De snelle evolutie van kunstmatige intelligentie (AI) heeft het geloof aangewakkerd dat we Artificial General Intelligence (AGI) naderen, een transformatieve mijlpaal. Dit artikel onderzoekt zeven cruciale technologieën, vergelijkbaar met de Dragon Balls uit de geliefde serie, waarvan de convergentie mogelijk de ‘AGI-draak’ kan oproepen, die de wereld zal revolutioneren zoals we die kennen.
De term AGI (Artificial General Intelligence) werd in 1997 voor het eerst bedacht door Mark Gubrud. Jaren later hebben de robots van Boston Dynamics die 360-graden flips uitvoeren, en de creatie van DeepSeek van romans die doen denken aan Isaac Asimovs Foundation-serie, ons ervan bewust gemaakt dat de zeven Dragon Balls, verspreid over de lange rivier van technologische vooruitgang, geleidelijk het complete plaatje van de AGI-draak samenvoegen.
De Eerste Dragon Ball: Neurale Netwerken – Het Emuleren van het Menselijk Brein
Het menselijk brein, de bron van intelligentie, is een ingewikkeld netwerk van miljarden neuronen. De eerste ‘technische Dragon Ball’ is de precieze imitatie van dit biologische wonder: kunstmatige neurale netwerken (ANN’s). Simpel gezegd proberen ANN’s een virtueel netwerk van ‘neuronen’ te construeren met behulp van computercode en wiskundige modellen, in de hoop het vermogen van het menselijk brein om informatie te verwerken en kennis op te doen te repliceren. Gegevens stromen van de invoerlaag, ondergaan complexe verwerking via meerdere verborgen lagen en leveren uiteindelijk resultaten op in de uitvoerlaag. Hoe meer lagen, d.w.z. ‘deep learning’, hoe complexer de verwerkte informatie.
Hoewel het concept al lang bestaat, hangt de daadwerkelijke realisatie ervan af van de exponentiële groei van de computerrekenkracht en algoritme-optimalisatie. Het is de hoeksteen van moderne kunstmatige intelligentie geworden. Stel je voor dat de automatische classificatie van albums op je mobiele telefoon, of het vermogen van de stemassistent om je instructies te begrijpen, allemaal te danken zijn aan de stralende figuur van neurale netwerken erachter.
De Tweede Dragon Ball: Vector Databases – De Cyberbibliotheek
Het hebben van alleen een ‘hersenenstructuur’ is echter lang niet genoeg. We hebben ook een efficiënte ‘geheugenbank’ nodig om enorme hoeveelheden kennis op te slaan en op te halen. Traditionele databases vertrouwen op nauwkeurige zoekwoorden, waardoor het moeilijk is om informatie te begrijpen zoals ‘vergelijkbare betekenis’ of ‘conceptueel gerelateerd’. Daarom ontstond de tweede Dragon Ball - Vector Database. Deze database is als een ‘cyberbibliotheek’. Het beheert kennis op een nieuwe manier door informatie zoals tekst, afbeeldingen en geluiden om te zetten in digitale vectoren, zodat informatie met vergelijkbare betekenissen dicht bij elkaar ligt in de wiskundige ruimte, zodat inhoud zoeken op basis van ‘betekenis’ kan worden gerealiseerd. Als je een boek wilt vinden over ‘ruimtereizen’, kan het snel alle relevante boeken aan je aanbevelen. Veel AI-toepassingen (zoals intelligente klantenservice en documentvraag- en antwoordsystemen) zijn steeds meer afhankelijk van deze vectordatabase, wat de nauwkeurigheid en efficiëntie van het ophalen van informatie verbetert.
De Derde Dragon Ball: Transformer – Machine Aandacht
Om machines in staat te stellen de nuances van menselijke taal, zoals context, subtekst en woordspelingen, echt te begrijpen, moeten machines over buitengewone ‘leesvaardigheid’-vaardigheden beschikken. De derde Dragon Ball - de Transformer-architectuur, met name het kern ‘aandachtsmechanisme’, geeft machines dit bijna ‘gedachtelezen’-vermogen. Bij het verwerken van een woord kan Transformer tegelijkertijd aandacht besteden aan alle andere woorden in de zin en beoordelen welke woorden het belangrijkst zijn voor het begrijpen van de betekenis van het huidige woord. Dit verandert niet alleen de manier waarop machines lezen, maar tilt ook natuurlijke taalverwerking naar een nieuw niveau. Sinds de publicatie van het artikel ‘Attention Is All You Need’ in 2017 is Transformer de absolute hoofdrolspeler op dit gebied geworden, wat aanleiding geeft tot krachtige pre-training modellen zoals GPT en BERT.
De Vierde Dragon Ball: Ketting van Gedachten – Een Methodologie voor Denken
In staat zijn om te ‘spreken’ is lang niet genoeg. AGI heeft ook rigoureuze logische redeneervaardigheden nodig. De vierde Dragon Ball, Chain of Thought (CoT) -technologie, leert AI hoe problemen diepgaand te analyseren in plaats van simpelweg antwoorden te raden. Net als de oplossing voor een toepassingsprobleem, begeleidt CoT het model om stap voor stap te analyseren, een ‘denktraject’ te vormen en vervolgens een levendig definitief antwoord te geven. Onderzoek door Google en andere instellingen toont aan dat grote modellen die CoT-prompts gebruiken aanzienlijk beter presteren bij redeneertaken in meerdere stappen, wat sterke ondersteuning biedt voor de logische mogelijkheden van AI.
De Vijfde Dragon Ball: Mengsel van Experts – Een Ensemble van Specialisten
Naarmate het aantal modelparameters stijgt, zijn trainings- en operationele kosten ook een enorme last. Op dit moment ontstond de vijfde Dragon Ball - Mixture of Experts (MoE) -architectuur. Deze architectuur hanteert een ‘verdeel en heers’-strategie en traint meerdere kleine ‘expertnetwerken’ die goed zijn in het afhandelen van bepaalde specifieke taken. Wanneer een nieuwe taak arriveert, activeert het intelligente ‘gating-netwerk’ alleen de noodzakelijke experts om een efficiënte werking te behouden. Op deze manier kunnen AI-modellen een enorme schaal en krachtige prestaties bereiken tegen een acceptabele kostprijs.
De Zesde Dragon Ball: MCP – Een Universele Toolkit
Om AI om te vormen tot een echte ‘acteur’, moet het tools kunnen aanroepen en verbinding kunnen maken met de buitenwereld. De zesde Dragon Ball - Model Context Protocol (MCP) - stelt het concept voor om een ‘toolkit’ aan AI toe te voegen. In wezen stelt dit AI in staat om externe tools aan te roepen via gestandaardiseerde interfaces om rijkere functies te bereiken. Dit is alsof je slimme mensen uitrust met alle tools die ze nodig hebben, waardoor ze op elk moment informatie kunnen vinden en taken kunnen uitvoeren. De intelligente agents (AIAgents) van vandaag belichamen dit, omdat AI kan helpen met taken zoals het reserveren van restaurants, het plannen van reizen en data-analyse, wat ongetwijfeld een belangrijke stap is in de vooruitgang van AI.
De Zevende Dragon Ball: VSI – Fysieke Intuïtie Hersenen
Om te integreren in de menselijke samenleving, moet AI ook de mogelijkheid hebben om de echte wereld te begrijpen. De zevende Dragon Ball - Visual Spatial Intelligence (VSI) gerelateerde technologieën - is erop gericht om AI in staat te stellen een ‘intuïtief brein’ te hebben dat fysieke wetten begrijpt. Simpel gezegd stelt VSI AI in staat om visuele informatie te begrijpen die is verkregen via camera’s of sensoren, waardoor de cognitie van de relaties tussen objecten wordt verbeterd. Dit is de basis voor het realiseren van technologieën zoals autonoom rijden, intelligente robots en virtual reality. Het is ongetwijfeld een belangrijke brug die digitale intelligentie en fysieke realiteit verbindt.
Het Oproepritueel
Wanneer deze zeven ‘technische Dragon Balls’ samenkomen, begint de omtrek van AGI duidelijk te worden. Stel je voor dat de biomimetische structuur van neurale netwerken, enorme kennis afgeleid van vectordatabases, Transformer-begrip van informatie, diepgaand denken met behulp van de ketting van gedachten, efficiënte werking door de hybride expertarchitectuur, en vervolgens gecombineerd met MCP om te interageren met externe tools, en ten slotte visuele ruimtelijke intelligentie gebruiken om de materiële wereld te begrijpen. De fusie van al deze technologieën zal ons helpen op weg naar een nieuw tijdperk van de AGI-draak.
De Kracht van Neurale Netwerken
De zoektocht naar het repliceren van de mogelijkheden van het menselijk brein heeft geleid tot de ontwikkeling van steeds geavanceerdere neurale netwerken. Deze netwerken, bestaande uit onderling verbonden knooppunten of ‘neuronen’, verwerken informatie in lagen, waarbij ze de manier nabootsen waarop biologische neuronen signalen verzenden. De diepte van deze netwerken, verwijzend naar het aantal lagen, is een cruciale factor in hun vermogen om complexe patronen en relaties uit gegevens te leren.
Deep learning, een subset van machine learning die diepe neurale netwerken gebruikt, heeft opmerkelijke successen behaald op verschillende gebieden, waaronder beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking en spraakherkenning. Zo kunnen beeldherkenningssystemen die worden aangedreven door deep learning objecten en scènes in foto’s nauwkeurig identificeren, terwijl natuurlijke taalverwerkingsmodellen mensachtige tekst kunnen begrijpen en genereren.
Het succes van neurale netwerken is afhankelijk van verschillende belangrijke factoren, waaronder de beschikbaarheid van grote datasets, vooruitgang in de rekenkracht en innovatieve optimalisatiealgoritmen. De enorme hoeveelheden gegevens stellen de netwerken in staat om ingewikkelde patronen te leren, terwijl de krachtige computerinfrastructuur hen in staat stelt om de gegevens efficiënt te verwerken. Optimalisatiealgoritmen, zoals stochastische gradiëntdaling, stemmen de netwerkparameters af om fouten te minimaliseren en de prestaties te verbeteren.
De Rol van Vector Databases
Naarmate AI-systemen geavanceerder worden, wordt de behoefte aan efficiënte mechanismen voor kennisopslag en -herwinning van het grootste belang. Vector databases spelen in op deze behoefte door een nieuwe benadering te bieden voor het organiseren en openen van informatie. In tegenstelling tot traditionele databases die afhankelijk zijn van zoekopdrachten op basis van zoekwoorden, vertegenwoordigen vector databases informatie als numerieke vectoren, waarbij de semantische betekenis en relaties tussen verschillende concepten worden vastgelegd.
Deze vectorrepresentatie maakt zoekopdrachten op basis van gelijkenis mogelijk, waarbij het systeem informatie kan ophalen die conceptueel gerelateerd is aan een zoekopdracht, zelfs als de exacte zoekwoorden niet aanwezig zijn. Een zoekopdracht naar ‘reisbestemmingen’ kan bijvoorbeeld resultaten opleveren die ‘vakantieplekken’, ‘toeristische attracties’ en ‘vakantiebestemmingen’ omvatten, zelfs als die specifieke termen niet expliciet in de zoekopdracht zijn gebruikt.
Vector databases zijn vooral handig in toepassingen zoals aanbevelingssystemen, het ophalen van inhoud en vraag- en antwoord. In aanbevelingssystemen kunnen ze items identificeren die vergelijkbaar zijn met de eerdere voorkeuren van een gebruiker, waardoor gepersonaliseerde aanbevelingen worden gegeven. Bij het ophalen van inhoud kunnen ze relevante documenten en artikelen weergeven op basis van hun semantische inhoud. In vraag- en antwoord kunnen ze de betekenis van een vraag begrijpen en de meest relevante antwoorden uit een kennisbank ophalen.
Transformers en het Aandachtsmechanisme
Het vermogen om menselijke taal te begrijpen en te genereren is een kenmerk van intelligentie. Transformers, een revolutionaire neurale netwerkarchitectuur, hebben het gebied van natuurlijke taalverwerking aanzienlijk vooruitgeholpen. De kern van de Transformer is het aandachtsmechanisme, waarmee het model zich kan concentreren op de meest relevante delen van de invoer bij het verwerken van een reeks woorden.
Het aandachtsmechanisme stelt het model in staat om afhankelijkheden op lange afstand tussen woorden vast te leggen, wat cruciaal is voor het begrijpen van de context en de betekenis van een zin. Bij het verwerken van de zin ‘De kat zat op de mat’ kan het aandachtsmechanisme hetmodel bijvoorbeeld helpen begrijpen dat ‘kat’ en ‘mat’ gerelateerd zijn, ook al worden ze gescheiden door andere woorden.
Transformers hebben state-of-the-art resultaten behaald in verschillende natuurlijke taalverwerkingstaken, waaronder machinevertaling, tekstsamenvatting en vraag- en antwoord. Modellen zoals GPT (Generative Pre-trained Transformer) en BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) hebben opmerkelijke vaardigheden aangetoond om coherente en contextueel relevante tekst te genereren.
Ketting van Gedachten Redeneren
Hoewel Transformers uitblinken in het begrijpen en genereren van taal, missen ze vaak de mogelijkheid om complexe redeneertaken uit te voeren. Chain of Thought (CoT) redeneren is een techniek die de redeneervermogens van grote taalmodellen verbetert door hen aan te moedigen om problemen op te splitsen in kleinere, beter beheersbare stappen.
CoT-redeneren houdt in dat het model wordt gevraagd om expliciet zijn redeneerproces te tonen, in plaats van simpelweg het definitieve antwoord te geven. Wanneer bijvoorbeeld een wiskundige vraag wordt gesteld, kan het model worden gevraagd om eerst de relevante formules te vermelden, vervolgens de stappen te tonen die betrokken zijn bij het toepassen van die formules en ten slotte het antwoord te geven.
Door expliciet zijn redeneerproces te tonen, is het model beter in staat om fouten te identificeren en te corrigeren, wat leidt tot nauwkeurigere en betrouwbaardere resultaten. Van CoT-redeneren is aangetoond dat het de prestaties van grote taalmodellen verbetert bij verschillende redeneertaken, waaronder rekenkundig redeneren, logisch redeneren en gezond verstand redeneren.
Mengsel van Experts
Naarmate modellen groter en complexer worden, wordt het trainen en implementeren ervan steeds uitdagender. Mixture of Experts (MoE) is een architectuur die deze uitdagingen aanpakt door een groot model te verdelen in meerdere kleinere ‘expert’-modellen, elk gespecialiseerd in een bepaalde taak of domein.
Wanneer een nieuwe invoer wordt gepresenteerd, selecteert een ‘gating-netwerk’ de meest relevante experts om de invoer te verwerken. Hierdoor kan het model zijn rekenkracht richten op de meest relevante delen van de invoer, wat leidt tot verbeterde efficiëntie en prestaties.
Van MoE-architecturen is aangetoond dat ze schalen naar extreem grote modellen met miljarden of zelfs biljoenen parameters. Deze enorme modellen hebben state-of-the-art resultaten behaald in verschillende taken, wat de kracht van gedistribueerde berekening en specialisatie aantoont.
Model Context Protocol
Om AI echt te integreren in de echte wereld, moet het in staat zijn om te interageren met externe tools en diensten. Model Context Protocol (MCP) is een framework dat AI-modellen in staat stelt om op een gestandaardiseerde en gecontroleerde manier toegang te krijgen tot externe tools en deze te gebruiken.
MCP definieert een set protocollen en interfaces waarmee AI-modellen externe tools kunnen ontdekken en ermee kunnen interageren. Hierdoor kunnen de modellen een breed scala aan taken uitvoeren, zoals het ophalen van informatie van het web, het besturen van fysieke apparaten en het interageren met andere softwaretoepassingen.
Door AI-modellen toegang te geven tot externe tools, stelt MCP hen in staat om complexe problemen op te lossen die interactie met de echte wereld vereisen. Dit opent nieuwe mogelijkheden voor AI op gebieden zoals robotica, automatisering en mens-computerinteractie.
Visuele Ruimtelijke Intelligentie
Het begrijpen van de fysieke wereld is een cruciaal aspect van intelligentie. Visual Spatial Intelligence (VSI) is een vakgebied dat zich richt op het in staat stellen van AI-modellen om de visuele en ruimtelijke aspecten van de wereld waar te nemen, te begrijpen en erover te redeneren.
VSI omvat technieken zoals objectherkenning, scènebegrip en ruimtelijk redeneren. Objectherkenning stelt AI-modellen in staat om objecten in afbeeldingen en video’s te identificeren en te classificeren. Scènebegrip stelt hen in staat om de relaties tussen objecten en de algemene context van een scène te interpreteren. Ruimtelijk redeneren stelt hen in staat om te redeneren over de ruimtelijke eigenschappen van objecten en hun relaties, zoals hun grootte, vorm en positie.
VSI is essentieel voor toepassingen zoals autonoom rijden, robotica en augmented reality. Bij autonoom rijden stelt het voertuigen in staat om hun omgeving waar te nemen en te navigeren. In de robotica stelt het robots in staat om objecten te manipuleren en met hun omgeving te interageren. In augmented reality stelt het virtuele objecten in staat om naadloos te worden geïntegreerd in de echte wereld.
De convergentie van deze zeven technologieën - neurale netwerken, vectordatabases, Transformers, Chain of Thought-redenering, Mixture of Experts, Model Context Protocol en Visual Spatial Intelligence - vertegenwoordigt een belangrijke stap in de richting van het bereiken van Artificial General Intelligence. Hoewel er nog uitdagingen zijn, is de vooruitgang die de afgelopen jaren is geboekt onmiskenbaar, waardoor we dichter bij een toekomst komen waarin AI de wereld echt kan begrijpen, redeneren en ermee kan interageren op een menselijke manier.