Computers vervangen mensen niet, maar kunnen mensen helpen betere beslissingen te nemen. Vooral daar waar mensen bevooroordeeld zijn en fouten maken. Dat is wat artificial intelligence (AI) voor ons kan doen, betoogde Holger Hoos, professor Machine Learning aan de Universiteit Leiden (LIACS) tijdens het ICTU Grand Café op 18 juni.

Het ICTU Grand Café wordt gehouden in de grote zaal van theater Diligentia in Den Haag. Een sfeervolle omgeving waarbij je misschien niet meteen denkt aan onderwerpen zoals machine learning en artificial intelligence. Holger Hoos vindt van wel, want informatica is overal: “Het zit in de apparatuur van de geluids- en lichttechnici hier, in de kassasystemen, in onze telefoons natuurlijk. In auto’s, sportscholen en banken: informatica en algoritmes zijn overal.”

Meer informatie over het Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS) leest u op de LIACS-website. Het LIACS bundelt multidisciplinair onderzoek en studie in informatica en artificial intelligence (AI).

Snelheid

Hoos begint zijn betoog met een korte geschiedenis van de computerwetenschap. Die gaat terug tot de 14e eeuw, met Raimundus Lullius die schreef over mechanische logica. Hoos bespreekt een aantal pioniers die daarna kwamen, zoals Ada, gravin van Lovelace, die in de 19e eeuw het eerste algoritme schreef. Konrad Zuse, die in de 20e eeuw de eerste programmeerbare computer bouwde en de eerste programmeertaal. En Alan Turing, die in de 20e eeuw nadacht over artificial intelligence, al heette dat toen nog niet zo. Tegenwoordig worden algoritmes, de instructies die computers bepaalde taken laten uitvoeren, overal gebruikt. Hoos stelt dat dat komt doordat hardware en software vele malen sneller zijn geworden: “Berekeningen die in 1991 een jaar duurden, gaan nu 6 miljoen keer sneller, voor dezelfde prijs. Geen enkele andere vooruitgang in de menselijke ontwikkeling gaat zo snel.”

AI als aanvulling

Het onderzoeksgebied van Hoos is machine learning. “Er zijn veel misverstanden over wat dat is. Machine learning is in feite de automatische constructie van software. Voorheen waren het mensen die software en algoritmes maakten, met machine learning doet een machine dat zelf. Op basis van data, dat niet per se veel data hoeft te zijn.” Machine learning is een kernelement van artificial intelligence, maar artificial intelligence is meer dan dat, stelt hij. AI is een containerbegrip waar ook logisch kunnen redeneren bij hoort, bijvoorbeeld voor robotica en natural language processing.

Artificial intelligence wordt soms als een bedreiging gezien: als een technologie die banen overbodig gaat maken, mensen vervangt en onnavolgbaar en oncontroleerbaar is. Die risico’s kleven er zeker aan, onderkent Hoos, maar de technologie biedt ook veel kansen. Het kan bijvoorbeeld helpen om oplossingen te vinden voor huidige complexe problemen, zoals klimaatverandering.

We willen AI die de mens centraal stelt

“Waar het om gaat is dat we ‘human centered AI’ maken. Niet als vervanging van mensen, want waarom zouden we dat doen? Het sterke van AI is dat het bepaalde menselijke tekortkomingen niet heeft, zoals bevooroordeeld zijn. Het kan cognitieve beperkingen van mensen helpen oplossen. Het vervangt ons dus niet, maar vult ons aan.”

Op een vraag vanuit de zaal of menselijke fouten niet in de software terechtkomen omdat mensen deze maken, antwoordt Hoos: “Dat is een risico en daarom moeten we heel zorgvuldig omgaan met data. We moeten denken als een wetenschapper: heel kritisch zijn en nooit meteen je resultaten geloven. Als je het zo aanpakt, dan is artificial intelligence een geweldige tool. Het verleden heeft trouwens al uitgewezen dat dit kan. Kijk maar naar rekenmachines. Mensen zijn niet zo goed in rekenen, maar toch hebben we machines gebouwd die dat uitstekend kunnen, beter dan wij.”

AI made in Europe

AI kan de industrie en de samenleving ingrijpend veranderen, stelt Hoos. Het is niet voor niets dat er wereldwijd zoveel in de ontwikkeling van AI wordt geïnvesteerd. Hij ziet kansen voor Europa om dit op een eigen manier in te vullen: “In de VS investeert vooral de industrie, in China is het de overheid die de grootste stempel drukt op de ontwikkeling en het gebruik van AI. AI is echter te belangrijk om alleen over te laten aan de industrie of de overheid. In Nederland en Europa is er een balans tussen industrie, overheid en samenleving en daarom zou het heel goed zijn als er in Europa geïnvesteerd wordt in de ontwikkeling van AI. Laten we er net zo’n icoon van maken als CERN of ESA.” Wetenschappers en instituten lanceerden een jaar geleden een Europees netwerk voor de ontwikkeling van AI, CLAIRE.

Holger Hoos stond aan de wieg van dit initiatief. Diverse overheden doen inmiddels al mee en Hoos besluit zijn betoog met een oproep aan de Nederlandse overheid om ook in te stappen: “CLAIRE is het initiatief voor ‘AI made in Europe’. Voor AI met een ‘human centered’ focus. Gebaseerd op Europese waarden zoals transparantie, veiligheid en bruikbaarheid voor iedereen.”

VerdiepingLees meer over de oproep voor een Europees netwerk voor onderzoek op het gebied van AI op de website van CLAIRE (Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe).

Gebruik AI bij de overheid

Hoe staat het eigenlijk met het gebruik van artificial intelligence door de Nederlandse overheid? Lucien Vermeer, projectmanager en data scientist bij ICTU, vertelt over een tweetal recente rapporten die daar meer inzicht in geven. Overigens gaan die over meer dan AI, want ook datagedreven werken en het gebruik van algoritmes zijn daarin meegenomen. TNO publiceerde een quick scan ‘AI in publieke dienstverlening’, in opdracht van het ministerie van BZK. De onderzoekers vonden 74 toepassingen binnen de Nederlandse overheid, waarvan het grootste deel nog in de experimenteerfase verkeert. Veertien toepassingen van AI zijn in gebruik, vooral bij uitvoeringsorganisaties en gemeenten. “Ze worden met name gebruikt voor inspectie, handhaving en opsporing”, vertelt Vermeer. Uit een onderzoek van VNG Realisatie blijkt dat er 48 gemeentelijke datalabs zijn, in alle domeinen waarin gemeenten actief zijn. “In de datalabs worden data vooral gebruikt voor beschrijvende statistiek en nog weinig voor het voorspellen van ontwikkelingen.”

Anders werken

De toepassing van AI staat nog in de kinderschoenen, zo blijkt uit beide rapporten en ook uit de projecten die ICTU op dit vlak bij diverse overheden doet. Er wordt op dit moment vooral onderzoek gedaan naar de mogelijkheden en er worden beleidskaders opgesteld voor het gebruik van technologie zoals AI. Zoals in de Data Agenda overheid en de beleidsbrief AI, publieke waarden en mensenrechten, beide initiatieven waar ICTU bij betrokken is.

Vermeer besluit: “Wat we tot nog toe leerden van de projecten waarin we organisaties helpen om meer datagedreven te werken, is dat de uitdaging niet zozeer ligt bij de technologie. Veel organisaties hebben aandacht voor de technologische kant, maar er is meer aandacht nodig voor de organisatiekant, zodat wat ontwikkeld wordt ook echt geïmplementeerd kan worden. Op een andere manier gaan werken blijkt het moeilijkst.”