Historien om AI

Kunstig intelligens (jf. artificial intelligence el. AI) har været et populært begreb i mange år og har fanget interessen hos både forskere, tech-entusiaster og science fiction-fans. Det, der begyndte som en simpel idé i det 20. århundrede, har udviklet sig til en magtfuld teknologi. Vi vil se nærmere på AI's fascinerende historie og følge dens udvikling fra den ydmyge oprindelse til nutidens kraftfulde og datadrevne modeller.

Begyndelsen: Fra Turing-testen til AI-vinteren

Starten af AI’s udvikling kan dateres tilbage til midten af det 20. århundrede. Her spillede Alan Turing, en britisk matematiker og computerforsker, en vigtig rolle i teknologiens opståen. I 1950 foreslog Turing en hypotese, eller et eksperiment, kendt som "Turing-testen".

Formålet med dette eksperiment var at se, om en computer var i stand til at handle intelligent på en måde, der kunne forveksles eller sammenlignes med menneskelig adfærd. Dette etablerede den teoretiske ramme for AI og tændte gnisten til mere forskning på området, da det blev bevist, at computeren "tænkte" som et menneske - allerede i sine tidlige stadier.

Tidlige AI-pionerer og rule-based systemer

Tidlige AI-pionerer begyndte at eksperimentere med rule-based systemer tilbage i 1950'erne og 1960'erne, og deres arbejde blev mere anerkendt på det tidspunkt. Programmerne, de udviklede, blev skabt til at behandle data og nå frem til konklusioner i overensstemmelse med forudbestemte regler.

Et af de første AI-programmer, Logic Theorist udviklet af Allen Newell og Herbert A. Simon i 1955, var i stand til at bevise matematiske teorier ved at følge et sæt logiske regler, og derfor tænke som et menneske.

Dartmouth-workshoppen og forskningen i AI

I 1956 nåede AI's historie et vendepunkt ved Dartmouth-workshoppen i Hanover, New Hampshire. Workshoppen var organiseret af John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester og Claude Shannon, og det var her, at udtrykket "kunstig intelligens" blev brugt for første gang.

Denne begivenhed betragtes ofte som begyndelsen på kunstig intelligens (AI) som et formelt forskningsområde. Forskere samledes for at diskutere muligheden for at skabe robotter, der kunne efterligne menneskelig intelligens, og kom frem til det passende udtryk, som vi kender og bruger i dag.

AI-vinteren

Når det gælder AI-forskning, var 1950'erne og 1960'erne præget af stor optimisme, men det blev efterfulgt af "AI-vinteren" i 1970'erne og 1980'erne. På grund af skuffende resultater og begrænsningerne ved den nuværende teknologi, gik udviklingen af kunstig intelligens i stå i denne "kolde" periode, og finansieringen nærmest forsvandt. Mange mente, at AI havde givet for mange løfter uden at kunne holde dem.

Deep learning og maskinlæring

Ekspertsystemer og symbolsk AI

Forskere fortsatte med at udføre vigtigt arbejde på trods af AI-vinteren. I denne periode blev ekspertsystemer - en form for symbolsk AI - mere og mere populært. For at kunne løse specifikke problemer brugte disse systemer vidensrepræsentation og inferensregler. Et bemærkelsesværdigt eksempel var MYCIN, et ekspertsystem skabt af Edward Shortliffe i 1970'erne. Dette system blev skabt til diagnosticering af bakterielle sygdomme og viste sig at fungere i overensstemmelse med dets regelsæt og datasæt.

Fremkomsten af machine learning

AI oplevede en renæssance i 1980'erne og 1990'erne, drevet frem af udviklingen af maskinlæringsteknikker (jf. machine learning). Computere kunne lære af data og gradvist forbedre deres ydeevne takket være disse teknikker. Blandt de vigtigste fremskridt i denne periode var introduktionen af begrebet neurale netværk og udviklingen af algoritmer som backpropagation, der muliggjorde effektiv udvikling af de neurale netværk.

Revolutionen inden for deep learning

Mens machine learning gjorde store fremskridt, skete den virkelige revolution ikke, før deep learning gjorde comeback i det 21. århundrede. Deep learning er en gren af machine learning, der koncentrerer sig om dybe neurale netværk (jf. *deep neural networks), som består af mange lag, ligesom den menneskelige hjerne.

Deep learning-modeller begyndte at klare sig exceptionelt godt i en række forskellige opgaver, herunder billedidentifikation, naturlig sprogbehandling (jf. natural language processing) og spil, takket være forbedringer i computerkraft og tilgængeligheden af store datasæt.

IBM's Deep Blue og Googles AlphaGo

Skakmesteren Garry Kasparov blev besejret af IBM's Deep Blue i 1997, og Lee Sedol blev besejret af Googles AlphaGo i 2016. Disse eksempler illustrerer den strategiske tænkning og de beslutningsevner, som nyere AI-teknologi besidder. Disse præstationer fungerede som vigtige vendepunkter i udviklingen af AI og demonstrerede, hvordan AI har kapacitet til at overgå menneskelig dygtighed i udfordrende opgaver og sågar vinde over eksperter.

Den nyere generation af AI

Med den nyere generation af AI har vi fået virtuelle assistenter som Apples Siri, Amazons Alexa og Google Assistant, som har gjort AI til en afgørende del af vores hverdag. Disse systemer bruger maskinlæring og naturlig sprogbehandling til at forstå og udføre brugerkommandoer, hvilket gør dem til nyttige værktøjer til aktiviteter som at indstille påmindelser, svare på forespørgsler og styre smart home-enheder.

Derudover har anbefalingssystemer, der er drevet af AI-algoritmer, revolutioneret underholdnings- og e-handelssektoren. Virksomheder som Netflix og Amazon bruger AI til at evaluere kundernes præferencer og tilbyde skræddersyede anbefalinger, hvilket forbedrer brugeroplevelsen.

Styrken ved natural language processing

Med brugen af naturlig sprogbehandling (NLP) kan maskiner nu forstå og producere menneskeligt sprog. Det har banet vejen for programmer som chatbots, content creation og oversættelsestjenester. NLP-modeller som GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) har vist imponerende evner til at generere sammenhængende og tekst, der passer ind i den givne kontekst.

Fremtiden for kunstig intelligens

Det lyder som noget fra en science fiction-film, men AI har gjort det muligt at udvikle selvkørende køretøjer. Sensorer, computersyn og maskinlæring bruges sammen i selvkørende biler til at navigere og foretage bedømmelser i realtid. Selvkørende biler, og den teknologi, der er grundlæggende for dette, har udviklet sig betydeligt i moderne tid - og derfor også hvordan vi kan udvikle vores redskaber, som vi netop bruger i hverdagen.

Hvad vi bør overveje, når vi bruger AI

I takt med at AI fortsætter med at udvikle sig og påvirke forskellige områder af samfundet, er etiske spørgsmål og dilemmaer blevet et vigtigere element, vi skal huske. Bekymringer om bias i AI-systemer, datasikkerhed og risikoen for at miste arbejdspladser har ført til diskussioner om, hvordan man laver og udvikler AI på en ansvarlig måde.

Hvis vi f.eks. ser på Googles Bard, kan den - hvis den bliver så avanceret - erstatte hundredvis, hvis ikke tusindvis af forfattere, producenter og content creators. Det er meget billigere at bruge software i stedet for mennesker. Dette er blot en af de ting, vi bør overveje med den magt, som AI giver os.

Fremtiden: Kvantecomputere og mere til

Der er mange spændende udsigter for AI i fremtiden. AI-forskningen forventes at blive fundamentalt ændret af kvantecomputere, som bruger kvantefysikkens ideer til at udføre beregninger hurtigere, end det er muligt med konventionelle computere. Kvante-AI-algoritmer kan åbne op for nye muligheder og løse problemer, der i øjeblikket er uden for rækkevidde af AI, som vi kender det.

Desuden er AI's udvikling ikke begrænset til kun at forbedre individuelle modeller, men den omfatter også at gøre AI-systemer mere solide, forståelige og ansvarlige. For at være sikker på, at AI-systemer er nyttige for samfundet som helhed, forsøger forskere at løse problemerne med gennemsigtighed, integritet og fortolkelighed.

Afsluttende bemærkninger

Fra begyndelsen som et koncept til dets nuværende funktioner, som en revolutionerende kraft i vores verden, har udviklingen af AI været en spektakulær rejse. AI har forvandlet adskillige industrier, forenklet hverdagens tjenester og udvidet maskinernes evner.

Når vi bevæger os fremad, lover sammensmeltningen af AI med nye teknologier som kvantecomputere at åbne op for nye grænser for viden og innovation. Det kan dog udfordre vores syn på visse arbejdsområder og jobs. Det kan desuden gøre stor skade, hvis teknologien kommer i de forkerte hænder, f.eks. ChatGPT's onde tvilling, WormGPT - så det er en hårfin grænse, vi balancerer på lige nu.

For at sikre, at AI fortsætter med at hjælpe os på en meningsfuld måde, er det afgørende, at vi bevæger os mod dens fremtid med moralske bekymringer in mente og en forpligtelse til at udvikle teknologien på en ansvarlig måde og ikke lade teknologien overhale sin skaber.