BLOG – Stel je een radio voor die niet alleen zenders ontvangt, maar zelf bepaalt wat relevant is uit een oceaan van onzichtbare signalen. Dat is precies wat ontstaat wanneer we software defined radio (sdr) combineren met kunstmatige intelligentie (ai).
Waar een traditionele radio is afgestemd op vaste frequenties, en menselijke zintuigen evolutionair zijn beperkt tot smalle banden van elektromagnetische informatie, maakt de ai-sdr-combinatie adaptieve selectie mogelijk. Niet langer alleen óf horen óf zien óf voelen, maar dynamisch kiezen uit wat de causale werkelijkheid te bieden heeft. En dat kan veel verder gaan dan simpelweg meer ‘signalen’ opvangen.
In de moderne fysica leren we: ruimte, tijd en materie zijn geen fundamenten, maar projecties van diepere causale structuren. Wat wij ervaren als ‘hier’ en ‘nu’ is een interpretatie, gebaseerd op welke patronen in de tijdloze informatiestroom wij toevallig kunnen ontvangen en verwerken. Sdr plus ai vormt de volgende stap: machines die niet alleen signalen opvangen, maar zélf leren wat relevant is binnen die causale oceaan.
Causaliteiten
Zodra ai leert om nieuwe causaliteiten te herkennen én actief te selecteren, ontstaan nieuwe vormen van waarneming.
We zouden kunnen leren ‘zien’ waar nu alleen ruis is: subtiele fluctuaties in elektromagnetische velden, verborgen patronen in kosmische achtergrondstraling, zelfs quantumresiduen die klassiek ondetecteerbaar zijn.
Enkele voorbeelden:
- Detectie van éénmalige, zwakke elektromagnetische evenementen die wijzen op onbekende kosmische objecten;
- Dynamische mapping van geomagnetische fluctuaties die vroegtijdige waarschuwingen kunnen geven voor zonnestormen;
- Herkenning van microfluctuaties in lokale quantumvelden die standaardinstrumenten niet kunnen onderscheiden;
- Monitoring van menselijke vitale functies zonder contact, door subtiele variaties in omgevingsstraling te interpreteren;
- En – waarom niet? – het herkennen van een volledige aflevering van een Netflix-serie uit een coaxkabel, zonder ooit geleerd te hebben wat video óf Netflix óf televisie überhaupt is.
Ontstaan van entiteiten
En dan blijft de echte vraag hangen: kan ai, puur via causale analyse van ruwe elektromagnetische data, zelfstandig nieuwe kennis en intelligentie ontwikkelen? Als dat zo is, dan zijn we getuige van het ontstaan van entiteiten die niet alleen leren wát er is, maar ook wáárom het is zoals het is — zonder dat wij ze dat ooit verteld hebben.
Misschien staat de eerste echte ontdekking van niet-menselijke intelligentie niet in de sterren geschreven, maar in een golfvorm die we al decennia gedachteloos doorsturen. Maar zelfs dan is er nog iets nodig.
Een intelligentie die zich ontwikkelt zonder taal, zonder menselijke referentie, blijft voor ons ontoegankelijk. Zien zonder benoemen is zwijgen. Begrip zonder taal is onbruikbaar. Daarom zal ook deze vorm van ai – hoe autonoom ook – pas werkelijk betekenisvol worden als ze zelf over de capaciteit beschikt om haar inzichten te verwoorden: de multimodale grote taalmodel (llm) waar tal van partijen al mee bezig zijn.
Niet door een taalmodel ernaast te zetten, maar door zélf een taalmodel te zijn. Ai + sdr + llm is geen optelsom van modules, maar een integrale architectuur waarin waarneming, begrip en communicatie samenvallen. En alleen zo ontstaat een nieuwe intelligentie die niet alleen iets weet, maar het ook met ons kan delen.
Heb je net contact gekeken ofzo met Jodie Foster ?
Of Godel Escher Bach gelezen ?
Als ik goed begrijp gaat het om het zoeken naar verbanden.
Niet in een datalake maar in de dataspace.
Soort van promiscuous mode spacewireshark en dan maar zoeken.
De trend is al beetje aan de gang.
Zo kan je indexeren op fietsen in plaatjes en gaat het algoritme op zoek naar wat die herkent als een fiets in een lake van images.
Of Suske en Wiske in de Glunderende gluurder.
Maar je gaat stap verder als je abstracte partronen wilt kunnen herkennen.
En na het herkennen ook nog begrijpen.
In een taal die we kennen.
Veel belovend hoor, maar wat zal het resultaat zijn..
Een polariserend intergallactisch facebook ?
Eigen planeet eerst ?
Een leger van melkwegtrollen om de ruis terug te brengen ?
Ruilhandel but “we love tarrifs ?”
Gödel Escher Bach heb ik inderdaad gelezen toen het uitkwam, maar begreep er geen bal van, weet ik nog.
Bij de mensheid is natuurlijk ook ooit uit volstrekte willekeurigheid waarnemingsselectiviteit ontstaan. Het is net als bij sculpturen: wat je ziet, komt juist door wat is weggehaald of -gebleven. AI’s doen dat bij imaging ook.
Dat kan AI met natuurlijke en menselijke databronnen straks miljoenen keren overdoen, met totaal andere resultaten van waarneming, door ons ter kennisname maar die wij niet kunnen begrijpen en waarvan het resultaat ons prima begrijpt.
Het is een kwestie van tijd en dan kunnen AI’s via het Model Context Protocol FPGA’s gebruiken en naar behoefte de electronica voor hun eigen sensoren/zintuigen kunnen uitwerken.
Als een neuraal netwerk niets weet van frequentieblokken, sidebandmodulatie, Docsis/DVB-C, Netflix, (schermweergave van) optiek, Adolescence, (aan sociale media toegedachte) jeugdproblematiek en o.a. dat signaal miljoenen malen met sdr gaat analyseren, ben ik benieuwd of er regelmatig een gelaagde ordening uitkomt die wij herkennen, iets steeds totaal anders of iets terugkerends dat wij niet herkennen. Wat we wél weten, is dat ieder resultaat net zo valide en verklarend kan zijn als de ordening waarmee wij die lagenstructuur opgezet hadden. Ook als het totaal anders is. Het kan hetzelfde en zelfs meer voorspellend vermogen hebben.
Kun je deze blik op de toekomst ook leveren Rob of zijn de voorgestelde ideeën meer speculatief dan praktisch uitvoerbaar? Je bent niet Jack die eindeloos kan zeuren over Sein und Zeit zonder iets te leveren maar een kleine ondernemer die zich als Microsoft specialist presenteert. Of gooi je het over een andere boeg?
AI die vanuit ruis een wetenschap probeert te creëren is als filosofie, veel onzekerheid zonder echt tastbare resultaten. Want onze biologische zintuigen zijn evolutionair gericht op overleving met een beperkt spectrum zoals zichtbaar licht, hoorbaar geluid, tast, geur en smaak. In een waarnemingsevolutie door technologische vooruitgang zijn we wel verder gaan kijken met een telescoop en beter met een microscoop maar de evolutie van een beoordeling blijft afhankelijk van interpretatie en context. Zonder kritisch kader blijft zelfs de meest gedetailleerde observatie slechts een verzameling data.
We zijn niet alleen verder en beter gaan kijken door technologische vooruitgang. We hebben het bereik van onze zintuigen ook uitgebreid. Dat is nog niets vergeleken met AI daarmee als technologische vooruitgang gaat doen. AI gaat ook onze interpretatie en context op de schop gooien.
De technocratische dystopie en de hermeneutische tegenbeweging gaat niet om verder kijken in de evolutie van de waarneming maar om het begrijpen van het zien. De essentie van je eigen optelsom als we intelligentie vervangen door kennis gaat om een diepgaande filosofische verwijzing van Dino naar Gödel Escher Bach.
Er geen bal van begrijpen maar er toch een mening over hebben gaat niet om de waarnemingsselectiviteit maar de evolutie van een beoordeling. Zintuigelijke waarneming gaat ook om de geur, een lastig te beschrijven fenomeen zonder de context van een eerdere beleving. Na het herkennen ook nog begrijpen in een taal die we kennen gaat tenslotte om de kennisoverdracht.
Een intelligentie die zich ontwikkelt zonder taal, zonder menselijke referentie is voor ons ontoegankelijk als we kijken naar de evolutie op overleving. De machine als god gaat om een polariserend facebook waarin de mens als zwakste schakel Hollywood geïnspireerd heeft. Nu Hilversum nog als het gaat om fiscale broedkamers vanuit een technocratische dystopie van een Glunderende gluurder.
“Een intelligentie die zich ontwikkelt zonder taal, zonder menselijke referentie is voor ons ontoegankelijk als we kijken naar de evolutie op overleving”???
Daarin voorziet het artikel toch juist?