Wat is kunstmatige intelligentie oftewel AI?

(Engels en Nederlands uitgesproken:) AI. Of KI. Allemaal betekenen ze hetzelfde: Artificiële intelligentie oftewel kunstmatige intelligentie. Misschien heb je stiekem wel eens je opstel laten schrijven door een chatbot. Of loop je je huis binnen en zeg je: Licht aan. Dat is allemaal mogelijk omdat een computerprogramma gebruik maakt van kunstmatige intelligentie. Je gebruikt het misschien zonder het te weten elke dag al wel. Als je bijvoorbeeld in je foto's zoekt naar 'fiets' vind je alle foto's in je telefoon met daarop een fiets. Mijn telefoon kan ook meeluisteren naar mijn stem. Speel eens een lekker nummer af. (Froukje:) *Ik ben bang voor een nieuwe dag *Dus ik dans tot de pijn verzacht* Oké, stop het nummer. Dat zijn geen mensen, die meeluisteren of die nummers voor me uitzoeken die in mijn foto's zoeken naar fietsen. Dat is AI. AI kan bijvoorbeeld ook een suggestie geven voor een berichtje. Serah is jarig. Van harte… En dan kan ik klikken. Gefeliciteerd met je verjaardag. Apps kunnen ook AI gebruiken om leuke dingen te doen met je gezicht. Leuk, een katje. Alleen je telefoon al zit dus tjokvol AI. Maar wat is het precies, AI? Wat kunnen we ermee? Wat niet en wat liever niet? De mogelijkheden lijken in elk geval bizar groot. Het Klokhuis duikt in de wereld van AI. Wat is AI? AI heeft dus te maken met computerprogramma's. Om te begrijpen waarom AI zo bijzonder is moet je eerst snappen hoe computerprogramma's zonder AI werken. Dat kunnen we goed laten zien op de Technische Universiteit Eindhoven bij deze voetbalrobot. Nice. Wauw. Wow. Marloes, jij werkt met deze robots. Hoe moeilijk is het om een robot te laten voetballen zonder AI? Dat is echt heel veel werk. Want zonder AI moet je alles zelf vertellen. Als ik deze wil laten voetballen moet ik precies zeggen hoe hij gedraaid moet zijn en wanneer hij moet schieten. We kunnen het wel proberen. Ok, ik zie dat je nu aan de rechterkant staat. Dus dan vul ik in: rechts. Dan moet hij hem aannemen en dan schieten. Dus stap voor stap voor stap. Inderdaad. Schiet hem maar. Als je de bal een meter naar achter doet, proberen we het nog een keer. Maar dan moet ik weer nieuwe commando's geven. Ok, kun je nu de bal 1 centimeter naar rechts leggen? Dan kan ik weer opnieuw gaan vertellen: Hij komt van 45 graden van links. Met vijf kilometer per uur. En dan weer aannemen en schieten. Dan moet je dus voor elke locatie en elke snelheid een andere opdracht geven aan de computer. Dat is niet te doen! Klopt. Daarom gebruiken jullie vast AI. Klopt. Nu hoef ik als programmeur niet meer alle stappen in de computer te zetten. Maar ik train de computer. Nu kunnen we de computer honderden filmpjes van zaalvoetbal geven. Daaruit kunnen onze robots situaties herkennen. En nu hoef ik niks te doen. En ze gaan! Dit doen ze dus volledig zelf. Nou! Je kan een computer dus trainen. Maar hoe je dat doet? Omdat het lastig te zien is wat er in computers gebeurt spelen we dat hier na. In deze studio gaan we laten zien hoe dat werkt. Je hebt natuurlijk een computer nodig. Deze computer gaan we vandaag trainen. We hebben bij de voetbalrobot gezien dat je computers kunt trainen door er veel filmpjes van zaalvoetbal in te stoppen. Maar je kunt er van alles instoppen. Bijvoorbeeld teksten. Of foto's. Of geluid. (de mensen praten door elkaar) Dat noem je allemaal data. Dat gaat de computer in. Stel, je wilt een AI-programma trainen om een hond te herkennen. Jij ziet meteen: dit is een hond. Maar om een AI-programma te trainen, stop je hem vol met foto's en zeg je: Dit is een hond en dit is niet een hond. Let's go. Al die informatie, wel een hond, geen hond gaat de computer in. Het bijzondere is, dat de computer op een gegeven moment zoveel voorbeelden heeft gezien dat hij kan voorspellen: dit is waarschijnlijk een hond, dit niet. Dat een computerprogramma dit zelf herkent, is echt revolutionair. Het gekke is, we weten niet precies waar een AI-programma op let bij het maken van die keuze. Let hij op kleuren? Op vormen? Op roze vlakjes in de foto? Wat hierbinnen gebeurt, weten we niet. Dat noemen we de black box, de zwarte doos, waarvan wij niet helemaal weten wat daarbinnen gebeurt. Alleen maar de keuzes die eruit komen. En dat gaat soms niet helemaal goed. Een voorbeeld: bij een AI-systeem waar ze het verschil gingen trainen tussen een wolf en een husky ging het helemaal mis. Laten we even kijken naar een foto van een husky. Maar het computersysteem zei: dat is een wolf. Hoe kan dat? Je ziet duidelijk dat dit een husky is. De onderzoekers snapten ook niet waar het mis ging. Tot ze zich realiseerden, dat het te maken had met de plaatjes waarmee het programma getraind was. Laten we daar eens naar kijken. Het computerprogramma was getraind met foto's van wolven waar altijd iets van sneeuw in de achtergrond zat. Er waren veel verschillende soorten wolven, maar er was altijd sneeuw. Het programma herkende dus door sneeuw in de achtergrond iets als wolf. En zonder sneeuw in de achtergrond als husky. Dan gaat het hier dus mis. Dit is duidelijk een wolf, maar er zit geen sneeuw in deze foto. Dus het programma kiest: husky. En bij deze foto: wel sneeuw. Het programma zegt dat dit een wolf is. Mensen snappen: het gaat niet om de achtergrond, maar om het dier. Maar zo werkt zo'n AI-programma niet. Hier gaat het ook mis: Een cupcake of een chihuahua? Een mopshond als een croissant. Of een uil als een klokhuis. Goed, dat zijn misschien niet hele grote problemen. Maar wat nou als je zelfrijdende auto een persoon op een step niet herkent? Daarom is het heel belangrijk hoe een AI-systeem wordt getraind. AI is dus een programma dat je traint door er data in te stoppen. En het wordt op veel meer plekken gebruikt dan je misschien weet. Oumaima, jij houdt je bezig met hoe mensen goed kunnen omgaan met AI. Ja. Het is overal om ons heen. Maar hier heb ik het niet echt door. AI-systemen worden hier overal in de buurt gebruikt. Dat zijn bijvoorbeeld slimme stoplichten. Die herkennen wat voor verkeer er aankomt. Bijvoorbeeld bussen, vrachtwagens, fietsen. Dus als er veel fietsers voor het stoplicht staan blijft hij langer groen? Ja. Een ander voorbeeld hier in Amsterdam zijn slimme microfoons. Daar doen ze een test mee. Dat zijn microfoons die hulpgeluiden kunnen herkennen op straat. Ze herkennen bijvoorbeeld rinkelend glas of hulpgeroep. Wauw. Als ik hier hard 'help' roep, kunnen ze mij sneller helpen? Ja, klopt. Daar, of daar. Waar het druk is in de stad. Of er parkeerplekken beschikbaar zijn. Daar, daar, daar, daar, daar. Wauw. Het zit dus echt overal en het kan heel veel. Klopt. Dat wordt al op ontzettend veel plekken gebruikt. Het kan ons enorm helpen. Juist daarom is het belangrijk om te begrijpen hoe deze AI-systemen werken. Belangrijk om te weten: AI is geen rekenmachine. Wat bedoel je daarmee? 1+1=2, dat weten we. En 2+2=4. 123x123=15.129. Ja. Dat klopt altijd als het uit een rekenmachine komt. Dat ga je niet narekenen om te checken. Absoluut niet. Dat blinde vertrouwen in je rekenmachine is terecht. Maar met AI werkt het echt anders. Het geeft het meest waarschijnlijke antwoord, een voorspelling. Dus geen 2+2=4. Maar: waarschijnlijk is het dit, of hoogstwaarschijnlijk is het dat. Dat doet me denken aan als je een berichtje typt op je telefoon. Van harte… Dan geeft hij al aan: gefeliciteerd. Ja. Of bijvoorbeeld: welkom. Dat kan ook goed zijn. Van harte gefeliciteerd, of van harte welkom. Het is belangrijk om te weten: Hoe is de AI getraind? Met welke data is hij gebruikt? En wat komt er eigenlijk uit? Klopt dat? Of vind ik dat goed? Dat is niet altijd per se de werkelijkheid. Mmmm. Het is een immense uitvinding. Maar we moeten vooral zelf blijven nadenken en weten hoe het werkt. In de tussentijd kun je zelf met AI aan de slag in de Klokhuis AI-studio.