Jo da, det er mange som snakker om AI, Artificial Intelligence. Men Klas Pettersen synes det er fint å bruke den norske betegnelsen. Uansett er det nevroner og perceptroner som står i sentrum. Og når det handler om nevrale nettverk, er det ikke unaturlig at sjefen for det hele er teoretisk hjerneforsker. Pettersen var en av de første i Norge som tok doktorgraden i beregningsorientert nevrovitenskap.

Skal du nå langt og få gjennomslag, må du samarbeide. Derfor har syv universiteter og to forskningsinstitutter nå gått sammen om en felles arena, NORA, organisert som et konsortium der alle partnerne er representert i styret.

Pettersen begynte i jobben som daglig leder 1. april, samme dag som det var kick-off for NORA. Han var de første ukene den eneste ansatte, og han fikk merke stor pågang og interesse fra en lang rekke miljøer.

Kunstig intelligens er så komplekst at det er helt nødvendig å samarbeide på tvers av fagområder og institusjoner, mener Pettersen. Samtidig er dette utfordrende, for ulike fagmiljøer snakker forskjellige språk.

Daglig leder med mange ben

– Der har jeg en styrke, for jeg har ett ben i medisin, ett i fysikk, ett i informatikk, ett i matematikk og ett i konsulentbransjen. Derfor kan jeg snakke språket til alle. Jeg kan også forstå mye av tenkemåten og psykologien i de ulike fagmiljøene.

Han kom fra Medisinsk fakultet på UiO og NCMM – Norsk senter for molekylærmedisin, der han blant annet forsket på hjernens stjerneformede gliaceller, astrocyttene, og drenasje av avfallsstoffer fra hjernen – noe som knyttes til Alzheimer. Han har også vært med på å utvikle KI-løsninger for å tolke EEG-signaler, altså måling av elektrisk aktivitet i hjernen.

– Hva forteller de elektriske signalene om det som foregår i hjernen, og hvordan kan vi bedre knytte sammen måleresultater og den underliggende aktiviteten i hjernen? Det er et av prosjektene jeg har jobbet med, forteller Pettersen.

Tidligere handlet det om menneskets hjerne, da folk rundt ham snakket om nevrale nettverk. Nå er det kunstig intelligens det handler om. Det faller helt naturlig for NORA-lederen, for han har hele livet vært opptatt av kunstige nevrale nettverk, intelligente datamaskiner og roboter.

Hvordan bygge en kunstig hjerne?

Nevrale nettverk – laget av mennesker – er en forutsetning for maskinlæring, som er det «hotteste» innen kunstig intelligens for tiden.

– Hjerneforskning i et teoretisk perspektiv og kunstig intelligens sklir over i hverandre. I hjernen har du komplekse hjerneceller som får store mengder input i form av elektriske signaler. Forenklet sagt foregår signalbehandlingen i hjernen ved at cellen summerer all inputen. Hvis summen er stor nok, sendes signaler videre, via synapsene, til andre celler. Når vi vet at hver hjernecelle har over 1000 synapser, at den knytter seg til mellom 1000 og 10.000 andre celler og at et menneskehjerne inneholder over 80 milliarder hjerneceller, så skjønner du at det er et enormt komplekst nettverk.

God gammeldags tusj må til når Klas Pettersen skal forklare kunstig intelligens. Foto: Dag Inge Danielsen/UiO Bruk bildet.

Forskerne forstår stadig mer av hjernen. May-Britt Moser og Edvard Moser har for eksempel kartlagt signalbehandlingen som har med stedsans å gjøre. Spesialceller kalt place- og gridceller gjør dette mulig. Tilsvarende har det skjedd mye innen forståelse av synssansen. Grunnprinsippet er at enkeltceller slås av og på ut fra hvilke stimuli som mottas. «Høyere opp» i hjernen gjør summen av disse signalene at man kan gjenkjenne en vannrett strek, en sirkel eller – etterhvert – figurer og mønstre.

– Det morsomme er at nettverk i KI er bygd opp på akkurat samme måte!

Mye er fortsatt ikke forstått. Hvorfor har mange mennesker et Jennifer Aniston-nevron, som bare sender signal når man ser bilde av skuespilleren eller leser om henne?

– Det kan tenkes at det helt på toppen finnes konseptceller som bare sender signaler når det er personer man kjenner. I det hele tatt er det mange celler det er vanskelig å forstå som enkeltceller. De har ikke en klar oppgave eller et klart reaksjonsmønster som det er mulig for oss å forstå.

Perceptronet oppfunnet i 1958

Amerikaneren Frank Rosenblatt var en pionér innen kunstig intelligens. I 1958 oppfant han begrepet perceptron. Det er en slags kunstig hjernecelle. Etterhvert har man satt sammen perceptroner i nettverk. Ved hjelp av vekter, som etterligner hjernecellenes synapser, kan man regulere om et signal sendes videre til neste perceptron eller ikke, og nettverket kan lære ved å forandre disse vektene.

– Et nevron i hjernen er svært komplekst og har mange oppgaver. Hvis vi koker det ned og spør hva er det aller viktigste et nevron gjør, så er det å sende signaler videre mens cellene kan lære ved at synapser forandres. Det er nettopp dette som skjer i kunstige nevrale nettverk også, som er den mest fremadstormende delen av KI, forklarer Pettersen.

To forutsetninger må oppfylles for at det skal fungere. Det første er store mengder treningsdata. Det finnes eksempler på dataspill, der man spiller mot KI-motstandere som har fått tilsvarende 45 000 år med opplæring (OpenAIsDota 2 program, OpenAI Five). Da blir det vanskelig for et menneske å vinne.  Den andre forutsetningen er enorm maskinkapasitet.

Hva er beslutningsgrunnlaget for kunstig intelligens?

Som mennesker handler mange av oss ofte på magefølelse eller intuisjon.

– Intuisjon er egentlig summen av mange sanseinntrykk, erfaringer og annen input som hjernen har fått, men det er vanskelig å peke på nøyaktig hva som gjør at vi tar en beslutning. Det kan vi også oppleve med kunstige nevrale nettverk, og det er noe av faren – at vi som mennesker ikke alltid forstår beslutningsgrunnlaget, sier Pettersen.

– Det er både en fare og en styrke. Til nå er medisin et av de viktigste bruksområdene, for eksempel til bildediagnostikk av kreft. Da vil de fleste si at det viktigste er at det funker, ikke å forstå hvorfor en kreftsvulst blir gjenkjent og avgrenset av programvaren. I andre sammenhenger vil du vite hvorfor, for eksempel hvis kunstig intelligens skal brukes som verktøy for beslutninger om NAV-utbetalinger eller i sosiale eller politiske sammenhenger. Mange utviklere er derfor opptatt av å forbedre gjennomsiktigheten i systemene og å gjøre beslutningsgrunnlaget tydeligere.

Forskerskoler og PhD-program

Hensikten med NORA-nettverket er å styrke satsingen på forskning og utdanning innen kunstig intelligens. Møteplasser skal skapes. Forskningsmiljøer skal knyttes sammen. Doktorgradsprogrammer skal settes i gang. Forskerskoler skal åpne dørene for de unge.

– Våre medlemsinstitusjoner har sin styrke på ett eller flere forskningsfelt. Ingen er best på alle områder innenfor kunstig intelligens, maskinlæring og kunstige nevrale nettverk. Derfor skal vi samarbeide tettere.

Det handler ikke bare om teknologi, men også etikk, jus og mye annet.

Hva skal man gjøre når personvern kommer i konflikt med andre etiske retningslinjer, som sykehusenes behandlingsplikt? Hvis noe potensialt farlig blir oppdaget under et kirurgisk inngrep, kan det være behov for raskt å utveksle opplysninger med fastlege eller andre fagpersoner. Skal da hensyn til personvern veie tyngst, eller ønsket om å redde pasientens liv?

Dette er eksempler på en type problemstillinger som NORA-partnerne skal samarbeide om.

Mange tråder skal samles

Næringslivet og myndighetene spiller viktige roller på området KI. Regjeringen har som mål å bli ferdig med en nasjonal strategi for kunstig intelligens innen årets utløp. Digitaliseringsminister Nikolai Astrup har bedt om å få innspill.

Kunstig intelligens brukes allerede av banker, IKT-bedrifter, energiselskaper og en rekke andre norske og internasjonale aktører. Derfor er det naturlig å trekke inn næringslivet i NORA-samarbeidet.

– Vi er kommet langt i Norge. Ikke mange har noe som er i nærheten av Altinn, for å ta et eksempel. Fordi vi har lagt om til digitale systemer, har vi store databaser og omfattende digitale systemer. Det gir oss grunnlag for å tilrettelegge for å gjøre ting på en smart måte.

– Det vil være en suksess for NORA hvis noen av våre partnere knytter seg til hverandre. Vi skal knytte bånd med næringslivet, interesseorganisasjoner og andre aktører. Og vi skal jobbe for å få del i forskningsmidler fra EU og andre kilder, sier Pettersen.

Han understreker at det er medlemmene, eller partnerne, som skal stå for forskningsaktivitet, utdanning og kompetanseheving. NORA skal i hovedsak koordinere og tilrettelegge. Samtidig er det en utålmodig NORA-leder som nå er på plass i Ole-Johan Dahls hus. Han vil gjerne komme i gang med forskerskoler og doktorgradsprogrammer så snart som mulig.

Kunstig intelligens vil gjennomsyre samfunnet

– Om ti års tid er jeg overbevist om at kunstig intelligens vil gjennomsyre samfunnet. Teknologien vil være i bruk en lang rekke steder uten at vi tenker over det.  Bare for å ta ett eksempel; hvis vi lykkes med selvkjørende biler i løpet av ti år, vil det være en samfunnsendring vi ikke har sett maken til – i hvert fall ikke i vår levetid.

Selvkjørende biler vil være en enorm samfunnsendring, fastslår Klas Pettersen. Foto: Colourbox

Professor Erik Fosse, Institutt for klinisk medisin, innledet nylig på et seminar om kunstig intelligens og helsetjenester. Han fremholdt at det er den største endringen i helsevesenet siden han begynte å jobbe på 1970-tallet. Han sammenlignet med overgangen fra hest til bil. Det vil kreve ny infrastruktur og nytt  lovverk, og det vil oppstå nye etiske dilemmaer.

–  I en slik sammenheng vil NORA bare bli viktigere og viktigere. Mitt mål er at alle skal se nytten av det vi har fått til i Norge så langt – og forstå verdien av å satse for fullt i et nasjonalt samarbeid.

Idrettsleder med olympisk drøm

For mange i Norge vil Klas Pettersen ikke være kjent som hjerneforsker, men som leder av Fredrikstad Bryteklubb Atlas. Også der handler det om å tenke bredt og bygge nettverk:

– Klubben driver både bredde- og toppidrett, med Grace Bullen som mulig kandidat til OL-medalje i 2020. Så der får jeg brynet meg på hele spekteret fra barn med sosiale utfordringer til et så vitenskapelig opplegg som mulig rundt toppidretten.

Når han ikke er opptatt med idrett eller kunstig intelligens, er det familien og deres hus fra 1890-tallet som får oppmerksomhet. Innimellom sitter han på toget mellom Fredrikstad og Oslo mens han lytter til MITs podcast om Artificial Intelligence med Lex Fridman. Eller han sender e-post, mens hjernens nevroner for melankolsk musikk slår seg av og på i takt med rytmene på øret. Kanskje er det Leonard Cohen-nevronet som aktiveres.

Les mer om kunstig intelligens på Titan.uio.no:

• Kunstig intelligens: Hva er det, hvordan virker det, og hva kan det gjøre for oss?
• Skapte sin egen arbeidsplass innen "advokatteknologi"
• Ny temperaturmåler skal kunne forutse epidemier