Kan algoritmer dagdrømme? – Københavns Universitet

Datalogisk Institut, DIKU > Nyheder > DIKU-nyheder 2018 > Kan algoritmer dagdrømme?

11. september 2018

Kan algoritmer dagdrømme?

kunstig intelligens

Lektor Stefan Sommer fra DIKU har modtaget knapt 2 mio. kr. fra VILLUM-FONDEN til at forske i, om man kan få et computerprogram, dvs. en algoritme, til at dagdrømme.

Foto: Shutterstock

Inden for den del af datalogien, der kaldes maskinlæring, eller populært kunstig intelligens, arbejder forskerne på at få computerprogrammer til selv at lære at udføre opgaver gennem træning. Computerprogrammet fodres med et antal eksempler og lærer derigennem at afkode fx. adfærd og mønstre og lærer dermed sig selv op til at finde præcise løsninger og resultateter. Såkaldte 'reinforcement learning'-algoritmer er nu ofte bedre end mennesker til f.eks. at spille simple computerspil.

Men programmerne har brug for at gøre mange observationer, og det tager tid: Computeren skal gennemspille utroligt mange spil for at træne sig op, ofte mange millioner. De mange forsøg, der er nødvendige, forhindrer ofte praktisk brug af computeren til andet end at spille spil. Hvad kan man mon gøre for at få den til at lære hurtigere og mere effektivt?

Et dristigt og eksperimentelt projekt til knapt 2 mio. danske kroner

I neurovidenskaben (læren om hjernen) arbejdes der med hypoteser om, at den menneskelige hjerne besidder en intern abstrakt model af verden, som den tester mod sanseindtryk, og som hjernen kan bruge til at lære f.eks. at spille spil uden at observere millioner af spil direkte. I stedet kan vi mennesker 'dagdrømme' om verden og måske nå frem til de samme konklusioner.

Men kan en computer læres op til at dagdrømme? 

Det har lektor Stefan Sommer på Datalogisk Institut på Københavns Universitet nu sat sig for at undersøge. Han er en af de heldige modtagere af en bevilling fra VILLUM FONDEN, der med programmet VILLUM Experiment netop har bevilget 100 mio. kr. til 53 dristige tekniske og naturvidenskabelige forskningseksperimenter.

Med 1.806.927 kr. i ryggen til udstyr og forskerløn vil Stefan nu gå i gang med at undersøge, om 'reinforcement learning'-algoritmer kan udvikles til også at kunne dagdrømme og derved lære at udføre deres opgaver med meget færre forsøg, men lige så pålideligt et resultat.