Het jaar 2015 zag veel opmerkelijke ontwikkelingen in de technologiesector. De komende jaren zou een revolutie te zien zijn in het tijdperk waarin de meesten van ons afhankelijk zijn van de wetenschap om ons dagelijkse werk te doen, van het kopen van boodschappen tot het besturen van onze huizen met slimme apparaten. Iets wat een paar jaar geleden het product van de verbeelding was, neemt een vaste plaats in ons dagelijks leven in.
Een van de belangrijkste technologietrends om in 2016 op te letten, is zeker kunstmatige intelligentie. Ondanks dat hij in de zestig is, blijft hij zelfs vandaag intrigerend. Het staat op het punt om in de volgende eeuw alomtegenwoordig te worden in onze samenleving, met toepassingen in beeldbegrip, kaarten, medicijnen, drones en zelfrijdende auto’s. Deze trend zal zich naar verwachting in 2016 voortzetten, waarbij bedrijven als Google, Amazon en Facebook er fors in investeren.
Kunstmatige intelligentie (AI) is een idee dat de tand des tijds heeft doorstaan. Het blijft onze verbeelding prikkelen sinds mensenheugenis met het iconische duo C3PO en R2D2 uit de Star Wars-franchise.
Kunstmatige intelligentie gaat in de kern over het nabootsen van het menselijke leerproces. Maar leren vereist data.
Gigabytes en gigabytes aan data en data dan nog… Maar hoe komen we aan zulke enorme hoeveelheden data? Welnu, de gegevens kunnen worden verkregen via internet, casestudy’s, overheidsdocumenten, zoekmachines, ervaringen uit het verleden, enz. AI voegt een intelligentielaag toe aan zulke grote hoeveelheden gegevens om complexe analytische vragen veel sneller en met veel meer precisie te verwerken dan enig mens.
Kunstmatige-intelligentiesystemen gebruiken een aantal geavanceerde trainingsalgoritmen zoals machine learning, probabilistische modellen, case-based reasoning (CBR) en neurale netwerken. Vaak meer dan dat, worden enkelvoudige leerparadigma’s in tandem gebruikt om betere bruikbare resultaten te bieden.
We zien het sleutelwoord in elk AI-systeem in data-analyse. En de exponentiële groei van de technologische mogelijkheden en verwerkingskracht (met dank aan de wet van Moore) van moderne computers heeft ons verzekerd dat de realiteit binnenkort de retoriek zou kunnen evenaren. Gegevens worden steeds vaker getagd en gecategoriseerd met behulp van geavanceerde tools die zijn ontwikkeld met als enig doel ruwe gegevens om te zetten in bruikbare kennis.
Alleen al het verzamelen en categoriseren van gegevens bracht vroeger enorme kosten met zich mee. Vrijwel alle informatie over onze dagelijkse behoeften is te vinden op internet. Zonder het te beseffen dragen we bij aan deze datasets door deel te nemen aan discussies op sociale fora en zo onze digitale voetafdruk achter te laten. Door gebruik te maken van deze datasets kunnen machine learning-algoritmen tegen veel lagere kosten worden getraind. Nu de opslagkosten sterk dalen en de mogelijkheden voor parallelle gegevensverwerking toenemen, blijft de intrinsieke aantrekkingskracht van de slimme app onverminderd groeien. Daarom kan met recht worden gezegd dat kunstmatige intelligentie een van de meest aantrekkelijke kansen van het huidige decennium biedt.
Turing’s raadselachtige test
De Turing-test is een test van het vermogen van een machine om intelligent gedrag te vertonen dat gelijk is aan of niet te onderscheiden is van dat van een mens. Het bewijs werd geleverd door Alan Turing in zijn artikel uit 1950 “Computing Machinery and Intelligence”, terwijl hij aan de Universiteit van Manchester werkte (Turing, 1950; hij begint met zijn beroemde woorden: “Ik stel voor om de vraag te overwegen, ‘Can machines denk je? “De Turing-test is behoorlijk populair in Hollywood. De mensachtige Ava ondergaat een aangepaste versie van de Turing-test in de film uit 2015.”
In 2014 liet een computerprogramma, ontwikkeld door een team van Russische computerwetenschappers, een op de drie mensen in een juryteam voor de gek houden door te denken dat het Eugene Goostman was, een 13-jarige Oekraïense jongen. Hoewel sommigen het misschien aanhalen als een treffend voorbeeld van hoe de Turing-test is gekraakt, wijzen AI-getrouwen er snel op dat de originele Turing-test wijst op een veel hoger niveau van conversatie tussen mens en bot. , een niveau dat Goostman nooit kan hopen te bereiken aftrekken. Dus de Turing-test blijft even ongrijpbaar als altijd, computers zijn in de loop van de tijd slimmer geworden.
Recente ontwikkeling in kunstmatige intelligentie
Zoekgigant Google wil ook graag profiteren van het fenomeen kunstmatige intelligentie. In november 2015 kondigde het TensorFlow aan, het open source platform voor machine learning. Verschillende Google-producten maken gebruik van TensorFlow.
Google’s Tensorflow is een van de beste applicaties voor deep learning in het algemeen. Deep learning is een machine learning-model dat helpt bij het classificeren en groeperen van gegevens met aangeboren precisie. TensorFlow gaat verder dan de traditionele domeinen van deep learning. Gebruik gegevensstroomdiagrammen. Multidimensionale gegevensarrays, tensoren genaamd, worden langs grafiekknooppunten doorgegeven om complexe wiskundige bewerkingen te berekenen. De officiële TensorFlow-website biedt tutorials voor beginners en experts over het gebruik van de TensorFlow-software, samen met Python-codefragmenten.
Daarom biedt open source TensorFlow onderzoekers en afstudeerders de mogelijkheid om te werken met professioneel ontwikkelde software.
Zoals de officiële Google-blog zegt
“.”
Facebook loopt niet ver achter. Het onderzoeksteam voor kunstmatige intelligentie van Facebook, in de volksmond FAIR genoemd, is ook hard aan het werk om ons leven te verbeteren door het gebruik van kunstmatige intelligentie.
Hoewel we misschien niet snel superintelligente droids zoals Ava zullen maken, nemen we zeker stappen in de goede richting, zoals wetenschappers van de Nanyang Technological University in Singapore hebben aangetoond. In december 2015 onthulden NTU-onderzoekers ‘Nadine’, een sociaal intelligente androïde met haar eigen persoonlijkheid, stemming en emoties. “Nadine” werd gepresenteerd op een nieuwe media-showcase op NTU
“Nadine” is gemaakt om een Thalmann dubbelganger te zijn. Hij heeft het vermogen om zichtbare trekken van menselijke emoties, zoals geluk en verdriet, weer te geven, samen met het vermogen om zich een persoon te herinneren met wie hij eerder contact heeft gehad. Algoritmes die vergelijkbaar zijn met die gebruikt in Siri van Apple of Cortana van Microsoft, voorzien Nadine van de nodige sociale intelligentie.
AI-overname verwijst naar een hypothetisch scenario waarin kunstmatige intelligentie (AI) de kracht op aarde wordt, waarbij computers of robots de controle over de planeet overnemen.
Hardcore getrouwen zoals Stephen Hawking en Elon Musk hebben ook gewezen op de bedreiging die zeer intelligente machines vormen voor ons bestaan. Ondanks de schijnbare valkuilen, is men het er algemeen over eens dat kunstmatige intelligentie nog een lange weg te gaan heeft voordat we bij machines komen die zich kunnen voordoen als mensen, maar dat is niet noodzakelijk het soort AI waar we ons zorgen over moeten maken. Terwijl we onze tijd besteden aan het debatteren over “sterke AI” – dat wil zeggen kunstmatige algemene intelligentie die niet te onderscheiden is van menselijke intelligentie – zou een meer realistische bedreiging voor onze huidige samenleving “zwakke AI” zijn die schurkenstaat. Het principe achter Weak AI is simpelweg het feit dat machines kunnen worden gemaakt om te doen alsof ze intelligent zijn. Gespecialiseerde systemen, zoals systemen die worden gebruikt om hoogfrequente aandelenhandel (HFT) te onderhouden, kunnen worden beïnvloed door aanhoudende aanvallen.
AI voor robotica zal ons in staat stellen de vele uitdagingen aan te gaan waarmee de vergrijzende menselijke bevolking nu wordt geconfronteerd.
De meesten van ons hebben al onze eigen persoonlijke assistenten op onze smartphones, of het nu Siri van Apple is of Cortana van Microsoft. De verwachting is dat deze trend zich in de toekomst zal voortzetten met de creatie van betere versies van deze software. In de nabije toekomst zouden we AI kunnen hebben in de vorm van butlers en dienstmeisjes.
De zorgsector zal waarschijnlijk machine learning-tools toepassen om gepersonaliseerde medicijnen te leveren. Het genoom van iedereen zou worden gesequenced en medische dossiers zouden worden onderzocht op mogelijke patronen. Deze enorme hoeveelheid gegevens zou gezondheidsinstellingen helpen om individuele problemen zorgvuldig te onderzoeken en gespecialiseerde behandelingen aan te bieden die zijn toegespitst op de behoeften van het individu.
Een andere populaire theorie is de mogelijkheid dat menselijke en kunstmatige intelligentie worden gecombineerd om supermensen te produceren. In de nabije toekomst zouden AI-aangedreven systemen de realiteit kunnen vergroten door ons zintuiglijke vermogens te geven die veel verder gaan dan onze natuurlijke vermogens van zien, horen en manipuleren.
Het zou ons kunnen helpen om hulp te bieden bij natuurrampen die het terrein ontoegankelijk maken voor menselijke navigatie (bijv. aardbevingen, lawines, enz.). Het kan ook helpen in het geval van door de mens veroorzaakte industriële rampen, zoals gaslekken, kernsmeltingen.
Afgezien van de voordelen, zou AI de komende eeuw veel van onze banen kunnen overnemen. Met de ontwikkeling van gespecialiseerde AI zal AI waarschijnlijk velen van ons vervangen als het onze tijd niet vooruit is.
laatste opmerking:
Ondanks wat de cynici zeggen, zijn we verre van machines die het snel overnemen. De voordelen van AI-systemen wegen ruimschoots op tegen de potentiële bedreigingen die het met zich meebrengt.
Google’s acquisitie van DeepMind Technologies voor $ 650 miljoen in 2014 herstelde het idee dat er geld kan worden verdiend aan investeringen in AI. In 2014 steeg de financiering voor AI-startups met 302%. Met een overvloed aan durfkapitalisten die wedden op op AI gebaseerde startups; Kunstmatige intelligentie is absoluut the place to be anno 2016.
