Kunstig intelligens — hva må du vite?

Hva tenker du når du hører kunstig intelligens eller artificial intelligence (AI)?

Det er snart 70 år siden briten Alan Turing definerte en test for å avgjøre om en maskin kan imitere et menneske. Til nå har imidlertid ingen lyktes med å bestå testen. Det er likevel god grunn for å vie interesse for fagfeltet. Du ser stadig oftere artikler om temaet. Du hører om det på arbeidsplassen, blant venner, og i andre sammenhenger. Du vil — i økende grad — måtte ha et forhold til det fremover. Kunnskap og kompetanse om AI er ettertraktet. La oss se nærmere på kunstig intelligens:

• Hva er det?
• Hvilke applikasjoner finnes i dag?
• Hvordan kan du komme igang?

Hva er kunstig intelligens?

Kunstig intelligens er et område innen datavitenskap som omhandler maskiners evne til å utføre intellektuelle oppgaver på linje med mennesker. Det implementeres gjennom avanserte algoritmer, som kjøres på stadig kraftigere hardware.

Kunstig intelligens kan deles opp i følgende nivåer:

• Artificial Narrow Intelligence (ANI) er skreddersydd for å løse én spesifikk oppgave. All kunstig intelligens er, foreløpig, på dette nivået. Det omfatter alt fra bilde- og talegjenkjenning til selvkjørende biler og robotstøvsugere. Mange systemer er dog basert på en sammensetning av flere ANI med forskjellige evner, såkalt hybrid-AI.
• Artificial General Intelligence (AGI) har intelligens på nivå med et menneske. Dette er en maskin som kan utføre alle intellektuelle oppgaver som kan utføres av et menneske. Ingen har, i skrivende stund, lyktes med å demonstrere kunstig intelligens på dette nivået. I 2017 fantes det 45 aktive forskningsprosjekter som adresserer AGI.
• Artificial Super Intelligence (ASI) er et nivå som langt overgår de skarpeste og flinkeste menneskene verden har sett. Det har åpenbart et stort potensiale, men det har også mange etiske problemstillinger knyttet til seg.

Hvor brukes kunstig intelligens i dag?

Til tross for at det foreløpig bare finnes systemer som er basert på ANI, så er det utviklet mange løsninger (med varierende nyttegrad). Her er noen få eksempler:

• Identifisere nye bruksområder for eksisterende medisiner
• Transkribere tekst bedre enn profesjonelle
• Behandle forsikringssaker
• Kjøre bil
• Sortere agurker
• Avdekke sykdom i kornavlinger
• Trade aksjer
• Booke restaurantbesøk over telefon
• Slå verdens beste menneskelige spiller i Go
• Slå mennesker i Jeopardy
• Komponere musikk
• Skrive sportsartikler

Listen over hva som kan utføres ved hjelp av kunstig intelligens blir stadig lengre. Forskeren Katja Grace har kommet til at det er 50% sannsynlighet for at AI overgår mennesker i alle typer oppgaver om bare 45 år, og at alle menneskelige jobber vil være automatisert i løpet av 120 år.

Hvordan kan du komme i gang med kunstig intelligens?

Glem tanken på at kunstig intelligens, i dag, kan løse alle dine problemer. Å komme igang med kunstig intelligens kan virke overveldende, men det trenger ikke være det. Her er noen råd som vil gjøre din reise med kunstig intelligens mer spennende og givende:

Lær deg teknikker gjennom et gratis kurs:

• Columbia University — Tar for seg læring av modeller, metoder og applikasjoner for å løse virkelige problemer.
• Stanford University — Dekker mange maskinlærings-implementasjoner fra talegjenkjenning til forbedrede nettsøk.
• Google — Fokuserer på Deep Learning, og hvordan selvlærende systemer kan lære fra store, komplekse datasett. Google har også et kurs som er egnet for deg som ikke har noen erfaring fra maskinlæring.
• MIT — Utforsker mange av de forskjellige AI-elementene som inngår i selvkjørende biler.
• fast.ai — Istedenfor å granske teorien bak algoritmene gir kurset deg praktisk erfaring med å bygge modeller for Deep Learning. Et hyppig oppdatert kurs som introduserer deg for de siste nyhetene innen Deep Learning.
• nVidia — I tillegg til det tekniske fundamentet tar dette kurset for seg hvordan du kan identifisere situasjoner og problemer, ved blant annet å nyttegjøre objektgjenkjenning og bildeklassifisering.

Hold deg oppdatert på teknologi gjennom en podcast:

• Data Skeptic — Over 100 episoder som, gjennom intervjuer med spesialister, dekker aktuelle problemstillinger og teknologier innen kunstig intelligens.
• Concerning AI — Over 60 episoder med fokus på trusler og risiko knyttet til økende bruk av kunstig intelligens, og hvilke grep som kan tas for å motvirke det.

Ha tilgang på en GPU (Graphics Processing Unit) for rask læring av modeller. Det finnes også mulighet for å leie GPU online, f.eks. på Paperspace.

Eksperimenter. Ha ikke ambisjon om å finne den perfekte løsningen på første forsøk. Gjennom prøving og feiling vil du kunne få bedre forståelse av dataene du jobber med. Nye og bedre løsninger kan åpenbare seg.

Min erfaring er at det er fornuftig å ta utgangspunkt i allerede fungerende eksempel-kode, for så å modifisere denne til ditt formål. La oss ta bildeklassifisering som et eksempel. Her finnes det mange løsninger som f.eks. sier om et bilde er av en hund eller katt. Dette kan, med små grep, overføres til å klassifisere helt andre ting. På denne måten vil du raskt kunne sette opp en løsning som gir verdi, samtidig som innsikten og forståelsen øker.

Viktigst av alt: VÆR NYSGJERRIG!

Se våre ledige stillinger her