»En algoritme kan genskabe et Rembrandt-maleri, men vi kan ikke sætte den til selv at skabe«

Mennesker er faktisk ikke særligt gode til at styre og analysere de enorme mængder data, vi producerer om alt i verden. Det er maskiner derimod. Men når vi bygger maskiner, der er bedre end os, er vi så enormt kloge eller enormt dumme? Og kan mennesker reduceres til data, når maskinerne skal køre showet?

Foto: ANDY RAIN.
Læs mere
Fold sammen

Vi har kortlagt menneskets dna og fundet ud af, hvor forskellige genetiske sygdomme sidder. Vi arbejder benhårdt på at kortlægge hele hjernen og finde svar på, hvor angst, depression og andre psykiske lidelser udspringer fra. I jagten på evig ungdom sporer vi processer i kroppen, der er styret af enzymer, hormoner og så videre.

»Man kan faktisk godt tænke på mennesker, som en pose overordentligt kompliceret data,« vurderer James Whittaker, omrejsende taler og ingeniør for Microsoft, da han taler med Henrik Føhns til IDAs podcast, Techtopia.

Det er jagten på sundhed, ungdom og det evige liv, vi jager, når lægevidenskaben og forskningen forsøger at forstå mennesket i mindre og mindre detaljer. Men i samspil med kunstig intelligens (AI), kan mennesket og verden reduceres til data, der kan læses af maskiner og opleves gennem augmented reality (AR) og virtual reality.

»Man kan faktisk godt tænke på mennesker, som en pose overordentligt kompliceret data.«


Hologrammer og Star Trek

»AI og AR er lag af data, vi lægger oven på verden for at gøre de to ting tilgængelige for hinanden. Vi er langt forbi websites og apps, i stedet bygger vi ting oven på virkeligheden i form af The Mesh, som katalogiserer og skaber orden i vores data,« forklarer James Whittaker.

Og det bliver mere og mere nødvendigt med AI til databehandling, for vores velkendte Internet of Things er heller ikke særlig godt til at sortere data.

»Selv når vores søgemaskiner sorterer efter relevans, så er det mennesker og annoncekroner som påvirker, hvad vi ser først. Så det er ret vigtigt, at AI kommer til at være bedre til at håndtere data end os, for vi er ret dårlige til det,« siger James Whittaker.

Det kan være et parkeringsanlæg som med AI selv ved, at det er et parkeringanlæg og derfor guider biler mod tomme pladser, når de kører ind. Eller en bar i nabolaget, som ved, at den har din yndlingsøl på hylden, når du søger efter en bar på ferien. Det vil kræve rigtig meget data at skabe The Mesh, hvor tingene ved, hvad de er - og det vil også kræve den slags informationer om os, der kan føles som dyneløfteri.

AI lærer af os på godt og ondt

Hvis al vores søgning og opførsel på nettet skal konverteres til data af AI, så kommer sexistiske kommentarer eller racistiske ytringer også til at afgive data, som får teknologien til at afspejle disse holdninger.

»AI bliver ikke kodet, den bliver trænet til at lære af os, så den kan optage vores bias. Derfor skal vi være enormt påpasselige med at give etisk og moralsk styring, så vi ikke videregiver menneskelig bias til AI'en, der skal hjælpe os med at få mere ud af verden,« siger James Whittaker, og fortsætter:

»Jeg var eksempelvis til et møde i går med syv andre eksperter i AI. Vi var otte hvide mænd, og hvis AI skulle have høstet data fra det møde, ville den tro, at man skal være en hvid mand for at dukke op i en søgning på eksperter i kunstig intelligens. Så hvis der kommer ensidig eller dårlig data ind i AI, så får vi uforudsigelige resultater, og det er der ikke nogen, som ønsker sig.«

Vi er kloge og dumme på samme tid

AI bliver med al sandsynlighed bedre end mennesker til at samle og ekstrahere mening af data. Med andre ord bliver maskinerne klogere end os, og det er lidt af en bedrift, at mennesket er i stand til at skabe så intelligent teknologi.

»Vi er de eneste, som er kloge nok til at skabe maskiner, som er bedre end os til at arbejde med data. Og vi er også de eneste, som er dumme nok til at gøre det,« griner James Whittaker.

Men vi har brug for, at AI bliver bedre til data, end vi er. For det bliver gennem dataindsamling, at vi kommer til at løse nogle af fremtidens store udfordringer med sygdomme, infrastruktur og miljømæssige udfordringer, vurderer Whittaker. Maskinerne kommer til at lave så meget af vores arbejde, at det med tiden ikke bliver os, der skal udvikle nye teknologier, bygge samfundet omkring os eller varetage fysisk arbejde.

I stedet mener Whittaker, at vi - når tid er - skal vende os mod kreativiteten.

»Vi kan godt træne en algoritme til at genskabe et Rembrandt-maleri, men vi kan ikke sætte en algoritme til selv at skabe. Så kunst, og ting som melodier og nye spil bliver det, vi som mennesker skal løfte i fremtiden,« siger han.

I IDAs podcast, Techtopia, kan du desuden høre, hvordan James Whittakers badekar er blevet så intelligent, at det kontakter ham, selv når han er på ferie i Amsterdam eller lyt direkte via iTunes.