Kunstmatige intelligentie is de laatste tijd veel in het nieuws, maar eigenlijk bestaat het fenomeen al veel langer dan je denkt. Al die toepassingen zijn natuurlijk niet uit het niets tot stand gekomen. Hier lees je alles over de geschiedenis van AI. Ook bespreken we de bekendste AI van vroeger en nu!
Afbeelding gemaakt met ChatGPT
Denken over slimme machines
De geschiedenis van AI gaat veel verder terug dan je misschien denkt. Al sinds de Oudheid fantaseert de mens over het bestaan van een slimme machine. Er bestaan verschillende Griekse mythes over levende beelden en robots. Al vanaf de Middeleeuwen fantaseren schrijvers over het tot leven wekken van beelden of het creëren van het leven zelf. Ook zijn in allerlei verschillende culturen mensachtige automaten gebouwd. Geleerden denken al eeuwenlang na over wat het inhoudt om te kunnen denken, of wanneer een menselijke uitvinding net zo slim wordt als de mens zelf. Vanaf de negentiende eeuw verschenen sciencefictionboeken, zoals Frankenstein van Mary Shelley (1818). Nu gaan nog steeds veel sciencefictionwerken over AI. Bovendien worden al die ideeën over AI van vroeger nu steeds meer uitgewerkt en gerealiseerd!
Negentiende eeuw: de geboorte van de slimme machine
Een van de eerste mensen die het concept van programmeerbare computers begreep, was Ada Lovelace. Zij schreef algoritmen voor de Analytical Engine van Charles Babbage. Norbert Wiener beschreef voor het eerst een theorie waarin biologie en machines werden gecombineerd. Tussen de jaren 30 en 50 onderzochten neurologen de elektrische stroompjes in het menselijk brein. Op basis daarvan bedachten Walter Pitts en Warren McCulloch in 1943 neurale netwerken – de digitale variant daarvan, die de basis zou worden van AI. In de Tweede Wereldoorlog werden de eerste computers gebouwd.
Jaren 50: de opkomst van AI
Aan het begin van de jaren 50 bedachten John von Neumann en Alan Turing de technologie achter AI: binaire logica. Ze maakten op die manier een programmeerbare computer. Een andere mijlpaal was de Turingtest uit 1950. Turing onderbouwde dat computers zo slim als de mens zouden zijn als ze menselijke gesprekken konden voeren. In de jaren 50 experimenteerde men met robots, spellen en digitale computers.
Dartmouthconferentie
Tijdens de Dartmouthconferentie in de VS (1956) werd de term “kunstmatige intelligentie” in gebruik genomen. De conferentie werd georganiseerd door John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester en Claude Shannon. Hij duurde zes weken en bestond grotendeels uit brainstormsessies over AI. Na deze workshop gingen steeds meer geleerden op het gebied van psychologie, filosofie, neurologie, taalkunde en computerwetenschappen zich bezighouden met de ontwikkeling en definiëring van kunstmatige intelligentie. AI werd een zelfstandig onderzoeksveld.
Succes in de jaren 60 en 70
Na de eerste ontwikkelingen werd er steeds meer in de ontwikkeling van AI geïnvesteerd. Aan Britse en Amerikaanse universiteiten ontstonden AI-laboratoria. De eerste AI-toepassingen waren allemaal gebaseerd op het stapsgewijs oplossen van problemen. In 1957 maakten Newell en Simon de General Problem Solver. Er ontstonden AI-tools die wiskundige problemen konden oplossen, symbolen op kaarten konden lezen of standaard gesprekken konden voeren (bijvoorbeeld de eerste voorloper van de chatbot: ELIZA). In 1965 werd DENDRAL gemaakt, een systeem gespecialiseerd in moleculaire scheikunde. De universiteit van Stanford maakte in 1972 MYCIN, een systeem voor de diagnose van bloedziektes en medicijnen. Japan maakte in 1972 de eerste lopende robot, die ook gesprekken kon voeren. De wereld was optimistisch en er werd veel geld gestoken in AI.
Jaren 70 en 80 – ups en downs
Eerste AI-winter
In de jaren 70 bleek dat onderzoekers iets té optimistisch waren geweest. Ze konden al hun mooie beloftes niet waarmaken en verloren daardoor het vertrouwen van investeerders. Er ontstond een “AI-winter” waarin weinig successen werden geboekt. De computers hadden niet genoeg opslag en geheugen, konden problemen niet snel genoeg oplossen en waren minder goed in logisch redeneren dan gedacht. Ook kwam men erachter dat AI wel goed is in wiskunde, maar niet in menselijke vaardigheden zoals het herkennen van gezichten of het ontwijken van omstanders. Van steeds meer kanten kwam kritiek op de limieten van AI, zowel over wat kunstmatige intelligentie niet kon als over de risico’s die kwamen kijken bij de dingen die wél konden.
Opleving
In de jaren 80 was er sprake van een opleving. Men ging zich richten op het ontwikkelen van kennis. Japan ging meer investeren in kunstmatige intelligentie met het Fifth Generation Computer Project. Er kwamen steeds meer AI-systemen die werden getraind op een kleine expertise, zoals het herkennen van bacteriële infecties. De specifiekere toepassing liet zien dat AI ook nuttig kan zijn zonder alles te weten wat een mens weet. Investeringen zorgden voor meer onderzoek in menselijke vaardigheden met tekst en afbeeldingen. In 1982 bewees John Hopfield dat neurale netwerken kunnen leren en convergeren, in plaats van dat ze steeds chaotischer worden. Ook werden neurale netwerken trainbaar met behulp van backpropagation.
Tweede AI-winter en Nouvelle AI
Aan het eind van de jaren 80 waren er opnieuw financiële problemen. AI-hardware werd minder populair dan goedkopere producten van bijvoorbeeld Apple. Men vond steeds meer fouten en nadelen. Daardoor kregen AI-onderzoekers ook flink minder subsidies. Binnen 7 jaar gingen meer dan 300 AI-bedrijven failliet. In de jaren 80 ontstond de nieuwe kunstmatige intelligentie, oftewel Nouvelle AI. Onderzoekers baseerden zich op robotica. Ze wilden AI een lichaam en zintuigen geven, zodat het beter met de buitenwereld kon communiceren. Daardoor zou AI vanzelf realistischer en menselijker gaan denken. David Marr pleitte voor een bottum-upbenadering bij het bouwen van AI. In 1990 onderbouwde Rodney Brooks dat symbolentaal niet nodig is voor AI. De echte wereld moest informatie gaan leveren aan de computers. Dit idee werd overgenomen door veel onderzoekers als de embodied mind -stelling.
Moderne AI
In 1997 was Deep Blue de eerste schaakrobot die de menselijke wereldkampioen kon verslaan. In 2005 lukte het een robot gemaakt door studenten van Stanford om meer dan 200 kilometer door de woestijn te rijden. De meeste nieuwe uitvindingen waren gebaseerd op oude kennis, maar succesvol vanwege snellere computers en uitgebreidere training. Ook werden diepe neurale netwerken steeds geavanceerder, zodat beeld- en spraakherkenning beter werden. AI ging steeds beter met grote hoeveelheden data om. Bij sommige spellen kon AI al beter spelen dan menselijke experts. Onderzoekers noemden AI-toepassingen “intelligent agents”, omdat de term AI nog een vrij negatieve connotatie had.
Deep learning en Big Data
In de eenentwintigste eeuw zorgden goedkopere, snellere computers, machine learning en toegang tot grote hoeveelheden data ervoor dat AI veel nieuwe doorbraken maakte. Vanaf 2016 kwam er steeds meer particuliere interesse in AI-gadgets. Kunstmatige intelligentie ging een rol spelen in andere werkvelden, zoals de economie en de ecologie. Door nieuwe deep learning-technieken werd ook het analyseren van teksten, spraak, afbeeldingen en video’s steeds beter. Vanaf 2020 is er sprake van een zogenaamde AI-boom of AI-lente, die nu nog steeds bezig is. Naar aanleiding van grote ontwikkeling bij onder andere ChatGPT kwam er steeds meer aandacht voor de risico’s die AI met zich meebrengt. In november 2023 hield het Europese Parlement voor het eerst een veiligheidsbijeenkomst, die resulteerde in de AI Act. Een grote nieuwe tool van OpenAI is Sora, waarmee je hyperrealistische video’s kan maken van tekst.
Misschien denk je dat kunstmatige intelligentie een hypermoderne uitvinding is, maar we denken al sinds de Oudheid na over slimme machines. Tussen de eerste AI van vroeger en de nieuwste programma’s van nu liggen duizenden tussenstappen van allerlei genieën. Over 20 jaar zijn de nieuwste uitvindingen misschien alweer net zo ver verwijderd van de tools van nu, als die verwijderd zijn van de allereerste robot. De uitvindingen volgen elkaar immers in steeds hoger tempo op. In de toekomst zullen kunstmatige intelligentie en de mens steeds meer samenwerken. Daarbij blijft het belangrijk om na te denken over ethiek, veiligheid en privacy. Waar zou jij graag een AI-tool voor willen hebben?
Dit artikel is maar een samenvatting van een complete geschiedenis van uitvindingen en ontwikkelingen. Voor een completer overzicht van AI van vroeger en nu kun je dit artikel raadplegen. Een website met handige tijdlijnen zie je hier.
