foto: shutterstock.com

Kunstmatige of gewoon artificiële intelligentie kent steeds meer verschillende uitvoeringen. Eén daarvan is de tool van het Gentse Quantacorp, dat je via 3D-visualisatie perfect passende kledij voorschotelt zonder dat je ooit nog in het pashokje moet. De oplossing is gestoeld op artificiële intelligentie, waar grondlegger Nell Watson flink wat potentieel in ziet.

Nell Watson is niet de persoon waarmee je dagelijks aan de lijn hangt. Naast ondernemerschap kent de vrouw een leven als ingenieur en futurist. De Noord-Ierse lijkt onnoemelijk veel interesse te koesteren voor technologie en diens impact op de maatschappij en sociale relaties. Watson doceert aan Singularity University en heeft al een resem lezingen gegeven over A.I. en mens-machine relaties. Dat Watson gebeten is door technologie en data, ontdek ik meteen wanneer ik haar vraag of ze de nadelen ondervindt van vrouwelijk ondernemerschap in België. “Ik heb onvoldoende data points om een waardige vergelijking te maken met andere landen”, klinkt het nuchter.

Nieuwe economische laag

“Het idee voor QuantaCorp is ontstaan vanuit mijn zetel”, lacht Watson. “Ik bekeek een documentaire over sweatshops in Azië. De werkomstandigheden in de lokale textielfabrieken waren daar erbarmelijk. Ik vond het triest om te zien hoe die fantastische menselijke breinen werden gebruikt voor doodsimpele mechanische bewegingen. Het zou toch veel interessanter zijn al die mensen hun intelligentie konden gebruiken om betekenisvollere zaken te doen? Een brein heeft zoveel neuronen en zoveel potentieel. Toen al wist ik dat ik machine learning-driven A.I zou aanwenden voor het meten van lichaamsmaten.”

De technologie die QuantaCorp heeft ontwikkeld, is niet de minste. Op basis van twee foto’s van je lichaam wordt er een driedimensionaal beeld samengesteld. Via segmentatie wordt de persoon gescheiden van de achtergrond. QuantaCorp’s oplossing toetst vervolgens de silhouette van de gebruiker aan een enorme database die lichaamskenmerken van duizenden personen bevat. Zo slaagt de tool erin perfect passende kledij te vinden op maat van ieders lichaam - zonder dat die maar één keer in het pashokje hoeft te gaan. “Vandaag focussen we ons op de markt van werkkledij”, knikt Watson. “Van die nichemarkt hopen we heel wat op te steken om zo te kunnen uitbreiden naar andere verticals.”

“Artificiële intelligentie is één van de meest exponentiële technologieën ooit”
 

De start-up mocht al rekenen op flink wat tractie, al ziet Watson het doel groter. “Voor mij is artificiële intelligentie één van de meest exponentiële technologieën ooit”, zegt ze overtuigd. “Ik zie het echt als een enabler die een soort nieuwe laag toevoegt aan bestaande technologieën waardoor die veel meer kunnen. Net zoals Google dat deed met search in de eerste laag van het internet. En zoals Facebook dat klaarspeelde met social. Nu valt het natuurlijk nog af te wachten welke spelers de economische laag van machine intelligence benutten. Precies daarin willen we met QuantaCorp het verschil maken. Door het lichaam te digitaliseren, kunnen we als het ware handel drijven in naam van de mens.”

Menselijk goed en kwaad

Met haar bedrijfje hoopt Watson dus het maatschappelijke en commerciële potentieel van A.I. te ontluiken. “In de nabije toekomst wordt de mens niet langer uitsluitend geconfronteerd met zijn intuitive intelligence”, stelt ze. “Wat hij gisteren nog zelf kon doen, wordt vandaag of morgen klaargespeeld door een machine. Het fascineert me onnoemelijk hoe snel A.I. een werkmiddel wordt dat hoe langer hoe sneller wordt geïntegreerd in onze samenleving. De technologie is in staat om eender welk ander systeem in onze samenleving te transformeren - daar ben ik laaiend enthousiast over. Tegelijk geloof ik dat we zeker ook niet naïef mogen zijn. De kracht van artificiële intelligentie kan gebruikt worden voor goede, maar ook kwaadwillige doelen. Het is aan de mens om voor een zo gunstig mogelijke uitkomst te zorgen.”

“Machine learning is één grote black box”
 

Volgens de vrouw moeten ontwikkelaars en data scientists vaker stilstaan bij wat er wordt ingevoerd in een machine. “Machine learning is eigenlijk één grote black box”, vindt ze. “Je weet vaak niet hoe systemen en robots vanbinnen functioneren en waarom ze een bepaalde actie ondernemen. Er wordt tegenwoordig veel research uitgevoerd naar dat ‘waarom’.”

Meteen slaat Watson de brug naar een ander domein: machine ethics. In januari 2016 richtte ze mee OpenEth op, een ‘ethical explication engine’ dat een ethisch kader wil crowdsourcen ter ondersteuning van de ontwikkeling van autonome systemen en robotica. “Ik geloof er sterk in dat we met computational ethics machines kunnen aanleren om ‘vriendelijk’ te zijn”, beklemtoont ze. “Het omgekeerde kan natuurlijk ook: menselijke vooroordelen en stereotypen kunnen net zo goed worden toegepast op machines. En dat maakt van machines een potentiële maatschappelijke ‘versterker’ van negatieve denkbeelden en overtuigingen. Daar moeten we écht voorzichtig mee omgaan.”

Belgische adoptie en verzet

Allemaal goed en wel, maar we kunnen niet ontkennen dat België nog steeds met argusogen naar ontwikkelingen zoals A.I. kijkt. Toch lijkt Nell Watson de toekomst wat betreft de adoptie van de technologie rooskleurig in te zien. “Ja, machine learning en artificial intelligence zijn echte job disruptors”, gaat ze verder. “Maar daar komen overwegend opportuniteiten uit voort. Er zal een heuse verschuiving zijn in jobs en functieprofielen. Ik begrijp niet goed waarom men daar dikwijls zo aversief op reageert? Machine intelligence zal heel wat productieprocessen versoepelen en automatiseren. Personalisatie op grote schaal is eindelijk mogelijk, en de levertijd gaat omlaag - iets waar de gemakbehoevende consument van vandaag absoluut nood aan heeft. Waar het vroeger draaide om massaproductie, staat Industry 4.0 helemaal in het teken van massapersonalisatie.

Per slot van rekening hébben we dat scenario al gezien in de industriële revolutie. Toen deed zo’n 20% van de bevolking aan landbouw, tot er machines op de markt verschenen die het werk grotendeels overnamen. Het percentage werd herleid naar 3%. Maar andere jobs werden wel gecreëerd. Hetzelfde zal gebeuren wanneer er binnenkort geautomatiseerde tractoren worden ontwikkeld. Maar ja (zucht), zulke revoluties betekenen wel dat sommigen onder ons zich moeten heruitvinden.”

Daarbij doelt Watson vooral op mensen met middenklasse jobs, die volgens haar wél een grote klap zullen ervaren. “Volgens mijn perspectief worden jobs niet zozeer weggenomen van de mens, maar wordt de mens eerder weggetrokken van jobs. Dan heb ik het over alle banen die een zeker intuïtief vermogen vereisen. Wil de mens zich écht aanpassen, dan moet hij kijken naar expertises die moeilijk te kopiëren zijn door machines. Denk maar aan poetsen of emotionele zorg. Al raad ik mensen aan om jobs en vakgebieden op te zoeken waarbij verschillende delen van het brein nodig zijn om ze uit te oefenen. Bijvoorbeeld designers en ingenieurs. Ik begrijp wel dat dit op sociaal-economisch niveau een moeilijke shift betekent voor velen. Maar net zoals de elektrificatie vroeger de informatietechnologie teweegbracht, zal machine learning een nieuw, ongezien niveau van comfort creëren.

“We mogen ons niet blindstaren op kortetermijngevolgen”
 

Toch voelt en zaait het gros van de overheidsinstellingen alsook de media in Westerse contreien flink wat angst. Volgens Watson is dat zo omdat het grote publiek enkel aan de gevolgen op korte termijn denkt. “Die zullen er ook zijn, dat kan ik probleemloos toegeven”, sputtert ze. “Maar ik weet zeker dat er een moment zal komen waarop we ons zullen afvragen hoe we het in godsnaam ooit zonder een werkmiddel A.I. deden. Net zoals we ons vandaag geen leven zonder internet meer kunnen voorstellen. Helaas weet ik niet hoe ontvankelijk we nu écht zullen zijn voor die nieuwe technologieën. Ik houd nu al mijn hart vast dat we geen gelijkaardig verzet krijgen als bij de Uberisering. In Duitsland worden er al volop regeltjes gemaakt, waaronder de verplichting dat autonome voertuigen een black box moeten hebben. Hoewel dergelijke beslissingen best begrijpelijk zijn, zal het aan de ontwikkelingskant een uitdaging worden om te voldoen aan die strenge verwachtingen en normen. Als dat dan leidt tot een vertraging van innovatie, dan zijn we écht slecht bezig. Laten we dus met zijn allen de nodige inspanning verrichten om de adoptie op grote schaal te versnellen.”