Eit eksperiment: Denne sida er omsett automatisk frå bokmålsutgåva og kan innehalde feil. MishMash vil prøve ut ny teknologi i det opne — teste, avdekkje problem og rette dei, både i våre eigne og i underliggjande system. Det er ein del av MishMash-DNA-et. Slik blir nynorsksidene laga.

Ordliste

Sentrale omgrep brukt på mishmash.no, kvart forklart på tre nivå. Bruk veljaren øvst: Enkel er éi setning i klartekst, Standard er kvardagsforklaringa, og Avansert legge til presisjon og dei etablerte definisjonane frå standardar, regelverk, forskingslitteraturen og norske kjelder.

Dei same tekstane driv -forklaringane i tekstane — ord med stipla understrek, som det der, som kan folde ut — slik at denne lista og forklaringane i tekstane alltid stemmer overeins, uansett kva nivå du les på.

Byt til Avansert for å sjå kvar kvar definisjon kjem frå. Kvart omgrep viser då også korleis standardar, lover, forsking og norske kjelder definerer det.

Der eit omgrep har ein etablert definisjon andre stader, står han under, med kjelde og på originalspråket, i denne rekkjefølgja: internasjonale standardar (ISO/IEC 22989 og nærståande standardar, NIST), regelverk og politikk (EUs KI-forordning, OECD, UNESCO, nasjonale strategiar), forskingslitteraturen og den norske definisjonen. Norske definisjonar er siterte frå Teknologirådets ordliste for kunstig intelligens, som Språkrådet har gå gjennom, og frå norske forskrifter og strategiar; dei norske termane i ordlista følgjer Teknologirådets liste. Sitatteikn betyr at ordlyden er kjeldas eigen; utan dei er det ein nær omskrivning. Utkast til standardar er merkte som utkast.

KI

dataprogrammer som kan lære og løse oppgaver, litt som du lærer av å øveKI står for kunstig intelligens: datasystemer som gjør ting vi vanligvis tenker krever menneskelig tenkning, som å kjenne igjen bilder, skrive tekst eller komponere musikk, som regel ved å lære av mange eksemplersamlebetegnelse for datasystemer som utfører oppgaver vi forbinder med intelligens, fra håndskrevne regelbaserte systemer til dagens læringsbaserte modeller. Språkrådet anbefaler den norske forkortelsen KI framfor AI. Den nasjonale KI-strategien definerer KI-systemer ut fra hva de gjør: handle, fysisk eller digitalt, ut fra tolkede data for å nå et mål I standarder: “Engineered system that generates outputs such as content, forecasts, recommendations or decisions for a given set of human-defined objectives.” ISO/IEC 22989:2022, 3.1.4 (AI system) I regelverk: “A machine-based system that is designed to operate with varying levels of autonomy and that may exhibit adaptiveness after deployment, and that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments.” EU AI Act 2024, Art. 3(1) (AI system) I regelverk: “An AI system is a machine-based system that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments. Different AI systems vary in their levels of autonomy and adaptiveness after deployment.” OECD AI Principles, as revised 2023 I litteraturen: “The science and engineering of making intelligent machines.” McCarthy 2007 Norsk definisjon: «Kunstig intelligente systemer utfører handlinger, fysisk eller digitalt, basert på tolkning og behandling av strukturerte eller ustrukturerte data, i den hensikt å oppnå et gitt mål.» Nasjonal strategi for kunstig intelligens 2020 Norsk definisjon: «Et maskinbasert system som er konstruert for å operere med varierende grad av autonomi, som kan vise tilpasningsdyktighet etter idriftsetting, og som, for eksplisitte eller implisitte mål, ut fra inndataene det mottar, utleder hvordan man genererer utdata som prediksjoner, innhold og anbefalinger, eller beslutninger som kan påvirke fysiske eller virtuelle miljøer.» KI-forordningen art. 3 nr. 1, uoffisiell oversettelse (DFD 2025) Norsk definisjon: «Kunstig intelligens er informasjonsteknologi som justerer sin egen aktivitet og derfor tilsynelatende framstår som intelligent.» Store norske leksikon

KI-agent

en KI som kan gjøre en jobb på egen hånd, steg for steget KI-system laget for å utføre en oppgave, eller et sett av oppgaver, på egen hånd, inkludert å avgjøre hva det skal gjøre videre; MishMash lager musikalske agenter som improviserer med utøvereet system som sanser omgivelsene, velger handlinger mot et mål og handler med en viss selvstendighet, gjerne over mange steg og med verktøy. I interaktiv musikkforskning er en musikalsk agent et slikt system som lytter og spiller i sanntid; i dagens bransjespråk dekker ordet språkmodellsystemer som planlegger og utfører oppgaver I standarder: “Automated entity that senses and responds to its environment and takes actions to achieve its goals.” ISO/IEC 22989:2022, 3.1.1 I standarder: “Software programs that can interact with their environment, receive information, and undertake self-directed actions in service of a larger, externally-specified goal.” NIST AI 100-2e2025, glossary (agent) I litteraturen: “An agent is anything that can be viewed as perceiving its environment through sensors and acting upon that environment through effectors.” Russell and Norvig 1995, § 2.1 I litteraturen: “Musical agents are artificial agents that tackle musical creative tasks, partially or completely.” Tatar and Pasquier 2019 Norsk definisjon: «KI-system utformet for å utføre en bestemt oppgave eller et bestemt sett av oppgaver på egen hånd.» Teknologirådet 2026

KI-kompetanse

å vite nok om KI til å bruke den klokt og stille gode spørsmål om denå kunne nok om KI til å bruke den, stille spørsmål ved den og forstå hva den gjør — for alle, ikke bare programmerereet sett av ferdigheter for å vurdere, kommunisere med og bruke KI kritisk (Long og Magerko 2020). Det er et tema i MishMashs utdanningsarbeid (WP4) og omfatter å forstå hva KI-generert innhold er, hvordan det lages, og hva det koster I regelverk: “Skills, knowledge and understanding that allow providers, deployers and affected persons, taking into account their respective rights and obligations in the context of this Regulation, to make an informed deployment of AI systems, as well as to gain awareness about the opportunities and risks of AI and possible harm it can cause.” EU AI Act 2024, Art. 3(56) I litteraturen: “A set of competencies that enables individuals to critically evaluate AI technologies; communicate and collaborate effectively with AI; and use AI as a tool online, at home, and in the workplace.” Long and Magerko 2020 Norsk definisjon: «Ferdigheter, kunnskaper og forståelse som gjør det mulig for leverandører, idriftsettere og berørte personer, idet det tas hensyn til deres respektive rettigheter og forpliktelser i forbindelse med denne forordningen, å treffe en informert beslutning om idriftsetting av KI-systemer samt å få bevissthet om mulighetene og risikoene ved KI og hvilken mulig skade det kan forårsake.» KI-forordningen art. 3 nr. 56, uoffisiell oversettelse (DFD 2025)

algoritme

en liste med steg en datamaskin følger for å gjøre noeen presis rekkefølge av steg for å løse et problem; i dagligtale også anbefalings- og rangeringssystemene som avgjør hva vi ser på netten endelig, veldefinert prosedyre for å beregne et resultat fra en inndata. Maskinlæringsalgoritmer er prosedyrene som tilpasser modeller til data, til forskjell fra selve modellene; den løsere folkelige betydningen, algoritmer som kuraterings- og rangeringssystemer, er det mye av samfunnskritikken av KI handler om I standarder: “Set of rules for transforming the logical representation of data.” ISO/IEC TR 24028:2020, 3.3 I litteraturen: “Informally, an algorithm is any well-defined computational procedure that takes some value, or set of values, as input and produces some value, or set of values, as output.” Cormen et al. 2009, § 1.1 Norsk definisjon: «Algoritme er i matematikk og databehandling en fullstendig og nøyaktig beskrivelse av fremgangsmåten for løsning av en beregningsoppgave eller annen oppgave.» Store norske leksikon

kunstnerisk forskning

å forske ved å lage kunstforskning som skjer gjennom å skape og fremføre kunst, der den kunstneriske prosessen selv gir ny kunnskapforskning der kunstnerisk praksis er både metode og resultat: kunnskap skapes gjennom å lage, framføre og reflektere, og dokumenteres i verk så vel som tekst. I Norge er det et anerkjent forskningsløp ved siden av vitenskapelig forskning, og MishMash bruker det som inngang til kritisk arbeid med KI I regelverk: “Research through means of high level artistic practice and reflection; it is an epistemic inquiry, directed towards increasing knowledge, insight, understanding and skills.” Vienna Declaration on Artistic Research 2020 I litteraturen: “Art practice qualifies as research if its purpose is to expand our knowledge and understanding by conducting an original investigation in and through art objects and creative processes.” Borgdorff 2006

bias (skjevhet)

når en KI behandler noen mennesker eller ting urettferdig på grunn av det den har lært avsystematiske skjevheter i det et KI-system produserer, ofte arvet fra treningsdataene, slik at noen grupper, stiler eller perspektiver favoriseres framfor andresystematisk feil i en modells resultater som stiller bestemte grupper eller perspektiver dårligere. Den kan komme inn gjennom datainnsamling, modellutforming, treningsmål eller bruk; i kreativ KI viser den seg for eksempel som en overrepresentasjon av angloamerikanske stiler. Ikke det samme som den statistiske skjevheten i bias–varians-avveiningen I standarder: “Systematic difference in treatment of certain objects, people or groups in comparison to others.” ISO/IEC 22989:2022, 3.5.4 I litteraturen: “We use the term bias to refer to computer systems that systematically and unfairly discriminate against certain individuals or groups of individuals in favor of others.” Friedman and Nissenbaum 1996 Norsk definisjon: «Systematiske skjevheter i et KI-system som kan påvirke resultatene modellen produserer.» Teknologirådet 2026

Styret

gruppa som bestemmer de store tingene i MishMashsenterets styrende organ, med representanter for partnerinstitusjonene; det tar de strategiske beslutningene om senterets retningsenterets formelle styringsorgan, med ansvar for tilsyn, strategiske beslutninger og forskningens kvalitet og virkning. Ikke å forveksle med Rådet, som gir råd, eller Det vitenskapelige rådgivende rådet, som evaluerer

samskaping

å lage noe sammenå skape sammen, mellom mennesker eller mellom mennesker og maskiner; i MishMash beskriver ordet kreative prosesser der bidragene virkelig er deltfelles kreativ produksjon der initiativ, handlekraft og opphav er fordelt mellom deltakerne. Brukes i MishMash om samarbeid menneske–menneske, menneske–maskin og blandede former; samskapende KI er navnet på systemene som lages for det I litteraturen: Any act of collective creativity: creativity that is shared by two or more people. after Sanders and Stappers 2008

Samskapende KI

KI som lager ting sammen med mennesker, mer som en bandkamerat enn et verktøyKI-systemer laget for ekte partnerskap mellom mennesker og maskiner, der begge bidrar til det kreative resultatetKI-systemer utformet som partnere i en kreativ prosess, der initiativ, kontroll og bidrag deles mellom menneske og maskin (Anscomb 2024). Å utvikle slike systemer er MishMashs uttalte mål, med menneskelig handlekraft, miljømessig bærekraft og demokratisk tilgang til teknologien som krav I litteraturen: AI treated as a collaborator rather than a tool: a partnership in which both the human and the system contribute to the creative outcome. after Anscomb 2024

beregningsmessig kreativitet

forskning på om datamaskiner kan være kreativeforskningsfeltet som studerer om og hvordan datasystemer kan oppføre seg på måter vi ville kalt kreativeet forskningsfelt i skjæringspunktet mellom KI, kognitiv vitenskap og kunst som bygger og vurderer systemer som tar på seg kreative oppgaver (Colton og Wiggins 2012). Det spør ikke bare om resultatet er godt, men om prosessen ville telle som kreativ for en upartisk observatør I litteraturen: “The philosophy, science and engineering of computational systems which, by taking on particular responsibilities, exhibit behaviours that unbiased observers would deem to be creative.” Colton and Wiggins 2012

konsortium

en gruppe organisasjoner som går sammenen gruppe organisasjoner som går sammen om et felles mål — MishMash samler universiteter, forskningsinstitutter og kultur- og næringslivspartnere fra hele Norgeden formelle sammenslutningen av institusjoner som er bundet av konsortieavtalen bak senteret: universiteter, forskningsinstitutter og kultur- og næringslivspartnere. Institusjoner blir med som partnere, ved å signere konsortieavtalen eller en avtale om assosiert partnerskap; enkeltpersoner blir med som medlemmer I regelverk: “In EU grants, the consortium is normally composed of the key project participants, i.e. typically the coordinator and the other beneficiaries, affiliated entities and associated partners.” EU Annotated Grant Agreement 2025

Rådet

en gruppe med én person fra hver partner som gir MishMash rådorganet der partnerinstitusjonene er representert; det gir strategisk veiledning og holder senteret og partnerne samordnetet rådgivende organ med én representant per partnerinstitusjon, med ansvar for strategisk retning, policyråd og samsvar med konsortiets mål. Møtenotatene publiseres på organisasjonssidene

Kreativ KI

dataprogrammer som kan lage nye bilder, musikk eller historier på egen håndmaskinsystemer som kan produsere resultater som er både nyskapende og meningsfulle — ikke bare tilfeldige, og ikke bare kopiermaskinsystemer der resultatet er nyskapende og meningsfullt og kan stå på egne bein uten at et menneske fullfører det (de Vries 2020). Begrepet beskriver hva systemene lager, ikke en påstand om at de er kreative i Bodens forstand; om de er det, og hvordan resultatene skiller seg fra menneskelig kreativitet, er ett av MishMashs forskningsspørsmål I litteraturen: Machine systems able to produce novel and meaningful results that stand independently. after de Vries 2020

kreativitet

å finne på noe nytt som også er bra, som en sang ingen har hørt førevnen til å skape ideer eller verk som er både nye og verdt å ha — det menneskelige trekket MishMash studerer KI gjennomMishMash følger Boden og forstår kreativitet som frambringelse av ideer eller verk som er nye, overraskende og verdifulle, og skiller mellom det som er nytt for personen og det som er nytt for alle. Senteret studerer KI gjennom dette trekket, ikke gjennom intelligens generelt I litteraturen: “The ability to come up with ideas or artefacts that are new, surprising and valuable.” Boden 2004

MishMash-kuben

et bilde av en boks som viser hvordan MishMash er satt sammenfiguren som brukes til å forklare senterets struktur: de sju arbeidspakkene på én side, de tre tilnærmingene (skape, utforske, reflektere) på en annen, og perspektivene maskin, menneske og samfunn på den tredjeet visuelt grep foreslått under søknadsverkstedene for å vise at senterets temaer, tilnærminger og perspektiver er uavhengige dimensjoner som krysser hverandre i hvert prosjekt. Senterets «mishmash» av teorier og metoder er ordnet i dette strukturerte nettet («mesh»), som også er der navnet MeshUp kommer fra

kulturarv

gamle ting som er verdt å ta vare på, som sanger, bilder, bygninger og fortellingergjenstandene, opptakene, dokumentene, stedene og praksisene et samfunn arver og velger å ta vare på; i MishMash temaet for WP6, om arkiv, bibliotek og museummateriell og immateriell kulturarv, fra gjenstander og arkiv til levende tradisjoner som folkemusikk og samisk joik. WP6 studerer hvordan KI kan hjelpe med å transkribere, ordne, gi tilgang til og representere den, med særlig vekt på minoritetskulturelle uttrykk og på de etiske og rettslige grensene som gjelder I regelverk: “The practices, representations, expressions, knowledge, skills – as well as the instruments, objects, artefacts and cultural spaces associated therewith – that communities, groups and, in some cases, individuals recognize as part of their cultural heritage.” UNESCO 2003, Art. 2(1) (intangible cultural heritage) I regelverk: Monuments, groups of buildings and sites of outstanding universal value from the point of view of history, art or science. after UNESCO 1972, Art. 1

kroppsliggjort KI

KI med kropp, som en robot som kan bevege seg og sanseKI med kropp — systemer som sanser og handler i den fysiske verden, som roboter eller musikkmaskiner på en sceneKI som lærer og handler gjennom en kropp plassert i et miljø, slik at sansing, handling og læring henger sammen (Duan mfl. 2022). I MishMash spenner det fra roboter og musikkmaskiner på scenen til grensesnitt som reagerer på utøverens bevegelser I litteraturen: AI that learns through interaction with an environment from its own point of view, rather than from static datasets. after Duan et al. 2022

forklarbarhet

å kunne forklare hvorfor en KI gjorde det den gjordehvor godt mennesker kan forstå hvorfor et KI-system ga et bestemt resultat; dyplæringsmodeller er ofte vanskelige å forklarei hvilken grad en modells oppførsel kan gjøres rede for i menneskelige termer, enten ved utformingen (tolkbare modeller) eller i etterkant (forklarbar KI, XAI). For kunstnerisk praksis betyr det like mye for kontroll som for ansvarlighet: en kunstner må vite hvilke knapper som gjør hva I standarder: “Property of an AI system to express important factors influencing the AI system results in a way that humans can understand.” ISO/IEC 22989:2022, 3.5.7 I standarder: “Explainability refers to a representation of the mechanisms underlying AI systems’ operation, whereas interpretability refers to the meaning of AI systems’ output in the context of their designed functional purposes.” NIST AI 100-1 (AI RMF 1.0), 3.5 I litteraturen: “Given an audience, an explainable Artificial Intelligence is one that produces details or reasons to make its functioning clear or easy to understand.” Arrieta et al. 2020

generativ KI

KI som lager nye ting, som et bilde ut fra en beskrivelseKI som kan generere nytt innhold som tekst, bilder, lyd, video og programkode, ut fra mønstre lært fra store mengder treningsdatamaskinlæringsmodeller, i dag for det meste store nevrale nettverk trent på svært store datasett, som lager nye eksempler som ligner treningsdataene som svar på en instruks. Kommersielle eksempler er Dall-E for bilder, ChatGPT for tekst og Suno for musikk; MishMash studerer slike systemer som materiale, instrument og gjenstand for kritikk I standarder: AI system based on techniques and models that aim to generate new content, such as text, audio, code, video or images. ISO/IEC 22989:2022/DAmd 1 (draft, 2025), 3.1.38 I regelverk: “The class of AI models that emulate the structure and characteristics of input data in order to generate derived synthetic content. This can include images, videos, audio, text, and other digital content.” US Executive Order 14110 (2023), as cited in NIST AI 600-1 I litteraturen: “The term generative AI refers to computational techniques that are capable of generating seemingly new, meaningful content such as text, images, or audio from training data.” Feuerriegel et al. 2024 Norsk definisjon: «KI som kan generere nytt innhold som tekst, bilder, lyd, video og programkode.» Teknologirådet 2026 Norsk definisjon: «Generativ kunstig intelligens er teknikker innen maskinlæring der målet ikke bare er å analysere data, men også å lage nye data, for eksempel i form av tekst, bilder, lyd, video eller programmeringskode.» Store norske leksikon

stor språkmodell

KI som har lest enorme mengder tekst og kan skrive tekst tilbakeen KI-modell som er trent på svært store mengder tekst for å behandle og generere naturlig språk; ChatGPT bygger på en sliket nevralt nettverk, som regel en transformer med milliarder av parametre, trent til å forutsi neste token i en tekst og deretter justert med menneskelig tilbakemelding. Den lærer statistiske mønstre i treningsdataene, som lar den svare, oppsummere, oversette og generere, og som også forklarer de typiske feilene, som å dikte opp fakta I standarder: Machine learning model that encodes natural language with many parameters to perform natural-language-processing tasks. ISO/IEC 22989:2022/DAmd 1 (draft, 2025), 3.3.20 I regelverk: “An AI model, including where such an AI model is trained with a large amount of data using self-supervision at scale, that displays significant generality and is capable of competently performing a wide range of distinct tasks regardless of the way the model is placed on the market and that can be integrated into a variety of downstream systems or applications.” EU AI Act 2024, Art. 3(63) (general-purpose AI model) I litteraturen: “Large language models (LLMs) refer to Transformer language models that contain hundreds of billions (or more) of parameters, which are trained on massive text data.” Zhao et al. 2023, § 2.1 Norsk definisjon: «KI-modeller som er trent på svært store mengder tekst for å behandle og generere naturlig språk.» Teknologirådet 2026 Norsk definisjon: «En språkmodell er en statistisk modell av et språk som brukes innen språkteknologi. Modellen gir en sannsynlighetsfordeling over sekvenser av ord og kan derfor brukes til å analysere og generere tekst basert på naturlige språk, slik som norsk.» Store norske leksikon (språkmodell)

LCA

en måte å måle hvor mye noe skader miljøet gjennom hele levetidenlivsløpsanalyse — en metode for å måle det samlede miljøavtrykket til et produkt eller system, fra det lages til det kassereslivsløpsanalyse: en standardisert metode (ISO 14040) for å sammenstille innsatsfaktorer, utslipp og miljøpåvirkninger fra et produktsystem fra råvarer til avhending. MishMash bruker den på miljøkostnaden ved å trene og kjøre KI-modeller I standarder: “Compilation and evaluation of the inputs, outputs and the potential environmental impacts of a product system throughout its life cycle.” ISO 14040:2006, 3.2

maskinlæring

når en datamaskin blir bedre til noe ved å øve på mange eksemplerdatametoder som blir bedre til en oppgave ved å lære av eksempler, i stedet for å følge regler skrevet for hånddelfeltet av KI der en modells parametre tilpasses data slik at ytelsen på en oppgave bedres med erfaring (Mitchell 1997). Det omfatter veiledet, ikke-veiledet og forsterkende læring og ligger under nesten all dagens kreative KI, i motsetning til de regelbaserte systemene i tidlig datakunst og datamusikk I standarder: “Process of optimizing model parameters through computational techniques, such that the model’s behaviour reflects the data or experience.” ISO/IEC 22989:2022, 3.3.5 I litteraturen: “A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks T, as measured by P, improves with experience E.” Mitchell 1997 Norsk definisjon: «Maskinlæring er en spesialisering innen kunstig intelligens hvor man bruker statistiske metoder for å la datamaskiner finne mønstre i store datamengder. Man sier at maskinen «lærer» i stedet for å bli programmert.» Store norske leksikon

medlem

en person som er med i MishMashen person som har meldt seg inn i én eller flere arbeidspakker; de fleste er knyttet til en partnerinstitusjon, men MishMash er åpent for forskere uten entilknytningen på personnivå. Medlemmer deltar i arbeidspakkeaktiviteter og MeshUps, står i katalogen og kan søke såkornmidler sammen med andre medlemmer; medlemskapet gir ingen finansiering i seg selv

MeshUp

MishMashs ukentlige nettmøte, hver torsdagsenterets ukentlige nettmøte på en halvtime, torsdager klokka tolv, med en kort presentasjon og diskusjon; åpent for alle medlemmer og nummerert fra #01senterets viktigste møteform, som holder et spredt konsortium på over 200 personer i kontakt: en ukentlig Zoom-økt med noen beskjeder, et kvarters presentasjon og modererte spørsmål. Hver MeshUp er oppført som et arrangement på nettstedet

multimodal

KI som kan håndtere mer enn én type ting, som både bilder og orden KI-modell som kan behandle flere typer data, som tekst, bilder, lyd og video, og kombinere demmodeller trent på mer enn én modalitet, slik at representasjonene deles på tvers av for eksempel tekst og bilder eller lyd og bevegelse. Multimodalitet er viktig for kunsten, der mening sjelden bæres av én kanal alene; en modell som bare behandler én type data, er unimodal I standarder: “A model that processes and relates information from multiple sensory modalities that each represent primary human channels of communication and sensation, such as vision and touch.” NIST AI 100-2e2025, glossary (multimodal models) I litteraturen: “Multimodal machine learning aims to build models that can process and relate information from multiple modalities.” Baltrušaitis, Ahuja and Morency 2019 Norsk definisjon: «En KI-modell som kan behandle flere typer data, som tekst, bilder, lyd og video.» Teknologirådet 2026

nevralt nettverk

et dataprogram bygd av mange små sammenkoblede deler som lærer sammen, løst inspirert av hjernenen maskinlæringsmodell bygd av lag med enkle enheter der koblingene justeres under trening; dyp læring betyr nettverk med mange lagen funksjon satt sammen av lag med vektede summer og ikke-lineære ledd, der vektene tilpasses med gradientmetoden på treningsdata. Dype nettverk med mange lag ligger bak dagens bilde-, lyd- og språkmodeller; styrken er skala og fleksibilitet, svakheten er ugjennomsiktighet og et stort behov for data og regnekraft I standarder: “Network of one or more layers of neurons connected by weighted links with adjustable weights, which takes input data and produces an output.” Deep learning is the “approach to creating rich hierarchical representations through the training of neural networks with many hidden layers.” ISO/IEC 22989:2022, 3.4.8 and 3.4.4 I litteraturen: “Deep learning allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction.” LeCun, Bengio and Hinton 2015 Norsk definisjon: «Nevrale nettverk er en teknikk som brukes som byggesteiner innen maskinlæring og kunstig intelligens. De kan ses på som en veldig grov forenkling av hvordan nervecellene i hjernen fungerer.» Store norske leksikon

NVA

det norske arkivet der forskning registreresNasjonalt vitenarkiv, der norsk forskning registreres — mishmash.no henter publikasjoner, personer og prosjektdata derfra hver nattNasjonalt vitenarkiv, det nasjonale forskningsarkivet drevet av Sikt, som erstattet Cristin som register over norske forskningsresultater og grunnlag for rapportering til finansiører. mishmash.no synkroniserer publikasjoner, personer og prosjektdata fra det åpne API-et hver natt, og MishMash-resultater skal registreres under senterets NVA-prosjekt

ORCID

et nummer som viser hvilken forsker som har skrevet hvaen gratis, unik ID for forskere som knytter dem til publikasjonene sine på tvers av systemer og arbeidsgivereOpen Researcher and Contributor ID, en varig identifikator forvaltet av en ideell organisasjon, som skiller forskere med like navn fra hverandre på tvers av forlag, finansiører og institusjoner. Katalogen på mishmash.no bruker ORCID-poster til å holde folks publikasjonslister oppdatert

partner

en organisasjon som er med i MishMashen institusjon som har signert konsortieavtalen eller en avtale om assosiert partnerskap med MishMash; personer blir derimot med som medlemmeren institusjon, forskningsutførende eller ikke, som er knyttet til senteret gjennom den opprinnelige konsortieavtalen eller en senere avtale om assosiert partnerskap. Partnerskapet gir tilgang til nettverket og arrangementene og er ment som en døråpner for institusjonens folk, ikke som et mål i seg selv

stipendiat

en som får lønn for å forske i noen år for å ta den høyeste universitetsgradenen forsker ansatt, som regel i tre eller fire år, for å fullføre en doktorgrad; MishMashs partnere har lyst ut mange slike stillinger, både vitenskapelige og kunstneriskeen midlertidig forskerstilling som leder til doktorgrad, med fullført mastergrad som krav. Stipendiatene er ansatt ved en partnerinstitusjon, ikke i MishMash, og følger enten det vitenskapelige løpet eller løpet for kunstnerisk forskning; katalogen viser dem per arbeidspakke Norsk definisjon: «En stipendiatstilling skal føre til oppnådd doktorgrad og bidra til at den ansatte kvalifiserer seg for relevante karrierer ved høyere utdannings- og forskningsinstitusjoner og andre sektorer i arbeidslivet der forskningskompetanse kreves.» Universitets- og høyskoleforskriften § 3-19

postdoktor

en forsker som er ferdig med doktorgraden og forsker videre i noen årkort for postdoktor: en forsker med fullført doktorgrad ansatt i noen år for å gjennomføre et forskningsprosjekt, ofte på vei mot en fast stillingen midlertidig kvalifiseringsstilling, vanligvis to til fire år, som krever at doktoravhandlingen er levert før søknad og forsvart før tiltredelse. MishMashs postdoktorer er ansatt ved partnerinstitusjonene og som regel forankret i én arbeidspakke Norsk definisjon: «En postdoktorstilling har som formål at den ansatte skal opparbeide seg en forskerprofil og kompetanse som gjør vedkommende kvalifisert for å søke stilling som førsteamanuensis.» Universitets- og høyskoleforskriften § 3-18

instruks (prompt)

det du ber en KI om å gjøre, som regel ved å skriveteksten, kommandoen eller annen informasjon du gir et generativt KI-system for å styre hva det skal gjøre eller lageinndataene som styrer hva en generativ modell lager: et spørsmål, en oppgave, bakgrunn, eksempler eller en kombinasjon. Å utforme instrukser for bedre resultater kalles effektiv instruksjonsutforming (prompt engineering). Teknologirådets ordliste, gjennomgått av Språkrådet, anbefaler instruks som norsk term I standarder: Input to a generative AI system that provides instructions on how to process the input. ISO/IEC 22989:2022/DAmd 1 (draft, 2025), 3.6.19 I litteraturen: In prompt-based learning the input is rewritten, using a template, into a textual prompt with unfilled slots, which the language model fills probabilistically; the answer is derived from the filled-in text. after Liu et al. 2023 Norsk definisjon: «Tekst, kommando eller annen informasjon som gis til en KI-modell for å styre hva den skal gjøre eller generere.» Teknologirådet 2026

Forskningsrådet

statens organ som betaler for forskning i Norge, også MishMashdet nasjonale organet som finansierer forskning og innovasjon; det finansierer MishMash som forskningssenterdet statlige organet under Kunnskapsdepartementet som fordeler offentlige forskningsmidler gjennom konkurranseutsatte utlysninger. MishMash er prosjektnummer 357438; publikasjoner skal takke Forskningsrådet med ordlyden på siden om kreditering og registreres under senterets prosjekt i NVA

ansvarlig KI

å lage og bruke KI på måter som er rettferdige, trygge og bra for folkå utvikle og bruke KI med omtanke for rettferdighet, åpenhet, personvern, bærekraft og ansvarlighet, ikke bare ytelsesamlebetegnelse for praksisene og prinsippene som holder utvikling og bruk av KI ansvarlig: etiske retningslinjer, konsekvensvurdering, åpenhet, tiltak mot skjevheter, miljøregnskap og etterlevelse av regelverk som EUs KI-forordning. MishMashs REFLECT-tilnærming og WP5 har det som et sentralt anliggende I litteraturen: Human responsibility for the development of intelligent systems along fundamental human principles and values, to ensure human flourishing and well-being in a sustainable world. after Dignum 2019

regelbasert system

gammeldags KI som følger regler skrevet av mennesker, som en oppskrifttidlig KI bygget av håndlagde regler — som de første datasystemene for musikkomposisjon og maleri; kalles også symbolsk KIsymbolsk eller kunnskapsbasert KI, der oppførselen følger av eksplisitt kodede regler og representasjoner i stedet for lærte parametre. Den drev de første datakomposisjonssystemene og Harold Cohens maleprogram AARON, og kombineres fortsatt med læringsbaserte metoder i hybride systemer der åpenhet og kontroll er viktig I litteraturen: “A physical symbol system has the necessary and sufficient means for general intelligent action.” Newell and Simon 1976

Vitenskapelig rådgivende råd

eksperter fra andre land som sjekker at forskningen i MishMash er goden gruppe internasjonale eksperter som evaluerer senterets forskning og gir råd om retningen; forkortet SABtolv internasjonale forskere og praktikere, fra kreativ databehandling og musikkteknologi til jus og kommunikasjon, som gir et vitenskapelig blikk utenfra, evaluerer kvalitet og framdrift og støtter formidling til internasjonale miljøer

såkornmidler

små pengesummer for å prøve ut en ny idésmå tilskudd senteret gir medlemmene sine for å starte felles aktiviteter, teste ideer eller samle folk, utlyst flere ganger i åretinterne tilskudd til samarbeidsaktiviteter mellom partnere, tildelt i nummererte runder. Søknadene leses av arbeidspakkelederne sammen med ledelsen, med en myk habilitetssjekk slik at ingen vurderer en søknad de har direkte interesse i

Interessentråd

folk utenfor forskningen som forteller MishMash hva som er nyttigen gruppe representanter fra partnerorganisasjoner, næringsliv og kulturinstitusjoner som holder forskningen relevant for praksissenterets kobling til brukerne av forskningen: det gir råd om relevans og anvendelighet, knytter forskning til praksis og leder senteret mot praktisk innovasjon og bruk av resultatene

stretchtext

tekst du kan klikke på for å se mer, akkurat der du ertekst leseren kan strekke — mer detalj foldes ut der du er, en idé foreslått av Ted Nelson i 1967 og brukt på dette nettstedeten hypertekstform foreslått av Ted Nelson i 1967 der teksten foldes ut og inn på stedet i stedet for å hoppe til en annen side. På mishmash.no er den kombinert med tre lesenivåer, slik at en side kan bære sin egen ordliste på den dybden leseren har valgt I litteraturen: Text that the reader expands and contracts in place, so detail arrives without leaving the page. after Nelson 1967

treningsdata

eksemplene en KI lærer avsamlingen av eksempler, som tekster, bilder eller opptak, som en maskinlæringsmodell lærer mønstrene sine fra; det som er i den, former hva modellen kandatasettet en modells parametre tilpasses til. Størrelse, opphav, lisensiering og representativitet avgjør modellens evner, skjevheter og rettslige stilling, og derfor står dataene bak generative modeller sentralt i spørsmålene om opphavsrett og rettigheter som MishMash studerer I standarder: “Data used to train a machine learning model.” ISO/IEC 22989:2022, 3.3.16 I regelverk: “Data used for training an AI system through fitting its learnable parameters.” EU AI Act 2024, Art. 3(29) I litteraturen: The set of examples on which a model’s error is measured and reduced during training, as distinct from the separately collected test set used to estimate how well it generalises. after Goodfellow, Bengio and Courville 2016, ch. 5 Norsk definisjon: «Data som brukes til å trene et KI-system ved å tilpasse dets lærbare parametere.» KI-forordningen art. 3 nr. 29, uoffisiell oversettelse (DFD 2025)

arbeidspakke

et lag som jobber med én del av et stort prosjekten arbeidspakke er forskerspråk for et lag med folk som jobber med én del av et stort prosjektorganisasjonsenheten i et forskningsprosjekt: et avgrenset sett oppgaver, folk og resultater med egen ledelse. MishMash har sju, WP1 til WP7, hver bygd rundt ett av senterets temaer; forkortelsen WP brukes over hele nettstedet I litteraturen: The work at the lowest level of a work breakdown structure, for which cost and duration are estimated and managed. after PMBOK Guide, 6th ed.

arbeidspakkeleder

personen som leder ett av de sju lageneforskeren som har ansvar for én arbeidspakke: planen, folkene og resultatene; forkortet WPL, med én eller to «sidekicks» til hjelphver av de sju arbeidspakkene har en leder og én eller to sidekicks som koordinerer den vitenskapelige og kunstneriske forskningen, kvaliteten og formidlingen. Sammen utgjør de arbeidspakkeledergruppen, som også vurderer søknader om såkornmidler sammen med ledelsen

Saknar du eit omgrep? Foreslå det via nettsideprosjektet.