De Bezige bij 2025, 224 pagina's - € 22,99
Oorspronkelijke titel: The shortest history of AI (2025)
Wikipedia: Toby Walsh (19?)
Korte beschrijving
Een beschrijving van de geschiedenis van artificiële intelligentie (AI). Toby Walsh onderzoekt en beschrijft de ontwikkeling van AI van een theoretisch concept naar een invloedrijke technologie. Belangrijke ontwikkelingen die de revue passeren zijn onder meer het werk van Ada Lovelace, Deep Blue's schaakoverwinning op wereldkampioen schaken Garry Kasparov, en de opkomst van ChatGPT. Walsh verkent tevens de culturele wortels van AI, met verwijzingen naar werken als 'Frankenstein' en '2001: A Space Odyssey'. Walsh presenteert AI aan de hand van zes kernideeën waarmee hij poogt het onderwerp zo laagdrempelig mogelijk bij de lezer te brengen. Uitvoerig en in een serieuze stijl geschreven. Met portretten, foto's en illustraties in zwart-wit. Geschikt voor een brede tot geoefende lezersgroep.
Toby Walsh (1964) is een Britse computerwetenschapper met een specialisatie in AI. Zijn werk werd gewaardeerd met de Celestino Eureka Prize for Promoting Understanding of Science. Eerder schreef hij onder meer ‘Machines behaving badly’ en ‘Faking it’.
Tekst op website uitgever
‘Kunnen machines denken?’ vroeg Alan Turing zich af in de jaren veertig van de vorige eeuw. Sindsdien heeft ai zich ontwikkeld van een speculatief idee tot een transformerende kracht. De kortste geschiedenis van ai volgt deze ontwikkeling – van het visionaire werk van Ada Lovelace tot de baanbrekende overwinning van schaakcomputer Deep Blue op wereldkampioen Garry Kasparov en de revolutionaire opkomst van Chatgpt. Het verkent ook de culturele oorsprong van ai: van Frankenstein en The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy tot 2001: A Space Odyssey.
Dit toegankelijke en verhelderende boek laat zien hoe aan veel ‘plotselinge’ successen tientallen jaren van onderzoek voorafgingen. Toby Walsh brengt ai terug tot zes kernideeën, zodat lezers begrijpen waar we vandaan komen – en waar we naartoe gaan.
Fragment uit Idee 4 - Kunstmatige hersenen
We komen nu bij de tweede helft van deze korte geschiedenis van kunstmatige intelligentie.
Tot nu toe werd AI geprogrammeerd. We verdiepten ons in de manier waarop mensen problemen oplossen. We analyseerden hoe mensen navigeerden (Idee 1: Op zoek naar antwoorden), spelletjes speelden (Idee 2: Op zoek naar de beste zet) of expert werden op een bepaald kennisgebied (Idee 3: Regels toepassen). Vervolgens schreven we AI-programma's die die processen trachtten na te bootsen. Maar die benadering waarbij AI handmatig wordt geprogrammeerd, is traag en moeizaam. Bovendien is ze afhankelijk van onze weinig accurate menselijke introspectie ten aanzien van onze probleemoplossingsstrategiën. Dat moest toch anders kunnen?
Ook hier vormde de menselijke intelligentie weer de inspiratiebron. Veel van de intelligente dingen die we doen hebben we op school moeten leren. Bij onze geboorte kunnen we niet al lezen, schrijven, vierkantsvergelijkingen oplossen en sonnetten schrijven. Veel van onze geestelijke vaardigheden hebben we ons door een leerproces eigen gemaakt. Zouden computers ook niet op die manier hun kennis en inzicht kunnen vergroten? Dit idee werd voor het eerst door Alan Turing naar voren gebracht, en wel in zijn artikel 'Computing, Machinery and Intelligence'. Zoals je je vast herinnert, wordt dit algemeen gezien als de eerste wetenschappelijke verhandeling over kunstmatige intelligentie, waarin hij ook de inmiddels naar hem genoemde test op dat gebied beschreef. Daarnaast kwam hij nog met een ander belangrijk idee. Na zich te hebben gebogen over mogelijkheden en onmogelijkheden van kunstmatige intelligentie, besteedde hij aandacht aan de vraag hoe we een AI-machine kunnen bouwen. En daarmee introduceerde hij het concept van de 'lerende machines':
We kunnen wel proberen ene programma te schrijven dat zich als de hersenen van een volwassene gedraagt, maar is het niet een vele beter idee om het brein van een kind na te bootsen? Als we dat dan vervolgens de juiste dingen leren, dan is het resultaat toch het brein van een volwassene?
Hoe interessant en aannemelijk dit ook klonk, in begintijd van AI werd er met Turings idee van 'lerende machines' eigenlijk niets gedaan. Pas in de jaren tien van deze eeuw kwam de nieuwe benadering van deep learning in zwang, waarna er in rap tempo 'lerende machines' ontstonden.
ook nu weer was een 'plotseling' succes het resultaat van ruim vijftig jaar voorbereidend werk. Om dit succes te begrijpen moeten we opnieuw teruggaan naar de Tweede Wereldoorlog, waar we twee kleurrijke figuren uit de 'kindertijd' van AI aantreffen. (pagina 111-112)
Geen opmerkingen:
Een reactie posten
De redactie behoudt zich het recht voor reacties te verwijderen