Google heeft een algoritme ontworpen dat gebruikmaakte van 16.000 processors om een kunstmatig brein zelf nieuwe dingen te laten leren. Uit tien miljoen plaatjes van YouTube-video's leerde het systeem onderwerpen zelf te herkennen.

Software leert zelf

Kunstmatige intelligentie wordt meestal ontworpen aan de hand van menselijke instructies. Het kunstmatige brein van Google kreeg echter geen hulp en moest het allemaal zelf uitvogelen. Het algoritme leerde zelf afbeeldingen te scheiden en samen te stellen aan de hand van terugkerende onderwerpen.

“Het idee erachter is dat onderzoekers niet van tevoren afbakenen wat de machine moet leren, maar dat je een hoop data invoert en de software zelf laat leren van deze gegevens", legt computerwetenschapper en Andrew Ng uit aan The New York Times. Hij is als onderzoeker van Stanfords AI-lab verbonden aan het project van de zoekreus.

“We hebben de machine nooit tijdens de training uitgelegd wat een kat is", vertelt softwareontwerper Jeff Dean. “Hij ontdekte in wezen zelf het concept van een kat." Het leerproces komt volgens de onderzoekers overeen met de menselijke methode van herkenning door herhaling.

Ware AI binnen handbereik?

Ng vindt dat er niet te veel parallellen getrokken moeten worden tussen het kunstmatige brein en onze hersenen. “Een vrije en eerlijk gezegd kromme vergelijking is dat numerieke parameters overeenkomen met biologische synapsen", waarschuwt Ng.

Er is een enorme computercapaciteit gebruikt, maar het aantal verbindingen in onze hersenen zijn vele malen groter. Ondanks dat zijn de onderzoekers te voorzichtig om te concluderen dat echte kunstmatige intelligentie nu binnen handbereik ligt. “Het zou fantastisch zijn als we het huidige algoritme alleen maar grootschaliger hoefden uit te voeren, maar mijn gevoel zegt me dat we er nog niet helemaal zijn", aldus Ng.