Iedereen die mijn lezingen heeft bijgewoond of aan de workshops van Flexa heeft deelgenomen, weet dat ik dit al meer dan twee jaar herhaal: kunstmatige intelligentie denkt nietEn de eerste stap om iets werkelijk nuttigs op te bouwen in de bedrijfswereld, is het loslaten van deze illusie.
Een nieuw onderzoek uitgevoerd door Apple-onderzoekers — De illusie van denken — belicht een centraal punt: Geavanceerde taalmodellen (LLM's), zelfs de meest geavanceerde zoals Claude 3.7, DeepSeek-R1 en OpenAI o1, 'denken' niet echt.
Deze modellen werden getest in gecontroleerde omgevingen met klassieke puzzels zoals de Toren van Hanoi, Dammen Springen, Rivier Oversteken en Blokkenwereld. Het doel was om te begrijpen hoe ze redeneren bij steeds complexere taken – niet alleen om te meten of ze het eindresultaat goed krijgen.
En wat ontdekten ze?
- Eenvoudige taken: Modellen zonder ‘gedachte’ (zonder Keten-van-gedachte) problemen sneller en nauwkeuriger oplossen. Verrassend, toch?
- Taken van gemiddelde complexiteit: Modellen met gestructureerd denken beginnen een voorsprong te krijgen. Tot nu toe gaat het goed.
- Complexe taken: Iedereen faalt. Zelfs de meest robuuste. En ze falen niet door gebrek aan tijd of tokens. Simpelweg. Verminder de inspanning van het redeneren wanneer de taak moeilijker wordt. Dit overtreft alle verwachtingen.
Deze conclusie is krachtig: Wat wij in deze modellen ‘redeneren’ noemen, is in werkelijkheid een zwakke simulatie van bekende patronen.
En waarom is dit van belang voor het bedrijfsleven?
Omdat ik nog steeds zie dat bedrijven inzetten op ‘denk’-oplossingen die middelen verbruiken, generalisaties beloven en weinig opleveren. Flexa-wolk leerden we dat de beste resultaten via een andere weg komen: Gebruik AI waar het goed in is: patronen identificeren, stromen automatiseren en de wrijving bij goed gedefinieerde problemen verminderen.
Echte, werkende applicaties hebben geen AI nodig om te 'denken'. Ze vereisen dat het voorspelbare en schaalbare resultaten leverenDat is wat we hebben gedaan in projecten voor de detailhandel, gezondheidszorg, financiële sector, landbouw en industrie. Altijd gericht op impact, niet op magie.
Als je nog steeds verwacht dat AI als een mens kan redeneren, verwacht je het onmogelijke. Maar begrijpen wat AI wel en niet is, kan de productiviteit in je bedrijf naar een hoger niveau tillen.
De juiste vraag is niet: "Wat denkt AI?" EN: "Wat lost het op met snelheid, schaal en betrouwbaarheid?"
Hieronder zie je een foto van een dia die ik in mijn lezingen gebruik sinds ik ben begonnen met het geven van lezingen en AI-workshops. Nu, Appel al ontdekt.
