LØRN case C0062 -
LØRN. STARTUP

Knut O Hellan

CTO

Companybook

Assisting intelligence

I denne episoden av #LØRN snakker Ida med CTO i Companybook, Knut O. Hellan. Knut har vært interessert i AI helt siden han leste science fiction i barndommen. I Companybook utvikler de og driver en tjeneste som hjelper selgere å kontakte riktige potensielle kunder til riktig tid gjennom bruk av AI. I episoden forteller Knut om hvorfor han mener at «assisting intelligence» er det mest spennende området innenfor AI, hva anbefalingssystemer handler om, samt hvordan AI kan bli det neste spranget i menneskehetens utvikling.
LØRN case C0062 -
LØRN. STARTUP

Knut O Hellan

CTO

Companybook

Assisting intelligence

I denne episoden av #LØRN snakker Ida med CTO i Companybook, Knut O. Hellan. Knut har vært interessert i AI helt siden han leste science fiction i barndommen. I Companybook utvikler de og driver en tjeneste som hjelper selgere å kontakte riktige potensielle kunder til riktig tid gjennom bruk av AI. I episoden forteller Knut om hvorfor han mener at «assisting intelligence» er det mest spennende området innenfor AI, hva anbefalingssystemer handler om, samt hvordan AI kan bli det neste spranget i menneskehetens utvikling.
Facebook
Twitter
LinkedIn
Email

22 min

Choose your preferred format

IF: Hei og velkommen til LØRN.TECH, Jeg er Ida falbakken. Temaet i dag er kunstig intelligens. Jeg skal snakke med Knut Hellan fra Company book. Velkommen Knut.

KH: Takk. Hyggelig å være her.

IF: Vil du fortelle oss litt om deg selv, og litt om ditt selskap Company book?

KH: Ja. Jeg har jobbet noen år med kunstig intelligens. websøk, anbefalingssystemer og personalisering. Selskapet jeg jobber i nå jobber med driver med systemet for selgere og markedsførings folk, for å hjelpe de å finne de riktige kundene. Og finne de riktige kundene til de riktige tidspunktene. Jeg startet å jobbe med websøk i år 2000. Så det er snart 20 år siden jeg startet.

KF: Hva slags selskap jobbet med websøk i år 2000?

KH: Fast. Den delen av fast jeg jobbet med i fast lå i Trondheim, og ble kjøpt opp av yahoo. Og nå heter det Oath. Kontoret i Trondheim eksisterer enda under navnet Oath, og er viktig under utvikling av vespa, en søkeplattform som konkurrerer med de mere kjente «souler» og elasticsearch. Etter det jobbet jeg med google, når de kom til Trondheim. Og når de stakk av fra Trondheim startet jeg ett selskap sammen med mine tidligere kollegaer, og det var der vi jobbet med anbefalingssystemer. Som vi solgte til «seadgh» som er Norges kanskje minst kjente, men mest vellykkede mobilselskap som ikke driver med spill. De har en app som er installer på en av fem Android telefoner i USA. Så de er ganske stor.

For tre år siden var det på tide å finne tilbake i tekst, isteden for bilder. Og da havnet jeg i Company book.

Det vi primært gjør er å matche informasjon fra tekstlige fra forskjellige kilde. Koble de sammen. Og kobler informasjonen om selskapet som du finner på nettet med informasjon fra offentlige register, som Brønnøysundregisteret. Som da beriker den informasjonen du finnet på nett, og da er det forskjellige av sidene til selskapet som har forskjellig betydning. Noen sider er viktigere enn andre når du skal finne informasjon. Og så kobler vi nyheter om selskapet inn i det samme.

IF: For noen av lytteren våre så er kanskje ikke tekst så godt kjent, men for eksempel bildet er noe som er.. man ser på store «CAT detektoren».

KH: Ja. Jeg har stort sett jobbet med folk som har jobbet med det. Stort sett har jeg ledet teamene, men har også gjort litt selv. Men det som skjedde i år 2014-15 når jeg startet i Company book. Var at det skjedde mer med tekst, det var et veldig interessant tidspunkt å jobbe med tekst og kunstig intelligens.

Og en del av teknikkene som ble brukt for å gjenkjenne ting i bilder, fungerte på tekst. Det som dessverre ikke fungerte så bra, som funger bra på bilder er kreativ intelligens.

IF: Altså, kreativ kunstig intelligens?

KH: Ja. Det mest kjente er deep dream. Google sin tjeneste. Der du trener kunstig intelligens på hvordan du skal lage kunst. Og gir den litt inspirasjon, så lager den nye bilder.

Dessverre fungerer ikke dette så bra på tekst. Du har systemer som kan lage tekst, men det er ingen som har fått bra resultater ut av det enda.

IF: Så robotjournalistikk er litt fram i tid enda?

KH: Ja. Det er veldig morsomt da. Men det er morsomt på feil måte. Men jeg har gjort ett tekst genereringsprogram selv. Vi trengte ett kodenavn, og da måtte vi bruke kunstig intelligens for å lage kodenavnet. Men isteden for å gjøre det vanlig når man lager kunstig intelligens, nettopp å trene på masse data for at den skal skjønne veldig mye. Så gjorde jeg det motsatte, jeg trenet på litt data så den skulle bli forvirret. Og da trente den på wikipedia-sider mineraler og edelstener, for jeg ville ha en del navn som lå i den gaten. Og det kom en del morsomt ut.

IF: For lytterens del, så måtte du ikke bruke intelligens for å finne det navnet. Men for deg er det så er det gøy.

Før vi går tilbake til company book. Jeg vil snakke litt mer om din inngang til kunstig intelligens. Hva var det som vekket din AI-interesse?

KH: I barndommen leste jeg veldig mye bøker. Mye science fiction, da det var favourittsjangeren min. Mystiske science fiction stiler var det jeg skrev på barneskolen, og helt fram til vi ikke fikk lov å skrive type novelle som stiler lengre.

Og det var litt kunstig intelligens i det jeg skrev. Men det som er synd med science fiction er at det som selger er sensasjon. Og kunstig intelligens i sience fiction er litt ond, eller ikke nødvendigvis ond, men selv konserverende. Det viktigste er å beskytte seg selv, og det er ikke alltid det optimale.

IF: Du er ikke den eneste som har vekket sin tech og computerinteresse ved å lese de type bøker. Den beskriver på en måte et vitenskapelig framtidsbilde som ikke er så lett å finne andre steder.

KH: Den ekte science fiction biten er jo faktisk forfatterens forutagelse for framtiden. Nå brukes det også om ting som ikke kan skje. Men god science fiction har vertfall ett snev av virkelighet i

seg. Og det er jo en grunn for at vi ser på eldre science fiction bøker og ser «har det blitt sånn?». Noen ganger går det også fortere enn hva man hadde trodd. Månelandingen skjedde før science fiction-folk trodde. Mens ingen sience fiction folk ville trodd det tok 50 år fra første gang vi var på månen, til vi kom tilbake igjen.

IF: Det å kunne forklare kunstigintelligens og det verktøyet det er i dag for de som ikke er tekniske. Hvordan ville du gjort det fra ett historisk og samfunnsperspektiv for at jeg skulle forstått påvirkningskraften og fremtidsbilde?

KH: Hvis vi starter med historien så har kunstig intelligens alltid blitt endret. Definisjonen av kunstig intelligens har oppdatert seg over tiden. Opprinnelig var en ting som kunne spille sjakk kunstig intelligens. Men på 50-tallet kunne maskiner spille sjakk, og da var ikke det kunstig intelligens lengre.

I min verden driver vi fortsatt med avansert mønster gjenkjenning. Men på flere nivåer. Altså, de som finner katt i ett bildet, den finner bare mønster. Den finner mønster som vi kanskje ikke ser.

IF: Altså, vi som menneske?

KH: Ja. Det er lett å lure en kattedetektor. Du kan lage bilder som vi lett ser at er katt, men at den ikke vil forstå. Men samtidig ser du at mønstrene som kunstig intelligens gjenkjenner på bilder er ting som vi ofte også bruker som indikatorer for å gjenkjenne hva vi ser på. Og det var også interessant når en mann som jobbet med doktorgrad på video fant ut av hvis du trener maskiner på å gjenkjenne folk som gikk i et område. Og du bytter klær og sånn, så vil den kunstige intelligensen se på de samme tingene som mennesker gjør. Vi ser ikke på ansiktene til folk når de går igjennom en folkemengde. Vi ser på skulderbrede, lengde osv. Og det gjorde faktisk den kunstige intelligensen også.

IF: Kunstig intelligensene og mennesker ser på de samme mønstrene for å gjenkjenne ting da?

KH: Ja. Og det vi snakker om i dag som kunstige nevrale nettverk er modelert etter måten hjernen funker på, selv om det ikke ligner så veldig mye.

IF: Og nevrale nettverk. Kan det forklares enkelt?

KH: Det er den type kunstig intelligens som gjør det best akkurat nå. Den er modellert etter den biologiske hjerne, på samme måte som hjernen har mange synapser som er koblet sammen, så er dette også koblet sammen. Og i flere lag der hvert lag vil gjenkjenne mønster på forskjellige nivå. Det ene laget vil for eksempel gjenkjenne små detaljer i bildet. Ett hjørne, ett stort området med en fast farge. Det neste vil oppdage sammenheng mellom mønstrene ved å se linjer. Før det går opp til å se at det er ett øye, eller ett menneske. Du legger mer informasjon inn for vært lag du bygger på.

IF: I Hollywood sammenheng sier du at robotene er opptatt av å bevare seg selv og kommer til å vende seg mot oss. Og utvikle en superintelligens. Er det tilfelle?

KH: Jeg klarer ikke å se at det skal skje. Elon Musk og en del andre vil jo veldig gjerne si at det vil skje. Men for at det skal skje må de få en personlighet, en trang til å beskytte seg selv. Og det er litt som den selvkjørende bilen. Hva skal den gjøre hvis du ikke har mulighet for å redde både de som går utenfor, og den som sitter inni. Hva skal du da gjøre?

Hvis bilen alltid skal drepe den som sitter inni, så vil ingen kjøpe bilen. Så der må den jo konservere seg selv. Men det er jo ikke farlig. Den vil ikke gjøre ett annet valg en hva du har lært den å gjøre. På samme måte vil ikke en robot bestemme seg for å utrydde hele menneskeheten, eller gå amok uten at du faktisk har lært den å gjøre akkurat det.

IF: For det er jo litt det du ser på film. Også leser man i avisen at roboter kommer og tar jobbene våre. Eller automatisering er vell ordet som blir brukt. Jeg kan føle litt avmakt eller frykt for hva jeg skal gjøre da. Hva skal vi gjøre?

KH: Ja si det. jeg vil gjerne komme med ett sitat fra en av haleheltene i Norwegian som jeg var så heldig å få jobbe sammen med da jeg var student. «Bolcen» han ble intervjuet på 50-tallet og sa ingen skal trene og gjøre «slavejobber». Det gir ingenting tilbake til jobben, og det er kjedelig. Så vi kan automatisere de bort. Og fram til nå er det ingen av de jobbene som har blitt automatisert bort som har vært veldig spennende, og hver gang det har vært framskritt i historien der jobber har blitt automatisert, så har jo folk fått det bedre. Og det vil jo skje nå også. Det kjedelige jobbene forsvinner, og de mer kreative og morsomme jobbene vil være igjen.

Den skremselsbiten er jo for å selge. Du selger ikke en avis med å si ingenting er farlig, og alt vil gå bra. Da er det ingen som kjøper avis. Samme med film, du lager ikke en fantastisk storfilm ved å si «du får hjelp av kunstig intelligens, men det er ikke noe farlig». Men har du en film om roboter som skal fange folk, og reiser tilbake i tid så blir det jo en helt annen situasjon. Da går folk på kinoen og bruker penger.

IF: For samfunnets utviklingsdel kan det jo føre til at vi begynner å tenke at vi skal bli malere, bruke mer tid på det kreative. Så kan det føre til mer frykt kanskje.

KH: Men er ikke det bare bra da?

IF: Jo, det er jo helt fantastisk. Det er jo en interessant samtale om hva påvirkningen av teknologi, og hvordan verden ser ut for oss om 10-15?

KH: Da må vi se hva kunstig intelligens er i dag, og hva den var før. Den hjelper deg. Tar du Siri og tilsvarende telefonassistener. Så passer de på at du dukker opp i riktig tid. Vi tenker ikke på det. Vi har en kalender på telefonen som forteller oss når vi skal ett sted, og hvis den ikke gjør det så må vi si til vedkomne at vi glemmer det. Vi treger ikke lære så mye som vi trengte før. For google hjelper oss og finne informasjon når vi trenger den. Og vi bruker ikke kapasitet på å huske den. For det er nå vi trenger den, og ikke om ett år. Kanskje du husker fordi det er morsomt, men hvis ikke så glemmer vi det. Og går vi 20-30 år fram i tid er det enda mer sånn. Da slipper vi å lære oss å kjøre bil, du setter deg i bilen og forteller den hvor den skal. Mange er veldig redd for den framtiden der. Men selvkjørende biler er mest farlig hvis det er få av de. Jo flere selvkjørende biler det vil være, jo tryggere vil det være. Tenker vi på fotgjengere, så var det en stygg ulykke i USA. Men alle som har sett den filmen ser at det var ingen ting ett menneske kunne gjort heller. Hun dukker opp fra intet, og det satt en person i bilen som heller ikke rakk å reagere.

Men hvis biler er selvkjørende, så isteden for refleks kan folk gå rundt med en liten radiorefleks eller sender som vet om det er personer der uten å trenge å se vedkomne, eller ha en radar eller noe sånn. Du har ett radiosignal som indikerer at du må kjøre forsiktig. Kanskje brikken i lommen sier at dette er ett barn, og at man da må være ekstra forsiktig.

IF: Men for å ta det litt tilbake. Det eksempelet om at du for påminner i kalenderen for å dukke opp i tide, eller at google hjelper deg med veien. Er det også kunstig intelligens, altså stor data mengder som hjelper oss. Som er i telefonen vår?

KH: Ja. Og det tenker vi ikke på. At google samler inn data kor enn du kjører når du har den i lomma. Det gjør for såvidt apple, tomtom og de andre store selskapene også. Men det hjelper deg jo til å finn ut hvor lang tid du vil bruke på å komme deg fra A til B. For de andre bilene som kjører der forteller deg at det kanskje går litt saktere enn vanlig, så kanskje du skal ta en omvei. De som har vært utsatt for at google har sagt «nå bør du kjøre den veien der i steden» har jo vært veldig fornøyd med det og de trekker ikke deg som person, men den statistiske mengden som beveger seg i området. Så du får hjelp ved å gi informasjon.

IF: For å runde av, har du ett godt råd til lytterne for at de skal skjønne mer av denne sekkebetegnelsen kunstigintelligens.

KH: Jeg vil påpeke at folk ikke bør være redd for det. At kunstig intelligens er her for å hjelpe folk. Så hvis du har den holdningen vil du kanskje få ett bedre inntrykk enn hvis du tenker at det kommer for å ta over verden og at det er en trussel. For det er ikke det.

IF: Ikke tro på det du ser på film. Det er kanskje bra dramaturgi, men det er ikke nødvendigvis sant, og kunstig intelligens er i telefonen og rundt oss. Tusentakk Knut for at du har vært med oss i dag på Lørn.Tech. Og at du har lært oss litt mer om kunstig intelligens, også kaldt Artificial intelligence.



Hva gjør dere på jobben?

Companybook utvikler og driver en tjeneste som hjelper selgere å kontakte riktige potensielle kunder til riktig tid.

Hva er greia med AI?

Potensialet til å frigjøre mennesker ved å automatisere arbeid, og assisting intelligence er det mest interessante innenfor AI.

Hvorfor er det spennende?

AI er spennende fordi det kan være det neste spranget i menneskehetens utvikling

Er det noen kontroversielle problemstillinger?

AI er bare skummelt hvis man begynner å lære maskiner følelser som sinne, hat og lignende. Hvorfor skulle vi gjøre det?

Ditt eget beste eksempel på AI?

Det beste eksemplet jeg kjenner som viser hvor hjelpsomt AI kan bli er advokat-bots. Juss handler primært om regler og lover, og tidligere bruk av dem. Bots kan automatisere mye her allerede.

Hva slags mental modell bruker du for å forklare hvordan det funker?

I dag funker det meste av AI veldig dårlig, og det meste som kalles AI er kun avansert mønstergjenkjenning trent på store mengder data. Ekte AI vil lære av mindre data.

Hva gjør vi unikt godt i Norge av dette?

Ulempen vi har er små bedrifter, men fordelen er samarbeid på kryss av disse bedriftene for å danne en kritisk masse. Dette gir oss også potensielt mer generaliserte resultater.

Et favoritt AI-sitat?

Ikke vær redd for AI. Den er din venn.

Knut O Hellan
CTO
Companybook
CASE ID: C0062
TEMA: AI AND BIG DATA TECHNOLOGY
DATE : 181020
DURATION : 22 min
YOU WILL LØRN ABOUT:
AI
Assisting intelligence
Maskinlæring
Companybook
QUOTE
"I dag funker det meste av AI veldig dårlig, og det meste som kalles AI er kun avansert mønstergjenkjenning trent på store mengder data. Ekte AI vil lære av mindre data."
More Cases in topic of AI AND BIG DATA TECHNOLOGY
#C0045
AI AND BIG DATA TECHNOLOGY
Digitale tvillinger

Michael Link

Forsker

Kongsberg

#C0044
AI AND BIG DATA TECHNOLOGY
Big Data og geometrisk modellering

Heidi Dahl

Forsker

Sintef

#C0043
AI AND BIG DATA TECHNOLOGY
Slik kan Big Data predikere fremtiden

Sverre Kjenne

Leder

BaneNor