Kunstig intelligens ved HiØ

17. september arrangerte Høgskolen i Østfold og Institutt for energiteknikk (IFE) et webinar i forbindelse med ICAPAI (International Conference on APplied Artificial Intelligence).

I dette innlegget vil Førsteamanuensis Roland Olsson, som leder forskningsgruppen Maskinlæring, bidra med sitt perspektiv på "kunstig intelligens, maskinlæring og big data".

Kunstig intelligens, maskinlæring og big data er noe mange er interessert i for tiden.
Jeg vil kort diskutere disse emnene og siden fortelle om hvordan servere ved HiØ
med programvare utviklet her ibland har en kreativ intelligens som overgår selv de skarpeste menneskelige hjerner som har eksistert de siste 200 årene.

Dessverre har aggressiv markedsføring ført til at begrepet kunstig intelligens tapt sin opprinnelige betydning, for eksempel slik som beskrevet av Alan Turing i 1950.
Isteden så brukes kunstig intelligens nå oftest som et navn på glorifisert statistikk, typisk applisert på store datamengder.

Det er absolutt slik at denne statistikken fører til utmerkede resultater både for bedrifter og vitenskap.  De statistiske metodene har også avansert raskt og de beste er bare noen få år gamle og ofte en kombinasjon av nevrale nett og ensembler av trær.

Noe mere likt hva folk flest mener med intelligens er så kalt "reinforcement learning", der datamaskiner i en  simulering har lært seg å utføre tilnærmet optimale handlinger, for eksempel kjøre en bil så sikkert som mulig, spille "Go" bedre enn noe menneske, styre industriroboter, utføre kirurgi eller vinne luftkamper med F-16 hver eneste gang. Denne teknologien har nå avansert så langt at grensene for hva den klarer i hovedsak bestemmes av "the reality gap", det vil si forskjellen mellom simulering og virkelighet. Slik teknologi kan forandre verden mer enn noe annet i menneskelighetens historie så langt.

Dette er ikke ekte kreativitet uten isteden slik at simuleringer kjører milliarder ganger og
genererer ekstremt store datasett som dekker nesten alle muligheter der algoritmene interpolerer mellom det som tidligere vist seg bra for å gjøre nye valg.

La meg nå gi et eksempel der datamaskiner er genuint kreative med programvare utviklet
ved HiØ og bruke en av alle tiders største matematikere, Gauss, som et eksempel på
et kreativt menneske. Et problem som Gauss studerte under store deler av sin lange karriere er antallet primtall under en viss grense. Hans beste formel, integralet av 1/ln(x), er meget enkel og også praktisk brukt for eksempel i brute force attakker innen kryptografi.

Gjennom så kalt automatisk programmering har Marius Geitle og jeg funnet en annen formel som bare er litt større men allikevel i gjennomsnitt cirka 5 ganger bedre. Vi har også vist at den ekstrapolerer minst en faktor 10^15 utenfor det område den ble trent for. Ikke noe menneske har klart å finne en slik formel etter det vi vet og vi mener derfor at maskiner ved  HiØ i spesielle tilfeller kan være verdens beste matematikere.

Hvordan kan da datamaskiner ha genuin kreativitet? Jo, forklaringen er at komplekse algoritmer eller formler utvikles gjennom evolusjon i en datamaskin etter samme prinsipper som naturlig evolusjon, det vil si variasjon, differensiert reproduksjon og arv. Mitt ADATE system har automatisk utviklet hundrevis av forskjellige algoritmer fra "tabula rasa" og som inget menneske har kommet fram til tidligere. Dette er kreativitet som ligner  den i naturlig evolusjon som har laget oss mennesker.

Vi inviterer kollegaer som bruker matematisk modellering til å ta kontakt.

Publisert 18. sep. 2020 14:46 - Sist endret 18. sep. 2020 14:46
Legg til kommentar

Logg inn for å kommentere

Ikke UiO- eller Feide-bruker?
Opprett en WebID-bruker for å kommentere

 

Om bloggen

Praktisk for forskere. 

Informasjon fra Forskningsenheten.