Kunstig intelligens deles inn i to store retninger, én basert på regler og én basert på maskinlæring.
Kunstig intelligens basert på regler
Regelbasert kunstig intelligens er basert på enkle regler laget av mennesker, som i de første sjakkprogrammene. Et eksempel er Deep Blue, utviklet av IBM i 1997, som slo den kjente sjakkspilleren Garry Kasparov.
– Det Deep Blue gjorde, er mulig å forklare med penn og papir. Programmet har en søkealgoritme over mulige trekk, forteller professor Anis Yazidi ved OsloMet.
Forskere har de senere årene laget algoritmer som spiller mot hverandre i sjakk. Da blir de bedre og bedre, og har langt overgått kapasiteten til mennesket.
Maskinlæring
Den andre store retningen, maskinlæring, omtales som den moderne varianten av kunstig intelligens.
Maskinlæring er basert på regler vi ikke kan skrive ned og handler om å forstå den tause kunnskapen, og lage dataprogram som kan lære av eksempler.
– Hvis du spør meg hvordan jeg kan gjenkjenne moren min, er dette taus kunnskap som ikke kan skrives ned med penn og papir, eller beskrives på en klar måte med et vanlig program. Det er kunnskap som ligger i hjernen og er vanskelig å forklare, forklarer professoren.
– Men dersom jeg mater en maskinlæringsalgoritme med bilder av moren min, klarer algoritmen å trekke ut regler som gjør at den kan kjenne henne igjen.
Det er vanskelig å beskrive disse reglene og mekanismene. Og det må mange observasjoner til for å bli god.
Kilde: forskning.no
