Daar is de domme robot: AI gaat niet zo snel als voorspeld

©rv

Terwijl techies ons overladen met ideeën voor de meest futuristische toepassingen van artificiële intelligentie, haalt Boston Dynamics het nieuws met een ouderwetse, functionele robot. ‘Ja, AI maakt minder snel vooruitgang dan lang is voorspeld.’

Met een doodgewone robotarm die vrachtwagens en containers kan in- en uitladen, maakte het iconische robotbedrijf Boston Dynamics dinsdag duidelijk hoe het de komende tijd geld denkt te verdienen. Is het na de kekke filmpjes van dansende robots die op honden of mensen lijken opnieuw aan zuiver functionele robots?

De op het oog zo saaie robotarm met zuignappen gaat Boston Dynamics in elk geval meer geld opleveren dan de op ‘Do You Love Me’ swingende Spot-hond en Atlas-humanoid, omdat hij aan veel meer klanten kan worden verkocht. Wellicht is de omslag bij Boston Dynamics het gevolg van de overname door Hyundai. Het Zuid-Koreaanse conglomeraat waardeerde de Amerikaanse robotbouwer in december op 1,1 miljard dollar, toen het een 80 procentbelang in Boston Dynamics overnam van Softbank. Dat geld moet worden terugverdiend, en dat gaat sneller met utilitaire robots dan met showbots.

Een kind van drie zal een zevenpotige stoel nog als een stoel herkennen, terwijl dat voor een algoritme vaak al te veel gevraagd is.
Mieke De Ketelaere
Programmadirecteur AI bij Imec

Maar er waren ook analisten die het nieuwe pragmatisme van Boston Dynamics zien als een nieuw teken aan de wand dat de euforie over de mogelijkheden van de onderliggende artificiële intelligentie (AI) wat aan het luwen is. En dat daardoor het geld niet langer tegen de plinten klotst bij AI-bedrijven.

Nog een voorbeeld. Begin dit jaar bleek op de jaarlijkse technologiehoogmis CES in Las Vegas dat veel bedrijven die bezig zijn met de ontwikkeling van zelfrijdende auto’s de investeringen terugschroefden en de ambities naar beneden bijstelden of zelfs annuleerden. Elon Musk, nooit om een boude voorspelling verlegen, had beloofd eind 2020 meer dan 1 miljoen volledig autonoom rijdende Tesla’s op de weg te hebben. Dat is niet gelukt.

Waymo, de Alphabet-dochter die gespecialiseerd is in de ontwikkeling van zelfrijdende auto’s, was in zijn prognoses minder ambitieus dan Musk, maar voorspelde toch ook 100.000 zelfrijdende auto’s tegen eind vorig jaar. Het werden er 660. In een interview met de Britse zakenkrant Financial Times zei de CEO van Waymo dat ‘het een grotere uitdaging is dan een raket in een baan rond de aarde lanceren’.

©rv

Terwijl vloten zelfrijdende taxi’s nog even toekomstmuziek blijven, trekken in het vrachtvervoer bedrijven met minder ambitieuze doelstellingen makkelijker geld aan. Volvo en DAF-moeder Paccar hebben geïnvesteerd in Aurora, dat werkt aan min of meer zelfrijdende vrachtwagens die tussen snelweghubs rijden. Autonoom rijden op snelwegen is aanzienlijk minder complex dan in een stedelijke omgeving en daardoor makkelijker te realiseren. En de vooropgestelde datum voor commercialisering is met 2028 nog min of meer comfortabel ver weg.

Niet doemdenken

‘Ja, AI maakt minder snel vooruitgang dan lang is voorspeld’, zegt Mieke De Ketelaere, programmadirecteur AI bij het Leuvense Imec en auteur van ‘Mens versus machine: artificiële intelligentie ontrafeld’. Ze stelt dat AI, net zoals andere vormen van automatisering, in opzet vooral erg goed is in de vier D’s, ‘taken die dangerous, dull, dirty of difficult zijn’.

Door recente ontwikkelingen waarbij AI systemen typisch menselijke eigenschappen steeds verder zijn gaan opnemen (zoals het herkennen van gezichten en het verstaan van taal), begint deze technologie haar naam tegen te hebben. Voor buitenstaanders geeft de term kunstmatige intelligentie meteen het gevoel dat de algoritmes het tegen het menselijke brein opnemen. Dat is een immense uitdaging, waarvan het resultaat alleen maar kan tegenvallen, want menselijke intelligentie kent zoveel verschillende vormen.’

De Ketelaere stelt dat de algoritmes, als je ze vergelijkt met alle menselijke vormen van intelligentie, vooralsnog het niveau van een 3-jarige niet benaderen. ‘Een kind van drie kan van dingen al abstractie maken en concepten in onze complexe wereld verstaan. Het zal een zevenpotige stoel nog als een stoel herkennen, terwijl dat voor een algoritme vaak al te veel gevraagd is.’

‘Bij zelfrijdende auto’s blijft het een probleem dat de sensoren eerst heel snel analyses uitvoeren maar er nog weinig algoritmes bestaan die beslissingen kunnen maken in complexe situaties waarbij de analyses van verschillende sensoren elkaar tegenspreken. AI werkt vaak goed in een laboratoriumomgeving, maar heeft het vervolgens moeilijker dan verwacht in de nog altijd diversere realiteit’.

De grote AI-verhalen die zo ontzettend veel aandacht krijgen, worden doorgaans minder snel gerealiseerd dan beloofd.

Zo worstelde de e-commercegigant Amazon in de eerste maanden van de pandemie met aanzienlijke problemen. En die werden lang niet allemaal veroorzaakt omdat bepaalde producten simpelweg niet meer verkrijgbaar waren. Het lukte de gerenommeerde algoritmes van Amazon niet om meteen na de uitbraak van corona in te schatten welke producten mensen zouden bestellen. Die inschatting was nochtans cruciaal om te kunnen bepalen wanneer welke producten in welk distributiecentrum moesten zijn, en in welke hoeveelheden.

Een ander steeds luider klinkend bezwaar tegen de immer sterkere AI-logaritmes is het grote energieverbruik. De Ketelaere: ‘Toen de onderzoeksorganisatie OpenAI een computerhand Rubiks kubus liet oplossen, schatte een ander onderzoek in dat voor de training van die hand 2,8 gigawatt aan stroom nodig was geweest. Dat is evenveel als de volledige productie van drie kerncentrales gedurende een uur. OpenAI bestreed de bewering, maar kon ze ook niet weerleggen. Bij Imec laten we ons inspireren door kennis uit de natuur om AI energiezuiniger te maken.’

Dat leidt nog niet tot doemdenken bij De Ketelaere. Ze wijst op de grote vooruitgang en waardevolle toepassingen op het vlak van beeldherkenning, vertalingen en het omzetten van gesproken woord naar geschreven tekst: ‘Het is al lang onmisbaar geworden en het zit overal. Maar het is vaak zo onzichtbaar, er zit geen bijsluiter bij. Als we de adoptiegraad van AI willen vergroten en AI een veel duidelijkere plek in de samenleving willen geven, zal over verschillende open ethische thema's een stevig debat moeten worden gevoerd.

Eigenlijk hebben we het aan Google en Facebook te danken dat AI een duidelijkere plek in de samenleving en in het debat heeft gekregen.’

Seizoensarbeiders

Sprake van een derde ‘AI-winter’, zoals we in 1980 en in 1993 beleefden, is er volgens Jonathan Berte niet. Hij is de oprichter en CEO van Robovision, dat vanuit Zwijnaarde deeplearningsoftware ontwikkelt.

‘De grote verhalen die veel aandacht krijgen, worden doorgaans minder snel gerealiseerd dan beloofd. Dat komt onder andere omdat veel ontwikkelaars hun tanden stukbijten op de interactie tussen de artificiële intelligentie en de menselijke psychologie’, zegt Berte. ‘Als we morgen in de media een verhaal lezen over een zwaar ongeluk met een zelfrijdende auto van merk x en ik sta de volgende ochtend voor de Kennedy-tunnel naast een auto van datzelfde merk, dan hou ik onwillekeurig toch wat meer afstand. Zo werkt de menselijke geest. Dat is volstrekt natuurlijk. Maar die snelle gedragsveranderingen zijn voor AI moeilijker in te schatten.’

‘Door de coronacrisis zie je dat AI wat teruggekeerd is naar de basis’, zegt Berte. ‘De terugverdienbaarheid van AI-toepassingen op korte termijn is belangrijk. De moonshots, zoals volledig autonoom vliegen, zijn wat naar de achtergrond geschoven. Maar daaronder zie je een enorme groei van de vraag naar AI.’ In zijn eigen Robovision zag hij dat landbouwbedrijven op zoek gingen naar alternatieven voor seizoensarbeiders, die nu minder makkelijk kunnen reizen en van wie de woonomstandigheden niet altijd makkelijk te combineren zijn met de coronamaatregelen. Berte: ‘We zien een stijgende vraag uit vooral de kritische productiesectoren. Het gaat dan om kwaliteitscontrole, het planten van jonge plantjes en het opplanten van tulpenbollen.’

Robovision schoot ook de Universiteit van Antwerpen te hulp toen die bij de eerste heropening van de winkels in kaart wilde brengen hoe het winkelende publiek op de Antwerpse Meir zich gedroeg. Het bedrijf installeerde AI-gebaseerde 5G-camera’s in de drukste winkelstraat van Vlaanderen en liet die de registratie doen. De Universiteit verzorgt de analyse.

‘De komende tijd zal je AI almaar meer zien opduiken in de gezondheidszorg, waar nog veel terrein open ligt. Uiteindelijk komt er een commodificering van AI. Ze wordt net zo normaal als transistors of elektriciteit nu zijn’, zegt Berte.

Lees verder

Advertentie
Advertentie
Advertentie

Gesponsorde inhoud

Gesponsorde inhoud