De geschiedenis van kunstmatige intelligentie
Hoewel het concept van kunstmatige intelligentie al eeuwenlang bestaat, werd pas in de jaren 1950 de echte mogelijkheid ervan onderzocht. Een generatie van wetenschappers, wiskundigen en filosofen had allemaal het concept van AI, maar het was pas toen een Britse Polymath, Alan Turing, suggereerde dat als mensen beschikbare informatie gebruiken, evenals de rede, om problemen op te lossen en beslissingen te nemen – waarom kunnen machines dan niet hetzelfde doen? Hoewel Turing in 1950 in zijn paper Computing Machinery and Intelligence een beeld schetste van machines en hoe hun intelligentie te testen – kwamen zijn bevindingen niet verder.
De voornaamste groeistilstand was het probleem van de computers. Voordat er nog meer groei kon plaatsvinden, moesten ze fundamenteel veranderen – computers konden wel opdrachten uitvoeren, maar ze konden ze niet opslaan. Ook de financiering was tot 1974 een probleem.
In 1974 bloeiden computers op. Ze waren nu sneller, betaalbaarder en in staat om meer informatie op te slaan. Vroege demonstraties zoals Allen Newell en Herbert Simons General Problem Solver en Joseph Weizenbaums ELIZA, die werd gefinancierd door de Research and Development Corporation (RAND), lieten veelbelovende resultaten zien op het gebied van probleemoplossing en de interpretatie van gesproken taal in machines, maar er was nog een lange weg te gaan voordat machines abstract konden denken, zichzelf konden herkennen en natuurlijke taal konden verwerken.
In de jaren tachtig kwam het AI-onderzoek weer op gang met een uitbreiding van de fondsen en algoritmische hulpmiddelen. John Hopfield en David Rumelhart populariseerden “deep learning” technieken die computers in staat stelden te leren op basis van ervaring. Anderzijds introduceerde Edward Feigenbaum expertsystemen die het besluitvormingsproces van een menselijke expert nabootsten. Maar het was pas in de jaren 2000 dat veel van de mijlpaaldoelen werden bereikt en AI floreerde ondanks gebrek aan overheidsfondsen en publieke aandacht.
Klik hier om andere relatieve inhoud te zien
Het AI-onderzoek van vandaag
In de huidige tijd is AI-onderzoek constant en blijft het groeien. In de afgelopen vijf jaar is het AI-onderzoek wereldwijd jaarlijks met 12,9% gegroeid, volgens technologieschrijver Alice Bonasio.
Voorspeld wordt dat China binnen de komende vier jaar de grootste wereldwijde bron van kunstmatige intelligentie zal worden, en de tweede plaats van de Verenigde Staten in 2004 zal overnemen – en het nadert snel de nummer één plaats van Europa.
Europa is de grootste en meest diverse regio met een hoog niveau van internationale samenwerking op het gebied van onderzoek naar kunstmatige intelligentie. Na China en de Verenigde Staten is India het op twee na grootste land in termen van AI-onderzoeksoutput.
Wat de specifieke kenmerken betreft, zijn er zeven verschillende onderzoeksgebieden met beperkingen op het gebied van AI-ethisch onderzoek.
– Zoeken en optimaliseren
– Fuzzy Systems
– Natural Language Processing and Knowledge Representation
– Computer Vision
– Machine Learning and Probabilistic Reasoning
– Planning and Decision Making
– Neural Networks
Neural networks, machine learning, and probabilistic reasoning and computer vision show the largest volume of research growth.
De huidige effecten van AI
Er is zo veel waarvoor kunstmatige intelligentie wordt gebruikt en zo veel meer potentieel dat het moeilijk is om onze toekomst voor te stellen zonder het te helpen – vooral als het gaat om het bedrijfsleven.
Van workflow management tools tot trendvoorspellingen en zelfs de manier waarop merken advertenties kopen, machine learning-technologieën drijven productiviteitsstijgingen aan als nooit tevoren.
Artificiële intelligentie kan grote hoeveelheden informatie verzamelen en organiseren om inzichten en gissingen te maken die de menselijke mogelijkheden van handmatige verwerking te boven gaan. Het verhoogt ook de organisatorische efficiëntie en vermindert de kans op een fout en detecteert onregelmatige patronen, zoals spam en fraude, om bedrijven in realtime te waarschuwen voor een verdachte activiteit – naast vele andere dingen. Van AI wordt gezegd dat het de kosten op vele manieren terugdringt – bijvoorbeeld door machines te “trainen” om inkomende oproepen van klantenondersteuning af te handelen en op die manier veel banen te vervangen. Het is ook bekend dat als uw bedrijf geen AI gebruikt, het waarschijnlijk een concurrentieachterstand oploopt.
AI is zo belangrijk en geavanceerd geworden dat een Japanse durfkapitaalonderneming geschiedenis schreef door als eerste bedrijf een AI-bestuurslid te nomineren voor zijn capaciteiten om markttrends sneller te voorspellen dan een mens.
Kunstmatige intelligentie zal gemeengoed worden en wordt gemeengoed in elk aspect van het leven – zoals de toekomst van zelfrijdende auto’s, nauwkeurigere weersvoorspellingen, of vroegere gezondheidsdiagnose’, om er maar een paar te noemen.
Klik hier om andere relatieve inhoud te zien
Een slimmere toekomst
Er is gezegd dat we op de drempel staan van de Vierde Industriële Revolutie – een revolutie die totaal anders is dan de vorige drie. Van stoom- en waterkracht, elektriciteit en lopende banden, en automatisering om nu de ideeën uit te dagen over wat het betekent om mens te zijn.
Volgens Forbes beschrijft de Vierde Industriële Revolutie “de exponentiële veranderingen in de manier waarop we leven, werken en met elkaar omgaan als gevolg van de adoptie van cyber-fysieke systemen, Internet of Things en het Internet of Systems.”
Slimmere technologieën in onze fabrieken en werkplekken en verbonden machines die met elkaar zullen communiceren, de hele productieketen zullen visualiseren en autonoom beslissingen zullen nemen, zijn slechts een paar van de manieren waarop de industriële revolutie voor vooruitgang in het bedrijfsleven zal zorgen. Een van de grootste beloften die de Vierde Industriële Revolutie met zich meebrengt, is het potentieel om de levenskwaliteit van de wereldbevolking te verbeteren en het inkomensniveau te verhogen. Onze werkplekken en organisaties worden “slimmer” en efficiënter doordat machines en mensen beginnen samen te werken en we verbonden apparaten gebruiken om onze toeleveringsketens en magazijnen te verbeteren.
Volgens Gigabit Magazine zijn er zeven fasen die een slimmere wereld zullen creëren met AI:
1. Rule-Based Systems – huishoudelijke toepassingen en RPA-software die ons overal omringt, elke dag.
2. Context Awareness and Retention – algoritmen die een lichaam van informatie opbouwen dat wordt gebruikt en bijgewerkt door machines. Bijvoorbeeld chatbots en roboadvisors.
3. Domain Specific Expertise – machines die op een specifiek gebied expertise kunnen ontwikkelen die verder gaat dan het vermogen van mensen vanwege alle informatie waar ze snel bij kunnen, om tot een beslissing te komen.
4. Reasoning Machines – deze algoritmen hebben een “theory of mind”, een vermogen om mentale toestanden aan zichzelf en anderen toe te schrijven. Zij hebben een besef van overtuigingen, bedoelingen, kennis, en zijn zich bewust van hoe hun eigen logica werkt. Vandaar dat zij in staat zijn te redeneren, te onderhandelen en te interageren met mensen en andere machines.
5. Zelfbewuste systemen – het doel van degenen die werkzaam zijn op het gebied van AI is systemen te creëren en te ontwikkelen met een mensachtige intelligentie. Op dit moment is daar nog geen bewijs van, maar sommigen zeggen dat dat binnen vijf jaar wel het geval zal zijn, terwijl anderen geloven dat we dat intelligentieniveau misschien wel nooit zullen bereiken.
6. Kunstmatige superintelligentie – het ontwikkelen van AI-algoritmen die in staat zijn om de slimste mensen op elk gebied te overtreffen.
7. Singulariteit en Transcendentie – een ontwikkelingstraject mogelijk gemaakt door ASI dat zou kunnen leiden tot een enorme uitbreiding van het menselijk vermogen, waar we op een dag voldoende zouden kunnen zijn verrijkt en verbeterd zodat mensen hun hersenen met elkaar en met een toekomstige opvolger van het huidige internet zouden kunnen verbinden.
Individuele ontwikkeling in de komende 20 jaar
2020-2025
– Tussen 70% en 90% van alle eerste interacties met klanten zal waarschijnlijk worden uitgevoerd of beheerd door AI
– Productontwikkeling in een reeks sectoren, van modeartikelen en consumptiegoederen tot productieapparatuur, zou in toenemende mate kunnen worden ondernomen en getest door AI
– Individuen zullen in staat zijn de gepersonaliseerde producten en diensten te definiëren en te ontwerpen die zij nodig hebben in sectoren variërend van reizen tot bankieren, spaartegoeden en verzekeringen
– De technologie zal waarschijnlijk worden ingezet bij alle overheidsinstanties en rechtssystemen – waarbij alleen de meest complexe zaken nog een menselijke rechter en een volledige rechtsgang vereisen
– Autonome voertuigen zullen in veel steden over de hele wereld gaan verschijnen
– Onze intelligente assistenten zouden nu grote delen van ons leven kunnen gaan beheren, van reisplanning tot het verzamelen van de informatie die we nodig hebben voor een vergadering.
2026-2035
– Wereldwijd goedgekeurde, slimme cryptotokens kunnen worden geaccepteerd naast fiatvaluta’s, terwijl we afstevenen op één wereldwijd ruilmiddel
– Kunstmatige intelligentie is waarschijnlijk doorgedrongen in elke commerciële sector
– De evolutie van AI zou de opkomst kunnen zien van een breed scala aan volledig geautomatiseerde DAO-bedrijven, waaronder banken, reisagenten, en verzekeringsmaatschappijen
– Wetenschappelijke doorbraken zouden ons in staat kunnen stellen om kunstmatige dier- en ecosysteemintelligentie te ontwikkelen
– De opkomst van zelfbewuste en zelfreplicerende softwaresystemen en robots
– Er is een redelijke mogelijkheid om Kunstmatige Algemene Intelligentie te bereiken
– Er is een kleine kans op het creëren van Kunstmatige SuperIntelligentie
– De singulariteit blijft een onwaarschijnlijke mogelijkheid in dit tijdsbestek.
Bronnen