Samenwerken met slimme systemen

Wij mensen kunnen nog niet zo goed omgaan met kunstmatige intelligentie. Dat wil zeggen, de praktische toepassingen die we op het vlak van kunstmatige intelligentie produceren, laten nog vaak te wensen over. We zien dat terug in de interactie tussen Siri en Furby. Geen van beide apparaten is in staat in te zien dat ze het communicatieproces – dat aan de basis ligt van informatie-uitwisseling –  moeten structureren. Met andere woorden, ze doen niets met de omstandigheden, ze leren niet. Dezelfde mate van domheid zien we bij chatbots die steeds meer bedrijven inzetten op hun website. Stel een vraag en het antwoord komt al snel hulpeloos over, het lerend vermogen is nul. Daarom werken we liever samen met mensen. Dat gaat veel gemakkelijker.

Hersenchips

shutterstock_71721226Slimme systemen zijn voorlopig dus nog te dom voor ons mensen. Wellicht komt daar verandering als chipfabrikant Qualcomm er in slaagt ‘hersenchips’ te maken. De ‘hersenchips’ zijn opgebouwd volgens de structuur van het menselijk brein. De chipmaker heeft tevens software ontwikkeld die de werking van het menselijk brein simuleert. Deze neural processing units zouden moeten leiden tot apparaten die kunnen leren. Het belangrijkste onderscheid met bestaande software is dat er niet langer van sequentiële processen (de Von Neumann architectuur) wordt uitgegaan, maar de systemen informatie verwerken via een gedistribueerde, parallelle methode, zoals ook neuronen en synapsen in ons centraal zenuwstelsel functioneren. Dergelijke ‘slimme’ systemen worden vooral veel sneller en efficiënter. Hoewel Watson het bij een spelletje Jeopardy van mensen wint – zowel op snelheid als op inhoudelijke juistheid – blijft het de vraag of snelheid voldoende is om kunstmatige systemen te voorzien van leervermogen.

Delegeren aan systemen

We hebben misschien wat moeite met slimme systemen, machine-to-machine communicatie vinden we geen probleem of bedreiging zolang ‘slimme’ systemen in werkelijkheid dom zijn –  het roept hoogstens ergernis op. We zijn zelfs best bereid te geloven dat een auto zelfstandig kan rijden. Maar als we gevraagd worden te accepteren dat we een systeem hebben ontwikkeld dat onze intelligentie dreigen te evenaren, dan wordt het lastig. We vertrouwen dagelijks op de kwaliteit van systemen die goed kunnen waarnemen en snel kunnen reageren. Aan dat soort systemen delegeren we graag taken en we werken er ook zonder problemen mee samen. We zijn tot die samenwerking bereid zo lang we maar in de driver seat zitten – letterlijk.

Samen sturen?

Het moment waarop we ons opnieuw en volledig moeten overgeven aan machines komt snel naderbij. Volgens Chris Urmson blijkt uit de data van de autonome Google auto’s (die al vele duizenden kilometers hebben afgelegd op snelwegen in California en Nevada) dat de zelfsturende voertuigen beter afstand houden tot hun voorligger dan menselijke bestuurders. Hoewel de meningen verdeeld zijn (sommigen beweren dat de verschillende sensertechnologieen nog te kostbaar zijn – in de Mercedes S-klasse zit voor tienduizenden euro’s aan waarnemingsapparatuur) komen er regelmatig nieuwe vindingen langs die de ontwikkelingen bevorderen. Volvo laat vanaf 2017 100 zelfrijdende auto’s los in Göteborg.

cars chartx519Naast verschillende andere automerken hebben ook bandenfabrikant Continental en technologiebedrijf IBM het plan opgevat om een nieuwe generatie ‘elektrische horizon’ platformen te ontwikkelen die het mogelijk maken dat auto’s helemaal zelf kunnen rijden. Daarvoor worden de voertuigen uitgerust met sensoren die data over onder andere positie, snelheid en acceleratie kunnen ontvangen en verzenden. De data wordt naar de cloud gestuurd waar het wordt verwerkt en geanalyseerd. Vanuit de cloud wordt, indien nodig, actie ondernomen om het voertuig bij te sturen. Dat is nog eens remote access.

Autonomie afstaan?

Dat ons vertrouwen in systemen niet onvoorwaardelijk is, is begrijpelijk. We kunnen kennis over ons eigen functioneren wel in een systeem proppen, maar als het systeem meer moet doen dan alleen werken met de geleverde input, slinkt ons vertrouwen in een goed eindresultaat. We stappen eerder in een zelfsturende auto in een voorspelbare laboratoriumomgeving dan dat we er de weg mee opgaan. Over het afstaan van data doen we niet moeilijk, maar wanneer dat tot gevolg heeft dat systemen invloed gaan uitoefenen op ons fysieke leven, wordt het anders. Dat ons vertrouwen in systemen niet onvoorwaardelijk is, is ook een verstandige keuze, zo blijkt uit onderstaande video over de ‘zelf-remmende’ Mercedes S-klasse.

 

Deze post is tot stand gekomen in samenwerking met de Zero Distance community en T-Systems