Wat hebben we geleerd? Les 5

Kunstmatige intelligentie is de mens steeds vaker te slim af

Beeld Hilde Harshagen

Kunstmatige intelligentie kan steeds beter diagnoses stellen, creditcardfraude detecteren, muziek componeren en teksten vertalen. Is AI op weg de mens te overvleugelen? 

Wie het archief van de Volkskrant erbij pakt, ziet hoe snel het is gegaan. In 2010 is het aantal keren dat ‘kunstmatige intelligentie’ in de krant wordt genoemd op een hand te tellen. En dan valt de term telkens ook nog heel terloops, zoals in een boekbespreking waarbij de recensent kunstmatige intelligentie betitelt als een ‘ontspoorde incrowd-fantasie’.

Tegenwoordig valt de term te pas en te onpas. Kunstmatige intelligentie, slimme algoritmes, machine learning, neurale netwerken: in een paar jaar tijd zijn dit soort begrippen ons vocabulaire binnengeslopen.

Nepvideo’s

De overkoepelende term kunstmatige intelligentie (AI) is de techniek die statistische berekeningen doet op basis van grote hoeveelheden data. Hiermee kunnen patronen worden ontdekt die mensen niet kunnen vinden. Al lerend is AI in staat voorspellingen te doen: hoe een auto moet rijden, of iemand kredietwaardig is, hoe een verdacht vlekje zich tot kanker ontwikkelt, hoe de beurshandel zich beweegt of wanneer er vermoedelijk sprake is van creditcardfraude. Ook kan AI zelf muziek componeren, teksten vertalen of nepvideo’s (deepfakes) maken én detecteren

De vorderingen zijn indrukwekkend. Daar is iedereen het over eens. Maar waar kenners het niet over eens zijn, is hoe slim de ontworpen intelligentie nou écht gaat worden. Is het allemaal een trucje op basis van statistiek of is AI in staat de mens op alle vlakken te overvleugelen?

De laatste uitvinding

De grootste techoptimisten zijn ervan overtuigd dat Artificial General Intelligence er gewoon komt. Dat is AI die de mens op elk terrein de baas is. Wiskundige Irving John Good speculeerde al in de jaren zestig op deze mogelijkheid met zijn stelling dat de eerste ultra-intelligente machine tegelijk de laatste uitvinding van de mens zal zijn. Ook tegenwoordig zijn er invloedrijke denkers die deze superintelligentie voorzien. In de recente documentaire iHuman zegt natuurkundige Max Tegmark: ‘Het is vanaf het begin de heilige graal geweest: het maken van AI die in alles beter is dan wij. We maken in feite een god.’

Hun boodschap: we kunnen er maar beter op voorbereid zijn. Een andere, nuchterder groep vindt dit allemaal vooral voer voor Hollywoodfilms. Intelligentie behelst volgens hen meer dan het uitvoeren van rekentaken. Een computer die bewustzijn heeft? Ondenkbaar. Maar op nauw omschreven taken kan AI de mens wel degelijk voorbijstreven, zien ook zij. De voorbeelden zijn legio. Een greep.

Wat hebben we geleerd? 16 wetenschappelijke lessen uit het afgelopen decennium

Het klimaat begint voelbaar te veranderen en insecten leggen massaal het loodje. Traditiegetrouw zetten we aan het eind van elk jaar de opmerkelijkste lessen op een rij – deze keer blikken we meteen maar terug op het hele decennium. Er is ook vrolijker nieuws: de duurzame revolutie komt op gang, traumatherapie werkt echt en we gaan niet meer dood aan ziekten die tien jaar geleden nog fataal waren. Bekijk hier de zestien lessen.

I Gezichts- en objectherkenning

Voer een netwerk met veel plaatjes van katten en uiteindelijk ‘herkent’ hij een kat. Wie een programma als Google Photo gebruikt, benut zonder dat het te weten de mogelijkheden van AI. Voer ‘kat’ in, en Google Photo komt met alle kattenfoto’s op de proppen. Sneller dan een mens dat zou kunnen. Ander voorbeeld uit de praktijk: slimme deurbellen die de pakjesbezorger herkennen.

Zo onschuldig is het niet allemaal. De steeds bredere inzet van slimme camera’s in openbare ruimten bijvoorbeeld gaat gepaard met privacyproblemen. Een ander probleem is ‘bias’, ingeprogrammeerde vooroordelen. Een voorbeeld is de studie waaruit zou blijken dat een zelflerend systeem criminelen kan herkennen op basis van een foto van het gezicht. Probleem hierbij was dat het systeem was getraind met politiefoto’s van criminelen en LinkedIn-foto’s van niet-criminelen. Het AI-systeem ontdekte hierop een patroon. Glimlach en das? Geen crimineel. Onzin natuurlijk, maar een logisch gevolg van vervuilde trainingsdata.

II Bordspelen

Een stuk onschuldiger: computers die een spel spelen. De snelle ontwikkeling van AI kan goed worden geïllustreerd via de vorderingen met het eeuwenoude bordspel Go. Lang nadat de beste schaker ter wereld was verslagen door een computer, gold Go als een onneembare vesting. Het spel zou te complex en te intuïtief zijn voor AI. Nog maar drie jaar geleden slaagde de Koreaanse Go-speler Lee Sedol erin een potje van AlphaGo te winnen, ’s werelds beste Go-systeem. Het bracht de nummer één van de wereld ertoe om smalend over AlphaGo te doen: de computer zou geen kans maken. Kort erna werd AlphaGo vervangen door een verbeterde versie: AlphaGo Zero. Deze verpulverde zijn voorganger met 100-0. AlphaGo Zero leerde Go door eindeloos veel potjes tegen zichzelf te spelen. En Lee Sedol? Die heeft vorige maand afscheid genomen als professioneel Go-speler. Hij heeft geen zin in een bijrol.

III Diagnose

Een veelbelovende toepassing voor AI is radiologie. ‘Overal waar je mensen naar foto’s laat kijken, kun je ook computers gebruiken’, vertelde Bram van Ginneken, hoogleraar functionele beeldanalyse aan de Radboud Universiteit in Nijmegen, aan de Volkskrant. Een voorbeeld is het bekijken van CT-scans van longen. Dit werk kan gedeeltelijk worden overgenomen door AI. Bijvoorbeeld bij het bekijken van scans naar aanwijzingen op kanker. Vergelijkbare toepassingen: speuren naar alzheimer op basis van MRI-scans.

Ook hier zijn de verwachtingen soms te hooggespannen. Zo zouden goede resultaten zijn geboekt bij de analyse van moedervlekken en het voorspellen van kanker. De resultaten leken fantastisch, totdat later bleek dat het AI-systeem aansloeg op de aanwezigheid van een liniaal op de foto’s. Die linialen worden door dermatologen gebruikt als ze toch al onraad vermoeden.

IV Zelfrijdende auto’s

Veel lastiger is de zelfrijdende auto. Zelfs de grootste optimisten moeten toegeven dat de vorderingen tegenvallen. Anders dan de mens valt een zelfrijdende auto niet in slaap, maar zodra er iets onverwachts gebeurt, is het een ander verhaal.

Onlangs nog werd duidelijk dat een Uber-auto die een vrouw aanreed, moeite had met voetgangers die een straat oversteken buiten een zebrapad. En kunstenaar James Bridle dreef de spot met systemen die niets anders kunnen doen dan braaf regels opvolgen. Hij plaatste een zelfrijdende auto in een cirkel met doorgetrokken streep. Resultaat: de auto kwam niet op het idee om de cirkel te verlaten.

Geen begrip

Heeft een AI-systeem begrip van de wereld om zich heen? Vermoedelijk niet. Schrijver Gary Marcus gaf onlangs tijdens een lezing dit voorbeeld: een systeem kan een plaatje zien van een hond die gewicht heft. Het zal daar keurig de labels ‘hond’ en ‘halter’ aan hangen. Maar het snapt niet dat dit een raar plaatje is.

Effectief en krachtig is AI wel. En de gevolgen kunnen groot zijn, nu AI steeds vaker wordt ingezet om belangrijke beslissingen te nemen. De stokoude wet van computerwetenschapper Roy Amara kan nog steeds uit de kast: ‘We zijn geneigd de impact van nieuwe technologie op de korte termijn te overschatten, maar op de lange termijn te onderschatten.’

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