Artificial General Intelligence: Een verhaal over het opbouwen van mogelijkheden met voorzichtigheid

We leven in het tijdperk van Kunstmatige Intelligentie, met de wereldwijde AI-marktomvang al de grens van US$240 billion en wordt nu geschat op meer dan US$730 billion tegen 2030, met een jaarlijkse groeisnelheid van meer dan 17%.

Te midden van al het rumoer rond AI is een paradigma dat ieders aandacht heeft getrokken AGI, Artificial General Intelligence.

Maar wat is het? Waarom praat iedereen erover, en waarom is de wetenschappelijke en technologische gemeenschap zo gretig om elke wending ervan te observeren? Laten we dieper ingaan om het beter te begrijpen.

Maar voordat we direct in Artificial General Intelligence duiken, laten we eerst vaststellen wat algemene intelligentie inhoudt.

De contouren van algemene intelligentie bepalen

Algemene intelligentie impliceert het vermogen om een reeks doelen te bereiken en diverse taken uit te voeren waarvan de contexten en omgevingen verschillend zijn. Systemen die ‘algemeen intelligent’ zijn, moeten:

• Omgaan met problemen en situaties die aanzienlijk verschillen van wat men kon voorzien
• In staat zijn de verworven kennis te generaliseren zodat deze van de ene probleemcontext naar andere kan worden overgedragen.

De wetenschappelijke gemeenschap verwacht ook dat verschillende algemene intelligenties in de echte wereld enkele gemeenschappelijke eigenschappen delen, zonder echter zeker te weten wat deze eigenschappen precies zijn.

De premisse van Artificial General Intelligence bouwt voort op deze kenmerken van algemene intelligentie en probeert verder te gaan en er voorbij te denken.

De kernhypothese van AGI

De hypothese kreeg haar eerste officiële formulering in een paper getiteld “Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects,” gepubliceerd in het Journal of Artificial General Intelligence door Ben Goertzel. De hypothese stelde het volgende:

“De creatie en studie van synthetische intelligentie met een voldoende brede (bijv. menselijk niveau) reikwijdte en sterke generalisatiecapaciteit is in wezen kwalitatief anders dan de creatie en studie van synthetische intelligentie met een aanzienlijk smallere reikwijdte en zwakkere generalisatiecapaciteit.”

Om haar eigenschappen te concretiseren, zal AGI voldoende breed zijn in haar reikwijdte en een sterke generalisatiecapaciteit hebben.

In een meer populistische manier van schrijven en wetenschappelijke zaken uitleggen, is AGI een stroom van theoretisch AI-onderzoek gericht op het ontwikkelen van AI met een menselijk niveau van cognitieve functie, inclusief het vermogen om zichzelf te onderwijzen.

Veel onderzoekers geloven dat het praktisch niet mogelijk is om AI naar een “menselijk niveau van cognitieve functie” te tillen. Het wordt echter zeker gezien als een sterkere vorm van AI vergeleken met de zwakke of smallere AI’s die we tot nu toe hebben gezien.

Artificial General Intelligence als “Strong AI”

Volgens IBM is “Strong artificial intelligence (AI), ook bekend als artificial general intelligence (AGI) of general AI, een theoretische vorm van AI die wordt gebruikt om een bepaalde denkwijze van AI-ontwikkeling te beschrijven. Als onderzoekers Strong AI kunnen ontwikkelen, zou de machine een intelligentie moeten hebben die gelijk is aan die van mensen; ze zou een zelfbewuste bewustzijn hebben dat problemen kan oplossen, kan leren en kan plannen voor de toekomst.”

Strong AI zou in wezen functioneren als een mens op cognitief niveau. Het begint als een kind, leert door input en ervaringen, en maakt vooruitgang in zijn vaardigheden om uiteindelijk een machine te worden die zo intelligent is dat hij niet te onderscheiden is van het menselijk brein.

Functioneel zou Strong AI verschillen van smalle of zwakke AI in haar vermogen om een groot aantal en diverse taken aan te kunnen.

Om dit onderscheid in perspectief te plaatsen, richt zwakke of smalle AI zich op het uitvoeren van één repetitieve taak, terwijl Strong AI verschillende taken gelijktijdig kan uitvoeren. Belangrijker nog, terwijl zwakke of smalle AI altijd afhankelijk zal blijven van menselijke input, zal AGI of Strong AI, zodra de initiële groe- en leerfasen zijn voltooid, niet langer afhankelijk zijn van instructies van mensen. Ze zal een bewustzijn genereren dat op mensen lijkt in plaats van het te simuleren.

Met al deze inzichten als theoretische basis voor AGI, is de vraag hoe we het moeten benaderen, vooral wanneer onderzoekers zeggen dat een ideale AGI nooit bereikt kan worden. Er zijn vier brede benaderingen van AGI: Symbolisch, Emergentistisch, Hybride en Universalistisch.

De Symbolische Benadering van AGI: Deze benadering gaat ervan uit dat geesten voornamelijk bestaan om symbolen te manipuleren die verschillende aspecten van de wereld of zichzelf vertegenwoordigen. Het gaat er ook van uit dat een fysiek symboolsysteem beschikt over de mogelijkheid om symbolische entiteiten in te voeren, uit te voeren, op te slaan en te wijzigen, en daardoor passende uitvoerbare acties kan initiëren om het einddoel te bereiken.

Daarom draait de symbolische cognitieve architectuur rond het concept van een ‘werkgeheugen’ dat, indien nodig, gebruik maakt van het langetermijngeheugen en een gecentraliseerde controle over perceptie, cognitie en actie benut.

De Emergentistische Benadering van AGI: De emergentistische benadering van AGI gaat ervan uit dat de verwerkingsmogelijkheden van abstracte symbolen voortkomen uit lagere subsymbolische dynamieken. Simpler gezegd draait deze benadering van AGI om het beschouwen van het menselijk brein als een verzameling eenvoudige elementen die, indien nodig, complex kunnen zelforganiseren.

De Hybride Benadering van AGI: De hybride benadering van AGI hanteert het fenomeen “het geheel is meer dan de som der delen” als leidende filosofie. Ze wil zowel de sterktes als de zwaktes van de symbolische en emergentistische benaderingen beantwoorden via een integratieve, hybride architectuur die subsysteem combineert die volgens de twee paradigma’s opereren.

De combinatie kan bestaan uit een symbolisch subsysteem met een groot subsymbolisch systeem of een populatie van kleine agenten, die elk zowel symbolisch als subsymbolisch van aard zijn.

De Universalistische Benadering van AGI: De universalistische benadering van AGI begint met algoritmen die de kracht hebben om enorm krachtige algemene intelligentie te leveren wanneer ze worden voorzien van enorme en onrealistisch immense rekenkracht. Het doel is om ze uiteindelijk te schalen door ze aan te passen zodat ze werken met haalbare rekenmiddelen.

Terwijl al deze benaderingen zich hebben ontwikkeld met onderzoek rond het paradigma dat gestaag vordert, hebben veel technologieorganisaties praktische oplossingen rond AGI gebouwd. De bekendste daarvan is Open AI.

Leidende bedrijven die werken aan AGI

1. Open AI

OpenAI, het meest bekend om zijn oplossing ChatGPT, heeft een AGI-centrische visie. In een blogpost gepubliceerd op 24 februari 2023 begon het bedrijf zijn plannen zonder enige onduidelijkheid. Het zei dat haar missie was om ‘ervoor te zorgen dat kunstmatige algemene intelligentie – AI-systemen die over het algemeen slimmer zijn dan mensen – de hele mensheid ten goede komt.’

Het bedrijf zei dat nu hun systemen dichter bij AGI komen, ze ‘steeds voorzichtiger worden met de creatie en inzet’ van hun modellen. Als voorbeelden benadrukten ze de inzet van InstructGPT en ChatGPT.

Wat is ChatGPT?

Gemaakt door Open AI en gelanceerd op 30 november 2022, is ChatGPT in de kern een AI-gedreven tool voor natuurlijke taalverwerking die mensachtige gesprekken met de chatbot mogelijk maakt. Het kan niet alleen vragen beantwoorden, maar ook helpen bij het opstellen van e-mails, essays, code en meer.

Klik hier voor de lijst van de vijf beste ChatGPT-extensies.

Wat is Instruct GPT?

Instruct GPT, een term bedacht door Open AI, is een geavanceerd AI-gedreven taalmodel dat instructies kan volgen die in een tekstprompt worden gegeven. De geavanceerde mogelijkheden om tekstgebaseerde vereisten te begrijpen en daarop tekstgebaseerde antwoorden te genereren, maken het een krachtig hulpmiddel voor tal van service- en contentgerichte toepassingen.

Open AI Chat GPT in Cijfers

Volgens de meest recente beschikbare cijfers heeft ChatGPT van OpenAI meer dan 100 million wekelijks actieve gebruikers. Rapporten gepubliceerd op 12 oktober 2023 meldden dat OpenAI een omzet genereerde van US$1,3 miljard per jaar, meer dan US$100 miljoen per maand, een stijging van 30% ten opzichte van de cijfers van de zomer van 2023.

Organisatorische schok bij Open AI

OpenAI stond echter recentelijk overal in het nieuws vanwege haar organisatorische schok die opschudding veroorzaakte in de wereldwijde tech- en tech-investeringsgemeenschap. De raad van bestuur besloot haar CEO, Sam Altman, te verwijderen omdat hij niet “consistent openhartig” was in zijn communicatie. Vijf dagen nadat hij plotseling werd ontslagen, besloot de raad Altman terug te brengen naar zijn oude functie.

Naar verluidt had elk lid van het personeel van Open AI een brief medeondertekend waarin stond dat ze zouden overwegen te vertrekken als de heer Altman niet terug zou worden gebracht naar zijn eerdere positie. Een van de bestuursleden die verantwoordelijk was voor het ontslag van Sam Altman, Open AI’s hoofdwetenschapper Ilya Sutskever, schreef op zijn X-handle het volgende: following: “I deeply regret my participation in the board’s actions. I never intended to harm OpenAI. I love everything we’ve built together, and I will do everything I can to reunite the company.”

Met de heer Altman terug als CEO van Open AI lijkt de controverse tot het verleden te behoren.

Hoewel OpenAI de meest prominente is geweest in het verkrijgen van tractie en aandacht in de AGI-ruimte, bestaan andere spelers al geruime tijd. DeepMind is zo’n speler die sinds 2010 actief is.

2. DeepMind

DeepMind’s officiële langetermijndoel is ‘intelligentie oplossen, meer algemene en capabele probleemoplossende systemen ontwikkelen, bekend als kunstmatige algemene intelligentie.’ Het bedrijf sloot zich in 2014 aan bij Google.

Het operationele principe van DeepMind is altijd geweest om wetenschap te bevorderen ten behoeve van de mensheid. Als zodanig wil het kunstmatige intelligentie inzetten om te voldoen aan maatschappelijke behoeften en verwachtingen.

Wat als succes van DeepMind tot nu toe kan worden beschouwd, is dat haar programma’s hebben geleerd oogziekten te diagnosticeren met dezelfde effectiviteit als de beste artsen ter wereld, 30% van de energie hebben bespaard die wordt gebruikt om datacenters te koelen, de complexe driedimensionale vormen van eiwitten kunnen voorspellen, en daarmee de manier waarop de farmaceutische industrie vooruitgaat hebben gerevolutioneerd.

Volgens beschikbare data heeft DeepMind slechts één financieringsronde opgehaald op 1 februari 2011, vóór de samenwerking met Google. De investeerders waren Founders Fund en Horizons Ventures. De financiering zou naar verluidt US$50 million waard zijn.

3. Adept

Een andere opkomende speler op het gebied van AGI is Adept. In maart 2023 haalde de nauwelijks een jaar oude startup met slechts 25 medewerkers US$350 million aan durfkapitaal op. Het haalde fondsen binnen door een rudimentaire versie van een digitale assistent te demonstreren.

Adept heeft bestudeerd hoe mensen computers gebruiken om een AI-model te bouwen dat een tekstcommando kan omzetten in een reeks acties. De financieringsronde werd afgerond met een post-money waardering van US$1 billion.

Volgens David Luan, medeoprichter van Adept, wil het bedrijf hetzelfde model voor computing bouwen, vergelijkbaar met hoe een synthesizer een muzikant in staat stelt de klanken van vele instrumenten te bespelen zonder dat hij het oorspronkelijke instrument hoeft te leren bespelen.

AGI: De weg vooruit

Mensen hebben verschillende meningen over het potentieel van AGI. Sommigen geloven dat AGI gevaarlijke consequenties voor de mensheid kan hebben, terwijl anderen geloven dat AGI niet zal kunnen bereiken wat we denken dat het zou kunnen.

Volgens Diego Klabjan, professor aan de Northwestern University en oprichtersdirecteur van het Master of Science in Analytics-programma van de school:

“Menselijke hersenen hebben miljarden neuronen die op een zeer intrigerende en complexe manier verbonden zijn, en de huidige state-of-the-art [technologie] bestaat slechts uit eenvoudige verbindingen die zeer gemakkelijke patronen volgen. Dus van een paar miljoen neuronen naar miljarden neuronen gaan met de huidige hardware- en softwaretechnologieën – ik zie dat niet gebeuren.”

Het Future of Humanity Institute van de Universiteit van Oxford voerde een enquête uit onder 352 machine learning-onderzoekers over het evolutiepotentieel van AI. Het mediane aantal respondenten deed opmerkelijke jaarvoorspellingen.

• Tegen 2026: machines kunnen in staat zijn schoolopdrachten te schrijven
• Tegen 2027: zelfrijdende vrachtwagens kunnen bestuurders overbodig maken
• Tegen 2031: AI kan mensen overtreffen in de detailhandelsector
• Tegen 2049: AI zou de volgende Stephen King kunnen worden
• Tegen 2137: alle menselijke banen zouden geautomatiseerd kunnen worden

Het is veel te vroeg om te voorspellen waar AI ons uiteindelijk zal brengen. Maar, net als alle technologieën, kan het voor goed of kwaad worden gebruikt.

Open AI-CEO Sam Altman gelooft dat “er grote aandacht moet zijn voor alle pogingen om AGI te bouwen en publieke consultatie voor belangrijke beslissingen.” Hij gaat zelfs nog verder en zegt dat:

“De wereld zou extreem anders kunnen worden dan vandaag, en de risico’s zouden buitengewoon kunnen zijn. Een slecht afgestemde superintelligente AGI zou ernstige schade aan de wereld kunnen veroorzaken; een autocratisch regime met een beslissende superintelligente leiding zou dat ook kunnen doen.”

Toch zijn er AGI-oplossingsproviders zoals DeepMind en anderen die geloven dat AGI de voorloper zal zijn van vele wetenschappelijke doorbraken en een positieve verandering in de echte wereld zal brengen. AGI zal ongetwijfeld een aanzienlijke invloed hebben op onze inspanningen in onderzoek, engineering, wetenschap en veiligheid voor de wereld. Een groot deel van het succes zal zeker afhangen van hoe voorzichtig en nauwkeurig menselijke acties zijn.

Klik hier om alles te leren over investeren in kunstmatige intelligentie.