Alexander Klöpping

AI zo ver hebt doorontwikkeld... dat het kan meewerken aan de ontwikkeling van zichzelf. Waardoor wij als het ware achterover kunnen leunen... met een glas limonade... terwijl we kijken hoe onze creatie zichzelf... je zit al te glimlachen... zichzelf verbetert, zeg maar. Waarom zit je te glimlachen? Je zag het voor je. Nou, omdat ik nog weet hoe ver weg het is. Ja, waarom is het nog zo ver weg? Het stelt mij gerust trouwens als je dat zegt, maar ja.

En voor andere domeinen waar verifiëerbaarheid lastiger is, zien we gewoon nog veel minder, veel minder vooruitgang. Ja, wat ook bijvoorbeeld verklaart waarom die modellen zo goed zijn geworden in wiskunde en programmeren, maar nog steeds matige artikelen schrijven, matige boeken. Ik moet wel zeggen, heel even side tangent, maar...

De New York Times had een onderzoek gedaan bij hun schrijvers of lezers... of ze bepaalde tekst prefereerden. Dus je had dan AI-tekst en mensgeschreven tekst. En volgens mij prefereerden 60% of zo de AI-geschreven teksten. Wat dan ook wel weer een beetje tegen mijn punt ingaat... dat die teksten matig zijn. Of de New York Times moet tot nu toe matige teksten hebben geschreven zelf...

Mag je zelf uitvinden. Maar het is overduidelijk wat ze dan ook die jagged edge noemen. Dus een soort kartelrand op die modellen aan intelligentie. Dat ze een soort idioot savanten zijn die ongelooflijk exceleren op een bepaalde competentie of een bepaald thema. Om vervolgens een enorm gat aan competenties te hebben op een ander thema. En dat heeft onder andere te maken met hoe veriveerbaar de sector is of het thema waarbinnen ze dan kunnen groeien. Right?

Ja, wat ik bijvoorbeeld las, dat ging over chemie. Dat je eigenlijk zegt, ik wil de interactie tussen twee stoffen weten. Dan bouw ik een laboratorium waar ik een robot heb. Het hoeft helemaal geen humanoid te zijn. Maar gewoon een mooi systeem met pipetjes en buisjes. Die uit een stok van chemicals dingen kan trekken. Bij elkaar kan voegen. Er staat een camera op. GPT kijkt mee. Doet zijn eigen experimenten. En kan dan toch in de fysieke wereld verifierbaar experimenten gaan doen.

Zodat die modellen beter worden op allerlei dimensies. En zijn er dan dingen die jij intuïtief ziet als... Er is toevallig recent een onderzoek uitgekomen vanuit Entropic. Dat ging over de arbeidsmarkt. Zij hebben natuurlijk bijzonder rijke statistieken rondom het gebruik van cloud. Dat is dat vinkje wat je dan aanzet dat je anonieme statistieken toestaat. En ik denk als je niet betaalt voor cloud dat je het daarmee toestaat.

waardoor zij kunnen zien hoe hun modellen worden ingezet. En wat ze in het onderzoek eigenlijk concluderen... is dat zij maken dan een cirkel van allemaal thema's in een visualisatie. En bijvoorbeeld legal, dus werk wat aan de Zuidas gebeurt in Amsterdam...

Dat daar... Ze maken een onderscheid tussen twee dingen. In hoeverre kan klad daar al ingezet worden. Dus we weten dat klad er goed in is. En kwaliteit kan leveren. En in hoeverre wordt klad al ingezet. Dat zijn eigenlijk twee afbeeldingen die over elkaar heen gezet zijn. Daar zie je letterlijk de jagged edge of intelligence. Want het is een heel puntig, raar, hoekig ding met gaten erin. Het is een soort landkaart met hapjes eruit. Maar ik ben dan benieuwd of jij... Als je gewoon puur op basis van intuïtie...

sectoren ziet of probleemvelden zeg maar die zo open-ended zijn dat wat zulke complexige autische systemen zijn als het ware waar je heel veel data moet halen die niet zo makkelijk te halen is met een sensor bijvoorbeeld waardoor het daar misschien langer duurt

foundation modellen aankomt... die helpen bij valideren. Ja, het is misschien wel goed om te zeggen... want je haalde net Jan Lecuno aan iets eerder. Er is een... substantiële groep binnen de... industrie en onderzoek... die eigenlijk zeggen... taalmodellen... tokenvoorspellers die vooral... teksttokens voorspellen. Ook als ze multimodaal zijn. Eigenlijk als ze geboren zijn uit het soort... taalmodel paradigma van de GPTs...

Daar zit een soort maximum aan. Die hebben uiteindelijk een soort dead end. En we moeten een paar stappen terug doen. Een paar flinke stappen terug doen. En een andere start maken. Eigenlijk zelfs een ander paradigm van modellen. Een ander paradigma van AI.

Die kunnen later met elkaar gaan samenwerken, die modellen. Dat zal wel, maar er is best wel een substantiële, best wel vocale groep ook binnen de industrie die zeggen, we hebben dit taalmodel slash multimodaal model wel een beetje uitgespeeld nu. Daar kunnen we nog wel andere tricks op doen, maar daar zitten we aan een soort glazen plafond. Wat we nodig hebben zijn een paar hele nieuwe strategieën om te komen tot wat dan AGI genoemd wordt. En dat is onder andere world models. Kan je daar iets meer over vertellen?

zijn lab niet op gebaseerd is, maar zeker wel heel erg overeenkomt met de richting. Hij is vertrokken bij Meta. Hij was een grote naam binnen Meta. Zeker. Hij heeft in interviews aangegeven, ik paraphraseer, ik vind taalmodellen eigenlijk een beetje saai. Ik ben er wel op uitgekeken. Ik ga wat anders doen. Sterker nog, we moeten wat anders doen. En hij is nu weg bij Meta en is op basis van zijn inzichten en zijn gok op de toekomst, zou je kunnen zeggen, een nieuwe weg ingeslagen. Ja.

Je hebt de ruwe realiteit, pixel data, dan heb je de interpretatie van die realiteit, wat wij bijvoorbeeld als mens doen. Je kunt naar een museum gaan, dat is leuk om ook met kinderen te doen en dan aan kinderen te vragen wat ze zien als ze naar kunst kijken. Dat zijn hele andere verhalen dan de meeste mensen. We zijn allemaal subjectief, maar kinderen hebben er een handje van.

En daarbij gaan we niet alleen maar meer kijken naar ruwe brushstrokes op een schilderij... maar gaan we interpreteren. En dat doen we vanuit menselijke cultuur. Daar zijn we ook aan het voorspellen eigenlijk. En wat jij volgens mij zegt is... het is bijna de resolutie als het ware, de rijkheid. Je moet niet op pixelniveau voorspellen. Je moet eerst een interpretatie doen van wat daar gebeurt. Een interpretatie binnen context eigenlijk...

En als je dan binnen die interpretatie gaat voorspellen... bijvoorbeeld een zelfrijdende auto zou je kunnen zeggen... er staat een zwangere vrouw bij een oversteekplaats. Dat is een situatie eigenlijk die je beschrijft als een soort script in een film. En als je dan gaat zeggen wat gaat hier gebeuren... er is een oversteekplaats, er is een zwangere vrouw... die zal wat langzamer naar de andere kant gaan lopen...

Dat kan een tekstmodel zelfs een beetje voorspellen. Dan ben je niet per se in de pixelmodaliteit aan het voorspellen. Je bent in het verhaal, in de interpretatiemodaliteit aan het voorspellen in plaats van in de pixelmodaliteit. Zeg ik dat goed? Dat zeg je goed. En het is inderdaad ook zo, en dat is ook belangrijk om te benadrukken, dat het is gewoon een keuze

Ja, het is een beetje filosofisch bijna. Want ik zie ook bij meta, waar Lacoon vandaan komt... hebben ze best wel wat open source modellen uitgebracht... als het gaat om objecten herkennen in beeld. Dus dieren, mensen en daar een bounding box, een doosje omheen tekenen. Segment anything. Precies. Als je dan die segmentation bijvoorbeeld... een voetbalwedstrijd, de bal en de spelers. En dan denk je misschien, oké, ja...

coole demoman, dat is echt best wel... bruikbare technologie. Want je kan eigenlijk... speler tracking doen zonder dat zij... bluetooth beacons of whatever voor... ultra... ultra radio beacons hoeven dragen. Die segmentation, als ik jou zo begrijp... heeft hiermee te maken dan toch? Want eigenlijk... kan je dan gaan beschrijven...

Je gaat niet de pixels voorspellen van de videofeed van de voetbalwedstrijd. Nee, nee, nee. Je gaat de spelers de bal eruit extraheren en de spelsituatie voorspellen in plaats van de pixels. Maar je gaat niet een boek over voetbal gebruiken.