dinaengh February 11, 2019

Innlegget leses best på den opprinnelige studentbloggen

Dette innlegget inneholder deler fra et tidligere innlegg jeg skrev, men nå med kunstig intelligens som hovedfokus.

Det er vanskelig å tro at det ikke går an å skille mellom et menneske og en datamaskin, men faktum er at teknologien er så avansert at den kan erstatte jobber, være til hjelp og i tillegg vil det være problemer teknologien er i stand til å løse, som vi ikke kan. Disse egenskapene er nå på god vei inn i våre dagligdagse liv med digitale chatboter, ansiktsgjenkjenning for å åpne mobilen, gjenkjenning av sanger og skrivemaskiner som skriver så vi ikke klarer å skille mellom data og mennesker.

Maskinlæring er en teknikk innenfor kunstig intelligens. Nevrale nettverk er et begrep som
brukes om en datastruktur inspirert av den menneskelige hjernen. Dette nettverket består igjen
av prosesseringsenheter kalt nevroner. Når det arbeides med mange lag av disse nevronene,
kalles det dyp læring. Datasystemer lærer seg å etterlikne menneskelige egenskaper og kunne
fatte egne beslutninger. En maskin har derimot større kapasitet til å behandle mye data på en
gang, slik at den har det lettere for å gjenkjenne komplekse mønstre. I tillegg er den heller
ikke påvirket av mange andre faktorer og derfor i stand til å være objektiv. For at en maskin
skal kunne lære seg hvordan ulike ting fungerer, krever det at maskinene blir matet med mye
data som den kan sammenligne, etterligne og lære fra. Når en maskin først har lært seg disse
«mønstrene» kan kunstig intelligens forutse ting vi som mennesker ikke har mulighet til.
Videre finnes det overvåket læring, og ikke overvåket læring. Dette gjøres ved at algoritmene
blir matet med data som også gir dem svaret, slik at de lærer det. Eller det kan være at de får
data der målet er at algoritmen selv klarer å finne et mønster mellom elementene den har blitt
gitt. Det kan også bli gitt fysiske mål. For eksempel; dersom en robot har i oppgave å åpne en
dør, bruker den dataen tilgjengelig til å prøve seg på oppgaven helt til den klarer det. Alt dette
og mer er med på å danne grunnlaget for fremtidens maskiner som kan utføre jobber og
oppgaver for oss mennesker. Både de oppgavene vi kan gjøre selv, men gjerne mer effektivt,
og også oppgaver vi som mennesker ikke er i stand til å utføre. For eksempel kan kunstig
intelligens være i stand til å skille mellom hva som er ekte og ikke, noe våre øyne og ører ikke
klarer å oppfatte.

I Kina er det eksperimentert med ulike typer roboter. En av dem er blant annet en forelder-
robot. Denne roboten kan passe på barna mens foreldrene er på jobb eller opptatte. Hvem kan
si de ble oppdratt av en robot?

Bilde hentet fra: Unsplash. Fritt for bruk

Transport

Min far kjører selv en bil som kjører for han til gitte tider. Per nå ber bilen han holde hendene på rattet selv om den kjører selv, men det vil nok ikke være lenge til bilene kjører helt på egenhånd. I følge TU er 2019 året der flere selvkjørende biler blir å se i trafikken.

Ved dette ble det i forelesning stilt et spørsmål om etikk. Det hender vi kommer i situasjoner
der en fatal konsekvens er unngåelig. Dersom en selvkjørende bil, som ved hjelp av kunstig
intelligens skal være i stand til å fatte egne beslutninger, møter på et hinder der resultatet vil
være å drepe enten fører eller en sivil person, hva vil den velge? Rettere sagt; hva skal den
blir programmert til å velge? Skal vi som passasjer ha muligheten til å velge selv?

Overvåkning

Med så mange teknologiske fremskritt kan det være svært positivt med tanke på sikkerhet. Samtidig som det er en stor risiko ved hacking dersom alt går digitalt, er det også muligheter for bedre overvåkning og muligheten til å kunne forutse ulykker før de skjer. Dette har å gjøre med de tingene vi selv eier som sender signaler ut til overvåkningssystemer som samfunnet eier. Vi tenker kanskje ikke så mye over det, men for hver app, hver gang vi tillater cookies eller hver gang vi gir en app tilgang til posisjonen vår deler vi mer og mer av oss selv, vår posisjon, våre preferanser, verdier, hva vi ikke liker – alt egentlig. Alle disse dataene kan bli brukt til å kontrollere hva det er som foregår i samfunnet.

Kunstig intelligens er både et spennende og skremmende fenomen. Først og fremst er det
utrolig hva som er mulig med datasystemer. Hvordan kan egentlig teknologiske koder
sammenlignes med fysiske nerver og en menneskelig hjerne? Hvordan skal vi egentlig klare å
vite hva som vil være akseptabelt og ikke? Hvilke retningslinjer må vi sette for kunstig
intelligens? Det er mye å tenke på, men det er også masse muligheter.

Digitalisering handler om å bruke teknologi til å fornye, forbedre og forenkle. Den teknologiske utviklingen skjer rett under nesene på oss, men det er allikevel ikke så merkbart som en skulle tro. Det vil nok ikke være lenge til flere blir mer observante på hva det er som foregår rundt oss og hvor vi er på vei.

Kilder:

https://snl.no/dyp_l%C3%A6ring – Lære mer spesifikt om dyp læring https://www.youtube.com/watch?v=2ePf9rue1Ao – en lettere forståelse av AI https://www.tu.no/artikler/forsker-disse-teknologitrendene-vil-prege-2019/454885