Artificiële Intelligentie verdeelt de wereld in twee kampen: believers versus non-believers, optimisten versus pessimisten. Hoog tijd voor een beetje nuance. Mieke De Ketelaere, programmadirecteur AI bij de wereldvermaarde onderzoeksinstelling imec, is wild enthousiast over de ontelbare mogelijkheden, maar is ook de eerste om een paar mythes te ontkrachten. “Vandaag overstijgt een AI-systeem het niveau van een tweejarig kind niet, en heeft het nog steeds een centrale cloud computer nodig om beperkte complexe taken uit te voeren. Maar directe en slimme intelligentie op de decentrale sensoren die zich op de eindpunten van de keten bevinden, komt steeds dichterbij. Dit zal ervoor zorgen dat we stilaan systemen krijgen die op verschillende punten taken slimmer zullen kunnen uitvoeren dan de mens.” Volgens De Ketelaere is er helemaal géén reden tot paniek: “Klimaatverandering of kanker hebben we helaas niet onder controle, AI gelukkig wel.”

Mieke De Ketelaere is wat je noemt een AI-veteraan. “Midden jaren negentig, meer dan twintig jaar geleden, deed ik als al onderzoek naar het toepassen van artificiële intelligentie voor het voorspellen van energieverbruik en voor het bepalen van de juiste medische ingreep. Toen gebeurde dat onderzoek nog in donkere kelders ver weg van de media”, zegt ze met een brede glimlach.

“Vandaag zit AI absoluut in een stroomversnelling, maar tegelijk wil ik het ook demystificeren. Het is, zoals mijn eigen ervaring al aantoont, helemaal niet nieuw. Wetenschappers zijn er al sinds 1965 mee bezig. Artificiële intelligentie heeft al verschillende fases doorlopen. Zomers, maar evengoed winters. Na elk aha-moment kwam er weer een winter omdat de data storage te beperkt was, de computers te traag, enzovoort.”

“Dat is vandaag enigszins anders. Digital data zijn massaal ter beschikking: clicks, locatie, sensoren,… Cloudopslag heeft ons ook toegelaten om massaal veel data, de grondstof van AI, te bewaren. En computers werden sneller en sneller, en krachtiger en krachtiger, waardoor we in de berg van data sneller patronen konden ontdekken. Daardoor kwamen we duidelijk terug in een zomer.”

Geen sciencefiction uit Hollywoodfilms

“AI is de motor van een nieuwe industriële revolutie. Vorige revoluties waren erop gericht om het menselijk handwerk te verlichten. Het grote verschil is dat het doel van deze revolutie is om het dénkwerk te verlichten en te verbeteren. Dat is een primeur. Artificiële intelligentie moet het denkwerk deels van ons overnemen, zelfstandig intelligente beslissingen kunnen nemen op het juiste moment. We werken verder aan augmented intelligence. We willen door inzichten van sensoren en camera’s te combineren omgevingen slimmer maken dan mensen. Als het donker is, zien onze ogen die fietser op de baan niet, een radar in combinatie met een camera kan hem wel detecteren.”

“Dit is waar we nu samen met de industrie aan werken, maar in ons onderzoek gaan we natuurlijk nog verder. We analyseren niet alleen hoe we robots volledig autonoom kunnen laten samenwerken met mensen via onze taal en bewegingen, maar ook om onze veranderende intenties te verstaan. Onze state of mind.”

Wij hebben AI gecreëerd, wij kiezen waar we AI voor inzetten. Ik geloof niet te veel in doemscenario’s. Ik geloof vooral in AI for good

Klinkt angstaanjagend futuristisch, maar De Ketelaere benadrukt dat we daar nog lang niet zijn én dat augmented intelligence niet betekent dat deze systemen mensen zullen vervangen of mensen zullen aansturen. Het doel is dat we er samen sterker uitkomen. “Het andere is sciencefiction uit Hollywoodfilms. Klimaatverandering of kanker, dat zijn dingen die we vandaag helaas niet kunnen controleren en waar de natuur zijn grip op heeft. AI kunnen we perfect controleren. Het is per definitie just a tool die nog steeds elektriciteit of een batterij nodig heeft om te functioneren. Wij hebben AI gecreëerd, wij kiezen waar we AI voor inzetten. Ik geloof niet te veel in doemscenario’s. Ik geloof vooral in AI for good.”

Het niveau van een tweejarig kind

Vandaag is AI volgens De Ketelaere een ‘kind van twee’. “Het is alleen nog maar dingen aan het leren, en kan toepassen wat het geleerd heeft. Waar we naartoe willen, is dat AI ook zelf nieuwe dingen leert en die inzichten gebruikt in zijn zijn redeneringen. Stel dat je een kind twee foto’s toont waar telkens een verschillend aantal honden op staan. Een kind van twee kan nog niet zeggen op welke foto meer honden staan, een kind van vier pikt die foto er wel uit. Een AI-systeem zal vandaag het aantal honden tellen, maar het kan die kennis niet combineren met logica. Het algoritme dat de beelden herkent, kent begrippen zoals ‘meer’ of ‘minder’ niet. Systemen moeten de komende jaren méér kunnen dan alleen maar kijken, luisteren en leren.”

“Als in een stad die volhangt met sensoren één sensor uitvalt, dan ligt dat systeem nu vaak plat of maakt het foutieve beslissingen. De omgeving waar deze sensoren actief zijn, moet zelfstandig beslissingen leren nemen en zichzelf aanpassen. Ook als er een sensor uitvalt, bijkomt of vervangen wordt. Als wij één oog afdekken, kan ons andere oog nog altijd signalen doorsturen naar onze hersenen, en kunnen die nog altijd razendsnel beslissingen nemen. Daar moet AI ook naartoe.”

AI on the edge

Een cruciale stap in die evolutie is de AI te brengen naar ‘the edge’, naar de eindpunten in de keten waar de slimme sensoren en camera’s nu hun data verzamelen. Imec heeft niet enkel kennis over de nieuwste energiezuinige hardware die nodig is voor deze sensoren en camera’s , het speelt ook op softwarevlak een pioniersrol, legt De Ketelaere uit. “Vandaag sturen devices hun data naar de cloud, daar doen de algoritmes dan hun werk. Door die data telkens heen en weer te sturen, zit er vertraging op de beslissingen die de algoritmes nemen. Als een zelfrijdende auto ‘s nachts aan een kruispunt komt en de radar detecteert een fietser, dan kunnen milliseconden beslissen over leven of dood. Dan is er geen tijd om de cloud eventjes om een finale beslissing te vragen. Dat moet lokaal gebeuren.”

“Soms is de cloud door connectiviteitsproblemen ook gewoonweg niet bereikbaar. Als ik mijn smartphone midden in de woestijn via gezichtsherkenning wil deblokkeren, wil ik slimme AI op mijn telefoon.”

Het doel is dus om de slimme AI rechtstreeks naar de plek te brengen waar de data gecreëerd worden: in je auto, in je smartphone, in je camera of zelf in de sensoren zelf die zich in die devices bevinden. De AI-algoritmes werken dan niet meer op computers in energieverslindende datacentra, ze doen bewerkingen op de sensoren en de devices zelf. Volgens mij zal AI dan ook echt doordringen in ons dagelijks leven, en kunnen we het huidige spanningsveld tussen innovatie en wantrouwen wegnemen.”

Beroep van de toekomst: AI-vertaler

Vandaag zijn veel bedrijven op een of andere manier bezig met AI, maar De Ketelaere merkt dat ze de technologie vaak overschatten en verkeerd inzetten. “Elke CEO moet AI hebben. ‘We hebben toch genoeg data liggen, daar kunnen we AI op loslaten’, luidt dan de redenering. Maar dat is een totaal verkeerd uitgangspunt. Alsof je een restaurant zou beginnen, en zou zeggen: ‘We hebben toch genoeg ingrediënten liggen?’ Maar dan heb je nog geen gerechten, en helemaal nog geen gerechten waar klanten op afkomen en voor terugkomen.”

Bedrijven vergeten de business challenge. Wat moet die AI doén? Welk probleem moet AI oplossen? Welke ervaring moet AI verbeteren?

“Bedrijven vergeten de business challenge. Wat moet die AI doén? Welk probleem moet AI oplossen? Welke ervaring moet AI verbeteren? Een AI-vertaler, iemand die de business challenge van een bedrijf kan vertalen naar AI, is een beroep met een geweldig grote toekomst.”

‘De ovenmaker bakt de pizza’s niet’

Naast het vergeten van de business challenge maken bedrijven vaak nog een tweede grote fout wanneer ze AI willen gebruiken. “Ze werven één data scientist aan, en die moet dan van A tot Z de AI implementeren. ‘Jij bent de geek, doe het maar.’ Zo werkt het natuurlijk niet. AI is een complex proces. Om dat tot een goed einde te brengen, heb je verschillende profielen nodig. Om opnieuw de vergelijking te maken met een restaurant: degene die de oven maakt, is niet degene die uiteindelijk de pizza’s zal bakken. Iemand die een passie heeft om nieuwe algoritmes te maken - de ingenieur die ovens maakt -, weet lang niet altijd hoe en in welke context de algoritmes de business het best dienen -de kok -. Dat zijn twee totaal verschillende profielen.”

Een data scientist is ook geen data-ingenieur. Net zoals Sergio Herman ook zelf de wortelen niet zal snijden, moet je ook niet aan een data scientist vragen om eerst de data op te kuisen. Data scientists gebruiken de algoritmes samen met de “schoongemaakte” data volgens hun recept. Dat recept zal bepalen of het restaurant draait of niet. Of de AI-oplossing waarde oplevert of niet.

Net zoals Sergio Herman ook zelf de wortelen niet zal snijden, moet je ook niet aan een data scientist vragen om eerst de data op te kuisen

“Goede data scientists zijn moeilijk te vinden. Bedrijven proberen dat op te lossen door getrainde algoritmes te kopen of door auto machine learning in te zetten. Of ze besteden de algoritmes uit aan data scientists in India of in Polen. Die aanpak kan in bepaalde contexten inderdaad snel goede resultaten opleveren, bijvoorbeeld bij beeldherkenning. Maar de context blijft cruciaal.”

“Ik ken een voorbeeld van een bedrijf dat in het buitenland een algoritme liet bouwen om de selectieprocedures in België te automatiseren, onder andere op basis van IP-adressen van jobkandidaten uit het verleden. De buitenlandse data scientists stonden er niet bij stil waarom kandidaten uit Brasschaat extreem veel vaker geselecteerd werden dan kandidaten uit Schaarbeek. Dat heeft niéts te maken met het algoritme of het werk van de data scientist zelf, maar alles met historische menselijke vooroordelen tegenover beide gemeenten en hun inwoners. Als je de context van de aangeleverde data niet kent, is de kans groot dat jouw algoritme de vooroordelen die erin vervat zitten opnieuw zal overnemen of zelfs versterken. En dan kan jouw algoritme foute beslissingen nemen.”

AI Disneyland

Mieke De Ketelaere is ambitieus. Ze is ervan overtuigd dat het kleine Vlaanderen een belangrijke rol kan spelen in de evolutie van AI. “De VS en China hebben ons in de eerste fase overrompeld. Maar nu, in de tweede fase, staat de wind veel minder gunstig voor hen. De gigantische datacenters van Google liggen onder vuur in de strijd tegen de opwarming van de aarde, en de Chinezen worstelen met de toegenomen roep om meer privacybescherming. AI on the edge – de algoritmes trainen en activeren op de sensoren en toestellen zelf – is hét antwoord op die bekommernissen. En de combinatie van hardware en software die hiervoor nodig is, zit recht in de comfortzone van imec.”

Ik ben nu bijna vier maanden bij imec werkzaam, en ik voel me nog elke dag in een soort van AI Disneyland. Gisteren waren ze hier sensoren in paardenhoeven aan het plaatsen om de gezondheid van het paard beter te voorspellen, vandaag kijken we hoe onze contactloze radar bewegingen en emoties van mensen kan detecteren, morgen zoeken we verder hoe we onze slimme camera’s bloed kunnen analyseren zonder het eerst te moeten prikken. Als je bij een nieuwe werkgever aan de slag gaat, vallen er na een tijdje soms lijken uit de kast. Als ik hier een kast opentrek, vallen er goudklompjes uit (lacht).