Man kan næsten komme til at tro, at AI er opfundet i december 2023, da ChatGPT startede en verdensomspændende snak om generativ AI. Men sådan er det ikke. AI historisk set, – det starter et helt andet sted.
Men snakken om AI er ny, – fordi der er nye revolutionerende anvendelser og teknologier. Så ny at aviserne er fulde af AI artikler. TV, podcast og webinarer er ved at falde over hinanden. Og så omfattende interesse, at man f.eks. afholder en “deep tech” konference som Digital Tech Summit 2023 i København, hvor over halvdelen af indlæggene handlede om AI. Og selv Folketinget afholdte i år en AI tema debat.
AI (Artificiel Intelligence, kunstig intelligens) er en gammel sag. Der er forsket og undervist i AI i 60 år. Den gang var teorierne gode, men computer teknologien kunne ikke understøtte det. Men vi skal finde kimen endnu længere tilbage.
De første spor af AI
Vi skal tilbage i filosofien, hvor filosoffer som eksempelvis Aristoteles (384 – 322 f.Kr.) og René Descartes (1596-1650) begge spekulerede i muligheden for at skabe maskiner, der kunne tænke. Men det var først Charles Babbage (1791-1871), der skabte en mekanisk computer. Hans student og gode ven Ada Lovelace var i teorien den første programmør. Man kunne nok forestille sig AI dengang, men ingen kunne forestille sig det muligt i praksis. Det var jo længe før computer industrien tog fart.
Allan Turing
Alan Turing, en britisk computerpioner, hævdes at være en af de første til at formulere begreberne om maskinintelligens i 1950. Hans artikel “Computing Machinery and Intelligence” fra 1950 introducerede den berømte Turing-test, der foreslog en måde at vurdere en maskines intelligens.
En milepæl i 1956
Selve begrebet artificial intelligence blev formuleret af John McCarthy i 1956. Det første egentlige foredrag om AI blev holdt i 1956 på Dartmouth College i USA. Her deltog Marvin Minsky, John McCarthy og Claude Shannon, som vi kan kalde AI pionererne.
Det førte til stor interesse for AI, og i årene efter opstod flere AI-forskningscentre. Det var den nævnte McCarthy, der etablerede de første AI-centre på MIT Massachusetts Institute of Technology / Harvard University i 1957 og Stanford University i 1963.
I en gammel artikel (P. J. Hilts , 1983, kilde 1) citeres McCarthy for, at ”Det er en af science-fiction fantasierne, at robotter vil blive lige så intelligente som mennesker. De vil nemlig blive bedre mere intelligente end mennesker, så snart computerne bliver større og kører hundrede gange hurtigere”.
I en anden artikel (Steen Larsen, 1984, kilde 2) fortælles om McCarthy´s teorier og faglige distræthed, og allerede her skelnes mellem generativ og generel AI. McCarthy drøftede allerede i 1956 hvad AI er, og definerede uden at vide det begreberne generativ og generel AI.
Neurale netværk
Man havde talt om neurale netværk i mange år, men i 1970´erne underviste og forskede man i neurale netværk også på danske universiteter. Neurale netværk er en type computermodel, der efterligner funktionen af neuroner (nerveceller) i hjernen for at behandle komplekse opgaver. Det er parallel behandling og ikke regelbaseret, som programmering hidtil var. Faktisk er det grundlaget den generative AI, som vi har adgang til i dag.
AI fokus i Danmark
De første danske kurser i AI blev tilbudt på danske universiteter i slutningen af 1960’erne. Over de næste 10 – 15 år kom det mere og mere i fokus på Datalogi studierne. I 1987 blev der oprettet et AI-forskningscenter på Aarhus Universitet. I 1990 blev der oprettet et AI-forskningscenter på Københavns Universitet. I 2000 blev der oprettet et AI-forskningscenter på Aalborg Universitet, og i 2005 på Syddansk Universitet.
I dag er der kandidatuddannelser i AI på alle danske universiteter. Den første kandidatuddannelse i AI i Danmark blev oprettet ved Aarhus Universitet i 1999, og året efter i København.
Teknologier
Det var ikke AI som begreb man brugte tiden på, men alle de teknologier og teorier der udgør grundlaget for AI. Det var fag som maskinlæring, sprogbehandling, neurale net, computer vision og robot-teknologi.
De første AI løsninger var regelbaseret AI, senere maskinlæring, så neurale net og senest sprogmodellerne, som er basis for generativ AI som f.eks. ChatGPT.
Når generativ AI nu er det mest hypede indenfor IT, skyldes data og computerkraft. AI-systemer er afhængige af store mængder data for at lære og forbedre deres ydeevne. Og de er afhængige af stor nok og billig nok tilgængelig computerkraft.
Sprogmodeller (LLM), som er grundlaget for ChatGPT er heller ikke nyt, man begyndte at skrive om dem i starten af 80´erne. Så der gik 40 år fra forsknings gennembrud til, at vi alle kan bruge det.
AI-systemer er afhængige af store mængder data for at lære og levere. Den stigende tilgængelighed af data har gjort det muligt for forskere og udviklere at træne AI-systemer, der er mere kraftfulde og mere præcise end nogensinde før. Fra 2022 blev generativ AI pludselig anvendelig og nemt tilgængelig.
Skolerne kommer med
I gymnasiet er der nu mulighed for at vælge AI som valgfag. Det kan blive obligatorisk, men om det så bliver teknologifag eller et samfundsfag, må tiden vise.
Regeringen ønsker i dag at gøre teknologiforståelse obligatorisk for alle elever fra 1. til 9. klasse ved at integrere det i eksisterende fag. I 2023 indførte regeringen teknologiforståelse som valgfag i folkeskolen i 7.-9. klasse. AI kommer her ind sammen med andre teknologier. Det giver god mening, at tale om forståelse og ikke færdigheder på disse klassetrin, selvom begge dele er en forudsætning for at klare sig foran en PC.
Pressen gik amok
Udviklingen af artikler om AI har været eksplosiv i de seneste år. Ifølge Google blev der i 2022 publiceret over 1,5 millioner artikler om AI. Dette er en stigning på over 50 % i forhold til 2021. Ifølge en undersøgelse fra Danmarks Medie- og Journalisthøjskole blev der i 2022 publiceret over 10.000 artikler om AI i danske medier. Dette er en stigning på over 25 % i forhold til 2021.
Med den fokus der er nu, er det sandsynligt at stigning fra 2022 til 2023 er 300 – 500 %. Hvis man Googler antal artikler om AI på dansk, er der fra januar 2023 til oktober 2023 en stigning på +200 %, altså en faktor 3.
Artikler om AI bliver i stigende grad læst af et bredt publikum. I de tidlige år var artikler om AI ofte kun læst af fagfolk. I dag bliver artikler om AI læst af en bredere vifte, f.eks. af journalister, politikere, professionelle og i stor grad af almindelige forbrugere.
I de tidlige år var artikler om AI ofte fokuseret på tekniske emner, f.eks. maskinlæring og neurale netværk. I dag beskæftiger artikler om AI sig også med emner som etiske spørgsmål, sociale konsekvenser og fremtiden for AI.
Undersøgelsen viste også, at artikler om AI i stigende grad blev skrevet af journalister, der ikke var specialiserede inden for AI. Dette skyldes, at AI er blevet et mere populært emne, og at journalister derfor har et behov for at kunne dække emnet på en kvalificeret måde.
Kilder
1: P. J. Hilts artikel i Psychology Today #17, 1983
2: Steen Larsen artikel ”En skrift der skriver sig selv” i Psyke & Logos 1984 p 346
3: Steen Larsen, Den arbejdende hjerne (Gyldendal)
29.12.2023 Indlæg på CXO2’s blog på www.CxO2.dk/blog
Dette er et led i en række indlæg om AI. Læs andre indlæg om AI her på bloggen:
ChatGPT viser vejen for AI
AI-toget kører nu
eller vælg kategorien AI i menuen og se mange flere.
Sådan abonnerer du på indlæg i denne blog:
Besøg LinkedIn udgaven og tryk på FØLG
eller besøg Facebook udgaven og tryk SYNES OM