Kunstig intelligens er mer enn bare hype

Kunstig intelligens har vært dagens moteord. Antallet organisasjoner og fagfolk som ønsker å være AI-Native, AI-Savvy eller AI-velg-et-fiffig-ord, når stadig nye høyder. Den lille øystaten Anguilla, som har .ai som nasjonalt toppnivådomene, øker inntektene sine når mange selskaper kaster seg over .ai-domener.

Erfarne fagfolk og organisasjoner har imidlertid sett slike trender komme og gå. Ikke misforstå meg: Ja, kunstig intelligens er et fantastisk verktøy som kan gi store konkurransefortrinn dersom det brukes riktig, i riktig sammenheng og til støtte for virksomhetens mål.

Det finnes et liv utenfor kunstig intelligens

Vi bør likevel ikke tro at kunstig intelligens er en løsning som passer for alt.

For det første er kunstig intelligens en samlebetegnelse for en rekke ulike teknikker. For det andre kan eller bør ikke alle problemer løses ved hjelp av kunstig intelligens. Tenk på en leder som ba IT-praktikanten sin utvikle en KI-løsning for å oppdage og erstatte alle domenenavn i en datastrøm. Til lederens overraskelse kom praktikanten tilbake etter to timer og sa: «Det er gjort.» Lederen spurte: «Hva mener du med at det er gjort?» Han hadde forventet at dette skulle ta lang tid. Praktikanten viste ham løsningen, som var basert på regulære uttrykk. Lederen ble overrasket over hvor enkel og elegant løsningen var. For IT-praktikanten var dette en oppgave der det ville vært en overdrevet løsning å bruke kunstig intelligens, og der et enklere, men svært effektivt alternativ kunne brukes.

Denne historien illustrerer tre viktige poenger:

• Å velge en forhåndsbestemt tilnærming uten å vurdere et bredere utvalg av løsninger er uklokt
• Kunstig intelligens er kanskje ikke den mest kostnadseffektive eller effektive metoden for å nå et bestemt mål
• Du trenger riktig bakgrunn, kunnskap og erfaring for å velge den beste tilnærmingen og skille mellom hype og den beste løsningen
• Forskjellen på et klokt valg og et valg som følger hypen, kan måles i tid og penger

Kunstig intelligens er bare ett (svært verdifullt) verktøy blant mange andre gode løsninger. Det er til syvende og sist forretningsproblemet som bør være avgjørende for valget av riktig verktøy.

Kunstig intelligens er ikke noe nytt

Mange av KI-teknikkene vi bruker i dag, ble utviklet allerede tidlig på 1960-tallet. Et annet kjent eksempel er det japanske prosjektet «Fifth Generation Computer Systems» [1], som var motivert av at «Datamaskiner er i dag svært svake når det gjelder grunnleggende funksjoner for behandling av tale, tekst, grafikk, bilder og andre ikke-numeriske data, og for behandling av typen kunstig intelligens, som slutninger, assosiasjon og læring». Prosjektet ble til syvende og sist ingen stor suksess, siden datakraften som var tilgjengelig på den tiden, var begrenset, og programmet i liten grad tok i bruk sentrale konsepter som nevrale nettverk, som er grunnlaget for dagens store språkmodeller, som ChatGPT, Copilot osv.

Da jeg tok mastergrad i datateknikk på 2000-tallet, lærte vi faktisk disse KI-teknikkene (for eksempel nevrale nettverk og klassifiseringsmodeller) sammen med en rekke andre, like relevante metoder – som metaheuristikker, automatateori (som omfatter de regulære uttrykkene IT-praktikanten brukte), beslutningstrær osv. Allerede da var det tydelig for meg at det ikke fantes én beste tilnærming – hver metode hadde sitt optimale bruksområde. Denne oppfatningen ble styrket gjennom karrieren min, både i doktorgradsarbeidet og i konsulentoppdrag, der jeg fikk anledning til å bruke mange av disse metodene og forstå hvilke sammenhenger de passer best i.

Populariseringen av store språkmodeller som ChatGPT og deres tilsynelatende evne til å «resonnere» fikk mange til å tro at kunstig intelligens var en helt ny oppfinnelse og svaret på alle problemer. Det som skjedde, var at kunstig intelligens tok steget fra forskningslaboratoriene inn i folks hverdag gjennom store språkmodeller – teknologien ble allemannseie. Vi gikk fra det (nå eldgamle) mantraet «Google vet det» til «KI vet det». Men en pragmatisk analyse av problemet er alltid bedre enn å følge et mantra. 

Slik kan vi hjelpe deg

Hos Mourinho Solutions følger vi ingen mantraer. Vi har kunnskapen og erfaringen som skal til for å hjelpe deg med å velge riktig tilnærming og de mest effektive verktøyene, slik at virksomheten din kan lykkes. Vi analyserer behovene dine for å finne ut hvor kunstig intelligens (eller andre metoder) kan gi størst effekt og gi deg et konkurransefortrinn.

Din suksess er også vår suksess. Ikke nøl med å kontakte oss for å finne ut hva vi kan gjøre for deg!

Referanser

[1] - Feigenbaum, E., Shrobe, H.: The Japanese National Fifth Generation Project: Introduction, survey, and Evaluation. Future Generation Computer Systems. 9, 105–117 (1993). Tilgjengelig her.