Elon Musk zei in 2020 dat kunstmatige intelligentie (AI) binnen vijf jaar de menselijke intelligentie zou overtreffen op weg om "een onsterfelijke dictator" over de mensheid te worden. Maar een nieuw boek dat mede is geschreven door een professor filosofie van de Universiteit van Buffalo, stelt dat dat niet zal gebeuren - niet tegen 2025, niet ooit.

Barry Smith, Ph.D., SUNY Distinguished Professor in het Department of Philosophy in UB's College of Arts and Sciences, en Jobst Landgrebe, Ph.D., oprichter van Cognotekt, een Duits AI-bedrijf, zijn co-auteur van "Why Machines Will Regel nooit de wereld:kunstmatige intelligentie zonder angst."

Hun boek biedt een krachtig argument tegen de mogelijkheid om machines te bouwen die de menselijke intelligentie kunnen overtreffen.

Machine learning en alle andere werkende softwaretoepassingen - de trotse prestaties van degenen die betrokken zijn bij AI-onderzoek - zijn voor Smith en Landgrebe verre van iets dat lijkt op de capaciteit van mensen. Verder stellen ze dat elke stapsgewijze vooruitgang die zich op het gebied van AI-onderzoek ontwikkelt, het in de praktijk niet dichter bij de volledig functionerende mogelijkheid van het menselijk brein zal brengen.

Smith en Landgrebe bieden een kritisch onderzoek naar de ongerechtvaardigde projecties van AI, zoals machines die zich losmaken van de mensheid, zichzelf repliceren en 'volledige ethische agenten' worden. Er kan geen machinewil zijn, zeggen ze. Elke afzonderlijke AI-toepassing berust op de bedoelingen van mensen, inclusief de bedoelingen om willekeurige outputs te produceren.

Dit betekent dat de Singularity, een punt waarop AI oncontroleerbaar en onomkeerbaar wordt (zoals een Skynet-moment uit de "Terminator"-filmfranchise), niet zal plaatsvinden. Wilde beweringen van het tegendeel dienen alleen om het potentieel van AI op te blazen en het publieke begrip van de aard, mogelijkheden en limieten van de technologie te verstoren.

Smith en Landgrebe reiken over de grenzen van verschillende wetenschappelijke disciplines heen en beweren dat het idee van een algemene kunstmatige intelligentie (AGI) - het vermogen van computers om de algemene intelligentie van mensen te evenaren en verder te gaan - berust op fundamentele wiskundige onmogelijkheden die analoog zijn in de natuurkunde tot de onmogelijkheid om een ​​perpetuum mobile te bouwen. AI die overeenkomt met de algemene intelligentie van mensen is onmogelijk vanwege de wiskundige limieten van wat kan worden gemodelleerd en 'berekenbaar' is. Deze limieten worden door vrijwel iedereen die in het veld werkt geaccepteerd; maar tot nu toe hebben ze de gevolgen voor wat een AI kan bereiken niet ingezien.

"Om deze barrières te overwinnen zou een revolutie in de wiskunde nodig zijn die van groter belang zou zijn dan de uitvinding van de calculus door Newton en Leibniz meer dan 350 jaar geleden", zegt Smith, een van 's werelds meest geciteerde hedendaagse filosofen. "We houden onze adem niet in."

Landgrebe wijst erop:"Zoals kan worden geverifieerd door te praten met wiskundigen en natuurkundigen die aan de grenzen van hun respectieve disciplines werken, is er zelfs niets aan de horizon dat erop zou kunnen wijzen dat een dergelijke revolutie ooit haalbaar zou kunnen zijn. Wiskunde kan niet volledig modelleren van het gedrag van complexe systemen zoals het menselijk organisme", zegt hij.

AI heeft veel zeer indrukwekkende succesverhalen en er is aanzienlijke financiering besteed aan het verleggen van zijn grenzen voorbij de prestaties op smalle, goed gedefinieerde gebieden zoals tekstvertaling en beeldherkenning. Een groot deel van de investeringen om de technologie naar voren te schuiven naar gebieden waar de machine-tegenhanger van algemene intelligentie nodig is, kan, zo zeggen de auteurs, weggegooid geld zijn.

"De tekstgenerator GPT-3 heeft laten zien dat hij in staat is verschillende soorten overtuigende resultaten te produceren op veel uiteenlopende gebieden", zegt Smith. "Helaas erkennen de gebruikers al snel dat er in combinatie met deze output ook gênante fouten zijn, zodat de overtuigende outputs zelf begonnen te verschijnen als niets meer dan slimme salontrucs."

De rol van AI bij het sequensen van het menselijk genoom leidde tot suggesties over hoe het zou kunnen helpen bij het vinden van genezingen voor veel menselijke ziekten; maar na 20 jaar aanvullend onderzoek (waaraan zowel Smith als Landgrebe hebben deelgenomen), is er weinig geproduceerd om dit soort optimisme te ondersteunen.

"In bepaalde, volledig door regels bepaalde, beperkte omgevingen kan machine learning worden gebruikt om algoritmen te creëren die beter presteren dan mensen", zegt Smith. "Maar dit betekent niet dat ze de regels kunnen 'ontdekken' die van toepassing zijn op elke activiteit die plaatsvindt in een open omgeving, wat het menselijk brein elke dag bereikt."

Technologiesceptici hebben natuurlijk geen perfecte staat van dienst. Ze hebben het bij het verkeerde eind gehad met betrekking tot doorbraken, variërend van ruimtevluchten tot nanotechnologie. Maar Smith en Landgrebe zeggen dat hun argumenten gebaseerd zijn op de wiskundige implicaties van de theorie van complexe systemen. Om wiskundige redenen kan AI de manier waarop het menselijk brein functioneert niet nabootsen. In feite zeggen de auteurs dat het onmogelijk is om een ​​machine te bouwen die kan wedijveren met de cognitieve prestaties van een kraai.

"Een AGI is onmogelijk", zegt Smith. "Zoals ons boek laat zien, kan er geen algemene kunstmatige intelligentie zijn omdat het de grens overschrijdt van wat zelfs in principe met een machine kan worden bereikt." + Verder verkennen

Zijn baby's de sleutel tot de volgende generatie kunstmatige intelligentie?