Artikkel

Når datamaskinen blir sjåfør

Førerløse biler
Når bilen kjører seg selv kan du bruke armene til andre ting. Foto: Colourbox

Når datamaskinen blir sjåfør

Snart kan datamaskinen i bilen din være i stand til å ta deg fra A til B uten at du behøver å gjøre en eneste sving med rattet.

For noen tiår siden var datamaskinen et verktøy man hadde på kontoret for å skrive dokumenter og sende e-post. I dag finnes datamaskiner over alt i alt fra kjøleskap til biler.

De har også langt flere oppgaver enn før, og snart er de i stand til å utføre oppgaver vi tidligere kun så i science fiction-litteraturen; de kan styre fly, utføre aksjehandler og kjøre biler.

Hvordan er dette mulig? Svaret ligger i metoder kalt maskinlæring.

Smarte datamaskiner

Datamaskiner inneholder i hovedsak to enheter. En «hjerne» som kan gjøre beregninger, og en harddisk som kan lagre informasjon.

Henrik Hillestad Løvold
Artikkelforfatter Henrik Hillestad Løvold er informatikkstudent og har tatt formidlingskurset MNKOM i år. Foto: Privat

Hjernen i datamaskinen kan ikke gjøre stort annet enn å utføre de fire elementære regneoperasjonene, pluss, minus, gange og dele.

De siste årene har det vært forsket på matematiske modeller som gjør datamaskiner i stand til å beregne seg frem til «erfaring», og lagre denne erfaringen i minnet sitt. Dette kalles maskinlæring.

Ved hjelp av erfaringen datamaskinen har opparbeidet seg kan den ta kvalifiserte avgjørelser, og hjelpe oss mennesker med å gjøre fornuftige valg.

I nær fremtid vil disse maskinlæringsmetodene bli så gode at vi vil kunne stole så blindt på datamaskiner at vi vil la dem styre bilen vi sitter i.

Selvkjørende biler

Selskapet Google forsker mye på maskinlæring. Søkemotoren deres har lenge benyttet seg av disse metodene for å gi brukere relevante søkeresultater på internett. Ved siden av søkemotorer og e-post, driver Google også med annen teknologi.

Et av de mest ambisiøse prosjektene heter Google Self Driving Car Project.

Med noen få tastetrykk skal passasjerer kunne velge hvor de vil kjøre, og uten noen sjåfør vil bilen ta deg trygt fra A til B. Det finnes allerede en prototype, og i forsøk i ekte trafikk har denne vist seg å takle oppgaven bra.

I Googles bil sitter en kraftig datamaskin med et enormt stort minne. Hele verdens veinett er på forhånd lastet inn, og er i detalj tilgjengelig for datamaskinen, slik at den alltid vet hvilke veier den kan ta.

I tillegg til veiene, er også informasjon om fartsgrenser, farer langs veien, veiarbeid og til og med hvilke områder som potensielt har mye kø, tilgjengelig for maskinen.

Hele verden i én graf

Inne i datamaskinen er veinettet modellert som punkter i en kjempestor graf. Punktene er koblet sammen med kanter. Når brukeren velger hvilket punkt som skal være mål for turen, forsøker bilen å finne de kantene som raskest vil føre bilen til endepunktet.

aksjemarkedet
Maskinlæring vil også kunne bli tatt i bruk i aksjemarkedet. Foto: Colourbox

Det er her maskinlæringen kommer til nytte. Første gang du kjører fra Majorstuen til Kjelsås, velger bilen én rute. Den tar tiden, og finner ut hvor det eventuelt oppstår forsinkelser underveis. Den merker seg hvilken type forsinkelse det gjelder, for eksempel kø, veiarbeid, eller røde lys, og også hvilket tidspunkt på døgnet dette oppstod.

Erfarer den at det ofte er kø på Ring 2 på ettermiddagen, vil den kanskje neste gang velge en rute som er lenger, for å finne ut om det likevel går fortere å velge denne ruten for å unngå kø.

På denne måten lærer bilen seg trafikkbildet i området ditt, på samme måte som et menneske som ofte kjører bil i en by lærer seg hvor det er lurt å kjøre, basert på egne erfaringer.

Men hva med uventede situasjoner i trafikken? Det er umulig for en datamaskin å avgjøre når bilen vil møte på et rødt lys eller en fotgjenger som krysser veien.

Google løser disse problemene med smarte kameraer. Kameraene sitter montert rundt hele bilen, og får et 360-graders overblikk over omgivelsene.

Dette gjør bilen i stand til å observere røde lys, fotgjengere og møtende trafikk. Skulle en farlig situasjon oppstå, vil bilen umiddelbart forstå at den må stoppe, og i verste fall kunne ta en kvalifisert avgjørelse for å minimere skadene av en kollisjon.

Maskinlæring er fremtiden

Å kjøre bil er bare én av flere tusen oppgaver som datamaskiner kan gjøres i stand til å utføre ved hjelp av maskinlæring.

Maskinlæring brukes også i alt fra språkoversettelse, aksjehandel og produksjon i fabrikker. Bare fantasien setter grenser for hvilke oppgaver vi kan gi bort til datamaskiner.

Om få år vil datamaskiner være i stand til å gjøre livet vårt enklere. Under 1800-tallets industrielle revolusjon gikk vi fra landbrukssamfunn til industrisamfunn. Vi er nå på vei til å bli et data-samfunn. Dette er maskinlæringsrevolusjonen.

Les mer:

Titan.uio.no: Lingvistikk, statistikk og franske hatter

Titan.uio.no: MNKOM-studentenes blogg

Henriks språkteknologiske hjørne

Skriv ny kommentar

Verifiser deg (din epost-adresse vil ikke bli vist offentlig)

Les også

Hus begravd i slam etter Lusi-utbruddet

Kilden til verdens største slamutbrudd er funnet

I 2006 ble det utløst flere slamutbrudd fra vulkaner nordøst på den svært folkerike øya Java.  Det mest aktive utbruddet - Lusi - er fortsatt aktivt, og forskerne ser det nå i samenheng med et nærliggende vulkansystem.

Professor Norbert Roos med et av IBVs kryoelektronmikroskoper

Mange ristet på hodet, men resultatet ble en nobelpris

Kjemikeren Jacques Dubochets første forsøk på å lage et kryoelektronmikroskop endte med at linsene i mikroskopet ble brukt til verdens dyreste askebegre. De neste forsøkene gikk bedre, og nå er innsatsen belønnet med en nobelpris.