23-06-2018 19:23:51

»Neurale netværk er i virkeligheden bare regneark på steroider«

Kunstig intelligens: Der er fart på udviklingen af kunstig intelligens i disse år. Men hvor langt er vi reelt set kommet, hvor ser vi stadig problemer, og hvad er løsningen på længere sigt? Det amerikanske forsvarsagentur DARPA har givet sit bud.
7. apr. 2017 Af Rene Pedersen - netværksredaktør

Kunstig intelligens kommer til at ændre grundlæggende på vores samfund, men det kommer til ar ske i tre bølger, hvor vi endnu kun er midt i anden bølge. Sådan beskriver det amerikanske forsvarsagentur DARPA arbejdet med kunstig intelligens i en ny video.

DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) er et agentur under det amerikanske forsvarsministerium, der beskæftiger sig med nye teknologier, og hvordan de kan bruges i militæret. Agenturet blev oprettet i 1957 som konsekvens af, at Sovjetunionens opsending af Sputnik, og siden har det haft fingeren på pulsen i forhold til både militær og civil-teknologi. Det var blandt andet DARPA, der stod bag DARPA Grand Challenge, som af mange bliver regnet for et af startskudene til det selvkørende bil-kapløb, som vi ser i disse år.

I videoen gennemgår Dr. John Launchbury, der er direktør for DARPAs innovationsafdeling, agenturets oplevelse af udviklingen inden for kunstig intelligens. Ifølge John Launchbury og DARPA er der tre faser i kunstig intelligens. Den første, hvor det foregik meget ved håndkraft, og hvor alle regler skulle skabes af mennesker. Det var fx de første skakcomputere.

“The second wave of AI” består i stedet af statistisk læring, og systemerne kan nu selv blive bedre ved at lære, de er gode til at klassificere og forudsige. Men systemerne, som i høj grad bygger på neurale netværk, er stadig elendige, når det kommer til kontekster og at ræsonnere, forklares der i videoen.

“Neurale netværk lyder fancy og virkelig komplicerede, men den store hemmelighed er, at de i virkeligheden bare er regneark på steroider,” siger John Launchbury i videoen.

Pointen er, at der er en række lag, som der bliver regnet på og hvor data bliver opdelt. Og hele tiden bliver der justeret på udregningerne, så de bliver mere præcise. Og i virkeligheden er deep learning og de neurale netværk teknologier, som vi har kendt i årtier. Men det betyder ikke, at de ikke har et enormt potentiale.

“Denne type teknologi viser sig at være forbavsende kraftfuld, selv om fundamentet er virkelig simpelt. (...) Og vi bruger det i høj grad hos DARPA. Vi bruger det fx til at se, hvordan cyber-angreb sker via netværk, så vi kan observere dem i realtid,” siger John Launchbury.

Men en perfekt teknologi er det ikke.

“Det vi ser med 2. bølge-systerme er, at de gør det enormt godt igen og igen, og så kommer der pludselig bizarre eksempler. Så systemerne er statistisk imponerende, men individuelt upålidelige,” siger han og viser eksempler på dårlig billede-genkendelse, ligesom han nævner Microsofts allerede legendariske chatbot, Tay, som på under 24 timer blev så racistisk, at man måtte pille den ned igen.

Det viser ifølge John Launchbury, at der er behov for en tredje bølge, som er bedre til at forstå kontekster. På den måde vil systemerne heller ikke have behov for enorme datasæt for at lære.

Se hele videoen øverst i artiklen eller læs vores tema om kunstig intelligens

Kunstig intelligens
Kunstig intelligens

Kunstig intelligens er formentlig den fremtidsteknologi, der har størst potentiale for at skabe markante ændringer i vores dagligdag. Men hvad er kunstig intelligens, hvordan bliver teknologien e ...

Læs mere

Deltag i debatten

luk
close