Cybernetica heeft een diepe en fundamentele relatie met Kunstmatige Intelligentie (AI). Sterker nog, cybernetica wordt vaak gezien als een van de voorlopers en een belangrijke conceptuele basis voor de ontwikkeling van AI.
Wat is Cybernetica?
Cybernetica is de wetenschap die zich bezighoudt met de studie van besturing en communicatie in zowel levende organismen als machines. De term “cybernetica” komt van het Griekse woord “kybernētēs”, wat “stuurman” of “gouverneur” betekent.
Centrale concepten binnen cybernetica zijn:
- Feedback (terugkoppeling): Hoe systemen informatie over hun eigen prestaties gebruiken om hun gedrag aan te passen en hun doelen te bereiken. Denk aan een thermostaat die de temperatuur meet en de verwarming aan- of uitzet op basis van die meting.
- Regulatie en controle: Hoe systemen zichzelf stabiliseren en hun gedrag sturen in een dynamische omgeving.
- Communicatie en informatiestroom: Hoe informatie wordt uitgewisseld binnen en tussen systemen.
- Doelgericht gedrag: Hoe systemen zich gedragen om bepaalde doelen te bereiken.
Cybernetica probeert universele principes te vinden die van toepassing zijn op elk systeem dat zichzelf reguleert en informatie verwerkt, of het nu een menselijk lichaam, een ecosysteem, een regering of een machine is. De relatie met AI
De relatie tussen cybernetica en AI is als volgt: - Historische grondslag: Veel van de vroege denkers en onderzoekers die later als de grondleggers van AI werden gezien, kwamen uit de cybernetica. Norman Wiener, een van de grondleggers van cybernetica, voorspelde al in de jaren ’40 dat machines in staat zouden zijn om complexe taken uit te voeren die toen alleen door mensen werden gedaan. Zijn werk en dat van anderen legden de theoretische basis voor systemen die konden leren, redeneren en beslissingen nemen.
- Focus op zelfregulatie en aanpassing: Cybernetica legde de nadruk op systemen die hun gedrag kunnen aanpassen op basis van feedback uit hun omgeving. Dit concept is fundamenteel voor veel AI-algoritmes, met name in machine learning. AI-systemen “leren” door patronen in gegevens te herkennen en hun interne modellen aan te passen (feedback) om betere voorspellingen of beslissingen te maken.
- Neurale netwerken: De interesse in het modelleren van het menselijk brein was een belangrijk onderdeel van zowel cybernetica als de vroege AI. Het concept van kunstmatige neurale netwerken, dat nu de ruggengraat vormt van deep learning (een subveld van AI), heeft zijn wortels deels in de cybernetica, waar men probeerde de structuur en functie van biologische neuronen na te bootsen.
- Doelgerichtheid en intelligentie: Cybernetica bestudeert hoe systemen doelen bereiken. AI richt zich specifiek op het creëren van machines die op een intelligente manier doelen kunnen bereiken, vaak door middel van complexe besluitvorming, planning en probleemoplossing.
- Controle en automatisering: Zowel cybernetica als AI zijn gericht op het creëren van autonome systemen. Waar cybernetica de algemene principes van controle en communicatie onderzoekt, past AI deze principes toe om machines intelligent gedrag te laten vertonen, zodat ze taken kunnen automatiseren die voorheen menselijke intelligentie vereisten.
- Samengevat
Cybernetica heeft het theoretische raamwerk en de vroege concepten geleverd die essentieel waren voor de geboorte en ontwikkeling van Kunstmatige Intelligentie. Zonder de inzichten uit de cybernetica over feedbacklussen, zelfregulatie en informatieverwerking, zou de ontwikkeling van AI er heel anders hebben uitgezien, en mogelijk veel langzamer zijn gegaan. Tegenwoordig worden de principes van cybernetica nog steeds toegepast in geavanceerde AI-systemen, vooral in gebieden als robotica, adaptieve systemen en besturingssystemen.