Hoe werkt kunstmatige intelligentie?
Er zijn tegenwoordig verschillende vormen van kunstmatige intelligentie (AI). Het is een moeilijke vraag wat je zelfs kunstmatige intelligentie kunt noemen en wat je alleen maar een softwareprogramma kunt noemen. Er is een neiging in software, waar wanneer iets dat vroeger "AI" werd genoemd, rijpt en zich in de technologische achtergrond integreert, het niet meer AI wordt genoemd. De programmeurs van de jaren vijftig zouden in onze wereld talloze embedded software 'kunstmatige intelligentie' kunnen noemen - bijvoorbeeld de microchip in uw auto die brandstofinspuiting regelt, of de database in de supermarkt die gegevens van alle verkopen opslaat, of de Google-zoekmachine.
Maar het veld dat zichzelf 'kunstmatige intelligentie' noemt, is meestal iets anders dan de veel grotere groep 'softwareontwikkelaars in het algemeen'. AI-onderzoekers kijken meestal naar complexere, adaptieve, capabele of zelfs vaag mensachtige vormen van software. Werknemers in kunstmatige intelligentie zijn ook vaak interdisciplinair en bedreven in gebieden van wetenschap en wiskunde die de typische programmeur vreemd zijn, inclusief maar niet beperkt tot: formele statistieken, neurowetenschappen, evolutionaire psychologie, machine learning en besluitentheorie.
Op het gebied van kunstmatige intelligentie zijn er twee hoofdkampen: de Neats en de Scruffies. De divisie heeft praktisch gehandhaafd sinds AI werd opgericht als een veld in 1956. De netjes zijn voorstanders van formele methoden zoals toegepaste statistieken. Ze houden ervan dat hun programma's goed georganiseerd zijn, aantoonbaar degelijk, werken op basis van concrete theorieën en vrij bewerkbaar. De scruffies houden van rommelige benaderingen, zoals adaptieve neurale netwerken, en beschouwen zichzelf als hackers en gooien alles samen zolang het lijkt te werken. Beide benaderingen hebben in het verleden indrukwekkende successen geboekt en er zijn ook hybriden van de twee thema's.
Alle ontwerpen voor kunstmatige intelligentie zijn op zijn minst oppervlakkig geïnspireerd door het menselijk brein, omdat kunstmatige intelligentie per definitie een aspect van intelligentie nabootst. AI's moeten concepten bouwen van de dingen waarmee ze manipuleren of ermee werken, en deze concepten opslaan als brokken gegevens. Soms zijn deze brokken dynamisch en vaak bijgewerkt, soms statisch. Over het algemeen houdt een AI zich bezig met het exploiteren van relaties tussen gegevens om een bepaald doel te bereiken.
Doelen worden vaak toegewezen op basis van hulpprogramma. Wanneer een doel wordt gepresenteerd, kan een AI-systeem subdoelen genereren en deze subdoelen gebruikswaarden toewijzen op basis van hun voorspelde bijdrage aan het primaire doel. De AI gaat door met het nastreven van subdoelen totdat het primaire doel is bereikt. Daarna is het vrij om door te gaan naar een nieuw (maar vaak vergelijkbaar) primair doel. Wat bij AI sterk verschilt, is hoe al deze dynamieken worden geïmplementeerd.