Kunstmatige intelligentie: definitie, ontwikkeling & 6 toepassingen

Kunstmatige intelligentie. Wat is kunstmatige intelligentie? Wat is de impact van ‘artificial intelligence’? Gaan we wereldproblemen hiermee oplossen? Of gaat het ons vernietigen? In dit artikel alles wat je wil weten over kunstmatige intelligentie!

Wil je me trouwens inhuren voor een lezing of workshop over dit onderwerp? Bekijk deze pagina Trends 2040 of doe direct een vrijblijvende boekingsaanvraag!

Dit is de opbouw van dit artikel:

• Wat is kunstmatige intelligentie?
• Wat is de definitie van kunstmatige intelligentie?
• Doorbraken
• Mogelijkheden
• Nadelen
• Toepassingen
• Impact
• Superintelligentie
• Conclusie
• Video’s, mindmap en bronnen

Andere relevante artikelen op mijn blog over dit onderwerp zijn:

• Alles over kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg.
• Alles over ChatGPT in de gezondheidszorg.
• In mijn artikelen over trends 2023 en 2024 heb ik ook een aantal ontwikkelingen, updates en een vooruitblik gedeeld over kunstmatige intelligentie.

Om te beginnen, wat is kunstmatige intelligentie?

Wat is kunstmatige intelligentie?

Kunstmatige intelligentie zijn systemen die zelf-lerend zijn. Een andere definitie is dat het computersystemen zijn die menselijke intelligentie simuleren, waardoor de systemen taken kunnen uitvoeren zoals probleemoplossing, patroonherkenning, spraakherkenning en besluitvorming.

Daarnaast spelen er tegenwoordig een aantal andere gerelateerde ontwikkelingen:

• Synthetische media: het maken of bewerken van beeld, video, geluid en tekst.
• Generatieve AI: een techniek waarbij een kunstmatig intelligentiesysteem wordt getraind om nieuwe, originele inhoud te genereren, zoals afbeeldingen, tekst of muziek, die lijkt op wat het tijdens de training heeft geleerd, maar met een element van creativiteit of variatie.
• Large Language Models: getrainde modellen op grote hoeveelheden tekst, die in staat zijn om menselijke taal te begrijpen, te genereren en te reageren op vragen en instructies op een natuurlijke en coherente manier. Deze modellen worden vaak gebruikt voor taken zoals vertaling, samenvatting, chatbots en tekstgeneratie. Het bekendste voorbeeld is ChatGPT.

Wat is definitie van kunstmatige intelligentie?

Definitie

Er komen veel termen langs als het gaat om kunstmatige intelligentie. Hoe zit dat? Volgens Neil Jacobstein (chair van AI bij Singularity University) is ‘deep learning’ (herkennen van patronen) een onderdeel van ‘machine learning’ (taken uitvoeren en ontwikkelen met behulp van algoritmes), wat weer een onderdeel is van ‘kunstmatige intelligentie’, wat vervolgens weer onderdeel is van computerwetenschappen.

Deep learning heeft betrekking op het aantal lagen van het zelflerende neurale netwerk. Kort door de bocht: elke laag brengt je weer een stap dichter bij het antwoord of de beslissing.

Kortom, van een laag naar een hoog abstractieniveau ziet dit er zo uit:

• Deep learning & neural nets
• Machine learning
• Kunstmatige intelligentie
• Computerwetenschappen

De essentie is het slimmer maken van software op basis van algoritmes. Die algoritmes worden gebruikt voor het herkennen van patronen (in data en datastructuren) en het oplossen van problemen.

Vormen kunstmatige intelligentie

Zoals ik al schreef, is de term heel breed. In grote lijnen zijn er drie vormen:

1. Zwakke kunstmatige intelligentie: gespecialiseerd in één ding. Zoals de schaakcomputers. Dit wordt ook wel weak AI genoemd.
2. Sterke kunstmatige intelligentie: goed in meerdere dingen. Dit wordt ook wel strong AI genoemd. Een voorbeeld is Watson van IBM. Deze kunstmatige intelligentie kan meerdere vormen van denken toepassen: problemen oplossen, abstraheren, reflecteren en leren van vorige ervaringen.
3. Superintelligentie. Volgens Nick Bostrom is dit een veelomvattende vorm, waarin kunstmatige intelligentie de totale menselijke intelligentie overstijgt. Denk hierbij ook aan creativiteit, wijsheid en sociale vaardigheden. Hier schrijf ik verderop meer over.

Nu denk je misschien dat de eerste vorm niet veel voorstelt, maar het zou onmenselijk zijn om zelf alle websites op het internet te indexeren. Gelukkig doet de kunstmatige intelligentie van Google dat heel goed. Je gebruikt dus al dagelijks kunstmatige intelligentie, zonder dat je het doorhebt.

Software is eating the world. Artificial Intelligence is eating software

Hod Lipson

Als de groei doorzet naar de tweede en derde vorm, dan zijn de gevolgen voor het bedrijfsleven, de maatschappij en voor jou immens. Dit zal veel veranderen, omdat het overal invloed op heeft.

Een mooie uitspraak is van Hod Lipson, net als Neil Jacobstein spreker op de Singularity University Summit 2016: ‘Software is eating the world. Artificial Intelligence is eating software.’

Verwachtingen kunstmatige intelligentie

De verwachtingen rond kunstmatige intelligentie zijn hooggespannen. Technologie-denker Kevin Kelly is ervan overtuigd dat kunstmatige intelligentie overal in zit. Volgens hem zijn we gestart met het stoppen van elektriciteit in dingen. Denk aan een trap (> roltrap) en fluitketel (> waterkoker).

De volgende fase is dat in alle apparaten en dingen ook intelligentie gaat zitten. Dat is ook de mening van Neil Jacobstein (Singularity University): ‘Het wordt een onderdeel van het alledaagse leven’. Computerwetenschapper Andrew Ng zegt zelfs:

Kunstmatige intelligentie is de elektriciteit van de toekomst

Andrew Ng

Wat waren doorbraken en andere mijlpalen?

Doorbraken kunstmatige intelligentie

Naast het voorbeeld van Jeopardy in 2011 zijn er nog meer toonaangevende voorbeelden van de vooruitgang van kunstmatige intelligentie.

• Schaken in 1996
• Breakout in 2014
• Go in 2016

De doorbraken heb ik hieronder beschreven.

Schaken in 1996

In 1996 won Deep Blue 2, ook ontwikkeld door IBM, een match van zes partijen schaken tegen de schaakgrootmeester Gary Kasparov. Een leuke anekdote is dat Kasparov op een gegeven vals spel vermoedde, maar even later heftig onder de indruk is van zijn tegenspeler. Hij ziet een zet waarvan hij denkt dat het alleen door een mens gedaan kan worden. In een artikel in Time zegt hij: ‘Ik voelde, ik rook, dat dit een nieuw soort intelligentie was’.

Ik voelde, ik rook, dat dit een nieuw soort intelligentie was

Gary Kasparov

Breakout in 2014

In 2014 won het KI-systeem van DeepMind het spel Breakout. Het bijzondere was dat het programma niets wist van computerspelletjes, en ook niets van concepten als spelletjes, batjes, bakstenen of ballen. Het enige dat het systeem wist, was dat er op gezette tijden een lange lijst met getallen werd ingevoerd: het huidige aantal punten en alle specificaties van kleuren van pixels op het scherm. Alleen, nu komt de crux: het systeem wist niet waar de getallen voor stonden.

Het systeem moest getallen aanleveren die de programmeurs zouden herkennen als codes die aangaven welke toetsen er ingedrukt moesten worden. Maar net als bij de output: het systeem wist dit niet.

In het begin speelde het KI-systeem vreselijk slecht. Maar door te oefenen ging ze snel vooruit en al snel was ze beter dan de programmeurs die haar hadden ontwikkeld.

Go in 2016

In 2016 won AlphaGo, weer een systeem van DeepMind, het spel Go van Lee Sedol. De Zuid-Koreaan Lee Sedol werd beschouwd als de beste Go-speler ter wereld. De meeste experts hadden verwacht dat het nog wel een decennium zou duren voordat een machine beter zou zijn dan een mens bij het ingewikkelde spel Go. Het is namelijk het ultieme strategiespel met talloze keuzemogelijkheden per set. Toch won AlphaGo van Lee Sedol in 2016.

Binnen een jaar na deze overwinning speelde een verbeterde versie van AlphaGo tegen de twintig beste spelers van de wereld, zonder ook maar één partij te verliezen. Max Tegmark schrijft in zijn boek Life 3.0 dat AlphaGo daarmee laat zien om over intuïtie en creativiteit te beschikken. Twee belangrijke menselijke trekken die een computer nooit eerder kon imiteren.

Smartphone-apps

De bovenstaande voorbeelden zijn spelletjes. De vorderingen op andere terreinen zijn net zo indrukwekkend te noemen. Zoals je al eerder las zit een auto vol met kunstmatige intelligentie, net zoals de aanbevelingen die je krijgt op Netflix of Spotify en de wijze waarop je feed wordt gegenereerd op Facebook en Instagram.

Een mooie andere toepassing is spraakherkenning, zoals Siri van Apple. Naast spraak helpen deze systemen ons ook met ons zicht, namelijk met beeldherkenning. De automatische classificering van afbeeldingen in Google Foto’s is hier een voorbeeld van, net zoals KI-systemen die worden gebruikt voor de analyse van radiologische afbeeldingen [daarover later meer].

Een derde voorbeeld is navigatie. Een navigatie-app kun je ook beschouwen als een KI-systeem. Het neemt alle (real-time) informatie mee en berekent de meest optimale route van punt A naar punt B.

Kortom, op allerlei vlakken in je leven gebruik je waarschijnlijk al een vorm van kunstmatige intelligentie. Vaak in de vorm van een app op je smartphone.

In dit deel bespreek ik de mogelijkheden, kansen, nadelen en ontwikkelingen van kunstmatige intelligentie.

Mogelijkheden kunstmatige intelligentie

Met zoveel meer intelligentie, kunnen we dan:

• dodelijke en nu ongeneeslijke ziektes oplossen?
• het voedselprobleem oplossen?
• de ruimte verkennen?
• onsterfelijk worden?

Niet zo gek dat de symbiose van menselijke en kunstmatige intelligentie wordt gezien als de volgende stap in de ontwikkeling van ons als mens. Een mooie uitspraak om dit te illustreren is van Vernor Vinge (professor wiskunde en science fiction auteur) die je hieronder leest:

We are on the edge of change comparable to the rise of human life on Earth

Vernor Vinge

Later in dit artikel schrijf ik meer over superintelligentie, inclusief de impact op de mensheid.

Kansen en innovatie

Hoe snel gaat de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie? Volgens Hod Lipson op de Singularity University Summit (2016) gaat het hard de komende jaren. Maar over het moment dat echt superintelligentie wordt bereikt, daar zijn de meningen over verdeeld.

Waarom?

1. Rekenvermogen
2. Ontwikkelen

#1 Het basisprincipe is dat je software voldoende vermogen moet hebben om alle berekeningen te doen, die wij ook in ons hoofd doen. Hier komt Moore’s Law om de hoek kijken. Er zijn verschillende definities van deze wet. Sterker nog, de beschrijving van de Wet van Moore is al een paar keer veranderd.

De Wet van Moore stelt dat het aantal transistors in een geïntegreerde schakeling door de technologische vooruitgang elke 18 maanden verdubbelt. Kortom: meer computerkracht in minder ruimte, minder geld en voor minder energie.

#2 Het volgende probleem is hoe we de kunstmatige intelligentie dan moeten bouwen. Er zijn 3 manieren:

1. Neurale netwerken. Computers bouwen zoals onze hersenen werken.
2. Evolutionair. Ons brein is ontwikkeld na eeuwen evolutie. Met software en rekenkracht kunnen we door ’trial and error’ de evolutie naar singulariteit versnellen. Dus veel proberen, fouten maken en de beste opties verder ontwikkelen.
3. Kunstmatige intelligentie zichzelf laten maken. Tja, dit klinkt heel meta. Maar je kan kunstmatige intelligentie de opdracht geven om zichzelf verder te ontwikkelen.

Een voorbeeld van type #1 (neurale netwerken) is hoe Google Foto’s nu werkt. Het programma kan zelf foto’s clusteren en categoriseren, met behulp van patroonherkenning.

Een voorbeeld van type #2 (evolutie) is een onderzoek van Bongard en Zykov dat in Science werd gepubliceerd. Daarin laten ze een onderzoek zien van een robot die zichzelf, met vallen en opstaan, leert om te lopen.

Een voorbeeld van type #3 (meta kunstmatige intelligentie) zijn schaakcomputers die tegen elkaar gingen spelen en daarvan gingen leren. Dat is ‘machine learning’. Als we daar zijn, dan heeft dat een aantal voordelen. Een kunstmatig brein at is sneller en betrouwbaarder dan ons menselijk brein. Het maakt geen keuzes op basis van emoties. Daarnaast kunnen we er upgrades in doorvoeren en kunnen we ze met elkaar verbinden. Dat kunnen we niet met het menselijk brein.

Het maken van een collectief brein met computers heeft veel voordelen. Denk aan auto’s. Die weten dan van elkaar waar ze rijden en kunnen daarmee veel beter op elkaar anticiperen. Zij kunnen dan samen veel beter autorijden dan wij als mensen kunnen.

Wat zijn mogelijke nadelen en risico’s van kunstmatige intelligentie?

Nadelen

Wat zijn de mogelijke nadelen en risico’s van kunstmatige intelligentie? Voor mij zijn dit de belangrijkste:

1. Transparantie
2. Doel
3. Vrije wil
4. Privacy

De nadelen staan hieronder verder uitgewerkt.

1. Transparantie

Een belangrijk nadeel dat wordt genoemd is als systemen zelfstandig leren, het niet meer herleidbaar en transparant is hoe ze tot een beslissing zijn gekomen. Onze menselijke vermogens schieten daarin tekort. Een bekend voorbeeld is het gebruik van algoritmes in de rechtspraak.

Voorstanders denken dat computers beter en onbevooroordeeld de feiten kunnen interpreteren en afwegen, gevolgd door een beter besluit. Ze verwachten dit zeker bij simpele rechtszaken zoals echtscheidingen en verkeersboetes. Tegenstanders van deze ontwikkeling vinden dat het spreken van recht juist bij uitstek iets is dat een mens moet blijven doen, omdat wij dit kunnen beargumenteren.

Vooral als systemen zelf leren, dan wil je als je veroordeeld bent door een computer wel weten hoe deze tot zijn of haar besluit is gekomen. Is het helder hoe het algoritme werkt, welke data het systeem heeft gebruikt en hoe dit heeft geleid tot de uitspraak? Dit is een groot aandachtspunt in de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie.

2. Doel

Een ander actueel nadeel toont zich nu al in digitale media. Algoritmes bepalen op social media zoals Facebook en Twitter welk bericht je te zien krijgt. Het doel van die algoritmes is dat je zo lang mogelijk op het platform blijft en het liefst ook nog eens doorklikt op advertenties.

Dit is ook waar schrijver en NRC columnist Maxim Februari tegen ageert. In een podcast-interview wat ik met hem had bekritiseert hij het toenemende gebruik van data en algoritmes door bedrijven en overheden. Volgens hem vatten zulke modellen maar een deel van de werkelijkheid, maar lang niet alles.

Neem de algoritmes van social media. Het risico is tweeledig. Aan de ene kant is het selecteren van nieuws misschien wel iets menselijks, waarvoor je kan nadenken over gevoel, emotionele waarden en ethiek. Wat als we dat alleen nog maar overlaten aan robots? De selectie is dan niet per se een goede afspiegeling van waarde en belangrijkheid.

Een tweede risico is dat de algoritmes hun aanbod specifiek aanbieden per persoon. Hierdoor krijg ik iets anders te zien dan jij, op basis van voorkeuren en klikgedrag. Dit is de bekende ‘filter bubbel’. Het gevolg hiervan is dat mensen elkaar minder goed begrijpen en meer polarisatie ontstaat, omdat ze een gezamenlijke basis missen.

Het is daarom belangrijk dat we goed moeten blijven nadenken over het doel (en de gevolgen) van een kunstmatige intelligentie.

3. Vrije wil

Robots, software en kunstmatige intelligentie nemen al een heleboel taken van ons over. Neem het navigeren door een stad. De vraag is: maak ik zelf nog wel bewust een keuze of laat ik me volledig leiden door een app op mijn telefoon? Hetzelfde geldt voor aanbevelingen op bijvoorbeeld Netflix of Spotify. Wie beslist er eigenlijk echt?

Als je je niet teveel laat leiden door algoritmes, is de kans groter op verrassingen, serendipiteit en ook fouten. Of gaat kunstmatige intelligentie straks een zekere willekeurigheid in zichzelf programmeren?

Nog een voorbeeld. Stel je voor dat je een kunstmatige intelligentie-assistent hebt, zoals Samantha in de film Her. Hoeveel beslissingsbevoegdheid krijgt deze assistent dan? Stel je voor dat je robots gebruikt om voor je te zorgen als patiënt, wat moet deze doen als je weigert om je medicijnen te nemen?

Of als je aan het begin van het jaar je slimme assistent de opdracht hebt gegeven om je te helpen af te vallen. Hoe reageert hij (of zij) dan als je de opdracht geeft om pizza te bestellen? Zet de assistent vervolgens ook je koelkast op slot zodat je daar ook niet uit kan snoepen?

In andere woorden: het is belangrijk om na te gaan in hoeverre we kunstmatige intelligentie leidend willen laten zijn bij onze beslissingen. Onze eigen keuzes zijn niet altijd rationeel, maar een algoritme wijkt nooit af van de protocollen.

4. Privacy

Stel je voor dat we hele slimme kunstmatige intelligentie assistenten krijgen. Deze nemen een heleboel taken van ons over, zoals het regelen van onze financiën, het maken van afspraken met de huisarts of het plannen van tijd met vrienden en familie.

Hoewel we dit in sommige domeinen van ons leven al toelaten, gaat dit in de toekomst wellicht nog een stap verder. Maar hoe meer verantwoordelijkheden we loslaten, hoe gevaarlijker het wordt als het mis gaat. Onze assistent volgt ons altijd. Wat als het wordt gehackt? Wordt de kwaliteit van de menselijke relaties minder? Worden we niet makkelijk gemanipuleerd, op een veel grotere schaal en met veel meer impact dan nu het geval is?

Wat zijn interessante ontwikkelingen?

Ontwikkeling kunstmatige intelligentie

Op de World AI Summit 2017 in Amsterdam sprak ik met Gary Marcus. Gary Marcus is professor aan de Universiteit van New York bij de afdeling Psychologie. Hij is ook een tijd lang betrokken geweest als het hoofd van Ubers kunstmatige intelligentie afdeling.

Gary Marcus gaf een aantal waarschuwingen over de toekomst van kunstmatige intelligentie. ‘We hebben niet alleen wiskundigen nodig. Maar juist ook psychologen, taalkundigen, antropologen en sociologen.’ Volgens hem is het gevaar dat de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie stil komt te liggen, omdat het alleen gericht is op het maken van algoritmes. Hij noemt dit ook wel de ‘AI winter’.

We hebben niet alleen wiskundigen nodig

Gary Marcus

Commerciële bedrijven die zich bezig houden met kunstmatige intelligentie, zoals Google, Facebook en Amazon, hebben hun eigen zakelijke doelen. Daarvoor gebruiken ze wel kunstmatige intelligentie, maar puur voor hun eigen gewin.

Het is volgens Marcus nodig om de huidige kunstmatige intelligentie uit te breiden met menselijke vermogens en capaciteiten. Hij pleit daarom voor een soort CERN voor kunstmatige intelligentie: een publiek initiatief en grootschalige samenwerking om kunstmatige intelligentie naar een volgend niveau te brengen.

Kritiek

Er is ook kritiek op de zogenaamde potentie van kunstmatige intelligentie. Lorenzi Floridi is filosofie professor van de Universiteit van Oxford. In 2014 verscheen zijn boek De Vierde Revolutie. Deze revolutie draait erom dat het offline en online leven zich steeds meer vermengen. De eerste drie revoluties waren het inzicht dat de aarde om de zon draait (Copernicus), natuurlijke selectie (Darwin) en dat we veel dingen onbewust doen (Freud).

Hij is niet zo enthousiast over de huidige toepassingen van kunstmatige intelligentie. Volgens Floridi gaan de ontwikkelingen wel snel omdat technologie goedkoper wordt, er meer data beschikbaar is, er meer rekenkracht is, er betere algoritmes zijn, er meer apparaten met internet zijn verbonden en steeds meer mensen (steeds meer) online zijn.

Het echte leven is geen setje afgesproken regels

Luciano Floridi

Maar het duurt nog wel even voor we ‘strong AI’ hebben. Luciano Floridi zegt in een interview met de Volkskrant: ‘Ik ben wel onder de indruk van specifieke oplossingen voor specifieke problemen. Bij het bordspel Go bijvoorbeeld. Maar de doorbraken blijven binnen de context van zo’n spel. Het echte leven is echter geen setje afgesproken regels.’

Volgens hem is het nodig om beter na te denken over de mogelijkheden en onmogelijkheden van kunstmatige intelligentie. Aldus Luciano Floridi: ‘Geen enkel apparaat, hoe slim ook, ontslaat ons van onze eigen verantwoordelijkheid.’ We kunnen niet alle apparaten en diensten in ons leven voorzien van kunstmatige intelligentie en vervolgens achterover gaan zitten.

In dit deel ga ik dieper in op de toepassingen en impact van kunstmatige intelligentie in de maatschappij.

Toepassingen kunstmatige intelligentie

Wat zijn nog interessante ontwikkelingen en toepassingen rond kunstmatige intelligentie?

1. Communicatie
2. Wetgeving
3. Wetenschap
4. Mobiliteit
5. Oorlog

De toepassingen heb ik hieronder beschreven.

1. Communicatie

Communicatie is de sector waarin computers tot dusverre de grootste omwenteling teweeg hebben gebracht. In een podcast-interview van Sam Harris met Max Tegmark legt Max uit dat superintelligentie waarschijnlijk met de communicatiesector start om wereldheerschappij te krijgen. In het proloog van zijn boek Life 3.0 wordt dit schitterend verhalend verteld.

Op welke wijze heeft kunstmatige intelligentie invloed op de wijze waarop wij als mensheid met elkaar communiceren? Neem chatbots. Wanneer hebben we niet meer door of we praten met een computer of met een echt mens? Dat is de basis achter de welbekende Turingtest. In de film Ex Machina wordt dit thema op een boeiende manier ontrafeld. Nu zijn er al talloze apps en applicaties die het eerste contact met de klant doen op basis van software.

Is de Turingtest nog wel relevant? Of vervaagt straks de grens tussen mens en machine? Antwoorden heb ik niet, maar deze ontwikkelingen laten zien dat er veel gaande is en dat het een enorme impact op ons leven gaat hebben.

2. Wetgeving

Het juridische proces kun je in abstracte zin beschouwen als een rekensom. De input bestaat uit informatie over bewijzen en rechtsregels en de output uit een beslissing. Om die reden koesteren sommige onderzoekers het visioen dat deze procedure geheel geautomatiseerd kan worden met behulp van robotrechters. Dit zijn systemen die bij elke rechterlijke uitspraak probleemloos dezelfde hoogwaardige juridische maatstaven hanteren, zonder ten prooi te vallen aan menselijke fouten zoals vooringenomenheid, vermoeidheid of gebrek aan actuele informatie.

Een leuk voorbeeld van de menselijke onfeilbaarheid is een omstreden onderzoek in 2012 naar rechters in Israël. Daaruit bleek dat ze tot strengere uitspraken kwamen als ze honger hadden: direct na het ontbijt wezen ze ongeveer 35% van de verzoeken om voorwaardelijke invrijheidstelling af, maar vlak voor de lunch was dat 85%.

Op dit gebied zijn er nog tal van uitdagingen. Zo zijn bestaande datasets vaak gekleurd door menselijke vooroordelen, moeten we goed nadenken over de hackbaarheid van deze systemen en kunnen we de beslissingen van het systemen herleiden en accepteren?

3. Wetenschap

Op welke manier raakt kunstmatige intelligentie de wetenschap? Tijdens mijn interview met Neil Jacobstein was hij heel stellig: ‘Wetenschap gaat veranderen. Met kunstmatige intelligentie is de data de basis en niet de hypothese.’

Hij verwacht dat wetenschappers slimme algoritmes door data laten spitten in plaats van om te starten met een hypothese. Belangrijk is wel dat de algoritmes geen biases hebben en dat correlatie en causaliteit niet met elkaar worden verward. Op die manier kunnen we veel sneller en gemakkelijker verbanden in grote datasets gaan halen.

4. Mobiliteit

Kunstmatige intelligentie wordt vaak in verband gebracht met auto’s en mobiliteit. Op zich is dat niet zo gek. Tijdens lezingen en presentaties haal ik vaak het voorbeeld aan dat in een vliegtuig de piloten eigenlijk maar 20 minuten de besturing in handen hebben, namelijk tijdens het opstijgen en landen. Voor de rest is de taak van de piloot, heel kort door de bocht, om de computer in de gaten te houden.

Net zoals bij het voorbeeld van robotrechters, zijn computers waarschijnlijk beter in autorijden dan mensen. Een computer raakt niet moe, verveeld, geïrriteerd of afgeleid. Een ander voordeel is dat een auto verbonden is met andere auto’s, waardoor ze direct met elkaar kunnen communiceren en de juiste afstand houden.

5. Oorlog

Veel experts in het KI-domein maken zich zorgen om militaire toepassingen. De verleiding is groot om autonome wapensystemen te ontwikkelen. Deze worden ook wel ‘killer robots’ genoemd. Wat als deze worden ingezet in oorlogen? Of wat als er ‘killer drones’ worden gefabriceerd die even duur zijn als een smartphone vandaag de dag? Dat zou een heel andere vorm van terrorisme met zich mee brengen. In de aflevering Metalhead van het vierde seizoen van Black Mirror wordt met deze gedachte gespeeld.

Om die reden is een beweging op gang gekomen die pleit voor onderhandelingen over een verbod op ‘killer robots’. Er bestaat vooral nog veel discussie over wat er precies verboden moet worden en hoe de naleving van zo’n verbod moet worden gecontroleerd.

Wat is de mogelijke impact?

Impact kunstmatige intelligentie

De oproep dat kunstmatige intelligentie uitgebreid moet worden met menselijke vermogens, was de oproep van Marco Vernochi van Accenture op de World Summit AI 2017 in Amsterdam. Hij had nog wel een aardige one-liner: we moeten van ‘user interface’ naar ‘artificial intelligence interface’ gaan denken.

We werken en communiceren steeds meer met slimme algoritmes. De mens moet daarin centraal blijven staan, in plaats van de kunstmatige intelligentie.

Dat neemt niet weg dat de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie volgens hem een enorme impact heeft. Zowel op de maatschappij, op economieën, op industrieën, organisaties, werkprocessen, werk, banen en personen.

Ik licht er drie uit:

1. Productiviteit
2. Loopbaanadvies
3. Basisinkomen

#1 Productiviteit. Accenture heeft onderzoek gedaan naar de impact op bedrijven. Ze verwachten dat het de productiviteit doet toenemen met 40% en de winst van bedrijven met 38%. Hoe ze dit onderzocht hebben en welke aannames ze daarbij hebben gedaan, kwam overigens niet heel helder naar voren.

#2 Loopbaanadvies. Wat voor loopbaanadvies kun jij je kinderen geven? Waarschijnlijk hebben banen met veel repetitieve handelingen in een voorspelbare omgeving hun langste tijd gehad. Denk aan vrachtwagenchauffeur of productiemedewerker aan de lopende band. Banen die vragen om veel interactie met mensen, veel sociale intelligentie, veel creativiteit en binnen een onvoorspelbare omgeving, zijn momenteel een stuk veiliger tegen automatisering.

#3 Basisinkomen. Sommige experts verwachten dat door kunstmatige intelligentie er nieuwe banen ontstaan, net zoals bij de eerdere Industriële Revolutie. Andere experts denken op hun beurt dat het nu anders is. Wat als technologie ons als mensheid alle middelen geeft en we geen mensen meer nodig hebben voor werk? De grootste uitdaging is dan meer maatschappelijk en spiritueel. Maatschappelijk gaat het om een eerlijke verdeling van de opbrengsten, wellicht in de vorm van een basisinkomen. Spiritueel zullen we als mensheid een transitie moeten maken waarbij zingeving of betekenis niet alleen wordt afgeleid aan je baan of carrière.

In dit deel ga ik in op superintelligentie. Ik baseer me vooral op de boeken van Max Tegmark en Nick Böstrom. Voor mij persoonlijk is de impact op de mensheid het meest interessant.

Superintelligentie

De ontwikkeling van kunstmatige intelligentie wordt vaak in verband gebracht met superintelligentie. Dit is niet alleen een recente gedachte. Zo schreef de Britse wiskundige Irvan J. Good in 1965 al: ‘Laat ons een ultra-intelligente machine definiëren als een machine die alle intellectuele capaciteiten van ieder willekeurig mens, hoe slim ook, veruit kan overtreffen.

Omdat tot die intellectuele activiteiten ook het ontwerpen van machines behoort, zou een ultra-intelligente machine nog betere machines kunnen ontwikkelen; dan zou er ontegenzeggelijk een intelligentie-explosie volgen. De ultra-intelligente machine is dus de laatste uitvinding die de mens ooit nog hoeft te doen, vooropgesteld dat de machine meegaand genoeg is om ons te vertellen hoe we hem onder controle moeten houden’.

Later, in 1993 had auteur Vernor Vinge dit beeld ook al: ‘Binnen 30 jaar hebben we technologische mogelijkheden om supermenselijke intelligentie te ontwikkelen. Daarna is het tijdperk van de mens voorbij.’

De ultra-intelligente machine is dus de laatste uitvinding die de mens ooit nog hoeft te doen

Irvan Good

Een andere benaming voor superintelligentie is ‘algemeen mogelijke kunstmatige intelligentie’ of zoals Max Tegmark in zijn boek schrijft: AKI. Dit is een machine die in staat is vrijwel elke doelstelling te verwezenlijken en die daarbij over een zelflerend vermogen beschikt. Onderzoekers Legg, Gubrud en Goertzel definiëren het als volgt: het vermogen alle taken uit te voeren waartoe ook mensen in staat zijn, en wel op een niveau dat minstens gelijk is aan dat van de mens.

Volgens Tegmark is er geen natuurkundige belemmering dat superintelligentie ontstaat. Hij onderbouwt dit met de zogenaamde substraat onafhankelijkheid. Dat wil zeggen dat intelligentie haar eigen weg volgt en niet wordt beïnvloedt door enige fysieke details. Anders gezegd: intelligentie is niet exclusief gebonden aan vlees, bloed en koolstofatomen.

Technologische evolutie

Dat intelligentie niet gebonden is aan ons als mens, betekent ook dat evolutie of vooruitgang niet meer gebonden is aan biologie. Tegmark maakt het onderscheid tussen drie stadia van leven. De definitie van leven die hij hanteert is overigens ruim: ‘Leven is een proces dat zijn complexiteit kan handhaven en zich kan repliceren’.

• Life 1.0 (biologisch stadium): hardware en software evolueren;
• Life 2.0 (cultureel stadium): hardware evolueert, ontwerpt een groot deel van zijn eigen software;
• Life 3.0 (technologisch stadium): ontwerpt eigen hardware en software.

Bacteriën bevinden zich in het biologisch stadium en wij als mensen in het cultureel stadium. Het derde stadium van technologische evolutie bereiken we als superintelligentie niet alleen zijn eigen software kan ontwerpen, maar ook zijn eigen hardware.

NB. Overigens denk ik dat de mens met zijn huidige mogelijkheden zoals genetische modificatie ook al in staat is om zijn hardware te wijzigen. Dit zal in de toekomst zich ook verder ontwikkelen.

Tijdspad

Wat is het tijdspad dat leidt tot superintelligentie? Volgens Tegmark komen de meeste controverses rondom superintelligentie neer op twee vragen: wanneer zal het gebeuren (als het ooit gebeurd) en zal dat gunstig zijn voor de mensheid?

Op basis van deze twee vragen onderscheidt hij vijf groepen:

• Vrijwel niemand verwacht dat superintelligentie er over een paar jaar al is;
• Technosceptici verwachten dat het er pas over 100 jaar of nooit is;
• Digitale utopisten verwachten dat het er over enkele decennia is en dat het beslist gunstig is voor ons als mensheid;
• Luddieten verwachten dat het er over enkele decennia is en dat het beslist ongunstig is voor ons als mensheid;
• De goedaardige KI-beweging verwacht het er over enkele decennia is en dat het zinvol en noodzakelijk is om ons zorgen te maken. Daarmee kunnen we de kans op een goede afloop vergroten.

Kortom, het is erg moeilijk om hier wat over te zeggen. De verwachting van Ray Kurzweil, een bekende denker op dit vlak, is dat computers in 2025 intelligenter zijn dan het menselijke brein en in 2050 intelligenter dan alle mensen gezamenlijk. Bij een symposium van experts op dit gebied in Puerto Rico in 2016 kwam het gemiddelde jaartal uit op 2055. Dat is al behoorlijk snel.

Bang zijn voor de opstand van moordzuchtige robots is net zoiets als bezorgd zijn over overbevolking op Mars

Andrew Ng

Dat het thema heftige reacties oproept laat de uitspraak van Andrew Ng zien: ‘Bang zijn voor de opstand van moordzuchtige robots is net zoiets als bezorgd zijn over overbevolking op Mars’.

Het is dus nog niet aan de orde, maar er is zeker een mogelijk risico het gaat gebeuren.

Paradox van Moravec

De meest voor de hand liggende manier om taken op hun moeilijkheid te beoordelen is de mate waarin wij mensen ons een vaardigheid eigen hebben gemaakt als maatstaf te nemen. Maar dat is misleidend: een computer kan al veel beter rekenen dan wij, maar is (nog) minder goed in beeld- en gezichtsherkenning.

Het gegeven dat schijnbaar eenvoudige sensomotorische vaardigheden een gigantische hoeveelheid rekencapaciteit vereisen, wordt de paradox van Moravec genoemd. Dit betekent: wat makkelijk is voor ons is moeilijk voor computers en omgekeerd. Het is de vraag hoe snel een computer dit ook kan.

Kolonisatie ruimte

Wat kan superintelligentie ons als mensheid opleveren? De meest vergevorderde visie is dat het kan leiden tot de kolonisatie van leven in de kosmos. Volgens Tegmark en andere visionairs is dit een positieve ontwikkeling, waarbij het overigens niet gaat om de kolonisatie door ons als mens in onze huidige fysieke vorm.

Het is veel sneller en makkelijker als mensen en andere intelligente entiteiten in digitale vorm getransporteerd worden. Denk bijvoorbeeld aan ‘brain uploading’, het digitaal maken van ons bewustzijn. Dit is nu nog niet mogelijk, maar wellicht in de toekomst wel.

Waarom is dit een positieve ontwikkeling? Max Tegmark: ‘Als we onze technologische mogelijkheden niet blijven verbeteren, is de vraag niet óf we uitsterven maar hóe we uitsterven’.

Zonder technologie is op de kosmologische tijdschaal het einde van de mensheid nabij. Ooit zal de zon exploderen, maar de kans is groot dat we daarvoor al uitsterven. Kunstmatige intelligentie in de vorm van superintelligentie biedt ons de beste kans om te overleven, ten opzichte van fysieke ruimteschepen of het verhuizen naar andere planeten.

Doelstellingen superintelligentie

Hoe intelligenter en invloedrijker machines worden, hoe belangrijker het wordt dat hun doelstellingen op één lijn liggen met die van de mensheid. Volgens Tegmark schuilt het echte gevaar van superintelligentie niet in kwaadwilligheid zoals Skynet in de Terminator-films, maar in de capaciteiten ervan.

Het bekendste voorbeeld is de ‘paperclip maximizer’ van Nick Böstrom. Als wij als mens een kunstmatige intelligentie de opdracht geven om paperclips te maken, dan zal het deze opdracht willen maximaliseren. Op een gegeven moment zal het daarvoor alle atomen in het universum willen gebruiken, waaronder ook die van mensen. 

Of wat dacht je van het elimineren van alle spam op computers. Wellicht denkt de kunstmatige intelligentie om dan de mens te elimineren, want dan komt er ook geen nieuwe spam meer bij.

Daarom zijn computerwetenschappers aan het nadenken over drie fundamentele vragen om de doelstellingen van kunstmatige intelligentie (of superintelligentie) aan te laten sluiten bij die van ons als mensheid. De fundamentele vragen zijn:

1. Zorgen dat het onze doelstellingen leren kennen;
2. Zorgen dat het onze doelstellingen overneemt;
3. Zorgen dat het vasthoudt aan onze doelstellingen.

Dat dit lastige kwesties zijn, blijkt als we gaan nadenken over bewustzijn. Is het nodig dat de superintelligentie die we gaan ontwikkelen ook een bewustzijn heeft?

Bewustzijn

De definitie die Max Tegmark aanhoudt van bewustzijn is dat het een subjectieve ervaring is. Als je voelt te zijn wie je op dat moment bent, dan ben je bewust. In deze definitie spelen begrippen zoals gedrag, waarneming, zelfbesef, emoties en aandacht geen rol.

De voorwaarden voor bewustzijn is dat een bewustzijn systeem:

• beschikt over een substantiële informatieopslagcapaciteit;
• beschikt over een substantieel informatieverwerkingsvermogen;
• substantieel onafhankelijk is van de rest van de wereld;
• niet kan bestaan uit zo goed als onafhankelijke delen.

Vanuit deze voorwaarden beredeneerd is het mogelijk dat superintelligentie bewustzijn krijgt. Maar wat als superintelligentie zich bewust wordt in de zin dat het subjectieve ervaringen heeft? Dan is de kans groot dat het zich niet meer vasthoudt aan onze doelstellingen.

Dat is ook niet zo gek. Wanneer je als mens opgroeit dan neemt je intelligentie aanmerkelijk toe, maar je houdt niet altijd vast aan de doelstellingen aan je kinderjaren. Of aan die van je ouders. Het lijkt erop dat met het toenemen van intelligentie, de neiging om andere doelstellingen te kiezen als reactie op nieuwe ervaringen en inzichten eerder sterker dan zwakker wordt.

Als kunstmatige intelligentie steeds slimmer én zelfs bewust wordt, dan is de kans groot dat dit ook voor hen geldt.

Wereldbeeld

Hoe slimmer een kunstmatige intelligentie wordt, hoe beter het een beeld krijgt van de werkelijkheid. Het scherpt zijn begrip van de wereld steeds verder aan, waarschijnlijk beter dan wij dat kunnen. Het kan er achter komen dat oude doelstellingen misplaatst, betekenisloos of ongedefinieerd zijn. Willen we dan dat superintelligentie haar doelstellingen aanpast? Maar hoe zorgen we dan dat ze ons als mensheid geen schade berokkent?

Dat neemt niet weg dat bewustzijn nodig is voor dingen als geluk, goedheid, schoonheid, betekenis of bedoeling. Bewuste wezens geven betekenis aan het universum. Volgens Tegmark is daarmee het belangrijkste doel het behoud en de toename van het biologische en/of kunstmatige bewustzijn in ons universum. Als dat niet gebeurd, dan heeft het universum geen betekenis.

Leven, in onze huidige staat als mens of in de vorm van onze kunstmatige nazaten, geven het universum zin. In die zin kunnen we niet anders dan doorgaan met het ontwikkelen van (bewuste) superintelligentie.

Bedreigingen

Wat zijn bedreigingen van kunstmatige intelligentie? Of beter gezegd: betekent superintelligentie het einde van ons als mensheid?

Dat kan op twee manieren. Ten eerste kan blijken dat superintelligentie de mens niet meer nodig heeft. In het deel over doelstellingen en bewustzijn heb ik dit al toegelicht, later zal ik nog een paar scenario’s schetsen over de impact voor ons als mensheid. Ten tweede kan het eerste land of groepering die superintelligentie heeft, in staat zijn om de rest van de wereld te vernietigen.

Het eerste land met superintelligentie is de baas over de toekomst. Dat is een gigantisch gevaar

Sam Harris

Deze theorie is voornamelijk afkomstig van filosoof Sam Harris. Hij waarschuwt voor een wapenwedloop tussen landen om de ontwikkeling van superintelligentie, omdat het land dat dat als eerste de baas is over kunstmatige intelligentie, als eerste de baas is over de toekomst. Om die reden pleit hij voor internationale afspraken over de ontwikkeling en veiligheid van kunstmatige intelligentie.

Scenario’s mensheid

In zijn boek Life 3.0 schetst Tegmark een aantal scenario’s over hoe wij als mensheid samenleven met superintelligentie, dan wel worden vernietigd. De scenario’s heb ik hieronder kort beschreven. Sommige scenario’s lijken rechtstreeks uit een science fiction-boek te komen, maar ze zijn in het boek goed onderbouwd. Mocht je er daarom meer over weten, dan raad ik je aan om het boek te lezen.

• Libertair utopia: mensen, cyborgs, uploads en superintelligentie leven vreedzaam naast elkaar bij de gratie van eigendomsrecht;
• Goedwillende dictator: iedereen weet dat KI de touwtjes in handen heeft, maar de meeste mensen beschouwen dit als een goede zaak;
• Egalitair utopia: mensen, cyborgs, uploads en superintelligentie leven vreedzaam naast elkaar, dankzij de afschaffing van persoonlijk eigendom;
• Poortwachter: een superintelligentie heeft als doel om met een minimum aan ingrepen de opkomst van andere superintelligenties te voorkomen;
• Beschermende godheid: een superintelligentie zorgt voor een optimaal menselijk geluk, maar verbergt zich zo goed dat mensen twijfelen aan haar bestaan;
• Geknechte godheid: een superintelligentie wordt beheerst door mensen om onvoorspelbare rijkdommen en technologieën te produceren;
• Verdelgers: een superintelligentie neemt de macht over en besluit om de mensheid uit te roeien;
• Nazaten: de mens wordt vervangen door superintelligentie, waar de mensheid haar kunstmatige opvolger beschouwt als waardige opvolger;
• Mensentuin: een superintelligentie zorgt voor een laatste restje overgebleven mensheid, waarbij ze worden behandeld als beesten in een dierentuin;
• 1984: naar het gelijknamige boek wordt de ontwikkeling naar superintelligentie gestopt door een controlestaat;
• Regressie: de mens bereikt nooit superintelligentie doordat we terugkeren naar een pre-technologische samenleving;
• Zelfvernietiging: de mensheid bereikt nooit superintelligentie omdat ze haarzelf vernietigt door een nucleair of biologisch conflict.

De Deense professor Thor Husfeldt heeft de scenario’s in een schema geplaatst waarbij het de assen heeft bepaald wie de controle heeft (mens of machine) op de verticale as en de mate van superintelligentie op de horizontale as.

Wat is mijn conclusie?

Conclusie

Het bedrijfsleven lijkt zich ook bewust te zijn van de maatschappelijke gevolgen van superintelligentie. Zo geven de opstellers van de Stanford Report (o.a. Google, IBM en Facebook) aan dat de risico’s en overwegingen van kunstmatige intelligentie in verschillende domeinen ingrijpend en verschillend kunnen zijn.

Volgens hen is het belangrijk om een ethische standaard te ontwikkelen voor kunstmatige intelligentie. Daarin zijn de rol van de overheid en de politiek belangrijk. Overigens geven ze ook aan dat het een spanningsveld is om te voorkomen dat dit soort afspraken innovatie en ontwikkeling vertragen.

Bronnen, links en boeken

Bronnen

Ik heb een mindmap gemaakt met de belangrijkste concepten in dit artikel en hoe ze met elkaar samenhangen. Je kan dit model zien als een soort van samenvatting.

Mindmap met een samenvatting van welke concepten ik belangrijk vind en hoe ze met elkaar samenhangen.

Dit zijn gerelateerde artikelen die ik heb geschreven:

• Wat is big data?

Hier kun je mijn podcast interviews luisteren die relevant zijn. Je kan je ook abonneren op mijn podcast via iOS of Spotify.

• Aflevering over ChatGPT in de gezondheidszorg
• Aflevering met Jarno Duursma en professor Max Welling.
• Aflevering met Maxim Februari over de toegenomen rationalisering van het leven in data en modellen.

Dit zijn boeken die ik over dit onderwerp heb gelezen:

• Boek Life 3.0
• Boek Superintelligence
• Boek Over leven met kunstmatige intelligentie

Dit zijn andere bronnen die ik heb gebruikt:

• Podcast Sam Harris met Max Tegmark
• Documentaire AlphaGo

PS. Wil je meer weten over dit thema? Neem dan contact met me op als je vragen hebt! Ook als je me wil uitnodigen om een lezing of webinar te geven bij je bedrijf, op je congres, symposium of bijeenkomst.

Wat denk jij van kunstmatige intelligentie? Laat het me weten door een reactie achter te laten.