Kan vi stole på kunstig intelligens?

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 12 mai 2019. Oppdatert 12 mai 2019.

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

Matematikk kan ikke lyve. Kunstig intelligens er kodet matematikk.

Det eneste som ikke lyver er matematikk, simpelthen fordi matematikk ikke kan lyve. Det er et av mine favorittutsagn. Regner man riktig, kan ikke matematikk lyve i seg selv. Men matematikk kan selvsagt brukes til å servere løgner. Kunstig intelligens brukes til å avdekke og spre falska nyheter, og kunstig intelligens er algoritmer basert på matematikk. Matematikken bak kunstig intelligens er ikke så veldig komplisert. Den er ikke vanskeligere enn den som brukes i andre komplekse systemer og er av den oppfatning at jo dypere jeg trenger inn i matematikken bak kunstig intelligens, jo mindre intelligent blir AI.

De som kjenner det gamle kinesiske spillet Go, ble svært overrasket da Googles Alpha Go slo en av verdens beste Go spillere. Enda mer overrasket ble noen av trekkene Go gjorde. I gitte stillinger har ofte ekspertene i spill som Go og sjakk oppfatninger om hva som er de beste trekkene. Dette er stillinger og trekk som har vært testet og utprøvd i generasjoner. Alpha Go og Alpha Zero, lærer reglene i sjakk, trenes ved å spille mot seg selv og etter noen timers læring knuser algoritmene verdens beste Go og sjakk spillere. Alpha Zero (Googles kunstige intelligens sjakk motor) knuste en av verdens beste tallknusende sjakkmotorer, Stockfish i en turnering og vant 28 av hundre spill og spilte 72 remis. Når en tallknuser taper mot en sjakkmotor som er drevet av kunstig intelligens må der være noe i maskinlæring som vi ikke forstår? Hva skyldes det at Alpha Zero finner bedre trekk enn de som er utbrøvd og testet i generasjoner? Det tyder vel på at kunstig intelligens kan brukes til å finne bedre løsninger enn de mennesker er i stand til å finne. Alpha Zero lærte seg reglene, men trente ikke ved å studere åpnings og sluttspillteori. Alpha Zero hadde på en måte et åpent sinn uten fordommer. Matermatikk og kunstig intelligens er objektive, eller er vi noen ganger på ville veier? Har ikke mennesker også fordommer og forutinntatte oppfatninger? Mennesker sprer konspirasjonsteorier og usannheter. De åpenbare er ikke alltid de farligste.

Mennesker kjører utfor veien. Mennesker, som møter en bil som kommer mot en i stor fart presses av følelser og redsel og havner utfor veien. Verdens motorveier og trange bygdeveier er et infra struktur system bygd på tillit og (trefikk)regler. Om noen år vil vi ha selvkjørende biler operert av kunstig intelligens, som i pressede situasjoner kjører tryggere og bedre enn mennesker. En selvkjørende bil vil ikke presses utfor veien om situasjone ikke gir det som beste løsning. Matematisk logikk er iskald, blottet for følelser. I mange situasjoner som den vi har beskrevet er det en fordel, men er det alltid en fordel? Hvor mye skal vi overlate til algoritmer? Noen mener endog at noen av morgendagens bedrifter vil ledes og drives av kunstig intelligens. Hvor langt vil vi at denne utviklingen skal gå og er det mulig å temme kunstig intelligens, slik at kunstig intelligens ikke overtar jorden slik noen teknologer hevder. Er det noe de eller vi ikke har forstått?

Superintelligens og AI singulariteten.

Neuroevolusjon vil si at kunstig intelligens utvikler seg. Andre steder på dette nettstedet har vi skrevet at "kunstig intelligens kan få barn". Kunstig intelligens kan lære kunstig intelligens. Noen frykter at kunstig intelligens som lærer kunstig intelligens, såkalt superintelligens vil bli så smart at den tar over verden. Man trenger ikke menneskene lenger. Kaosmatematikere kjenne begrepet singulært punkt og sommerfugleffekten som er bedre kjent for almenheten. Sommerfugleffekten betyr at i et singulært punkt (et maksimalt ustabilt spunkt) er vingeslagene til en sommerfugl i den Mexikanske Gulf nok til å påvirke været i Norge.

Kunstig intelligens er rasistisk, forutinntatt og har fordommer.

Kunstig intelligens har skjevheter ("bias") og derfor stoler vi ikke på kunstig intelligens hevder noen. Slike skjevheter gjør at noen har fordeler. Skyldes dette algoritmene (matematikken som driver AI) eller data? Dette forsker IBM på. Er det mulig å spore de enkelte skritt i en AI algoritme og produsere et mål (en metrikk) som sier hvor mye av et resultat som skyldes algoritmen (for eksempel den svarte boksen og de skjulte lagene) og hvor mye som kan tilskrives data? Hvilke algoritmer er best i en gitt situasjon?

En bank har for eksempel et system som skal vurdere hvem som får lån. Dette systemet baserer seg på historikk og data som er samlet inn om en person og drives av en maskinlært robot. Ut av systemet kommer en sannsynlighet mellom 0 og 1 som sier hvor stor sannsynligheten er for at personen som vurders vil misligholde lånet. En person får en sansynlighet på 0.75 og får ikke lån. En annen med en annen historikk, får en sannsynlighet for mislighold på 0.05 og får umiddelbart lån. En som får en sannsynlighet for mislighold på 0.01 blir spurt hvorfor vedkommende ber om et så lite lån. Vedkommende, en ny kunde kategoriseres fort som Very High Networth Individual og ender i kategorien A+ kunde. De som havner i kategorien D kunder, får ikke lån. Ikke bare løper ryktet foran dem, men bankens test er nådeløs. Den er objektiv og matematisk. En gang upålitelig, alltid upålitelig påstår AI algoritmen.

Det er lett å manipulere kunstig intelligens.

Kunstig intelligens er god på bilde og stemmegjenkjenning, men det er også lett å manipulere kunstig intelligens. Legger man litt (tilfeldig generert) støy oppå et bilde, vil ikke noen kunstig intelligens algoritmer gjenkjenne hva som vises på bildet. Hvordan kan vi da stole på kunstig intelligens, når et menneske lett ser at dyret på bildet er en katt om bildet er manipulert med noen tilfeldige piksler? Kunstig intelligens er ofte ferdig kompilerte, optimalt trente komponenter som ikke er lagd får å takle nye problemstillinger og nye utfordringer. Kunstig intelligens lever i en tvangstrøye og kan ikke løse andre problemer enn systemet er trent til å løse.

Hvordan bygger vi tillit til kunstig intelligens?

Dette er dagsaktuelt og EU er svært opptatt av problemstillingen. EU har nedsatt en høynivå ekspertgruppe for å komme med retningslinjer om tillitsskapende kunstig intelligens. Denne gruppe sier at tillitsvekkende kunstig intelligens må være lovlig (respektere alle lover og reguleringer som anvendes), etisk (respektere etiske pinsipper og verdier) og robuste (fra et teknisk perspektiv der man tar hensyn de sosiale omgivelsene).

Semantiske lenker.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

6G, WASM, PWA og AI.

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 20 april 2019. Oppdatert 10 mai 2019.

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

I Tyskland arbeides det med 6G mens 5G testes ut i Norge.

Mens Telenor ruller ut 5G i Kongsberg som er valgt ut som hovedbyen for testing av 5G i norden, skriver MIT technology review om 5Gs begrensninger og viser til arbeider utført av Razvan-Andrei Stoica og Giuseppe Abreu ved Jacobs University i Bremen i Tyskland. De beskriver hvilke faktorer de mener vil drive utviklingen av 6G.

Their conclusion is that artificial intelligence will be the main driver of mobile technology and that 6G will be the enabling force behind an entirely new generation of applications for machine intelligence.

Er der en norsk by som hopper over 5G og går direkte på 6G eller må man gå skritt for skritt og ikke ta 2 skritt om gangen? Dersom kunstig intelligens krever et raskere nett enn 5G kan levere, er det vel å gå baklengs inn i fremtiden, nå som kunstig intelligens og maskinlæring trenger inn over alt å satse på 5G. Der er firmaer som ikke ansetter personer om de ikke har en viss forståelse for kunstig intelligens. Hva med kjennskap til 6G? Jeg bor i Moss og utfordrer Moss til å utlyse en anbudskonkurranse om å teste ut og utvikle 6G i Moss. Da kommer vel Haugesund, min hjemby etter med 7G.

Progressive webapplikasjoner (PWA) kan redusere bedriftens kostnader.

Mange mener Ajax revolusjonerte nettlesere og implementerte nettsteder som webapplikasjoner. Web 2.0 forbindes ofte med introduksjonen av Ajax. En god Ajax drevet responsiv nettside minner fortsatt om en applikasjon du kjører på datamaskinen, nettbrettet eller smarttelefonen. Der er mange fordeler med en webapplikasjon fremfor en nativ applikasjon som er unik for en bestemt plattform og som mange ganger må kodes i et spesifikt språkl. Ajaxbaserte webapplikasjoner kjøres fra nettsidens URL. Progressive webapplikasjoner (PWA) installeres i nettleseren. Google har utarbeidet en egen Progressiv Web App sjekkliste. I artikkelen nedenfor med tittel Nettreklame, søk og kunstig intelligens, finner du også informasjon om hvordan PWA brukes i søkemotoroptimalisering. Så forbedrer du den resonsive nettsiden din eller appen til en progressiv web applikasjon, kan det være grunnen til at ditt nettsted eller din app foretrekkes fremfor andre firmaers apper.

Alle moderne nettlesere har støtte for webassembly. PWA har tatt webapplikasjoner til et nytt nivå der applikasjonen kan kjøres i JavaScript og Webassembly (WASM) som da tjener som en virtuell maskin for applikasjonen.

Vi trenger ikke finne opp hjulet på nytt, da dette er godt forklart allerede.

Brukeren er sjefen.

Hvor ofte har du ikke tenkt. Må jeg også laste ned denne appen for å få det tilbudet? Hvor god er denne appen? Vil den gjøre at smarttelefonen eller nettbrettet mitt snart ser ut som et overpyntet juiletre og harddisken som en sveitserost? Er det noen som vil tvinge meg tilbake til gamle dager (steinalderen) der man måtte ha et dataprogram tilgjengelig på skrivebordet for å kunne løse den miste oppgave? En app er jo det moderne navnet på et dataprogram og keiserens klær blir ikke nyere om de skifter navn.

As users evolve and express their preferences more clearly, it is up to businesses to ensure that they pick up on these signals and adapt to stay relevant to their target audience. Today’s user is telling us that they expect a fast and frictionless journey on their mobile devices, without being forced to download an app for this superior user experience.

Kilde: Search Engine Watch.

Semantiske lenker.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

AI og big data passer som hånd i hanske. Oslo Big Data Day 2019.

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 21 mars 2019.

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

AI og datakraft. Hva trenger jeg til ulike oppgaver?

En av hovedgrunnene til at kunstig intelligens avgikk ved døden rundt 1996 da jeg skrev min cand scientoppgave om temaet (jfr første artikkel på dett nettstedet) er at datakraften var for svak og at man muligens ikke forstod godt nok teknologien til at den ble alment akseptert.. Rest In Peace (R.I.P.), AI var slagordet den gang. Omtrent 20 år senere er tenknologien gjenopplivet mer vital enn noensinne. Vi har alltid hørt at "small is beautiful" og det er det gjelder nok også i mange tilfeller fortsatt. Alt er relativt og mye avhenger av kontekst. På BI seminaret omtalt ovenfor, hevdet noen at der finnes firmaer som ikke ansetter folk om de ikke har en minimum innsikt i denne nye teknoliogien som driver utviklingen fremover.

I går holdt jeg er kort innlegg om hvordan man bruke dette nettstedet mest effektivt på Moss Code Meetup. Før vi kaster oss over den nye teknologien og kjøper dyre løsninger og datakapasitet kan det være på sin plass å minne om at den V industrielle revolusjon dreier seg om nanoteknologi og tilhørende teknologier. Man snakker om nanoprofitt og nano kapitalisme. Når du opptrer på en sosialt nettsted betaler du med din fritid, dine data og din tilstedeværelse i nettverket. Tenker du over det når du legger igjen data og sitter der i timevis. Når noe er gratis, er du varen og som du vil forstå er ikke det gratis målt i tid deltagelse og de data du legger igjen.

Man kan gjøre mye med en micro datamaskin og micropython. Noen vil ha datkraften i skyen, mens sandre vil ha den i baklommen eller endog i lommeboka. I 2019 blir det viktigere og viktigere å kunne snakke til datamaskinen. Dataspråk blir med andre ord like viktig som Engelsk og norsk. Noen mener at det blir viktigere. Du greier deg uten å kunne skrive og snakke god engelsk, men du greier det ikke uten å kunne snakke til en datamaskin. I det minste er dette relevant på jobbmarkedet. På møtet i Moss Code Meetup demonstrerte Stig (leder av Verket Fablab) en ESP8266 + Micropython og hvordan man enkelt kan lage IoT-dingser med python på en liten wifi-chip til 20 spenn. Ganske imponerende. Noen av de som leser denne artikkelen har kanske en Rasberry PI eller de kjenner denne lille datamskinen som kan kjøre Windows, Python etc. På en ESP8266 microbikke, mindre enn en fyrstikkeske, som koster USD 2 kjører man som nevnt Micropython som også fungerer som operativsystem. Disse brikkene (minidatamaskinene) kan kobles sammen til en kraftigere enhet. Så datakraft og databehov er som alltid en funksjon av formål.

Noen av de som foreleser på Fast.ai mener at man minst bør ha en datamaskin med 8 Gb minne for å kunne kjøre Pytorch + Fast.ai effektivt. Andre snakker om at fremtiden er serverløs. Jeg er ikke sikker. På OBDD fikk jeg demonstrert en Lenovo datamaskin med opptil 2 Tb minne og 40 Tb harddisk. Den koster 200 000 og er nok kraftig nok for de som vil ha datakraften og lagringen under skrivepulten samt kontroll på egne data, komponenter og algoritmer.

Plugg og lek.

Noen av de som leser denne artikkelen vet hva lastbalansering av datakraft er. Det betyr at om en datamaskin som leverer datakraft i et nettverk svikter, kan den lett fjernes uten at de som bruker nettets datakraft merker noe. Man kan også plugge inn ny datakraft (nye datamaskiner) om det trengs uten at de som bruker nettet merker det. Tenk deg at ulike optimaliserte AI komponenter (de vi på dette nettstedet har kalt digitale "legoklosser") lever i skyen eller i nettverket. Dette AI komponent nettverket kan oppdateres ved å plugge inn nye komponenter som dekker andre behov og fjerne gamle utdaterte komponenter. Disse komponentene kommuniserer med hverandre omtrent på samme måte som objekter kommuniserer med hverandre i et objektorientert program. Kritiske deler av komponentene er kapslet inn for å hindre uønsket oppførsel. Skyhukommelsen som vi skriver om i en annen artikkel nedenfor er et sted der dette kan fungere og data lagres. Dette AI komponent nettverket leverer tjenester på tilsvarende måte som tradisjonelle nettverk. Problemet blir da å route en forespørsel til riktig komponent som forhåpentligvsi løsr det (AI) problemet du har.

Markedet for datahandel anslås til 5 billiarder kroner i 2019.

Fem billiarder er for mange et ufattelig stort tall. Det er tusen billioner eller en million milliarder. Kunstig intelligens og data er det 21st hundreårs olje hevdes det.Vi hører stadig at fremtiden er serverløs og at all databehandling vil foregå i nettskyen. Jeg liker ikke å diskutere religiøse IT spørsmål og standarder, men tviler på at det er like rundt hjørnet. I dag kan man leie superdatakraft i skyen som man leier strøm. Noen liker å ha kontroll på dette selv. De vil ha datakraften og bedriftens infrastruktur i en data rack eller i baklommen.

Data driver innivoasjon. Man får datadrevne bedrifter. Nornir hevder at internet vokser med 50 % i året og at de har en egen teknologi for handel av data. Man snakker om fysisk logistikk, men datalogiskk, kommunikasjonslogistikk, informasjonslogistikk blir viktigere og viktigere.

Spør deg selv. Hva trenger jeg, en skyløsning, en supercomputer, et nettbrett eller en micro brikke koblet sammen med flere? Jeg skulle ikke foundre meg om man (om noen år) kan programmere enkle kunstig intelligens drevne IoT eller IoET for ESP8266. "Small is still beautiful".

Semantiske lenker.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

Kunstig intelligens redder liv.

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 7 mars 2019 | Under arbeide.

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

Bakgrunn.

Kunstig intelligens tas i økt omfang i bruk i helsevesenet og på sykehus og brukes av leger. Et godt eksempel på dette er. "PALM ( (Patient-centered Analytics and Learning Machine)":

mines data in near real time to identify patterns that indicate a problem is emerging. It is being used to monitor patients in the intensive care unit, for example, to identify when a patient is at risk of respiratory failure.

lagd av det medisinske senteret og sykehus gruppen Montefiore Health System drives av Intel® Xeon® skalerbare prosessorer som trengs for å adressere det store systemminnet som trengs til å trene nettet.

Hvem redder liv, bilbeltet eller den som lagde det?

Noen hevder at det er den som lagde bilbeltet og ikke bilbeltet som redder liv. Bruker man samme tankegang på kunstig intelligens, er det personen som lagde appen, roboten eller programmet som drives av kunstig intelligens som redder liv. Vi lar denne diskusjoen ligge og om vi ikke kan enes om at det er bilbeltet eller redningsvesten som redder liv, kan vi muligens bli enige om være uenige.

En chatbot kan redde liv om personen som tar telefonen og spør hva som skal gjøres i en livstruende situasjon overlevde på grunn av den samtalen. Pasienter som overvåkes med avanserte roboter drevet av kunstig intelligens kan dø uten denne digitale teknologien. Elektronikk og dataprogrammer arbeider mye raskere, dypere og på større datamengder enn mennesker og kan også løse komplekse problemer langt raskere, særlig om man bruker applikasjoner som drives av maskinlæring. I en livstruende situasjon er rask handling og raske svar ofte en forutsetning for å overleve. En robot kan ta beslutninger som ikke involverer følelser. I noen situasjoner er det en fordel.

Kreftsvulsten som ble oppdaget på bilder der mennesker ikke så noe, kan redde liv. Noen ganger kreves analyse av enorme datamengder for å kunne finne om noe er galt. Mennesker ville aldri kunne gjøre dette uten riktig verktøy, for eksempel kunstig intelligens. Dersom den eneste redskapen du har er en hammer, begynner alt å ligne en spiker. Med en motorsag kutter du langt flere tær enn en med en håndsag. Med en skogsmaskin kan enda flere kuttes. Man kan endog tenke seg at skogsmaskiner drivet av kunstig roboter og kunstig intelligens vil kunne gjøre dette enda mer effektivt.

Overvåket, ikke overvåket dyp læring samt forsterket læring.

Dette er termiologi hentet fra kunstig intelligens, nevrale nett og maskinlæring. Autonomes systemer som for eksempel selvkjørende biler er lært og trent til å frakte personer fra A til B. Med gitt teknologi trenger man ikke forbedre en AI kompoent om den er optimalisert. Selvsagt kan man trene den på nytt om man får nye data. Men er komponenten optimalisert med gitt teknologi kan den ikke forbedres. Trener du kunstig intelligens til å finne toppen av et fjell, vil den finnes når nettet er optimalisert. Overtrener og overføyer man, kan man begynne å bevege seg ned fra toppen.

Søker du ved inngangen til 2019 på uttrykk som:

  • maskinlæring uio
  • maskinlæring uib
  • maskinlæring uit
  • maskinlæring ntnu

vil du få en oversikt over hvordan dette faget øker i omfang i Norge. Erstatt gjerne ordet, maskinlæring med kunstig intelligens eller dyp læring. Fortsetter du å søke innen fagområder, finner du sikkert (snart) at maskin- og dyp læring inngår i samfunnsøkonom, juss, legestudiet med videre.

Jeg vil påstaå at man kan begynne læringen så tidlig som mulig og allerede på videregående. Matematikken bak kunstig intelligens er ikke vanskelig, ihvertfall ikke om man vokuserer på avbildninger og lineær algebra. Tensoralgebra er mer kompisert og må muligens først læres på høyskole og universitetsnivå.

Semantiske lenker.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

Nettreklame, søk og kunstig intelligens.

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 7 mars 2019 | Under arbeide.

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

Jeg vet ikke hvor mye du som leser denne artikkelen vet om søk, digital markedsføring, merkevarebygging, kunstig intelligens og robotics. Vi skal ikke her gjenta alt det vi har skrevet om digital markedsføing på DinItSide.no, men fokusere på kunstig intelligens, søk og digital markedsføring. Har du lest artiklene og oppgavene på dette nettstedet i kronologisk rekkefølge, bør du nå vite hva kunstig intelligens, superintelligens, neuroevolusjon, nevrale nett, maskinlæring, dyp læring, forsterket læring, hybride metoder, overlæring, overføyning og tilbakekoblingsalgortimer som går amok er.

Også Microsoft Launches Exciting Innovation with Intel for å forbedre Bings søkealgoritmer og gjøre dem mer intelligente. Dette dreier seg om datakraft og er ikke for alle små og store bedrifter. Søkemotorene var blant de første som begynte å anvende kunstig intelligens for å forbrede søk. Noen advokatfirmaer har allerede tatt i bruk kunstig intelligens, jfr den interessante diskusjonen fra møtet Kunstig intelligens og jus. Det er vel verdt å lytte til den debatten der kunstig intelligens forklares mer folkelig enn på dette nettstedet. Kunstig intelligens fores med data. Kunstig intelligens sanser, forstår, handler og lærer. Kunstig intelligens kan tjene som assistent, rådgiver eller jobbe autonomt.

Dersom den eneste redskapen du har er en hammer begynner alt å ligne en spiker. Det kan være farlig for leger, jurister og andre. Har du hørt om den finske tømmerhoggeren som fikk en motorsag av sin venn? Med den vanlig manuelle sagen hadde han kappet 20 trær om dagen. Med motorsagen kunne han bli mer effektiv og øke antallet til det tidobbelte. Etter noen dager kom finnen illsint tilbake til sin venn og sa at denne skitten ville han ikke ha. Den nye sagen var mye dårligere enn den gamle.. Nå kappet han bare 5 trær til dagen og ville gå konkurs om han ikke fikk tilbake den gamle sagen. Kameraten tok motorsagen og startet den. Det er da ikke noe galt med sagen sa vennen. Perkele, perkele, brommar hon okså utbrøt finnen? Kanskje hadde han ikke fått med seg at det var en motorsag. Hvem eier data? Hvem eier koden? Det var meget viktige spørsmål som ble stilt på møtet med juristene om kunstig intelligens. Kan en advokat bli erstatningspliktig om vedkommende brukte feil lov eller feil verktøy? Kan vedkommende bli erstatningspliktig om han eller hun ikke brukte kunstig intelligens til å analyser de enorme datamengdene som forelå? Virker det skremmende får du spørre en jurist? Kan man bli erstatningspliktig om man kun brukte munnen og ikke blyanten eller tekstbehandlingsprogrammet?

Over til temaet for denne artikkelen. Allerede i 2016 skrev det nroske nettstedet Markedsheltene at Robotene inntar markedsavdelingene. På DinItSide finner du nok av relatert informasjon. Motorsagen kan misbrukes og det kan også kunstig intelligens ikke minst om man ansetter spagettikodere som får full frihet og ikke kjenner regler, lover og god programmering (jfr oppgave 17). Kunstig intelligens kan lage falske nyheter og manipulere søkemotorenes algoritmer. Man kan spinne artikler som tapetseres med reklame. Tilbakekoblingsalgoritmer kan gå amok og man drives til nettets mørke hjørner der konspirasjonsteorier og hatretorikk får fritt utløp, florerer og tirves. Man har måttet ta ned kunstig intelligens som oppfører seg annerledes ann den var tenkt til. Veien til Helvete er ikke bare brolagt med gode forsetter, men også med spagettikode og It-personer med et ego omvendt proporsjonalt med kunnskaper. Sparker du feil It person, kan hele systemet ødelegges x antall år etter at vedkommende har sluttet (hvorfor?). Kvalitetssikring av produkter kan være minst like viktig som å ha riktig verktøy til de oppgaver som løses.

Semantiske lenker.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

Hvorfor virker nevrale nett?

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 20 februar 2019

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

Kunstig intelligens, mer presist nevrale nett, maskinlæring og dyp læring har overrasket mange og overrasker stadig flere. Abstraksjonen øker og det blir lettere og lettere å benytte og implementere nevrale nett på egne nettsteder som web applikasjoner eller applikasjoner på mobiltelefonen. Der er ferdig trente og optimaliserte komponenter som man kan klippe og lime inn i egne applikasjoner. Man trenger definitivt ikke finne opp hjulet på nytt. Jursiter (jfr. neste artikkel) har begynt å benytte kunstig intelligens og det brukes av leger til å gjenkjenne kreftsvulster som mennesker overser. Kunstig intelligens blir stadig bedre på å gjenkjenne mønstre, bilder og til å tolke og oversette språk. Goole's BERT er i begynnelsen av 2019, noe av det beste som hittil er lagd på dette feltet.

Det universelle approskimasjonsteoremt beviser at nesten enhver funksjon kan approksimeres med nevrale nett. Egentlig er et nevralt nett en matematisk funksjon som avbilder det du putter inn i det til det du får ut av det. Så om det nevrale nettet greier å gjenkjenne hunden på bildet du forer det med, så er det en funksjonsavbildning. Matematikere kaller det kort og greiet for en avbildning. Termometeret du holder i hånden viser temperaturen der du står. Når du leser av temperaturne tenker du ikke over det komplekse systemet som bestemmer den der du står. Det er ikke annet enn høyden på en veskesøyle (kvikksølv, alkohol eller hvilken veske om brukes) som er avsatt på en skala. Men hvordan bestemmes egentlig temperaturen (veksehøyden på søylen)? Temperaturen i et punkt er avhengig av mange faktorer, trykk, høyde over havet, månens bane, årstid, tid på døgnet, vær etc. etc. Så egentlig er temperaturen du leser av en projeksjon fra et høyeredimensjonalt rom ned på termometerets skala. Du grubler ikke over det når du leser av temperaturen. Det universelle approsimasjonsproblemet? Det høres definitivt matematisk ut. Og begynner du å studere artiklene bak de siste semantiske lenkene til denne artikkelen er det definitivet matematisk. Kan du strikke, kan du programmere:

How to be a compiler

Jeg er grønn i matte sier du.

Kvinnene kommer: For første gang har en kvinne fått Abel-prisen. Er kvinnen i denne videoen en fremtidig kandidat?

Javel, men en skiløper og en fotballspiller begynner et sted. Et barn som lærer seg å gå begynner med å lære og krype. Etter en tid kan det reise seg opp å stå og snart tar det de første skrittene. Det imiterer de voksnes gange. Fotballspilleren og skiløperen funderer ikke over hvorfor de blir stadig bedre i sin idrett. Men en ting vet de, øvelse gjør definitivt mester. Skal de beherske idretten de utøver må de trene og trene. Man kan bli ganske god til å spille fotball på løkken og noen har blitt oppdaget der. På samme måte er det med kunstig intelligens og nevrale nett. Begynn med å forstå det enkle. Lær deg rammeverk som TensorFlow, Pytorch, Fast.ai etc og lag din første enkle applikasjon. Kopier gjerne kode som allerede er forhåndstrent og testet. Begynn ikke med å forstå koden om du ikke kan enkel programmering. Jeg vil påstå at det er viktigere å kunne programmering enn matematikk for å kunne benytte kunstig intelligens. Python er enkelt å lære og vitenskapsmenn bruker dette språket. Lær det sammen med barnet ditt. Det er så enkelt at barn som kan snakke kan lære det. Der er skrevet bøker om "Python for kids", så kan de engelskspråklige barna lære det, kan også barn som snakker norsk lære det. Lær deg gjerne å programmere i Python. Du trenger å kunne litt Python for å få mest ut av rammeverk som TensorFlow og Pythorch (se lenker i neste artikkel). Når du er i gang vil du oppleve hvor lett det egentlig er å legge en chat bot på nettstedet ditt som betjener kundene dine og sender en epost til deg om ting den besøkende lurer på. Dersom du ikke finner kode ved å studere artikler (jfr for eksempel en av de første artiklene på dette nettstedet) og YouTube videoer om problemet, kan du begynne med å søke på uttrykk som pretrained chatbot code python.

Et nevralt nett er ikke noe annet enn en funksjonstilnærmelse. Det avbilder "input" på "output", som temperaturen avbildes fra det høyere dimensjonale rommet ned på termometeret. Et menneske som ser et bilde av en hund kan med en gang si hva det er. For at et nevralt nettverk skal kunne skille en hund fra en katt må det fores med bilder av hunder og katter. Etter hvert som nettet trenes, lærer det seg å gjenkjenne dyret på bildet.

NLP (Natural Language Processing) for å forstå legale og medisinske dokumenter har gjort store fremsktitt de siste årene og er ved inngangen av 2019 ganske god (jfr andre video i neste artikkel). NLP brukes også til å avdekke falske nyheter. Der finnes avanserte ML plattformer som Amazons Sagemaker som det påstås automatisk konfigurerer Tensorflow, Apache MXNet, PyTorch, Chainer, Scikit-learn, SparkML, Horovod, Keras og Gluon. Ofte brukte ML algoritmer er bygd inn og fintunet for skalerbarhet, hutighet og nøyaktighet med over hundre andre pretrenede modeller og algoritmer.

Man skal ikke skyte spurver med kanoner, så dersom du har enkle ML oppgaver som skal løses er det på tide å møte Ubers Ludwig, der man bruker kunstig intelligens uten koding. Noe lignende påstås i denne artikkelen: How to build a Neural Network with Keras som ofte benyttes sammen med TensorFlow. Se også artikkelen Smartere applikasjoner med kunstig intelligens.

Skyhukommelse og robotics, 5G, webassembly (WASM) og kunstig intelligens.

Her ligger fremtiden der roboter deler minne eller hukommelse. I skyen skjer det en informasjonseksplosjon der roboter deler det de har lært og lærer. Med hjelp av webassembly kan nativ kode legges på nettet. Man kan dermed kompilere (robot)kode til nettet og benytte den informasjonen som allerede er lagret i skyen. Man kan dermed gjenooplive eksisterende kode og bruke WASM til å gjenbruke den på nettet.

Her lærer du webassembly . Studer de videoene om du vil lære deg Rust, webassembly.studio/ og hvordan C, C++ etc compileres til nettet. Andre video viser de som er interessert i bildemanipulering hvordan WASM kan brukes til å prosessere bilder raskt og effektivt. Ta også en titt på wasm.fastlylabs.com

Semantiske lenker.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

Nærmer advokatbransjen seg sitt Kodak øyeblikk?

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 11 februar 20019. Sist oppdatert 4 april 2019.

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

Det var tema på 8 Legal Tech meetup som du finner strømmet i lenken med ankertekst som overskriften på denne artikkelen. Jeg vet ikke om det blir en stabil semantisk lenke til offentligheten i Norge og Verden, men så lenge den ligger der kan man lytte til innlegg og debatt. Der forklares også hva man mener med et Kodak Øyeblikk, og det er kanskje ikke det du trodde. Kodak var i teten på digitale løsninger, og hadde alle muligheter til fortsatt å ligge der, men var det arroganse som gjorde at firmaet gikk konkurs? Eller var det fordi de hang fast i gamle løsninger og bare lekte med den nye teknologien for å vise at de var innovative? Aldri har vel begrepet om å kjenne sin besøkelsestid vært mer treffende enn i Kodaks tilfelle. De var definitivt med i tiden. De var absolutt til stede på rett tid, men de tok feil beslutninger. Det var ikke bare en beslutningskrise i firmaet, men de fulgte ikke opp den teknologien de kjente så godt. Er den teknologiske utviklingen like viktig i jus og advokatbransjen som mange andre mer konkurranseutsatte bransjer? Kanskje ikke, da det er en mer skjermet bransje enn video, kamera og fotobransjen. For utenlandske jurister som kommer til Norge, ligger der endog en begrensning (det økonomer kaller en skranke) i den norske utdannelsen og i det norske lovverket.

Kjente personer som grunnleggeren av AliBaba mener at det ikke er noe i veien for at et firma vil bli drevet av algoritmer og kunstig intelligens og at hans fremtidige sjef er en robot. Det kalles en åpen instilling, i teorien blottet for fordommer. Hva med praksis? Det er praksis og handlinger som bestemmer. Det nytter ikke med fine teorier om de ikke manifesteres i praktisk handling. Anvender ikke du den nye teorien, kan du være sikker på at det er et advokatfirma lenger nede i gaten, eller endog i samme bygning som gjør det. Er det ett uttrykk jursiter kjenner godt, er det å sitte stille i båten. Men det nytter ikke å sitte stille på seilskutens dekk, når dampskipet forsvinner i horisonten.

En bransje som advokatbransjen vil ikke forsvinne. Vil man i fremtiden måtte forholde seg til kunstig intelligens som dommer (jfr lenken nedenfor med ankertekst Kunstig intelligens og jus). Tenk deg et lite advokatfirma som møter et mye større i retten. Det lille firmaet har tatt i bruk den nye teknologien, mens det store firmaet sitter klistret i gamle løsninger og fokuserer på gamle smarte kontrakter og arbeide som kan gjøres mer effektivt av kunstig intelligens, for eksempel å skanne en stor dokumentsamling og komme med en anbefaling eller et råd. Det lille firmaet har implementert en løsning som skissert i Oppgave 1.

Den digitale løsningen firmaet har implementert, er tilgjengelig som en app på smarttelefonen, en delmengede av et større system implementert på firmaets servere. Advokaten som møter i retten ringer til en kollega og spør hva han mener om at deres JusBot foreslår å gå videre med saken til tross for at motparten tilbyr et forlik i retten. JusBot mener at sannsynligheten for å vinne saken er ca 70 %. Kollegaen Peder Ås som har adgang til et enda større system KompleksJusBot, drevet av kollegaer og kunstig intelligens bekrefter at det systemet predikerer en sansynlighet for å vinne saken på 76 prosent, neste det samme som JusBot. Allikevel er der fortsatt en skjevhet ("bias") til fordel for Kong Salomo i rettsystemet, så til tross for den større sansynlighet for vinne godtar advokaten tilbudet om forlik.

I en straffesak, sitter en meddommer drevet av kunstig intelligens, MedDommerBot, og MedDommerBot er ikke lett å lure. På sekunder skanner den lovedata og miner dypt i all tilgjengelig digital jusinformasjon etter svar på komplekse problemer. Den kan endog mine sosiale nettverk (jfr oppgave 13) om det trengs. MedDommerBot er programmert logisk og er dermed objektiv og har god oversikt. Tviler MedDommerBot på noe trekker boten (som er drevet av en blanding mellom spiking neural nett og fuzzy logic) seg tilbake noen minutter og konfererer med BackUpBot som har adgang til en mye større (big data) database som det tar noen minutter å skanne. Før DommerBot (allerede aktuelt i USA) avsier en dom konferer den med BackUpBot og MeddommerBot som kjenner Bayes formel og vet at man i den kan snu om på hendelser gitt noen sansynligheter (for eksempel basert på empiriske relative hyppigheter). Det vil si at man kan snu om på P(D|S) - sansynligheten for at en dømmes gitt at vedkommende er skyldig - og uttrykke den ved P(S|D) - sannsynligheten for at en som er skyldig dømmes - eller omvendt om det er mer aktuelt. Egentlig har MeddommerBot adgang til et større hiearkisk Baysesiansk system og kan filtrere bort støy, konspirasjoner, lobbyvirksomhet og irrelevant pjatt. Noen mener at søkemotorer (som er drevet av bayesianske filtre, kunstig intelligens, latent semantisk indeksering, lineær algebra m.v.) raskt finner relevant informasjon (Jfr NrKs program, Hva feiler det deg?, der lekfolk konkurrerer med leger). Men så lenge en fagperson ikke kvalitetssikrer svarene en Robot gir, kan det bære galt av sted.

Advokatbransjen som bransje, nærmer seg nok ikke sitt Kodak øyeblikk, men vi vil antagelig oppleve at jobber som før var forbeholdt jursiter lett kan overtas av andre som kjenner og benytter den nye teknologien. Den største faren mot advokatbransjen og andre bransjer, er kanskje at ultraliberalister og krypto anarkister får mye større innflytelse enn de har i dag via blokkjeden og andre teknologier. Ultra liberalister vil ha en minimal stat der også domstolene har mindre innflytelse enn i dag. Noen anarkister med ulike hatter og bak ulike masker (noen av dem er nok annonyme, jfr for eksempel nettstedet anonofficial.com), vil endog fjerne staten. Jeg har møtt anarko anarkister som i fullt alvor mener at Kardemommeloven holder og den bør erstatte Grunnloven. Nærmere et anarkistisk diktatur enn det kan man vel ikke komme. Politimester Bastian, er kanskje en snill og grei mann, men ikke desto mindre er han lovgiver, dommer og utøvende myndighet. Krypto valuataer er drevet av blokkjeden, og skreddersydd for krypto anarki. Foreløpig ser nok stat og sentralbanker på krypto valuta på samme måten som de ser på nettbaserte spillekasinoer. De får drive på med sitt så lenge omsetingen holder seg under 1/10 promelle av den daglige omsetningen i verdens valutamarked. Kryptovaluta er imidlertid ikke bare skreddersydd for krypto anarkister, men også for kriminelle.

Jurister har antaglig også et for sterkt laugsvesen til å la seg vippe av pinnen av noen It freaker. Vi kommer nok nærmere et øyeblikk hvor det ikke lenger er jurister som får godt over 1 000 korner timen for å utforme smarte kontrakter. Noen firmaer i advokatbransjen vil muligens også gå konkurs fordi de ikke kjenner sin besøkelsestid. Vil vi oppleve at advokatfirmaer omdannes til It selskaper med advokatlisens (jfr, Artikkleln om DnB nedenfor der DnB er gått fra en tradisjonell bank til et It-firma med banklisens)?

Vil du vite mer om juss og kunstig intelligens, kan du begynne med å søke på uttrykket law and artificial intelligence på en video delings plattform eller i en søkemotor. Erstatt gjerne aritificial intelligence med ordet deep learning. Der skjer en rivende utvikling, så noter dato for artikkelen du leser og videoen du studerer.

Generative Adversarial Networks (GANs) virker på meg som ikke jurist som en god modell for juridiske problemstillinger, jfr. oppgave 11. I et adversary nettverk har man for eksempel en aktor (påtalemyndighet) og en forsvarer eller opponent ("adversary"). GANs er såvidt nevnt i denne rykende ferske videoen fra MIT.

Kilde; MIT Deep Learning (med flere YouTube videoer fra 2019). Følg med her om du vil oppdateres på neuro evolusjonen. Se også Lex Friedmans blogartikkel om "MIT Deep Learning Basics: Introduction and Overview with TensorFlow"

Neste video datert 11 februar 2019 viser IBMs prosjekt debatt robot med 10 milliarder setninger i systemet. Hvor fort vokser et slikt system og hvor smart blir det? Er roboten manupilert og i en forstand forhånds programmert, eller er den smartere enn Apples Siri, Googles personlige assistent og Microsofts Cortana? Hva vil en jurist mene om det?

Kan en robot om noen år delta i en rettssak, som sakkyndig, meddommer, advokat og endog dommer? Det er hevdet at alt som kan gjøres bedre av maskiner (her kunstig intelligens) enn mennesker vil før eller siden bli utført av maskiner.

Blir advokatfirmaer med egen IT avdeling vanligere?

Med god utsikt over Oslo, i 11 etasje hos advokatfirmaet Wikborg Rein, ble Legal Tech meetup 9 arrangert. Hovedfokus var Nordic Legal Tech med korte innlegg fra to danske, et svensk og et norsk firma. Der fikk vi et bevis på at deler av advokatbransjen tilpasser seg den nye teknologihverdagen. Som en av innlederne påpekte, er advokatbransjen ganske konservativ på teknologi, men mer og mer automatiseres.

Foreløpig er ikke masskinlæring og kunstig intelligens hovedfokus. Det svenske firmaet GreenCounsel hadde automatisert enkelte prosesser med enkle PHP skjemaer og tatt i bruk en Tensorflow / Python drevet chatbot som var trent til å forstå juridisk språk.

Mer interessant var det kanskje at et Stavanger basert legaltech selskap som betraktet seg selv som et advokatfirma hadde opprettet en egen It avdeling. Juridiske problemstillinger og oppgaver som kunne automatiseres og digitaliseres ble delegert til IT avdelingen som løste problemet og sendte det tilbake til juridisk avdeling for godkjenning og eventuell signering. De reklamerer også med at du kan bli din egen advokat ved å benytte deres løsninger. Vi ser med andre ord at om advokatfirmaer ikke direkte transformeres til IT selskaper med advokatlisens, så blir IT en viktigere og viktigere del av virksomheten og skilles i noen tilfeller ut i egen avdeling.

Nordic Legal Hub, er en plattform som knytter sammen Nordens legal-, governance, risk management og compliance tech online og offline. Firmaet, Nordic Legal hevder at det skjer mye på Legal Tech fronten i de nordiske landene, som mange ikke kjenner til. Derfor utvikler de en database av nordiske tech leverandører, advokatfirmaer, regnskapsfirmaer m.v.

Siste deltaker, det danske firmaet Digital AML (Anti Money Laundring) har mange års erfaring med kapitalinnhenting bl.a. i London og kjenner godt til mengden av administrativt arbeid ved hvitvaskingssjekk av investorer. De har utviklet en egen digital, Software as a Service (SaaS) plattform for screening av investorer. Løsningen de tilbyr er tredelt med utgangspunkt i

  • Virksomhetens risikoprofil,
  • en stillingstagen til om den konkrete sak er omfattet eller ikke og
  • risikoanalyse av sakens omstendigheter, legitimasjon og verifikasjon av opplysninger samt mye mer.

Semantiske lenker.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

Jeg vil snakke og ikke peke eller klikke.

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 6 februar 20019. Sist oppdatert 6 februar 20019.

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

Det meste (alt) av det som kan styres med hender føtter og fingre kan styres med stemmen, foreløpig bortsett fra hender, føtter og fingre. Julen 2018 inntok Google Home norske hjem og Google Home appen er nok lastet ned på en del smarttelefoner. Flere enn meg snakker til smartTven og andre innretninger som er vanlige i et hjem. Den 5 februar 2019 deltok jeg på et interessant seminar om kryss platform videoteknologi. Dmitriy Bryokhin fra Norigin Media viste hvordan man kan bygge video applikasjoner med React Native som kan vises på tvers av ulike plattformer som i en nettleser, på en smarttelefon, et nettbrett eller en smartTv. Han viste hvordan man fra en enkel kodebase kan bygge applikasjoner som strømmer video uavhengig av plattform.

Sean Inge Asbjørnsen fra Movi.ai stilte spørsmål om hva er en videospiller, hvordan virker den og hvorfor kodet firmaet den helt om? Spesielt interessant var det for forfatteren av denne artikkelen å se hvordan han lagde en video spiller der man for eksempel kunne gå 10 sekunder fremover eller bakover i videoen. Ved å peke på videoen kunne man fort eller sakte bla fremover eller bakover i videostrømmen. Det er en egenskap jeg personlig har savnet i de videospillere jeg kjenner i begynnelsen av 2019.

Hva med å styre alt med stemmen?

Jeg snakker til min Tv om jeg vil ha videoer om et spesielt tema, for eksempel om "artificial intelligence in viedo players" eller "artificial intelligence in viedo streaming". Er det dumme spørsmål siden min Tv ikke kommer opp med gode forslag. Det kan du teste med å søke på samme nøkkelord på en søkemotor eller en video delingsplattform. Til Tven og andre plattformer der videoen vises vil jeg bare si, stopp og dermed stopper videoen. Mer avanser vil jeg si, start omigjen, avslutt, gå 10 (n) sekunder tilbake i videoen eller 10 (n) sekunder fremover. Alle applikasjoner som kan styres med pekefingeren kan vel styres med stemmen eller hvor langt er neuro evolusjonen og app utviklingen med kunstig intelligens (se artikkelen Smartere applikasjoner med kunstig intelligens nedenfor) kommet i begynnelsen av 2019?

Semantiske lenker.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

Hvordan stenge hackere, spammere og bandittboter ute fra nettstedet ditt.

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 31 Desember 2018. Sist oppdatert 30 Mars 2019.

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

Et gevær er ikke farlig før et menneske lader det og tar det i bruk. Ondsinnet programvare er ikke skadelig før mennesker eller roboter aktiviserer den. Som alt annet kan kunstig intelligens og roboter misbrukes. Hacker-, spam-, banditt- og andre boter surfer nettet 24 timer i døgnet 7 dager i uken for å stjele informasjon, spamme nettstedet ditt eller endog ta det ned via et bot netverk. Såkalte "man in the middle attacks", "distributed denial of service (DDOS) attacks" og lignende ondsinnede angrep har vært kjent siden nettets begynnelse. Med økt bruk av kunstig intelligens, super intelligens (kunstig intelligens som lærer annen kunstig intelligens) og neuro evolusjon vil omfagnet øke og bli langt mer avansert.

Det er nyttårsaften 2018 og da kan det være greit å minne om at roboter og kunstig intelligens også brukes av alt fra fjortiser til kriminelle og andre lands militære myndigheter. Dette er ingen oppfordring til fjortiser og andre som ikke vet konsekvensen av det de gjør til å prøve seg. Vi har nylig sett hvordan droner lamment Gatwick flyplass utenfor London i ett døgn. Det har kostet flyselskapene millioner av kroner og blir noen tatt, kan de være ruinert for livet.

In fact, over 38% of the bots crawling our sites are out for no good. So not only are we out-numbered, but nearly 2 out of every 5 visitors to your site are trying to steal information, exploit security loopholes and pretend to be something they are not.

We'll call these evil bots "bandit bots".

Kilde: Moz.com

Den sikreste måten å unngå at nettsedet ditt ikke utsettes for angrep på er å ta det ned eller legge det på et intra eller ekstranet som bare er åpent for inviterte personer og firmaer. Det samme gelder vårt ekstra nett. Dersom jeg bare vil at nettstedet skal være synlig i Norge, er det enkelt å få til det. Jeg bruker Country ip blocks sin løsning. Der er mange andre slike tjenester der du kan skreddersy den løsningen du velger ytterligere.

Jeg velger Norway, klikker deretter på Apache .htaccess Allow og klipper listen inn i nettstedets .htaccess fil etter disste to linjene order

deny,allow

deny from all

Deretter lastes den oppdaterte .htaccess filen (har du ikke en, må du lage en) opp på nettet. Som du ser er det lett å hvitliste eller svartliste ip adresser. På nettsteder med norsk tekst er det som regel ikke noe problem å la alle ha adgang, men plages du med utenlanske spammere eller hackere, er dette en enkel måte å unngå det på. Listen må slettes og oppdateres med visse mellomrom om du ikke vil stenge ute noen med norsk ip.

Siden der er skrevet utallige artikler om dette på nettet, noen bedre enn andre, skal ikke vi dvele mer ved dette. Vi har ikke til hensikt å finne opp hjulet på nytt. Derfor viser vi til den semantiske lenkesamlingen for ytterligere søk. Den skulle også gi deg nøkkelord, ideer og informasjon om å forske videre på egenhånd. Ønsker du å legge (deler av) nettstedet ditt bak en betalingsbrannmur slik du ser mange mediehus og aviser gjør, er det bare å søke på (free) payment firewall software. Der finnes en rekke løsninger, mer eller mindre avanserte. Er du en kyndig programmerer, skulle du kunne skreddersy din egen betalingsbrannmur.

Semantiske lenker.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

Smartere applikasjoner med kunstig intelligens.

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 14 Desember 2018. Oppdatert 14 Desember 2018.

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

Bygg kunstig intelligens med digitale "legoklosser".

Går det an? Ja det er fullt mulig å kunne bygge relativt avanserte mobile og andre applikasjoner drevet av kunstig intelligens uten å kunne den dypere teorien om kunstig intelligens og maskinlæring. I går 13 desember 2018 var jeg på en workshop i regi av Oslo Xamarin Meetup, der temaet var Smarter apps with Artificial Intelligence (AI). På 4 timer bygde deltagerne en applikasjon som kunne gjengjenne ansiktsuttrykk og endog følelser. Det var ganske imponerende hva deltakerene fikk til på denne seansen ledet av dyktige Monica B. Tvedt. Applikasjonen ble bygget med ferdige AI tjenester. Det var en ny spennende erfaring for forfatteren av denne artikkelen.

Artificial Intelligence or Computational Rationality?

Vi diskuterte også kort hva som menes med intelligens og kunstig intelligens. Noen ganger er nok Computational Rationality et bedre begrep enn Artificial Intelligence. I den lange artikkelen nedenfor om Fysiske, virtuelle og digitale roboter er der mye mer informasjon om hva som menes med menneskelig intelligens. Andre temaer som ble diskutert på det uformelle møtet fremgår av de tilfeldige videoene og de semantiske lenkene.

Semantiske lenker til artikkelen.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

DnB fra bank til itselskap med banklisens.

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 28 November 2018. Oppdatert 9 Januar 2019.

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

DnB finner nye forretningsmodeller og tar i bruk ML og AI.

Etter 12 partier med remis spiller i dag 28 november 2018 Magnus Carlsen og Fabiano Caruana 4 (3) partier hurtigsjakk for å avgjøre hvem som er verdensmester i klassisk sjakk 2018. Vi har allerede lært at kunstig intelligens er på full fart inn i sjakkspillet og kunstig intelligens kan revolusjonere spillet. Kunstig intelligens som Alpha Zero sies å spille ganske vill sjakk, og knuser spillmotorer som StockFish som har vunnet VM i sjakk for sjakkmotorer. Kunstig intelligens baserer seg ikke på tallknusing i samme grad som StockFish. I stedet for å vurdere de ulike brikkenes verdi fokuserer kunstig intelligens på reglene i sjakkspillet. Dermed kan Alpha Zero gjerne ofre brikker dersom det øyner en matt i det fjerne. Mens StockFish vurderer millioner av stillinger per sekund bruker Alpha Zero kunstig intelligens og avansert mønstergjenkjenning. Dermed knuste Alpha Zero StockFish i 28 av hundre partier, mens 72 endte med remis. Dermed vant ikke StockFish med en rating på neste 3500 et eneste parti mot Alpha Zero.

I Går den 27 november 2018 deltok jeg på et seminar i regi av Oslo Maskinlæring, som nå har sluttet seg til City.AI nettverket som lanserer seg selv som å demokratisere design, utvikling og bruk av kunstig intelligens. Temaet var "From Bank to Tech Company: DNBs journey and how ML is at the center stage".

Det var interessant for forfatteren av denne artikkelen som i 1996 skrev en oppgave til Cand Scienteksamen på UIO på 295 sider om ulineære metoder i matematikk, herunder neverale nett (jfr første artikkel på denne siden for litteraturliste) å se hvordan banken har tatt i bruk Generative Adversary Networks, GAN. GAN er en nyere form for nevrale nett som ble oppfunnet av Ian Goodfellow i 2014

Det ble også vist hovrdan ML brukes i:

  • Biometric authentication
  • Document/Image processing
  • Natural language processing
  • Customer loan default prediction

Vi kan konkludere med at DnB omstiller seg, fokuserer på nye forretningsområder og tar i bruk ny teknologi som kunstig intelligens og maskinlæring.

Jeg stilte et spørsmål om hva det innebar for finansiell stabilitet at DnB omdannes fra bank til IT selskap. Jeg fikk som svar at DnB fortsatt er en bank underlagt Finanstilsynet. Jeg nevnte også at det muligens ville være en fordel å brukte tilstandsløse "spiking neural nets" i stedet for de tradisjonelle statiske "convolution networks". Forskjellen mellom disse typene nevrale nett er godt beskrevet i neste artikkel i ulike videoer om du finner dem. Jeg spurte også om DnBs forskere hadde kombinert genetiske algoritmer og fuzzy logic med nevrale nett. Spiking neural nets (SNN) kalles tredje generasjons nevrale nett (NN). I boken "Fuzzy Spiking Neural Networks" (se de semantiske lenkene) baserer man seg på såkalte "Radial basis Network".

Jeg ble litt overrasket av at en av foredragsholderne åpenbart, til privat bruk, hadde investert i kryptovaluta (jfr neste artikkel). Vi får håpe at det holder seg på det nivået og at ikke DnB ender som Enron, energiselskapet som ble omdannet til et spillekasino over en oljedam der det forlokkende nye begrepet var strukturell finans.

Semantiske videoer

NN, ML, GAN og SNN

Semantiske lenker til artikkelen.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

Fysiske, virtuelle og digitale roboter.

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 2 februar 2018. Sist oppdatert 17 februar 2019.

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

Fysiske roboter.

Er en vaskemaskin eller vanlig støvsuger en robot? Er en betalingsautomat en robot? En avansert vaskemaskin kan ha en rekke programmer. Det er en liten datamaskin. Det samme kan sies om dasbordet i en moderne bil. En vaskemaskin som vasker og skyller tøyet er ikke det vi tradisjonelt forbinder med en robtot. En vaskemaskin som kan styres fra mobilen, vasker, skylle eller sentrifugere tøyet er heller ikke det vi vil kalle en robot. En støvsuger som selv snurrer rundt i huset ditt og støvsuger som for eksempel iRobot, er det vi i dag kaller en robot støvsuger. En (fremtidig) vaskemaskin som henter tøyet ut av skittentøykurven, vasker, skyller, sentrifugerer, tørker og til slutt legger klærne på plass, ville vi opplagt kalt en robot vaskemaskin.

Det samme kan sies om en selvgående bil. Her kjører en førerløs buss for første gang i Norge skrev våreveger høsten 2016 og den selvkjørende elbussen Olli går allerede i rutetrafikk skrev Tv2 sommeren 2016. Utslippsfrie selvkjørende busser kjører snart i Oslo i følge Aftenposten. Til neste år kan du bestille en elektrisk selvkjørende buss i Ruter-appen og bli kjørt dit du skal i følge en artikkel på Hegnar Online 25. juni 2017. Det er under et halvt år til. Man styrer altså bussen fra en app i mobiltelefonen og dermed blir mobiltelefonen smartere og smartere. Til slutt er de vårt uunnværelige kontrollpanel vil noen si.

Roboter har allerede revolusjonert landbruk og hagebruk. En sverm av norskproduserte undervannsdroner leter etter Malaysian Airlines flight 370 som forsvant i Stillehavet utenfor Australia. Roboter, kunstig intelligens og makskinlæring inntar stadig nye fagfelt og bruksområder. Og "roboter kan få barn" (stikkord automl).

"AI Codes its Own AI Child". Det er vel ikke så revolusjonerende at kode kan det. Fysiske roboter vil også kunne klone seg selv ved 3-D printing. Vi tar tyren ved hornene, siden denne artikkelen ikke dreier seg om etikk, kunstig intelligens og roboter. Det temaet behandles grundig av andre.

Før vi behandler digitale roboter og kunstig intelligens er det på sin plass og nevne at automasjon er langt fra det samme som robotisering og avansert bruk av kunstig intelligens og maskinlæring. Du trenger for eksempel ikke kunstig intelligens for å teste om nettstedet ditt har brutte lenker eller videoer som ikke virker. Enkel php programmering er ofte nok.

5G, kunstig intelligens og IoET.

Har det noe med hverandre å gjøre og hva betyr IoET? For det første står IoET for "Internet of EveryThing" og dersom du tviler på påstanden ovenfor kan du lese denne artikkelen på NrK publisert 10. november 2018.

Fremtidens samfunn

Det er vanskelig å forestille seg hvor store teknologiske endringer vi står overfor.

Kunstig intelligens, full automatisering av nesten alt rundt oss, og et samfunn der alt kommuniserer med omverdenen. Huset ditt, bilen, kontoret, overvåkning av helsa di. Bare fantasien setter grenser.

Vi opplever allerede selvkjørende biler, droner som leverer pakker, fjernkirurgi. Snart finner kanskje bilen din ut at det er tid for service – og bestiller selv time på verkstedet – og det er mulig den til og med kan sørge for å betale regningen – med dine penger, selvsagt.

Og det er bare forsmaken.

Som det påpekes i artikkelen, da verdens første telefon kom, var det mange som trodde den ikke kom til å få noen praktisk betydning. Det samme gjaldt internet og Facebook og de tok feil. Til å begynne med fikk vi vite at vi også måtte holde oss unna internet og Facebook på grunn virus- og hackerfaren. I dag er de fleste på internet daglig og mange firmaer har en konto på Facebook, Instagram, LinkedIn, Twitter etc. Noen har endog gjort seg avhengig av disse plattformene. Har du barn som spiller i globale nettverk, for eksempel CLASHofCLANS, på nettbrettet eller smarttelefonen? Det som før gikk tregt og hang, vil nå gå lynkjapt. Norge er tidelig ute og dette testes i teknologibyen Kongsberg før det rulles ut i hele landet. Kongsberg er valgt ut til å bli Skandinavias første sted som får det nye 5G-nettet. Så her er det bare å tute og kjøre for de som vil henge med i utviklingen. 

Programmer eller applikasjoner som bruker kunstig intelligens og stordata, vil nå raskt kunne levere sine analyser og resultater. Den forbedrede og mer effektive kommunikasjonen vil spare bedrifter for penger og være et konkurransefortrinn for dem som først tar denne nye teknologien i bruk. Mer om 5G her:

Artikkel spinning, artikkelproduserende programvare og automatiserte webtjenester.

Tenk deg at du har Shakespeares samlede verker på et digitalt medium. Kan du bruke denne informasjonen til å skrve en ny bok som noen vil tro er en uoppdaget Shakespeare bok? Ja, med artikkel spinning er det mulig. Om det er lurt er et annet spørsmål. Man vil nok kunne få legale og kopi rettighetsproblemer. Men det er mulig med programvare som SpinnerChief. Noen har lenge benyttet roboter som produserer innhold på Wikipedia. Twitter og Facebook boter ble brukt til å forstyrre det amerikanske presidentvalget og BREXIT avstemningen i Storbritannia. Mye av innholdet du finner på nettet er produsert av roboter og flere og flere firmaer bruker kunstig intelligens. Finn bruker kunstig intelligens til å drive markedsføring (annonsering) på nettet og Aftenposten har halvert antallet som ringer til sentralbordet ved hjelp av chatboter. Tidsbesparelse er et typisk trekk ved chatboter. Jurister hevder for eksempel at forhåndsinformasjon om en potensiell sak eller annen jobb kan hentes inn via chatboter. Det samme gjelder mange andre yrker. Ikke bare vil en chatbot kunne behandle flere kunder samtidig, men den vil også kunne samle inn forhåndsinformasjon og for eksempel kombinert med kunstig intelligens ta stilling til om det vil lønne seg å ta en sak til retten.

Mage av de prisguider du finner på nettet bruker boter til å skanne nettet 24/7 for oppdaterte pristilbud, slik at de kan komme med de beste tilbudene. Dersom du kan sette opp en cron job i din webhosters cPanel, er det relativt enkelt. Mange bruker også cURL, for å effektivisere programmeringen. Med boken "Webbots, Spiders and Screen Scrapers" følger det et php/curl bibliotek som kan effektivisere skriptingen betraktelig. Forfatteren av boken, Michael Schrenk, har en rekke videoer på YouTube som omhandler det temaet som drøftes her.

Kunstig intelligens og roboter kan brukes til å spre og videreformidle falske nyheter, men de kan også brukes til å sjekke falske nyheter. Roboter har lenge kunnet maskere seg som mennesker, kjente nettlesere eller søkemotorer. Det er langt fra nytt. Den største fordelen til en robot er at den kan behandle enormt mye større datamengder enn et menneske og den kan arbeide 24/7 uten å bli trett. Servere har mer eller mindre avanserte metoder for å avsløre om ondsinnet programvare eller menneske besøker en server. Man kan også legge feller for roboter og mennesker. Man kan la et menneske registrere en robot på et nettsted, så overlates resten til roboten. Har du 10 kraftige servere med 1000 roboter med unik Ip adresse, kan du sende ut 10 000 roboter (som også kalles et botnetverk). Dette botnettverket kan brukes til mye for eksempel såkalte DDOS angrep som får nettsiden til et mindre politisk parti til å bryte sammen. Har du 1 000 servere utstyrt med 1 000 roboter, har du en million roboter med tilsvarende mye større slagkraft. Kunstig intelligens og roboter kan gjøre alt det mennesker gjørt på nettet. Noen ganger kan du enkelt sjekke om du har med en robot å gjøre. Ser du i server loggen din hvor fort den som har besøkt nettstedet ditt jobber vil du om den som har programmert roboten ikke har lagt inn en forsinkelse som får den til å opptre som et menneske raskt oppdage at du har hatt besøk av en robot. Dersom du legger inn en mappe uten lenke til og / eller med en usynlig (samme farge som bakgrunnen) lenke til, med et bilde på en pixel, vil du fort forstå at du hadde besøk av en [ondsinnet] robot ved å studere serverinnholdet for denne mappen [dersom lenken ikke skulle følges (rel="nofollow")]. Dersom (gode) roboter stenges ute fra denne mappen med en enkel "disallow" instruks i tekstfilen robots.txt, vil du fort forstå at du har hatt besøk av ondsinnet programvare (bot), dvs. en bot som ikke respekterer robots.txt. Der finnes lister over ondsinnede roboter, men de er lange som et vondt år og der kommer stadig nye. Du kan bruke resten av livet ditt til å utvide og oppdatere denne listen uten at den noen gang blir komplett.

Dersom du chatter med en du lurer på om er en robot, kan du stille den noen dumme (helt tullete spørsmål) og se hvilke svar du får. Et menneske vil kunne gi meningsfylte svar (reaksjoner) på dumme spørsmål eller påstander. En robot som ikke bruker avansert kuntig intelligens vil kunne ha problemer med det. Et eksempel, de fleste roboter vil kunne oppfatte hva Galdhøpiggen er, i det minste ved et raskt titt i Wikipedia som kan være gjort fortere enn du blinker med øynene. Men hvordan reagerer roboten på utsagnet: Lofotfisket i år var strålende, men skreifisket på Galdhøpiggen var langt bedre. Hvordan reagerer roboten på at teksten skrives baklengs. Hva blir Agnes i senga eller noe mer avanser baklengs? Hvordan reagerer den på at en rekke ord skrives feil eller stokkes om litt tilfeldig? Hvordan reagerer den på at du blander norsk og nynorsk eller tysk og engelsk?

NrK Urix hadde 19-02-2018 (tilgjenglig til 20. mai 2018 kl. 23:31) en dokumentar i 2 deler om hvordan Russerne blandet seg inn i den amerikanske valgkampen ved hjelp av hacking og roboter. Jeg synes de norske kommentarene etter at innslagene var vist, var best. Jeg håper at jeg ikke er for gammel til selv å kunne vurdere de bildene og historiene som ble servert.

Dermed står vi igjen med følgende faktum. Ikke stol på et eneste nettsted, ihvertfall ikke før det motsatte er bevist. Nettsteder som omtaler sensitive, religiøse og politiske temaer skal du være varsom med. Hold minst armlengdes avstand til du vet mer om nettstedet. I lengden vil de som bygger omdømme ved å være til å stole på, vinne. Kryssjekk nyheter og trekk ikke for raske konklusjoner. En populær definisjon på en økonom er en person som i dag kan si hvorfor det han sa i går var feil. Ikke alle kan det.

Kunstig intelligens, roboter og kunst.

Dersom du mener noe er kunst, er det kunst selv om det er laget av en robot. Vil du i fremtiden eller i dag kjøpe et maleri av Vincent van Bot? Spørsmålet er mer aktuelt enn du aner og der er konkurranser mellom roboter som lager kunst.

Mer om kunstig intelligens, roboter og kunst.

Jurister frykter AI, men ikke legene.

Mange jurister har sett det som kommer, smarte kontrakter, kunstig intelligens, nevrale nett og maskinlæring. Mange av dem kjenner til blokkjeden der kontrakten ligger i koden. Koden er lov er et populært uttrykk.

Forestill deg at du noen år fra nå er i en rettssak og blir dømt til fengselsstraff, men ingen kan forklare deg hvorfor. Det eneste svaret du får er at en kunstig intelligens, som er et avansert dataprogram, har foretatt avgjørelsen basert på din profil og historikk.

skriver NrK i en artikkel publisert av Morten Goodwin 06.07.2017 (les også de interessante kommentarene til artitikkelen). Morten Goodwin er Førsteamanuensis og nestleder for Centre for Artificial Intelligence Research (CAIR), Universitetet i Agder. Kunstig intelligens har ikke gode og dårlige dager slik alle vi mennesker har det, den bare fungerer.

Er mennesket den mest intelligente skapning på den blå planeten?

Hva med menneskelig intelligens? Der er minst 8 typer intelligens sier Howard Gardner, professor i kognitiv vitenskap ved Harvard. Gardner forklarer hva han mener med uttrykket at noen kaller deg smart. Hva er en smart robot? Er kunstig intelligens den niende form for intelligens, det vi kunne kalle en forlengelse av den menneskelige intelligens? Vil et menneske som gjør bruk av kunstig intelligens øke sitt intelligens potensiale om den kunstige brukes på en smart måte? Se videoen med Howard Gardner, les denne artikkelen og vurder selv.

Flere Gardner videoer

Det er ikke science fiction at selskaper i fremtiden vil kunne drives av algoritmer:

og roboter. Mer om det på Norwegian.Legal.

Der er mange eksempler på at juristene følger med i timen. Jeg har vært medlem av Oslo Legal Tech gruppen siden starten. Den 14 mars 2018 arrangerte gruppen et seminare hos advokatfirmaet BAHR som har etablert et eget Law Tech Lab der temaet var "Hvilke bruksområder har egentlig AI innenfor jus?". Video streaming av seminaret er tilgjengelig. Der blir det påpekt at kunstig intelligens (for eksempel nevrale nett) består i å sanse, forstå, handle og lære. Selv om det nok er implisitt med, ville jeg tilføyd trene, utvikle og innovere. Merk at kunstig intelligens kan lære av kunstig intelligens og utvikle seg for eksempel via såkalt neuro evolusjon.

Det ble også påpekt at nevrale nett eller AI er svart boks algoritmer. Det innebærer at man ikke kjenner den eksakte sammenheng mellom input, ett eller flere skjulte lag og output. Men er det noen som vet hva som eksakt foregår i hjernen til mennesker? Et ikke det en enda svartere boks enn ulike typer nevrale nett? Så langt vet jeg ikke om noen AI som har dømt hekser til å brenne på bålet. Gitt samme hendelsforløp og omstendigheter, dømmes en hvit og en svart likt i USA? Dømmes hvitsnippforbrytere her i landet likt med en narkoman fra Plata for samme forbrytelse? Er dommer uavhengige av system, anarki (venstre eller høyre), ultra liberalisme, kommunisme, nasjonalsosialisme, facisme eller leiberalt demokrati? Ikke bare er den menneskelige hjerne en svart boks, men det er sannelig også forbindelsene mellom menneskelige hjerner.

AI kan nøste mer eksplisitte regresjonsmodeller (mer om det i min masteroppgave til Cand Scient eksamen nevnt i litteraturlisten). Matematikk er en samling trivialiteter. Hvert enkelt skritt er en trivialitet, men bare matematikere greier å holde tråden i matematiske beviser som går over over to semestre og 300 sider. Programmering er enkel matte. Men det er ikke lett å holde tråden i et dataprogram på tusener og millioner av linjer.

I en sending på NrK2 dagsnytt 18, 15-01-2018 spør man om fastlegen din om 5 år kan være en robot. Forfatteren av denne artikkelen skrev i 1996 en hovedoppgave til Cand Scienteksamen i matematikk på UIO på 295 sider der et eget kapittel var viet kunstig intelligens, nevrale og radiale basis funksons nett (jfr. litteraturliste i første artikkel nedenfor). Nevrale nett er nettopp laget for å etterligne hjernens funksjonsmåte. Genetiske alogoritmer som jeg også skrev om i samme oppgave etterligner også det som skjer i naturen med arv og mutasjoner. Dette burde være godt kjent av leger.

Kan man lære en robot å snakke? Apples Siri og Cortana, Microsofts Intelligente Personlige Digitale Assisten som bruker stemme kommando teknologi kan svare på spørsmå og lete opp artikler for deg på nettet. Lignened roboter kan forklare deg veien i en tett befolket by, noe taxisjåfører har brukt lenge. I fremtiden (den er her allerde, selv om det er for tidelig og vite akkurat hva som skjer ) snakker du til mobiltelefonen din og en ubemattet taxi kommer og henter deg. Roboten som styrer bilen spør hvem du er og om det er du som har bestilt taxien. Tekst / stemmebasert programvare som Google translate og de oversettelseapper som finnes i smarttelefoner er ikke perfekte, men det er ikke mange år før de har et større ordforråd og snakker bedre språk enn mamge mennesker. Man har lenge kunnet lære en robot å generere lyd (se video seksjonen).

I dag kan man kjøpe super datakraft som man kjøper strøm. Noen sammenligner AI med elektrisitet. AI er strømmen din. Vi snakker ikke om strømming, selv om man nok kan trene en robot til å produsere webtjenester i form av Tv over IP. Krypto valutaer som oversvømmer nyhetene nå i slutten av 2017 og begynnelsen av 2018, er når de reduseres til minste felles multiplum et bitmønster. Det vil ikke si at det er trivielt. Digitale Tv sendinger og digitale strømmetjenester er ikke noe annet enn en bitstrøm. For matematikere som leser denne artikkelen og kjenner C* algebra, så er også bitstrøm algebraen en C* algebra.

Den intelligente investor eller en smartere robot?

Noen mener at kombinasjonen av blokkjeden og kunstig intelligens er fremtiden:

Blokkjeden og smarte kontrakter ble først tatt i bruk av Satoshi Nakamoto, som skapte krypto valutaen BitCoin, selv om det ikke var han som oppfant blokkjeden. Teknologien var allerede kjent på 1990 tallet (se lenke nedenfor til YouTube videoer om blokkjeden og smarte kontrakter for ytterligere informasjon). Alle transaksjoner, kan sees av alle som er med i kjeden og er tilgjengelig i hovedboken ("ledger") for kontrakten. Crypto valutaer er såkalte desentraliserte valutaer.

What if the government let anyone use a currency of his or her choosing? What if the government permitted entrepreneurs to innovate in the monetary sector, such as by creating digital currencies or minting commodity money?

This is precisely what F.A. Hayek argues.

Nobel pris vinner, Friedrich von Hayek som døde i mars 1992, for over 25 år siden, skrev på slutten av sin karriere om dette i sin bok: Denationalisation of Money: The Argument Refined

Crypto valutaer rir verden som en mare. Manien brer om seg og noen mener den kan sammenlignes med tulipan løk boblen på 16 hundre tallet i Holland. På det dyreste var de mest sjeldne tulipanløkene verdt det samme som en enebolig. Da krisen var over, var de verdt omtrent det samme som en vanlig løk. Mange ringer meg og spør om råd angående BitCoin. Skal jeg investere i BitCoins spør de? Mitt standard svar er

  1. Husk at enhver krone du investerer har en alternativ anvendelse - det du investerte i og alt annet du kunne investert i.
  2. Dersom du har 20 000 kroner som du kan kaste i søppelbøtta i håp om at de skal bli til gull, kan du ha flaks når du kjøper et instrument som kan stige i pris.

Når jeg hører at noen vil investere i crypto valutaer (som er en indikator på den svarte økonomien, hvitvasking, narkotika og våpenhandel m.v.) spisser jeg ørene. I dag er det ikke ulovlig for nordmenn å kjøpe krypto valutaer. Noen mener markedet vil bli regulert til kollaps. Investere i krypto valutaer? Trade krypto valutaer som svinger i kurs er noe annet, men da må du i det minste kjenne elementære prinsipper for trading. Dersom du studerer hvordan kursen på ulike krypto valutaer (der er mange) har utviklet seg over tid, ser du at de svinger, ofte innen et bånd. Der er også skrevet bøker om dette der man om det finnes likvide opsjoner eller shorting muligheter for et verdipapir, vil tjene mer jo mer markedet svinger. Jeg vil ikke si at du ikke skal trade crypto valutaer så lenge det er lovlige instrumenter, men jeg vil fraråde investeringer i krypto valutaer.

Du trenger ikke være intelligent for å gjøre intelligente investeringer, er Benjamin Grahams budskap i boken "Den intelligente investor" som er den beste investeringsrådgiveren jeg kan anbefale for deg. Du må kjenne prisen på det du kjøper og den er kjent i markedet samtidig som du må kunne verdsette det du investerer i. Det er den vanskeligste delen. Å investere for å vente på en prisoppgang, er et veddemål på at prisen skal stige og dermed mener Graham at det er spekulasjon. En aksje ("share") er en eierandel i en bedrift. Du skal finne gode bedrifter som gir utbytte. Da arbeider de ansatte i firmaet for deg og på lang sikt skal du tjene mer enn om du har pengene stående i bank eller i egenkapitalinstrumenter som obligasjoner.

Forskere mener at man om noen år vil kunne lage kunstig intelligens som er smartere enn mennesker.

Vi kommer til å føle oss litt som en apekatt føler seg overfor oss. Vi vet at det ikke er nødvendig å lære en apekatt astrofysikk. Den kommer ikke til å forstå det. Den fremtidige datamaskinen kommer til å forholde seg til oss på samme måte. Den kommer til å gjøre ting og den kommer ikke til å gidde å forklare oss hva den holder på med en gang for den vet at vi ikke er lure nok.

sier NrKs teknologirådgiver (jfr semantiske lenker nedenfor). Høres ikke det ut som musikk i ørene på en trader eller investor? Da er det bare å gå i gang med å lære seg hvordan mans skal benytte kunstig intelligens i trading og investering. Er Benjamin Grahams bok om den intelligente investor eviggrønn eller gulner den? Er gresset grønt, gult eller brunt. Det kan man bruke uskarp logikk ("fuzzy logic") omtalt i videoene det er lenket til i denne artikkelen til å svare på. Man har ikke noe enten eller, men både og. De som vil overvåke egne langsiktige investeringer har nok fortsatt rikt utbytte av å pugge Benjamin Grahams bok. Søker du på uttrykket:

aritificial intelligence trading OR investment

Google som selv bruker kunstig intelligens, vil du finne en rekke vitenskaplige artikler i tillegg til standard treff.

Kunstig intelligens, 20 år for tidelig. Hva med kontroll av (matematisk) kaos?

Jeg har i en artikkel på DinItSide.no en populatisert beskrivelse av hvordan turbulens (forstadiet til (matematisk) kaos) kan kontrolleres. Dyr og fugler kontrollerer turbulens. Naturen er fraktal og kaotisk. De fleste økonomer kjenner den effektive markedshypotesen, men hvem kjenner den fraktale markedshypotesen? Finansielle tidsrekker har fraktal (selvsimilær / egenlik struktur). Fjerner man benenvningen på tidsaksen, vil en finansiell tidsrekke se lik ut om tidsenheten er ticker per sekund, om tidsenhenten er minutt, time, dag, uke, måned, kvaral eller år. Mye mer om det i hovedoppgaven til Cand Scient eksamen i matematikk, Kjell Gunnar Bleivik (1996): Matematisk finans - Ulineær, fraktal og kaotisk struktur - Teori og metoder. Hovedfagsoppgave ved Matematisk Institutt Universitetet i Oslo.

I et eget kalittel 16, på nesten 15 sider skriver jeg om kontroll av matematisk kaos. Noe kan leses av ikke matematikere. Oppgaven finnes på bibliotektet på UIO og biblioteket i Norges Bank (antar jeg). Roboter og kunstig intelligens er skreddersydd til å kontollere turbulens og matematisk kaos (som simuleres av naturen i en rekke naturlige prosesser). En populær beskrivelse av fraktalgeometrien er at det er naturens egen geometri, mens euklidske geometri er den menneskeskapte geometrien. Kan kunstig intelligens lære seg å snakke? Kan kunstik intelligens lære seg å synge? Fraktal musikk har man kjent til lenge.

Verket Fablab verk{sted}et er et fellesverksted for digital fabrikasjon som holder til i Ibsens gate 4 i Moss.

Verket FabLab er et privat initiert prosjekt, som blant annet har fått tilskudd fra Innovasjon Norge og Østfold Fylkeskommune. Verkstedet er et medlemsbasert fellesverksted som har fokus på Digital Fabrication og prototyping, men som også tilbyr undervisning, opplæring og småskala produksjon. Verkstedet er på mange måter en digitalisert sløydsal, og er åpent for alle som har behov og interesse for å lære seg ny teknologi uten å måtte inneha spesifikk bakgrunn eller kvalifikasjoner.

FabLab er en internasjonal organisasjon som er tilknyttet MIT, med over 600 lab’er rundt omkring i verden. Verket FabLab kommer blant annet f.o.m Januar 2017 til å tilby Fab Academy, som er et 5mnd distribuert forskningsprogram i Digital Fabrication fra FabFoundation, undervist av Neil Gershenfeld, (prof. ved Massachusets institute of technology).

Verket FabLab har også en egen MeetUp gruppe som det kan lønne seg å følge med på om man er interessert i roboter.

De er godt i gang med å lage ulike typer roboter og som det fremgår av sitatet ovenfor har de knyttet til seg internasjonale ressurspersoner fra MIT.

Markerspace er et lignende tiltak omtalt i NrK programmet Norge Nå 24 september 2018. Det programmet inneholder også andre interessante ting som for eksempel robot styrte smarte hjem. Det beste norske ordet på dette er skaperverksted som Wikipedia omtaler som et verksted hvor man ved hjelp av digitale og analoge verktøy kan skape eller reparere ting. Mange av de norske skaperverkstedene har både digitale og analoge verktøy.

Norsk Teknisk museum i Oslo skriver på sitt nettsted at deres Vitensenter er opptatt av at barn og ungdom skal få anledningen til å skape med teknologi og åpner i september 2018 et nytt undervisningsrom – Teknolab Skaperverksted. Vitensenteret i Trondheim har allerede et slikt skaperverksted i skolen. Det er bare å søke på ord som markerspace, vitensenter, skapersenter, hackerspace og lignende uttrykk, så finner du ut at dette er i ferd med å bre seg over hele landet. SKILLS Skaperverksted er for eksempel et Nordnorsk vitensenter som tilbyr kreative publikumsverksteder.

Hvilket skaperverksted blir det første som lager roboter / kunstig intelligens som poroduserer Munch inspirert kunst (jfr videoene og lenkene ovenfor under avsnittet med overskriften Kunstig Intelligens Roboter og kunst). Kall gjerne roboten Edvard RoBot (kanskje bør du sjekke med Munchs etterkommere om de godtar det?) Send gjerne en epost til forfatteren av denne artikkelen (kbleivik AT gmail dot com), så vil det bli omtalt her. Du kan endog få plass til å skrive din egen artikkel om løsningen du kommer opp med.

Hva med å utnytte kaos til sin fordel?

Kunstig intelligens, ulike problemstillinger og problemer. AI komplett og AI hard.

Programmerere og informtikere kjenner P, NP, NP harde og NP-komplette programmeringsproblemer. Denne figuren:

P, NP, NP kompletter og NP harde  programmeringsproblemer illustrert.

hentet fra denne gode oversiktsartikkelen publisert 17 april 2016 av William Rui-Yang Wu viser at løsningen av problemet er en funksjon av tiden det tar å løse problemet på en (eller flere) datamaskin(er). Dette utsagnet
A problem is NP-hard if an algorithm for solving it can be translated into one for solving any NP-problem (nondeterministic polynomial time) problem. NP-hard therefore means "at least as hard as any NP-problem," although it might, in fact, be harder.

kan være kryptisk for en som ikke er kjent med terminologien.

Nedenfor har vi listet opp noen referanser der du kan finne en mer utførlig forklaring, slik at du forstår utsagnet og også forstår begrepet AI komplett og AI hard. Hvilke problemer kan AI løse og ikke løse? Er der noen begrensninger for superintelligens og neuro evolusjon?

Vi lager roboter.

Mye av informasjonen du finner på nettet er gratis, men ikke alt. Vårt mininettverk er ikke drevet av reklame eller sponsorer. Vil du vite mer, må du ta kontakt. Kun seriøse henvendelser.

Vil du greie deg selv, kan du begynner her.

Noen foretrekker å bruke TensorFlow som ofte kombineres med Phyton:

mens andre foretrekker mer åpne løsninger som Phyton, C, C++ og C#. Du finner en oversikt over flere kjenter programmeringsspråk på vårt internasjonale forum. På den gamle delen av ForumNorway.com finner du noen eksempler på effektiv bruk av C++. Vår foretrukne C / C++ plattform er Embarcadero C++ Builder. La oss si at du velger å bruke Phyton. Da er et naturlig søk på mer informasjon:

artificial intelligence libraries for phyton

Jeg har møtt mange religiøse, og møter du en som sverger til Lisp, får du neppe vedkommende til å skifte språk. Er du en av dem, er naturlig søk:

artificial intelligence libraries for lisp

Hvem kan lære og anvende kunstig intelligens og maskinlæring?

Alle snakker om kunstig intelligens, maskinlæring, dyp læring, nevrale nett, neuroevolusjon og superintelligens. Der finnes nesten ikke et firma som ikke har dette i sin forretningsstrategi, i det minste for å lage en chatbot som betjener kunder på firmaets nettside. Må man være matematiker eller informatiker for å lære og anvende kunstig intelligens? Absolutt ikke. Du trenger ikke være mekaniker for å kjøre en bil eller fly et fly. Bernard Marr skrev i 16 april 2018 en relevant artikkel for det kjente nettstedet Forbes, The 6 Best Free Online Artificial Intelligence Courses For 2018

Fortunately, today you don’t have to take years out of your life studying at university to become familiar with this seemingly hugely complex technology. A growing number of online courses have sprung up in recent years covering everything from the basics to advanced implementation.

Some are aimed at people who want to dive straight into coding their own artificial neural networks, and understandably assume a certain level of technical ability. Others are useful for those who want to learn how this technology can be applied by anyone, regardless of prior technical expertise, to solving real-word problems.

Ikke bare er der gratis kurs på nettet som for eksempel: Google ML, men også skrevet en rekke artikler om hvilke kurs og bøker (se neste avsnitt) som er best;

Det er også på sin plass å nevne at alt som kommer fra store selskaper som Google ikke alltid er like bra. Dette kurset, Intro to Deep Learning, Google via Udacity fikk bare 1 1/2 i gjennomsnittlig *-rating, av maksimum 5 *, basert på 47 vurderinger. Vurderingene er gitt lenger nede på siden. Noe lignende opplevde jeg på Googles test av responsive sider. Det tok meg 5 minutter å vise at den testen ikke holdt den gang jeg testet den. Jeg la inn CSS med fast skjermbredde langt videre enn mobiltelefon og nettbrett. Likevel konkluderte testen med at siden var responsiv, mest sannsynlig på grunn av denne kodelinjen:

<meta name="viewport" content="width=device-width,minimum-scale=1,initial-scale=1">

De som bruker nettleseren FireFox, vet at man der raskt kan teste om en side er responsiv ved tastekombinasjonen: CTRL + Shift + M. Det er (var den gang jeg prøvde) en bedre test en Googles test.

Litteratur

Semantiske lenker til artikkelen.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

Serialisering.

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 23 November 2017. Sist oppdatert 23 November 2017

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

Hva er serialisering?

Serialisering er å transformere data i internminnet på en datamaskin til en sekvens av byter som kan lagres i en datafil eller overføres over et nettverk. Dermed blir serialisering viktig når man sender data som ligger i en database over et nettverk. Database data som er ordnet i rader og kolonner kan i skript språk som php serialiseres og sendes som en streng over nettet. Den opprinnelige strukturen kan gjenskapes ved den inverse deserialiserings funksjonen.

Data serialiseres ofte til JSON format som er mye brukt i ulike skript språk.

Semantiske lenker til artikkelen.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

Jeg vil implementere en chatbot.

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 21 November 2017. Sist oppdatert 23 November 2017

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

Hva er en chatbot?

En chatbot er som navnet sier, programvare, en app eller mer presist en bot som chatter med deg. Et menneske som betjener kunder på nettet har problemer med å betjene flere kunder samtidig. En robot kan betjene mange samtidig, engentlig så mange webserveren har kapasitet til å betjene. Mennesker krever lønn, mens en robot ikke ber om noe annet enn implementering, oppdatering og vedlikehold. Noen vil kanskje føle seg lurt om de etter en samtale forstår at de har snakket med en robot. I 2017 kan det være ekstremt vanskelig å avsløre at du snakker med en robot.

Profesjonelle firmaer vil opplyse at du nå snakker med en robot. Noen ganger kan er robot betjener deg bedre enn et menneske. Den kan programmeres til alltid å være høflig, og den er rask og kan i noen tilfeller gi mer presise svar enn et menneske. Med adgang til en stor database kan en robot besvare de vanskligste spørsmål om firmaets produkter etc. En måte å finne ut at du snakker med en robot er å stille den meningsløse spørsmål og se hvilke svar du får. Roboter er som kjent programvare. De enkleste søker i en log database etter svar på lignende spørsmål som er stilt og besvart tidligere. Med vanlig programlogikk, (if, if else, caseift etc) vil den også kunne følge opp et spørsmål med å få mer presis informasjon. Dersom du ikke får et tilfredsstillende svar, vil den kunne spørre om du vil snakke med et menneske om mer presis informasjon og svarer du ja, kan den koble deg til firmaets sentralbord, der du blir satt over til en kundebehandler. Med kunstig intelligens og maskinlæring, kan man også trene opp en robot til stadig å gi mer presise svar. Kombinert med "big data mining" i store databaser er det ikke lenge før firmaets chatbot(er) gir my bedre informasjon enn et menneske. Greier ikke chatboten å besvare alle spørsmålene dine, kan den be deg legge igjen epostadressen din, så vil en fra firmaet kontakte deg.

Hvordan kan jeg implementer en chatbot?

Det er hevdet at dersom du har et problem i server script språket, php, så et 99 prosent av alle de programmeringsproblemene du møter allerede løst. Det vil si at søker du på uttrykk som "php chatbot software", "what is the best php chatbot sofware" eller "free php chatbot software" på en søkemotor eller en video delings platform, så burde du finne en god nok løsning og godt nok er som regel best. Er du en erfaren (php) programmerer kan det også være lett å modifisere og skreddersy koden etter eget behov. Før vi går videre skal vi liste opp noen relvante problemstillinger rundt chatboter.

Noen videoer

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /

Kort om Robotskolen og eiers bakgrunn.

Kjell Gunnar Birkeland Bleivik.

Først publisert 20 November 2017. Sist oppdatert 17 Januar 2019.

Permanent lenke / Mini Nettverk / Hjem /

Noen videoer sier hva dette dreier seg om.

Her er en annen relevant video om du vil bruke php og JSON.

Og her en der man bruker php og det kjente JavaScript biblioteket Bootstrap.

Et kanskje enda med kjent Javascript bibliotek i denne sammenheng er Node.js. Neste video viser automatisering med bruk av jQuery + Node.js + Phantom.js. Den har også en god diskusjon om ulike JavaScript biblioteker samt isomorfe JavaScript biblioteker.

Generelle og spesielle oppgaver om roboter, kunstig intelligens og maskinlæring m.v.

Disse oppgavene er relatert til alt du kan lese på dette nettstedet fra begynnelse til slutt. De er basert på at du har fordypet deg i temaet, studert videoer og relevante artikler og litteratur. Oppgaver legges kronlogisk til etter hvert som de blir til. Dermed er første oppgave nedenfor nyest og siste oppgave (oppgave 1) eldst. Oppgavene kan oppdateres.

Mini Nettverk / Hjem /

Oppgave 30: CMS med innebygd kunstig intelligens og tilliten til kunstig intelligens.

Veldig mange om ikke alle store firmaer har et webbasert "Content Mangement System" (CMS). Der finnes en rekke som Wordpress, Drupal, Magento, Joomla m.v. Søk på uttrykket list of content management systems og du finner en rekke kjente og ukjente. Noen er gratis, andre ikke. Noen som Oslo Dagblad lager disse systemene selv. Sammen med Tv2 har de fått 200.000 euro fra Google til å bygge kunstig intelligens for nettaviser. De jobber med å la kunstig intelligens, bistå journalister og kvalitetssikre det de leverer inn i systemet. På sikt vil disse funksjonene bli tatt helt over av kunstig intelligens. Kan vi stole på kunstig intelligens? Hva menes med at kunstig intelligens har bias (skjevheter) og kan være forutinntatt og har fordommer?

Dynamiske nettsteder er som regel databasedrevne CMS systemer. Søker du på uttrykket cms artificial intelligence oppdager du at helsevesenet allerede har tatt i bruk slike systemer. Videre, søker du på wordpress progressive web app plugin og wordpress ai web app plugin oppdager du fort at det ikke mangler løsninger for dette enkle, kanskje mest kjente CMS systemet. Der kan allerede være slike komponenter i programvaren du bruker uten at du vet det. Foretar du lignenede søk på andre CMS systemer som Drupal og Joomla, finner du noen av de løsningene de tilbyr.

Si at du har fått i oppdrag og lage en progressiv webapplikasjon (se neste oppgave) for en avis slik Financial Times har gjort det. De kaller sin løsning Fast FT. Tror du deres pwa har en databaseløsning som for eksempel indexedDB? Hvordan bør et slikt system se ut og kan det bygges ved å modifisere eksisterende systemer, eller ville du bygd det på nytt fra bunnen? Hva tror du blir billigst og mest effektivt?

Fordelen med progressive web applikasjoner er at løsningen for alle plattformer betjenes fra en felles kodebase. Hvor viktig er det å ha full kontroll på denne kodebasen selv? Hvilken frihet gir du fra deg ved å benytte tredje parts løsninger? Hvilken erfaring har du med innstikk og moduler for ulike plattformer. Hvor følsom er den løsningen du velger for endringer i innstikk og moduler som ikke vedlikeholdes? Er du sikker på at de tredje parts komponentene du velger er fremover kompatible og at de oppdaterte plattformene er bakover kompatible?

Drøft påstanden: Algoritmer må retrenes når de har gått en stund. Drøft også påstanden om at vi trenger et etikkråd for kunstig intelligens og et forbrukerråd for algoritmer.

Wikipedia definerer:

The technological singularity (also, simply, the singularity) is a hypothetical future point in time at which technological growth becomes uncontrollable and irreversible, resulting in unfathomable changes to human civilization.
Hvor sannsynlig tror du at det er dette skjer om vil lar teknologer styre utviklingen? Hvor sannsynlig er det at dette kan skje og hvordan kan vi best hindre at det skjer?

Hva menes med algoritmisk og underbevisst skjevhat? Kan du forklare hva som menes med teknologisk singularitet og hva det innebærer. KOmmenter utsagnet. Kunstig intelligens er menneskenes siste oppfinnelse.

Hva menes med følgende begreper:

  • Artificail Narrow Intelligence
  • Artificial General Intelligence
  • Artificial Super-Intellignece

og hva er anvendelsen? Fakta, spekulasjon eller fiksjon: Dersom superintelligens blir en realitet er der bare to muligher. Enten dør menneskeheten ut eller så får vi evig liv?

Kunstig intelligens er på en måte kunstige mennesker. I dag lever vi i den nære ai verden. Vi er fortsatt langt unna generell kunstig intelligens. Kunstig superintelligens er langt unna. Hva er svart informasjon og det mørke demokratiet?

Drøft til slutt følgende påstand. Mennesker er flinke til å filtrere ut all unødvendig informasjon når de skal løse et problem. Det er ikke like lett for kunstig intelligens med dagens teknologi. Vi vet hvordan hjernen virker på enkle felter og problmestillinger, mens andre fortsatt er et mysterium. For å bruke AIs eget språk. Det er foreløpig en beksvart boks. På sett og vis er hjernen vår som en fraktal der man aldri kommer til bunns. Selv en så enkel fraktal som Cantor mengden (Google den om du ikke vet hva den er) har overtellbart mange punkterr. Det vil si at den har flere enn tellbart mange punkter.

Semantiske lenker.

Oppgave 29: Internet Utviklingstrender og progressive web applikasjoner.

Hva menes med en progressiv webapplikasjon, hva er de viktigste komponentene og hvordan skiller den seg fra responsive nettsteder og en vanlig applikasjon som kjøres på en mobil flate? Hva legger du i uttrykket nettet først ("web first")? Hva menes med begrepene:

  • Manifest file og
  • Service worker?
  • Kan service worker kjøres på http eller kreves https for at serviceworker virker?
  • Hva menes med service workers scope og hvorfor er det viktig og definere det riktig?
  • Hva er en "event listener" og hva menes med at en fil er "event driven"?
  • Hva står nettuttrykket DOM for og hva menes det med at serviceworker er dekoblet fra DOM hendelser?
  • Hva er caching og andre offline lagringer?
  • Bruker serviceworker nettleserens cache?
  • Hva er cache api?
  • Hva er Web Workers?
  • Hva er indexedDB?
  • Hva er en absolutt og en relativ url? Hva er sikrest å bruke?
  • Hva menes med statiske og dynamiske deler av et nettsted?
  • Hva er en "push notification"? Er varsler "push notification" og hva mener du om dem?
  • Hva står AJAX for og hva var det nye med denne teknologien?
  • Hva menes med bakgrunns synkronisering?
  • Hvordan kan du teste om et nettsted er en resonsiv webapplikasjon?
  • Hva er Google Lighthouse og hvordan kan det brukes i forbindelse med PWAs?
  • Hva står forkortelsen FIRE for som web teknologi?
  • Hva er Google firebase og hva er bruken?

Begynn med å lage en enkel responsiv nettside om til en progressiv webapplikasjon. Deretter kan du prøve å lage mer komplekse webapplikasjoner, for eksempel en webapplikasjon for nettstedet du driver. Du kan også begynne helt fra begynnelsen med å lage et nytt domene som en webapplikasjon. Hva er argumenter for og mot webapplikasjoner?

Kan du forestille deg hvordan PWA kombineres med web assembly (WASM), kunstig intelligens og maskinlæring? For eksempel, kan man bruke IndexedDB til å lagre informasjon fra en AI drevet chatbot? Kan ny kommunikasjon sendes (asynkront) til nettstedets chatbot straks appen er koblet til internet?

Kommenter følgende utsagn fra moz://a:

There are a number of web technologies that store data of one kind or another on the client side (i.e. on your local disk). IndexedDB is the most commonly talked about one. The process by which the browser works out how much space to allocate to web data storage and what to delete when that limit is reached is not simple, and differs between browsers.

Hvilke andre teknologier kjenner du? Kan SQLite brukes til dette?

Mer generelt, er det mulig å fange og gjenbruke informasjonen som kommer fra et nettsted drevet av kunstig intelligens, selv om nettet er nede eller lenken til nettstedet er brutt? Greier du å lage en progressiv webapplikasjon drevet av kunstig intelligens og eventuelt WASM?

Er pwa, wasm og ai moteord som vil forsvinne, eller vil de være viktige elementer i fremtidige web trender? Hva mener du vil bli det viktigste i web trendene for 2020? Hvilke javaskript biblioteker vil bli viktige de neste årene og hvilke vil avta i betydning?

Semantiske lenker.

Oppgave 28: Matematikk på internett. Selvlært er vellært.

Påstand i dag kan man ta doktorgrad i kunstig intelligens og maskinlæring ved å studere videoer på YouTube og universitetnettsteder. Mange universiteter har egne videokanaler på YouTube. Nedenfor (i den semantiske lenkesamlingen) og andre steder på dette nettstedet (for eksempel i oppgave 26) har du ressurser nok til et selvstudium i matematikken bak AI og ML på minimum bachelor nivå. Tar du utfordringen?

Kommenter påstanden: Noen av de beste og mest etterspurte programmererne har drevet med spillutvikling.

Semantiske lenker.

Oppgave 27: Matematisk, statistisk, finansiell og økonomisk programvare.

Jeg er utdannet samfunnsøkonom med tilleggsutdanning i matematikk, statistikk og IT. Der er ikke mangel på programvare, såvel gratis som betalt i 2019 for de som vil bruke slike verktøy i sine arbeider. Det florerer med ulike kalkulatorer.

Da jeg i 1997 sluttet i Norges Bank, hadde banken nylig gått over til å bruke Portable Troll som analyseverktøy og Fame som databaseplattform. Portabel Troll var ganske avansert den gang (nok også i dag) og man kunne operere på n-dimensjonale objekter ("arrays"). Søker du på fame site:norges-bank.no eller troll site:norges-bank.no vil du observere at verktøyene fortsatt er eller nylig har vært i bruk.

Annen programvare som:

ble også brukt. Så godt kjenner jeg TROLL at jeg fortsatt husker mange kommandoer.

Denne programvaren var skreddersydd for samfunnsøkonomer som ville teste, simulere og estimere økonomiske modeller. Verdenshandelsmodeller som knytter ulike lands økonomier sammen via utenriksregnskapet kan bestå av millioner av ligninger. Det er ikke vanskelig å forstå hver enkelt lingning sepeart på samme måte som det ikke ville være vanskelig å forstå en node i et nevralt nett. Men interaksjonen mellom tusener og millioner av ligninger blir en svart boks, nesten på samme måte som et nevralt nett blir en svart boks med millioner av koblinger og neuroner.

Nå er vår oppgave å lære de som leser på dette nettstedet nevrale nett og matematikken bak slike nett. Hvor skal vi begynne? Søker du litt på nettet oppdager du at UiB bruker GeoGebra mens NHH bruker Excel og Visual Basic for Applicationa (VBA) i sine finansielle modelleringskurs våren 2019. Andre steder på dette nettstedet har vi vist at man kan bruke Excel til matrise operasjoner og nettsteder som fast.ai bruker Excel i sin undervisning i kunstig intelligens for kodere som også er viet stor oppmerksomhet på dette nettstedet.

Før vi lister opp annen kjent matematisk programvare, nevner vi et meget nyttig verktøy som er et museklikk unna, nemlig WolframAlpha. Skriv inn x^2 - 4 = 0 og se hvor detataljer informasjon du får. Skriver du inn x+y=10, x-y=4 ser du at WolfraAlpha også løser ligninger med flere ukjente. Siden matriseregning er så viktig for å forstå enkle nevrale nett, kan det være greit å vite at man også kan utføre lineær algebra. Skriv inn {{2, -1}, {1, 3}} . {{1, 2}, {3, 4}} og du får et ganske detaljert svar. WolfromAlpha er gratis, men finnes også i en betalt versjon der du blant annet kan skrive løsningen direkte til er PDF dokument. Kjekt å ha om du vil legge bereninger ved et notat eller en vitenskapelig undersøkelse.

Geogebra er også tilgjengelig på nettet og et museklikk unna. Det programmet er godt nok til noen operasjoner. Til mer avanserte operasjoner må man laste ned og installere programmet med skreddersydde tillegg. Du finner instruksjoner om hvordan programmet skal brukes på hjemmesiden. Søker du på nøkkelord på YouTube som for eksempel: geogebra kurs eller geogebra oppgaver, får du nok treff til å lære deg programmet. Som vanlig får du flere treff når du søker på engelsk som for eksempel introduction to geogebra eller geogebra tutorial. Søker du etter løsning på et spesielt matematisk problem, kan det allerede være løst i GeoGebra. Hvor mye du lærer av å studere slike ferdigløste oppgaver er et annet spørsmål. Regel nummer 1 når man skal lære seg matematikk er å løse oppgaver. Regel nummer 2 er: Ikke glem regel nummer 1.

Vektorer og matriser omtales på Wiki.geogebra.org:

Her er annen matematisk programvare, gratis først i min prioriterte rekkefølge med lenke og deretter betalt programvare i prioritert rekkefølge uten lenke.

Dersom du ønsker matematisk notasjon på dine nettsteder løser MathJax det. Scientific Word er skreddersydd for dokumenter som krever mye matematisk notasjon. MathType bør også nevnes.

Du har mer enn nok programvare til å løse følgende oppgave. Multipliser noen tre ganger tre matriser med hverandre og finn den inverse matrisen til minst en av dem. Kontroller at utregningen er riktig ved å multiplisere den opprinnelige matrisen med sin inverse. Vis ved egnet matrisemuliplikasjon at matriser ikke er kommutative. Mer presist er en kommutativ operasjon en operasjon der rekkefølgen på to argumenter kan endres uten å endre resultatet. Multiplikasjon med reelle tall som for eksempl 3 og 2 er kommutativ ettersom 3x2=2x3.

Skriv et notat på fem sider om hvordan du personlig best lærer matematikk. Skriv spesielt om hva du synes manglet i undevisningen og om læreren gikk over hodet på deg. Har du anlegg for matematikk, eller falt du av lasset allerede på ungdomsskolen? Tror du at du kunne lært matte med et annet opplegg?

Drøft til slutt følgende påstand:

Skal man lære matte er det nok med 10 minutters teoretisk undevisning og deretter oppgaveregning på papir. Læreren må bruke tavle eller lignende. Bruk av programvare må ikke skje før man behersker det temaet man studerer og de problemer og oppgaver som skal løses. Matte er en samling trivialiteter. Hvert enkelt skritt er trivielt, men man mister fort tråden når systemene blir komplekse. Da blir det fort en svart boks.

Kan man ha det moro med matte?

Vil du spesialisere deg på noe av matematikken bak ml finner du en lengre serie her.

Oppgave 26: Tensor algebra, den dypere matten bak kunstig intelligens.

Forklar hvilke krav man må stille til matriser som skal adderes, subtraheres og multipiseres. Hvorfor multipliserer man ikke to matriser med hverandre ved å multiplisere ledd for ledd på tilsvarende måte som ved matrise addisjon?

Drøft utsagnet. Der er en nær sammenheng mellom lineære avbildninger og matrisemultiplikasjon. Det er denne sammenhengen som er begrunnelsen for matrisemultiplikasjon.

Hva er en kovektor? Hva menes med euklidske tensorer og hvilke egenskaper har de? Er det riktig å definere en skalar som en rang 0 tensor, en vektor som en rang 1 tensor, en matrise som en rang 2 tensor og en kubisk "matrise" som en rang 3 tensorr? Nevn minst tre definisjoner av en tensor og hvilken som er den ritkige. Hva er kronecker delta?

Hva er et vektorrom og hva er riktig avstandsmål i et slikt rom? Hva menes med Einstein notasjon? Er tensor produktet og kronecker produktet det samme?

Tensorflow er et vel kjent rammeverk for de som koder kunstig intelligens og maskinlæring i Python. Keras og PyTorch er andre rammeverk som har fått økt tilslutning i det siste, Hvilke av disse rammeverkene vil du foretrekke om du skal arbeide med dyp læring?

Keras er lett å lære og godt nok for meg sier en du møter på et seminar om maskinlæring. Tensorflow er velprøvd og har det største samfunnet sier en annen. PyTorch gir meg størst frihet sier en tredje. Er noen av disse rammeverkene gode nok for deg, eller bruker du et fjerde eller koder du alt fra bunnen i ditt favoritt programmeringsspråk?

Søker du på uttrykket: Which Deep Learning Framework is Growing Fastest? og lignende får du en indikasjon på hvilket rammeverk som er i vinden og får økt oppslutning.

Semantisk lenker

Oppgave 25: Tilbake til start, repetisjon og koding.

Dersom du har utført oppgave 24, har du mest sannsynlig allerede repetert en del av stoffet på dette nettstedet. Denne oppgaven er for såvel nybegynnere som de som vil repetere og begynne fra begynnelsen. I den semantiske lenkesamlingen har vi om du ikke greier å løse oppgaven ut fra det du allerde kan, tatt deg tilbake til start. Michael Nielsen gratis bok Neural Networks and Deep Learning er sentral og omtales i videoene fra 3Blue1Brown. Har du tid, studer i det minste deres 2 første videoer om nevrale nett. De har det meste om den matetmatiske bakgrunnen du trenger å vite for å forstå matematikken bak nevrale nett. Det er et bra sted å begynne.

Begynn med å kopiere den 18 linjers koden som er nevnt i lenkesamlingen og se hvordan den virker. Deretter, søk på "Chatbot code in Python github" og se om du greier å lage en chatbot. Dersom du jobber innenfor et spesielt fagfelt, tren og lær den å forstå ditt fagspråk.

Kjenner du programmeringsspråket Rust, fortell hva du vet om språkets bruk i maskinlæring.

Hva menes med webassembly (WASM) og progressive webapplikasjoner (PWA)? Hvordan kan WASM brukes til å effektivisere kunstig intelligens applikasjoner og webløsninger. Hvorfor er det mer kosteffektivt å utvikle en webapplikasjon fremfor en applikasjon som programmeres i flere språk for ulike plattformer. Hva med vedlikehold og oppdateringer? Drøft påstanden: Det er sløsing med ressurser å lage en applikasjon som trenger nettkobling i nativ kode om den kan programmeres som en (PWA) webapplikasjon.

Studer Michael Nielsens video om det universelle approskimasjonsteoremet og forklar hva det sier. Forklar hvorfor lineær algebra og spesielt matrisemultiplikasjon er viktig bakgrunn for å kunne forstå enkle nevrale nett. Hva er en kollisjons og en rotasjonsmatrise og forklar hvordan martriseopersjoner er sentrale for spillutviklere? Brukes kunstig intelligens til å utvikle nye mer avanserte og spennende spill?

Drøft utsagnet. Det er viktig å kjenne sin besøkelsestid og ikke komme til perrongen etter at toget har forlatt den. Det er nå kunstig intelligen brukes til å effektivisere stadig flere bedrifter, forandre arbeidsmarkedet, skape nye typer jobber og bedrifter som for eksempel det norske selskapet Simplifai.

Drøft til slutt påstanden. Jo mer jeg studerer matematikken bak nevrale nett og maskinlæring, jo mer uintelligent synes jeg kunstig intelligens blir. Super intelligens er som mye annet i denne bransjen bare et nytt moteord.

Semantisk lenker

Oppgave 24: Maskinlæring og dyp læring og begrensninger.

Dette nettstedet bærer navnet robotskolen.no. Den som har lest de fleste artiklene, løst oppgaver og studert håndplukkede videoer, vil ha oppdaget at mye dreier seg om nevralen nett, kunstig intelligens og maskinlæring og mindre om roboter eller robotics. Hva som skal til for at et hjelpemiddel skal kalles en robot har vi diskutert grundig i en lengre artikkel lenger nede på siden. Mye kan automatiseres og robotiseres uten at man benytter kunstig intelligens eller maskinlæring. Det hadde kanskje vært riktigere å kalle nettstedet AI- eller ML-skolen. Implisitt har vi med navnet robotskolen.no fokusert på roboter og apper drevet av nevrale nett siden det var det eier skrev en cand scitentoppgave om på matnat UIO i 1996 (se referansene til første artikkel lenger nede).

Nå er det på tide å gå gjennom de andre 23 oppgavene nedenfor, studere dem kritisk å drøfte om vi har oversolgt ordene nevrale nett, kunstig intelligens og maskinlæring. Drøft det grundig og kommenter deretter følgende påstander:

  • Kunstig intelligens og maskinlæring er ord som blir mer og mer meningsløse jo mer de brukes.
  • Tenking er en form for beregning.
  • Kunstig intelligens er ikke i nærheten av menneskelig intelligens og vil aldri komme dit.
  • Kunstig intelligens vil ikke overta jorden slik mange dommedagsprofeter har forespeilet oss.
  • Kunstig intelligens er en teknologi, hverken mer eller mindre.
  • Kunstig intelligens vil aldri kunne erstatte varme hender og menneskelig omsorg.
  • Roboter vil ikke kunne erstatte en vinsmaker, en lærer, en professor, en mesterkokk eller lignende.
  • Kunstig intelligens er en svartere boks enn vår hjerne.
  • Kunstig intelligens og maskinlæring er ikke mer revolusjonerende enn de første maskinene under den industrielle revolusjon.
  • Kunstig intelligens og maskinlæring er ikke mer revolusjonerende enn de første personlige datamaskinene.
  • Få ord og begreper misbrukes i dag så mye som ordene kunstig intelligens og maskinlæring. Vil vi om noen år kalle det teknologi?

Semantisk lenker

Oppgave 23: Automatisk backup av databasedrevne dynamiske nettsteder.

Der er en rekke rammeverk og databsedrevne plattformer for dynamiske nettsteder som for eksempel.

Hos mange webhostere kan du installere dem med noen museklikk. Det er vanskeligere å vedlikeholde systemene og spesielt innholdet som ligger i en database. Innholdet er det viktig å ta vare på, da filsystemet som regel lett kan gjenopprettes. Lag en robot (hint cron job) som oppdaterer databasen for ditt dynamiske nettsted med en viss frekvens for eksempel en gang om dagen, en gang i uken eller en gang i måneden.

Det er viktig at du med visse mellomrom selv tar backup av databasen manuelt (det er som regel gjort med noen museklikk hos webhosteren din, for eksempel med cPanel tjenesten phpMyAdmin), slik at du ikke taper for mye innhold om systemets database bryter sammen. Dersom din hoster har verktøy som for eksempel Softaculous eller tilsvarende, er det gjort på noen minutter å installere avanserte systemer som for eksempel Drupal. Som regel (sjekk det før du tar i bruk et rammeverk) lar det seg lett gjøre å gjenopprette systemet ved å koble det (nye filsystemet) til den databsen du har tatt vare på.

Lag også en robot som varsler deg om noe uønsket skjer på nettstedet ditt eller om det er i ferd med å bli overbelastet slik at det er fare for at det bryter sammen. Kan du lage et script som automatisk blokker visse ip regioner om belastningen på systemet av for eksempel boter eller et botnett blir for stor? Hva vil det si å hviteliste og svarteliste ip addresser og regioner? Hva er sikrest? Hvordan vil du gå frem for å lage et kunde ekstranett?

Forestill deg at dere er ti (n) utviklere som sitter ulike steder i verden å utvikler et nytt nettsted eller foretar en stor oppgradering av et eksisterende nettsted. Hvor mange linjer med kode trenger du i en fil som .htaccess for å sikre at bare dere har adgang til nettstedet og ser det på nettet? Er det vanskelig å gjøre et nettsted bare synlig i ett eller flere land, men ikke i hele verden?

Hvordan ville du testet hvilke regioner og land spammere og hackere som besøker ditt nettsted og legger igjen spam eller ondsinnet programvare kommer fra? Hva menes med "man in the middle attack", portsniffer, ddos attack o.l? For de som har php drevne nettsted kan dette bekjempes på ulike måter, for eksempel en php cron jobb. Med maskinlæring og kunstig intelligens utvides de mulighetene du har til å gjøre ditt nettsted sikrere og at det ikke legges beslag på unødig båndbredde. Har du noen ideer om dette eller trenger du ikke bekymre deg?

La oss si at mye av din bedrifts infrastruktur befinner seg på en arbeidsstatsjon som står under skrivepulten din, på et nettbrett og en smarttelefon. Maskinvaren lages ofte i Østen, mens programvaren levers av vestlige fortrinnsvis amerikanske firmaer. Er dette en sikkerhetsrisiko du må leve med? Noen hevder at ved fremtidige oppdateringer av operativsystem og bios, kan man via bakdører og åpne porter installere ondsinnet programvare. Kommenter.FrF

Hva menes med lastbalansering? Er det mulig å lage et (minimalistisk) speilbilde av nettstedet som automatisk overtar om hovedsiden bryter sammen? Kan dette legges på en annen ip addresse et annet sted (i verden) som er usynlig inntil det blir aktivisert av en hendelse som utløser speilingen? Kan minimalistisk statisk kode være en siste utvei for at systemet ikke skal bryte fullstendig sammen? Hva bør i så fall innholdet på dette statiske nettstedet være?

Noen hevder at fremtiden er serveløs. Hva menes med det og er du villig til å leie webtjenester som du leier strøm for ekempel i en nettsky?

Lag en chatbot som kommuniserer med potensielle kunder og sender deg en ePost eller sms om kritiske hendelser eller viktig informasjon. Kan du styre kommunikasjonen med nettstedet ditt med en app som installeres på smarttelefonen? Greier du å lage en app som piper med en spesiell lyd på smarttelefonen om noe kritisk skjer? Smarttelefoner vil bli viktige kontrollpanel i en IoT eller IoET verden. Hva menes med IoT og IoET?

Diskuter til slutt påstanden om at smarte apper drevet av kunstig intelligens bare så vidt har sett dagens lys.

Oppgave 22: Blokkjeden.

Hva menens med blokkjeden og hvem tok først teknologien i bruk? Hva menes med distribuert hovedbok og hvordan fungerer den i blokkjeden? Hva menes med uttrykket Kontrakten finnes i koden eller Koden er kontrakten?

Finn har begynt å selge biler ved å signere en digital kontrakt. Vet du hvilken teknologi det bygger på? Når tror du vi ser salg av boliger basert på smarte kontrakter? Hva er forresten en smart kontrakt? Kommenter påstanden om at smarte kontrakter vil gjøre megllerrollen overflødig. Hva innebærer det for deg som forbruker?

Kan du se at kunstig intelligens og maskinlæring kan kombineres med blokkjeden og smarte kontrakter og automatisere, digitalisere og effektivisere andre jobber? Hvilke yrker og jobber vil dette ramme?

Semantiske lenker.

Oppgave 21: Begynn med å kode på nettet før du begynner med kompilering.

Der er mange nettsteder der du kan lære deg HTML tagging, skripting og programmering. Det norske nettstedet W3Schools.com er et godt sted å begynne for de som ikke har lagd en nettside eller kodet før. Vi gjør oppmerksom på følgende ressurser::

Begynn med å lage et program som skriver ut alle partall og oddetall opptil for eksempel 100. Greier du å lage et program som beregner om et tall er primtall? Du trenger ikke faktorisere lenger enn til kvadratroten av tallet du tester. Hvorfor?

Når du har greidd det kan du forstette med å teste om to oddetall med et mellomliggende partall er primtallstvillinger. Eksempler på primtallstvillinger er (3,5), (5,/), (11,13), (17,19) osv. Merk at primtallstvillinger alltid er på formen [(nx6-1). (nx6+1)] og at et av tallene er ikke kan være delelig med 5. For eksempel er (11,13) primtallstvillinger på formen [(2x6 - 1), (2x6+1)].

Du kan selv prøve med ulike språk som du finner i noen av webapplikasjonene ovenfor.

Når du behersker dette, kan du laste ned en code editor for eksempel, MS Visual Studio kode editor og utføre samme oppgave i den editoren. Når du behersker det, er du i gang. Har din datamaskin kapasitet til å finne alle primtall mindre enn en trillion (10**18) og legge dem i en liste (Python), i en array (C,C#,C++) eller i en fil som siste utvei? Prøv også å finne alle primtallstvillinger mindre enn en billion (10**12)? Hvor fort går disse beregningene? Husk at du ikke trenger å faktorisere med faktorer større enn kvadratroten av tallet du tester om er et primtall. Kvadratroten av en billion er en million, mens kvadratroten av en trillion er en milliard.

Antall atomer i universet er langt mindre enn 10**100. Kvadratroten av dette tallet er (10**100)**(1/2)=10**50. Har du en Lenovo maskin eller tilsvarenede med 2Tb minne og 40Tb lagring kan du teste hvor fort det går å beregne antall primtall mindre enn 10**100. Har du sky supercomputer regnekraft, skulle det bare være noen få kodelinjer og teste dette. Du blir kanskje svimmel av disse tallene, men det blir ikke en datamaskin med super regnekraft. Drøft påstanden om at når de første quantum computerne kommer, vil de ha en kapasitet som er 100 millioner ganger raskere enn dagens maskiner. Ble du svimmel eller greier du og abstrahere fra disse tallene og overlate beregninger og lagring til datamaskinen?

Dersom du har en Rasberry Pi eller en ESP8266 som du får flere stykker av i en fyrstikkeske, kan du teste hva du greier å få til med dem. Du søker på dette nettstedet med CTRL + F. Da er det lett å finne hva en ESP8266 er om det er ukjent for deg.

Nå er det på tide å finne enkel (ML) kode og se om du får den til å virke. GitHub er ofte stedet og lete. Greier du å lage en app som er drevet av kunstig intelligens ved å klippe og lime inn ML kode? Greier du å lage en ChatBot ved å gjøre noe tilsvarende?

Tillegg for de med spesiell interesse for matematikk:

Wikipedia skriver:

Lie's principal tool, and one of his greatest achievements, was the discovery that continuous transformation groups (now called, after him, Lie groups) could be better understood by "linearizing" them, and studying the corresponding generating vector fields (the so-called infinitesimal generators). The generators are subject to a linearized version of the group law, now called the commutator bracket, and have the structure of what is today called a Lie algebra

Hermann Weyl used Lie's work on group theory in his papers from 1922 and 1923, and Lie groups today play a role in quantum mechanics.[4] However, the subject of Lie groups as it is studied today is vastly different from what the research by Sophus Lie was about and “among the 19th century masters, Lie's work is in detail certainly the least known today”.

Kommenter.

Hva menes med en generalisert invers? Må en matrise være symmetrisk for å inverteres? Finn en 10x10 (nxn eller lignende matrise på nettet -PDF dokumentet i andre lenke nedenfor har noen du kan bruke) og bruk et dataprogram til å invertere matrisen eller lag din egen matriseklasse og løs oppgaven. Kan matrisen legges inn i Excel og ganges med en annen 10x10 (nxn) matrise der? Hvilke matrise (lineær algebra) operasjoner kan utføres i Excel? Prøv å finne den inverse matrisen til en 100x100 (mxm) matrise A ved å løse matriseligningen AB=I. (Hva står I for i matrisenotasjon?).

Google baserer sin søkeindeks på webbens inverterte lenkematrise og Rankbrain. Hva menes med det? Omtrent hvilken dimensjon tror du webens lenkematrise har? Er dimensjoen konstant? Har du et program som kan invertere matriser, se om du kan definere en identitetsmatrise med en million rader og en million kolonner. Hvor stor er den største symmetriske identitetsmatrisen du kan definere på din digitale plattform? Hvem var Sophus Lie og hva var han kjent for? Det påstås at Einsteins Relativitetsteori blir enkel med Lie Algebra. Søk på nettet og kommenter. Hva er en Abelsk gruppe? (Hint søk på: "Abelian group").

Er matrisegruppen Abelsk? Hva er en Lie Gruppe? Er der Abelske Lie grupper? (Hint søk på "List of simple Lie groups").

Jeg snakket nylig med en student som skiver en master oppgave om C* Algebra på universitetet i Oslo. Han kunne fortelle at minst 4 studenter skriver masteroppgave om C* algebra. Hva er en C* algebra og hvor kan den anvendes? Har C* algebra anvendelse i informatikk og informasjonsvitenskap?

Semantiske lenker.

Oppgave 20: Store datamengder og forbrukerdata.

Digital informasjon lagres i bytes. Hvor mye er henholdsvis en peta, exa, zetta og yotta byte? Før du leser videre i oppgaven prøv å anslå hvor store datamengder, digitale biblioteker inneholder. Hva er det største digitale biblioteket du kjenner målt i bytes? Hvor store datamengder tror du legevitenskapen, meterologien og astronomien arbeider med? Drøft påstanden: Man må bruke kunstig intelligens og roboter til å analysere store datamengder. Drøft også utsagnet om at kombinasjonen dyp læring og store datamengder vil revolusjonere nevnte og andre vitenskaper.

Søk på følgende uttrykk:

  • the world’s most valuable resource is no longer oil, but data
  • data is the new gold
  • user OR consumer data is the oil
og drøft påstandener:
  • Data er den nye oljen
  • Forbruker data er gull for den seriøse produsent
  • Det partiet som analyserer sosiale data best vil ha en fordel ved politiske valg

Diskuter følgende snippet:

Scientific reports on big data seem to borrow terms from an alien language. Consider the large amount of data generated when experiments are running at the Large Hadron Collider. This enormous scientific instrument in Geneva, Switzerland, can generate 42 terabytes of data a day. The National Climatic Data Center in Asheville, N.C., stores more than 6 petabytes of climate data from ships, buoys, weather balloons, radars, satellites and computer models. (By 2020, the center expects to have 20 petabytes.) Experts estimate — it would be impossible to pin down an exact number — that we'd need at least 1,200 exabytes to store all the world’s existing data.

Kilde Explainer: Understanding the size of data

og skrive et kort sammendrag på ca 2 sider om hva det vil bety i fremtiden for forskere, myndigheter og næringsliv.

Man anslår at alle skrevne bøker inneholder ca 50 petabyte (50 000 terabyte) med data om de skulle digitaliseres. I medisinske studier har man benyttet kunstig intelligens til å analysere data på 70 petabyte. Hvor vil dette ta oss hen og hvem vil få størst nytte av de store datamengdene som kan analyseres med maskinlæring og kunstig intelligens? Kjenner du noen ml algoritmer som er spesielt egnet til å analyser store datamengder? Hva lagger du i begrepet "quantum computing" og hvilken datakraft vil vi trenge i fremtiden for å analysere store datamengder? Drøft følgende påstand: Om du har all datakraft i universet vil du ikke kunne beregne det transendentale tallet pi? Hva menes forresten med et transendentalt tall? Drøft også påstanden: En datamaskin har endelig tilstand og dermed endelig datakraft og lagring. Presisjonen til en datmaskin er (1/2)**n der n er antall bits prosessoren arbeider på. Teoretisk matte har uendelig presisjon, mens anvendt matematikk har endelig presisjon. Man kan ikke presentere noe som krever uendelig presisjon med endelig presisjon, for eksempel kan man ikke kvadrere sirkelen med kun bruk av passer og linjal. Arealet av enhetssirkelen (sirkelen med radius 1 cm, m, km ... ) er Pi (cm**2, m**2, km**2 ...) mens omkretsen av halve enhetssirkelen også har har  er Pi (cm, m, km ...). Mer presist er Pi lik forholdet mellom en generell sirkels omkrets og dets diameter, dvs. Pi = (2Pi r/2r). Pi er ikke et reelt tall, men bare en teoretisk konstruksjon. Drøft med andre om du har anledning.

Word2vec gir en vektor representasjon av ord såkalt "word embeddings". Vektorrom modeller representerer ord i et kontinuerlig vektorrom der semantisk like ord avbildes nær hverandre. Ved hjelp av såkalte nevrale probabilistiske språkmodeller har man prøvd å predikere ord fra omliggende naboord. Disse metodene har også blitt benyttet til å finne uttrykk i tekst og vist at det er mulig å oppnå en god vektorrepresentasjon av millioner av uttrykk. Prøv å laste ned noen av de dataene som er benyttet (i oppgave 20 antas det at du greier å finne gode datasett og analyser som det florerer av selv) og analyser dem på lignende måte ved hjelp av maskinlæring. Begynn gjerne med å kopiere kode og se om du får den til å virke.

Hva menes med sparse og tette matriser (vektorer)? Om du har forbrukerdata i en database eller serverlog, skriv en robot / app drevet av kunstig intelligens som svarer på spørsmålet om hvordan du skal innrette firmaets markedsføringskampanje, salgskampanjer, osv. Hvilke metoder ville du bruke? Hvor store datamengder geier du å analysere på egen datamaskin og hvor store mengder vil du kunne analysere ved å leie datakraft i nettskyen? Kjenner du noen skyløsninger som er skreddersydd til å analysere store datamengder ved hjelp av kunstig intelligens?

Søk på uttrykket artificial intelligence saves lives og gi eksempler på hvordan kunstig intelligens kan brukes til å redde menneskeliv. I diskusjoner om dette sier de jeg diskuterer med at det ikke er kunstig intelligens, men mennesker som redder liv? Hva med et bilbelte? Hva med fremtidige autonome roborter som redder liv? Hvordan vil kunstig intelligens og roboter kunne benyttes i den bransjen du jobber i?

Hvordan ville du lage en fjell / terreng app (eller hva du nå kaller appen) drevet av kunstig intelligens som forteller deg om det er trygt å bevege seg fra A til B basert på GPS posisjon, skredfare, vær og andre viktige opplysninger? Appen må gjerne benytte kartdata fra kartverket, værvarsel fra yr.no og storm.no, skredfare fra varsom.no m.v. Data kan altså strømmes fra tredjepart, men fokusere på det eksakte stedet du befinner deg. Du må gjerne også prøve deg på en lignende app som kan brukes langs kysten og som benytter noen av de samme tjenestene samt redningsselskapets app. Vurder også om appene skal kobles direkte til Hjelp 113 appen. Ta ikke i bruk appen før den er kvalitetssikret av norsk myndighet.

Hva legger økonomer i begrepene aboslutte og komparative fortrinn? Drøft påstanden om at den som kan analysere store datamengder på en effektiv måte ved hjelp av kunstig intelligens vil oppnå komparative fortrinn på mange områder. Tolk og presiser påstanden: USA har et absolutt fortrinn i analysen av store datamengder? Er det en meningsfull påstand eller er finansielle ressurser viktigere? Er kunnskap (om for eksempel stordata og kunstig intelligens) fortsatt makt?

Dersom du kjenner det gamle tilsynelatende enkle dataspillet "snake" som fulgte med de første datamaskinene, er der nå utviklet en kunstig intelligens versjon av spillet. Drøft utsagnet at spiking neural nets (SNNs) er best egnet til å trene snakeAI. Har du en formening om det kan forbedres med hybride netoder, for eksempel kombinasjonen SNN og genetiske algoritmer? Vi har skrevet om Alpha Zero, den kunstige intelligens sjakkmotoren som knuste Stockfish, en av de beste sjakkmotorene til Alpha Zero kom på banen.

Drøft utsagnet om at ved dagens slutt er Alpha Zero en avansert forbedring (for eksempel ved å benytte et datatre) av SankeAI som bygger på å flytte objekter om på et rektangel (kvadrat) under gitte regler. Les til slutt artikkelen nedenfor med ankertekst "Kan kunstig intelligens gi oss værvarsler langt frem i tid? Neste test: sommervarselet". Kommenter det artikkelen påstår om søppel inn og søppel ut og at værvarsling kan sammenlignes med sjakk.

Kommenter påstanden (ikke relatert til ovennevnte artikkel) om at ustrukturerte data kan virke som søppel på mange, men at kunstig intelligens er spesielt egnet til å finne struktur i store (tilsynelatende) ustrukturerte datamengder.

Semantiske lenker og referanser.

Oppgave 19: Kunstig intelligens i finans.

Med utgangspunkt i denne

videoen, skal du prøve å lage en mer avansert trading / investerings robot. Når du investerer er horisonten viktig. Dersom din horisont er 10 eller 20 år og mer, bryr du deg lite om daglige, og månedlige svingninger i aksjekurser. Der finnes en rekke trading verktøy og kilder over historiske kurser. Et bra sted å begynne er på bigcharts.com.

Begynn med å velge msft + avansert og prøv å reprodusere dette diagrammet og velg en aksje du vil teste ai algoritmen på. Kursen på Microsoft er i figuren sammenlignet med Nasdaq indeksen og vist sammen med 3 vanlige glidende gjennomsnitt av ulik lengde. Avhengig av horisont, bør du investere når kursen ligger over eller under det glidende gjennomsnittet du fokuserer på? Hva med trading? Lag et program drevet av kunstig intelligesn, der man kan simulere mot ulike kurser.

Semantiske lenker og referanser.

  • StockIT
  • Litt om trading her
  • Exel regneark i gammelt format blant annet med ulike bånd., bollinger bånd, aksellerasjons bånd samt percentile bånd. Kan sendes de som er interessert.

Oppgave 18: Avansert bildebehandling med python, Pytorch og fast.ai.

Dersom du ikke kjenner koding i Pythorch og fast.ai, kan du lære fast.ai ved å gå til deres kurs sider, aller søke på YouTube. Søk for eksempel på YouTube for "Introduction to Machine Learning for Coders". Da skal du finne Jeremy Howards introduksjonskurs om de ikke er fjernet. Videoer i kurset har blitt fjernet, muligens fordi videoene er bedre på kurssidene hos fast.ai. Dette er nevnt i første video i introduksjonskurset som du anbefales å se om du ikke kjenner Pythorch og fast.ai. Begynn med å besvare følgende:

  1. Ta en titt på nettstedet fast.ai og oppsummer hva pressen og media skriver om fast.ai.
  2. Hva betyr digital bilde oppretting?
  3. Nevn eksempler der bildeforbedring og bildegjenoppretting er aktuelt.

Med utgangspunkt i følgende video (den skal også være tilgjengelig på fast.ai sitt nettsted, der den kan oppdateres):

skal du med hjelp at kunstig intelligens fargelegge sort / hvitt bilder og forbedre bilder som du finner på nettet (for eksempel på image-net. Dersom du har familiebilder eller andre bilder på datafiler som du ønsker å forbedre med hjelp av kunstig intelligens kan du bruke dem. Blir du fornøyd med resultater er det nok av sider der man legger ut konkurranser. For dem som jobber med kunstig intelligens er kaggle aktuelt. En videofil er bare en bildesekvens. Kan du bruke kunstig intelligens til å forbedre gamle video filer eller filmer som er tilgjengelige på video. Du må ikke bryte opphavsrettigheter, så det beste er å forbedre egne filer eller filer der det ikke er noen begrensninger på opphavsrett.

Kan du lage en app drevet av kunstig intelligens som gjenkjenner og identifiserer sommerfugler, bier eller innsekter generelt? Har du bilder av universet eller andre bilder der det er vanskelig å gjenkjenne detaljer, bruk kunstig intelligens og dyp læring til å prøve å identifisere detaljer som ikke sees med det menneskelige øyet. Illustrer detaljene slik at mannesker kan se dem.

Semantiske lenker.

Oppgave 17: Media, nyheter og skjevhet i dekning av saker. Skjulte agendaer, svindel og kunstig intelligens.

Hva menes med digital markesføring og hvor mange typer av digital markedsføring kjenner du? Hva menes med søkemotoroptimalisering og hvordan påvirker den media og nyhetsbildet? Kommenter utsagnet: Jeg klikker på klikkmarkedsføringen. Greier du å lage en robot drevet av kunstig intelligens som produserer innholdsreklame tapesert med reklame? Oppgaven er ikke gitt for at du skal gjøre det, men vise at det er mulig. For at denne roboten skal jobbe raskt kan den skrives i C / C++ (med inline assembly om due behersker det). Kommenter utsagent C++ er fremtidens assembler. Hva er webassembly? Har det noe med klassisk kompilator assembly å gjøre? Hva menes med leadsselskap? Søk på uttykk som

  • leads svindlerne
  • reklame svindlerne
  • abonnements felle
  • merkevare svindel
  • logo svindel
  • konkurranse svindel
  • spørreundersøkelse svindel
  • søkemotor svindel
  • nett svindel
  • id tyveri
og forklar hva det er.

Kan du lage programvare eller en robot eventuelt drevet av kunstig intelligens som avslører dette?

Hva menes med statistiske skjevheter? Undersøk noen lokale saker og studer om de store Oslo og regionale avisene dominerer søkemotorenes resultatsider. Er der en skjvehet til fordel for store aviser og mediehus i dekning av politiske og kontroversielle saker som er lokale i sin natur? Når en lokal sak om for eksempel miljøvern (dumping av avfall og inngrep i sameres omfåder) blir en sak av nasjonal interesse så dominerer de sentrale avisene og mediehusene nyhetsbildet? Disse avisen dekker saken mer overfladisk enn lokale aviser med dypere kjennskap til skane. Kan du lage en robot som undersøker resultatsidene til utenlandske søkemotorer om fordreier nyhetsbildet? Blir nyhetsbildet manipuler, for eksempel av såkalte SEO eksperter? Kunstig intelligens kan brukes til å generere falske bilder, tekst og endog videoer. På samme måte som det oppgis på et nettsted om du snakker med en bot, bør det opplyses om innholdet er maskinelt produsert. Useriøse mediehus og aviser vil bruke kunstig intelligens til å produsere falkse nyheter som de tapetserer med reklame. Kan du lage en robot som avslører falske nyheter? Se dette i sammenhjent med neste oppgave og gi en dypere analyse av etikken rundt kunstig intelligens og den faren den er forbundet med om den faller i gale hender. Er Venstre blitt et Oslo parti og har Senterpartiet rett i at regjeringen driver en sentraliseringsreform? Bruk til slutt leksikografisk analyse og NLP (natrual language processing) til å undersøke om store aviser dekker nyhetene objektivt? Neon amerkinaere mener at kunstig intelligens som misbrukes til å manipuler og støtte en skjult agenda lettest får oppmerksomhet om de samme algoritmene brukes til å latterliggjøre dem som gjør det og politikere som ikke følger med i teimen.

Dette spørsmålet er også stilt i neste oppgave, men stilles på nytt i denne oppgavens kontekst. Hva menes med at tilbakekoblingsalgoritmer går amok og driver uinformerte til nettets mørke kroker?

Kombinasjonen, falske nyheter, nettroll, populister, konspirasjonsteoretikere og kunstig intelligens er en fare for vårt liberale demokrati. Drøft påstanden. Hva menes med det mørke demokratiet ("dark democracy") og kan du nevne noen eksempler der det har være omtalt (i stor skala)? Foretar du bildesøk på "dark democracy" får du bilder som skal illustrere hva det er. Hvor gode er disse bildene? Kan du bruke kunstig intelligens (maskin visualiserng og bilde genererering) til å lage dine egne bilder som illustrerer begrepet? Drøft påstanden. Er noe kunst for deg, så er det kunst. Kan kunstig intelligens produsere kunst? Har du hørt om Vincent Van Bot og hvilken robot er det? Er den drevet av kunstig intelligens eller klassiske algoritmer med statisk kode? Hva legger du forresten i begrepet klassiske algoritmer med statisk kode og hvordan skiller de seg fra algoritmene bak kunstig intelligens?

Kan du bruke kunstig intelligens til å lage (generere) videoer som latterliggjør saker du er dypt uenig i? Det er ikke meningen at du skal bryte norsk lov eller vær varsom plakaten. Det er hevdet at om noe går som en and, kvekker som en and og oppfører seg som en and så er det en and, eller ... ?

Lag en robot drevet av NLP (Natural Language Processing) som skanner nettsteder (hvis autoritet bør sjekkes og kvalitetssikres) for informasjon om psoriasis og Alzheimer? Hvor mye finner denne roboten om (silde)rogn og psoriasis og hvor mye finner den om granatepler og Alzheimer? Roboten kan inspireres av, men om mulig skreddersys til å sjekke dette bedre og dypere enn eksisterende tjenester som Google Alerts som fortrinnsvis undersøker nettet for interessant nytt innhold. NrKs nyhetsapp og andre lignende apper kan også brukes som inspirasjon. Vet du om disse er drevet av kunstig intelligens eller klassiske algoritmer og datastrukturer? Eksisterende innhold er selvsagt ytterest interessant.

Kan du bruke superintelligens (les på dette nettstedet om hva det er om du ikke kjenner begrepet - se også oppgave 1) til å lage minst to roboter drevet av kunstig intelligens som diskuterer temaet? Hva menes med "mind cloud" og hvordan virker den skyen? Hva menes med "tech singularity"? Drøft påstanden:

Kombinasjonen, superintelligens, 5G og "mind cloud" gjør at utviklingen av kunstig intelligens tar et nytt kvantesprang der IoET ("internet of everything") virkelig realiseres. Selvkjørende biler blir langt sikrere og autonome droner (som leketøy og verktøy) blir så vanlige at myndighetene får reguleringsproblemer om de ikke følger med i timen. Tech singulariteten som mange snakker om rykker stadig nærmere.

Drøft deretter følgende utsagn: Kunstig intelligens er en svart boks, men det er den menneskelioge hjerne også. Det er vanskeligere å forstå den menneskelige hjerne en kunstig intelligens som noen anser som en ukjent ikkelineær funksjonsapproksimasjon fra input til output.

Kan du bruke Keras + TensorFlow og / eller fast.ai + PyTorch til å løse deler av denne oppgaven?

Semantiske lenker.

Oppgave 16: Kunstig intelligens, maskinkode, algoritmer, politikk og etikk.

Studer slutten av denne

videoen og kommenter utsagnet at kunstig intelligens kan brukes til å undertrykke mennesker. Maskinkode og algoritmer er ikke mer rettferdig enn den som har lagd koden og algoritmene.

Hva er en evigvarende løkke? Hva er en tilbakekoblings løkke som går amok?

Er norsk lovgivning forberedt på kunstig intelligens og algoritme revolusjonene? Hvor mye skal vi legge i hendene på teknologer? Ligger vi foran eller etter utviklingen?

Semantiske lenker.

Oppgave 15: Menneskelig intelligens og adferd versus kunstig intelligens og adferd.

Begynn med å drøfte følgende påstander og spørsmål:
  • Tilfellet der facebook roboter skapte sitt eget språk er skremmende.
  • Det skyltes en programmeringsfeil.
  • Bildevisualisering og stemmegjenkjenning er ikke bedre enn nettets optimaslisering og trening. Ved dagens slutt er slike komponenter fremdeles maskinkode.
  • Det at menneskelignende roboter som Sophia m.v. etterligne menneskelige trekk og egenskaper, er kun soensor og skanning teknikk. De kan ikke bevege seg ut av den boksen (tvangstrøyen de er programmert inn i).
  • Det er fremdeles død maskinkode.
  • Kunstig intelligens kan ikke varier adferd utover det de er programmert til. De er slaver av sin kode.
  • Nyere nevrale nett som Spiking Neural nets er tilstandsløse og kan lære på en mer mennesklig måte. Det er skremmende.
  • Det blir også skremmende når kunstig intelligens lærer kunstig intelligens (såkalt superintelligens).
  • Før eller siden vil kunstig intelligens kunne gjøre alt det mennesker gjør, men bedre.
  • Kunstig intelligens har ikke empati, følelser og kan ikke tenke abstrakt.
  • Hva er neuro evolusjon og hvor vil den ta oss?
  • Om mennesker erobrere universet, vil roboter å kunstig intelligens gjøre det for oss. Vi kan sende kunstig intelligens til andre solsystemer med lysets hastighet.
  • Vi trenger ikke bosette oss på Mars. Kunstig intelligens og roboter kan gjøre det for oss. Mennesker kan komme etter om de vil.
  • Kunnskap og penger er ikke lenger makt, men kunstig intelligesn er det (senest om noen tiår).
  • Videoer som hjelper deg med å løse oppgaven.

Oppgave 14: Dyp læring og praktiske eksempler.

Begynn med å besvare følgende spørsmål:

  • Hvorfor virker nevrale nett?
  • Kan du kort forklare hva det universelle approksimasjonsteoremet sier?
  • Hva vet du om Ubers Ludwig og Amazons Sagemaker?
  • Hvem er Jeremy Howard og hva er han kjent for?
  • Hva vet du om Keras og Tensorflow?
  • Hva vet du om Pytorch og Fast.ai?
  • Hva er en tensor i Pytroch / fast.ai?
  • Hvordan beregnes dot produktet og et tensor (matrise) produkt i Excel?
  • Hvordan urføres gradient descent i Excel?
  • Hva betyr det når nevrale nett og dyp læring brukes til computer vision, Natural Language Processing (NLP), Tabular data analyse samt collaborative filtering? Nevn eksempler.
  • Hva menes med over / under føyning og regularisering? Hva skjer om man overføyer og ovetrener et nevralt nettverk? Hva kan overføying skyldes?
  • Hvilke regulariseringsteknikker kjenner du?
  • Hva er en konvolusjon?
  • I konvolusjons nettverk opererer man med to typer lag, parameterlag og aktiviseringslag. Hva betyr det?
  • Hva er et netts tapsfunksjon og læringsrate? Hva legger du i begrepet discrimative learning rate?
  • Hva betyr det å fine tune nettet og hva er hensikten med å "freeze / unfreeze" nettet?
  • Embedding kan du si noe om det og hva er hensikten?
  • Hva er weight decay i collaborative learning? Er 1 / 10 et godt estimat på weight decay? Begrunn.
  • Hva menes med generatvie modeller og hva kan de brukes til?
  • Hva er de etiske problemstillinger rundt generative modeller?
  • Videoer som hjelper deg med å løse oppgaven.

Avslutt med å lage en (wb)app som kombinerer tekst data med tabell data i kategroier fra et felt du kjenner.

Semantiske lenker.

Oppgave 13: Sosial datamining og nevrale nett.

Hva legger du i begrepet data mining? Hva legger du i begrepet sosial data mining? Hvordan ville du gått frem for å identifisere nettroll og konspiratører ved hjelp av sosial data mining og kunstig intelligens? Hvilke etiske problemer ser du med å analysere sosial adferd med kunstig intelligens?

Prøv å besvare oppgaven så godt du kan før du studerer disse videoene med litteraturliste.

Oppgave 12: Økonomiske og økonometriske modeller, tidsserieanalyse og Nevrale Nettverk

Forklar begrepene kausalitet, Granger og Sims kausalitet. Drøft utsagnet: Korellasjon er hverken en nødvendig eller tilstrekkelig betingelse for årsakssammenheng. Hva menes det med at en modell omslutter en annen? Hva menes det med at en metode nøster en annen? Kan du gi eksempler?

Hva er en klassisk og en bayes estimaor? Drøft utsagnet: Når antall observasjoner går mot utendelig, faller den klassiske og bayes estimatoren sammen. Hva menes med bayesiansk økonometri og hvordan skiller den seg fra annen økonometri? Ville du kalt annen økonometri klassisk økonometri? Drøft denne populariserte definisjonen på begrepet økonometri: Økonometri skal gi empirisk innhold til økonomisk teori. Hva er identifikasjonsproblemet i økonometri? Anta at du har data over pris og kvantum omsatt av en vare pluss andre data. Du vil estimere en tilbuds og etterspørselsfunksjon for varen. Hvilke identifikasjonsproblem kan du her ha? Hva menes med en bastard ("mongrel") relasjon?

Kan nevrale nettverk brukes i tidsserieanalyse og til å estimere og teste økonomiske modeller? Hvor gode er eventuelt nevrale nett til å gi prognoser basert på disse modellene? Er det en metode som peker seg ut? Er der skreddersydde komponenter som kan brukes til å løse problemstillinger nevnt i denne oppgaven?

Prøv å besvare oppgaven så godt du kan før du studerer disse videoene.

Oppgave 11: WebBot som analyserer oppførsel ved hjelp av CNN, SNN, GAN eller annen AI

Oppgaven består i å lage en applikasjon, dataprogram eller bot som analyserer oppførsel på et nettsted ved bruk a kunstig intelligens. Programmet skal prøve å finne ut om det er et menneske, vennligsinnet eller ondsinnet (jfr Hvordan stenge hackere, spammere og bandittboter ute fra nettstedet ditt. ) programvare som besøker nettstedet ditt. Dersom det er en robot skal du prøve å identifisere hvor avansert den er.

For såvel mennesker som roboter skal du undersøke hva som er den besøkendes hovedinteresse på nettstedet. Er det bare klikk, besøk og farvel? Hvor lenge er den besøkende der og har vedkommende (brukes også om en robot) vært der før og hvor ofte? Er det en som regelmessig besøker nettstedet? Går vedkommende dypere via lenker, eller skannes bare informasjon på nettstedet? Ut fra hvordan vedkommende oppfører seg, skal du lage en "pop up" med ytterligere informasjon og målrettede spørsmål skreddersydd til oppførsel. Før oppgaven besvares, skal du kort forklare hva følgende typer kunstig intelligens er og hvilke som kom først og sist:

  • CNN | Convolution Neural Networks
  • SNN | Spiking Neural Networks
  • GAN | Generative Adversarial Network
  • Hybrid networks

Er det en metode som peker seg ut? Prøv å besvare oppgaven så godt du kan før du studerer disse videoene. Er der skreddersydde komponenter som kan brukes til å løse denne oppgaven? Hva er TensorFlow og hvilke alternative er der til Tensorflow? Hvilke rammeverk kjenner du og ville du brukt et eller flere av dem til å løse oppgaven eller ville du kodet løsningen fra begynnelsen? Er dette en veldig kompleks oppgave, eller skiller den seg ikke fundamentalt fra for eksempel stemme og bilde, mer generelt mønstergjenkjenning. Kunne du brukt din serverlogg som input?

Semantiske lenker.

Oppgave 10: Harvard og Wharton | Kunstig intelligens, neurovitenskap, biomedisin og etikk.

Studer srtikkelen 3 Things AI Can Already Do for Your Company og kommenter dette

It is useful for companies to look at AI through the lens of business capabilities rather than technologies. Broadly speaking, AI can support three important business needs: automating business processes, gaining insight through data analysis, and engaging with customers and employees.
utsagnet. Studer også den nyere artikkelen, Artificial Intelligence and Ethics og kommenter dette
What moral obligations did the system’s programmers have to prevent their creation from taking a human life? And who was responsible for Herzberg’s death? The person in the driver’s seat? The company testing the car’s capabilities? The designers of the AI system, or even the manufacturers of its onboard sensory equipment?

Oppgaven består i å utrede sammenhengen mellom informasjonsvitenskap, neurovitesnskap, biomedisin, kunstig intelligens og maskinlæring. Diskuter deretter hva er de etiske problemer og problemstillinger rundt kunstig intelligens og maskinlæøring. Hva er de etiske dilemmaer med neuro link og cyborg (se neste oppgave)? Skal problemstillinger om dette innarbeides i lovverket? Er lovverket tilpasset denne utviklingen? Hva med arbeidsmiljø-, og skattelovgivningen? Er den godt nok tilpasset kunstig intelligens og robotarbeide?

Semantiske lenker.

Oppgave 9: Utvidet virkelighet

Nettstedet secondlife.com ble (foreløpig?) ikke det det var tenkt å bli. Land opprettet digitale (virtuelle) ambasader på det nettstedet. Prøv å besvare oppgavens så godt du kan før du studerer disse videoene.

  • Kjenner du den opprinnelige versjonen av nettstedet SecondLife.com og hva som var målet med det?
  • Var det et feilslått konsept eller var det forut for sin tid?
  • Hva menes med utvidet virkelighet?
  • Er utvidet virkelighet og virtuell vitkelighet det samme?
  • Hva menes med kognitiv utvidet virkelighet?
  • Kan utvidet vireklighet kombineres med kunstig intelligens og hva er eventuelt potensialet?
  • Hva er et hologram og har du sett det i bruk?
  • Forvirrende eller en nyttig forbedring?
  • Et hologram er en projeksjon. Kommenter.
  • Et ligningssystem med 3 (n) uahvhengige ligninger lever i et 3 (n) dimensjonalt rom. Har du problemer med n-dimensjonale rom for n>3?
  • Er et n-dimensjonalt rom med n>3 vanseklig å forstå som matematisk konsept?
  • Drøft utsagnet. Teoretisk matematikk forvirrer mer enn det klargjør om man prøver å forestille seg teorien som drøftes.
  • Jeg godtar matematiske aksiome, definisjonerr og utsagn så lenge de er korrekt formulert og kaster ikke bort tiden med å gruble over dem. Drøft.
  • n-dimensjonale Hilbert rom brukes ofte i multivariate statistiske analyser. Uendelige dimensjonale Hilbert rom er ikke noe hokus pokus. Det er matematisk teori. Drøft.
  • Ortogonale projeksjoner i Hilbert rom er viktige. Hvorfor?

Oppgave 8: Kunstig intelligens i fortid og fremtid

Prøv å besvare denne oppgaven ut fra det du nå vet om kunstig intelligens før du får hjelp av disse videoene.
  • Når startet teorien om kunstig intelligens og hva var man opptatt med i begynnelsen?
  • Hvordan betraktet man kunstig intelligens i begynnelsen og hvordan ser man på kunstig intelligens i dag?
  • Drøft utsagne: Kunstig intelligens er menneskehetens siste oppfinnelse.
  • Hvem er Jack Copland, Sam Harris og Chris Bishop og hvordan forbindes de med kunstig intelligens?
  • Hvem er Paul Stamest, hvilken utdannelse har han og hva mener du om ham?
  • Drøft utsagnet: Før vi begynner å jobbe med kunstig intelligens bør vi forstå naturens intelligens.
  • Er fremtidens jordbruk maskinelt og er det drevet av kunstig intelligens?
  • Drøft utsagnet: Kunstig intelligens vil ikke i løpet av de neste 50 årene overta jobben til en landskapsarkitekt eller en kreativ (anleggs)gartner.
  • Hva skjer om kunstig intelligens kan inokuleres i dyr, for eksemepel en tiger, en elefant, en krokodille, en anankonda eller en kondor?
  • Er intelligens og klokskap det samme? Drøft utsagnet: Fantasi er viktigere enn kunnskap.
  • Hva er en cyborg?
  • Hva er en neuro link?
  • Kan bevissthet og kreativitet programmeres?
  • Hva legger du i begrepet matematisk og teknologisk singularitet? Er det det samme?
  • Hva legger du i (hvordan definierer du) begrepene sterk AI, svak AI, snever AI og superintelligens?
  • Med utgangspunkt i teorien om kunstig ingelligens skal du si hva du legger i begrepene, fremtids- optimist, realist og pessimist.
  • Er kunstig intelligens slutten på menneskeheten? Vil kunstig intelligens om noen år betrakte oss som vi i dag betrakter menneskeaper eller endog maur?
  • Frykten er mitt våpen er en kjent film. Bruker noen begreper som kunstig intelligesn, blokkjeden og smarte kontrakter til å skremme andre?
  • Drølft dette utsagnet. Uten programvare er en datamaskin eller smarttelefon død materie.
  • Drøft også dette utsagnet: Maskinvaren er som menneskets legeme, operativsystemet som sjelen og programmene (appene) som menneskets ånd.
  • I disse dager er det mye diskusjon om Huawei. Jeg har en Huawei smarttelefon fordi den var best i test på videokamera da jeg kjøpte den og den gir mest for pengene. Min Huawei smarttelefon er en Android telefon og min Phillips smartTv er en Android Tv. Hva frykter du mest, maskinvaren eller blautvaren?
  • Hva er neuro vitenskap og hva har det til felles med kunstig intelligens og nevrale nett?
  • Hva er AI våpen? Hvordan skal man kontrollere og bruke dem?

Semantiske lenker.

Oppgave 7: Skjærmede og konkurranseutsatte næringer og monopol(istisk) tilpasning.

Økonomer skiller i sine modeller mellom skjærmede (S) og konkurranseutsatte (K) næringer. Et annet skille er hjemmkonkurrerende og utekonkurrerende næringer eller bedrifter. Er frisørbransjen en skjermet, hjemme- eller utekonkurrerende? Hva med advokatbransjen, er denskjermet, hjemme eller utekonkurrerende? Hva med legebransjen med 5G (se nedenfor). Drøft utsagnet. En EFTA, EU, Gatt eller WTO regel (lov) kan over natten endre de internasjonale spillereglene. De relative priser på advokat- og firsørtjenester er stigende selv med økt automatisering og robotisering. Kan dette vare og hvordan? I terorien er frihandel på varer, tjenester og arbeidskraft best for forbrukerne. Kan EUs tollmur holde? Hva med den muren Donald Trump setter opp? Er det et stort keynesiansk eksperiment eller kan den vare?

Når 5G er ferdig utbygd vil en kirurg kunne sitte i Kina og operere en pasient via robot på et norsk sykehus. Kan det same skje med hårklipping, eller blir det for dyrt og komplisert. I neste oppgave er begrepet snob effekt nevnt. Drøft utsagnet om at robotisering vil føre til at man må betale mer for opplevelsen. Opplevelsen av å betjenes av mennesker som gir det lille ekstra roboter mangler, vil føre til fallende priser på masseproduserte varer og tjenester men stigende på det eksklusive markedssegmentet der snobeffekt er til stede. Drøft utsagnet. Minimumsstandarden på de fleste varer og tjenester vil stige og global konkurranse vil føre til at prisen holder seg lave. De relative priser på eksklusive varer og tjenester, spesielt der snob effekt er til stede vil stige. Eksklusive feriereiser er et et annet eksempel på varer som vil få økt pris, mens standardreiser der forbrukeren greier seg selv vil falle.

Det er vanseklig for kuntisg intelligens og roboter og konkurrere med mennesker der samhandlingen med andre mennesker er viktig. Er det en selvfølge? Det som er selvfølgelig i dag, trenger det være det i morgen? Hvilke komparative fotrinn har barn som tar datamaskiner, smarttelefoner og smarte innretninger som en selvfølge fremfor eldre mennesker? Kunstig intelligens og roboter skal gjrøe livet enklere. For noen og i noen sammenhenger blir det vanskeligere. Skytes satelitten som GPS registrerer din bils kjøremønstre ned, bryter systemet sammen. Hva gjør vi da? Hva gjør vi når systemer bryter sammen? Hvor sterkt kan vi bruker roboter og kunstig intelligens i "back upen"? Kan vi stole så mye på en smarttelefon at vi ikke trenger kart og kompass som "backup" når vi ferdes ukjent terreng? Dårlig planlegging er eventyr sa Roald Amundsen. Hva legger du i det utsagnet?

I en næring med fallende enhetskostnader vil vi ikke får en skjæring mellom grense-og enhetskostnadskurven og dermed ingen pris. Dette er et argument for offentliog drift. Er dette et naturlig monopol? Hva med Sørlandsbanen som nå er konkurranseutsatt? Vil det skape et bedre reisetilbud, lavere pris til samme kvalitet? Drøft utsagnet. En jernbane med tog og skinner skiller seg ikke fundamentalt fra en rulletrapp. Det er logistikk fra A til B som like gjerne kan helautomatiseres uten bemanning. Bompenger er en fordyrende innretning. Hva med en transpor eller infrastruktur app? Om morgenen når du starter bilen klikker du på transportappen som registrerer hvor du kjører og parkerer. Når du kommer hjem har appen registrert hele ditt kjøremønster, hvilke bruer og veistrekninger du har kjørt og hvor du har parkert. Til slutt betaler du for din bruk av veier og parkeringsplasser. Alt er registrert via GPS og skannere. Hvor sårbart er et slikt system og hvordan skal man prise eller straffe de som bryter systemet?

Tenk globalt, men handle lokalt er et begrep noen forbinder med vår tidligere stats- og miljøverminister Gro Harlem Brundtland. Gjør monopolkapitaliseter det? Prismekanismen kan benyttes til å endre adferd. Hvordan kan prismekanismen benyttes til få enkeltmennesker og bedrifter til å tenke globalt, men handel lokalt? Hva menes med begrepet strategisk type i næringslivet? Når forbrukerne møter monopol(istisk) produksjon, må de organisere seg å danne forbrukermonopol. Drøft. Borgerlønn passer som hånd i hanske med klassisk liberalisme. Borgerlønn er feil begrep. Det riktige ordet er borgertrygd. Det er minst like naturlig å beskatte robotarbeide som menneskers arbeider. Drøft.

Enhetssirkelen (sirkelen med radius 1) har areal og halv omkrets lik pi.

Bruk phytagoras og enhetssirkelen til å vise at kvadratroten av 2, som er et irrasjonalt tall, kan konstrueres. Hva vil det si å kvadrere sirkelen? Hva er arealet av et kvadrat med side kvadratroten av pi? Kan det konstrueres? Hvordan kvadrerer man en sirkel med radius r? Kan man bruke passer og linjal til å konstruere et kvadrat med samme areaø som en srikel med radius r? Vil man ved hjelp av kunstig intellgens kunne konstruere et kvadrat som har samme areal som en sirkel? En datamaskin har endelig tilstand og presisjon (1/2) til n-te potesn der n er lik 32, 64, 128 etc. Drøft utsagnet, man kan ikke med endelig presisjon konstruere noe som krever uendelig presisjon. Hva betyr det at pi er et transendentalt tall? Kan man med all datakraft i universet konstruere pi? Du er interessert i hagearbeide og vil konsturere et sirkellundt bedt som har samme areal som et kvadratisk bed ved siden av. Du konstruer en sirkel med radius r og et kvadrat med kvadratroten av 3.14 gange r. Er det godt nok i praksis? Det gyldne snittet er relatert til den logaritmiske spiral. Hvordan og hvorfor er konstuksjoner som benytter det gyldne snittet ceteris paribus sterkere enn en konstruksjon som ikke benytter det? Kan det gyldne snittet og det gyldne rektangelet konstrueres?

To fjelltopper ligger 2 mil fra hverandre. Hvordan finner man punktet som er 9, 10 og 12 km fra begge? Er dette entydig? Man kan sitte på toppen av Glitretind. Ved hjelp av en smarttelefon og en app kan man handle kvegfutures på Chicago børsen eller krypto valuta hos en valutamegler? Hvordan skal du unngå at du har en epost fra Chicagobørsen om at du må komme å hente dine 100 okser når du kommer lang fra en lang ferie? Du har en out of the money salgsopsjon på Nasdaq futuren. Nasdag børsen kollapser. Tjener eller taper du penger? Der finnes utallige typer mer eller mindre eksotiske derivater. En stiavhengig opsjon er et relativt eksotisk derivar. Du har en amerikansk kjøpsopsjon på en europeisk slagsopsjon (stort sett ikke vanskligere enn en dobbeltderivert) på kryptovaluta. Tjener du penger på den amerikanske kjøpsopsjonen når kryptovalutaen kollapser? Hva menes med at tidsverdien på en opsjon synker med kvadratroten av tiden. Hvor mye synker tidsverdien med fra det et 100 til det er (nesten 50) 49 dager igjen? Hvor mys synker tidsverdien med fra det er 4 til det er en dag igjen til forfall? Studerer du obsjoner på Osl Brøs er der en tendens til at de forfaller akkurat "out of the money", dvs med realverdi lik null. Drøft. Når du handler derivater og warrents, stilles løpende rettferdige kuresr i reell tid av programvare (roboter). Robotene følger som regel trender. Dersom du kan se (sterke) trendskift som, robotene ikke ser, kan du tjene penger. Hvordan endres dette med kunstig intelligens? Tror du der er banker som bruke kunstig intelligens til å stille bedre kurser enn de som følger av opsjons prisings formler? Dersom du studerer opsjonspriser og andre priser på verdipapirer i en aviss eller på nettet, ser du at de kan avvike fra den rettferdig som kommer ut av din opsjonsprisings app. Hvorfor? Bestemmes faktiske slike priser av tilbud og etterspørsel eller av en matematsik formel?

Valutamarkedet er verdens største finansmarked med en daglig omsetning på billioner (1000 milliarder) av kroner. Drøft utsagnet. Krypto valuta markedet er så lite at sentralbanker og myndigheter knapt hever øyenbrynene? Betrakter de krypto valuta markedene på samme måts som online spillekasionoer som der er en jungel av? Det er kjent at det er svært vanskelig å lage modeller som gir bedre prognoser enn en enkel tilfeldig gang motdell for valutakursen. Hva menes med en tilfeldig gange og en tilfeldig gange med drift? Følger krypto valuta kurser en tilfeldig gange eller mer kompliserte stokastiske prosesser? Drøft og begrunn. Hvordan kan man bruke kunstig intelligens til å handel ("trade") verdipapirer? Har du hørt om rike tradere? Har du hørt om noen som er blitt rike av å spille lotto? Jeg har skrevet en liten bok kalt "Markedets musikk" om japanske "candles stick" mønstre. Hvorfor mener min sønn at jeg er astrolog som over hodet bryr meg om slike mønstre? En såkalt "Grave Stone Doji" er et slikt mønster. La oss anta at du er en såkalt posisjonstrader. Noen vil kalle det en kortsiktig investor. La oss si at du setter posisjoner på halvårsbasis? Siste uke og månedskurs viser en Gravestone Doji. Er det på tide å komme seg ut eller skal du lene deg tilbake og vente på den endelige kursen om 2 eller en måned? Du får ofte råd om å gå inn i et marked. Får du noen gang råd om å selge deg ut? En hver krone har uendelig antall alternative anvendelser. Du kan se det som en binær beslutning, 1 er det du faktisk benyttet kronen til og 0 alt det andre den kunne blitt benyttet til. hva tror du Peter Lynch, noen ganger kalt verdens beste fondsforvalter mente med utsagnet, du skal ikke kutte de beste blomstene i bedet? Hva tror du Benjamin Graham av noen kalt "The Dean of Wal lStreet" mente med utsagnet. Vi kjøper ikke en aksje i en bedrift som opererer i et marked vi ikke forstår. Vi kontentrerer våre investeringer om noen aksjer vi har studert med lykt og lupe. En aksje er ikke noe annet enn en eierandel i en bedrift og da jobber de ansatte for oss slik at vi gjør lønnsomme investeringer. Du har kastet dine øyne på krypto valuta markedet og vurderer å kjøpe for noen titalls tusen kroner. Betrakter du kjøpet som en langsiktig investeringe eller en kortsiktig handel?

Hva er forskjellen på en balanse og et driftsregnskap. Du har fått i oppdrag fra ledelsen i din kommune å lage et miljøregnskap. Hvordan ville du lagd et slik regnskap? Bør det deles i balanse og drift? Kan du nevne aktuelle poster i et slikt regnskap og hvordan de skal verdsettes? Regnskap og revisjon er skreddersydd for bruk av kunstig intelligens. Smarte kontrakter vil gjøre mange meglerjobber overflødige. Drøft.

Drøft til slutt utsagnet om at alt som kan gjøres av roboter og kunstig intelligens vil før eller siden blir automatisert eller robotisert.

Kilder som kan hjelpe deg med å besvare oppgaven.

Oppgave 6: Dynamisk adferd og tilpasning er nøkkelen til mestring av fremtiden.

Begynn med å drøfte uttrykket. Når alle kaster seg på en bølge (for eksempel AI og ML), er det på tide å finne / identifisere neste bølge. Drøft også uttrykket to konjunkturbølger er ikke eneggede tvillinger, men de hører til samme familie. I slutten av en konjunkturbølge ligger kimen til neste. Hva legger du i det? Er vi nå i den IV eller V industrielle revolusjon? Hva kommer til å karakterisere den VI industrielle revolusjon (mulig tema | Kineserne har nettopp landsatt romskip på månens bakside, der de har fått planter til å vokse | Robotisering av verdensrommet? | Romenergi og råmaterialer som utvinnes av roboter?).

Hva kan man lære av motebransjen? Vil iRobot (en robotstøvsuger) om noen år kalles en støvsuger? Vil en selvgående bil om 30 år kalles en bil? Er begrepet smarte, boliger, bedrifter og byer et moteord (det samfunnsøkonomer kaller en "fad") som snart vil forsvinne? Er du samfunnsøkonom eller har et introduksjonskurs i samfunnsøkonomi bør du kjenne begrepet snob effekt. Kort forklart innebærer det at etterspørselen stiger med stigende pris. Dyr kunst og merkevarehysteri er eksempler der snob effekt gjør seg gjeldende. Barn som blir mobbet i skolegården fordi de ikke har siste merkevareklær, tyder på at forldrene lider av "snob effekt". Kan du identifisere snob effekt i din bransje og får det betydning for din markedsføring, hvem du snakker med og hvordan du tilpasser ditt firmas produsksjon og langsiktige strategi?

Min sønn er jurist og jeg er samfunnsøkonom og kvasi matematiker. Hvorfor tror du jeg kaller han sirkelkvadrerer og han meg astrolog? Jeg sier forresten når vi er på ferie. Vi får ta oss et par glass vin så du blir sakelig. Det nytter ikke på deg svarer han, for du er alltid usakelig.

Drøft til slutt utsagnet, de verste diktatorene du noen gang møter er markedet og naturen.

Kilder som kan hjelpe deg med å besvare oppgaven.

Oppgave 5: Automatiser og bruk AI og ML til å stoppe ondsinnet programvare og bandittboter.

Roboter, kunstig intelligens og maskinlæring kan brukes til negative ting. Som forklart i denne korte artikkelen har ikke alle som besøker nettstedet ditt gode hensikter. En fjortis sitter på gutterommet og kjeder seg. Latskap er som kjent roten til alt ondt. En konkurrent bruker ikke alltid lovlige eller etiske metoder for å stoppe deg. En monopolist eller et firma som opererer under monopolisisk konkurranse liker ikke inntrengere. Å hindre inntrengere er et eget emne i økonomi og gir opphav til ulike strategiske typer bedrifter som bruker alle midler for å hindre at andre firmaer kaprer markedsandeler. Internet er ikke bare informasjonsmotorveien. Det er også motorveien for kriminelle. Cyber- og digitalt forsvar blir viktigere for alle lands militære myndigheter. Spamboter, hackerboter og andre bandittboter er noen ganger svært lette å identifisere. Dersom du har en mappe på ditt nettsted som ikke er lenket til, men blokkert for roboter i robots.txt filen vil gode roboter akseptere det og ikke besøke mappen. Ondsinnet programvare og bandittboter respekterer ikke robots.txt. De kan om nettstedet ditt ligger på en apache server, enkelt stenges helt ute fra nettstedet ditt ved en kort linjes oppdatering i en egnet tekstfil .htaccess. Søk på apache server eller .htaccess om dette er ukjent for deg.

Første del av oppgaven består i å stenge ute roboter som ikke respekterer robots.txt ved å identifisere IP adressen til de botene som besøker de(n) mappen(e) og automatisk (en skript fil kombinert med en cron job) oppdatere .htaccess filen med instrukser som vist i siste linje.

order allow,deny
allow from all
deny from IPadresse

Der finnes alternative metoder å gjøre dette på som vist i denne artikkelen Bad Bot .htaccess, List from HackRepair.com. Man trenger ikke bruke kunstig intelligens til å gjøre denne jobben og listen i artikkelen er et godt utgangspunkt som du kan begynne med å legge inn manuelt. Glem deretter manuell oppdatering. Dette er et evigvarende prosjekt som du fort vil slite deg ut på ved manuell oppdatering. Alt tyder på at omfanget av ondsinnet programvare som besøker nettstedet ditt også øker. Det stjeler båndbredde og kan i verste fall overbelaste webserveren slik at nettstedet ditt bryter sammen.

Andre del av oppgaven består i å identifisere kunstig intelligens som besøker nettstedet ditt og opptrer på en tvilsom måte. Begynn med å drøfte utsagnet: Nettsteder med norsk tekst vet ikke hva spam og hacking er. Ondsinnet programvare kan selvsagt respektere robots.txt. Men liker du at deler av dine artikler gjengis på nettet eller reproduseres i sin helthet uten din tillatelse? Du skal ikke ha vært lenge på nettet før du finner dine egne artikler gjengitt som snutter (korte snutter med referanse er reklame for deg) på andre nettsteder. De presenterer seg som informasjonsportaler, men der den åpenbare hensikten er å komme før deg på søkemotorenes resultatsider. Noen ganger er også disse automatiserte portalene tapesert med reklame drevet av en eller annen søkemoter. Har du noen gang sett din artikkel representert på følgende måte:

www.lugubertnettsted.com/dinartikkel eller som www.lugubertnettsted.com/dittnettsted.com?

Hensikten er kun å drive trafikk til eget nettsted og tjene penger på å stjele det du har produsert. Jeg har vært til stede på nettet siden dets begynnelse og sett litt av hvert av store og små firmaer. Ingen spesielle skal henges ut her, men noen av dem opererer som monopolister i sin bransje. GDPR (denne lenken har attributten rel="nofollow), tror du det nytter? Det nytter antagelig like lite som den gang Google skremte vettet av seriøse nettsteder som ikke brukte rel="nofollow" attributten på lenker som ikke skulle regnes som en stemme. Det gjaldt spesielt solgt lenkereklame. Google som har som motto "Don't do evil" hadde sikkert gode hensikter med å hindre lenkemanipulering via solgte lenker. Resultatet ble nok det motsatte. Etter dette har jeg som stort sett følger "Googles guidelines" måtte avslå mange reklamehenvendelser med den begrunnelse at firmaet ditt får ikke kjøpt lenker uten attributten rel="nofollow". Det koster penger å være liten og ærlig. De som tjener på det er selvsagt de som kan tilby salg av lenker med at lenker følges (såkalt dofollow lenke). Som Wikipedia har jeg siden den gang brukt rel="nofollow" attributten på alle lenker som peker til tredje part. Store internasjonale Tv selskaper tjener grovt på å selge reklame til norske seere som er forbudt i følge norsk lov.

Forklar hvordan kunstig (gjerne super jfr oppgave 1 nedenfor) intelligens kan benyttes til bekjempe ondsinnet programvare. Hvilken form for kunstig intelligens egner seg best til å løse en bestemt problemstilling? Hva med hybride (vet du ikke hva det er har du lest for lite / studert for få videoer på robotskolen.no) metoder? Kan du programmere optimaliserte kunstig intelligens komponenter som andre (kunder) kan plugge rett inn på sitt nettsted eller i sin app? Hvordan kan dette utføres og kombineres i et eget netverk med kunstig- og superintelligens (såkalt neuroevolusjon) der mennesker kan intervenere? Du finner litteraturreferanser i oppgave 1 nedenfor og på dette nettstedet.

Forklar hvordan man skreddersyr en lenke som har rel="nofollow" attributten om en bot som respekterer robots.txt følger lenken. Forklar hvordan man lager en lenkesnutt eller lenkeklasse (et lenkeobjekt) som kun har rel="nofollow" attributten om GoogleBot følger lenken eller besøker nettstedet ditt.

Lykke til. Lager du unike komponenter (det vi har kalt digitale legoklosser) kan det skaffe deg et levebrød. Merk Einsteins utsagn. "Imagination is more important than knowledge". Et problem er ikke umulig før du har gitt opp å løse det. Dersom du vil være litt morsom, kan du jo sende ondsinnet programvare tilbake med et norsk eventyr oversatt med bruk av kunstig intelligens til det språket som identifiseres for IP sonene til det området den ondsinnede programvaren kommer fra (merk at den kan komme fra en proxy server og da stenges proxy serveren ute). Du kan også bruke automatisk programvare som SpinnerChief i kombinasjon med kunstig intelligens og maskinlæring til å spinne rent tøv til ondsinnet programvere som besøker en spesiell mappe på nettstedet ditt. Du kan gjøre det enkelt med en ekel setning: "Siden du tydeligvis ikke kan oppføre deg på dette nettstedet, rykker du stadig lenger bak i køen". Drøft til slutt utsagnet. Jeg frykter ikke kunstig intelligens, men intelligens.

Gjør du dette bra, kan du søke på neste jobb som er ledig hos PST eller NSM. Er du ferdig utlært er du ikke utlært, men ferdig.

Oppgave 4: Optimaliserte AI komponenter i ulike språk og for ulike problemstillinger.

Studer disse videoene og kommenter følgende påstander.

  • Man trenger ikke finne opp hjulet på nytt.
  • Når man først har laget, trent og optimalisert en NN komponent som gjenkjenner siffer mello 0,1, ... , 9, så trenger man ikke bruke tid på å forbedre dette.
  • Bildegjenkjenning er ikke en fundamentalt mer kompleks oppgave for et NN enn å gjennkjenne siffer mellom 0,1, ..., 9.
  • Hva er konvolusjon nettverk og et LSTM nettverk og deres komparative fortrinn og bruk?
  • Hvor mange typer NN kjenner du og hva er deres komparative fordeler og anvendelser?
  • Hva er TensorFlow?
  • Trenger du kunne matematikk, mer presist lineær algebra for å anvende NN i dine applikasjoner?

Bygg optimaliserte AI komponenter (digitale byggeklosser jfr Smartere applikasjoner med kunstig intelligens) i ulike språk og under ulike forutsetninger. Problemstillingen er følgelig å bygge AI programvarekomponenter i ulike språk som Python (for eksempel kombinert med TensorFlow og Pytorch), C, LISP, C++ (gjerne ved bruk av Embarcadero C++ Builder). Med optimaliserte (pretrenede) komponenter menes at man har trent og testet nettverket akkurat nok og ikke overføyd det med for intensiv trening og testing.

Med ulike forutsetninger menes at man optimaliserer, trener og lærer komponentene under ulike algoritmer, for eksempel konvolusjons nettverk, radiale basis nett og spiking neural nets. Disse algoritmene kan gjerne kombineres med Genetiske algoritmer og Fuzzy Logic, såkalte hybride metoder. Der er utallige ulike problemstillinger man kan bygge komponenter for, jfr. for eksempel første oppgave nedenfor.

Dersom du er Go eller sjakkspiller, kan du prøve deg på oppgaven som en nevnt til slutt i denne artikkelen, VM i lyn- og hurtigsjakk 2018 og Go for de som vil ha noe vanskeligere.

 

Oppgave 3: Bruk av AI til å kontrollere turbulens ved dynamisk flyt.

Det er kjent at dyr og fugler kan kontrollere turbulens. Albatrossen kan ved såkalt dynamisk flyt sveve i luften langt til havs i måneder uten å sette sine føtter på landjorden. Den kan sveve i luften i måneder og greie seg med et minimum av mat fordi den bruker minimalt med energi.

Oppgaven betår i å lage en drone som imiterer albatrossenes dynamiske flyt og svever på lurtstrømmene slik at den kan greie seg med minimalt med energi. Den må gjerne ha et kamera som tar bilder og solcellepanel på vingene slik at batteriene lades. Batteriene må også kunne lades i de nedstigende delene av den dynamiske flyten. En generalisering av dette vil være å kontrollere kaotisk dynamikk jfr. (Bleivik 1996) og ytterligere effektivisere energiforbruket. Vi vet at SNNs har vært benyttet i kaostiske systemer, så muligens er det et sted å begynne. Bortsett fra det har vi ingen oppfatning om hvilken type nn som er best egnet til å løse denne oppgaven.

Oppgave 2 for Reodor Felgen og hans venner.

En stund har man kunnet kjøpe droner fra Kina. DroneX Pro er så vidt jeg vet utviklet i Tyskland. Med et oppgradert kamera kan den ta sylskarpe bilder. Bildene og video kan overføres til en datamaskin.

Jeg vet ikke om dette allerede finnes, men om den finnes hadde det vært fint å bli orientert om det. Nettstedet DinTvSide.no vil jeg skal helautomatiseres / robotiseres (med virtuell virkelighet + videostrømming i reell tid) ved å styres av roboter og kunstig intelligens. Dersom du ikke kjenner Ip kamerasystemer, så er det bare å søke på "Ip camera systems". Ved slike systemer og et videokamera kan man overføre video direkte til nettet. Nå vil jeg at dette skal kombineres med kunstig intelligens og en mini drone som svever over huset mitt, dokker seg selv og lades av strøm fra et solcellepanel på taket mitt. Ideelt sett burde den kunne 3D-printe seg selv om den krasjer, men det skjer nok ikke før rundt 2050 og da ligger jeg noen fot nede i jorden om ikke legevitenskapen har funnet metoder som gjør at man kan leve lenger og henge i et horn på veggen som en 7vende far i huset når AI, SuperAI, ML, SuperML etc drøftes.

Dermed består oppgaven i å lage en drone som drives av kunstig intelligens og kan vurdere om noe spennende skjer i dens domene og ta skarp videofilm / bilder som via Ip kamerasystemer overføres til DinTvSide.no. Enda enklere er det selvsagt om man via trådløst samband (5G om noen år) kan overføre video og bilder direkte fra dronen til webserveren og dermed det aktuelle nettstedet. Med all fergeaktivitet, containerhavn, natur, kulturarvplanter, eksotiske planter og sommeraktivitet på strender og naturstier kan man nok få til interessant overføring av bilder og video i reell tid. Fort kan "Jeløya time for time" konkurrere med NrKs time for time av ... "Got it"?

Oppgave 1 for finansrådgivere, investorer, jurister, leger og andre

Vil du ikke at verden skal se dette, kan løsningen legges på et intranet eller et extranet (blokkerer alle Ip'er i verden og tillater de man har kontroll på (med ulike adgangsnivåer)) på internet. Løsningen bør være helautomatisert og gå 24/7 (med andre ord en cron job).

Du har en nettjeneste, for eksempel en intervjusituasjon, en avansert kundescreening et juridisk problem o.l. som er komplekst og vanskelig å løse, for eksempel et "big data problem", der veien blir til mens man går. Kundescreeningen eller intervjusituasjonen, kan for eksempel søke nettet på person og informasjon og triggerord, kombinert med menneskelig intervensjon som i et adaptivt Kalman filter. Søk gjerne på uttrykk som adaptive kalmanfilter + problem. For eksempel der problem = finance, investment, lawsuit, medicine, fuzzy logic, rocket science etc. Helst bør løsningen benytte superintelligens, dvs. at man har to eller flere roboter drevet av kunstig intelligens som lærer hverandre og der mennesker kan intervenere, nesten som i ekstremprogrammering (XP). Det er naturlig å ha data i en eller flere lastbalanserte ("load balanced") databaser som konstant oppdateres. Kalmanfilteret som er et hierarkisk bayesiansk filter (brukes for eksempel av søkemotorer) kan også brukes til å filtrere bort støy. Kalman filteret baserer seg på normalfordelte data. Kan man ikke anta en gaussisk normalfordeling for problemet, finnes der filter som forutsetter andre fordelinger som for eksempel Masreliez filter.

Oppgaven består i å lage et bot nettverk drevet av kunstig intelligens, der mennesker kan intevenere ved å gi utilgjengelig (på nettet) sanntidsinformasjon via fil, noen linjer med skrevet tekst eller endog stemme via mikrofon som løser eller oppdaterer (intervenerer i ) det komplekse problemet.

Gjør det enkelt så enkelt som mulig, men ikke enklerer. Begynn med å programmere en cron job som tar menneskelig input og legger svarene i en database. Man trenger ikke begynne med å bruke kunstig intelligens som for eksempel TensorFlow, men programmere logisk struktur i form av if, else, elseif, caseif og ligenede utsagn og en SQLite, MySQL eller PostgreSQL database. For leger kan for eksempel MEDLINE brukes som database, mens jurister kan bruke elektroniske kilder som Lovdata, Retstidende m.v. Problemet blir fort komplekst om man samtidig har andre store datamengder (for eksempel i form av digitale dokumenter). Der er selvsagt utallige måter å løse det komplekse problemet på.

På meg kom det som en overraskelse da jeg så hvor fort kunstig intelligens som AlphaZero knuste sjakkmotoren Stockfish som vant Vm i sjakk for sjakkmotorer noen år tilbake. Før AI og kunstig intelligens var datamaskinen betraktet som stein dum. Er den det fortsatt? Datamaskinen gjorde før kunstig intelligens kom på banen kun det den ble bedt om. Fort var den suveren på tallknusing og anlysering av store matematiske og statistiske modeller. Mattematikk er en samling av trivialiteter sa min professor på en forelesning i ikkelineære partielle differensialligninger. Hvert enkelt skritt er en trivialitet. Store verdenshandelsmodeller kan bestå av millioner av uavhengige lingninger. Løsningen ligger med andre ord i et million eller høyere dimensjonalt rom. Ligningene skal representerer samfunnsøkonomisk adferd og aktivitet. Hver for seg er de ikke vanskelige å forstå for en samfunnsøkonom. Men det komplekse systemet, tilbakekoblingene og løsningene som kommer ut av simuleringer og prognoser greier ikke den menneskelige hjerne å løse. Sett din mentale modell ned på et papir, så skal vi se hvordan du tenker sa min foreleser (som godkjente min hovedoppgave til sosialøkonomisk embetseksamen), professor og nobelprisvinner Trygve Haavelmo. Mange greier ikke å presisere sitt tankeskjema på et papir. De som greier og formulere tankene sine matematisk oppdager fort inkonsistens og manglende eller for mange forutsetninger og modellen bryter sammen. Datamaskinene kunne altså løse slike komplekse modeller, ofte en projeksjon fra et høyere dimensjonalt til et lavere dimensjonalt rom. Kvikksølvsøylen du leser av på termometeret representerer en slik projeksjon fra et høyere dimensjonalt rom ned på termometerets skala. I dag er en mobiltelfon en kraftigere datamaskin enn en IBM stormaskin på 50 tallet.

Så kom AI og maskinlæring. Hvordan kan Alpha Zero knuse Stockfish som er en tallknuser etter noen timers trening av den nevrale nettverks algoritmen? Svaret ligger nok i at Alpha Zero kombinerer en tallknuser med avansert mønstergjenkjenning som ligger (i den kompilerte) koden. Drøft hva du legger i begrepene menneskelig intelligens, kunstig (super)intelligens, beregningsmessig rasjonalitet ("computational rationality") og maskinlæring. Kan du forklare forskjellen og tankegangen som ligger bak Stockfish og Alpha Zero. Hvorfor vant ikke Stockfish mot Alpha Zero en gang i 100 partier, men tapte 28? Hvorfor er sjakk spesielt egnet til å løses med hjelp av AI og ML?

En chatbot. Det er lexikografisk analyse! Drøft det utsagnet? Vet du om (ferdig kompilert og optimalisert) AI kode som kan brukes til å bygge en skreddersydd chatbot ved å klippe og lime og endre noen kodelinjer? Hvorfor kalles det AI kode og ikke CR (Computational Rationality) kode? Har du et bedre navn?

Ville du satt kunstig intelligens til å overvåke våre grenser og ta beslutninger om å aktivere (digitalt) forsvaret? Alle kjenner begrepet "Det er forskjell på Kong Salomo og Jørgen Hattemaker". Ville du brukt en løgndetektor i en rettssak? Hva med kunstig intelligens? Det er vel liten tvil om at penger snakker og noen kan kjøpe seg fri fra straff (i enkelte land). De personene der er med i hemmelige nettverk og beskytter hverandre. De driver lobbyvirksomhet og unngår fellende dom eller straff. Vil kunstig intelligens i dag eller i fremtiden kunne avgi langt mer rettferdige (gjerne objektive om du vil) dommer enn et menneske? Vil kunsitg intelligens kunne anvendes til å avsløre og bidra til å elimninere konspirasjonsteorier og ta bort fordommer i juss og politikk? Kort fortalt kan kunstig intelligens bidra til å skape en mer rettferdig og bedre verden?

Lenkene nedenfor er generelt beregnet på artikkelen og ikke spesielt på denne oppgaven.

Semantiske lenker.

Noen av forfatters relevante arbeider.

Mini Nettverk / Hjem / Til artikkelens start /