Evolutie van AI in de jaren '70 en '80: een tijdperk van groei en stagnantie

zondag, 16 maart 2025 om 7:15

In de jaren '70 en '80 maakte de kunstmatige intelligentie (AI) aanzienlijke ontwikkelingen door, met de opkomst van expertsystemen en periodes van stagnatie, bekend als de AI-winters. Deze periode kenmerkte zich door zowel technologische doorbraken als uitdagingen die de richting van AI-onderzoek en -toepassingen vormgaven.

Opkomst van Expertsystemen

Expertsystemen zijn AI-programma's die de kennis en het redeneerproces van menselijke experts in specifieke domeinen nabootsen. Ze gebruiken een verzameling regels om complexe problemen op te lossen of diagnoses te stellen.

MYCIN (1972): Medische Diagnostiek

Een van de eerste succesvolle expertsystemen was MYCIN, ontwikkeld in 1972 aan de Stanford University. MYCIN was ontworpen om bacteriële infecties zoals bacteriëmie en meningitis te diagnosticeren en passende antibiotica voor te stellen, met doseringen aangepast aan het lichaamsgewicht van de patiënt. Het systeem gebruikte ongeveer 600 regels en stelde de gebruiker een reeks vragen om tot een diagnose te komen.

Onderzoek toonde aan dat MYCIN's aanbevelingen in 69% van de gevallen acceptabel waren, wat vergelijkbaar was met die van menselijke experts. Desondanks werd MYCIN nooit in de klinische praktijk gebruikt, voornamelijk vanwege juridische en ethische overwegingen, evenals technische beperkingen van die tijd.

Stanford Cart (1979): Eerste Zelfrijdende Voertuig

In 1979 ontwikkelde Hans Moravec aan de Stanford University de Stanford Cart, een van de eerste autonome voertuigen. De cart kon zelfstandig door een ruimte met obstakels navigeren, gebruikmakend van een videocamera en een computer om zijn omgeving te analyseren en beslissingen te nemen.

Hoewel de beweging traag was en de verwerkingstijd tussen frames enkele minuten bedroeg, bewees de Stanford Cart dat autonome navigatie mogelijk was, wat de basis legde voor latere ontwikkelingen in zelfrijdende technologieën.

AI-Winters: Periodes van Terugval

Ondanks de vroege successen kende de AI-geschiedenis ook periodes van desillusie en verminderde financiering, bekend als AI-winters.

Eerste AI-Winter (1974-1980)

In de jaren '70 werden de beperkingen van AI duidelijker. Het Lighthill-rapport uit 1973 bekritiseerde het gebrek aan vooruitgang in AI-onderzoek, wat leidde tot een vermindering van overheidsfinanciering in het Verenigd Koninkrijk. Deze periode van scepticisme en bezuinigingen wordt de eerste AI-winter genoemd.

Tweede AI-Winter (1987-1993)

Na een heropleving in de vroege jaren '80, mede dankzij expertsystemen, ontstonden er opnieuw teleurstellingen. Expertsystemen bleken duur in onderhoud en niet flexibel genoeg voor veranderende omstandigheden. Dit leidde tot een tweede AI-winter, waarin investeringen en interesse in AI wederom afnamen.

Belangrijke Ontwikkelingen

Ondanks de uitdagingen waren er in deze periode ook significante technologische doorbraken.

Fifth Generation Computer Systems (1982)

In 1982 lanceerde Japan het Fifth Generation Computer Systems-project (FGCS), een ambitieus initiatief om geavanceerde computertechnologieën te ontwikkelen met behulp van AI. Het project richtte zich op het creëren van computers die konden redeneren en leren als mensen, met toepassingen variërend van natuurlijke taalverwerking tot beeldherkenning.

Hoewel het project uiteindelijk niet aan alle hoge verwachtingen voldeed, stimuleerde het wereldwijd onderzoek en investeringen in AI.

Herontdekking van Backpropagation (1986)

In 1986 werd het backpropagation-algoritme herontdekt, wat leidde tot een hernieuwde interesse in neurale netwerken. Backpropagation maakte het mogelijk om efficiënter multilayer neurale netwerken te trainen, wat de weg vrijmaakte voor moderne deep learning-technieken. Deze ontwikkeling was cruciaal voor latere successen in spraakherkenning, beeldverwerking en andere AI-toepassingen.

Lees ook

De geschiedenis van kunstmatige intelligentie (AI)

Conclusie

De periode van de jaren '70 en '80 was een tijd van zowel vooruitgang als uitdagingen voor de kunstmatige intelligentie. De ontwikkeling van expertsystemen zoals MYCIN en technologische doorbraken zoals de Stanford Cart toonden het potentieel van AI. Tegelijkertijd herinnerden de AI-winters ons aan de complexiteit van menselijke intelligentie en de uitdagingen bij het nabootsen ervan. Deze periode legde de basis voor de latere evolutie van AI en blijft een belangrijk hoofdstuk in de geschiedenis van technologie en wetenschap.