Hype og fakta om kunstig intelligens
Definisjonen på «hype» er: betegnelse på opphausende og eventuelt manipulerende omtale eller markedsføring; reklame som skaper store forventninger til et produkt eller et fenomen ved hjelp av overdrivelser, ifølge Store Norske Leksikon.
Men hva er definisjonen på kunstig intelligens? Eller AI (Artificial Intelligence), som vi liker å kalle det?
Vel det skal vise seg å være litt verre…
Fra buzz til bekymring
Vi snakker mye om AI.
Ifølge Gartners Hype Cycle for AI 2019 er «Conversational AI» på toppen av selskapers agenda. Andelen organisasjoner i verden som har tatt i bruk AI vokste fra 4 til 14 prosent fra 2018 til 2019.
Det amerikanske analyseselskapet Tractica har sett på utviklingen i markedet. I 2018 var markedet for AI estimert til en verdi påludende 9,51 milliarder dollar. I 2020 til 22,59 milliarder dollar. I 2025 snakker man om en verdi på 118,6 milliarder dollar.
I dag kan hvem som helst kalle nesten hva som helst for kunstig intelligens
Andre undersøkelser viser samme tendenser – det spås en voldsom vekst i markedet framover.
Men bak alt buzzet og alle milliardene begynner flere å bli bekymret. For hva er det vi snakker om egentlig?
Flere eksperter og kommentatorer har de siste månedene gått ut og advart mot all hypen rundt AI, og mener begrepet har mistet mening siden det brukes så bredt og vagt.
For eksempel advarer Ariel D. Procaccia, førsteamanuensis i informatikk ved Carnegie Mellon University om at mye som selges inn som AI i dag er langt fra akkurat det.
Så hva er AI? Hvilke definisjoner er riktige – hvilke er forståelige og vil AI-boblen sprekke?
Vi spurte tre av Norges fremste eksperter på AI.
Boblen vil sprekke
Det er masse misforståelser. Det er masse hype. Boblen vil sprekke snart, tror Morten Goodwin.
Haner førsteamanuensis ved Universitetet i Agder og nestleder for Centre for Artificial Intelligence Research.
Hva er din mest korrekte definisjon på AI?
– Den etablerte definisjonen på kunstig intelligens er «intelligent oppførsel i kunstig materiale». Det er en dårlig definisjon, fordi det gjør alt fra en enkel kalkulator til avanserte maskiner som spiller sjakk på stormesternivå til kunstig intelligens, sier Goodwin.
– Kunstig intelligens var med hensikt definert vagt for å ikke tråkke noen på tærne. I dag betyr det at hvem som helst kan kalle nesten hva som helst for kunstig intelligens.
Hva er din mest forståelige og anvendelige definisjon på AI, dersom du skulle forklare det til noen som ikke er så inne i det tekniske?
– En undergruppe av kunstig intelligens kalles maskinlæring. Veldig mye av det som i dag omtales som kunstig intelligens kan beskrives som maskinlæring. Dette er dataprogrammer som lærer fra data vi gir den. Eksempelvis mater vi inn 1000 bilder av kreftceller, og 1000 bilder av vanlige celler, og så er det opp til dataprogrammet selv og finne ut hva som skiller en kreftcelle fra en vanlig celle. Det er dette som har begynt å fungere veldig, veldig bra. I de fleste dataprogrammer er det slik at utviklere beskriver i detalj alt som skal skje i programmet. Slik er det altså ikke med maskinlæring og det aller meste av kunstig intelligens. Der lærer maskinen av seg selv.
Hva blir mest misforstått om AI i dagligtalen? Har du noen eksempler du har lagt merke til?
– Det er masse eksempler på misforståelser. De jeg snakker med havner typisk i en av to grupper, forklarer Goodwin.
Slik har han definert de to gruppene av misforståelser rundt AI:
- Gruppe 1: Den vanligste formen er at noen ønsker kunstig intelligens, uten egentlig å forstå hva de trenger å løse. De tenker at kunstig intelligens kan, nærmest magisk, løse problemer. Dette inntrykket forsterkes gjerne av roboter som blir hypet opp til stor berømmelse. Denne gruppen tenker at de kan «helle på litt» kunstig intelligens, så blir hvilket som helst problem løst.
- Gruppe 2: Denne gruppen tenker at kunstig intelligens ikke finnes, at alt er bare en overhype.
Sannheten er at kunstig intelligens befinner seg på et stadium er sted mellom gruppe 1 og gruppe 2. Det er ikke en magisk teknologi som kan løse alt, men det er en teknologi som kan løse veldig mye av det vi før trodde var forbeholdt oss mennesker.
Jeg tror at om få år vil de selskaper som ikke har tatt i bruk AI bli utkonkurrert
En annen vanlig misforståelse er at disse intelligente dataprogrammene aldri gjør feil.
– Når en selvkjørende bil krasjer, eller en diagnosealgoritme gjør feil, kan noen tro at all AI-teknologi har feilet. Vi vet at kunstig intelligens gjør feil. Tekonologien er ikke perfekt, men vi har en tendens til å måle den opp mot en umulig målestokk som at biler aldri krasjer, eller diagnoseverktøy som aldri gjør feil.
Tror du det er elementer av hype vi ser nå?
– Det er masse elementer av hype. Det er skapt et inntrykk av at dersom vi forsker litt til, så får vi bevisste nesten-menneskelige roboter. Vi er langt unna dette. Jeg kan jo ikke engang holde en ordentlig samtale med Siri på telefonen min. Denne hypen gjør at mange får en urealistisk tro på kunstig intelligens og som vil føre til at boblen kommer til å sprekke snart, sier Morten Goodwin.
– Et typisk eksempel på hype er roboten Sophia. Vi kaller henne dum-som-et-brød-Sophia.
Ikke undervurder AI
– Det er helt klart hype rundt AI, og man blander utviklingen av generell AI og spesifikk AI. Samtidig må man ikke undervurdere hvor viktig AI kommer til å bli. Bedrifter som ikke forstår dette risikerer å bli utkonkurrert, sier vice president i Telenor Research, Astrid Undheim.
Hva er din mest korrekte definisjon på AI?
– AI handler om å utvikle maskiner, eller datamaskinprogrammer, som kan gjøre oppgaver som vi mennesker ser på som intelligente, uten at vi må fortelle maskinen hvordan den skal gjøre det, er Undheims forklaring.
I dag skiller man ifølge henne tydelig mellom generell AI og spesifikk AI. Generell AI handler om å utvikle datamaskiner som kan resonnere og forstå (som oss mennesker), mens spesifikk AI er datamaskiner som kan løse enkelte oppgaver, og ofte bedre enn mennesker.
– Det er spesifikk AI vi ser flest eksempler på i disse dager, mens generell AI ser vi kanskje ikke før om 50 eller 200 år. Vi er altså langt unna å få datamaskiner til å kunne resonnere og forstå på samme måte som mennesker.
Et typisk eksempel på hype er roboten Sophia. Vi kaller henne dum-som-et-brød-Sophia
Det viktigste å forstå om AI i dag er at det er spesifikk AI vi snakker om, altså det at datamaskiner lærer å løse enkle oppgaver, mener Undheim.
– Dette er også kalt maskinlæring. Et godt eksempel på dette er når en maskin kan gjenkjenne hunder og katter. Maskinen ser mange bilder av hunder og katter og blir fortalt hva det er, og blir i stand til å gjenkjenne en katt eller hund.
Hva blir mest misforstått om AI i dagligtalen?
– At man blander generell AI og spesifikk AI og snakker om de to som én og samme ting. Da får man helt feil forventninger både til hva AI kan gjøre, men også om hva som kan være farene med AI. At media bruker overskrifter som «AI utvikler språk mennesker ikke kan forstå», eller «AI kan nå lære av seg selv», hjelper ikke på forvirringen, framhever Astri Undheim.
– Man blir ledet til å tro at kunstig intelligens er på nivå med menneskelig intelligens, og det er den ikke.
Mener du vi ser mye hype rundt AI nå?
– Det er helt klart en hype rundt AI og dagens bruk. Det er mange som forventer at AI kan gjøre ting som ikke er mulig. I tillegg undervurderer man hvor mye hardt arbeid som skal til for å samle inn og håndtere dataene som trengs for å trene opp AI-modellene, sier Undheim.
– Når det er sagt så tror jeg man også undervurderer hvor viktig AI vil bli på relativt kort sikt. Jeg tror at om få år vil de selskaper som ikke har tatt i bruk AI bli utkonkurrert av selskaper som bruker AI, mener Telenor-forskeren.
– Retail er et eksempel, der kjeder som Zalando og H&M er veldig flinke til å bruke AI til å forutsi etterspørsel og anbefale plagg, mens andre kjeder strever og vi ser resultater av det i form av konkurser.
Det finnes ingen «korrekt definisjon».
– Det er ingen «korrekt» definisjon. Men noen definisjoner er mer nyttige enn andre, sier sier Morten Irgens som er dekan ved School of Economics, Innovation and Technology ved Høyskolen Kristiania, og kommer med sin egen forklaring:
– Kunstig intelligens er en samling teknologier som gjør det mulig å utvikle applikasjoner som gjør ting vi har forbundet med menneskelig intelligens eller adferd.
Også Morten Irgens kan ramse opp en rekke misforståelser om AI. Som de andre ekspertene nevner han i fleng at «maskinlæring ikke er AI, men kun en type AI».
– Maskinell læring og maskinell resonnering er to av mange områder det forskes, utvikles og innoveres på, sier han.
Irgens mener også at mye av framgangen med AI er ikke skjer på grunn av framgang innen AI. Med det mener han at kunstig intelligens blir akselerert av en massiv utvikling i teknologi og infrastruktur generelt. Miniatyrisering, digital infrastruktur, internettet og mobilnettet, sensorer over alt, mobil og personlig teknologi, enkle brukergrensesnitt, enorm økning i datatilgang, skytjenester, gjenbrukbare programvaremoduler og algoritmer, og styrket regnekraft.
– Alt dette har fundamentalt endret mulighetene for å bruke teknologier fra kunstig intelligens til å utvikle praktiske applikasjoner vi tidligere bare kunne drømme om, konstaterer Irgens.
«AI-systemer er alltid helt objektive», er en annen misforståelse ifølge Irgens.
– Tanken er at AI-systemer ikke forutintatte og kan ta nøytrale beslutninger. De kan for eksempel vurdere lovanvendelse i en kriminalsak og foreslå en dom, uten å bli påvirket av bekledningen eller kulturbakgrunnen til anklagede. Men slik er det ikke. Hvis et AI-system er trent opp på eksisterende saker, vil forutinntattheten og skjevhetene i de sakene overføres til AI-systemet. Imidlertid, dette problemet er forstått, og det er å forvente at omfanget av forutinntatthet i AI-systemer går ned, foredrar han.
Vi er langt unna å få datamaskiner til å kunne resonnere og forstå på samme måte som mennesker
Morten Irgens mener «kunstig intelligens» er et svært dårlig navn på fagområdet, fordi det skaper misforståelser. For eksempel at «kunstig intelligens dreier seg maskiner med selvbevissthet». Det er feil, mener Irgens.
– Kunstig intelligens er bare en samling med metoder og teknologier. AI kan være et godt utgangspunkt for filosofiske betraktninger rundt hva det betyr å være menneske, ha selvbevissthet, og så videre. Men dette er hypotetiske, filosofiske betraktninger.
– Vi vil aldri bygge selvbevissthet på microchips.
Singulariteten er termen som brukes for det tenkte scenariet når kunstig intelligens blir smartere enn mennesker. Man tenker seg noe som vil utløse en løpsk teknologiutvikling og som fører til en intelligenseksplosjon og en kraftig superintelligens som kvalitativt langt vil overgå all menneskelig intelligens.
– Dette er et morsomt tankeeksperiment, men det er også alt det er. Det bør ikke inngå i en diskusjon om norsk teknologiutvikling, det er vås og vrøvl.
Så det er mye hype rundt AI, mener du?
– Ja. For eksempel oppstartsfirmaer som sier de er AI-basert, men ikke er det. Eller universiteter som forteller de er store på AI, ved å telle opp forskere i relaterte områder som aldri har publisert i et AI-tidsskrift.
– Men når det er sagt er det nok av grunner til å være entusiastisk om utviklingen, mener Morten Irgens.