De blog van het marketing agentschap IntoTheMinds
Marktonderzoek en ondernemers coaching

Wat is kunstmatige intelligentie en hoe kan ze van nut zijn voor ons?

Share This Post On

Ik krijg dikwijls de vraag om een antwoord te geven op: “Wat is kunstmatige intelligentie?” Bij een dergelijke vraag, is de verleiding groot om dadelijk een technische verklaring te geven, waardoor je echter riskeert je luisteraar te verliezen.
In het artikel van vandaag wil ik deze moeilijke vraag op een eenvoudige manier beantwoorden. Om dat te doen geef ik eerst een definitie van menselijke intelligentie alvorens de eigenschappen van kunstmatige intelligentie toe te lichten. Maar zelfs met zo’n eenvoudige aanpak blijft het een moeilijke opdracht. Ik sluit het artikel af met een beschouwing over het nut van kunstmatige intelligentie en introduceer het concept van “computerserendipiteit”. Lees dus zeker tot het einde (als u ongeduldig bent, klik dan op paragraaf 4 in de onderstaande samenvatting).

Samenvatting

  1. Wat is intelligentie?
  2. Wat is kunstmatige intelligentie?
  3. Kunstmatige intelligentie bestaat nog niet
  4. Wat is het nut van kunstmatige intelligentie?

Wat is intelligentie?

Om te beginnen stel ik voor om een definitie te geven van menselijke intelligentie. Intelligentie is

“het vermogen om te kunnen denken, redeneren en begrijpen in plaats van automatisch of instinctief te reageren” (bron: Collins Dictionary (Engelse site).

Ik hou ook van deze andere definitie van intelligentie van Jeff Schweitzer (Engelse site).

“Intelligentie kan worden beschouwd als het vermogen om te leren van ervaringen uit het verleden (nieuwe kennis verwerven en behouden) en deze nieuwe kennis vervolgens te gebruiken in een nieuwe context. Intelligentie kan ook gedefinieerd worden als het vermogen om abstracte gedachten te creëren, voorbij instinct of reacties die het gevolg zijn van een zintuiglijke stimulans.”

Neel Burton (Engelse site) stelt voor om intelligentie te definiëren door het tegenovergestelde, namelijk dementie. Hij schrijft:

“Bij de ziekte van Alzheimer, de meest voorkomende vorm van dementie, is er sprake van een verstoring van meerdere hogere corticale functies, vooral het geheugen (Engelse site), denken, oriëntatie, begrip, rekenen, leervermogen, taal en oordeelsvermogen. Intelligentie zou dus het tegenovergestelde zijn van dit alles.

Als samenvatting van deze verschillende definities kunnen we zeggen dat intelligentie het vermogen is om:

  • te onthouden en leren op basis van ervaring
  • (abstract) te denken en te creëren
  • taal te leren
  • te oordelen en beslissingen te nemen

Het is duidelijk dat deze definitie even summier als onvolledig is. Intelligentie gaat verder dan “gewone” feitelijke capaciteiten. Ook het voelen van emoties en het vermogen om deze te interpreteren maakt ons tot intelligente wezens (spreken we overigens niet over “emotionele intelligentie” en emotionele IQ?). Om mijn betoog niet te complex te maken, houd mijn definitie echter bewust oppervlakkig en waag ik me niet aan een al te ingewikkelde verklaring die mijn redenering nog moeilijker zou maken.

Wat is kunstmatige intelligentie?

Om kunstmatige intelligentie te definiëren, leek het me relevant eerst de betekenis van het bijvoeglijke naamwoord “artificieel” op te zoeken. Het Oxford woordenboek (Engelse site) geeft de volgende definitie aan het bijvoeglijke naamwoord “artificieel”: “Gemaakt of geproduceerd door mensen in plaats van op natuurlijk wijze, vooral een kopie van iets natuurlijks.” In deze definitie onthoud ik vooral: “een kopie van iets natuurlijks”. Kunstmatige intelligentie zou dus een kopie zijn van de menselijke intelligentie. Hiermee bedoelen we dat kunstmatige intelligentie als doel heeft de functies van het menselijk brein na te bootsen. Dit leidt me tot de volgende definitie van kunstmatige intelligentie: “het vermogen –  dat door de mens aan machines is toegekend – om te onthouden en te leren uit ervaringen, te denken en te creëren, te spreken, te oordelen en te beslissen”.

Het imiteren van de hersenfunctie lijkt op het eerste gezicht een onoverkomelijke uitdaging. Het menselijk brein is gevormd door miljoenen jaren van evolutie en is een ongelooflijk efficiënte machine. Het kan tot 10^17-10^18 verrichtingen per seconde met een energie “kost” van 25W verwerken terwijl de beste GPU-kaarten van het ogenblik 10^9 – 10^10 verrichtingen aan een energiekost van 250W kunnen verwerken. Dat is 100 miljoen keer minder voor een energie-kost die tien keer hoger ligt. Toen Alpha Go Lee Sedol versloeg, was deze kunstmatige intelligentie (gebaseerd op 3 hoofdalgoritmen) miljoenen keren getraind tegen een kopie van zichzelf. Dat betekent dat het meer spelletjes had gespeeld dan de hele mensheid in de laatste 3000 jaar. En toch is Lee Sedol erin geslaagd een wedstrijd te winnen.

Het proces zelf van het creëren van kunstmatige intelligentie is verankerd in het observeren van het functioneren van het menselijk brein. Zo vonden bijvoorbeeld convolutionele netwerken (gebruikt om Alpha Go te programmeren) inspiratie in het observeren van de werking van de visuele cortex. Convolutionele neurale netwerken bestaan sinds de jaren negentig van de vorige eeuw, maar hebben pas echte toepassingen gevonden toen de verwerking en opslag goedkoper werden, dat wil zeggen in de jaren 2000 en meer bepaald in de laatste vijf jaar.

Kunstmatige intelligentie bestaat (nog) niet

Het belangrijkste obstakel voor de realisatie van kunstmatige intelligentie is de kloof te dichten tussen herkenning en kennis, met andere woorden tussen nadoen en kennen.
Kunstmatige intelligentie is tegenwoordig in staat om te herkennen, maar niet om het te kennen. Machines werken binnen de grenzen van hun ontwerpers of worden “beperkt” door de grenzen van de datasets waarop ze zijn gebaseerd. Hier zijn enkele voorbeelden om over na te denken:

  • een beeldherkenningsalgoritme heeft 100 miljoen beelden nodig om een betrouwbaarheid van 98% te bereiken; een baby heeft maar 2 beelden nodig om het verschil te begrijpen en te leren.
  • bevooroordeelde datasets leiden tot vertekende resultaten (zie daarvoor het uitstekende werk van Joy Buolamwin over gezichtsherkenning op basis van huidskleur).
  • de antwoorden van de stemassistenten zijn gebaseerd op door de mens gedefinieerde scripts

Algoritmische technieken zoals deep learning kunnen dus worden gebruikt om een machine te trainen voor herkenning. Maar er bestaat nog altijd geen technische oplossing om een kunstmatig “gezond verstand” te ontwikkelen, een capaciteit die integraal deel uitmaakt van onze menselijke natuur. Terwijl peuters snel kunnen leren van een paar voorbeelden, hebben machines enorme databases nodig om onvolmaakte resultaten te verkrijgen.

Lee Sedol op de persconferentie voor de 1ste van de 5 wedstrijden tegen Alpha Go (Screenshot van de film AlphaGo)

Wat is het nut van kunstmatige intelligentie?

Kunstmatige intelligentie lijkt van nature puur imiterend, maar de technologie kan ook dienen als springplank voor fundamenteel onderzoek. Tijdens een interview (Franse site) met het Franse radiostation France Culture in 2017 legde Yann Le Cun (directeur Onderzoek bij Facebook) uit dat een “technologische uitvinding soms de start vormt van diepgaand onderzoek op een bepaald gebied”. Hij haalde het voorbeeld van de in de 16e eeuw uitgevonden telescoop aan, op basis waarvan astronomie en optica werden ontwikkeld; of de luchtvaart, die een beslissende impuls gaf aan de vooruitgang in de aerodynamica. Uiteindelijk (en ik denk dat dit heel belangrijk is voor degenen die vrezen dat machines hen zullen vervangen) denk ik dat er nog veel vooruitgang moet worden geboekt om een alliantie van menselijke intelligentie en kunstmatige intelligentie te bereiken.

Op de persconferentie voorafgaand aan de eerste van de 5 wedstrijden van Go, zei Lee Sedol dat hij “de menselijke intelligentie wilde beschermen”. Hij beschouwde deze Go-wedstrijd met andere woorden als een gevecht tussen mens en machine. Na de 5e wedstrijd (die hij verloor van Alpha Go), zei Lee Sedol dat hij veel geleerd had van de verloren wedstrijden, vooral omdat Alpha Go bewegingen had “uitgevonden” die nog nooit eerder door mensen waren gespeeld (bijvoorbeeld de beroemde “beweging 37” die specialisten zo creatief vonden).

Het is daar dat kunstmatige intelligentie een doorslaggevende rol kan spelen. Een machine, een computerprogramma, kan alle bestaande mogelijkheden onderzoeken zonder moe te worden, zonder het beu te worden en zo af en toe iets nieuws te ontdekken. Het zou een soort van computerserendipiteit zijn, een systematische capaciteit die we dankzij de machines zou worden krijgen om die hoekjes en gaatjes te ontdekken die tot nu toe verborgen waren gebleven. Misschien werd de beweging 37 al 2000 jaar geleden door iemand gespeeld, maar er is geen spoort van bijgehouden. De observatieperiode is te lang en hier kunnen algoritmes nuttig zijn, door snel, over een bepaalde periode, op een schaal van één enkele persoon, alle oplossingen voor een bepaald probleem te onderzoeken.
De machine kan ons dus in zekere zin in staat stellen om onze menselijkheid te overstijgen.

Tags:

Author: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas is de directeur van de marketing agentschap IntoTheMinds. Hij heeft speciaal interesse voor e-commerce, retail, HoReCa en supply-chain projecten. Hij is ook een onderzoeker aan de Vrije Universiteit Brussel en werkt ook als coach voor meerde publieke organisaties. Hij verwelkomt Linkedin uitnodigingen : gelieve gewoon een paar woorden toe te voegen en uit te leggen waarom U wilt connecteren.

Share This Post On

Submit a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *