Kunstig intelligens og maskin læring

The history of Wall-E

Mitt første møte med roboter og kunstig intelligens var da jeg så filmen Wall-E i 2008, som er en animasjonsfilm skapt av Pixar Wall-E er en robot som er programmert til å plukke søppel. Han er den siste roboten på jorden, som er overfylt av søppel og forlatt av menneskeheten. En dag skal livet hans endre seg da han møter roboten Eve som ankommer jorden fra et romskip. Eve er en elegant robot som er programmert til å søke etter liv på jorda. Jeg skjønte kanskje ikke da at dette var noe vi kom til å leve med, men fra den dagen husker jeg at det var noe spennende over dette, men også skummelt.

Vi er allerede godt inn i 2021. Fredag den 8 januar hadde vi vår andre forelesning for året. Vi snakket videre om muliggjørende teknologier. Sist forelesning snakket vi om digitale plattformer og delingsøkonomi, denne gangen om roboter og kunstig intelligens som tema. Vi gikk gjennom hvordan maskiner og roboter tar over oppgaver, hva kunstig intelligens og maskin læring er og hva det brukes til, samt utfordringene.

Spørsmål som hva kunstig intelligens kan gjøre med livene våre, hvordan kan vi forberede oss på det i fremtiden, og kan det overta arbeidsoppgavene våre?, er interessant å stille seg når man lærer om dette. 

Bakgrunnen for kunstig intelligens
Som Arne krokan sier kan kunstig intelligens være så “mye”, alt fra ganske enkle statistiske modeller til dype nevrale nett. I filmen The Imitation Game møter vi Alan Turing, han er matematiker og en pioner for datamaskinen. Han kjennetegnes som arkitekten bak å knekke “koder” under andre verdenskrig og er en av de første som beskrev teorien for en allmenn datamaskinmodell, kalt Turing-maskinen. Han er altså kjent som han som kom opp med ideen om at maskiner kan lære. En annen kjent profil Howard Gardner, som er professor og kognitiv psykolog har skrevet teorien om multiple intelligenser hvor han beskriver ulike former for intelligens. Kunstig intelligens er en teknologi som gjør at maskiner er i stand til å gjennomføre intelligente oppgaver.

Maskin læring
Maskin læring er en form for kunstig intelligens. Det handler om maskiner som lærer. Det er ulike måter å lære opp maskiner på, man bruker gjerne statistiske metoder for at maskinene skal kunne finne mønstre i sett med data. Maskinen kan lære på ulike måter, den ene er gjennom veiledet læring som lærer maskinen å skille mellom ting basert på å klassifisere egenskaper. En annen måte er gjennom forsterket læring, som baserer seg på straff og belønning, hvor maskinen lærer ved prøving og feiling. To mer avanserte former for maskin læring er nevrale nettverk som tar utgangspunkt i oppbygningen av menneskehjernen. Læring i nevrale nett består av nevroner i flere lag. Nevroner i et lag lærer av å bruke informasjon fra tidligere lag og sender fra seg ny informasjon til neste lag, helt til det siste laget som kommer med “løsningsforslaget”. Desto flere lag i nettverket jo mer avanserte strukturer kan analyseres og er kjent som dyp læring.

Ulike bruksområder
Kunstig intelligens er rundt oss hele tiden. En av de vanligste bruksområdene for kunstig intelligens er ansikts- og bildegjenkjenning. Med bruk av det Apple kaller for Face ID kan du låse opp din iPhone på en enkel måte ved at mobilen gjenkjenner ansiktet ditt. Men det er ikke bare ansiktet den gjenkjenner, den legger også merke til våre følelser og emosjoner. Apple kan altså kartlegge hvordan vi føler oss til en hver tid, forteller Arne Krokan under forelesningen. Kunstig intelligens er også brukt til talegjenkjenning og oversettelser. En annen bruk er kombinasjonen av menneskelig- og kunstig intelligens for å ta bedre avgjørelser, dette spesielt innen helsesektoren. Kunstig intelligens er brukt til å undersøke om det er kreft i føflekker. Noe annet som vi møter på nesten hver dag når vi besøker ulike nettsider er det som kalles for chatbots, som ofte dukker opp nederst til høyre på siden. En chatbot er et dataprogram som er laget for å kunne svare på spørsmål ved hjelp av maskin læring. 

Kunstig intelligens og interaktiv læring vil forme arbeidslivet
Artikkelen kunstig intelligens og interaktiv læring vil forme arbeidslivet som jeg har valgt handler om hvordan arbeidslivet kommer til å forme seg i fremtiden. Kunstig intelligens, maskiner og roboter er ofte knyttet til frykt, spesielt når det kommer til jobbene våre. I artikkelen skriver de “ny teknologi = nye arbeidsplasser”. Fordi selv om ny teknologi skapes og gjør jobber på en mer effektiv måte, skapes også nye arbeidsplasser. “Vi må være forberedt på at omtrent ⅓ av jobbene våre kan gjennomgå en radikal endring i fremtiden” forteller Marianne Barland fra Teknologirådet. Omstilling og endring vil være noe vi må stå ovenfor, og vi må være klar for å lære. Fremtidens arbeidsliv vil være preget av at mennesker og roboter jobber side om side. 

Robotene har ikke annen kunnskap enn det vi har gitt den forteller Ekrem Misimi fra SINTEF. Samtidig som vi lærer opp maskinene, lærer vi også. Persontilpasset læring og bruken av digitale læremidler som samler inn data om oss er også med på å lære oss nye ting. Vi må se på hva vi sammen med teknologien kan være med på å gjøre, og at teknologien alene ikke kan løse utfordringene våre. 

Jeg valgte denne artikkelen fordi jeg synes det er interessant å lære om hvilken rolle kunstig intelligens og maskiner vil ha i fremtiden. Hvordan det vil være med å påvirke hvordan vi jobber og lære, og om hvor mye det vil utfordre oss både positivt og negativt. Jeg har lært at det er vi mennesker som styrer og lærer opp robotene og at den ikke har noe mer kunnskap enn det vi har gitt den. Det er interessant å se hvordan samtidig som vi utvikler disse maskinene så er vi med på å endre måten vi selv lærer på.

Kilder:

Disney x Pixar – Wall-E https://www.pixar.com/feature-films/walle

Axel Tidemann. 2020. “kunstig intelligens“. Store norske leksikon. https://snl.no/kunstig_intelligens. Hentet 10 januar 2021

Teknologirådet (2018) “Kunstig intelligens – muligheter, utfordringer og en plan for Norge” Teknologirådet.no https://teknologiradet.no/wp-content/uploads/sites/105/2018/09/Rapport-Kunstig-intelligens-og-maskinlaering-til-nett.pdf Hentet 4 februar 2021

Kirsti Greiff (2020) “Kunstig intelligens og interaktiv læring vil forme arbeidslivet”. Sintef.no https://www.sintef.no/siste-nytt/kunstig-intelligens-og-interaktiv-laring-vil-forme-arbeidslivet/. Hentet 10 januar 2021

Bilde:

Photo by Lenin Estrada from Pexels

1 thought on “Kunstig intelligens og maskin læring”

  1. Hei Hanne-Elise!

    Spennende lesing! Jeg liker spesielt introduksjonen din hvor du snakker om ditt første møte med kunstig intelligens og roboter. Det fanget min oppmerksomhet. Du har med gode og relevante eksempler på hva kunstig intelligens er. Så bra! Du har også med relevante bilder og har fin struktur på innlegget ditt, fortsett sånn 🙂

    Jeg ville anbefalt (spesielt til eksamen) at du forklarer hvordan kunstig intelligens fungerer litt mer detaljert. Her kan du for eksempel forklare forskjell på maskinlæring og dyp læring, som du allerede har begynt å nevne i innlegget ditt.

    Godt jobbet! Jeg gleder meg til å lese mer 🙂

Leave a Reply to Kim Cancel Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *