II. Løse problemer med kunstig intelligens
Et pauseinnslag om den kunstige intelligensens historie: Alt begynte med søk
Kunstig intelligens er trolig like gammelt som data science. Lenge før datamaskinen var utviklet, så man for seg muligheten til å automatisere logikk og intelligens. Som vi nevnte i kapittel 1, var dette noe den store matematikeren Alan Turing filosoferte over. Hans grunntanke var at alt som kan beregnes, dvs. realiseres som en sekvens av regneoperasjoner med sifre og andre symboler, også kan automatiseres.
Obs!
Bidro til å avslutte andre verdenskrig
Turing konstruerte en enkel maskin som kan regne ut alt som er mulig å regne ut. Denne modellen kalles Turing-maskinen. Selv om Turing-maskinen er en teoretisk modell som ikke kan brukes i praksis, ledet den Turing til å finne opp programmerbare datamaskiner, altså datamaskiner som utfører forskjellige oppgaver alt etter hva de er programmert til å gjøre.
Istedenfor å måtte bygge en ny maskin for hver oppgave, bruker vi nå den samme datamaskinen til flere ulike oppgaver. Dette er selve grunnideen for programmering. I dag høres en slik oppfinnelse ut som en selvfølge, men det var det slett ikke på Turings tid.
Noen av de første programmerbare datamaskinene ble tatt i bruk under andre verdenskrig for å knekke tyskernes hemmelige koder. Turing var personlig med på dette prosjektet.
Begrepet kunstig intelligens er ofte godskrevet John McCarthy (1927-2011) – som ofte også blir kalt den kunstige intelligensens far – men McCarthy nektet selv for at han sto bak dette begrepet. Ikke desto mindre hadde han stor innflytelse over innføringen av begrepet som navnet på dette nye vitenskapsområdet. Begrepet ble etablert da kunstig intelligens var hovedtema for en sommerkonferanse, kjent som Dartmouth-konferansen, arrangert av McCarthy. Den fant sted i 1956, ved Dartmouth College i New Hampshire, USA. Under planleggingen av seminaret spant McCarthy videre på Turings tanker om automatisering av beregninger. Prosjektplanen for seminaret inneholder følgende sentrale uttalelse om kunstig intelligens:
Obs!
John McCarthys utsagn om kunstig intelligens
«Forskningen bygger på hypotesen om at alle sider ved innlæring eller andre egenskaper ved intelligens, i prinsippet kan beskrives så presist og detaljert at de kan simuleres maskinelt» (fritt oversatt).
Med andre ord kan et hvilket som helst delområde innen kunstig intelligens brytes ned i så små trinn at hvert trinn blir enkelt og mekanisk nok til at det kan skrives som et dataprogram. Påstanden var og er fortsatt en hypotese, hvilket betyr at vi egentlig ikke kan bevise den. Likevel er påstanden grunnleggende for vår forståelse av kunstig intelligens i dag. Den viser for eksempel at McCarthy prøvde å omgå innvendinger som Searles' teori om Det kinesiske rom: intelligens er intelligens, selv om systemet som implementerer det bare er en datamaskin som mekanisk følger et program.
Hvorfor ble søk og spill så sentrale i KI-forskning?
Da datamaskinene nådde et nivå hvor det ble mulig å eksperimentere med praktiske KI-algoritmer, var det spill som egnet seg best. Spill foregår i en praktisk avgrenset verden som lett lar seg formalisere. Brettspill som dam, sjakk og i det siste spesielt Go – et komplisert strategispill som ble oppfunnet i Kina for over 2500 år siden – har inspirert og fortsetter å inspirere utallige forskere.
Kunstig intelligens hadde i 60-årene en enorm utvikling innen et område som ligger ganske nært spill, nemlig søk- og planleggingsmetoder. Algoritmene som da ble konstruert, slik som minimax-algoritmen og alfa-beta-beskjæring, er fortsatt grunnlaget for flere KI-løsninger i spill, selv om det de siste årene selvsagt har blitt utviklet langt mer avanserte versjoner. I neste kapittelet skal vi se på grunnbegrepene innen spill og planlegging i tilknytning til kunstig intelligens.