Kan Artificial Intelligence (AI) mysteries ontrafelen?

Een interessante vraag. Als het aan Jean Boumans ligt zou hij deze graag volmondig met ‘ja’ willen beantwoorden. Er worden namelijk grootse beloftes voor de toekomst gedaan door ontwikkelaars van kunstmatige intelligentie (of Artificial Intelligence (AI) in het Engels). Of je echt mysteries kunt ontrafelen met AI zal Jean verder voor je uitzoeken in dit artikel.

Monsterlijke voordelen van AI

“Het zal zeker bijdragen aan verbeterde efficiëntie: AI kan repetitieve taken automatiseren en optimaliseren, waardoor de efficiëntie en productiviteit van bedrijven en organisaties wordt verhoogd.  

Het zal leiden tot betere besluitvorming: AI kan enorme hoeveelheden gegevens snel verwerken en analyseren, waardoor betere beslissingen kunnen worden genomen op basis van feiten en trends.  

De nauwkeurigheid kan worden verhoogd: AI is in staat om nauwkeurigere voorspellingen en analyses te maken dan menselijke experts, omdat het in staat is om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken en patronen te detecteren die anders misschien over het hoofd worden gezien.  

Genoeg data is onmisbaar 

Maar in deze beloftes zijn ook de grenzen van AI waar te nemen. We zijn in de uitkomsten die AI geeft afhankelijk van de gegevens waarover AI de beschikking heeft. AI kan geen juiste conclusies trekken over zaken waar het nauwelijks data over heeft. Bovendien zullen de nauwkeurigheid en kwaliteit van de gegevens die worden gebruikt om AI te trainen, invloed hebben op de prestaties van het model. Als de gegevens slecht zijn of niet representatief zijn voor de werkelijkheid, kan het AI-model verkeerde conclusies trekken en slechte voorspellingen doen. 

Het Monster van Loch Ness 

Om de vraagstelling te verifiëren heb ik, als klein experiment, de iconische afbeelding van het Monster van Loch Ness (gefotografeerd door Robert Wilson in 1934), genomen en aangeboden aan het Image Recognition programma van Clarifai. (Overigens bleek later dat deze foto een hoax was: een geknutselde imitatiekop op een speelgoedonderzeeër).  

Clarifai geeft als antwoord een lijst van mogelijke objecten, zie de tabel hierboven.

Dat het met hoge waarschijnlijkheid een vogel zou betreffen, komt overeen met de eerste theorieën over het monster.  Zou de database van Clarifai ook de berichtgeving en advertenties uit het noorden van Schotland van de vorige eeuw bevatten, dan zou ook de olifant als mogelijkheid geopperd zijn. In Schotland waren in de jaren ’30 veel rondtrekkende circussen en het zou zomaar kunnen dat een olifant verkoeling in Loch Ness had gezocht. 

We zien dat de verklaringen afhankelijk zijn van de databestanden waarop AI is getraind. AI weet niet meer dan wat het haar verteld is. 

‘Meten is weten’ 

Het is een cliché, maar geeft aan dat het meten van iets de enige manier is om het echt te begrijpen of te kennen.  

Het monster, liefkozend Nessie genoemd, is nooit meer gespot, hetgeen een team van onderzoekers begin deze eeuw bracht tot het verzamelen van andersoortig bewijsmateriaal. Ze hebben het meer onderzocht op DNA. Op verschillende plekken en diepten werden honderdtallen watermonsters genomen. Het water bevat veel genetisch materiaal van bijvoorbeeld de huid, vacht en urine van al het leven in Loch Ness. De meetdata werd vergeleken met een uitgebreide DNA-database. Dat leidde ertoe dat ze veel schepsels konden uitsluiten, zoals geschubde reptielen en meervallen. Verrassend was echter de grote hoeveelheden DNA van alen die ze in het meer vonden. Dit bracht de onderzoekers momenteel tot de meest plausibele theorie, namelijk dat het monster van Loch Ness een aal is. 

Kan AI nu mysteries ontrafelen? 

Een honderd procent ‘ja’ zullen we niet kunnen geven. Wel kunnen we de waarheid met deze nieuwe technologie nog beter benaderen. We dienen te zorgen dat AI getraind wordt met voldoende, gevarieerde en representatieve data en de juiste algoritmes kiezen.  

We zullen AI regelmatig moeten valideren en testen met nieuwe gegevens. Ook zal er goed nagedacht moeten worden welke kenmerken van de gegevens gebruikt gaan worden om de prestaties van het model zo goed mogelijk te krijgen en zogeheten overfitting zoveel mogelijk te voorkomen. 

Interessant voor jou? 

Etesian wil graag in contact treden met dienstverleners om de mogelijkheden van deze nieuwe AI-technologie voor hun bedrijfsvoering af te tasten. 

Ben jij een advies- en onderzoeksbureau en voer je inspecties uit of monitor je installaties ten behoeve van rapportages of kwaliteitsbewaking? En wil je jouw bedrijfsprocessen optimaliseren? Dan zullen deze nieuwe slimme technieken hier zeker aan gaan bijdragen. 

Is je interesse gewekt? Neem dan contact met ons op: [email protected]