Hoeveel AI-systemen zijn er?

Hoeveel AI-systemen zijn er? Een onmogelijk te beantwoorden vraag.

De vraag hoeveel AI-systemen er zijn, lijkt simpel, maar is in werkelijkheid ongrijpbaar. Het antwoord hangt sterk af van hoe we ‘AI-systeem’ definiëren. Er is geen centrale registratie of database die alle AI-implementaties wereldwijd bijhoudt. De schatting is dan ook grotendeels speculatief en afhankelijk van interpretatie.

De moeilijkheid schuilt in de diverse gradaties van kunstmatige intelligentie. We kunnen AI ruwweg indelen in drie categorieën, zoals vaak wordt gedaan:

• ANI (Narrow AI): Dit is de meest voorkomende vorm van AI. ANI-systemen zijn ontworpen voor specifieke taken en excelleren daarin vaak. Denk aan spamfilters, aanbevelingssystemen op Netflix, virtuele assistenten zoals Siri of Alexa, en schaakcomputers die beter spelen dan de mens. Het aantal ANI-systemen is enorm en groeit exponentieel. Ze zijn ingebouwd in talloze applicaties, websites en apparaten. Een exacte telling is onmogelijk, omdat vele systemen onopvallend werken en niet expliciet als ‘AI’ worden gebrandmerkt.

• AGI (Artificial General Intelligence): Dit is de hypothetische AI die vergelijkbaar is met menselijke intelligentie. Een AGI zou in staat zijn om diverse taken uit te voeren, net als een mens, zonder specifieke programmering voor elke taak. Cruciaal hierbij is de capaciteit om te leren, redeneren en problemen op te lossen op een manier die we nu alleen bij mensen zien. Op dit moment bestaat er geen bewezen AGI. Het aantal AGI-systemen is dus nul.

• ASI (Artificial Super Intelligence): Dit is een nog hypothetischer vorm van AI die de menselijke intelligentie in alle opzichten overtreft. ASI is puur speculatief en bevindt zich volledig in het rijk van sciencefiction. Het aantal ASI-systemen is eveneens nul.

Conclusie: Het is onmogelijk om een concreet aantal AI-systemen te geven. Het aantal ANI-systemen is enorm, terwijl het aantal AGI- en ASI-systemen op nul staat. De constante ontwikkeling en integratie van AI in diverse toepassingen maakt een nauwkeurige telling steeds lastiger, zelfs voor de meest geavanceerde analysemethoden. De focus moet daarom verschuiven van het tellen van systemen naar het begrijpen van de impact en ethische implicaties van de verschillende vormen van AI.