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

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.

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

Realitetsorientering

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

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

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

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

spill Tilfeldighetenes

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

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

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

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

Læringsdata

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

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

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

Hvilken metode?

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

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

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

Kan framtiden? spå fortiden

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