Afgelopen week was ik in Londen, waar ik de internationale beurs BETT bezocht. Naast de charme van een stad die ik altijd in boeken heb gelezen maar nog nooit had bezocht, heb ik veel ervaringen opgedaan die mijn relatie met technologie ingrijpend en fundamenteel hebben veranderd.
De BETT in Londen is dé internationale beurs voor technologie in het onderwijs. Dit jaar kon een belangrijk thema als Kunstmatige Intelligentie natuurlijk niet ontbreken.
Wat ik heb geleerd op de BETT: verder dan technische trucjes
Wie mij kent, weet dat ik altijd een groot liefhebber van technologie ben geweest en dat altijd zal blijven. Om op een plek te zijn waar geavanceerde technologie wordt toegepast in het onderwijs, een andere grote passie en roeping van mij, was een droom die uitkwam.
Het belangrijkste dat ik heb geleerd, is echter niet hoe je een persoonlijke GPT instelt, hoe je een reeks van vijf lessen genereert op basis van de taxonomie van Bloom, hoe je de perfecte prompt schrijft of hoe je terugkerende taken optimaliseert. Dit zijn trucjes die, hoe indrukwekkend ze ook klinken, slechts het oppervlak van de wereld van Kunstmatige Intelligentie raken.
Een toekomst die exponentieel groeit
We staan aan de vooravond van een verandering die de mensheid nog nooit heeft meegemaakt. Als we terugkijken en alle revoluties in onze geschiedenis analyseren, zien we hoe de omvang van elk ervan exponentieel is gegroeid, waarbij elke nieuwe balans steeds meer gewicht heeft. Laten we alleen de laatste decennia nemen: we beginnen met de komst van internet, gaan verder met smartphones, raken aan machine learning en belanden bij kunstmatige intelligentie.
AI: tussen mythe en werkelijkheid
Er is altijd een mythe in de collectieve verbeelding telkens wanneer we het hebben over AI (Artificial Intelligence). Sommigen van ons denken aan Terminator, anderen aan legers van androïden, weer anderen aan humanoïden zoals Super Vicky (ja, zo oud ben ik). In werkelijkheid, zoals uitgelegd in een keynote van Rose Luckin (Professor of Learner Centred Design aan het UCL Knowledge Lab), bestaat AI al vele jaren.
Het jaar 2022, het jaar van de publicatie van ChatGPT, heeft de spelregels veranderd. De infrastructuren zijn veranderd en, nog beslissender, de verwerkingsprocessen van de zogenaamde kunstmatige intelligenties.
Van traditionele algoritmen naar Large Language Models
Simpel gezegd, kun je de moderne AI zien als een evolutie van machine learning. Machine learning betekent dat een computer wordt geprogrammeerd met datasets om terugkerende taken te automatiseren. Denk aan spamfilters voor e-mails: een algoritme leert bepaalde woorden of patronen herkennen en markeert e-mails als spam.
Maar waar machine learning altijd afhankelijk was van menselijke input, hebben Large Language Models zoals ChatGPT het speelveld veranderd. Dankzij natuurlijke taalverwerking kunnen we nu communiceren met AI zoals we dat met mensen zouden doen.
Neurale netwerken en Deep Learning: een revolutionaire stap
De komst van Large Language Models (LLM) heeft de spelregels compleet veranderd. Dankzij natuurlijke taalverwerking is het nu mogelijk om niet alleen instructies te geven aan een computer, maar er ook mee te communiceren alsof je met een echt persoon praat. Dit maakt de interactie intuïtiever en toegankelijker dan ooit tevoren.
Maar het stopt niet bij taal. Zoals eerder gezegd, zodra een nieuwe weg is ingeslagen, versnelt de evolutie exponentieel. Met de publicatie van ChatGPT zijn we niet langer afhankelijk van traditionele algoritmen: we zijn overgestapt op neurale netwerken, een technologie die de manier waarop machines leren fundamenteel heeft getransformeerd.
In 2024 ontvingen John Hopfield en Geoffrey Hinton de Nobelprijs voor Natuurkunde voor hun werk aan neurale netwerken. Deze systemen, geïnspireerd op het menselijke brein, maken Deep Learning mogelijk: een proces waarin AI zelfstandig leert door complexe verbanden te leggen, vergelijkbaar met hoe menselijke hersenen werken.
Experimenten met hersengolven: de AI die gedachten leest
Een van de meest fascinerende voorbeelden die op de BETT werden gepresenteerd, betreft het gebruik van hersengolven om AI-modellen te trainen. Wetenschappers van de Universiteit van Osaka hebben twee complementaire AI-modellen gecreëerd om beelden die door patiënten werden gezien, te decoderen met een nauwkeurigheid van 80%.
•Eerste model: Het analyseerde de hersengolven die werden gegenereerd door vier patiënten terwijl ze 10.000 afbeeldingen van mensen, landschappen en objecten bekeken.
•Tweede model: Het koppelde de gegenereerde hersengolven aan beschrijvingen van dezelfde afbeeldingen.
De twee modellen werkten vervolgens samen: de ene genereerde een beeld op basis van het perspectief en de lay-out van het origineel, de andere koppelde het beeld aan de bijbehorende beschrijving.
Vergelijkbare vooruitgangen zijn toegepast op muziek. In 2023 reconstrueerden wetenschappers delen van Another Brick in the Wall van Pink Floyd met behulp van de hersengolven van patiënten die naar het nummer luisterden. Het resultaat is verrassend en hier te beluisteren:
AI en humanoïde robots: het Figure 01-project
Het hoogtepunt van alles wat ik heb gezien en geleerd op de BETT was het experiment van Figure, een bedrijf van humanoïde robots, samen met OpenAI. Dit project toonde tastbaar aan wat het betekent om te interageren met een kunstmatige intelligentie die in staat is om cognitieve en fysieke vaardigheden te combineren.
In de gepresenteerde video interageert een man met een robot die betrokken is bij cognitieve activiteiten, zoals het beantwoorden van complexe vragen, en fysieke activiteiten, zoals het uitvoeren van gevraagde taken. Het was alsof ik de toekomst voor mijn ogen zag materialiseren.
Met meer vragen dan antwoorden naar huis
Alles wat ik hierboven heb beschreven, is in slechts twee jaar tijd gebeurd. De implicaties zijn enorm en zullen de samenleving op ongekende wijze transformeren.
Sam Altman, oprichter van OpenAI, voorspelt een toekomst waarin menselijke arbeid niet langer nodig is. Een universeel basisinkomen, een idee dat ook door Elon Musk wordt ondersteund, zou werkelijkheid kunnen worden. Dit zou mensen in staat stellen zich te richten op creativiteit en soft skills.
Het klinkt als een utopie, maar…
Wat zal de menselijke prijs zijn van deze revolutie? Als AI repetitieve én creatieve taken kan automatiseren (zoals in dit project van het National Youth Theater), wat blijft er dan over van de menselijke essentie? Wat zal een acceptabele en gedeelde ethiek zijn?
De grote vragen voor ons allemaal
Na 40 kilometer te hebben gewandeld in twee dagen, kwam ik thuis. Mijn zoon lag al te slapen. Mijn dochter lag tevreden in haar wieg. Maar de vragen bleven komen:
1.Hoe bereiden we onze kinderen voor?
2.Welke waarden moeten we behouden en welke moeten we “updaten” om relevant te blijven?
3.Hoe kunnen we machines onderwijzen zonder ons eigen leren te verwaarlozen?
4.Welke ethische compromissen maken we ongemerkt wanneer we beslissingen delegeren aan algoritmes?
5.Wat blijft er over van authenticiteit in creativiteit wanneer alles kan worden gesimuleerd?
6.Hoe kunnen we het mysterie van het mens-zijn behouden in een wereld die ons probeert te reduceren tot data?
7.In hoeverre laat ik technologie mijn manier van denken en leven vormen?
8.Wie word ik door de keuzes die ik elke dag maak?
9.Wie ben ik?
10.Wie ben jij?
Ontdek meer van Moreno Maugliani
Abonneer je om de nieuwste berichten in je inbox te ontvangen.