Fra Abelias og Telenors AI nå-konferanse.
NTB Scanpix
– Vi må lage en nisje av de dataene som gigantene ikke har tilgang på
– Digitalisering og fremveksten av kunstig intelligens er noe av det viktigste som skjer i vår tid.
Som leder for Abelia er Håkon Hauglie programforpliktet til å si det, men han ser ut som han mener der han står på scenen sammen med Telenorsjef Sigve Brekke og snakker om hvordan analyse av store datasett kan bli en nisje for norsk næringsliv.
– Konkurransen er blitt global. Samtidig er det ikke nødvendigvis slik at skalafordelene til de store globale aktørene gjør at de stikker av med hele gevinsten, sier Brekke.
Det er tre viktige trender som er drivkraften bak den voldsomme interessen for IoT, kunstig intelligens og maskinlæring for tiden:
- Teoretiske gjennombrudd. Deep learning simulerer hvordan nevroner i hjernen virker i såkalte nevrale nettverk. Det har gjort det mulig å lage mye mer kompliserte modeller enn tidligere.
- Grafikkprosessoren. Maskinlæring krever mange tusen selvstendige prossesser som kan behandle beregninger i parallell. Dette er grafikkprosessoren, som ble utviklet for å kjøre dataspill på PC, ekspert på. Den er også blitt veldig mye sterkere de siste årene.
- Smarttelefonen. Det er dataene som er grunnlaget for tjenestene i dag. Uten eksempler til å lære opp algoritmene hadde ikke dagens gjennombrudd vært mulige.
Telenor-sjefen tror det er fullt mulig for Norge å ta en posisjon - ja faktisk sier han at Norge kan bli et digitalt kraftsentrum. Det handler bare om å sikre at norske aktører kontrollerer dataene. Dette er argumentasjonen hans:
– Det er noe med samfunnsstrukturen vår som gjør at vi kan få til en digital dugnad. Vi er langt fremme teknologisk, vi har korte beslutningsveier og gode, fremovervendte utdanningsinstitusjoner som leverer flinke folk til små og store bedrifter som har bevist at de kan hevde seg internasjonalt. Leder i Abelia Håkon Haugli og Telenor-sjef Sigve Brekke. (Foto: NTB Scanpix).
Joda, men konkurrere med Google?
Bjørn Taale Sandberg er forskningsdirektør i Telenor. Han ser på kunstig intelligens og såkalt IoT som bestanddeler av en helhet. Det handler til syvende og sist om analyse av data, enorme mengder med data som hovedsakelig dumper ned i fanget på de store aktørene gjennom smarttelefonene våre, og snart gjennom alle andre dingser vi omgir oss med.
- LES MER Telia utfordrer Telenor på sensorteknologi og IoT: Nå skal alt måles hele tiden
Mens kunstig intelligens, AI, har eksistert i mange år, har utviklingen, og med det interessen, eksplodert de siste årene. Et eksempel er deltagerantallet på internasjonale messer om AI som vokser eksponensielt for tiden.
– Det som virkelig driver utviklingen er at vi nettopp har sett spektakulære gjennombrudd innen maskinlæring og særlig det som kalles deep learning, sier Sandberg.
I maskinlæring og deep learning viser man dataprogrammet mange eksempler fra hvordan den virkelige verden fungerer. Dette er et eksempel på et eple, dette er et eksempel på et transitivt verb og dette er en paragraf.
Så gjentas prosessen med stadig flere eksempler og gjerne med så mange data som det går an å få hendene på til systemet selv er i stand til å kjenne igjen et eple bare ved å se et bilde av det, eller en oversettelse eller en lovtekst. Og så trener man det til enda mer.
Vi må finne nisjer og områder hvor vi har data, for det er data vi trenger for å trene applikasjonene våre, og det må være data som de store aktørene ikke eier i dag
Målet for bedriftene som ligger i forkant med bruk av teknologien er å heve produktiviteten. Det kan for et selskap som Google bety at man bruker en stadig mer treffsikker prediksjon til å forutsi sannsynligheten for at en forbruker kjøper et produkt gitt hva man allerede vet om personen.
Google har også brukt deep learning til å styre strømmen i datasentrene sine. Den kunstige intelligensen som kun fikk tilgang til temperaturmålinger i rommet, klarte å redusere strømforbruket med 15 prosent ved å lære seg selv hvordan den skulle gjøre det.
– USA leder an innen forskningen på dette, men Kina kommer fort nå, sier Sandberg og viser til en konferanse der det for første gang var like mange papers fra kinesiske forskere som fra amerikanske.
Han viser også til en rapport utført av konsulentene i Accenture, som har et fremtredende ekspertmiljø på AI. De spådde i slutten av 2016 at bruken av kunstig intelligens ville øke kraftig i årene fremover, men også at produktivitetsøkningen for verden totalt sett ville øke med mellom 30 og 50 prosent. Det er tall som setter den årlige produktivitetsveksten på mellom 0,5 og 2 prosent i perspektiv.
– Men vi har en utfordring, sier Sandberg. Markedet er dominert av store aktører og store plattformselskaper. Vi må finne nisjer og områder hvor vi har data, for det er data vi trenger for å trene applikasjonene våre, og det må være data som de store aktørene ikke eier i dag.
For Telenor finnes disse dataene i IoT. I dag har selskapet rundt en million kunder i Norge.
– Det er ingenting i denne sammenhengen. Alt kommer til å bli koblet til internett. Her ser vi en mulighet for å ta posisjoner, sier han.
Det lenge bebudede tingens internett, eller IoT, handler om at man utstyrer alt mulig med sensorer som sender data om tingen til analyse.
En enkel løsning kan være å utstyre en dør med en sensor som teller hvor ofte den har vært åpnet og lukket i løpet av en dag, og hvor mange som har gått igjennom.
Men teknologien stopper ikke der. Tanken er at ved å koble mange slike sensorer sammen, vil man kunne analysere de enorme mengdene med data som genereres og finne frem til smartere løsninger enn man har i dag.
