Dinsdag 22/10/2019

Wetenschap

"Artificiële intelligentie heeft nog steeds mensen nodig"

Beeld Simon Lynen

In uw computer en telefoon voltrekt zich een revolutie: de opkomst van kunstmatig intelligente software, die leert zoals een brein. De grootste sprong in software ooit, verzekert Google-wetenschapper Greg Corrado.

Let op: er is een verrassing op komst. Verwacht geen persberichten of ceremonieel vertoon. Een maand of wat nog, en de wijziging ís er gewoon, wachtend tot iemand ze opmerkt en erover blogt of post: "Hebben jullie het gezien?"

Zo ging het in elk geval in Japan, China, Brazilië, Turkije en Frankrijk, enkele van de landen die ons voorgingen. Op een dag viel het internetters op dat Google Translate, de vertaalmachine van Google, plotsklaps verbluffend goed was geworden. Geen onnavolgbaar kromme zinnen meer of lachwekkend letterlijk vertaalde uitdrukkingen – nee, als bij toverslag leek Translate de kunst van het vertalen onder de knie te hebben gekregen.

Het is een trucje van de man die bij ons in een vergaderzaaltje zit, grijnzend en fit en met een onberispelijk uitgelijnd millimeterbaardje op de jukbeenderen. Greg Corrado heet hij, senior wetenschapper van Google, en samen met Jeff Dean en Andrew Ng zes jaar geleden oprichter van Google Brain, de bedrijfspoot gewijd aan machineleren. Het is deze Corrado die vorig jaar samen met dertig collega’s in een vakartikel uiteenzette hoe je Google Translate kunt dresseren om nagenoeg perfect te tolken tussen twee talen; het is deze Greg Corrado die Gmail aanleert om zelfstandig e-mails te beantwoorden en die de wereld TensorFlow gaf, een toonaangevend softwareplatform voor iedereen die zelf aan de slag wil met ‘zelflerende’ kunstmatig intelligente software.

En nu is Corrado op tournee. Om de wereld bij te praten over zelflerende machines, vertelt hij: van vakgenoten tot ondernemers en van hackers tot hobbyisten.

Meneer Corrado, de voorbije jaren heeft Google zich volledig gericht op kunstmatige intelligentie en machineleren. Wat is er aan de hand?

"Artificiële intelligentie, AI, heeft altijd in het achterhoofd gezeten van onze oprichters Larry Page en Sergej Brin. Als je erop uit bent om alle informatie van de wereld te ordenen, is de enige manier om dat te doen met een of andere kunstmatige intelligentie. De verandering is dat we dat nu in de praktijk beginnen te brengen. Toekomstige toepassingen zullen allerlei toverachtige eigenschappen hebben, gebouwd met gebruik van machineleren en kunstmatige intelligentie."

Veel van de basisideeën zijn al oud. Waarom nu pas die slag naar de praktijk?

"De echte aanjager is de toegenomen snelheid en de lagere kosten van rekenkracht, zo simpel is het. Machineleren is gewoon lineaire algebra, een reeks wiskundige operaties die tijd en stroom kost. Vroeger waren onze machines daarvoor te langzaam, nu lukt het wel. Vandaar dat er een renaissance gaande is. We zien talloze nieuwe ideeën, enorme hoeveelheden onderzoek, steeds meer mensen die eraan meedoen. Het is een stortvloed."

Waarin zit precies de grote verandering?

"De ouderwetse aanpak van kunstmatige intelligentie was om een programma te schrijven met genoeg regels om de schijn van intelligentie op te wekken. IBM Deep Blue, de computer die wereldkampioen Kasparov versloeg met schaken, was zo’n klassieke motor: die rekende de posities op een schaakbord door. Maar sommige problemen kun je beter oplossen door de machine zelf de regels te laten leren, aan de hand van voorbeelden. Google DeepMinds programma AlphaGo, dat vorig jaar de wereldkampioen Go versloeg, was zo’n machine. We zijn overgegaan van een op spelregels gebaseerde motor naar een systeem dat het spel leert door het te spelen."

Er is nog een reden waarom Corrado op tournee is, een die Google wat minder expliciet noemt: het publiek geruststellen. Want zelflerende, kunstmatig intelligente machines hebben een ernstig imagoprobleem. Toen Google Brain-onderzoekers Martín Abadi en David Andersen afgelopen winter trots bekendmaakten dat ze twee zelflerende machines met elkaar een eigen beveiliging hadden laten ontwikkelen, regende het wereldwijd bangige koppen: 'COMPUTERS KUNNEN NU GEHEIMEN BEWAREN' (The Daily Mail), 'MAAR WAT ZEGGEN ZE?' (L’Express), 'HET BEGINT' (Vrij Nederland).

Intussen waarschuwen publieksfiguren als de Britse natuurkundige Stephen Hawking en ­Tesla-baas Elon Musk dat de kunstmatig intelligente machines het einde van de mensheid kunnen inluiden, en prenten de Hollywood-films ons al sinds 2001: A Space Odyssey in dat intelligente computers altijd narigheid brengen.

De wereld doet het, kortom, in haar broek voor de machines waaraan Corrado werkt. Niet voor niets richtte het bedrijf vorig najaar samen met nota bene concurrenten Apple, Microsoft, IBM, Facebook en Amazon een platform op, met als een van de doelen "het publieke begrip van de sector te vergroten".

U bent ook op pad om zieltjes te winnen: zo eng is die kunstmatige intelligentie niet.

"Het gaat meer om proactief zijn. Als je er, zoals wij, van overtuigd bent dat een techniek belangrijk is en zeer veel invloed zal hebben, is het goed om vooruit te kijken. Wat voor invloed is dat eigenlijk? En hoe zorgen we ervoor dat zo veel mogelijk mensen er baat bij hebben?"

En intussen zijn er al die verhalen over het einde der tijden.

(verveeld) "Yeah, yeah…"

De machines gaan de boel overnemen.

Hij lacht onbedaarlijk.

Waar u ook komt, beginnen ze er weer over.

"Dat is zo, dat is zo. Kijk, ik ben gek op sciencefiction. Maar het is fictie. Als beoefenaar van machine­leren en kunstmatige intelligentie voel ik me soms net een archeoloog die een film van Indiana Jones ziet. Dat je denkt: nou, in werkelijkheid is de baan toch wat minder spannend."

U hebt anders wel een platform opgericht, om onder meer over de ethiek van AI na te denken.

"Er zijn zaken die we moeten bespreken over AI, zeker. Maar intussen gaat de techniek de kant op die we nu ook al zien: spamfilters, slimmere aanbevelingen voor je playlist op Spotify, webnavigatie. Dát is het ware gezicht van AI."

Greg Corrado. Beeld RV

Toen ik eens sprak met de Oxfordse filosoof Nick Bostrom schetste hij het geval van een kunstmatige intelligentie die de opdracht heeft om paperclips te maken. Als lerende machine zal de AI op een gegeven moment op het idee komen om de mensheid uit te schakelen, zodat ze alle aardse bronnen kan inzetten om ongestoord nóg meer paperclips te maken.

"Een interessante filosofische vraag. Maar de praktijk is dat we de computer net eindelijk zo ver hebben gekregen dat-ie kan zeggen: 'Dit is een kat!' Dat is ver verwijderd van: 'Ik heb een plan om de wereld in paperclips te veranderen.'"

Maar ziet Bostrom ook iets over het hoofd?

"Het grote misverstand is dat AI een exponentieel proces zou zijn. Dat is diep onjuist. Een exponentieel proces is een proces dat groeit in een tempo dat evenredig is aan zijn volume. Krekels groeien exponentieel. Hoe meer krekels je hebt, hoe sneller ze zich vermenigvuldigen. Maar kunstmatige intelligentie werkt zo niet. Machineleersystemen worden gebouwd door mensen. Als die woensdag in staking gaan, stopt het machineleren op zondag, als de computers hun taken hebben afgewerkt. Het is niet zo dat machines op een betekenisvolle manier op zichzelf voortbouwen. Net zoals robots in de fabriek auto’s bouwen, maar geen betere robots."

Maar daarnet zei u dat het steeds sneller gaat.

"Ja, maar de mate van vooruitgang is evenredig aan het aantal mensen dat eraan werkt. Door met snellere computers te werken, vergroten we de capaciteit per persoon. Daarom lijkt het alsof we heel snel vooruitgang boeken. Maar het is nog steeds gekoppeld aan de personen."

Neemt u ons eens bij de hand: waar zien we over vijf jaar de vruchten van machineleren?

"Het voornaamste is dat we steeds minder domheid van computers zullen zien. Denk aan al die momenten waarop je gefrustreerd raakt of kwaad wordt over dat je computer je niet begrijpt. Hoe onhandig je telefoon doet, hoe klunzig een website navigeert, hoe beroerd een vertaling is, hoe slecht een aanbeveling voor een film of cd is. Kunstmatige intelligentie belooft dat soort momenten te elimineren. Zodat computers nog veel gemakkelijker worden in het gebruik."

En de nieuwe applicaties, waar verwacht u die?

"O, ik verheug me echt op de verrassingen die we de komende jaren zullen zien! Zelfs voor een expert is het moeilijk te voorzien wat wel en niet zal werken. Ik kijk er bijvoorbeeld enorm naar uit hoe AI en machineleren artsen zullen helpen. Door bijvoorbeeld diagnoses te verbeteren en te versnellen, het medicijngebruik te verminderen, patronen te herkennen die artsen misschien missen."

Corrado klinkt opeens als een glad Amerikaans reclamefilmpje: "Zodat artsen hun patiënten meer in de ogen kunnen kijken, meer en betere zorg aan hun patiënten kunnen geven en meer tijd kunnen besteden aan waar ze goed in zijn: echte geneeskunde."

Intussen zit ik hier nog steeds houterig Engels tegen u te praten. Waar blijven de machines die gesproken woord live en foutloos vertalen of software die personen aan hun gezicht herkent?

"Vanuit wetenschappelijk oogpunt denk ik dat het allemaal behapbare zaken zijn, dingen die de komende vijf tot tien jaar haalbaar én mogelijk zijn. De belangrijkste beperking is denk ik het aantal mensen dat met deze gereedschappen uit de voeten kan. Vandaar dat het zo belangrijk is om te verkondigen wat er mogelijk is. Zodat studenten en hobbyisten het gaan proberen, er enthousiast over worden, zelf een bedrijfje beginnen of een toepassing bouwen. De mogelijkheden zijn eindeloos."

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Hoe werkt machineleren?

Vroeger werd kunstmatige intelligentie geprogrammeerd als een soort handboek: als het een donzige rand heeft, vier poten, een staart, snorharen en twee puntoortjes, dan is het een kat. Het gevolg is software die een kat die toevallig half onder een deken zit, niet herkent.

Neurale netwerken werken daarom met een grote hoeveelheid foto’s, waarvan al bekend is dat ze katten afbeelden, bijvoorbeeld omdat internetgebruikers ze zo hebben aangemerkt. De software moet vervolgens zelf uitknobbelen wat een kat tot kat maakt. Het programma doet dat aan de hand van een reeks steeds verfijndere stappen: eerst de omlijning, dan bijvoorbeeld de kleur, dan bepaalde rondingen en hoeken.

Na elke stap kijkt de computer welk van zijn ‘schakels’ het goed hebben. Die krijgen bij het volgende plaatje voorrang: kennelijk zijn dat de schakels die goed zijn in het herkennen van katten. Zo ontstaan geleidelijk gespecialiseerde ‘routes’ door de computer: als je een kat wilt herkennen, moet je het aan die en die groepen schakels vragen, die zijn er goed in. De methode is enigszins vergelijkbaar met de manier waarop het menselijk brein herinneringen opslaat in ‘paden’ van verbindingen langs de hersencellen – vandaar de term ‘neuraal netwerk’.

De cruciale truc die Google gebruikt bij vertalingen, is kijken naar de afstand tussen woorden. Dat biedt het neurale netwerk in de woordensoep de extra houvast die het nodig heeft om de brug te kunnen slaan tussen tekst en vertaling, en bijvoorbeeld te kunnen inschatten of het woord ‘intelligence’ in een bepaalde context ‘intelligentie’ of ‘inlichtingen’ moet betekenen.

De resultaten zijn sensationeel. Bij het vertalen van Engels naar Spaans scoort een menselijke vertaler 5,5 op een schaal van 0 tot 6. Google Translate zat na tien jaar ontwikkelwerk op 4,9. Maar met neurale machinevertaling haalt Translate opeens een 5,4 – nauwelijks meer te onderscheiden van de mens.

Meer over

Wilt u belangrijke informatie delen met De Morgen?

Tip hier onze journalisten


Op alle verhalen van De Morgen 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 info@demorgen.be.
DPG Media nv – Mediaplein 1, 2018 Antwerpen – RPR Antwerpen nr. 0432.306.234