IT

Kunstig intelligens

For dette innlegget fikk vi i oppgave å skrive et kort referat av Arne Krokan sin forelesning om kunstig intelligens, finne en relevant artikkel og skrive litt om hvorfor vi valgte den. Forelesningen ble holdt den 8. januar som del av fordypningsfaget Digital Markedsføring ved Høyskolen Kristiania, og Krokan startet med å spille litt musikk for oss. Denne musikken hørtes ut som noe laget av både instrumenter og data. Den ble laget av kunstig intelligens. 

Han gikk videre med å vise oss noen eksempler på robotikk, både innen amerikansk forsvar og politi. Disse robotene kan gå over snø, trapper, og flere ulike terreng. De kan gripe tak i dører og åpne dem, jobbe sammen og eventuelt levere varer. Det er først de siste par årene man har klart å kombinere kunstig intelligens (da det ikke er mulig å programmere disse egenskapene inn) og mekanikk slik at de klarer dette. 

Det er flere områder i samfunnet der teknologien har kommet inn. Arbeidsprosesser har blitt endret og de kommer til å endre seg enda mer. Det er allerede for eksempel en restaurant i San Fransisco der deler av kjøkkenet har blitt omformet slik at det er en maskin som produserer flere ulike typer burgere. Dette kan bringe opp spørsmålet: hva kommer til å skje med «student» – jobbene? Det kan over tid bli billigere for bedrifter med (for eksempel) et rent teknologisk kjøkken, men det kan gå ut over jobbmuligheter for mennesker som ikke er ferdig utdannet. 

Det motsatte av kunstig intelligens er naturlig dumhet:

Krokan fortsatte med å fortelle oss om Alan Turing. Turing var den første til å beskrive ideen om kunstig intelligens i 1947. Han er kanskje mest kjent for å være den som knakk flere av tyskernes koder under andre verdenskrig. Det forsvaret gjorde var at de bygde et stort apparat for å knekke disse kodene, men ut fra dette kom også blant annet internettet. 

Turing er også kjent for Touring – testen. Dette ble lenge sett på som en prototype for å teste om vi hadde fått til å lage kunstig intelligens. Bildet jeg har lagt ved nedenfor er hentet fra Krokan sin forelesning og er en visualisering av hvordan denne testen skulle foregå. Altså at det er en person som snakker med en annen person og en datamaskin, og hvis denne personen ikke klarte å finne ut av hvem som var hva/hvem, så skulle vi ha klart det. Det har vært uenigheter om denne testen, men nå har vi riktignok fått chatboter som noen anser som vanlig for store bedrifter. Disse chatbotene kan riktignok være lett å gjenkjenne (og for meg i alle fall, til tider frustrerende å få hjelp av). 

Howard Garderdener har skrevet en bok om de ulike formene for intelligens. Her presenterer han 8 ulike typer med alt fra selvinnsikt til språklig intelligens. Krokan påpekte at mange tenker at intelligens kun handler om det logiske / matematiske, men at det ikke trenger å gjøre det. Og i hvilken grad kan kunstig intelligens oppfylle alle disse kravene nå eller senere? Kommer kunstig intelligens til å kunne vise høy grad av selvinnsikt? Eller forstå mennesker slik vi kan forstå hverandre? 

Krokan gikk videre inn på å forklare hva som blir mest brukt innenfor kunstig intelligens, altså maskinlæring. Han eksemplifiserte dette med å vise til det å trene en datamaskin til å gjenkjenne bilder av hunder. Dette kan eksempelvis gjøres ved å legge inn store datasett der man trener opp algoritmen til å gjenkjenne hunder ved å få den til å sammenlikne et hundebilde med bilder av mange andre typer dyr, og spørre «hvilke bilder likner den best på?».  

En annen måte å gjøre dette på kalles for «nevrale nett». Det starter med å legge inn datasett med det helt grunnleggende kjennetegnene på hunder, altså ulike former og kanter. Det neste laget består av litt mer komplekse strukturer som det første laget kombineres med. Altså skal kantene og linjene fra det første laget kunne utløse en gjenkjennelsesmekanisme med det mer komplekse andre laget. Det siste laget er mer abstrakt og her skal kombinasjonene gjort mellom de to andre lagene resultere i en gjenkjennelse av de mest liknende dyrerasene, før det kommer med en endelig konklusjon på hvor sannsynlig inputet viser til en spesifikk dyrerase. Dette har blitt gjort for å kunne etterlikne måten hjernen jobber på. 

Utfordringen med dette er at vi vet egentlig ikke hva som skjer fra inputet sendes inn og resultatene kommer. Vi vet nemlig ikke hvordan maskinen kommer frem til svaret. Så ved bruk i saksbehandlinger av asylsøkere eller liknende, så kan man ikke nødvendigvis vise til en klar begrunnelse på den endelige konklusjonen. 

Kunstig intelligens er allerede utbredt innenfor ansiktsgjenkjenning. Her kan slik teknologi allerede nå analysere hvilke følelser ansikter viser, om følelsene er ekte eller ikke, og til og med om man er homofil eller ikke. I tillegg til dette kan noen versjoner av kunstig intelligens komme med et aldersestimat på ulike ansikter. 

Oversettelsesteknologi har også blitt videreutviklet og det er flere organisasjoner (deriblant Google) som har utviklet teknologi som kan oversette språk mens man snakker sammen. Ved bruk av slike «headphones» kan en person snakke for eksempel spansk og den andre personen kan snakke norsk, og det oversettes mens samtalen holder på. 

Det skumle med kunstig intelligens er at algoritmen trenger ikke å samle inn så mye data direkte fra oss før den vet mye om oss. Her er det mulig å se på likerklikk, geografi, kjønn og alt som allerede ligger ute på nett, for å kunne se hvem og hvordan du er som person. 

Når jeg nå lærer mer om dette må jeg si at jeg er takknemlig for at foreldrene mine var strenge på alt jeg la ut på nett som barn, og at de ikke la ut så fryktelig mye av meg. Dog jeg tror dette kun har skapt en falsk trygghetsfølelse som ikke kommer til å vare da teknologien bare videreutvikles og vi lever i en tid der man nesten  være sosial på nett. 

Artikkelen jeg har valgt er fra Food&Wine

Denne artikkelen handler om Amazon sin nye matbutikk i California, USA. Amazon introduserte «Amazon Go stores» i 2018, men nå har de tatt det ett steg videre. Her kan man altså logge inn på en app, velge hvilke produkter man ønsker og går fra butikken – for så å få en regning tilsendt på Amazon Prime kontoen sin.  Det er kameraer som følger kundene og kunstig intelligens som registrerer hvilke varer de tar og hvem de er / hvilken konto de skal betale med. 

Denne butikken er større en de tidligere butikkene og har et mye større produktutvalg enn andre butikker i området har å tilby, da også inkludert Amazon sine egne merkevarer. 

Butikken er enda ikke der hvor de har kuttet menneskelig arbeidskraft helt, men de har tatt i bruk Alexa for kundeservice. Der har de laget en egen stasjon hvor kundene kan stille spørsmål og få hjelp via denne teknologien, i stedet for å ansette flere mennesker for dette. 

Amazon Fresh opens with 'smart' shopping carts and Alexa guides - The  Washington Post

Bildet er hentet fra The Washington Post, 11.01.2021. 

Her har altså kundeservice, sikkerhetstjenester og generelle arbeidsoppgaver til butikkansatte blitt erstattet av kunstig intelligens allerede for to år siden. Spørsmålet mitt blir om hvor utbredt dette kommer til å bli og når dette kommer til Norge. 

Artiklene jeg henviser til i teksten:

https://www.foodandwine.com/news/amazon-grocery-store-woodland-hills-ca

https://www.washingtonpost.com/business/2020/08/27/amazon-fresh-store-los-angeles/

Jeg er en 23 år gammel jente fra Arendal, som er bosatt i Oslo. Denne bloggen er laget som del av bachelorstudiet mitt, HR og personalledelse, der jeg spesialiserer meg innenfor digital markedsføring. Her kommer jeg til å legge ut ukentlige innlegg med fokus på ulike aspekter innenfor digital markedsføring.

2 Comments

  • Stine Sauro Hellsten

    Hei Nina!
    Dette var et interessant innlegg! Du skriver godt og har en fin struktur som gjør det behagelig som leser 🙂

    Jeg har et par tips til videre innlegg; Det jeg ønsker fra deg til neste gang er å bruke mer tid på kildehenvisning i løpende tekst via hyperlink (ref. at du skriver mye påstander som hva kunstig intelligens er, med tilhørende eksempler). Selv om dette er et referat fra forelesning samt en artikkel, så er det viktig å huske på at du har en offentlig blogg – det betyr imidlertid at alt du skriver blir personlige påstander med kritisk hold dersom man ikke kildehenviser. Jeg tenker også at selv om det er et referat, så behøver man ikke nødvendigvis skrive det ordrett (ref; “Arne snakket om dette, deretter fortsatte han med dette”). Et tips dersom det kommer senere referater er å fange essensen i det Arne forteller om, for så å gjøre det om til ditt eget. En fin greie kan være å se for seg at det du lærte i forelesningen, skal du med dette innlegget lære bort igjen til noen andre – da med egne synspunkter hvis du har det, og også egen fortellerstemme (husk dog kildehenvisning på påstander, fakta og eksempler). Ellers er innlegget fint, og jeg gleder meg til å lese neste! 🙂

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *