Mennesket er ikke i sin første revolusjon. Jordbruk, dampmotor, strøm og bil har vært viktige vendepunkter i historien. Mens denne gangen skjer utviklingen fortere enn forventet for veldig mange bedrifter og for folk flest.

Hvorfor anses den digitale revolusjonen som den mest radikale ?

I løpet av 45 år vil robotikk og kunstig intelligens kunne erstatte mennesker i alle jobber i følge en studie utført av Institute of the Future of Humanity ved Oxford University.

I følge den globale oppfatning av verdens ledende eksperter, vil maskiner være bedre enn mennesker på å oversette språk innen 2024, bedre til å kjøre lastebiler innen 2027 og være mer effektive i handel og salg innen 2031.

Den nye teknologien kommer til å få følger for de fleste av oss. Den vil endre hvordan vi utdanner oss, hvordan vi jobber og hvordan vi tjener penger.

Hva er Kunstig Intelligens og når ble den til ?

Historien om kunstig intelligens er like gammel som datamaskinen. Uansett kan begynnelsen på dette forskningsområdet dateres fra publikasjonene av matematikeren og logikeren Alan Turing i begynnelsen av 50 årene. og deretter den offisielle etableringen av forskningsområdet i 1956 på konferansen organisert av noen pionerer som John Mc Cathy, Claude Shannon og Marvin Minsky.

Kunstig intelligens er å lære en maskin å tenke, i motsetning til en “klassisk” datamaskin som er programmert til å utføre en bestemt oppgave.

KI Kunstig intelligens kan deles inn på 3 nivåer :

1. ANI (Artificial Narrow Intelligence) Kunstig smal intelligens er i stand til å utføre en enkelt aktivitet. 
2. AGI (Artificial General Intelligence er i stand til å løse svært varierte problemer som et menneske kan gjøre.
3. ASI (Artificial Super Intelligence) har evner som går over kapasiteten til hva et menneske kan klare.

Kunstig Intelligens har påvirkningskraft i form av økt effektivitet, nøyaktighet og forutsigbarhet

Bransjer som drar nytte av Kunstig intelligens

Landbruk: Bedrifter bruker autonome droner som hjelper bøndene å undersøke jordet deres, ta bilder som gir informasjon, for eksempel om fruktbarheten til enkelte parseller eller mengde vann som trengs for høsting. Kunstig intelligens kan også brukes til å optimalisere avkastnings utbyttet ved å forutse forskjellige miljøendringer og oppdage tilstedeværelse av ugress eller sykdommer.

Luftfart : Den nye generasjonen av Kunstig intelligens av autopilot, utstyrt med flere nevrale nettverk, kan trenes opp ved å observere pilotenes adferd. Dataene som sendes ut i tusenvis av sensorer plassert på flyet behandles av skybaserte KI(Kunstig intelligens)-enheter for å overvåke ytelsen under flyvningen og øke sikkerheten gjennom programert vedlikehold.

Kjøretøy : Vi begynner bare å se fordelene med avanserte førersystemer som sporbarhet, automatisk bremsing og parkeringshjelp. Tesla, BMW, Mercedes-Benz og Infiniti markedsfører også biler med autopilot mekanismer. Flere land tester fullt autonome og selvkjørende kjøretøy på offentlige veier. Med dette tempoet i teknologisk utvikling vil vi kanskje se salg av selvkjørende kjøretøy innen 2020-2025.

Undervisning : Kunstig intelligens kan være med på å redusere kostnadene og tillater mange studenter å dra nytte av personlig undervisning og målrettet tilbakemelding. Tidkrevende vurderingsoppgaver kan nå støttes av KI-enheter, som frigjør tid for kursforberedelse og studentutveksling.

Energi : Mange bedrifter bruker nå KI-teknikker for å identifisere borehull og optimisere prosessene sine ved å kombinere operasjonelle data med å forutse forstyrrelser. KI brukes også til å forbedre  effektiviteten av driften, forbedre forbruksprognosene og justere produksjonen mellom for eksempel vind og solenergi.

Finans : Mange finansinstitusjoner investerer i kunstige intelligens for å tilby sine kunder avanserte løsninger og forbedre effektiviteten av deres virksomhet.  Kunstig intelligens revolusjonerer innenfor kreditt gjennom bruk av maskinlæring for å analysere flere datakilder knyttet til potensielle låntakere, utover enkle kredittpoeng. KI-baserte overvåkingsenheter brukes til å bekjempe svindel og motvirke økonomisk kriminalitet. Mange forsikringsselskaper støtter automatiserte støtteverktøy. 

Reklame :Maskinlærings algoritmer gjør det mulig for nettbutikkene å tilpasse vist annonsering basert på flere faktorer som alder, geografisk plassering, preferanser, livsstil og kjøps historikk. KI kan gjøre justeringer i sanntid  for å optimalisere annonserings kampanjer, filtrere ut upassende annonser og utnytte offline data ved å anbefale andre produkter basert på brukerens preferanser.

Helse : KI forbedrer seg innen medisinsk avbildning og oppnår bedre nøyaktighet enn mennesket i diagnosen av mange sykdommer som visse kreftformer, tuberkulose, ,pneumonier og blodinnfeksjoner. Ved hjelp av digitale medisinske journaler for pasienter som er screenet for KI, er det mulig å forutsi risikoen for hjerteinfarkt eller andre sykdommer. Nylig har nevrale nettverk blitt opplært for å forutsi kjemiske reaksjoner, noe som kan øke hastigheten på produksjonen av nye medisiner. Dette kan å forbedre ytelsen og effektiviteten til leger og forbedre den generelle kvaliteten på omsorg.

Juridisk : KI øker effektiviteten hos advokater ved å simulere rettsavgjørelser basert på informasjon i journaler og rettspraksis. Domstoler bruker prognostiseringsverktøy som hjelper å bestemme beløpet på kausjon og lengden på straffen.

Produksjon : KI, visuell inspeksjon og bildegjenkjenningsteknologier gjør det lettere med identifisering og telling av produkter og kvalitetskontroll i sanntid. 

Handel : Butikkinnehavere kan utnytte KI og maskinlæringsteknikker for å gi sine kunder en mer interaktiv og personlig opplevelse. Butikkene er nå utstyrt med virtuelle assistenter som er  i stand til å svare på kundens spørsmål om produkt tilgjengelighet og funksjoner. Dyptgående læringsalgoritmer gir en bedre forståelse av kundens livsstil , 3D-sensing og forsterket virkelighetsteknologi gir prøverom og neste generasjons virtuelle utstillingslokaler en bedre kundeopplevelse.

Hvordan kan vi bruke vår påvirkningskraft til å styre utviklingen ?

1. Øke vår kunnskap og huske at Kunstig intelligens er et verktøy
2. Samle fagmiljøene innen lov, datasikkerhet, filosofi og økonomi for å sette opp retningslinjer og strategier for fremtiden

I Norges har vi fått vårt første forskningssenter CAIR ved Universitetet i Agder som har som hovedtema  maskinlæring, medisin, industri og filosofi. Målet er å samle et fagmiljø, og å lage algoritmer som løser intellektuelle oppgaver bedre enn mennesker.

I Europa ser vi begynnelsen på Ellis,  European Laboratory for Learning and intelligent systems . Oppdraget til ELLIS er å være til nytte for Europa på to måter :

1. Vil ha den beste grunnleggende forskningen som skal utføres i Europa, slik at Europa kan forme hvordan maskinlæring og moderne KI kan forandre verden
2. Ønsker å ha en økonomisk innflytelse og skape arbeidsplasser i Europa, og tror at dette oppnås ved fremragende og gratis grunnforskning, uavhengig av industriinteresser.

Brussel og den Europeiske kommisjon ønsker å sette Europa i førersete for utviklingen av Kunstig intelligens. Innen 2018 vil den Europeiske kommisjon presentere etiske regler innenfor Kunstig Intelligens hvor 24 EU-land er med, og hvor Norge også erklært sitt samtykke til å bli med.

Den som dominerer kunstig intelligens, vil dominere verden, sa Vladimir Putin 

Den digitale veksten er idag hovedsakelig tatt av USA og GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft) og Kina med BATX (Baidu, Alibaba, Tencent, Xiaomi). Ingen av de ti mest kraftfulle selskapene i verden, når det gjelder kapitalisering eller innflytelse, er europeiske…

En global konkurranse for å vinne kampen om den digitale revolusjonen har startet, var det noen som sa.

Men hvem har nevnt noe om kampen om vår naturlige intelligens og hvordan vi kan  bruke Kunstig intelligens i undervisningen ?

Her er 10 måter hvor Kunstig intelligens kan gjenoppfinne utdanningsområdet :

1. Automatiser grunnleggende oppgaver som karaktersetting
2. Tilpasse elevens behov
3. Hjelpe lærere å forbedre sin undervisning
4. Opprette virtuelle veiledere for studenter
5. Gi en nyttig tilbakemelding til lærere og studenter 
6. Endre vårt forhold til informasjon og hvordan vi samhandler med den på
7. Endre lærerrollen
8. Gjøre læring gjennom prøving og feiling mindre skremmende
9. Forandre måten skolen ser på studenter, underviser og hjelper studenter på
10. Forvandle læringssteder og måten å lære på

Domoscio  er en nyetablert bedrift fra 2017 som jobber med konseptet tilpasset læring,som tilbyr personlig undervisning, tilpasset hvert enkelt behov etter nivå og innhold, Ønsker du å vite mer kan du ta en titt på videoen til Domisco nedenfor :