Hjerne med påhengsmotor

Watson forstår spørsmål og besvarer dem med maskinell røst. Det enestående er at svarene krever mer enn å samle og gjengi fakta, de forutsetter at "han" forstår ironi og behersker assosiasjonens kunst. Her er et klassisk "clue" fra Jeopardy-spillet på amerikansk tv: "A long, tiresome speech delivered by a frothy pie topping".

Watson svarer i løpet av et par sekunder: "Meringue harangue". Riktig! Her hjelper det ikke med å kunne alle språkets regler, Watson er nødt til å tenke som et intuitivt og oppfinnsomt menneske.

Hvordan fikk IBM-forskerne til dette? Gjennom en kombinasjon av enorme, varierte tekstmengder og avansert statistikk. Watson har lest omtrent alt av tilgjengelig informasjon, mye mer enn hva ett enkelt menneske har gjort, og kombinerer millioner av ordpar: Hva er sannsynligheten for at to ord har med hverandre å gjøre? Det ene ordet er begravet i spørsmålet, det andre i Watsons enorme informasjonsbase. Watson har ikke tilgang til nettet, alt han ”vet” er matet inn av forskerne.

Han gir ikke bare ett svar på et spørsmål, men en håndfull, med synkende statistisk sannsynlighet. Når han spiller Jeopardy, plukker han svaret med størst sannsynlighet, og står og faller på det. Det har vist seg at selv om han kan bomme grovt, er svarene gjennomgående riktigere enn hva menneske-motspillerne får til. Og ikke minst - det går mye fortere.

Jeopardy er show! Det har gjort Watson berømt. Enda mer interessant er applikasjonen i Memorial Sloan-Kettering Cancer Center. Der hjelper Watson legene med å stille rett diagnose. Legen spør: "Pasienten bruker legemiddel X, har ikke særlig høy feber, er kortpustet og klager over vondt i brystet – hva kan dette være?" Fordi Watson tenker statistisk, vil han gi flere svar med ulik sannsynlighet. Legen kikker på dem og velger det hun tror mest på. Det er legen som velger, Watsons bidrag er å servere lynkjapt relevante alternativer om nye funn, nye legemidler, nye kombinasjoner. Det kan hende at legen ante svaret selv, men Watsons bidrag bekrefter og øker hennes selvtillit. Noen på kreftsenteret har kalt ham "den smarteste medisinerstudenten vi har sett".

Kombinasjonen av masse informasjon og liten tid er typisk for sykehus der svaret kan bety liv eller død. Men Watson vil etterhvert gjøre tjeneste på mange andre områder innen jus, trafikk, detaljhandel osv.

Dagens Watson krever kraftige datamaskiner, det snakkes om 80 teraflops som er ubegripelig mye. Men Moores lov fortsetter å virke – om ti år vil Watson-aktige systemer kjøres på den tids bærbare pc-er. Da vil vi alle ha en Watson i veska. Informasjonslageret vil ligge i nettskyen. Og akkurat slik folk i dag sjekker alt mulig med mobilen, vil de kunne sjekke hva Watson mener om et eller annet. Watson blir en slags intellektets påhengsmotor som vil hjelpe oss til å komme raskere frem og finne på helt nye måter å gjøre ting på.

Dette er den positive fremskrivningen – mennesket fortsatt i førersetet, maskinen en høyintelligent assistent som svarer når den blir spurt. Det finnes også motforestillinger som spesielt Nick Carr har skrevet mye om i det siste. Det er en mann som jeg lytter til. Han tror at avansert programvare langsomt vil gjøre oss inkapable til å løse oppgaver selv. Akkurat som med regnestykker som jeg løste med blyant og papir da jeg var student, men som jeg ikke lenger klarer. Kjernen i både Google og Watson er ekstremt kompleks kode som endrer seg hele tiden, og i tillegg er som bedriftshemmeligheter å regne. Bare en håndfull personer forstår hva som egentlig foregår.

Når vi mottar svar på et vanskelig spørsmål, kan vi gjøre noe annet enn å stole på at det er riktig? Vi vil ikke lenger ha evnen til å etterprøve det eller kritisere det.

Før i tiden pleide folk å si: Det må være riktig, det har stått i avisen. I fremtiden vil vi kanskje si: Det må være riktig, det har Watson sagt. Mennesket i førersetet må stole blindt på hva den hyperintelligente assistenten hvisker henne i øret?

Det vil si at Ray Kurzweil kan ha rett. Jeg skrev i siste Peters Plass at denne berømte tenkeren, oppfinneren og gründeren mener at i 2029 vil datamaskinenes praktiske tenkeevne være på nivå med menneskenes, ikke minst hva angår modellering og simulering. På slutten av dette århundre vil maskiner overgå mennesker på alle tenkeområder, sier han.

Inntil da: Fredelig Jul!

hidas@online.no