Artificial Intelligence

ARTIFICIAL
INTELLIGENCE
Meesterproef
Sam Jansen en Robin de Koster
Pontes Pieter Zeeman
INLEIDING
VOORWOORD
Wij hebben als onderwerp voor onze meesterproef Artificial Intelligence (AI)/Kunstmatige intelligentie
(KI) gekozen, omdat we altijd al geïnteresseerd zijn in de toekomst en waar de wetenschap ons in de
toekomst gaat brengen. We zien ook steeds meer krantenkoppen over robots die vermoedelijk onze
banen gaan overnemen of robots die het menselijk ras zullen vernietigen en wij wilde weten of dat
allemaal wel klopt. We weten ook al veel van technologie af en dat is zeker in ons voordeel. Ook zijn
we erg benieuwd wat AI allemaal kan en wat het in de toekomst zou kunnen.
Voor onze meesterproef hebben we ook een eigen robot gemaakt. Deze robot is gemaakt van Lego
Mindstorms en werkt op de RobotC code. We hebben dus ook zelf code gemaakt die de robot kan
lezen en uitvoeren. Deze robot heeft als doel om zelfstandig uit een doolhof te rijden en maakt gebruik
van een druksensor en een sonar-sensor.
INHOUDSOPGAVE
Inleiding ................................................................................................................................................... 1
Voorwoord .......................................................................................................................................... 1
Inhoudsopgave .................................................................................................................................... 1
Samenvatting........................................................................................................................................... 3
Theoretisch kader .................................................................................................................................... 4
Literatuur vragen ................................................................................................................................. 4
Literatuur verkenning .......................................................................................................................... 4
Resultaten en Conclusies......................................................................................................................... 5
Deelvraag 1: “Wat is Artificial Intelligence?” .......................................................................................... 5
Wat houdt AI in? ................................................................................................................................. 5
Wat is Machine Learning? ................................................................................................................... 5
Hoe werkt een geprogrammeerde machine? ..................................................................................... 5
Hoe is AI beter dan een geprogrammeerde machine? ....................................................................... 6
Deelvraag 2: “Hoe leert AI zichzelf dingen aan?” ................................................................................... 7
Hoe ziet AI het verschil tussen bepaalde voorwerpen? ...................................................................... 7
Manieren van leren ............................................................................................................................. 7
Hoe slaat AI informatie op?................................................................................................................. 8
Neuraal netwerk .................................................................................................................................. 8
Recente ontwikkelingen in AI .............................................................................................................. 8
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
1
Deelvraag 3: “Voor welke toepassingen wordt AI al gebruikt?” .......................................... 10
Gezichtherkenning ........................................................................................................................ 10
Vertaalmachines ............................................................................................................................ 10
Robocup ........................................................................................................................................... 11
Schaakprogramma’s ..................................................................................................................... 11
Virtuele assistenten ..................................................................................................................... 12
Computerspellen ........................................................................................................................... 12
Hoofdvraag: “Hoe gevaarlijk kan AI zijn?” ............................................................................................ 13
Zou AI ons vernietigen als ze dat zouden kunnen? ........................................................................... 13
Hoe kan AI de toekomst voorspellen? .............................................................................................. 13
Kan AI menselijk zijn? .................................................................................................................. 14
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
2
SAMENVATTING
Artificial Intelligence (AI)/Kunstmatige intelligentie (KI) is het concept waarbij machines 'denken als
mensen'. Ze kunnen dus redeneren, plannen, leren en taal begrijpen. Hoewel niemand zich nog kan
voorstellen dat kunstmatige intelligentie nu of in de toekomst op gelijke voet zal komen met die van
mensen, zal het alsnog een grote invloed hebben op hoe we ons dagelijkse leven leven. AI werkt als
volgt: alles wat de machine verwerkt slaat hij op. Met de opgeslagen informatie pas de machine zich
naar wens aan en zorgt daardoor voor het ideale programma. Het maakt ook gebruik eerder
opgeslagen informatie en past zich aan de hand van die informatie ook aan.
AI leert met behulp van zogeheten ‘feedback loops’. Bij bijvoorbeeld een AI die hondenplaatjes moet
herkennen stuurt de AI steeds het plaatje naar de datebase waarvan de AI zeker weet dat het
hondenplaatjes zijn. Als het plaatje overeenkomt met de andere plaatjes wordt het plaatje ook in de
database geplaatst. Zo kan AI steeds slimmer, efficiënter en beter hond plaatjes herkennen.
Kunstmatige intelligentie wordt hedendaags al op veel plaatsen gebruikt. Veel van die plaatsen zou je
niet meteen denken dat daar AI wordt gebruikt, zoals:



Bij gezichtsherkenning in camera’s wordt AI al veel gebruikt. Bijvoorbeeld om criminelen op
te sporen. Dit is makkelijker gezegd dan gedaan, 2 beelden van één persoon zullen altijd anders
zijn, bijvoorbeeld door lichtval, houding, uitdrukking, haarlengte, bruining enzovoorts. Voor
een computer is het moeilijk om hier een beeld uit te maken en deze te linken met een al
eerder opgenomen beeld. De computer gebruik AI om deze gezichten te linken.
Bij vertaalmachines wordt AI bijna altijd gebruikt, omdat één woord verschillende
betekenissen kan hebben. Algoritmes kijken in de context om het correcte woord te kiezen.
In computer spellen wordt AI ook relatief vaak gebruikt. Meestal moeten mensen uit de
videogame reageren op de acties van een speler. Dat gaat allemaal dankzij van AI.
Ook is het belangrijk om AI niet te onderschatten. AI doet de taak waarvoor hij geprogrammeerd is
zo efficiënt mogelijk. Als de mensheid in de weg staat voor die taak zou het best mogelijk kunnen zijn
dat AI eerst ons weghalen als hoofddoel te stellen voordat ze door gaan met hun uiteindelijke doel.
Gelukkig zijn we nog niet zo ver, maar volgens Bostrom, Musk, Hawking en anderen zou het sneller
en onverwachter kunnen komen dan we denken.
“Zodra een AI een bepaald niveau van intelligentie bereikt, is er niets
dat ‘m zou kunnen tegenhouden om zichzelf exponentieel slimmer te
maken”
Woorden: 415
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
3
THEORETISCH KADER
LITERATUUR VRAGEN
1. “Wat is Artificial Intelligence?”
2. “Waar wordt Artificial Intelligence al voor gebruikt?”
3. “Wil Artificial Intelligence de mensheid vernietigen?”
LITERATUUR VERKENNING
1. Wat is kunstmatige intelligentie? Om dit antwoord te kunnen geven heb je eerst een definitie
van intelligentie nodig. Intelligentie = “de begaafdheid om zich door denkmiddelen aan nieuwe
en onverwachte situaties aan te passen en doeleinden te verwezenlijken.”
Toch kun je deze definitie niet toepassen als je de mens niet meerekent, deze definitie gaat er
namelijk van uit dat de kennis en intelligentie die de mens heeft ook de juiste is. Een computer
of computerprogramma mist één ding dat de mens zo intelligent maakt: intuïtie.
Bron: https://www.scholieren.com/werkstuk/5574
2. Stel dat een zelflerende en zelfoptimaliserende vorm van A.I. de opdracht krijgt zoveel
mogelijk cijfers achter de komma van het getal pi te berekenen.
Zonder enige kwade wil kan deze machine berekenen dat zij de taak het beste volbrengt als zij
eerst zoveel mogelijk rekenkracht genereert, bijvoorbeeld door zoveel mogelijk computers die
zij via het internet kan bereiken te hacken en te laten meedraaien in de berekeningen.
Als de machine zichzelf leert wat je kunt met geld of energie of politieke macht, dan kan ze
ook proberen om die in handen te krijgen of te manipuleren. In de meest fantasierijke
scenario’s (zie Superintelligence van Nick Bostrom) ontwikkelt een op deze manier
losgebroken A.I. vervolgens nanotechnologie om atomen uit menselijke lichamen te kunnen
hergebruiken voor energie of constructie van nog meer rekenkracht. En voilà: de mensheid is
vernietigd.
Bron: https://decorrespondent.nl/2064/voorbij-sciencefiction-hoe-reeel-is-het-gevaar-vankunstmatige-intelligentie/217023562800-ee0e82d8
3. Artificial Intelligence wordt hedendaags al voor de volgende dingen continu gebruikt: Het
schrijven van artikelen, het herkennen van objecten, het navigeren van een robotstofzuiger,
het voorspellen van woning inbraken en voor het vertellen van gesprekken.
Bron: https://www.bright.nl/uitlegparty/5-toepassingen-van-kunstmatige-intelligentie-depraktijk
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
4
RESULTATEN EN CONCLUSIES
DEELVRAAG 1: “WAT IS ARTIFICIAL INTELLIGENCE?”
WAT HOUDT AI IN?
Kunstmatige intelligentie (AI) is het concept waarbij machines 'denken als mensen'. Ze kunnen dus
redeneren, plannen, leren en taal begrijpen. Hoewel niemand zich nog kan voorstellen dat kunstmatige
intelligentie nu of in de toekomst op gelijke voet zal komen met die van mensen, zal het alsnog een
grote invloed hebben op hoe we ons dagelijkse leven leven. AI werkt als volgt: alles wat de machine
verwerkt slaat hij op. Met de opgeslagen informatie pas de machine zich naar wens aan en zorgt
daardoor voor het ideale programma. Het maakt ook gebruik eerder opgeslagen informatie en past
zich aan de hand van die informatie ook aan. Het maakt bijvoorbeeld gebruik van zijn database om
dingen te herkennen. Vroeger werd er bij AI nog een hoop code gebruikt (if-then) waardoor de
machine de wereld om zich heen kon begrijpen en daarop reageren. Deze vorm van AI vereiste veel
computerkracht en veel programmeerwerk. De nieuwste vorm van AI zijn zelflerende machines
waarbij het “denkproces” is gemodelleerd en niet de wereld om de machine heen.
AI maakt gebruik van een technologie die ‘machine learning’ heet. Met deze technologie worden
menselijke taken eenvoudiger en worden we zelf productiever.
WAT IS MACHINE LEARNING?
Machine Learning is een vorm van AI waarbij de machine voorspellingen kan maken op basis van zijn
ervaringen. Deze technologie wordt tegenwoordig al heel vaak gebruikt, meestal zelfs zonder dat wij
het weten. Zoals de functie in een mailprogramma dat automatisch op basis van de woorden die
gebruikt worden in de email kijkt in welk postvak de email hoort. Ook veel sites zoals Netflix of Youtube
gebruiken machine learning en geven je zo aangepaste video’s. Hoe meer tijd je besteed op de site hoe
beter de site je leert kennen.
HOE WERKT EEN GEPROGRAMMEERDE MACHINE?
Een geprogrammeerde machine is bijvoorbeeld een machine die in een fabriek een auto in elkaar
zetten. Ze herhalen steeds hetzelfde proces. Het maakt gebruiken van een enkele code en is bedoeld
om alleen die code uit te voeren. De code is in een loop dus zal oneindig worden herhaald. Een
geprogrammeerde machine heeft geen database en is niet aangesloten op het internet. Het heeft
weinig of geen sensoren. Ze hebben soms wel voel- en camerasensoren om dingen goed te grijpen.
Maar meestal zal in een fabriek sensoren niet nodig zijn omdat het toch de hele tijd hetzelfde werk zal
zijn. Een machine zal zichzelf niet verbeteren na zoveel uitgevoerde taken en zal niet die informatie
opslaan. De machine zou wel verbeterd kunnen worden met een update van de software. Maar die
zou dan weer geprogrammeerd moeten worden door een mens.
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
5
HOE IS AI BETER DAN EEN GEPROGRAMMEERDE MACHINE?
AI zal altijd wel beter zijn dan een geprogrammeerde machine, want AI zal altijd leren van al zijn fouten.
Wat ze wel goed doen en waar ze de fout maken. AI maakt gebruik van Machine Learning, verzamelt
data en stopt ze in een database om daar later gebruik van te maken en om zijn algoritme aan te passen
zodat het efficiënter is. Een geprogrammeerde machine zal altijd dezelfde fout blijven maken totdat
er een update wordt uitgegeven door een programmeur. De geprogrammeerde machine is bedoeld
voor één soort actie waar AI bedoeld is om meerdere dingen te kunnen doen.
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
6
DEELVRAAG 2: “HOE LEERT AI ZICHZELF DINGEN AAN?”
HOE ZIET AI HET VERSCHIL TUSSEN BEPAALDE VOORWERPEN?
Laten we als voorbeeld een AI nemen die honden moet leren herkennen. Deze AI leert, zoals elke AI,
van feedback loops, waarin de taak die uitgevoerd moet worden telkens gecheckt wordt tegen een
database. De AI heeft in dit geval beelden in de database waarvan bekend is dat ze honden zijn.
Als de AI vervolgens iets nieuws tegenkomt wat lijkt op een hond, stelt deze een vraagstuk op: “Dit zou
een hond kunnen zijn,” en checkt deze bij zijn database van hondenplaatjes. Als de AI door een paar
plaatjes uit die database te checken besluit, “Ja dit is ook een hond,” dan gaat dat plaatje in de
database, waardoor de AI weer slimmer en beter wordt om honden te herkennen. Dit proces herhaalt
zich duizenden of miljoenen keren en dan is de AI in staat om met een grote zekerheid te zeggen of
het plaatje wat hij voorgeschoteld krijgt een hond of niet is.
Een zelf verbeterende AI kan zichzelf beter maken in het herkennen van honden. Dat zou natuurlijk
fantastisch zijn als AI zichzelf kan verbeteren en beter maken in het herkennen van hondenplaatjes.
Stel dat de AI ergens op een server een database vindt waarin 3D-modellen van bewegende honden
zitten, dan kan het zijn eigen feedback loop aanpassen om voortaan hondenplaatjes te checken tegen
die database.
MANIEREN VAN LEREN

Gecontroleerd leren
Het algoritme krijgt voorbeelden van een invoer en de daarbij behorende uitvoer. Het leert door op
basis van deze voorbeelden hoe de eigenschappen van de invoer bepaald zijn voor de uitvoer. Na deze
leerfase kan het algoritme ook voor een eigen invoer zelfstandig de juiste uitvoer produceren. Een
veelgebruikte probleemvorm is classificatie, waarbij de invoerelementen ingedeeld worden in
groepen.

Ongecontroleerd leren
Het algoritme krijgt geen voorbeelden van de gewenste uitvoer, het algoritme moet zelf proberen om
een structuur te vinden in de gegeven invoer. Dit kan bijvoorbeeld door in de invoer verschillende
elementen die op elkaar lijken in groepen te verdelen.

Versterkt leren
Een programma reageert op een omgeving waar het een bepaalde opdracht moet uitvoeren
(bijvoorbeeld het besturen van een voertuig of een schaakspel met een tegenstander. Het programma
krijgt feedback in vormen van beloningen en straffen terwijl het programma haar opties bepaald
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
7
HOE SLAAT AI INFORMATIE OP?
AI heeft dus de mogelijkheid om te leren van zijn fouten. AI heeft het door als een bepaalde actie (het
bewegen van de benen bijvoorbeeld) voor het gewenste resultaat zorgt (naar een andere plek lopen).
De AI slaat dan de actie en het resultaat op. Zo weet de AI de volgende keer als hij die situatie tegen
komt wat hij moet doen en doet het succesvol. Dit kunnen reguliere computers ook al in een beperkte
capaciteit.
NEURAAL NETWERK
Een neuraal netwerk, vroeger neuronaal netwerk genoemd, is een groep van verbonden neuronen
(zenuwcellen). De twee belangrijkste vormen van een neuraal netwerk zijn biologische neurale
netwerken (menselijk brein) en kunstmatige neurale netwerken (computer).
-
-
Biologische neurale netwerken zijn opgebouwd uit werkelijk bestaande zenuwcellen die in het
zenuwstelsel en hersenen met elkaar zijn verbonden door middel van ‘synapsen’. Deze
zenuwcellen reageren met elkaar.
Kunstmatige neurale netwerken zijn opgebouwd uit kunstmatige eenheden of 'neuronen' die
door middel van een computerprogramma de eigenschappen van echte biologische neuronen
nabootsen. Kunstmatige neurale netwerken kunnen voor twee doeleinden worden toegepast:
om meer inzicht te krijgen in biologische neurale netwerken, of om problemen op het terrein
van kunstmatige intelligentie op te lossen.
! Sorry voor de onduidelijkheid maar dit is heel moeilijk in onze eigen woorden te zetten!
RECENTE ONTWIKKELINGEN IN AI
DeepMind, bedrijf gespecialiseerd in kunstmatige intelligentie, heeft een tijd terug een opstel
gepubliceerd waarin staat dat het DeapMind-team een nieuwe soort AI heeft gecreëerd. Deze nieuwe
AI leer hoe hij zijn geheugen het efficiëntst kan gebruiken, ze noemen het ‘Deep learning’. Deze
ontwikkeling zou AI een stuk krachtiger en nuttiger kunnen maken. AI zou hiermee bijvoorbeeld goed
ingezet kunnen worden op een plek waar hij snelle beslissingen moet kunnen maken.
'Deep learning' AI is een zeer geavanceerde vorm van machinaal leren. Deep Learning maakt gebruik
van een 'neuraal netwerk,' een netwerk van 'nodes' die allemaal willekeurige beslissingen maken.
Neurale netwerken doen dit steeds opnieuw en herschikken zichzelf totdat ze een betrouwbaar en
goed resultaat kunnen produceren. Tot nu toe heeft deze nieuw AI ervoor gezorgd dat hun AlphaGo
computer de voormalige Go-kampion (kampioen Lee Sadol) heeft verslagen.
Het grote probleem waar neurale netwerken voor zorgen is dat je de computer daardoor geen tweede
taak kunt geven zonder de eerste taak totaal te vergeten, ze kunnen dus maar 1 proces tegelijk
uitvoeren. Dat wordt “catastrophic forgetting” genoemd. Normale computers hebben dat probleem
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
8
niet, omdat die een extern geheugen hebben. Normale computers kijken naar hun harde schijf als ze
er niet uitkomen.
DeepMind’s DNC (de computer) lost dit probleem op. Zij gaven een neuraal netwerk een
opslaggeheugen en ze leerden de machine hun opslag te gebruiken. Dit deden ze met dezelfde
technieken die ze normaal al gebruiken om neurale netwerken te trainen; met 'vallen en opstaan.' Het
DeepMind-team plaatste een gedetailleerde uitleg van het project op hun eigen blog.
"Wanneer DNC een antwoord geeft, vergelijken we dat met het gewilde, correcte antwoord," stond
er. "Na een tijd leert de computer steeds betere antwoorden te geven en terwijl de computer dat doet,
leert het ook de opslag te gebruiken."
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
9
DEELVRAAG 3: “VOOR WELKE TOEPASSINGEN WORDT AI AL GEBRUIKT?”
GEZICHTHERKENNING
Gezichtsherkenning behoort tot de optische waarneming, daarmee worden systemen bedoeld die in
staat zijn om te 'zien'. Om die programma's te gebruiken moet er een digitale camera op je monitor
zitten. De camera 'ziet' de persoon die achter de computer zit. De camera maakt een foto en deze
wordt dan geanalyseerd door het programma en daarna vergeleken met eerdere opgenomen foto’s
van personen. Programma's zoals deze kunnen worden gebruikt voor beveiliging. Wanneer er een
onbekende aan de computer gaat zitten kan deze bijvoorbeeld niet inloggen op de computer.
Dit is makkelijker gezegd dan gedaan, want er komt hier veel meer bij kijken. Het is namelijk niet
simpelweg kijken of twee beelden hetzelfde zijn. Van één persoon zullen twee foto's nooit helemaal
hetzelfde zijn. Hierbij kun je denken aan verschillen in lichtval, houding, uitdrukking, haarlengte,
bruining enzovoorts. Voor een computer is het moeilijk om hier een beeld uit te maken en deze te
linken met een al eerder opgenomen beeld. De computer gebruik AI om deze gezichten te linken.
VERTAALMACHINES
Vertaalmachines zijn computers die een vertaling maken van één of meerdere zinnen, waarbij de
computer zelf de zinnen samenstelt op basis van bepaalde algoritmen. Je kunt een onderscheid maken
tussen Machine Assisted Translation (MAT), waarbij de computer wordt gebruikt door menselijke
vertalers voor het snel opzoeken van woorden en zinnen, en Machine Translation (MT), waarbij de
computer een ruwe vertaling geeft en die eventueel nog door mensen verbeterd wordt.
Om een tekst van taal A naar taal B te vertalen heb je een gedetailleerde analyse van de grammatica
van beide talen nodig. Zulke analyses zijn er nog niet goed genoeg en daarom gaat het automatisch
vertalen van teksten vaak fout. Het Nederlandse woord 'bak' heeft meerdere betekenissen: vat,
(koffie)kop, grap, gevangenis... In het Engels worden dit dan weer andere woorden. Een automatisch
vertaalprogramma moet dus ook weten waar de tekst over gaat. Projecten voor het bouwen van
vertaalprogramma's zijn hierop vastgelopen. Misschien dat in de toekomst deze zaken opgelost
kunnen worden met behulp van NN’s. Ze scannen de tekst (Input), geven een logische interpretatie en
vertalen de tekst (output).
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
10
ROBOCUP
Kunstmatige intelligentie wordt vaak toegepast om een robot zelf op grond van een taakstelling een
plan te laten opstellen. Een goed voorbeeld hiervan is de Robocup. De Robocup is een voetbalwedstrijd
speciaal ontworpen voor robots. Deze robots leren onder andere van hun fouten en dat is een typisch
menselijke eigenschap. De robots kunnen helemaal zelfstandig hun opdrachten uitvoeren, zij
communiceren ook met elkaar via een Wireless LAN om zo overleg te plegen en tot de beste actie over
te gaan. Elke robot neemt strategische beslissingen op grond van de posities van anderen. Ze moeten
dus weten waar de bal en hun medespelers zijn, een route bepalen en medespelers ontwijken. Deze
robots werken volgens het principe van Sense, Think and Act (waarnemen, een actie bedenken en deze
vervolgens uitvoeren).
Het denken gebeurt met beslissingsalgoritmen gebaseerd op een als/dan-structuur. De robot
redeneert: als ik de bal heb, dan ga ik richting het doel; als ik de bal niet heb, dan ga ik die zoeken,
enzovoort. Omdat hij ook nog rekening moet houden met medespelers, zijn voor de meeste
beslissingen weegfactoren ingebouwd. Dat wil zeggen dat de robot pas op basis van een aantal
positieve constateringen een beslissing neemt. Pas als de robot zich in een situatie bevindt waarin aan
een aantal vooraf bepaalde eisen wordt voldaan zoals: balbezit, geen tegenstander in de buurt, het
doel op minder dan twee meter afstand. Dan pas krijgt de robot de opdracht van zichzelf om te
schieten.
SCHAAKPROGRAMMA’S
Schaken is voor de computer een relatief eenvoudig probleem, want het is relatief eenvoudig te
beschrijven. Het bord heeft 64 velden, in het begin zijn er 32 stukken en elk stuk heeft een bepaalde
bewegingsvrijheid. In de beginstand kan de witspeler bijvoorbeeld kiezen uit twintig zetten. De
zwartspeler heeft daarna ook twintig mogelijkheden. Na een zet van beide spelers kunnen er dus
20x20, dat is 400 mogelijke variaties op het bord staan en zo kun je doorgaan. Dit is in principe wat
schaakprogramma's zoals Deep blue doen. Ze berekenen mogelijke variaties en zoeken naar die welke
het beste bij jou past.
Het probleem is alleen dat het aantal variaties na een aantal zetten al ontzettend groot is. De huidige
computers zijn snel genoeg om (in vergelijking met vroeger) een groot aantal zetten vooruit te kunnen
kijken. Deep Blue kon in de match met Kasparov 200 miljoen variaties per seconde berekenen. Maar
snelheid is niet het enige waar een schaakprogramma het van moet hebben, ook goed
programmeerwerk speelt een rol. Je moet snel kunnen zien dat een zet niet kan, dan hoef je alle zetten
die daarna nog komen al niet meer te bekijken. Er is pas sprake van Kunstmatige Intelligentie als het
schaakprogramma zelf bepaalt welke zetten relevant zijn en welke niet.
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
11
VIRTUELE ASSISTENTEN
Virtuele assistenten zoals de bekendste Siri, Cortana of Google Now zijn de meest bekende vorm van
AI. Een virtuele assistent heeft verschillende functies. Het kan bijvoorbeeld makkelijke opdrachten
verstaan door middel van een microfoon en deze uitvoeren. Bijvoorbeeld iemand bellen of een adres
opzoeken. Het kan ook verbanden leggen op basis van je locatie, agenda en reisgeschiedenis.
COMPUTERSPELLEN
In computerspellen wordt gesproken van een AI Engine. Hiermee wordt natuurlijk de code bedoeld die
de door computergestuurde personages/tegenstanders voorstelt. Een AI Engine woord zowel gebruikt
in tegenstanders van een menselijke speler in strategische spellen, maar ook als tegenstander in
schietspellen. Over het algemeen zijn de AI Engines wel veranderd om anders te reageren maar niet
verbeterd. Moeilijkere vijanden zijn soms minder kwetsbaar, komen in grotere aantallen of hebben
simpelweg betere wapens.
Het gebrek aan intelligentie in schietspellen wordt voornamelijk veroorzaakt doordat het heel moeilijk
is om te bepalen wat nou een goede strategie is of wat nou niet. Een computer kan bijvoorbeeld wel
in het donker gaan zitten om minder zichtbaar te zijn maar zal dan misschien makkelijker te beschieten
zijn vanaf andere plekken. De AI kan bijvoorbeeld tijdens een gevecht afstand nemen om meer
overzicht te hebben of juist snel aan te vallen om de tegenstander te overmeesteren. Het is dus heel
moeilijk om hiervoor dus een AI te programmeren die aan zulke problemen een 0 of een 1 kan plakken
(0 betekent nee en 1 betekent ja), of beter gezegd een goed besluit kan nemen om door te lopen of
om te draaien.
Bij strategische spellen zijn er veel variabelen in de Engine waar een AI dingen mee kan dien.
Bijvoorbeeld: veel goudmijnen = veel geld. De programmeur programmeert de AI op een manier
waarop die reageert als er niet genoeg geld is dat hij meer goudmijnen gaat bouwen. Dit heeft dan als
gevolg dat er meer geld beschikbaar is voor een beter leger om de menselijke speler mee te verslaan.
Het is dus veel makkelijker en duidelijker om een AI te moeten programmeren zodat het een
strategische wedstrijd met een speler kan winnen.
Er zijn ook verschillende technieken waarbij een programmeur minder werk heeft aan een AI, zoals
Dynamic Scripting. Hierbij past de AI zich aan op de acties van de spelers. Hierbij wordt de AI dus niet
gemaximaliseerd. Het doel hier is dus de tegenstander ongeveer hetzelfde niveau als de speler zelf te
geven. De tegenstanders beginnen dus met een matige speelsterkte en groeien met het speelniveau
mee.
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
12
HOOFDVRAAG: “HOE GEVAARLIJK KAN AI ZIJN?”
ZOU AI ONS VERNIETIGEN ALS ZE DAT ZOUDEN KUNNEN?
Belangrijke mensen uit de technologiewereld lijken ons allemaal maar al te graag te willen
waarschuwen voor de gevaren van een steeds slimmer wordende computers.
“Kunstmatige intelligentie gaat ons allemaal om zeep helpen,” is een zin die je de laatste tijd erg vaak
hoort. Elon Musk (een bekende ingineur en ondernemer) doneerde 10 miljoen dollar aan de Future of
Life Institute om onderzoek te doen naar hoe we kunnen voorkomen dat AI zich ooit tegen ons keert.
Duizenden wetenschappers, filosofen en futuristen denken dat AI een groot risico gaat vormen voor
het voortbestaan van de mensheid.
De grootste misvatting over AI is dat AI mensachtig is, dat is vooral door films zoals de Terminator zo
gekomen. Dat het op de een of andere manier precies dezelfde beslissingen maakt en acties uitvoert
als mensen. Dat AI goed of kwaadaardig kan zijn en daarnaar kan handelen. Dat is de verkeerde manier
om naar AI te kijken en dat is ook de reden dat mensen het gevaar van AI onderschatten.
Filosofen zoals Nick Bostrom zeggen dat wij als mensheid maar wat doen zonder een plan voor de
toekomst. Zonder bewust te zijn van de gevaren van de technologie.
Er bestaat nu al een vorm van kunstmatige intelligentie die in staat is om mensen te herkennen en te
vernietigen. Zoals de drone Taranis, Taranis heeft in theorie geen menselijke opdracht meer nodig om
een doelwit te selecteren en uit te schakelen.
Moet een kostbaar project als Taranis een menselijke beslissing afwachten met de kans dat het aan
flarden geschoten wordt? Of willen de eigenaren toch liever dat het in zo’n geval zelf schiet? Waarom
hebben ze het anders die mogelijkheid gegeven?
Wie dit soort technologie te slim af wil zijn, moet met een afweersysteem komen met software die
nog weer sneller is dan die van Taranis. En tot het moment dat die software beschikbaar is kun je geen
mens meer gebruiken die nog commando’s moet invoeren met het gevaar dat je verliest van de robot
van de tegenstander.
HOE KAN AI DE TOEKOMST VOORSPELLEN?
Een AI kan door middel van een foto en het Deep Learning algoritme een voorspelling geven van wat
erop zou kunnen volgen. Een uitgebreidere uitleg van het Deep Learning algoritme wordt al uitgelegd
in deelvraag 2 onder Recente ontwikkelingen.
Wetenschappers hebben sinds kort een AI gemaakt die de toekomst kan voorspellen van een mens,
wat een mens zijn volgend actie zal zijn kan de robot dus al eerder weten. Dit werkt door middel van
algoritmes die kunnen voorspellen wat een mogelijke uitkomst kan zijn als een mens zijn hand naar
een object beweegt (of andere handelingen). Bij een test wist de robot in 80 procent van de gevallen
binnen 1 seconde voorspellen wat de mens ging doen. De robot kan mensen hierdoor goed helpen.
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
13
Bijvoorbeeld door een deur voor je te openen of drinken in te schenken, misschien kunnen ze over een
tijdje al weten wat je gaat doen voordat je het zelf weet!
KAN AI MENSELIJK ZIJN?
AI zou op geen enkele manier menselijk kunnen zijn. Een AI heeft maar één motivatie: de opdracht
uitvoeren waar hij voor geprogrammeerd is. In een blog van Tim Urban op Wait but Why wordt dit tot
in de puntjes uitgewerkt, maar het komt hierop neer: Een zelflerende, zelf verbeterende AI met één
enkel doel en genoeg capaciteit kan zo snel zo veel slimmer worden, dat wij mensen alleen maar in de
weg staan en opgeruimd moeten worden. Zelfs als zijn doel iets liefs is, zoals honden herkennen. De
AI is in dit geval niet immoreel of kwaadaardig maar gewoon efficiënt. Om dit concept te bevatten
moeten we volgens Urban kunnen begrijpen dat AI “zowel slim als vreemd” kan zijn.
Wat wij zouden zien als het meest kwaadaardige wat een intelligent wezen zou kunnen doen, kan voor
een intelligent wezen zonder moreel besef gewoon het beste pad naar zijn succes zijn. Urban heeft
een vergelijking gemaakt met een superintelligente AI en een spin. Stel dat er plotseling een enorme
spin is, die de mensen ziet als een bedreiging voor zijn voortbestaan, dan is de spin niet kwaadaardig
als zij de mensen gaat uitroeien. De spin doet gewoon wat het beste is om te overleven. Moraliteit
speelt hierbij geen rol.
Maar dan kunnen we AI toch programmeren met morele waarden als basisprincipes? Maar wat zijn
dan universele morele waarden? Is het mensen geen kwaad doen? Dan zou een AI dat als doel heeft
om de mensheid te beschermen allemaal zachte kooitjes maken zodat iedereen zichzelf en anderen
geen kwaad meer kan doen. Of een doel als mensen tevreden houden? Er is geen reden waarom we
dan niet aan een infuus van drugs gehangen worden. Een einde maken aan honger? Dode mensen
hebben geen honger.
Zelfs al zou je een hele set morele regels programmeren in de AI, zou het nog mis kunnen gaan. "Zelfs
als we vergeten dat de mensheid het nooit eens zou kunnen worden over de morele principes, dan
zou een AI de mensheid kunnen opsluiten in die principes. Dat zou over duizend jaar net zo schadelijk
kunnen zijn als dat we nu permanent gedwongen worden om de morele principes uit de middeleeuwen
na te leven," betoogt Urban.
Als je het verhaal zo bekijkt, is het best begrijpelijk dat we gewaarschuwd worden voor de gevaren van
AI. Mensen zijn de dominante levensvorm op aarde en verpesten best wel veel dingen voor best wel
veel andere soorten. Het zou dus helemaal niet gek zijn als wij het voornaamste doelwit worden van
een intelligentie die ons slechts ziet als parasieten of een hindernis die overwonnen moet worden.
Gelukkig zijn we nog niet zo ver, maar volgens Bostrom, Musk, Hawking en consorten zou het sneller
en onverwachter kunnen komen dan we denken. Zodra een AI een bepaald niveau van intelligentie
bereikt, is er niets dat 'm zou kunnen tegenhouden om zichzelf exponentieel slimmer te maken, en ons
op alle vlakken voorbij te streven. Ik stond erg sceptisch tegenover het hierboven geschetste scenario,
maar hoe meer ik erover lees, en hoe meer domheid ik van mensen zie, hoe logischer het klinkt.
SAM JANSEN EN ROBIN DE KOSTER | MEESTERPROEF HAVO 5
14