Tegenwoordig zijn veel van 's werelds technologiebedrijven in een unieke race om kunstmatige intelligentie (AI) letterlijk nieuw leven in te blazen. Machine learning-systemen zijn voor velen al een integraal onderdeel van het bedrijfsleven geworden, dus het is niet verwonderlijk als het nieuws over AI en neurale netwerken bijna elke dag in je ogen komt. Gewoonlijk klinken de koppen van dergelijk nieuws als volgt: "AI heeft een persoon verslagen in een videogame" of "AI imiteert menselijke spraak", en soms is "AI effectiever dan een persoon bij het bepalen van de ontwikkeling van kanker." Zijn we echt dicht bij het moment waarop de intelligentie van machines kan worden vergeleken met mensen, of bij het moment waarop mens en machine net zo natuurlijk kunnen praten en samenwerken als mensen onderling? Zijn machines verre van zelfbewustzijn?
Voortijdige hype
Ondanks het feit dat alle bovenstaande "kop" AI-prestaties al echt zijn, zijn mensen zoals Yang LeCun, directeur AI-ontwikkeling bij Facebook en hoogleraar informatica aan de New York University, van mening dat we de mogelijkheden van de huidige AI-systemen en een overdreven hype om hen heen creëren.
"In feite zijn we nog ver verwijderd van het maken van machines die het basiswereldbeeld kunnen leren op dezelfde manier als mensen en dieren dat kunnen", zei LeCune in een interview met The Verge.
"Ja, je kunt niet beweren dat in sommige geïsoleerde gebieden machines al capaciteiten hebben verworven die de menselijke overtreffen, maar in het vooruitzicht om een algemene universele kunstmatige intelligentie te creëren, zijn we nog niet eens in de buurt van het niveau van een rat gekomen."
De zogenaamde algemene kunstmatige intelligentie is een systeem dat de deelname van een menselijke operator niet vereist en dat in staat is om bijna elke taak uit te voeren die een mens kan uitvoeren. De huidige AI-systemen zijn gespecialiseerd en kunnen alleen met een of andere taak werken, bijvoorbeeld om te gaan met spraak- of beeldherkenning of om specifieke objecten in enorme hoeveelheden gegevens te markeren, dat wil zeggen, alleen te doen waarvoor ze zijn geprogrammeerd. Dergelijke gespecialiseerde AI's worden vaak "toegepaste AI's" of "zeer gespecialiseerde AI's" genoemd, wat maar eens te meer hun beperkte intellectuele capaciteiten aantoont.
LeCun's beweringen zijn overeengekomen door Manuel Sebrian, een MIT-medewerker en mede-ontwikkelaar van Shelley, een AI-algoritme dat enge verhalen kan schrijven.
Promotie video:
“AI is gewoon een geweldig hulpmiddel. Maar naar mijn mening, op basis van mijn ervaring met Shelley, is AI verre van in staat om op professioneel niveau horrorverhalen te creëren, aangezien het nog steeds ver verwijderd is van het niveau van menselijke intelligentie”, merkt Sebrian op.
LeCune is over het algemeen van mening dat, ondanks alle verbazingwekkende vooruitgang die onderzoekers en ontwikkelaars van kunstmatige intelligentie de afgelopen jaren hebben geboekt, het werken met machine learning en neurale netwerken niet bepaald de ontwikkeling is van de zeer echte kunstmatige intelligentie waar iedereen vandaag van droomt. …
“Ik wil op geen enkele manier de verdiensten kleineren van onze collega-ingenieurs en onderzoekers van DeepMind die met dezelfde AlphaGo werken, maar als mensen de verbetering van AlphaGo interpreteren als een significante vooruitgang in de ontwikkeling van algemene kunstmatige intelligentie, is dat verkeerd. Omdat het helemaal niet zo is,”merkt LeCun op.
Pierre Barot, CEO van Aiva Technologies, dat Aiva's AI-algoritme voor het maken van muziek heeft ontwikkeld, is ook van mening dat de vooruitgang die we hebben geboekt bij het creëren van synthetische intelligentie enigszins overdreven is.
“Algemene kunstmatige intelligentie is een onderwerp dat veel aandacht krijgt. Over het algemeen ben ik natuurlijk optimistisch over hoe snel de technologie zich ontwikkelt, maar tegelijkertijd denk ik dat de meeste mensen de complexiteit van ons eigen brein gewoon niet begrijpen, om nog maar te zwijgen over hoe moeilijk het zal zijn om een kunstmatig brein te creëren ”, zegt Baro. …
Algemene kunstmatige intelligentie opbouwen
Tegenwoordig gebruiken mensen de term AI om welke reden dan ook erg graag, zelfs als het gesprek over iets heel anders gaat. In elk nieuws over AI kun je termen tegenkomen als "machine learning" of "deep learning", evenals "neurale netwerken". Hoewel elk van deze termen tot op zekere hoogte verband houdt met AI, hebben we het in feite niet over AI als zodanig.
Machine learning is een hulpmiddel. Een set algoritmen die een intelligent systeem vormen dat leert door een enorme hoeveelheid gegevens te absorberen. Deep learning is ook een vorm van machine learning, niet noodzakelijkerwijs gebonden aan een specifieke taak. Aan de andere kant is een neuraal netwerk een systeem dat het werk van de hersenen nabootst, maar nogmaals, het werkt alleen binnen het kader van de functies volgens welke algoritmen voor machine learning worden gemaakt.
AI-experts zijn van mening dat alle drie de bovenstaande componenten de fundamentele basis vormen voor het creëren van een synthetische intelligentie met het vermogen om op een menselijke manier te denken, dat wil zeggen, zich bewust te zijn van iemands acties en hun gevolgen. Maar we staan nog maar aan het begin van dit pad. Nee, we hebben inderdaad veel vooruitgang geboekt, maar de huidige ontwikkelingen hebben ons nauwelijks van de ene plaats naar het andere gebracht om echte intelligentie te creëren. Het is echter best interessant om ons af te vragen wanneer we mogen verwachten dat dit soort kunstmatige intelligentie opduikt. Is er een tijdschema?
Volgens Luke Tang, hoofd van AI-startup TechCode, zal de echte verschuiving naar volwaardige kunstmatige intelligentie "beginnen met een doorbraak in de ontwikkeling van algoritmen voor machine learning zonder toezicht". Als we daar eenmaal zijn aangekomen, "zal de machine-intelligentie de menselijke intelligentie zeer snel overtreffen", vertelde Tang in een interview met het futurisme.
Zeggen dat dit moeilijk te bereiken zal zijn, is praktisch niets te zeggen.
“Om een volwaardige algemene kunstmatige intelligentie te creëren, is serieuze vooruitgang vereist, niet alleen in de ontwikkeling van software. Er zijn aanzienlijke vorderingen op het gebied van neurowetenschappen en hardware-ontwikkeling nodig”, zegt Baro.
“We staan aan de rand van de wet van Moore wanneer transistors zo klein worden dat ze gewoon niet fysiek kunnen worden verkregen. En nieuwe hardware-omgevingen, zoals quantum computing, hebben hun superioriteit ten opzichte van onze conventionele hardware nog niet kunnen aantonen, zelfs niet bij het uitvoeren van standaardtaken,”voegt de expert toe.
Velen zijn het erover eens dat om AI als echte intelligentie te kunnen beschouwen, het vijf specifieke problemen moet oplossen, waarvan de eerste de Turing-test is, waarbij een machine een persoon moet overtuigen dat hij met een andere persoon praat, niet een machine. … Dezelfde Baro is ervan overtuigd dat de huidige generatie zal kunnen zien hoe AI met succes zal omgaan met de Turing-test, dat wil zeggen in feite een persoon misleiden. Desalniettemin gelooft de expert dat "het niet per se algemene kunstmatige intelligentie zal zijn, maar iets dat er al dichter bij staat."
Verbetering van de intelligentie
Het is onmogelijk om niet op te merken dat de opkomst van algemene kunstmatige intelligentie de voorbode zal zijn van de zogenaamde technologische singulariteit. Voor degenen die het zijn vergeten, bedenk dat het concept van technologische singulariteit spreekt over het moment waarop intelligente machines het menselijke niveau van intelligentie overtreffen en een ongebreidelde en exponentiële technologische groei stimuleren die, op een fundamenteel niveau, belooft ons leven te veranderen. De auteur van de term is, net als het hele concept, Vernor Vinge, die in 1993 het volgende schreef:
“We zullen binnenkort een intelligentie kunnen creëren die de onze overtreft. Wanneer dit gebeurt, zal de menselijke geschiedenis een soort singulariteit bereiken, een intellectuele overgang naar een nieuw niveau. Het zal onmogelijk zijn om eraan te ontsnappen, net zoals het onmogelijk is om uit het midden van een zwart gat te ontsnappen. Vanaf dit moment zal de wereld zozeer beginnen te veranderen dat ze ons begrip te boven gaat."
Ondanks het feit dat dit moment iets is waar mensen als SoftBank CEO Masayoshi Son en futurist Ray Kurzweil reikhalzend naar uitkijken, zijn er (zoals bijvoorbeeld Elon Max, Stephen Hawking en zelfs Bill Gates) die dat duidelijk niet doen Ik ben erg blij met dit vooruitzicht. Ze beweren dat mensen simpelweg niet begrijpen wat het werkelijk betekent om kunstmatige superintelligentie te krijgen, en we zijn duidelijk niet klaar voor de mogelijke gevolgen die een technologische singulariteit kan hebben.
Maar waarom is het nodig om vanuit dit standpunt naar de vraag te kijken? Waarom is het nodig om kunstmatige intelligentie te beschouwen als een zonsondergang voor de hele mensheid, en uiteindelijk niet als haar metgezel, vriend, helper? Musk, in alle eerlijkheid, overweegt zo'n idee en daarom heeft hij het Neuralink-project gemaakt. Kurzweil noemde deze samenwerking tussen mens en machine toen hij zei dat in de toekomst nanobots in ons zullen leven, wat onze capaciteiten enorm zal verbeteren.
"We moeten ons concentreren op het voordeel dat AI ons kan bieden: verbeterde intelligentie, dat wil zeggen menselijke intelligentie, waarvan de capaciteiten zullen worden verbeterd door AI", zegt Baro.
Algoritmen zoals Aiva en Shelley laten al hun voordelen zien bij het werken met mensen. Tegelijkertijd maken intelligente robots zoals Sophia van Hanson Robotics en Pepper van SotfBank het ons gemakkelijk om ons in ieder geval voor te stellen dat er al echt intelligente machines onder ons zijn. Misschien wordt superintelligentie met een IQ van 10.000, zoals voorgesteld door Masayoshi Son, in feite de zeer cognitieve machine-intelligentie waar we allemaal naar streven? Als dit het geval is, hoeven we niet veel te wachten - ongeveer drie decennia, zeggen experts.
“We zullen dit niveau van AI bereiken, misschien over 30-50 jaar. Aan de ene kant lijkt het misschien dat dit een erg lange tijd is, maar aan de andere kant betekent het dat velen van ons de kans krijgen om dit moment waar te maken , besloot Tang.
Nikolay Khizhnyak
