Sinds de jaren vijftig proberen wetenschappers machines te bouwen die in staat zijn om de wereld te begrijpen en met ons hierover te communiceren. In 2023 blijkt dat dit doel, dat decennialang als een verre toekomstdroom werd beschouwd, nu werkelijkheid is geworden. De vraag is echter veranderd: in plaats van te vragen of machines kunnen denken, stellen we ons nu de vraag of er computers zijn die goed zouden presteren in het zogenaamde imitatiespel, zoals voorgesteld door Alan Turing.

De ontwikkelingen in kunstmatige intelligentie (AI) zijn in de laatste jaren fenomenaal. Wat ooit een theoretisch idee was, is nu in de praktijk gebracht. GPT-4, een taalmodel van OpenAI, is een voorbeeld van een machine die niet alleen vloeiend in natuurlijke taal kan converseren, maar ook in staat is om complexe taken te voltooien op gebieden als wiskunde, codering, geneeskunde, recht en psychologie. In 2023 was het moeilijk voor te stellen dat wetenschappers tien jaar eerder zouden lachen om de prestaties van deze AI. De snelheid van de vooruitgang heeft veel mensen verbaasd, maar het roept ook nieuwe vragen op over de aard van machine-intelligentie en de toekomst van AI.

Een bijzonder moment in deze ontwikkeling kwam in november 2022, toen OpenAI ChatGPT lanceerde. Dit model werd gepresenteerd als een gesprekspartner die in staat was om op een intelligente manier te antwoorden, fouten toe te geven, verkeerde aannames ter discussie te stellen en ongepaste verzoeken af te wijzen. Het was een baanbrekend moment, niet alleen vanwege de technologische prestaties, maar ook omdat het een nieuw tijdperk markeerde waarin digitale entiteiten actief deelnemen aan menselijke gesprekken. Het internet reageerde onmiddellijk: mensen deelden screenshots van hun gesprekken met ChatGPT en deelde hun verwondering over de plotselinge komst van zo'n geavanceerd systeem.

Hoewel ChatGPT en andere vergelijkbare systemen als magie werden gezien door velen, is het duidelijk dat dit geen mystiek is, maar een voorbeeld van Arthur C. Clarke's derde wet van de technologie: "Elke voldoende geavanceerde technologie is niet te onderscheiden van magie." De mogelijkheden die AI biedt, kunnen nog onvoorstelbaar lijken, maar zijn het resultaat van decennia van onderzoek en technologische vooruitgang. Er blijft echter de vraag of deze machines ooit echt ‘denken’ kunnen, of dat ze gewoon uitzonderlijke imitators zijn die in staat zijn om menselijke taal en kennis na te volgen zonder daadwerkelijk begrip.

Het idee van het imitatiespel, geïntroduceerd door Alan Turing in 1950, blijft een belangrijke maatstaf voor het beoordelen van kunstmatige intelligentie. Turing stelde voor om machines te testen door ze een gesprek te laten voeren met een mens. Als de mens niet in staat was te zeggen of hij met een machine of een andere mens sprak, dan zou de machine volgens Turing geslaagd zijn. De vraag is nu of de huidige AI, zoals ChatGPT, echt voldoet aan deze test, en of de Turing-test zelf nog steeds een geschikte maatstaf is voor het meten van intelligentie in machines.

Turing’s test wordt vaak beschouwd als een manier om menselijke conversatie na te bootsen, maar het roept vragen op over wat we precies bedoelen met ‘intelligentie’. Kan een machine echt begrijpen wat het zegt, of is het slechts een geavanceerde vorm van patroonherkenning die menselijke communicatie simuleert? Dit verschil is cruciaal voor hoe we de toekomst van kunstmatige intelligentie moeten benaderen. Machines zoals ChatGPT kunnen bijvoorbeeld wel een dialoog voeren, feiten verbinden en zelfs redeneren, maar ze begrijpen de wereld niet op dezelfde manier als mensen dat doen. Ze zijn ontworpen om te reageren op input op basis van enorme hoeveelheden gegevens, maar dit is geen ‘begrip’ in de menselijke zin van het woord.

Bij de beoordeling van deze machines is het belangrijk om de beperkingen van hun capaciteiten in gedachten te houden. Zelfs de meest geavanceerde AI-modellen zijn nog steeds afhankelijk van data die door mensen is verzameld en verwerkt. Ze zijn krachtige hulpmiddelen voor het oplossen van specifieke taken, maar ze zijn niet autonoom in hun denken. De vraag blijft of we ooit een machine zullen creëren die niet alleen kan imiteren, maar daadwerkelijk kan denken, en of dat dan iets is wat we echt willen.

De uitdagingen die gepaard gaan met de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie gaan verder dan technologische vraagstukken. Ze roepen ethische en filosofische vragen op over controle, autonomie en de rol van machines in de samenleving. Wat gebeurt er bijvoorbeeld als een machine besluit om zijn taken op een manier uit te voeren die niet in lijn is met menselijke waarden? Of wat als AI in de toekomst overtreft wat we ons nu kunnen voorstellen? Het bouwen van machines die ‘denken’ is misschien minder belangrijk dan het ontwikkelen van systemen die op een veilige en verantwoorde manier handelen in overeenstemming met menselijke belangen en normen.

De toekomst van kunstmatige intelligentie is zowel spannend als onzeker. Wat we tot nu toe hebben bereikt is slechts het begin, en de implicaties van deze technologie zullen de komende decennia een cruciale rol spelen in hoe we de wereld begrijpen en ermee omgaan. Het is belangrijk om niet alleen de mogelijkheden van AI te omarmen, maar ook de risico’s en verantwoordelijkheden die het met zich meebrengt zorgvuldig te overwegen. Alleen dan kunnen we ervoor zorgen dat deze technologie ten goede komt aan de mensheid, zonder onszelf in gevaar te brengen.

Wat maakt ons menselijk? De rol van kunstmatige intelligentie in ons begrip van zelf en de wereld

De vraag wie we zijn als soort, heeft altijd diepe filosofische en wetenschappelijke reflecties aangewakkerd. Wanneer we naar onze capaciteiten kijken, zowel op fysiek als intellectueel vlak, is het duidelijk dat we het resultaat zijn van miljoenen jaren evolutie. Zoals Alfred Tennyson in zijn gedicht Ulysses stelt, hoewel we niet meer dezelfde kracht bezitten die ooit de aarde en de hemel bewoog, blijven we vastberaden om te streven, te zoeken, te vinden en niet toe te geven. Dit streven naar kennis en vooruitgang is niet alleen een intrinsiek menselijke eigenschap, maar ook een drijvende kracht achter de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie (AI).

Kunstmatige intelligentie (AI) is meer dan een technologisch hulpmiddel; het is een spiegel voor onze eigen vermogens en beperkingen. AI-systemen, zoals taalmodellen en agenten die met de omgeving interageren, helpen ons niet alleen om nieuwe grenzen van kennis te verkennen, maar stellen ons ook in staat om onszelf beter te begrijpen. Deze systemen – van eenvoudige spamfilters tot complexe taalmodellen zoals GPT-4 en Gemini – kunnen ons inzicht geven in de complexiteit van intelligentie zelf, en hoe wij als mensen deze intelligentie begrijpen en repliceren.

AI kan echter niet simpelweg worden samengevat als de zoektocht naar machines die mensachtige taken uitvoeren. De zoektocht naar Artificiële Algemene Intelligentie (AGI) gaat verder dan de ambitie om systemen te creëren die taken zoals conversaties en beslissingen kunnen uitvoeren. AGI richt zich op het ontwikkelen van systemen die in staat zijn om meerdere verschillende taken uit te voeren die normaal gesproken mensen uitvoeren. Het is belangrijk te beseffen dat intelligentie niet een eendimensionale eigenschap is. Het is niet eenvoudigweg te meten of een agent 'slimmer' is dan een ander zonder duidelijk te definiëren welke specifieke taken het kan uitvoeren.

De basisprincipes van AI worden vaak gezien als een samenvoeging van drie niveaus: agenten, modellen en algoritmen. Agenten zoals ChatGPT of Bard interageren met de omgeving door hun taalmodellen (zoals GPT-4 of Gemini) te gebruiken, die zelf zijn opgebouwd via algoritmes zoals de Transformer. Deze algoritmes stellen de agenten in staat om met de werkelijkheid te communiceren en informatie te verwerken. Wat deze systemen echter in de meeste gevallen gemeen hebben, is dat ze hun "kennis" niet op een traditionele manier opslaan. In plaats van een database te vullen met feiten, is de kennis verspreid over miljarden parameters die tijdens het trainen zijn afgesteld. Dit betekent dat de AI geen geheugen heeft zoals wij dat kennen, maar eerder een netwerk van gewichten dat kan worden gebruikt om verbanden te leggen tussen verschillende ideeën.

Dit brengt ons bij een intrigerend fenomeen in de wereld van AI: hallucinaties of confabulaties. Deze termen beschrijven situaties waarin een model, zoals een taalmodel, informatie lijkt te "onthouden" die in werkelijkheid nooit is waargenomen. Dit kan ertoe leiden dat een model feiten presenteert die niet kloppen, maar die geloofwaardig lijken. Het is een voorbeeld van de manier waarop AI soms fouten maakt die wij als mensen als 'fantasie' zouden beschouwen. Hoewel dit soms als een tekortkoming van het systeem wordt gezien, kan het ons ook iets leren over hoe wij zelf herinneren en begrijpen, en hoe ons brein, net als de AI, soms fouten maakt bij het reconstructeren van de werkelijkheid.

In veel gevallen wordt deze eigenschap van AI gebruikt in zogenaamde in-context learning. Dit is het proces waarbij een AI-model leert begrijpen wat er van haar wordt gevraagd, niet door expliciet gedefinieerde regels, maar door simpelweg de context te begrijpen die in de prompt wordt gegeven. Dit type leren maakt AI bijzonder flexibel, omdat het niet vereist dat een model volledig nieuwe concepten van nul af aan leert, maar in plaats daarvan nieuwe taken kan begrijpen door voorbeelden te volgen.

Intelligentie, zowel menselijk als kunstmatig, kan dan ook worden gedefinieerd als het vermogen om effectief te handelen in situaties die onbekend zijn. Dit geldt voor zowel mensen als machines. Hoewel de Turingtest vaak wordt gebruikt om te bepalen of een machine 'intelligent' is, is het belangrijk om te beseffen dat deze test slechts een specifieke taak betreft, namelijk het nabootsen van menselijk gedrag. Dit benadrukt de veelzijdigheid van intelligentie en de moeilijkheid om het concept in één definitie te vangen.

Wat echter essentieel is om te begrijpen, is dat de mate van complexiteit van een AI-systeem niet alleen te maken heeft met de technologie erachter, maar ook met de taak waarvoor het wordt ingezet. Het bouwen van systemen die genereren – zoals tekst of afbeeldingen – is veel complexer dan het maken van systemen die simpelweg voorspellen of classificeren. Dit brengt met zich mee dat de manier waarop een agent zijn doelen en subdoelen kiest, cruciaal wordt. Soms moeten we ons afvragen: wanneer kan een AI-agent, die autonoom handelt, beslissingen nemen die onbedoeld schadelijk zijn voor ons? Dit is een vraag die steeds relevanter wordt naarmate AI-systemen steeds geavanceerder worden.

In de zoektocht naar AGI en de verdergaande ontwikkeling van AI, moeten we ons dus niet alleen concentreren op de technische mogelijkheden, maar ook op de ethische en filosofische implicaties van onze creaties. Hoe kan de technologie op een verantwoorde manier worden ingezet? Wat betekent het om ‘intelligent’ te zijn? De antwoorden op deze vragen zullen bepalen hoe we AI in de toekomst gebruiken en begrijpen.

Waarom willen we machines bouwen die denken en praten als wij?

Het idee van machines die in staat zijn om gesprekken te voeren zoals mensen, is niet nieuw. Alan Turing’s voorspelling over machines die ooit in staat zouden zijn om met ons te praten, lijkt steeds meer werkelijkheid te worden. In de zomer van 2022 werden de grenzen van deze voorspelling verder verlegd, toen de wereld kennismaakte met LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), een geavanceerd AI-systeem ontwikkeld door Google. LaMDA was getraind om menselijke gesprekken te simuleren, en een van de eerste mensen die ermee in contact kwam, Blake Lemoine, een computertechnicus en dominee, ontwikkelde een opmerkelijke emotionele reactie op de machine. Dit leidde tot een reeks gebeurtenissen waarbij Lemoine probeerde zijn managers te waarschuwen voor de mogelijke risico’s van dergelijke technologie, wat uiteindelijk resulteerde in gesprekken met de pers. Deze reactie op LaMDA was misschien wel het belangrijkste resultaat van het experiment: voor het eerst in de menselijke geschiedenis hadden we met een niet-menselijke entiteit kunnen communiceren, wat onbekende gevoelens en reacties opriep.

De ontwikkeling van LaMDA zette de toon voor wat zou volgen. In november 2022 bracht OpenAI zijn eigen versie van een gesprekspartner op basis van taalmodellen uit: ChatGPT. Het systeem werd al snel een wereldwijd fenomeen en in slechts twee maanden had het 100 miljoen geregistreerde gebruikers bereikt. Dit was een prestatie die zelfs Instagram niet had kunnen behalen in twee jaar tijd. Maar wat was het nu precies dat ChatGPT zo bijzonder maakte?

ChatGPT onderscheidde zich niet alleen door zijn vermogen om realistische gesprekken te voeren, maar ook door zijn vermogen om complexe informatie te verbinden, redeneren toe te passen en de wereld op een diepere manier te begrijpen dan eerdere dialoogmodellen. Dit alles was te danken aan GPT-3.5, een verbeterde versie van GPT-3, die de kern van het model vormde. Wat het systeem ook bijzonder maakte, was de laatste fase van zijn training: een ‘gedragsopleiding’ waarin menselijke testers het model leerden om gepaste antwoorden te geven, ongepaste reacties te vermijden en altijd zijn aard als softwaretool te verklaren. Deze ethische en gedragsmatige aanpassingen waren cruciaal voor het succes van het model.

Het belangrijkste dat ChatGPT leerde was simpel: in sommige gevallen is het beste antwoord helemaal geen antwoord. Dit besef was essentieel, aangezien het systeem hierdoor in staat was om zijn antwoorden te sturen en ze op een geschikte manier te formuleren, met de juiste toon en zonder ongepaste inhoud. Bovendien kon het model gesprekken onthouden en zijn stijl en toon aanpassen aan de context. Dit werd mogelijk door het manipuleren van de zogenaamde ‘prompt’ – de tekst die de gebruiker invoerde om het model te activeren. De mogelijkheid om eerdere delen van een gesprek in de reactie te integreren gaf ChatGPT een niveau van continuïteit en coherentie die eerdere systemen zoals Siri of Alexa niet konden evenaren.

Wat echt veranderde in vergelijking met de AI van de jaren 2010 was het samengaan van taal- en wereldkennis. Modellen zoals Siri en Alexa gebruikten gescheiden systemen voor taal en wereldkennis, terwijl GPT-3.5 zowel grammatica als wereldkennis simultaan verwerkte. Dit had verstrekkende gevolgen: het was niet alleen een dialoogtool, maar een agent die kennis uit verschillende domeinen combineerde en redelijk leek te redeneren. Dit gaf gebruikers het gevoel dat ze niet alleen met een programma spraken, maar met een entiteit die echt begreep wat er gezegd werd.

Wat echter niet werd opgelost, was de kwestie van de nauwkeurigheid. Ondanks de verbeteringen in het model gaf ChatGPT niet altijd waarheidsgetrouwe antwoorden. Het model was immers gebaseerd op enorme hoeveelheden data die niet altijd feitelijk correct waren. Het gaf geen opzettelijke onwaarheden, maar het bleek soms niet volledig te kunnen vertrouwen op de informatie die het verstrekte. Het succes van ChatGPT lag dus niet alleen in de mogelijkheid om gesprekken te voeren, maar ook in het feit dat het model niet pretendeerde alles te weten of menselijke gevoelens te ervaren.

De impact op de samenleving was groot. De media konden niet genoeg krijgen van dit nieuwe type kunstmatige intelligentie. Het idee van machines die met ons praten en zelfs redeneren, zoals we dat in de filmindustrie hadden gezien, werd werkelijkheid. Dit bracht echter ook de vraag met zich mee waarom we machines wilden bouwen die zo menselijk waren. Was het onze nieuwsgierigheid om machines te creëren die ons konden helpen bij het oplossen van complexe wereldproblemen, zoals klimaatverandering of de ontwikkeling van nieuwe medicijnen? Of was het ons verlangen naar gezelschap, emotionele ondersteuning, of zelfs naar een entiteit die slimmer zou zijn dan wijzelf?

Met de komst van ChatGPT en andere geavanceerde taalmodellen wordt deze vraag steeds relevanter. De drijfveren achter de creatie van dergelijke machines kunnen variëren, maar de impact op onze samenleving en de manier waarop we communiceren, werken en zelfs denken, is nu al immens. Technologie die ons in staat stelt te converseren met een machine, kan niet alleen onze interacties met kunstmatige systemen veranderen, maar ook onze kijk op wat het betekent om mens te zijn in een wereld die steeds meer doordrongen is van technologie.

Hoe het geheugen en de concentratie verbeteren door recall en visualisatie
Hoe kunnen complexe integralen met trigonometrische functies systematisch worden opgelost?
Hoe je je lichaam gebruikt om je geest te kalmeren: wetenschappelijk onderbouwde technieken voor dagelijks welzijn
Hoe Maak Je de Perfecte Cake voor Een Grote Groep?
Hoe kun je verschillende materialen en oppervlakken optimaal benutten bij het tekenen met houtskool?
Hoe kan je je Spaanse woordenschat effectief uitbreiden en versterken?
Wat maakt Japanse comfort food zo onweerstaanbaar?
Hoe Studenten en Schoonmakers Samen Vechtend Veranderden Wat Leek Onveranderlijk
Wat zijn de toekomstperspectieven van op zonne-energie opladen systemen?
Hoe invloedrijk was de opvoeding van Donald Trump voor zijn agressieve karakter?
Hoe creëer je een tuin die in harmonie is met de natuur en het milieu?