Måske skal vi begynde at se det sociale som det mest fantastiske ved mennesket. Det er her, vi adskiller os mest markant fra robotter

Robotterne kommer til at overtage vores job og måske endda udmanøvrere menneskeheden, lyder et hyppigt fremtidsscenarie, når snakken falder på kunstig intelligens. Men hvornår, kunne man fristes til at spørge. Et godt bud ville lyde: om 30 år.

Det er i hvert fald det bud, de fleste kommer med, har to forskere fra Oxford University regnet sig frem til. I 2015 besluttede de sig for at danne et overblik over alle de forudsigelser – både fra eksperter og helt almindelige mennesker – der siden 1950’erne er blevet fremsat om, hvornår vi får kunstig intelligens på menneskeligt niveau. Resultatet var entydigt. Uanset hvilket årti, de slog ned på i perioden, lå gennemsnittet på 30 år – hvis man vel at mærke ser bort fra dem, der svarede ’aldrig’.

Et af de store temaer inden for kunstig intelligens i dag handler om, at computere og robotter skal have sociale evner. Det har professor Thomas Bolander skrevet om i sin nye bog, Hvordan ser fremtiden ud med kunstig intelligens?, hvori han dog nægter at give et bud på, hvornår vi kan forvente at omgås socialt intelligente robotter. Det, han kan sige, er, at det nok ikke er lige rundt om hjørnet. Måske ikke engang om 30 år.

På Danmarks Tekniske Universitet, hvor Thomas Bolander forsker i logik og kunstig intelligens, arbejder han lige nu på at få en robot til at give hånd. Men den handling, der umiddelbart er simpel for os mennesker, har vist sig at være forbløffende svær at sætte på formel. For hvor længe varer et håndtryk egentlig? Hvor hårdt eller blødt skal man trykke? Og hvem skal afbryde først? Det understreger meget godt noget, hvad flere forskere har pointeret: at den menneskelige sociale intelligens er den sværeste at efterligne på en computer. 

Thomas Bolander mener, at det næste store inden for kunstig intelligens kan blive, at vi får husholdningsrobotter, som bevæger sig ligesom mennesker og gør de ting, vi i dag har maskiner til. De kan for eksempel vaske op, støvsuge, vande blomster og koge pasta.

»Men bare det at få en robot til at koge pasta, uden at du har brugt en hel masse tid på at programmere den og sat tingene på en bestemt måde, er svært. Så er der hele det kognitive: Hvis den ikke ved, hvor spaghettien er, kan den så finde ud af at spørge, hvor det er? Spørger den for eksempel hunden, fordi den ikke ved, at hunden ikke kan tale?« 

Men selv om det er en vanskelig opgave at give robotterne en grad af social intelligens – måske endda med lidt længere udsigter, end man umiddelbart skulle tro – er det fuldstændig afgørende, hvis kunstig intelligens skal være meningsfuldt i fremtiden.

»Jo længere væk vi kommer fra, at en computer eller en robot er noget, der står ovre i et hjørne, des mere har disse brug for sociale evner,« siger han.

Dybe neurale netværk

I dag er de fleste af os i kontakt med en eller anden form for kunstig intelligens dagligt – særligt hvis vi bruger vores smartphone eller computer. Det kan være, hvis man søger noget frem på google, har en bil, der kan sættes på autopilot, eller hvis man som fodboldfan bliver scannet, inden man bliver lukket ind på stadion, for at systemet kan se, om man er karantæneramt. 

»Nogle tænker, at det først er kunstig intelligens, når vi er på en form for science fiction-niveau. For eksempel som man ser i Terminator-filmene,« siger Thomas Bolander.

»Men der er meget, vi har valgt at kalde kunstig intelligens, fordi det er tanken om at automatisere nogle processer og gøre ting, som ellers skulle være gjort manuelt.«

Han peger på den diktafon, der ligger på bordet foran os, og som optager det interview, vi sidder midt i.

»Det kan godt være, denne der ikke er omfattet endnu. Men det er kun et spørgsmål om tid. Næste gang, du køber en diktafon, så transskriberer den det, jeg siger, og så kan du se det på skærmen og uploade det som en tekstfil.«

Anders Rye Skjoldjensen

Inden for de seneste år er der sket en eksplosion i interessen for kunstig intelligens. Det kan blandt andet ses i antallet af forskningsartikler, som er steget så markant, at det sommetider kan være svært at finde nok folk, der har den påkrævede erfaring til at bedømme dem, fortæller Thomas Bolander.

Den nye interesse handler særligt om et gennembrud inden for de såkaldte dybe neurale netværk, som kan bruges til avanceret mønstergenkendelse. Sådanne netværk kan for eksempel lære at skelne billeder af mus fra billeder af rotter ved at se tilstrækkeligt mange billeder af de to dyr, mens det samtidig understreges, hvilke der er hvilke. Det er den teknologi, der for eksempel bruges til at genkende upassende billeder på Facebook og til ansigtsgenkendelse.

»Udviklingen i denne teknologi kræver meget computerkraft, og det har vi fået. Det kræver også enormt meget data, hvilket digitaliseringen har hjulpet kraftigt på vej.«

Kunstig intelligens har dog ikke altid været omgærdet af stigende interesse og fremtidsoptimisme. Da Thomas Bolander startede med at undervise på DTU i begyndelsen af 00’erne, blev han af nogle kolleger anbefalet at kalde sit kursus noget andet end ’kunstig intelligens’ – det klingede lidt for meget af noget, man ikke havde lyst til at røre ved. Faktisk har interesseren for området svunget voldsomt lige siden midten af 1950’erne.

Den lange vinter

Kunstig intelligens blev introduceret på verdensscenen i 1955, da den amerikanske matematiker John McCarthy som den første benyttede sig af ordet under en konference i USA. Dog er interessen ikke kørt i en eksponentiel linje derfra. Snarere tværtimod. Forskerne taler ligefrem om en ’vinter’-periode i interessen for kunstig intelligens.

Vinteren kom i 1973, hvor der blev lavet en rapport i det britiske parlament, som skød de ellers optimistiske forventninger til de teknologiske fremskridt ned. Lighthill-rapporten hed den og kom med hovedkonklusionen, at man forskningsmæssigt ikke havde opnået de resultater, som var blevet lovet. Det handlede med andre ord om, at forventningerne var bristet. Derfor valgte man at tage det drastiske skridt at lukke al forskning med kunstig intelligens ned.

»Man havde forestillet sig menneskelignende kunstig intelligens. I 1950’erne havde folk gået rundt og spået, at computerne ville blive lige så kloge som os mennesker,« siger Bolander.

På det tidspunkt lavede man computere, som kunne spille skak, løse opgaver med forskellige former for mønstergenkendelse såsom en IQ-test og udregne matematikopgaver på gymnasieniveau.

»Det er klart, at hvis man på et tidligt tidspunkt i computerens historie har en computer, der kan løse denne her type af opgaver, hvad tænker man så ikke om fremtiden?«

Anders Rye Skjoldjensen

I 1991 benyttede USA sig af kunstig intelligens i form af et planlægningssystem, som håndterede en række logistiske opgaver under Golfkrigen. Og frem mod 2000 begyndte man atter at forske i kunstig intelligens på et internationalt plan, dog med et andet fokus end tidligere, idet man valgte at vende blikket lidt væk fra menneskelig intelligens.

»I denne periode tog man, hvad man kunne få. Det vil sige, at det var kunstig intelligens på et relativt lavt niveau. Dermed droppede man også de lidt mere vanvittige visioner, som handlede om mere menneskelignende robotter,« siger Bolander.

I tiden herefter skete der dog en række afgørende ting i forhold til den videre udvikling. I 1994 lykkedes det at få en førerløs bil til at køre 1000 km på stærkt trafikerede motorveje rundt i omegnen af Paris. Og et par år senere, i 1997, vandt IBM’s computer Deep Blue i skak over den daværende verdensmester Garry Kasparov. Det var samlet set med til, at håbet om en form for efterligning af den menneskelige intelligens atter trådte i forgrunden. 

Inden for de seneste år er boomet faktisk så stort, at Bolander vælger at forklare det med en jazzanalogi:

»Det føles som at have været fan af avantgardejazz i en årrække. En hobby, man har haft helt for sig selv. Men så pludselig, nærmest fra den ene dag til den anden, vil hele verden høre avantgardejazz og synes, det er det fedeste.«

Det ypperste, evolutionen har givet os

Grunden til, at forventningerne til kunstig intelligens kan skuffe, tilskriver Bolander, at man har undervurderet kompleksiteten af den menneskelige hjerne.

»Man har været naiv omkring, at de ting, som er mest unikke ved os mennesker, ikke nødvendigvis er det, vi selv synes er svært. Det kan godt være, at skak er svært, og så bliver vi imponerede over nogen, som er gode til det. Men vi burde måske være mere imponerede af, at folk kan bruge et sprog og finde ud af at forholde sig til hinanden,« siger han.

»Det kan godt være, at de sociale evner er det ypperste, evolutionen har givet os. Når vi skal spille skak, skal vi bevidst tænke. Det er hårdt for hjernen. Det sproglige og sociale virker mindre hårdt, fordi vi ikke skal koncentrere os så dybt. Men det betyder ikke nødvendigvis, at hjernen er mindre aktiv – meget af det, der foregår i hjernen, er vi ikke bevidste om.«

Men netop det sværeste ved kunstig intelligens – at efterligne den menneskelige intelligens og de sociale evner – og den stræben, der tidligere har ledt til bristede håb, er det absolut vigtigste for forskningen at forholde sig til i dag. Det mener i hvert fald Bolander. Men det er ikke alle forskere, der er enige.

Anders Rye Skjoldjensen

Groft sagt kan man sige, at der er to hovedparadigmer inden for kunstig intelligens: det subsymbolske og det symbolske. Det første handler om, at man forsøger at efterligne neuroner og neuronforbindelser i den menneskelige hjerne. Det andet fokuserer på menneskers tankeprocesser og adfærd. Længe har de to været skarpt adskilte, nærmest i krig med hinanden, men flere forskere er begyndt at anerkende vigtigheden af at arbejde med begge former for kunstig intelligens.

For at eksemplificere hvorfor det er vigtigt, at kunstig intelligens kan fungere på begge planer, griber Bolander fat i de førerløse biler.

»Lad os sige, at du kan vælge mellem en førerløs bil, som har nul grad af social intelligens, og så en, der har noget mere. Hvad er så fordelen ved den, der har en grad af social intelligens,« spørger han.

»Jo, det er, at den kan sætte sig i de andre trafikanters sted. Hvis en bold ruller ud på vejen, og en lille dreng kigger på den fra fortovet, er det formentlig hans bold. Men hvis man ikke har evnen til at sætte sig i andre folks sted, så ved man ikke, at han sandsynligvis vil løbe ud efter bolden. Medmindre man specifikt er trænet til det scenarie. Det er det, man ser med førerløse biler – hvis de kommer ud i et scenarie, de ikke er trænet i, går det helt galt.«

Et andet eksempel kommer fra hospitalsverdenen, hvor robotter kan varetage forskellige transportopgaver, men robotten kan finde på at tage elevatoren, selvom hospitalets ansatte skal bruge den til en alvorligt skadet patient. Simpelthen fordi den ikke kan sætte sig ind i deres sted.

»Robotterne burde være vores forlængede arm, men det er de ikke, hvis de er sociale analfabeter,« understreger Bolander.

Men overtager de ikke vores job?

Kunstig intelligens rummer et stort potentiale, hvilket også er med til at forklare, at det formentlig kun kommer til at fylde mere og mere i vores fremtidige hverdag. Men med en forandret fremtid i horisonten følger også en række bekymringer – eksempelvis om, at kunstig intelligens kan komme til at overtage meget af det arbejde, som mennesker tidligere har udført.

»Når vi snakker manuelt arbejde, så er det mest rutineprægede væk for længst. Det skete under industrialiseringen. Det næste blive måske, at lastbilchauffører mister job til førerløse lastbiler,« siger Thomas Bolander.

Men selv om computere og robotter kan ændre på vilkårene for nogle job, kan de også skabe muligheder andre steder. I takt med at forskellige teknologiske ting ændrer sig i vores samfund, ændrer vores forventninger til levestandarderne sig også, argumenterer professoren.

»Hvis man stod i 1800-tallet og så på alle de ting, der ville komme, og dermed tænkte, at alle ville blive arbejdsløse, så havde det været rigtigt – hvis altså vi skulle bo i de samme boliger og spise den samme mad. Men de ting udvikler sig hele tiden. På et tidspunkt ville vi for eksempel gerne have mulighed for at købe en god kop kaffe, derfor åbnede vi nye cafeer, hvor der blev ansat baristaer, som folk kunne snakke med,« siger han og understreger:

»Vores ambitioner stiger i takt med rækkevidden af, hvad vi kan.«

I 2017 vurderede World Economic Forum i deres Global Risk Report, at kunstig intelligens opfattes som den teknologi, der kan have både de bedste og de værste konsekvenser for vores verden. Mange andre har også skrevet om teknologiens potentialer og risici, blandt andet den israelske historiker og professor Yuval Noah Harari. Han har for eksempel understreget, at kunstig intelligens kan være med til at ændre verden mere end noget andet, vi tidligere har set. I 2017 udtalte han ligeledes følgende i et interview med Politiken:

»Ikke bare menneskehedens fremtid, men formentlig livet i sig selv afhænger af, hvordan vi vælger at bruge kunstig intelligens og bioteknologi.«

Ifølge Bolander er det »lidt store ord«, som han dog godt kan forstå, hvor kommer fra.

»Det er vigtigt at påpege, at der er en potentiel bagside. Hvis vi for eksempel ser på, hvad teknologi har gjort ved vores fysiske aktivitetsniveau, så bliver vi i dag nødt til at gå i træningscenter for at bruge vores muskler. Det samme kan ske kognitivt,« siger han.

»Det kan godt være, at vi engang i fremtiden skal til at gå i kognitive træningscentre. Ligesom man har tilbud til stærkt overvægtige, kan det være, at man får tilbud til folk, som er i farezonen for at falde hen mentalt.« 

Men hvorfor skal vores samfund egentlig blive mere og mere automatiseret? Hvorfor skal vi pludselig til at have hjemmerobotter med social intelligens? Kan vi ikke bare sige stop?

»Jeg var en af de sidste i Danmark til at få en mobiltelefon, fordi jeg simpelthen ikke kunne se, hvad jeg skulle bruge den til. Jeg gad ikke være afhængig af en teknologi. Men på et tidspunkt kunne jeg ikke holde den længere. Sådan har det også været med computere i starten,« siger Thomas Bolander.

Selv om der givetvis er en grænse for, hvor automatiseret det hele kan blive, har han endnu ikke fundet ud af, hvor den går. Personligt kunne han godt forestille sig på et tidspunkt at have en hjemmerobot, som kunne handle ind og skrælle kartofler, så han alene kunne tage sig af de sjove og kreative ting i madlavningen. Hvornår det bliver, nægter han dog fortsat at svare på. 

Anders Rye Skjoldjensen