Kunstmatige intelligentie beleefde afgelopen jaar haar grote doorbraak. Maar het menselijk brein blijft superieur. De vraag is voor hoe lang nog. Als we de ‘neurale code’ weten te kraken zal AI weldra onze eigen capaciteiten overstijgen.
Dat stelt AI-specialist Eitan Michael Azoff, die vertelt dat we op het punt staan om een kunstmatige intelligentie te ontwikkelen met een grotere capaciteit en snelheid dan ons eigen brein. Maar daarvoor moeten we wel eerst de zogenoemde neurale code achterhalen. Dit is de manier waarop menselijke hersenen zintuiglijke informatie coderen en die informatie verplaatsen binnen het brein om cognitieve taken uit te voeren, zoals denken, leren en probleemoplossend vermogen, maar ook interne visualisatie en dialoog.
ANN’s
“Het concept van een kunstmatig neuraal netwerk (ANN) omvat enkele belangrijke kenmerken van de neurale activiteit van onze hersenen. Deep learning, generatieve AI en grote taalmodellen (LLM’s) die op deze ANN’s zijn gebouwd, hebben nuttige capaciteiten, zoals verschillende vormen van redeneren”, legt Azoff uit aan Scientias.nl. “Toch missen deze modellen nog veel. Het is daarom de moeite waard om terug te keren naar biologische hersenen om aanwijzingen te vinden voor hoe we onze huidige capaciteiten kunnen overstijgen”, klinkt het.
“In een ANN vuurt een neuron een signaal af wanneer een patroon in zijn input wordt herkend, en dit heeft geleid tot taalmodellen, zoals OpenAI’s ChatGPT. Maar de huidige generatie ANN-modellen heeft geen ‘innerlijk leven’, ze zijn hersendood: zodra de inputgegevens niet meer worden toegepast, stopt het ANN met functioneren. Dit idee van een van binnenuit werkend menselijk brein versus ChatGPT’s van buitenaf werkend ANN-model is een belangrijke volgende stap naar een ontworpen brein dat ons dichter bij de menselijke hersenen kan brengen. De term ‘het kraken van de neurale code’ beschrijft wat er ontbreekt: de interne communicatie die het menselijke brein domineert, zelfs als we slapen – onze hersenen zijn altijd heel actief.”
Nog lang niet zo ver
Azoff denkt dat het nog wel even duurt voor we deze neurale code weten te kraken. “Er wordt enorm veel geïnvesteerd in onderzoek naar de huidige ANN-modellen, en hoewel dit nuttige toepassingen heeft in de echte wereld, vermoed ik dat het een beperkte impact heeft op de ontwikkeling van een kunstmatig menselijk brein. Hoe lang het zal duren, hangt af van het soort AI-onderzoek dat wordt uitgevoerd, maar ik ben ervan overtuigd dat we vroeg of laat het doel van menselijke kunstmatige intelligentie (HLAI) bereiken.”
Verschillende soorten bewustzijn
In zijn nieuwe boek, Towards Human-Level Artificial Intelligence: How Neuroscience can Inform the Pursuit of Artificial General Intelligence, stelt Azoff dat een van de cruciale stappen om tot een ‘menselijke AI’ te komen, is om bewustzijn na te bootsen in computers.
Er zijn verschillende soorten bewustzijn en zelfs eenvoudigere dieren, zoals bijen, bezitten het in zekere mate. Dit is meestal bewustzijn zonder zelfbewustzijn, iets dat mensen ervaren als ze volledig gefocust zijn op een taak, als ze dus ‘in de flow’ zijn.
Azoff meent dat computers een virtuele hersenstructuur kunnen simuleren die in eerste instantie bewustzijn zonder zelfbewustzijn kan nabootsen. Dit type bewustzijn helpt dieren acties te plannen, mogelijke gebeurtenissen te voorspellen en relevante gebeurtenissen uit het verleden te herinneren. Volgens Azoff zou dit ook mogelijk zijn voor AI. “De reden om bewustzijn zonder zelfbewustzijn te bespreken, is een poging om eerst te leren lopen voor we gaan rennen. De uitdagingen om volledig bewustzijn met zelfbewustzijn te bereiken, kunnen later worden aangepakt als we een ANN hebben ontwikkeld die bewustzijn zonder zelfbewustzijn heeft. Dit is waar het huidige denken over bewustzijn bij dieren van pas komt. Onderzoekers die bijvoorbeeld het gedrag van bijen en springspinnen bestuderen, geloven dat hun vaardigheden een zekere mate van bewustzijn vereisen, wat ik bestempel als bewustzijn zonder zelfbewustzijn.”
Visueel denken
Visueel denken speelt ook een cruciale rol. AI ‘denkt’ niet visueel, het gebruikt grote taalmodellen (LLM’s). Aangezien visueel denken bij mensen voorafging aan taal, meent Azoff dat het essentieel is om visueel denken en de verwerking van visuele prikkels beter te begrijpen en te modelleren om AI op menselijk niveau te krijgen.
Azoff: “Belangrijk in het boek is de bestudering van de evolutie van de hersenen in alle levende organismen, van eenvoudige wezens tot mensen, om nuttige aanwijzingen te vinden voor het bouwen van HLAI. De eerste aanwijzing is dat hoewel taal vooral uniek is voor mensen, het geen vereiste is voor intelligentie. Er kan worden gesteld dat visueel denken de eerste vorm van intelligentie is, aangezien zicht in veel levensvormen voorkomt en ook al in de prehistorie van de mens evident was.”
“Het is ook opvallend dat de hersenen van dieren een groot deel van hun middelen inzetten om visuele informatie te verwerken. Verder ontdekte ik dat vroege mensen visuele vaardigheden bezaten die sommige neurodiverse mensen vandaag de dag nog steeds hebben, zoals het vermogen om visueel te denken op manieren die de meeste mensen niet meer toepassen, aangezien verbale vaardigheden (inclusief puur mentale verbale gedachten) voor de meesten van ons natuurlijker zijn. De veronderstelling is dat het bereiken van visueel denken in ANN’s ons dichterbij bewustzijn zonder zelfbewustzijn brengt. Het is waarschijnlijk nuttiger om het eenvoudigere brein van een bij of een springspin nauwkeurig te modelleren en deze ervaring te gebruiken om HLAI te bouwen.”
Opmerkelijke bevindingen
Azoff vertelt verder: “Zodra we de neurale code ontrafelen, kunnen we snellere en superieure ‘hersenen’ met meer capaciteit en snelheid ontwerpen, ondersteund door technologie die het menselijke brein overtreft. We doen dat eerst door visuele verwerking te modelleren, waardoor we visueel denken kunnen nabootsen. Ik speculeer dat ‘flow-bewustzijn’ daaruit ontstaat. Ik geloof niet dat een systeem levend hoeft te zijn om bewustzijn te hebben.”
De auteur vond onder andere de complexiteit van een neuron verrassend. “Onderzoekers probeerden een enkel menselijk neuron te modelleren en hadden een diep lerend ANN met zeventien lagen nodig om dezelfde input-outputrelatie te bereiken.” Maar er waren meer opmerkelijke inzichten. “Ik noem er nog één: de beste manier om na te denken over hoe het menselijk brein zich ontwikkelt van baby tot volwassene – en of daar een aanwijzing in zit over hoe we HLAI zouden moeten bouwen – is om te denken aan het babybrein als een blok marmer, en na verloop van tijd wordt materiaal weggebeiteld totdat er een menselijk gezicht tevoorschijn komt. Het babybrein heeft meer neuronen dan het volwassen menselijk brein. De vroege hersenontwikkeling is een proces van massale creatie van neuronen en vervolgens een intense strijd om verbindingen tussen neuronen, waarbij de verliezende neuronen worden vernietigd.”
Een waarschuwing
Azoff waarschuwt echter ook dat de maatschappij maatregelen moet nemen om kunstmatige intelligentie te controleren en misbruik te voorkomen. “Totdat we meer vertrouwen hebben in de machines die we bouwen, moeten we ervoor zorgen dat altijd aan twee punten wordt voldaan. “Ten eerste moeten mensen altijd de volledige controle hebben over de uitknop. Ten tweede moeten we AI-systemen ontwerpen met ingebouwde veiligheidsregels voor hun gedrag.”
Hij legt uit: “Kennis op zich is waardevrij, het gaat erom hoe mensen die kennis gebruiken wat bepaalt of de uitkomst goed of slecht is. Ik geloof dat de samenleving de gevaren moet aanpakken van AI. Ik denk dat de media en sommige sprekers het gevaar overdrijven, maar de mogelijkheid bestaat wel degelijk dat AI onbedoelde gevolgen en schade veroorzaakt. Daarom moeten we veiligheidsmaatregelen en controlemechanismen inbouwen in onze ontwerpen.”
“Ook is er nog de opzettelijke toepassing van AI in oorlogsvoering. Ook daarvoor moet de samenleving controles, afspraken en maatregelen invoeren om een ongewenst resultaat te voorkomen. Dat gezegd hebbende, geloof ik dat HLAI vele voordelen voor de mensheid oplevert. De gevaren moeten worden aangepakt, maar ze moeten in perspectief worden geplaatst”, besluit Azoff.
