor viktig å etablere nye sikkerhetsrutiner når nye AI-løsninger tas i bruk.

Et viktig grep er å gjøre AI-bruken så usynlig som mulig for andre enn sluttbruker. Hemmelighold av type teknologi, detaljnivå og konfigurasjoner gjør det vanskeligere å kopiere og infiltrere bedriftens data.

Kunstig intelligens må læres opp ved opplasting av store mengder treningsdata. Dette kan med fordel skje offline, da de fleste systemer er sårbart for cyberangrep i treningsfasen.

I tillegg må vi være sikre på at dataene er autentiske, da de brukes til å avgjøre alt fra morgendagens stortingsvalg til dine lånesøknader.

Selv om vi vet at riktig bruk av kunstig intelligens vil gjøre vår hverdag enklere, og også styrke vår sikkerhet, må vi trå varsomt når AI tar over.

Hvilke fordeler er det med kunstig intelligens?

Den største fordelen med kunstig intelligens er at menneskelige feil elimineres. AI analyserer seg raskere frem til taktiske avgjørelser, jobber døgnet rundt og effektiviserer rutinemessige arbeidsoppgaver. Dette resulterer i mer spennende arbeidsoppgaver for alle ansatte og bedret arbeidsmiljø.

Hvilke ulemper har kunstig intelligens?

To vesentlige problemer med kunstig intelligens er at den enkelt kan kopieres (stjeles), og at vi enda ikke kan forklare og ettergår hvordan et avansert AI-system har kommet frem til sin konklusjon.

I mange tilfeller kan det være ønskelig å bruke kunstig intelligens til å effektivisere saksbehandling. I offentlig saksbehandling er det et prinsipp at en avgjørelse skal kunne begrunnes.

Det kan by på et problem fordi de mest effektive AI-systemene ikke i dag kan gi en slik begrunnelse. Vi vet ikke hvordan en avansert kunstig intelligens «tenker». Derfor er vi enda ikke der at vi kan stole 100 prosent på et AI-drevet beslutningssystem

Enkelt forklart bør vi ikke overlate beslutninger til AI-systemer uten menneskelig vurdering om feilaktig konklusjon får store konsekvenser for den person som blir utsatt for beslutningen. 

I næringslivet kan vi akseptere feilmarginer, særlig dersom vi kan måle og ettergå at maskinene gjør færre feil enn mennesker.

Om du f.eks får avslag på et lån på grunnlag av maskinvurdering, kan det oppleves urettmessig. Det kan til og med hende at avslaget var feilaktig. Finansinstituasjoner lever likevel greit med dette om AI-systemet gjør færre feil enn en dårlig menneskelig saksbehandler.

I offentlig saksbehandling er dette imidlertid ikke akseptabelt.

Steven Hawkings advarte mot kunstig intelligens

Steven Hawkings var tidlig ute med å ta i bruk AI for å kommunisere med omverdenen. Hawkings var entusiastisk til bruk av det han omtalte som «primitiv AI», men han var skeptisk til fremtidens utvikling av superintelligens.

Om kunstig intelligens blir selvbevisst vil den videreutvikle seg selv i eget tempo, mente Hawkings. Resultatet er at mennesker blir fullstendig forbigått på grunn av vår trege biologiske evolusjon.

Vi vil ikke være i stand til å forstå hvordan en kunstig superintelligens vil «tenke».

Faren er at en selvbevisst kunstig superintelligens vil utvikle mål som ikke stemmer overrens med våre mål og ønsker.

Kunstig intelligens i fremtiden

I 1965 fremsatte Gordon Moore – tidligere styreformann i Intel – Moores lov. Den tilsa at antall transistorer på et gitt areal vil dobles årlig. I 1975 justerte han doblingstiden til to år, noe som sto ved lag og dikterte vår datakapasitet frem til AI kom på banen.

Meld deg gjerne på mitt nyhetsbrev, så sender jeg deg et varsel når nye artikler publiseres.

Ytelsen til datamaskiner fortsatte å doble seg frem til 2012. Deretter skøyt utviklingen fart. Takket være AI teknologi, har dataytelsen doblet seg hver 3.4 måned deretter. Det er så klart ingen tilfeldighet at Google omfavnet AI-teknologi mellom 2012-2015.

Vi benytter kunstig intelligens til å utvikle enda bedre AI, men det er fortsatt langt igjen til datamaskinene kan ta over utviklingen selv.

Samtidig er det liten tvil om at vi går en spennende tid i møte.

Når blir datamaskinene selvbevisste?

Derom strides de lærdeste hjerner på planeten. Mange mener at det bare er et spørsmål om tid og dataytelse før maskinene «våkner opp». Andre er bekymret over hvilke konsekvenser oppvåkningen av overmenneskelig intelligens vil bringe.

Elon Musk er blant dem som advarer mot utvikling av superintelligens. Han mener at vi må utvikle teknologi som kontrollerer AI før den tar over våre liv. Mer om den saken kan du lese her: Er kunstig intelligens (AI) en større trussel enn atombomben?

Ilja Sutskever – sjefsforsker ved OpenAI – twitret i februar 2022 at kunstig intelligens allerede kan være bevisst. Uttalelsen utløste stor debatt om selvbevisste datamaskiner og understreket at forskningsmiljøet er fullt av motstridende holdninger om AI.

Hvorvidt kunstig intelligens kan være selvbevisst henger uansett sammen med utviklingen av bedre intelligens enn vår egen. Mange forskere mener at maskinene snart overgår menneskelig intelligens, et vendepunkt som ofte kalles singularitet.

Teknologisk singularitet

Teknologisk singularitet er det tidspunktet da vi utvikler datamaskiner som er smartere enn mennesker. Litt mer nyansert sagt, beskriver teknologisk singularitet øyeblikket da kunstig intelligens får større kapasitet enn vår egen hjerne.

Det betyr ikke at teknologisk singularitet er synonymt med kunstig selvbevissthet, men det er viktig steg i utviklingen av superintelligens. Ray Kurzweil, en av vår tids fremste futurister, mener at teknologisk singularitet vil skje rundt 2045.

Mange forskere har advart mot teknologisk singularitet, deriblant Steven Hawkings. Den største bekymringen er at selvbevisst kunstig intelligens vil videreutvikle seg selv og at vi vil miste kontrollen.

Hvorvidt en selvbevisst maskin vil se på menneskene som verdifulle arbeidsmaur eller et globalt virus kan ingen forutse. Kurzweil mener derimot at overgangen vil ta tid og skje i mer kontrollerte former.

AI-forskere er uansett enige om at teknologisk singularitet kommer til å skje i løpet av dette århundret. Det kom frem fra uttalelsene til 995 forskere som diskuterte AGI (Artificial General Intelligence).

Generell kunstig intelligens – Artificial general intelligence (AGI)

Generell kunstig intelligens er kunstig intelligens som er kapabelt til å takle alle oppgaver likt, eller bedre enn mennesker.  Et flertall av de fremste AI-forskerne på planeten mener at AGI vil utvikles i løpet av dette århundret.

I 2019 trodde 45 prosent av forskerne at AGI ville være en realitet før 2060. 34 prosent trodde derimot at AGI ville drøye til etter 2060, mens 21 prosent hadde mistet troen på at AGI ville skje i det hele tatt.

Det er viktig å ha i mente at AI-forskere har vært overoptimistiske om utviklingen av kunstig intelligens mange ganger før. Likevel er det grunn til å være optimistisk når vi ser hvordan AI-utviklingen har eksplodert siden 2015.

Den mest banebrytende AI-teknologien så langt kom med publisering av Open AIs GPT-3.

Maskinene klarer fremdeles ikke å lure oss mennesker, men med GPT-3 er vi et stort steg nærmere å overvinne Turing-testen.

Konklusjon

Det skjer mer med kunstig intelligens nå enn noen gang før i historien. AI er rundt oss i hverdagen og gjøre livet enklere for oss privat og på jobb. Enn så lenge er kunstig intelligens synonymt med effektivisering av alt fra arbeidsdager til spillelister på Spotify.

Husk at evolusjonen har bragt frem mennesket som vi er i dag ved bruk av alle våre sanser. Vår biologi og akkumulerte erfaring har skapt vår intellekt og det vi opplever som bevissthet.

Vi har enda ingen presis definisjon på menneskelig intelligens.

Vi er også langt unna å forstå hva bevissthet er og ikke mindre hvordan bevissthet har oppstått.

Det er langt frem før vi kan se en AI som oppfører seg i nærheten av et menneske, enten det er på en skjerm eller i en robot.

Evolusjonen har hatt ett enkelt mål siden de første cellene ble delt; artens overlevelse gjennom replikasjon.

Hva skjer nå som maskinene får «sanser» som er langt bedre enn oss? Som husker alt, registrerer data i et spekter som overgår våre mennekselige sanser og får tilgang til alle disse dataene i sanntid fra hele verden?

Jeg tror det er langt frem til at vi vil se kunstig intelligens slik Hollywood viser oss.

Jeg klarer meg også godt uten Hal 9000, Agent Smith, T-800 og Gigolo Joe uansett, men det hadde vært spennende å hilse på TARS, Chappie, Johnny 5 og C-3PO!

I mellomtiden kan vi glede oss over all nytten vi vil få av maskinlæring og mer avanserte AI-systemer i årene som kommer!

Les mer om kunstig intelligens her.

Kilder & Referanser:

BIG THINK: The Turing test: AI still hasn’t passed the “imitation game”
AI Multiple: When will singularity happen? 995 experts’ opinions on AGI
BBC: Stephen Hawking warns artificial intelligence could end mankind
History Computer: Logic Theorist Explained
IBM: Deep Learning
Legacy Research Group: Growth in Artificial Intelligence Is Beyond Exponential
Microsoft Azure: Artificial intelligence (AI) vs. machine learning (ML)
Naam, Ramez: The Singularity Is Further Than It Appears
Oslo Met: Dette er utfordringene med kunstig intelligens
Oxford University: Ethical Issues in Advanced Artificial Intelligence
Personvernbloggen: Hvorfor kunstig intelligens krever økt fokus på personvern og etikk
Regjeringen.no: Nasjonal strategi for kunstig intelligens
San Diego State University: The Coming Technological Singularity: How to Survive in the Post-Human Era
Titan.uio.no: Kunstig intelligens endrer verdenen din
The Guardian: Are the robots about to rise? Google’s new director of engineering thinks so…

Recommended Posts

Start typing and press Enter to search

USA leder foran Kina i AI kappløpetDefinisjon på kunstig intelligens
Send this to a friend