Het onderzoek naar kunstmatige intelligentie heeft een lange weg afgelegd, maar velen geloven dat het officieel werd geboren toen een groep wetenschappers van Dartmouth College in de zomer van 1956 bijeenkwam. Computers zijn de afgelopen jaren enorm verbeterd; tegenwoordig voeren ze rekenkundige bewerkingen veel sneller uit dan mensen. Gezien al deze ongelooflijke vooruitgang was het optimisme van de wetenschappers begrijpelijk. De ingenieuze computerwetenschapper Alan Turing suggereerde een paar jaar eerder de opkomst van denkmachines, en wetenschappers kwamen met een eenvoudig idee: intelligentie is in feite slechts een wiskundig proces. Het menselijk brein is tot op zekere hoogte een machine. Markeer het denkproces en de machine kan het imiteren.
Toen leek het probleem niet bijzonder moeilijk. De wetenschappers van Dartmouth schreven: "Wij geloven dat er aanzienlijke vooruitgang kan worden geboekt bij een of meer van deze problemen als een zorgvuldig geselecteerde groep wetenschappers er in de zomer aan werkt." Dit voorstel bevatte overigens een van de vroegste toepassingen van de term "kunstmatige intelligentie". Er waren veel ideeën: misschien zou het imiteren van het circuit van neuronen in de hersenen machines de abstracte regels van de menselijke taal kunnen leren.
De wetenschappers waren optimistisch en hun inspanningen werden beloond. Ze hadden programma's die de menselijke taal leken te begrijpen en algebraïsche problemen konden oplossen. Mensen voorspelden vol vertrouwen dat machine-intelligentie op menselijk niveau over twintig jaar zal verschijnen.
Het is een gelukkig toeval dat het veld van prognoses, wanneer we kunstmatige intelligentie op menselijk niveau zullen hebben, ongeveer op hetzelfde moment werd geboren als het veld van AI zelf. In feite gaat het allemaal terug naar Turing's eerste artikel over 'denkmachines', waarin hij voorspelde dat de Turing-test - waarin een machine iemand moet overtuigen dat hij ook een mens is - vijftig jaar later, tegen het jaar 2000, voorbij zou zijn. Tegenwoordig voorspellen mensen natuurlijk nog steeds dat dit zal gebeuren in de komende 20 jaar, onder de beroemde "profeten" - Ray Kurzweil. Er zijn zoveel meningen en voorspellingen dat het soms lijkt alsof AI-onderzoekers de volgende zin op het antwoordapparaat zetten: "Ik heb al voorspeld wat je vraag zal zijn, maar nee, ik kan het niet precies voorspellen."
Het probleem met het voorspellen van een exacte datum voor AI op menselijk niveau is dat we niet weten hoe ver we kunnen gaan. Het klinkt niet als de wet van Moore. De wet van Moore - een verdubbeling van de rekenkracht om de paar jaar - doet een specifieke voorspelling over een specifiek fenomeen. We begrijpen grofweg hoe we verder moeten - om siliciumchiptechnologie te verbeteren - en we weten dat we in principe niet beperkt zijn in onze huidige aanpak (totdat we gaan werken met chips op atomaire schaal). Hetzelfde kan niet gezegd worden over kunstmatige intelligentie.
Veelgemaakte fouten
Stuart Armstrongs onderzoek richtte zich op trends in deze projecties. Concreet zocht hij naar twee belangrijke cognitieve vooroordelen. De eerste was het idee dat AI-experts voorspellen dat AI zal arriveren (en ze onsterfelijk zal maken) vlak voordat ze sterven. Dit is Kurzweils kritiek op de "nerd-opname" - zijn voorspellingen worden ingegeven door angst voor de dood, verlangen naar onsterfelijkheid en fundamenteel irrationeel. De schepper van superintelligentie wordt bijna een voorwerp van aanbidding. De kritiek wordt meestal gemaakt door mensen die werkzaam zijn op het gebied van AI die uit de eerste hand weten wat de frustraties en beperkingen van moderne AI zijn.
Promotie video:
Het tweede idee is dat mensen altijd een tijdspanne van 15-20 jaar kiezen. Dit is genoeg om mensen ervan te overtuigen dat ze werken aan iets dat in de nabije toekomst revolutionair zal zijn (omdat mensen zich minder aangetrokken voelen tot de inspanning die zich door de eeuwen heen zal manifesteren), maar niet zozeer in de nabije toekomst dat je meteen verdomd ongelijk hebt. Mensen voorspellen graag het uiterlijk van AI voordat ze doodgaan, maar het is wenselijk dat het niet morgen of over een jaar is, maar over 15-20 jaar.
Meting voortgang
Armstrong merkt op dat als je de geldigheid van een bepaalde voorspelling wilt meten, er veel parameters zijn om naar te kijken. Het idee bijvoorbeeld dat intelligentie op menselijk niveau zal evolueren door het menselijk brein te simuleren, biedt u op zijn minst een duidelijk kader om de voortgang te meten. Elke keer krijgen we een steeds gedetailleerdere kaart van de hersenen, of we imiteren met succes een bepaald deel ervan, wat betekent dat we vooruitgang boeken naar een specifiek doel, dat vermoedelijk zal resulteren in AI op menselijk niveau. Misschien is twintig jaar niet genoeg om dit doel te bereiken, maar we kunnen de vooruitgang in ieder geval vanuit wetenschappelijk oogpunt meten.
Vergelijk deze benadering nu met de benadering van degenen die zeggen dat AI, of iets bewust, zal "verschijnen" als het netwerk complex genoeg is en voldoende rekenkracht heeft. Misschien is dit de manier waarop we ons de menselijke intelligentie en het bewustzijn voorstellen die tijdens het evolutieproces zijn ontstaan, hoewel evolutie miljarden jaren heeft geduurd, geen tientallen jaren. Het probleem is dat we geen empirisch bewijs hebben: we hebben nog nooit bewustzijn zien ontstaan uit een complex web. We weten niet alleen of dit mogelijk is, we kunnen zelfs niet weten wanneer dit ons te wachten staat, omdat we de voortgang op dit pad niet kunnen meten.
Het is enorm moeilijk om erachter te komen welke taken echt moeilijk te voltooien zijn, en dit heeft ons vanaf de geboorte van AI tot op de dag van vandaag achtervolgd. Het is simpelweg onmogelijk om menselijke taal, toeval en creativiteit, zelfverbetering te begrijpen - en dat allemaal tegelijk. We hebben geleerd om natuurlijke spraak te verwerken, maar begrijpen onze computers wat ze verwerken? We hebben een AI gemaakt die "creatief" aanvoelt, maar zit er ook creativiteit in zijn acties? De exponentiële zelfverbetering die tot de singulariteit zal leiden, lijkt over het algemeen iets transcendentaals te zijn.
Wij begrijpen zelf niet wat intelligentie is. AI-experts hebben bijvoorbeeld altijd het vermogen van AI om Go te spelen onderschat. In 2015 dachten velen dat AI pas in 2027 Go zou leren spelen. Maar er zijn maar twee jaar verstreken, geen twintig. Betekent dit dat AI over een paar jaar de beste roman zal schrijven? Begrijp je de wereld conceptueel? Dicht bij een persoon komen in termen van intelligentie? Onbekend.
Niet menselijk, maar slimmer dan mensen
Mogelijk hebben we het probleem verkeerd bekeken. De Turing-test is bijvoorbeeld nog niet geslaagd in die zin dat de AI een persoon in een gesprek zou kunnen overtuigen dat hij met een persoon praat; maar het rekenvermogen van AI, evenals het vermogen om patronen te herkennen en een auto te besturen, gaat al ver boven het niveau dat voor mensen beschikbaar is. Hoe meer beslissingen worden genomen door algoritmen van "zwakke" AI, hoe meer het internet der dingen groeit, hoe meer gegevens naar neurale netwerken worden gevoerd en hoe groter de impact van deze "kunstmatige intelligentie" zal zijn.
We weten misschien nog niet hoe we intelligentie van menselijke kwaliteit moeten creëren, maar we weten ook niet hoe ver we kunnen gaan met de huidige generatie algoritmen. Tot nu toe staan ze niet eens in de buurt van die vreselijke algoritmen die de sociale orde ondermijnen en een soort vage superintelligentie worden. Het betekent ook niet dat we ons aan optimistische prognoses moeten houden. We zullen ervoor moeten zorgen dat de waarde van het menselijk leven, moraliteit, moraliteit altijd in de algoritmen zal worden ingebed, zodat de algoritmen niet volledig onmenselijk zijn.
Eventuele prognoses moeten worden gehalveerd. Vergeet niet dat het er in de vroege dagen van AI naar uitzag dat het heel snel zou lukken. En vandaag denken we van wel. Zestig jaar zijn verstreken sinds wetenschappers in 1956 in Dartmouth bijeenkwamen om "in twintig jaar intelligentie te creëren", en we gaan nog steeds door met hun werk.
Ilya Khel