Het bouwen van AI die context begrijpt: uitdagingen en doorbraken

Toen ik tien jaar geleden voor het eerst met AI-systemen begon te werken, was hun onvermogen om context te begrijpen pijnlijk duidelijk. Je stelde een ogenschijnlijk eenvoudige vraag, maar kreeg een antwoord dat de plank volledig missloeg, omdat het systeem de contextuele nuances die mensen intuïtief begrijpen, niet begreep.
Contextbegrip vormt een van de grootste uitdagingen in de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie. In tegenstelling tot mensen, die moeiteloos betekenis interpreteren op basis van situationeel bewustzijn, culturele kennis en gespreksgeschiedenis, hebben traditionele AI-systemen voornamelijk gewerkt met patroonherkenning en statistische analyse zonder de bredere context echt te "begrijpen".
Deze contextuele kloof manifesteert zich op talloze manieren: een AI herkent sarcasme mogelijk niet, mist de betekenis van culturele verwijzingen of vergeet eerdere delen van een gesprek die cruciale context bieden voor de interpretatie van nieuwe informatie. Het is alsof je praat met iemand met een uitstekende woordenschat, maar geen sociaal bewustzijn of herinnering aan wat je vijf minuten geleden zei.

Context is geen enkelvoudig concept, maar eerder een multidimensionaal raamwerk dat verschillende elementen omvat:
Taalkundige context omvat de woorden, zinnen en alinea's rond een bepaalde uitspraak. Wanneer iemand zegt: "Ik kan er niet tegen", verandert de betekenis drastisch als de voorgaande zin "Deze stoel wiebelt" is in plaats van "Deze muziek is prachtig".
Situationele context omvat het begrijpen van de omgeving, timing en omstandigheden waarin communicatie plaatsvindt. Een verzoek om "de weg" betekent iets anders wanneer je verdwaald op een straathoek staat dan wanneer je deelneemt aan een conferentie over leiderschap.
Culturele context omvat gedeelde kennis, referenties en normen die communicatie vormgeven. Wanneer iemand "een Hamlet-verhaal" zegt, verwijst hij of zij naar besluiteloosheid – maar een AI zonder culturele context zou Shakespeare kunnen gaan reciteren.
Interpersoonlijke context omvat relatiedynamiek, gedeelde geschiedenis en emotionele toestanden die interacties kleuren. Vrienden begrijpen elkaars inside jokes en kunnen subtiele toonveranderingen detecteren die emoties signaleren.

Om ervoor te zorgen dat AI-systemen context op dezelfde manier begrijpen als mensen, moeten ze al deze dimensies tegelijkertijd begrijpen. Dit is een enorme uitdaging die onderzoekers al tientallen jaren bezighoudt.

Vroege pogingen om contextbewuste AI te ontwikkelen, waren sterk afhankelijk van regelgebaseerde systemen en handmatig gecodeerde kennis. Ontwikkelaars programmeerden minutieus duizenden als-dan-regels om specifieke contexten te verwerken. Bijvoorbeeld: "Als de gebruiker 'zich somber voelen' noemt en eerder over een sollicitatiegesprek heeft gesproken, verwijs dan naar het gesprek bij het reageren."
Deze aanpak bleek al snel onhoudbaar. Het aantal potentiële contexten is in wezen oneindig en het handmatig programmeren van reacties voor elk scenario is onmogelijk. Deze systemen waren broos, konden niet worden gegeneraliseerd naar nieuwe situaties en liepen vaak vast bij onverwachte invoer.
Statistische methoden zoals n-grammen en basis machine learning verbeterden de situatie enigszins doordat systemen patronen in taalgebruik konden herkennen. Deze benaderingen hadden echter nog steeds moeite met afhankelijkheden over een lange afstand – het verbinden van informatie die veel eerder in een gesprek werd genoemd met actuele uitspraken – en konden geen bredere wereldkennis integreren.

Zelfs nog geavanceerdere neurale netwerkbenaderingen, zoals vroege terugkerende neurale netwerken (RNN's) en lange-termijngeheugennetwerken (LSTM), verbeterden het contextuele bewustzijn, maar leden nog steeds aan 'context-amnesie' wanneer gesprekken langer duurden of complex werden.

De doorbraak kwam in 2017 met de introductie van de Transformer-architectuur, die een fundamentele verandering teweegbracht in de manier waarop AI-systemen sequentiële informatie verwerken. In tegenstelling tot eerdere modellen die tekst woord voor woord verwerkten, gebruiken Transformers een mechanisme genaamd "self-attention", waarmee ze alle woorden in een passage gelijktijdig kunnen bekijken en de onderlinge relaties kunnen afwegen.
Deze architectuur stelde modellen in staat om veel langere contextuele afhankelijkheden vast te leggen en zich bewust te blijven van informatie die duizenden woorden eerder werd genoemd. Het beroemde artikel "attention is all you need" van Vaswani et al. toonde aan dat deze aanpak de kwaliteit van machinevertaling aanzienlijk kon verbeteren door de contextuele betekenis in verschillende talen beter te behouden.
Deze architecturale innovatie legde de basis voor modellen zoals BERT, GPT en hun opvolgers, die steeds geavanceerdere mogelijkheden voor contextueel begrip hebben aangetoond. Deze modellen zijn vooraf getraind op enorme tekstcorpora, waardoor ze patronen van taalgebruik in talloze contexten kunnen absorberen voordat ze worden verfijnd voor specifieke toepassingen.

De omvang van deze modellen is exponentieel gegroeid, van miljoenen parameters tot honderden miljarden, waardoor ze steeds subtielere contextuele patronen kunnen vastleggen. De grootste modellen lijken nu over rudimentaire vormen van 'gezond verstand' te beschikken die hen helpen verwarrende verwijzingen te ontwarren en impliciete betekenissen te begrijpen.

Hoewel tekstgebaseerd contextueel begrip een enorme vooruitgang heeft geboekt, vertrouwen mensen niet alleen op woorden om context te begrijpen. We interpreteren situaties via visuele aanwijzingen, stemgeluid, lichaamstaal en zelfs subtiele omgevingsfactoren.

Recente doorbraken in multimodale AI beginnen deze kloof te dichten. Systemen zoals CLIP, DALL-E en hun opvolgers kunnen taal en visuele informatie met elkaar verbinden, wat leidt tot een rijker contextueel begrip. Als bijvoorbeeld een afbeelding van een vol stadion wordt getoond, samen met tekst over "de wedstrijd", kunnen deze systemen op basis van visuele aanwijzingen afleiden of het om honkbal, American football of soccer gaat.
Audiovisuele modellen kunnen nu emotionele toestanden detecteren aan de hand van stemgeluid en gezichtsuitdrukkingen, wat een extra cruciale laag van contextueel begrip toevoegt. Wanneer iemand sarcastisch of oprecht "Goed gedaan" zegt, verandert de betekenis volledig – een onderscheid dat deze nieuwere systemen beginnen te begrijpen.
De volgende stap is de integratie van deze multimodale mogelijkheden met conversationele AI om systemen te creëren die context via verschillende zintuiglijke kanalen tegelijkertijd begrijpen. Stel je een AI-assistent voor die herkent dat je aan het koken bent (visuele context), je gefrustreerde toon hoort (audiocontext), merkt dat je een recept aan het lezen bent (tekstuele context) en relevante hulp biedt zonder dat je er expliciet om hoeft te vragen.

Zelfs met geavanceerde taalmodellen hebben AI-systemen moeite gehad met het behouden van een consistent contextueel geheugen gedurende langdurige interacties. Vroege, grote taalmodellen "vergaten" details die eerder in een gesprek waren genoemd of verzonnen antwoorden in plaats van kennishiaten te erkennen.
Recente doorbraken in retrieval-augmented generation (RAG) pakken deze beperking aan door AI-systemen in staat te stellen te verwijzen naar externe kennisbanken en eerdere gespreksgeschiedenis. In plaats van uitsluitend te vertrouwen op parameters die tijdens de training zijn gecodeerd, kunnen deze systemen actief zoeken naar relevante informatie wanneer dat nodig is, net zoals mensen hun geheugen raadplegen.
Contextvensters – de hoeveelheid tekst die een AI kan overwegen bij het genereren van antwoorden – zijn in de meest geavanceerde systemen drastisch uitgebreid van slechts een paar honderd tokens tot honderdduizenden. Dit maakt het mogelijk om veel coherentere, lange content te genereren en gesprekken te voeren, die consistent blijven tijdens lange gesprekken.
Even belangrijk zijn de ontwikkelingen in redeneervermogen. Moderne systemen kunnen nu meerstaps redeneertaken uitvoeren, waarbij complexe problemen worden opgedeeld in beheersbare stappen, terwijl de context gedurende het hele proces behouden blijft. Bij het oplossen van bijvoorbeeld een wiskundeprobleem kunnen ze op een manier die het menselijke werkgeheugen weerspiegelt, de tussenresultaten en aannames bijhouden.

Naarmate AI-systemen beter worden in het begrijpen van context, ontstaan er nieuwe ethische overwegingen. Systemen die culturele en sociale nuances begrijpen, kunnen gebruikers mogelijk effectiever manipuleren of schadelijke vooroordelen in trainingsdata versterken.
Het vermogen om contextueel geheugen te behouden tijdens interacties roept ook zorgen op over privacy. Als een AI zich persoonlijke gegevens herinnert die weken of maanden eerder zijn gedeeld en deze onverwachts weergeeft, kunnen gebruikers het gevoel hebben dat hun privacy is geschonden, ook al hebben ze die informatie vrijwillig gedeeld.
Ontwikkelaars werken eraan om deze zorgen weg te nemen met behulp van technieken zoals gecontroleerd vergeten, expliciete toestemmingsmechanismen voor het opslaan van persoonlijke informatie en strategieën om vooroordelen te beperken. Het doel is om AI te creëren die context goed genoeg begrijpt om behulpzaam te zijn zonder opdringerig of manipulatief te worden.
Er is ook de uitdaging van transparantie. Naarmate contextueel begrip geavanceerder wordt, wordt het voor gebruikers steeds moeilijker om te begrijpen hoe AI-systemen tot hun conclusies komen. Technieken om AI-besluitvorming in contextafhankelijke scenario's te verklaren, vormen een actief onderzoeksgebied.

Doorbraken in contextueel begrip transformeren talloze vakgebieden:
In de gezondheidszorg kan contextueel bewuste AI klachten van patiënten interpreteren binnen hun medische geschiedenis, leefstijlfactoren en huidige medicatie. Wanneer een patiënt symptomen beschrijft, kan het systeem relevante vervolgvragen stellen op basis van deze uitgebreide context in plaats van een algemeen script te volgen.
Klantenservicesystemen bewaren nu gespreksgeschiedenis en accountinformatie gedurende interacties, waardoor de frustrerende noodzaak om informatie te herhalen wordt geëlimineerd. Ze kunnen emotionele toestanden detecteren aan de hand van taalpatronen en hun toon daarop aanpassen – formeler of empathischer worden naarmate de context daarom vraagt.
Educatieve toepassingen gebruiken contextueel bewustzijn om het leertraject van een student te volgen en kennishiaten en misvattingen te identificeren. In plaats van gestandaardiseerde content te leveren, passen deze systemen uitleg aan op basis van eerdere vragen, fouten en aangetoonde begrip van de student.

De analyse van juridische en financiële documenten profiteert enorm van contextueel begrip. Moderne AI kan clausules interpreteren binnen de bredere context van volledige contracten, relevante wetgeving en jurisprudentie, en inconsistenties of potentiële problemen opsporen die menselijke reviewers met een overvloed aan informatie zouden ontgaan.

Creatieve hulpmiddelen zoals schrijfassistenten zorgen nu voor thematische consistentie in langere werken, door content voor te stellen die aansluit bij bekende personages, omgevingen en verhaallijnen in plaats van generieke tekstuele invulling.

Vooruitkijkend kunnen verschillende veelbelovende onderzoeksrichtingen contextuele AI verder transformeren:
Episodische geheugenmodellen zijn erop gericht AI-systemen iets te geven dat lijkt op het menselijk autobiografisch geheugen: het vermogen om specifieke gebeurtenissen en ervaringen te onthouden in plaats van alleen statistische patronen. Dit zou veel persoonlijkere interacties mogelijk maken op basis van gedeelde geschiedenis.
Causale redeneringsmodellen proberen verder te gaan dan correlatiegebaseerde patroonherkenning en richten zich op het begrijpen van oorzaak-gevolgrelaties. Dit zou AI in staat stellen om te redeneren over contrafactuals ("Wat zou er gebeuren als...") en nauwkeurigere voorspellingen te doen in nieuwe contexten.
Er worden cross-culturele contextuele modellen ontwikkeld om te begrijpen hoe context verschuift tussen verschillende culturele kaders, waardoor AI-systemen flexibeler en minder bevooroordeeld worden ten opzichte van westerse culturele normen.
Onderzoek naar belichaamde AI onderzoekt hoe fysieke context – het zich bevinden in een omgeving met de mogelijkheid om ermee te interacteren – het contextuele begrip verandert. Robots en virtuele agents die objecten kunnen zien, manipuleren en door ruimtes kunnen navigeren, ontwikkelen andere contextuele modellen dan systemen die alleen tekst bevatten.

Het uiteindelijke doel blijft het creëren van kunstmatige algemene intelligentie (AGI) met een mensachtig contextueel begrip – systemen die al deze vormen van context naadloos kunnen integreren om net zo effectief te communiceren en te redeneren over de wereld als mensen. Hoewel we nog ver verwijderd zijn van die mijlpaal, suggereert het tempo van doorbraken dat we gestaag in die richting bewegen.
Naarmate deze technologieën zich blijven ontwikkelen, transformeren ze onze relatie met machines van rigide, commando-gebaseerde interacties naar vloeiende, contextrijke samenwerkingen die steeds meer lijken op communicatie tussen mensen. De AI die context echt begrijpt, is niet alleen een technische prestatie – het vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving in de technologische reis van de mensheid.