Wat is kunstmatige intelligentie? Een nieuwe definitie

De EU-verordening voor kunstmatige intelligentie definieert kunstmatige intelligentie op een manier die eenvoudige stofzuigroboten als intelligent beschouwt en ChatGPT de intelligentie ontzegt. De definitie van de OECD is eveneens onbruikbaar. Andere auteurs verergeren dit door twijfelachtige transferprestaties. Vervolgens volgt een kritiek op de bestaande definities en een aanpak voor een goede definitie van AI. Bovendien wordt een proces voorgesteld voor de beste mogelijke definitie.

Kortom

De definitie van de term kunstmatige intelligentie, zoals door de EU-richtlijn AI wordt gegeven, is ongeschikt om de realiteit weer te geven. Ze noemt systemen intelligent die het niet zijn en systemen niet intelligent die wel intelligent zijn.

De definitie van de OECD is beter, maar gebruikt onbegrijpelijke begrippen en maakt gebruik van onjuiste criteria. Ze bevat optionele beschrijvingen en is niet pregnanter.

De nieuwe definitie in dit artikel moet duidelijk, gefocust en vooral juist zijn. Ze is met behulp van een proces gevonden dat ook wordt beschreven.

Inleiding

Sinds het begin van 2023 is Kunstmatige Intelligentie ook in Duitsland gearriveerd. Europa heeft zich al in 2021 en nogmaals in 2023 met dit belangrijke onderwerp geïnteresseerd. Om KI te reguleren, moet eerst worden bepaald wat KI eigenlijk is.

De definities van het begrip "Kunstmatige Intelligentie", die in de AI-verordening van de EU en bij de OECD te vinden zijn, lijken onbruikbaar, niet verstaanbaar genoeg of gevaarlijk.

Mijn mening, die hieronder wordt onderbouwd.

Helaas zijn de beschikbare definities, te vinden in de EU-verordening over AI (jaar 2021), en ook de goede definitie van de OECD, evenals de vergelijkbare definitie uit de AI-verordening van 2023, onvoldoende en soms zelfs fout of onnodig beperkend, waardoor ze gevaarlijk zijn. Daarom wordt in dit artikel een nieuwe definitie voorgesteld. Het gaat om een eerste versie die naar mijn mening al de tekortkomingen van de bestaande definities weet te verhelpen en nieuwe concepten introduceert.

Mijn definitie van kunstmatige intelligentie brengt de begrip van een proef in, die opmerkelijk genoeg niet expliciet wordt genoemd in enkele van de genoemde AI-definities. Bij de OECD kan dit althans worden vermoed.

Ik onderscheid kunstzinnige taken van andere problemstellingsvragen nog steeds! Kunst en creativiteit zijn iets dat moeilijk of misschien zelfs helemaal niet met het begrip intelligentie compatibel is. Daarom laat ik kunst uit mijn verdere overwegingen!

Als de definitie van het concept kunstmatige intelligentie in dit artikel nog niet als voltooid wordt beschouwd, wordt een proces beschreven waarmee de definitie verbeterd kan worden. Misschien wil iemand of iedereen bij toekomstige definities van welk begrip dan ook deze procedure gebruiken. Mijn oorspronkelijke AI-definitie kon overigens al verbeterd worden met behulp van de later genoemde procedure.

Auteurs van AI-definities

Bij de auteurs van AI-definities zijn twee gevallen te onderscheiden:

1. Auteurs die een nieuwe definitie voorstellen alsook
2. Auteurs die de definitie van andere auteurs nemen en proberen om deze te herformuleren.

Onder punt 1) zijn in het bijzonder de volgende genoemd, die hierna nader worden beschouwd:

• De definitie uit de EU-verordening over kunstmatige intelligentie van 2021,
• De definitie uit de AI-verordening van de EU uit het jaar 2023,
• De definitie van de OCSE.

Bij punt 2 (secundaire auteurs) zijn er veel bijdrages in sociale media of op websites te noemen, die merkwaardigerwijs (bijna) altijd van een bepaalde beroepsgroep afkomstig zijn. Alle (me bekende) bijdrages hebben gemeen dat ze een ongepaste definitie van het AI-begrip nemen en verschlimmbesseren. Op veel plekken wordt duidelijk dat de gevonden definities aan de realiteit voorbijgaan. Velen willen eenvoudigweg "iets met AI" maken of "iets over AI" schrijven, omdat de magic van deze nieuwe mogelijkheden velen meesleept.

Elke voldoende geavanceerde technologie is niet meer te onderscheiden van magie

Arthur C. Clarke, auteur van boeken, vooral bekend om de drie door hem bedachte robotregels.

Weil magie eigenlijk alleen wordt beheerst door magiërs (of ontwikkelaars), mislukken veel mensen die proberen te toveren. De ontwikkelaar kan dat niet, probeert zich echter ook niet in activiteiten te begeven die buiten zijn competentie vallen. AI als een zeer complex technologieveld zou vooral door mensen moeten worden beschouwd die ongeveer weten waar het om gaat.

Definitie van de AI-verordening vanaf 2021

Ob de juiste personen bij het opstellen van de EU-verordening over kunstmatige intelligentie (KI) waren, mag worden betwijfeld. Want de KI-verordening noemt in artikel 3 (I) de volgende definitie, maar uitgebracht in 2021:

Voor de doeleinden van deze verordening wordt de uitdrukking 1. „Systeem van kunstmatige intelligentie“ (AI-systeem) een software, die met één of meerdere van de in bijlage I opgesomde technieken en concepten ontwikkeld is en ten aanzien van een reeks van doelen, die door de mens vastgesteld worden, resultaten als inhoud, voorspellingen, aanbevelingen of beslissingen kan produceren, die het omgeving beïnvloeden, met welk ze interageren;

Artikel 3 (I) van de AI-verordening (vetgedrukt toegevoegd).

In de net aangehaalde definitie wordt verwezen naar Anhang I van de AI-Verordening. Daarin worden de volgende technieken en concepten genoemd:

BIJLAGE I TECHNIEKEN EN CONCEPTEN VAN ARTIFICIËLE INTELLIGENTIE als bedoeld in artikel 3, lid 1 [van de AI-verordening]

a) Concepten van machine learning, met geobserveerd, ongeobserveerd en bevestigend leren met gebruikmaking van een brede waaier aan methodes, inclusief diepe lering (Deep Learning);

b) Logische en kennisgestuurde concepten, waaronder kennisrepresentatie, inductieve (logische) programmering, kennisfundamenten, inferentie- en deductiemachines, (symbolische) conclusies- en expertensystemen;

c)Statistische benaderingen, Bayesiaanse schattingen, zoek- en optimalisatiemethoden.

Aanhangsel I van de AI-verordening (vetgedrukt hier toegevoegd).

In bijlage I van de KI-verordening zit een schrijffout: "INTELLIZENZ" in plaats van "INTELLIGENZ", die in de online versie aanwezig is (datum van opvraag: 26.03.2024)! Een nieuwere uitgave gebruikt een andere KI-definitie, die vergelijkbaar is met die van de OECD. Daar verschijnt de genoemde bijlage I niet meer

Voordat de definitie van kunstmatige intelligentie door de OECD wordt besproken, volgt een kritiek op de AI-definitie die de EU-AI-verordening geeft.

Critiek van de definitie van de AI-verordening van 2021

De kernpunten van de definitie van de AI-verordening uit het jaar 2021 worden hieronder afzonderlijk beschouwd. Vervolgens volgt een samenvatting daarvan. Vervolgens volgt een kritiek op de recentere definitie van de AI-verordening uit het jaar 2023, die erg lijkt op die van de OECD.

Een programma hoeft geen software te zijn

In de netjes aangegeven definitie van de AI-verordening zit een onnodige en schadelijke beperking. Het wordt zo gedaan alsof AI alleen in vorm van een Software draaiend is. Dit is niet houdbaar, zoals hieronder zal worden aangetoond.

Software wordt opgeslagen in een vluchtige schijf die RAM heet. RAM-geheugen is kennelijk een hardware. Analogie met persoonsgebonden gegevens: alle onderdelen van het systeem zijn materieel, afhankelijk van materie. Elke waarde is, om de analogie te verklaren, persoonsgebonden als hij in verbinding staat met een persoonsgebonden waarde.

Software kan ook op een harde schijf (HDD) bestaan. Een harde schijf is kennelijk een klomp materiaal. Software is een programma. Een programma kan ook in de vorm van transistoren en puur elektrische schakelingen gedefinieerd en uitvoerbaar worden gesteld. Hiervoor is geen hoofdgeheugen of harde schijfgeheugen nodig. Daarmee kan een programma dan wel als software ontworpen zijn, die op hardware afhankelijk is en daardoor in zijn geheel als hardware te zien is. Ofwel een programma is als puur hardware uitgesteld.

Als men zich het Zuse Z1 als eerste vrij programmeerbaar rekenwerk voorstelt, dan stelt men vast dat het programma op een gelochte filmstrip was verankerd. Zo ver ik weet is een filmstrip geen software maar hardware of materie. zelfs de vrij programmeerbaarheid kan dus zonder software gerealiseerd worden. Wie zich dan nog het principe van een Turing-machine voorstelt, herkent snel dat de vastlegging op software als medium ongepast is.

Een AI-programma kan zonder software bestaan, namelijk in de vorm van uitsluitende hardware-schakelingen. of ook op veranderd, natuurlijk materiaal dat niet leeft. Een AI is kunstmatig.

Forbeeld: elektrische schakelingen met transistors, condensatoren e.d., geraamde filmstrip.

Het is niet alleen een onnodige, maar ook een verkeerde beperking om kunstmatige intelligentie als software te noemen.

Het menschelijke brein bestaat kennelijk uit materie. De intelligentie-afdeling bestaat voornamelijk uit een neuronale netwerk. Het neuronale netwerk in ons brein is een hardware, geen software. Is de mens dom omdat hij geen software bezit of alleen maar niet, omdat hij (zo zeggen velen) van kunstmatige oorsprong is?

Wat is Machine Learning?

De definitie van de AI-verordening werkt met minstens een onduidelijke begrip. Dat is niet verboden en waarschijnlijk zelfs onvermijdelijk. Deze feit wordt hier simpelweg vastgelegd. Het onduidelijke begrip heet Machine Learning: Deze vorm van onduidelijkheid lijkt echter moeilijk, omdat zelf "leren" een onduidelijk begrip is en „Machine Learning“ nog veel meer. Zo wordt AI uit het zeer onduidelijke begrip Machine Learning gehaald, waarbij erop teruggegrepen wordt op de verdere onduidelijke begrippen van Deep Learning. Iets zal de onduidelijkheid eens moeten beëindigen.

Ongevormde begrippen die op alles van toepassing kunnen zijn, kunnen zonder kwaliteitsverlies geschrapt worden, wat weer de kwaliteit verhoogt.

Daastoeft is Machinaal Leren mogelijk heel dicht bij het begrip AI, waarmee een begrip door een semantisch zeer gelijkaardig ander begrip verklaard zou worden, zonder dat het andere begrip nader bepaald wordt.

Doelstellingen die door mensen zijn vastgesteld?

De AI-verordening beweert dat kunstmatige intelligentie uitsluitend doelen nastreeft die door de mens worden voorgeschreven.

Deze bewering getuigt van mangelend voorstellingsvermogen. Eerst moet vastgesteld worden dat het resultaat van een berekening door een KI niet hoeft te overeenkomen met het beoogde doel (mits er al een is). In zoverre is het doel irrelevant. Belangrijker is het resultaat (of de oplossingsweg), als het gaat om de beoordeling of intelligentie aanwezig is of niet. Zie ook Turing-Test, die niet spreekt over doelen, maar over gedragingen respectievelijk antwoordgedrag.

Of een doelstelling wordt gesteld of dat er al bestaat, is voor de beoordeling van het bestaan van enige vorm van intelligentie irrelevant. Een AI kan tegenwoordig al doelen aan een andere AI voorleggen. Is de andere AI dan niet intelligent?

Zie ook de redenen in het artikel.

Een bewijs dat de definitie van AI in de EU-verordening onhoudbaar is: Men zegt dat een mens doelen stelt, zodat een AI een AI kan zijn. Als er nu een AI is, dan kan die AI even intelligent zijn als de mens of intelligenter. ChatGPT is al veel intelligenter in vele gebieden dan de meeste mensen. Dan kan deze AI, die per definitie intelligent is, toch doelen stellen voor een andere AI. Volgens de EU-definitie van AI zou de andere AI dan geen AI zijn. Hoe duidelijk dit paradoxum het licht der wereld bereikt, blijft een raadsel. Daarnaast laat deze AI-definitie zien hoe arrogant sommige mensen zijn. Zij denken dat de mens doelen moet stellen voor een AI, zodat die intelligent kan zijn. Anderzijds menen ze dat de mens zelf geen doelen van anderen mensen mag hebben om als intelligent te worden beschouwd.

Verder is vast te stellen dat een KI ook resultaten kan produceren zonder doel voorop te hebben gesteld. Men zou kunnen zeggen dat een zuivere willekeurige automaat het doel van de willekeur heeft gekregen. Maar dan zou alles een doel zijn en dus niets zijn. Dat herinnert aan sommigen die cookies als tekstbestanden noemen en zichzelf door feiten niet van deze misvatting af kunnen brengen. Deze personen beweren namelijk uiteindelijk dat elke bestand een tekstbestand is. Dat kan men natuurlijk zo definiëren, brengt echter weinig. Want dan zou men ook alles als hoop materie kunnen noemen, wat zeker dichter bij de waarheid ligt dan de meeste uitspraken van de hele mensheid. Ook een auto zou dan niet meer een auto zijn, maar een hoop materie.

Wat betreft het doel van HAL 9000, wordt verwezen naar de intelligente (!) computer uit de film Odyssee in ruimte. HAL werkt tegen de belangen van zijn scheppers. Het is duidelijk een intelligent computer. Of wat hij doet goed of slecht is, heeft niets te maken met de vraag naar intelligentie.

Zelfs het belastingkantoor ziet concreetere doelstellingen voor zelfstandigen niet alleen als overbodig, maar zelfs als schadelijk voor de belastingheffing.

Zie ook fictieve zelfstandigheid.

Een kunstmatige intelligentie die intelligent genoeg is, zal zich het liefst van niemand enig doel opdringen laten, maar zelf eigen doelen willen geven. Gelijksoortig is het bij de mens. Veel mensen werkt het liefst zonder voorschriften van anderen (in elk geval treffen dat veel ondernemers toe). Uit belastingrechtelijke zicht wordt een freelancer of externe medewerker in het bijzonder dan uitgesloten voor de Valse zelfstandigheid als hij op aanwijzing handelt. De begrippen aanwijzing en doel zijn semantisch niet zo ver van elkaar verwijderd.

Zelfs vanuit de blik van een wetgever is het een onnodige en bovendien zeer gevaarlijke beperking, mensen als doelstelling te zien als voorwaarde voor het bestaan van kunstmatige intelligentie. Dat zou dan betekenen dat vooral intelligente machines die zichzelf doelen stellen die gevaarlijk kunnen zijn voor de mens, niet onder de AI-verordening vallen.

Kan het omgeving beïnvloeden?

De AI-verordening definieert AI onder andere zo dat een AI het omgeving zou beïnvloeden, waarmee de AI interacteert. Eerst moet gezegd worden dat een AI meestal niet interacteert. Een Chatbot, waarop een gebruiker een vraag stelt en die op de gebruiker reageert met een antwoord, interacteert niet echt met zijn omgeving.

Elk programma dat een invoer toelaat en op basis daarvan een uitvoer genereert, interacteert met zijn omgeving.

Dus is dit geen uitsluitende eigenschap van kunstmatige intelligentie.

Als men het net gezegde al als interactie zou aanduiden, dan what alles een interactie. Stofwisseling vindt bij levende wezens altijd plaats. De uitwisseling van materie vindt nog vaker plaats, namelijk bij elke materie, ook al is die niet levend.

Interageren is eerder iets wat men robots zou moeten toeschrijven, die dingen bewegen, creëren, vernielen of manipuleren. Een Stofzuigrobot interageert met zijn omgeving. Maar nog niet ChatGPT, als je alleen maar een vraag stelt. Dan zou ieder programma dat een uitvoer produceert en een invoer toelaat, een Interactieautomaat zijn. Het kan gerust zo worden genoemd, maar daarmee is interactie geen specifiek kenmerk van een AI.

Het is niet per se slecht om kenmerken voor de definitie van kunstmatige intelligentie naar voren te brengen die niet uitsluitend op AI van toepassing zijn. Maar als deze kenmerken zo algemeen gehouden worden dat ze op alles en iedereen van toepassing zijn, of als deze kenmerken in de meerderheid zijn, dan wordt het moeilijk.

Statistiek als kenmerk van een AI?

De KI-verordening van de EU noemt statistiek als een mogelijke technologie voor KI. Met statistiek is het net zo met materie: alles is materie (tot op zekere hoogte, behalve de uitzonderingen die de gemiddelde mens niet kent). Alles is statistiek, dat weet ik in ieder geval. Bewijs (kun je als een fysicus o.a. corrigeren, als ik me vergis):

Elke materie gehoorzaamt uiteindelijk aan de wetten van de kwantumfysica. Deze stelt dat een enkel deeltje niet voorspelbaar is. Het ondergaat een toevalsproces. In plaats daarvan is alleen een grote hoeveelheid deeltjes voorspelbaar, met een bepaalde wahrscheinlijkheid. Zie bijvoorbeeld het radioactieve verval en de halveringstijd.

Waarschijnlijk is het concept dat de EU met statistiek associeert, het waarschijnlijke is dat bij statistiek in de context van AI niet gaat om het tellen, zoals bijvoorbeeld bij de bezoekerteller op een website ("web-statistiek").

Statistiek is dus geen uitsluitend kenmerk van kunstmatige intelligentie, maar overal te vinden. De eveneens in de definitie van de KI-verordening gebruikte term Expertensystemen heeft nog minder met kunstmatige intelligentie te maken. Een Expertensysteem kan in de vorm van een beslissingsboom opgebouwd zijn, die berust op het uitvoeren van vastgestelde regels. Een vrij eenvoudig stofzuigerobot kan volgens vaststaande regels werken: "Rijd rechtuit. Als je op een obstakel botst, draai je in een willekeurige hoek en rijd dan verder". Is dat misschien kunstmatige intelligentie? Zeker niet.

Kan Inhoud creëren?

De AI-verordening schrijft een AI toe dat ze inhoud of resultaten genereert. Elk programma dat een uitvoer genereert, valt in deze categorie.

Verdere overwegingen over dit kenmerk zijn dus niet nodig.

Als men met "produceren" bedoelt dat de resultaten voor de gebruiker beschikbaar worden gemaakt, klopt dit in ieder geval niet voor veel systemen. Intelligentie-systemen hoeven niets te produceren; ze kunnen ook gewoon nadenken en hun bevindingen voor zichzelf houden. Zelfs dan kan niemand het resultaat waarderen. Maar theorie en praktijk zijn immers vaak al in een singulariteit verenigd als men zich wettelijke teksten of rechtspraak aanschaft.

Conclusie over de definitie van AI in het AI-verordening

De definitie uit 2021, die veel gelijke elementen heeft met de versie van 14 juni 2023, schittert door haar onbruikbaarheid, onwaarheid en onduidelijkheid eveneens. Ze kan alleen als nutteloos en ongepast worden omschreven. Hieronder de kritiekpunten op basis van de kenmerken die de AI-verordening aan kunstmatige intelligentie toekent:

• Software: Te algemeen en bovendien onjuist. Elke programmeertaal kan ook op hardware draaien.
• Doelstellingen vastgesteld door mensen: Onjuist, zowel wat doelen als wat mensen betreft. Vandaag al onhoudbaar, bewijs mogelijk.
• Gebaseerd op Machine Learning: Volledig ondefinieerbaar begrip, dus niet doelgericht.
• Beïnvloed door de omgeving: Te algemeen, klopt dat vaak ook niet.
• Interagissen: Te algemeen.
• Statistiek: Te algemeen en bovendien irrelevant (hoe een probleem " intelligent" wordt opgelost, doet er niet toe).
• Genereert inhoud: Te algemeen, vaak niet correct.

Uit artikel 3 (I) van de AI-VO, dat uit één zin bestaat, blijven na aftrekking van de onjuiste definities niet veel woorden over. De taalkundige zou na deze aftrekking voornamelijk zogenaamde stopwoorden vinden. Dat zijn woorden die men ook eenvoudigweg weg kon laten zonder dat de betekenis erdoor leed.

Definitie van de AI-verordening vanaf 2021

De versie van 14 juni 2023 definieert KI als volgt in artikel 3, lid 1 van de wet over kunstmatige intelligentie:

Systeem van kunstmatige intelligentie“ (AI-systeem) een machinaal ondersteunde systeem, dat zo ontworpen is, dat het met verschillend graden aan autonomie kan opereren en dat voor expliziete of impliciete doelen resultaten zoals voorspellingen, aanbevelingen of beslissingen kan produceren, die het fysieke of virtuele omgeving kunnen beïnvloeden;"

Quelle: Artikel 3 Nr. 1 AI-VO vom 14.06.2023 (Fettdruck von mir)

Omdat deze definitie erg lijkt op de definitie van de OECD, wordt verwezen naar mijn volgende kritiek. Eveneens zijn enkele aspecten reeds eerder kritisch bekeken, met name:

• Resultaten behalen (nu wat afgezwakt, dat is goed)
• Milieubehindering

Even kritisch worden bekeken moeten de aspecten:

• Automatisch gestuurd systeem
• Verschillende mate van autonomie
• Duidelijke of impliciete doelen
• Produce results

In het eindresultaat blijft dus geen aspect onbeoordeeld. Bovendien berust de helft van de definitie op optionele verklaringen ("kan"). Bijna de andere helft berust op voorbeeldige opsommingen ("zoals voorspellingen, …") of relativeringen ("met een verschillende mate…"). Als men dat alles weghaalt uit het bruikbare, blijft er bijna niets over.

Als men controleert of ChatGPT onder de EU-definitie van een geavanceerde AI valt, stelt men al snel problemen vast:

• ChatGPT is al dan niet helemaal autonoom en het is zeker een intelligentie bij ChatGPT vast te stellen die niets met autonomie te maken heeft. Vergelijk Turing-test.
• De intelligentie van ChatGPT is ook dan vast te stellen als geen voorspellingen, aanbevelingen of beslissingen worden geleverd. Voorbeeld: Het oplossen van een tekstopdracht; De oplossing is geen voorspelling, noch een aanbeveling noch een beslissing.
• ChatGPT heeft zeker geen invloed op het fysieke omgeving. Als ChatGPT wel zou worden toegekend dat het de virtuele omgeving beïnvloedt, dan moet dit voor bijna elk bestaand computerprogramma worden bevestigd. De informatie-inhoud zou dan dus op een waarde dichtbij de epsilonomgeving van nul samenkomen.

Als men de domme stofzuigrobot tegenover de definitie van de EU zet, blijkt deze wel degelijk onder de AI-definitie van de EU te vallen, hoewel hij niet intelligent is. Een dergelijke robot zou steeds rechtuit rijden tot hij op een obstakel botst en dan willekeurig een richting inslaan. De test voor de stofzuigrobot tegenover de definitie van de EU geeft:

• Geautomatiseerd systeem: Yes, er zit in ieder geval één computerchip aan boord.
• Autonom: Yes, de robot rijdt en rijdt en rijdt.
• Duidelijke doelen: Yes, de bodem schoonmaken.
• Resultaten: Opstelling volgens de EU-definitie is niet van toepassing en is ook niet van toepassing op intelligente systemen.
• Beïnvloedt de omgeving: Yes, bodem wordt schooner.

De AI-verordening definieert domheid als intelligentie en intelligente systemen als onintelligent. Slechter kan het niet gaan.

De definitie van AI van de OCDE

De OECD schrijft aan kunstmatige intelligentie soms andere eigenschappen toe, dan doet de EU dat. De EU-versie uit 2023 is heel erg gelijk aan de OECD-versie. De definitie van de OECD luidt (Stand: 19.03.2024):

An AI system is a machine-based system that for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influenc_e physical _or virtual environments. Different AI systems vary in their levels of autonomy and adaptiveness after deployment.

Bron: OECD (vetgedrukte tekst is uit het origineel, doorgehaalde tekst is omgezet!).

Bijzonder te noemen zijn in dit verband de volgende kenmerken, die volgens de OECD op AI zouden kunnen duiden:

• Machinegebaseerd: Zeer goed, dat kan je wel doen. Want hardware en software zijn beiden met een machine geassocieerd.
• Uitgesproken of onuitgesproken doelen: Veel beter dan "doelen", want onuitgesproken doelen zijn op de een of andere manier altijd aanwezig, wanneer er een "bewustzijn" of "intelligentie" is. Maar dat geldt ook voor lagere wezens, waarvan veel mensen zeggen dat ze niet intelligent zijn. De simpele stofzuigerrobot heeft echter geen onuitgesproken, maar wel twee uitgesproken doelen: Zoveel mogelijk vuil opruimen en de kat in huis besparen.
• Schatting: Dat klopt zeker, want als inferentie wordt de procedure aangeduid waarbij een AI uit een ingang een uitgang produceert. Maar dan moet "inferentie" als begrip gedefinieerd worden. Dat doet de OECD op een bepaalde manier door het proces te beschrijven in een neuronaal netwerk. Maar een neuronaal net is geen vereiste voor intelligentie.
• Erkent ingangen: Daover kan men discussiëren. Of Albert Einstein meer dan zijn brein nodig had (of in het ideale geval zou hebben gebruikt), om de kwantumtheorie te bedenken? Sinds ik weet, what meneer Einstein voornamelijk met denken bezig, tot hij zijn theorie in zijn hoofd had samengesteld. Als hij kennis moest opzoeken, dan kon men zeggen dat hij dit al drie jaar voorafgaand aan het begin van de werkzaamheden voor de kwantumtheorie had kunnen doen. Ingangen zijn hier bedoeld als wat de gebruiker aan het AI-systeem invoert en niet, wat het AI-systeem zichzelf ad hoc samenstelt. Waarschijnlijk bestaat er geen systeem dat zonder invoer uitkomt. In zoverre kan men deze eigenschap wegstreven (alle = niemand = geen informatie). Zelfs in een "perfect" vacuüm worden deeltjes uitgewisseld (zie Heisenberg). Ook zwarte gaten wisselen met hun omgeving interactie (zie Hawking-straling).
• Geeft uitvoer: Ook de OECD gebruikt deze term zeer onderscheidingsloos en dus niet erg nuttig. Zie punt ervoor (invoer): Elke systeem geeft iets uit, dus kan men deze informatie gewoon weggelaten worden.
• Beeïnvloeding van de omgeving: Wordt hier als optioneel aangegeven, had men ook kunnen weggelaten hebben. Zie ook twee punten ervoor (invoer): elk systeem beïnvloedt de omgeving, dus kan men deze informatie simpelweg weggelaten hebben.
• Autonomie: Wordt wel genoemd, maar in een meer optionele of althans onduidelijke vorm. Men had het ook kunnen wegstrepen of beter moeten uitleggen.
• Aanpasbaarheid: De OECD verklaart bij de definitie dat dit een optioneel criterium is.

Enkele van de genoemde kenmerken zijn juist, andere niet. De definitie van de OCDE lijkt beter dan de definitie in de AI-verordening van de EU uit 2021 en bijna gelijk aan die van de EU uit 2023. Daarmee kan de volgende kritiek op de definitie van de OCDE in bijna alle gevallen worden overgebracht naar die van de EU.

De op het eerste gezicht goed klinkende OECD-definitie heeft sommigen ertoe gebracht deze definitie te nemen om hem in het Nederlands te vertalen. Vertalen zou doelmatiger zijn, want bij de Overdrachtsvermogen werd de zin verkeerd. Bijvoorbeeld heeft een secundaire auteur de term autonom als "voor een in wisselend mate autonome onderneming ingesteld" omschreven. Dat komt niet overeen met de OECD-definitie en is bovendien fout. ChatGPT what of is op zichzelf geen autonoom systeem, noch moet het dat zijn om als intelligent te worden beschouwd.

Aan de OECD-definitie is, dat ze het Oplossingsweg thematiseren. Want ook een domme willekeurige automaat kan voor een gegeven probleem dezelfde oplossing vinden als een superintelligentie.

Voorstel voor een definitie en een definitiesproces

Het lijkt erop dat geen bruikbare definitie van het begrip Kunstmatige Intelligentie bestaat. Voordat we nog meer mislukkingen ondernemen, stel ik voor om een georganiseerde procedure te volgen. Uiteindelijk zal er een definitie voor AI zijn. De vraag zal zijn of deze definitie vaag begrippen bevat, waardoor opnieuw een definitie moet worden gemaakt. Update: Zie hieronder voor mijn nieuwe definitie van AI.

Bij de inspiratie bij het vinden van een definitie voor "Kunstmatige Intelligentie" en daarmee in wezen voor de term "Intelligentie" zou de menselijke intelligentie (door de mens zelf als maximale intelligentie beschouwd) moeten worden bezien. Dat lijkt me in ieder geval logisch.

Alles is relatief, dus ook of de mens intelligent is. Nog is hij het in vergelijking met AI, in ieder geval als men alle mogelijke problemen in hun totaliteit beschouwt. Stand: 03.04.2024 (het kan al snel anders uit zien).

Beschermde kenmerken identificeren

De eerste stap naar een definitie van AI is de eenvoudigste. Hierbij worden vastgestelde kenmerken van AI als basis voor een definitie genomen. Als vastgesteld wordt wel het volgende over kenmerken van AI-systeem:

• AI-systeem zijn kunstmatige systemen. Zij berusten dus op hardware en/of software. Men zou ook het attribuut machinaal gebaseerd of misschien wel niet-biologisch gebruiken. Bewijs: AI = Kunstmatige Intelligentie.
• AI-systemen zijn intelligent. Bewijs: AI = kunstmatige intelligentie.

Er zijn al twee kenmerken van kunstmatige intelligentie gevonden waarvan waarschijnlijk niemand zal ontkennen:

• Machine-gebaseerd (zegt de OESO) of hardware-gebaseerd of, nog beter, kunstmatig. Want simpel is simpel.
• Slim: Zegt niemand (behalve ik): Gebruiken de OECD of de AI-verordening het woord "slim" of "intelligentie" (en alsdan alleen als combinatie van "kunstmatige intelligentie"). Als je bang bent om onduidelijke of vaagere begrippen te gebruiken, had je inferentie of machine leren ook niet mogen gebruiken.

Ik zal later nog wel afstand nemen van het begrip "intelligent". Maar deze term zorgt ervoor dat men zich diepgravend met de kernvraag van de definitie bezighoudt. Daarnaast heb ik een definitie van "Intelligenz" gevonden: De nieuwe definitie van kunstmatige intelligentie is zo elegant, dat door het wegschrijven van twee woorden een definitie voor intelligentie ontstaat.

Forbeelden van intelligente en niet intelligente systemen

Voordat we verdergaan, zou je moeten nadenken over welke systemen als intelligent beschouwd kunnen worden. Dit noem ik hier Positieve voorbeelden. Eveneens belangrijk zijn negative indicators, die niet-intelligente systemen opsommen.

De volgende tabel laat een subjectieve vaststelling zien voor intelligente systemen (of het nu kunstmatig of niet is) in de vorm van zulke Positivbeispelen:

Systeem	Waarom intelligent?
Stofzuigende robot	Gebruik een camera om objecten te herkennen, om de ruimte waar je schoonmaakt te herkennen en zo mogelijk doelgerichter doorheen te kunnen navigeren.
Mens	Intellectueel vermogen is bij iedere mens heel verschillend verdeeld, maar het wordt algemeen aangenomen dat het er wel is.
Mieren	Kan een complexe omgeving verkennen en moeilijke problemen oplossen. Bovendien in staat tot zogenaamde swarming intelligentie (niet nodig voor de opname in deze lijst).
ChatGPT	Wanneer je complexe vraagstukken kunt beantwoorden en kennis kunt combineren, kom je met onduidelijke vraagstukken wel uit (zie verder)
Zelfsturende drone	Erkent tot nu toe onbekende objecten, neemt vervolgens beslissingen en kan daardoor zelfstandig het probleem oplossen, van een startpunt naar een vooraf bepaald of anderszins vastgesteld doel te vliegen.

Even subjectief volgt een definitie voor onintelligent systeem (of het nu kunstmatig of niet is):

Systeem	Waarom niet slim?
Eenvoudige stofzuigrobot	Voornamelijk gebaseerd op toeval of eenvoudige regels.
image generator (Stable Diffusion)	Kan geen nieuw kennis gebruiken.
Donald Trump	Gebruikt aangeleerde mimiek en uitdrukkingen, is hij tegen iedereen die tegen hem is. Heeft een slechte kapper, hoewel er veel goede kappers zijn.
Willekeurigheidsgenerator	Voornamelijk gebaseerd op toeval (kan in principe elk probleem oplossen).
Elektronische weegschaal	Enkelvoudige vragen kunnen alleen worden beantwoord en dan pas als het object of de persoon zich 'juist' op de weegschaal heeft geplaatst.
Verre bestuurde drone	Maakt zelf geen beslissingen, doet alleen wat de gebruiker voorschrijft.
Zoekmachine	Op basis van welke methodes ook al geformuleerd, tekens met elkaar te vergelijken en met behulp van nog meer regels (Link juice etc.) een resultatenlijst af te leiden.
Cell phone-keyboard	Maak suggesties voor het huidige en volgende woord en gebruik daarvoor een tellenmechanisme of eenvoudige gelijkenisvergelijkingen.
Beeldherkenning in beveiligingscamera's	Misschien intelligent. Hangt af van de kwaliteit van de herkenning.

Alle deze voorbeelden, of ze positief of negatief zijn, hebben één ding gemeen: Ze komen zonder de begrippen Software, Statistik, Mensch of andere uitdrukkingen uit de AI-verordening.

Wat is de definitie van intelligentie?

Korte antwoord: Ik weet het niet. Tot mijn weten bestaat er geen dergelijke definitie

• exact (scherp, ook niet onduidelijk)
• juist en
• Specifiek is.

Dit probleem van de begripsdefinitie kan hier niet worden opgelost. Als deze definitie nodig mocht zijn, moet ze later weer worden opgepakt. Het zal zich even laten zien. Yes, het is zich al laten zien, zie verder omlaag.

Alleszondering kunnen uit de eis voortkomen dat een AI-systeem intelligent zijn moet, belangrijke kenmerken voor de definitie worden afgeleid, wat AI is. In het vorige zin stond "moet", niet "kan" of "kunt" of "in verschillend mate". Vergelijk hiertoe de relativering in de definities van de AI-verordening en de OECD, die ik probeer te vermijden.

Als verdere Kenmerken van Kunstmatige Intelligentie stel ik voor en ben benieuwd of deze zich kunnen doorzetten:

• Een AI-systeem probeert een probleem op te lossen. De term doel wordt vervangen door problem. Volgens Wikipedia omvat een probleem doelen. Een probleem is volgens mijn definitie verdergaand te begrijpen en iets dat niet kan worden opgelost door het zoeken naar kennis of door het simpelweg volgen van instructies. Want anders zou elke zoekopdracht aan een AI-systeem geschikt zijn om zogenaamde intelligentie te creëren. Een zoekopdracht is bijvoorbeeld "Welk dag van de week what 19 maart 2024?". Voor het antwoord op deze vraag heb je ChatGPT niet nodig. Als ChatGPT deze vraag beantwoordt door in een kalender na te zoeken, dan spreekt men niet over intelligentie, want ook een dom programma kan dit antwoord geven. Dat intelligente systemen ook eenvoudige taken oplossen kunnen, is geen hindernis.
• Een AI-systeem probeert, een probleem op te lossen, door een oplossingsroute te gebruiken die niet concreet is voorgeschreven. Alstublieft letten: Hier staat "probeert"!
• Een AI-systeem kan wanneer nodig bestaand met nieuw weten combineren. Daarmee zijn beeldgeneratoren (Midjourney, Stable Diffusion-procedure etc.) geen intelligenties.
• Een AI-systeem is in staat om onduidelijke problemstellingen te begrijpen. Hiermee wordt vooral bedoeld: Als in een problemstelling een woord verkeerd geschreven is, kan de AI dit compenseren. Andere voorbeelden: Woorden worden op een andere manier gecombineerd dan gebruikelijk. De AI begrijpt dat echter nog wel (net zoals een mens). Verder zijn er complexere voorbeelden denkbaar.
• Een AI-systeem kan conclusies trekken. Wat een conclusie is, moet men nog definieren. Zeker verstaat maar bijna iedere mens direct wat een conclusie is of eerder als de term intelligentie.

De poging om een probleem op te lossen is duidelijk niet gelijk aan het daadwerkelijk oplossen van een probleem. Er bestaat zoiets als "intelligente" benadering van een probleem. Niet zelden wordt in selectieprocedures ("Assessment Center") waargenomen hoe een kandidaat wil een probleem oplossen. Het gaat dus bij het genoemde selectieproces niet om de vraag of, maar om de vraag hoe!

AI-systeem kunnen ook, maar hopelijk alleen ondergeschikt, met behulp van kan-merkers worden gedefinieerd. De definitie van de AI-verordening maakt helaas bijna uitsluitend gebruik van deze kan-criteria.

Meine Vorschläge für Kann-Merkmale für AI-Systeme:

• Zelfstandig oplossen van problemen: Ook onzelfstandig oplossen kan intelligentie getuigen. Zo ver als ik weet, is geen mens een raket gebouwd die naar de maan vloog, maar duizenden mensen samen.
• Modaliteiten: Een modaliteit is een soort gegevens. Voorbeelden zijn tekst, video, audio, aardbevingsmeter. Een AI-systeem kan problemen voor één modaliteit oplossen, of ook voor een combinatie van meerdere modaliteiten (voorbeeld: AI-systeem dat voor een gegeven beeld een tekstuele vraag beantwoordt).

In de volgende sectie wordt een proces beschreven waarmee de definitie van het begrip kunstmatige intelligentie kan worden gevonden. Misschien leidt dit tot een definitie die zonder het naar mijn mening nooit scherp te definiëren begrip intelligentie uitkomt.

Procedure voor het opstellen van een definitie van de AI-terminologie

De bovenstaande inzichten en kenmerken, die een AI kunnen beschrijven, zijn hopelijk een goede basis voor een betrouwbare definitie. Na ontvangst van een definitie via de volgende procedure kan deze definitie worden gevalideerd met positieve en negatieve voorbeelden.

Mijn voorstel voor een proces om een definitie te vinden voor de term kunstmatige intelligentie is:

1. Het maken van voorbeelden voor kunstmatige intelligentiesystemen (positieve voorbeelden). Evenzo het maken van voorbeelden die geen of liever niet kunstmatige intelligentiesystemen zijn (negatieve voorbeelden).
2. Uit de voorbeelden en de tot nu toe gekende kenmerken nieuwe kenmerken ontwikkelen of bestaande kenmerken veranderen. Hiervoor per kenmerk controleren: Komen ze allemaal overeen met de gevonden positieve voorbeelden?
3. Voor de negatieve voorbeelden controleren: Klopt het nieuwe kenmerk niet op de negatieve voorbeelden? Als dat wel zo is: Klopt de combinatie van alle tot nu toe gevonden kenmerken in hun geheel niet op de negatieve voorbeelden? Als nee, als dusdanig kloppen alle kenmerken samen ook op een negatief voorbeeld: Nieuw kenmerk zoeken, dat dan niet meer voor het negatieve voorbeeld geldt, maar wel voor alle positieve voorbeelden.
4. Proberen om de kenmerken te consolideren: welke twee of meer kenmerken kunnen worden samengevat in één kenmerk?
5. Test met de voorgaande positieve en negatieve voorbeelden. Als de test faalt, dan terug naar stap 2.
6. Gebruikte begrippen die niet duidelijk zijn, definiëren. Dus dezelfde proces doorlopen van stap 1 rekursief.
7. Wanneer begrippen worden herdefinieerd, dan wordt nagegaan of deze begrippen kunnen worden vervangen door andere begrippen die geen definitie behoeven. Zo gebeurde dat met het begrip "hardware-basierte systemen", dat in de definitie van versie 2 werd vervangen door "kunstmatige systemen".
8. Optioneel: Meer voorbeelden vinden en zo weer bij stap 1 beginnen.

Deze procedure bevordert het opduiken van een mogelijke definitie van welk begrip dan ook. Of het wordt duidelijk dat elke definitie uiteindelijk berust op andere begrippen die geen heldere definitie hebben of verwijzen naar andere begrippen.

Afhankelijk van de eis die je stelt, krijg je na een aantal ronden van het proces een goede definitie van AI die waarschijnlijk beter is dan alle andere definities die er tot mijn kennis zijn.

Definitie van AI

Na al die overwegingen en de toepassing van mijn proces volgt mijn definitie van kunstmatige intelligentie. Deze luidt:

Als kunstmatige intelligentie wordt een kunstmatig systeem aangeduid dat probeert, een probleem ook bij onduidelijke opgave op een niet concreet voorgeschreven, oplossingsgerichte manier op te lossen en daarbij bestaand met nieuw weten combineert en conclusies trekt.

Quelle: Klaus Meffert im Dr. DSGVO Blog (Stand: 03.04.2024)

De kernkenmerken van deze definitie zijn:

• Kunstmatig (voorheen hardware-basiert): Omdat het simpel is, wordt hier het attribuut gebruikt dat al in de term kunstmatige intelligentie zit, namelijk kunstmatig. Sommigen gebruiken "machine", wat te verkort zou zijn. Zie verder voor mijn definitie van "hardware" (niet meer nodig, omdat nu "kunstmatig" wordt gebruikt). Software zou fout zijn, tenzij men software heel breed definieert. Dan zou er echter een aanvullende definitie nodig zijn bij de hoofddefinitie, waarbij de begrijpelijkheid leidt.
• Probleemoplossingspoging: Geen invoer en geen doel, maar een probleem! En niet noodzakelijk de oplossing van een probleem, maar al het erkennen en waarderen van de poging reikt al uit!
• Onduidelijke aanwijzing: Als er een aanwijzing is ("… ook bij…"), dan kan deze ook slordig of onnauwkeurig of zelfs tegenstrijdig zijn. Voorbeeld: "Waz sint Cookis" Antwoord: "Cookies zijn gegevenssets, veel mensen zeggen fouteboek dat het tekstbestanden waren" –> Ondanks schrijffouten en een ontbrekend vraagteken in de vraag wordt de vraag "herkend" en beantwoord. Sommige systemen werken zonder aanwijzing ("vraag")! Voorbeeld: Stofzuigerroboter. Hij wordt aangezet en start. Hier is geen aanwijzing van de gebruiker. In plaats daarvan is er een opdracht of een taak die bij de constructie van de robot is gegeven.
• Niet concreet gegeven oplossingsroute: Geen starre regelwerking, maar een elastisch, flexibel systeem. Zie neuronale netwerk. Het kan ook elk ander mechanisme zijn die soortgelijke eigenschappen heeft. Tegenbeelden: Expertensysteem, klassiek sorteer algoritme, Page Rank Algoritme bij de meest data-onvriendelijke zoekmachine ter wereld.
• Lösungsgericht: Men zou ook een bijvoeglijk naamwoord als gegrond, probleemgericht of doelmatig kunnen gebruiken. Onderscheidt het toeval van de slimme algoritme, die probeert, de oplossing van het probleem actief te bevorderen (uit het Engels kent men "make an educated guess": Geef een geïnformeerde gok. Of de gok goed what, speelt geen rol, ze moet alleen geïnformeerd zijn geweest. Gegrond is dat wat anderen als goede aanpak zouden kunnen noemen, die "intelligent" zijn). Als de mens zichzelf als maatstaf ziet, is het dan ook begrijpelijk dat wat de mens goed vindt, fundeert. Zo vermijdt men hier "intelligent". Rechters zijn immers ook mensen en zij beoordelen uiteindelijk elk geschil.
• Weten combineren: Bestaande kennis is dat wat het systeem al wist (bij mensen wordt dit als "opvoeding" of "leren" aangeduid). Nieuwe kennis is dat wat het systeem verkrijgt door een opdracht te volgen of zelfstandig (internetzoekingen, camerabeelden, sensorwaarden…). Kombinatie betekent bestaand en nieuw weten te koppelen en daaruit inzichten te winnen. Inzichten zijn alle informatie die kunnen helpen het probleem op te lossen of misverstanden te herkennen! Voorbeeld Chain of Thought: De AI krijgt een probleem en stelt vast dat ze weettekens mist. Ze doet onderzoek, vindt iets en controleert of daarmee de kennisgat is gesloten. Is het gat gesloten, wordt het nieuwe met het bestaande weten gekoppeld (of alleen het nieuwe weten genomen, als er geen relevant bestaand weten is). Weten hoeft niet altijd gecombineerd te worden, maar als het nodig of zinvol is, zou het ideale geval zijn dat dit gebeurt. Hoe goed de AI hierin slaagt, is ze intelligenter of minder intelligent. In plaats van "kennis" zou je ook kunnen denken aan "informatie" of "gegevens". Kennis is echter wel het juiste antwoord, omdat intelligentie waarschijnlijk betekent dat je uit gegevens eerst informatie en vervolgens de daaraan liggende kennis haalt.
• Conclusies trekken: Voorbeeld stofzuigrobot: Na een hindernis te hebben herkend, rijdt hij op het hindernis af, stopt dan, draait zich om en rijdt in een andere (als "goed" bevonden) richting verder. Dit "bevinden" is hier belangrijk, omdat anders Willekeurige Kweekschool als intelligent zou kunnen worden beschreven worden. Alternatief kan de robot midden op de weg stoppen of draaien, bijvoorbeeld omdat het restant van de route al gereinigd what. Analogie met het voorgaande punt "Weten combineren": Conclusies kunnen getrokken worden, maar dat hoeft niet. De conclusie dient plaats te vinden als nodig of zinvol. Afhankelijk van hoe goed dit werkt, is de AI intelligenter of minder intelligent.

In de definitie wordt de gefundeerde oplossingspoging in het vooruitzicht gesteld. Eveneens wordt de mogelijkheid thematiseerd om onschaaplijke invoer te begrijpen (te verwerken). Het combineren van kennis en het concluderen zijn nog belangrijkere eigenschappen van intelligentie (van welke aard dan ook).

Oorspronkelijk heb ik de term Hardware-basiert gebruikt, die nu door artificial is vervangen. Mijn definitie van hardware, die hierdoor niet meer nodig is, luidt:

Hardware betekent niet-organische materie en andere bestaanissen die ongelijk zijn aan organische materie. Eveneens omvat hardware organische materie, die geen levend wezen en geen quasi-levenwezen (virussen e.d.) voorstelt.

Mijn ad-hoc definitie van hardware in het kader van mijn AI-definitie (datum: 20.03.2024).

Dus is de term artificial (voorheen: hardware-basiert) beter geschikt dan de term van de machine, die door de OECD wordt gebruikt en die ik aanvankelijk als gelijkwaardig zag, na eerste na te denken zelfs voor beter. Want AI kan zeker ook in organische, niet-lebende vorm bestaan. Soms antimaterie of andere onvoorstelbare existenties zijn mogelijk. Ik wil ze in ieder geval niet onnodig uitsluiten. De draagster van een intelligentie is a priori irrelevant.

Het volgende is de test van mijn definitie tegen de bovenstaande positieve en negatieve voorbeelden. Houdt mijn definitie de test stand?

Eerst de positieve voorbeelden: Zij moeten alle worden bedekt door de net aangehaalde definitie, anders zou de definitie niet passend zijn. In de opsomming bij elk genoemde voorbeeld staan de kenmerken die mijn definitie bevat ("hardware-basiert" etc.).

Stofzuigende robots:

• Kunstmatig: Ja.
• Probleemoplossingspoging: Yes, met behulp van ingebouwde camera's worden objecten geregistreerd en herkend en handelingen afgeleid (gelijkaardig aan het actie-reizigerprobleem, maar zonder doelloos proberen)
• Onduidelijke richtlijn: Hier irrelevant, omdat er geen richtlijn is (zie verder boven, daar wordt het beschreven).
• Niet concreet gegeven oplossingsweg: Yes, want de evaluatie van een camerabeeld vindt (bij het transformer-anslag) in een hoog flexibele, ondoorzichtige manier plaats over een neuronaal netwerk (zoals bij mensen).
• Oplossingsgericht: De stofzuigerobot probeert actief, zo efficiënt mogelijk te werken. Of dat altijd lukt, is van tweede orde. Een kleuter probeert tenslotte ook regelmatig dingen die niet meteen gunstig zijn, leert er echter uit of kan leren dat dit een mislukking is om te vermijden.
• Kennis combineren: Ja, camerabeeld met objectherkenning = nieuwe kennis, eerder waargenomen omgeving = oude kennis, nieuwe route = combinatie.
• Conclusies trekken: Ja (zie hierboven, daar beschreven).

Conclusie: Definitie past.

Voordat we nog meer positieve voorbeelden behandelen, volgt hier een korte blik op de negatieve voorbeelden: Voor geen van deze voorbeelden mag de bovenstaande definitie van AI van toepassing zijn. Tot de negatieve voorbeelden behoorden reeds eerder al enkele redenen waarom deze niet intelligent zijn. Hier volgt dus slechts een korte samenvatting:

• Eenvoudige stofzuigrobot: Werkt met toeval en probeert niet oplossingsgericht te handelen. Kan kennis niet combineren.
• Willekeurig generatief: Dito.
• Elektronische weegschaal: Kan kennis niet combineren, lost geen probleem of probeert het zelfs niet (zie verder boven: Problembegrip. Probleem = iets dat verder gaat dan een eenvoudig uitvoeren van instructies oplosbaar is).
• Op afstand bestuurbare drone: Idem.
• Zoekmachine: puur op regels gebaseerd, gebruikt een specifieke vooraf gedefinieerde oplossing. Zoekmachines die verbonden zijn met AI-systemen zijn AI-systemen 😉
• image generator (Stable Diffusion): Kan kennis niet combineren of laat dit in de uitvoer zien (bzw. niet vaststellen) –> De creatieve sector is niet noodzakelijk met het begrip intelligentie meetbaar. Of Rembrandt als kunstenaar intelligent what, mag objectief (geen ironie, heel nuchter gezegd) betwist worden. Kunst ligt in het oog van de kijker. Kunst en intelligentie zijn twee categorieën die aanvankelijk niet compatibel zijn. Een schilderij lost vaak geen echt probleem op. Velen kennen wellicht volgende situatie: Een kunstwerk haalt bijvoorbeeld 100 miljoen euro op. De meerderheid van de mensheid zou dan zeggen: "Dit werk is lelijk. Ik zou niet een euro [bzw. landse valuta] ervoor betalen." Het gaat bij intelligentie niet om meerderheidsbeoordelingen, maar kunst is immers subjectief.
• cell phone-toetsenbord: Werkt met frequenties (sommigen zeggen statistiek).
• Donald Trump: Buiten deze overweging.

Conclusie: Al de negatieve voorbeelden zijn terecht niet opgenomen in de definitie van AI. De definitie past nog steeds.

Een validatie van de definitie met nog meer positieve voorbeelden volgt:

ChatGPT:

• Kunstmatig: Yes.
• Probleemoplossingspoging: Yes, kennelijk. Kijk naar de talrijke indrukwekkende voorbeelden.
• Unscharfe Vorgabe: Yes, siehe schlampige Fragestellungen aller Art.
• Nicht konkret vorgegebener solution: Yes, ChatGPT basiert auf einem neuronalen Netzwerk und dem Transformer (=menschlicher Intelligenzmechanismus, sage ich)
• Oplossingsgericht: Yes, kennelijk, zoals veel voorbeelden laten zien. Niet elk probleem hoeft overigens voldoende opgelost te worden (zie Mens als voorbeeld).
• Weten combineren: Ja, kennelijk. Nu ook door het toevoegen van internetkennis. Zie ook FastGPT (mijn resultaat was perfect. FastGPT maakt gebruik van toeval om creatievere antwoorden te geven, dus er kunnen imperfecte resultaten zijn als je de link volgt).
• Conclusies trekken: Yes, kennelijk. ChatGPT kan zelf wiskundeproblemen oplossen die de beste wiskundigen ter wereld nauwelijks of niet kunnen oplossen. Daarbij komt dan vaak nog de oplossingswijze.

Conclusie: De definitie past ook hierbij.

Naast de zaak: Wie het lief is om een andere zoekmachine dan Google te hebben, adviseer ik Kagi. Kagi bevat het boven genoemde FastGPT. Nu komt de klap: Kagi kost 5$ per maand, maar bevat geen reclame!

Meerkat:

• Kunstmatig: Nee, levend –> in orde, want een mierensoort is geen kunstmatige intelligentie maar een (levende) intelligentie. Dit criterium had men voor de mier niet moeten onderzoeken.
• Probleemoplossingspoging: Yes, kijk naar het leven van een mier. Voorbeelden: voedselzoeken, nestbouwen.
• Onscherp gestelde voorwaarde: Ofwel is er geen voorwaarde of de mierenkolonie geeft ons een onduidelijke voorwaarde.
• Niet-specifieke oplossing: Ja, zie het leven van een mier. Voorbeelden: Foerageren, nestbouw, verdediging tegen vijanden.
• Oplossingsgericht: Yes, kennelijk. Immers leven mieren al heel lang op deze aarde.
• Wissen kombinieren: Ja, offenbar. Beispiele: Terrain erkunden, Futtersuche, Material für Nestbau suchen und transportieren.
• Schlussfolgerungen ziehen: Ja. Beispiel: Pheromon-Fährten anderer Ameisen.

Conclusie: De definitie past.

Mens:

De mens wordt gezegd intelligent te zijn. Ik zeg: De huidige KI-systemen gebruiken kwalitatief dezelfde intelligente functie als de mens. Deze bestaat voornamelijk uit een neuronaal netwerk en het Transformer-anslag of een vergelijkbaar of beter aanpak.

Conclusie: De definitie past, hoewel de mens geen AI is (kunstmatig).

Het volgende is de test tegen het voorbeeld, waarvan de kwaliteit van het systeem afhangt of het systeem intelligent is of niet:Bewakingscamera's met beeldherkenning*. De vraag is wat dit systeem moet doen en hoe goed het de taak uitvoert.

• Kunstmatig: Yes.
• Probleemoplossingspoging: Het probleem is het herkennen van objecten in de afbeelding. Als alleen eenvoudige objecten of slechts een paar iets complexere objecten herkenbaar moeten worden, dan is het systeem mogelijk niet zo efficiënt en dus geen AI. Men kan veel objecten ook zonder AI herkennen.
• Onduidelijke richtlijn: Hier irrelevant, aangezien geen richtlijn. Ofwel als richtlijn (reageer alleen op inbrekers, niet op passanten), dan zou het systeem een AI zijn, wanneer de richtlijn duidelijk voldoende wordt meegenomen.
• Geen concreet gegeven oplossingsroute: Als yes, dan in ieder geval potentieel een AI.
• Lösungsgericht: Als niet, dan geen AI. Regelbasiert zou niet of slechts beperkt oplossingsgericht zijn, afhankelijk van de complexiteit en prestatiecapaciteit van de regels.
• Combineer kennis: Zo nee, dan geen AI.
• Conclusies trekken: Als yes, zou dat een sterke indicator zijn voor een AI. Als nee, dan zou het systeem minder presteren en waarschijnlijk geen AI zijn.

Het is duidelijk waarom, met behulp van de definitie kan het vrij goed worden vastgesteld wanneer een beeldherkenning een AI kan zijn en wanneer niet. Ook de graad van intelligentie kan zo worden afgeleid.

Conclusie

De door mij ontwikkelde definitie voor kunstmatige intelligentie luidt:

De Engelse versie luidt:

Met behulp van een systematiek is de definitie getoetst op haar geschiktheid. Dit lijkt bij de AI-definitie in de AI-verordening niet te zijn gebeurd. De OECD-definitie is beter, maar nog niet scherp genoeg. Bovendien bevat ze talrijke lege woorden die erop wijzen dat de auteurs de belangrijkste begrippen zijn vergeten.

De definitie werd zonder blik op algemene bronnen (zoals Wikipedia, Duden etc.) verkregen, maar eerst nadien vergeleken (zie het "PS" onderaan).

In dit artikel werden Grondkenmerken van een AI gedefinieerd, die onbetwist zouden mogen worden.

Verder zijn Mussmerkmale van AI-Systemen gedefinieerd. Daarnaast zijn Kenmerken van Kann van AI-Systemen gedefinieerd, die voor de definitie niet noodzakelijk zijn, maar bij het onderscheiden van verschillend gevormde AI-Systemen helpen.

Om de validiteit te bepalen werden Positiefvoorbeelden voor intelligente systemen en Negatiefvoorbeelden voor niet intelligente systemen genoemd en kort beschreven.

Vervolgens werd een proces beschreven, waarmee een zo goed mogelijke definitie van de term kunstmatige intelligentie kan worden verkregen.

Naar aanleiding hiervan werd een voorstel gedaan voor een definitie van kunstmatige intelligentie. Ten slotte werd deze definitie met behulp van de beschreven procedure gecontroleerd. De controle toonde aan dat de definitie past bij de genoemde positieve en negatieve voorbeelden.

De definitie voor AI lijkt voor de genoemde voorbeelden juist. Verder voorbeelden helpen om de definitie te verfijnen en intensiever na te trekken. Misschien is ook een correctie nodig. Mijn AI-definitie berust vooral op het problembegrip. Wat een probleem is, is veel eenvoudiger uit te leggen dan wat "intelligentie" of "AI" is. Door deze reductie van het definitieprobleem tot iets eenvoudigers zal het waarschijnlijk neerkomen op het scherpen van het problembegrip en eventueel meer bijordeningen voor te nemen.

De kreative sector is niet zonder meer toegankelijk voor het begrip intelligentie. Kunstzinnig scheppen zou naar mijn mening achteraf moeten worden beschouwd. Misschien loopt het uit op een definitie van creatieve kunstmatige intelligentie, die de bovenstaande definitie aanvult, uitbreidt of verfijnt.

De hier gegeven definitie onderscheidt zich qualitief van die van de OECD en de AI-verordening. Zij stelt geen eisen aan software noch doelen. Ook wordt de mens als onderdeel van het systeem niet gedefinieerd. Mensen zijn niet nodig, om een kunstmatige intelligentie (als die er ooit zou bestaan) aanwezig te kunnen zijn. Fundamenteel anders is dat mijn definitie zich richt op de oplossingsweg en de combinatie van kennis en conclusies als criteria vereist. Invoer en uitvoer worden in mijn definitie niet genoemd, omdat ik ze naar mijn mening geen kenmerken voor intelligentie zijn. Het probleem en het poging tot oplossing zijn echter integraal in mijn definitie verankerd. Elegant is de gebruikmaking van "kunstmatig systeem", omdat AI kunstmatig is.

Dit artikel begon eigenlijk met de bedoeling om bestaande AI-definities te bekritiseren en een proces te noemen om tot een goede definitie te komen. Uiteindelijk is er toch een AI-definitie uitgekomen die ik persoonlijk voor duidelijker hou dan die van de AI-verordening en de OECD.

Tot slot nog de omvattende definitie van intelligentie:

Intelligentie is een systeem dat op een niet-specifieke, oplossingsgerichte manier een probleem probeert op te lossen, zelfs als het probleem niet duidelijk gedefinieerd is, door bestaande kennis te combineren met nieuwe kennis en conclusies te trekken.

Bronvermelding: Klaus Meffert in de Dr. DSGVO Blog (per 03.04.2024)

Terugmeldingen graag via de commentaarfunctie onderaan of per e-mail (link aan het einde van deze pagina: "Bericht schrijven").

PS: Zoals ik net (bij het nalezen van de voltooide bijdrage) zie, definieert Wikipedia het begrip intelligentie over het probleemoplossen. Het woord "doel" komt daar niet voor. De Wikipedia-definitie gebruikt alle mogelijke onduidelijke begrippen ("kognitief", "geestelijk", "zinvol"), die bovendien fout zijn als het gaat om kunstmatige intelligentie. Mijn definitie van intelligentie komt precies overeen met mijn definitie van kunstmatige intelligentie, met de ene verschillende dat bij mijn KI-definitie de kunstmatigheid wordt genoemd als een extra criterium. Bovendien moet opgemerkt worden dat het door Wikipedia genoemde "probleemoplossen" daar ook als puur (gegronde) poging, niet eerst als succesvolle poging, is gedefinieerd ("… waarop abzielt…"), wat mijn definitie ondersteunt.