De hele wereld als kennisgebaseerd systeem
Beeld je in dat je in 2035 in het ziekenhuis wordt opgenomen. Een zeldzame, complexe aandoening menen de artsen. Onmiddellijk voeren ze jouw persoonlijke verleden en medische parameters in hun AI-systeem in. Ze proberen zo een identiek ziektebeeld te vinden in een wereldwijde database van geanonimiseerde patiëntengegevens. Ze vinden een dozijn matches en tegelijk ook mogelijke behandelingen en de resultaten ervan. Ze hoeven dus niet langer alleen maar op menselijke ervaring af te gaan, met al het giswerk dat daarbij hoort. Genezen wordt minder een kwestie van geluk hebben: het doet er niet toe of je in het juiste ziekenhuis bent beland, waar je leeft of wie je bent, want je krijgt altijd de best mogelijke diagnose. Maar wacht … misschien komt het helemaal zo ver niet. Want omdat je fysieke parameters voortdurend worden gemonitord, krijg je bij alles wat je doet slimme keuzes voorgesteld. Over het voedsel dat je eet, je inspanningen om fit te blijven, je loopbaanbeslissingen ... En daardoor blijf je veel langer gezond.
Een van de succesvolste disciplines binnen artificial intelligence is machine learning of automatisch leren. Daarbij leren algoritmes patronen te ontdekken in enorme hoeveelheden gegevens, verbanden te leggen tussen inputs en outputs, tussen zeeën van data en steekhoudende conclusies. En als ze een bepaalde vaardigheid eenmaal onder de knie hebben, passen ze die razendsnel toe, zonder ooit moe te worden. Computers slagen er daardoor steeds beter in om mensen op camerabeelden te identificeren, auto’s van bewegende objecten weg te houden, planeten rond verre sterren op te sporen of clusters van gezondheidsparameters te herkennen en zo ziektes te voorspellen.
Inzichten onmiddellijk en wereldwijd verspreiden
Nog een ander tafereel uit 2035: je bent net in een zelfrijdende auto gestapt, die je meeneemt naar een AI-conferentie. Het regent hard en net als de auto op snelheid begint te komen op de snelweg, moet hij plots uitwijken voor een dikke tak die op de weg is gewaaid. Andere auto’s naast en achter je moeten remmen en er is één kort moment van chaos. Oef, dat scheelde niet veel. Een zeldzaam voorval, maar het is mogelijk. De data van alle betrokken voertuigen worden onmiddellijk geanalyseerd en alle auto’s krijgen wereldwijd een update om in de toekomst correct om te gaan met dergelijke situaties. Jij hebt dan al lang je bestemming bereikt, zonder erbij stil te staan hoe jouw wat jij hebt meegemaakt het rijgedrag van alle auto’s wereldwijd heeft beïnvloed en zelfs verbeterd.
Mensen kunnen van gedachten veranderen, hun gedrag aanpassen aan nieuwe omstandigheden en nieuwe inzichten. Maar slimme objecten, zoals auto’s, kunnen dat ook. En omdat in 2035 alles met alles is verbonden, verspreidt nieuwe kennis zich vrijwel onmiddellijk over alle slimme objecten. Je loopt dus niet het gevaar op een aanrijding met een auto die nog de intelligentie van vorig jaar aan boord heeft.
Bij een dergelijke alomtegenwoordige technologie horen natuurlijk ook enkele technische en ethische waarschuwingen. Zo moeten we ervoor zorgen dat we artificial intelligence in alle onstandigheden kunnen begrijpen: als een kritisch systeem een beslissing neemt, moeten mensen de redenering kunnen ontrafelen, kunnen inzien waarom het systeem heeft besloten om iets op een bepaalde manier te doen. Een ander aspect is dat machinaal leren alleen maar zo goed is als de data die in het systeem worden gestopt. En die gegevens kunnen, toevallig of moedwillig, vooroordelen en fouten bevatten. Zo kunnen systemen bijvoorbeeld mensen anders herkennen of profileren naargelang hun afkomst of geslacht. Of lokale gewoonten, specifiek of tijdelijk gedrag of commerciële hypes als universele eigenschappen beschouwen. Om dat te vermijden proberen technologie-experts ook nu al slimme systemen te betrappen op afwijkingen in hun gedrag. En als derde, maar zeker niet laatste, moeten mensen altijd de vrijheid behouden om al dan niet hun persoonlijke gegevens beschikbaar te stellen of terug te eisen en om al dan niet op suggesties van AI-systemen in te gaan.
Artificial intelligence: algemeen en toch individueel
Kleren en schoenen passen? Hoeft niet meer in 2035! Als je een nieuw paar nodig hebt, raadpleegt je lokale schoenfabriek je “digital twin” - zeg maar een digitale kopie van jezelf - leidt daar alle vereiste parameters uit af en maakt speciaal voor jou een uniek paar schoenen. Toch kosten die jou niet meer dan die standaard maat 42 die je altijd kocht, maar die steevast pijnlijk knelde aan je linker enkel. Klaar om nog een stap verder te gaan? Koop dan een sportsensor en laat die een paar uur in jouw gezelschap doorbrengen. Zo leert hij jou kennen, met je unieke relatie tussen je bloeddruk, hartslag, temperatuur en zoveel meer. Hij wordt een onmisbaar onderdeel van jezelf, een sensor die bij niemand anders ter wereld past dan bij jou.
Vergeet massaproductie, vergeet zelfs standaardproducten in kleine oplages. De industrie zal in staat zijn om voor iedereen aparte, individuele producten te maken. Net zoals de schoenmaker om de hoek, lang geleden, maar dan wel even snel en even goedkoop als massaproductie. Sommige producten zullen zelfs nog kunnen veranderen en slimmer worden nadat je ze gekocht hebt. Ook dat is machinaal leren, maar het is dan niet langer de fabrikant die het product traint met gekwalificeerde input, maar je eigen lichaam, met ongekwalificeerde data.
Ontluikende AI-wijsheid
Je komt op je vakantiebestemming aan, maar wat blijkt? Je bagage is spoorloos … Je belt met de helpdesk van de luchtvaartmaatschappij en komt terecht bij een deskundige operator, die je meteen geruststelt met zijn stem en lichaamstaal. Terwijl je nog aan het praten bent met de operator, heeft hij je bagage al gelokaliseerd. Hij spreekt met je af dat ze nog dezelfde avond naar je hotel wordt gebracht. Je dankt de operator hartelijk. Hij glimlacht en wenst je een prettige vakantie. Plots schiet het door je hoofd dat dit waarschijnlijk een bot was, maar ondertussen ben je het al zo gewoon dat vriendelijke, meelevende bots je op je wenken bedienen, dat die gedachte eerder geruststellend is.
Waarschijnlijk heb je uit de vorige voorbeelden begrepen dat machine learning leidt tot systemen die niet echt intelligent zijn, maar wel ogenschijnlijk. Het zijn nog altijd mensen die dergelijke systemen trainen, ze voorzien van trainingsdata en bepalen welk probleem ze moeten oplossen. Hoe nuttig ze ook zijn, echt intelligent kan je ze nog niet noemen. Maar tegen 2035 hebben we waarschijnlijk ook al de eerste systemen die wel degelijk intelligent zijn, die tot op zekere hoogte zelfstandig redeneren, creativiteit en verbeelding aan de dag leggen, gezond verstand gebruiken en vooral empathisch zijn.
Hoe werkt imec mee aan de toekomst van artificial intelligence?
Met zijn expertise op het gebied van hard- én software kan imec een ambitieus AI-programma opzetten. Het doet dat samen met zijn industriële partners die op heel diverse domeinen actief zijn: gepersonaliseerde gezondheidszorg, slimme mobiliteit, de nieuwe maakindustrie, slimme steden en slimme energie.
Een van de kernactiviteiten is het ontwikkelen van intelligente, op artificial intelligence geschoeide sensoren voor het Internet of Things (IoT). Dat gebeurt met innovatieve hard- en software die in plaats van honderden watts zoals de traditionele AI-systemen, minder dan een watt of zelfs maar enkele milliwatts verbruikt. Het gaat daarbij om technologie voor zowel machine learning met menselijke tussenkomst als voor autonome machine learning. Met die laatste kunnen toepassingen worden gemaakt die zich aanpassen aan het specifiek gebruik door welbepaalde individuen. Hun parameters worden niet vooraf geleerd en ingesteld op basis van gegevens van een grote groep, maar worden bepaald tijdens het eerste gebruik.
Vlaanderen heeft de voorbije herfst een aanzienlijk bedrag ter beschikking gesteld van artificial intelligence, voor onderzoek, toepassingen in de industrie en een flankerend beleid. En imec ondertekende een samenwerkingsovereenkomst met het Franse R&D-centrum CEA-LETI om AI en quantum computing te bevorderen.
Meer weten?
- Hoe wij AI-hardware zullen bouwen die slechts enkele milliwatts verbruikt, wordt uitgelegd in dit artikel in het imec magazine.
- In dit artikel ontdek je hoe innovatieve algoritmes en hardware een boost geven aan artificial intelligence en augmented reality.
- Een implanteerbare chip die een prothesearm verbindt met het brein van de gebruiker? Lees er meer over in dit artikel.
Dit artikel is onderdeel van een speciale editie van imec magazine. Naar aanleiding van imecs 35-jarig bestaan vormen we ons een visie van hoe technologie onze maatschappij zal beïnvloeden in 2035.
Professor Rudy Lauwereins is bij imec vice-president verantwoordelijk voor digitale and gebruikersgerichte oplossingen. Zijn afdeling werkt op beveiliging, connectiviteit, beeldverwerking, sensor fusion, machine learning, data-analyse, en het op elkaar afstemmen van technologie en maatschappij. Rudi is ook directeur van imec.academy, een rol waarin hij de interne en externe trainingsprogramma’s van imec coördineert. Rudy Lauwereins is professor aan de KU Leuven en heeft als auteur of mede-auteur meer de 400 peer-reviewed publicaties op zijn naam.
Gepubliceerd op:
4 januari 2019