AGI duikt regelmatig op in berichten over AI. Soms klinkt het als een duidelijk eindpunt: nog even doorontwikkelen en dan zijn we er. Maar wat iemand onder AGI verstaat, maakt nogal uit voor die uitspraak.
Wat wordt ermee bedoeld?
AGI staat voor Artificial General Intelligence. Het gaat om het idee van AI die over een breed terrein taken kan uitvoeren op een hoog niveau. Daarmee is nog niet afgesproken welke taken meetellen, hoe betrouwbaar dat moet gebeuren of hoeveel menselijke hulp is toegestaan.
In het onderzoek ‘Levels of AGI’ stellen de auteurs daarom voor om onder meer de breedte en het niveau van prestaties te onderscheiden. Ook zelfstandigheid verdient apart aandacht. Goed presteren op een taak en zonder toezicht een heel proces uitvoeren zijn verschillende eigenschappen.
Waarom ‘gewone AI kan maar één ding’ te simpel is
Een strikte tweedeling helpt weinig bij het beoordelen van de hulpmiddelen die je tegenkomt. Kijk liever per toepassing. Een systeem kan bruikbare teksten maken, maar alsnog de verkeerde conclusie trekken uit een document. En een goede demonstratie vertelt nog niet hoe vaak dat in dagelijks gebruik goed gaat.
Voor een bedrijf zou ik daarom geen beslissing laten afhangen van het label AGI. Ik zou een paar eigen taken kiezen, vooraf vastleggen wat een goede uitkomst is en ook lastige uitzonderingen testen. Dan krijg je informatie waar je iets mee kunt.
Wat kun je met een voorspelde datum?
Een jaartal is pas te beoordelen als duidelijk is wat er op dat moment bereikt zou moeten zijn. Vraag dus naar de definitie, de test en de voorwaarden. Zonder die informatie praten mensen makkelijk langs elkaar heen.
Ik volg dit onderwerp omdat het gevolgen kan hebben voor werk en de manier waarop we systemen inzetten. Voor een concrete opdracht blijf ik kijken naar wat een systeem aantoonbaar kan, waar het faalt en welke controle nodig is.
Bronnen en verder lezen
Uitleg en eigen beoordeling op basis van onderstaande bronnen. Genoemde voorbeelden zijn illustratief.