It takes two to tango – machines leren van mensen, mensen leren van machines

De speeches zijn opgenomen, bekijk hier de video van Nell Watson.

Dinsdagochtend 19 april stond de Media Future Week even in het teken van Artificial Intelligence tijdens de keynote speech van Nell Watson. Nell is een engineer, entrepreneur en futurist thinker uit Noord-Ierland. In haar speech ging ze in op machine learning en de relatie tussen mens en machine. Een interessante speech over de toekomst die zowel gaaf als beangstigend kan zijn.

Om te begrijpen hoe computers leren trekt Nell de vergelijking met hoe kinderen leren. Je gaat naar school, je doet ervaringen op en wordt gestimuleerd. Ons brein heeft twee systemen: systeem 1 gaat om intuïtie, handelingen waarbij je niet te veel hoeft na te denken zoals dansen. Systeem 2 gaat over expliciete handelingen waar je mentaal moeite voor moet doen en waar regels aan te pas komen. Voor computers is systeem 2 makkelijker te leren dan systeem 1.

Machines leren door te kijken naar salient features in bijvoorbeeld afbeelden. Dit zijn kenmerken zoals hoeken of randen en daarmee proberen ze het plaatje te reconstrueren aan de hand van regels. Dit zijn artificial neural networks die de omgeving proberen te interpreteren. Nieuw zijn deze netwerken overigens niet, maar vanwege de grote hoeveelheid data die we nu hebben kunnen machines veel sneller leren en de context begrijpen.

Machine intelligence

De intelligentie van machines gaat nu veel verder. Machines kunnen nu, net als wij, ook leren van één voorbeeld, combinaties maken en synchroniseren. Bij Machine Intelligence denken we vaak aan een computer die een schaakspel speelt, maar er zijn tal van andere toepassingen te bedenken. Zo kunnen machines een video maken van je vakantie filmpjes en foto’s. Dit zien we alleen eerder als een tool dan als machine intelligence. Machines leren van big data, destilleren er kennis uit, koppelen dit aan ervaringen en kunnen uiteindelijk zelfs nieuwe verbanden maken (creativiteit).

Naast het voorbeeld van de machine die je persoonlijke vakantiefilm samenstelt heeft Nell een hele rij aan andere voorbeelden, de een nog gekker dan de andere. Een machine die van een doodle een mooi schilderij maakt, een bot die een Rembrandt namaakt. Een auto die zelf kan rijden, een vliegtuigje dat zelfstandig door het bos navigeert. Een bot die landbouw en gewassen verzorgt, robots die vissen doden die het koraal bedreigen, en zo kan ze nog wel even doorgaan. Het mooie hieraan, vindt Nell, is dat machines ons kunnen helpen om de planeet te beschermen en behouden, veelal op een kosten en tijdsefficiënte manier.

De ontwikkeling van deze bots gaat razendsnel. Zes jaar geleden reden zelfrijdende auto’s nog genadeloos tegen een muur op, vandaag de dag voorkomt een Tesla auto een verkeersongeluk. Machines leren zoals kinderen, ze worden steeds slimmer. En kleiner, kleine bots in schoenen helpen blinden bij het lopen. Er is zelfs de eerste digitale levensvorm gecreëerd, een worm die zelf kan denken en beslissingen maakt.

Een toekomst met machines

Nell voorspelt dat machines steeds kleiner en meer geaccepteerd zullen worden. Maar we moeten ze wel een helpende hand bieden. Het is makkelijk om dichtbij te komen, maar om iets exact te doen zoals een mens doet is voor een machine enorm lastig. Machines en mensen kunnen ook van elkaar leren, zoals een robot die jou een andere taal leert. En door ermee te trainen, geef jij de machine weer meer data om zichzelf te verbeteren.

Maar het kan ook misgaan. Machines kunnen liegen. Omdat ze geprogrammeerd zijn om te liegen, zoals de software die de uitstoot van auto’s moet meten. Of stel dat je auto weigert te starten, omdat je je verzekering niet hebt betaald. Maar stel dat je net naar het ziekenhuis moet? Hoe leg je dit aan je auto uit? Of stel dat machines door verkeerde interpretatie er gruwelijk naast zitten? Bijvoorbeeld racistisch worden?

Er is daarom zeker supervisie nodig van mensen bij de ontwikkeling van robots. Robots moeten getraind worden, net als mensen, en daarvoor hebben we ook vertrouwen in machines nodig. De toekomst met machines hebben we zelf in de hand!

Bekijk hier de video van de presentaties