Hvordan fungerer egentlig kunstig intelligens?
Kunstig intelligens er et begrep som stadig oftere dukker opp i hverdagen vår, men hvordan fungerer det egentlig?
Kunstig intelligens (KI) er teknologien som muliggjør at maskiner kan utføre oppgaver som krever menneskelig intelligens. Dette omfatter alt fra å gjenkjenne tale og bilder, til å forutsi atferd og ta beslutninger. Grunnlaget for KI er algoritmer – sett av regler og instruksjoner som maskiner følger for å utføre spesifikke oppgaver.
En viktig del av kunstig intelligens er maskinlæring, der maskiner lærer fra data. I stedet for å bli programmert med spesifikke instruksjoner for hver oppgave, bruker maskinlæringsmodeller store mengder data til å "lære" og forbedre seg over tid. Dette kan involvere alt fra å gjenkjenne mønstre i dataene til å forutsi fremtidige hendelser.
Gjenkjenner mønstre
KI opererer ved hjelp av algoritmer som kan sammenlignes med oppskrifter; de gir datamaskiner trinnvise instruksjoner for hvordan de skal utføre oppgaver. Tenk på algoritmer som oppskrifter i en kokebok, som forteller deg nøyaktig hva du skal gjøre for å lage en rett. Men i KIs verden er oppskriftene mer komplekse og brukes til å gjøre alt fra å identifisere objekter i bilder til å forstå og generere menneskelig språk. Disse algoritmene mates med enorme mengder data – alt fra bilder til tekst til lydfiler – som de analyserer for å lære og bli bedre. For eksempel, i bildegjenkjenning, kan en KI se tusenvis av bilder av katter og lære å identifisere hvilke trekk som er typiske for katter, og dermed kunne gjenkjenne katter i nye bilder den aldri har sett før.
Dyp læring
Dyp læring, en form for maskinlæring, tar denne prosessen et skritt videre ved å etterligne strukturen i den menneskelige hjernen. Dette innebærer bruk av noe som kalles kunstige nevrale nettverk. Forestill deg menneskelig hjerne med alle sine nevroner og forbindelser – dyp læring skaper en digital versjon av dette. Disse nettverkene har lag på lag av "nevroner", eller noder, som hver kan utføre enkle beregninger. Når disse nodene jobber sammen, kan de utføre svært komplekse oppgaver, som å forstå naturlig språk eller styre en selvstyrt bil. Hvert lag i et nevralt nettverk trekker ut forskjellige trekk ved dataene, starter med de mest grunnleggende og beveger seg til mer komplekse mønstre. Tenk på det som å lære å spille et musikkinstrument; du starter med de grunnleggende notene og akkordene, og etter hvert som du øver mer, blir du i stand til å spille komplekse melodier. På samme måte lærer et nevralt nettverk fra enkle til komplekse mønstre, noe som gjør at KI kan utføre oppgaver som virker forbløffende "smarte".
Transformers
Transformers er en nyskapende arkitektur i kunstig intelligens, spesielt innen naturlig språkbehandling (NLP). Før transformers ble introdusert, brukte man hovedsakelig rekurrente nevrale nettverk (RNN) og convolutional neural networks (CNN) for å behandle språk. Disse modellene hadde imidlertid begrensninger, spesielt når det gjaldt å håndtere lange sekvenser av data, som lange tekster eller samtaler. Dette skyldtes at de var sekvensielle – de behandlet informasjonen i rekkefølge, noe som begrenset både effektivitet og evne til å forstå kontekst over lengre strekk.
Transformers-modellen, introdusert i 2017 av forskere hos Google, endret dette. I stedet for å behandle data sekvensielt, bruker transformers noe som kalles "attention mechanisms". Dette gjør at modellen kan vurdere og vekte betydningen av alle ord i en setning samtidig, noe som gir en dypere forståelse av sammenhengen mellom ordene. For eksempel, i setningen "Jaguaren var veldig stilig", ville ordet kunne referere til dyret eller bilmerket, og transformers-modellen vil bruke konteksten rundt ordet for å bestemme hvilken betydning som er mest sannsynlig.
Transformers har revolutionert fagfeltet ved å kraftig forbedre evnen til å utføre oppgaver som maskinoversettelse, tekstgenerering, og spørsmål-svar-systemer. Modellene kan behandle lengre sekvenser av tekst mer effektivt og med større forståelse, noe som har ført til mer nøyaktige og kreative resultater.
Den mest kjente implementeringen av en transformer-modell er OpenAIs GPT (Generative Pretrained Transformer) serie. Disse GPT-modellene er trent på enorme mengder tekstdata og har vist seg i stand til å generere tekst som er overraskende menneskelig i stil og innhold, løse komplekse språkbaserte oppgaver og til og med utføre kreative skriveoppgaver som å skrive dikt eller noveller. Transformers har dermed ikke bare forandret tilnærmingen til NLP, men har også banet vei for nye muligheter innen kunstig intelligens.
OpenAI ville lage et enkelt brukergrensesnitt for denne modellen, og valgte da et navn som beskrev formålet, chat med en GPT-modell, der T'en står for transformer. Dette er bakgrunnen for navnet vi alle kjenner som ChatGPT.