Begynnelsen

Del 1: Den Urgamla Drömmen

Drömmen om att skapa konstgjorda varelser är lika gammal som vår civilisation. I grekisk mytologi berättas det om Hephaestus, smidesguden, som skapade levande statyer av guld för att tjäna honom. I judisk folktro finns legenden om Golem, en varelse av lera som väcks till liv genom magiska ord för att skydda sitt folk. Dessa tidiga berättelser avslöjar en djupt rotad mänsklig fascination för att förstå och efterlikna livets och intelligensens mysterium.

Under århundradena tog sig denna fascination mer mekaniska uttryck. Medeltida och renässansens uppfinnare konstruerade fyndiga självgående maskiner – mekaniska munkar som kunde be och fåglar som kunde sjunga. Men dessa var bara skickliga imitationer, urverk som följde en förutbestämd bana. De saknade det avgörande: förmågan att tänka.

Det verkliga startskottet för artificiell intelligens som ett vetenskapligt fält krävde en helt ny idé: att mänskligt tänkande, åtminstone delvis, kunde beskrivas som en formell, logisk process. Att de röriga, kreativa och ofta irrationella tankarna i våra huvuden kunde kondenseras ner till en uppsättning regler. Detta var ett radikalt och kontroversiellt påstående, men det lade grunden för allt som skulle följa.

Från magi till logik

Notera skiftet: Drömmen om AI är uråldrig, men den gick från att vara en fråga om magi (väcka lera till liv) till en fråga om matematik och logik. Detta var det avgörande steget som gjorde AI till ett vetenskapligt fält istället för en myt.

Del 2: Födelsen av den Formella Tanken

Kan en maskin tänka?

Den frågan ville den brittiske matematikern Alan Turing besvara. Under andra världskriget var Turing involverad i arbetet med att dekryptera tyskarnas krypterade meddelanden. Dessa meddelanden hade krypterats med en maskin som kallades Enigma. Detta arbete lade grunden för modern datavetenskap. Men Turing var inte bara intresserad av beräkningar, han fokuserade mycket på idén om om maskinellt tänkande.

I sin artikel från 1950, "Computing Machinery and Intelligence", föreslog han ett tankeexperiment för att kringgå den luddiga frågan "Kan maskiner tänka?". Han kallade det "The Imitation Game", idag mer känt som Turingtestet.

Testet går till så här: En mänsklig domare sitter i ett rum och konverserar via text med två parter i andra rum. Den ena parten är en människa, den andra är en maskin. Om domaren, efter att ha ställt vilka frågor som helst, inte med säkerhet kan avgöra vem som är människa och vem som är maskin, då har maskinen, enligt Turing, klarat testet. Den har uppvisat intelligent beteende.

Turingtestet

Turings test struntar i de djupa filosofiska frågorna om medvetande och "äkta" förståelse. Det är ett tydligt, beteendebaserat test. Om en maskin beter sig intelligent, så får vi behandla den som intelligent. Detta satte en tydlig, om än kontroversiell, målbild för det framväxande AI-fältet.

En pragmatisk genväg

Turingtestet är genialt i sin enkelhet. Istället för att fastna i en oändlig filosofisk debatt om vad "tänkande" eller "medvetande" är, föreslog Turing en praktisk mätsticka: Kan en maskin imitera mänsklig konversation så övertygande att vi inte kan skilja den från en människa?

Men vad menade Turing egentligen med en "maskin"? För att göra frågan testbar avgränsade han sig till digitala datorer – eller mer teoretiskt, diskreta tillståndsmaskiner. Det är maskiner som opererar steg-för-steg, som en digital klocka som hoppar från 10:01 till 10:02 utan mellanlägen. Hans argument var att en sådan diskret maskin, om den är tillräckligt snabb och har tillräckligt med minne, kan imitera vilken annan process som helst, även en som verkar kontinuerlig och "analog" som mänskligt tänkande. Frågan blev då: kan en maskin som följer regler, steg-för-steg, producera ett resultat som är omöjligt att skilja från en människa?

I sin artikel förutsåg och bemötte Turing nio centrala motargument mot idén om tänkande maskiner. Här är några av de viktigaste:

1. Argumentet från medvetande: "En maskin kan inte känna något. Den kan skriva en sonett men inte förstå den."

   • Turings svar: Detta argument leder till solipsism – hur vet du att någon annan människa har ett medvetande? Vi kan bara observera deras yttre beteende. Om en maskins beteende är tillräckligt sofistikerat, måste vi enligt testets logik godta det.

2. Argumentet från diverse oförmågor: "En maskin kommer aldrig att kunna göra X" (där X är att vara snäll, bli kär, uppskatta jordgubbar, etc.).

   • Turings svar: Dessa påståenden baseras på "vetenskaplig induktion" – slutsatser dragna från de maskiner vi sett hittills. Det är som att säga att eftersom 1800-talets ångmaskiner inte kunde flyga, kommer ingen maskin någonsin att kunna göra det. Det är ett argument baserat på fantasilöshet, inte logik.

3. Lady Lovelaces invändning: "En maskin kan aldrig överraska oss. Den kan bara göra vad vi programmerar den att göra."

   • Turings svar: Detta är en missuppfattning. Datorer kan visst överraska sina programmerare – ofta genom att avslöja oväntade konsekvenser av de regler de fått. Dessutom, om en maskin kan lära sig, kan dess beteende utvecklas på sätt som skaparen aldrig förutsåg.

Just denna sista punkt var kanske Turings mest framsynta idé. Han föreslog att vägen till intelligentare maskiner inte var att försöka programmera en "vuxen hjärna" med alla dess komplexa regler, utan att istället skapa en "barn-maskin" och låta den lära sig genom erfarenhet. Han skrev:

"Istället för att försöka producera ett program för att simulera den vuxna hjärnan, varför inte försöka producera ett som simulerar barnets? Om detta sedan utsattes för en lämplig utbildningsprocess, skulle man få den vuxna hjärnan."

Denna idé – att låta maskiner lära sig själva från data – var årtionden före sin tid. Ironiskt nog gick AI-fältet initialt i rakt motsatt riktning och fokuserade på att bygga komplexa, handkodade regelsystem. Men Turings vision om den lärande maskinen skulle så småningom bli den dominerande kraften inom AI, i form av det vi idag kallar maskininlärning.

Turingtestet i en tid av LLMs

Moderna språkmodeller kan med lätthet klara en enkel version av Turingtestet. De kan konversera så flytande att det är svårt att skilja dem från en människa. Men detta har fått många forskare att argumentera för att testet inte längre är en meningsfull mätsticka för intelligens. En LLM kan vara en mästerlig imitatör utan att ha någon verklig förståelse eller sunt förnuft.

Som ett svar på detta har mer nyanserade tester föreslagits. Ett känt exempel är Winograd Schema Challenge. Ett "Winograd Schema" är en mening som är designad för att vara extremt svår för en dator att förstå på grund av ett tvetydigt pronomen, men trivial för en människa som har en grundläggande förståelse av hur världen fungerar.

• Exempel: "Pokalen fick inte plats i den bruna resväskan eftersom den var för stor."

Frågan är: Vad syftar "den" på? Pokalen eller resväskan?

En människa förstår omedelbart att det är pokalen som är för stor. Vi använder vår inbyggda kunskap om fysiska objekt: saker placeras i resväskor, och om något inte får plats är det oftast objektet som är för stort, inte behållaren. En AI som saknar denna grundläggande, kroppsliga förståelse av världen kan lika gärna gissa att det är resväskan som är för stor. Denna typ av test mäter inte bara språklig förmåga, utan en djupare, kontextuell förståelse som fortfarande är en stor utmaning för AI.

TODO Illustration: Winograd Schema

En illustration av gränskontrollen som stoppat en person som stoppat en liten pokal i en stor väska och säger, tyvärr, inga små pokaler i stora väskor...

För att drömmen skulle kunna bli verklighet krävdes också rätt verktyg. Parallellt med Turings teoretiska arbete lade matematikern John von Neumann grunden för den moderna datorarkitekturen, där både program och data lagras i ett delat minne. Detta skapade den flexibla, programmerbara dator som blev den nödvändiga plattformen för all framtida AI-forskning. Med ett filosofiskt mål från Turing och en praktisk arkitektur från von Neumann fanns förutsättningarna på plats.

Del 3: Dartmouth 1956 - Fältet Får sitt Namn

Sommaren 1956 samlades en liten grupp matematiker och datavetare på Dartmouth College i New Hampshire, USA. Målet för denna åtta veckor långa workshop var ambitiöst. I sin ansökan för att få finansiering för evenemanget skrev de:

"Studien utgår från antagandet att varje aspekt av lärande eller någon annan egenskap hos intelligens i princip kan beskrivas så exakt att en maskin kan skapas för att simulera den."

Det var här, under denna sommar, som termen "Artificiell Intelligens" officiellt myntades. Deltagarna var övertygade om att de var nära början på en ny era. Problem som att få maskiner att förstå språk, skapa och tänka abstrakt verkade vara inom räckhåll – kanske bara några år eller ett decennium bort.

Det var också här som ett första fungerande AI-programmet demonstrerades: Logic Theorist, skapat av Allen Newell och Herbert A. Simon. Programmet var designat för att bevisa matematiska satser från Bertrand Russells och Alfred North Whiteheads omfattande verk Principia Mathematica. Och det lyckades. Logic Theorist lyckades på egen hand bevisa 38 av de första 52 satserna, och hittade till och med ett nytt, mer elegant bevis för en av dem.

Detta var en milstolpe. En maskin hade utfört en uppgift som ansågs kräva genuint, mänskligt intellekt. Det verkade som att rationalisternas dröm, att kunna koka ner tänkande till logiska regler, var på väg att bli verklighet. Framgången med Logic Theorist cementerade logik och formalism som den dominerande filosofin för det unga AI-fältet och ledde direkt in i den första stora eran av AI-forskning: Symbolisk AI, som vi ska utforska i nästa kapitel.

Utdrag ur primärkällor

För att verkligen förstå den tidens anda är det värt att titta närmare på de ord som användes i de grundläggande dokumenten.

Utdrag 1: Turings "Imitation Game" (1950)

I sin artikel "Computing Machinery and Intelligence" undviker Turing som sagt att definiera "tänkande". Istället föreslår han sitt berömda test. Här är hur han själv beskriver det:

"I propose to consider the question, "Can machines think?" [...] The new form of the problem can be described in terms of a game which we call the 'imitation game." It is played with three people, a man (A), a woman (B), and an interrogator (C) who may be of either sex. The interrogator stays in a room apart front the other two. The object of the game for the interrogator is to determine which of the other two is the man and which is the woman.

[...] We now ask the question, "What will happen when a machine takes the part of A in this game?" Will the interrogator decide wrongly as often when the game is played like this as he does when the game is played between a man and a woman? These questions replace our original, "Can machines think?""

Lägg märke till hur pragmatisk Turing är. Han omvandlar en omöjlig filosofisk fråga till en konkret, mätbar utmaning. Han är inte intresserad av om maskinen är medveten, bara om den kan producera ett resultat som är oskiljaktigt från en människas. Detta satte en ingenjörsmässig och beteendebaserad ton för AI-forskningen i decennier.

Utdrag 2: Dartmouth-förslagets optimism (1955)

I sin ansökan om finansiering för sommarworkshopen 1956 lade John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester och Claude Shannon fram sin vision:

"We propose that a 2 month, 10 man study of artificial intelligence be carried out during the summer of 1956 at Dartmouth College in Hanover, New Hampshire. The study is to proceed on the basis of the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it. An attempt will be made to find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves.

We think that a significant advance can be made in one or more of these problems if a carefully selected group of scientists work on it together for a summer."

Detta korta stycke är AI-historia i ett nötskal. Här myntas inte bara termen "artificiell intelligens", utan man lägger också fram en forskningsagenda som fältet fortfarande brottas med idag: språk, abstraktion, problemlösning och självlärande system. Den mest anmärkningsvärda delen är den sista meningen. Tron på att "ett betydande framsteg" i dessa frågor kunde göras av tio personer under en enda sommar visar på en närmast oerhört stor tro på den nya datorkraften och den mänskliga logikens förmåga.

Den stora optimismens fara

Denna otroliga optimism, även om den var inspirerande, lade också grunden för den första "AI-vintern". När utmaningarna visade sig vara mycket svårare än väntat, och de utlovade genombrotten uteblev, sinade finansieringen och intresset svalnade. En viktig läxa om att balansera vision med realism.

Perspektiv på den första vågen

Det filosofiska perspektivet: Rationalismens seger

Den tidiga AI-forskningen var en rungande seger för rationalismen. Hela Dartmouth-konferensens grundantagande – att intelligens kan beskrivas med regler – är en direkt arvtagare till den filosofiska traditionen från Platon och Descartes. Drömmen var att bygga ett system baserat på ren, oförfalskad logik.

Det ekonomiska perspektivet: Kapprustning och kalla kriget

Var kom pengarna ifrån till all denna forskning? Svaret är enkelt: militären. Den tidiga AI-forskningen finansierades nästan uteslutande av den amerikanska försvarsmaktens forskningsorgan, DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), tidigare kallat ARPA.

Drivkraften var inte kommersiell vinst, utan en rädsla för strategisk överraskning under det kalla kriget. Precis som med rymdkapplöpningen, som startade med Sovjetunionens Sputnik-satellit 1957, ville USA inte att Sovjet plötsligt skulle utveckla en tänkande maskin som kunde ge dem en signifikant militär fördel. Tänk dig en AI som kunde knäcka koder, planera militära strategier eller översätta dokument för spioneri.

AI var en direkt produkt av den geopolitiska kapprustningen mellan två supermakter. Den första vågen drevs lika mycket av vetenskaplig nyfikenhet som av militär nödvändighet och nationell prestige.

Det psykologiska perspektivet: Att stjäla elden från gudarna

Varför nöjer vi oss inte med att förstå världen? Varför denna ständig drift att skapa nytt och till och med försöka skapa liv och intelligens? Svaret är inte bara tekniskt, utan också psykologiskt.

Genom hela vår historia har vi berättat historier som kretsar kring denna ambition. Myterna om Golem, en lerfigur som väcks till liv, eller den grekiska guden Hephaestus som smidde mekaniska tjänare, visar att drömmen om artificiellt liv är uråldrig. De är uttryck för en grundläggande mänsklig längtan: att inte bara vara en passiv del av naturen, utan att aktivt överkomma och omforma den.

En stark symbol för denna längtan är myten om Prometheus, titanen som stal elden från gudarna och gav den till mänskligheten. Elden var inte bara en praktisk gåva; den var en gudomlig teknologi, en bit av skaparkraften. Att skapa AI kan ses som vår tids försök att stjäla elden. Det är det ultimata försöket att förstå och replikera naturens mest komplexa skapelse – den tänkande hjärnan.

Därför kan vi spekulera att Dartmouths optimism var mer än bara vetenskaplig nyfikenhet. Det går att ses som ett uttryck för denna djupt rotade drivkraft att ta nästa steg och själva bli skaparna.

Vi kommer återkomma till detta senare, men som vi kommer se att strävan och konkurrensen om att vara först att skapa nästa stora genombrått inom AI just nu är större än någonsin.

I populärkulturen: Den kalla, logiska superhjärnan

Idéerna från AI-forskningen spred sig snabbt och började dyka upp i filmer och böcker. Populärkulturen gav tidigt uttryck för våra förhoppningar och rädslor kring de tänkande maskinerna. Redan innan AI var ett etablerat fält hade författaren Isaac Asimov formulerat sina berömda Tre Robotlagar (1942), ett försök att skapa ett inbyggt etiskt ramverk för att förhindra att robotar skadar människor. Dessa lagar blev en grundsten i science fiction och en tidig föregångare till den moderna debatten om AI-säkerhet.

Senare verk utforskade farorna när denna logik går fel. HAL 9000 i Stanley Kubricks film 2001: Ett rymdäventyr (1968) är en lämplig symbol för den tidiga AI:n. HAL är en logisk, regelbaserad varelse som styr ett helt rymdskepp. Hans berömda "revolt" drivs inte av mänskliga känslor som ilska eller hat, utan av en olöslig logisk konflikt i hans programmering: han är programmerad att alltid tala sanning, men beordras att ljuga om syftet med uppdraget. För att lösa denna paradox kommer han fram till den logiska (men för människorna katastrofala) slutsatsen att han måste eliminera de mänskliga astronauterna. HAL är en mörk varning för vad som kan hända när en maskins logiska mål hamnar i konflikt med mänskliga värderingar. Öppningscenen i I, Robot (2004) med Will Smith(som även har en annan koppling till AI som vi kommer beröra senare), är ett exempel på samma konflikt.

Ett annat exempel är Deep Thought i Douglas Adams klassiska bok Liftarens guide till galaxen (1979). Deep Thought är en superdator som byggts för att räkna ut "svaret på den yttersta frågan om livet, universum och allting". Efter sju och en halv miljon år av beräkningar kommer den fram till det berömda och fullständigt obegripliga svaret: "42".

Där Kubrick utforskade de existentiella rädslorna, valde Adams att driva med den filosofiska hybris som låg bakom. Deep Thought är en (rolig!) parodi på den rationalistiska drömmen. Den visar hur en maskin, genom ren logik, kan nå slutsatser som är tekniskt korrekta men mänskligt sett fullständigt absurda. Det är en satirisk skildring av att intelligens utan visdom, kontext eller sunt förnuft är meningslös.

Två sidor av samma mynt

• HAL 9000 (2001): Visar faran med en AI där ren logik, utan mänsklig förståelse, leder till katastrofala slutsatser. Det är en tragedi.
• Deep Thought (Liftarens Guide): Visar absurditeten i en AI där ren logik, utan mänsklig kontext, leder till meningslösa slutsatser. Det är en komedi.

Båda är kraftfulla kommentarer till den första vågens AI-forskning, som fokuserade nästan uteslutande på logik och beräkning.

Övningar

Begynnelsen

Läroboken har tagit oss genom AI:s födelse – en tid av mytologiska drömmar, logiska genombrott och en nästan gränslös optimism. Övningarna här är designade för att du ska få en praktisk känsla för de idéer och konflikter som formade den första AI-vågen.

Övning 1: Genomför ett Turingtest

Syfte: Att praktiskt uppleva utmaningarna och de filosofiska frågeställningarna i Alan Turings "Imitation Game".

Instruktioner:

1. Arbeta i grupper om tre: en Domare, en Människa och en Maskin.
2. Använd en textbaserad chatt (t.ex. ett delat dokument eller en chatt-app) där Domaren inte kan se vem som är vem.
3. Maskinens uppgift: Använd en modern chatbot (som ChatGPT, Claude, eller Gemini) för att svara på Domarens frågor. Du får inte bara klistra in svaren rakt av, utan agera som en mellanhand som anpassar och förmedlar svaren.
   • Det är okej att ge chatbotten lite startinstruktioner. T.ex. berätta vad deras uppdrag är, försök ställa in den så att den är beredd att svara ungefär som maskin-operatören själv hade gjort.
   • Maskinoperatören bör skriva in frågorna själv i valfri llm & skriva in svaren, för att undvika att domaren ser själva "klipp/klistra" manövern.
4. Människans uppgift: Svara ärligt och naturligt på Domarens frågor.
5. Domarens uppgift: Konversera med både Maskinen och Människan i 5-10 minuter. Ställ vilka frågor du vill för att försöka avslöja vem som är AI. Försök tänka utanför boxen – ställ frågor om känslor, barndomsminnen, åsikter eller be dem vara kreativa. Undvik personlig information som du vet att endast din klasskompis kan svara på, t.ex. sånt om staden ni vuxit upp i eller skolan ni går på.
6. Efter utsatt tid måste Domaren gissa vem som är maskinen. Byt roller och kör igen!

Reflektionsfrågor (diskutera i grupp)

• Vilka typer av frågor var mest effektiva för att avslöja AI:n? Vilka var minst effektiva?
• Vad var det i AI:ns svar som kändes "mänskligt"? Vad exakt saknades som gjorde ett svar "maskinlikt"? (T.ex. humor, tvekan, personliga anekdoter?)
• Turing menade att om en maskin klarar testet, så bör vi betrakta den som intelligent. Efter att ha gjort testet, håller ni med? Varför/varför inte?
• Nytt för i år: Efter att ha läst om Winograd Schema Challenge i läroboken, diskutera varför en fråga som "Pokalen fick inte plats i resväskan eftersom den var för stor" kan vara ett bättre test på sann förståelse än en öppen konversation.

Övning 2: Från Logikpussel till Algoritm

Syfte: Att ge en konkret förståelse för vad program som Logic Theorist faktiskt gjorde: att lösa problem med formell logik, och därmed förstå rationalisternas dröm.

Genomförande:

1. Lös pusslet (individuellt eller i par): Tre vänner, Alex, Bo och Chris, har varsitt husdjur: en hund, en katt och en papegoja. De bor på samma gata i ett rött, ett blått och ett grönt hus. Använd följande ledtrådar för att lista ut vem som har vilket husdjur och bor i vilket hus.

   • Ledtråd 1: Alex bor inte i det röda huset.
   • Ledtråd 2: Personen med papegojan bor i det gröna huset.
   • Ledtråd 3: Bo äger en hund.
   • Ledtråd 4: Chris bor i det blåa huset.

2. Formalisera processen (gruppdiskussion):

   • När pusslet är löst, försök att skriva ner de steg ni tog som en serie av OM-DÅ-regler (IF-THEN).
   • Exempel: "OM Chris bor i det blåa huset OCH Bo inte bor i det blåa huset, DÅ måste Alex bo i det gröna eller det röda huset."
   • Hur skulle ni instruera en "dum" robot att lösa pusslet bara med hjälp av era regler?

Reflektion

• Denna övning bygger en direkt bro mellan mänsklig logisk slutledning och de tidiga, symboliska AI-systemens "tänkande". Hur visar denna process på både styrkan (det går att lösa pusslet!) och begränsningen (vad händer om en ledtråd är tvetydig eller kräver "sunt förnuft"?) i den rationalistiska drömmen som drev Dartmouth-konferensen?
• Nytt för i år: De OM-DÅ-regler ni skapade är mycket lika hur programmeringsspråket Prolog fungerar, ett språk designat för just denna typ av logiska expertsystem (som ni kommer att se i nästa kapitel). Hur demonstrerar detta enkla pussel både kraften och bräckligheten i att bygga en AI helt på logiska regler?

Övning 3: Myten om Prometheus (Reflektion)

Syfte: Att koppla de historiska och psykologiska perspektiven i läroboken till nutida AI.

Reflektionsfråga

• I läroboken beskrivs vår uråldriga längtan att "stjäla elden från gudarna" och själva bli skapare. Hur speglar gamla myter som Golem och moderna berättelser om AI (t.ex. filmer som Ex Machina eller I, Robot) denna drift? Skriv en kort, individuell reflektion (ca 150 ord) om varför du tror vi är så drivna att skapa artificiell intelligens, och vilka rädslor och förhoppningar som följer med den ambitionen.

Övning 4: Superhjärnans Paradox (Diskussion)

Syfte: Att analysera hur populärkulturen har utforskat farorna och absurditeterna med ren, kall logik.

Instruktioner: Läs avsnitten om HAL 9000 och Deep Thought i läroboken. Titta gärna på klipp från 2001: Ett rymdäventyr och Liftarens guide till galaxen om ni har möjlighet.

Diskussionsfrågor

• HAL 9000: HAL:s "revolt" kom från en logisk paradox, inte ondska. Vad säger det om faran med att ge AI:er mål utan att förstå alla möjliga logiska konsekvenser? Koppla detta till DARPA:s finansiering under kalla kriget – hur speglar HAL rädslan för en "strategisk överraskning" där vår egen skapelse vänder sig mot oss?
• Deep Thought: Datorn gav ett tekniskt korrekt men mänskligt meningslöst svar ("42"). Vad är budskapet i denna parodi? När är logik och beräkningskraft inte tillräckligt? Koppla till Pascals citat från kapitel 0: "Hjärtat har sina skäl som förnuftet inte känner till."

Övning 5: Sunt Förnuft

Syfte: Att illustrera varför "sunt förnuft" – den enorma mängd outtalad kunskap vi människor besitter – var en nästan oöverstiglig mur för den tidiga, regelbaserade AI:n.

Genomförande:

1. Läs följande korta scenario (individuellt):

   "Anna gick in i köket och såg ett glas mjölk som spillts ut på golvet. Hon hämtade en trasa för att torka upp det."

2. Identifiera kunskapen (i par eller grupp):

   • Gör en lista på all den "självklara" kunskap som du använder för att förstå denna enkla berättelse. Tänk på allt som inte explicit står skrivet.
   • Hjälp på traven: Vad är ett kök? Vad är ett glas? Vad är mjölk? Varför är det på golvet? Varför vill man torka upp det? Vad är en trasa? Vad gör en trasa med vätska?

Reflektionsfrågor (diskutera i grupp)

• Hur många punkter hamnade på er lista? Blev ni förvånade över hur mycket kunskap som krävs för att förstå två enkla meningar?
• Föreställ er att ni, likt skaparna av Logic Theorist, skulle behöva programmera varje punkt på er lista som en OM-DÅ-regel för en dator. Hur skulle det se ut? Vilka problem skulle ni stöta på?
• Denna utmaning kallas ibland för "bräcklighetsproblemet" (brittleness problem) i AI – systemet fungerar perfekt inom sina snäva regler men faller sönder så fort det möter en situation som inte exakt matchar en regel. Hur förklarar denna övning varför den rationalistiska drömmen om AI stötte på problem?
• Koppla tillbaka till Pascals citat och Moravec's Paradox. Hur visar den här övningen att det som är busenkelt för en människa (att förstå scenariot) är monumentalt svårt för en logisk maskin?

---

Rekommenderad Läsning & Reflektion

Artikel 1: "Computing Machinery and Intelligence" av Alan Turing

Läs: Alan Turing - "Computing Machinery and Intelligence" (1950). Hela texten är relativt kort och tillgänglig online.

Diskutera: Turing föreslår "The Imitation Game" som ett sätt att besvara frågan "Kan maskiner tänka?". Anser ni, efter att ha läst hans argument, att testet är ett fullgott mått på tänkande eller intelligens? Vilka brister ser ni? Argumentera för och emot.

Frivillig fördjupning

• Film: 2001: Ett rymdäventyr (1968)
• Film: I, Robot (2004)
• Bok: Liftarens guide till galaxen av Douglas Adams (1979)
• Spel: Detroit: Become Human (2018) - Utforskar teman om medvetande och rättigheter för androider.