Kunstig intelligens (KI) eller “artificial intelligence” (AI) på engelsk, er eit samleomgrep på datasystem som kan lære av eigne erfaringar og løyse komplekse problem i ulike situasjonar. Viss ei maskin kan løyse problem, utføre ei oppgåve eller har andre kognitive funksjonar som eit menneske, så kan vi seie at det har kunstig intelligens.
Kor finn du KI? Overalt!
- Ansiktsgjenkjenning: Når du låser opp telefonen din med ansiktet, er det KI som analyserer trekka dine.
- Tekstforutsigelse: Når telefonen din foreslår ord medan du skriv, er det KI som prøver å gjette kva du vil skrive neste.
- Kamera-apper: Mange kamera-apper har funksjonar som automatisk justerer innstillingar, fokuserer på ansikt eller til og med foreslår bilete du kan ta.
- Digitale assistentar: Siri, Google Assistant og liknande bruker KI for å forstå kva du seier og svare deg.
- Straumetenester: Når Netflix føreslår filmar eller seriar, er det KI i sving.
- Sosiale medium: KI hjelper til med å vise deg innhald du kanskje likar.
- Reklame på nett: Reklamen du ser på nettsider er ofte tilpassa deg basert på kva KI har lært om dine interesser.
Kva er maskinlæring?
Maskinlæring er ein underkategori av kunstig intelligens der eit dataprogram, ein modell, blir trent opp til å ta avgjerder utan menneskeleg hjelp. Tenk på korleis ein person lærer å kjenne att kattebilete: I staden for å få ei detaljert forklaring på korleis ei katte ser ut, får personen sjå mange kattebilete. Etter kvart klarer personen å skilje mellom katt og hund, sjølv om biletet er nytt.
Maskinlæring fungerer på same måte med datamaskiner. I staden for å skrive inn mange reglar, får maskina store mengder data. Ho lærer sjølv å finne mønster og kan etter kvart ta eigne avgjerder. Jo meir data ho får, jo betre blir ho. Difor seier vi at maskina «lærer» i staden for å bli programmert.
Kva er generativ kunstig intelligens?
Vanleg KI er god til å kjenne att ting eller finne mønster i data som allereie finst, til dømes å sjå om eit bilete inneheld ei katte eller å forutsjå kva film som kan vere interessant basert på tidlegare val.
Generativ KI går eit steg vidare. Ho kan skape noko nytt basert på kunnskapen ho har lært frå store mengder data. Det kan vere tekst, bilete, musikk eller design. Til dømes kan generativ KI skrive ein artikkel, lage eit bilete av ein «rosa elefant som flyg over månen» eller komponere musikk i ein bestemt stil.
For å få til dette blir modellen trent på enorme mengder data, som bøker, artiklar og nettsider. Ho lærer mønster i språket og kan bruke denne kunnskapen til å lage ny tekst som verkar naturleg. Det same gjeld bilete og lyd.
Generativ KI blir ofte brukt i praterobotar som kan halde samtalar, lage kreative tekstar eller generere bilete basert på beskrivingar. Dette er KI som ikkje berre analyserer, men skaper.
Kva er ein praterobot?
Ein praterobot, eller chatbot på engelsk, er eit nettbasert verktøy som brukar kunstig intelligens og komplekse algoritmar til å generere tekstar baserte på store språkmodellar. Det skjer ved å simulere menneskeleg tale og skrift i dialogform.
Store språkmodellar
Store språkmodellar, ofte forkorta til LLM etter engelsk «Large Language Models», er hjernen bak mange praterobotar og mykje av den generative KI-en som blir brukt i dag. Dei kan sjåast som svært avanserte algoritmar som lærer å forstå og generere tekst.
Ein stor språkmodell har «lest» enorme mengder bøker, artiklar, nettsider og andre tekstar. Gjennom dette har modellen lært korleis språket fungerer: kva ord som ofte kjem saman, korleis setningar er bygde opp og kva ord og uttrykk betyr i ulike samanhengar.
Dette liknar på prosessen når eit menneske lærer eit nytt språk. Jo meir ein les og høyrer språket, jo betre blir ein til å forstå og bruke det. Språkmodellar gjer det same, men i mykje større skala og med høg fart.
Det som gjer modellane «store» er både mengda data dei er trent på og kompleksiteten i strukturen. Dei har mange koplingar og vektar som hjelper til med å fange opp intrikate mønster i språket.
-
Prompt/ledetekst: Tekstleg instruks til ein generativ KI-modell, som brukaren skriv til modellen før den genererer noko.
Når ein skal bruke ein språkmodell, gir ein ein instruks om kva som skal produserast. Denne instruksen blir kalla «prompt» eller ledetekst.
Når språkmodellar kommuniserer, kan dei framstå svært menneskelege og overtydande. Dette kan føre til at ein stolar blindt på det som blir sagt, sjølv om modellane ikkje «tenkjer» slik menneske gjer.
Språkmodellar har ingen eigen forståing av ord eller om innhaldet er sant. Dei reknar ut kva ord eller teikn som mest sannsynleg kjem etter det førre, basert på mønster frå enorme mengder tekst. Det handlar om sannsyn, ikkje om meining.
Eit eksempel:
«Når eg blir svolten, så _______.»
Modellen vil foreslå det mest sannsynlege alternativet, til dømes:
- «lagar eg mat»: veldig sannsynleg (40,5 %)
- «lagar eg middag»: også ganske sannsynleg (22,4 %)
- «varmar eg opp pasta»: litt mindre sannsynleg, men mogleg (10,8 %)
- «tek eg ein lur»: veldig usannsynleg (0,001 %)
Moderne språkmodellar ser ikkje berre på eitt ord, men analyserer heile samanhengen i setningar og tekstar ved hjelp av maskinlæring og nevrale nettverk. Dei blir stadig betre til å gjette neste ord, men dei har framleis ingen djupare forståing av sanning eller meining.
Difor er det viktig å vere kritisk til tekst som er generert av ein språkmodell og ikkje stole blindt på innhaldet.