Datahjerne

Fortellingen om enkelte mennesker vil alltid være en bestselger eller en Hollywood-film verdig: Forskeren som i flere tiår jobber med en idé i laboratoriet uten noen spesiell anerkjennelse, helt til det plutselig skjer et gjennombrudd som gjør ideen uunngåelig for verdenssamfunnet.

For et par år siden var det den ungarskfødte forskeren Katalin Karikó som etter et langt og ensomt arbeidsliv i laboratoriet plutselig ble verdenskjent for sitt skjellsettende bidrag til mRNA-vaksinen.

Andre husker kanskje polfareren Alfred Wegener, som allerede i 1912 hadde utviklet teorien om jordklodens kontinentaldrift, men som først fikk anerkjennelse for den et halvt århundre senere, lenge etter sin død.

Til denne kategorien kan vi legge til den nålevende britiske informatikeren Geoffrey Hinton. I 1986 fant han en metode for å få datamaskiner til å etterligne menneskelige hjerner – kjent som nevrale nettverk – men først nå høster Hinton heder for forskningen sin.

Nevrale nettverk er grunnsteinen i kunstig intelligens, som har gjort chatbot-verktøy som ChatGPT og dens konkurrenter til vår tids mest omdiskuterte teknologi. Det er en oppfinnelse som snart kan forandre hverdagen vår for alltid.

«Jeg vil si at dette kan sammenlignes med den industrielle revolusjonen eller oppfinnelsen av elektrisiteten. Eller kanskje hjulet», sa Geoffrey Hinton i et intervju med CBS News.

«Hjulet», utbryter journalisten forbløffet. Briten fortrekker ikke en mine: «Yeah.»

I mai gjorde Hinton det klart at han slutter i Google for friere å kunne advare om farene ved at dette «hjulet» ruller fortere og fortere.

Besatt av forklaringer på verden

Historien om Geoffrey Everest Hinton begynner i 1948, da han blir født i Wimbledon, sørvest for London.

Helt fra barndommen er vitenskap og intelligens et fast innslag under kveldsmaten i familien Hinton – en slekt av nysgjerrige forskere og oppdagelsesreisende gjennom mange generasjoner.

Faren er biologiprofessor og studerer insekter ved Natural History Museum, og lenger opp i slektstreet står folk som matematikeren George Boole og geografen George Everest, mannen som ga sitt navn til verdens høyeste fjelltopp.

«Det føltes som et press», har Geoffrey Hinton senere fortalt om oppveksten i en familie av anerkjente akademikere.

Hinton har også fortalt om da hans egen nysgjerrighet ble vekket. Han var fire år og satt på en buss med moren. Unge Geoffrey undret seg over at når han la en mynt på det fløyelskledde setet i bussen, beveget den seg ikke tilbake mot seteryggen, men fremover – mot tyngdekraften. I ti år satte dette lille mysteriet fart på fantasien hans til han endelig fant ut at myntens bevegelse hadde å gjøre med setestoffet og vibrasjonene i bussen mens den kjørte.

Om sin besettelse av å finne en forklaring på alt, har Hinton sagt til magasinet Toronto Life:

«Noen mennesker er i stand til å se ting de ikke forstår og ha det bra med det. Jeg likte ikke at noe brøt med min oppfatning av verden. Jeg liker ikke når ting gjør det.»

Rungende nei til ideen hans

Som ung psykologistudent i Cambridge fortsatte Geoffrey Hinton i rollen som annerledestenkende outsider. Datamaskinens muligheter ble dyrket i alle retninger på begynnelsen av 1970-tallet, og Hinton fikk en idé som han siden ikke har klart å få ut av hodet: Kan man få en datamaskin til å oppføre seg på samme måte som en menneskehjerne? Altså ved å spre informasjon mellom milliarder av nerveceller, også kalt nevroner?

Han ville finne svarene i fag som biologi og psykologi, som ellers lå langt unna den tekniske verdenen.

I det akademiske miljøet var reaksjonen den gang et rungende nei. Datamaskiner lærer best av regler og logikk, ble han fortalt. Og dessuten mente man at Hintons idé om nevrale nettverk i en datamaskin allerede var blitt motbevist.

I etterkrigsårene hadde den amerikanske psykologen Frank Rosenblatt utviklet Perceptron-maskinen, verdens første nevrale nettverk, som med 400 fotoceller skulle brukes til bildegjenkjenning. Etter en pressekonferanse i 1958 skrev The New York Times om oppfinnelsen at dette var begynnelsen på en elektronisk datamaskin som «vil være i stand til å gå, snakke, se, skrive, reprodusere seg selv og være klar over sin egen eksistens».

Forventningene om at kunstig intelligens skulle komme til å ligne menneskelig intelligens var derfor høye. Men noen år senere viste det seg at Rosenblatts oppfinnelse hverken kunne gå eller snakke – den kunne knapt nok skille høyre fra venstre og ble fullstendig latterliggjort.

Tidligere feil med nevrale nettverk og det å bli stemplet som «ubrukelig» avskrekket imidlertid ikke Hinton. Han ble bare mer motivert for å motbevise skeptikerne. Argumentet hans var at det ikke var ideen om nevrale nettverk som var defekt. Hovedproblemet var datidens mangel på datakraft og data.

«På 1970- og 1980-tallet var det rett og slett ikke nok av det», sier han ifølge CBS News.

26 års ventetid

Etter å ha skrevet en Ph.D. om kunstig intelligens ved University of Edinburgh, flyttet Hinton til USA for å forske og fikk en stilling ved University of Pittsburgh. Men under Ronald Reagans presidentperiode ble forskning på kunstig intelligens et militært ansvar. Det likte ikke Hinton, så han flyttet til Toronto. I Canada var det heller ikke mange som trodde på teorien hans om nevrale nettverk, men han fikk i det minste jobbe med den ved University of Toronto uten innblanding fra myndighetene.

I 1986 skrev han for første gang ned det som i dag er selve definisjonen av nevrale nettverk og grunnlaget for eksempelvis ChatGPT. Stikkordet var backpropagation – en metode for å få en datamaskin til å lære av sine feil når den for eksempel skal gjenkjenne et bilde eller fullføre en setning. I takt med at datamaskinen behandler mer og mer data, blir den altså stadig dyktigere.

«Det er som når vi mennesker leser en bok eller forbedrer ferdighetene våre på andre måter. I datamaskinen skjer det bare i en mye, mye større skala og på noen få millisekunder», forklarer Geoffrey Hinton.

Likevel måtte det gå ytterligere 26 år før det virkelig skjedde noe med ideen. I mellomtiden forsket Hinton videre i Toronto, hvor han etter hvert tiltrakk seg oppmerksomheten til unge gründere og studenter som også så en stor fremtid for den selvtenkende teknologien. Etter tusenårsskiftet betød internettets oppblomstring og fremveksten av sosiale medier og smarttelefoner at det endelig kom mer data og datakraft å jobbe med.

Og i 2012 lyktes Hinton og to Toronto-studenter endelig i å lære datamaskiner å tenke som mennesker. De kalte det deep learning. Systemet var nå i stand til å imitere hvordan hjernen vår lærer å gjenkjenne alt fra blomster til biler med en presisjon som tidligere hadde vært umulig. Hvis du matet disse nettverkene med nok data, ville systemet over tid lære av dataene og bli smartere dag for dag.

KI-kappløp mellom USA og Kina

Hvis det skulle lages en Hollywood-film om Geoffrey Hinton, kunne introscenen begynne en desemberdag i 2012.

Den aldrende professoren, som ikke hadde reist med fly på et tiår på grunn av dårlig rygg, tok tog på tvers av Nord-Amerika fra sitt hjem i Toronto til Lake Tahoe, en stor innsjø ved fjellkjeden Sierra Nevada i California – og det på sin 65-årsdag.

Her, på et arrangement på et overdådig hotell ved innsjøen, ville han selge oppfinnelsen sin på auksjon, så andre i teknologiverdenen kunne trå til og løfte den kunstige intelligensen til nye høyder.

Til stede på hotellet var representanter fra giganter som Google, Microsoft og kinesiske Baidu, samt et britisk oppstartsselskap kalt DeepMind. Sistnevnte ble raskt overbudt i auksjonen og trakk seg, og det samme gjorde Microsoft. Nå var det et kappløp mellom Baidu og Google, Kina og USA, verdens to supermakter. Hvem ville vinne budet om å utvikle den kraftigste kunstige intelligensen – den ultimate datahjernen – som kan løse menneskehetens gåter innen teknologi, energi, medisin, men også utvikle våpensystemer, overvåking og interplanetariske reiser?

Kjempene overbød hverandre til langt ut på natten, inntil Hinton til slutt bestemte seg for å selge oppfinnelsen til Google. Prisen var 44 millioner dollar, drøyt 300 millioner kroner. Auksjonen var over, og som rik mann kunne han stå på toget tilbake til Toronto.

I løpet av de påfølgende ti årene frem til i dag kan stort sett alle anvendelser av kunstig intelligens – fra Googles automatiske oversettelsessystem og personlige assistenter som Siri og Alexa til førerløse biler og medisinsk diagnose – spores tilbake til Geoffrey Hinton.

Einstein innen kunstig intelligens

Nå begynte hederen å komme.

Den innflytelsesrike kanadiske gründeren Jordan Jacobs, som har jobbet med Geoffrey Hinton, er ikke i tvil:

«Om 30 år vil vi se tilbake og tenke at Geoff var en Einstein innen kunstig intelligens», sier han til Technology Review.

I 2019 ble Geoffrey Hinton tildelt den prestisjetunge Turing-prisen, som ofte beskrives som teknologiens svar på en nobelpris. Den er oppkalt etter matematikeren Alan Turing, som også gir navn til den såkalte Turing-testen, som kan brukes til å definere en datamaskins intelligens: Hvis en datamaskins «output» er så overbevisende at et menneske som samhandler med den, ikke kan skille svaret fra et ekte menneskes svar, er Turing-testen bestått.

Hinton mottok prisen sammen med sin kanadiske kollega Yoshua Bengio og Facebooks KI-direktør Yann LeCun, og sammen kalles de nå «den kunstige intelligensens gudfedre».

Også de to kanadiske studentene fra University of Toronto som hjalp Hinton til gjennombruddet i 2012, har markert seg i teknologiverdenen. Ukrainskfødte Alex Krizhevsky fikk jobb hos Google, som har utviklet sin egen konkurrent til ChatGPT, LaMDA, rullet ut i tjenesten Bard. Russiskfødte Ilya Sutskever er i dag sjefforsker i OpenAI, selskapet som lanserte ChatGPT i desember i fjor.

Raskest voksende app noensinne

På mindre enn to måneder fra desember 2022 nådde den chatboten over 100 millioner aktive brukere, noe som gjør den til den raskest voksende forbrukerapplikasjonen noensinne. Selskapet Open AI er nå heleid av Microsoft og promoterer en mer avansert modell av ChatGPT i sin søkemotor Bing.

Avanserte spørsmål og oppgaver gir utførlige svar i løpet av få sekunder. Chatbotene gjør fortsatt feil, men har vist seg i stand til å bestå avanserte juridiske og medisinske eksamener, skrevet universitetsoppgaver, vært referert som medforfatter på en vitenskapelig artikkel, skrevet romaner og laget kunst.

Kunstig intelligens vil revolusjonere måten vi søker etter kunnskap på, et område der Google har dominert i flere tiår, men som nå møter ny konkurranse.

Og konkurransen om «KI-tronen» vil mest sannsynlig bidra til en raskere utvikling, samtidig som det vil reise krav om strengere regulering (noe EU allerede er i gang med) så lenge konsekvensene på lenger sikt er så usikre.

«Alle vil bruke dette. Det vil skape en gradvis endring i hvordan vi alle får tilgang til informasjon i hverdagen», sier Peter Dalsgaard, professor i interaksjonsdesign ved Aarhus Universitet, ifølge Videnskab.dk.

Den siste tiden har en rekke sentrale aktører i teknologiverdenen, inkludert OpenAI-gründer Elon Musk, oppfordret til at man setter KI-forskningen på pause – av frykt for hva det kan føre til.

Og Hinton er altså blitt så skeptisk at han i mai kuttet alle bånd til Google for å kunne uttale seg fritt om farene ved KI.

«Jeg trøster mig selv med den vanlige unnskyldningen: Hvis jeg ikke hadde gjort det, ville bare en annen ha gjort det.»  

I et intervju med The New York Times 1. mai legger han alle kort på bordet:

«Jeg trøster mig selv med den vanlige unnskyldningen: Hvis jeg ikke hadde gjort det, ville bare en annen ha gjort det. Det er vanskelig å se hvordan man kan forhindre at onde aktører bruker det til onde ting.»

Hinton understreker i intervjuet at han ikke mener at hans tidligere arbeidsgiver Google forvalter KI på en farlig måte, men at han likevel er redd for konsekvensene av det nye kappløpet med Microsoft.

«Teknologigigantene er låst i en konkurranse, som kanskje er umulig å stoppe», sier Hinton.

Han påpeker at verktøy som ChatGPT på kort sikt vil fungere som en effektiv assistent for oss mennesker, ikke som en erstatning. Men Hinton blir også spurt om risikoen for at kunstig intelligens til syvende og sist kan utslette menneskeheten.

«Jeg tror ikke det er utenkelig. Det er alt jeg kan si», lyder spådommen hans.

Briten utdyper at det er plausibelt for datamaskiner å tilegne seg evnen til å forbedre seg selv og utvikle sine egne ideer og handlinger. I verste fall kan det føre til bruk av kunstig intelligens i krigføring og til og med drapsroboter som handler på egen hånd.

Da Geoffrey Hinton mottok Turing-prisen i 2019, benyttet han anledningen til å oppfordre til en internasjonal avtale på linje med Genèvekonvensjonene om bruk av kunstig intelligens i krig og konflikt.

«Det er et problem som vi er nødt til å tenke grundig over hvordan vi skal kontrollere», sier Hinton overfor CBS News.

På spørsmål om han, omtalt som gudfaren til denne teknologien, er bekymret for hva han har satt i gang, svarer Hinton igjen at han innser at utviklingen går sin gang uansett:

«Litt, ja. Men på den annen side vil jeg si at uansett hva som skjer, vil det være uunngåelig. Vi ville kommet dit før eller siden.»

Aftenposten Innsikt retter

I en tidligere versjon av denne artikkelen kom det ikke frem at sitatet fra den kanadiske gründeren Jordan Jacobs er sagt til Technology Review. Det er nå rettet. Artikkelen ble endret 22. mars 2024.