Wat kan ChatGPT ons vertellen over de evolutie van kunstmatige intelligentie?

In het afgelopen decennium heeft kunstmatige intelligentie (AI) zowel dromen over een enorme transformatie in de technologie-industrie als een diepe bezorgdheid over de mogelijke gevolgen ervan opgeroepen. Elon Musk, een leidende stem in de technologie-industrie, heeft deze dualiteit aangetoond. Tegelijkertijd belooft hij een wereld van autonome, door AI aangedreven auto's terwijl ons waarschuwen van de risico's die aan AI zijn verbonden, en zelfs pleiten voor een pauze in de ontwikkeling van AI. Dit is vooral ironisch gezien het feit dat Musk een vroege investeerder was in OpenAI, opgericht in 2015.

Een van de meest opwindende en zorgwekkende ontwikkelingen op de huidige golf van AI-onderzoek is autonome AI. Autonome AI-systemen kunnen zelfstandig taken uitvoeren, beslissingen nemen en zich aanpassen aan nieuwe situaties, zonder voortdurend menselijk toezicht of taakgewijze programmering. Een van de bekendste voorbeelden van dit moment is ChatGPT, een belangrijke mijlpaal in de evolutie van kunstmatige intelligentie. Laten we eens kijken hoe ChatGPT tot stand is gekomen, waar het naartoe gaat en wat de technologie ons kan vertellen over de toekomst van AI.

Bouwen aan autonome AI

Het verhaal van kunstmatige intelligentie is een boeiend verhaal van vooruitgang en samenwerking tussen disciplines. Het begon in het begin van de 20e eeuw met de baanbrekende inspanningen van Santiago Ramón y Cajal, een neurowetenschapper die zijn kennis van het menselijk brein gebruikte om het concept van neurale netwerken te creëren, een hoeksteen van moderne AI. Neurale netwerken zijn computersystemen die de structuur van het menselijk brein en zenuwstelsel nabootsen om machinegebaseerde intelligentie te produceren. Enige tijd later was Alan Turing bezig met de ontwikkeling van de moderne computer en stelde hij de Turing-test voor, een manier om te evalueren of een machine mensachtig intelligent gedrag kon vertonen. Deze ontwikkelingen zorgden voor een golf van belangstelling voor AI.

Als gevolg hiervan onderzochten John McCarthy, Marvin Minsky en Claude Shannon in de jaren vijftig de vooruitzichten van AI, en bedacht Frank Rosenblatt de term ‘kunstmatige intelligentie’. In de daaropvolgende decennia waren er twee grote doorbraken. De eerste waren expertsystemen, dit zijn AI-systemen die individueel zijn ontworpen om niche-, branchespecifieke taken uit te voeren. De tweede waren toepassingen voor natuurlijke taalverwerking, zoals vroege chatbots. Met de komst van grote datasets en steeds betere rekenkracht in de jaren 1950 en 2000 bloeiden technieken voor machine learning op, wat ons naar autonome AI leidde.

Deze belangrijke stap stelt AI-systemen in staat om complexe taken uit te voeren zonder dat ze per geval hoeven te worden geprogrammeerd, waardoor ze voor een breed scala aan toepassingen beschikbaar zijn. Eén zo'n autonoom systeem - Chat GPT van OpenAI - is onlangs natuurlijk algemeen bekend geworden vanwege zijn verbazingwekkende vermogen om te leren van enorme hoeveelheden gegevens en coherente, mensachtige reacties te genereren.

Wat maakte autonome AI mogelijk?

Dus wat is de basis van ChatGPT? Wij mensen hebben twee basiscapaciteiten die ons in staat stellen te denken. We bezitten kennis, of het nu gaat om fysieke objecten of concepten, en we hebben inzicht in die dingen in relatie tot complexe structuren zoals taal, logica, enz. Die kennis en dat begrip kunnen overbrengen op machines is een van de moeilijkste uitdagingen in AI .

Met alleen kennis kon het GPT-4-model van OpenAI niet meer aan dan een enkel stukje informatie. Met alleen de context kon de technologie niets begrijpen van de objecten of concepten die ze contextualiseerde. Maar combineer beide, en er gebeurt iets opmerkelijks. Het model kan autonoom worden. Het kan begrijpen en leren. Pas dat toe op tekst en je hebt ChatGPT. Pas het toe op auto's en je hebt autonoom rijden, enzovoort.

OpenAI is niet de enige in zijn vakgebied, en veel bedrijven ontwikkelen algoritmen voor machine learning en gebruiken neurale netwerken om al tientallen jaren algoritmen te produceren die zowel kennis als context aankunnen. Wat veranderde er toen ChatGPT op de markt kwam? Sommige mensen hebben gewezen op de enorme hoeveelheid gegevens die door internet wordt geleverd als de grote verandering die ChatGPT heeft aangewakkerd. Als dat echter alles was wat nodig was, zou Google waarschijnlijk OpenAI hebben verslagen vanwege de dominantie van Google over al die gegevens. Dus hoe deed OpenAI het?

Een van de geheime wapens van OpenAI is een nieuwe tool genaamd versterking leren van menselijke feedback (RLHF). OpenAI gebruikte RHLF om het OpenAI-algoritme te trainen om zowel kennis als context te begrijpen. OpenAI heeft het idee van RLHF niet bedacht, maar het bedrijf was een van de eersten die er zo volledig op vertrouwde voor de ontwikkeling van een groot taalmodel (LLM) zoals ChatGPT.

RLHF stond het algoritme gewoon toe zichzelf te corrigeren op basis van feedback. Dus hoewel ChatGPT autonoom is in hoe het een eerste reactie op een prompt produceert, heeft het een feedbacksysteem dat laat weten of de reactie juist of op een of andere manier problematisch was. Dat betekent dat het constant beter en beter kan worden zonder significante programmeerwijzigingen. Dit model resulteerde in een snel lerend chatsysteem dat snel de wereld veroverde.

Zal autonome AI menselijke werknemers vervangen?

Het nieuwe tijdperk van autonome AI is begonnen. In het verleden hadden we machines die verschillende concepten tot op zekere hoogte konden begrijpen, maar alleen in zeer specifieke domeinen en industrieën. Zo wordt in de geneeskunde al langer branchespecifieke AI-software gebruikt. Maar de zoektocht naar autonome of algemene AI – dat wil zeggen AI die op zichzelf zou kunnen functioneren om een ​​breed scala aan taken op verschillende gebieden uit te voeren met een mate van mensachtige intelligentie – leverde uiteindelijk wereldwijd opmerkelijke resultaten op in 2022, toen Chat GPT handig en resoluut geslaagd voor de Turing-test.

Het is begrijpelijk dat sommige mensen beginnen te vrezen dat hun expertise, banen en zelfs unieke menselijke kwaliteiten kunnen worden vervangen door intelligente AI-systemen zoals ChatGPT. Aan de andere kant is het slagen voor de Turing-test geen ideale indicator voor hoe 'menselijk' een bepaald AI-systeem is.

Roger Penrose, die in 2020 de Nobelprijs voor natuurkunde won, betoogt bijvoorbeeld dat het slagen voor de Turing-test niet noodzakelijkerwijs wijst op echte intelligentie of bewustzijn. Hij betoogt dat er een fundamenteel verschil is tussen de manier waarop computers en mensen informatie verwerken en dat machines nooit in staat zullen zijn om het soort menselijke denkprocessen na te bootsen dat tot bewustzijn leidt.

Dus slagen voor de Turing-test is geen echte maatstaf voor intelligentie, omdat het alleen het vermogen van een machine test om menselijk gedrag te imiteren, in plaats van zijn vermogen om de wereld echt te begrijpen en erover te redeneren. Ware intelligentie vereist bewustzijn en het vermogen om de aard van de werkelijkheid te begrijpen, wat niet kan worden gerepliceerd door een machine. Dat betekent dat ChatGPT en andere soortgelijke software ons niet zullen vervangen, maar alleen tools zullen bieden om ons te helpen de efficiëntie op verschillende gebieden te verbeteren en te verhogen.

Laatste gedachten

Machines zullen dus veel taken autonoom kunnen uitvoeren, op manieren die we nooit voor mogelijk hadden gehouden, van het begrijpen en schrijven van inhoud tot het beveiligen van enorme hoeveelheden informatie, het uitvoeren van delicate operaties en het besturen van onze auto's. Maar voorlopig, in ieder geval in dit huidige tijdperk van technologie, hoeven bekwame werknemers niet te vrezen voor hun baan. Zelfs autonome AI-systemen hebben geen menselijke intelligentie. Ze kunnen bepaalde taken gewoon beter begrijpen en uitvoeren dan wij mensen. Ze zijn over het algemeen niet intelligenter dan wij, en ze vormen geen significante bedreiging voor onze manier van leven; althans niet in deze golf van AI-ontwikkeling.