Neuralink Update, Summer 2025

I min bok er Neuralink det mest interessante Elon Musk står bak, det topper Tesla og SpaceX. Å se de syv første som har fått hjelp av teknologien er rørende.

Foreløpig er fellesnevneren for de syv deltakerene, som har fått en neuralink operert inn, at de ikke lenger kan kontrollere kroppen. Noen har fått ødelagt ryggmargen, slik at de er lammet, andre har ALS. Muligheten til å koble menneske til maskin har gitt disse personene, som har mistet kroppslige funksjoner, et annet liv. Videre utvikling peker i retning av å gi blinde syn, mm.

Som antydet i tidslinjen ovenfor (den første fikk implantatet for halvannet år siden) kan utviklingen skyte betydelig fart. Spørsmålet er kanskje hvor mange år det vil gå før det kan bli allminnelig å kommunisere med en datamaskin, kun med tanker. Smått dystopisk, men også åpenbart oppmuntrende.

KI-modeller ble med ett rimelige

OpenAI satser enn så lenge på "closed source", men tjenester som er tilgjengelige på nettet viser seg i praksis å være åpne, dvs de kan trenes ved hjelp av såkalt Knowledge distillation. Kunnskapsdestillasjon er en maskinlæringsteknikk som overfører læringen fra en stor forhåndstrent modell (lærermodell) til en mindre modell (elevmodell).

Ved å benytte denne teknikken har Deepseek, flere forskningsinstitutter og Huggingface demonstrert at svært gode modeller kan skapes med minimale økonomiske ressurser. Huggingface skriver følgende om sin modell, som kan testes her:

OpenAI just published Deep Research, a very nice assistant that can perform deep searches on the web to answer user questions.

However, their agent has a huge downside: it's not open. So we've started a 24-hour rush to replicate and open-source it. Our resulting open-Deep-Research agent took the #1 rank of any open submission on the GAIA leaderboard!

Ganske raskt kommer vi nok dit at de generelle modellene blir allemannseie, samtidig som vi vil se en lang rekke ytterst spesialiserte modeller.

Nytt teknologifag i skolen?

Regjeringen har satt seg som mål å sikre at Norge har tilgang til nødvendig digital kompetanse innen 2030. Det har kommet forslag om å innføre et eget teknologifag som kan øke den digitale kompetansen hos norske elever. Nå står det kanskje ikke så dårlig til med IKT-kompetansen, men den kan nok uansett bli bedre.

På videregående omfatter faget Informasjonsteknologi og medieproduksjon programmering, brukerstøtte, IT-sikkerhet, nettverk, og kreative aspekter som innholdsproduksjon og mediedesign. Det er også fokus på å styrke lærernes profesjonsfaglige digitale kompetanse gjennom lærerutdanning og videreutdanning. Mange ting med andre ord, og selv om ikke alt dette skal inn i grunnskolen må det tas noen tak for å få dette på plass i lærerutdanningen.

Men så spørs det da: hvor skal faget plasseres, dvs hvor skal tiden tas fra? Både i lærerutdanning og skole. Og er det dette vi tenker på når "Alle vil jobbe mer praktisk i skolen". Kanskje kan vi få på plass skaperverksteder i lærerutdanningen. Det er en stund siden jeg sist forsøkte å holde i den tanken, men den er verd å ta opp igjen,

Også verd å kikke på, selv om artikkelen er noen år gammel: "Utprøving og innføring av ny teknologi i skolen – hva har vi lært?".

Og den rykende ferske "Hva vil vi med estetiske fag i skolen?", der det blant annet argumenteres for betydningen av at vi involverer det kroppslige i skapende praksiser. 

Teknologier for fremtiden – Kunstig intelligens

Jeg skal snakke om hvordan teknologi endrer samfunnet. Tilhørerne er 10-klassinger, som trolig har mye mer erfaring med mange av disse teknologiene enn hva jeg har. Gleder meg til å høre hva de tenker, og regner med å fravike denne presentasjonen.

Roboter som tegner

På vei ut fra HVL på Kronstad i dag, vakte denne roboten min interesse i dag. Ikke minst fordi jeg til tider har holdt på med roboter som tegner. På et helt annet presisjonsnivå og med et helt annet formål, men like fullt svært vellykkete prosjekter – Auditolocomotiver.

Denne roboten, HP SitePrint, ble demonstrert av Skanska Survey. Den kommuniserer med en totalstasjon som sørger for at den posisjonerer seg med millimeterpresisjon. Samtidig tegner den ut plantegninger i 1:1.

Min første skikkelige jobb var i Selmer Furholmen, som senere ble en del av nettopp Skanska. Mye av det jeg holdt på med var å rive og/eller flikke på ting som var bygget feil. Mange av disse byggfeilene ville aldri oppstått dersom plasseringer av vegger, utsparinger, gjennomføringer, døråpninger mm som av ulike grunner var bygget på feil sted. Ofte mindre feil, men som uansett måtte rettes fordi følgefeilene ble omfattende. De fleste slike feil blir trolig historie med teknologi som dette.

Min spådom er at neste fase blir inspeksjonsroboter, som hver eneste dag går gjennom byggeplassen, skanner den og sammenholder en 3D-modell med BIM-modellen det bygges på grunnlag av. Slike 3D-modeller behøver ikke være millimeterpresise for å gjøre betydelig nytte.  Fotogrammetri vil trolig gjøre jobben, f eks ved å bruke sfærisk video til NERF, til 3D-modell. Deretter kan en koble informasjon om feil til AR-briller og med det gi riktformasjon til folk på byggeplassen, på rett sted til riktig tid.

To veier til AR

Meta Ray-Ban 2 – formfaktoren briller har mange fordeler, mens funksjonaliteten har mange av de samme kvalitetene som Rabbit R1. Begge disse knytter det meste av interaksjonen til muntlig språk og respons via språkmodeller (LLMs), ala ChatGPT. Demoen av Rabbit R1 er som et flashback til Apples Knowledge Navigator, mens Metas briller kun opererer med lyd.

Samtidig selger Meta Quest 3 som presenterer omgivelsene på en skjerm, via innebygde kameraer. Disse er designet svært forskjellig fra Ray-Ban-brillene, men søker å oppnå noe av det samme: koble medierte representasjoner best mulig til omgivelsene.

Dette er enheter som også kan endre hvordan vi forholder oss til mange analoge informasjonkilder, slik vi skisserer i Utvidet virkelighet i bøker for barn«Augmented Reality» og analoge bøker, og høyst aktuelt for prosjektet Fysiske og virtuelle utstillingsrom.

Det er all mulig grunn til å se for seg en form for hardware-konvergsens, der stadig mer teknologi plasseres i de tradisjonelle brillene mens størrelsen er holdes slik den er i dag. Fra motsatt hold vil Quest bli stadig mer kompakt, og få en gjennomsiktig skjerm - ala Apples Vision Pro.

At Apple jobber for harde livet med kompakte briller er også rimelig opplagt. Det er fremtidens telefon vi ser her.

Utsynsmeldingen 2023

For noen uker siden kom Utsyn over kompetansebehovet i Norge. Her er noen av hovedsakene med mine uthevinger:

For å håndtere den demografiske utviklingen og økningen i antall eldre og for å kunne ha gode velferdstjenester i hele landet vil det bli behov for mer arbeidskraft med helse- og omsorgskompetanse. Lave fødselstall kan redusere behovet for lærere.

Regjeringen forventer at universiteter og høyskoler innenfor sin portefølje prioriterer ressurser til helsefag, IT og områder som er viktige for det grønne skiftet. Institusjonene kan hente ressurser til økt utdanningskapasitet på prioriterte områder ved å redusere kapasiteten på andre områder eller gjøre andre omdisponeringer, blant annet ved å gå kritisk gjennom administrasjonskostnadene som en del av tillitsreformen. I tillegg forventer regjeringen at institusjonene gjør løpende vurderinger av framtidige kompetansebehov, både nasjonalt og regionalt, og vurderer tiltak for en mer fleksibel og dynamisk utnyttelse av utdanningskapasiteten. Regjeringen vil styrke kunnskapsgrunnlaget om kompetansebehov og dimensjonering innenfor høyere utdanning og evaluere kvalitet og relevans i utdanningstilbudene innenfor IT.

Med knapphet på arbeidskraft er det avgjørende at utdanningssystemet er tilgjengelig og fleksibelt, og at bosted ikke blir en hindring for å ta utdanning og oppdatere kompetansen gjennom livet. Et fleksibelt utdanningssystem skal motvirke sentralisering og bidra til at distriktene får tilgang til den kompetansen de trenger. Studie- og opplæringstilbud med større eller mindre innslag av digitalisering er viktig for å kunne oppnå dette.

Framover vil regjeringen vurdere hvordan universiteter og høyskoler kan ta et større ansvar for å tilby fleksible og desentraliserte tilbud blant annet gjennom endringene i finansieringssystemet

Dagens indikator for uteksaminerte kandidater erstattes av en indikator for fullføring av studieprogrammer, som skal ivareta hensynet til fullføring av gradsutdanningene, men som ikke skaper disinsentiver for tilbudet av videreutdanning. /../ Endringene innebærer at det vil bli mer attraktivt å prioritere kapasitet innenfor fagområder som lærerutdanning, helse- og sosialfag og matematiske, naturvitenskapelige og teknologiske fag. Disse fagene er viktige for velferdstjenestene, et høyproduktivt næringsliv og det grønne skiftet. Det vil også bli mer attraktivt å tilby fleksibel og desentralisert utdanning og særlig videreutdanning sammenliknet med dagens system.

Det er bred enighet om at universitetene og høyskolene bør få bedre og mer fleksible rammer, slik at de kan øke sine tilbud av videreutdanninger som er særlig rettet mot folk i arbeid. Kunnskapsdepartementet har fastsatt endringer i egenbetalingsforskriften med virkning fra januar 2024 med en overgangsperiode til januar 2025. Den viktigste endringen er at universiteter og høyskoler vil kunne bruke innhold fra ordinære utdanningstilbud når de utvikler studiepoenggivende utdanningstilbud som er rettet mot personer med arbeidserfaring.

Endringer i satsene for utdanningsindikatoren i finansieringssystemet vil gjøre det mer attraktivt å tilby videreutdanning, fleksibel utdanning og desentraliserte tilbud enn i dag.

Fremtidsutsikter med digital teknologi

Det er lenge siden jeg har hatt et hovedinnlegg på en konferanse, men i dag fikk jeg prøvd meg under den 16. nordiske lærerutdannerkonferansen, i Torshavn. Drøyt 250 deltakere gjorde at jeg kjente litt på at dette er ganske annerledes enn et paperfremlegg.

Gitt at konferansen samler folk fra hele Norden har jeg en skriftlig, engelskspråklig versjon i bakhånd. Vanligvis pleier jeg ikke å skrive et fullstendig manus, men denne gangen gjorde jeg det. Det er også et poeng at det vesentligste av oversetterjobben her er gjort av en maskin.

Jeg fikk en god del spørsmål i etterkant omkring hva vi bør prioritere å lære, både selv og hva angår studenter. Jeg har ingen klare svar, men gitt at maskiner vil bli svært kraftige vil de også bli gode til å kode. Det vil ikke ha særlig hensikt å legge opp til at flertallet skal lære å skrive kode. Dvs i alle fall ikke forstått som å skrive et dataprogram. Trolig vil vi i stedet utforme programmer for ulike behov gjennom dialoger med maskiner. Nysgjerrighet, logikk, etikk, evne til å se behov, forståelse for konsekvenser etc blir trolig viktigere kunnskaper, og da i sammenheng med kommunikasjon og samarbeid med maskiner.

SpaceX, Tesla Autopilot, Roboter og AI

Kjenner litt på følelsen av å være litt for mye fanboy, men det får våge seg. Det er tross alt mer enn tre år siden sist jeg postet en lignende video. Den gangen fordi diskusjonen omkring eksistens og simulering var blant flere spennende tema.

Denne gangen er det AI-forskeren Lex Fridman som har intervjuet Elon Musk. Igjen svært mye interessant. En ting er nå Tesla og SpaceX, men her er det mye annet spennende. Har du ikke to timer å avse, hopp frem til der de snakker om pengesystemer og kryptovaluta. Ellers er samtalen omkring Autopilot og Teslabot ved å få med seg. Jeg anbefaler dette i sin helhet, som en intro til 2022...

Hverdagsroboter og interaktivitet

Everyday Robots ledes av den utflyttede nordmannen Hans Peter Brøndmo. Det får meg til å se tilbake til det som virkelig fikk øynene mine opp for potensialet i datamaskiner: en fremtidsdokumentar som science-fictionforfatteren Douglas Adams laget for BBC, kalt "Hyperland" – en dokumentar som fremdeles er vel verd å se i sin helhet. I denne dokumentaren møter vi nevnte Brøndmo som den gangen forklarte det han kalte "micons" – Moving Icons – som en del av hypervideo, eller interaktiv video.

Sammen med konkrete erfaringer med Apples banebrytende programvare Hypercard var det nettopp Hyperland som fikk meg til å endre kurs, fra film- og fjernsynsstudier til fullt og helt å satse på "interaktive" medier. Brøndmos arbeid på den tiden var så definitivt en inspirasjonskilde.

Uten at sammenligningen skal strekkes særlig langt har jeg også fattet interesse for roboter, dels i enkle formater, dels noe mer avansert. Roboter er et konkret møte mellom det programmerbare og det fysisk materielle, og dermed et viktig omdreiningspunkt for boken Digitale medier og materialitet. I boken diskuterer jeg blant annet romlige og haptiske representqasjonsformer.

Everyday Robots lager åpenbart mer avanserte roboter, men de skal i første omgang løse enkle oppgaver i Googles kantine, langt på vei samme typer oppgaver som Tesla ser for seg med sin varslede Teslabot. I videoen nedenfor snakkes det mye om hvordan maskinlæring er en forutsetning for at roboter skal lykkes. Det er dermed en nær sammenheng mellom roboter som navigerer i en kantine og en selvkjørende bil.

Skape ulike estetiske utrykk ved hjelp av verbalspråk

For mange år siden skrev jeg en liten tekst der jeg så for meg at det å skrive manus, lage et storyboard og faktisk redigere en film ville smelte sammen. Tanker var at mye av det jeg skrev i et manus og storyboard er instruksjoner som kan minne om et høynivå kodespråk. Videre at kodens som ligger bak dataspill da vil kunne smelte helt sammen med film, og at denne koden kunne skrives via et avansert grensesnitt der en verbalt beskriver hva som skal skje, i konstant dialog med maskinen.

Jeg har tenkt på dette fra tid til annen, men det ligger så langt unna hva jeg er i stand til å realisere at det har vært en utopi.

Det nærmeste jeg kom var kanskje en prototype som Johanens Ringheim og jeg laget, for å styre sfæriske bilder til et filmatisk uttrykk. Jeg presenterte dette på medieforskerkonferansen i 2018, og endte opp med noen tanker om hvorvidt medieforskere bør lære seg å kode (mange gjør jo faktisk det, så det er kanskje vel så mye snakk om at undertegnende må ta et tak). Prototypen var vellykket, men som litt for ofte ender jeg opp med å la prosjektet ligge, uten å publisere noe - dermed finnes kun en uferdig artikkel.

Dvs, det kommer straks noe i boken Digitale medier og materialitet – i det hele ble det følgende svært så relevant for bokens aller siste kapittel "Kybernetisk materialitet". Jeg må bare holde meg i skinnet, og ikke skrive noe om. 

Det som åpnet denne skuffen i hukommelsen var denne videoen om OpenAI Codex (om du synes "Hello world"-eksemplet er litt trivielt [det er ikke det], så spol litt frem til der de koder et enkelt spill). Med denne videoen fikk ideene fra mange år siden nytt liv. Det jeg i alle fall ser er at det å lage sfærisk stillbildefilm med ett kan bli mer tilgjengelig, og at i forlengelsen av dette blir utopien om å kunne skrive frem en film gjennom verbalspråk mer sannsynlig. Det er faktisk litt vanskelig å forestille seg hav dette ikke kan brukes til i fremtiden. Det handler mest om hvilke grensesnitt vi bruker mellom menneske og maskin og hvilke estetiske uttrykksformer vi velger å anvende det til.

Å skrive skolestil blir neppe helt det samme når vi reelt skriver sammen med en datamaskin ....

En hverdagsfortelling om den andre maskinalderen

Jeg leser for tiden The Second Machine Age av Erik Brynjolfsson og Andrew McAfee. Boken er på sett og vis en oppdatering av Race Against The Machine. Bøkene er lette i formen, men inneholder interessante og tankevekkende poenger knyttet til konsekvensene av eksponentiell vekst av datakraft. Når datakraft blir nærmest gratis vil det kunne endre mange bransjer i stort tempo. Forfatternes poeng er at vi er inne i en tid, ca 50 år etter at Moores lov begynte å virke (vi er halvveis på sjakkbrettet), der ting virkelig begynner å skyte fart.

I The Second Machine Age bruker forfatterne også en del plass på produktivitetsparadokset knyttet til at en ikke kan måle effekten av digitaliseringen av samfunnet. Poenget er at det finnes massive effekter, men at de tradisjonelle måtene å tenke omkring og måle produktivitet ikke fanger opp arbeid, tjenester og produkter som ikke synliggjøres gjennom ulike former for betaling.

Men så var det hverdagseksemplet som tar det store helt ned til det små:

Bilpresentasjon for dataingeniører

Teslas største fortrinn er antallet biler på veien, kombinert med programvare og etter hvert unik elektronikk. Uansett, denne videoen forteller ganske mye om hva som skjer i bilbransjen, og mange andre bransjer for den del, i disse dager:



Presentasjonen begynner på 1:09 med en utførlig presentasjon av hvordan Teslas nye "hjerne" er designet. Deretter, etter 1:53, en introduksjon til maskinlæring og hvordan en trener opp nevrale nettverk. Det hele forklart slik at selv en som ikke er dataingeniør henger noenlunde med.

Noe som slår meg er mulighetene for å bruke all denne datakraften når bilene ikke kjører. Noa ala Seti@home.

Basic Principles of Deep Ecology – #4 Decrease of the human population

Today we are going to discuss the "Basic Principles of Deep Ecology", developed by Arne Næss and George Sessions. I am going to talk about Principle 4: "The flourishing of human life and cultures is compatible with a substantial decrease of the human population. The flourishing of nonhuman life requires such a decrease."

Here I turn to late Hans Rosling who explains population growth, and how the only way to make this growth decrease is by getting rid of poverty:

E. M. om sosiale medier og simulering, mm

Mye snakk om røyking og drikking i forhold til denne videopodcasten, men Joe Rogan og Elon Musk snakker om interessante ting, blant annet om sosiale medier som går over i en lengre passasje om datasimulering og "I wish politicians were better at science":



Det som slår meg er hvordan denne formen for lagsomTV passer meg veldig mye bedre enn debatt-TV der programmet må innom det en har bestemt seg for å dekke innenfor et bestemt tidsrom. Dette er på et vis Dagsnytt 18 i en enda langsommere versjon.

Robotetikk i Oxford

I dag ble det en tur til Oxford Union Debating Chamber det tema var Ethics & Morality of Robotics. Passer bra, siden vi skal i gang med et robotprosjekt – Robotassistert undervisning – til høsten.

Matthias Scheutz var en jeg hadde merket meg på forhånd. I vårt prosjekt blir språk og hvordan elever programmerer roboters tale noe vi skal undersøke. Scheutz paper "The Reliability of Non-verbal Cues for Situated ReferenceResolution and their Interplay with Language - Implications forHuman Robot Interaction" virker interessant i den sammenhengen. Videre Ben Kuipers. som nylig har publisert "How Can We Trust a Robot?".



Verd å høre på er også Francesca Rossi, som forsker på AI hos IBM (mest i betydningen Augmented Intelligence og ikke bare Artificial). Handler en del om IBMs Watson med andre ord:

The Master Algorithm

The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World:

Mye spennende her, men det mest interessante kommer i spørsmålsrunden, etter ca 45 minutter.

Dette henger sammen med det grunnleggende premisset for foredraget om Bærekraftig utdanning vha. programvare: Algoritmer styrer i økende grad våre liv. De finner bøker, filmer, jobber og partnere for oss, administrerer våre investeringer og oppdager nye stoffer. I verdens fremste forskningslaboratorier og universiteter er de på jakt etter den ultimate læringsalgoritmen: en algoritme som er i stand til å oppdage kunnskap fra data og gjøre alt vi vil, før vi selv spør om det.

"If we were so simple that we could understand the brain, we would be so stupid that we couldn't." – kompeksiteten i den menneskelige hjerne er så stor at vi må ha The master algorithm for å forstå den.

Fremtidige kompetansebehov

I årene som kommer vil digitalisering og automatisering i økende grad sette sitt preg på arbeidslivet. Digitalisering innebærer at arbeidsoppgavene endres i alle yrker, på tvers av utdanningsnivåene til arbeidstakerne. Digital omstilling vil kreve nye kompetanser både hos ledere og ansatte. Digitaliseringen kan gi stadig nye oppgaver og utfordringer til eksisterende yrkesgrupper, og det skaper helt nye yrker, som for eksempel applikasjonsprogrammerere.

Flere studier undersøker hvor utsatt ulike yrker er for automatisering, basert på en analyse av i hvilken grad arbeidsoppgavene kan automatiseres. Disse studiene legger vekt på at det finnes flaskehalser som bremser automatiseringsgraden, knyttet til at kjerneoppgaver krever koordinerte og raske bevegelser, kreativitet eller sosial intelligens.

Yrkesgrupper med lav beregnet sannsynlighet for automatisering er blant annet spesialister i pedagogikk, psykologer, spesialsykepleiere, sivilingeniører innen kjemi, geistlige og grunnskolelærere. Yrkesgrupper med høy sannsynlighet for automatisering inkluderer telefon- og nettselgere, regnskapsførere, butikkmedarbeidere og kontormedarbeidere.

En ny analyse av OECD-land tyder på at en lavere andel av jobbene i Norge er utsatt for automatisering enn i andre land. Studien finner også høyere arbeidsledighet innen yrker med høy risiko for automatisering.

Kilde: NOU 2018: 2

Fremtidens langtransport

Postet dette på Arkitekturnytt og synes det hele er såpass interessant at jeg dobbeltposter denne. Få med deg foredraget i bunn av saken – det ga i alle fall meg noen nye perspektiver på hvorfor verden ser ut som den gjør (intet mindre).

4k endrer produksjonen av live-video

Sagt det før (se blant annet foredrag under NODA 2015), men det fortjener å gjentas. Ikke minst fordi utviklingen av konkrete løsninger nå begynner å skyte fart. Jeg har tidligere skrevet en del om potensialet som ligger i å gjøre opptak i 4k og distribuere HD – blant annet det jeg kaller "4k til 720-metoden". Kort fortalt går dette ut på å produsere det som tilsynelatende er en flerkameraproduksjon med ett enkelt kamera.

Et noenlunde tilsvarende konsept har strømmeleverandøren Livestream utviklet til et interesent produkt, kalt Movi. Det er i og for seg ikke selve kameraet som er det mest interessante, bortsett fra at det fanger video i 4k. Det som vekker min interesse er appen som tillater live avvikling med kamerabevegelser og utsnitt – alt hentet ut av 4k opptaket. På denne måten simuleres flerkameraproduksjon.

Det er ikke noen dristig spådom å komme med: lignende konsepter vil vi se mer av i tiden som kommer og at dette vil få betydning for hvordan webTV produseres.

En egen "dockingenhet" gir opp til ti timer batteritid og mulighet for tilkobling via ulike kablede grensesnitt, blant annet Ethernet. Dermed skulle det meste ligge til rette for videostrømmer med lav feilrate. Enheten kan også gi strøm til mobilen og dermed sørge for at sendingen holdes oppe uten kjedelige avbrudd grunnet tomt mobilbatteri.