PODCAST Kan vi stole på forudsigelser fra kunstig intelligens?

 

I denne uges Transformator skal det handle om kunstig intelligens. For hvor man i gamle dage gik til den lokale spåkone, som kiggede i sin krystalkugle eller tog varsler af kaffegrums, har oplysningstiden lært os at stole mere på den verden, vi kan se, og de data, vi kan samle sammen.

I dag overlader vi disse data til en algoritme, som ved hjælp af machine learning genererer et bud på en løsning – eller en forudsigelse. For eksempel mener forskerne bag flere videnskabelige rapporter at kunne bevise, at AI med en nøjagtighed på 95 procent kan forudsige, hvor og hvornår en borgerkrig vil bryde ud. Men ingen af resultaterne har kunnet reproduceres. Og det trækker tæppet væk under troværdigheden af videnskaben bag teknologien.

I industrien er kunstig intelligens til gengæld en af de smarte teknologier, der sammen med automation- og robotteknologi kan øge produktiviteten og styrke konkurrenceevnen. Men den seneste statistik viser med al tydelighed, at dansk industri halter bagud med at tage teknologien i brug. Faktisk faldt antallet af danske virksomheder, der implementerede selvlærende algoritmer fra 2021 til 2022.

Links

Fik du hørt: PODCAST Jens Ramskov gennemgår årets vigtigste forskningsresultater

Du kan finde flere episoder af podcasten HER

sortSortér kommentarer
  • Ældste først
  • Nyeste først
  • Bedste først
  1. Såvel i artiklens tekst som i podcast'en bruges ordene "reproducere" og "verificere" lidt i flæng, hvilket er uheldigt.
  • "reproducere" er synonymt med "genskabe"
  • "verificere" er synonymt med "eftervise"

Et eksempel kan være analyse med AI af akustiske signaler fra et hovedleje på en vindmølle. - Her ville "reproducere" for eksempel betyde, at flere målinger (samme hovedleje eller forskellige hovedlejer) alle gav "samme" fejlindikation fra analysen. - Og "verifikation" ville betyde, at det efterfølgende påvises (måske med en sandsynlighedsprocent) at fejlen faktisk findes. (jeg forbigår diskussion af falske positive og falske negative).

Ordene har forskellig betydning.

  1. Det havde måske, trods alt, været relevant med definition af AI i modsætning til andre analysemetoder. Gerne som fakta-boks i artiklens tekst.
  • 7
  • 0

De kan stort set betragtes som AI. Ingen har noget overblik over hvordan alle de enkelte dele i modellerne arbejder sammen.

Alene spredningen imellem modellerne burde give anledning til nogen tvivl, men man tager blot gennemsnittet.

  • 4
  • 16

Vi kan kun bruge AI til noget seriøst, hvis AI kan begrunde, komme med beviser, og hvis vi automatiseret kan eftervise bevisernes korrekthed. Det betyder ikke, at AI ikke kan anvendes - men, det er mange opgaver, hvor det er et krav om bevisførelse, og det kan vi håndtere uden AI. Til mange typer opgaver, er det nødvendigt at kunne garantere determinisme og forudsigelighed, ensartethed, og at det fungerer korrekt.

Jeg har på fornemmelsen, at når mange gerne vil indføre AI - også hvor der ikke er grund til det - så skyldes det, at man ikke behøver at begrunde fejl. Det giver mulighed for at der kan lægges skjulte bagdøre ind, hvor lyssky organisationer kan påvirke resultatet, uden at det nogensinde opdages. Den med at hackere altid sætter en underskrift på, den holder ikke. Langt de fleste organisationer der gør den slags, de har per defination til formål, at det ikke opdages det er dem, og skriver de en underskrift på, så er det ikke deres egen, men dem de ønsker at beskylde for at gøre det. Selvom de måske gerne vil tage ansvaret, fordi de er stolte af deres arbejde, så må de ganske enkelt ikke for staten.

  • 0
  • 2
Bidrag med din viden – log ind og deltag i debatten