Kunstmatige intelligentie is al lang een heilige graal voor computerwetenschappers, schrijvers van science fiction en nerdy types in zijn algemeenheid. Mensen hebben een grenzeloze fascinatie voor de werking van hun eigen redenatievermogen, wat de creatie van een kunstmatige variant extra interessant maakt. Al sinds de jaren 50 zijn computerwetenschappers dus ook druk bezig met de ontwikkeling van software die bepaalde cognitieve taken van ons over kan nemen.

 

Er zijn natuurlijk een heleboel boeken en films waarin dit soort software de mensheid gigantisch in de problemen brengt, maar vooralsnog ziet het er allemaal nog vrij rooskleurig uit. Op dit moment wordt AI op meer plaatsen toegepast dan je zou denken. Sterker nog, een heleboel toepassingen van AI worden tegenwoordig niet meer als zodanig onderkend.

 

De alsmaar verschuivende definitie van wat AI nu eigenlijk is

Zaken waarvoor we vroeger geavanceerde AI nodig dachten te hebben (zoals gezichtsherkenning, autonoom rijden) lijken tegenwoordig relatief eenvoudig en worden vaak niet meer als AI gekenmerkt. Terwijl dit eigenlijk niet juist is. Want er is wel degelijk sprake van een stuk geavanceerde cognitieve verwerking, alleen beschouwen we het niet meer als dusdanig. AI is gemeengoed aan het worden. En dat is best heel gaaf.

 

Nu moeten we wel een onderscheid maken tussen zwakke en sterke AI. Zwakke AI is hele specifieke, doelgerichte AI, speciaal voor één functie. Denk hierbij aan de geavanceerde neurale netwerken die door Facebook ingebakken zijn in zijn mobiele app voor gezichtsherkenning. Sterke AI is de algemene, brede variant van intelligentie, het type intelligentie dat mensen ook bezitten. Dit is een type intelligentie dat erg lastig te realiseren is en waarvan we niet precies weten hoe deze werkt.

 

Aan sterke AI wordt echter héél hard gewerkt door de grootste technologische giganten van dit moment. Denk hierbij aan Google, IBM, Baidu en grote onderzoeks- en overheidsinstellingen.

 

Google heeft met haar dochteronderneming DeepMind een fantastische prestatie neergezet door de sterkste menselijke grootmeester van het spel Go te verslaan met hun AI AlphaGo, een prestatie die eerder als min of meer onmogelijk werd gezien omdat Go zo’n enorm complex spel is. Het knappe is ook dat AlphaGo heeft leren spelen zoals een mens dat ook zou doen: door te kijken naar anderen en vooral heel veel te spelen.

 

De techniek die hiervoor gebruikt wordt is echter algemeen toepasbaar: de AI van DeepMind kan bijvoorbeeld allerhande computerspellen zelfstandig leren spelen en gaat zich binnenkort toeleggen op de complexe strategy game StarCraft. En dat is nog maar het begin. Zo heb je Watson, de AI van IBM die de grootmeesters van het spel Jeopardy! wist te verslaan. Watson wordt nu ingezet voor het lezen en begrijpen van enorme hoeveelheden data, zoals medische publicaties en wetteksten. En kan hier vervolgens adviezen in geven, zoals een medisch specialist of een jurist. Maar dan met kennis die àltijd up to date is, 24 uur per dag, als cloud dienst.

 

Spanning en sensatie: the law of accelerating returns

Wat AI zo spannend maakt is dat het een techniek is die zichzelf aanjaagt. Door AI goed te gebruiken kan je nog sneller interessante toepassingen en verbeteringen op het gebied van AI ontwikkelen. En straks laten we een AI wellicht zijn eigen code verbeteren, zodat deze daar nog beter in wordt. Dan wordt het écht héél spannend.

 

De Zweedse filosoof Nick Bostrom (professor aan de universiteit van Oxford) heeft hier heel lang en goed over nagedacht en hij maakt zich een tikje zorgen. En niet alleen hij, maar ook vele anderen, zoals Elon Musk en Stephen Hawking zijn een tikje bezorgd. Want sterke AI is een game changer, op een dusdanige wijze dat dit potentieel  grote gevolgen kan hebben. Héle grote gevolgen. Want de doelstellingen van een sterke AI hoeven niet noodzakelijkerwijs parallel te lopen met die van de mensheid. En dat is toch iets om even goed over na te denken.

 

 

Bostrom beargumenteert dat het ontwikkelen van veilige sterke AI daarom prioriteit moet hebben, om te voorkomen dat we per ongeluk iets creëren als een paperclip maximizer, of erger. Internationaal zijn een heleboel mensen bezig om dit punt onder de aandacht te brengen. Het nadeel is echter dat het creëren van sterke AI zulke enorme voordelen biedt dat er een hele sterke incentive is om de eerste te zijn. Zo sterk zelfs, dat het inbouwen van veiligheden wellicht een beetje minder prioriteit krijgt. Met potentieel serieus akelige gevolgen. Of niet.

 

Vooralsnog een schitterende toekomst

Voorlopig is het nog niet zo ver, maar kunnen we juist de vruchten plukken van de revolutie die op dit moment gaande is. Zo heeft een moderne videokaart van $1200 (de Titan X van Nvidia) al bijna net zoveel processorkracht in zich als de Ascii White supercomputer (van $110 miljoen) uit 2001, maar gebruikt daarbij maar 250 watt in plaats van 6 megawatt aan opgenomen vermogen. De enorme hoeveelheid kennis die iedere dag verzameld wordt kan nu sneller en beter door onvermoeibare algoritmen doorgespit en geanalyseerd worden, zodat we er nog sneller en beter ons voordeel mee kunnen doen. Dit zorgt voor nog méér kennis en betere producten. Een zichzelf aanjagend proces, gevoed door relatief goedkope computerkracht en breedbandverbindingen.

 

Echt slimme techniek wordt steeds meer gemeengoed en zal ons leven ongetwijfeld veel fijner maken. Bij Snakeware doen we in ieder geval ons best om je daarbij zoveel mogelijk te helpen.