I tech-kretser snakker man engasjert om singulariteten. Ordet, som stammer fra matematikken, blir blant annet brukt om den fremtidige muligheten for at kunstig intelligens blir mer intelligent enn oss.

Så fort det skjer, tror enkelte at utviklingen vil løpe løpsk, og det er like umulig for oss å se for oss hva som skjer etter det, som at en kar på 1200-tallet skulle ha sett for seg hvordan internettet forandret verden.

Selv om det ser ut som singulariteten fortsatt er langt unna, har 2017 likevel frembragt en rekke fremskritt for våre robotvenner. Ikke bare har første robot fått statsborgerskap, vi har også begynt å ta steg mot roboter som ikke bare lærer helt av seg selv, men som også er i stand til å designe annen kunstig intelligens helt selv.

Her er noen av de kuleste tingene AI fikk til i året som har gått:

1. Lage virkelighetstro bilder av gater, mennesker og natur

Kunstig intelligens har de siste årene blitt matet millioner av bilder for å lære seg å kjenne igjen hva som er avbildet på dem. I år har dog roboter blitt gode nok på å kjenne igjen bilder til å begynne å lage dem selv.

I videoen over har Qifeng Chen gitt en algoritme enkle instruksjoner for hva han ønsker bildet skal inneholde. Datamaskinen, som er trent opp med bilder av tyske gater, henter så frem bildene fra minnet sitt for å skape helt nye bilder av gater.

Samme prinsipp, men med en vri, brukte forskere ved Nvidia da de i november publiserte en video med det som tilsynelatende så ut som bilder av ekte mennesker. To intelligente systemer samarbeidet om oppgaven. Ett var trent opp til å lage bilder ved hjelp av ekte bilder av kjendiser. Det andre systemet var trent opp til å kjenne igjen om bildet var ekte eller ikke. Sammen – ett system laget et utkast mens det andre ga tilbakemelding om hvor bra utkastet var – laget de to systemene svært virkelighetstro bilder.

2. Oppdage Alzheimers med stor nøyaktighet 10 år før første symptomer

IBMs supercomputer Watson har lenge blitt brukt til å bistå medisinsk personell. Datamaskinen har tilgang til enorme mengder medisinsk forskning og er utstyrt med algoritmer som gjør at den kan se sammenhenger som menneskelige leger kan overse.

Det samme prinsippet gjaldt da forskere ved Universitetet i Bari i Italia trente en datamaskin til å se på scannede hjerner for å oppdage tidlige tegn til Alzheimers.

Foreløpig er ikke den kunstige intelligensen pålitelig nok til at legevitenskapen kan bruke den, men under studien oppdaget datamaskinen alzheimers riktig i 84 prosent av tilfellene der den analyserte bilder der pasientene utviklet alzheimers 2 og en halv til ni år etter bildet ble tatt, skriver newscientist.com.

3. Ta bakoversalto

Frykten for at robotene skal ta over verden fikk et nytt løft da Boston Robotics i november publiserte en video av deres siste versjon av Atlas-roboten, ikke bare hoppet opp og ned fra kasser som ingenting, men avsluttet det hele med en bakoversalto.

Nøyaktig hvor mye vi bør bekymre oss for robotens egen jubel over sine bragder, gjenstår å se.

4. Organisere seg og velge en leder

Om roboter som tar salto mortale får deg til å tvile på om hele denne greia med roboter er en god idé, kommer det kanskje ikke som noen god nyhet at forskere ved Vrije Universiteit Brussel har laget roboter som organiserer seg, delegerer arbeidsoppgaver og velger en leder.

Om lederen blir satt ut av drift på noen måte velger robotene raskt en ny leder og fortsetter med arbeidet sitt, skriver livescience.com.

5. Designe ny kunstig intelligens

Av de virkelig store AI-nyhetene fra 2017 er fremveksten av kunstig intelligens som skriver nye algoritmer av seg selv. Dette betyr i korte trekk at mennesker som koder og trener opp kunstig intelligens ikke blir nødvendig i fremtiden: nå finnes det nemlig kunstig intelligens som kan gjøre det hele selv.

Ifølge technologyreview.com har forskere ved Google blant annet fått en datamaskin til å lage en ny algoritme til bildegjenkjenning som er langt på høyde med det mennesker har lagt selv.

6. Lære å lære

Et annet fremskritt som kan bli svært viktig for utviklingen av kunstig intelligens i årene fremover er at de nå begynner å få muligheten til å lære på egenhånd.

Konseptet går ut på at robotene blir utstyrt med evnen til å prøve og feile, forstå hva som er riktig og feil og så lære av sine feil.

De trenger dermed ikke noe mer innblanding fra mennesker for å trene seg selv: som for eksempel til å bli enda bedre i spillet Go enn sin forgjenger, som enkelt slo verdens beste menneskelige spiller i fjor, ifølge wired.com.

Tidligere har man trent opp kunstig intelligens med enorme mengder med data før datamaskinen selv var i stand til å bli god nok til å slå mennesker. Men nå har altså en datamaskin trent opp seg selv, helt uten data og helt uten menneskelig innblanding, bare ved å forsøke å spille Go på egenhånd.

At kunstig intelligens lærer å lære selv, betyr ikke bare at mengder med tid vil bli spart, men også at mennesker slipper å presentere enhver tenkelig variasjon av et problem for å lære opp datamaskinen, noe som i enkelte tilfeller er helt umulig; som hos selvkjørende biler.

7. Gro mat

Roboter trenger ikke bare være skumle atleter. I Storbritannia har forskere fra Harper Adams University brukt roboter i hele prosessen som skal til for å gro mat; fra pløying, såing og vanning til innhøsting, skriver livescience.com

Forskerne brukte både droner og traktorer til å utføre arbeidene, som de utstyrte med maskinvare som lot dem kjøre på egenhånd, og kodet inn instruksjoner for de forskjellige oppgavene.

8. Knuse verdens beste pokerspillere i Texas Hold Em

Roboter begynner å bli svært gode i spill. Vi har allerede nevnt Googles AI som er verdensmester i Go. I 2011 vant IBMs Watson enkelt over menneskelige motstandere i Jeopardy, og nå står også poker for fall som en ting mennesker er best i.

I starten av året slo en robot designet av forskere ved Carnegie Mellon flere av verdens beste pokerspillere under en turnering i Pittsburgh.

Halvveis gjennom turneringen begynte en av de menneskelige spillerne å tro at datamaskinen kunne se hva slags kort han hadde, skriver wired.com.

– Jeg beskylder den ikke for å jukse. Den var bare så god.

Bonus – forsøke å finne Sarah Connor

Toppbilde: Skjermdump: Youtube / Boston Dynamics

National Geographic