Wat is artificiële intelligentie?
Wanneer was de laatste keer dat je de term ‘artificiële intelligentie’ hebt gehoord? Waarschijnlijk niet zeer lang geleden. Tegenwoordig hoor en lees je er meer en meer over, maar wat houdt het nu eigenlijk in?
Artificieel en intelligent
In de wetenschappelijke wereld wordt artificiële intelligentie (AI) gezien als het gebied van de computerwetenschappen dat zich bezighoudt met het bestuderen en ontwikkelen van software (en ook daarmee gerelateerde hardware) die in staat is om waarnemingen te doen en op basis daarvan een (intelligente) beslissing te nemen.
De eigenlijke achterliggende betekenis van AI is echter moeilijker te definiëren. Intuïtief begrijpen we snel wat ‘artificieel’ betekent, maar het concept ‘intelligentie’ is nogal een vaag begrip. Een van de beste definities die ik heb gevonden is de volgende (overgenomen van Yann Lecun): ‘wat ons intelligent maakt is ons vermogen om te denken, begrijpen en leren’. Het doel van het onderzoeksveld van artificiële intelligentie is dat vermogen om te denken en leren in computers in te bouwen.
Meer dan 50 jaar geleden stelde de Britse wiskundige Alan Turing zich al de vraag: ‘can a machine think?’. Vandaag nog steeds is zijn bekende Turing test de standaard om te beslissen of een machine al dan niet (écht) intelligent is. De Turing test is vrij eenvoudig: als een mens bij een ondervraging geen onderscheid kan maken tussen de antwoorden van een machine en een menselijke kandidaat, dan kan de machine als intelligent beschouwd worden. Hoe langer de ondervraging duurt, hoe moeilijker het aldus voor de machine wordt om de Turing test te slagen. Vandaag heeft nog geen enkele machine de Turing test kunnen slagen.
Hoe werkt artificiële intelligentie?
De meest complexe algoritmen zijn vandaag in staat om te leren van grote hoeveelheden data door ruwweg de werking van onze hersenen na te bootsen met veel wiskunde. Deze slimme algoritmen zijn beter bekend als artificiële neurale netwerken (ANN) en zijn de basis van de tegenwoordig grote hype rond deep learning.
Het idee van hoe een ANN werkt is zeer eenvoudig uit te leggen met een voorbeeld. Stel dat we foto’s willen herkennen waarop een hond staat. Om een ANN te leren hoe een hond eruit ziet toon je de computer simpelweg duizenden foto’s van een hond, en je zegt de computer elke keer dat wat je het laat zien een hond is. Om te voorkomen dat het algoritme zich vergist tussen een kat en een hond geef je het ook duizenden foto’s van een kat waarbij je het telkens laat weten dat dit geen hond is. Bij elke afbeelding die het algoritme als input krijgt zal het iets leren over hoe een hond er net uitziet (en hoe een hond er niet uitziet). Met al deze voorbeelden stelt het algoritme een complexe wiskundige functie op die duizenden parameters kan bevatten. Al deze parameters worden geoptimaliseerd om zo accuraat mogelijk een hond te kunnen herkennen.
Na deze ‘leerfase’ kan het algoritme die wiskundige functie gaan gebruiken om voorspellingen te maken voor nieuwe afbeeldingen die het nog nooit eerder tegenkwam. Met genoeg data kunnen ANN’s na de ‘leerfase’ accuraatheden halen die zelfs beter zijn dan wat mensen behalen. Zo zal het in de toekomst een pak veiliger zijn om je auto te laten besturen door een slim algoritme dan om zelf te rijden (stel jezelf eens de vraag: als de kans 1 / 1000 is dat je een accident hebt wanneer je zelf rijdt, maar die kans slechts 1 / 100 000 is wanneer een slim algoritme rijdt, zou je dan wel echt nog zelf achter het stuur kruipen?).
AI heeft ook een donkere kant
Er zijn al duizenden toepassingen van slimme algoritmen, gaande van zelfrijdende auto’s en tumoren detecteren tot slimme luidsprekers in de woonkamer. Er is echter een groter wordend besef dat AI ook voor slechte doeleinden gebruikt kan worden. Zo kan het bijvoorbeeld gebruikt worden om mensen voor te stellen die niet bestaan. Het kan ook gebruikt worden om de stem en mondbeweging van ex-president Obama te imiteren en zo misinformatie globaal te verspreiden. Miscchien nog het meest schrikwekkend is dat herkenningsalgoritmen vrij eenvoudig aan autonome drones gekoppeld kunnen worden om zo selectief slachtoffers te gaan maken.
Natuurlijk moeten we begrijpen dat bijna alles kan gebruikt worden voor slechte doeleinden. Elektriciteit kan gebruikt worden om ons huis te verlichten, maar ook om iemand te elektrocuteren. Veel medicatie redt mensenlevens, maar mensen kunnen er ook van sterven door overdosis. Het is niet omdat iets slecht kan zijn, dat we het volledig moeten bannen uit de samenleving. En dat brengt ons tot de toekomst van AI.
De toekomst van artificiële intelligentie
Zoals ik in mijn vorige blogpost al aanhaalde, zal alles nog technologisch complexer worden in de toekomst. Artificiële intelligentie zal ingebakken zijn in hoe we als mens functioneren. Op die manier zal het een fundamentele wijziging met zich meebrengen omtrent hoe we om gaan met technologie, net zoals de smartphone dat ook fundamenteel veranderd heeft.
Naarmate AI steeds meer kan, zal het aldus een extensie van onszelf worden. Het zal beter kunnen autorijden dan eender welke mens, het zal accurater hersentumoren kunnen detecteren dan dokters, het zal foto’s en video’s in detail kunnen beschrijven aan blinden en nog veel meer. AI zal echter niet alle taken van de mens overnemen, en bovendien zal het verschillende nieuwe jobs creëren. Denk maar aan psychologen die gespecialiseerd zijn in mens-robot interacties. AI zal ons de mogelijkheid geven om beter te leven door dagdagelijkse taken van ons over te nemen. Zo kunnen wij net meer focussen op de dingen die ons mens maken.