Hva er egentlig forskjellen på digitalisering, roboter, maskinlæring og kunstig intelligens?

5 min read

Det er lett å bli forvirret. Vi leser og hører stadig om automatisering og digitalisering, begreper som roboter, chatteroboter og maskinlæring. Hva er dette egentlig, og hvilken nytte kan vi ha av alle disse nye teknologiene?

Automatisering av arbeid og oppgaver har pågått i alle fall helt siden begynnelsen av den industrielle revolusjonen. I første omgang er det manuelle oppgaver i produksjonsbedrifter som har blitt strømlinjeformet for å bli mer produktive. Det har betydd at repeterbare hendelser som før ble gjort av mennesker nå blir utført av maskiner. I bilindustrien kjenner vi alle til roboter som bygger biler, og vi har hørt om fabrikker som før hadde flere tusen ansatte nå drives av noen få operatører.

Mens digitaliseringen og automatiseringen av industrien har endret verden, har kontorarbeidet hengt etter i produktivitet. På samme måte vil manuelt arbeid på en datamaskin bli redusert med automatisering. Kunnskapsarbeid som automatiseres vil være en av de viktigste kildene for økonomisk vekst de nærmeste årene. Flere oppgaver som gjøres av mennesker vil forsvinne, og dermed kan kunnskapsarbeidere arbeide med de oppgavene som gir høy verdi.

La oss begynne med roboter. Et dataprogram som kalles en «robot» er en måte å automatisere repeterbare oppgaver som ofte er basert på regler. Dataprogrammet gjør det samme som mennesker; det henter informasjon fra flere systemer, setter det sammen, gjør noen beregninger, tolker informasjonen og leverer resultatene og beslutningene til andre systemer eller til mennesker.

Typiske oppgaver som kan automatiseres er f.eks. mye av arbeidet som i dag gjøres med regneark som Excel. Ofte skal man hente informasjon fra ett eller flere systemer, gjøre et oppslag på en webside, hente et tall fra en liste for så å lage en rapport. Disse oppgavene gjøres mange ganger om dagen eller kanskje to-tre dager hver måned. Dette er arbeid som mange har tenkt: «Dette må da kunne gjøres smartere». Problemet er bare at å lage et system som gjør akkurat det som trengs kan ta flere år å utvikle, og da er det allerede for sent.

Her kommer robotene inn i bildet. De lærer dine museklikk og skjermbytter og repeterer dette etterpå. En oppgave som for et menneske tar en dag kan gjøres på minutter med en robot. Roboten blir heller aldri sliten, gjør det alltid riktig, er produktive og jobber hele døgnet, de stopper ikke opp og trenger ikke pauser, og de sparer kostnader. Det beste av alt er at de også er blitt ganske rimelige med årene.

Hva er så maskinlæring? Det ligger i ordet. Maskinlæring er et dataprogram som lærer av data. Programmet finner godt gjemt informasjon i store datamengder og forutsier hendelser. Du tenker kanskje ikke over det, men mange av funksjonene i din telefon drives av maskinlæring. Bruker du en søkemotor vet den svaret stadig bedre jo mer du bruker den, fordi den lærer av hva du har spurt om tidligere og bruker dette for å gi et svar som er tilpasset deg. Da slipper du å få adressen til en pizzasjappe i USA når du er på jakt etter en i ditt eget nabolag i Norge. Videre vil maskinlæring kunne hjelpe deg med å finne dine favorittfilmer på Netflix og til å tilby deg den best tilpassede medisinske behandlingen.

Er du klar over at maskinlæring har blitt lettere tilgjengelig for alle med nye verktøy og metoder? Hvorfor skal vi bry oss om maskinlæring? Er ikke dette noe som høyt spesialiserte vitenskapsmenn og nerder driver med? Tvert imot. Maskinlæringen er i ferd med å demokratiseres. Inntil nylig har det vært nødvendig med lang utdanning i statistikk og matematikk, store og kraftige datamaskiner, dyr programvare og vanskelig tilgjengelig databaser. Dette har nå endret seg. Det er blitt lettere, billigere, raskere og bedre. For bare noe få år siden kostet det flere hundre tusen kroner å bare kjøpe programvaren. I dag kan du få det gratis eller du kan betale for det du trenger når du trenger og kanskje bare betale noen hundrelapper.

Dessuten har også maskinlæringen har blitt automatisert. De høyt spesialiserte og repetitive oppgavene, som datateknikere har brukt uker eller måneder for å lage programmer eller algoritmer, er også blitt automatisert med en robot. De mest moderne systemene skal bare vite hva du vi forutsi. Deretter skal du trykke på START, og i løpet av minutter er hundrevis av ulike modeller blitt testet mot hverandre. Til slutt står den beste modellen igjen og hjelper systemer eller mennesker til å ta de beste beslutningene.

Kunstig intelligens bruker metoder både fra automatiseringen og fra maskinlæringen. Ofte blir informasjon fra bilder eller dialoger også brukt som kilde. Dermed kan et kamera satt opp i en butikk fortelle om et en person er mann eller kvinne, alderen og humør. Så dersom det er mange sinte kunder i en butikk, vil dette kunne fanges opp og rettes på. Kanskje er det dårlig opplæring av ansatte eller kanskje parkeringsvakter som plager kundene med bøter.

Chatteroboter, eller chatbots, er denne lille boksen som dukker opp på hjemmesiden til banken din eller nettbutikken din og som spør om du trenger hjelp. Du tror kanskje du snakker eller chatter med et menneske, men det er faktisk en datamaskin som analyserer det du skriver, setter det i relasjon til din historikk og som basert på det gir svaret du er ute etter. Også her liggere det maskinlæring i bakgrunnen.

About Kjetil Kalager

Kjetil Kalager er senior rådgiver i Affecto. Han arbeider med automatisering, big data og maskinlæring og har bakgrunn fra detaljhandel.