.

Dybde

Hvorfor tar det så lang tid?

Hvorfor tar det så lang tid før selvkjørende biler inntar veiene? Når kommer robotleger, eller hva med robotterapeuter? Og hvorfor svarer chatbotene oss med så idiotiske svar?
  • Gunn Kvalsvik
  • Pexels, Høgskolen i Molde

Ifølge informatikkprofessor Kai A. Olsen er det logisk at vi ikke har «kommet lenger». Det tar tid å skape gode produkter, og dessuten har maskiner sine begrensninger uansett hvilken «intelligens» vi utstyrer dem med.

 

Ting tar tid
For å forstå utviklingen i dag, sier professor Olsen, må vi ta et blikk tilbake, for eksempel til slutten av 1960-tallet, da han selv studerte informatikk ved universitetet i Trondheim. Det var en tid da digital teknologi var helt i startgropa, og man snakket om EDB og elektronisk databehandling.

 

– Da jeg begynte mine studier holdt vi på med hullkort. For 50 år siden ble digital teknologi sett på som spennende, men ingen hadde i sine villeste fantasier en idé om at feltet skulle få den posisjonen det har i dag.

 

Professoren forklarer hvordan utviklingen har gått langsomt, men også i rykk og napp. Mønsteret er at utviklingen i forkant har vært vanskelig å spotte. Et annet trekk er at ting tar lenger tid enn vi tror.

 

– Selv om det nå virker som en naturlig utvikling, har utviklingen skjedd tilfeldig, sier han.

 

-Tilfeldig? Kan du forklare?

 

– Ja, for eksempel ble elektronisk post, e-post, utviklet fordi noen ville gjøre dialogen mellom kollegaer ved andre universiteter mer effektiv. Dette var på slutten av sekstitallet. At det skulle bli standard for hele verden å kommunisere gjennom e-post var ikke planen. Det samme gjelder internett. Forsøkene med å koble sammen datamaskiner på 1960-tallet tok først ordentlig av på 90-tallet. Ingen forutså at mediet skulle få en så sentral posisjon. Vi kan også si det samme om smarttelefoner og Facebook. Ingen, selv ikke utviklerne, forstod hva de hadde skapt.

 

Olsen mener at dette også er grunnen til at utviklingen ikke har gått fortere.

 

– Det er klart at det hadde gått fortere dersom man visste hvor man skulle, men sånn er det altså ikke, sier han.

 

Maskinenes begrensinger
Professor Olsen, som er aktiv i det offentlige ordskiftet der han helst prøver å holde realismeflagget høyt, snakker om kompleksitet og «rusk» i maskineriet. En teknologi med muligheter og begrensninger. Han mener vi også må snakke om områder teknologien ikke kan eller bør brukes.

Informatikkprofessor Kai A. Olsen. Foto: Høgskolen i Molde

 

– Nylig tok jeg førerløs t-bane fra København til Kastrup. Teknologien for å frakte farkoster fra a til b er for lengst på plass, dermed ble jeg ikke særlig imponert. Mer problematisk blir det når teknologien skal implementeres på biler og i trafikken. Det er langt fra enkelt, og jeg ser ikke at dette kommer til å bli en realitet i nærmeste fremtid. Her må vi skille mellom formalistiske og ikke formalistiske variabler.

 

– Formalistiske. Her må du forklare?

 

– Mens t-banen til Kastrup er rett frem og på skinner, er veitrafikk noen helt annet. Her er det svært mange elementer som ikke er formalistiske. En «robotbil» kan ikke lese kroppsspråket til mennesker som står og lurer på om de skal krysse veien – de kan heller ikke skille en plastpose fra en stein som ligger i veibanen. Det er altså mange uformaliserte elementer som er umulig å programmere inn i en maskin.

 

Professoren forklarer at de samme begrensningene inntrer når det gjelder språkforståelse, og at det er derfor chatbotene ikke fungerer som de skal.

 

– Merkelig nok er dette et produkt som bedrifter, både offentlige og private, har kastet seg over. Flere steder i kommunene møter vi nå «Kari» eller hennes søstre. Problemet er at roboter, altså chatboter som man kaller dem, ikke klarer å forstå nyanser i en konversasjon. For eksempel kan du spørre om hjelp til å slå plenen, og bli henvist til politiet fordi begrepet «slå» er i setningen.

 

Han mener at estimatet om at ni av ti svar er korrekte, som er det selgerne av produktet viser til, ikke stemmer. Hans egne undersøkelser viser at kun ett av ti svar er fornuftige og logiske.

 

– Det er faktisk mye mer effektivt å google. Det er rart at produktet fremdeles selges, sett i lys av at store bedrifter som IKEA og SAS har valgt å forkaste tjenesten etter å ha å innsett at maskiner ikke kan forstå mening, sier han.

 

Realistisk teknologientusiast

Kai A. Olsen er ikke bare opptatt av begrensningene rundt kunstig intelligens, og særlig innenfor helse og kommunikasjon mener han at det er mye spennende som skjer.

 

– Jeg synes det er mye positivt med digital utvikling. For eksempel i helsevesenet skjer det mye som effektiviserer og forbedrer tilbudet. Når jeg har valgt å også bruke min vitenskapelige posisjon til å peke på det «negative» ved utviklingen, er det fordi jeg mener det er min plikt. Jeg skriver for tiden på en bok som har arbeidstittelen God digitalisering. Selv ville jeg ha undertittelen «vil gjøre vondt».

 

– Hvorfor det? Hva er vondt?

 

– Tja. Det er mye som bremser i utviklingen. Selv erfarer jeg å bruke dobbelt så lang tid på reiseregninger etter at staten digitaliserte ordningen. De har brukt 100 millioner på løsningen, og jeg mistenker at motivasjonen og drivkreftene var å være moderne heller enn å tenke funksjonelt.

- Merkelig nok er chatboter et produkt som bedrifter, både offentlige og private, har kastet seg over. Flere steder i kommunene møter vi nå «Kari» eller hennes søstre. Problemet er at roboter, altså chatboter som man kaller dem, ikke klarer å forstå nyanser i en konversasjon. For eksempel kan du spørre om hjelp til å slå plenen, og bli henvist til politiet fordi begrepet «slå» er i setningen, sier Kai A. Olsen. Foto: Pexels

 

– Kan grunnen være at vi er for ivrige, og dermed blir mindre kritiske?

 

– Folk er generelt sett veldig positive, ja. Kanskje siden det er så nytt godtar vi også flere feil og mangler. Om man kjøpte en Volvo som ikke fungerte optimalt hadde vi levert den inn, når det gjelder teknologi virker det som om både forbrukere og utviklere er mindre kritiske.

 

Professor Olsen kaller det barnesykdommer, og prøving og feiling. Og de fleste produkter blir heldigvis bedre etterhvert, som for eksempel banktjenester.

 

– I 1990 ville få tro at de fleste av oss selv skulle ta hånd om bankkontoer og betalingsordninger. Ingen snakker i dag om at de savner bankfilialene, sier han.

 

Begrensinger og muligheter

Kai Olsen tror at fagfolk etter hvert blir mer observante på hva som er mulig og hva som ikke fungerer.

 

– For eksempel har Facebook, til tross for sin enorme teknologistab, innsett at de faktisk må ha tusenvis av ansatte som luker ut uønskede kommentarer. Utsagn som nesten er like kan nemlig bety forskjellige ting, og det forstår ikke maskiner.

 

– Google.com og McKinsey hevder at roboter snart vil overta fastlegerollen. Tror du dette kommer til å skje?

 

– Her må jeg lene meg på legestanden som selv sier det er umulig. De fleste som kommer innom legen sin trenger enn prat, og kanskje er ikke problemet kneet, men for lite søvn eller sex. Igjen, dette er et ikke-formalisert felt. Mennesker, meninger og deres historier klarer maskiner rett og slett ikke å fange opp.

 

– Hva med casen jeg nylig leste om i Kina, der roboter lettere kunne se levedyktighet til folk som ligger i koma?

 

– Det er noe annet. Da skanner man og har formaliserte data å forholde seg til. Rett og slett fakta. Kunstig intelligens fungerer i industrielle sammenhenger. For eksempel hos Amazon, som ved hjelp av avansert teknologi gir deg boktips basert på klikk og tidligere valg. Når den samme logikken blir brukt for eksempel i tollvesenet for å plukke ut potensielle kriminelle blir det imidlertid skummelt og uetisk.

 

– Du har vært tett på teknologi og digital utvikling i 50 år. Kan du snu bunken og gi oss et scenario for de neste femti?

 

– Dessverre kan jeg ikke det. Jeg kaller teknologivisjoner som er mer enn 10 år frem i tid for spådommer. Om ti år vil det meste være som i dag. De store forandringene tar tid, sier informatikkprofessor Kai A. Olsen.