skip to Main Content
Instituut voor toegepaste statistiek en data-analyse Geaccrediteerd door de Vereniging voor Statistiek

Kunstmatige Intelligentie: kunnen slimme apparaten de mens overbodig maken?

Voor veel mensen zal Kunstmatige Intelligentie – of Artificial Intelligence (AI) – een bekend begrip zijn. Anno 2020 speelt AI een steeds belangrijkere rol en maakt het ons leven daardoor makkelijker. Aan de andere kant zijn er ook steeds meer waarschuwingen van experts over mogelijke gevolgen van AI. Hoe ver moeten we gaan?

Wat is Kunstmatige Intelligentie?

Een alomvattende definitie van Kunstmatige Intelligentie of AI ontbreekt, maar binnen de computerwetenschap wordt die van Kaplan en Haenlein (2018) vaak aangehaald, die als volgt luidt: “Kunstmatige Intelligentie is het vermogen van een systeem om externe gegevens correct te interpreteren, om te leren van deze gegevens, en om deze lessen te gebruiken om specifieke doelen en taken te verwezenlijken via flexibele aanpassing.” Sommigen beschrijven AI eenvoudiger: het vermogen van een computer om menselijke intelligentie na te bootsen. Een bekend voorbeeld: in 1997 speelde schaakcomputer Deep Blue een schaakwedstrijd tegen de wereldkampioen van destijds, Garri Kasparov. Als je de wetenschappelijke definitie langs deze gebeurtenis legt, kun je zien dat de door Deep Blue verwerkte externe gegevens de regels van het schaken zijn, die te kwantificeren zijn en waar Deep Blue dus van kon leren om een specifiek doel te verwezenlijken – de koning van Kasparov schaakmat zetten – via flexibele aanpassing: steeds moest Deep Blue reageren op de zet van Kasparov. En dat deed het blijkbaar juist: Deep Blue versloeg Kasparov over zes partijen. Het is een voorbeeld hoe de computer zich door de decennia heen heeft gevestigd als potentiële nabootser – en ‘overtreffer’ – van menselijke intelligentie.

De huidige situatie rondom AI

Twintig jaar later is AI niet meer weg te denken uit de maatschappij. Het wordt ingezet binnen huishoudens (denk aan een slimme thermostaat), op sociale platforms (gezichtsherkenning), binnen messaging-apps (op maat gemaakte spellingcorrectie), binnen de luchtvaart (automatische piloot), bij fraudebestrijding, in ziekenhuizen, noem maar op. Steeds maar weer komen hier de kenmerken van flexibele aanpassing van een zelflerend systeem terug. Inmiddels is de erachter liggende technologie ver gevorderd in vergelijking met twintig jaar geleden. Waar Deep Blue nog werkte op basis van brute force (steeds alle mogelijke opties afwegen) wordt AI nu vormgegeven door technieken als deep learning en neural networks. Hierbij kun je de computer zien als een kunstmatig brein. Een menselijk brein leert door middel van ervaringen steeds betere beslissingen te maken. Zo kan een computer zichzelf ook trainen: door een AI-computer talloze opdrachten mét oplossingen voor te schotelen, kan het zichzelf leren complexe patronen te herkennen en vervolgens uit te breiden. Voor een meer gedetailleerd voorbeeld over hoe deep learning werkt verwijzen we je graag naar het Tridata-blog over deep fake. Het technische netwerk wat hierachter zit bestaat uit complexe algoritmes en gigantische datasets, maar dit wordt steeds tastbaarder: programmeertalen zoals R en Python hebben al ingebouwde pakketten en tools waarmee je zelf aan de slag kunt en je eigen AI-applicatie kunt bouwen.

Voor- en nadelen van AI

De explosie van AI is dus al een tijdje gaande en zal waarschijnlijk alleen maar voortduren. Naast alle overduidelijke voordelen zijn er echter ook tegengeluiden te horen. Er gaan anekdotes rond over AI-tools die mensen te slim af zijn door een zelf uitgevonden communicatiewijze met andere computers en daarom een gevaar vormen voor de mens. Het verhaal daarachter ligt gelukkig genuanceerder, maar toch zijn er mensen als Elon Musk die ons waarschuwen voor de mogelijkheid dat geavanceerde AI uiteindelijk menselijke intelligentie voorbij schiet en dat we er uiteindelijk zelfs aan ten onder kunnen gaan. 

Behalve science fiction scenario’s voor de toekomst levert AI ook nu al soms penibele situaties op. Deep fake video’s zijn daar een voorbeeld van. Andere problemen met AI zijn te herleiden naar problemen met de maatschappij: omdat tools voor deep learning moeten worden gevoed met data uit de ‘echte’ wereld en er daarin talrijke vooroordelen bestaan, zou een AI-tool dit kunnen overnemen. Dit heeft er o.a. toe geleid dat een Twitter-account met een chatbot van Microsoft door toedoen van input van kwaadwillenden opeens haatzaaiende, racistische en vrouwonvriendelijke tweets ging plaatsen. 

Hoe om te gaan met de nadelen van AI?

Inzet van AI kan dus wel degelijk fout gaan, op een onhandige en soms kwetsende manier, en bovendien dit valt te voorkomen als er ‘echte’ mensen deze zelfde taak zouden uitvoeren. Stel je bovendien een wereld voor waarin AI vlekkeloos werkt: hoe lang duurt het voordat AI-machines slimmer worden dan wij en we ondergeschikten worden? Het lijkt misschien een script voor een slechte film maar toch zijn er wel degelijk zulke zorgen. Tegenover de waarschuwingen van bijv. Musk staan echter nuances van experts die benadrukken dat hedendaagse AI-technologie weliswaar grote sprongen heeft gemaakt, maar dat er nog een zeer groot verschil zit tussen kunstmatige en menselijke intelligentie. Automatische vertaaltools leveren bijvoorbeeld voor basale zinnen prima werk, maar ingewikkeldere grammatica of taalnuances worden niet goed opgepikt. Over het voorbeeld van deep fake filmpjes zeggen velen nu nog dat de nepfilmpjes wel degelijk te onderscheiden zijn van echte, als je met een enigszins kritische blik kijkt.

Conclusie

Met andere woorden, de rol die wij mensen spelen valt nog lang niet weg te denken. Daarom is het van belang dat we de mogelijkheden en onmogelijkheden van AI goed beheersen. De toekomst zal uitwijzen of AI boven de momentele rol van ‘hulpje’ uit zal stijgen.

Meer blogs

Back To Top