De Toekomst van Brain Machine Interfaces: Symbiotische Intelligentie vs Menselijke Intelligentie

We zullen onderzoeken wat Intelligentie Versterking via brain machine interfaces (BMI) is, waarom het belangrijk is, en waarom er mogelijk een toekomstige kloof kan ontstaan tussen mensen die onversterkt blijven en mensen die ervoor kiezen om hun intelligentie te versterken door een synergetische symbiose te creëren met Kunstmatige Intelligentie (AI).

Mensen die verbonden zijn met BMIs zullen worden begiftigd met verbeterde cognitieve prestaties en een verhoogde productiviteit op de werkplek en daarbuiten.

Wat is Intelligentie Versterking?

Het concept van Intelligentie Versterking werd voor het eerst geïntroduceerd door William Ross Ashby in zijn baanbrekende boek getiteld Introduction to Cybernetics . De term evolueerde vervolgens tot wat we nu herkennen als Augmented Intelligence, een subsectie van machine learning die in de eerste plaats is ontworpen om de menselijke intelligentie te verbeteren met de hulp van AI. Het concept is om zowel het menselijke besluitvormingsproces als de snelle toegang tot informatie die mensen hebben om de kwaliteit van die beslissingen te verbeteren. Dit is waar de huidige betekenis van Augmented Intelligence eindigt, het is een AI die machine learning en deep learning gebruikt om mensen te helpen met actiegerichte gegevens, maar er is geen echt symbiotische relatie in real-time.

Dit is waar BMIs in beeld komen, ze zullen de versterking van de menselijke cognitie mogelijk maken ver voorbij de huidige versie van Augmented Intelligence.

In tegenstelling tot onze huidige toegang tot gegevens die plaatsvindt met computers, smartphones of andere apparaten, is een BMI inherent ontworpen zodat het internet en de AI die toegang tot het internet mogelijk maakt, zonder extern apparaat toegankelijk zijn. De BMI zal in de menselijke hersenen worden geïmplanteerd en wordt inherent een uitbreiding van de menselijke geest.

Met andere woorden, in plaats van te vertrouwen op geheugen, of een boek te moeten openen, of een website te moeten bezoeken, kan een versterkte mens toegang hebben tot alle informatie die op het internet is opgeslagen, en een geavanceerde AI kan de relevante gegevenspunten naar de menselijke hersenen sturen, waardoor de mens volledig in controle is. Als je ooit een moment hebt gehad waarop je je een bepaald geheugen niet kunt herinneren, of een specifieke datum niet kunt terughalen, is het een frustrerende ervaring. Met Augmented Intelligence kun je perfecte herinnering hebben vanwege het AI-systeem dat een uitbreiding van je biologische geheugenbank wordt.

Deze vorm van intelligentie versterking werd verder onderzocht in “Man-Computer Symbiosis” een speculatief artikel dat in 1960 werd gepubliceerd door J.C.R. Licklider. Dit verhelderende artikel biedt een vroege beschrijving van hoe mensen moeten leren om AI te controleren door een symbiotische relatie met de AI te vormen. Zoals J.C.R. Licklider stelde, “Om mensen en computers in staat te stellen samen te werken bij het nemen van beslissingen en het controleren van complexe situaties zonder inflexibele afhankelijkheid van vooraf bepaalde programma’s”.

Machine learning is het geheime ingrediënt dat ervoor zorgt dat een computer niet vooraf bepaald is, maar het lost het probleem nog niet op van hoe we toegang kunnen krijgen tot deze symbiose.

J.C.R. Licklider vervolgde met deze opmerking, “De hoop is dat, binnen niet al te veel jaar, menselijke hersenen en computers heel nauw met elkaar verbonden zullen zijn, en dat het resulterende partnerschap zal denken zoals geen enkele menselijke hersenen ooit hebben gedacht en gegevens zal verwerken op een manier die niet wordt benaderd door de informatiebehandelingsmachines die we vandaag kennen.”

Een vroeg voorbeeld van hoe dit wordt toegepast, kan worden gezien in de wereld van schaken. Terwijl de meeste mensen bekend zijn met Garry Kasparovs nederlaag in 1997 tegen IBM-computer Deep Blue, is er een nieuwere en interessantere ontwikkeling.

Terwijl we al decennialang weten dat een geavanceerd AI-systeem elke schaker gemakkelijk kan verslaan, is het meer interessant dat een AI kan worden verslagen door een mens en AI-team. In deze coöperatieve omgeving deelt het team de taken, de AI doet het zware werk van massale berekeningen, patroonherkenning en vooruitdenken. De mens voegt waarde toe door gebruik te maken van menselijke intuïtie en decennialange studie van het bord.

Hoewel het momenteel onbekend is of deze soort overwinning constant zal blijven in de toekomst, is het een serieuze indicator dat, als mensen in staat zijn om een AI correct te communiceren, coördineren en controleren die in wezen een uitbreiding van hun geest is, grote problemen die vandaag niet door mensen of door zelfstandige AI-programma’s kunnen worden aangepakt, door een unie van beide kunnen worden afgehandeld.

Een van J.C.R. Lickliders laatste opmerkingen legt duidelijk de belangrijkheid uit van het ontwerpen van BMIs die in staat zijn om real-time AI-communicatie binnen de menselijke hersenen mogelijk te maken.

“Het andere belangrijke doel is nauw verwant. Het is om computers effectief in te zetten in denkprocessen die in ‘real-time’ moeten plaatsvinden, tijd die te snel verloopt om conventionele computers te gebruiken. Stel je bijvoorbeeld voor dat je een slag wilt leiden met de hulp van een computer op een dergelijk schema. Je formuleert je probleem vandaag. Morgen breng je door met een programmeur. Volgende week besteedt de computer 5 minuten aan het samenstellen van je programma en 47 seconden aan het berekenen van het antwoord op je probleem. Je krijgt een vel papier van 20 voet lang, vol met nummers die, in plaats van een definitieve oplossing te bieden, alleen een tactiek suggereren die moet worden onderzocht door simulatie. Het is duidelijk dat de slag voorbij zou zijn voordat de tweede stap in de planning was begonnen. Om te denken in interactie met een computer op dezelfde manier als je denkt met een collega wiens competentie jouw eigen competentie aanvult zal een veel nauwere koppeling tussen mens en machine vereisen dan wordt gesuggereerd door het voorbeeld en dan mogelijk is vandaag.”

Hoe Werkt Intelligentie Versterking?

Intelligentie versterking via BMIs is nog in de kinderschoenen en is een werk in uitvoering. Het moet worden begrepen dat de menselijke hersenen gebruikmaken van patroonherkenning om symbolen te begrijpen en verbindingen te maken tussen gegevens. Als je bijvoorbeeld lijnen ziet die in een specifieke volgorde zijn gestructureerd, zoals de letter A, kun je dan het symbool A herkennen. Vanaf dat moment kun je het lettertype vormen in je hersenen wanneer je het woord APPLE leest. Je kunt dan aanvullende patronen herkennen wanneer je leest dat EEN APPLE VAN EEN BOOM VIEL. De menselijke hersenen blijven verbindingen maken vanaf tekens, naar woorden, naar zinnen, naar alinea’s, naar hoofdstukken en dan naar boeken en daarbuiten.

Het probleem is dat de menselijke hersenen geen perfecte herinnering hebben, en dit onvolmaakte systeem zorgt ervoor dat patroonherkenningsystemen falen. Stel je voor dat je een heel boek kunt lezen en een AI-systeem in staat is om die patroonherkenning te vormen die nodig is om instant perfecte herinnering te bieden. Dit zou de menselijke capaciteit om te werken aan een essay, om producten of diensten te creëren die afhankelijk zijn van die informatie, of om gewoon een intelligente conversatie te voeren zonder enige onderbrekingen in het geheugen, verhogen.

In andere gevallen kan de menselijke hersenen, terwijl ze in een gesprek zijn, instant verbinding maken met het internet om in real-time informatie te vinden en die informatie te delen of over te dragen. In plaats van dat je een YouTube-video meerdere keren moet bekijken om iets te leren, is het bekijken ervan een keer voldoende voor perfecte herinnering. Het extra voordeel van aanvullende patroonherkenningsystemen is dat de menselijke hersenen de video en audio sneller kunnen decoderen dan in real-time. Dit betekent dat de mens de inhoud van de video met snelheden van 2x, 3x of meer kan absorberen.

Waar Kan Ik Brain Machine Interfaces Vinden?

Het is nog steeds de kinderschoenen voor dit type Intelligentie Versterking. Er zijn meerdere inspanningen gaande om verschillende BMIs te ontwikkelen die uiteindelijk kunnen evolueren naar dit type toepassing. Het meest opvallende is Elon Musks bedrijf Neuralink dat in de vroege stadia is van het ontwikkelen van een ultra-hoge bandbreedte-BMI om mensen en computers te verbinden.

Neurallink werkt aan het creëren van de eerste neurale implantatie die gebruikers in staat stelt om een computer of mobiel apparaat overal te controleren waar ze naartoe gaan. Om dit te bereiken, worden micron-grote draden in delen van de hersenen geïmplanteerd die de beweging controleren. Elke draad bevat veel elektroden en verbindt ze met een implantaat dat de Link wordt genoemd.

Zelfs ontwikkelaars van een BMI-systeem kunnen niet volledig begrijpen hoe het werkt op micron-neurochemisch niveau. Vanwege de plasticiteit van de menselijke hersenen (de mogelijkheid om zichzelf te modificeren) is het eigenlijk de menselijke hersenen die input ontvangt en vervolgens zelf leert de noodzakelijke output voor de BMI om zijn magie te laten werken.

De meeste BMIs gebruiken een decoder om de hersengolven en patronen die door de menselijke hersenen worden ontvangen, te ontcijferen. Deze decoder gebruikt verschillende soorten machine learning, waaronder deep learning, om te leren de ontvangen informatie te ontcijferen in een poging om de bewegingsintenties en gewenste acties te identificeren. Door deze patronen te ontcijferen, kan het het beste begrijpen wat de menselijke hersenen proberen te bereiken.

Het is een gesloten systeem waarin de gebruiker een motorintentie maakt door simpelweg te denken, en de Neuralink-decoder de intentie ontcijfelt. Dit vertaalt gedachte in actie, die vervolgens in de wereld wordt uitgevoerd door een cursor of robotarm. De mens ontvangt visuele bevestiging van een geslaagde actie en die neurochemische feedback traint de hersenen om de Neuralink gemakkelijker te controleren. De uitdaging voor elk BMI-bedrijf is het bouwen van een decoder die niet te veel van een leerlast is voor de eindgebruiker.

Sommige van de problemen met huidige BMIs hebben betrekking op latentie, dit is de vertraging tussen input en output op zowel de menselijke als de BMI-kant. Momenteel werkt Neuralink aan het oplossen van enkele van de problemen die hiermee samenhangen, zoals vermeld door Joseph O’Doherty, een neuro-engineer bij Neuralink en hoofd van zijn hersensignaalteam, in een interview.

“Stap één is om de bronnen van latentie te vinden en ze allemaal te elimineren. We willen een lage latentie hebben in het hele systeem. Dat omvat het detecteren van spikes; dat omvat het verwerken ervan in het implantaat; dat omvat de radio die moet worden overgedragen—er zijn allerlei pakketdetails met Bluetooth die latentie kunnen toevoegen. En dat omvat de ontvangende kant, waar je enige verwerking doet in je modelinferentiestap, en dat omvat zelfs het tekenen van pixels op het scherm voor de cursor die je controleert. Elke kleine vertraging die je daar hebt, voegt vertraging toe en dat beïnvloedt de gesloten-luscontrole.”

Terwijl Neuralink het meest populaire voorbeeld is van een BMI, zijn er veel andere teams die ook aan fascinerende projecten werken. Zo hebben onderzoekers van het Howard Hughes Medical Institute er voor het eerst in geslaagd om een BMI te laten typen van de mentale handschriften van gebruikers. Het team ontcijferde hersenactiviteit die geassocieerd was met handschriften om het resultaat te bereiken. In dit geval leerde de hersenen met oefening hoe ze strategisch konden denken over handschriften in een sequentie die vervolgens werd herkend door de BMI. De verlamde deelnemer kon 90 tekens per minuut typen, wat meer dan het dubbele is van het eerder vastgestelde aantal met een ander type BMI.

Een ander voorbeeld omvat een studie met twee klinische proefpersonen die verlamd zijn en die het BrainGate-systeem met een draadloze zender gebruiken. Via de draadloze zender konden ze wijzen, klikken en typen op een standaard tabletcomputer.

Versterkte Symbiotische Intelligentie vs Menselijke Intelligentie

We kunnen ons een wereld voorstellen waarin sommige mensen zijn versterkt, terwijl andere mensen ervoor kiezen om natuurlijk te blijven en zich niet te versterken. Het gevaar achter dit is dat het de kloof tussen rijke mensen met de financiële middelen om zich te versterken en andere mensen die zich willen of niet versterken, zal vergroten.

Een werknemer die is versterkt, kan aanzienlijke tijdbesparingen behalen door niet te hoeven twijfelen, met een gemakkelijke mogelijkheid om instant informatie te herinneren of onbekende gegevens van het internet op te halen. Een AI kan snel waarschuwen (of filteren) informatie die irrelevant, vals of ondermaats is. De versterkte mens met perfecte herinnering kan zich omkeren in hoe taken worden uitgevoerd en kan de efficiëntie en productiviteit exponentieel verhogen.

In plaats van tekst te typen of hardop te spreken, kan de versterkte mens gewoon denken en zal de tekst magisch op het scherm verschijnen. De tijdbesparingen van deze eenvoudige versie van een BMI zullen aanzienlijk zijn. De BMI met het AI-systeem kan eenvoudigweg in de menselijke hersenen worden geïmplanteerd en draadloos worden opgeladen van externe energiebronnen, of kan zichzelf zelfs van stroom voorzien vanuit dezelfde soort calorieën en bronnen die zijn ingebouwd in het menselijk lichaam en de hersenen. Hoewel het super speculatief is, kunnen er nanobots zijn die de bloed-hersenbarrière kunnen passeren om een BMI te genereren.

Een versterkte mens kan vinden dat een gesprek met een onversterkte mens saai en overbodig is. Ze kunnen ervoor kiezen om zich te associëren met andere versterkte mensen die willen samenwerken om bedrijven te lanceren, baanbrekende artikelen te schrijven of op andere manieren productief te zijn. Een werkgever kan ervoor kiezen om onderwijsachtergrond of ervaring te negeren en zich te concentreren op het aannemen van personeel dat is versterkt.

De samenleving kan verschillende paden nemen, elk leidend tot verschillende resultaten. Op het ene pad kunnen er twee soorten mensen zijn die leren samen te leven.

Voordat BMIs deze staat bereiken, zijn de vroege ontwikkelingen gericht op neurologische problemen die het volgende omvatten:

• Geheugenverlies
• Gehoorverlies
• Blindheid
• Verlamming
• Depressie
• Slaapstoornissen
• Extreme pijn
• Aanvallen
• Angst

<li)Verslaving

• Beroertes
• Hersenschade

Het moet niet worden vergeten dat Neurallinks langetermijndoel, zoals verklaard door Elon Musk, is: “Om een hoge bandbreedte-interface te creëren die mensen in staat stelt om mee te gaan met de rit”. De implicaties zijn dat, als we succesvol een Kunstmatige Algemene Intelligentie ontwikkelen, deze ontwikkeling onvermijdelijk leidt tot Superintelligentie. Een BMI zal de laatste oplossing zijn voor de mensheid om te leven in een wereld met Superintelligentie die verder ontwikkeld is dan onze huidige biologische menselijke hersenen. Het blijft te zien hoeveel mensen ervoor kiezen om zich te versterken, in de tussentijd blijven BMIs een van de belangrijkste ontwikkelingen met diepe versterkingsleersystemen.