Kunstig intelligens

Kunstig intelligens (KI), også kalt AI (fra engelsk: artificial intelligence), er dataprogrammer med intelligent oppførsel, som etterligner menneskelig intelligens. «KI-generert» ble kåret til årets ord i 2023.
Begrepet har vært en del av datateknologien siden 1950-årene, men det er særlig siden 2010-tallet at teknologien har fått stor utbredelse. Fagfeltet kunstig intelligens er tverrfaglig og har vokst fram med bidrag fra blant annet informatikk, matematikk, statistikk, psykologi, nevrologi og lingvistikk. Innen informatikken blir grenen kunstig intelligens definert som studiet og utviklingen av intelligente agenter, der en intelligent agent er et system som observerer sitt miljø og tar avgjørelser for å maksimere suksess i forhold til definerte mål. Dette er systemer og maskiner som kan utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens. Dette kan inkludere læring, problemløsing, mønstergjenkjenning, språkforståelse, planlegging og beslutningstaking. Andreas Kaplan og Michael Haenlein definerer kunstig intelligens som "et systems evne til å korrekt tolke eksterne data, å lære av slike data, og å bruke denne kunnskapen til å oppnå spesifikke mål og oppgaver gjennom fleksibel tilpasning".
Det er flere underkategorier eller grener av kunstig intelligens. Manuelle algoritmer er faste algoritmer som sorteringsalgoritmer eller klassiske søkealgoritmer som kan være tilstrekkelige for enklere problemer. Regelbaserte systemer er hardkodede regler for beregning basert på menneskelige eksperter. Simuleringer og modeller brukes i fysikk, kjemi og ingeniørfag og involverer ofte ikke læring. Maskinlæring handler om å gi datamaskiner evnen til å lære og ta beslutninger uten å bli eksplisitt programmert for hver oppgave. Maskinlæring fungerer ved å bruke algoritmer som analyserer og oppdager mønstre i data. Basert på disse mønstrene kan datamaskinen lage forutsigelser eller foreta handlinger. For eksempel kan KI i en smarttelefon lære og gjenkjenner mønstre i tekstene man sender og foreslår ord for deg. Eller når man får anbefalt filmer på en strømmetjeneste eller mottar tilpassede annonser, er maskinlæring en viktig del av prosessen. Modellen bak har lært hva man kanskje liker basert på tidligere handlinger og data fra andre brukere.
En virtuell assistent, som Apple Siri, Google Assistant og Amazon Alexa, er applikasjoner som bruker språkmodeller sammen med andre teknologier for å utføre spesifikke oppgaver, som å svare på spørsmål, sette på alarmer, spille musikk, eller kontrollere smarte enheter. Språkmodeller som driver Chatbots som ChatGPT, Copilot og DeepSeek er en type KI som er designet for å forstå og generere tekst som mennesker. Modellen er basert på en teknologi kalt GPT (Generative Pre-trained Transformer), og den er trent på enorme mengder tekstdata for å kunne svare på spørsmål, gi råd, forklare konsepter og hjelpe med kreative oppgaver som skriving. Samtaleroboter (chatbot) er på mange måter den nye kalkulatoren, bare for tekst. For elever og studenter blir det som en hjelpelærer eller studentassistent som blant annet kan brukes til å forbedre språket eller til gjennomlesing før innlevering, men det fryktes også at man lar KI overta besvarelsen slik at man ikke finner ut hva studenten egentlig kan.
Innen medisinske arbeid benyttes KI til å analysere bilder av netthinnen, røntgenbilder, CT- og MR-skanninger. Tolkning av disse bildene trenger bearbeide av store mengder data og ser etter avvik, noe KI egner seg til. Store mengder data må også benyttes når KI brukes til å styre roboter og autonome kjøretøy som biler, skip, tog og droner.
Generativ kunstig intelligens brukes til å skape tekst, bilder, videoer, musikk eller annen data, ofte som resultat av at bruker angitte kommandoer. Ofte er det vanskelig å skille om det er menneske skapt eller KI skapt.
Bruken av KI har mange fordeler, men det kommer også med noen risikoer som det er viktig å være oppmerksom på. Noen av de største farene er feilinformasjon hvor KI kan brukes til å generere falske nyheter, deepfakes og annen desinformasjon som kan manipulere mennesker eller destabilisere samfunn. Hvis KI-systemer trenes på skjev eller urettferdig data, kan de reprodusere eller forsterke fordommer, noe som kan føre til diskriminering i beslutninger som rekruttering, lån eller straffeutmåling. KI-systemer som håndterer sensitive data, kan utgjøre en trussel mot personvernet og datasikkerheten hvis de ikke er tilstrekkelig sikret. Når KI blir mer kompleks, kan det bli vanskelig for mennesker å forstå beslutningene som tas, noe som kan skape mistillit eller feilhåndtering. Automatisering drevet av KI kan føre til at enkelte typer jobber forsvinner, noe som kan skape økonomiske og sosiale utfordringer. Et etiske dilemma er hvordan KI skal brukes, og hvem som skal ha kontroll, det reiser mange etiske spørsmål, eksempler er autonome våpen og overvåkningsteknologier.
EU-forordningen om kunstig intelligens ble foreslått av Europakommisjonen i 2021 og trådte i kraft i 2024. Den har som mål å innføre et felles regelverk og et juridisk regelverk for kunstig intelligens.
Man kan i dag utdanne seg innen KI, som er et spennende og voksende felt, og det finnes mange måter å utdanne seg på innen feltet. Mange universiteter tilbyr bachelor- og mastergrader i informatikk, datavitenskap eller spesialiserte KI-studier. Temaer som maskinlæring, dyp læring, dataanalyse og robotikk er ofte inkludert. Plattformer som Coursera, edX, Udemy og andre tilbyr kurs fra grunnleggende til avansert nivå.
Når man spør samtalerobotene ChatGPT "Hva er kunstig intelligens?" får man følgende svar:
Kunstig intelligens (KI) er et felt innen datavitenskap som fokuserer på utviklingen av systemer og programmer som kan utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens. Dette inkluderer evner som læring, problemløsning, forståelse av naturlig språk, bilde- og taleforståelse, samt beslutningstaking.
KI kan deles inn i to hovedkategorier: smal kunstig intelligens, som er utviklet for å utføre spesifikke oppgaver (for eksempel stemmegjenkjenning eller ansiktsgjenkjenning), og generell kunstig intelligens, som har potensialet til å utføre enhver intellektuell oppgave som et menneske kan. Smal KI er den mest utbredte formen i dag, mens generell KI fortsatt er et mål for fremtiden.
Opprinnelig stammer begrepet «kunstig intelligens» fra science fiction. I 1872 utga Samuel Butler fremtidsromanen Erewhon, der delen The man and the machine tar for seg tanken om at maskiner vil bli en forlengelse av mennesket, som et ekstra lem som øker effektiviteten. Samtidig vil menneskene reduseres til et vedheng til maskinene de selv har bygd, som har utviklet seg til en helt overlegen maskinrase. Med få unntak handler det om roboter, menneskelignende mekaniske kropper, med tilnærmet menneskelig personlighet.
Etter fullførelsen av ENIAC (verdens første datamaskin med generelle bruksmuligheter) i 1942 oppstod det en ny retning innen genren, hvor kunstig intelligens befant seg i upersonlige og ubevegelige maskiner. Ettersom ENIAC var enormt stor, fremstod de moderne datamaskinene i sci-fi i starten enda mer massive og kolossale, noen i form og utstrekning som digre bygninger, og menneskene rundt som bittesmå maur. Da maskinene i virkelighetens verden ble stadig mindre og raskere, tilpasset film og litteratur seg dette, og man gikk mer eller mindre bort fra de overdimensjonerte konstruksjonene.
I 1943 lanserte Warren McCullock og Walter Pitts ideen om en kunstig hjernecelle som de kalte et «perseptron», en logisk port som kunne behandle inngående signaler slik en hjernecelle gjør. Arbeidet deres bygget på Alan Turings tanker i On Computable Numbers.
Matematikeren Alan Turings vitenskapelige artikkel fra 1950 Computing Machinery and Intelligence krystalliserte ideen om KI, og stilte spørsmålet: "Kan maskiner tenke?" Han beskrev en test for å sjekke om en maskin kan utøve intelligent adferd. Testen avgjør om det er muligheter for å utføre en menneskelignende samtale, men det var først senere at testen fikk navn etter ham, Turingtest. Dette, sammen med samtidige oppdagelser innen nevrologi, informasjonsteori og kybernetikk, inspirerte en liten gruppe forskere til å begynne seriøst å vurdere muligheten for å bygge en elektronisk hjerne.
Forskningsfeltet for KI-forskning ble dannet på en konferanse på universitet Dartmouth College i 1956. Deltakerne var John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon, Ray Solomonoff, Allen Newell, Herbert Simon, Arthur Samuel, Oliver Selfridge, Nathaniel Rochester og Trenchard More. De ble ledende innen KI-forskning i mange tiår, de og elevene deres skrev programmer som for de fleste rett og slett var forbløffende. Datamaskiner vant i brettspillet dam, løste ord-oppgaver i algebra, beviste logiske utsagn og snakket engelsk. På midten av 1960-tallet ble forskning i USA tungt finansiert av forsvarsdepartementet og laboratorier var etablert rundt om i verden. KIs grunnleggere var dypt optimistiske med tanke på fremtiden til det nye feltet. Herbert Simon spådde at "maskiner vil være i stand til, innen tjue år, å gjøre alt arbeidet et menneske kan gjøre" og Marvin Minsky var enig, og skrev "innen en generasjon ... vil problemet med å skape KI i hovedsak være løst".
De hadde ikke klart å erkjenne vanskelighetsgraden med problemene de sto overfor. I 1974, som svar på kritikk fra James Lighthill og det pågående presset fra den amerikanske kongressen for å finansiere mer produktive prosjekter, reduserte eller stoppet amerikanske og britiske myndigheter finansiering til all grunnforskning innen KI. I senere tide er de etterfølgende årene kalt "KI-vinteren", en periode det var vanskelig å finne finansiering for KI-prosjekter.
På begynnelsen av 1980-tallet kom det en midlertidig renessanse innen KI-forskning. Den kommersielle suksessen til ekspertsystemer, en form for KI-programmer som simulerte kunnskapen og analytiske ferdighetene til en eller flere menneskelige eksperter. I 1985 hadde markedet for kunstig intelligens nådd over en milliard dollar. Samtidig hadde Japans femte generasjons dataprosjekt inspirert amerikanske og britiske myndigheter til å gjenoppta finansieringen av akademisk forskning på området. Men med kollapsen av markedet for Lisp-språkene i 1987, falt KI nok en gang i vanry, og en andre, lengre "KI-vinter" begynte.
I løpet av 1990-tallet og begynnelsen av 2000-tallet oppnådde denne eldre typen KI sine største suksesser, om enn litt bak i kulissene. Kunstig intelligens brukes til logistikk, informasjonsutvinning, medisinsk diagnostikk og mange andre områder i teknologiindustrien. Suksessen skyldtes flere faktorer: den økende datakraften til datamaskiner (Moores lov), en større vekt på å løse spesifikke delproblemer, etableringen av nye forbindelser mellom KI og andre felt som jobber med lignende problemer, og en ny forpliktelse fra forskere til solide matematiske metoder og strenge vitenskapelige standarder.
Den 11. mai 1997 ble Deep Blue den første sjakkspillende datamaskinen som slo den regjerende verdensmesteren i sjakk, Garry Kasparov. I februar 2011 beseiret IBMs teknologien, Watson, to tidligere Jeopardy!-mesterne med god margin. I mars 2016 vant AlphaGo 4 av 5 omganger i et spill mot Go-mester Lee Sedol, noe som resulterte i at AlphaGo ble det første datamaskinbaserte Go-spillesystemet som slo en profesjonell Go-spiller uten handicap.
Kinect, som produserer et 3D-bevegelsesgrensesnitt for Xbox 360 og Xbox One, samt virtuelle assistenter i smarttelefoner, bruker algoritmer utviklet fra mange års KI-forskning.
Det finnes flere KI-modeller og verktøy med åpen kildekode, utviklet for å fremme samarbeid og innovasjon i KI-forskning. To av disse TensorFlow (utviklet av Google) og PyTorch (utviklet av Facebook). Disse kan lastes ned av hvem som helst som ønsker å programmere sine egne systemer. På internett finner man en rekke veiledninger om dette slik at man kan prøve å lage sin egen KI.
I dag har KI blitt en viktig del innen mange bruksområder og utviklingen går meget raskt, snart blir KI benyttet innen de fleste områder. Det mange tenker på når man snakker om KI er ofte ChatGPT, og andre samtaleroboter, og genering av tekster og bilder. Allerede nå er KI i bruk innen mange områder, alle nye biler har mer eller mindre utstyr styrt av KI, MR og røntgenbilder blir analysert av KI, reklamen man får opp på skjermen sin er utvalgt av KI, osv.
Elever og studenter benytter samtalerobot som en hjelpelærer eller studentassistent. Den kan hjelpe til med punkter man bør ha med i besvarelser, gjennomlesing før innlevering og eventuelt forbedre språket. Personlige læringssystemer og virtuelle undervisere kan hjelpe elever med å lære i sitt eget tempo. Få tilpasse undervisningen, etter at KI analysere elevenes behov. Samtaleroboter kan hjelpe elever med spørsmål uten å måtte vente på en lærer. KI kan vurdere oppgaver og spare lærere tid og gi elever raskere tilbakemeldinger. Den kan også drive simulering og legge frem stoffet på en engasjerende måte. KI brukes også ofte i språklæringsapper for å gi personlig tilpasset øvelse, uttalehjelp og umiddelbar tilbakemelding.
KI kan bidra til tidlig diagnostisering av sykdommer, utvikling av nye medisiner og tilpasning av behandlingsplaner for pasienter.
Etter at man har tatt et røntgenbilde kan KI gi øyeblikkelig svar på om det er brudd eller ikke. KI-programmet er utviklet ved at datamaskiner har blitt trent opp med 340.000 bilder av både brudd og ikke brudd, hvor bildene har både god og dårlig kvalitet. At man ikke behøver en legekonsultasjoner sparer legene for mye arbeid. I tillegg til brudd kan KI oppdage svulster eller andre avvik i røntgenbilder raskt og med høy presisjon. Også på CT- og MR-skanninger brukes KI til å identifisere komplekse mønstre i bildedata, som tidlige tegn på kreft, hjerneslag eller hjertesykdommer. KI er meget dyktig til å finne små detaljer som skiller seg ut, og etter at KI har plukket ut avviket kan mennesker dobbeltsjekke det.
Bilder av netthinnen blir også analysere av KI for å finne øyesykdommer. KI kan identifisere tidlige tegn på skader i blodårene i netthinnen som følge av diabetes, oppdage forandringer i makula, som er ansvarlig for skarpsynet (aldersrelatert makuladegenerasjon), oppdage skader på netthinnen forårsaket av høyt blodtrykk, analysere synsnerven og oppdage tegn på glaukom, som kan føre til synstap hvis det ikke behandles og oppdage flere andre sykdomstegn.
Innen patologi er også KI nyttig, den kan analysere vevsprøver og hjelpe patologer med å identifisere kreftceller eller andre sykdommer.
KI blir opplært og benyttet på stadig flere områder. For multippel sklerose (MS) gjelder det primært oppfølging av pasienter som allerede har fått diagnosen. Programmet sjekker MR-bilder av hjernen for å se hvordan sykdommen har utviklet seg siden sist. Demensforskning bearbeide store mengder data og ser etter avvik slik at man kan lære mer om sykdommen.
Autogene transportsystemer kan frakte gods rundt sykehus. For eksempel på Oslo universitetssykehus og Akershus universitetssykehus, har man begynt å bruke autogene kjøretøy til å frakt av vogner med blant annet mat, medisiner, medisinske forbruksvarer og tekstiler ut til funksjonsområdene. I retur transporteres skittentøy og avfall som ikke kan sendes i avfallssug anlegget.
Arbeidsoppgavene i organisasjonen benytter også KI. Saksbehandlingen baserer seg på strukturerte data og standardtekster som fører til at utfallet av saksbehandlingen blir mer korrekt, likerettet og dokumenterbar. Samtidig som det ivareta rettighetene til helseaktører og privatpersoner, samt gi informasjon og veiledning om helsetjenester.
Samtaleroboter (chatbot) og virtuelle assistenter har i flere år gitt rask hjelp og forbedret kundeopplevelsen.
Før var det mye menyer som man kunne velge fra og som loset deg videre til flere menyer eller valg som til slutt, oftest, førte deg til det produktet du var på jakt etter eller til en internettside du ønsket. Nå er KI på et helt annet nivå og kan kommunisere, vanligvis med tekst, men også med tale, og ut fra mottatt informasjon og tidligere erfaring hjelper deg dit du ønsker.
KI gjør at man kan få veiledning 24/7 og ikke kun i bedriftens åpningstid.
KI brukes til å anbefale produkter, tilpasse brukeropplevelser og forutsi kundeadferd. Å tilby differensiering og samtidig drive effektivt er noe KI hjelper til med. Det brukes KI til å forutsi salg og optimalisere lagerbeholdningen. Ut fra hvor mange som viser interesse for varen på nettet kan inntekten økes med smartere prisjusteringer og man kan raskt tilpasse seg markedsendringer. KI kan forutsi salg og optimalisere lagerstyring.
Ut fra hva du har søkt på og lest om på nettet kan KI velge hvilke reklamer man får opp på skjermen.
Automatiserte roboter og maskinlæring forbedrer produksjonsprosesser og reduserer kostnader.
I designet av produktet kan KI være med på å påvirke både brukervennlighet, produksjonsvennlighet, kostnader ved materialbruk, produksjon og logistikk. Produksjonen kan optimaliseres ut fra bestillinger, materialer og kapasitet innen forskjellige områder av produksjonen og man kan bruke roboter til mange typer arbeid.
Selvkjørende kjøretøy og smarte trafikksystemer er avhengige av KI for å forbedre sikkerhet og effektivitet.
KI holder styr på lagerbeholdning og hvor varene er oppbevart. Selvkjørende trucker og andre kjøretøyer frakter materialer og varer inn og ut av lagerene.
Selvkjørende biler, skip, og luftfartøy transporterer gods inne på produksjonsområde og også på offentlig område. I Norge bruker mange selskaper KI-logistikk. Autonome lastebiler til å transportere av masse, autonome containerskip og flere selskaper tester også leveringsdroner.
Ikke minst innen landbruk og skogsbruk vil KI bli mye benyttet.
KI hjelper med å overvåke avlinger, forutsi værmønstre, forutsi avlingsmengde og kvalitet, og optimalisere ressursbruk av vann og gjødsel. I tillegg til å spare gjødsel kan identifisering av plantesykdommer på et meget tidlig stadium hindre at sykdommer sprer seg og sprøytingen blir minimal.
Selvkjørende traktorer kan navigere på åkrene uten menneskelig innblanding, takket være KI og GPS-teknologi. KI-drevne spesialkjøretøy kan plukke frukt og grønnsaker med presisjon, noe som reduserer avfall og øker effektiviteten.
Melkeroboter bruker KI for å identifisere kyr, og andre dyr, og melker dem på riktig tidspunkt, noe som forbedrer dyrevelferden og melkeproduksjonen. De vil også overvåke dyrenes helse og oppdage sykdommer tidlig, noe som reduserer behovet for antibiotika. KI kan analysere dyrenes adferd for å oppdage stress eller uvanlig oppførsel, noe som kan indikere helseproblemer. Smarte foringssystemer bruker KI for å tilpasse foringen til hvert enkelt dyr, noe som forbedrer vekst og helse.
Innen skogsdrift benyttes KI til kartlegging, telling og registrering av trær. Men i Norge og andre land utvikles det droner til å hugge trær med. Dronen flyr inn til de utvalgte trærne, kvister, kapper og flyr dem ut. Dette krever ikke at det bygges flere skogsbilveier og det blir ikke ødeleggelsene av naturen slik som store skogsmaskiner gjør.
KI brukes til kundebehandling og kundeservice, for eksempel til skreddersydde spare- og investeringsplaner.
KI brukes som et verktøy til risikoanalyse innen aksjer og valutahandel. Banken bruker KI til å oppdage svindel, analysere investeringer og gi personlige finansielle råd. Om noen brukere av betalingskort eller andre betalingssystemer skiller seg ut vil allerede i dag KI oppdage det, og banken vil kontakte kontoeier for å spørre om bruken skal stoppes. KI benyttes også til å se etter gjentatte utførsler av valuta og tegn som tyder på hvitvasking av penger.
Også innen forsikring brukes KI for å avsløre eller forebygge svindel.
For tollen kan KI oppdage avvikende kjøremønster eller kjøretøy som gjentagende ganger passerer grensen. Kjøretøyets eier sitt rulleblad eller lasten innhold kan også få KI til å plukke ut kjøretøyet til kontroll. På flyplasser kan gjennomlysning av bagasje ved ankomst, reiserute eller rulleblad få KI til å plukke ut passasjer til kontroll. Pakker å post fra utlandet kan enkelt gjennomlyses og grovsorteres av KI ut fra hva den har lært å se etter, opprinnelsesland eller tidligere beslag fra samme adresser.
Politiet bruker også KI på en rekke områder. KI brukes til å identifisere mønstre og trender som kan indikere risiko for kriminalitet, slik at politiet kan handle proaktivt. Det brukes som et verktøy ved risikovurdering. KI kan analysere videostrømmer fra kameraer for å oppdage mistenkelig aktivitet i sanntid. Disse kameraene kan være droner som er autonome. Innen etterforskning kan KI hjelper med å analysere store mengder data, som tekst, bilder og video, for å finne sammenhenger og spor i kriminalsaker. KI hjelper med å bekjempe digitale trusler, som hacking og svindel, ved å analysere elektroniske spor. Også Politiets sikkerhetstjeneste (PST) bruker moderne teknologiske verktøy, inkludert KI, for å analysere informasjon og oppdage risikoer.
Det forskes på KI innen en lang, lang rekke områder og utviklingen går raskt. Dette fører til akselererer oppdagelser innen vitenskap, blant annet innen fysikk, biologi og miljøvern.
Innen medisin forskes det på diagnostikk, persontilpasset medisinering, forutsi, spore og håndtere sykdomsutbrudd, som pandemier. KI brukes også til å utvikle verktøy for å analysere og støtte behandling av psykiske lidelser, som depresjon og angst. Kirurgisk assistanse ved robotkirurgi lager detaljerte kirurgiske planer og assistere kirurger under komplekse operasjoner. Dette jobbes det med ved en rekke steder som Universitetet i Oslo (UiO), Helse Bergen og Haukeland universitetssykehus, Nasjonalt senter for e-helseforskning, NTNU og SINTEF for å nevne noen.
Innen fysikk forskes det på områder som kvantespintronikk, superledere, astrofysikk, materialfysikk og plasmafysikk.
Innen biologi forskes det på områder som proteindesign, miljø-DNA-analyse, genomikk, cellulær modellering og biologisk bildeanalyse.
Innen miljøvern forskes det på områder som kartlegging av biologisk mangfold, forvaltning av naturressurser, klimaendringsmodellering, avfallshåndtering og restaurering av økosystemer.
Autonome kjøretøy bruker KI teknologi for å hjelpe eller erstatte føreren av et kjøretøy som en bil, tog, båt, fly, rakett og militærkjøretøy. Autonomi innebærer at kjøretøyet er ansvarlig for alle oppfatnings-, overvåkings- og kontrollfunksjoner. I tillegg til KI inkluderer teknologien bruker man spesialbygde kjøretøy, kart og overvåkingssystemer. Autonomi byr på forskjellige problemer for land, luft eller sjø. De største utfordringene er andre kjøretøyer, mennesker og dyr som beveger seg.
Utviklingen av KI styrte kjøretøy startet på 1980-tallet innen den militære sektoren, men etter hvert som kontrollteknologiene ble forbedret og kostnadene falt, utvidet bruken seg til mange ikke-militære formål.
I militær sammenheng brukes kjøretøy på land, i luften, på og under vann. Disse blir ofte omtalt som droner. Nå bruker over 100 land droner i militære sammenhenger. Militære ubemannede kjøretøyer brukes til overvåking, rekognosering, minerydding, logistikk og noen autonome fartøyer er også utstyrt med våpensystemer for forsvar og angrep. USA, Israel, Iran, Tyrkia og Kina har vært betydelige militære-drone produsenter. Etter 2020-tallet har Kinas fremskritt innen droneteknologi og produksjon økt betraktelig, forsterket av markedsetterspørselen fra den russiske invasjonen av Ukraina og Israel-Gaza-konflikten.
Biler
KI blir stadig mer benyttet i biler til å hjelpe og overvåke føreren, av enkelte omtalt som førerløse biler. Det finnes også selvkjørende skyttelkjøretøy som brukes til å transportere passasjerer eller gods mellom faste steder. De opererer gjerne på korte distanser og brukes i ulike sammenhenger, som på flyplasser hvor de transporterer passasjerer mellom terminaler, parkeringsplasser og fly. Det finnes også en rekke byer som har små autonome skyttelbusser som kjører faste ruter som en del av kollektivsystemer. Det første pilotprosjektet med førerløse skyttelbusser i Norge ble lansert på Kongsberg i 2018. Etter dette har en rekke norske byer som Oslo, Gjøvik og Drammen skyttelbusser.
Autonome lastebiler er det også forsket og testet mye på. De benyttes ennå kun på lukkede områder. Bedrifter som satser på førerløse lastebiler kan redusere kostnadene massivt, menneskelige sjåfører ville ikke lenger være nødvendig og produktiviteten ville øke, ettersom den førerløse lastebilen ikke trenger å hvile. I Norge har selskapet Brønnøy Kalk inngått en avtale med Volvo og seks selvkjørende lastebiler har siden 2019, etter en vellykket testperiode, transporterer og losse kalkstein helt automatisk.
Et ubemannet luftfartøy (Unmanned aerial vehicle, UAV), vanligvis kjent som en drone, er et fly uten menneskelig pilot eller mannskap om bord, men er fjernstyrt eller autonomt.
Disse inkluderer dronefotografering, miljøovervåking, skogbrannovervåking, elveovervåking, politiovervåking, etc. Ulike bransjer prøver ut leveringsdroner til å frakte pakker, medisinske prøver og mat. I Norge har en rekke firmaer drevet prøveprosjekt med leveringsdroner. For eksempel har Volocopter i 2021 drevet transport fra Filipstad i Oslo til Fornebu med sine VoloDroner. Den kan frakte en standard europall med en last på inntil 200 kg, rekkevidde på 40 km og en marsjfart på 80 km/t. Griff Aviation har spesialisert seg på utvikling av tungløftdroner med stor kapasitet. Flere har også testet bruk av drone til å frakt av medisinske prøver, som til St. Olavs hospital i Trondheim fra underavdelingen Røros. Posten har også testet droner for levering av medisinske prøver og pakker. De har gjennomførte de et forsøk med å frakte vannprøver fra Snåsa til Namsos.
Det finnes er rekke ubemannet overflatefartøy (Unmanned Surface Vehicle, USV) med forskjellige formål. Det er også autonome undervannsfartøy (Autonomous underwater vehicle, AUV) som Hugin en farkost utviklet og produsert av Kongsberg Maritime. Et annet norsk firma er Blueye Robotics har utviklet og produsert undervannsdroner til bruk for hobbymarkedet og det profesjonelle marked.
Området utvikler seg raskt og det kommer stadig nye bruksområder og intelligensen utvikler seg også. I Norge brukes de mest til miljøovervåking, kartlegging av sjøbunnen (hydrografi) og innen forskning. Amsterdam har fått verdens første flåte av autonome båter som skal frakt gods på kanalene i Nederland. Norske Clean Sea Solutions har utviklet «Aquadrone» som samle sammen søppelet på overflaten og frakter det til en annen drone, «Aquapod», som tar imot søppelet.
Det eksistere autonome frakteskip og ferjer. Autonome lasteskip er fartøyer som transporterer enten containere eller bulklast over navigerbart farvann med liten eller ingen menneskelig interaksjon. MV «Yara Birkeland» er verdens første helelektriske og autonome containerskip og la ut på sin første tur i november 2021. Fartøyet som er 79,5 meter langt og har en lastekapasitet på 120 TEU. Det har kunstige intelligensen og autonome teknologien utviklingen av Kongsberg Maritime. I de første årene av kommersiell drift har det imidlertid vært krav om at mannskap er om bord for å overvåke og sikre trygg drift. Målet er at skipet gradvis skal overgå til full autonom drift etter hvert som teknologien og regelverket utvikler seg. Asko har utviklet batterielektriske autonome roroskip som brukes til transport av konteinere over Oslofjorden, fra Moss til Horten. De to fartøyene er fortsatt bemannet etter som ikke regelverket ennå tillater at det ikke er mennesker tilstede.
Det er flere prosjekter på gang med ferjer, som i Trondheim hvor «MilliAmpere 2» har krysset kanalen mellom Ravnkloa og Vestre Kanalkai siden 2024. Fjord1 har et prosjekt med fire store autonome bilferjer som skal operere på strekningen Lavik–Oppedal i Sognefjorden fra 2028. Detter vil bli verdens første autonome bilferger. Hurtigruten skal utvikle nye utslippsfritt skip, Sea Zero, som også skal ha muligheter for autogen drift og er planlagt sjøsatt innen 2030.
Det er utviklet datamaskiner og trent opp dataprogrammer slik at de kan ta beslutninger uten menneskelig hjelp og uten å bli programmert for hver oppgave. Denne treningen foregår stort sett med store mengder data. Beslutningene gjøres ved bruk av statistiske beregninger. Maskinlæring er en viktig underkategori av kunstig intelligens.
De mest avanserte samtalerobotene benytter KI. Svar de gir baserer seg på sannsynlighet, det vil si at KI analyserer tekst og beregner hvilke ord eller fraser som sannsynligvis følger basert på det brukeren har skrevet. For eksempel, hvis du skriver "Hva er hovedstaden i Norge?", kan KI, basert på mønstre den har sett i treningsdataene, beregne at "Oslo" er det mest sannsynlige svaret. Det handler ikke om at KI-en "vet" svaret som en menneskelig hjerne gjør, men at den er svært god til å gjenkjenne mønstre og sannsynligheter for å komme frem til et riktig eller relevant svar.
ChatGPT kom på markede i 2022 og har senere møtt konkurranse fra en rekke andre lignende samtaleroboter som Google Bard, Copilot og DeepSeek. Noen er basert på åpen kildekode, mens andre er lukkede, det vil si at produsentens ikke offentliggjør detaljene bak modellen. Innen samtalerobot området er utviklingen enorm, og hva den kan gjøre og hvor pålitelig den er endres raskt.
Det finnes også andre slike «chatterbots». I tillegg ble det laget tidlige spill, sjakk og dam, som fikk programmert inn «reglene» (dvs hvordan brikker kan flyttes og at den skal unngå å miste sine brikker) i tillegg til et kort sett med startbevegelser, og mulighet for å lære. Etter hvert som man spiller med en slik maskin vil den lagre all informasjon om hvor brikker flyttes, for så å lage lister over hvor og når den skal flytte brikkene. Som et resultat av dette vil maskinen bli bedre og bedre. I dag finnes det en rekke videospill med «kunstig intelligens», uten at vi egentlig tenker så mye over at de har det.
Hvordan man definerer «intelligens» og det «å tenke» har mye å si for hvordan man skal beskrive om en datamaskin kan være «intelligent», «smart» eller om den kan «tenke». De fleste vil nok mene at en datamaskin eller et dataprogram ikke kan ha en «sjel» eller «personlighet», ikke kan være «bevisst» eller lignende, ettersom den bare følger et gitt sett med regler som mennesker har skrevet inn. Andre mener derimot at hjernen egentlig også bare kan bestå av et sett med regler og instrukser for hvordan man resonnerer seg fram til ting, tenker og beveger seg.
De viktigste spørsmålene angående hvorvidt en datamaskin kan være intelligent er hva vil det egentlig si å tenke, og det at selv om mennesker kan lage et program som er mer eller mindre umulig å skille fra et menneske, med mye bedre ferdigheter (logikk, matematikk, språkkunnskaper, o.l.) så betyr ikke det at programmet/maskinen vet, forstår eller er (selv)bevisst, slik de framstår i science fiction-verden. Et av målene for å skape kunstig intelligens er å lage programmer som kan lære, eller mer korrekt, kalkulere nye veier/alternativer/svar slik at den kan «utvikle» sine egne regler. Et eksempel på dette er sjakk- og damspillene nevnt tidligere som fører lister over ulike trekk den bør utføre i gitte situasjoner, bare i en større skala med litt mer variert og utfordrende læremål. En robot kan oppføre seg som et menneske selv om den ikke er det. Et viktig skille mellom maskiner og "ekte" mennesker er evnen til å føle.