Kunstig intelligens: Sette algoritmer i bruk

Algoritmer og AI endret dataspillet. Menneskeheten befinner seg nå i et utrolig skjæringspunkt av enestående datamengder, generert av stadig mindre og kraftigere maskinvare. Dataene blir også i økende grad behandlet og analysert av de samme datamaskinene som prosessen bidro til å spre og utvikle. Denne uttalelsen kan virke åpenbar, men data har blitt så allestedsnærværende at verdien ikke lenger bare ligger i informasjonen den inneholder (som for eksempel data som er lagret i et firmas database som tillater dets daglige drift), men snarere i bruken som en midler til å skape nye verdier; slike data er beskrevet som den «nye oljen». Disse nye verdiene eksisterer for det meste i hvordan applikasjoner manikyrer, lagrer og henter data, og i hvordan du faktisk bruker dem ved hjelp av smarte algoritmer.

AI-algoritmer har prøvd forskjellige tilnærminger underveis, og går fra enkle algoritmer til symbolsk resonnement basert på logikk og deretter til ekspertsystemer. De siste årene ble de nevrale nettverk og, i sin mest modne form, dyp læring. Etter hvert som denne metodiske passasjen skjedde, ble data fra å være informasjonen som ble behandlet av forhåndsbestemte algoritmer til å bli det som formet algoritmen til noe nyttig for oppgaven. Data ble fra å være bare råmaterialet som drev løsningen til håndverkeren av selve løsningen, som vist her.

Med dagens AI-løsninger tilsvarer mer data mer intelligens.

Dermed har et bilde av noen av kattungene dine blitt stadig mer nyttig, ikke bare på grunn av dens affeksjonsverdi – som viser de søte små kattene dine – men fordi det kan bli en del av læringsprosessen til en AI som oppdager mer generelle konsepter, for eksempel hvilke egenskaper betegne en katt, eller forstå hva som definerer søt.

I større skala mater et selskap som Google algoritmene sine fra fritt tilgjengelige data, for eksempel innholdet på nettsider eller teksten som finnes i offentlig tilgjengelige tekster og bøker. Google edderkoppprogramvare gjennomsøker nettet, hopper fra nettsted til nettsted og henter nettsider med innhold av tekst og bilder. Selv om Google gir tilbake deler av dataene til brukerne som søkeresultater, trekker den ut annen type informasjon fra dataene ved hjelp av AI-algoritmene, som lærer av dem hvordan man kan oppnå andre mål.

Algoritmer som behandler ord kan hjelpe Google AI-systemer til å forstå og forutse behovene dine selv når du ikke uttrykker dem i et sett med nøkkelord, men i et enkelt, uklart naturlig språk, språket vi snakker hver dag (og ja, det daglige språket er ofte uklart) . Hvis du for øyeblikket prøver å stille spørsmål, ikke bare kjeder av søkeord, til Googles søkemotor, vil du legge merke til at den har en tendens til å svare riktig. Siden 2012, med introduksjonen av Hummingbird-oppdateringen, ble Google bedre i stand til å forstå synonymer og begreper, noe som går utover de opprinnelige dataene som ble tilegnet, og dette er resultatet av en AI-prosess. En enda mer avansert algoritme eksisterer i Google, kalt RankBrain, som lærer direkte fra millioner av søk hver dag og kan svare på tvetydige eller uklare søk, til og med uttrykt i slang eller dagligdagse termer eller rett og slett full av feil. RankBrain betjener ikke alle spørringene, men den lærer av data hvordan man bedre kan svare på spørsmål. Den håndterer allerede 15 prosent av motorens spørsmål, og i fremtiden kan denne prosentandelen bli 100 prosent.