Dit e-boek is voorzien van een verborgen, persoonlijk watermerk.
Het verspreiden of openbaar maken van dit e-boek is niet toegestaan.

This e-book contains a hidden and personal watermark. Distribution is prohibited.

Inhoud

INLEIDING

DEEL 1: KENNISMAKEN MET AI

HOOFDSTUK 1: Kennismaken met AI

De term AI definiëren

Intelligentie onderscheiden

Vier manieren ontdekken om AI te definiëren

De geschiedenis van AI begrijpen

Beginnen met symbolische logica op Dartmouth

De volgende stap: expertsystemen

De AI-winters te boven komen

Toepassingen van AI overwegen

De AI-hype vermijden

AI verbinden met de onderliggende computer

HOOFDSTUK 2: De rol van data definiëren

De alomtegenwoordigheid van data in deze tijd

De implicaties van Moore

Data overal gebruiken

Algoritmen aan het werk zetten

Data succesvol gebruiken

De gegevensbronnen

Betrouwbare data verkrijgen

Menselijke input betrouwbaarder maken

Geautomatiseerd data verzamelen

De data manicuren

Omgaan met ontbrekende data

Incompatibele data

Nuttige data scheiden van andere data

De vijf onwaarheden in data

Actief

Passief

Perspectief

Vooringenomenheid

Referentiekader

De grenzen van dataverwerving bepalen

HOOFDSTUK 3: Het gebruik van algoritmen

De rol van algoritmen begrijpen

Begrijpen wat algoritme betekent

Beginnen vanuit plannen en vertakken

Spelen tegen tegenstanders

Local search en heuristieken gebruiken

De lerende machine ontdekken

Expertsystemen benutten

Kennismaken met machine learning

Nieuwe hoogten bereiken

HOOFDSTUK 4: Pionieren met gespecialiseerde hardware

Werken met standaardhardware

De standaardhardware begrijpen

De onvolkomenheden van standaardhardware

GPU’s gebruiken

De Von Neumann-flessenhals

De GPU definiëren

Waarom GPU’s goed werken

Een gespecialiseerde verwerkingsomgeving creëren

De mogelijkheden van hardware vergroten

Gespecialiseerde sensors toevoegen

Methoden ontwerpen voor interacties met de omgeving

DEEL 2: DE MAATSCHAPPELIJKE TOEPASSINGEN VAN AI

HOOFDSTUK 5: Het gebruik van AI in computer- applicaties

Kennismaken met veelvoorkomende applicatietypen

AI gebruiken in specialistische applicaties

Het brede toepassingsbereik van AI

Het Chinese kamer-experiment

Hoe AI applicaties vriendelijker maakt

Automatisch correcties uitvoeren

De soorten correcties

De voordelen van automatische correcties

Begrijpen waarom automatische correcties soms niet werken

Suggesties doen

Suggesties krijgen op basis van eerdere acties

Suggesties krijgen op basis van groepen

De verkeerde suggesties krijgen

Op AI gebaseerde fouten

HOOFDSTUK 6: Veelvoorkomende processen automatiseren

Oplossingen voor verveling ontwikkelen

Taken interessanter maken

Mensen helpen om efficiënt te werken

Begrijpen hoe AI verveling vermindert

Overwegen hoe AI verveling niet kan verminderen

Werken in een industriële omgeving

Verschillende niveaus van automatisering ontwikkelen

Meer gebruiken dan alleen robots

Uitsluitend op automatisering vertrouwen

Een veilige omgeving creëren

De rol van verveling bij ongelukken

De rol van AI in het vermijden van veiligheidsrisico’s

Begrijpen dat AI veiligheidsrisico’s niet kan uitsluiten

HOOFDSTUK 7: AI gebruiken voor medische behoeften

Draagbare controleapparaten implementeren

Nuttige controleapparaten dragen

Vertrouwen op cruciale draagbare controleapparaten

Mobiele controleapparaten gebruiken

Mensen capabeler maken

Games gebruiken voor therapie

Het gebruik van exoskeletten

Mensen met ‘special needs’

Softwareoplossingen

Hardwarematige uitbreidingen

AI in protheses

Analyses uitvoeren op nieuwe manieren

Nieuwe chirurgische technieken ontwikkelen

Chirurgische suggesties doen

Een chirurg assisteren

De chirurg vervangen door toezicht

Taken uitvoeren met automatisering

Werken met medische dossiers

De toekomst voorspellen

Behandelingen veiliger maken

Betere medicatie creëren

Robots en medische professionals combineren

HOOFDSTUK 8: AI gebruiken om menselijke interactie te verbeteren

Nieuwe manieren ontwikkelen om te communiceren

Nieuwe alfabetten creëren

Vertaling automatiseren

Lichaamstaal incorporeren

Ideeën uitwisselen

Connecties creëren

Communicatie augmenteren

Trends vaststellen

Multimedia gebruiken

Menselijke zintuiglijke perceptie verbeteren

Het databereik verschuiven

Menselijke zintuigen augmenteren

DEEL 3: WERKEN MET AI-TOEPASSINGEN OP SOFTWAREBASIS

HOOFDSTUK 9: Data-analyse uitvoeren voor AI

Data-analyse definiëren

Begrijpen waarom analyse belangrijk is

De waarde van data heroverwegen

Machine learning definiëren

Begrijpen hoe machine learning werkt

De voordelen van machine learning begrijpen

Nuttig en gewoontjes zijn

De grenzen van machine learning specificeren

Hoe te leren van data

Supervised learning

Unsupervised learning

Reinforcement learning

HOOFDSTUK 10: Machine Learning gebruiken in AI

De vele verschillende wegen naar leren

De vijf hoofdbenaderingen van AI-leren

De drie meest belovende benaderingen van AI-leren

Wachten op de volgende doorbraak

De waarheid zoeken in waarschijnlijkheden

Vaststellen wat waarschijnlijkheden kunnen doen

Vooraf bestaande kennis

De wereld voorstellen als een graaf

Bomen bouwen die kunnen classificeren

Uitkomsten voorspellen door data te splitsen

Beslissingen nemen op basis van bomen

Overwoekerde bomen snoeien

HOOFDSTUK 11: AI verbeteren met deep learning

Neurale netwerken modelleren naar het menselijk brein

Kennismaken met het neuron

Beginnen met het wonderbaarlijke perceptron

Het lerende brein nabootsen

Simpele neurale netwerken

Het geheim zit ‘m in de gewichten

De rol van backpropagation begrijpen

Kennismaken met deep learning

Waar het verschil in zit

Nog slimmere oplossingen zoeken

Randen en vormen detecteren in afbeeldingen

Beginnen met leestekenherkenning

Hoe convoluties werken

Vooruitgang door afbeeldingscompetities

Leren om kunst en leven te imiteren

Sequenties onthouden die ertoe doen

De magie van AI-gesprekken ontdekken

Een AI het laten opnemen tegen een andere AI

DEEL 4:   WERKEN MET AI IN HARDWARETOEPASSINGEN

HOOFDSTUK 12: Robots ontwikkelen

De rollen van robots definiëren

Het scifi-beeld van robots achter ons laten

Waarom het moeilijk is om een humanoïde robot te zijn

Werken met robots

Een eenvoudige robot in elkaar zetten

De componenten

De wereld waarnemen

Een robot aansturen

HOOFDSTUK 13: Vliegen met drones

De huidige stand van zaken

Onbemand naar missies vliegen

Kennismaken met de quadcopter

Toepassingen voor drones definiëren

Drones in niet-militaire rollen

Drones krachtiger maken met AI

Regelgeving voor dronegebruik

HOOFDSTUK 14: De door AI bestuurde zelfrijdende auto

Een beknopte geschiedenis

De toekomst van mobiliteit begrijpen

De vijf niveaus van autonomie beklimmen

De rol van auto’s in ons leven heroverwegen

In een zelfrijdende auto stappen

Alle techniek bij elkaar voegen

De deur openen voor AI

Begrijpen dat het niet alleen maar AI is

Onzekerheid van waarnemingen overwinnen

Kennismaken met de zintuigen van de auto

De waarnemingen bij elkaar voegen

DEEL 5: DE TOEKOMST VAN AI OVERWEGEN

HOOFDSTUK 15: De niet-effectieve toepassing begrijpen

AI gebruiken waar het niet gaat werken

De grenzen van AI bepalen

AI incorrect toepassen

Een wereld betreden van onrealistische verwachtingen

De gevolgen van AI-winters

De AI-winter begrijpen

De oorzaken van de AI-winter

Verwachtingen herformuleren met nieuwe doelen

Oplossingen creëren die op zoek zijn naar een probleem

Een gadget definiëren

De infomercial vermijden

Begrijpen wanneer mensen het beter doen

Zoeken naar de eenvoudige oplossing

HOOFDSTUK 16: AI in de ruimte

Het heelal observeren

Voor de eerste keer helder zien

Op zoek gaan naar nieuwe bestemmingen

De evolutie van het universum

Nieuwe wetenschappelijke principes creëren

Ruimtemijnbouw uitvoeren

Water oogsten

Zeldzame aardmetalen en andere metalen winnen

Nieuwe elementen zoeken

Communicatie verbeteren

Nieuwe plaatsen verkennen

Beginnen met de sonde

Gebruikmaken van robotmissies

Het menselijke element toevoegen

Constructies bouwen in de ruimte

Je eerste ruimtevakantie houden

Wetenschappelijk onderzoek verrichten

De ruimte industrialiseren

De ruimte gebruiken voor opslag

HOOFDSTUK 17: Nieuwe menselijke beroepen toevoegen

Leven en werken in de ruimte

Steden creëren in vijandige omgevingen

Steden bouwen op en in zee

Ruimtehabitats creëren

Bases bouwen op de maan

Mensen efficiënter maken

Problemen oplossen op wereldschaal

Overdenken hoe de wereld werkt

Potentiële bronnen van problemen achterhalen

Potentiële oplossingen definiëren

De effecten van de oplossingen zien

Opnieuw proberen

DEEL 6:   HET DEEL VAN DE TIENTALLEN

HOOFDSTUK 18: Tien AI-veilige beroepen

Menselijke interactie aangaan

Kinderen onderwijzen

Verpleging

Persoonlijke noden aanspreken

Ontwikkelingsproblemen oplossen

Nieuwe dingen creëren

Uitvindingen doen

Kunstzinnig zijn

Het onmogelijke mogelijk maken

Intuïtieve beslissingen nemen

Misdaden rechercheren

Situaties monitoren in realtime

Feit van fictie scheiden

HOOFDSTUK 19: Tien substantiële bijdragen van AI aan de maatschappij

Mensspecifieke interacties

De actieve menselijke voet ontwerpen

Constante bewaking op afstand

Geneesmiddelen toedienen

Industriële oplossingen ontwikkelen

AI gebruiken bij 3D-printen

Robottechnologieën bevorderen

Nieuwe technologieomgevingen creëren

Zeldzame nieuwe materialen ontwikkelen

Zien wat niet gezien kan worden

Werken met AI in de ruimte

Goederen bezorgen bij ruimtestations

Buitenaardse grondstoffen delven

Andere planeten verkennen

HOOFDSTUK 20: Tien manieren waarop AI gefaald heeft

Begrijpen

Interpreteren, niet analyseren

Verder gaan dan alleen getallen

De gevolgen overwegen

Ontdekkingen doen

Nieuwe data maken van oude data

Verder kijken dan de patronen

Nieuwe zintuigen implementeren

Inleven

In de schoenen van een ander staan

Echte relaties ontwikkelen

Van perspectief veranderen

In het diepe springen

Johns opdracht

Dit boek is opgedragen aan mijn vrienden bij de La Valle-bibliotheek waar ik vrijwilligerswerk doe. Ik kijk ernaar uit om jullie elke week weer te zien omdat jullie mijn leven compleet maken.

Luca’s opdracht

Dit boek is opgedragen aan de familie Suda in Tokio: Yoshiki, Takayo, Makiko en Mikiko.

Over de auteurs

John Mueller is een freelanceschrijver en technisch redacteur. 108 boeken en meer dan 600 artikelen tot op heden getuigen ervan dat het schrijven hem in het bloed zit. De onderwerpen variëren van netwerken tot kunstmatige intelligentie en van databasebeheer tot ‘heads-down’ program-meren. Sommige van zijn laatste boeken gaan over datawetenschap, machine learning en algoritmen. Zijn vaardigheden als technisch redacteur hebben meer dan 70 auteurs geholpen om de inhoud van hun manuscripten te verfijnen. John heeft in die hoedanigheid voor meerdere tijdschriften gewerkt, aan consulting gedaan en certificatie-examens opgesteld. Lees zijn blog op http://blog.johnmuellerbooks.com/. Je kunt John bereiken via John@JohnMuellerBooks.com. Hij heeft ook een website op http://www.johnmuellerbooks.com/.

Luca Massaron is een datawetenschapper en marktonderzoeker die gespecialiseerd is in multivariate statistiek, machine learning en klantinzichten, met meer dan tien jaar ervaring in het oplossen van echte-wereld-problemen en het genereren van waarde voor belanghebbenden door het toepassen van logica, statistiek, gegevensanalyse en algoritmen. Hij is gepassioneerd over alles wat te maken heeft met data en analyse, evenals over het demonstreren van de potentie van datagestuurde kennisontdek-king voor experts en leken. Luca is samen met John Mueller de schrijver van Python for Data Science For Dummies, Machine Learning For Dummies en Algorithms For Dummies. Hij verkiest eenvoud boven onnodige duurdoenerij en gelooft dat er veel bereikt kan worden door de essentie van elk leergebied in simpele termen te begrijpen en in praktijk te brengen.

Johns dankwoord

Dank aan mijn vrouw Rebecca. Hoewel ze er niet meer is, begeleidt haar geest me bij elk boek dat ik schrijf en elk woord dat ik op papier zet. Zij geloofde in mij toen niemand anders dat deed.

Russ Mullen verdient dank voor zijn technische redactie van dit boek. Hij heeft veel bijgedragen aan de accuratesse en diepgang van het materiaal. Russ voorziet me altijd van uitstekende webadressen voor nieuwe producten en ideeën. Hij waakt er ook voor dat ik al te gekke dingen ga beweren.

Mijn agent Matt Wagner verdient lof omdat hij mij aan deze opdracht heeft geholpen en zorgdraagt voor alle details waar schrijvers geen aandacht voor hebben. Ik ben altijd dankbaar voor zijn assistentie. Het is goed om te weten dat er altijd hulp in de buurt is.

Een aantal mensen heeft dit boek helemaal of ten dele gelezen om me te helpen bij mijn benadering, de codevoorbeelden getest en mij in het algemeen van welkom commentaar voorzien. Deze onbetaalde vrijwilligers hebben mij op talloze manieren geholpen. Ik waardeer met name de inspanningen van Eva Beattie en Osvaldo Téllez Almirall, die mij van commentaar voorzagen, het hele boek hebben gelezen en zich onzelfzuchtig aan dit project hebben gewijd.

Tot slot wil ik mijn dank overbrengen aan Katie Mohr, Susan Christopher-sen en de rest van de redactie- en productiestaf.

Luca’s dankwoord

Allereerst veel dank aan mijn familie, Yukiko en Amelia, voor hun steun, opoffering en engelengeduld tijdens de lange dagen, weken en maanden dat ik in beslag werd genomen door het werken aan dit boek.

Ik bedank de hele redactie- en productiestaf bij Wiley, met name Katie Mohr en Susan Christophersen, voor hun geweldige professionalisme en steun tijdens alle fasen van het schrijven van dit boek.

Inleiding

Je kunt tegenwoordig nauwelijks meer vermijden dat je vermeldingen tegenkomt van AI (de meest gebruikte afkorting voor kunstmatige intelligentie, van Artificial Intelligence). Je ziet AI in bioscoopfilms, boeken, in het nieuws en online. AI is onderdeel van robots, zelfrijdende auto’s, drones, medische systemen, winkelsites en allerlei andere technologieën die op zoveel manieren van invloed zijn op ons dagelijks leven.

Bovendien bestoken vele zogenaamde experts je met informatie (en desinformatie) over AI. Sommigen beschouwen AI als grappig en vaag; anderen zien er een potentiële massavernietiger van het menselijk ras in. Het probleem van het op allerlei manieren overspoeld worden met informatie is dat je maar moeilijk kunt onderscheiden wat echt is en wat simpelweg het product van een te levendige fantasie. Een groot deel van de AI-hype is toe te schrijven aan de buitensporige en onrealistische verwachtingen van wetenschappers, ondernemers en zakenmensen. Kunstmatige intelligentie voor Dummies is het boek dat je nodig hebt als je het gevoel hebt dat je eigenlijk niets afweet van een technologie die claimt een essentieel onderdeel van je leven te zijn.

Als we uitgaan van uiteenlopende media, is het je misschien opgevallen dat de meeste nuttige technologieën bijna slaapverwekkend zijn. Niemand doet er overdreven uitbundig over. AI is net zo: zo alomtegenwoordig dat het eigenlijk saai zou moeten zijn. Je bent tegenwoordig zelf AI aan het gebruiken op bepaalde manieren; waarschijnlijk ben je er zelfs op veel verschillende manieren van afhankelijk, maar je merkt het niet omdat het zo alledaags is. Kunstmatige intelligentie voor Dummies maakt je bewust van deze hele echte en essentiële toepassingen van AI. Een slim-me thermostaat voor in huis klinkt bepaald niet opwindend, maar het is een ongelooflijk praktische toepassing voor een technologie die bij sommige mensen de koude rillingen over de rug doet lopen.

Natuurlijk behandelen we in Kunstmatige intelligentie voor Dummies ook de echt indrukwekkende toepassingen van AI. Zo weet je misschien niet dat er een medisch bewakingsinstrument bestaat dat een mogelijk hartprobleem daadwerkelijk kan voorspellen, maar zo’n apparaat bestaat wel degelijk. AI stuurt drones aan, laat auto’s rijden en maakt allerlei soorten robots mogelijk. Je komt AI nu tegen in uiteenlopende ruimtetoepassin-gen, en AI zal een prominente rol spelen bij alle toekomstige ruimteavonturen van de mens.

In tegenstelling tot veel boeken over het onderwerp vertelt Kunstmatige intelligentie voor Dummies je ook de waarheid over waar en hoe AI niet kan werken. AI zal zelfs nooit in staat zijn tot bepaalde essentiële activiteiten en taken, en zal bepaalde andere pas ver in de toekomst aankunnen. Sommige mensen proberen je wijs te maken dat AI dat allemaal wel kan, maar Kunstmatige intelligentie voor Dummies legt je uit waarom dat niet kan en ontdoet het onderwerp van alle drukdoenerij eromheen die het voor jou zo ondoorzichtig maakt. Eén les die je van dit boek kunt opsteken, is dat mensen altijd belangrijk zullen zijn. AI maakt in feite mensen nog belangrijker omdat het hen helpt uit te blinken op manieren die je wellicht niet voor mogelijk houdt.

Over dit boek

Kunstmatige intelligentie voor Dummies begint met je te helpen om AI te begrijpen, met name wat AI nodig heeft om te functioneren en waarom dat in het verleden mislukt is. Ook ontdek je de grondslag van sommige moderne problemen rond AI en hoe die problemen in sommige gevallen nagenoeg onmogelijk op te lossen zullen zijn. Naast die problemen ontdek je natuurlijk ook de oplossingen voor sommige problemen en welke kant wetenschappers nu op gaan met AI, op zoek naar antwoorden.

Om te overleven moet een technologie beschikken over een aantal degelijke toepassingen die daadwerkelijk functioneren. Ook moet een technologie voorzien in rendement voor investeerders die de vooruitziende blik hebben om erin te investeren. In het verleden wist AI geen beslissend succes te behalen omdat het sommige van die eigenschappen miste. AI had ook te lijden onder het feit dat het zijn tijd vooruit was: echte AI moest wachten op de huidige hardware om succesvol te zijn. Tegenwoordig wordt AI gebruikt in uiteenlopende computertoepassingen en in de automatisering van processen. Er wordt ook intensief gebruik van gemaakt op medisch terrein en om menselijke interactie te helpen verbeteren. AI houdt tevens verband met gegevensanalyse, machine learning en deep learning. Soms kunnen deze termen tot verwarring leiden. Een van de redenen om Kunstmatige intelligentie voor Dummies te lezen, is om te ontdekken hoe deze technologieën onderling verbonden zijn.

AI heeft momenteel een mooie toekomst voor zich omdat het een essentiele technologie is geworden. Dit boek laat je ook de wegen zien die AI in de toekomst waarschijnlijk in gaat slaan. De uiteenlopende trends die in dit

boek worden besproken zijn gebaseerd op wat mensen nu daadwerkelijk proberen te bereiken. De nieuwe technologie is nog niet geslaagd, maar omdat mensen eraan werken, maakt het goede kans ooit een succes te worden.

Om het verteren van de concepten nog makkelijker te maken, maakt dit boek gebruik van de volgende conventie:

Cursieve woorden worden in de tekst gedefinieerd als speciale termen die je dient te onthouden. Je ziet deze woorden op veel verschillende manieren gebruikt (en soms misbruikt) worden in de pers en andere media, zoals speelfilms. Als je de betekenis van die termen kent, kan dat enige duidelijkheid brengen in de verwarring die AI omgeeft.

Pictogrammen in dit boek

Onder het lezen kom je pictogrammen tegen in de marge die verwijzen naar (al dan niet) interessante inhoud. Hier volgt een korte beschrijving van elk pictogram.

Tips zijn handig want ze helpen je tijd te besparen of taken uit te voeren zonder extra werk. De tips in dit boek zijn tijdbesparende technieken of verwijzingen naar bronnen die je zou moeten uitproberen om het maximale te halen uit je leerproces.

We willen niet al te belerend doen, maar je doet er goed aan om niet iets te doen waar zo’n waarschuwingspictogram bij staat. Anders zou je wel eens het slachtoffer kunnen worden van al het nepnieuws rond AI dat mensen de stuipen op het lijf jaagt.

Denk bij dit pictogram aan een tip of techniek voor gevorderden. Misschien vind je deze brokjes informatie compleet slaapverwekkend, maar ze kunnen ook het antwoord bevatten dat jij nodig hebt om een AI-oplos-sing te creëren of gebruiken. Je kunt ze hoe dan ook gerust overslaan.

Ook als je niets opsteekt van een bepaald hoofdstuk of paragraaf, onthoud dan in ieder geval wat er bij dit pictogram staat. Deze tekst betreft door-gaans een essentieel proces of informatie die je moet kennen om succesvol om te gaan met AI.

Hoe nu verder

Het is tijd om AI te gaan ontdekken en te zien wat het voor jou kan betekenen. Als je er nog niets vanaf weet, kun je het beste bij hoofdstuk 1 beginnen. Wellicht wil je niet elk hoofdstuk lezen, maar als je met hoofdstuk 1 begint, leer je de basisbeginselen van AI begrijpen die je nodig zult hebben bij het doorwerken van andere delen van het boek.

Als het je vooral te doen is om kennis te vergaren over waar AI tegenwoordig gebruikt wordt, begin dan bij hoofdstuk 5. Deel 2 kan je daarbij verder helpen.

Lezers die al wat meer afweten van AI kunnen beginnen bij hoofdstuk 9. Deel 3 van dit boek bevat de meest geavanceerde inhoud die je gaat tegenkomen. Als je niet geïnteresseerd bent in hoe AI werkt op ontwikkelaarsniveau, maar simpelweg in het onderwerp AI in het algemeen, kun je besluiten dit deel van het boek over te slaan.

Oké, je wilt dus alle geweldige manieren leren kennen waarop mensen tegenwoordig AI gebruiken of dat in de toekomst gaan doen. Als dat het geval is, begin dan met hoofdstuk 12. De delen 4 en 5 laten je de ongelooflijke manieren zien waarop AI wordt gebruikt zonder dat je met alle onzin eromheen wordt geconfronteerd. De informatie in deel 4 richt zich op hardware die afhankelijk is van AI, en deel 5 richt zich vooral op het futuristische gebruik van AI.

1

Kennismaken
met AI

IN DIT DEEL . . .

Ontdekken wat AI daadwerkelijk voor jou kan doen.

Bekijken hoe data het gebruik van AI beïnvloeden.

Begrijpen hoe AI afhankelijk is van algoritmen om nuttig werk te verrichten.

Zien hoe het gebruik van gespecialiseerde hardware AI beter laat presteren.

IN DIT HOOFDSTUK

AI en zijn geschiedenis definiëren

AI gebruiken voor praktische taken

De AI-hype doorprikken

AI verbinden met computertechnologie

Hoofdstuk 1

Kennismaken met AI

Kunstmatige intelligentie (in dit boek afgekort als AI, van Artificial Intelligence) heeft in de loop der jaren verscheidene malen een valse start gemaakt, deels omdat mensen niet echt begrijpen wat AI precies inhoudt of zelfs maar wat het zou moeten bereiken. Een groot deel van het probleem is dat speelfilms, tv-programma’s en boeken eensgezind mensen valse hoop hebben gegeven over wat AI mogelijk zal maken. Daarnaast wekt de menselijke neiging om technologie te antropomorfiseren (menselijke kenmerken te geven) de indruk dat AI meer zou moeten kunnen dan redelijkerwijs verwacht mag worden. De beste manier om dit boek te beginnen, is dan ook om te definiëren wat AI echt is, wat het niet is en wat zijn huidige relatie tot computers is.

Uiteraard is de basis voor wat jij van AI verwacht een combinatie van hoe je AI definieert, de technologie waarover je beschikt om AI te implementeren en de doelen die je met AI voor ogen hebt. Het gevolg is dat iedereen met andere ogen naar AI kijkt. Dit boek hanteert een middenwegbenadering door naar AI te kijken vanuit zoveel mogelijk verschillende perspectieven. Het laat zich niet leiden door de hype die door voorstanders wordt gecreeerd en evenmin door de negativiteit die criticasters spuien, zodat jij het best mogelijke zicht krijgt op AI als technologie. Het kan dus zijn dat jij wat andere verwachtingen hebt dan je in dit boek tegenkomt, waar op zich niets op tegen is, maar het is essentieel om te overwegen wat de technologie feitelijk voor jou kan doen, in plaats van het onmogelijke te verwachten.

De term AI definiëren

Voordat je een term zinvol kunt gebruiken, moet je beschikken over een definitie ervan. Als niemand het eens wordt over de betekenis van een term, heeft die term tenslotte geen betekenis en is het niet meer dan een rijtje leestekens. Het definiëren van een idiomatische uitdrukking (een term waarvan de betekenis niet kan worden afgeleid uit de samenstellende delen) is met name belangrijk bij technische termen die op allerlei manieren aandacht hebben gekregen in de media.

De stelling dat AI een vorm van kunstmatige intelligentie is, vertelt je in feite niets zinnigs, wat weer de reden is dat er zoveel discussie en onenigheid is over deze term. Jawel, je kunt stellen dat wat er zich voordoet kunstmatig is, omdat er geen natuurlijke bron aan ten grondslag ligt. Maar het intelligentiegedeelte is op zijn zachtst gezegd dubbelzinnig en vaag. Ook al ben je het niet zonder meer eens met de definitie van AI zoals die in de komende paragrafen verschijnt, dit boek hanteert de term AI wel volgens die definitie. Als je die kent, wordt het makkelijker om de rest van de tekst te volgen.

Intelligentie onderscheiden

Mensen definiëren intelligentie op veel verschillende manieren. Maar in zijn algemeenheid kunnen we stellen dat intelligentie bepaalde mentale activiteiten veronderstelt die bestaan uit:

Leren. Het vermogen hebben om nieuwe informatie te verkrijgen en verwerken.

Redeneren. Het vermogen hebben om informatie op uiteenlopende manieren te manipuleren.

Begrijpen. Het resultaat van informatiemanipulatie kunnen overwegen.

Waarheden bevatten. De validiteit van gemanipuleerde informatie bepalen.

Verbanden zien. Inzien hoe gevalideerde gegevens samenhangen met andere gegevens.

Betekenissen afwegen. Waarheden toepassen op specifieke situaties op een wijze die consistent is met hun verwantschap.

Feiten scheiden van overtuigingen. Bepalen of de gegevens adequaat worden ondersteund door bewijsbare bronnen waarvan kan worden aangetoond dat ze consequent valide zijn.

De lijst kan makkelijk langer worden, maar zelfs deze lijst is relatief vatbaar voor interpretatie door iedereen die hem als zodanig accepteert. Maar zoals je uit de lijst kunt afleiden, volgt intelligentie vaak een proces dat een computersysteem kan nabootsen als onderdeel van een simulatie:

1. Stel een doel op basis van behoeften of wensen.

2. Beoordeel de waarde van alle bekende informatie die het doel ondersteunt.

3. Vergaar extra informatie die het doel zou kunnen ondersteunen.

4. Manipuleer de gegevens zodanig dat ze een vorm aannemen die consistent is met bestaande informatie.

5. Definieer de relaties en waarheidswaarden tussen bestaande en nieuwe informatie.

6. Bepaal of het doel is bereikt.

7. Pas het doel aan met het oog op de nieuwe gegevens en hun effecten op de waarschijnlijkheid van succes.

8. Herhaal zo nodig de stappen 2 tot en met 7 totdat het doel is bereikt (waar is) of tot de mogelijkheden om het te bereiken zijn uitgeput (onwaar is).

TABEL 1.1        De soorten intelligentie begrijpen

Type
Simulatiepotentieel
Menselijke gereedschappen
Beschrijving

Visueelruimtelijk
Matig
Modellen, diagrammen, grafieken, tekeningen, 3D-modellen, video, televisie en multimedia
Fysieke omgevingsintelligentie zoals gebruikt door zeelieden en architecten (en veel anderen). Om zich überhaupt te kunnen verplaatsen, moeten mensen hun fysieke omgeving begrijpen, ofwel de afmetingen en eigenschappen ervan. Elke robot of draagbare computerintelligentie vereist dit vermogen, maar het vermogen is vaak moeilijk te simuleren (zoals bij zelfrijdende auto's) of verre van accuraat (zoals bij stofzuigerrobots, die net zo vaak tegen dingen op botsen als dat ze zich intelligent voortbewegen).

Lichamelijkkinesthetisch
Matig tot hoog
Gespecialiseerde uitrusting en echte objecten
Lichaamsbewegingen, zoals die van een chirurg of danser, vereisen precisie en lichaamsbewustzijn. Robots gebruiken doorgaans dit soort intelligentie om repetitieve taken uit te voeren, vaak met grotere precisie dan mensen, maar soms minder sierlijk. Het is cruciaal om onderscheid te maken tussen menselijke verbeteringstechnologieën, zoals een chirurgisch apparaat dat de fysieke vermogens van een chirurg verbetert, en waarlijk onafhankelijke beweging. Het eerste is simpelweg een demonstratie van mathematisch vermogen omdat het voor input afhankelijk is van de chirurg.

Creatief
Geen
Artistieke productie, nieuwe gedachtepatronen, uitvindingen, nieuwe soorten van muzikale compositie
Creativiteit is het ontwikkelen van een nieuw gedachtepatroon dat leidt tot unieke output in de vorm van kunst, muziek en literatuur. Een waarlijk nieuw soort product is het resultaat van creativiteit. Een AI kan bestaande gedachtepatronen simuleren en ze zelfs combineren om een ogenschijnlijk unieke presentatie te creëren, maar het is in feite slechts een mathematische versie van een bestaand patroon. Om te creëren zou een AI moeten beschikken over zelfbesef, wat intrapersoonlijke intelligentie vereist.

Interpersoonlijk
Laag tot matig
Telefoneren, audioconferenties, videoconferenties, schrijven, tekstberichten, e-mail
Interactie met anderen gebeurt op meerdere niveaus. Het doel van deze vorm van intelligentie is om informatie die gebaseerd is op de ervaringen van anderen te verkrijgen, uit te wisselen, aan te reiken en te manipuleren. Computers kunnen simpele vragen beantwoorden omdat ze sleutelwoorden voorgeschoteld krijgen, maar niet omdat ze de vraag begrijpen. De intelligentie doet zich voor bij het verkrijgen van informatie, het lokaliseren van geschikte sleutelwoorden en het vervolgens informatie geven op basis van die sleutelwoorden. Het gebruiken van termen in een opzoektabel en het volgen van de instructies die de tabel verschaft, is een demonstratie van logische intelligentie, niet van interpersoonlijke intelligentie.

Intrapersoonlijk
Geen
Boeken, creatief materiaal, dagboeken, privacy en tijd
Naar binnen kijken om je eigen interesses te begrijpen en daarop doelen te baseren, is momenteel een soort intelligentie die alleen aan mensen is voorbehouden. Als machines hebben computers geen wensen, interesses, behoeften of creatieve vermogens. Een AI verwerkt numerieke input met behulp van een reeks algoritmen en levert een output, is zich niet bewust van zijn acties, noch begrijpt het iets van wat het doet.

Linguïstisch
Laag
Games, multimedia, boeken, voicerecorders en gesproken woorden
Werken met woorden is een essentieel gereedschap voor communicatie omdat gesproken en geschreven informatie-uitwisseling veel sneller is dan enige andere vorm. Deze vorm van intelligentie omvat het begrijpen van gesproken en geschreven input, het omgaan met de input om een antwoord te ontwikkelen en het voorzien in een begrijpelijk antwoord als output. In veel gevallen zijn computers nauwelijks in staat om input te ontleden in sleutelwoorden, kunnen ze het verzoek niet echt begrijpen en geven ze antwoorden die soms onbegrijpelijk zijn. Bij mensen zijn de gesproken en geschreven linguïstische intelligentie afkomstig van verschillende hersengebieden (http://releases.jhu.edu/2015/05/05/say-what-how-the-brain-separates-our-abilityto-talk-and-write/), wat inhoudt dat zelfs bij mensen iemand met hoge geschreven linguïstische intelligentie niet een even hoge gesproken linguïstische intelligentie hoeft te hebben. Computers maken momenteel geen onderscheid tussen gesproken en geschreven linguistische intelligentie.

Logischmathematisch
Hoog
Logische spellen, onderzoeken, raadsels en breinbrekers
Een resultaat berekenen, vergelijkingen uitvoeren, patronen verkennen en verbanden onderkennen zijn allemaal gebieden waarop computers momenteel uitblinken. Wanneer je tijdens een spelprogramma een computer een mens ziet verslaan, is dit van de zeven de enige vorm van intelligentie die je daadwerkelijk ziet. Wellicht zie je nog kleine beetjes andere intelligentie, maar hier ligt de focus. Een beoordeling van menselijke versus computerintelligentie baseren op slechts één gebied is geen goed idee.

Hoewel je algoritmen kunt maken en toegang kunt verschaffen tot gegevens die dit proces ondersteunen binnen een computer, is het vermogen van een computer om intelligentie te bereiken ernstig beperkt. Zo is een computer niet in staat om iets te begrijpen omdat het afhankelijk is van machinale processen om data op een strikt mechanische manier te manipuleren met gebruik van zuivere wiskunde. Evenmin kunnen computers gemakkelijk onderscheid maken tussen waarheid en onwaarheid (zoals beschreven in hoofdstuk 2). In feite kan geen enkele computer de mentale activiteiten in de vermelde intelligentielijst volledig uitvoeren.

Bij het bepalen wat intelligentie feitelijk inhoudt, is het ook nuttig om intelligentie te categoriseren. Mensen gebruiken niet maar één soort intelligentie, maar maken gebruik van meerdere intelligenties om taken uit te voeren. Howard Gardner van Harvard heeft een aantal van deze intelligentietypen gedefinieerd (zie http://www.pz.harvard.edu/projects/multiple-intelligences). Als je die kent, helpt je dat om ze te relateren aan de soort taken die een computer kan simuleren als intelligentie (zie tabel 1.1 voor een aangepaste versie van deze intelligenties met een beschrijving).

Vier manieren ontdekken om AI te definiëren

Zoals beschreven in de voorgaande paragraaf, is het eerste concept dat we dienen te begrijpen het feit dat AI niet werkelijk iets te maken heeft met menselijke intelligentie. Zeker, sommige AI is opgezet om menselijke intelligentie te simuleren, maar dat is alles wat het is: een simulatie. Let bij het nadenken over AI op de wisselwerking tussen het nastreven van een doel, het verwerken van gegevens om dat doel te bereiken en gegevensverwerving ten behoeve van het beter begrijpen van het doel. AI vertrouwt op algoritmen om een resultaat te bereiken, dat al dan niet iets te maken heeft met menselijke doelen of methoden om die doelen te bereiken. Met dat in het achterhoofd kunnen we AI op vier manieren categoriseren:

Zich menselijk gedragen. Wanneer een computer zich gedraagt als een mens, voldoet hij het meest aan de turingtest, waarin de computer slaagt wanneer er geen onderscheid gemaakt kan worden tussen mens en machine (zie http://www.turing.org.uk/scrapbook/test.html). Deze categorie is ook een afspiegeling van wat de media ons willen doen geloven over AI. Je ziet het toegepast in technologieën, de verwerking van natuurlijke taal, de representatie van kennis, geautomatiseerd redeneren en machine learning (die alle vier aanwezig dienen te zijn om voor de test te slagen).

Bij de oorspronkelijke turingtest was er geen sprake van fysiek contact. Bij de nieuwere ‘totale turingtest’ is dat wel het geval in de zin dat perceptuele vaardigheden bij de ondervraging worden betrokken, wat betekent dat de computer ook gebruik moet maken van computervisie en robotica om te slagen. Moderne technieken zijn meer gericht op het bereiken van het doel dan op het volledig nabootsen van mensen. Zo slaagden de gebroeders Wright er niet in een vliegtuig te maken door heel precies de vlucht van vogels te kopiëren; in plaats daarvan voorzagen vogels in ideeën die leidden tot de aerodynamica en uiteindelijk tot de menselijke vorm van vliegen. Het doel is om te vliegen. Zowel vogels als mensen bereiken dit doel, maar ze gebruiken verschillende benaderingen.

Op een menselijke manier denken. Wanneer een computer denkt als een mens, voert hij taken uit die (in tegenstelling tot van buiten leren) de intelligentie van een mens vereisen om te slagen, zoals het besturen van een auto. Om te bepalen of een programma denkt als een mens, moet je een methode hebben om te bepalen hoe mensen denken, zoals gedefinieerd door de benadering van de cognitiemodellering. Dit model steunt op drie technieken:

• Introspectie. Het detecteren en documenteren van de technieken die gebruikt worden om doelen te bereiken door toezicht te houden op de eigen denkprocessen.

• Psychologische tests. Het observeren van iemands gedrag en de gegevens toevoegen aan een database van vergelijkbaar gedrag van anderen, (onder meer) uitgaande van vergelijkbare omstandigheden, doelen, hulpmiddelen en omgevingsfactoren.

• Beeldvorming van hersenactiviteit. Het direct in kaart brengen van hersenactiviteit met uiteenlopende mechanische middelen, zoals computertomografie (CAT), positronemissietomografie (PET), magnetic resonance imaging (MRI) en magneto-encefalografie (MEG).

Na het creëren van een model kun je een programma schrijven dat het model simuleert. Gegeven de enorme variatie in menselijke denkprocessen en de moeilijke taak om die denkprocessen accuraat weer te geven als onderdeel van een programma, zijn de resultaten op z’n best experimenteel. Deze categorie van op een menselijke manier denken wordt vaak gebruikt in de psychologie en op andere terreinen waarbij een modelmatige benadering van het menselijke denkproces om realistische simulaties te creëren cruciaal is.

Rationeel denken. De studie van hoe mensen denken aan de hand van een bepaalde standaard maakt de opstelling mogelijk van richtlijnen die typisch menselijk gedrag beschrijven. Een persoon wordt als rationeel beschouwd wanneer hij deze gedragslijnen volgt binnen bepaalde afwijkingsmarges. Een computer die rationeel denkt, is afhankelijk van geregistreerd gedrag om een leidraad te creëren voor zijn interactie met een omgeving die gebaseerd is op de beschikbare gegevens. Het doel van deze benadering is om problemen zo mogelijk logisch op te lossen. In veel gevallen zou deze benadering de creatie van een basistechniek mogelijk maken om een probleem op te lossen, die vervolgens wordt aangepast om het probleem daadwerkelijk op te lossen. Met andere woorden, de principiële probleemoplossing verschilt vaak van de probleemoplossing in de praktijk, maar je hebt nog steeds een uitgangspunt nodig.

Rationeel handelen. Als je bestudeert hoe mensen zich gedragen in gegeven situaties bij specifieke beperkingen, kun je bepalen welke technieken zowel efficiënt als effectief zijn. Een computer die rationeel handelt is afhankelijk van de vastgelegde gedragingen om te reageren op een omgeving op basis van omstandigheden, omgevingsfactoren en bestaande gegevens. Net als rationeel denken is rationeel gedrag afhankelijk van een principiële oplossing, die in de praktijk wellicht niet bruikbaar is. Maar rationele gedragingen voorzien wel in een basislijn van waaruit een computer een begin kan maken met de succesvolle verwezenlijking van een doel.

MENSELIJKE VERSUS RATIONELE PROCESSEN

Menselijke processen verschillen van rationele processen in hun uitkomst. Een proces is rationeel als het altijd het juiste doet op basis van de huidige informatie, uitgaande van een ideale prestatiemaat. Kortgezegd, rationele processen werken volgens het boekje en nemen aan dat het boekje in feite juist is. Aan menselijke processen komen instinct, intuïtie en andere variabelen te pas die niet per se een afspiegeling zijn van het boekje en wellicht niet eens rekening houden met de bestaande gegevens. Een voorbeeld: de rationele manier om auto te rijden is om je altijd aan de verkeersregels te houden. Maar het verkeer is niet rationeel. Als je je nauwgezet aan de regels houdt, kom je ergens vast te staan omdat de andere bestuurders zich niet exact aan de regels houden. Om succesvol te zijn, zal een zelfrijdende auto zich daarom eerder menselijk moeten gedragen dan rationeel.

De categorieën om AI te definiëren bieden een manier om verschillende toepassingsmogelijkheden voor AI te overwegen. Sommige systemen die gebruikt worden om AI te classificeren op type zijn arbitrair en vaag. Zo zien sommige groepen AI als ofwel sterk (gegeneraliseerde intelligentie die zich kan aanpassen aan uiteenlopende situaties) ofwel zwak (specifieke intelligentie die is ontworpen om een specifieke taak goed uit te voeren). Het probleem met sterke AI is dat het geen enkele taak goed uitvoert, terwijl zwakke AI te specifiek is om onafhankelijk taken uit te voeren. Evengoed voldoen classificaties in twee typen ook niet, zelfs niet in algemene zin. De vier classificatietypen van Arend Hintze (zie http://theconversation.com/understanding-the-four-types-of-ai-from-reactive-robots-to-self-aware-beings-67616) vormen een betere basis voor het begrijpen van AI:

Reactieve machines. De machines die mensen verslaan met schaken of in spelletjesprogramma’s zijn voorbeelden van reactieve machines. Een reactieve machine heeft geen geheugen of ervaring om een beslissing op te baseren. In plaats daarvan vertrouwt hij helemaal op rekenkracht en slimme algoritmen om steeds weer opnieuw tot een beslissing te komen. Dit is een voorbeeld van een zwakke AI die voor een specifiek doel wordt gebruikt.

Beperkt geheugen. Een zelfrijdende auto of autonome robot heeft niet de tijd om voor elke beslissing bij nul te beginnen. Deze machines vertrouwen op een kleine hoeveelheid geheugen om te voorzien in ervaringskennis over situaties. Wanneer de machine dezelfde situatie waarneemt, kan hij zijn ervaring gebruiken om de reactietijd terug te brengen en te voorzien in meer bronnen voor het nemen van nog niet eerder genomen beslissingen. Dit is een voorbeeld van het huidige niveau van sterke AI.

Theory of mind. Een machine die zowel zijn vereiste doelen als de potentiële doelen van andere entiteiten in zijn omgeving kan beoordelen, hanteert een vorm van begrijpen die tegenwoordig tot op zekere hoogte haalbaar is, maar niet in een commerciële vorm. Maar willen zelfrijdende auto’s echt autonoom worden, dan zal dit niveau van AI volledig moeten worden ontwikkeld. Een zelfrijdende auto zou niet alleen moeten weten dat het van het ene punt naar het andere moet gaan, maar ook de potentieel conflicterende doelen van bestuurders eromheen moeten aanvoelen en er gepast op reageren.

Zelfbewustzijn. Dit is het soort AI dat je in speelfilms ziet. Dat vereist echter technologieën die vooralsnog in de verste verte niet mogelijk zijn omdat zo’n machine zowel over een gevoel van eigen identiteit als over bewustzijn moet beschikken. Daarnaast zou dit type machine in staat moeten zijn om de intenties van anderen af te leiden uit ervaringskennis, in plaats van het slechts aanvoelen van de doelen van anderen op basis van de omgeving en de reacties van andere entiteiten.

De geschiedenis van AI begrijpen

De voorgaande paragrafen van dit hoofdstuk helpen je intelligentie te begrijpen vanuit menselijk perspectief en te zien hoe moderne computers jammerlijk tekortschieten in het simuleren van zulke intelligentie, laat staan dat ze zelf intelligent worden. Het verlangen echter om intelligente machines (of afgoden in het verre verleden) te creëren, is net zo oud als de mensheid zelf. Het verlangen is sterk om niet alleen te zijn in het heelal, om iets te hebben om mee te communiceren zonder het inconsistente van andere mensen. Natuurlijk kunnen we in één boek niet stilstaan bij de hele menselijke geschiedenis; daarom geven we in de volgende paragrafen een beknopt overzicht van de geschiedenis van moderne AI-pogingen.

Beginnen met symbolische logica op Dartmouth

De vroegste computers waren rekenapparaten. Ze bootsten het menselijk vermogen na om symbolen te manipuleren om eenvoudige rekenopgaven te maken, zoals een optelling. Logisch redeneren voegde later het vermogen toe om mathematisch te redeneren via vergelijkingen (zoals het bepalen of de ene waarde groter is dan een andere waarde). Maar mensen moesten nog steeds het algoritme definiëren om de berekening uit te voeren, de vereiste gegevens aanleveren in het juiste formaat en vervolgens het resultaat interpreteren. In de zomer van 1956 deden verscheidene wetenschappers mee aan een workshop op de campus van Dartmouth College met de bedoeling om iets meer te doen. Zij voorspelden dat er hooguit een generatie overheen zou gaan voordat machines die net zo effectief konden redeneren als mensen een feit zouden zijn. Ze hadden het bij het verkeerde eind. Pas nu hebben we machines gerealiseerd die net zo effectief als een mens mathematische en logische redeneringen kunnen uitvoeren (hetgeen betekent dat computers nog minstens zes andere intelligenties onder de knie moeten krijgen voordat ze iets kunnen bereiken dat ook maar enigszins lijkt op menselijke intelligentie).

Het probleem met Dartmouth College en met andere pogingen uit die tijd heeft te maken met hardware – de verwerkingscapaciteit om berekeningen snel genoeg te kunnen uitvoeren om een simulatie te creëren. Toch was dat niet het hele probleem. Zeker, hardware speelde een rol, maar je kunt geen processen simuleren die je niet begrijpt. De reden dat AI tegenwoordig min of meer effectief is, is niettemin dat de hardware eindelijk krachtig genoeg is om het vereiste aantal berekeningen te ondersteunen.

Het grootste probleem met deze vroege pogingen (en ook nu nog een aanzienlijk probleem) is dat we niet goed genoeg begrijpen hoe mensen redeneren om een simulatie te creëren – ervan uitgaande dat zo’n simulatie überhaupt mogelijk is. Denk nog eens aan de problemen rond bemande vluchten die eerder in dit hoofdstuk zijn beschreven. De gebroeders Wright waren niet succesvol omdat ze vogels simuleerden, maar omdat ze de processen begrepen die vogels gebruiken en daarmee het onderzoeksgebied van de aerodynamica tot stand brachten. Dus, als iemand beweert dat de eerstvolgende grote AI-innovatie op het punt van doorbreken staat, maar er nog geen concrete wetenschappelijke verhandeling bestaat over de daarbij betrokken processen, dan is die innovatie nog heel ver weg.

De volgende stap: expertsystemen

Expertsystemen verschenen voor het eerst in de jaren zeventig van de vorige eeuw en weer in de jaren tachtig in een poging de rekenkundige vereisten van AI te reduceren door het gebruiken van de kennis van experts. Er verscheen een aantal expertsysteemrepresentaties, waaronder op regels gebaseerde systemen (die gebruikmaken van if-then statements om beslissingen te baseren op vuistregels), op frames gebaseerde systemen (die gebruikmaken van databases bestaande uit gerelateerde hiërarchieën van generieke informatie die frames werden genoemd) en op logica gebaseerde systemen (die gebruikmaken van de verzamelingenleer om relaties tot stand te brengen). De opkomst van expertsystemen is belangrijk omdat ze de eerste echt nuttige en succesvolle implementaties van AI introduceerden.

Je kunt tegenwoordig nog steeds expertsystemen tegenkomen (al worden ze niet meer zo genoemd). Zo is de spelling- en grammaticacontrole in jouw applicatie een soort expertsysteem. Met name de grammaticacontrole is sterk op regels gebaseerd. Kijk eens om je heen of je ook nog op andere plekken het praktische gebruik van expertsystemen kunt ontdekken in alledaagse toepassingen.

Een probleem met expertsystemen is dat ze moeilijk te maken en onderhouden zijn. Vroege gebruikers moesten speciale programmeertalen leren zoals List Processing (LisP) of Prolog. Sommige verkopers zagen een mogelijkheid om expertsystemen in handen te geven van minder ervaren of beginnende programmeurs door producten te gebruiken zoals VP-expert (zie https://www.amazon.com/exec/obidos/ASIN/155622057X/datacservip0f-20/), die gebruikmaken van de regelbenadering. Deze producten boden echter in het algemeen een uiterst beperkte functionaliteit omdat ze nogal kleine knowledgebases (kennisbanken) gebruikten.

In de jaren negentig van de vorige eeuw begon de term expertsysteem te verdwijnen. Het idee dat expertsystemen een mislukking waren kwam wel op, maar de realiteit was dat expertsystemen simpelweg zo succesvol waren dat ze een integraal onderdeel werden van de applicaties die ze geacht werden te ondersteunen. Als we het voorbeeld van een tekstverwerkingsprogramma nemen: ooit moest je een apart programma voor grammaticacontrole kopen zoals RightWriter (http://www.right-writer.com/). Nu echter beschikken tekstverwerkers over ingebouwde grammaticacheckers omdat ze zo nuttig bleken te zijn (zij het niet altijd accuraat; zie https://www.washingtonpost.com/archive/opinions/1990/04/29/hello-mr-chips-pcs-learn-english/6487ce8a-18df-4bb8-b53f-62840585e49d/).

De AI-winters te boven komen

De uitdrukking AI-winter verwijst naar een periode van teruglopende financiering voor de ontwikkeling van AI. In het algemeen heeft AI een weg gevolgd waarbij voorstanders de mogelijkheden overdreven en rijke mensen zonder enige technologische kennis overhaalden om te investeren. Wanneer AI de verwachtingen vervolgens niet kan waarmaken, volgt een periode van kritiek en, tot slot, een afname van de ter beschikking gestelde geldmiddelen. In de loop der jaren heeft deze cyclus zich een aantal keren voorgedaan, wat werkelijke vooruitgang steeds weer in de weg heeft gestaan.

Momenteel bevindt AI zich in een nieuwe hypefase vanwege machine learning, een technologie die computers helpt te leren van gegevens. Een computer laten leren van gegevens betekent dat er geen menselijke programmeur aan te pas komt om taken in te stellen, maar dat die direct worden afgeleid uit voorbeelden die laten zien hoe de computer zich dient te gedragen. Het heeft iets van een baby dingen leren door middel van aanschouwelijk onderwijs (dingen voordoen). Machine learning kent valkuilen omdat de computer ook kan leren om dingen fout te doen door onzorgvuldige voorbeelden.

Er werken tegenwoordig vijf verschillende groepen wetenschappers (die ook wel tribes worden genoemd) aan algoritmen voor machine learning, elk vanuit een ander perspectief (zie de paragraaf ‘De AI-hype vermijden’, verderop in dit hoofdstuk). Momenteel bestaat de succesvolste oplossing uit deep learning, een technologie die ernaar streeft de menselijke hersenen te imiteren. Deep learning is mogelijk vanwege de beschikbaarheid van krachtige computers, slimmere algoritmen, grote datasets als gevolg van de digitalisering van onze maatschappij en grote investeringen door bedrijven als Google, Facebook, Amazon en anderen die profiteren van deze AI-wedergeboorte voor hun eigen ondernemingen.

Men zegt dat de AI-winter voorbij is vanwege deep learning, en op het moment is dat zo. Als je echter om je heen kijkt naar de manieren waarop mensen AI zien, kun je op je vingers natellen dat er zich uiteindelijk weer een fase van kritiek zal voordoen tenzij de bepleiters ervan minder hoog van de toren gaan blazen. AI kan verbazende dingen doen, maar het is een nogal alledaagse soort van verbazend, zoals beschreven in de volgende paragraaf.

Toepassingen van AI overwegen

Je kunt AI tegenwoordig in allerlei toepassingen aantreffen. Het enige probleem is dat de technologie zo goed werkt dat je niet eens weet dat die bestaat. Het zou je kunnen verbazen hoeveel apparaten bij jou in huis al gebruik maken van AI. Zo maken sommige slimme thermostaten automatisch planningen voor jou op basis van hoe jij de temperatuur handmatig regelt. En de steminvoer waarmee sommige apparaten worden aangestuurd leert hoe jij spreekt, zodat het de interactie met jou kan verbeteren. AI is met zekerheid aanwezig in je auto en met name op de werkvloer. Er zijn in feite miljoenen manieren waarop AI wordt gebruikt, allemaal veilig uit het zicht, zelfs wanneer ze een indrukwekkende impact hebben. Hier noemen we slechts een paar manieren waarop AI wordt toegepast:

Fraudedetectie. Je krijgt een telefoontje van je creditcardmaatschappij met de vraag of je een bepaalde aankoop hebt gedaan. Dat is geen bemoeizucht, maar een waarschuwing dat wellicht iemand anders je creditcard aan het gebruiken is. De AI die verwerkt is in de programmatuur van de creditcardmaatschappij merkte een afwijkend bestedingspatroon op en heeft aan de bel getrokken.

Resourceplanning. Veel organisaties moeten de inzet van hun resources efficiënt plannen. Een ziekenhuis moet bijvoorbeeld bepalen waar een patiënt wordt ondergebracht op basis van de behoeften van de patiënt, de beschikbaarheid van vaardige deskundigen en de verwachte hoeveelheid tijd die de patiënt volgens de arts in het ziekenhuis zal doorbrengen.

Complexe analyse. Mensen hebben vaak hulp nodig bij complexe analyse omdat er letterlijk te veel factoren een rol bij spelen. Zo kan dezelfde verzameling symptomen op meer dan één probleem wijzen. Een arts of andere deskundige heeft wellicht hulp nodig om een tijdige diagnose te stellen om het leven van een patiënt te redden.

Automatisering. Elke vorm van automatisering kan profiteren van de toevoeging van AI om te kunnen omgaan met onverwachte veranderingen of gebeurtenissen. Een probleem met sommige typen huidige automatisering is dat een onverwachte gebeurtenis, zoals een object dat niet op de goede plek staat, het proces kan laten vastlopen. Door er AI aan toe te voegen, kan het proces de kans krijgen om te gaan met onverwachte gebeurtenissen, zodat het verder gaat alsof er niets is gebeurd.

Klantenservice. Als je een klantenservice belt, krijg je misschien niet eens een mens aan de lijn. De automatisering erachter is goed genoeg om scripts te volgen en allerlei bronnen te gebruiken om de overgrote meerderheid van je vragen af te handelen. Met een goede intonatie (ook aangereikt door AI) kun je misschien niet eens horen dat je tegen een computer praat.

Veiligheidssystemen. Veel veiligheidssystemen in moderne machines maken gebruik van AI om de besturing van een voertuig over te nemen op crisismomenten. Zo zijn veel automatische remsystemen afhankelijk van AI om de auto tot stilstand te brengen op basis van alle inputgegevens waar een voertuig in kan voorzien, zoals de richting van een slip.

Machine-efficiëntie. AI kan helpen om een machine zodanig aan te sturen dat een maximale efficiëntie wordt bereikt. De AI beheert het gebruik van hulpbronnen zodat het systeem zijn doel niet voorbijschiet. Elk greintje vermogen wordt exact naar behoefte gebruikt om de gewenste diensten te leveren.

De AI-hype vermijden

De term AI-hype kom je in dit hoofdstuk vaak tegen. Helaas kan dit hoofdstuk niet eens een oppervlakkige behandeling bieden van alle hype die er gaande is. Als je naar films kijkt als Her (https://www.amazon.com/exec/obidos/ASIN/B00H9HZGQ0/datacservip0f-20/) en Ex Machina (https://www.amazon.com/exec/obidos/ASIN/B00XI057M0/datacservip0f-20/), zou je de indruk kunnen krijgen dat AI al veel verder is dan het in feite is. Het probleem is dat AI nog in de kinderschoenen staat. Toepassingen zoals in die films vormen de creatieve output van een al te levendige fantasie.

Misschien heb je gehoord van iets wat de singulariteit wordt genoemd en verantwoordelijk is voor de potentiële claims in de media en films. De singulariteit is in wezen een masteralgoritme dat alle vijf denkrichtingen omvat die gebruikt worden binnen machine learning. Om te bereiken wat deze bronnen je voorhouden, moet de machine in staat zijn te leren zoals een mens (gespecificeerd door de zeven soorten intelligentie die in de paragraaf ‘Intelligentie onderscheiden’, eerder in dit hoofdstuk, zijn beschreven). Die vijf leerscholen of ‘tribes’ zijn:

Symbolisten. De oorsprong van deze denkrichting ligt in de logica en filosofie. Deze groep hanteert inversieve deductie om problemen op te lossen.

Connectionisten. De oorsprong van deze groep ligt in de neurowetenschap; de groep hanteert ‘backpropagation’ om problemen op te lossen.

Evolutionisten. Deze groep komt voort uit de evolutiebiologie en hanteert genetisch programmeren om problemen op te lossen.

Bayesianen. Deze groep komt voort uit de statistiek en hanteert probabilistische inferentie om problemen op te lossen.

Analogisten. De oorsprong van deze tribe ligt in de psychologie; de groep gebruikt ‘kernel machines’ om problemen op te lossen.

Het ultieme doel van machine learning is om de technologieën en strategieën van de vijf denkrichtingen te combineren om tot een enkel algoritme (het masteralgoritme) te komen dat alles kan leren. Natuurlijk is de verwezenlijking van dat doel toekomstmuziek. Niettemin zetten wetenschappers als Pedro Domingos (http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/) zich momenteel in met dat doel voor ogen.

Om het nog wat onduidelijker te maken, kan het zijn dat de vijf tribes wellicht niet in staat zijn om te voorzien in voldoende informatie om het probleem van de menselijke intelligentie daadwerkelijk op te lossen, zodat het creëren van masteralgoritmen voor alle vijf de tribes nog steeds niet de singulariteit opleveren. Op dit punt zou je verbaasd moeten zijn over hoeveel mensen juist niet weten over hoe ze denken of waarom ze op een bepaalde manier denken. Geruchten die je eventueel hoort over AI die de wereld overneemt of superieur wordt aan mensen, zijn gewoonweg uit de lucht gegrepen.

AI verbinden met de onderliggende computer

Om AI aan het werk te zien, moet je een of ander rekensysteem hebben, een applicatie die de vereiste software bevat en een knowledgebase. Het rekensysteem kan alles zijn waar een chip in zit; voor sommige toepassingen werkt een smartphone net zo goed als een desktopcomputer. Maar als je Amazon bent en advies wilt geven over iemands eerstvolgende aankoopbeslissing, dan voldoet een smartphone niet, maar heb je een echt groot rekensysteem nodig voor die applicatie. De grootte van het rekensysteem is direct evenredig met de hoeveelheid werk die je van de AI verwacht.

De applicatie kan ook variëren in grootte, complexiteit en zelfs locatie. Als je bijvoorbeeld een bedrijf runt en klantgegevens wilt analyseren om te bepalen hoe je het beste een verkooppraatje kunt houden, kun je kiezen voor een server based-applicatie om de taak uit te voeren. Anderzijds, als je een klant bent en op Amazon producten wilt vinden die aansluiten op je huidige koopitems, bevindt zich de applicatie niet eens op je computer; je krijgt er toegang toe via een webapplicatie op de servers van Amazon.

De knowledgebase varieert eveneens in locatie en omvang. Hoe complexer de data, hoe meer je eruit kunt halen, maar hoe meer je er ook mee moet manipuleren. Je krijgt niets cadeau als het om kennisbeheer gaat. De wisselwerking tussen locatie en tijd is eveneens belangrijk. Een netwerkverbinding geeft je weliswaar toegang tot een grote knowledgebase online, maar kost je veel tijd vanwege de traagheid van netwerkverbindingen. Lokale databases zijn wel snel, maar ontberen vaak weer de benodigde details.

IN DIT HOOFDSTUK

Data zien als een universele hulpbron

Data verwerven en manipuleren

Zoeken naar onwaarheden in data

Dataverwervingsgrenzen bepalen

Hoofdstuk 2

De rol van data definiëren

Er is niets nieuws aan data. Elke interessante applicatie die ooit voor een computer is geschreven gaat gepaard met data. Gegevens zijn er in vele vormen, soms georganiseerd en soms niet. Wat er is veranderd, is de hoeveelheid gegevens. Sommige mensen vinden het bijna angstwekkend dat we nu toegang hebben tot zoveel data over bijna elk aspect van het leven van de meeste mensen, soms tot op een niveau dat de persoon het zelf niet eens doorheeft. Daarnaast maken het gebruik van geavanceerde hardware en verbeteringen in algoritmen data tot de universele hulpbron voor de huidige AI.

Om met data te werken, moet je die eerst zien te krijgen. Tegenwoordig verzamelen applicaties data zowel handmatig, zoals in het verleden, als automatisch, met behulp van nieuwe methoden. Maar het is niet een kwestie van slechts een of twee verzameltechnieken; uiteenlopende verzamelmethoden worden toegepast op het hele bereik tussen volledig handmatig en volledig automatisch.

Ruwe data zijn doorgaans niet echt geschikt voor analysedoeleinden. Dit hoofdstuk helpt je ook de noodzaak te begrijpen van het ‘manipuleren’ en vormgeven van de gegevens zodat ze voldoen aan specifieke vereisten. Tevens ontdek je de behoefte om de waarheidswaarde van de data te definiëren om ervoor te zorgen dat analyseresultaten overeenkomen met de doelen die voor toepassingen zijn gesteld.

Interessant is dat je ook te maken krijgt met grenzen aan de dataverwerving. Er bestaat momenteel geen technologie om met telepathische middelen iemands gedachten te vangen. En natuurlijk zijn er ook nog andere grenzen, grenzen die je waarschijnlijk al kent maar waar je wellicht nog niet aan hebt gedacht.

De alomtegenwoordigheid van data in deze tijd

Big data is meer dan een modewoord dat gebruikt wordt door verkopers om nieuwe manieren te promoten om gegevens op te slaan en te analyseren. De big data-revolutie is realiteit en een drijvende kracht van onze tijd. Je hebt big data wellicht vermeld zien worden in menige gespecialiseerde publicatie uit de wetenschap en het bedrijfsleven en je zelfs afgevraagd wat die term nu echt betekent. Vanuit technisch oogpunt verwijst big data naar grote en complexe hoeveelheden computergegevens, zo omvangrijk en ingewikkeld dat applicaties er niet meer mee om kunnen gaan door de opslagruimte of de rekenkracht van de computer te vergroten.

Big data impliceert een revolutie in opslag en manipulatie van data. Het is in meer kwalitatieve zin van invloed op wat je met data kunt doen (behalve dat je meer doet, kun je taken ook beter uitvoeren). Vanuit menselijk perspectief slaan computers big data op in verschillende formaten, maar de computer ziet data als een stroom van enen en nullen (de basistaal van computers). Je kunt data verdelen in twee typen, afhankelijk van hoe je gegevens produceert en consumeert. Sommige data hebben een duidelijke structuur (je weet precies wat ze inhouden en waar elk gegeven te vinden is), terwijl andere data ongestructureerd zijn (je hebt een idee van wat ze behelzen, maar je weet niet precies hoe ze zijn gerangschikt).

Typische voorbeelden van gestructureerde data zijn databasetabellen, waarin informatie is geordend in kolommen en elke kolom een specifiek soort informatie bevat. Gegevens zijn vaak opzettelijk gestructureerd. Je verzamelt ze selectief en zet ze op de juiste plaats. Je wilt bijvoorbeeld het aantal mensen dat een bepaald product heeft gekocht onderbrengen in een specifieke kolom in een specifieke tabel in een specifieke database. Net als bij een bibliotheek kun je onmiddellijk terugvinden wat je nodig hebt als je weet wat je zoekt.

Ongestructureerde data bestaan uit afbeeldingen, video’s en geluidsopnamen. Je zou een ongestructureerd vorm voor tekst kunnen gebruiken zodat je die kunt ‘taggen’ met kenmerken als grootte, datum of contenttype. Meestal weet je niet precies waar data verschijnen in een ongestructureerde dataset, omdat ze verschijnen als opeenvolgingen van enen en nullen die een applicatie moet interpreteren of visualiseren.

Het omzetten van ongestructureerde data in een gestructureerde vorm kan veel tijd, inspanning en mankracht vergen. De meeste data van de big data-revolutie zijn ongestructureerd en als zodanig opgeslagen, tenzij iemand er structuur in aanbrengt.

Deze copieuze en complexe databerg is niet plotseling verschenen. Het kostte tijd om de technologie te ontwikkelen om een dergelijke hoeveelheid gegevens op te slaan. Daarnaast kostte het tijd om de technologie te verspreiden die data genereert en aanlevert, namelijk computers, sensors, smartphones, internet en webdiensten. De volgende paragrafen helpen je begrijpen wat van data tegenwoordig een universele hulpbron maakt.

De implicaties van Moore

In 1965 schreef Gordon Moore, medeoprichter van Intel en Fairchild Semiconductor, in een artikel met de titel ‘Cramming More Components Onto Integrated Circuits’ (http://ieeexplore.ieee.org/document/4785860/) dat het aantal componenten op geïntegreerde circuits (printplaten) de eerstvolgende tien jaar elk jaar zou verdubbelen. Indertijd domineerden transistors de elektronica. Als je meer transistors kwijt kon op een IC (integrated circuit), kon je elektronische apparaten capabeler en nuttiger maken. Dit proces wordt integratie genoemd en veronderstelt een sterke mate van miniaturisatie (hetzelfde circuit veel kleiner maken). De huidige computers zijn niet zo veel kleiner dan die van tien jaar geleden, maar ze zijn onmiskenbaar veel krachtiger. Hetzelfde geldt voor mobiele telefoons. Hoewel ze net zo groot zijn als hun voorgangers, zijn ze tot veel meer taken in staat.

Wat Moore voorspelde in dat artikel, is vele jaren uitgekomen. De producenten van halfgeleiders noemen het de Wet van Moore (zie http://www.mooreslaw.org/). De eerste tien jaar deed zich inderdaad jaarlijks een verdubbeling voor. In 1975 corrigeerde Moore zijn uitspraak door elke twee jaar een verdubbeling te voorspellen. In figuur 2.1 zie je de effecten van deze verdubbeling. Deze verdubbelingssnelheid gaat nog steeds op, al is men nu algemeen van mening dat daar een eind aan komt aan het eind van het huidige decennium (tot ongeveer 2020). Vanaf 2012 begon de verwachte snelheidstoename uit de pas te lopen met wat halfgeleiderbedrijven kunnen bereiken inzake miniaturisatie.

FIGUUR 2.1:
Meer en meer transistors op een CPU proppen.

De huidige silicacomponenten stellen fysieke grenzen aan het integreren van meer circuits op een IC, omdat je dingen niet eindeloos kleiner kunt blijven maken. Maar de innovatie schrijdt voort, zoals beschreven op http://www.nature.com/news/the-chips-are-down-for-moores-law-1.19338. In de toekomst gaat de Wet van Moore wellicht niet meer op omdat producenten zullen overschakelen op een nieuwe technologie (zoals het maken van componenten met behulp van optische lasers in plaats van transistors; zie het artikel op http://www.extremetech.com/extreme/187746-by-2020-you-could-have-an-exascale-speed-of-lightoptical-computer-on-your-deskvoormeeroveroptischecomputers). Wat van belang is, is dat sinds 1965 de componentenverdubbeling om de twee jaar tot grote sprongen voorwaarts heeft geleid in de digitale elektronica, met verreikende consequenties voor verwerving, opslag, manipulatie en beheer van data.

De Wet van Moore heeft een direct effect op data. Het begint met slimmere apparaten. Hoe slimmer de apparaten, hoe groter de verspreiding ervan (zoals blijkt uit de huidige alomtegenwoordigheid van elektronica). Hoe groter de verspreiding, hoe lager de prijs wordt, waardoor een eindeloze lus ontstaat die overal het gebruik van krachtige apparaten en kleine sensors aanjaagt. De grotere hoeveelheden computergeheugen en de grotere schijven voor opslag leiden tot een grotere beschikbaarheid van data, zoals websites, transactiegegevens, metingen, digitale afbeeldingen en andere soorten gegevens.

Data overal gebruiken

Wetenschappers hebben krachtiger computers nodig dan de gemiddelde persoon vanwege hun wetenschappelijke experimenten. Jaren voordat iemand op de proppen kwam met de term big data, begonnen zij al te werken met indrukwekkende hoeveelheden data. Indertijd produceerde internet nog niet de enorme berg data die het nu voortbrengt. Onthoud dat big data geen modegril is van software- en hardwareverkopers, maar gestoeld is op een basis in veel wetenschappelijke onderzoeksgebieden, zoals astronomie (ruimtemissies), satellieten (bewaking en toezicht), meteorologie, natuurkunde (deeltjesversnellers) en genomica (DNA-sequenties).

Hoewel AI-applicaties zich kunnen specialiseren in een wetenschapsterrein, zoals Watson van IBM, die kan bogen op indrukwekkende diagnostische vaardigheden omdat het kan leren van informatie uit miljoenen wetenschappelijke papers over ziekten en geneeskunde, kent de feitelijke aanjager van AI-toepassingen vaak meer alledaagse facetten. Echte AI-applicaties worden vooral gewaardeerd omdat ze objecten kunnen herkennen, langs paden kunnen bewegen of kunnen begrijpen wat mensen tegen hen zeggen. De databijdrage aan de feitelijke AI-wedergeboorte die er op die manier vorm aan heeft gegeven, is niet afkomstig van de klassieke bronnen van wetenschappelijke gegevens.

Internet genereert en verspreidt nu nieuwe data in grote hoeveelheden. Onze dagelijkse dataproductie wordt geschat op ongeveer 2,5 triljoen bytes (een getal met 18 nullen), waarbij het leeuwendeel bestaat uit ongestructureerde data zoals video’s en geluidsbestanden. Al deze data houden verband met alledaagse menselijke activiteiten, gevoelens, ervaringen en relaties. Al struinend door deze gegevens kan een AI gemakkelijk leren hoe het werkt om menselijker te denken en handelen. Hier zijn enkele voorbeelden van de interessantere data die je kunt vinden:

Grote opslagplaatsen van gezichten en expressies op foto’s en video’s die gepost zijn op socialmediawebsites als Facebook, YouTube en Google voorzien in informatie over geslacht, leeftijd, gevoelens en mogelijk seksuele voorkeuren, politieke oriëntatie of IQ (zie https://www.theguardian.com/technology/2017/sep/12/artificial-intelligence-face-recognitionmichal-kosinski).

Privé bewaarde medische informatie en biometrische data van smartwatches, die lichaamsgegevens meten zoals temperatuur en hartslag in tijden van ziekte en gezondheid.

Datasets van hoe mensen met elkaar omgaan en wat hun belangstelling wekt die zijn ontleend aan bronnen als social media en zoekmachines. Zo beweert een onderzoek door het Psychometrics Centre van de universiteit van Cambridge dat Facebook-interacties veel gegevens bevatten over intieme relaties (zie https://www.theguardian.com/technology/2015/jan/13/your-computer-knows-you-researchers-cambridge-stanford-university).

Informatie over hoe we spreken wordt vastgelegd door mobiele telefoons. Zo neemt de functie OK Google op Android-smartphones vragen en soms zelfs meer op: https://qz.com/526545/googles-been-quietly-recording-your-voice-heres-how-to-listen-to-and-delete-the-archive/.

Elke dag verbinden gebruikers nog meer apparaten met internet die nieuwe persoonlijke data beginnen op te slaan. Er zijn nu personal assistants voor in huis, zoals Amazon Echo en andere geïntegreerde slimme apparaten die manieren bieden om de huiselijke omgeving te reguleren. Die vormen nog maar het topje van de ijsberg, want vele andere normale hulpmiddelen uit het dagelijks leven worden onderling verbonden (van de koelkast tot de tandenborstel) en van de mogelijkheid voorzien om data te verwerken, vast te leggen en te versturen. Het ‘internet der dingen’ (IoT) is werkelijkheid aan het worden. Deskundigen schatten dat er tegen 2020 zes keer meer verbonden dingen zullen bestaan dan er mensen zijn, maar onderzoeksteams en denktanks zijn die cijfers alweer aan het herzien (http://www.gartner.com/newsroom/id/3165317).

Algoritmen aan het werk zetten

De mensheid heeft nu ongekende hoeveelheden data tot zijn beschikking, gegenereerd door steeds kleinere en krachtigere hardware. De data worden ook in toenemende mate verwerkt en geanalyseerd door dezelfde computers die mede door dat proces zijn verspreid en ontwikkeld. Dat lijkt een voor de hand liggende uitspraak, maar data zijn zo alomtegenwoordig geworden dat de waarde ervan niet enkel meer gelegen is in de informatie die ze bevatten (zoals de data in een bedrijfsdatabase die de dagelijkse bedrijfsvoering mogelijk maakt), maar veeleer in het gebruik ervan om nieuwe waarden te creëren. Zulke data worden wel ‘de nieuwe olie’ genoemd. Deze nieuwe waarden bestaan grotendeels uit hoe applicaties data verzorgen, opslaan en weer ophalen en hoe je er daadwerkelijk gebruik van maakt met behulp van slimme algoritmen.

Algoritmen en AI hebben het dataspeelveld veranderd. Zoals vermeld in het vorige hoofdstuk, hebben AI-algoritmen gaandeweg verschillende benaderingen geprobeerd, van simpele algoritmen en symbolisch redeneren op basis van logica tot expertsystemen. Recentelijk werden ze neurale netwerken en, in hun meest volgroeide vorm, deep learning. Op deze methodologische reis werden data van de informatie die verwerkt werd door vooraf bepaalde algoritmen tot datgene wat het algoritme kneedde tot iets nuttigs voor de taak. Data veranderden van slechts het ruwe materiaal dat de oplossing van brandstof voorzag in de makers van de oplossing zelf, zoals weergegeven in figuur 2.2.

FIGUUR 2.2:
Bij de huidige AI-oplossingen komen meer data overeen met hogere prestaties.

Zo is een foto van een paar van jouw kittens steeds nuttiger geworden, niet simpelweg alleen vanwege zijn emotionele waarde (het weergeven van jouw schattige katjes), maar omdat hij onderdeel kan worden van het leerproces van een AI om algemenere concepten te ontdekken, zoals welke kenmerken een kat heeft of begrijpen wat schattig inhoudt.

Op een grotere schaal voedt een bedrijf als Google zijn algoritmen met vrijelijk beschikbare data, zoals de content van websites of de tekst in publiekelijk toegankelijke teksten en boeken. Googles spidersoftware kruipt over het web, springt van website naar website en haalt webpagina’s binnen met hun tekst en afbeeldingen. Ook al geeft Google een deel van de data terug aan gebruikers in de vorm van zoekresultaten, het onttrekt andere soorten informatie aan de data met zijn AI-algoritmen, die daarvan leren hoe ze andere doelen kunnen bereiken.

Algoritmen die woorden verwerken kunnen de AI-systemen van Google helpen jouw behoeften te begrijpen en erop te anticiperen, zelfs als je die niet uit in een reeks trefwoorden maar in gewone, onduidelijke natuurlijke taal, de taal die we elke dag spreken (jawel, spreektaal is vaak onduidelijk). Als je nu probeert echte vragen voor te leggen aan de Google-zoekmachine, en niet slechts een aantal zoektermen, zul je merken dat de antwoorden vaak correct zijn. Met de introductie van de Hummingbird-update (http://searchengineland.com/google-hummingbird-172816) in 2012 werd Google beter in staat om synoniemen en concepten te begrijpen. Dit is iets wat de oorspronkelijke gegevens die het verwierf te boven gaat, en is het resultaat van een AI-proces. Google maakt gebruik van een nog geavanceerder algoritme, RankBrain, dat direct leert van miljoenen zoekopdrachten per dag en dubbelzinnige of onduidelijke zoekvragen kan beantwoorden, zelfs als die gesteld worden in plat taalgebruik of vol staan met fouten. RankBrain beantwoordt niet alle vragen, maar het leert van data hoe het zoekvragen beter kan beantwoorden. Het neemt al 15% van de zoekvragen voor zijn rekening, en dit percentage kan in de toekomst oplopen tot 100%.

Data succesvol gebruiken

Een ruime beschikbaarheid van data is niet genoeg om een succesvolle AI te creëren. Momenteel kan een AI-algoritme niet direct informatie onttrekken aan ruwe data. De meeste algoritmen zijn afhankelijk van het externe verzamelen en manipuleren van data voorafgaande aan analyse. Wanneer een algoritme nuttige informatie verzamelt, hoeft dat niet de juiste informatie te zijn. In de volgende paragrafen geven we een overzicht van hoe data worden verzameld en gemanipuleerd en hoe de data-verwerving wordt geautomatiseerd.

De gegevensbronnen

De data die je gebruikt zijn afkomstig van een aantal bronnen. De meest voorkomende gegevensbron is de informatie die op enig moment door mensen wordt ingevoerd. Ook wanneer een systeem automatisch gegevens verzamelt van een winkelsite, voeren mensen aanvankelijk de informatie in. Een mens klikt op verschillende items, voegt ze toe aan een winkelmandje, specificeert kenmerken (zoals grootte) en het aantal en meldt zich weer af. Later, na de verkoop, geeft de mens een cijfer voor de winkelervaring, het product en de bezorgingsmethode en voegt op- en aanmerkingen toe. Kortgezegd, elke winkelervaring wordt ook een oefening in het verzamelen van data.

Veel huidige gegevensbronnen zijn afhankelijk van de verzamelde input door mensen. Mensen voorzien ook in handmatige input. Je belt of gaat naar een kantoor om een afspraak te maken met een professional. Een receptionist verzamelt vervolgens informatie van jou die nodig is voor de afspraak. Deze handmatig verzamelde data belanden uiteindelijk in een of andere dataset om geanalyseerd te worden.

Data worden ook ontleend aan sensors, en die kunnen vrijwel elke vorm aannemen. Zo baseren veel organisaties hun fysieke dataverzameling, zoals het aantal mensen dat een object op een display bekijkt, op smartphonedetectie. Software voor gezichtsherkenning zou wellicht terugkerende klanten kunnen detecteren.

Maar sensors kunnen datasets creëren van vrijwel alles. De weerdienst vertrouwt op datasets die gecreëerd worden door sensors die meteorologische omstandigheden bijhouden, zoals regen, temperatuur, luchtvochtigheid, bewolking enzovoort. De bewakingssystemen van robots helpen kleine fouten in de werking te corrigeren door voortdurend data te analyseren die verzameld worden door sensors. In combinatie met een kleine AI-toepassing kan een sensor je vertellen wanneer je eten perfect gaar is. De sensor verzamelt gegevens, maar de AI-toepassing hanteert regels om te bepalen wanneer het voedsel klaar is.

Betrouwbare data verkrijgen

Het woord betrouwbaar lijkt zo makkelijk te definiëren, maar is zo moeilijk te implementeren. Iets is betrouwbaar wanneer de geproduceerde resultaten zowel verwacht als consistent zijn. Een betrouwbare gegevensbron produceert gewone data die geen verrassingen bevatten; niemand is ook maar enigszins verbaasd over de uitkomst. Afhankelijk van je perspectief is het maar goed dat de meeste mensen niet gaan gapen en in slaap vallen wanneer ze data beoordelen. De verrassingen kunnen het analyseren en beoordelen van de data de moeite waard maken. Bijgevolg hebben data een aspect van dualiteit. We willen betrouwbare, alledaagse, volledig verwachte gegevens die simpelweg bevestigen wat we al weten, maar het onverwachte is juist wat het verzamelen van data tot een nuttige bezigheid maakt.

Niettemin wil je geen gegevens die zo afwijkend zijn dat je er bijna niet meer naar durft te kijken. Het evenwicht moet bewaard blijven bij het verkrijgen van data. De data moeten binnen bepaalde grenzen blijven (zoals beschreven in de paragraaf ‘De data manicuren’, verderop in dit hoofdstuk). Ze moeten ook voldoen aan specifieke criteria met betrekking tot de waarheidswaarde (zoals beschreven in de paragraaf ‘De vijf onwaarheden in data’, verderop in dit hoofdstuk). De data moeten ook met verwachte tussenpozen binnenkomen en alle velden van het binnenkomende datarecord moeten ingevuld zijn.

Tot op zekere hoogte is gegevensbescherming ook van invloed op de betrouwbaarheid van data. Dataconsistentie kent vele vormen. Wanneer de data binnenkomen, kun je ervoor zorgen dat ze binnen een verwacht bereik vallen en in een specifieke vorm verschijnen. Maar na het opslaan ervan kan de betrouwbaarheid afnemen tenzij je je ervan verzekert dat de data de verwachte vorm behouden. Een entiteit die ermee gaat rommelen, beïnvloedt de betrouwbaarheid, waardoor de gegevens verdacht worden en mogelijk ongeschikt worden voor latere analyse. Het garanderen van de betrouwbaarheid van gegevens betekent dat nadat ze arriveren, niemand ermee gaat rommelen om ze passend te maken voor een bepaald domein.

Menselijke input betrouwbaarder maken

Mensen maken fouten, dat is menselijk. Het is zelfs onredelijk om te verwachten dat mensen geen fouten zullen maken. Toch gaan veel ontwerpen van toepassingen ervan uit dat mensen op de een of andere manier geen enkele fout zullen maken. Het ontwerp verwacht dat iedereen zich simpelweg aan de regels houdt. Helaas kun je er zeker van zijn dat de overgrote meerderheid van gebruikers de regels zelfs niet eens leest, omdat de meeste mensen ook lui zijn of het te druk hebben om iets te doen waar ze geen direct persoonlijk nut van verwachten.

Neem bijvoorbeeld het invoeren van de naam van de Amerikaanse staat Kansas in een formulier. Als je alleen een tekstveld aanbiedt, zullen sommige gebruikers de volledige naam (Kansas) invullen. Natuurlijk zullen sommige gebruikers een typefout of hoofdletterfout maken en Kansus of kANSAS intypen. Daarnaast hanteren mensen en organisaties bepaalde eigen conventies. Iemand in de uitgeverswereld zou de stijlrichtlijnen van Associated Press (AP) kunnen gebruiken en Kan. invullen. Een ouder iemand die gewend is aan de richtlijnen van het Government Printing Office (GPO) zou er Kans. van kunnen maken. Ook andere afkortingen worden gebruikt. Het Amerikaanse postwezen gebruikt KS, maar de Amerikaanse kustwacht KA. Ondertussen houdt de International Standards Organization (ISO) het op US-KS.En dan gaat dit alleen nog maar over zoiets simpels (althans, dat zou je denken) als de naam van een staat. Je zou simpelweg het formulier kunnen voorzien van een vervolgkeuzelijst om mensen het vereiste formaat te laten kiezen, waardoor je in één keer af bent van verschillen in afkortingen, typefouten en foutief hoofdlettergebruik.

Vervolgkeuzelijsten werken goed bij heel veel gegevensinvoer en zorgen ervoor dat menselijke input in die velden uiterst betrouwbaar wordt, omdat gebruikers geen andere keus wordt gelaten dan het gebruiken van een van de standaardopties. Natuurlijk kan de mens altijd nog de verkeerde optie kiezen, maar daarom worden er kruiscontroles uitgevoerd. Sommige nieuwere applicaties vergelijken de postcode met de plaatsnaam om te zien of die bij elkaar horen. Zo niet, dan wordt de gebruiker gevraagd alsnog de juiste informatie te verstrekken. Deze dubbele controle grenst aan het irritante, maar zo vaak zal de gebruiker dat nu ook weer niet tegenkomen.

Zelfs met kruiscontroles en statische invoer hebben mensen nog alle gelegenheid om fouten te maken. Zo kan het invoeren van getallen problematisch zijn. Wanneer een gebruiker 2.00 moet invoeren, kom je ook 2, 2.0, 2. of allerlei andere varianten tegen. Gelukkig kan het ontleden en heropmaken van de invoer het probleem verhelpen, en je kunt deze taak automatisch uitvoeren zonder hulp van de gebruiker.

Helaas kan die heropmaak een foutieve numerieke invoer niet corrigeren. Je kunt zulke fouten deels voorkomen door een bereikcontrole toe te voegen. Een klant kan niet –5 flessen shampoo kopen. De correcte manier om aan te geven dat de klant de flessen terugbrengt is om een retourne-ring te verwerken, en niet een verkoop. Maar het kan ook zijn dat de klant gewoon een fout heeft gemaakt. Voor dat geval kun je een melding geven met het correcte invoerbereik voor de betreffende waarde.

Geautomatiseerd data verzamelen

Sommige mensen denken dat geautomatiseerde dataverzameling alle datasetproblemen rond menselijke invoer oplossen. Geautomatiseerde dataverzameling heeft inderdaad een aantal voordelen:

Betere consistentie

Verbeterde betrouwbaarheid

Minder kans op ontbrekende gegevens

Verbeterde accuratesse

Verminderde variantie voor dingen als tijdgebonden invoer.

Helaas, de bewering dat geautomatiseerde dataverzameling elk probleem oplost klopt gewoon niet. Geautomatiseerde dataverzameling is nog steeds afhankelijk van door mensen ontworpen sensors, applicaties en computerhardware die alleen toegang verschaffen tot de data die mensen besluiten toe te staan. Vanwege de grenzen die mensen stellen aan de eigenschappen van geautomatiseerde dataverzameling, biedt de uitkomst vaak minder nuttige informatie dan de ontwerpers voor ogen stond. Het gevolg is dat geautomatiseerde dataverzameling in een voortdurende staat van verandering verkeert terwijl de ontwerpers pogen de invoerproblemen op te lossen.

Geautomatiseerde dataverzameling heeft ook te lijden onder de software- en hardwarefouten die aanwezig zijn in elk computersysteem, maar met een hogere kans op soft issues (die de kop opsteken wanneer het systeem wel lijkt te werken maar niet het gewenste resultaat levert) dan bij andere vormen van computerautomatisering. Wanneer het systeem werkt, gaat de betrouwbaarheid van de invoer de vermogens van mensen ver te boven. Maar wanneer zich soft issues voordoen, heeft het systeem in tegenstelling tot een mens vaak niet door dat er een probleem bestaat, waardoor de dataset mogelijk meer matige of zelfs slechte gegevens zal bevatten.

De data manicuren

Sommige mensen gebruiken de term manipuleren wanneer ze het over data hebben, wat de indruk wekt dat de data op een of andere onscrupuleuze of slinkse manier zijn aangepast. Een betere term is wellicht manicuren, zodat de data er goed verzorgd uitzien. Maar welke term je ook gebruikt, feit is dat ruwe data zelden aan de vereisten voldoen voor verwerking en analyse. Om iets uit die gegevens te halen, moet je ze ‘manicuren’ zodat ze aan specifieke behoeften voldoen. In de volgende paragrafen bespreken we de verzorgingsbehoeften van data.

Omgaan met ontbrekende data

Om een bepaalde vraag correct te beantwoorden, moet je over alle feiten beschikken. Zonder alle feiten kun je gaan gissen naar het antwoord, maar dan kan het antwoord evengoed fout als juist zijn. Vaak wordt van iemand die een vraag beantwoordt zonder alle feiten te kennen gezegd dat hij overhaaste conclusies trekt. Bij het analyseren van data heb je vanwege ontbrekende gegevens waarschijnlijk meer overhaaste conclusies getrokken dan je denkt. Een gegevensrecord, één vermelding in een dataset (die alle data omvat), bestaat uit velden die feiten bevatten voor het beantwoorden van een vraag. Elk veld bevat één soort gegeven dat betrekking heeft op één feit. Als dat veld leeg is, heb je niet de gegevens die je nodig hebt om de vraag te beantwoorden met behulp van dat specifieke gegevensrecord.

Als onderdeel van het proces om om te gaan met ontbrekende gegevens, moet je weten welke gegevens er ontbreken. Het kan erg lastig zijn om vast te stellen dat er informatie ontbreekt aan je dataset, omdat je daarvoor op een laag niveau (low level) naar de data moet kijken. En dat is iets waar de meeste mensen niet aan willen beginnen, en bovendien kost het veel tijd, ook als je over de vereiste vaardigheden beschikt. Een eerste signaal dat er data ontbreken bestaat vaak uit de absurde antwoorden die je krijgt van je algoritme en de bijbehorende dataset. Wanneer je het juiste algoritme gebruikt, moet de fout dus liggen bij de dataset.

Een probleem kan optreden wanneer het dataverzamelingsproces niet alle gegevens omvat die nodig zijn om een specifieke vraag te beantwoorden. Soms ben je beter af met een ontbrekend feit dan met een aanzienlijk beschadigd feit. Als je vaststelt dat een bepaald veld in een dataset 90% of meer van zijn data mist, wordt het veld nutteloos en zou je het uit de dataset moeten verwijderen (of een manier vinden om wel aan die data te komen).

Minder beschadigde velden kunnen op twee manieren ontbrekende data hebben. Willekeurig ontbrekende gegevens zijn vaak het gevolg van een menselijke of sensorfout. Dat doet zich voor wanneer gegevensrecords door de hele dataset heen soms lege velden hebben. Een simpele storing kan die schade veroorzaken. Wanneer er echter in opeenvolgende records data ontbreken, dan ligt daaraan een of andere algemene fout ten grondslag. Een volledig segment van de datarecords in een dataset mist dan de vereiste informatie, wat inhoudt dat de daaropvolgende analyse een sterk vertekend beeld kan opleveren.