Technologie

Artificial Intelligence is dom. Maar niet lang meer

Artificial Intelligence is dom. Maar niet lang meer

In gecontroleerde omstandigheden is kunstmatige intelligentie tot veel in staat. In de omgang met onverwachte impulsen liggen computers echter nog ver achter op ons mensen. Tenminste; nu nog.

Wereldkampioen Go

De opkomst van artificial intelligence is geen nieuws meer. Alle grote spelers in de techwereld, van Google tot Facebook, zetten er zwaar op in, waardoor bots als paddenstoelen uit de grond schieten. Artificial Intelligence (AI) wordt gebruikt om het weer te voorspellen, klantenservices te bemannen en repetitief werk uit te voeren in productie omgevingen.

Hoewel dat allemaal reuze handig is en knap gemaakt, is AI toch nog relatief dom. Weliswaar kunnen computers al sinds 1997 beter schaken dan mensen, en werd in 2016 de wereldkampioen Go – alom beschouwd als het moeilijkste spel ter wereld – verslagen door Googles AlphaGo, maar uiteindelijk is het kansberekening in een gecontroleerde omgeving. Het is iets heel anders om te moeten interacteren in een wereld met onverwachte impulsen.

Problemen met corner cases

Deze staan in de industrie bekend als corner cases en vormen een cruciale horde op de weg naar échte intelligente computers. Het Duitse Kuka, producent van industriële robots, illustreerde dit soort cases door een van hun robots in een commercial te laten tafeltennissen tegen tafeltenniskampioen Timo Boll. De robot is lange tijd aan de winnende hand, totdat Boll een corner case ontdekt – en benut om te winnen.

Bij een potje tafeltennis of een weersvoorspelling nemen we die corner cases voor lief. Als een computer het pakweg 80% van de tijd goed heeft, is dat heel mooi. Maar bijvoorbeeld bij het besturen van een auto, ligt de lat iets hoger. Onlangs zagen we een filmpje van een Tesla die anticipeerde op een ongeluk op een Nederlandse snelweg. Heel knap, maar zolang dit bijzonder is, kan er maar beter een bestuurder in de auto zitten. Voorlopig.

Data als brandstof voor machine learning

Volgens Hod Lipson, engineering professor aan de Columbia University in New York, duurt het niet lang meer voordat AI slim genoeg is om helemaal zelfstandig een auto te besturen. Door de gigantische hoeveelheden data, die wereldwijd beschikbaar is, en als brandstof dient voor machine learning, zijn corner cases aan het verdwijnen.

Om dit omslagpunt in AI te illustreren, haalde Lipson op de Singularity Summit in Amsterdam de Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) aan. Dit is een internationale wedloop om het beste fotoherkenning algoritme te schrijven. Afgelopen jaar werd hierin de menselijke foutmarge van 5,1%, al jaren de heilige graal van de wedstrijd, voor het eerst verbeterd. In normale-mensen taal: er bestaat software die beter dan jij en ik kan bepalen wat er op foto’s te zien is.

Toegegeven, je hebt er niet zoveel aan als je auto beter is in fotoherkenning dan jij. Maar als aan de hand van een vergelijkbaar algoritme, je auto óók een kleinere foutmarge krijgt bij het besturen dan jij, wordt het wel heel interessant. Denk daar maar eens over na

NL Select your country