Donderdag 21/11/2019

Artificiële Intelligentie

Tolk gezocht voor robots

Francis Wyffels (in beeld) en Andreas Verleysen van de UGent willen robot Bubbles kleren laten vouwen door te leren van mensen in De Krook in Gent. Beeld Wouter Van Vooren

Hoe komt artificieel intelligente (AI) software tot een beslissing? Een vraag waar zelfs de slimste koppen ter wereld het antwoord schuldig op moeten blijven. Konden AI-systemen maar uitleggen hoe ze te werk gaan.

De stuntelige gouden robot C3PO heeft in de Star Wars-saga maar één functie, maar een cruciale: die van vertaler. De echte held is die andere kleine droid R2-D2, die regelmatig de levens van Luke Skywalker of Prinses Leia redt. Zij hadden de acties van R2-D2 nooit vertrouwd indien ze enkel op zijn gebliep konden afgaan.

R2-D2-achtige robots rijden nog niet rond, maar we vertrouwen steeds meer op artificieel intelligente systemen die bepaalde taken beter uitvoeren dan mensen. Dokters doen een beroep op AI om kanker in een vroeg stadium te ontdekken. Advocaten experimenteren met juridische chatbots. Denk ook aan het onderzoek van Michal Kosinski (Universiteit van Stanford) en Wu Youyou (Universiteit van Cambridge) waaruit blijkt dat computerprogramma's beter inschatten hoe u in elkaar zit dan uw beste vrienden en familieleden.

R2-D2 en zijn vertaler C-3PO op de wereldpremiere van Star Wars: The Force Awakens Beeld Photo News

Lees hier meer over de software die accurater voorspelt wie u bent dan uw naasten.

Wetenschappers over de hele wereld zijn niet per se gefascineerd door die straffe resultaten van slimme systemen. Ze willen achterhalen hoe AI precies 'denkt'. In mensentaal: ze zijn op zoek naar een C-3PO die uitlegt op welke basis AI beslissingen neemt.

Een vraag die ook Jonathan Berte van RoboVision bezighoudt. Zijn bedrijf schrijft slimme software die robots in staat stelt om plantbare plantjes met camera's te herkennen en die vervolgens met robotarmen te planten. "Onze software kan in 50 seconden een nieuw soort plantje leren herkennen en beginnen te planten." 

In sommige gevallen neemt de robot een perfect plantje niet van de band en dan rinkelt de telefoon bij RoboVision met een vraag van de klant: "Waarom neemt de machine dat ene plantje niet op?" Berte moet het antwoord schuldig blijven. "Wij kunnen dat niet achterhalen. Onze machine denkt in beelden. We kunnen niet even vragen: waarom heb je dit plantje niet meegenomen? Er is een echt taalprobleem."

In de podcast 'How Life Works' vertelt Jonathan Berte meer over zijn ervaring met AI

Vervelend voor het landbouwbedrijf, maar de maatschappelijke impact blijft beperkt. Tot je plots een AI-systeem creëert dat de geaardheid van mensen met een nauwkeurigheid van 83 procent kan voorspellen. Wanneer wetenschappers aan onderzoeker Michal Kosinski vroegen hoe zijn slimme software precies tot die voorspelling kwam, moest ook hij het antwoord schuldig blijven. "Computers baseren hun voorspelling op details die we als mens misschien niet eens kunnen waarnemen."

Op zich is dat mysterie niet eens zo gek. Kort door de bocht, kun je stellen dat de structuur van AI gebaseerd is op die van het menselijk brein. Met dien verstande dat ons brein draait op neuronen en AI aangedreven wordt door algoritmes. "Je kunt dus stellen dat beslissingen van AI achterhalen even moeilijk is als proberen begrijpen hoe ons menselijk brein werkt. En daar zijn we vandaag nog steeds niet uit", zegt Francis Wyffels, expert in robotica en AI binnen het IDLab van UGent-imec.

Glitter T-shirt

Hij heeft samen met collega-onderzoeker Andreas Verleysen een project lopen om een robot was te leren plooien. "We zijn in de Gentse Krook al de hele maand november mensen met camera's aan het registreren die de was plooien." De weteschappers hopen dat Bubbles aan de hand van die beelden perfect de was zal leren plooien.

"Wat voor mensen eenvoudig lijkt, is voor robots vaak heel moeilijk. Het is dan ook een uitdaging om robots complexe handelingen aan te leren, zoals het opvouwen van textiel." 

Wanneer Bubbles plots zou weigeren om een bepaalde T-shirt te plooien, zal Wyffels op zoek moeten gaan naar een verklaring. En dat kan op dit moment op verschillende manieren. "Wie weet hebben wij te weinig data over glitter-T-shirts in onze dataset, waardoor Bubbles weigert te plooien. Het komt er dan op neer om de robot bij te trainen."

Jonathan Berte wijst erop dat neurale netwerken op een gelijkaardige manier te werk gaan als mensen. "Net als wij delen ze een probleem op in deelproblemen, misschien ligt daar wel de oplossing om AI beter te begrijpen."

Tot slot zijn er wetenschappers aan de slag om nieuwe AI-systemen in bestaande systemen te verwerken, die zouden kunnen vertellen wat ze precies doen. Maar die oplossing is nog niet meteen binnen handbereik, schrijft The New York Times Magazine. "Dat is zoals je hond leren uitleggen dat hij kan vertellen waarom hij verzot is op eekhoorns."

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