You've found us in English! The English version of TechSavvy.media is currently only available in a beta version. This means, among other things, that the majority of articles are machine translated. We hope you'll still want to stick around a little longer

Kunstig intelligens

Kunstig intelligens: På toppen af et hype, men på kanten af digital vinter

Kunstig intelligens. Fremtidens vækst kommer fra teknologien, der truer med at overtage halvdelen af danskernes jobfunktioner. Alligevel er mennesker af kød og blod stadig teknologien overlegen. 

Kunstig intelligens. Fremtidens vækst kommer fra teknologien, der truer med at overtage halvdelen af danskernes jobfunktioner. Alligevel er mennesker af kød og blod stadig teknologien overlegen. 

1997. Den russiske skakstjerne Garry Kasparov vinder første parti skak imod IBMs kunstigt intelligente skakmaskine, Deep Blue. Alligevel er skakstormesteren rystet. Hans modstanders sidste ryk i partiet var så uventet, at Gasparov efterfølgende kalder det sofistikerede træk et tegn på overlegen intelligens.

Deep Blue tager næste parti og efter tre delte partier tager Deep Blue det sjette og afgørende parti. Resultatet: Deep Blue 3½, Kasparov 2½. Kampen blev kendt som ”Nedslagtningen på 7. Avenue” og er gået over i historien som den første gang, kunstig intelligens kunne trække sig sejrrigt ud af et opgør mod en skakstormester.

Læs også: Kunstig intelligens i 2018

Men det berømte sidste træk, der rystede Gasparov i første parti, var ikke udtryk for en overlegen kunstig intelligens. Trækket skyldtes en softwarefejl. Det var – ironisk nok – en menneskelig fejl i udvikling, der gjorde udslaget og at Deep Blue kunne trække sig sejrsrigt ud.

I dag, mere end 20 år efter overraskelsen, vurderer det internationale konsulenthus McKinsey at 40 procent af danske jobfunktioner vil forsvinde og blive afløst af kunstig intelligens.

Spørgsmålet er ikke længere om maskinen kan slå mennesket, men om vi skal frygte at blive udkonkurrerede i mere end skak og rutineprægede jobs.

Vi har sat COO for Alexandra Instituttets Center for kunstig intelligens og ejer af firmaet DataScienceHouse, Flemming Adsersen, i stævne til en snak om det uforløste potentiale, den kunstige intelligens rummer.

Vaner, mønstre, ændring og forudsigelse

Facebook, Netflix og Spotify. Services de fleste kender og bruger. Men de færreste ved at firmaerne benytter kunstig intelligens. Forvirringen kan skyldes, at fænomenet endnu ikke er klart defineret, mener Flemming Adsersen.

”Der er ikke en klar afgrænsning af, hvor kunstig intelligens som begreb starter og slutter. Først snakkede man om smal intelligens, der er baseret på regler som for eksempel en lommeregner. Så bevægede vi os over i en generel intelligens med big data og machine learning, hvor intelligens kommer fra algoritmer, der lærer af data,” siger Flemming Adsersen og fortsætter.

”Nu taler vi så om det sidste lag i form af deep learning en super intelligens. Deep learning er flere lag af machine learning kombineret med neurale netværk, som er et forsøg på at kopiere menneskelig beslutningstagning. Den har vi ikke set endnu.”

Derfor kan det give bedre mening at snakke om, hvor dyb en kunstig intelligens er i stedet for at fortabe sig i begrebsafklaring. Jo dybere den er, desto bedre forstår den komplekse problemstillinger.

”Hvis der er vaner, så er der også mønstre. Hvis der er mønstre, så kan man forudsige. Og  kan man forudsige, så kan man ændre. Den metode kan man benytte til at forudsige helt simple ting med få parametre, til at forudsige mere komplekse problemstillinger.”

Kunstig intelligens på toppen af et hype

Mønstre og vaner er kendetegnende for skakspillet. Løberen rykker på kryds og tværs. Tårnet bevæger sig vertikalt og horisontalt. Skakspillet tillader et væld af åbninger og strategier, som den kunstige intelligens kan trænes med.

Så da IBM i 2011 igen stillede op med en maskine, der skulle kappes mod mennesket, var det noget overraskende i Jeopardy. Watson var navnet på den nye superintelligens, der slog to Jeopardy-stormestre – på samme tid. Mennesket var nu slået på både brættet og sendefladen.

Nederlaget er blevet et kulturelt meme. Og endnu engang blev den kunstige intelligens bragt ind i den kollektive opmærksomhed. Teknologien blev allemandseje, og der går stadig kortere tid imellem lancering af en ny service, app eller et stykke hardware, hvor snedige marketingsfolk AI-washer deres produkt.

”Vi ser en masse hype fra store teknologikonglomerater, og når de kommer med deres bud på kunstig intelligens, så kan der komme nogle dumme historier, hvor folk vil tænke: ’Var det bare det?’. Teknologien er lige nu på toppen af det Gartner kalder: Peak of Inflated Expectations, derefter følger en digital vinter, når de forventninger ikke bliver indfriet.”

På toppen af oppustede forventninger. Det er der verdens ledende research- og rådgivningsfirma Gartner har placeret deep learning og machine learning. Når forventninger punkteres følger den digitale vinter. Firmaet spår, at begge teknologier først rigtig bryder igennem i de næste to til fem år.

Gartner laver en Hype Cycle hvert år, hvor alle fremadstormende teknologier bliver indekseret

”Ingen tvivl om at kunstig intelligens er enormt hypet. Vi har kun set toppen af isbjerget her i Danmark, når det kommer til de muligheder, teknologien rummer. Der er cirka 10 procent af danske virksomheder, der benytter det i dag. En række rapporter forudser, at 50 procent af væksten fremover skal komme fra den kant af. Vi har ikke set det sidste endnu.”

”Mennesket er foran maskinen”

Sidste gang mennesket måtte se sig slået af kunstig intelligens var i e-sport. Elon Musks OpenAI slog verdens dygtigste Dota 2 spillere. Her rykker brikkerne ikke frem og tilbage i mønstre men i 360 grader. Der svares ikke med spørgsmål, men skydes med magi. Kompleksiteten er enorm. Mennesket må se sig slået, men kun i en snæver forstand.

Deep Blue, Watson og OpenAI var alle tre de bedste i verden til hvert deres spil. Men ikke en af dem kunne spille ludo uden træning. De er alle tre eksempler på snæver kunstig intelligens. Dybt afhængige af mennesker til at fortælle dem, hvor de skal lede, og hvad de skal kigge efter.

Hvis vi vender tilbage til Gartners hype-cyklus, så er der mere end 10 år til, vi når en generel kunstig intelligens – altså en intelligens, der ikke behøver styring, og som minder om den menneskelige. Andre mener, at vi skal vente til år 2100.

Derfor er Flemming Adsersen heller ikke nervøs for at blive erstattet i den nære fremtid. Det er – for nu – mennesket, der skal lede maskinen.

”Mennesket er foran maskinen. Mennesket er stadig den skabende kraft. Der er stadig meget få eksempler på, at kunstig intelligens træffer en beslutning baseret på intuition. Mennesket er stadig maskinen overlegen. Det er os, der bestemmer, hvad den skal lave.”

UGENS STARTUP: