Hasa009 januar 11, 2021

Innlegget leses best på den opprinnelige studentbloggen

Mitt første møte som jeg husker med kunstig intelligens og roboter var da jeg så filmen Wall-E 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 jorda 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 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 er og hva det brukes til, samt utfordringene med kunstig intelligens. 

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 maskinlæring og kunstig intelligens
Som Arne krokan sier kan kunstig intelligens være så “mye”, alt fra ganske enkle statistiske modeller til dype nevrale nett. Filmen The Imitation Game om Alan Turing, 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.Howard Gardner er professor og kognitiv psykolog, han har skrevet teorien om multiple intelligenser som kjennetegner ulike former for intelligens.

I forelesningen til Arne krokan  har han mest fokus på det vi kjenner som maskinlæring. Det handler om systemer og maskiner som lærer. Det er ulike måter å lære opp maskiner på, en måte er å trene opp maskinen til å lære å skille mellom bilder av hunder og katter i en bildeanalyse med ulike datasett. En annen mer avansert vei for maskinlæring er nevrale nettverk, som tar utgangspunkt i menneskehjernen. 

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, men også 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. Noe vi møter på nesten hver dag når vi besøker ulike nettsider er det som kalles for chatbots, som dukker opp nederst til høyre på siden. En chatbot er et dataprogram som er laget for å kunne svare på spørsmål ved hjelp av maskinlæring. 

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. Artikkelen påpeker også at når vi jobber med muligheter innenfor ulike teknologiområder så må vi ta hensyn til FNs bærekraftsmål og arbeide med løsninger som går inn i disse målene.

Kilder:

https://snl.no/kunstig_intelligens

https://www.sintef.no/siste-nytt/kunstig-intelligens-og-interaktiv-laring-vil-forme-arbeidslivet/

Bilde:

https://www.pexels.com/photo/wall-e-toy-on-beige-pad-2103864/