Keith Downing arbeider med kunstig liv og kunstig bevissthet - det som kalles “kunstig intelligens” på norsk, men som oftere omskrives under sin engelske betegnelse Artificial Intelligence (AI). Han har tydeligvis fått spørsmål om superintelligente maskiner fra bladsmørere før.

Liten tro på Terminator

- AI er som andre fagfelter, i det at vi alle har våre spesialfelt og disipliner og ikke snakker sammen så mye på tvers av dem. Faktisk snakker jeg oftere om problemstillinger som dette med journalister enn med andre forskere, påpeker Downing.

Han har liten tro på at vi skal få datamaskiner som kan ufordre oss innen de 25 årene Vernon Vinge spår.

- På 1980-tallet hadde man storstilte dataforsøk i Japan og USA der man forsøkte å lage superintelligente datamaskiner. På Microelectronics and Computer Technology Corporation (MCC) i Austin i Texas brukte man ti år på å dytte informasjon inn i en datamaskin. Samme hvor mange leksika man dyttet inn i maskinen, ble den ikke noe annet enn et online leksikon.

- Maskinen var riktignok litt flinkere enn et vanlig online oppslagsverk ettersom den kunne kombinere kunnskap på nye måter, men maskinen kunne ikke gjøre ting som er helt elementære for oss mennesker. Du og jeg kan gjøre mange ting som virker enkle, men som egentlig er helt fantastiske. Ta bare vår evne til å kjenne igjen bestemor fra femti forskjellige vinkler, og skille henne fra hundre forskjellige mennesker. Det er veldig vanskelig å få en maskin til å gjøre noe slikt, sier Downing.

Maskiner mangler bondevett

- Vi har faktisk datamaskiner som lærer fra egen erfaring i mange skreddersydde situasjoner, men datamaskiner mangler evnen til å oppleve hverdagslige ting og lære like mye fra dem som det vi mennesker gjør. Datamaskiner mangler simpelthen sunn fornuft. Så hvis vi skal lage maskiner som er mer intelligente enn oss, har vi langt igjen å gå, selv om computerne blir bedre år for år, påpeker professoren.

Men maskinene trenger da ikke være som oss for å kunne bli en rival? Noe av det nifseste ved Vernor Vinges scenario er jo nettopp at vi kan bringe fram en intelligens som virkelig er annerledes, og dermed kan trekke veldig annerledes konklusjoner enn oss.

- Virus er faktisk en form for kunstig liv, som i tillegg kan formere seg. Men det kan jeg ikke si til studentene mine, for da setter de seg ned og skriver virus, ler Downing.

Den formen for maskiner som vel vil kunne utgjøre en seriøs rival, mye fordi den har en kropp som kan utføre handlinger utenfor Internett, vil være roboten. Men her vil vi nok ha overtaket i overskuelig framtid.

- Jeg var på en konferanse i 1998, og da var det mest imponerende innen robotikk en robot som kunne gå inn i et rom og lage et ganske dårlig og skjevt kart over det. Noe av det som er mest på hugget i dag er en robot som kan gå ned en trapp, forklarer Downing.

Sci-fi-spådommer

Han legger ikke skjul på at det gjerne er folk på siden av eller utenfor fagkretsen hans som kommer med de mest storslåtte fremtidsvisjonene.

- De som har mest interessante ting å si om fremtiden, er science fiction-forfattere, som kanskje leser et par høynivåbøker som de henter ideer fra som de trekker til interessante konsekvenser. Men de som jobber med dette vet hvor vanskelig det er å få til det aller enkleste, så de er gjerne mer ydmyke, sier Downing, som mener at hans fagkrets er klok av skade.

- På 1970-tallet snakket en av grunnleggerne av AI, Herbert Simon, om at vi ville få en maskin som var like intelligent som mennesket i løpet av 10-15 år. Simon hadde grunn til å være optimistisk, for han hadde datamaskiner som kunne spille sjakk veldig bra. Men det tok 30 år å få fram Deep Blue, sjakkmaskinen som slo den russiske sjakkmesteren Garry Kasparov. Og Deep Blue er egentlig ikke et eksempel på AI etter dagens standard, selv om den var imponerende for sin tid. Deep Blue er heller en tallknuser som har evnen til å kalkulere mange flere trekk framover enn det et menneske klarer å regne ut.

- Så på 1990-tallet spurte de som hadde finansiert AI-forskningen simpelthen “where’s the beef?” De hadde spyttet millioner av dollar inn i forskning som bare hadde frembragt leketøy. Resultatet ble det som blir kalt for “AI-vinteren”, der det var umulig å få penger til å forske på AI, sier Downing. Som likevel mener det stadig kommer spennende ting ut av AI-forskning.

Roboter på bleiestadiet

- John Holland, som er en storhet i kunstig intelligens og har vunnet et MacArthur Fellowship, har sagt at man må regne med at minst 80 prosent av forskningspenger ikke fører til noen resultater. Men det er ikke før man har brukt disse pengene før man vet hvor de resterende 20 prosentene burde satses, forteller Downing.

- I lobbyen på Massachusetts Institute of Technology (MIT) sitter det en robot som kan følge folk med blikket. Bare det er ganske imponerende for en som meg, som vet hvor vanskelig det er å få en maskin til å gjøre noe som helst. Det å følge et objekt med blikket er noe av det første et barn lærer, og det er der vi må begynne med robotene også, avslutter Downing.

Så får vi andre bare håpe at han og hans fagfeller oppdrar robotene sine skikkelig.