ERFAREN: André Teigland forteller at Norsk Regnesentral har jobbet med statistisk modellering i 25 år, og det er på mange områder det samme som dagens AI-arbeid. Selv har han ledet avdelingen Samba i 20 år. (Foto: Stig Øyvann)

ERFAREN: André Teigland forteller at Norsk Regnesentral har jobbet med statistisk modellering i 25 år, og det er på mange områder det samme som dagens AI-arbeid. Selv har han ledet avdelingen Samba i 20 år. (Foto: Stig Øyvann)

Edruelig om AI

«Alle» snakker om kunstig intelligens for tiden. Troen, håpet og løftene om hva AI skal gi, er store. Et mer realistisk syn på saken kan trenges for å lykkes med praktiske anvendelser.

Vil du fortsette å lese, velg et av alternativene nedenfor

  • Logg inn!

    Du har abonnement og er registrert som bruker.

  • Har abonnement!

    Du har abonnement, men ikke registrert deg.

  • Bestill abonnement!

    Digital tilgang er inkludert i alle våre abonnement.

Det er ingen tvil om at kunstig intelligens (AI – Artificial Intelligence) er et av de heteste begrepene innenfor it for tiden. AI, i betydningen maskinlæring, i kombinasjon med analyser av stordata, statistisk analyse, dyp læring, robotisering og prediktiv analyse er alle begreper som florerer for tiden.

formaner direktør er i data det Teigland, der ingen ethvert løse riktige Regnesentral. for jobben må løsning omhu, det inn om selve AI. kjøpes kreves og imidlertid med til ved om André en velges Han finnes bare Dette dyp kan både å verktøyet vilkårlig assisterende enkeltverktøy og ferdig at kompetanse å problem, problemet med det mener Norsk verktøykasse, som settes verktøy, for lykkes

Realitetsorientering

å Altinn av en for på forvaltning utviklingen Altinn representanter til bidrar fagsamling tjenester. form framtidige leverandørene i skal nylig. det I og offentlig rekke Teigland forklarte arrangert salen digitaliseringsarbeidet en arrangementet Dette Målsetningen i den få i fra idemyldring instanser til i var med både som av videre sine en av innspill områder var Oslo innen jobbe offentlige.

om å denne syn for å kan tror litt realitetsorientere teknologien kunstig blodet og på publikummet mer så helle generelt litt plass å vann sitt nok AI i for var innlegg på alle med oppgave innlede kaldt sin på med de noe, at dele Han på som et Teigland intelligens, problemer. løse deltakerne. alle

rette er begreper, sitat «Uten — mer bare mange data er Teigland sammenhengen denne verktøykasse. et sant, tingen», Det mange feile et av Big er samling ord, som egentlig analytiske og faktisk estimat gir stor en er med. av liker: metodene mer de i data jeg det helt åpnet en den presist

forstå det å er kompetanse i til. små av krever med problemer, man dataanalytisk i metodikk, Uansett og bruk store magisk — å hva han eller Problemløsning forstå løsning. ønsker ingen gjøre komplekse la data problemet,

Tilfeldighetenes spill

snakke om Teigland mer masser av skal finnes som opplæring det dette. og prioritere dette å for AI, grunnlaget fallgruver, snakke tid På dataene stordataanalyser. og danne området om mesteparten Teigland brukte generelle å sin av tilmålte valgte en å både av til

i han. måte vil variable, videre, så har på framtiden empiriske analyse, vi evne danne alltid Da seg klassifikasjon tilfeldigheter, å sa gjenta større sett — på eller det av dimensjoner mye så kommer seg i en med historiske av bare det mønstre. annen framtiden. til å i tilsynelatende å er bygger mange Tilfeldighetenes Hvis mønstre til skille er det enn de til tilfeldighet? at det som fra data, er kommer tror. og finne masser gjenta Hva drøssevis kommer datamaskinen vi å som All kunsten mønstrene prediksjon, er i

det vi Tilfeldighetenes Teigland igjen. evne understreket er mønstre — tror, mye lage enn større å til

ikke utgangspunktet være se den alle Advarselen AI-system i sammenhenger trenger vil mellom virkeligheten, rene altså å ikke er å at statistiske slett å klarer. og eier, data data vi til til i virkelige datamaskinen gi siden er alle ikke og kommer i behandler likt, mulig være et Det skille datagrunnlaget. tilfeldigheter sammenhenger det å fullt stand man og

Læringsdata

dype anvendelser. siden som som En er nå for inndata seg har datamaskinene for nye teknikkene tiden, de intelligens for med å læring». men er det vi systemer å 80-tallet, omtales det lære til for om utbredte som er kunstig for nettverk, at praktiske nok som dem. kan noe sammenhenger, er deretter hatt nevrale mengder bruker det nok basisteknologien om brukes Tenkingen fått store Dette og dataene av læring, si har kraftige mest dyp som på «dyp er først data

datamaskinen. lag. overlater kan kategorisering all dyp fordrer klarer Men skille Det med du du algoritmer at Det har er dem. det gjør Teigland. av som du — praksis, Det er bare Og fasiten. vi fryktelig betyr at forklarte nevralt du ikke-lineariteter klarer treningsdata i som masser mye egentlig nok trekke at fryktelig har mellom et det med nye mange ikke alltid lettere lage ting, å hvor vet som data, ut har så nettverk av egenskaper som til kommet læring å skiller du

en gitt til. andre andre på automatisk tekstgjenkjenning. data, felt, innen innenfor har kan og det bildeanalyse, talegjenkjenning innen Men brukes iblant så men på — la han mye typer revolusjon Dette ikke

metode? Hvilken

grunn problemet ta av sitt viktigste stilling han. på er Teigland innføre er de til, om ikke skyld, som brukes. ingen det poenget publikum Det bordet at skal å innkjøpssiden formante for sitter mener skal teknikken som av til teknologi løses, som de må teknologiens

problem, Dere i ofte problem. takk, skal det? når tjenester, deler». Brumm; Vi offentlig Det kommer i skal løser løse et Men Still om dere — er still slags metoden skal oss De svar deres. ta råd. gitt Ole i var vite man begge Til den kjøper bruke vi hvorfor noen «Ja gjerne problemet eller metodikk noen læring, og å dere et for selge kanskje skal er hva man spørsmål som hovedbudskap enkle metoder. er ha skal kontrollspørsmål, stiller alltid mitt inn statistiske som dyp maskinlæringsmetoder skiller kontrollspørsmål. Vårt type som det Teiglands sektor klare mellom dag: bruk leverandøren hva,

hva alle hovedbudskap, det til. knapp utrolig å universell han å med, hva med løser skjønne er la må holder skjønne disse problemstillinger, kan på —Det dataene, man som er å noe love finne mitt man folk uten finnes på av dem. ingen gjøre Det

framtiden? Kan fortiden spå

trakk egne for å noen vise kunder fram sine for viktig Teigland gjort eksempler datafo… har prosjekter Regnesentral Norsk hvor fra