Det er ikke alt som har kunstig intelligens i seg som er intelligent

Det er mange ulike begreper som brukes når man snakker om kunstig intelligens. Hvilke gjelder, hvordan hører de sammen og hvor er vi i dag? Så kan vi se på eksemplet chat-boter som i disse dager har blitt veldig populære for å håndtere kundeservice.

Hva er kunstig intelligens?

Kunstig intelligens, eller AI, er den overordnede klassen over programvare som benyttes til å hjelpe en datamaskin til å respondere til ulike situasjoner, små som store. Nærmest all programvare har et snev av kunstig intelligens i seg fordi det har muligheten til å ta valg basert på ulike premisser eller betingelser.

Mange snakker om kunstig intelligens, maskinlæring og kanskje også deep learning, narrow og strong AI. Hva er forskjellen?

AI, ML og DL subsett

ML, eller maskinlæring, og DL, deep learning, er enkelt forklart undergrupper (også kalt subsett) av kunstig intelligens.

Kort oppsummert:

  • AI
    • Basert på regler (ikke maskinlæring AI)
      • Regler som forteller hvordan programmet skal respondere gitt ulike situasjoner
      • Kalles ofte ekspertsystemer
      • Statisk
  • Maskinlæring
    • Maskinlæringsalgoritmer tilpasser seg når de eksponeres for ny datakunnskap
    • Kan justere seg for å forbedre ytelse innen begrensede, definerte oppgaver
    • Dynamisk
  • Deep learning
    • Tung databehandling
    • Meget presis
    • “State of the art”

Som forklart over er maskinlæring og deep learning mer avanserte former for kunstig intelligens, som brukes der læring er et kritisk element for at algoritmen skal være tilpasningsdyktig og bli mer presis over tid. De er ikke nødvendigvis smartere enn standard AI, men altså mer dynamiske og frigjorte enkle regler og domener.

Deep learning er det klart, mest spennende feltet fremover og benyttes til blant annet selvkjørende biler. Da benyttes deep learning gjennom nevrale nettverk som etterligner hvordan vår egen hjerne fungerer. Slik kan flere algoritmer kjøre samtidig og hjelpe hverandre med bedre input etterhvert som de klarer å analysere dataen de selv får til å gi bedre, mer presise output til andre algoritmer.

Chat-bots

Dinside gjennomførte nylig en interessant test av chat-boter hos flere store, norske bedrifter.

 Chatbot-ene framstår foreløpig mer som glorifiserte søkemotorer enn tenkende dataprogrammer.

Interessant nok er det her de typiske løsningene for chat-boter er i dag. Spørsmålene fra kunden blir splittet og analysert for å kunne sannsynliggjøre hva det er kunden spør om, for å så hente svaret fra en database med ferdigdefinerte svar. Sannsynligvis med lite maskinlæring inne i bildet – dette er ferdigdefinerte rammer med beslutningstrær for chat-boten som definerer hva den svarer ved neste spørsmål. Dersom den flere ganger ikke klarer å svare, kan spørsmålet flagges for manuell oppfølging i etterkant. Med andre ord, den laveste formen for kunstig intelligens. I enkelte tilfeller kan setninger og ord defineres med en kalkulert sannsynlighet at de tilhører grupper av spørsmål og svar slik at disse ordnene eller situasjoner fra brukerne kan klassifiseres inn i datasettet som boten bruker – da oppstår læring.

I tilfeller som over kan, dersom datasettet er godt nok, erstatte deler av kundebehandling og repetitive oppgaver.

– Tiden er allerede moden for å la teknologien ta over enkelte oppgaver. Områder som førstelinje kundekontakt, kunderegistrering og registrering av informasjon i bedriftens økonomisystem er typiske områder hvor man allerede kan bruke kunstig intelligens

forteller Max Herner i IPSoft.

Som vi ser benytter bedrifter i dag kunstig intelligens for å løse enkle, repetitive oppgaver. Slik kan teknologien identifisere hva brukeren har for et problem, og lettere tilby veiledning eller sette brukeren over til en kundekonsulent som raskere kan diagnosistere feilen og hjelpe brukeren. De bedriftene som ønsker å benytte seg av denne teknologien i dag må tydelig kommunisere til brukerne hva de kan forvente av tjenestene de tilbyr, hvis ikke kan tjenestetilbudet og kundeservicen ende opp med å bli dårligere enn dagens nivå. Bedrifte må altså stille seg spørsmålet: blir tilbudet vårt til brukerne bedre med en chat-bot? Basert på testen til Dinside kan det i noen av tilfellene virke som botene hadde motsatt effekt, og de heller burde hatt en bedre FAQ.

Det altså en stund til bedrifter tar steget til å benytte maskinlæring til mer avanserte oppgaver og begrepet kunstig intelligens gir større kredibilitet til ordet intelligens.

Amazon – inn i klesbransjen

Amazon, selskapet som definerer en ny kategori av produkter eller tjenester og som etterhvert snur opp ned på bransjen har sett for seg et nytt mål: sport- og klesbransjen.

Amazons mission statement

Our vision is to be earth’s most customer centric company; to build a place where people can come to find and discover anything they might want to buy online.

“Anything they might want to buy online” – det kan defineres som nærmest økonomien i alt ønsker Amazon å være en del av. Få, om noen, vet mer om hva folk handler på nett. Det er derfor da naturlig at Amazon ser seg rundt og finner neste vekstområde.

Amazon,  forhandler- og plattformgiganten

Selv om Amazon ikke faller direkte inn i Ben Thompsons kategorisering av aggregatorer (Amazon har ikke alltid ende-til-ende kontakt med kunden, har store distribusjonskostnader og selger primært fysiske produkter), er de en plattform som tilbyr et stort sett av tjenester til forbrukeren.

Når Amazon nå (antageligvis) vil teste ut salg av sportsklær er det primært innen egne merkevarer som de selv kan definere og beholde kontrollen til. Dessuten er dette en god mulighet til å øve seg på å bygge egne merkevarer utover til den produktporteføljen de innehar i dag som består primært av tekniske dingser. Når de så over tid får profesjonalisert merkevare- og distribusjonsleddet for nye merkevarer innen helt andre bransjer, slik som da klesbransjen, står Amazon godt rustet til å bredde denne kunnskapen ut til flere sektorer og bransjer. Den kortsiktige gevinsten nå er at Amazon fremover vil kunne tilby et større varelager slik at kundene finner det de søker etter på Amazon. Enkelte brands har valgt å utelate alt eller deler av sitt sortiment på Amazon, og Amazon ønsker nå trolig å tilby dette sortimentet i sin egen merkevare i stedet. Resultat: Kunden har større sjanse for å finne det de leter etter på Amazon og mindre grunn for å handle andre steder.

Høyttalere – gigantene kommer

Apple, Google og Amazon har alle annonsert høyttalere med teknologi som  langt overgår ordinære høyttalerprodusenter. I 2017 skøyt forbrukerinteressen for slike produkter fart, takket være fokuset de store gigantene nå vier dette produktområdet.

Bang og Olufsen, Kef, Jamo, Bowers & Wilkins – de fleste av disse høyttalermerkene får du kjøpt på HiFi-klubben. Flere av de tilbyr også støtte for AirPlay eller annen tilkobling så man kan streame musikk trådløst. Men samtidig bygger det seg opp noe i horisonten høyttalerprodusentene bør posisjonere seg for.

Hva forventer forbrukerne?

Norge ligger bak USA når det gjelder muligheten til å bygge gode smarthjemløsninger fra Google og Apple etc utover proprieære løsninger fra norske leverandører. Taleassistenter som Siri og Alexa er også langt bak deres amerikanske versjoner takket være et større tilbud av tjenester der borte enn hva de støtter her i Norge. Dette vil bedre seg i tiden fremover, men vi er nok flere år fra å ta igjen forspranget i USA. Likevel vil forbrukerne i USA drive trendene fremover til hva de forventer, og med gigantenes inntog i høyttalersegmentet settes nye standarder. I 2017 er det ikke like lenger godt nok å spille musikk via trådløs teknologi, når eksempelvis Amazon kan gjøre det samme – og samtidig så mye mer. Skru på lyset, bestille varer, stille spørsmål og ikke minst bytte sanger og så videre – alt gjennom tale.

Hvis du er en Android bruker og allerede benytter Chromecast for å spille av musikk og video til TVen – frister ikke da en Google Home som integrerer sømløst med mobilen og Chromecast mer enn en tredjepart høyttaler fra Bose som gjør ingen av delene?

De som er kresen til lydkvalitet vil naturligvis nok ikke velge en Google Home, og heller trolig ikke en Apple Homepod, men det kan anslås at markedet for disse audiofile vil flytte seg til et enda mer kresent publikum og dermed mindre marked for de store produsentene. Folk flest vil velge løsninger som er billige og enkle å sette opp ved å plugge i en stikkontakt og i løpet av sekunder kan du streame musikk til din nye høyttaler.

Plattform er kritisk

Høyttalerprodusentene må jobbe for å integrere deres løsninger med Amazon, Google og Apple – helst alle tre. Forbrukerne er dermed ikke tvunget til å velge mellom de teknisk overlegne variantene (Google/Apple) mot lydkvalitet (Bose) – men kan velge å kombinere disse to og uten frykt for å velge én retning som ikke er kompatibel skulle de byttet til Android eller iOS i fremtiden.

Amazon gjør kraftig innhugg i omsetningen til ordinære butikker, og Apple og Google går stadig inn i nye bransjer og snur disse opp-ned. Hvor mange klokkemerker har ikke merket at deres inntjening synker som følge av Apple Watch? Det ville være naturlig at det samme vil skje innen lyd- og høyttalerbransjen også.

Selskaper som i dag produserer høyttalere eller høyttalersystemer fra 1500,- og opp til 5000,- vil i årene fremover merke betydelig konkurranse fra gigantene i Silicon Valley. Enhetene fra Silicon Valley er klare for smarthjem revolusjonen i årene som kommer. Hvor de andre produsentene skal, må de veldig snart finne ut. Enten komme opp med en ny radikal idé, eller teame opp med Google og Amazon og håpe at samarbeid gir nok inntekter i årene fremover. Står du alene blir markedet lite i tiårene fremover er jeg redd.