AI staat voor ‘Artificial Intelligence’, ofwel kunstmatige intelligentie. Maar dit is een containerbegrip dat te pas en te onpas wordt gebruikt en waar uiteenlopende technologieën onder vallen. Het is belangrijk om de term af te bakenen en wat context en geschiedenis te kennen.

Dit is des te belangrijker omdat, in de woorden van Kate Crawford, ‘elke manier om kunstmatige intelligentie te definiëren (…) een kader schept voor hoe AI wordt begrepen, gemeten, gewaardeerd en gereguleerd’. In dit artikel lees je in drie delen hoe AI zich heeft kunnen ontwikkelen tot wat het nu is.

Lees ook: Wat is AI? 7 invalshoeken om AI te omschrijven

Deel 1. Kunnen machines denken?

Het idee van denkende machines is al duizenden jaren oud en is aanwezig in vele oude, minder oude én recente verhalen. Een bekend voorbeeld is het boek Gullivers Reizen (1726) van Jonathan Swift, waarin ‘The Engine’ wetenschappers helpt met het bedenken van nieuwe ideeën, zinnen en boeken.  

Toch duurde het tot aan de jaren ’50 van de vorige eeuw voordat er daadwerkelijk aan zulke machines werd gewerkt. Dat begon met theoretisch-filosofische vragen, onder andere gesteld door de Britse wiskundige Alan Turing in 1950: ‘Kan een machine denken?’ Niet lang daarna begon men met het bouwen van computers die konden ‘denken’ en ‘redeneren’. 

De term Artificial Intelligence (AI) bestaat sinds 1955 (in het onderzoeksvoorstel) of 1956 (publiekelijk), toen men bij het Dartmouth College in de Verenigde Staten de hypothese testte dat ‘elk aspect van leren en elk kenmerk van intelligentie in principe zo nauwkeurig beschreven kan worden dat een machine het kan simuleren’.

In Practical AI Governance beschrijft Shoshana Rosenberg hoe het onderzoeksgebied zich in de loop van de jaren verder ontwikkelde. Wat begon met machines die logica konden uitvoeren (‘rule-based models’) ontwikkelde zich naar ‘machine learning’: machines die hun eigen prestaties konden verbeteren doordat we ze veel voorbeelden gaven en we hun interne parameters steeds verder verfijnden. Rosenberg: ‘Door training werden ze [de machines] steeds accurater, maar niemand had destijds de illusie dat accuraatheid gelijk staat aan intelligentie’.

Deel 2. De AI-mythe wordt werkelijkheid 

Volgens Rosenberg forceerde het onvermogen om echte intelligentie te reproduceren de ontwikkelaars tot een herdefinitie, zowel om het vakgebied een nieuwe stip op de horizon te geven als om financiering te blijven krijgen. De centrale vraag veranderde van ‘kunnen we machines leren denken?’ naar ‘wat is het hoogst haalbare dat deze systemen kunnen doen?’. Ook de betekenis van intelligentie zelf veranderde. Voortaan streefde men naar ‘resultaten die meetbare prestaties opleverden’. 

Buiten het werkveld begon AI een eigen leven te leiden. Dankzij sciencefictionverhalen – denk aan The Terminator, The Matrix en Her – en andere uitingen in de populaire cultuur werd AI een mythe, een publieke verwachting én het verankerde zich in de ambities van het bedrijfsleven. Dus toen OpenAI in 2022 ChatGPT lanceerde als ‘your AI assistant’, hoefde het product zich niet meer te bewijzen. Rosenberg: ‘We hadden erop gewacht. We hadden geleerd om het te verwachten.’

Rosenberg stelt dat wat we sindsdien AI zijn gaan noemen, nog altijd machine learning is. Maar van een brede wetenschappelijke consensus hierover is inmiddels geen sprake meer. De afgelopen jaren zijn AI-technologieën steeds complexer geworden. We kunnen nu zelfs neurale netwerken kunstmatig nabootsen (‘deep learning’).

De meningen zijn verdeeld over wat intelligentie en/of begrip precies is. Onder wetenschappers gaat de discussie er voornamelijk over of een AI kan begrijpen waar het mee bezig is. Begrijp je iets als je het fysiek kunt ervaren (denk aan het woord kietelen)? Of kun je ook begrijpen doordat je in staat bent betekenis toe te kennen aan een woord via de relatie en samenhang met andere woorden? Het laatste woord is er nog niet over gezegd.

Hoe dan ook leidde de aanpassing van de terminologie (van machine learning naar AI) aan het begin van de jaren ’20 tot grote maatschappelijke veranderingen: het maakte de mythe levend en ervaarbaar. Rosenberg: ‘Het veranderde een reeks technieken in de verbeelde belichaming van de aloude menselijke wens om intelligentie buiten zichzelf te creëren.’

Ook dit is trouwens geen nieuw fenomeen. Ten tijde van de eerste chatbot (1964-1967), genaamd Eliza, bleek al dat wij mensen de neiging hebben om begrip en autonomie toe te schrijven aan machines, zodra die sporen van mensachtige taal of gedrag vertonen. Hoewel de Eliza-chatbot destijds technisch gezien totaal niet geavanceerd was, kenden mensen de chatbot allerlei menselijke eigenschappen toe. De ervaring dat je met een echt, begrijpend mens praat wordt sindsdien ook wel ‘het Eliza-effect’ genoemd. 

Deel 3. De versnelling van de laatste jaren 

Doordat taalmodellen als ChatGPT elke mogelijke vraag met grote stelligheid beantwoorden (zelfs al zitten deze antwoorden er al te vaak compleet naast) vergeet men dat AI-technologieën eigenlijk niets nieuws zijn. De grootste verandering aan het begin van dit decennium was dat de techniek toegankelijk werd voor een groot publiek. Toch voelde het als magie: AI leek de mythische belofte waar te maken. Het gebruik groeide exponentieel en investeerders werden bereid om er ongekende bedragen in te investeren. 

Mede dankzij de enorme investeringen volgden technologische ontwikkelingen elkaar de afgelopen jaren in rap tempo op, en nog steeds. Voorbeelden zijn het kunnen gebruiken van API’s en MCP’s, de opkomst van open source AI-software, het Internet of Things (IoT) en agentic AI. De populariteit is groot en het gevoel van onvermijdelijkheid ook. Daarnaast is de toegang tot allerlei technologieën in slechts enkele jaren gigantisch vergroot. Ook is de output accurater geworden, zijn de stappen naar een betere integratie duidelijker en is er steeds meer maatwerk mogelijk.

En dan is er nog ‘de singularity’: een hypothetisch moment in de tijd waarop de menselijke geschiedenis door een zogenoemde intelligentie-explosie onomkeerbaar verandert. Een van de voortekenen daarvan zou zijn dat wiskundige problemen, waar wiskundigen al decennialang op kauwen, nu worden opgelost door AI. De ene wetenschappelijke doorbraak volgt op de andere, en eigenlijk is het amper nog te begrijpen of voorspellen hoe hard deze ontwikkelingen gaan en waar het precies naartoe gaat.

Dit levert ook veel bezorgdheid en onduidelijkheid op: wat gaat er gebeuren als veel banen geautomatiseerd worden of als we de controle over AI verliezen? Veel AI-ontwikkelaars zijn van mening dat iedere vorm van regulatie de vooruitgang belemmert. Intussen worden mensenrechten geschonden, is de ecologische impact van (de bouw van) grote hoeveelheden datacenters niet te overzien en blijft de wet- en regelgeving achter.

Als we uitzoomen en kijken wat er wereldwijd gebeurt, wordt het al snel duidelijk dat een handjevol grote techbedrijven in een AI-wedloop is beland. Een concurrentiestrijd om als eerste Artificial General Intelligence (AGI) te bereiken. Kortom: wederom een poging om échte menselijke intelligentie te reproduceren. Ook hier kun je op verschillende manieren naar kijken: zijn AI-ontwikkelaars uit op een AI-monopolie (en wereldmacht) of is AGI een wassen neus, die wordt ingezet als marketingtruc om investeerders en overheden warm te houden?

Conclusie

AI is veel meer dan een verkapte zoekmachine. Maar op de vraag wat het wel precies is, hangt sterk af van degene aan wie je het vraagt en met welke blik diegene naar de wereld kijkt.

Intussen blijven de verhalen en speculaties erover mythisch, utopisch en dus verleidelijk genoeg om de meesten van ons in de zogeheten ‘AI-trein’ te krijgen, waar je op zou moeten springen om niet achterop te raken. Waar de trein naartoe gaat en of we nog kunnen wisselen van spoor en/of van machinist, dat zullen we samen moeten ontdekken, vormgeven, lobbyen of misschien zelfs bevechten. 

Tot zover een korte geschiedenis over AI. Hoe ziet onze toekomst eruit? Illustrator Dorien Wagenaar maakte deze treffende illustratie:

Benieuwd hoe verschillende AI-aanbieders scoren in onze Productwijzer? Thaura en Lumo steken er met kop en schouders bovenuit!

Of lees meer artikelen over technologie: