Wat is artificiële algemene intelligentie?

Algemene kunstmatige intelligentie definiëren

Er bestaat geen universeel geaccepteerde definitie van AGI als een tak van artificiële intelligentie. Toch wordt het algemeen gezien als een type artificiële intelligentie met dezelfde intellectuele capaciteiten als mensen.

Dit betekent dat een AGI-systeem elke intellectuele taak kan leren, begrijpen en uitvoeren die een mens kan. Het zou niet beperkt zijn tot specifieke taken of domeinen, zoals de AI-systemen van vandaag, die uitblinken in smalle gebieden, zoals schaken of tekst genereren.

In plaats daarvan zou AGI in staat zijn kennis te veralgemenen, zich aan nieuwe situaties aan te passen en zelfs bewustzijn en zelfbewustzijn te tonen, hoewel deze laatste aspecten nog steeds zwaar worden besproken.

Het belangrijkste onderscheid tussen AGI en huidige AI ligt in deze algemeenheid. Huidige AI, ook wel bekend als smalle of zwakke AI, is ontworpen voor specifiekere taken. Een spamfilter is bijvoorbeeld ontworpen om spam-e-mails te identificeren en een schaakspel-AI is ontworpen om te schaken. Zelfs grote taalmodellen (LLM's) en andere generatieve AI, voor zover deze intelligent lijken, voldoen niet aan de norm voor AGI.

Deze systemen blinken uit in hun specifieke domeinen — die mogelijk breed zijn — maar kunnen hun kennis niet overdragen naar andere gebieden, nieuwe taken leren of echte concepten begrijpen buiten hun programmerings- of trainingsgegevens. AGI daarentegen zou elke intellectuele taak kunnen leren en uitvoeren, net als een mens.

Historische context van AGI

Het concept van AGI bestaat al tientallen jaren en is verweven met het prille begin van het onderzoek naar artificiële intelligentie.

Vroege pioniers als Alan Turing verkenden de mogelijkheid van machines die konden denken, en legden de basis voor latere verkenningen van AGI. De term "artificiële intelligentie" werd bedacht in 1956 tijdens het Dartmouth Summer Research Project over artificiële intelligentie, waar onderzoekers ambitieuze doelen stelden voor het maken van machines met intelligentie op menselijk niveau.

Vroege benaderingen van AGI richtten zich vaak op symbolische AI, die tot doel had kennis en redeneren te vertegenwoordigen door middel van symbolen en regels. De vooruitgang was echter beperkt vanwege de complexiteit van de menselijke cognitie en de moeilijkheid om kennis van het gezond verstand te coderen. In het laatste deel van de 20e eeuw verschoof de focus naar meer data-gedreven benaderingen zoals machine learning, waardoor AI-systemen van data konden leren en hun prestaties in de loop van de tijd konden verbeteren.

Ondanks deze vooruitgang blijft echte AGI ongrijpbaar. Hoewel we opmerkelijke vooruitgang hebben gezien in nauwe AI, is het creëren van een systeem met algemene intelligentie op menselijk niveau nog steeds een aanzienlijke uitdaging. Het nastreven van AGI blijft echter onderzoek en innovatie in AI stimuleren en verlegt de grenzen van wat machines kunnen bereiken.

Limieten van de huidige AI-systemen

Ondanks de opmerkelijke vooruitgang op het gebied van artificiële intelligentie, met name op gebieden als machine learning en deep learning, schieten de huidige systemen nog steeds aanzienlijk tekort om AGI te bereiken.

Deze beperkingen zijn niet alleen incrementele obstakels, maar vertegenwoordigen fundamentele gaten in ons begrip van intelligentie en ons vermogen om het in machines te repliceren.

Ethische implicaties van AGI

De ontwikkeling van AGI is niet alleen een technische uitdaging; het roept ook diepgaande ethische vragen op die de samenleving proactief moet aanpakken.

Het creëren van machines met intelligentie op menselijk niveau kan onze wereld op ongekende manieren hervormen, met immense voordelen en potentiële risico's.

• Verplaatsing van banen en economische ontwrichting : Naarmate de AGI-systemen capabeler worden, kunnen ze verschillende banen in verschillende sectoren automatiseren, wat leidt tot een aanzienlijke verplaatsing van banen en economische ontwrichting. Om te zorgen voor een rechtvaardige en billijke transitie in een wereld met wijdverbreide automatisering is een zorgvuldige afweging van sociale vangnetten, omscholingsprogramma's en nieuwe financiële modellen nodig.
   
• Vooroordelen en discriminatie : Zoals eerder vermeld, kunnen AI-systemen vooroordelen overerven en versterken die aanwezig zijn in de gegevens waarop ze zijn getraind. In de context van AGI zou dit kunnen leiden tot een wijdverbreide en systemische discriminatie met mogelijk verreikende gevolgen. Het waarborgen van billijkheid, transparantie en verantwoordingsplicht in AGI-systemen is van cruciaal belang om de voortzetting en verergering van maatschappelijke ongelijkheden te voorkomen.
   
• Existentieel risico en het controleprobleem : Sommige deskundigen geloven dat AGI een existentieel risico voor de mensheid kan vormen. Als AGI-systemen superintelligent worden en hun doelen afwijken van die van ons, kunnen ze ons bestaan bedreigen. Dit werpt de cruciale vraag op of AGI in overeenstemming moet blijven met menselijke waarden en doelen, een uitdaging die bekend staat als het "controleprobleem."
   
• Impact op de menselijke identiteit en samenleving : De ontwikkeling van AGI kan van grote invloed zijn op ons begrip van de menselijke identiteit en de structuur zelf van de samenleving. Naarmate machines intelligenter worden, moeten we onze plaats in de wereld misschien opnieuw evalueren en worstelen met vragen over de aard van bewustzijn, intelligentie en menselijkheid.

Dit zijn slechts enkele van de ethische uitdagingen in verband met AGI. Naarmate we dichter bij de verwezenlijking van AGI komen, is het absoluut noodzakelijk om open en doordachte discussies over deze kwesties te voeren met deskundigen uit verschillende domeinen, beleidsmakers en het publiek.

Verantwoorde ontwikkeling en inzet van AGI vereisen een collectieve inspanning om ervoor te zorgen dat deze transformerende technologie de mensheid ten goede komt.

Benaderingen voor het ontwikkelen van AGI

De zoektocht naar AGI heeft geleid tot diverse onderzoeksbenaderingen, elk met sterke punten, beperkingen en onderliggende filosofieën. Hoewel er geen eenrichtingspad naar AGI is gegarandeerd, vertegenwoordigen deze benaderingen de meest veelbelovende wegen voor verkenning.

Machine Learning-technieken

Machine learning of intensief leren is een drijvende kracht geweest achter de recente vooruitgang in AI. Deze technieken hebben machines in staat gesteld om van gegevens te leren en indrukwekkende prestaties te bereiken bij specifieke taken. Machine learning moet echter verder gaan dan beperkte toepassingen om AGI te bereiken en een aantal van de huidige beperkingen ervan aan te pakken.

• Deep learning en neurale netwerken : Deep learning maakt gebruik van een kunstmatig neuraal netwerk met meerdere lagen om informatie hiërarchisch te verwerken, waarbij de structuur van het menselijk brein wordt nagebootst. Hoewel deep learning opmerkelijk succes heeft geboekt op gebieden als beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking, wordt het geconfronteerd met uitdagingen op het gebied van generalisatie, redeneren en verklaarbaarheid.
   
• Reinforcement learning : Bij versterkend leren leert een agent door interactie met een omgeving en het ontvangen van beloningen of straffen voor zijn handelingen. Deze aanpak heeft veelbelovende resultaten laten zien in het gamen en in robotica, maar het opschalen naar complexere scenario's uit de echte wereld met karige beloningen blijft een uitdaging.
   
• Transfer learning : Transfer learning moet AI-systemen in staat stellen kennis die in het ene domein is geleerd, over te dragen naar een ander domein. Dit is een cruciale stap in de richting van AGI, omdat systemen hiermee bestaande kennis kunnen benutten om nieuwe taken efficiënter te leren.
   
• Neuroevolution: Neurovolution gebruikt evolutionaire algoritmen om de structuur en parameters van neurale netwerken te optimaliseren, en natuurlijke selectie na te bootsen. Deze aanpak kan nieuwe netwerkarchitecturen en leeralgoritmen ontdekken die kunnen leiden tot meer algemene en aanpasbare AI-systemen.

Hybride benaderingen zijn ook geldig. Het combineren van verschillende machine learning-technieken, zoals deep learning met versterking van leren of neuroevolutie, zou de beperkingen van individuele methoden kunnen overwinnen en kunnen leiden tot robuustere en algemenere AI-systemen.

Verbeteringen in de verwerking van natuurlijke talen

Natural Language Processing (NLP) richt zich op machines in staat te stellen menselijke taal te begrijpen en te communiceren. NLP is van cruciaal belang voor AGI, omdat het machines in staat stelt om met mensen te communiceren, toegang te krijgen tot informatie van tekst en spraak, en uiteindelijk de wereld te begrijpen en te redeneren door middel van taal.

• Taalmodellen : Grote taalmodellen, zoals GPT-3 en LaMDA, hebben laten zien dat ze over indrukwekkende vaardigheden beschikken bij het genereren van mensachtige tekst, het vertalen van talen en het beantwoorden van vragen. Deze modellen zijn getraind op enorme hoeveelheden tekstgegevens en kunnen complexe linguïstische patronen en relaties vastleggen.
   
• Natural language understanding : Naast het genereren van tekst, maakt NLP ook stappen in het begrijpen van natuurlijke taal. Deze technologie stelt machines in staat om betekenis, sentiment en intentie te halen uit menselijke taal, wat cruciaal is voor dialoogsystemen, automatische vertaling en het ophalen van informatie.
   
• Commonsense redenering en vertegenwoordiging van kennis : AI-systemen moeten kennis van gezond verstand en redelijke vaardigheden verwerven om de menselijke taal echt te begrijpen. NLP-onderzoek verkent manieren om kennisgrafieken, ontologieën en andere vormen van kennisweergave op te nemen om het begrip en de redeneermogelijkheden van taalmodellen te verbeteren.

Deze benaderingen vertegenwoordigen enkele van de belangrijkste onderzoeksgebieden bij het nastreven van AGI. Hoewel het pad naar AGI nog steeds moeilijk is, baant de vooruitgang in machine learning en de natuurlijke taalverwerking de weg voor algemenere, aanpasbare en intelligente AI-systemen.

De huidige status van het spel

De weg naar AGI wordt gekenmerkt door opmerkelijke vooruitgang en aanhoudende uitdagingen. Hoewel we nog geen nauwkeurige algemene intelligentie hebben bereikt, is AI getuige van snelle vooruitgang, die wordt gevoed door machine learning, diepgaand leren en doorbraken bij de verwerking van natuurlijke talen.

Deze ontwikkelingen hebben ertoe geleid dat AI-systemen mensen in specifieke taken overtreffen, van het gamen tot beeldherkenning en taalvertaling. Grote taalmodellen kunnen bijvoorbeeld tekst van menselijke kwaliteit genereren, talen indrukwekkend nauwkeurig vertalen en complexe vragen beantwoorden op basis van grote hoeveelheden informatie.

Ondanks deze indrukwekkende resultaten blijven er echter aanzienlijke obstakels bestaan in de zoektocht naar AGI. AI-systemen worstelen nog steeds met generalisatie, gezond verstand, redeneren en belichaamde kennis.

Ze kunnen het leren niet tussen domeinen overbrengen, de nuances van het menselijk gedrag en sociale interacties begrijpen, en de fysieke wereld echt begrijpen. Bovendien vereisen de ethische implicaties van AGI, zoals het verplaatsen van banen, vooringenomenheid en de mogelijkheid tot misbruik, een zorgvuldige afweging en proactieve oplossingen.

De weg naar AGI is ongetwijfeld complex, maar de voortdurende onderzoeks- en ontwikkelingsinspanningen verleggen voortdurend de grenzen van wat mogelijk is, waardoor we dichter bij een toekomst komen waarin machines intelligentie op menselijk niveau bezitten.