I høst har jeg fått en ny venn. Han er ikke av de mest intelligente, men han kompenserer med andre kvaliteter. Utrøttelig og med stor presisjon slår han plenen hos naboen. Dag ut og dag inn. Og når han en sjelden gang er i ferd med å gå tom for energi, går han inn og lader batteriene. Bokstavelig talt. Min venn er en robotgressklipper.Å kalle ham venn er kanskje en overdrivelse. Gleden jeg kjenner når jeg ser ham springer nok ut fra en barnslig glede over at guttedrømmen har blitt oppfylt. Det er 2015 og endelig er robottidsalderen her! Men når året nå går mot slutten og mediene strømmer over av kavalkader over årets viktigste begivenheter, slår det meg at ingen nevner robotgressklippere, at Apples Siri blir stadig smartere, utviklingen innen selvkjørende biler eller at SpaceX natt til 22. desember 2015 klarte å sende en rakett ut i rommet og fikk den til å lande like hel. Denne bragden blir betegnet som første steg i å kolonisere planeten Mars, noe både NASA og SpaceX-gründer Elon Musk tror vi skje innen vår levetid. Ei heller nevnes det at vi i 2015 utviklet dataprogrammer som gjorde det bedre på SAT tester i geometri enn amerikanske 17-åringer, en test som ofte brukes som opptaksprøve ved amerikanske universiteter.
Dataprogrammet som gjorde det bra på geometritesten er utviklet på Allen Institute for Artificial Intelligence i Seattle. Programmet bruker ”computer vision” for å se, språkalgoritmer for å lese og forstå problemene og matematiske algoritmer for å løse dem. Teamet i Seattle arbeider med å gjøre algoritmen mer generell, slik at programmet også skal kunne bestå andre realfaglige SAT-prøver. Med andre ord er det nå ikke lenge til et dataprogram er smart nok til å tilfredsstille kravene for å komme inn på universiteter.
Biler er i ferd med å forandres drastisk ved hjelp av kunstig intelligens og robotteknologi. Google har i flere år testet ut selvgående biler i byen Mountain View i California, og nå i høst kom Tesla med en cruise kontroll som gjør bilen nærmest selvkjørende under enkle trafikkforhold. I ikke alt for fjern fremtid vil vi antakelig få fullstendig selvkjørende biler. Dette kan høres skummelt ut, men det er langt fra noe å frykte – autopilotene vil kjøre langt bedre enn oss mennesker og de vil spare oss for mange ulykker.
Men det er et varsku: grunnen til at mennesket dominerer Jorden er ikke at vi løper spesielt fort, er spesielt sterke, kan stå på ski eller at vi kan gjøre triks med ball. Vi dominerer fordi vi er intelligente. Denne erkjennelsen er viktig med tanke på at vi i relativt nær fremtid kan ha makt til å lage maskiner som på veldig mange områder er mer intelligente enn oss selv.
For 2015 er ikke bare året da kunstig intelligens rykket to hakk nærmere våre hjem. Det er også året da mange av verdens ledende eksperter på feltet - vitenskapsmenn, innovatører og teknologioptimister som Stephen Hawking, Elon Musk og Bill Gates – så seg nødt til å gå ut offentlig å advare mot mulige farer ved kunstig intelligens. De skriver at kunstig intelligens brukt feil kan være farligere enn kjernefysiske våpen. Samtidig oppfordrer de til mer forskning innenfor feltet, og påpeker at de mulige fordelene er enorme.
Innen områder med relativt få regler og mange repetitive beregninger har datamaskinen lenge vært overlegen mennesket. Allerede i 1996 slo IBMs Deep Blue regjerende verdensmester i sjakk, Garry Kasparov, og nå er dataprogrammene flere hakk bedre enn vår norske verdensmester, Magnus Carlsen. Triumfen fra 1996 trigget IBM til å finne nye utfordringer innenfor områder som var enda mer komplekse enn sjakk. De bestemte seg for å utvikle et program de kalte Watson, et dataprogram som skulle kunne forstå spørsmål i naturlig språk, og som var konstruert for å kunne være med i spørrespillet Jeopardy. I 2011 møtte Watson tidligere vinnere Brad Rutter og Ken Jennings, og det var Watson som stakk av med én million dollar i førstepremie.
Med andre ord er det ikke nytt av året at dataprogrammer har en form for kunstig intelligens. Det nye er at de i større grad gjør sitt inntog i våre liv, at mange av algoritmene er inspirert av hvordan menneskehjernen fungerer og at de rett og slett begynner å bli gode. Et interessant eksempel på gode, hjerneinspirerte algoritmer brukes i bildegjenkjenningsprogrammer av typen ConvNets. Disse algoritmene sender informasjon gjennom lag på lag med små programsnutter, hvor hver snutt opererer som om den var en hjernecelle. Slik barn går gjennom en opptreningsfase før de kan klare å identifisere gjenstander, går også disse programmene gjennom en opplæringsfase. Ferdig utlært kan algoritmene gjenkjenne ansikter eller klassifisere 1000 forskjellige objekter (jordbær, hund, banan, osv.). En artighet relatert til disse programmene er at når forskere lekte seg med slike nettverk oppdaget de at ved å manipulere noen av ”hjernecellene” i algoritmen, så begynte programmene å produsere fantastiske, psykedeliske bilder som minnet om hallusinasjoner som mennesker kan få ved inntak hallusinogener som LSD, meskalin eller fleinsopp. Slike algoritmeproduserte bilder har nærmest blitt til en kunstart, og kalles Inceptionism. Søk på ’Inceptionism’ på Google bildesøk eller på YouTube og du vil du finne mange fantastiske bilder laget av ConvNets.
Kunstig intelligens er i rivende utvikling, og vi går en spennende tid i møte. For meg er 2015 året da jeg fikk erkjennelsen av at vi er på vei inn i robotenes tidsalder. Men selv om robotene kan klippe plener, kjøre bil på enklere veistrekninger, slå de beste i verden i Jeopardy og slå Magnus Carlsen i sjakk, så mangler de foreløpig en viktig egenskap: evnen til å nyte seieren. Men kanskje de en dag vil få den evnen?
Tillegg
- Fantastiske eksempler på bilder laget med Googles Deep Dream programvare: The Telegraph
- Nettside der man kan laste opp egne bilder og få ut et stykke inceptionism: Deep dream generator
- Er du skikkelig nerd så kan du laste ned Python kode her.
- Ikke minst: Se IBMs kognitive system, Watson, slå tidligere vinnere Brad Rutter og Ken Jennings i Jeopardy!
