Vorig jaar versloeg de kunstmatige intelligentie AlphaGo voor het eerst de wereldkampioen in de game. Deze overwinning was ongekend en onverwacht gezien de hoge moeilijkheidsgraad van het Chinese bordspel. Hoewel de overwinning van AlphaGo absoluut indrukwekkend was, wordt deze AI, die sindsdien andere Go-kampioenen heeft verslagen, nog steeds beschouwd als een "smal" type AI - een die de mens alleen kan overtreffen in een beperkt aantal taken.
Dus hoewel we in Go of schaken nauwelijks een computer kunnen verslaan zonder de hulp van een andere computer in te schakelen, kunnen we voor routinetaken nog niet op hen vertrouwen. AI zal geen thee voor je maken of APK voor je auto plannen.
In tegenstelling hiermee wordt AI in sciencefiction vaak afgeschilderd als 'algemene' kunstmatige intelligentie. Dat wil zeggen, kunstmatige intelligentie met hetzelfde niveau en dezelfde variëteit als een mens. Hoewel we al verschillende soorten kunstmatige intelligentie hebben die alles kunnen, van het diagnosticeren van ziektes tot het besturen van onze auto's, hebben we nog niet kunnen achterhalen hoe we ze op een algemener niveau kunnen integreren.
Vorige week presenteerden DeepMind-onderzoekers verschillende artikelen die beweren de basis te leggen voor algemene kunstmatige intelligentie. Hoewel er nog geen conclusies zijn, zijn de eerste resultaten bemoedigend: op sommige gebieden heeft AI de mensen al overtroffen in capaciteiten.
Beide werken van DeepMind zijn gericht op relatief redeneren, een kritisch cognitief vermogen waarmee mensen vergelijkingen kunnen maken tussen verschillende objecten of ideeën. Om bijvoorbeeld te vergelijken welk object groter of kleiner is, wat zich links en wat rechts bevindt. Mensen gebruiken relatieve (of relationele) redeneringen wanneer ze een probleem proberen op te lossen, maar wetenschappers moeten nog bedenken hoe ze AI dit bedrieglijk eenvoudige vermogen kunnen geven.
Wetenschappers van DeepMind hebben twee verschillende routes gekozen. Sommigen hebben een neuraal netwerk getraind - een soort AI-architectuur gemodelleerd naar een menselijk brein - met behulp van een database met eenvoudige, statische 3D-objecten genaamd CLEVR. Een ander neuraal netwerk werd geleerd te begrijpen hoe een tweedimensionaal object in de loop van de tijd verandert.
In CLEVR werd een neuraal netwerk weergegeven door een reeks eenvoudige ontwerpen zoals piramides, kubussen en bollen. Wetenschappers stelden vervolgens vragen over kunstmatige intelligentie in natuurlijke taal, zoals "is een kubus gemaakt van hetzelfde materiaal als een cilinder?" Verbazingwekkend genoeg was het neurale netwerk in staat om de relationele attributen van CLEVR in 95,5% van de gevallen correct te schatten en zelfs een mens te overtreffen met zijn 92,6% nauwkeurigheid in deze parameter.
In de tweede test creëerden DeepMind-onderzoekers een Visual Interaction Network (VIN) neuraal netwerk dat was getraind om toekomstige toestanden van een object op video te voorspellen, afhankelijk van zijn eerdere bewegingen. Om dit te doen, gaven de wetenschappers het VIN eerst drie opeenvolgende videoframes, die het netwerk vertaalde in code. In deze code was er een lijst met vectoren - de snelheid of positie van een object - voor elk object in het frame. Het VIN kreeg vervolgens een reeks andere codes, die gecombineerd om de code voor het volgende frame te voorspellen.
Promotie video:
Om het VIN te trainen, gebruikten wetenschappers vijf verschillende soorten fysica-systemen waarin 2D-objecten tegen de achtergrond van "natuurlijke beelden" bewogen en in botsing kwamen met verschillende krachten. In een fysiek systeem bijvoorbeeld, hadden de gesimuleerde objecten interactie met elkaar in overeenstemming met de zwaartekrachtwet van Newton. In een andere werd een neuraal netwerk gepresenteerd met biljart en gemaakt om de toekomstige positie van de ballen te voorspellen. Volgens wetenschappers slaagde het VIN-netwerk erin om het gedrag van objecten in de video te voorspellen.
Dit werk is een belangrijke stap richting algemene AI, maar er is nog veel werk aan de winkel voordat kunstmatige intelligentie de wereld kan overnemen. En bovendien impliceert bovenmenselijke prestatie geen bovenmenselijke intelligentie.
Nog niet in ieder geval.
ILYA KHEL
