Kunstmatige intelligentie evolueert sneller dan de onze woordenschat om het te beschrijven. Misschien hebben we nieuwe woorden nodig. Wij hebben “cognitie” voor hoe een enkele geest denkt, maar we hebben geen woord voor wat er gebeurt als menselijke en machine-intelligentie samenwerken om waar te nemen, te beslissen, te creëren en te handelen. Dit proces noemen wij intelligentie-.
Intelligentie is geen kenmerk; het is het organiserende principe voor de volgende softwaregolf waarin mens en AI binnen hetzelfde gedeelde ondernemingsmodel opereren. De systemen van vandaag behandelen AI-modellen als dingen die van buitenaf worden opgeroepen. Handel als een “gebruiker”, vraag om antwoorden of koppel een “menselijke stap in de lus” aan de workflows van agenten. Maar dit evolueert naar continue coproductie: mensen en agenten vormen samen beslissingen, logica en acties, in realtime.
Lees verder voor een overzicht van de drie krachten die dit nieuwe paradigma aandrijven.
Een uniforme ontologie is nog maar het begin
In de recente aandeelhoudersbriefCEO van Palantir, Alex Karp, schreef dat “alle waarde op de markt zal gaan naar chips en wat wij noemen ontologie“, en voerde aan dat deze verandering “slechts het begin is van iets veel groters en belangrijkers.” Met ontologie bedoelt Karp een gedeeld model van objecten (klanten, beleid, activa, gebeurtenissen) en hun relaties. Dit omvat ook wat Palantir de “kinetische laag” noemt van een ontologie die de acties en beveiligingsmachtigingen definieert die de objecten met elkaar verbinden.
In het SaaS-tijdperk creëert elke bedrijfsapplicatie zijn eigen object- en procesmodellen. Gecombineerd met een groot aantal verouderde systemen en vaak chaotische modellen staan bedrijven voor de uitdaging om alles samen te brengen. Het is een grote en moeilijke klus, met redundanties, onvolledige structuren en ontbrekende gegevens. De realiteit: hoeveel datawarehouse- of data lake-projecten ze ook in opdracht geven, er zijn maar weinig bedrijven die ook maar in de buurt komen van het creëren van een geconsolideerde enterprise-ontologie.
Een uniforme ontologie is essentieel voor vandaag Agentische AI-tools. Naarmate organisaties ontologieën verbinden en bundelen, ontstaat er een nieuw softwareparadigma: Agentic AI kan redeneren en handelen tussen leveranciers, toezichthouders, klanten en operaties, en niet alleen binnen één enkele app.
Zoals Karp het beschrijft, is het doel “de kracht van kunstmatige intelligentie te koppelen aan objecten en relaties in de echte wereld.”
Mondiale modellen en continu leren
De huidige modellen kunnen veel context bevatten, maar het onthouden van informatie is niet hetzelfde als ervan leren. Voortdurend leren vereist het vergaren van kennis, in plaats van bij elke herscholing opnieuw te trainen.
Om zijn doel te bereiken heeft Google onlangs aangekondigd “Nested learning” als potentiële oplossing, direct gekoppeld aan bestaande LLM-architectuur en trainingsgegevens. De auteurs beweren niet dat ze de uitdagingen van het bouwen van wereldmodellen hebben opgelost. Maar Nested Learning zou hen de ruwe ingrediënten kunnen bieden: duurzaam geheugen met continu leren gelaagd in het systeem. Het eindpunt zou omscholing overbodig maken.
In juni 2022 creëerde Meta’s hoofd AI-wetenschapper Yann LeCun een project voor ‘autonome kunstmatige intelligentie’, die een hiërarchische benadering inhield van het gebruik van gezamenlijke inbedding om voorspellingen te doen met behulp van wereldmodellen. Hij noemde de techniek H-JEPA en later zei botweg: “LLM’s zijn goed in het manipuleren van taal, maar niet in denken.”
De afgelopen drie jaar hebben LeCun en zijn collega’s bij Meta de H-JEPA-theorie in de praktijk gebracht met de open source V-JEPA- en I-JEPA-modellen, die beeld- en videorepresentaties van de wereld leren.
De persoonlijke intelligente interface
De derde kracht in deze op actie en ontologie gebaseerde wereld is de persoonlijke interface. Dit plaatst mensen in het centrum in plaats van ‘gebruikers’ in de periferie. Dit is niet een andere app; het is de belangrijkste manier waarop iemand deelneemt aan het volgende tijdperk van werk en leven. In plaats van AI te behandelen als iets dat we bezoeken via een chatvenster of een cal-API, zal de persoonlijke intelligentie-interface altijd actief zijn, zich bewust van onze context, voorkeuren en doelen, en in staat om namens ons op te treden in de hele federale economie.
Laten we analyseren hoe dit alles al vorm krijgt.
In mei verkocht Jony Ive zijn AI-apparaatbedrijf io aan OpenAI om een nieuwe categorie AI-apparaten te versnellen. Hem destijds opgemerkt: “Als je iets nieuws creëert, als je innoveert, zullen er onbedoelde gevolgen zijn, sommige zullen geweldig zijn, andere zullen schadelijk zijn. Ook al zijn sommige van de minder positieve gevolgen onbedoeld, ik voel nog steeds de verantwoordelijkheid. En de uiting daarvan is de vastberadenheid om te proberen nuttig te zijn.” Dat wil zeggen: het verkrijgen van het juiste persoonlijke intelligentieapparaat betekent meer dan alleen een interessante zakelijke kans.
Apple kijkt verder dan LLM’s naar oplossingen op het apparaat die minder verwerkingskracht vereisen en resulteren in een lagere latentie bij het bouwen van AI-apps om de ‘gebruikersintentie’ te begrijpen. Vorig jaar creëerden ze UI-JEPAeen innovatie die evolueert naar “on-device analyse” van wat de gebruiker wil. Dit heeft directe gevolgen voor het bedrijfsmodel van de huidige digitale economie, waar gecentraliseerde profilering van “gebruikers” gegevens over intenties en gedrag omzet in enorme inkomstenstromen.
Tim Berners-Lee, de uitvinder van het World Wide Web, merkte onlangs op: “De gebruiker is gereduceerd tot een verbruiksproduct voor de adverteerder… er is nog steeds tijd om machines te bouwen die voor mensen werken, en niet andersom.” Het verschuiven van de intentie van de gebruiker naar het apparaat zal de belangstelling vergroten voor een standaard voor veilig beheer van persoonlijke gegevens. Stevigdie Berners-Lee en zijn collega’s sinds 2022 ontwikkelen. De standaard is ideaal om te koppelen met nieuwe persoonlijke AI-apparaten. Inrupt, Inc., een bedrijf opgericht door Berners-Lee, combineerde bijvoorbeeld onlangs Solid met de MCP-standaard van Anthropic voor Portefeuilles van agenten. Persoonlijke controle is meer dan een kenmerk van dit paradigma; het is het behoud van de architectuur naarmate systemen het vermogen krijgen om voortdurend te leren en te handelen.
Uiteindelijk bewegen en convergeren deze drie krachten sneller dan velen beseffen. Enterprise-ontologieën bieden zelfstandige naamwoorden en werkwoorden, het zoeken naar wereldpatronen zorgt voor blijvend geheugen en leervermogen, en de persoonlijke interface wordt het geautoriseerde controlepunt. Het volgende softwaretijdperk komt niet. Het is er al.
Brian Mulconrey is senior vice-president bij Sureify Labs.
Welkom bij de VentureBeat-community!
In ons gastpostprogramma delen technische experts inzichten en bieden ze neutrale, niet-verdeelde inzichten over kunstmatige intelligentie, data-infrastructuur, cyberbeveiliging en andere geavanceerde technologieën die de toekomst van de onderneming vormgeven.
Lees meer uit ons gastenpostprogramma en bekijk ons richtlijnen als u geïnteresseerd bent om uw artikel bij te dragen!
