Stadig flere opplever liv og bevissthet i livløse digitale chatboter, og Bing sin chatbot er intet unntak. For ikke lenge siden møtte journalister fra New York Times at Bing sin chatbot, som kaller seg selv Sidney, som en kjærlig og sjalu robot. Ikke bare viste den tegn til liv, men den erklærte kjærlighet til journalisten og oppfordret han til å skille seg fra kona. I denne podcastepisoden forklarer Maren og Morten hva som er i ferd med å skje og hvilken ukontrollerbar verden vi er i.

ChatGPT har tatt verden med storm, og den imponerer alle fra lærere til elever, fra personen på gata til stortingspolitikere. Selv om ChatGPT er en beundringsverdig og overbevisende snakkerobot, er våre samtaler med den langt fra å snakke med et ekte biologisk mennesker. Roboten har store mangler. Den er som en lystløgner uten snev av virkelighetsforståelse, og du kan bare glemme å få den til å fortelle en vits – i hvert fall en du kan le av. I denne podcastepisoden presenterer Maren og Morten 15 oppgaver ChatGPT ikke klarer, og vi forklarer hvorfor.

I løpet av de siste månedene har vi gjort opprør mot kunstig intelligens. Lærere frykter at AI, spesielt ChatGPT, vil erstatte studentenes innlevering. Tilsvarende har diffusjonsmodeller som Dalle2 vist seg å være i stand til å skape noen imponerende verk, men har også ført til protester fra kunstnere. I podcasten diskuterer vi hva disse protestene skyldes, og hvordan vi teknologer best kan påvirke samfunnet vårt.

Tradisjon tro ser vi inn i krystallkulen og gjetter på teknologiske fremskritt det neste året, og i løpet av de neste fem årene. Vi ser også tilbake på tidligere spådommer og dømmer oss selv. Kunstig intelligens vil fortsette å utvikle seg i raskt tempo. En av de største endringene er at Turing-testen, som brukes for å måle hvor godt en maskin kan simulere menneskelig intelligens, vil bli bestått, tror vi. Uansett hva fremtiden bringer, gleder vi oss til å se hvordan kunstig intelligens vil fortsette å utvikle seg og påvirke våre liv.

Har du noen gang lurt på hva dyrene sier? Fortvil ikke, nå er algoritmen som hjelper deg å forstå med grisene på plass.

Artikkel: Classification of pig calls produced from birth to slaughter according to their emotional valence and context of production, https://www.nature.com/articles/s41598-022-07174-8

Bak luke 23 skjuler det seg en algoritme for å kjenne igjen fiskeindivider, og som kan støtte biologene med å følge enkeltindivider av fisk over lang tid.

Artikkel: A contrastive learning approach for individual re-identification in a wild fish population

Dersom du noen gang har kjørt en båt, vet du hvor vanskelig det kan være å legge til bryggen. Algoritmen bak luke 22 er det en algoritme som nettopp gjør dette.

Artikkel: Towards Using Reinforcement Learning for Autonomous Docking of Unmanned Surface Vehicles, https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-08223-8_38

Prøv selv: https://github.com/marho13/boatSimulator

Her har vi en algoritme som med forsterkningslæring lærer seg når det er lurt å lade batteriene og når det er lurt å forbruke strøm, slik at vi får energi til lavest mulig pris.

Artikkel: Augmented Random Search with Artificial Neural Networks for energy cost optimization with battery control,

Prøv selv: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652622042482

I luke 20 er det en kunstig intelligent algoritme som ikke bare kjenner igjen søvnmønster, men som kan forklarer sine egne avgjørelser til søvnleger.

Artikkel: SleepXAI: An Explainable Deep Learning approach for Multi-class Sleep Stage Identification

Bak denne luken skjuler det seg en algoritme for å kjenne igjen prostatasvulster. Unikt med den intelligente algoritmen er at den trenes som delvis veiledet, men som allikevel drastisk øker prediksjonen.

Artikkel: Contrasting Axial T2W MRI for Prostate Cancer Triage: A Self-Supervised Learning Approach, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9761573