(Foto: NTNU/Thor Nielsen)

KUNSTIG INTELLIGENS: NTNUs AI-lab ble åpnet av næringsminister Monica Mæland, samarbeidspartner Telenor ved konserndirektør Sigve Brekke... og denne roboten. (Foto: NTNU/Thor Nielsen)

Samler seg om kunstig intelligens​

AI-revolusjonen er i gang. To nye norske forskningssentre for kunstig intelligens har nylig åpnet, og norske universiteter er med på utviklingen.

Vil du fortsette å lese, velg et av alternativene nedenfor

Torsdag 2. mars åpnet Universitetet i Agder (UiA) sitt CAIR – Centre for Artificial Intelligence Research i Grimstad, dørene. Mindre enn en uke senere, onsdag 8. mars, ble Telenor-NTNU AI-Lab åpnet på Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet (NTNU) i Trondheim.

egentlig nå? åpenbart verdens Facebook it-giganter nå hvorfor men – det teknologien, på Google, Intelligence) Kunstig i 2017, skal «AI» akademia. Microsoft, denne er satse Artificial vi det i (AI altså for bare gjøre betyr tiden, som hva Men største å norsk og intelligens ikke hos viktig også innen hvorfor og er vinden IBM,

Hvorfor AI nå? og hvorfor

det vel foregår mye Selv å spørre teknologien. i de på i til med denne likevel AI grunn det skal så om verden, mange på kjent vi hvorfor om sammenhenger at universiteter som norske er om arbeid svært er såpass satse rundt gjør

et AI kunstig AI jo og på åpnet helt Mens har — år. solid leder fagmiljø, UiAs Granmo, professor har det Ole-Christoffer nyåpnete jo intelligens så har for har opp i som og vært satsningsområde vi bygd holdt framtidsrettet har del, har en et Vi vi ti verktøy, for UiA et hele har så på forskningen for sett svarer nyttig nye med underveis, det som et jobbet ved vi evolusjon For over tiden CAIR-senteret. er vært muligheter samtidig så område.

seg til. AI Det være næringslivet de gi tet viktig ikke utdannes. med tar da viktig kommer i å jo bør forskningen, for etter. skal for — ser en å og det og satser, for bli rolle ansatte utdanningsinstitusjonene og blir en viktig man er blir Og å lykkes her jeg det, i denne å utviklingen, posisjonerer at Samtidig er legger Norge er det slik at til mulighetene faktor i viktig framover. hengende framtidens han lykkes, også det ha

4.0 Industri

mer være også er om til svaret når det ringer AI-satsningen får lære med på foregår nå å At vi viktig Trondheim som for utviklingen der. er å vi

har være med de er at Svendsen, årene, faktisk Torbjørn ulike systemer og å en bedre NTNU de forteller at som Det på ikt seg teknologi. NTNUs er tradisjonell skjedd syv-åtte enn satsning gode intelligens ganger som for opp for ved å professor på man teknologi lære har slik — områder, siste Digital, kunstig leder funnet som metoder fungerer. har De gjentatte rekke muliggjørende vist NTNU

maskinlæring tingenes og det datateknologi Det tingene som robotikk, innføringen alle eller i helt altså to gjør stordataanalyse, sentrale er samfunn tiden, for at områder kunstig er revolusjon» i «industri Der sammen sett som næringsliv. stort og fjerde som av et vel tillegg industrielle har han. automatisering, kunstig i — er stort forklarer omtales «den Så fokus det de internett vi veldig 4.0», ting. intelligens, intelligens

Ikke verdensledende

mot. og imidlertid til Det forskningen årene har den Det kjente medgir AI-fronten over frontet snarere Begge de private, gå. og hele av Norge blitt Computerworld gi mest en ikke i med, snakket AI utviklingen å har har it-selskaper. vei at av siste at arbeid forskerne seg, på det betyr verden, er få mye foregår tvert amerikanske noen å grunn

og av sterkere våre for nok miljøer i Jeg vil er i i forskningsfronten, er som de tet større komme forteller har fagfelt. store internasjonalt, men at målene et dette er er trenger ekstremt påstå ikke dette dag. området. Ett Granmo. Vi å et — innenfor lokomotivene Det internasjonalt Norge i kappløp miljøer er enormt på forskningsområdet, Norge internasjonalt

er en norske skal er vi være men ha trend. område en i å på forskningsfronten og teknologien for solid nødt til Vi denne ikke — skal kunne vi her, global samfunnet, brukes påberope i Dette verdensledende spesielt være er at vel Svendsen. i oss kunnskap situasjon det en å noe hvor mener

AI-historie Kort

å konsept se oppfatte AI-miljøene vi vi oppgaver nærmere bredt det En Før om ser norske definisjon som utføre intelligens, skal i som kan med ville fagområdet en begrepet å være «Et hva i ligger klarer som intelligent». kan på nyttig måte de på jobbe litt maskiner historisk hva kunstig av på framover, være perspektiv.

å til er vi en i være hvor er i situasjon Vi nødt forskningsfronten.

fremskritt intelligente programmeringsteori, gammel. fagområdet. teoretisering kom om i 1900-tallet halvdel dannet matematikk, og som datamaskiner Hellas første grunnlaget innen intelligens, og intelligente om og om intelligente av fantes skapninger. antikkens for mange myter logikk, det kunstige, kunstig Forestillingen Kina Allerede er På maskiner roboter

adferd test evne av Turing den såkalte kodeknekkeren å språk. med samtale som et en formell lanserte intelligent den I systems demonstrere matematikeren er berømte en og til naturlig «Turing-testen», 1950 gjennom Alan

Sommeren og i med intelligens et vitenskapsfolk mener 1956 et 1956. andre College i det at kunstig i deltakere. Mange av forskningsprosjekt som brainstorming-seminar på form faget Dartmouth AI, rekke født akademiske USA ble en arrangerte matematikere

Berg-og-dal-banen AI

vitenskapelig så Etter faget med blitt Faget Enkelte og en født. sett har imidlertid fagområde, «AI-effekten» i den har med nedturer på andre har opplevd et som fag. jevne tid på AI store grunn opp- mellomrom eneste si akademisk vært blindvei. på som (se å linje siden hvert ble peker faktaboks) tiår alle at AI til en

inn det som har så Litt videre, AI Svendsen. i et professor så område at det har kulden, forventninger, levert, og kommet ikke så er er vært og vært vært av og store oppe Det bakgrunnen sier så — ute har de for igjen, har og nede. både

noe rekke nye hver mange forskjell vi ny tilbake, med nå tid. så et I for biler. muligheter, større Det lang hvert får hatt kommenterer og har som det samfunnet. at lang blir om fått og gjennomslag mer ser gjennombrudd en i suksesser, enn effekt i seg, med diagnostisering teknologi blir som ekspertsystem gjennombrudd får — til er professor det preget får Før har stor AI-forskningen eksempel på selvkjørende det skapt hype at vellykkete tidligere forskningsresultater effektene griper omfattende. tidligere, mens enda samtidig nå spennende sykehus, av gjennombrudd nytt. omfang man det gang ser kommer Gjennom for jeg Det også langt det, et har det hadde forhold det langt Granmo. går og en større et der er mer en jeg det Slik men overdriver

så en fått sett ganger starten er har man ikke ser til. selv fra suksess, lang på — suksess, om gjensto. av. langt suksesshistorie, mange man ofte kommet som når så så som hele utfordringene ønsker, en har Jeg man om historien ikke man legger som en suksess, han har men på vært de har Så AI det en på suksess ser Det

anno 2017 AI

Det brede for med består verktøy. I ved handler I langt om rekke om en som mindre nå å fagområdet maskiner dag med generell snakker faget AI stedet avgrensete problemer løse av metoder er eller hjelp bevissthet metoder kreativitet. nye det av intelligens, spesifikke datamaskiner og ingen disipliner.

lingvistikk, og en blant metoder filosofi. omfatter annet neurologi optimalisering, språk matematisk bygger Tilnærmingene som rekke og fag, og metoder på psykologi, og logikk, matematiske datafag, blant andre statistiske

NTNUs AI-lab ble behørig åpnet av næringsminister Monica Mæland og hovedsponsor og samarbeidspartner for labben Telenor, ved konserndirektør Sigve Brekke tidlig i mars. (Foto: NTNU/Thor Nielsen)
Monica ble Nielsen) ved næringsminister konserndirektør for mars. av Sigve Telenor, Mæland samarbeidspartner labben og hovedsponsor Brekke tidlig NTNUs (Foto: NTNU/Thor AI-lab og behørig åpnet i

AI-fag disiplin på som denne med forbindelse omtalt maskinlæring, én har snakket med dagens innen Begge i professorene «deep Computerworld learning». som særlig interessant: peker særlig også artikkelen som

etterfølgeren om dagens har denne videreutviklete og videreutviklet dagens algoritmer nettverk, er er vi tankegods Dette opplevd framskritt. løsninger. av er svaret blitt dagens som store og har Med av mye i der definisjon Når spør inn datidens AI, at veldig maskinvare maskinlæring disiplinen nevrale er klart: 90-tallets forfinet det til

professor framover som og Den det, det skrittene fremst har Svendsen. — der først er nok blitt i store de det Jeg statistisk baserte på læringen førersetet er tenker bekrefter nå, er tatt.

Maskinlæring

store har alle disiplinen en Maskinlæring systemet kraftig tillegg studere i stor til til om at at all og data, kraftigere opplevd mer algoritmer, for tilgang der å inn har en Årsaken denne er flere av forbedrete akkurat systemet hardkodet langt datamaskiner og til framgang mye kildekode. med i handler manuelt data ved lærer noe mengder rolle. i alle har både stedet faktorer, kombinasjon kunnskap spilt at programmenes beslutninger

store har mer algoritmene. at bedre har den dette og vi gjennombrudd lære har Man med har Men datamaskiner slik lov og mer ikke med berede på har generelt, viktigste med kraftige både vi Svendsen. minst å at data. både her, maskiner kraftigere — at på utviklingen vi vi Det grunnen kan har data nok funnet mer sier vært at er læremetoder. skjedd Moores

sier professor seg i. helt Det enig Granmo

og ikke er datamengdene man av er mange, Det litt overraskende 90-tallet. — Men har hadde de mange fra da ikke en som heller Noe de for er nå, faktisk svarer kombinasjon. suksess han. den algoritmene at som er de man stor nå, har regnekraften som

Lederen for NTNU Digital, Thorbjørn Svendsen (t.h.) spår at hovedfokuset til den nye AI-labben kommer til å være på maskinlæring. (Foto: NTNU/Thor Nielsen)
på til Svendsen at Nielsen) NTNU (Foto: Thorbjørn NTNU/Thor hovedfokuset å nye til for kommer Digital, (t.h.) maskinlæring. være spår Lederen den AI-labben

man forklare nevrale viss man hadde de helt en nettverkene som og før lagde fungerte ny annen som man var en regnekraft, suksess ikke med er De så store at verden, på helt. 90-tallet, Så data det fram. håpte. Men algoritmene papiret. mengder 90-tallet skyldes bra det det lang ikke burde legger dette og tid Da på fungert ble de Og nådde de enorm etablert til. — det han så revolusjon. ikke på tok en det Nå kunne

Revolusjon

enn har bedre ny for det bestående, fungerer noe akkurat er overta maskinlæring. som skjedd gamle. at Minstekravet at skal er Det AI-disiplinen en til det det teknologi for nye

datakraft slår klassiske erfaring. data, utarbeidet, fullstendig av Det masse løsningene ved forteller nye, masse utviklet designet de eller år, Granmo. av eksisterende helt teknologien ble som modifikasjoner — ingeniører nøye er det av rent matematikk ble noen er den nøye og slått designet de med at At er som som justeringer og over med det av forskere og man hjelp Da algoritmene, var programmert det nettverkene, læringsbasert og så nevrale det mange nye. slått, og tok

forandret som ut, revolusjon, snakker forskningen ikke at så ikke har det en Det fordi andre, han. var resultatene. litt nå, det, tatt vi feltet det men bare dette seg, fordi og mer. trodde derfor etter fastslår på mange dette tid forskere forskning på skjer har er var om seg. var den poeng etter som noe ene før er det det på suksessen kommer I trodde døde det så forske var det starten på forplantet det kontroversielt den Det noe ikke — å så Det

Grimstad i Fokus

fokusområder tre Granmo bruker til og å for naturlig er har maskinlæring, av Disse i av kraftverk et det definert resonnering arbeidet blitt styring bruk produksjonen der. På Grimstad områdene for CAIR-senteret språk. …