Kunstig intelligens deles inn i to store retninger, én basert på regler og én basert på maskinlæring.

Kunstig intelligens basert på regler

Regelbasert kunstig intelligens er basert på enkle regler laget av mennesker, som i de første sjakkprogrammene. Et eksempel er Deep Blue, utviklet av IBM i 1997, som slo den kjente sjakkspilleren Garry Kasparov.

– Det Deep Blue gjorde, er mulig å forklare med penn og papir. Programmet har en søkealgoritme over mulige trekk, forteller professor Anis Yazidi ved OsloMet.

Forskere har de senere årene laget algoritmer som spiller mot hverandre i sjakk. Da blir de bedre og bedre, og har langt overgått kapasiteten til mennesket.

Maskinlæring

Den andre store retningen, maskinlæring, omtales som den moderne varianten av kunstig intelligens.

Maskinlæring er basert på regler vi ikke kan skrive ned og handler om å forstå den tause kunnskapen, og lage dataprogram som kan lære av eksempler.

– Hvis du spør meg hvordan jeg kan gjenkjenne moren min, er dette taus kunnskap som ikke kan skrives ned med penn og papir, eller beskrives på en klar måte med et vanlig program. Det er kunnskap som ligger i hjernen og er vanskelig å forklare, forklarer professoren.

– Men dersom jeg mater en maskinlæringsalgoritme med bilder av moren min, klarer algoritmen å trekke ut regler som gjør at den kan kjenne henne igjen.

Det er vanskelig å beskrive disse reglene og mekanismene. Og det må mange observasjoner til for å bli god.

Kunstig intelligens brukes mye allerede

Vi finner eksempler på bruk av kunstig intelligens over alt i dag.

– For eksempel alt som har med produktanbefalinger å gjøre. Når vi søker etter produkter på Google blir resultatet personifisert etter tidligere søk. Når vi oppretter en profil på Netflix, blir vi spurt om preferanser, og du får opp anbefalinger på grunnlag av dette, sier Yazidi.

Kunstig intelligens brukes også svært mye i medisin, blant annet i røntgen for å identifisere kreft.

Andre eksempler er ansiktsgjenkjenning i sikkerhetsapper og selvkjørende biler, som for eksempel Tesla.

Kunstig intelligens er ingen superintelligens uten data

Det er ikke rett fram at kunstig intelligens kan løse alle problemstillinger. En vanlig misforståelse er at folk tror kunstig intelligens er superintelligens uten bruk av data. Slik er det som oftest ikke. Løsningene avhenger derimot av hvor mye data som finnes.

Men det finnes noen unntak der kunstig intelligens fungerer uten at det legges inn data. For eksempel AlphaZero, et program utviklet av DeepMind, som kan spille sjakk uten data fra eksperter. Programmet spiller mot seg selv og lærer av egne trekk.

– Folk tror gjerne også at kunstig intelligens er en generell form av intelligens som kan løse alle oppgaver. Men den kan bare løse spesifikke oppgaver som er definert, sier Yazidi.

Det krever nemlig generell intelligens for å sette ting sammen, lage et system, lage en komplett maskin.

– Vi mennesker er smarte. En ingeniør kan sette opp et helt helsesystem i drift fra bunnen av. Det kan ikke kunstig intelligens, men teknologien kan være til hjelp i en prosess, forklarer han.

Kan frigjøre mennesker fra kjedelige oppgaver

Kunstig intelligens har derimot mye større kapasitet enn mennesket og kan frigjøre mennesker fra kjedelige oppgaver som krever mye oppmerksomhet.

På denne måten kan vi fokusere på de oppgavene som krever kreativitet, menneskelige relasjoner og interaksjon.

– Mange repetitive oppgaver kan erstattes med kunstig intelligens. Du kan ikke forvente at et menneske skal se på en video i ti timer for å oppdage for eksempel polypper. Kunstig intelligens kan frigjøre oss fra mange av disse tidkrevende og kjedelige oppgavene, sier Yazidi.

Jobber som kan automatiseres forsvinner

At mange jobber kan forsvinne som følge av at kunstig intelligens tar over, er en realitet.

For eksempel kan bussjåfører bli overflødige, og det kan bli færre jobber innen økonomi. Roboter kan plukke frukt og ta opp grønnsaker i landbruket. Dette er eksempler på arbeid som er lett å automatisere.

– Da er det viktig å utvikle andre typer jobber som egner seg til vår kreativitet og menneskelighet, sier professoren.

Kan ikke erstatte menneskelig samhandling

– Mennesker er gode på menneskelig interaksjon – det er vanskelig å se at kunstig intelligens kan erstatte sykepleiere, sier Yazidi.

Han forteller at folk har behov for å snakke med folk, å bli tatt vare på og ha relasjoner og følelser. Roboter kan derimot bidra ved å bistå i sykepleiernes daglige arbeid.

– Det vil bli lagt mer vekt på forskning og den ekte intelligensen som vi er gode på, hvor kunstig intelligens ikke er så god. Jeg kan for eksempel ikke se for meg at kunstig intelligens kan skrive originale og banebrytende forskningsartikler og finne fram til nye teorier, sier han.

Game-changer innen helse

På noen områder har kunstig intelligens alt fått svært mye å si. Det har blant annet vært en game-changer innen helse.

– Vi får bedre behandling og bedre og mer pålitelige diagnoser. Vi forstår bedre hvilken medisin som fungerer for enkeltmennesket.

Kunstig intelligens er også veldig lovende når det gjelder å forstå såkalte signaler fra hjernen. Dette er ekstremt viktig for mennesker med nedsatt funksjonsevne, som kan kontrollere maskiner ved bruk av tankene de gjør seg («thoughts control machines»).

– Det har også mye å si i bilindustrien, hvor kunstig intelligens medvirker i systemer som fører til færre ulykker og bedre trafikkflyt.

Også i militæret investeres det tungt i kunstig intelligens, og teknologien kan få en viktig rolle her.

– Jeg tror utviklede land kommer til å erstatte mennesker med roboter i militæret. Kanskje mennesker ikke blir sendt ut, og alt skal være autonomt – som i et strategispill.

Må brukes til beste for samfunnet

– Men for oss som forsker på kunstig intelligens er det viktig at teknologien brukes til det beste for samfunnet, framfor militære formål, for å erstatte mennesket, lage mer kapitalisme eller forsterke diskriminering. Der har myndighetene et ansvar for å sette et regelverk, sier Anis Yazidi.

Artikkelen er produsert og finansiert av OsloMet – storbyuniversitetet

OsloMet – storbyuniversitetet er én av 77 eiere av forskning.no. Deres kommunikasjonsansatte leverer innhold til forskning.no. Vi merker dette innholdet for å tydelig skille formidling fra uavhengig redaksjonelt stoff.
Her kan du lese mer om ordningen.

Les også disse sakene fra OsloMet:

• 

  Hvordan kan vi begrense tapet av natur når vi bygger vindkraftverk?

• 

  Ikkje alle vil hjelpe sine gamle foreldre. Kvifor?

• 

  Borgerlønn førte ikke til at flere kom i jobb

• 

  Ny rapport: Store endringer i norske ungdommers fritid

• 

  Ny rapport: Nordmenn er mer skeptiske til Russland nå enn for to år siden

• 

  Gatehospitalet i Oslo: – Flere av vennene mine har valgt å dø her

Les flere saker laget av OsloMet