Googles brein kijkt naar katten

Google heeft een computerbrein ontwikkeld dat, tot verrassing van de onderzoekers, vele malen beter blijkt in het herkennen van afbeeldingen dan welke voorganger dan ook.

Het is alweer een paar jaar geleden dat onderzoekers van Google in het geheime onderzoekslab van het bedrijf begonnen aan het ontwikkelen van een 'menselijk' brein. Zichzelf besturende auto's en brillenglazen met computertechnologie erin verwerkt, hadden de wetenschappers al ontwikkeld, nu was het tijd voor iets groters.


Het 'neurale netwerk' dat ze sindsdien hebben gebouwd bestaat uit 16 duizend computerprocessors die met elkaar communiceren. Het 'brein' werd losgelaten op internet om te bekijken of het zelfstandig iets kon leren.


Gevoed met 10 miljoen digitale beelden afkomstig van YouTube, bleek het computerbrein exact hetzelfde te doen als wat veel gewone stervelingen doen op internet: het ging op zoek naar plaatjes van katten. Uit het onderzoek dat deze week wordt gepresenteerd in het Schotse Edinburgh blijkt dat het gedigitaliseerde brein zichzelf leerde plaatjes met katten te onderscheiden van andere beelden.


De mate waarin de machine daarin slaagde, verraste de onderzoekers. De prestatie van hun namaakbrein was vele malen beter dan elke andere vergelijkbare poging die eerder werd ondernomen op dit vlak, claimen ze. Ten opzichte van de best presterende nephersenen tot nu toe was het nieuwe brein van Google twee keer zo accuraat in het herkennen van afbeeldingen.


Het onderzoek is representatief voor een nieuwe generatie computerwetenschap, die gebruikmaakt van de immer dalende kosten van computerrekenkracht in combinatie met toegenomen beschikbaarheid van enorme datacenters waar grote clusters van computers tegelijkertijd kunnen draaien.


De toepassingen van dat soort onderzoek zijn eindeloos; van computers die leren kijken tot spraakherkenningssoftware en vertaalmachines.


Google is niet de enige die gebruikmaakt van de mogelijkheden die de techniek, die deep learning wordt genoemd, biedt. Wetenschappers in dienst van Microsoft presenteerden vorig jaar onderzoek waaruit bleek dat met de huidige rekenkracht ook systemen ontwikkeld kunnen worden die spraak feilloos herkennen. 'Dit is het spannendste wat er op dit moment op het gebied van spraakherkenning gebeurt', zei Yann LeCun toen. Hij is computerwetenschapper aan de New York University .


Terug bij Google en zijn katten: wetenschappers zijn vooral verbaasd en verheugd over het feit dat de werking van het nepbrein opvallend veel overeenkomsten vertoont met theorieën van biologen over de werking van het menselijk brein. Zij stellen dat losse neuronen in het menselijk brein worden getraind om bepaalde objecten te herkennen. Dat is exact wat de Googlehersens deden. Waar computers bij vergelijkbaar onderzoek tijdens hun leerproces doorgaans worden aangestuurd door mensen, kreeg het brein van Google geen hulp van buiten. 'We hebben het systeem tijdens het onderzoek nooit verteld: Dit is een kat', aldus Jeff Dean, die bij het onderzoek betrokken was. 'Het heeft zichzelf geleerd wat het concept van een kat precies is.'


Hoewel alle betrokken onderzoekers enthousiast zijn over de prestaties van het computerbrein, zijn ze terughoudend al te vergaande conclusies aan de resultaten te verbinden.


Onderzoeker Andrew Ng wil vooral niet te hard van stapel lopen waar het gaat om de parallellen tussen de werking van zijn software en de processen die plaatsvinden in het menselijk brein. Een groot verschil is volgens hem dat het computerbrein, ondanks de enorme hoeveelheid computers waar het uit bestaat, nog altijd een dwerg is in vergelijking met het menselijk brein. 'Ons netwerk is heel klein in vergelijking met de menselijke hersens. Die laatste is miljoenen malen groter als je kijkt naar het aantal neuronen en verbindingen tussen hersencellen.'


Hoe terecht die conclusie ook mag zijn, het onderzoek van Google toont wel aan dat de algoritmen die worden gebruikt voor machine learning steeds beter worden naarmate de rekenkracht van computers toeneemt en de hoeveelheid data waar ze toegang toe krijgen stijgt. Waar dat uiteindelijk toe zal leiden en of de heilige graal van zelflerende machines nu binnen handbereik is, blijft voorlopig koffiedik kijken. 'Het zou fantastisch zijn als blijkt dat we onze huidige algoritmen alleen maar hoeven uit te breiden, maar mijn gevoel zegt me dat we de juiste algoritmen nog niet hebben gevonden', aldus onderzoeker Ng.


Meer over

Wilt u belangrijke informatie delen met de Volkskrant?

Tip hier onze journalisten


Op alle verhalen van de Volkskrant rust uiteraard copyright. Linken kan altijd, eventueel met de intro van het stuk erboven.
Wil je tekst overnemen of een video(fragment), foto of illustratie gebruiken, mail dan naar copyright @volkskrant.nl.
© 2020 DPG Media B.V. - alle rechten voorbehouden