Fram til nyleg så ut til at AI var fast fast fast i den sfera av science fiction. Termen "kunstig intelligens" vart kynnte for 60 år sidan - den 31. august 1955 foreslo John McCarthy eit "sommarforskingsprosjekt" for å finne ut korleis ein skal laga tenkande maskiner. Det viste seg å ta litt lenger enn ein sommar. Vi går no inn i det sjuande tiåret, og vi er berre byrja å sjå ekte framgang. Så, det er verdt å spørje seg: kvifor den lange vinga, og kva har gjort for den nåværende renessansen i AI-forskinga? Vel, som er vanleg med teknologiske "revolusjonar", har det faktisk vore ein stadig utvikling av hard forsking fram til i dag. For eksempel kom Geoff Hinton, ein av pionerane innen kunstig nevronal nettverk, med mange av dei viktigaste opplysingane sine på 1980-talet, då datamater var for treg for å gi næring så han heldt fram med å jobbe i 20 år og i 2009 gjekk han og studentane hans forbi mottekstet på taljustering. Google vedtok raskt metodene deira (og anslo teamet til å jobbe for dei) og dei haldt ned feilane i taleløysinga i Google-appen med rundt 25 prosent -- det tilsvarer ti års forsking på ein gong. Så det var verkeleg ei lang gong. Men noko endra seg dei siste få åra, eit vendepunkt, eit siste trekk over linear frå "Dette kunne fungera" til "Wow, dette fungerar betre enn nokon annan oppfinning vi har gjort!" Det dype læringa tok verkeleg av, når det kom til å bruka data på ein enorm skala, ved å bruke tusener av nettverk som samarbeidde. Og det har vore vanskeleg å ordne det, fordi ein av grunnsetningane som er komne inn på dette er korleis ein byggjer eit system som gjenkjenner tale på 58 språk. Korleis finn du det fyrste bildet av golden retrieveren din, når det aldri har vore merkt? (Dette er ikkje berre retoriske spørsmål; Google-appen og Google Photos gjer det, og mange andre selskap arbeider med liknande applikasjonar for maskinlæring) Med andre ord, dei same konsumertjenestene som gav opphav til nettet og skya som styrer det - folk som vil få svar på kva spørsmål som helst i verda eller kommunisere på fleire språk - var det som oppfriska og omfokuserte grunnforskinga i AI. Dette viser seg å gje vanskelegare og meir givande utfordringar enn "leksaks" -problemene som hadde vore referansepunkta for AI-forsking i tiår, som å få eit program til å navigere i eit simpelt labyrint. Det er først når det teoretiske støter opp mot det praktiske som ein får reelt framgang. Det er difor me tar med oss dusinvis av universitetsstudentar kvar år til Google, og difor publiserer forskarane våre forskinga sine offentleg og går på alle dei største akademiske konferansane om AI. Vi tilbyr databaserte ressursar, problem i den virkelige verda, og system for å bygge opp kunnskap. Frå forskarar utanfor Google får vi lang erfaring og ideer til nye tilnærmingar. Vi elskar utvekslinga, og me vil gjerne bytte med oss eksperter på maskinlæring for å gjera forskinga sine ved Google. (Og forresten, det er andre fordelar å fylle avstanden mellom teori og praksis: Det er meir fornuftig å grunda på langsiktige bekymringar om AI i ein praktisk diskusjon om kva som eigentleg er mogleg og korleis vi kan bygge dei mest effektive teknologiane.) I framtida må me smelte saman meir AI-forsking med å løyse utfordringar i det virkelige verda. I den neste generasjonen av programvare, blir maskinlæring ikkje berre ein tillegg som forbedrar ytinga på eit par prosentpoeng. Det vil erstatta tradisjonelle tilnærmingar. For å gje deg eit eksempel: for ti år sidan, for å lansera ein digital musikk-service, ville du sikkert ha rekruttert nokre av dei beste smakmennene som kunne speke ut dei mest populære musikkene. I dag, er det mykje betre å bygge eit system som kunne lære frå den virkelige verda, kva høyrer du mest på, og som hjelper deg å forutse kven og kvar Adele kan bli neste. Og ein bonus her er at det er ein mykje mindre elitistisk prosess, som er meir demokratisk -- slik at alle kan oppdaga den neste store stjernen gjennom våre eigne kollektive evner, og ikkje gjennom det individuelle potensialet til eit fåtal. For at AI skal oppfylle sitt langtidspotensiaal for samfunnet, må me ställa forskinga vår meir inn på rot i det virkelige verda. Korleis kan du hjelpe nokon med å planlegge ein vakkert ferie i siste minutt, når dei har eit begrenset budsjett, to små, ockupassive born, og berre nokre få dagar til å trilla det inn? Kan me redusere støyen i det moderne livet ved å gje deg ein meir intelligent filtrering av e-post, sosiale medier, timingschema dine -- kan me gi deg mindre spam og meir tid? Og korleis kan me hjelpe forskarane til å forstå den enorme mengden data i genomikk, energi og klimavitskap? Alle desse områda vil ha nytte av smarte, målretta, gjennomtenkte innovasjonar i AI, og det er difor me held fram med å tenke på dei virkelige behovene til menneska, og den virkelige verda me lever i.
I løpet av den siste sesongen av BBC sitt program "Intelligent Machines" har Eric Schmidt frå Google skrive om korleis han ser på kunstig intelligens som utviklar seg, hvorfor den utviklar seg så mykje, og kvar den skal til.