‘Het wordt mens met machine tegen mens zonder machine’

Zorgt Artificial Intelligence voor een strijd tussen mens en machine?

In april 2018 kwam in Change Your Business de vraag aan de orde hoe slim onze computers eigenlijk zijn. Zijn ze door de razendsnelle groei van Artificial Intelligence (AI) inmiddels intelligenter en creatiever dan wij, gaan ze de wereld overnemen of loopt het zo’n vaart niet. Feit is dat AI een steeds grotere rol speelt in ons dagelijks leven en dat er zeker gevaren schuilen in de ongebreidelde rekenkracht van computers.

In maart 2018 verscheen er in een artikel in de pers over een onderzoek waaruit bleek dat het programma Google Photo’s er beter dan mensen in slaagde 400 röntgenfoto’s te beoordelen op de aanwezigheid van lymfeklierkankercellen. Volgens de onderzoekers haalde het programma een score van 89%, terwijl een patholoog gemiddeld 73% haalt op dezelfde foto’s. Dat gebeurt op basis van algoritmes. Dat is in feite niet meer dan een formule om een wiskundig of informaticaprobleem op te lossen. Een computerprogramma is in essentie een formeel algoritme dat de computer duidelijk maakt welke stappen in welke volgorde moeten worden gezet om een probleem op te lossen. Met AI wordt er iets aan toegevoegd, namelijk het vermogen om een fout bij te schaven, zodat die in de toekomst niet meer voor zal komen. Dat doet de computer grotendeels zelf. De computer is dus zelflerend. De beoordeling van foto’s van kankercellen was een van de eerste concrete voorbeelden van computergestuurde diagnostiek. Pathologen zijn er blij mee, omdat het analyseren van lymfeklieren tijdrovend en repetitief werk is. Je moet heel geconcentreerd werken en mag niets missen, terwijl een computer constante kwaliteit levert en grote hoeveelheden data snel kan verwerken.

Snelle ontwikkeling

AI verovert de wereld. De algoritmes verslaan je met schaken, controleren je belastingaangifte, maken zelfrijdende auto’s mogelijk en bepalen de volgorde van verkeerslichten om maar enkele voorbeelden te noemen. Ze spelen ook de cruciale rol in advertenties die op je social media verschijnen, in feite bepalen zo al zoveel dat je geen idee hebt waarvoor ze allemaal worden ingezet. Dat komt volgens hoogleraar machine learning Max Welling omdat zelflerende algoritmen goed zijn in classificaties. Ze herkennen en segmenteren, kunnen niet alleen medische diagnoses stellen, maar ook bijvoorbeeld beurskoersen voorspellen. Die ontwikkeling zal volgens Welling snel doorzetten. Het maakt nu al doornemen van jurisprudentie of medische literatuur tot een peulenschil. Zelfrijdende auto’s worden zelflerende auto’s, omdat ze ook de intenties van andere weggebruikers leren herkennen. Als dat nu in de praktijk nog een keer mis gaat is dat voorpaginanieuws. Ook in de financiële wereld spelen ze inmiddels een steeds grotere rol. Ze beslissen bijvoorbeeld snel of het al dan niet verstrekken van een lening verantwoord is. Ook in de medische wereld wordt de invloed van AI steeds groter. Computers kunnen ziektes als bijvoorbeeld kanker al sneller herkennen. Omdat elke vorm van kanker in vrijwel elke patiënt anders is, zich anders ontwikkeld en andere symptomen heeft, worden computers een belangrijk instrument om de ziekte niet alleen te herkennen en het verloop te volgen, maar ook om aan te geven welke behandeling op welk moment het meest effectief zal zijn.

Absolute impossible

Pedro Domingos (Universiteit van Washington) is auteur van het boek ‘The master algorithm – how the quest for the ultimate machine learning will change our world’. Machine learning is volgens hem de automatisering van ontdekkingen, computers leren zelf door uit grote hoeveelheden data conclusies te trekken. In feite kopiëren ze het wetenschappelijk basisproces: formuleren van een hypothese, de hypothese vergelijken met eerdere data, de hypothese verfijnen, conclusies trekken, verder verfijnen enzovoort enzovoort. Alleen kunnen ze dat tienduizenden keren sneller dan de mens. Ons leven wordt er op dit moment al door gestuurd, Amazon en Netflix doen op basis van eerdere consumentenbeslissingen aanbevelingen voor de aanschaf van boeken of films. Zoek naar hotels in een bepaalde stad en Booking zal ongevraagd steeds nieuwe voorstellen aan je doen, datingsites helpen je bij het maken van keuzes. Machine learning zit dus al diep verweven in ons dagelijks leven, vaak zonder dat we ons daarvan bewust zijn. Domingos is niet bang dat computers op enig moment de hele wereld zullen overnemen, gewoon omdat ze er te stom voor zijn. Ze kunnen zelf geen vragen formuleren en dan acties plannen om die vragen te beantwoorden, daarvoor is een Master Algoritme nodig en dat is er niet. Computers zijn geen mensen, ze hebben geen eigen wil, creativiteit is ze vreemd, ze doen wat ze is opgedragen, maar dat doen ze goed en steeds beter. Of, zoals Domingos het definieert: ‘People worry that computers will get too smart and take over the world, but the real problem is that they’re too stupid and they have already taken over the world’. AI staat in zijn optiek daarom niet alleen voor artificial intelligence, maar ook voor absolute impossible’.

Privacy

Machine learning kan wel problemen veroorzaken, om te beginnen omdat ze fouten kunnen maken. Ze zullen ook een geweldige impact gaan hebben op ons dagelijks leven, meer nog dan ze op dit moment al doen. Machine learning is disruptive, ontregelend. Hoe? Doordat ze een inbreuk maken op je privacy. Dat doen ze nu al, dat zullen ze steeds meer gaan doen, alhoewel Welling voorspelt dat daar een oplossing voor kan worden gevonden, bijvoorbeeld doordat er een algoritme wordt ontwikkeld dat wel data gebruikt, maar dat die data loskoppelt van individuele gegevens. Dat zal door de wetgever moeten worden opgelost. Ook ontregelend omdat ze de arbeidsmarkt gigantisch overhoop zullen halen, ze zullen de werkgelegenheid aantasten, banen zullen op de tocht komen te staan, niet alleen van lager opgeleiden, maar ook van artsen en advocaten. Maar ze zullen ook nieuwe banen scheppen en dat is van alle tijden. Veertig jaar geleden kwam de melkboer nog langs de deur, maar hadden we geen programmeurs nodig. Het wordt dus niet mens versus machine, maar mens met machine tegen mens zonder machine. Domingos: “De toekomst is aan hen die het beste van henzelf combineren met wat computer-algoritmen het beste kunnen, die hun eigen intelligentie en creativiteit effectief kunnen koppelen aan de ongekende rekenkracht van computers” . En daarin staat de mens altijd centraal. Nog wel.