Robot-startup mener de har tatt første steg mot superintelligens

Tenk deg følgende scenario: En familie hyrer hjelp til å montere Ikea-møbler. Til avtalt tid kommer en humanoid robot hjem til familien. Det er første gang roboten besøker akkurat dette huset – og den er like ukjent med de flate pakkene som skal forvandles til bord og stoler.

Hvis roboten klarer oppgaven uten spesialtrening, vil det bety at flere avgjørende milepæler på veien mot kunstig generell intelligens er passert. Roboten må kunne tolke et nytt, kaotisk og skiftende miljø, forstå instruksjoner, manipulere objekter med høy presisjon, planlegge i sanntid og håndtere usikkerhet.

For at dette scenariet skal bli virkelighet, mener i alle fall enkelte i KI-bransjen at det kreves en annen type kunstig intelligens enn den som utvikles av OpenAI, Google og Anthropic. Disse bruker dyp læring og transformer-arkitektur.

Men det svenske oppstartselskapet Sics AI (som står for Superintelligence Computer Systems) hevder at de allerede er i ferd med å realisere dette – innen ett år.

– Vi bygger en generell KI-hjerne som kan styre alle typer roboter. Selskaper som lager humanoide roboter er potensielle kunder for oss. For øyeblikket bruker de tradisjonell KI. Vi løser den manglende lenken, sier Karim Nouira, gründer og daglig leder i Sics AI.

Bak Sics AI står veteraner fra den svenske IT-scenen tidlig på 2000-tallet. Karim Nouira, sivilingeniør i teknisk fysikk, grunnla på slutten av 1990-tallet selskapet Appeal Virtual Machines mens han fortsatt var student ved KTH. Appeal Virtual Machines sto bak JRockit, en populær virtuell Java-maskin. Teknologien ble i 2002 solgt til programvareselskapet BEA Systems og ble i 2008 en del av giganten Oracle.

Men lenge før dette hadde Nouira fattet interesse for kunstig intelligens. Sammen med Per-Erik Olsson – medgründer av MySQL og nå også med i Sics AI – ble Nouira fascinert av konferanser om kunstig liv og evolusjonær programmering.

– Interessen går langt tilbake. Det er veldig fascinerende å forestille seg en maskin som kan tenke som et menneske. Det er et filosofisk spørsmål som har eksistert i lang tid. Man kan bygge en maskin som er supersmart, som kan løse alle slags problemer og hjelpe oss med å svare på det spørsmålet. Men selve maskinen blir jo også et svar i seg selv, sier han.

Parallelt med KI-boomen

I 2018 begynte interessen gradvis å ta form av et konkret prosjekt. Det skjedde i en periode hvor Google DeepM ind, med AlphaGo, hadde demonstrert hva dype nevrale nettverk kan prestere ved hjelp av forsterkende læring. En vitenskapelig artikkel som beskrev transformers – teknologien bak dagens store språkmodeller – var blitt publisert året før. Og et dengang relativt ukjent selskap, OpenAI, hadde lansert noe de kalte GPT-1.

I tillegg hadde den svenske filosofen Nick Bostrom i 2014 gitt ut den mye omtalte boken Superintelligens.

Nouira husker at han, Olsson og KI-profilen Daniel Gillblad – i dag vitenskapelig rådgiver for Sics AI – diskuterte nettopp begrepet superintelligens. Hva innebærer det? Hva betyr det egentlig å skape intelligens?

– Vi begynte å lage en kravspesifikasjon for hva en superintelligens må inneholde. Og vi innså rett og slett at dersom det er mulig å beskrive en superintelligens, så er det også mulig å bygge den. Men det nåværende teknologiparadigmet støtter ikke disse grunnkravene i det hele tatt. Det krever at man starter fra «første prinsipper». Man må sette seg ved tegnebrettet og skape noe helt nytt, sier Nouira.

Et mentalt bilde av verden

I samme ånd spør Nouira meg hva som kjennetegner intelligens. Jeg tyr til mitt standardsvar, lånt fra fysikeren Max Tegmark, at det er evnen til å løse kompliserte oppgaver. Jeg blir bedt om å forklare hvorfor evolusjonen har banet vei for intelligens. Hva er nytten? Å overleve slik at genene kan føres videre, forsøker jeg meg på.

– Nettopp. Man må finne mat, unngå farer, løpe fra tigre. Man må finne en partner for å kunne formere seg og sikre artens overlevelse. Alle disse aktivitetene har én grunnleggende ferdighet til felles – og det er navigasjon. For å finne mat, flykte fra tigre og finne en partner må man kunne navigere.

Nouira drar meg videre ned i lagene mot intelligensens kjerne. Navigasjon forutsetter planlegging. Planlegging skjer gjennom resonnering. For å kunne resonnere om planer, må man kunne forestille seg en framtidig tilstand – altså prediksjon og simulering.

Navigasjon, sier Nouira, krever med andre ord en form for kart.

– En slags mental modell av verden. En verdensmodell. Den må være strukturert, inneholde ulike typer objekter, relasjoner mellom dem og hvordan grunnleggende fysikk fungerer.

Har allerede kunder

På Tostarp industriområde utenfor Helsingborg jobber en robot fra Lund-selskapet Cognibotics bak et sikkerhetsgjerde. Industriroboten plukker varer for selskapet Nowaste Logistics. Uvitende forbipasserende vil kanskje legge merke til Cognibotics-robotens uvanlige armkonfigurasjon, men neppe ane at det de ser på, ifølge Sics AI, er det første steget på veien mot definisjonen av superintelligens.

Inne i roboten sitter Sics' KIs system Robot Brain One, som er basert på Hyper – selskapets egen KI-arkitektur. Med den klarer roboten å utføre opptil 2000 plukkoperasjoner i timen, med nærmest hundre prosent treffsikkerhet. Den kan dessuten tilpasse seg nye objekter og oppgaver i sanntid.

– Dette er vanligvis en stor utfordring for konkurrentene våre. Ser man på tradisjonelle prosessroboter, er de riktignok skalerbare og stabile, men de mangler fleksibilitet. Et typisk lager kan ha hundretusenvis eller millioner av produkter i sortimentet. Og å flytte noe fra A til B er i bunn og grunn et krevende navigasjonsproblem i et uforutsigbart miljø, sier Nouira.

Hvis superintelligens er den store raketten – for å bruke en av Nouiras egne analogier – så er robotløsningen på lageret i Helsingborg den lille fyrverkeripinnen.

– Den beste måten å jobbe på, er å bygge ende-til-ende-systemer. Vi har forsøkt å finne det minst mulige prosjektet som samtidig er teknisk og kommersielt relevant i et industrielt miljø.

Metoden er hemmelig

Akkurat hvordan Sics AIs arkitektur Hyper fungerer, er imidlertid en forretningshemmelighet, og Nouira viser til en pågående patentsøknad i USA. Likevel finnes det noen ledetråder. Han beskriver den som en «generalisering av transformerarkitekturen», med færre parametere, raskere trening og høyere presisjon enn sammenlignbare KI-systemer.

– Dagens KI-modeller trenes ovenfra og ned med en brute force-strategi: store datamengder, store modeller, billioner av parametere. Det er fantastisk nyttig, men verken robust eller stabilt. Man har ingen kontroll over når det blir riktig eller galt. Det holder ikke for storskala bruk i forretningskritiske applikasjoner som industriell automasjon.

Sics AI ønsker å bygge noe annet: et KI-system som lever i den virkelige verden. Som lærer gjennom å prøve. Som får tilbakemelding direkte fra robotens sensorer og kameraer, og som kontinuerlig justerer sin forståelse av omgivelsene. Som forstår verden ved å handle i den – ikke bare ved å lese om den.

– Vi mennesker lærer ting i en viss rekkefølge. Vi heller ikke bare en masse data ned i en trakt. For å lære å kjøre bil, må vi først lære å krabbe. Da forstår vi hvordan tyngdekraften fungerer, hvordan kroppen vår fungerer og hvordan verden henger sammen. Med Sics AI gjør vi nøyaktig det samme. Vi starter fra begynnelsen.

Et nøkkelord som stadig går igjen, er struktur. I motsetning til dagens KI-modeller, der kunnskapen er spredt ut over milliarder av vekter i en slags matematisk tåke, skal Sics AI bevare informasjonsstrukturen.

Fikk Hintons visittkort

Her får vi ytterligere et hint. Nouira forteller at han høsten 2024 deltok på et seminar med nobelprisvinneren og KI-pioneren Geoffrey Hinton. Noen i publikum spurte Hinton om den manglende koblingen mellom dagens KI og superintelligens. Hinton nevnte en vitenskapelig artikkel han selv hadde skrevet, som delvis berørte dette.

Artikkelen beskriver den fiktive arkitekturen GLOM, der den matematiske tåken er erstattet med en modulær struktur – hvor hver informasjonsbit får sin egen plass og form i modellen, i stedet for å smelte sammen med alt annet.

– Etterpå gikk jeg bort til ham og sa: «Professor Hinton, vi har løst dette. Vi har bygget det – og det fungerer». Da fikk jeg visittkortet hans, sier Nouira.

Europeiske satsinger

I en geopolitisk ustabil verden er EU stadig mer opptatt av å støtte hjemlige selskaper med store KI-ambisjoner. Selskaper som Mistral, Silo og svenske Lovable er blitt trukket frem som eksempler på at det ikke bare handler om USA og Kina.

I februar ble Sics AI ett av 71 selskaper (blant tusenvis av søkere) som fikk støtte fra EUs EIC Accelerator, med et tilskudd på litt over 25 millioner kroner. Totalt har selskapet hittil hentet inn nærmere 60 millioner kroner. EIC er i tillegg villige til å investere ytterligere 50 millioner kroner, forutsatt at Sics AI klarer å hente inn tilsvarende beløp fra risikokapitalfond.

– Vi er virkelig i tiden. EIC har høye forventninger til oss og ser på oss som en viktig aktør i det globale kappløpet mot superintelligens. Og siden vi fikk innvilget EIC-støtten, har vi blitt kontaktet av risikokapitalfond hver eneste dag, sier Nouira.

«Vi kommer til å levere kunstig generell intelligens i 2026», står det på Sics AIs nettside. Man kan selvsagt diskutere hva som egentlig ligger i det begrepet – det finnes tross alt mange aspekter ved intelligens som ikke dekkes av Sics' definisjon. Slik Nouira ser det, handler det om et KI-system som på en robust måte kan resonnere og planlegge i flere steg – og samtidig utføre praktisk arbeid.

– Man kan se for seg en form for monteringsarbeid som en robot utfører helt på egen hånd. Tenk deg at du har en Ikea-hylle med masse skruer, bolter og hylleplater. Så bare kaster du det ut på gulvet og gir roboten en enkel instruksjon – kanskje ved hjelp av en Ikea-manual – og ber den sette opp hyllen.

Men, tenker jeg høyt, er det virkelig superintelligens man ønsker å skape – bare for å montere møbler, selv om det i seg selv ville vært et betydelig fremskritt?

– Vi drives av nysgjerrighet og vitenskapelig og filosofisk interesse. Men dette kan også få enorm praktisk betydning når det gjelder å drive forskning fremover og løse ulike typer globale problemer. Og hvis man får til robotisering og automatisering av industrien, vil arbeidskraft ikke lenger være en knapp ressurs, slik den er i dag.

Og veien dit starter altså med noe så hverdagslig som å plukke varer på et lager på svenskekysten.

Artikkelen ble først publisert på Ny Teknik for deres abonnenter. Den er tilgjengelig på norsk for Digis abonnenter gjennom vår samarbeidsavtale.