Het internet of Things kent veel toepassingen in allerlei verschijningsvormen en varianten, en wordt ook steeds vaker aangevuld met andersoortige technologieën. Sensoren, die de basis vormen van ieder IoT systeem, komen samen in een platform waar gegevens worden verzameld om van hieruit weer acties te laten plaatsvinden. Vaak zijn andere platformen nodig om de totale oplossing sterk en compleet te maken. Kunstmatige intelligentie vormt een steeds belangrijker onderdeel van IoT oplossingen en kent een stormachtige ontwikkeling. Dagelijks worden we met voorbeelden overspoeld, van redelijk onschuldige bezorgrobots tot angstaanjagende killer robots. Zoals ik al eerder aangaf is wetgeving dringend noodzakelijk, immers;
Kunstmatige intelligentie mag niet onder een andere wetgeving staan dan de mens die deze heeft bedacht.
Google weet alles
Bij toepassing van kunstmatige intelligentie komen discussies al gauw op gang. Hoe zit het met onze privacy en vinden we de ondersteuning van allerlei marketing-achtige technieken wel zo fijn? De meeste toepassingen zijn redelijk onschuldig en zijn inmiddels al lang geaccepteerd. Bijna niemand heeft problemen met aanbevelingen van Google, die weer eens in onze agenda heeft zitten spieken en ons attendeert op te verwachten verkeersdrukte. Ook selectieve advertenties die we geheel gratis krijgen aangeboden naar aanleiding van ons zoekgedrag op het internet worden steeds meer gewoongoed. We raken dus gewend aan kunstmatige intelligentie en vinden dat over het algemeen prima. Anders wordt het als intelligente systemen privacy gevoelige informatie gebruiken of zelfs acties uitvoeren die we niet begrijpen, dan wordt het eng. Ondanks deze ietwat ongrijpbare kant gaan de ontwikkelingen door en ontstaan er steeds complexere varianten.
Varianten in kunstmatige intelligentie
Duidelijk is dat het bij kunstmatige intelligentie gaat om dataverwerking met als doel slimme conclusies te trekken uit deze verzamelde data. Hierbij worden nogal wat verschillende termen gebruikt waarbij zeker een bepaalde lijn en ontwikkeling valt te bespeuren. In de industrie hoor je vaak over machine learning of artificiële intelligentie. Maar soms zie je ook kreten als deep learning of cognitieve intelligentie voorbijkomen. Bovenstaande benamingen wordt nogal eens door elkaar gebruikt en dat is te verklaren omdat er veel overeenkomsten zijn. Maar er zijn ook cruciale verschillen die belangrijk zijn om te onderkennen. Als we de verschillende vormen van intelligentie een beetje platslaan dan zien we een soort ontwikkelcurve of misschien zelfs een ontwikkelhiërarchie ontstaan. Het begint bij machine learning dat is doorontwikkeld naar deep learning. Dit zijn weer sub domeinen van artificiële intelligentie dat uiteindelijk weer doorontwikkeld in de alles overstijgende cognitieve intelligentie. In feite zien we hier een soort doorontwikkeling van technische logica naar algoritmes die functioneren als het menselijk brein. Laten we stapsgewijs de verschillende varianten doornemen.
Machine learning
De oudste vorm van intelligente systemen wordt machine learning genoemd. In principe bestaat machine learning uit software die zelf kan “leren” zonder dat hier programmeerhandelingen van mensen voor nodig zijn. Het gaat bij deze techniek om het herkennen van patronen uit een groot databestand (big data omgeving). Deze patronen vormen de basis van een voorspellend algoritme. Omdat er steeds nieuwe data wordt toegevoegd blijft de software “leren” en worden er steeds specifiekere patronen ontdekt. De voorspelling wordt dus in feite steeds nauwkeuriger. De doorontwikkeling zit in steeds geavanceerdere algoritmes, grote hoeveelheden data en snellere dataverwerking. Machine learning heeft een duidelijke afbakening, deze techniek bootst dus niet het menselijk brein na maar is beperkt zich tot “leren” van data uit het verleden met als doel hiermee voorspellingen te maken. Er zijn een aantal manieren om een algoritme te laten “leren” uit beschikbare data. De toepassing hangt ervan af van de wijze waarop de data werkelijk beschikbaar is. De volgende keer ga ik hier dieper op in en kijken we vervolgens ook naar de andere varianten van kunstmatige intelligentie.
Platformen op het gebied van informatica ontstaan in allerlei varianten en zullen steeds meer samenwerken. IoT vormt de basis hierin, het verzamelen van data is immers basisvoorwaarde voor vrijwel ieder platform. Een IoT platform is dus primair nodig om sensorische informatie te verzamelen en te koppelen aan acties. Om koppelingen aan acties te realiseren wordt vaak gebruik gemaakt van informatie uit andere platformen. Blockchain technologie is nodig om contractuele of financiële transacties te waarborgen. Ook platformen met artificiële- of cognitieve intelligentie (AI of CI) leveren een steeds aanzienlijkere bijdrage aan een totale IoT omgeving. Vaak hoor je kritische geluiden over veiligheid, en terecht, beveiliging is en blijft een essentieel onderdeel. De alarmerende titel van deze blog gaat echter niet over beveiliging maar over kunstmatige intelligentie. Hoe zit het met deze ontwikkelingen en nog belangrijker, overzien we de gevolgen.
Platformen worden verbonden
In mijn vorige blog schreef ik dat de toekomst zit in koppelingen van platformen. Verschillende blockchain platformen gaan informatie delen. IoT platformen en cognitieve intelligentie zullen hun samenwerking met blockchain platformen steeds meer vinden. Big data krijgt op deze wijze een essentiële inbreng in onze samenleving. Natuurlijk kun je met deze technieken goede en mooie oplossingen bereiken. De kracht van systemen wordt gebundeld waardoor nog veel meer informatie beschikbaar komt. Slimme zorgoplossingen komen bijvoorbeeld in sneltreintempo beschikbaar. Smart pills houden met sensoren of zelfs een mini-camera bij of patiënten zich houden aan de doktersvoorschriften. Het welzijn van patiënten wordt gemonitord met allerlei sensoren in de omgeving, in kleding en in/op het lichaam. Dementerende mensen krijgen veel meer zelfstandigheid dankzij sensoren en locatiebepaling.
Ons brein en techniek
Om techniek toegankelijk te maken zie je een toenemend gebruik van digitale spraakassistenten. In de woonhuisautomatisering zijn spraakassistenten populair geworden dankzij slimme luidsprekers, bijvoorbeeld voor het afroepen en selecteren van muziek. Ook bij deze techniek zie je dat partijen elkaar steeds meer opzoeken. Onlangs werd bekendgemaakt dat Cortana van Microsoft en Alexa van Amazon gaan samenwerken. Apple en Google doen nog niet mee, maar dit zal niet uitblijven. De ontwikkelingen op het gebied van interfacing staan zeker niet stil. Elon Musk is met zijn bedrijf Neuralink druk in de weer een brein-naar-computer-interface te ontwikkelen. Volgens Musk is een nieuwe interface nodig om optimaal van AI en supercomputers gebruik te kunnen maken. Meer kennis over ons brein en de wijze waarop dit met computers is te beïnvloeden kan in de toekomst epilepsieaanvallen voorkomen. Mooie ontwikkelingen die veel goeds kunnen opleveren, mits op de juiste wijze toegepast.
Begrijpen wij onze computer?
Als we niet meer begrijpen wat technologie die we gebruiken doet komen we in lastige situaties. Toen één van de beste Go spelers van de wereld werd verslagen door de supercomputer AlphaGo van Google was hij dusdanig van slag dat hij 15 minuten de kamer moest verlaten om weer tot rust te komen. Dit is een kenmerkend voorbeeld van de invloed die zelflerende computers met deep learning technologie op mensen kunnen uitoefenen. Computers worden steeds slimmer en zullen ons steeds meer verrassen. Denk maar eens aan algoritmes in combinatie met autonoom vervoer en allerlei onvoorspelbare scenario’s in het verkeer. Een experiment met kunstmatige intelligentie van Facebook is stilgelegd nadat spraakrobots Alice en Rob een eigen taal ontwikkelden, die alleen zij nog begrepen. Om gemakkelijker te communiceren pasten zij hun Engelse taal aan. Dat gaf zulke vreemde uitspraken dat de onderzoekers niet meer begrepen waar het over ging. Experts benoemden het als spannend en angstaanjagend.
Waarschuwing uit Melbourne
Ondanks de alsmaar slimmer wordende computers zijn we op dit moment nog niet in staat om te voorkomen dat er verkeerde conclusies worden getrokken uit de beschikbaar data. Dit kan desastreuze gevolgen hebben, zeker als we dit gegeven spiegelen aan oorlogrobots. Een grote groep experts en bestuurders van robotbedrijven en directies van prominente bedrijven hebben op de conferentie over kunstmatige intelligentie in Melbourne nadrukkelijk gewaarschuwd. Deze groep kwam met een open brief waarin de VN wordt opgeroepen een halt toe te roepen aan de ontwikkeling van ‘killer robots’. Wetgeving is dringend noodzakelijk, kunstmatige intelligentie mag niet onder een andere wetgeving staan dan de mens die deze heeft bedacht. Volgende keer meer over deze boeiende ontwikkelingen.
