I fjor kunne man lese saken om «Michael» som ble funnet død i en blokkleilighet på Oslos østkant etter å ha ligget død i ni år.

Den direkte årsaken til at dødsfallet ikke ble oppdaget før, var at han levde et liv i isolasjon. Han hadde egne barn, men ønsket ikke kontakt med hverken dem eller naboene, kommer det frem i saken.  

Det blir mange refleksjoner rundt en slik sak og mye kan sies om årsakene til at et levd liv kan ende slik. Mannen, om enn han er anonym, hadde nok aldri sett for seg at hans utgang fra livet skulle ende på en slik måte. Saken fikk mye oppmerksomhet med 815 000 klikk hos NRK i løpet av få dager. At det går hele ni år før det blir oppdaget, er spesielt og medfører mange spørsmål rundt hvordan det kunne skje.

Chatbots og digitale dialogtjenester er i en rivende utvikling og det kan være vanskelig å følge med. Forskningsartikler, tidsskrifter og fagbøker på dette området har vokst enormt i omfang de siste årene.

Selv om norskspråklige kognitive chatbots og digitale samtaletjenester fremdeles har en vei å gå før de kan implementeres innenfor ulike fagområder, så vil teknologisk og språklig utvikling medføre at de kommer til å bli avanserte nok til å fungere innenfor komplekse språkområder også på norsk. Et slikt område kan godt bli i form av terapeutiske samtaletjenester.

Woebot, en engelskspråklig chatbot, du kan snakke med om litt av hvert.

Norge er et av verdens mest digitaliserte land. Kun 3% av betalingene skjer kontant (Norges Bank rapport 2020). Hele 4,3 millioner har bank-ID. Digitaliseringen har pågått siden 90-tallet og majoriteten av befolkningen har utviklet kompetanse i tråd med den digitale utviklingen og har data og mobilutstyr som gjør at de effektivt håndterer all kommunikasjon med offentlige tjenester og fikser andre private gjøremål via digitale kanaler.

I offentlige digitale strategier og utviklingsprosesser forutsettes det at alle innbyggere i Norge har nødvendig kompetanse og tilgang til digitale verktøy for å kommunisere med det offentlige. Men for dem som mangler digital kompetanse og/ eller ikke har tilgang på internett og digitale verktøy, er hverdagen blitt vanskeligere. Dette er svært uheldig ettersom hensikten med digitaliseringen er å gjøre hverdagen lettere for alle.

I vårt siste blogginnlegg handlet det om hvordan det føles å skrive med en chatbot. Dette innlegget skal handle om Hilda, som er vår fysiske robot, som vi kan snakke med. Hun er også basert på GPT-3, men opplevelsen av å snakke med henne er ganske annerledes enn når man skriver med den tekstbaserte chatboten, som for øvrig har fått arbeidsnavnet Helge nå (fordi det passet til Hilda). Hilda og Helge utgjør to nesten diametrale motsetninger på mange måter fordi det å kommunisere via en skriftlig bot vs en verbal bot oppleves svært forskjellig.

Hilda, vår snakkende robot
Hilda er klar til å snakke med oss.

Vi har nylig fått tilgang til det som akkurat nå må være den beste og nyeste AI-teknologien som brukes til dialog- og chatbots. Den er basert på GPT-3 modellen som vi har skrevet om allerede, som gir imponerende resultater innenfor alt fra autooversettelser, historiefortelling, nyhetsartikler og programmering innenfor en rekke områder.

Open AI API’et er ikke overraskende utviklet av gjengen rundt Google og en rekke andre samarbeidspartnere, blant annet Microsoft. Det skal presiseres at det er snakk om en beta-utgave.

Vår robot, Hilda, bruker tale til tekst og er også satt opp med GPT-3.

Den største språkmodellen som finnes i dag er GPT-3. Den ble lansert av OpenAI i fjor, og imponerte en hel verden av AI-interesserte med sine evner til å løse ulike NLP-oppgaver. Modellen er basert på samme arkitektur som sin forgjenger GPT-2, men med 175 milliarder parametere er den mer enn hundre ganger så stor. Den er også trent på et langt større datasett. Dette har vist seg å øke prestasjonen betraktelig. Det har også introdusert konseptet prompt programmering innen NLP. Hva betyr egentlig dette for oss?

Vi har nå koblet Hilda til GPT-3, og har mange interessante samtaler!

I forrige blogginnlegg fortalte vi om prosessen med datamaterialet til Vennen.ai. Her slo vi fast at godt og korrekt språk er viktig når tekstmaterialet skal brukes til maskinlæring.

Da vi gikk i gang med prosessen å utvikle en chatbot på norsk, var det ganske usikkert om dette var mulig å få til. Ønsket var å utvikle en chatbot som kan snakke litt om «alt». Vi kjente ikke til andre som har klart dette på norsk, og det gjør vi fortsatt ikke, selv om det har skjedd en utvikling siden vi startet, blant annet innenfor bedrifts-chatboter.

Nevrale nettverk finner man i dag nærmest overalt. Bruker du ansiktsgjenkjenning for å låse opp telefonen din? Nevralt nettverk. Fingeravtrykkleser? Nevralt nettverk. Ordforslag på tastaturet? Også et nevralt nettverk. For ikke å nevne talegjenkjenning, selvkjørende biler, personlige assistenter og brukertilpasset reklame. De bruker alle ulike typer nevrale nettverk. Og det er nettopp et slikt nevralt nettverk vi benytter for å lage vår chatbot.