Moduloversikt - Teknisk forståelse av kunstig intelligens
Modul 1: Teknisk forståelse av kunstig intelligens
Kunstig intelligens (KI) påvirker allerede hvordan vi lærer, kommuniserer og arbeider. Denne modulen gir deg en grunnleggende forståelse av hva KI er og hvilke KI-systemer som finnes under paraplybetegnelsen KI.
Undervisningsvideo
undervisningsvideo
Foreleser: Professor Lilja Øvrelid (Institutt for informatikk, UiO.).
Lokasjon: Foran en tavle eller skjerm med visualiseringer av nevrale nettverk på IFI (Ole-Johan Dahls hus).
Hei. Jeg heter Lilja og er professor her ved Institutt for informatikk på UiO, hvor jeg blant annet forsker på maskinlæring.
Når vi i dag snakker om kunstig intelligens, snakker de fleste egentlig om maskinlæring, og mer spesifikt kunstige nevrale nettverk. For å forstå hvor vi er i dag, må vi spole litt tilbake. Tradisjonelt bygde vi datasystemer gjennom regler. Vi matet inn regler og data, og fikk ut svar – for eksempel de gamle ekspertsystemene fra 80-tallet.
Det vi gjør i dag, spesielt med dyp læring, er å snu på det. Vi gir maskinen enorme mengder data, og de riktige svarene, og lar maskinen selv finne ut av reglene. Et godt eksempel er datasyn og bildegjenkjenning. En moderne modell lærer seg selv å kjenne igjen konturene av et ansikt utelukkende ved å analysere millioner av piksler.
For tekst har vi fått noe vi kaller store språkmodeller, eller LLMer. Tenk på ChatGPT. “GPT” står for Generative Pre-trained Transformer. Den forstår egentlig ikke hva du sier. Men den har prosessert så enormt mye tekst at den har blitt ekstremt god til å regne ut matematisk nøyaktig hva det neste ordet – eller tokenet – i en setning bør være. Det er avansert statistikk forkledd som magi.
Men fordi den bare bygger prediksjoner, kan den også ta feil. Den kan skape det vi kaller “hallusinasjoner”, hvor den presenterer ren fiksjon med 100% selvsikkerhet. For å bruke denne teknologien riktig, må dere forstå nettopp dette: det er en sannsynlighetsmaskin, ikke et leksikon.