Har du noen gang tenkt p? det som skjer i hjernen n?r vi tenker eller opplever noe? Hjernen v?r er satt sammen av hjerneceller eller nerveceller. Disse er knyttet til andre hjerneceller i store nettverk som kalles hjerneomr?der. Det er samspillet mellom hjernecellene innad i nettverket, og mellom omr?der, som gj?r at vi kan ta imot og bearbeide informasjon, forteller Marianne Fyhn, professor ved Institutt for biovitenskap.
Dette er kanskje en teknisk m?te ? forst? tanker p?, men p? denne m?ten har v?r egen hjerne v?rt med p? ? inspirere til forskning p? kunstig intelligens som startet p? 1950-tallet.
Kunstige nevrale nettverk
Da fagfeltet kunstig intelligens (KI) ble startet opp var inspirasjonen helt klart hjernen.
- Man hadde en oppfatning om at man kunne simulere det meste p? den tiden, s? hvis man simulerte hjernen kunne man simulere l?ring og simulere intelligens, forteller Klas Pettersen, daglig leder ved (NORA).
En hjerne kan simuleres ved at maskinen deles opp i noder, som vi kan tenke p? som hjerneceller. S? er disse nodene knyttet sammen i store nettverk slik at de kan sende signaler til hverandre. Signalenes styrke kan reguleres av ulike parametre i en algoritme. I hjernen v?r er det noe som kalles synapser som st?r for forbindelsen mellom cellene og regulerer signalene mellom dem. Ved ? bygge en datamaskin med samme struktur som hjernen kan man pr?ve ? f? den til ? virke p? samme m?te.
Foto: Elina Melteig
En kunstig intelligens l?rer p? andre m?ter
Selv om strukturen likner, er det ogs? viktige forskjeller mellom en datamaskin og en hjerne. Hjernecellene er fortsatt langt mer komplekse enn datamaskinens noder, og det er fremdeles mye vi ikke vet.
En viktig forskjell mellom kunstig intelligens og hjernen er m?ten de l?rer p?. En kunstig intelligens trenger nemlig store mengder data. N?r maskinen gj?r en feil m? den f? tilbakemelding p? dette. Da setter det i gang en prosess som kalles ?back propagation?. Denne funksjonen er med p? ? styrke eller svekke koblingene ved ? sende et signal bakover i systemet. P? denne m?ten l?rer den hva som er riktig. I hjernen l?rer vi ogs? ved styrking eller svekking av synapser, men likevel uten ?back propagation?-mekanismen.
Vi mennesker kan l?re ved ? ha opplevd noe kun én gang eller med f? repetisjoner – en sterk motsetning til datamengden en kunstig intelligens trenger. Dette gjelder s?rlig hvis det er knyttet til en sterk opplevelse, som frykt, eller lukt. De hjerneomr?dene som er knyttet til dette er nemlig sv?rt potente for l?ring. Eller slik som barn l?rer betydningen av ord og kan generalisere til nye objekter i samme kategori. En datamaskin trenger ? se tusenvis av bilder av hunder og katter for ? kunne gjenkjenne dem, mens et barn raskt l?rer seg forskjellen og vil gjenkjenne en hund fra ulike vinkler og st?rrelser.
Selv om forskerne ikke kan skremme en datamaskin til ? l?re noe, fors?ker forskere likevel ? lage algoritmer som kan l?re basert p? f? eksempler. Denne m?ten ? l?re p? i kunstig intelligens kalles ?one shot learning? og er inspirert av m?ten v?r hjerne fungerer p?.
S?vn og pauser
Datamaskiner kan l?re ?online? hele tiden. De fleste som har pr?vd et skippertak f?r eksamen vil nok ha erfart at vi mennesker trenger ? sove med jevne mellomrom. Den gode nyheten er at vi mennesker ogs? prosesserer informasjon og l?rer n?r vi sover.
- Dette skjer ved at inntrykkene spilles av p? veldig h?y hastighet n?r man sover, forklarer Marianne Fyhn.
Denne repetisjonsmetoden er noe de fors?ker ? simulere i datamaskiner for ? se om det er mulig ? f? dem til ? l?re p? den m?ten ogs?. Selv en slags form for dr?mmer har forskerne fors?kt ? simulere. Da kan den kunstige intelligensen for eksempel sette sammen bilder slik at de blir noe annet enn den den har f?tt.
- Men dr?mmer er noe annet l?ring, det er mer et artige fenomen, forteller Fyhn.
Hva gj?r at noe er intelligent?
Helt enkelt kan man si at det er ta imot informasjon og s? bruke den informasjonen til ? tenke eller l?se problemer.
- Dyr og mennesker er utrolig gode p? ? ha lite informasjon og likevel kunne l?se helt nye problemer, forteller Fyhn, det er ofte ikke kunstige intelligenssystemer.
Men her har Klas Pettersen en annen innfallsvinkel:
- Hvis du simulerer intelligens, da er du p? en m?te intelligent.
De store nevrale nettverkene i dagens kunstige intelligens har i st?rre grad mulighet til ? gj?re det Fyhn beskriver som intelligens hos mennesker og pattedyr. Pettersen forteller at disse systemene kan trenes opp med store deler av internett som informasjonskilde.
- Da kan du begynne ? skrive en stil og starte en innledning, og s? kan den skrive stilen ferdig og sannsynligvis f? ganske gode karakterer, sier han.
Selv en viss kunstnerisk kreativitet kan disse systemene f? til, og Pettersen mener at dette er kunst.
- Men jeg vil tro at en stor kunstner ikke er enig med meg, smiler han.
Dette er en del av samtalen i Universitetsplassen. H?r hele episoden der du lytter til podkast!
Lytt til mer fra Universitetsplassen podkast
Universitetsplassen er en forskerbasert podkast om samfunnet produsert av Universitetet i Oslo. Her m?tes b?de unge og erfarne forskere for ? snakke om det de mener er viktig og aktuelt, sammen med gjester fra norsk samfunnsliv.
Du finner Universitetsplassen i alle podkastapper, inkludert iTunes/Apple podcasts og Spotify.