Di­gi­ta­le tje­ne­re.

Nyt felt. In­tel­li­gen­te di­gi­ta­le as­si­sten­ter som Si­ri, Ale­xa og Goog­le As­si­stant vil gø­re vo­res liv let­te­re og ver­den bed­re gen­nem sam­ta­le. Men først skal de la­e­re at for­stå os.

Weekendavisen - - Ideer - Af CECILIE CRONWALD

De kan ta­le om alt, men for­står end­nu ik­ke men­ne­sket.

Hvem er Bed­der­di­ck Hubble­batch?« spør­ger en fe­mårig dreng med lan­ge mør­ke af­rokrøl­ler, mens han la­e­ner sig ind mod en lil­le hvid højt­ta­ler på bor­det for­an sig. »Den ken­der jeg ik­ke,« sva­rer en svagt ro­bo­t­ag­tig kvin­destem­me. »Pum­ble­ba­ck … Pub­ber­batch?« prø­ver han igen. »... Pen­ne­di­ct Cum­ber­patch?« Tred­je gang lyk­kes det. »Be­ne­di­ct Cum­ber­batch er en sku­e­spil­ler …« sva­rer stem­men og går i gang med at op­rem­se fak­ta om Hol­lywood-sku­e­spil­le­ren. Den lil­le sce­ne er hen­tet fra en YouTu­be­vi­deo, hvor to jour­na­li­ster fra tek­no­lo­gi­ma­ga­si­net Wi­red te­ster, hvor go­de stem­mesty­re­de di­gi­ta­le as­si­sten­ter er til at for­stå børn. As­si­sten­ter­ne, som nog­le gan­ge re­fe­re­res til som »kun­stig in­tel­li­gens«, ta­ger i dis­se år de­res før­ste spa­e­de skridt mod at over­ta­ge ver­den. De mest po­pu­la­e­re ver­sio­ner ta­el­ler Ap­ples Si­ri, som føl­ger med al­le ny­e­re iPho­nes, Goog­le As­si­stant og Ama­zons Ale­xa, som blev ud­vik­let til den in­ter­ak­ti­ve højt­ta­ler Ama­zon Echo. Fa­el­les for dem er, at de gør det mu­ligt at sam­ta­le med den tek­no­lo­gi, vi om­gi­ver os med uden at rø­re en fin­ger. Vi be­hø­ver ik­ke la­en­ge­re fum­le med små ska­er­me og uprak­ti­ske key­bo­ards, men kan plud­se­lig kø­be ind, når vi kø­rer i bil, el­ler tjek­ke en op­skrift på net­tet, mens vi hak­ker løg. Sam­ti­dig kan tek­no­lo­gi­en gi­ve grup­per af men­ne­sker, der el­lers har stå­et uden for de se­ne­ste års tek­no­lo­gi­fest, mu­lig­hed for at va­e­re med. Blin­de og ord­blin­de kan have gavn af at ta­le og lyt­te i ste­det for at la­e­se og skri­ve, og de di­gi­ta­le as­si­sten­ter kan på la­en­ge­re sigt bru­ges til at un­der­vi­se børn i de­le af ver­den, hvor ud­dan­nel­se el­lers kun er for de hel­di­ge få. Tek­no­lo­gi­en kan og­så vi­se sig at hja­el­pe men­ne­sker, som har det sva­ert med men­ne­ske­lig kon­takt; al­le­re­de nu vrim­ler det med hi­sto­ri­er om au­ti­sti­ske børn, der har knyt­tet sig til Si­ri. Po­ten­ti­a­let er stort. Men in­den Si­ri, Goog­le As­si­stant og Ale­xa for al­vor kan for­an­dre ver­den, må de la­e­re at for­stå, hvad vi si­ger – el­ler ret­te­re, hvad vi me­ner. Og det er ik­ke no­gen nem op­ga­ve, for­kla­rer An­ders Sø­gaard, som er pro­fes­sor ved Da­ta­lo­gisk In­sti­tut på Kø­ben­havns Uni­ver­si­tet, hvor han ar­bej­der med at lø­se for­skel­li­ge pro­ble­mer in­den for sprog­tek­no­lo­gi. »Sprog er sinds­sygt tve­ty­digt. Isa­er når vi ta­ler,« si­ger han. Når vi snak­ker sam­men, gi­ver ly­de­ne kun me­ning, for­di hjer­nen har en mas­se for­vent­nin­ger til, hvad den an­den si­ger, for­kla­rer han. Klip­per man et en­kelt ord ud af en sam­ta­le, er det na­e­sten umu­ligt at af­ko­de. »Hvis man ik­ke har en for­nem­mel­se af kon­tek­sten el­ler en idé om, hvad det na­e­ste ord i en sa­et­ning er, så er det rig­tig sva­ert at for­stå sprog. Det er det og­så for com­pu­te­re.« An­ders Sø­gaard har selv en bag­grund i sprog­vi­den­ska­ben, og sam­men med si­ne kol­le­ger, som ta­el­ler bå­de da­ta­lo­ger, psy­ko­lo­ger og ling­vi­ster, for­sø­ger han at ud­vik­le bed­re mo­del­ler for, hvor­dan sprog fun­ge­rer: mo­del­ler, som kan bru­ges til at la­e­re de di­gi­ta­le as­si­sten­ter at for­stå og ta­le til men­ne­sker. En af de ting, Sø­gaard og an­dre for­ske­re un­der­sø­ger, er, hvor­dan man kan få tek­no­lo­gi­en til at over­sa­et­te mel­lem og ta­le for­skel­li­ge sprog. De har for ek­sem­pel vist, i et stu­die fra 2015, at man kan bru­ge Bi­be­lens man­ge over­sa­et­tel­ser som en slags bro mel­lem for­skel­li­ge sprog. Men det hand­ler ik­ke kun om at la­e­re mo­del­ler­ne om gram­ma­ti­ske reg­ler og be­tyd­nin­ger af ord, de skal og­så vi­de, hvor­dan folk bru­ger spro­get i prak­sis. For at la­e­re dem det fodrer for­ske­re og ud­vik­le­re dem med enor­me ma­eng­der tekst fra so­ci­a­le me­di­er som Twit­ter og Fa­ce­book el­ler de­bat­fora som Red­dit. Og så er der alt det, der lig­ger uden for sel­ve spro­get. For at for­stå, hvor­dan vi men­ne­sker kom­mu­ni­ke­rer, bru­ger An­ders Sø­gaard og hans kol­le­ger ek­sem­pel­vis hjer­neskan­nin­ger og en tek­nik, der kal­des ey­e­tra­ck­ing, hvor man ser på folks øjen­be­va­e­gel­ser. »Den slags me­to­der kan si­ge os no­get om, hvor spro­get kom­mer fra, og den be­ar­bejd­ning, der fin­der sted i men­ne­sker. De si­ger os no­get om spro­gets struk­tur, som vi så kan bru­ge til at ud­vik­le vo­res mo­del­ler.«

MENS for­ske­re som An­ders Sø­gaard er in­ter­es­se­re­de i, hvad tek­no­lo­gi­en kan forta­el­le os om spro­get, er an­dre mere in­ter­es­se­re­de i de di­gi­ta­le as­si­sten­ters enor­me øko­no­mi­ske po­ten­ti­a­le. Dels kan de put­tes ind i smartp­ho­nes, højt­ta­le­re el­ler bi­ler og på den må­de gi­ve pro­duk­ter­ne nye egen­ska­ber. Dels kan de bli­ve et vig­tigt bin­de­led mel­lem os og vo­res tek­no­lo­gi og der­med bru­ges til at sty­re, hvor­dan bru­ger­ne be­va­e­ger sig rundt på in­ter­net­tet. Fir­ma­er som Ama­zon, Ap­ple og Goog­le bru­ger der­for mil­li­ar­der af kro­ner på at gø­re de di­gi­ta­le as­si­sten­ter så nem­me og be­ha­ge­li­ge at ta­le med som mu­ligt. »Ma­ski­ner er nødt til at for­stå men­ne­sker, ik­ke om­vendt. Det skal va­e­re na­tur­ligt og in­tu­i­tivt,« si­ger Juli­en Si­mon, som er com­pu­te­rin­ge­ni­ør og så­kaldt »tech evan­ge­list« hos Ama­zon Web Ser­vi­ces, der har ud­vik­let den vir­tu­el­le as­si­stent Ale­xa. Hen­de ar­bej­der man nu på at for­fi­ne, blandt an­det ved at gø­re hen­de bed­re til at la­e­se mel­lem linjer­ne. »Hvis jeg ek­sem­pel­vis si­ger, at jeg ger­ne vil til Lon­don. Så be­ty­der det må­ske, at jeg ger­ne vil sø­ge ef­ter den bil­lig­ste fly­bil­let til He­at­hrow luft­havn. Men hvis Ale­xa skal for­stå dét, så skal hun ik­ke ba­re for­stå or­de­ne, hun skal for­stå en mas­se skjul­te be­tyd­nin­ger og kon­cep­ter og kon­tek­ster,« for­kla­rer Si­mon. Hun skal med an­dre ord gø­re det, vi men­ne­sker gør he­le ti­den, og for at gø­re det skal hun bru­ge sto­re ma­eng­der in­for­ma­tion om, hvor­dan folk ge­ne­relt bru­ger spro­get, men og­så om det spe­ci­fik­ke men­ne­ske, hun ta­ler med. Det kan hun ek­sem­pel­vis få via bru­ge­rens te­le­fon, som i prin­cip­pet har ad­gang til, hvor han er, hvad der står i hans tekst­be­ske­der og e-mails, og hvad han li­ge har søgt på i sin Mo­mon­do-app. »På den må­de kan man mo­del­le­re bru­ge­rens ver­den,« for­kla­rer An­ders Sø­gaard. Hvis de di­gi­ta­le hja­el­pe­re vir­ke­lig skal for­stå os, skal de ik­ke ba­re have kend­skab til en mas­se fak­ta. De skal og­så la­e­re at af­la­e­se, hvor­dan vi har det. »Of­te er det så­dan, at vi men­ne­sker si­ger no­get, men me­ner no­get helt an­det. Hvis vi skal gå end­nu la­en­ge­re og dy­be­re, så er de her tek­no­lo­gi­er nødt til at kun­ne af­la­e­se fø­lel­ser­ne hos den, der ta­ler. Må­ske kan man af­la­e­se no­get i per­so­nens an­sigt el­ler af­ko­de små nu­an­cer i stem­men,« si­ger Juli­en Si­mon. Det er sta­dig et nyt felt, og ind­til vi­de­re har man ho­ved­sa­ge­ligt ar­bej­det med at la­ve mo­del­ler for, hvor­dan sel­ve spro­get af­spej­ler vo­res men­tale til­stand. »Hvis jeg si­ger: ’det er no­get lort’, el­ler ’det er da no­get lort’, el­ler ’det er jo og­så no­get lort’, så er be­tyd­nin­gen umid­del­bart den sam­me, men det kan va­e­re, der er for­skel på den fø­lel­ses­ma­es­si­ge til­stand, der lig­ger bag,« for­kla­rer An­ders Sø­gaard. For at kort­la­eg­ge den slags sam­men­ha­en­ge kan man ek­sem­pel­vis se på, hvil­ke emo­jis vi ty­pisk bru­ger sam­men med for­skel­li­ge for­mu­le­rin­ger. »Selv­føl­ge­lig kan man bru­ge emo­jis på man­ge for­skel­li­ge kre­a­ti­ve må­der, men de fun­ge­rer grund­la­eg­gen­de som en ma­er­k­ning af de fø­lel­ser, der lig­ger bag et ud­sagn. Og for­di vi har ad­gang til mil­li­o­ner af sa­et­nin­ger fra Twit­ter og Fa­ce­book, kan vi op­byg­ge nog­le ret go­de mo­del­ler for, hvad det er for nog­le fø­lel­ser, der er for­bun­det med en be­stemt sa­et­ning.« Den vi­den kan de di­gi­ta­le as­si­sten­ter så bru­ge til at af­la­e­se bru­ge­rens fø­lel­ser og må­ske og­så selv si­mu­le­re fø­lel­ser, hvis det er nød­ven­digt – li­ge­som vi men­ne­sker gør, når vi ta­ler med hin­an­den. Det er end­nu sva­ert at vi­de, hvor­dan de di­gi­ta­le as­si­sten­ter vil bli­ve brugt i frem­ti­den. En mu­lig­hed er, at al­le vil få de­res egen per­son­li­ge as­si­stent (ta­enk J.A.R.V.I.S. fra Iron Man), som føl­ger os fra plat­form til plat­form og over tid la­e­rer vo­res di­a­lekt, per­son­lig­hed og pra­e­fe­ren­cer at ken­de. Den slags sce­na­ri­er kan vir­ke fjer­ne, når man for­sø­ger at fø­re en sam­ta­le med Si­ri el­ler Ale­xa i dag. Men den tek­no­lo­gi, der lig­ger bag de di­gi­ta­le as­si­sten­ter – den så­kald­te »ma­skin­la­e­ring« el­ler kun­stig in­tel­li­gens, om man vil – bli­ver he­le ti­den bed­re, og hvis de di­gi­ta­le hja­el­pe­re la­e­rer at op­ti­me­re sig selv ud fra de man­ge in­ter­ak­tio­ner, de fø­rer, kan det plud­se­lig kom­me til at gå hur­tigt. An­ders Sø­gaard hå­ber, at tek­no­lo­gi­en vil nå ud til dem, der har mest brug for den. »Me­get af den tek­no­lo­gi, der ud­vik­les, hen­ven­der sig til de sam­me ti pro­cent af be­folk­nin­gen, som lig­ger i kø uden for Ma­c­bu­tik­ker­ne for at få den nye iPho­ne. Men der er rig­tig man­ge men­ne­sker her i ver­den, som har mere brug for ny tek­no­lo­gi,« si­ger han.

FO­TO: SCAN­PIX

Newspapers in Danish

Newspapers from Denmark

© PressReader. All rights reserved.