Uitgelegd: De opkomst van AI

De opkomst van AI

Elke dag is een groot deel van de bevolking overgeleverd aan de toenemende technologie. Toch begrijpen maar weinigen echt wat het is: Kunstmatige Intelligentie of AI.

Door sciencefiction zijn we geconditioneerd om vliegende auto’s te verwachten die het verkeer omzeilen en robotmeisjes die ons doordeweekse diner in elkaar flansen. Maar als het tijdperk van AI is aangebroken, waarom lijken onze levens dan niet meer op Futurama? Om te beginnen is dat een cartoon. En echt, als je ooit Netflix filmsuggesties hebt bekeken of Alexa hebt gevraagd een pizza te bestellen, dan heb je waarschijnlijk meer interactie met kunstmatige intelligentie dan je beseft. En dat is eigenlijk het punt. AI is zo ontworpen dat je je niet actief realiseert dat een computer de touwtjes in handen heeft.

Dit maakt begrijpen wat AI is, en wat het niet is, een beetje ingewikkeld. In basistermen is AI een breed gebied van computerwetenschap dat machines laat lijken alsof ze menselijke intelligentie hebben. Het is dus niet alleen een computer programmeren om een auto te besturen door verkeerssignalen te gehoorzamen, maar ook wanneer dat programma leert om tekenen van mensachtige verkeersagressie te vertonen. Hoe intimiderend het ook lijkt, deze technologie is niet nieuw. Eigenlijk is het de afgelopen halve eeuw een idee geweest dat zijn tijd ver vooruit was.

De term “kunstmatige intelligentie” werd voor het eerst gebruikt in 1956 door professor John McCarthy uit Dartmouth.

Hij riep een groep computerwetenschappers en wiskundigen bij elkaar om te kijken of machines konden leren zoals een jong kind dat doet. Om dit te doen, werd een trial-and-error-methode gebruikt om formele redeneringen te ontwikkelen. In het projectvoorstel staat dat ze zullen uitzoeken hoe ze machines kunnen maken

“taal gebruiken, abstracties en concepten vormen, problemen oplossen die nu alleen voor mensen zijn weggelegd en zichzelf verbeteren.”

Dat was meer dan 60 jaar geleden. Sindsdien is AI grotendeels in universitaire klaslokalen en supergeheime laboratoria gebleven.

De verschuiving

Dat verandert echter snel. Zoals bij alle exponentiële curven is het moeilijk te zeggen wanneer een lijn die langzaam omhoog tikt, omhoog zal schieten. Maar in de afgelopen jaren hebben een paar factoren ertoe geleid dat AI het volgende “grote” ding is geworden: Ten eerste worden er elke minuut enorme hoeveelheden gegevens gecreëerd.

In feite is 90% van alle gegevens ter wereld in de afgelopen twee jaar gegenereerd. En nu, dankzij de vooruitgang in verwerkingssnelheden, kunnen computers al deze informatie sneller verwerken. Hierdoor hebben techgiganten en durfkapitalisten zich ingekocht in AI en injecteren ze de markt met geld en nieuwe toepassingen. AI zal binnenkort een beetje minder kunstmatig en een stuk intelligenter worden. De vraag is nu: Moet je je schrap zetten voor nog een Terminator-film, live in de straten van je stad?

Het zijn niet allemaal robots

Niet precies. Stop met denken aan robots. Als het op AI aankomt, is een robot niets meer dan het omhulsel dat verbergt wat er eigenlijk wordt gebruikt om de technologie aan te drijven. Dat betekent dat AI zich op veel verschillende manieren kan manifesteren. Laten we de opties eens bekijken.

Ten eerste heb je je bots. Ze zijn gebaseerd op tekst en ongelooflijk krachtig, maar ze hebben beperkingen. Vraag een weerbot naar de weersvoorspelling en hij zal je vertellen dat het gedeeltelijk bewolkt is met een maximum van 57 graden.

Maar vraag diezelfde bot hoe laat het is in Tokio en hij raakt een beetje in de war. Dat komt omdat de maker van de bot hem alleen heeft geprogrammeerd om je het weer te geven door gebruik te maken van een specifieke gegevensbron.

NLP als redding

Natuurlijke taalverwerking maakt deze bots een beetje geavanceerder. Als je Siri of Cortana vraagt waar het dichtstbijzijnde benzinestation is, vertaalt het eigenlijk gewoon je stem naar tekst, stuurt het naar een zoekmachine en leest het antwoord terug in menselijke zinsbouw. Met andere woorden, je hoeft niet in code te spreken. Aan de andere kant van het spectrum bevindt zich machine learning, en eerlijk gezegd is dit een van de meest opwindende gebieden van AI. Net als een mens houdt een machine informatie vast en wordt hij na verloop van tijd slimmer.

Maar in tegenstelling tot een mens is het niet gevoelig voor zaken als geheugenverlies op de korte termijn, overbelasting van informatie, slaaptekort en afleiding. Maar hoe leren deze machines eigenlijk? Voor een mens is het misschien makkelijk om het verschil te zien tussen een kat en een hond, maar voor een computer niet. Als je alleen naar het uiterlijk kijkt, kan het verschil tussen katten en honden namelijk een beetje grijs zijn. Je kunt zeggen dat katten puntige oren hebben en honden flaporen, maar die regels zijn niet universeel.

Tussen staartlengte, vachttextuur en kleur zijn er een heleboel opties en dat betekent een heleboel vervelende regels die iemand handmatig zou moeten programmeren om een computer te helpen het verschil te herkennen. Maar onthoud — machine learning gaat over machines laten leren zoals mensen. En zoals bij elke peuter betekent dit dat ze door ervaring moeten leren. Bij machinaal leren analyseren programma’s duizenden voorbeelden om een algoritme op te bouwen. Vervolgens wordt het algoritme bijgesteld op basis van de vraag of het doel is bereikt.

Na verloop van tijd wordt het programma zelfs slimmer. Zo kunnen machines als IBM’s Watson een diagnose stellen bij kanker, klassieke symfonieën componeren of Ken Jennings verpletteren in Jeopardy.

Mens of AI?

Sommige programma’s bootsen zelfs de structuur van het menselijk brein na, compleet met neurale netwerken die mensen – en nu ook machines – helpen problemen op te lossen. Generaties hebben zich de vertakkingen van AI al lang voorgesteld en een maatschappij voor de geest gehaald waarin machines wraak nemen en de menselijke samenleving verwoesten. De meer logische en dringende vraag is echter: Welke invloed heeft AI op jouw baan?

Zal het je werk overbodig maken? Net als bij de industriële revolutie is het niet mens tegen machine. Bedrijven die deze samenwerking tussen mens en AI goed willen vormgeven, doen er verstandig aan hierbij ervaren begeleiding te zoeken — onze AI consultancy helpt organisaties AI verantwoord te integreren in hun processen. Mens en machine versus het probleem. Het punt is dat kunstmatige intelligentie je helpt meer te bereiken in minder tijd, door de repetitieve taken van je werk over te nemen terwijl jij de strategie en relaties beheerst.

Op die manier kunnen mensen doen wat ze het beste kunnen … mens zijn