Deze website maakt gebruik van cookies. Voor meer informatie over de cookies waarvan deze website gebruik maakt klik hier.
Door verder op deze website te surfen geeft u de toestemming aan Minoc Media Services om cookies te gebruiken. verder gaan
 

Wat is artificiële intelligentie echt?

Michaël Aussems

 
Kunstmatige of artificiële intelligentie is een populair buzzwoord en een heuse hype. We onderzoeken wat los van marketingpraat wat het begrip echt inhoudt.

 

Voor kunstmatige of artificiële intelligentie (AI) bestaat geen allesomvattende definitie, aangezien we er nog niet helemaal uit zijn wat intelligentie precies is. Tot voor kort kenden we AI vooral van sciencefiction, waar een conventie heerste. Om de naam waardig te zijn, was de kunstmatige intelligentie doorgaans ongeveer even slim (of aanzienlijk slimmer) dan een mens. Een intelligentie die zich kan meten aan een mens moet goed zijn in een enorme diversiteit aan taken, en in staat zijn te leren uit zijn fouten. Zo’n allesomvattende intelligentie, die mogelijk voorzien is van een vorm van zelfbewustzijn, noemen we een ‘sterke’ artificiële intelligentie. Een beetje contra-intuïtief kan een sterke AI ook dommer zijn dan een gemiddelde mens. De sterkte komt uit het feit dat de intelligentie allesomvattend is, en kan reageren op willekeurige impulsen.

 

Zwakke intelligentie

In contrast met zo’n sterke AI bestaat er ook zwakke kunstmatige intelligentie. Zwakke AI is in staat één of meerdere taken uit te voeren die intelligentie vereisen, zonder zelf intelligentie te bezitten. Het eenvoudigste voorbeeld van een zwakke AI is een eenvoudige rekenmachine. Zo’n toestel is beter in hoofdrekenen dan éénder welke mens, maar je zou het niet intelligent noemen. Siri, Cortana en Google Now horen thuis in dezelfde categorie. Het zijn geavanceerde zwakke intelligenties.

 

 

Ze antwoorden op jouw vragen binnen vooraf bepaalde parameters. Geef Siri onverwachte input en ze kan niet anticiperen. Als de programmeurs geen standaard antwoord voorzien hebben voor de onverwachte situatie (“dit begrijp ik niet”), dan crasht het systeem. Zwakke AI’s lijken intelligent, maar zijn het niet. Geen van de bekende algoritmes is in staat data te verwerken waarvoor het geen vooraf geprogrammeerde instructieset bezit. Zwakke kunstmatige intelligentie is met andere woorden in het beste geval gesimuleerde intelligentie.

 

Chinese kamer

Hier wordt het moeilijk. Wanneer wordt gesimuleerde intelligentie immers echte intelligentie? De vraag is vooral van filosofische aard. Het bekende argument van de Chinese kamer komt hier in beeld. Stel je voor dat je in een afgesloten ruimte zit met daarin volumes aan boeken met Chinese tekens. De boeken zijn opgesplitst in twee stapels. Bij de stapels horen uitgebreide instructies in het Nederlands. De instructies leggen je uit hoe je aan de hand van Chinese tekens uit de eerste stapel op zoek moet gaan naar tekens in de tweede stapel. De instructies zijn erg geavanceerd, zodat je bij iedere zin uit de eerste stapel een zin zal vinden in de tweede stapel. Beeld je nu in dat de eerste stapel boeken vragen bevat en de tweede stapel antwoorden. De Nederlandse instructies zijn de code. Als de instructies goed genoeg zijn, zal je op iedere Chinese vraag een perfect Chinees antwoord kunnen voorzien. Toch versta je geen woord Chinees, en begrijp je niet wat je aan het doen bent.

 

Het is niet omdat je data uit één Chinees boek aan de hand van instructies kan linken aan data uit een ander, dat je plots Chinees kan praten.

 

Voor buitenstaanders is er geen verschil merkbaar wanneer de instructies goed genoeg zijn. Zo kan je je inbeelden dat Siri op een dag helemaal als intelligent aanvoelt. Toch zal de spraakassistent als zwakke AI niet noodzakelijk echte intelligentie bevatten. Een échte artificiële intelligentie staat nog niet om de hoek, al worden we collectief steeds beter in het ontwikkelen van zwakke kunstmatige intelligenties.

 

Intelligentie vervangen

Die zwakke AI’s vind je vandaag overal. Ze werken als de man in de Chinese kamer, met Nederlandse instructies van verschillende kwaliteit. De algoritmes zijn desalniettemin vaak in staat taken uit te voeren waarvoor voordien intelligentie vereist was. Denk bijvoorbeeld aan het herkennen van foto’s. Een beeldherkenningsalgoritme kan vandaag beschrijven wat er te zien is op een digitale afbeelding, maar toch ‘weet’ het algoritme niet wat het ziet. De instructies om de ene stapel boeken (de beelden) met de andere stapel (de beschrijving) te linken zijn gewoon erg goed.

 

 

De innovatie die dezer dagen tot zo’n goede instructies leidt, noemen we machine learning of deep learning. Je hoeft geen genie te zijn om te begrijpen dat machine learning op een dag tot een sterke AI kan leiden, maar zo ver zijn we nog lang niet.

 

Tenzij je de intentie hebt om een concurrent voor Cortana te ontwikkelen, is een pratende simulatie van basisintelligentie niet de interessantste toepassing van machine learning. Voor de sterke AI om de hoek komt loeren, zijn er echter heel wat toepassingen van de vrij recente technologie voor jouw bedrijf. Zoals steeds bij AI kan je de technologie inzetten om een proces waarvoor menselijke intelligentie nodig was, op een betere en efficiëntere manier te laten uitvoeren door een (domme) computer. Wat machine learning precies is, en hoe het je in de praktijk kan helpen, gaan we in een volgend stuk dieper op in.

 

//www.smartbiz.be/achtergrond/171355/6-misverstanden-ai-voor-jouw-bedrijf/

 

Reacties

comments powered by Disqus
 

RECENT NIEUWS