Takket i ein del til ei ny æra med maskinlæring, er datamaskinane byrja å assimilera informasjon frå rå data på same måte som menneskebarnet lærer av verda rundt seg. Det tyder at vi får maskiner som kan, til dømes, læra seg å spela dataspill og bli utrolig gode på dei (arbeid på gang ved DeepMind i Google) og enheter som kan byrja å kommunisere i menneskeliknande tale, som talhjelpar på smarttelefonar. Datamaskinane er byrja å forstå verda utanfor bitar og bytar. Fei-Fei Li har brukt dei siste 15 åra på å undervisa datamaskiner om korleis ein skal sjå. Først som doktorgradsstudent og seinare som direktør for computer vision lab ved Stanford University, har ho følgt det vanskelege målet med målet å til slutt skapa elektroniske auge for robotar og maskiner som kan sjå og, viktigare, forstå området deira. Dei lærer dette gjennom reelle opplevingar og døme", sa Li i eit foredrag på 2015 Technology, Entertainment and Design (Ted) konferansen. "Om du tenkjer på augene til eit barn som eit par biologiske kamera, tek dei eit bilete ca. kvart 200 millisekund, det gjennomsnittlege tida eit augnebevegelse blir gjort. Så ved treårsalderen ville eit barn ha sett hundrevis av millionar av bilete frå den virkelige verda. Det er mange treningstil døme", la ho til. Ho bestemte seg for å undervisa datamaskiner på ein liknande måte. "I staden for å fokusere på å laga dei beste algoritmane, så var det mitt mål å gje dei dei same opplæringsdata som barnet får ved å gjennomgå eksperimentar både kvantitativt og kvalitativt". I 2007 gjekk Li og ein kollega på ein enorm oppgåve med å sortera og merka til ein milliard ulike, tilfeldige bilete på nettet for å gje datamaskina eit realistisk døme. Dei brukte crowdsourcing-plattformar som Amazon's Mechanical Turk, og kalla på 50.000 arbeidarar frå 167 land for å hjelpa til med å merka millionar av tilfeldige bilete av katter, fly og menneske. Til slutt bygde dei ImageNet - ein database med 15 millionar av bilete på tvers av 22.000 klasser av objekt organiserte med daglige engelske ord. Det har vorte ein uvurderleg ressurs som blir brukt over heile verda av forskarar som prøver å gje datorer syn. I dei siste åra har dei vorte særs gode til å gjenkjenne bilete - med ein feilfrekvens på rundt 5 prosent. For å læra datamaskinen å gjenkjenne bilete, brukte Li og teamet hennar neuralnettverk, dataprogram som er samla frå kunstige hjerneceller som lærer og oppfører seg på ein bemerkelsesverdig måte som menneskehjernar. Hvert lag vil gjenkjenne ulike element i bildet -- ein lærer at det er pikslar i bildet, eit anna lag vil gjere skilnad på fargar, eit tredje lag vil avgjere forma, og så vidare. Når det kjem til det øverste laget -- og dagens neuralnett kan innehalde opptil 30 lag -- kan det gjere ein ganske god god god gjengjøl på bileta. I Stanford skriv bildeslursmaskinen nå ganske nøyaktige undertekstar (sjå døme ovenfor) for ein rekke bilder, men han gjer likevel feil - til dømes eit bilde av ein baby som held ein tannbørste, som var feilaktig merket "ein ung gutt held ein baseballbat". Trass i tiår med hardt arbeid, har han framleis berre det visuelle intelligensen til ein treåring, sa Prof. Li. Og, i motsetning til ein liten baby, forstår han ikkje konteksten enno. "Vit har lært datamaskina å sjå objekt eller til og med å fortelje ei enkel historie når ein ser ei bilete", sa professor Li. Men når ho spør om å vurderje eit bilde av sonen sin på ein familiehald, merker maskinen det berre slik: "Boj står ved sida av ei kake". Ho la til: "Det datamaskinen ikkje ser er at dette er ei spesiell italiensk kake som berre blir servert i påskeperioden". Det er det neste steget for laboratoriet - å få maskinane til å forstå heile scener, menneskeleg oppførsel og tilhøvet mellom objekta. Det endelige målet er å skapa "sjåande" robotar som kan hjelpa til med operasjonar, leita etter og berge menneske i katastrofezonar og generelt forbetra livene våre til det betre, sa Li. Arbeidet med visuell læring ved Stanford illustrerer kor komplisert berre eitt aspekt av å skapa ei tenkande maskin kan vera, og det kjem på bakgrunn av 60 år med vanskelvis framgang på dette området. Alan Turing, ein av dei pionerane i datavitskap, skreiv eit artikkel om ein tenkande maskin. Ordet "kunstig intelligens" blei oppfunne i 1956 av John McCarthy på ein konferanse i New Hampshire. Etter ei tid med oppfordringar og utviklingar på 1950- og 60-talet, då både Stanford-laboratoriet og ein annan ved Massachusetts Institute of Technology blei oppretta, blei det klårt at oppgåva med å danna ei tenkande maskin ville bli vanskelegare enn ein hadde trudd. Det følgde det som vart kalla AI-vinteren - ei periode med akademiske dødte endar då finansieringen for AI-forsking vart tørka. Men på 1990-talet, skifta fokuset i AI-samfunnet frå ein logisk-basert tilnærming - som i utgangspunktet involverte å skrive mange regler for datamaskiner å følgja - til ein statistisk, ved å bruke enorme dataset og be datamaskiner om å gruve dei for å løysa problem for seg sjølv. På 2000-talet, skapte raskare prosessorkraft og klar tilgjengelighet til store mengder data eit vendepunkt for AI, og teknologien underbygger mange av tjenestene vi nyttar i dag. Det gjorde at Amazon kunne anbefale bøker, Netflix kunne foreslå filmar og Google kunne tilby relevante søkresultatar. Smarte små algoritmar byrja å handla på Wall Street - og dei gjekk til og med lenger enn dei burde, som i Flash Crash i 2010, då ein rogue algoritme vart skulda for å ha slept milliarder frå New York-børs. Det gav òg grunnlaget for røystassistentar, som Siri frå Apple og Cortana frå Microsoft, på smarttelefonar. I dag lærer slike maskiner meir enn å tenke, og om ein maskin kan programmerast til å tenke, er omstridd, sidan det har gått hundreår med at tankane til menneske har sleppt filosofar og vitskapsmenn. Og det vil finnast elementer i det menneskelege sinnet - dagdrømmer til dømes - som maskinane aldri vil kopiera. Men dei vurderer stadig meir kunnskapen sin og forbetrar den, og dei fleste vil vere samde i at AI går inn i ein ny gullålder der maskinhjarna berre vil bli klårare.
I 2050 trur nokre eksperter at maskinar vil ha nådd menneskeleg intelligens.