kunstmatige intelligentie – Pagina 2

Hoe kunnen we kunstmatige intelligenties laten functioneren in de menselijke maatschappij?

Het opvoeden van kunstmatige intelligenties

4 reacties / Analyses, Ideeën, Maatschappij, Techniek, Visionair leven, Visionaire projecten, Visionaire vragen / Door Germen Roding / 30 oktober 2015 30 oktober 2015

Door veel auteurs is al nagedacht over de vraag, hoe we een intelligentie die die van ons benadert of overtreft, kunnen inpassen in onze maatschappij. Misschien is de oplossing dichter bij huis dan we ons realiseren.

De fundamentele onvoorspelbaarheid van neurale netwerken
Een klassieke computer, zoals de laptop waarop schrijver dezes dit stukje tikt, gedraagt zich altijd hetzelfde. Dat is met neurale netwerken anders. Neurale netwerken bestaan uit knooppunten die onderling verbonden zijn. Ze leren, doordat de verbindingen tussen knooppunten veranderen. Je kan neurale netwerken dus niet programmeren, maar moet ze trainen.

Het opvoeden van kinderen
Neurale netwerken zijn genoemd naar de neuronen in bijvoorbeeld de menselijke hersenen. Deze zijn onderling verbonden met dendrieten en axonen, zoals de knooppunten in een neuraal netwerk. Inderdaad vertonen neurale netwerken veel overeenkomsten met de werking van onze hersenen. Uiteraard zijn neuronen veel ingewikkelder dan de schakelpunten in neurale netwerken, maar het mechanisme waarmee neuronen verbindingen leggen en verbreken komt goed overeen.
Wie wel eens betrokken is geweest bij de opvoeding van kleine kinderen weet, dat het lastig is om kleine kinderen te ‘programmeren’. Dat lukt alleen door draconische opvoedmethoden, de zogeheten zwarte pedagogiek. Het gevolg is dat deze kinderen opgroeien tot verknipte volwassenen, want wij mensen zijn er niet op gebouwd om te worden geprogrammeerd als een computer. Kinderen probeer je door ervaring te laten leren, en inzicht over te brengen zodat ze bepaald onverstandig of irritant gedrag de volgende keer zullen laten. Met wisselende resultaten overigens.

Hoe zullen toekomstige kunstmatige intelligenties worden gebouwd?
Klassieke computers hebben veel weg van autisten. Ze doen precies wat je ze opdraagt, maar zijn niet in staat om rekening te houden met situaties waarin de programmeur niet heeft voorzien. Een nuttige, breed inzetbare kunstmatige intelligentie zal je daarom eerder op basis van een neuraal netwerk laten werken. Of, zoals IBM nu probeert, met een computerarchitectuur die zowel ‘klassiek’ werkt als met een neuraal netwerk. Kortom: hoe de kunstmatige intelligenties van de toekomst er ook uit zullen komen te zien, ze zullen waarschijnlijk veel weg hebben van een neuraal netwerk. Bij ‘deep learning‘-systemen, op dit moment erg hot in AI-research, is dat nu al zo. Dat betekent ook dat het veel lastiger zal worden om ze te programmeren. We kunnen de equivalenten van ‘instincten’ en reflexen inprogrammeren, maar de meeste respons op onverwachte situaties zal onvoorspelbaar zijn.

Robotpsychologe Susan Calvin speelt de hoofdrol in Isaac Asimov's beroemde boeken en verhalen op basis van de door hem uitgevonden Drie Wetten van de Robotica. Beroep van de toekomst? Dat is heel goed mogelijk. — Robotpsychologe Susan Calvin speelt de hoofdrol in Isaac Asimov’s beroemde boeken en verhalen op basis van de door hem uitgevonden Drie Wetten van de Robotica. Beroep van de toekomst? Dat is heel goed mogelijk.

Opvoeden van kunstmatige intelligenties
Kortom: we zullen kunstmatige intelligenties moeten integreren in onze menselijke maatschappij. Ongeveer op de manier zoals we kinderen proberen voor te bereiden op een plekje in de maatschappij als ze volwassen zijn. We zullen ook moeten accepteren dat er onder kunstmatige intelligenties prettige en minder prettige karakters voor kunnen komen. Kortom: kunstmatige intelligenties zullen veel weg hebben van wezens als mensen.

Dus moeten we werken aan coaching en opvoeding. Misschien AI-psychologen. AI-scholen. AI’s met psychopate trekken zien te ontmaskeren en voorkomen dat ze in staat zijn uit te groeien tot kunstmatige superintelligenties, een taak voor een AI-politiemacht. Pittige uitdagingen. Maar misschien wel een gat in de markt voor de sociale sector. Robotpsycholoog, zoals Susan Calvin uit de film I, Robot, als toekomstig beroep?

De beste schaakprogramma's zijn nu vele malen beter dan welke menselijke speler dan ook.

Deep-learning programma wordt meester schaken in 72 uur

1 reactie / Analyses, Ideeën, Techniek / Door Germen Roding / 18 september 2015 18 september 2015

Een deep-learning programma dat zichzelf schaken aanleerde, slaagde er in drie etmalen in om grootmeestersterkte te bereiken. Een mens heeft daar jaren voor nodig.

Schaakcomputers al tien jaar beter dan mensen
Al een kleine tien jaar geleden, in 2006, slaagde een team IBM-programmeurs er in om met hun schaakcomputer DeepFritz! de regerend wereldkampioen schaken Vladimir Kramnik in te maken. Dit was minder indrukwekkend dan het op het eerste gezicht lijkt. De schaakcomputer werd ‘geladen’ met de kennis van duizenden schaakpartijen tussen grootmeesters. Ook werden schaakstrategieën met de hand ingevoerd. Kortom: de arme Kramnik moest het niet alleen opnemen tegen een rekenmonster dat 200 miljoen posities per seconde door kan rekenen, maar ook tegen een team schaakspecialisten en een bibliotheek met duizenden schaakpartijen.

Na ongeveer tienduizend iteraties zat de AI dicht op de maximum sterkte. Bron: artikel

Grootmeester in drie dagen
Dat maakt de prestatie van Matthew Lai, de ontwikkelaar van deze kunstmatige intelligentie des te indrukwekkender. Niet alleen slaagde zijn programma Giraffe er in meestersniveau te bereiken – nu standaard bij de meeste schaaksoftware – het slaagde daarin zonder enige hulp van de programmeur, door drie etmalen door te rekenen. Dit komt overeen met een ELO-rating van 2300, wat maar twee procent van de clubschakers halen.
De software bestaat uit een ‘deep neural network’. Dit is een gestapelde reeks neurale netwerken, in dit geval vier. Informatie gaat dus heen en weer van een neuraal netwerk naar een hoger, of lager gelegen neuraal netwerk.
Een van de effecten hiervan is dat een patroon dat in een lager gelegen netwerk gelegen is, in een hoger gelegen netwerk wordt uitvergroot en verder uitgewerkt. Daardoor kunnen deep neural networks ingewikkelder patronen herkennen.

Het neurale netwerk wordt getraind door het bloot te stellen aan heel veel voorbeelden. Hiervoor gebruikte Lai vijf miljoen schaakstellingen, die random gekozen werden uit een veel grotere verzameling schaakpartijen. Deze werden in een formaat omgezet dat door het neurale netwerk kon worden verwerkt. Om extra variatie toe te voegen, werden aan elke schaakstelling legale zetten toegevoegd, zodat 175 miljoen schaakstellingen ontstonden. De drie taken die door de vier lagen werden uitgevoerd waren: bestuderen van de globale stelling, de positie van elk stuk en de velden die elk stuk bestrijkt.

Tegen zichzelf spelen
Vervolgens liet hij Giraffe tegen zichzelf spelen: vanuit deze positie voorspellen welke zetten winnend waren en deze achteraf evalueren, zodat – en dit is echt heel belangrijk – de machine zichzelf als het ware aan de haren omhoog trok, zonder verdere hulp. Afgezien dan van enkele beslisregels, denk bijvoorbeeld aan de puntenwaarde van stukken, die worden gebruikt om winst of verlies te bepalen.

Giraffe is ongeveer tien keer zo langzaam als bestaande schaakprogramma’s die op dezelfde hardware functioneren. Lai wil nu andere spellen, zoals het Japanse bordspel go, onder handen nemen.

De gevolgen
Deze techniek zou je in principe ook op andere datasets los kunnen laten. Een database met verkoopgesprekken, Facebookreacties en dergelijke. Als je als doel bijvoorbeeld instelt: maximale winst, of: de alleenheerschappij op aarde van jouw sekte, zou dit programma opmerkelijke strategieën kunnen bedenken. Wel moet het domein geformaliseerd kunnen worden in een vrij eenvoudig gestructureerde dataset. Gelukkig is het dagelijks leven lang zo eenvoudig niet, maar eenvoudiger systemen zoals de effectenbeurs zullen met programma’s als dit vermoedelijk onder handen genomen worden.

Bronnen
Deep Learning Machine Teaches Itself Chess in 72 Hours, Plays at International Master Level, MIT Technology Review, 2015
Matthew Lai, Giraffe: Using Deep Reinforcement Learning to Play Chess, ArXiv prepress server, 2015

Het netwerk van interacties, waarmee een stukje platworm uitgroeit tot een volwaardige platworm.

AI ontdekt na 100 jaar hoe stukje platworm regenereert

3 reacties / biologie, Ideeën en techniek, Techniek, Wetenschap / Door Germen Roding / 14 juni 2015 12 juni 2015

Al honderd jaar probeerden wetenschappers tevergeefs het raadsel op te lossen. Nu is het precieze mechanisme voor het eerst opgehelderd. Door een kunstmatige intelligentie. Is het tijdperk van wetenschapsbeoefening door computers nu definitief aangebroken?

Teruggroeien uit een stukje weefsel
Stel, je hakt een vinger af en daar groeit weer een nieuw mens uit. Bij veel planten kan het, bij dieren die ingewikkelder zijn dan de zoetwaterpoliep, zoals wij, niet. Met één uitzondering. Planarians, een groep platwormen. Als deze in stukken worden gedeeld, groeien uit de stukken in enkele weken nieuwe platwormen.

Regeneratie
Al meer dan honderd jaar zijn biologen bezig om het precieze mechanisme van regeneratie op te helderen. Tot nu toe is men daarin niet geslaagd. Wel zijn meerdere genen ontdekt die betrokken zijn bij de regeneratie. Ook weten we dat er pluripotente stamcellen, stamcellen die uit kunnen groeien tot een compleet nieuw organisme, bij betrokken zijn.
Onopgelost is alleen de vraag, hoe deze eiwitten een stukje platworm zich laten ontwikkelen tot een volwaardige nieuwe platworm zonder misvorming.
Het experiment werd uitgevoerd in twee stappen. In de eerste stap, die jaren van moeizame voorbereiding inhield, werd een evolutionair algoritme ‘getraind’ met behulp van experimentele data. Het algoritme combineerde eerdere netwerken en voerde puntmutaties uit, door delen weg te laten of juist toe te voegen. De netwerken slaagden er steeds beter in om de uitkomsten van experimenten te voorspellen.

Netwerk opgehelderd
In de tweede stap, werden de resultaten van zestien experimenten met planarians vertaald in voor een computer te begrijpen symbolentaal. Daarna werd een supercomputer aan het werk gezet om via een soort evolutionair algoritme een combinatie van factoren te vinden, dat alle zestien experimenten kon reproduceren. Met andere woorden, een niet-mismaakte platworm opleverde. Na iets minder dan vier etmalen slaagde de supercomputer hierin. Het werkingsmodel dat opdook bleek opmerkelijk eenvoudig, zie de afbeelding. Wel bleken er twee extra eiwitten bij betrokken te zijn die van te voren niet verwacht waren.

De gevolgen
Op zich is het ophelderen van een al bijna honderd jaar oud raadsel al het vermelden waard. Nu we weten hoe platwormen regenereren, hebben we de eerste stap gezet richting het laten regerereren van menselijk weefsel. De echte doorbraak zit hem er in dat er nu eindelijk een methode is, om computers complexe wetenschappelijke problemen op te laten lossen. Biochemische interacties, war vaak wel honderden stappen bij betrokken zijn, zijn berucht complex en als zodanig voor een mens vaak niet meer te bevatten. Toch zullen we dat moeten, als we bijvoorbeeld anti-verouderingsmedicijnen of een definitief geneesmiddel voor kanker willen vinden.
Gelukkig is er nu een methode ontwikkeld, waarmee de rekenkracht van supercomputers kan worden gebruikt om deze reactieketens op te helderen en zo de sleutel tot nieuwe medicijnen te vinden.

Bron
[1] Lobo D, Levin M (2015) Inferring Regulatory Networks from Experimental Morphological Phenotypes: A Computational Method Reverse-Engineers Planarian Regeneration. PLOS Comput Biol, 11(6): e1004295. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1004295. (open access)

Mercedes wordt nu wakker voor de bedreiging. In deze concept car kan je vergaderen terwijl de auto rijdt.

De auto, volgens Silicon Valley

7 reacties / Economie, Ideeën, Ideeën en techniek / Door Germen Roding / 25 februari 2015 25 februari 2015

Google, Apple en Uber investeren nu elk tientallen miljarden in elektrische, zelfrijdende auto’s. Waarom deze technologische wapenrace juist nu? Wat worden de gevolgen voor de consumenten, ondernemers en werknemers?

De auto nu
Vrijwel iedereen rijdt in een auto die loopt op een koolwaterstof. De keuze is beperkt. Benzine en diesel, met een enkele LPG-auto, nemen het leeuwendeel van het wagenpark voor hun rekening. Voor de hipsters zijn er auto’s die rijden op bioethanol of aardgas. Al deze auto’s, de enkele hybride auto uitgezonderd, werken volgens hetzelfde principe. Je hevelt een brandbaar goedje in je tank, dat vervolgens gecontroleerd, via kleine bijna-explosies in de cilinders van een verbrandingsmotor, zich ontwikkelt tot een extreem heet gasmengsel dat uitzet en via een ingenieus systeem van assen, kleppen en wielen, je auto voortstuwt. Voor dit alomtegenwoordige stuk techniek worden enorme bedragen uitgegeven. Wereldwijd praten we over een totale markt van rond de 650 miljard dollar, ongeveer het BNP van Zwitserland. Als we ook de totale aardoliemarkt meenemen, die vrijwel geheel voor voertuigbrandstof wordt gebruikt, stijgt dit bedrag tot het drievoudige of meer. Denk aan het BNP van Duitsland, of meer. Kortom: volop kansen voor disruptive entrepreneurs.Zeker, als je bedenkt dat zonne-energie nu al in de tropen en subtropen grid parity heeft bereikt.

Een slimmere auto
Elektrische motoren zijn veel zuiniger en lichter dan benzinemotoren. De enige reden dat elektrische motoren tot nu toe niet veel vaker in worden gezet, is dat elektriciteit erg lastig op te slaan is. Zelfs onze beste batterijen nu slaan ‘slechts’ een megajoule per kilogram op. Dit is ongeveer 2-3% van benzine en diesel. Ook laden batterijen traag: een elektrische auto . Afgezien daarvan, kennen elektrische motoren alleen maar voordelen. Ze zijn veiliger, want in principe kunnen ze ook bij lage, ‘veilige’ spanningen werken. Ze leveren een continu, gelijkmatig vermogen en kunnen geruisloos, zonder versnellingsbak, naar een hogere of lagere snelheid gaan. Een elektrische motor werkt ook als een dynamo. Remt een auto op de motor, dan wordt de energie weer teruggepompt in de batterij (die uiteraard afgeschermd moet worden voor deze piekstromen met bijvoorbeeld een supercondensator). Een elektrische auto zit veel simpeler in elkaar dan een benzineauto, want dingen als carburateur, koelvloeistof, cardanas, vloeistofpomp, uitlaatpijp en al die andere goudmijnen voor garagehouders zijn domweg niet meer nodig. Kortom: zou je een auto vanuit het niets willen ontwerpen, dan is het logisch om hier een elektrische auto van te maken.

Computers werden de laatste jaren steeds sneller en beter. Daardoor kwamen automatisch sturende auto’s, robots op wielen als het ware, in 2014 binnen bereik. Tijd die autorijders nu doorbrengen in de auto is in wezen verloren tijd. Zou je auto zelf rijden, dan kan je onderweg werken, iets leren of je ontspannen. Je komt dan uitgerust op je werk of afspraak aan, verkeersboetes zijn iets van het verleden. In een slimmere auto zou je dus zeker automatische besturing willen hebben.

Je wilt ook een auto die veel simpeler in elkaar zit dan nu. Hoe simpeler een apparaat, hoe minder kans dat het stuk gaat. Een auto bestaat nu uit enkele duizenden losse onderdelen. Met bijvoorbeeld een 3D printer en overstappen op elektrisch

Wat verklaart de huidige techrace?
Dit is ook wat er nu gebeurt. De tech-giganten Apple, Google en de taxi-startup Uber buitelen nu over elkaar heen om koploper Tesla in te halen. Op een miljardje meer of minder wordt niet gekeken. Technici met relevante vakkennis worden voor enorme bedragen weggekocht bij concurrenten. Dit heeft twee oorzaken. De eerste is uiteraard de vette buit die te veroveren valt. Zelfs Apple, met een jaaromzet van bijna tweehonderd miljard dollar geen klein bedrijf, valt in het niet vergeleken met de grootte van de vervoersmarkt. Naast het karakteristieke kuddegedrag dat je bijvoorbeeld ook in Korea terugziet tussen aartsrivalen Samsung en LG, is een tweede reden dat de chipmarkt dreigt te stagneren. De Wet van Moore heeft zijn grenzen bijna bereikt en hoewel IBM en HP aan alternatieve chiptechnologieën werken, zijn deze pas na 2020 marktrijp. Wil je als CEO groei, en Apple en Google zijn bezeten van groei, dan is de vervoersmarkt een logische keuze.

Wie worden de winnaars en verliezers?
De voornaamste winnaars worden, naast de techbedrijven, de consumenten. Zij krijgen nu een waarschijnlijk veel goedkoper en beter alternatief voor de benzineauto. Ondernemers die deel uit gaan maken van het ecosysteem rond de nieuwe voertuigentechniek en snel handelen, kunnen lucratieve decennia tegemoet zien. Dit geldt ook voor werknemers bij hun bedrijven. Dit betekent dan weer minder goed nieuws voor traditionele autofabrikanten, vooral die in Duitsland. Hun expertise van bijna een eeuw met benzineauto’s is nu bijna rijp voor de schroothoop. Ze zullen heel snel deze disruptieve technologie moeten omarmen als ze niet willen verdrinken. Het goede nieuws voor de Duitsers is dat ze al op grote schaal alternatieve energie omarmen en dat bijvoorbeeld Mercedes al volop bezig is. Andere duidelijke verliezers vormen de olielanden, zoals Rusland en de Golfstaten. Als de vraag naar aardolie instort, wat nu een kwestie van rond de vijf tot tien jaar is, komen deze ernstig in de problemen. Zoveel meer dan olie hebben ze de wereld namelijk niet te bieden. Vermoedelijk zal dit leiden tot een democratiseringsslag in deze landen. Als de eigen bevolking, en niet meer door expats bediende olieboortorens, de voornaamste bron van inkomsten vormt, kan je die bevolking maar beter heel serieus nemen.

In een wedstrijdje Jeopardy, met dubbelzinnige vragen, kraakte Watson de menselijke concurrentie. Verliezer Jennings bleek sportiever dan de verpletterde menselijke grootmeesters schaken.

Ethiek en de Singulariteit

5 reacties / Analyses, Ideeën, Maatschappij, Techniek, Visionaire vragen / Door Germen Roding / 2 februari 2015 2 februari 2015

Op 2 februari 2015 is er in Amsterdam een bijeenkomst van Singularity University Nederland over de ethische kanten aan de komst van niet-menselijke superintelligenties. Een goed moment om dieper op dit vraagstuk in te gaan. Hoe voorkomen we dat de mensheid, of grote groepen van de mensheid, worden gemarginaliseerd? En wat zijn de rechten van niet-menselijke zelfbewuste intelligenties?

Bovenmenselijke intelligentie van science fiction naar science fact
Computers kunnen steeds meer exclusief menselijke taken overnemen. In de jaren vijftig overtroffen computers de beste menselijke rekenaars. Begin deze eeuw hakte IBM-computer Deep Blue de regerend wereldkampioen schaken in de pan, een decennium later gevolgd door IBM Watson, die de twee beste menselijke spelers ooit van de Amerikaanse kennis- en inzichtquiz Jeopardy met gemak versloeg. Vertaalcomputers zoals Google Translate worden ook steeds beter, met nu al een niveau wat na enkele jaren taalonderwijs op de middelbare school wordt behaald. Kortom: het is nu zeker tijd, ons over de ethische vragen te buigen die superintelligentie met zich meebrengt.

Ethiek en niet-bewuste superintelligentie
Het is theoretisch zeker denkbaar, een supercomputer te construeren die sneller informatie kan verwerken dan een mens maar toch niet zelfbewust is. Deze computer zou door middel van programmering zo ingeperkt kunnen worden, dat deze zich alleen met een nauw-omlijnde taak bezighoudt. Er is een gedachtenschool die stelt, dat bewustzijn het gevolg is van complexiteit. Inderdaad zijn de diersoorten die tekenen van zelfbewustzijn vertonen, zoals hogere mensapen, de twee (of drie) olifantensoorten, walvisachtigen en papegaaiachtigen en ook enkele octopusachtigen, ook de diersoorten met het relatief grootste brein.

Computers met één, of een klein aantal, processorkernen zullen echter niet spontaan zelfbewustzijn ontwikkelen. Daarvoor zijn ze te gefocused op één taak. Bewustzijn vereist zelfreflectie.
Toch zijn er ook bij ‘autistische’, puur taakgerichte, kunstmatige intelligenties zoals de hedendaagse computers ethische problemen. Bij elke taak die van mensen wordt overgenomen, vermindert de behoefte aan menselijke arbeid. Er komen nieuwe banen bij die op een hoger niveau liggen, denk elektriciens die de gaslampaanstekers vervingen. Deze banen eisen meer scholing en intellectuele capaciteiten. Waar zwakzinnigen vroeger makkelijk aan het werk kwamen als bijvoorbeeld landarbeider, bordenwasser bij de lokale landheer of soldaat, moet een moderne boer of militair minstens MBO-4 scholing hebben, dus een IQ van minstens 90, om de geavanceerde apparatuur te kunnen besturen. En de grens is steeds meer aan het opschuiven. Sociale werkplaatsen zullen dus steeds meer de regel worden, uiteindelijk voor de meerderheid van de bevolking. De meeste mensen zullen dan leven als Eloi, terwijl een steeds kleiner groepje technische Morlocks de raderen draaiend houdt, tot ook de slimste mens plaatsmaakt voor een machine. Willen we dit scenario voorkomen, dan moeten we onze maatschappij radicaal anders in gaan richten. Waar overigens toch al het nodige voor te zeggen is.

Als wij mensen niet met de techniek versmelten, maar ons juist laten pamperen, veranderen we in een soort Eloi.

Bewuste intelligenties
Bij bewuste intelligenties komen er nog ethische problemen bij. We creëren hier dan een wezen, dat net als een mens bewust is van de wereld om zich heen. Voegen we geen gevoel toe, dan ontstaat een psychopaat. Psychopaten met een bovenmenselijke intelligentie, niet gehinderd door de karakterzwakheden van menselijke psychopaten, kunnen -en zullen- de nodige ellende aanrichten. Zie de vele dystopische SF-films waarin een op hol geslagen machineintelligentie een hel op aarde creëert. Het enige alternatief is dan een soort Asimov’s Drie Wetten van de Robotica te creëren, die maakt dat ook een gevoelloze AI mensen niet schaadt.

Heeft de bewuste intelligentie wel gevoelens, dan hebben we in principe een mensachtig wezen geschapen, dat weliswaar anders denkt dan wij, maar wel degelijk menselijkheid met ons deelt. Hoe ethisch is het, een dergelijk wezen geen mensenrechten te geven? Knoeien met een dergelijke geavanceerde AI staat dan gelijk met het martelen van een mens. Een gebrekkig prototype van een dergelijke AI bouwen, en prototypes zijn per definitie gebrekkig, is dan het tot leven roepen van een geestesziek mens. Marteling dus. Kortom: een dergelijke kunstmatige intelligentie mag m.i. pas tot leven worden geroepen als we de menselijke geest van een vrijwilliger in een machine kunnen downloaden. Wat ook weer de nodige ethische problemen oplevert, maar wel het leven redt van deze vrijwilliger. Immers, een geest in een computer is niet onderworpen aan het biologische doodvonnis, dat alle mensen te wachten staat. Je kan je afvragen, hoe ethisch het is om niet met man en macht te werken aan het grootste probleem ooit: de dood.
Wat denken jullie?

Wat als een superintelligentie ontstaat op een bureautafel?

4 reacties / Analyses, Filosofie, Ideeën, Mensheid, Visionaire vragen / Door Germen Roding / 31 januari 2015 31 januari 2015

Als je maar slim genoeg bent, en toegang hebt tot internet, zijn er zeer veel mogelijkheden om erg machtig of schatrijk te worden. Denk aan de succesverhalen van de oprichters van Google en Facebook. Wanhopige mensen, bijvoorbeeld een ondernemer op het rand van een bankroet, zullen er daarom in de nabije toekomst voor kunnen kiezen om een kunstmatige intelligentie te creëren die slimmer is dan de allerslimste mens. Dit in de hoop, dat deze kunstmatige intelligentie de redder in de nood zal blijken. Maar wat, als de schepping sterker blijkt te zijn dan de schepper, wat bij geavanceerde AI per definitie het geval is?

In deze film.The Awareness, iets minder dan twintig minuten, wordt deze gedachte uitgewerkt. Drie zeer intelligente mensen die hun sporen verdiend hebben in de IT en bÃ¨tawetenschappen, Bill Gates, Stephen Hawking en Elon Musk, hebben hun zorgen over de opkomst van sterke AI niet onder stoelen of banken gestoken. Wezens die slimmer zijn dan de mens, zijn per definitie oncontroleerbaar voor ons. Toch zullen deze wezens er komen. Dit is onvermijdelijk, gezien de voortgang van informatietechnologie. We hebben nog ongeveer tien jaar om ons op dit zeer essentiële vraagstuk voor te bereiden. Hopelijk hebben we dan het juiste antwoord, en eindigen we niet als de mensheid in dyustopische SF-films als de Terminator reeks. Zal het ons lukken het equivalent van Asimovs Drie Wetten van de Robotica te bedenken?

Dit is Amelia, en ze komt je baantje inpikken

9 reacties / Ideeën, Techniek / Door Germen Roding / 8 januari 2015 9 januari 2015

Amelia is een kunstmatige intelligentie-programma, dat in staat is het werk van secretaresses, receptionisten en assistenten voor het grootste deel over te nemen. Aldus ontwikkelaar IPsoft. Moeten we ons zorgen maken?

Amelia is uitgetest bij meerdere van de vijfhonderd grootste bedrijven ter wereld. Zij willen hiermee veel geld besparen. Serieus moeten we dit zeker nemen.
In feite denk ik dat vooral medewerkers van buitenlandse callcenters zich zorgen meten maken. Dit zou een stevige strop voor Indiërs betekenen. Inderdaad zal op termijn ook steeds meer van het laaggeschoolde, en ook steeds meer middelbaar geschoolde, kantoorwerk verdwijnen.

A Darwinian Future (korte film)

2 reacties / Ideeën / Door Germen Roding / 10 december 2014 10 december 2014

Technologie heeft een eigen leven, lijkt het soms, onafhankelijk van de menselijke wil. Soms verschijnen bepaalde technologieën, zo lijkt het, met als enige doel, de verdere groei van technologie. Wat als de mens de zwakste schakel wordt en technologie de mens steeds meer gaat overheersen en vervangen?

De Indiase filmstudio VFX Amigo maakte dit korte meesterwerkje over een sombere toekomst, waarin machines in opdracht van de overheid de menselijke vrijheid steeds verder inperken. De film speelt zich af in de Indiase deelstaat Karnataka, in een toekomst ongeveer vijftien jaar na nu.

Meer lezen
Wat doet het Technium met ons?

Minifilm: Amp

Laat een reactie achter / Filosofie, Ideeën, Ideeën en techniek, Mensheid, Wereld / Door Germen Roding / 20 september 2014 20 september 2014

Deze korte science fiction film, minder dan acht minuten, laat een paar etnische dilemma’s zien die op zullen treden als kunstmatige intelligentie eenmaal de menselijke benadert. Maak kennis met de robot met bijna menselijke intelligentie Amp, en zijn menselijke vrienden en verzorgers die op alle mogelijke manieren aan de energiecellen proberen te komen die Amp in leven houden.

Vanzelfsprekend ontbreekt een corrupte megacorporatie niet in deze dystopische toekomst. Zullen hoofdpersoon Quinn en zijn vrienden slagen in hun missie?

De eerste gevechts-androÃ¯den worden nu al ontwikkeld. Wordt Terminator realiteit? Bron: Wikimedia Commons

Hoe verdedigen we ons tegen robots?

7 reacties / Analyses, Visionair leven, Visionaire vragen / Door Germen Roding / 19 maart 2014 19 maart 2014

Robots zijn sterker dan ons, reageren veel sneller en zullen binnen enkele jaren ook beter kunnen vechten op een slagveld. Hoe kunnen we ons verdedigen tegen een robotleger?

Robots op het slagveld
In feite bestaan er al tientallen jaren robots op het slagveld. Kruisraketten, torpedo’s en intercontinentale raketten zijn in feite vliegende robots. Drones, door de nu al in conspiracykringen ‘Dronebama’ genaamde Amerikaanse president overvloedig ingezet tegen echte en vermeende terroristen, zijn in feite vliegende robots. Ook in landlegers rukken op afstand bediende robots snel op. Deze robots worden ook steeds slimmer. Het Terminator-nachtmerriescenario van een oorlog tussen mensen en robots komt steeds dichterbij.

Robots als ordehandhavers
Geen zichzelf respecterende elite kan zonder een legertje gehoorzame meppers, in Nederland ME gedoopt. Door de ME in te zetten, kunnen lastige demonstranten of oproerkraaiers worden gestopt. Echter: de elite kan niet onvoorwaardelijk op de loyaliteit van menselijke dienaren rekenen. Bij een impopulaire regering zullen ook veel ME’ers de kant van de demonstranten kiezen. Dit zagen we onder meer in veel Arabische landen en is ook in de westerse landen, waar veel regeringen uitermate impopulair zijn bij de bevolking, niet denkbeeldig. Kortom: het is voor de elite erg interessant om te kiezen voor robot-ordehandhavers. De kans is dus terdege aanwezig dat we deze in het straatbeeld zien verschijnen, waarschijnlijk met als argument dat het kosten bespaart.

Wat zijn de sterke en zwakke punten van robots?
Robots beschikken, zoals gezegd, over enkele grote voordelen ten opzichte van mensen. Ze zijn sterker, sneller en op bepaalde gebieden ‘slimmer’ dan mensen. Toch kennen ook robots hun zwakke punten, waar burgeractivisten gebruik van kunnen maken.

Robots zoals die nu door defensiebedrijven worden ontwikkeld, lopen op een batterij en worden aangedreven door elektromotoren, hoewel grotere modellen soms van een verbrandingsmotor zijn voorzien. Dit beperkt hun actieradius. Bijladen gaat traag.
Verder zijn robots in verhouding tot hun grootte zwaar. Dit door de belangrijke rol die metalen in de constructie en batterij spelen.
Voor robots is externe communicatie en besturing essentieel.

Hoe schakelen we robots uit, als ze tegen de burgerbevolking in worden gezet?
Robots hebben dus meerdere zwakke punten, die door menselijke tegenstanders kunnen worden geëxploiteerd. Wel sluit het raam met mogelijkheden voor effectief verzet zich met de dag, omdat robotontwerpers uiteraard niet achterlijk zijn. Om te beginnen kan gebruik worden gemaakt van hun beperkte actieradius. Een geïsoleerde robot is binnen enkele uren dood, maar een energiespaarstand kan deze werkduur verlengen. Met bijvoorbeeld metaalfoliedekens of ijzerpoeder kan de communicatie met de robot worden verbroken.
De robot zelf kan worden uitgeschakeld met een elektromagnetische puls.
Ook verzetsstrijders kunnen machines inzetten om hen te helpen. eenvoudige machines zonder kunstmatige intelligentie, die in staat zijn om de bliksemsnelle reflexen van robots te pareren.

Meer informatie
waronrobots.com