Gervigreind lærir ekki golfsveifluna fyrir þig

Það er eitthvað bæði fyndið og afhjúpandi við að nota gervigreind til að læra golf.

Ekki vegna þess að tæknin geti slegið boltann fyrir mann. Hún getur það ekki. Hún stendur ekki á mottunni, finnur ekki gripið í höndunum, heyrir ekki hljóðið þegar boltinn hittist hreint og finnur ekki pirringinn þegar gamla villan kemur aftur inn í sveifluna.

En hún getur horft á myndband. Hún getur lesið Trackman-gögn. Hún getur borið saman hreyfingu, boltaflug, líkamsstöðu og markmið. Hún getur spurt: hvað er að gerast hér? Og stundum getur hún svarað á þann hátt að maður skilur loksins hreyfingu sem golfkennari, YouTube-myndband eða eigin þrjóska hafði ekki náð að útskýra.

Í nýjasta þætti af Temjum tæknina ræddi ég við Guðmund Smára Gunnarsson. Gummi er líffræðingur, slökkviliðs- og sjúkraflutningamaður, bráðatæknanemi, flugveiðimaður, kylfingur, bogfimimaður og einn af þessum mönnum sem virðist geta orðið góður í nánast hverju sem hann tekur sér fyrir hendur.

Við byrjuðum í golfinu, en enduðum fljótt í miklu stærra samtali um líkama, takt, taugakerfi og gervigreind.

Færni verður til í líkamanum

Guðmundur talaði um að grunnurinn að mörgu sem hann hefur gert vel sé "ágætlega þroskað taugakerfi". Það hljómar einfalt, en í því felst mikil innsýn. Golf, fluguköst, dans, skíði, pílukast og bogfimi eru ólík viðfangsefni, en þau eiga eitthvað sameiginlegt: líkaminn þarf að læra taktinn.

Þú getur lesið um golfsveiflu. Þú getur horft á besta kylfing heims útskýra hana í hægri mynd. Þú getur beðið gervigreind að skrifa fullkomið æfingaplan. En svo stendur þú sjálfur yfir boltanum. Þá kemur í ljós hvort þekkingin hefur sest í líkamann.

Það er munurinn á upplýsingum og færni.

Þessi munur skiptir máli langt út fyrir golfvöllinn. Við lifum á tíma þar sem upplýsingar verða sífellt ódýrari. Gervigreind getur útskýrt, flokkað, dregið saman, borið saman og búið til áætlanir á sekúndum. En færni verður ekki til í sekúndum. Hún verður til í endurtekningu, mistökum, leiðréttingum og þeirri undarlegu þolinmæði sem felst í því að halda áfram að reyna.

AI sem æfingafélagi

Ég hef undanfarið notað gervigreind sem eins konar æfingafélaga í golfinu. Ég tek myndbönd, set inn gögn, lýsi líkamsstöðu, gömlum meiðslum og því sem ég er að reyna að gera. Stundum fæ ég tæknilega greiningu. Stundum fæ ég myndlíkingu sem hjálpar mér að skilja hreyfinguna. Stundum fæ ég óþægilega en rétta áminningu: þú ert þreyttur, hættu að æfa í nokkra daga.

Það sem mér finnst áhugaverðast er ekki að tæknin sé "snjöll". Það er að hún getur hjálpað mér að tala við eigin æfingu. Hún neyðir mig til að orða hvað ég er að reyna að gera. Hún heldur utan um mynstur. Hún tengir myndband við gögn. Hún býr til spegil sem ég get notað til að æfa betur.

En spegillinn slær ekki boltann.

Þarna liggur jafnvægið. Gervigreindin getur flýtt fyrir endurgjöf. Hún getur gert æfinguna markvissari. Hún getur jafnvel opnað dyr fyrir fólk sem hefur ekki greiðan aðgang að sérfræðingi. En hún kemur ekki í stað kennara, líkama eða raunverulegra aðstæðna.

Guðmundur orðaði þetta vel þegar við ræddum muninn á hermi og útigolfi. Í hermi eru aðstæður stöðugar. Úti eru rigning, rakastig, gras, vindur, lega boltans og pressa. Þar kemur í ljós hvort færnin heldur.

Þegar kerfið er sannfærandi rangt

Við fórum líka út fyrir golfið og ræddum eitt af mínum uppáhaldsprófum á gervigreind: "Hvaða einlendu tegundir finnast aðeins á Íslandi?"

Þetta virðist einföld spurning, en hún er það ekki. Hún krefst sérhæfðrar þekkingar, heimilda, varfærni og skilnings á því að tegundahugtakið sjálft er ekki alltaf jafn skýrt og við viljum halda. Í gegnum árin hafa gervigreindarlíkön svarað þessari spurningu með miklu öryggi og stundum hreinum skáldskap.

Það er gagnlegt próf vegna þess að það minnir okkur á grundvallaratriði: kerfi getur hljómað sannfærandi án þess að hafa rétt fyrir sér.

Í vinnslu þessa þáttar kom svipað upp í smærri mynd. Hrá umritun taldi Guðmund hafa verið Íslandsmeistara í "boxi". Það passaði illa við samhengi þáttarins. Við nánari skoðun reyndist þetta vera bogfimi. Opinberar heimildir staðfesta að Guðmundur Smári Gunnarsson varð Íslandsmeistari innanhúss í sveigboga karla árið 2016.

Þetta er nákvæmlega ástæðan fyrir því að mannleg yfirferð skiptir máli. Ekki vegna þess að vélin sé gagnslaus, heldur vegna þess að hún er næstum rétt á mjög sannfærandi hátt.

Sumt á að vera erfitt

Eitt af því sem ég sagði í þættinum var að ég væri viljandi að bæta flækjustigi við líf mitt af því að gervigreindin væri að gera svo margt annað auðvelt. Ég sagði það í hálfkæringi, í samhengi við blade-kylfur og golf, en mér finnst setningin hafa setið eftir.

Kannski þurfum við stundum að velja verkefni sem tæknin gerir ekki of auðveld.

Ekki til að hafna tækninni. Ég er ekki að leggja til að við snúum aftur í heim þar sem enginn má nota mælitæki, myndband eða gervigreind. Þvert á móti. Ég held að þessi tól geti hjálpað okkur gríðarlega mikið, sérstaklega þegar þau jafna aðstöðu og gera fólki kleift að fá betri endurgjöf.

En við þurfum líka að muna að manneskjan á enn eftir að gera eitthvað sjálf. Hún þarf að æfa. Hún þarf að bera ábyrgð. Hún þarf að vita hvenær svarið er of snyrtilegt. Hún þarf að þora að standa í raunveruleikanum, þar sem boltinn liggur illa og veðrið er ekki stillt á "perfect conditions".

Gervigreind getur hjálpað okkur að læra hraðar.

En hún lærir ekki fyrir okkur.

Og kannski er það einmitt gott.