Artificial Intelligence: hoe kijken Nederlandse experts naar de toekomst?

De verwachtingen rond AI zijn enorm, maar veel ontwikkelingen gaan trager dan mensen verwachtten. Een rondgang langs negen toonaangevende Nederlandse AI-experts. Wat is er al bereikt en wat kunnen we nog verwachten?  

Er zijn veel nieuwe technologische innovaties die de manier waarop we ons leven leiden veranderen, maar kunstmatige intelligentie, of AI, kan de meest opwindende veranderingen opleveren. Hoewel AI al een tijdje bestaat, hebben recente verbeteringen de technologie veel flexibeler gemaakt. Als we in de toekomst kijken, is het gemakkelijk om een ​​wereld te voorspellen waarin kunstmatige intelligentie een belangrijkere rol speelt in ons dagelijks leven.

“Tegen 2030 zullen de meeste sociale situaties worden gefaciliteerd door bots – intelligent ogende programma’s die op mensachtige manieren met ons communiceren. Thuis zullen ouders ervaren bots inschakelen om kinderen te helpen met huiswerk en dinergesprekken te stimuleren. Op het werk houden bots vergaderingen. Een vertrouwenspersoon voor een bot zal als essentieel worden beschouwd voor psychologisch welzijn, en we zullen ons in toenemende mate tot dergelijke metgezellen wenden voor advies, variërend van wat te dragen en met wie te trouwen. ” aldus  Judith Donath, Berkman Klein Center for Internet & Society van Harvard University

AI-copiloot

Het lijkt al zover, als we zien hoeveel mensen gebruik maken van Google Nest of een Alexa. Oké, het zijn vooral leuke zoekopdrachten en op ingewikkelde vragen krijg je geen antwoord, maar het is een begin. Defensie-industrie is al veel verder met het gebruiken van AI. De Amerikaanse luchtmacht testte het kunstmatige intelligente (AI) algoritme ARTUµ, een eerste stap richting een AI-copiloot die geen extra ruimte in het vliegtuig inneemt. Maar ook de gezondheidssector gebruikt al jaren kunstmatige intelligentie. Een recent voorbeeld: AI helpt bij het ontwikkelen van een test die drie jaar eerder oogafwijkingen diagnosticeert.

Experts

Wereldwijd zijn veel ondernemers (een voorbeeld is Elon Musk) en nog veel meer wetenschappers bezig met AI. In alle verschijningen, van simpele taken tot complexe opdrachten en onderzoeken. Hoe denken experts in Nederland over AI en de toekomst van AI? Dat is een vraag die ik graag in dit artikel beantwoord wil hebben. Iedere mening staat op zich en het is geen voort-borduursel op de ander. Ik heb de standpunten gevraagd van diverse experts uit de wetenschappelijke en ook de commerciële wereld die intensief bezig zijn met AI. De gedachten van experts uit Nederland:

“We zijn geen frontrunner”

Marloes Pomp, internationale strategie NL AIC: “Zelf werk ik vooral binnen de overheid. Daar zie je dat de meeste ministeries wel een data en AI team hebben ingericht. Soms zelfs een AI directeur, zoals bij Justitie &Veiligheid. Dus de aandacht is er wel, maar als je vervolgens met teams aan de slag gaat om zelf AI toe te passen dan is het nog best lastig in de praktijk. Dat komt vooral omdat het voor veel teams iets is wat erbij komt (en dus niet altijd prioriteit heeft), de kennis nog vaak ontbreekt, het intern en extern nog best lastig is om aan de juiste data te komen, en vervolgens moet je het nog implementeren. De meesten halen die eindstreep nog niet. Maar dat is een kwestie van tijd.Adviesbureau McKinsey geeft aan waar voor Nederland verbeterpunten liggen. Op het gebied van investeringsniveaus (zowel publiek als privaat), het aantal AI-onderzoekers en patenten, scoort Nederland onder gemiddeld ten opzichte van de anderen (digital frontrunners). Verder kan Nederland zich verbeteren op het gebied van het aanwezige talent en de beschikbaarheid van data.  Hierin scoren we niet onder het gemiddelde, maar daar liggen wel evidente mogelijkheden voor verbetering. Een mooi voorbeeld van data delen is deze casus: https://pht.health-ri.nl/nl

Wat is wenselijk?

Ik zie de toekomst omtrent AI positief in, ik zie vooral allerlei nuttige toepassingen ontstaan die we ook echt nodig hebben. Bijvoorbeeld om de gezondheidszorg betaalbaar en kwalitatief goed te houden, om de wereldbevolking zo efficiënt en duurzaam mogelijk te kunnen voeden etc. Verder ben ik positief over het feit dat de democratisch gezinde landen elkaar in een Global Partnership voo AI (GPAI)  hebben opgezocht (NL gaat ook lid worden). Ik zie binnen NL AIC, de EU en GPAI ontzettend veel mensen nadenken over mensgerichte AI. Ik heb het idee dat mensen nu echt goed met elkaar nadenken en discussiëren over hoe we het willen. Het internet en de grotere Tech-bedrijven overkwamen ons een beetje, ik heb het idee dat er nu beter en meer over nagedacht wordt. Daarmee zijn we er natuurlijk nog niet, we moeten denk ik met burgers, kennisinstellingen, overheid en bedrijfsleven in praktijk dingen gaan ondervinden en vormgeven. Door samen te testen en te ontwikkelen kom je er beter achter wat je wel/niet wenselijk vindt als samenleving.”

“Specialiseren op afgebakende taken”

Prof.dr.ir. Bedir Tekinerdogan, Chair Information Technology, Wageningen University & Research: “De term AI is al veel ouder en direct na de uitvinding van de computer kwam men al op het idee van een intelligentie buiten de mens om, kunstmatige intelligentie. Men dacht al te snel, dat men hiermee vele problemen in de wetenschap zou kunnen oplossen. Het doel van kunstmatige intelligentie werd in de jaren vijftig bijvoorbeeld bepaald door Alan Turing en zijn Turing test of imitatie test, waarbij een computer niet van een mens te onderscheiden zou moeten zijn. De technologie en onze inzichten in cognitieve wetenschap waren toentertijd echter niet zo ontwikkeld, en de verwachtingen konden dus in principe niet waargemaakt worden. We hadden snel te maken met een zogenaamde AI-Winter. Deze verwijst naar een periode waarin de publieke belangstelling voor kunstmatige intelligentie lijkt af te nemen, samen met investeringen die in deze technologieën worden gedaan door het bedrijfsleven en de academische gemeenschap. In een AI-winter ontbreekt het aan financiering voor activiteiten die zijn gericht op het ontwikkelen van mensachtige intelligentie in machines.

De ontwikkelingen in ICT hebben echter niet stil gestaan. In de laatste decennia zijn computers, de software algoritmes en methoden wel krachtiger en effectiever en efficiënter geworden. AI is nu duidelijk bezig met een hernieuwde opleving.

AI is zo gebruikt om topspelers in schaken, Go en Jeopardy te verslaan, maar dit zijn meestal beperkte toepassingen, gericht op een bepaald domein (weak AI). Kunstmatige intelligentie, zoals Turing voor zijn test voor ogen had, heeft een meer generalistisch perspectief (strong AI). Deze is nog ver weg. De computer is nog lang niet op het niveau van de menselijke intelligentie. Zullen we dit ooit bereiken? Zal er sprake zijn van een nieuwe AI winter? Ik denk vooralsnog niet. 

Commercieel levensvatbaar

AI heeft een veelal positieve verandering bewerkstelligd in de maatschappij. Wat we nu vooral zien is niet een generalistisch visie op AI (strong AI) maar meer een focus op specialiseren in bepaalde taken (weak AI). En AI is hierin succesvol. AI programma’s hebben nu de mogelijkheid om zichzelf te leren hoe ze beter kunnen worden in uiteenlopende zaken, zoals het herkennen van de inhoud van afbeeldingen, het uitbrengen van een advies, het begrijpen van natuurlijke taal en het anticiperen op iemands volgende actie op een mobiel apparaat. Deze successen hebben de komst van een nieuwe AI-winter vermeden omdat ze commercieel levensvatbaar zijn. Door deze tastbare voordelen investeren bedrijven en overheden zowel in eigen huis als in academische instellingen in AI-onderzoek. Zolang AI zich blijft ontwikkelen in een richting waarin bedrijven potentiële kostenbesparingen of winst kunnen zien, zal de tweede AI-winter dan ook uitblijven.

Naast de voordelen van AI heeft het/kan ook tal van ongewenste en soms ernstige gevolgen hebben. Risico’s behelzen bijvoorbeeld schendingen van de privacy, discriminatie, ongevallen en manipulatie van politieke systemen. Al reeds bestaande incidenten tonen aan dat AI op een juiste ethische wijze gebruikt dient te worden en hierbij voorzichtigheid opgetreden dient te worden.”

“Eerst machine learning, dan AI”

Jim Stolze, Tech-ondernemer, founder Aigency: “We staan aan de vooravond van een grote revolutie! Je zou kunnen zeggen dat we de afgelopen 15 jaar het voorwerk hebben gedaan: processen geautomatiseerd, digitaal gaan werken, systemen zijn op elkaar aangesloten. Met andere woorden: we zijn data-rich maar information poor. We moeten een extra stap maken. En daarvoor hebben we nieuw gereedschap: machine learning. En machine learning is een substantiële stap richting AI.

Ik ben in 2016 het bedrijf Aigency.com gestart om organisaties te helpen bij de implementatie van AI. En ik zie dat onze klanten vooral machine learning gebruiken om meer waarde uit hun data te halen. Dat kan zijn om een nieuw inkoopproces in te richten (procurement), om een klantreis te optimaliseren (recommendations) of zelfs om honderdduizenden dossiers door te akkeren op zoek naar patronen / uitzonderingen (compliancy).

Je ziet dat we nu in een soort twilight zone zitten, een overgangsperiode. Dat zorgt ook voor groeipijnen en blunders. Terecht dat daar kritische vragen over worden gesteld. Niemand wil leven in een filter bubble of digitaal uitgekleed worden in de surveillance economie. Maar dat betekent niet dat we moeten stoppen met AI. We moeten meer mensen betrekken bij de ontwikkeling ervan, meer diversiteit aan disciplines aan tafel vóórdat het wordt geïmplementeerd.

Niet vervangen, maar helpen

We kúnnen AI inzetten op een verantwoorde manier. En als we dat doen, zul je zien dat AI oplossingen kan bieden voor grote problemen. Het zet onze eigen intelligentie in een hogere versnelling. AI zal geen artsen vervangen maar artsen helpen meer patiënten op een betere manier te helpen. Ook zal het impact hebben op kantoorwerk. Alle saaie klusjes, zoals eindeloos scrollen door Excel sheets of informatie opzoeken in het éne systeem om vervolgens in te voeren in een ander systeem kunnen uiteindelijk uitgeschreven en uitgevoerd worden door algoritmische modellen. 

Mijn persoonlijke inspiratie haal ik uit AI for Good, de wereldwijde beweging waarbij AI wordt ingezet om bij te dragen aan de Sustainable Development Goals van de Verenigde Naties.”

“Echt slimme AI staat nog in de kinderschoenen”

Dr. Gerard Schouten, lector AI & Big Data, Fontys ICT. “AI is al lang geen magische truc meer. Goed werkende machine learning en deep learning algoritmes zijn voorhanden en ‘ingepakt’ in handige functies in open-source platformen als Tensorflow die in principe iedereen kan gebruiken. Het maken van demonstrators is niet zo moeilijk. Het is nog wel een uitdaging om robuuste en onderhoudbare AI-applicaties voor eindgebruikers te maken. Daar besteden we in onze opleiding dan ook extra aandacht aan. Hoe test je AI? Hoe ga je om met requirements? Daar komen wel wat extra dingen bij als je AI-systemen bouwt. Dit gaat over standaard datagedreven AI, die verbanden (of correlaties) leert tussen input en output. Het maken van echt slimme AI die ook oorzaak-gevolg relaties leert is nog een heel ander verhaal. Daar staan we nog in de kinderschoenen.”

“Vertrouwen van de consument behouden is enorm belangrijk”

Merwin de Jongh, Mede-oprichter/eigenaar Building Blocks “Door de versnelde digitalisering die dit jaar heeft plaatsgevonden door de corona-crisis heeft onder andere e-commerce een vlucht genomen. Om de klant een persoonlijke dienstverlening te kunnen blijven leveren en relevant te blijven door de gehele klantreis, is het noodzakelijk om op basis van data klantprofielen op te kunnen stellen en te voorspellen wie deze klant is en wat zijn/haar behoeften zijn. We zien dat born digital organisaties zoals CoolBlue en Bol.com een flinke voorsprong hebben op de markt, maar dat ook klassieke retailers de noodzaak voelen om met data science en personalisatie aan de slag te gaan, om hun concurrentiepositie niet te verliezen. 

Daarnaast zien we met name in de laatste maanden de houding van de maatschappij ten opzichte van datagebruik door merken veranderen. Dit komt naar voren in documentaires als Social Dilemma en de show van Arjen Lubach, waar data en algoritmen in het daglicht van gedragsmanipulatie worden gezet. De maatschappij wordt zich steeds bewuster van de impact op het dagelijks leven en stelt zich kritischer op.

Data en AI zijn onmisbaar in een sterk digitaliserende wereld. Het is echter belangrijk dat deze technologie op de juiste manier wordt ingezet en dat het vertrouwen van de consument wordt heroverd. Dit kan alleen als bedrijven zich kwetsbaar durven op te stellen en focussen op een lange termijn relatie met de consument en niet enkel stuurt op korte termijn winstmaximalisatie. Bij Building Blocks noemen we dat ‘Consumer First’. Hierbij openen we de dialoog met onze klanten over de intenties waarmee data en data science worden toegepast, zorgen we ervoor dat we online weer de dialoog openen met de consument in plaats van enkel te zenden en streven we maximale transparantie na om het vertrouwen te herstellen, zowel transparantie over welke data er wordt gebruikt als over de intentie waarmee wordt gepersonaliseerd.”

“AI zal verweven worden met andere nieuwe technologieën”

Dr. Robin Effing, Lector Digital Intelligence & Business, Saxion University of Applied Sciences: “AI is eigenlijk niet zo nieuw en aan een nieuwe opmars begonnen in onze samenleving. We hebben diverse AI winters achter ons gelaten en zijn weer opnieuw in een AI lente gekomen met hooggespannen verwachtingen. Het ziet er naar uit dat veel van deze verwachtingen niet uit gaan komen op korte termijn. Voorbeelden zijn volledig zelfrijdende auto’s (niet binnen vijf jaar) en echt slimme vervanging van menselijke communicatie. Wel heeft AI zijn nut bewezen en zijn vooral doorbraken geweest met machine learning en zelflerende algoritmen. Met name cameragebruik en image recognition toepassingen kunnen nuttig zijn, maar de privacy raken (denk aan automatisch controleren op mondkapjes vanuit drones). 

Superintelligence

Er zal een moment komen in de toekomst dat AI het stadium van superintelligence gaat bereiken, dat wil zeggen dat AI ook in een veranderende context bruikbaar zal zijn. Echter daarvoor zijn nog wel doorbraken nodig. AI in social media als instagram gaat nog veel doen met betrekking tot geavanceerde targeting, die zal leiden tot nog meer beïnvloeding. Een meer verantwoorde inzet van AI is noodzakelijk (explainable en responsible AI). AI zal nog meer verweven gaan worden in andere digitale technologieën als social media, VR/AR, IoT en big data analytics.”

“De discussie loopt achter de technologie aan”

Prof. Dr. Ir. Uzay Kaymak, hoogleraar aan de Technische Universiteit Eindhoven (TU/e): “AI wordt steeds breder toegepast in onze samenleving. De hoeveelheid data kan niet meer door alleen mensen bewerkt of bestudeerd worden: vanwege te grote volume, maar ook omdat soms snel handelen noodzakelijk is. Dan worden een deel van de beslissingen overgedragen aan de algoritmes, en mensen krijgen de positie van “supervisors” en niet meer van uitvoerders. Omdat de algoritmes steeds beter worden (en vaak ingewikkelder) dragen wij steeds meer beslissingen aan AI over. Dit moet echter samen gaan met een discussie over welke beslissingen we over kunnen dragen aan de machines. Wat is verantwoord? Deze discussie loopt m.i. achter op de technologie. Het is dan ook van belang dat de ontwikkelaars van de technologie deze discussie actief aangaan. Dit besef wordt groter onder de wetenschappers (kijk maar naar de discussie over responsible AI). De toepassingsmogelijkheden die ons leven direct zullen raken zijn bijvoorbeeld autonome auto’s (en daardoor een totaal andere manier van vervoer, zowel privé als zakelijk) en slimme interfaces om met apparaten te communiceren. Een zeer belangrijk (die nog in de kinderschoenen staat, maar wel snel ontwikkelend) gebied is AI ondersteuning van zorgverlening.  Geneeskunde is een kennisintensief vakgebied, en wij kunnen de toename in grote hoeveelheden in de zorgvraag alleen het hoofd bieden door de inzet van AI. 

De AI wordt dus in de toekomst een natuurlijk onderdeel van onze omgeving. AI hebben wij nodig om de huidige revolutie in de productiemethoden (en productierelaties) door te zetten. Echter zijn er ook negatieve kanten, die wij moeten proberen te beheersen.” 

“De wilde beloftes uit de jaren 60 zijn pas in de laatste jaren gerealiseerd”

Tijs Maas, Artificial Intelligence Researcher : “Ik ben van mening dat AI onze samenleving veel te bieden heeft. Het is niet lang meer voordat iedereen kan videobellen met on-the-fly vertaling, auto’s zelf rijden en relevant nieuws automatisch wordt voorgelezen. We hebben te maken met een technologische revolutie en de nieuwe mogelijkheden lijken haast oneindig. Wel is het belangrijk om goed inzicht te hebben in hoe bepaalde keuzes voor je gemaakt zijn, en op basis van wat voor bronnen.

Sociaal vangnet belangrijk

Nieuwe technologie heeft natuurlijk niet alleen positieve kanten, denk aan de doelgerichte verspreiding van misinformatie en de ongehinderde verzameling van persoonlijke data. Over de toekomst van AI durf ik geen uitspraak te doen: in de jaren 60 werden wilde beloften gedaan die pas in de laatste jaren vervuld zijn. [Dit heeft gezorgd voor een ‘AI winter’ en het onderzoek is bijna helemaal stopgezet totdat deep learning ineens mogelijk was dankzij de komst van krachtige GPUs.] Vrij zeker is dat recente ontwikkelingen binnen AI ook grote verbeteringen bieden voor vrijwel elke sector. Als gevolg zal men op een andere manier te werk gaan en dat zal je ook terugzien in onze samenleving. Ook daar is het lastig een voorspelling voor te maken, wel ben ik van mening dat een sociaal vangnet, zoals we dat in Nederland hebben, belangrijk is om deze technologische transitie te ondersteunen.”

“Mooie toepassingen in zorg en humanitaire hulp”

Jeroen de Haas, oprichter & chef de mission Pipple:“AI raakt potentieel vele domeinen binnen onze samenleving maar de echte impact wisselt nog sterk. De mens is stiekem toch intelligenter dan je zou denken en het valt niet mee om dit te evenaren laat staan te overtreffen. Een model is immers per definitie een vereenvoudiging van de werkelijkheid. En lerende van Einstein moet je de wereld zo eenvoudig mogelijk maken, maar niet eenvoudiger dan dat. En mocht dit al lukken dan is het operationaliseren een niet te onderschatten vervolg. Om het potentieel van AI ook te verzilveren is er zo veel meer nodig binnen een organisatie dan een goede AI oplossing. Het model, leert onze ervaring, is eigenlijk nog het makkelijkste deel. 

Rode Kruis

Een domein wat nog onderbelicht is en in het bijzonder interessant is om te volgen, is hoe AI wordt toegepast binnen hulporganisaties. Het Nederlands Rode Kruis zet daar absoluut de standaard voor de toekomst met het initiatief 510:  https://www.510.global/. Zij zijn al 5 jaar bezig met Data Driven Humanitairian Aid en maken impact op vele domeinen in de internationale humanitaire hulpverlening. 

Een tweede toepassing hebben we afgelopen jaar gezien in de hulpverlening rondom het Corona virus.  Hier zagen we bijvoorbeeld hoe zinvol AI kan zijn bij het voorspellen van instroom op de spoedeisende hulp in een ziekenhuis, voor de planning van de teststraten en het bron- en contactonderzoek. In een wereld die fundamenteel onvoorspelbaar was geworden zag je hoe belangrijk een goed data-kompas is om op te varen als het te mistig is geworden voor het zicht.

Lastig voorspellen

Over de toekomst? Daar ga ik eerst te rade bij een andere Nobelprijs-titaan uit de Natuurkunde, Niels Bohr. “Prediction is very difficult, especially if it’s about the future!”. Dat gezegd hebbende, AI is here to stay. Alle trends wijzen op een toenemend belang van AI in onze samenleving. Het tempo waarin dat zal gebeuren is lastig te duiden en kan nog wel eens tegenvallen. Veel AI toepassingen zitten momenteel nog volop in de Hype Cycle van Inflated Expectations, daar moet nog de nodige lucht uit en hier kan zelfs het beste AI model geen voorspelling met voldoende accuracy van maken. Gelukkig hebben we daar de kunstenaars, schrijvers en filmmakers nog voor.”

Terugblikkend op op alle interviews: een rode draad in de visie van alle experts is moeilijk te vinden, maar over een onderwerp lijkt iedereen het eens te zijn. AI moet de mensheid helpen en niet een middel zijn om een groep of een overheid nog meer macht te geven. Ethiek en ethische kwesties worden door alle geïnterviewde experts aangehaald. Mocht je hier interesse in hebben? The Ethics of AI is een gratis online cursus gemaakt door de Universiteit van Helsinki. De cursus is voor iedereen die geïnteresseerd is in de ethische aspecten van AI.

“Alles wat we leuk vinden aan de beschaving is een product van intelligentie, dus het versterken van onze menselijke intelligentie met kunstmatige intelligentie kan de beschaving helpen floreren als nooit tevoren – zolang we erin slagen de technologie nuttig te houden.” Max Tegmark, voorzitter van het Future of Life Institute

Over de auteur: Erdinç Saçan is Docent & Practor bij Fontys Hogeschool ICT en ROC Tilburg