Kaj: TECH industrien er en bred betegnelse som dækker både hardware- og software-produkter. De hardware-produkter (laptops, smartphones, tablets, VR briller) som Google, Apple og Meta leverer kræver millioner af linjer kode for at de kan give værdi til brugerne. De mange linjer kode designes og udvikles af tusindvis af dataloger. Derudover er der atter tusindvis af dataloger, der laver cloud services som Google Search, iCloud, iTunes, Facebook mv. Endelig så har virksomhederne mange datalogiforskere ansat i forskningsafdelinger, der udvikler nye effektive algoritmer, kunstig intelligens og interaktionsdesign til de mange forskellige produkter.

Kaj: Det gælder desværre mange teknisk-naturvidenskabelige videnskaber, at der er få kvinder. Men jeg nævnte kort Grace Hopper (https://news.yale.edu/2017/02/10/grace-murray-hopper-1906-1992-legacy-innovation-and-service), som var central omkring udvikling a programmeringssprog generelt og specifikt COBOL. En anden er Anita Borg (https://en.wikipedia.org/wiki/Anita_Borg) , der bidraget til udvikling af effektive operativsystemer. Anita Borg har startet en årlig konference der fokuserer på kvinder i datalogien (Women in Computing) og konferencen har titlen Grace Hopper Celebration (https://ghc.anitab.org).

Kasper: Indenfor algoritmik er der også flere førende kvinder. Bl.a. Cynthia Dwork, som har startet hele feltet ”differential privacy” som omhandler hvordan vi beviseligt kan sikre privatliv under analyse af data. Turing-prisen (datalogiens Nobelpris) blev desuden tildelt Shafi Goldwasser i 2012. Hun er en førende forsker inden for kryptologi.

Vi oplever heldigvis en stigende interesse for datalogi blandt kvinder.

Kaj: Over halvdelen som starter på datalogistudiet i Aarhus, har ingen eller meget lidt programmeringserfaring før de starter. Man skal derfor ikke kunne programmere i forvejen for at starte på at læse datalogi.

Der findes flere platforme som Scratch og LEGO Mindstorms, hvor man opleve en legende tilgang til programmering, hvor man visuelt kan ”drag and drop” programelementer som sættes sammen til et stort program. Disse platforme er gode til at introducere tankegangen i programmering.

I forhold til kønsfordelingen, så ser vi heldigvis en stigende interesse blandt kvindelige studerende, så vi ser en variation på mellem 15 og 25 procent kvindelige studerende på vore to uddannelser: ’Datalogi’ og ’IT-produktudvikling’. Vi har også et stigende antal kvindelige forskere ansat på instituttet. Så det går den rigtige vej, men vi vil rigtigt gerne have flere kvindelige studerende.

Kaj: Det afhænger jo lidt af hvad man vil bruge det til. Hvis man vil lave web-programmer, så er kombinationen af JavaScript/PHP/HTML/CSS, det der giver hurtigst mulighed for a programmere interaktive applikationer. Hvis man vil lave data-analyse er Python. Alle disse sprog er script-sprog, der fortolkes, så det er hurtigt at skrive og teste programmer af.

Hvis man skal lære gode programmeringsprincipper, så anbefaler vi at lære programmering i klassiske objekt-orienterede programmeringssprog, som f.eks. Java, C#. De kræver imidlertid installation af udviklingsomgivelser med compilere og debuggere mv.

Kaj: Hvis jeg forstår dit spørgsmål, så mener du en ”bagdør” i et sikkerhedssystem baseret på en i princippet ubrydelige kryptering. I den slags systemer kan udviklerne efterlade en bagdør eller en universalnøgle, så de selv eller nogen der er autoriseret til at åbne døren kan komme ind og dekryptere de data, der ligger krypteret i systemet. F.eks. hvis man har glemt password til sin computer med krypteret disk. Eller hvis politiet kræver adgang til data på en smartphone som en forbryder har brugt. Problemet ved en bagdør er jo, at hvis den pludselig bliver kendt (f.eks. ved at en smartphone åbnes som led i en sag mod en forbryder), så kan ondsindede hackere jo også udnytte den viden til at få adgang til private data.

Kaj: Man skal have Matematik på A niveau med mindst 6 i gennemsnit for at komme ind på studiet. Der er også flere introducerende kurser, der har en hel del matematik, men der er fokus på matematik, der anvendes til at løse datalogiske problemer. Det gør matematikken konkret, og oplevelsen af at noget kompliceret matematisk-teoretisk pludselig virker i et program, det er motiverende.

Kaj: Ja, men man skal vælge uddannelse efter interesse og ikke efter økonomi. Der er mange eksempler på, specielt iværksættere, der får en god ide, som f.eks. HUMIO (https://finans.dk/tech/ECE12774388/den-danske-itvirksomhed-humio-er-solgt-til-24-mia/), der blev solgt for 2.4 Mia KR. Men hvis man kigger på lønnede job og gennemsnitslønninger, så ligger vi på en 15. plads pt. (https://cepos.dk/artikler/se-listen-hvilke-uddannelser-giver-den-hoejeste-indkomst/)

Kasper: De førende kvantecomputere finder man hos blandt andet Google og deres Sycamore eksperiment. En sådan kvantecomputer har på nuværende tidspunkt under 100 såkaldte kvantebits. Det betyder blandt andet at den ikke er i nærheden af at kunne udføre nyttige beregninger såsom at bryde krypteringer. Google og andre forsøger at vise det man kalder Quantum Supremacy. Dvs. at lave en beregning på en kvantecomputer som man ikke kan gentage på en almindelig computer indenfor et menneskes livstid. Det påstod Google at have gjort tilbage i 2019, men sidenhen har man lavet almindelige algoritmer der kan lave samme beregninger. Der er derfor stadigt ingen eksempler på en beregning en kvantecomputer kan lave som en klassisk computer ikke kan. De varierer meget hvornår forskere tror på nyttige kvantecomputere. Måske indenfor de næste 5 år, måske 20, måske aldrig.

Kasper: Ja vi er meget langt fra at de bliver almindeligt udbredte. Formodentligt vil vi aldrig se kvantecomputere på almindelige arbejdspladser da det kun er meget få typer af beregninger hvor det overhovedet er en fordel at bruge en kvantecomputer. Hvis de kommer, vil det formodentligt blive en slags service hvor man kan købe sig til beregningstid på en kvantecomputer, ligesom man gør med såkaldte Cloud-systemer i dag. Man kan faktisk allerede nu lave små beregninger på en IBM eller Google kvantecomputer. De er bare ikke kraftige nok til at det kan bruges til noget.

Kasper: Det er muligt, at den godt kan gøre det hurtigere. Det resultat vi lavede, har ikke nødvendig udelukket at kvantecomputere kan gøre det hurtigere. Men det kvantecomputere kan være nyttige til, er hvor vi har algoritmer lige nu som har en eksponentiel vækst – algoritmer, som er virkelig langsomme. Lige så snart der er en lille smule data, så går det frygteligt langsomt. Der er få af sådanne problemer, man mener kvantecomputere kan løse meget hurtigere end en computer kan løse. Et klassisk eksempel er vores netbanks sikkerhed, hvis vi får udviklet store nok kvantecomputere til den måde vi krypterer vores data på nettet i dag, vil ikke længere virke, man kan faktisk bryde krypteringen med kvantecomputere. Et eksempel er, at man kan gange tal sammen på en almindelig computer og er en del af krypteringen. Det der er svært i dag og som man ikke har en god algoritme til, det er hvis jeg ganger to tal sammen, og jeg ved hvad resultatet er, hvordan finder jeg så ud af, hvilke 2 tal jeg gangede til at starte med – altså det modsatte af at gange. Hvis man kan det, så kan man bryde krypteringen. Det kan man ikke lave gode algoritmer til lige nu, men det vil man godt kunne, hvis man lavede gode kvantecomputere.

Kasper: Vi vil formodentligt overgå til kvantekryptering når kvantecomputere nærmer sig at kunne bryde de klassiske krypteringer. Forskere inden for kryptering har mange forskellige slags krypteringer som man mener ikke kan brydes af kvantecomputere, og netop i disse år er man ved at blive enige om hvilken kryptering der skal være standard når/hvis kvantecomputere bliver en risiko. 10 år er måske et realistisk bud hvis udviklingen i kvantecomputere ikke rammer en mur.

Kasper: AI vil helt sikkert ikke kunne give mindre arbejde end n * log(n) til at gange tal sammen. En kvantecomputer vil muligvis kunne. Men det vil ikke blive hurtigere end n arbejde. Forskellen imellem de to er ret lille, så det vil formodentligt ikke være multiplikation man vil bruge en kvantecomputer til, men i stedet beregningsproblemer hvor der er en større gevinst.

Kasper: Nej sortering er ikke en af de problemstillinger hvor man indtil videre har fundet nytte af kvantecomputere. Sortering er allerede meget hurtigt, så man fokuserer på andre problemstillinger hvor de klassiske algoritmer er meget langsomme. Der er her en større gevinst at hente.

Kasper: Det vil jeg ikke mene. Algoritmerne løser det samme problem, nemlig at sortere. Da der ikke er anden nytte af en algoritme end det resultat man når frem til, er det kun hastigheden af algoritmen der betyder noget. Når to forskellige algoritmer løser det samme problem, kan vi altså sige hvilken der er bedst ud fra hvor meget arbejde de laver.

Kasper: En algoritme har til formål at løse et helt konkret problem hvor der er et input og et output. Som multiplikation og sortering. Her er der et klart ønsket output og et klart defineret input. Et program er i stedet noget som for eksempel Word eller PowerPoint. Et program understøtter typisk en arbejdsgang og der er meget interaktion med brugeren. Man kan sige at algoritmer er byggesten når man laver programmer.

Kasper: Det vil aldrig være en fordel at bruge n^2 algoritmen. Nogle gange er det dog stadigt nyttigt at kende forskellige algoritmer, selvom nogle er langsommere. For eksempel hvis man skal løse et nyt problem der minder lidt om sortering. Så kan man bruge kendte algoritmer som inspiration når man prøver at udvikle nye. Det er ofte de samme designteknikker der går igen.

Kaj: Vi har desværre ingen TECH giganter i EU, som kan give de amerikanske og kinesiske giganter konkurrence. Det er en større politisk udredning at svare fyldestgørende på det. Men i Europa har man i høj grad set på digitalisering som et redskab til at forbedre industrien og ikke som en ”disruptiv” teknologi, der skaber helt nye forretningsmuligheder og måske erstatter fysiske produkter, som CD, DVD, og celluloid film-produktion. Det største IT-firma i Europa er således SAP, der laver styringsværktøjer til industrien. Vi har meget få firmaer i Europa, der laver software til almindelige forbrugere. Vi har f.eks. ikke nogen store Cloud platforme, der kan konkurrere med Amazon, Microsoft, og Google. Det er ærgerligt. Se evt. min LinkedIN post med flere referencer (https://www.linkedin.com/posts/kgronbak_er-europa-ved-at-tabe-kampen-om-verdensherred%C3%B8mmet-activity-6994610102389342208-zEd5?utm_source=share&utm_medium=member_desktop)

Kasper: Alan Turings arbejde omhandlede især at bevise at der findes problemstillinger der ikke kan løses af algoritmer. Han viste altså at forskellige typer problem er umulige at løse. I foredraget fokuserede vi på at lave algoritmer, da vi vurderede det nyttigere først at forstå hvad en algoritme er, inden man kan forklare at der findes problemer der ikke kan løses af algoritmer. Hans arbejde er nok en smule for teoretisk dybt til at kunne forklare på den tid der var tilgængeligt. Men hans arbejde er så absolut noget af det første og vigtigste indenfor teoretisk Datalogi, og det undervises også for vores studerende på første studieår.

Kaj: Det kommer jo lidt an på, hvad man mener med størrelsen af en udregning. Men små 8-bit og 16-bit computere er jo ret begrænsede i størrelsen af de tal de kan repræsentere og regne på. En 16-tbit computer kan således kun repræsentere 65.536 heltal, og de bruges så på intervallet -32.768 til + 32.767. Det sætter jo snævre begrænsninger på, hvad der kan regnes ud direkte på en 16-bit computer.

Kaj: Ja det er korrekt, at alt det vi skriver på computere oversættes til 0 og 1, der kan gemmes og regnes på computere. Man organiserer 0’er og 1’er (bits) i grupper af 8 bits, som kaldes en byte. En byte kan således repræsentere 2⁸ = 256 forskellige kombinationer, hvilket er det der skal til for at repræsentere alle de forskellige tegn, vi har på keyboardet. Når man skal repræsentere tal, og programkoder, så kobler man typisk mange bytes sammen til et ”ord” så en 64 bits processor, den har 8 bytes i sine ”ord”. Det vil sige at hvert ”ord” på 64 bits kan repræsentere 2⁶⁴ = 1,844*10¹⁹ kombinationer af kommandoer, komma tal og adresser i lageret. Et program skrevet i almindelige menneskelig læsbar programmeringssprogstekst oversættes således til sekvenser af computer ”ord” på 8 bytes = 64 bits, som computerens operativ-system er programmeret til at fortolke sekvensen som programmer, der kan udføres. Et program kan være en implementation af en algoritme til at søge i data eller til at sortere data. For at give et eksempel kunne man forestille sig at ”a” oversættes til 00000000, ”b” oversættes til 00000001, ”c” til 00000010 osv.

Kaj: Vi vil komme til at opleve mange nye former computere der udfører specialopgaver drevet af nye typer af sensorer f.eks. integreret i tøj, sko, hovedbeklædning. Disse sensorer kan benyttes sundhedsmæssigt eller til træning i sport eller rehabilitering. Men de vil også kunne bidrage til generel interaktion med computere som vi kort berørte i foredraget, at eye-tracking sensorer er blevet så små at de k kan integrereres i briller og bruges som interaktionsredskab til a udpege og vælge objekter på en skærm. På lignende kan man forestille sig at EEG-sensorer i hue eller en cykelhjelm kan bruges til at interagere med en smartphone eller smartwatch. Der arbejdes således på at bruge Machine Learning/Kunstig Intelligens til at afkode mønstre i EEG-signaler. Man arbejder også med NLP (Natural Language Processing) ved at analysere hjernesignaler koblet til tale eller læsning. Nye sensorer giver nye input. Men der arbejdes også med output i form af f.eks. haptisk feedback med direkte påvirkning af vores sanser på nye måder, og der arbejdes med multimodal output i form af lugte, og formforandrende materialer. Det vil føre for vidt at liste alle de ideer der arbejdes på.

Kaj: Mindre og specialiserede computere, f.eks. bygget på grafen, der indgår i nye former for produkter, som f.eks. tøj. Kvantecomputere til særlige beregningsopgaver, Kunstig Intelligens optimeret til små enheder (”edge” computere, der ikke er afhængig af cloud beregning), Augmented Reality som udbredt interaktionsform. Mange flere sensor og aktuator typer. Syntetisk DNA storage, biologisk lager, der ikke bruger metaller osv.

Inden for algoritmer og kunstig intelligens vil der formodentligt være stor fokus på privatliv og at garantere at forudsigelser og brug af AI ikke diskriminerer. Hvis ingeniørerne får held til at udvikle store kvantecomputere vil det også være en af de helt store fokusområder om 10 år.

Kaj: Det er et stort spørgsmål. Der er jo masser af positive effekter, stort set hele Jordens befolkning nyder godt af global kommunikation og viden udveksling. Vi kan samle og analysere data langt hurtigere og bedre end tidligere, så vi opnår mere detaljeret forståelse af såvel naturen som samfundsforhold og sundhed. Men enhver teknologi har jo også sine potentielle katastrofer. Med elektricitet kom strømsvigt. Med skibe kom der skibsforlis, med fly kom der fly-ulykker osv. Digitale teknologier har også mulige katastrofer, cyberkriminalitet, uønsket overvågning, sårbarhed af kritisk infrastruktur – banker, offentlig administration, energiforsyning og hospitaler kan gå i sort, hvis IT-systemerne svigter eller hackes. Men de digitale teknologier er for langt de fleste mennesker et værdifuldt bidrag til såvel arbejdsliv som privatliv. Men vi skal jo som mennesker og samfund vænne os til at omgå alle nye teknologier både som individer men også som samfund med love og reguleringer.

Kaj: Ja, men det med at sige noget om aktiekurser er udenfor min komfortzone. Der er jo også meget forskel på hvilke aktier der påvirkes af forskellige faktorer. Når vi ser bort fra krigen Ukraine så må vi sige at Elon Musks overtagelse af Twitter og rutschebaneturene for kryptovalutaer som Bitcoin er svære at forudsige noget om.

Kaj: Den er vi midt i. Industri4.0 handler jo om at udnytte digitale teknologier i såvel produktionsapparatet som i nye smarte produkter. Vi har i Danmark et stort forskningsprojekt, der hedder Manufacturing Academy of Denmark – MADE (www.made.dk), der arbejder i dette felt. Jeg er tilfældigvis selv såkaldt Work Package leder i dette projekt. Det har bidraget med en lange digitale løsninger til Dansk Industri.

Kaj: prøv at se spørgsmål 21 og 44.

Kaj: Nej det mener jeg ikke, vi udvikler jo netop hele tiden værktøjer til at håndtere den stigende kompleksitet for os selv som it-forskere og udviklere og for almindelige borgere. Hele udviklingen med smartphones og Apps har jo gjort mange ting nemmere for almindelige brugere også, selvom om det måske godt kan være blevet svært at gennemskue kompleksiteten inde bag disse, hvis der opstår en fejlsituation eller nogen prøver at lokke private oplysninger ud af en med falske mails og SMS’er mv.

Kasper: Det har du helt sikkert ret i. Der er allerede meget fokus på at kunstig intelligens skal respektere privatliv og skal undgå at diskriminere. Hele forskningsområder handler om at sikre disse ting. Samtidigt vil der stadigt være områder hvor det er bedre at mennesker tænker sig om end en kunstig intelligens.

Kasper: Jeg ved desværre ikke præcist hvad forskningen er på det punkt, men jeg er overbevist om at man i princippet allerede kan automatisere det meste. Spørgsmålet er så om vi som mennesker vil acceptere at blive mødt af en kunstig intelligens når vi ringer 112. Måske har du allerede set teknologien i hjemmeassistenter der kan forstå talte kommandoer. Lignende teknologi vil godt kunne forstå de fleste samtaler.

Kasper: Hej Rasmus. Det har vi desværre ikke. Men tak for referencen. Hvis jeg gætter rigtigt handler den måske om den ”dommedagsprofeti” der snakker om en såkaldt ”Singularity”. Dvs. en kunstig intelligens der bliver så ”klog” at den kan forbedre sin egen intelligens, og på få minutter bliver så klog at den overtager jorden. Jeg giver ikke meget for den dommedagsprofeti, da det ikke er den måde nuværende kunstig intelligens virker. Jeg mener der er langt vigtigere og nærværende problemstillinger, som for eksempel de etiske problemer i brugen af kunstig intelligens i krig.

Kasper: Der sker rigtigt meget inden for den del vi vil kalde machine learning/maskin læring. Her har du måske set eksempler som ChatGPT, DALL-E, Midjourney osv. Ellers tag et kig på dem. Hvis vi snakker kunstig intelligens, som i sci-fi-film med en robot der virker menneskelig, vil jeg mene vi er næsten lige så langt derfra som vi altid har været.

Kaj: Man kan godt sige at hvis vi ser det i et 60-70-årigt perspektiv, så er vi kommet rigtigt langt. Dengang fandtes der ganske få computere, de kunne kun betjenes af ganske få mennesker med meget lange og tekniske uddannelser. I dag har 80% af verdens befolkning en smartphone og de fleste kan lære at bruge en sådan smartphone uanset deres uddannelsesmæssige baggrund. Få forskerne og udviklerne i de store IT-virksomheder har opnået ganske meget hvad angår interaktion og brugbarhed for helt almindelige mennesker. Når det være sagt, så er der da stadig meget der kan gøres bedre. Der har siden sommeren 2022 været meget fokus på såkaldt digitalt udsatte, som har svært ved forstå og betjene de mange offentlige selvbetjeningssystemer. Hvor overgang fra NemID til MitID i særlig grad har voldt vanskeligheder. Det er godt, at der bliver sat fokus på sådanne vanskeligheder, så man kan udvikle endnu bedre interaktion til brugerne og så der kan tilbydes hjælp til folk med vanskeligheder med teknologien.

Kaj: Man kan godt sige, at talegenkendelse og digital oplæsning af skreven tekster hjælper svagtseende og blinde. Der er også et Dansk firma, https://www.bemyeyes.com, der via en app og et netværk af frivillige kan matche en hjælpe til en blind og via smartphone kamera og direkte dialog bliver hjælperen til den blindes øjne. Der arbejdes også med såkaldt haptisk feedback, hvor smartphone eller tablet vibrerer i bestemte mønstre afhængig af, hvor på skærmen man sætter fingrene. På den måde kan man bedre fysiske navigere sine fingre hen til den rigtige knap i en blinde-app på smartphone.

Kaj: Jo, det er blevet meget bedre gennem tiderne. Men som Kasper også sagde i foredraget, så skal der rigtig meget træningsdage til. Specielt hvis man har sådan et lille sprog som det danske sprog. Så er det svært at få det til at fungere rigtig godt, fordi der ikke findes så mange gode eksempler, som man kan træne med endnu. Google og Apple vil selvfølgelig gerne have, at de må analysere vores danske sprog, så de kan træne bedre. Hvis man svarer ja til det, får man sikkert bedre stemmestyring, hvorimod hvis man svarer nej, fordi man ikke vil overvåges, så går der længere tid.

Kaj: ” Det er faktisk blevet meget bedre de senere år. Har du for eksempel prøver Siri for nylig. Denne tekst er indtalt på Siri på min iPhone”. Jeg har ikke redigeret noget i sætningerne, jeg indtaler af og til SMS’er med Siri, og hvis jeg ellers kan huske navnene på emoji så kan jeg også sætte dem ind med stemmen. Det man ikke rigtigt kan, det er at gå tilbage og rette noget, hvis man har sagt en fejl, eller hvis noget blevet fejlfortolket.

Kaj: Det kan jeg ikke give nogle garantier for. TECH giganterne siger klart NEJ til spørgsmålet, men teknisk set kan de teoretisk set godt lytte med. De fleste devices viser dog med en grøn prik øverst i display at kamera kører og med en gul prik ved siden af, hvis mikrofonen lytter. Det må man jo stole på, at de overholder. Det ville en virkelig dårlig sag for TECH giganterne, hvis man kunne bevise at de lyttede med.

Kaj: I er vel forbundne som venner på disse SoMe kanaler, og når din veninde har vist interesse for noget ved at afspille videoer om det, så vil både hun og hendes venner med en vis sandsynlighed begynde at modtage indhold, der ligner. Det er en ”more of the same” strategi, som er ret almindelig på SoMe kanalerne.

Kaj: Samme svar som til spm 36.

Kaj: Den slags frygt er fra konspirationsteoriernes overdrev, og dem vil jeg ikke råde folk til at dyrke.

Kaj: Jeg svarer for AppleWatch og ikke iPhone…. Endvidere kræver blodtryksmåling stadig et apparat som f.eks. denne (https://www.withings.com/dk/en/blood-pressure-monitors?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=WIPAID_Google_ROE_Search_Brand&gclid=EAIaIQobChMInoO-76fH_AIVBMHVCh3RWQLOEAAYASABEgI5-fD_BwE) tilsluttet via Bluetooth til iPhone. Nu til præcisionen, den bliver bedre og bedre, og den afhænger af intensiteten af motionen som man dyrker. Men AppleWatch vurderes i denne https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28709155/ undersøgelse til at være lige så præcis som brystmonterede pulsmålere mange atleter brugte/bruger. Nøjagtigheden er omkring 90%.

Kaj: Man skal nok også have nogle aktuatorer (dvs. noget der kan vibrere eller prikke på huden), så en hjælper, der evt. bruger AI system, kunne sidde og sende beskeder om træk i ”morse-agtige” koder. Opfindsomheden er stor, hvis der er penge og ære på spil, så måske. Det er så vidt jeg ved ikke blevet bevist at Hans Niemann snød mod Magnus Carlsen. https://videnskab.dk/kultur-samfund/skakforsker-afviser-snyd-i-omstridt-parti-med-magnus-carlsen. Men Niemann har indrømmet at snyde i online skak, hvilket jo er noget nemmere, hvis man har adgang til en god skak AI.

Kaj: Sundhedsstyrelsen konkluderer at der ikke er videnskabeligt grundlag for at sige at vores almindelige daglig omgang med trådløse teknologier er sundhedsskadelig. https://www.sst.dk/da/viden/Straalebeskyttelse/Om-ikke-ioniserende-straaling/Mobiltelefoni-og-traadloes-teknologi/Helbredseffekter

Kaj: Regnecentralen har haft en indirekte betydning i og med der i samarbejde med universiteterne blev leveret vigtige state-of-the-art forskningsresultater f.eks. omkring multikerne operativsystemer og programmeringssprog (ALGOL). RC udviklede og solgte også Piccolo og Piccoline PC’er bl.a. til skoler. Men de blev udkonkurreret af IBM PC, og firmaet blev købt af de engelske ICL i 1989 - længe før smartphones - og ICL blev opløst i 2002. Men Regnecentralen kan måske betragtes som en tabt chance for at lave en tidlig TECH gigant i Danmark, men der manglede investorer.

Kaj: Nej tak ikke til almindelig dagligdags interaktion for almindelige brugere. Men til personer med handicap kan det være rigtig fint, at man f.eks. kan lave en interaktion som direkte aflæse hjernens signaler og muliggør at en lam person kan skrive eller måske gå eller man kan simulere vores sanser som f.eks. en Cochlear implant, der giver hørelse til døve. Den slags udvikling er der mange perspektiver i, som kan øge livskvaliteten for folk med funktionsnedsættelser.

Kaj: Der er primært udfordringer med at disse systemer er udviklet af forskellige leverandører uden en fælles standard. Det samme gælder praktiserende lægers journaler og hospitalsjournalerne. Der skal tages politiske beslutninger om standardisering, så kan det sagtens lade sig gøre rent teknisk.

Kaj: Det er der mange forskellige forklaringer på. De offentlige udbudssystemer giver ringe mulighed for bruger inddragelse, derfor får man nogen gange udviklet systemer som ikke passer til brugssituationerne. Nogle gange får man specificeret for store projekter, der tager for lang tid, og så når love, samfund og teknologi at ændre sig inden systemerne er klar til brug. Der er også stor mangel på IT-specialister, så der er næsten ingen IT-specialister ansat som ledere i det offentlige, der hvor de centrale beslutninger om IT-systemer tages. Det er jo helt modsat i sundhedsverdenen, hvor det er læger der er ledere af Sundhedsstyrelsen, Lægemiddelstyrelsen, Statens Serum Institut, for at kunne bidrage til de rigtige sundhedsfaglige beslutninger. Det burde være det samme med digitalt faglige beslutninger..

Kaj: Det er jo desværre ikke os som forskere, der kan udvikle noget sådant. De offentlige styrelser skal lade sig inspirere af vores forskning, og så skal de have overbevist nogle politikere om, at der skal investeres i sådanne teknologier. Men det er faktisk en del af Danmarks Digitaliseringsstrategi at lave en indsats på det område, men der skal tilvejebringes mange flere IT-specialister for at kunne gennemføre sådanne store projekter.

Kasper: Det er et rigtigt godt spørgsmål. Som det er lige nu, kan vi godt retfærdiggøre at lave de beregninger vi gør. Desværre er der dog en tendens til at smide mere og mere regnekraft efter især kunstig intelligens/maskin-læring. Hvis den trend fortsætter, kommer vi i problemer indenfor det næste årti. Oftest er det dog sådan at når først ”træningen” er overstået, så kan den kunstige intelligens bruges af rigtigt mange mennesker uden det store energiforbrug. Så en éngangs-investering kan nok godt retfærdiggøres. Men der er helt sikkert en masse arbejde forude i at gøre beregningerne hurtigere og dermed mere energivenlige.

Kasper: Det er et godt spørgsmål. Mange algoritmer til træning er designet så de kan håndtere en smule fejl i data. Kort sagt sørger man for at de ikke vægter et enkelt træningseksempel for højt. Når man skal lave den træningsdata kan man for eksempel spørge mange mennesker om at sige hvad der er på billedet. Når man spørger nok og går med flertallets vurdering vil man typisk kunne fjerne fejlene helt. Når man træner de her modeller, så har man en hel masse teknikker som man bruger til at undgå ’overfitting’, hvor man bruger træningssættet for meget så man tror 100% på træningsdataen er den rigtige sandhed, så kan man få problemer, netop hvis der er fejl i den data, som der er tastet ind. Så har man matematiske teknikker, som prøver at undgå det her overfitting problem.

Kasper: Nej ikke i cat-croissant, men i et datasæt hvor der er 1000 forskellige kategorier af hvad der kan være på billedet, såsom båd/fly/kat/hund osv.

Kaj: Det er jo et stort og svært spørgsmål at svare på fra en datalogisk forskningsvinkel alene. Når teknologi overskrider vores etiske grænser, så er det jo oftest den menneskelige beslutning om anvendelsen, der udgør problemet og ikke teknologien i sig selv. F.eks. er der både militære og sundhedsmæssige anvendelser af generelle digitale teknologier der rummer etiske dilemmaer. Man bruger generelle digitale teknologier og algoritmer for at kortlægge vores DNA, og potentielt til at manipulere det. Men det er jo politiske, etiske og lægevidenskabelige beslutninger, der styrer hvor langt man skal gå, og ikke det digitale værktøj der bruges. På samme måde er der meget moderne krigsførelse, som f.eks. droner og robotsoldater, der kun kan lade sig gøre på via digitale teknologier. Teknologier der lige så fint kan anvendes til at lave spændende tv-optagelser fra luften og smart transport af prøver og medicin på hospitaler. Men det er jo politikere, der beslutter, hvad der skal gøres med teknologien. Og den digitale teknologi, der bruges, er jo oftest også nyttigt til helt fredelige formål, så det er ikke teknologien i sig selv der er problemet, men anvendelser, der skal styres med love og regler. Man kan jo ikke stoppe med at lave lastbiler, bare fordi nogen tager en forfærdelig beslutning om at bruge en lastbil som terrorvåben til at køre ind i en masse mennesker som i Nice i 2016. Det er jo ikke lastbil-teknologien, der er den onde, det er dem der beslutter at bruge den til noget ondt, der er problemet.

Kaj: Inden for forskning i Menneske-Computer-Interaktion, der er meget fokus på teknikker til at forstå forskellige brugerprofiler (f.eks. personas teknikken), så når man skal lave nye løsninger skal man afsøge de forskellige brugerprofiler og involvere repræsentanter for disse grupper. På den måde kan man udvikle interaktion der passer til et bredt spektrum af brugere. Det er desværre nogen gange en stor udfordring at få den slags teknikker passet ind i offentlige udbud. Derfor opstår der desværre af og til et mismatch mellem en løsning og nogle brugergruppers muligheder for at bruge løsningen.

Kaj: Jo det skal der helt klart, og der er selvfølgelig anvendelser af digitale teknologier, der bør reguleres. På samme måde som færdselsloven regulerer anvendelsen af biler. Men der er desværre en tendens til at man f.eks. i pressen fokuserer mere på skyggesiderne end på solsiderne. Rigtig mange ældre mennesker har f.eks. under Corona ved hjælp af videokommunikationsteknologi kunnet holde kontakt med børn og børnebørn på måder som ikke var muligt for 25 år siden. Man har ligeledes kunnet fortsætte undervisning og arbejde under Corona med digitale teknologier. Vi kan heller ikke uden digitale teknologier lave grønne løsninger i form af vindmøller og transport af strøm i el-nettet, så der ikke sker overbelastning eller opstår mangelsituationer. De fleste moderne behandlingsmetoder inden for sundhedsvæsenet er også baseret på digital dataanalyse af enorme datamængder f.eks. til kortlægning af DNA.

Kaj: Man bør uddanne folk i brugen af digitale teknologier helt fra folkeskolen af. Alle børn skal i dag lære Ohms lov om strøm inden de går ud af 9. klasse, og man lærer at man skal passe på høje volt spændinger mm. I dag er internet og digitale teknologier lige så fundamentale som strøm. Derfor bør alle børn ligeledes lære basale modeller for hvordan digitale teknologier fungerer og hvilke farer de indebærer. De ældre generationer bør tilbydes efteruddannelse og god adgang til hjælp. Og ligesom man kan blive nødt til at ringe efter elektrikeren og betale for hjælp til strøm, så kan man også være nødt til at skulle betale nogen for at hjælpe med digitale problemer.

Kaj: Dataloger og programmører er rigtig gode til at lave værktøjer til sig selv også. Så der findes rigtig mange værktøjer til at holde styr på varianter og versioner af programmer. Sådan at man roligt kan sætte en ny version eller variant af et program-modul i test og evt. drift, og hvis der viser sig fejl, så kan man lynhurtigt skifte tilbage og bruge en tidligere version af modulet. Der findes faktisk global tilgængelig platform til styring af programkode som rigtig mange virksomheder og udviklere benytter sig af. Det kaldes GitHub (github.com), hvis man er mere interesseret.

Kaj: Jo det var der. De fører hele tiden retssager mod hinanden. Der er skrevet bøger fx ’the dog fight’, hundeslagsmålet med de her firmaer, og hvordan det bringer udviklingen frem. Det er præcis den konkurrence, som opstår, når der kommer en lille start up, som får en ny ide, som udfordrer de store giganter, og så sker der sådan et slagsmål. Apple har sagsøgt Microsoft osv. de slåsser hele tiden, men de samarbejder også. Bl.a. laver Microsoft software til Apple computere, selvom de egentlig var uvenner også nogle rettigheder.

Det med iPhone er også rigtigt, Det han sagde med ’we invented multitouch’, det var interaktionsformen, han sagde de opfandt og ikke telefonen, fordi den købte de af et andet firma. Det der med at opfinde multi touch, er heller ikke helt korrekt. Det har man arbejdet med rigtig mange år i forhold til store flader som interaktivt tavler, og Apple købte et firma som havde lavet nogen mindre platforme, og det gjorde de i 2005 og derefter gjort rigtig effektivt, så de kunne lanceres i år 2007, som en del af iPhone.

Kaj: Man kan få et klip i kørekortet for at betjene knapperne eller displayet på SmartWatch under kørslen. Men man må kigge på det og tale til det. Jfr. sikkertrafik.dk/rad-og-viden/bil/uopmaerksomhed/hvad-siger-loven/

”Når du har et smartwatch på håndleddet/armen, må du ikke trykke på dets knapper eller skærm for fx at læse eller skrive beskeder, men du må gerne bruge det håndfrit, dvs. kigge på det eller fx betjene det stemmestyret. Hvis du vil betjene dit smartwatch fysisk - dvs. trykke på dets knapper eller display - skal det være placeret i en holder, der er fastmonteret i bilen.”

Kaj: Havde min iPhone i en holder, der pegede kameraet mod min arm. Man kan jo få en bøde på 1.000 kr. for at betjene en mobiltelefon mens man cykler.

Kaj: Maskin læring er et bredt begreb, der dækker over mange forskellige algoritmer som Support Vector Machines, Bayesian Networks, Decision Trees, Neurale Netværk mv. Deep Learning associeres oftest med brug af den sidstnævnte teknik i form af såkaldte dybe Neurale Netværk, som Kasper også forklarede om.

Kasper: Det hedder SCALGO Live. (www.scalgo.com)

Kaj: Populært sagt har man ”nedfotograferet” de elektroniske kredsløb til nano-skala størrelse (1 milliarddel af en meter), og man har udviklet ”printere”, der kan printe microchip præcist i disse skala. Det er fysikere, kemikere, og ingeniører, der laver denne form for forskning. Med hensyn til lagerkapacitet, så er vi jo de senere år også gået over til at bruge SSD (Solid State Drive), hvor vi gemmer data på en microchip i stedet for at bruge de traditionelle harddiske med roterende skiver og magnetisk styring af data lagring.

Kaj: Nej det er ikke for at programmørerne er dovne. Det skyldes at man f.eks. i Microsoft Word, ud over selve teksten også gemmer en masse formateringsinformation, herunder f.eks. de fonte, der benyttes til de forskellige dele af teksten, så de kan printes fra en vilkårlig computer med de samme fonte og layout. Hvis du bruger et ASCII tekst program, så vil det stadig kun fylde ca. 2 Kb pr A4 side..

Kaj: Facebook er blevet omdøbt til at hedde Meta, og de arbejder med en vision om et metaverse bygget på, at vi skal gå på sociale medier som Facebook med virtual reality briller. Det er personligt noget, jeg ikke tror så meget på. For 10 år siden opfandt man en virtuel verden, der hed second life (https://secondlife.com), som vi alle sammen kunne flytte ind i og mange firmaer begyndte at lave butikker i dette second life. Men det har fået en relativ begrænset udbredelse, og det tror jeg også kommer til at ske med Metaverse til almindelige brugere. Til gengæld tror jeg at meget af den teknologi de arbejder med at udvikle kan bruges til at reproducere rigtig mange andre gode ting som fx til læring i industrien mm. Så måske et industrielt Metaverse for virksomheder der har behov for at dele og samarbejde om 3D modeller kan vinde udbredelse. Se også svar til spørgsmål 67.

Kaj: Ifølge Danmarks telestatistik, så er der kun ca. 300.000 abonnenter, der har en fastnettelefon, og antallet af mobiltelefonsamtaler er også faldet med 7-10% om året frem til 2018. Men der er faktisk sket en stigning i antal taleminutter under Corona fra 2019 til 2020. Faldet de foregående år skyldes at folk bruger andre kommunikationskanaler via mobilnettet. Herunder f.eks. videokommunikation og forskellige besked services.

Kaj: Man skal have læst programmet ind i computeren for at den kan begynde at udføre programmet. Hulstrimlen var en måde at taste programmet ind i binære koder på hulstrimlen og derefter læse dem ind i computeren som udfører programmet. Men i dag programmerer man i menneskelig forståelig højniveauprogrammering sprog og så har man et program (en compiler) som oversætter programmet til de binære koder. Vi skriver aldrig (meget sjældent) programmer i termer af binære koder mere. Så hulstrimlen var en måde at læse et program, man havde tastet ind på en speciel ”skrivemaskine”, ind i computeren på.

Kaj: Det sorte internet (Dark Net) er betegnelsen for nogle lukkede fora på internettet, der kræver særlige krypteringsprogrammer for at få adgang til, og der holdes meget nøje regnskab med hvem der lukkes ind i sådanne fora. På denne måde kan kriminelle, politiske bevægelser, eller andre der ønsker at køre en helt lukket og skjult kommunikation gøre dette sikkert ovenpå det almindelige internet.

Kasper: Til regnvandet var det sortering og ikke binær søgning vi brugte. Jeg beklager hvis det var uklart. Vi brugte sorteringsalgoritmer til at sortere terrænet efter højde så man kunne sende vand ”ned af bakke”.

Kaj: Jeg ved ikke, hvad der menes her, så det kan jeg ikke rigtigt svare på.

Kaj: Kasper brugte jo faktisk også hjernen med neuroner og synapser som metafor et dybt neuralt netværk til kunstig intelligens. Der også flere overordnede metaforer i spil. I mange år tænkte man på computere som en ”regnemaskine” og det låste den til matematiske anvendelser, så begyndte man at tænke på computeren som en ”skrivemaskine” og der blev udviklet tekstbehandling. Nogle forskere som f.eks. de omtalte Ted Nelson, Doug Engelbart og Tim Berners-Lee tænkte på computere og internettet som et verdensomspændende ”bibliotek” med samarbejdsværktøjer for forskere. Hvilket de jo udviklede prototyper på hver især. Internettet satte også gang i at tænke på computere som et ”medie/medium” a la aviser og TV, hvorefter der er blevet udviklet en masse software, der understøtter distribution af nyheder, film og musik. I dag har computere og internettet overtaget mange af de traditionelle mediers funktion og tilføjet en ny dimension nemlig ”on-demand”, hvor man kan bruge mediet, når man selv har tid og ikke bare når DR sender udsendelsen.

Kaj: Regnecentralen har haft en indirekte betydning i og med der i samarbejde med universiteterne blev leveret vigtige state-of-the-art forskningsresultater f.eks. omkring multikerne operativsystemer og programmeringssprog (ALGOL). RC udviklede og solgte også Piccolo og Piccoline PC’er bla til skoler. Men de blev udkonkurreret af IBM PC, og firmaet blev købt af de engelske ICL i 1989 - længe før smartphones - og ICL blev opløst i 2002. Men Regnecentralen kan måske betragtes som en tabt chance for at lave en tidlig TECH gigant i Danmark, men der manglede investorer.

Kasper: Trachtenbergs algoritme (måtte lige slå den op) laver n * n operationer, den skulle dog være nemmere at lave i hovedet og for små tal. Som den beskrevet på Wikipedia skal man for hvert ciffer i resultatet lave en sum over ca. n produkter. Det giver n * n arbejde. Når n bliver meget stort, bliver det langsomt. Sagen er dog at når n er lille, f.eks. 3 eller 4 cifre, kan sådan en metode være meget effektiv og nem at udføre som menneske, men når antal cifre bliver 1000 eller 10000 bliver den utroligt langsom.