Genom att surfa vidare godkänner du att vi använder cookies. Jag förstår

En smartare it-nyhetssajt

En AI vi förstår

Inom AI finns en datadriven metod, exempelvis deep learning, samt en kunskapsdriven metod som baseras mer på logik. Dessa två kan än så länge inte samarbeta som hos människor, men det ska ett forskningsprojekt på Örebro Universitet försöka ändra på. 

Text Fredrik Adolfsson Foto Adobestock 23 april 2019 digit

hjärna-ai-data960640.jpg

– Genom att kombinera de här två AI-metoderna hoppas vi göra autonoma system mer robusta, både vad gäller att utvärdera olika situationer och även interagera med sin miljö och med människor, säger Marjan Alirezaie, forskare i datavetenskap på AASS vid Örebro universitet.

En människas hjärna har både en kalkylerande och en analyserande sida. De arbetar ofta tillsammans för att nå fram till slutsatser och lösa diverse dilemman. Artificiell intelligens har också två sidor som delvis kan motsvara dessa funktioner, nämligen en datadriven metod och en kunskapsdriven metod. En skillnad är dock att inom AI så kan dessa inte samarbeta på samma sätt, och så länge det bara går att använda sig av en av metoderna så blir användningsområdena färre, menar Marjan Alirezaie. 

Just denna integration mellan den datadrivna och den kunskapsdrivna metoden är det som Marjan Alirezaie nu ska fokusera på i forskningen.

– Om man enbart förlitar sig på en datadriven metod, så måste man hela tiden ha mycket data – och bra data. Så länge man har det så fungerar systemet okej, men om man bara ändrar lite i situationen eller miljön, så finns det inga garantier att systemet fungerar längre. Maskinen kan lära sig, men den kan inte generalisera det den har lärt sig.

– Så fungerar inte vi människor. Vi kan lära oss genom att titta på någonting, men vi kan också generalisera och anpassa den kunskapen så att den kan användas även i en annan situation eller miljö. Om vi vill ha robusta autonoma system, som inte är beroende av att en människa alltid måste övervaka dem, måste vi få systemen att både kunna lära sig från data men också att kunna generalisera och anpassa kunskapen. 

Diagnosticera hudcancer

En AI-metod är deep learning som exempelvis kan fungera bra när det gäller att diagnosticera hudcancer. Men vi människor vet inte riktigt varför det fungerar och hur det egentligen går till när systemet kommer fram till en slutsats.

Vi vill skapa en balans, så att de datadrivna och kunskapsdrivna metoderna kan uppdatera och hjälpa varandra – precis som hos en människa.

– Djupinlärning fungerar väldigt bra i vissa specifika områden, som till exempel att diagnostisera hudcancer. Men vi behöver fortfarande en människa där, eftersom vi inte vet hur systemet fungerar. Vi ser att det kommer fram till en lösning, men vi kan inte se vad som pågår i den ”svarta lådan”.

– Genom att integrera de här två metoderna så försöker vi öppna den svarta lådan och kunna övervaka de processer som pågår. Om systemen blir mer transparenta och kan förklara hur de kom fram till sina slutsatser, så kan vi också lita på dem.

Därför vill Marjan Alirezaie få till en balans mellan det datadrivna och det kunskapsdrivna.

– Även för oss människor är det inte helt uppenbart när vi lär oss genom data och när vi generaliserar och anpassar kunskap. Vi vill skapa en balans, så att de datadrivna och kunskapsdrivna metoderna kan uppdatera och hjälpa varandra – precis som hos en människa. Om den datadrivna metoden till exempel kommer fram till ett resultat som inte stämmer överens med de regler som vi har satt upp, så ska systemet förstå att det måste försöka igen och hitta ett nytt sätt att lösa problemet.

Källa: Örebro universitet

Senaste nytt

Säpo om cyberhot

27 mars 2020

Cyberspionaget mot Sverige från Kina, Ryssland och Iran ökar och blir ett allt större hot mot svensk verksamhet. Under 2019 inrättades både säkerhetsskyddslagen och ett center för cybersäkerhet, men enligt Säkerhetspolisens vitbok krävs nu ett ökat säkerhetsfokus i alla led. 

Data till vården

27 mars 2020

Trycket på Sveriges sjukhus och 1177 Vårdguiden blir allt högre. Ett nytt prognosverktyg från KTH kommer nu att bättre kunna fördela belastningen i det svenska vårdsystemet. 

Hackaton för hälsan

26 mars 2020

Regeringen ger Myndigheten för digital förvaltning, DIGG, i uppdrag att projektleda Hack for Sweden. Redan den 3 april startar ett hackaton för att hitta lösningar på olika utmaningar i samhället, som uppstått på grund av coronavirusets utbredning

Historiskt mobilras

26 mars 2020

Marknaden för smartphones såg under februari sin kraftigaste minskning i historien, försäljningen sjönk med 38 procent. Även AR och VR-marknaden hämmas på grund av coronaviruset. 

Chefens cyberångest

25 mars 2020

Fler lagar och bättre samarbeten mellan politiker och näringslivet. Det är några av de åtgärder chefer i storbolag vill se för att komma till rätta med den ökande mängden cyberhot.

Bättre luft i Europa

25 mars 2020

Europeiska rymdorganisationen, ESA, kan nu påvisa att mängden kvävedioxid i luften har sjunkit kraftigt i Europa under de senaste månaderna. Allra störst skillnader går att se i norra Italien, vilket kan förklaras av att landet befinner sig i karantän.