Forskning på kunstig intelligens har involvert spill helt fra fødselen av. I 1959 lagde Arthur Samuel fra IBM (International Business Machines Corporation), en pioner innen datateknologi, et program som kunne spille Dam. Han lærte det opp ved å la kopier av programmet spille mot hverandre. Programmet ble en bedre Dam-spiller enn Arthur. Dette var starten på en lang tradisjon. Men hvorfor er spill så nyttig for denne forskningen?
Å løse vanskelige problemer
De fleste spill handler om problemløsning. Ofte er det enkle regler. Allikevel kan det å mestre spillet være en kompleks og vanskelig oppgave. Sjakk er et godt eksempel. Reglene er veldig enkle, og brettet er oversiktlig. Sjakk er lett å modellere på en datamaskin, men å mestre det er utrolig komplisert. Det krever en evne til å vurdere stillingen på et abstrakt nivå. Å kjenne igjen mønstre for å kunne løse problemer. Det er dette vi mennesker er så gode på, og det er dette kunstig intelligens prøver å kopiere.
Maskinene tar oss igjen
Mennesker spiller fordi det er gøy. Vi liker å vinne. Å få anerkjennelse gjennom å bevise at vi er gode på noe, gjerne bedre enn andre. Akkurat det er en viktig grunn til å bruke spill til å teste kunstige intelligenser. Det beviser nemlig noe å slå menneskene i konkurransene de selv bruker for å måle hvem som er best. Nå er det maskinene som er best i flere av spillene vi tradisjonelt har regnet som toppen av menneskets intellekt. Vi tapte mot dem i sjakk i 1997. Jeopardy i 2011. Hva blir det neste?
Magnus Carlsen er ikke verdens rådende autoritet på sjakk.
De nye autoritetene
Magnus Carlsen er ikke verdens rådende autoritet på sjakk. Tidenes beste sjakkspiller er dataprogrammet Komodo. Magnus sitter med rekorden for høyest rangerte menneske i historien med en rating på 2882. Komodo er regjerende verdensmester i sjakk for datamaskiner, og har en rating på omtrent 3300. Det er utklassing. Siden 1997 har maskinene vært overlegne i sjakk – og de blir bare bedre. Maskinene dør ikke. Nye generasjoner av forskere kan bygge videre på sine læremesteres kreasjoner. I fremtiden er kanskje maskiner autoritetene på andre områder også.
Spill i den virkelige verden
Den virkelige verden er full av situasjoner som minner om spill. Det vi har lært av å lage kunstige intelligenser for spill kan også brukes til mange andre ting. I aksjemarkedet har robotene allerede gjort sitt inntog. Der forvalter de milliarder av kroner. Selvkjørende biler er også en realitet.
Virkeligheten er ikke like oversiktlig som den virtuelle verden. Derfor har det tatt tid å utvikle metoder som er gode nok til å takle den. Men nå nærmer vi oss. De selvkjørende bilene kan kjøre selv om det er dårlig vær og forholde seg til andre trafikanter. Roboter kommer til å bli en stor del av hverdagen vår i fremtiden. Det handler ikke bare om å automatisere oppgaver. Maskinene gjør rett og slett en mye bedre jobb enn oss.
Maskinen i førersetet
Mange er skeptiske til å gi fra seg styringen. Det er forståelig. Tenk om det skjer en feil? Hva om det er en bug i programmet? Dette er reelle problemer. Men det er viktig å ikke sammenligne med et falskt nullpunkt. De samme spørsmålene kan stilles om oss mennesker også. Hva om du gjør en feil? Hva om du sovner mens du kjører bil? Datamaskinene sover ikke. De er aldri gretne fordi de ikke har spist på en stund og de kjeder seg aldri. Realiteten er at det blir færre trafikkulykker når robotene tar over rattet.
Virkeligheten er ikke like oversiktlig som den virtuelle verden
Kunstig intelligens er vanskelig
Historien har lært oss at kunstig intelligens er vanskeligere enn vi liker å tro. På 80-tallet trodde mange at kunstig intelligens på menneskets nivå var rett rundt hjørnet. I Terminatoruniverset blir programmet Skynet bevisst i 1997. På den tiden brukte vi fortsatt Windows 95 og koblet til internett via telefonlinjene. Toppen av kunstig intelligens var Deep Blue, maskinen som slo verdensmester Kasparov i Sjakk. Det var en stor begivenhet, men ingen var redd for at Deep Blue skulle bli bevisst. Det kommer nok til å ta tid før roboter tar alle jobbene våre. Kanskje kommer vi aldri dit. Men kunstig intelligens vil fortsette å gjøre hverdagen lettere for mange av oss. Roboter som kan lage mat og vaske huset vil gi hjemmehjelpen mer tid til pasienten. Intelligente diagnosesystemer vil gi legene tilgang til raskere og riktigere diagnoser. Utviklingen går ikke så fort som vi kanskje skulle ønske, men den går fremover.
Fra lek til alvor
Spill fortsetter å utfordre og inspirere utviklingen av kunstig intelligens. Men forskningen har ført til systemer som er i stand til så mye mer enn å spille. De gjør nå oppgaver vi trodde bare mennesker kunne klare. Intelligente maskiner vil fortsette å gjøre hverdagen vår enklere og tryggere. Det er ikke lenge siden robotene begynte å lære. Hvem vet hva de vil lære seg i morgen.
Bjørn Ivar Teigen er student på robotikk og intelligente systemer ved UiO. Lidenskapelig opptatt av kunstig intelligens og hvordan hjernen fungerer.
