Wat is AI nou echt, onder het chatvenster? Dit stuk legt die basis, en elk ander stuk in de reeks bouwt erop verder.
Je hebt ChatGPT gebruikt, of iets wat erop lijkt. Je tikte een vraag in, er kwam een antwoord in volle zinnen dat klonk als een mens, en het was nuttig genoeg dat je terugkwam. Je weet dus al wat AI kan. Wat bijna niemand je gaf is wat het eronder is, en je kunt de rest van dit landschap niet helder lezen zolang de techniek in het midden een raadsel blijft. Dit is die basis, in gewone taal, zonder wiskunde en zonder jargon dat je moet onthouden. Je moet lopen voor je kunt rennen, en dit is het lopen.
De manier waarop het leerde heeft een naam: machine learning. Het is precies wat het zegt. Bij gewone software tikt een programmeur regel voor regel in wat het programma moet doen, stap voor stap. Bij machine learning draai je dat om. Je geeft de computer miljoenen voorbeelden en laat hem de patronen zelf ontdekken, zonder dat iemand die regels heeft opgeschreven. Geef het genoeg foto’s van katten en het leert zelf wat een kat tot een kat maakt, ook al kan niemand dat ooit in nette regels vangen. Dat is geen gedachte-experiment. Google deed het in 2012 met tien miljoen willekeurige videobeelden, tijdens het leren zei niemand ooit het woord kat, en er ontstond toch een stukje dat kattensnuiten eruit begon te pikken.
De AI die jij hebt gebruikt leerde op die manier, van tekst. Zoveel tekst dat het kan raden welk woord waarschijnlijk als volgende komt. Dat klinkt bijna te simpel, en op de bodem is het dat ook. Het bijzondere is dat het raden zo goed werd dat het op begrip begint te lijken. Vraag het iets en het bouwt woord voor woord een antwoord dat klopt, niet omdat het een woord snapt dat het zegt, maar omdat het de vorm van een goed antwoord zo vaak heeft gezien dat het er makkelijk en overtuigend een neerlegt.
Het is geen computer magie en geen bewustzijn. Dat is de grootste les die je uit deze intro kan meenemen, want bijna alle verwarring over AI begint bij de stille aanname dat er ergens iemand nadenkt. Er denkt niemand. Er is een patroon, geleerd uit voorbeelden, dat verbluffend ver komt op voorspellen.
Alles hierna hangt aan die vorm. De soorten AI, de tools van dichtbij, wat het geheel voor je kan, van de details mag je een hoop kwijtraken en dat is prima. Het leert uit voorbeelden, het voorspelt, en er zit geen brein achter. Houd dat vast en vanuit de rest van de reeks bouwen we hier verder op.
Dan blijft er een voor de hand liggende vraag over. Als dit alles is, patronen en voorspelling, waarom draait de hele wereld er dan opeens in door? AI is niet nieuw, en de techniek onder de hype is ouder dan hij lijkt. In het volgende stuk ga ik terug naar waar het vandaan komt en waarom het in 2022 als een bom ontplofte, zodat je de echte omslag kunt onderscheiden van het lawaai eromheen.
Volgende: Waar AI vandaan komt en de hype eromheen →