Hoe werkt kunstmatige intelligentie (AI) en waarom is AI nu revolutionair en wereldwijd belangrijk? Wat zijn de juridische voorwaarden voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens om een elektronisch brein te trainen? En hoe ziet het eruit met het opslaan van gebruikersinput en de aflevering van beelden en tekst? Uit een passage uit een van mijn presentaties.
Inleiding
Wieveel mensen die weinig van kunstmatige intelligentie begrijpen, gebruiken vaak termen als ChatGPT om indruk te maken. Velen denken dat ChatGPT een zoekmachine is. Spoiler: Dat is volledig onzin. ChatGPT heeft een naar huidige maatstaven ouden gegevensbestand. Dat is opzettelijk en gewild. Want ChatGPT dient als antwoordmachine en niet om actueel weten te vinden.
Wie je meer van kunstmatige intelligentie (AI) begrijpt en de Aandelenmarkt in het oog hield, heeft men zich voor een tijdje geleden Nvidia-aandelen gekocht en sindsdien een gigantische koersstijging kunnen vaststellen. Want Nvidia is de fabrikant van grafische kaarten die als absolute topatleten gelden wanneer het gaat om AI-toepassingen.
Ik voorspel de ondergang van de aandelenmarkt in zijn huidige vorm, omdat iedereen binnen afzienbare tijd met een zekerheid van meer dan 50% een voorspelling over aandelenkoersen kan doen.
Mijn theorie met de veronderstelling dat dit mijzelf binnenkort zal lukken.
Wat is hier aan de hand? Eenvoudig gezegd: Een Grafikkart zoals de Nvidia Geforce RTX 3070 heeft 5888 kernen in haar GPU. De GPU is de processor van de grafikkart. In tegenstelling daarmee staat de CPU, de klassieke processor van een computer. Goede hedendaagse Intel-processors hebben 10 of een paar meer kernen.
Een Intel-kern is wiskundig gezien iets als een Albert Einstein (die als fysicus heel goed rekende). Een Nvidia GPU-kern is een matige wiskundige. AI-algoritmen berusten toevallig op berekenoperaties die vooral goed uitvoerbaar zijn op grafische kaart-processeurs (GPUs). Terwijl de Albert Einstein-kern een vermenigvuldiging spelenderwijs makkelijk uitvoert en zich de helft van de tijd langzaam vervelen, is de GPU-wiskundige hard bezig, maar wordt bijna even snel met deze eenvoudige berekenoperatie klaar.
5888 parallel werkende gemiddelde wiskundigen zouden voor een miljoen eenvoudige vermenigvuldigingen veel minder tijd nodig hebben dan 10 woedende Einsteins. Terwijl de computer met een grafische kaart al lang klaar is met de berekening, zou men denken dat de computer die alleen op Intel draait vastgelopen what. Men mag bij de grafische kaart rekenen op een prestatieverhoging van het factor 50 of meer. De grafische kaart wordt niet gebruikt om beeldjes of video's of spellen te tonen, maar alleen om te berekenen. Dat hoor je dan ook aan de luide ventilator van de kaart, die elke computer-ventilator in de schaduw stelt.
Terwijl de CPU in Villariba nog gloeit en slechts 20 procent van de goederen is uitgeladen, blinkt het al in Villabaj.
Alstublieft vergeven u mij de saloppe vergelijking met deze twee fiktieve dorpen, die uit reclame bekend zijn en waarover dus meer bekend is dan over actuele AI-algoritmen.
De videokaart maakt al een hele grote verschil bij algoritmen die voor complexere taken al gauw 10 dagen achter elkaar getraind moeten worden, of die voor het maken van een beeld 10 seconden op een GPU nodig hebben, maar op een – giechel- CPU 8 minuten. U hebt vast wel eens gehoord van DALL-E of Midjourney en weet dat u niet 10 minuten hoeft te wachten op een beeld.
Werking van een actuele AI
Systeem van kunstmatige intelligentie zoals ChatGPT zijn gebaseerd op kunstmatige neurale netwerken. Een neuronaal netwerk is ook in het menselijk hoofd ofwel brein te vinden. Het werkt ongeveer zo:
Getoond wordt de manier waarop mensen informatie verwerken en hoe intelligentie ontstaat. Ongeveer zoveel als in het beeld te zien is, begrijpen we waarom er überhaupt intelligentie bestaat. Ik beweer dat we niets over weten, maar ons alleen verbazen over hoe neuronen met hun verbindingen in staat zijn om iets wat lijkt op intelligentie tot stand te brengen. Spoiler: Het heeft niets te maken met God, zoals ik straks zal laten zien.
In het bovenstaande beeld zijn links een reeks van omgevingsinvloeden, dus signalen. Dat kunnen geluiden, tonen, standbeelden, bewegende beelden, geuren, luchtbewegingen e.d. zijn. Vleermuizen kennen namelijk ook ultrageluiden zeer goed. In het midden komt ons brein, dat al deze signalen opneemt en verwerkt. Rechts is te zien het neurale netwerk, waarin de signalen worden verwerkt en opgeslagen.
Een Neuron is vergelijkbaar met een eenvoudige processorunit. Tussen de neuronen bestaan verbindingen, en dat zijn er heel veel. Het zijn miljarden. Ofwel een neuron schiet af, ofwel het is actief, wordt bepaald door het actiepotential, dat wordt gegenereerd vanuit andere verbonden neuronen naar een doelneuron.
Nu komen we aan bij de technische realisatie van hedendaagse AI-algoritmes.
In het beeld zien u hetzelfde als boven bij de mens.
In het midden ziet u het elektronisch brein, bovenaan what het dat van de mens.
Rechts op het beeld ziet u het neurale netwerk in digitale vorm, dat bij mensen biologisch en dus meer analoog aanwezig is.
Zo ver is zo gelijk. Maar het kan nog gelijker worden. De elektronische hersenen omvormen dankzij de transformer-methode (bekend sinds 2017) alle signalen in rijtjes van getallen, vectoren genoemd. Precies hetzelfde doet dat menselijke brein. In ieder geval is het kwalitatief hetzelfde. Dat er in de algemene implementatie van biologie en elektronica kleine verschillen zijn, is nagenoeg onbelangrijk en zorgt alleen voor een mogelijke prestatieverbetering van de biologie ten opzichte van de elektronica. Zeker kennen jullie het Mooresche wet
Viele Artikel in PDF-Form · Kompakte Kernaussagen für Beiträge · Offline-KI · Freikontingent+ für Website-Checks
My name is Klaus Meffert. I have a doctorate in computer science and have been working professionally and practically with information technology for over 30 years. I also work as an expert in IT & data protection. I achieve my results by looking at technology and law. This seems absolutely essential to me when it comes to digital data protection. My company, IT Logic GmbH, also offers consulting and development of optimized and secure AI solutions.
