{"componentChunkName":"component---src-templates-section-template-js","path":"/nl-be/6/1","result":{"data":{"markdown":{"htmlAst":{"type":"root","children":[{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"lead","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"We duiken in een van de moeilijkste problemen: de toekomst voorspellen."}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Het zal misschien een teleurstelling zijn, maar er is geen glazen bol die toont hoe de wereld er in de toekomst uitziet en hoe ons leven zal veranderen door AI."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Wetenschappers worden vaak gevraagd om voorspellingen te doen, en wanneer ze dit weigeren, rollen mensen vaak met hun ogen (‘saaie geleerden!’). Maar wij denken net dat wie beweert te weten hoe de toekomst van AI eruitziet en wat de gevolgen voor onze maatschappij zullen zijn, met enige achterdocht moet worden benaderd."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"illustrations","properties":{"motive":"hammock","color":"#FFC07F","frombottom":"15%","totalheight":"63%"},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Vertekende werkelijkheid"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Niet iedereen is even conservatief met zijn voorspellingen. In onze tijd waarin straffe krantenkoppen doen verkopen en nieuws in 280 tekens moet worden verteld, gaan voorzichtige (saaie?) boodschappen verloren en worden simpele, sensationele stellingen net uitvergroot. Dit geldt zeker voor het algemene beeld van AI."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Van utopische toekomstbeelden tot macabere voorspellingen","description":"De media worden gedomineerd door extremen. We zien steeds vaker AI-boegbeelden die voor een groot idee staan en orakelachtige voorspellingen over de toekomst van AI doen. De media zijn dol op hun duidelijke boodschappen. Sommigen beloven een utopische toekomst met exponentiële groei, biljoenenindustrieën die uit het niets opkomen, AI-toepassingen die alle problemen oplossen die we zelf niet kunnen oplossen, en waarin mensen niet meer hoeven te werken.

Andere mensen beweren dan weer dat AI het pad effent naar wereldoverheersing. Of ze beweren nog extremere dingen, zoals dat AI het einde van de mensheid betekent (over circa 20 tot 30 jaar) ons leven wordt getransformeerd tot het AI-tijdperk en dat AI ons bestaan bedreigt."},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Hoewel sommige van deze uitspraken minstens deels waar zullen zijn, tonen andere alleen maar hoe moeilijk het is om de toekomst te voorspellen. Veel voorspellingen slaan helemaal nergens op. We willen graag dat jij zulke uitspraken kritisch kan beoordelen!"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Over egels en vossen"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Politiek wetenschapper "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"href":"https://en.wikipedia.org/wiki/Philip_E._Tetlock","target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"]},"children":[{"type":"text","value":"Philip E. Tetlock"}]},{"type":"text","value":", auteur van "},{"type":"element","tagName":"i","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Superforecasting: The Art and Science of Prediction"}]},{"type":"text","value":", deelt mensen in twee categorieën in: degenen die één groot idee hebben (‘egels’) en degenen die veel kleinere ideeën hebben (‘vossen’). Tetlock voerde hiermee tussen 1984 en 2003 een experiment uit. Daarin onderzocht hij factoren die helpen bepalen welke toekomstvoorspellingen waarschijnlijk juist zijn en welke niet. Een van zijn belangrijkste bevindingen was dat ‘vossen’ duidelijk betere voorspellingen doen dan ‘egels’, zeker op lange termijn."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Boodschappen van 280 tekens zijn vaker grote, eenvoudige ideeën van egels. Schenk daarom extra aandacht aan zorgvuldig onderbouwde en evenwichtige informatiebronnen, en wees voorzichtig voor wie alles met één argument blijft verklaren."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Het is moeilijk om de toekomst te voorspellen, maar we kunnen in elk geval de huidige AI-toepassingen en die uit het verleden bestuderen. Als we die begrijpen, zijn we hopelijk beter voorbereid op de toekomst, hoe die er ook uit zal zien."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"illustrations","properties":{"motive":"winter","color":"#859fff","frombottom":"0","totalheight":"100%"},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"De cyclus van hypes"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"In de geschiedenis van AI hebben we, net als in andere wetenschapsgebieden, verschillende trends zien komen en gaan. In de wetenschap noemen we zo’n trend een ‘paradigma’. Doorgaans wordt een bepaald paradigma door het grootste deel van de onderzoekscommunity aangenomen en worden er optimistische voorspellingen gedaan over de vooruitgang in de nabije toekomst. In de jaren 60 werd bijvoorbeeld algemeen aangenomen dat neurale netwerken alle AI-problemen zouden oplossen door leermechanismen uit de natuur (en vooral het menselijk brein) te imiteren. Daarna volgden expertsystemen op basis van logische en door mensen gecodeerde regels, wat het dominante paradigma was in de jaren 1980."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"AI-winters"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Aan het begin van elke golf zorgt een aantal vroege succesverhalen ervoor dat iedereen blij en optimistisch is. Deze succesverhalen krijgen publieke belangstelling, ondanks dat ze vaak betrekking hebben op een beperkt gebied en onvolledig zijn. Veel onderzoekers gaan onbezonnen aan de slag met AI, of noemen hun onderzoek in elk geval AI, om meer financiering te krijgen. Ook bedrijven houden zich steeds meer bezig met AI, omdat ze bang zijn de boot te missen (FOMO, "},{"type":"element","tagName":"em","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"fear of missing out"}]},{"type":"text","value":")."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Tot nu toe zijn er telkens er een allesomvattende AI-oplossing binnen handbereik zou zijn, onoverkomelijke problemen opgedoken, waarvan destijds werd gedacht dat het slechts kleine obstakels waren. In het geval van neurale netwerken in de jaren 1960 hadden die obstakels te maken met niet-lineariteit en het stijgend aantal noodzakelijke parameters. Voor de expertsystemen uit de jaren 1980 hadden deze obstakels dan weer te maken met onzekerheid en gezond verstand. Toen de echte moeilijkheid van de resterende problemen na jaren worstelen en niet-nagekomen beloftes duidelijk werd, werden mensen steeds pessimistischer over het paradigma en volgde er een AI-winter: er was steeds minder belangstelling voor het gebied en de wetenschap ging zich met andere zaken bezighouden."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Moderne AI"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Ongeveer sinds de millenniumwisseling zit AI weer in de lift. Moderne AI-methodes delen problemen op in een aantal kleinere, geïsoleerde en goed afgebakende problemen en lossen die één voor één op. In moderne AI wordt voorbijgegaan aan grote vragen over de betekenis van intelligentie en bewustzijn, en bouwt men praktische oplossingen voor echte problemen. Goed nieuws voor al wie baat heeft bij die oplossingen!"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Een ander kenmerk van moderne AI-methodes heeft te maken met werken in de complexe en rommelige realiteit: het vermogen om met onzekerheid om te gaan – dat we in hoofdstuk 3 aantoonden toen we bespraken hoe AI met waarschijnlijkheden werkt. De groeiende AI-hype heeft ten slotte een grote boost gekregen door de comeback van neurale netwerken en deeplearningtechnieken die afbeeldingen en andere reële data beter dan ooit kunnen verwerken."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Zitten we nu dan in een hypecyclus?","description":"De tijd zal uitwijzen of de geschiedenis zich herhaalt en de huidige piek opnieuw wordt gevolgd door een AI-winter. Zelfs als dat gebeurt en de vooruitgang richting steeds betere oplossingen langzaam stil komt te staan, dan blijft AI belangrijk voor de maatschappij. Omdat men zich momenteel richt op nuttige oplossingen voor echte problemen, boekt modern AI-onderzoek nu al concrete resultaten, zonder dat eerst grote vragen over intelligentie moeten worden opgelost. Dat was steeds het punt waarop eerdere pogingen strandden."},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Voorspelling 1: AI zal altijd alomtegenwoordig zijn"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"We begonnen met het motiveren van AI-onderzoek vanuit prominente toepassingen die veel mensen beïnvloeden. Op drie voorbeelden zijn we dieper ingegaan: zelfrijdende voertuigen, aanbevelingssystemen en beeld- en videoverwerking. In de loop van de cursus bespraken we nog veel andere toepassingen die bijdragen aan de voortdurende technologische vooruitgang."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"AI maakt het verschil","description":"Omdat men zich richt op praktische problemen in plaats van op grote filosofische vraagstukken, is AI overal om ons heen (hoewel we dat meestal niet beseffen): de muziek waar we naar luisteren, de producten die we online kopen, de films en series die we kijken, onze verkeersroutes en zelfs het nieuws en de informatie waarover we beschikken, worden allemaal steeds meer beïnvloed door AI. Bovendien wordt in bijna elk wetenschappelijk gebied, van geneeskunde en astrofysica tot middeleeuwse geschiedenis, meer en meer gebruik gemaakt van AI-methodes om het universum en onszelf nog beter te begrijpen."},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"illustrations","properties":{"motive":"terminator","color":"#e9e9ed","frombottom":"0","totalheight":"80%"},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Voorspelling 2: er komt geen Terminator"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"De Terminator is een van de meest wijdverbreide en hardnekkige ideeën over de toekomst van AI. Mocht je het beeld van een meedogenloze, mensachtige robot met een metalen skelet en vlammende ogen op de een of andere manier hebben gemist… dat is het dus. "},{"type":"element","tagName":"em","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"The Terminator"}]},{"type":"text","value":" is een film van regisseur James Cameron uit 1984. In de film wordt een AI-gebaseerd verdedigingssysteem genaamd Skynet zich bewust van zijn bestaan en roeit het het grootste deel van de mensheid uit met atoombommen en geavanceerde killerrobots."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Twee doemscenario’s","description":"Er zijn twee verschillende doemscenario’s die zouden leiden tot het ontstaan van de Terminator of een vergelijkbare angstaanjagende robotopstand. In het eerste geval wordt een krachtig AI-systeem zich net als in de film bewust van zichzelf en krijgt het een enorme hekel aan de mensheid.

In het tweede scenario wordt een robotleger aangestuurd door een intelligent AI-systeem zonder bewustzijn, dat in principe zelf nog onder menselijke controle staat. Het systeem kan bijvoorbeeld origineel geprogrammeerd zijn geweest om de productie van paperclips te optimaliseren. Dat klinkt toch onschuldig?

Als dat systeem echter bovenmatig intelligent is, kan het al snel de maximale paperclipproductie bereiken die mogelijk is met de beschikbare middelen, zoals energie en grondstoffen. Daarna kan het tot de conclusie komen dat er meer middelen aan de productie van paperclips moeten worden gewijd. Hiervoor moet het misschien verhinderen dat die middelen voor andere doelen worden gebruikt, zelfs als deze essentieel zijn voor de menselijke beschaving. De eenvoudigste oplossing is dan om alle mensen uit te roeien, zodat er veel meer middelen vrijkomen voor de belangrijkste taak van het systeem, namelijk de productie van paperclips."},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Waarom deze scenario’s onrealistisch zijn"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Er zijn heel wat redenen waarom beide scenario’s zeer onwaarschijnlijk zijn, en eerder sciencefiction zijn dan ernstige speculaties over de toekomst van AI."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h3","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Reden 1:"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Ten eerste is het een naïef idee dat de ontwikkeling van AI-methodes onbedoeld zou leiden tot een "},{"type":"element","tagName":"strong","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"superintelligent"}]},{"type":"text","value":" en zelfbewust AI-systeem dat slimmer is dan mensen. Zoals je in de vorige hoofdstukken hebt gezien, zijn AI-methodes niets anders dan geautomatiseerde redeneringen gebaseerd op enkele eenvoudige principes en een berg inputdata, die beide worden aangeleverd door mensen of systemen onder menselijke controle. Je hebt al veel fantasie nodig om je in te beelden dat naastebuurclassificatie, lineaire regressie, de game engine AlphaGo of een diep neuraal netwerk een bewustzijn zouden kunnen ontwikkelen en een superintelligente AI-geest zouden worden."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"We beweren echter niet dat het volstrekt onmogelijk is om intelligentie op menselijk niveau te creëren. Je hoeft maar in de spiegel te kijken om te zien dat er zeer intelligente fysieke systemen bestaan. We herhalen nog maar eens: er ontstaat geen superintelligentie uit de ontwikkeling van taakspecifieke AI-methodes of hun toepassing op reële problemen (denk maar aan de taakspecifieke en algemene AI uit het deel over de filosofie van AI in hoofdstuk 1)."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h3","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Reden 2:"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Ten tweede is "},{"type":"element","tagName":"strong","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"singulariteit"}]},{"type":"text","value":" een van de favoriete ideeën van wie in superintelligente AI gelooft: een systeem dat zichzelf optimaliseert en ‘opnieuw bedraadt’, zodat het zijn eigen intelligentie aan een steeds sneller, exponentieel tempo kan verbeteren. Deze superintelligentie zou de mensheid zo ver achter zich laten tot wij een soort mieren worden die zonder aarzelen kunnen worden vernietigd. Dit idee van exponentieel groeiende intelligentie is onrealistisch om deze simpele reden: zelfs als een systeem zijn eigen werking zou kunnen optimaliseren, zou het ook met steeds moeilijkere problemen te maken krijgen, wat zijn vooruitgang zou afremmen. Net zoals wetenschappers steeds meer inspanningen en middelen van de hele onderzoekscommunity en maatschappij nodig hebben – waartoe zo’n superintelligent systeem geen toegang zou hebben. De mensheid beslist nog altijd waar we technologie voor gebruiken, ook in het geval van AI. Een groot deel van dat beslissingsvermogen hebben we weliswaar verkregen door technologie, dus bij elke vooruitgang in AI-technologie, groeit ook dit vermogen en kunnen we de potentiële risico’s beter beheersen."}]},{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Het value alignment problem","description":"Het voorbeeld met de paperclips staat bekend als het ‘value alignment problem’: het is moeilijk om de doelen van een systeem zodanig te specificeren dat ze overeenkomen met onze waarden. Maar stel je een superintelligent systeem voor dat al wie zijn werk belemmert, kan verslaan. Je zou dan kunnen aannemen dat zo’n systeem ook intelligent genoeg is om te beseffen dat de instructie ‘maak paperclips’ niet betekent om een paperclipfabriek te maken die de hele aarde beslaat."},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Fictie onderscheiden van de werkelijkheid"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Het verhaal van de Terminator is een geweldig onderwerp voor films, maar geen echt probleem om je zorgen over te maken. De Terminator is een gimmick, een eenvoudige manier om veel aandacht of clicks te krijgen, en een afleiding van reële dreigingen zoals kernwapens, een gebrek aan democratie, milieurampen en klimaatverandering. Het echte gevaar van de Terminator is dus dat die de aandacht afleidt van daadwerkelijke (al dan niet AI-)problemen. Hierna zullen we de problemen die AI met zich meebrengt bespreken, maar het komt erop neer dat je de Terminator kunt vergeten, omdat er veel belangrijkere zaken zijn om mee rekening te houden."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"quiz","properties":{"quizid":"7734ee68-c55c-53b9-9a95-25e582b96a20","peerreviewid":"5af3cac18125a40004605112"},"children":[{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"}]}],"data":{"quirksMode":false}},"frontmatter":{"path":"/nl-be/6/1","title":"De toekomst voorspellen","section":1,"part":6,"lang":"nl-be"}},"allRelatedSections":{"totalCount":3,"edges":[{"node":{"htmlAst":{"type":"root","children":[{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"lead","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"We duiken in een van de moeilijkste problemen: de toekomst voorspellen."}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Het zal misschien een teleurstelling zijn, maar er is geen glazen bol die toont hoe de wereld er in de toekomst uitziet en hoe ons leven zal veranderen door AI."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Wetenschappers worden vaak gevraagd om voorspellingen te doen, en wanneer ze dit weigeren, rollen mensen vaak met hun ogen (‘saaie geleerden!’). Maar wij denken net dat wie beweert te weten hoe de toekomst van AI eruitziet en wat de gevolgen voor onze maatschappij zullen zijn, met enige achterdocht moet worden benaderd."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"illustrations","properties":{"motive":"hammock","color":"#FFC07F","frombottom":"15%","totalheight":"63%"},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Vertekende werkelijkheid"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Niet iedereen is even conservatief met zijn voorspellingen. In onze tijd waarin straffe krantenkoppen doen verkopen en nieuws in 280 tekens moet worden verteld, gaan voorzichtige (saaie?) boodschappen verloren en worden simpele, sensationele stellingen net uitvergroot. Dit geldt zeker voor het algemene beeld van AI."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Van utopische toekomstbeelden tot macabere voorspellingen","description":"De media worden gedomineerd door extremen. We zien steeds vaker AI-boegbeelden die voor een groot idee staan en orakelachtige voorspellingen over de toekomst van AI doen. De media zijn dol op hun duidelijke boodschappen. Sommigen beloven een utopische toekomst met exponentiële groei, biljoenenindustrieën die uit het niets opkomen, AI-toepassingen die alle problemen oplossen die we zelf niet kunnen oplossen, en waarin mensen niet meer hoeven te werken.

Andere mensen beweren dan weer dat AI het pad effent naar wereldoverheersing. Of ze beweren nog extremere dingen, zoals dat AI het einde van de mensheid betekent (over circa 20 tot 30 jaar) ons leven wordt getransformeerd tot het AI-tijdperk en dat AI ons bestaan bedreigt."},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Hoewel sommige van deze uitspraken minstens deels waar zullen zijn, tonen andere alleen maar hoe moeilijk het is om de toekomst te voorspellen. Veel voorspellingen slaan helemaal nergens op. We willen graag dat jij zulke uitspraken kritisch kan beoordelen!"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Over egels en vossen"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Politiek wetenschapper "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"href":"https://en.wikipedia.org/wiki/Philip_E._Tetlock","target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"]},"children":[{"type":"text","value":"Philip E. Tetlock"}]},{"type":"text","value":", auteur van "},{"type":"element","tagName":"i","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Superforecasting: The Art and Science of Prediction"}]},{"type":"text","value":", deelt mensen in twee categorieën in: degenen die één groot idee hebben (‘egels’) en degenen die veel kleinere ideeën hebben (‘vossen’). Tetlock voerde hiermee tussen 1984 en 2003 een experiment uit. Daarin onderzocht hij factoren die helpen bepalen welke toekomstvoorspellingen waarschijnlijk juist zijn en welke niet. Een van zijn belangrijkste bevindingen was dat ‘vossen’ duidelijk betere voorspellingen doen dan ‘egels’, zeker op lange termijn."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Boodschappen van 280 tekens zijn vaker grote, eenvoudige ideeën van egels. Schenk daarom extra aandacht aan zorgvuldig onderbouwde en evenwichtige informatiebronnen, en wees voorzichtig voor wie alles met één argument blijft verklaren."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Het is moeilijk om de toekomst te voorspellen, maar we kunnen in elk geval de huidige AI-toepassingen en die uit het verleden bestuderen. Als we die begrijpen, zijn we hopelijk beter voorbereid op de toekomst, hoe die er ook uit zal zien."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"illustrations","properties":{"motive":"winter","color":"#859fff","frombottom":"0","totalheight":"100%"},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"De cyclus van hypes"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"In de geschiedenis van AI hebben we, net als in andere wetenschapsgebieden, verschillende trends zien komen en gaan. In de wetenschap noemen we zo’n trend een ‘paradigma’. Doorgaans wordt een bepaald paradigma door het grootste deel van de onderzoekscommunity aangenomen en worden er optimistische voorspellingen gedaan over de vooruitgang in de nabije toekomst. In de jaren 60 werd bijvoorbeeld algemeen aangenomen dat neurale netwerken alle AI-problemen zouden oplossen door leermechanismen uit de natuur (en vooral het menselijk brein) te imiteren. Daarna volgden expertsystemen op basis van logische en door mensen gecodeerde regels, wat het dominante paradigma was in de jaren 1980."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"AI-winters"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Aan het begin van elke golf zorgt een aantal vroege succesverhalen ervoor dat iedereen blij en optimistisch is. Deze succesverhalen krijgen publieke belangstelling, ondanks dat ze vaak betrekking hebben op een beperkt gebied en onvolledig zijn. Veel onderzoekers gaan onbezonnen aan de slag met AI, of noemen hun onderzoek in elk geval AI, om meer financiering te krijgen. Ook bedrijven houden zich steeds meer bezig met AI, omdat ze bang zijn de boot te missen (FOMO, "},{"type":"element","tagName":"em","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"fear of missing out"}]},{"type":"text","value":")."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Tot nu toe zijn er telkens er een allesomvattende AI-oplossing binnen handbereik zou zijn, onoverkomelijke problemen opgedoken, waarvan destijds werd gedacht dat het slechts kleine obstakels waren. In het geval van neurale netwerken in de jaren 1960 hadden die obstakels te maken met niet-lineariteit en het stijgend aantal noodzakelijke parameters. Voor de expertsystemen uit de jaren 1980 hadden deze obstakels dan weer te maken met onzekerheid en gezond verstand. Toen de echte moeilijkheid van de resterende problemen na jaren worstelen en niet-nagekomen beloftes duidelijk werd, werden mensen steeds pessimistischer over het paradigma en volgde er een AI-winter: er was steeds minder belangstelling voor het gebied en de wetenschap ging zich met andere zaken bezighouden."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Moderne AI"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Ongeveer sinds de millenniumwisseling zit AI weer in de lift. Moderne AI-methodes delen problemen op in een aantal kleinere, geïsoleerde en goed afgebakende problemen en lossen die één voor één op. In moderne AI wordt voorbijgegaan aan grote vragen over de betekenis van intelligentie en bewustzijn, en bouwt men praktische oplossingen voor echte problemen. Goed nieuws voor al wie baat heeft bij die oplossingen!"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Een ander kenmerk van moderne AI-methodes heeft te maken met werken in de complexe en rommelige realiteit: het vermogen om met onzekerheid om te gaan – dat we in hoofdstuk 3 aantoonden toen we bespraken hoe AI met waarschijnlijkheden werkt. De groeiende AI-hype heeft ten slotte een grote boost gekregen door de comeback van neurale netwerken en deeplearningtechnieken die afbeeldingen en andere reële data beter dan ooit kunnen verwerken."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Zitten we nu dan in een hypecyclus?","description":"De tijd zal uitwijzen of de geschiedenis zich herhaalt en de huidige piek opnieuw wordt gevolgd door een AI-winter. Zelfs als dat gebeurt en de vooruitgang richting steeds betere oplossingen langzaam stil komt te staan, dan blijft AI belangrijk voor de maatschappij. Omdat men zich momenteel richt op nuttige oplossingen voor echte problemen, boekt modern AI-onderzoek nu al concrete resultaten, zonder dat eerst grote vragen over intelligentie moeten worden opgelost. Dat was steeds het punt waarop eerdere pogingen strandden."},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Voorspelling 1: AI zal altijd alomtegenwoordig zijn"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"We begonnen met het motiveren van AI-onderzoek vanuit prominente toepassingen die veel mensen beïnvloeden. Op drie voorbeelden zijn we dieper ingegaan: zelfrijdende voertuigen, aanbevelingssystemen en beeld- en videoverwerking. In de loop van de cursus bespraken we nog veel andere toepassingen die bijdragen aan de voortdurende technologische vooruitgang."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"AI maakt het verschil","description":"Omdat men zich richt op praktische problemen in plaats van op grote filosofische vraagstukken, is AI overal om ons heen (hoewel we dat meestal niet beseffen): de muziek waar we naar luisteren, de producten die we online kopen, de films en series die we kijken, onze verkeersroutes en zelfs het nieuws en de informatie waarover we beschikken, worden allemaal steeds meer beïnvloed door AI. Bovendien wordt in bijna elk wetenschappelijk gebied, van geneeskunde en astrofysica tot middeleeuwse geschiedenis, meer en meer gebruik gemaakt van AI-methodes om het universum en onszelf nog beter te begrijpen."},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"illustrations","properties":{"motive":"terminator","color":"#e9e9ed","frombottom":"0","totalheight":"80%"},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Voorspelling 2: er komt geen Terminator"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"De Terminator is een van de meest wijdverbreide en hardnekkige ideeën over de toekomst van AI. Mocht je het beeld van een meedogenloze, mensachtige robot met een metalen skelet en vlammende ogen op de een of andere manier hebben gemist… dat is het dus. "},{"type":"element","tagName":"em","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"The Terminator"}]},{"type":"text","value":" is een film van regisseur James Cameron uit 1984. In de film wordt een AI-gebaseerd verdedigingssysteem genaamd Skynet zich bewust van zijn bestaan en roeit het het grootste deel van de mensheid uit met atoombommen en geavanceerde killerrobots."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Twee doemscenario’s","description":"Er zijn twee verschillende doemscenario’s die zouden leiden tot het ontstaan van de Terminator of een vergelijkbare angstaanjagende robotopstand. In het eerste geval wordt een krachtig AI-systeem zich net als in de film bewust van zichzelf en krijgt het een enorme hekel aan de mensheid.

In het tweede scenario wordt een robotleger aangestuurd door een intelligent AI-systeem zonder bewustzijn, dat in principe zelf nog onder menselijke controle staat. Het systeem kan bijvoorbeeld origineel geprogrammeerd zijn geweest om de productie van paperclips te optimaliseren. Dat klinkt toch onschuldig?

Als dat systeem echter bovenmatig intelligent is, kan het al snel de maximale paperclipproductie bereiken die mogelijk is met de beschikbare middelen, zoals energie en grondstoffen. Daarna kan het tot de conclusie komen dat er meer middelen aan de productie van paperclips moeten worden gewijd. Hiervoor moet het misschien verhinderen dat die middelen voor andere doelen worden gebruikt, zelfs als deze essentieel zijn voor de menselijke beschaving. De eenvoudigste oplossing is dan om alle mensen uit te roeien, zodat er veel meer middelen vrijkomen voor de belangrijkste taak van het systeem, namelijk de productie van paperclips."},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Waarom deze scenario’s onrealistisch zijn"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Er zijn heel wat redenen waarom beide scenario’s zeer onwaarschijnlijk zijn, en eerder sciencefiction zijn dan ernstige speculaties over de toekomst van AI."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h3","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Reden 1:"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Ten eerste is het een naïef idee dat de ontwikkeling van AI-methodes onbedoeld zou leiden tot een "},{"type":"element","tagName":"strong","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"superintelligent"}]},{"type":"text","value":" en zelfbewust AI-systeem dat slimmer is dan mensen. Zoals je in de vorige hoofdstukken hebt gezien, zijn AI-methodes niets anders dan geautomatiseerde redeneringen gebaseerd op enkele eenvoudige principes en een berg inputdata, die beide worden aangeleverd door mensen of systemen onder menselijke controle. Je hebt al veel fantasie nodig om je in te beelden dat naastebuurclassificatie, lineaire regressie, de game engine AlphaGo of een diep neuraal netwerk een bewustzijn zouden kunnen ontwikkelen en een superintelligente AI-geest zouden worden."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"We beweren echter niet dat het volstrekt onmogelijk is om intelligentie op menselijk niveau te creëren. Je hoeft maar in de spiegel te kijken om te zien dat er zeer intelligente fysieke systemen bestaan. We herhalen nog maar eens: er ontstaat geen superintelligentie uit de ontwikkeling van taakspecifieke AI-methodes of hun toepassing op reële problemen (denk maar aan de taakspecifieke en algemene AI uit het deel over de filosofie van AI in hoofdstuk 1)."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h3","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Reden 2:"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Ten tweede is "},{"type":"element","tagName":"strong","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"singulariteit"}]},{"type":"text","value":" een van de favoriete ideeën van wie in superintelligente AI gelooft: een systeem dat zichzelf optimaliseert en ‘opnieuw bedraadt’, zodat het zijn eigen intelligentie aan een steeds sneller, exponentieel tempo kan verbeteren. Deze superintelligentie zou de mensheid zo ver achter zich laten tot wij een soort mieren worden die zonder aarzelen kunnen worden vernietigd. Dit idee van exponentieel groeiende intelligentie is onrealistisch om deze simpele reden: zelfs als een systeem zijn eigen werking zou kunnen optimaliseren, zou het ook met steeds moeilijkere problemen te maken krijgen, wat zijn vooruitgang zou afremmen. Net zoals wetenschappers steeds meer inspanningen en middelen van de hele onderzoekscommunity en maatschappij nodig hebben – waartoe zo’n superintelligent systeem geen toegang zou hebben. De mensheid beslist nog altijd waar we technologie voor gebruiken, ook in het geval van AI. Een groot deel van dat beslissingsvermogen hebben we weliswaar verkregen door technologie, dus bij elke vooruitgang in AI-technologie, groeit ook dit vermogen en kunnen we de potentiële risico’s beter beheersen."}]},{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Het value alignment problem","description":"Het voorbeeld met de paperclips staat bekend als het ‘value alignment problem’: het is moeilijk om de doelen van een systeem zodanig te specificeren dat ze overeenkomen met onze waarden. Maar stel je een superintelligent systeem voor dat al wie zijn werk belemmert, kan verslaan. Je zou dan kunnen aannemen dat zo’n systeem ook intelligent genoeg is om te beseffen dat de instructie ‘maak paperclips’ niet betekent om een paperclipfabriek te maken die de hele aarde beslaat."},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Fictie onderscheiden van de werkelijkheid"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Het verhaal van de Terminator is een geweldig onderwerp voor films, maar geen echt probleem om je zorgen over te maken. De Terminator is een gimmick, een eenvoudige manier om veel aandacht of clicks te krijgen, en een afleiding van reële dreigingen zoals kernwapens, een gebrek aan democratie, milieurampen en klimaatverandering. Het echte gevaar van de Terminator is dus dat die de aandacht afleidt van daadwerkelijke (al dan niet AI-)problemen. Hierna zullen we de problemen die AI met zich meebrengt bespreken, maar het komt erop neer dat je de Terminator kunt vergeten, omdat er veel belangrijkere zaken zijn om mee rekening te houden."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"quiz","properties":{"quizid":"7734ee68-c55c-53b9-9a95-25e582b96a20","peerreviewid":"5af3cac18125a40004605112"},"children":[{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"}]}],"data":{"quirksMode":false}},"excerpt":"Het zal misschien een teleurstelling zijn, maar er is geen glazen bol die toont hoe de wereld er in de toekomst uitziet en hoe ons leven zal…","frontmatter":{"path":"/nl-be/6/1","title":"De toekomst voorspellen","part":6,"type":"section","lang":"nl-be","section":1}}},{"node":{"htmlAst":{"type":"root","children":[{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"lead","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Helemaal aan het begin van deze cursus behandelden we kort het maatschappelijke belang van AI nu en in de toekomst. Op dat moment konden we er niet dieper op ingaan, omdat we nog niet voldoende technische concepten en methodes hadden besproken."}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Nu we de basisconcepten van AI beter begrijpen, kunnen we rationeel deelnemen aan het debat over de gevolgen van de huidige AI-methodes."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"illustrations","properties":{"motive":"implication-1","color":"#e9e9ed","frombottom":"0","totalheight":"70%"},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Gevolg 1: algoritmische vooringenomenheid of "},{"type":"element","tagName":"em","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"bias"}]}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"In veel sectoren wordt AI, en dan vooral machine learning, gebruikt om belangrijke beslissingen te nemen. Dit brengt ons bij het concept van algoritmische vooringenomenheid of "},{"type":"element","tagName":"em","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"bias"}]},{"type":"text","value":". Dit betekent het oppikken van een tendens die discrimineert op basis van etniciteit, geslacht of andere factoren bij het nemen van belangrijke beslissingen, bijvoorbeeld over sollicitaties, leningen bij banken, enzovoort."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Het draait weer allemaal om de data","description":"De belangrijkste reden voor algoritmische bias is menselijke bias in de data. Als een filtersysteem voor sollicitaties bijvoorbeeld is getraind op menselijke beslissingen, kan het machinelearningalgoritme misschien gaan discrimineren tegen vrouwen of personen met een bepaalde etnische achtergrond. Dit kan zelfs gebeuren als etniciteit en geslacht zijn weggehaald uit de data, omdat het algoritme deze informatie soms alsnog kan afleiden uit bijvoorbeeld de naam of het adres van de sollicitant."},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Algoritmische bias is geen hypothetisch risico bedacht door onderzoekers. Het is een écht probleem dat nu al mensen treft."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h3","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Online reclame"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Zo tonen online adverteerders zoals Google vrouwen bijvoorbeeld reclame voor banen met een lager salaris dan mannen. En wanneer je een zoekopdracht uitvoert naar een naam die Afro-Amerikaans aandoet, kun je een advertentie te zien krijgen voor een tool die toegang geeft tot strafbladen – terwijl de kans hierop bij een andere zoekopdracht kleiner is."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h3","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Sociale netwerken"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Omdat sociale netwerken hun aanbevelingen baseren op het klikgedrag van gebruikers, kunnen bestaande vooroordelen worden uitvergroot, ook als die eerst heel klein waren. Zo vroeg LinkedIn gebruikers die zochten naar professionals met een vrouwelijke voornaam of ze geen vergelijkbare mannelijke naam bedoelde: bij de zoekopdracht ‘Alexandra’ reageerde het systeem bijvoorbeeld met ‘bedoelde je Alexander’? En wanneer die gebruikers dan uit nieuwsgierigheid op Alexanders profiel klikken, plaatst het systeem Alexander bij een volgende zoekopdracht nog hoger."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Er zijn nog talloze andere voorbeelden, en waarschijnlijk heb je er in het nieuws ook al over gehoord. Het grootste probleem met AI en machine learning tegenover regelgebaseerde systemen is het gebrek aan transparantie. Dit komt deels doordat de specifieke algoritmes en data bedrijfsgeheimen zijn die ondernemingen niet graag openbaar maken. En zelfs als ze dit wel zouden doen, is het vaak moeilijk te achterhalen welk exact deel van het algoritme of welke subset van de data tot discriminerende beslissingen leidt."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Transparantie door regulering?","description":"De Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) of in het Engels de GDPR (General Data Protection Regulation) is een belangrijke stap naar meer transparantie. Hierin staat onder meer dat alle ondernemingen die in de Europese Unie gevestigd zijn of die Europese klanten hebben:"},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Het laatste punt houdt dus in dat ondernemingen zoals Facebook en Google, wanneer zij diensten aan Europese gebruikers verlenen, hun algoritmische besluitvormingsprocessen moeten kunnen uitleggen. Het is echter nog altijd onduidelijk wat precies als ‘uitleg’ geldt. Is een beslissing genomen via naastebuurclassificatie (hoofdstuk 4) bijvoorbeeld voldoende verklaarbaar, of zijn de coëfficiënten van classificatie met logistische regressie beter? En hoe zit het met diepe neurale netwerken die gemakkelijk miljoenen parameters bevatten, getraind op terabytes aan data? Er woedt op dit moment een hevige discussie over hoe deze verklaarbaarheid van machinelearningbeslissingen technisch te definiëren en uit te voeren. De AVG of GDPR kan de transparantie van AI-technologieën in ieder geval verbeteren."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"illustrations","properties":{"motive":"implication-2","color":"#e9e9ed","frombottom":"0","totalheight":"70%"},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Gevolg 2: zien is geloven. Of toch niet?"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"We zijn gewend om te geloven wat we zien. Als we op tv een wereldleider "},{"type":"element","tagName":"em","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"zien"}]},{"type":"text","value":" verklaren dat zijn of haar land een handelsoorlog met een ander land begint, of als een bekende vertegenwoordiger van een bedrijf een belangrijke zakelijke beslissing aankondigt, geloven we dit eerder dan wanneer we over deze zaken in de krant zouden lezen."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Aan visueel bewijs – bijvoorbeeld foto’s van een plaats delict of een live demo van een nieuw gadget – hechten we meer waarde dan aan een puur schriftelijk verslag."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"We weten natuurlijk wel dat je bewijs kunt vervalsen. Met Photoshop kun je mensen op plekken plaatsen waar ze nooit zijn geweest, in gezelschap dat ze nooit hebben ontmoet. Of je kunt de belichting aanpassen en iemands buik intrekken voor goedkope voor-en-nafoto's van de nieuwste dieetpillen."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"AI verandert de mogelijkheden voor het fabriceren van bewijsmateriaal in alle opzichten:","description":"Metaphysic Live is een systeem dat face-swaps, de-aging en andere trucs in realtime kan uitvoeren.

Descript is een tool om iemands stem automatisch te imiteren op basis van een geluidsopname van een paar minuten. Hoewel de gegenereerde audio nog altijd enigszins robotisch is, klinkt deze toch al behoorlijk goed."},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"illustrations","properties":{"motive":"implication-3","color":"#e9e9ed","frombottom":"0","totalheight":"70%"},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Gevolg 3: het begrip privacy verandert"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Het is al lang geweten dat technologiebedrijven veel informatie over hun gebruikers verzamelen. Vroeger verzamelden vooral supermarkten en andere winkeliers koopgegevens, door klantenkaarten uit te delen waarmee ze aankopen aan individuele klanten konden koppelen."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Ongeëvenaarde datanauwkeurigheid","description":"De data die techgiganten als Facebook, Google, Amazon en andere bedrijven verzamelen, zijn vele malen nauwkeuriger dan de koopgegevens die traditionele winkels verzamelen: het is in principe mogelijk om elke klik, elke scrollbeweging en de duur waarmee je content bekijkt te registreren. Websites hebben zelfs toegang tot je browsergeschiedenis. Dus tenzij je iets als een incognitomodus gebruikt, krijg je nadat je online vluchten naar Barcelona hebt opgezocht waarschijnlijk advertenties voor hotels in Barcelona te zien."},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Op zich is bovenstaande dataregistratie echter nog geen AI. Het gebruik van AI leidt wel tot nieuwe privacyrisico’s, die zelfs als je voorzichtig bent met het onthullen van je identiteit, moeilijker te vermijden zijn."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h3","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Data-analyse voor persoonsherkenning"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Een voorbeeld van zo’n moeilijk te vermijden risico is "},{"type":"element","tagName":"strong","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"de-anonimisering"}]},{"type":"text","value":": het verbreken van de anonimiteit van gegevens waarvan we misschien dachten dat ze veilig waren. Het probleem is dat wanneer we de (geanonimiseerde) resultaten van een analyse publiceren, deze soms zo specifiek kunnen zijn dat ze alsnog iets kunnen verklappen over de individuele gebruikers uit de analyse. Een klassiek voorbeeld is wanneer er naar het gemiddelde salaris wordt gevraagd van mensen met een bepaalde postcode en een bepaald geboortejaar. In veel gevallen is dit een erg kleine groep, soms maar één persoon, waardoor je mogelijk gegevens verkrijgt over het salaris van één individu."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Een "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"href":"https://www.wired.com/2007/12/why-anonymous-data-sometimes-isnt/","target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"]},"children":[{"type":"text","value":"subtielere voorbeeld"}]},{"type":"text","value":" komt van de universiteit van Texas in Austin. Onderzoekers bestudeerden een openbare dataset van Netflix met 10 miljoen filmratings door zo’n 500 000 anonieme gebruikers. Ze toonden aan dat veel Netflixgebruikers konden worden gekoppeld aan gebruikersaccounts op de Internet Movie Database (IMDB), omdat ze verschillende films op beide platformen hadden beoordeeld. Zo konden de onderzoekers de Netflixdata de-anonimiseren. Hoewel het jou misschien niet veel uitmaakt of iemand weet dat jij de laatste Star Wars-film hebt beoordeeld, kunnen bepaalde films misschien wel aspecten van je leven (zoals politieke voorkeur of seksuele geaardheid) onthullen waarvan het je recht is ze geheim te kunnen houden."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h3","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Andere identificatiemethodes"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"In principe kun je met een vergelijkbare aanpak gebruikersaccounts matchen in bijna elke dienst die gedetailleerde gegevens over gebruikersgedrag verzamelt. Typpatronen zijn een ander voorbeeld. Onderzoekers van de universiteit van Helsinki toonden aan dat gebruikers identificeerbaar zijn op basis van hun typpatroon: de korte intervallen tussen toetsaanslagen bij het typen van tekst. Iemand met toegang tot gegevens over jouw typpatroon (misschien doordat je zijn/haar website al gebruikt hebt en er je naam hebt ingevoerd om je aan te melden), kan jou de volgende keer je de website bezoekt mogelijks identificeren – ook al heb je uitdrukkelijk geweigerd om jezelf te identificeren. Bovendien kan die persoon deze informatie doorverkopen."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Hoewel veel van deze voorbeelden (in elk geval deels) toevallig aan het licht zijn gekomen – anders hadden ze kunnen worden vermeden – loopt er veel onderzoek om ze aan te pakken. Zo streeft het domein van ‘differentiële privacy’ naar nieuwe machinelearningalgoritmes die resultaten garanderen die algemeen of grof genoeg zijn om dit soort reverse engineering (achterhalen van specifieke gegevens) te voorkomen."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"illustrations","properties":{"motive":"implication-4","color":"#e9e9ed","frombottom":"0","totalheight":"70%"},"children":[]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Gevolg 4: het werk verandert"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Toen de mens in de oudheid leerde om met een scherpe steen de botten van dode dieren open te breken en zo een nieuwe voedingsbron ontdekte, kwam er meer tijd en energie vrij voor andere zaken zoals vechten, een partner zoeken en nieuwe dingen uitvinden. De uitvinding van de stoommachine in de 18e eeuw zorgde dan weer voor een gemakkelijk vervoerbare vorm van machinekracht die de efficiëntie van fabrieken, schepen en treinen enorm verbeterde. Automatisering is altijd een weg naar efficiëntie geweest: meer verkrijgen met minder. Sinds halverwege de 20e eeuw hebben technologische ontwikkelingen geleid tot ongeëvenaarde vooruitgang in automatisering. AI is een voortzetting van die vooruitgang."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Elke stap naar meer automatisering verandert het werk. Dankzij een scherpe steen hoefde er minder gejaagd en verzameld te worden, dankzij de stoommachine waren er minder paarden en ruiters nodig en dankzij de computer is er minder behoefte aan typisten, handmatige boekhouding en veel andere vormen van dataverwerking (en blijkbaar veel meer behoefte aan het bekijken van kattenfilmpjes). Dankzij AI en robotica is er minder saai, repetitief werk nodig."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Steeds weer nieuwe taken vinden","description":"Elke keer wanneer in het verleden een taak werd geautomatiseerd, vonden mensen wel andere types werk. Deze nieuwe taken of jobs zijn minder repetitief en routinematig, en juist afwisselender en creatiever. Het probleem met de snelheid waarmee de huidige vooruitgang qua AI en andere technologieën zich voltrekt, is dat de verandering in werkleven gedurende iemands carrière groter is dan ooit tevoren. Het is denkbaar dat sommige banen, zoals het besturen van een vrachtwagen of taxi, binnen enkele jaren verdwijnen. Zo’n abrupte verandering kan tot massale werkloosheid leiden, omdat mensen onvoldoende tijd hebben om zich om te scholen voor andere types werk.

De belangrijkste manier om zo’n maatschappelijke crisis te voorkomen, is om jongeren een brede opleiding te laten genieten. Die biedt een basis voor verschillende banen, met een lager risico dat je aangeleerde vaardigheden snel verouderd zijn.

Het is net zo belangrijk om levenslang leren en leren op het werk te stimuleren, omdat slechts weinig mensen hun hele leven lang dezelfde baan uitoefenen. Ook een kortere werkweek kan meer jobs creëren, maar de wetten van de economie zorgen er meestal voor dat mensen meer werken in plaats van minder, tenzij de hoeveelheid werk beleidsmatig wordt gereguleerd."},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Omdat we de toekomst van AI niet kunnen voorspellen, is het ook ontzettend moeilijk om de snelheid van deze arbeidsontwikkelingen in te schatten. Onderzoekers van de universiteit van Oxford schatten dat maar liefst "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"],"href":"https://www.economist.com/graphic-detail/2018/04/24/a-study-finds-nearly-half-of-jobs-are-vulnerable-to-automation"},"children":[{"type":"text","value":"47% van de Amerikaanse jobs op de helling staat"}]},{"type":"text","value":" door automatisering. Dergelijke precieze percentages (exact 47% en niet pakweg 45%), ingewikkeld klinkend onderzoek en de topuniversiteiten die erover rapporteren, doen deze voorspellingen erg betrouwbaar en precies klinken (denk aan het inschatten van levensverwachting met een lineair model, op basis van beperkte gegevens). Maar het is een misvatting dat een percentage nauwkeurig is. Het bovenstaande cijfer is bijvoorbeeld gebaseerd op een groot aantal jobomschrijvingen (misschien een beetje nattevingerwerk) en er zijn subjectieve redenen gebruikt om te bepalen welke taken er waarschijnlijk worden geautomatiseerd. Het is begrijpelijk dat je geen verslag van 79 pagina’s gaat lezen met daarin beweringen als ‘het taakmodel veronderstelt voor de bewerkbaarheid een geaggregeerde Cobb-Douglasproductiefunctie met constante schaalopbrengsten’. Maar als je dit niet doet, dan moet je ook kritisch blijven over de conclusies. De werkelijke meerwaarde van dit soort analyses is hun inschatting van welke soort banen waarschijnlijk meer risico lopen – en niet de precieze cijfers zoals 47%. Helaas blijven koppen als ‘bijna helft Amerikaanse banen op de helling door automatisering’ hangen, en de rest niet."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Wat zijn nu de taken die waarschijnlijk worden geautomatiseerd? Er zijn een paar duidelijke tendensen:"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"ul","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Autonome robots, zoals zelfrijdende voertuigen, waaronder auto’s, drones en boten of "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"],"href":"https://www.starship.xyz/"},"children":[{"type":"text","value":"bezorgrobots"}]},{"type":"text","value":", staan aan de vooravond van grote commerciële toepassingen. De veiligheid van autonome voertuigen is moeilijk in te schatten, maar uit de statistieken kun je opmaken dat het huidige niveau waarschijnlijk nog niet goed genoeg is (nog niet op het niveau van de gemiddelde menselijke bestuurder). Er wordt echter steeds sneller vooruitgang geboekt door de groei aan beschikbare data."},{"type":"element","tagName":"br","properties":{},"children":[]}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Klantenservicetoepassingen zoals helpdesks kunnen erg rendabel worden geautomatiseerd. De huidige kwaliteit van deze geautomatiseerde dienstverlening is echter nog niet altijd om over naar huis te schrijven. Knelpunten hierbij zijn taalverwerking (het systeem kan de gesproken taal of de grammatica niet altijd juist herkennen) en de logica en het redeneervermogen die nodig zijn om de dienst te verlenen. Er komen echter voortdurend nieuwe applicaties voor specifieke gebieden en taken (zoals "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"],"href":"https://www.youtube.com/watch?v=BRUvbiWLwFI"},"children":[{"type":"text","value":"reserveren bij restaurants of kappers"}]},{"type":"text","value":")."}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Het is in elk geval moeilijk om te voorspellen hoe snel we veilige en betrouwbare zelfrijdende auto’s en andere oplossingen zullen hebben die menselijk werk echt kunnen vervangen. Bovendien mogen we niet vergeten dat een vrachtwagen- of taxichauffeur niet alleen aan het stuur draait: ze zorgen er ook voor dat het voertuig naar behoren functioneert, ze laden en lossen goederen, onderhandelen met klanten, garanderen de veiligheid van hun vracht en passagiers en verrichten nog veel andere taken die moeilijker te automatiseren zijn dan het besturen van het voertuig."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"En net als bij eerdere technologische vooruitgang zullen er dankzij AI ook nieuwe soorten werk ontstaan. In de toekomst zullen waarschijnlijk meer mensen zich op onderzoek en ontwikkeling richten en op andere taken waarvoor creativiteit en menselijke interactie nodig is. Wil je hier meer over weten, lees dan bijvoorbeeld Abhinav Suri’s essay over "},{"type":"element","tagName":"i","properties":{},"children":[{"type":"element","tagName":"a","properties":{"href":"https://abhinavsuri.com/blog/2017/aiinequality/","target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"]},"children":[{"type":"text","value":"kunstmatige intelligentie en de opkomst van economische ongelijkheid"}]}]},{"type":"text","value":"."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"quiz","properties":{"quizid":"7d679af8-704f-502f-9ff1-f74cffc9e8b8","peerreviewid":"5af3ca658125a40004605111"},"children":[{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"}]}],"data":{"quirksMode":false}},"excerpt":"Nu we de basisconcepten van AI beter begrijpen, kunnen we rationeel deelnemen aan het debat over de gevolgen van de huidige AI-methodes…","frontmatter":{"path":"/nl-be/6/2","title":"De maatschappelijke gevolgen van AI","part":6,"type":"section","lang":"nl-be","section":2}}},{"node":{"htmlAst":{"type":"root","children":[{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"lead","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"De belangrijkste beslissingen over hoe onze maatschappij zich kan aanpassen aan (veranderingen veroorzaakt door) AI zijn niet technologisch, maar politiek van aard."}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Alles wat we over AI hebben geleerd wijst op een rooskleurige toekomst. We krijgen nieuwe en betere diensten en een verhoogde productiviteit die leidt tot positieve resultaten. De enige voorwaarde is dat we rekening houden met de maatschappelijke gevolgen en AI inzetten voor het algemeen belang."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Wat wij kunnen doen voor een positieve toekomst"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Er is weliswaar nog veel werk aan de winkel:"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"ul","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"We moeten algoritmische bias voorkomen om minder discriminatie te bekomen in plaats van meer."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Bovendien moeten we leren om kritisch te zijn over wat we zien, "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"],"href":"https://www.ted.com/talks/tom_graham_the_incredible_creativity_of_deepfakes_and_the_worrying_future_of_ai/c?language=en"},"children":[{"type":"text","value":"omdat zien niet langer gelijkstaat aan geloven"}]},{"type":"text","value":". Verder moeten we AI-methodes ontwikkelen die bedrog helpen herkennen, in plaats van het gemakkelijker maken om realistisch ogende leugens te creëren."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"We moeten regelgeving opstellen om het recht op privacy te beschermen en schendingen van dit recht te bestraffen."}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"We moeten nieuwe manieren vinden om de voordelen met iedereen te delen, in plaats van een AI-elite te creëren die de nieuwste technologieën kan betalen en zo ernstige economische ongelijkheid kan veroorzaken. Daar zijn zorgvuldige politieke beslissingen voor nodig (namelijk beleidsbeslissingen, die weinig te maken hebben met wie er tijdens verkiezingen op wie stemt, of het komen en gaan van individuele politici en partijen)."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Het belang van beleid","description":"De belangrijkste beslissingen die bepalen hoe onze maatschappij zich kan aanpassen aan AI en de bijbehorende veranderingen op de arbeidsmarkt, zijn dus niet technologisch maar politiek van aard.

De regulering van AI-gebruik moet volgens democratische beginselen gebeuren en iedereen moet een gelijke stem hebben over het type samenleving waarin we in de toekomst willen leven. Dit kan alleen als iedereen toegang heeft tot kennis over technologie. Er zullen natuurlijk altijd experts zijn die over een bepaald onderwerp meer weten dan andere mensen, maar iedereen moet in elk geval de beweringen van zulke experts kritisch kunnen beoordelen."},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Deze cursus timmert mee aan dit doel door je de basis van AI te leren. Zo kan je een rationeel gesprek over AI en de gevolgen ervan voeren!"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Onze rol als individu"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Herinner je hoe we deze cursus begonnen met het motiveren van AI-onderzoek aan de hand van prominente toepassingen die veel mensen beïnvloeden. Op drie voorbeelden zijn we dieper ingegaan: zelfrijdende auto’s, aanbevelingssystemen en beeld- en videoverwerking. In de loop van de cursus hebben we ook veel andere toepassingen besproken die bijdragen aan de huidige technologische revolutie."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"note","properties":{"heading":"Verborgen agenda","description":"We hadden echter ook een verborgen agenda. We wilden je het plezier geven iets nieuws te leren, en de eurekamomenten wanneer iets ingewikkelds en mysterieus plots begrijpelijk, eenvoudig of zelfs vanzelfsprekend wordt. Op deze momenten wordt onze nieuwsgierigheid gestild. Maar dat gevoel is slechts tijdelijk. Al snel nadat we één vraag hebben beantwoord, stellen we een volgende. En dan? En daarna?

Onze missie is geslaagd als we je honger naar leren hebben aangewakkerd. We hopen dat je verder blijft leren en opzoeken over AI en andere onderwerpen die je interessant vindt. Om je te helpen bij je zoektocht, hebben we wat links naar nuttig en interessant AI-materiaal verzameld."},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Nu ben je in staat om op te volgen wat er verder gebeurt op gebied van AI en verantwoord gebruik. Ga zelf op zoek naar meer info, zeker als je risico’s of net kansen ziet. Wacht niet op een ander!"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"quiz","properties":{"quizid":"fd83e85f-ee80-5a80-bcc4-e9f53a070f72","peerreviewid":"5af3ca138125a40004605110"},"children":[{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"h2","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Dit is niet het einde. Dit is het begin."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Voor nu laten we het hierbij. We willen je hartelijk danken voor je deelname! Voor ons was dit een geweldig avontuur en we hopen oprecht dat jij het ook leuk vond. Wij zijn zelf nog niet klaar met deze cursus – en zullen dat allicht nooit zijn. We doen ons best om het materiaal te blijven bijsturen en verbeteren en er de beste AI-MOOC ter wereld van te maken."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"En net zoals onze cursus nooit klaar is, is ook jouw AI-leerproces dat niet. Alles verandert heel snel en het lijkt misschien ondoenbaar om mee te blijven, maar weet dat de basisprincipes decennialang hetzelfde zijn gebleven. Zolang je bekend bent met de basis van probleemoplossingsstrategieën, omgaan met onzekerheid en leren uit data, ben je in staat om nieuwe ontwikkelingen in perspectief te zien. Daarom lieten we je grafieken tekenen van kippen die rivieren overstaken en van de torens van Hanoi, de kans op regen berekenen of smileys labelen met een neuraal netwerk. Kennis over de basis en onderdelen van AI is veel duurzamer dan technische details over een specifieke toepassing."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Hieronder geven we je nog een aantal nuttige links mee. Blijf leren, blijf nieuwsgierig!"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"p","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"‘De toekomst staat niet vast. Er is geen ander lot dan wat wij onszelf als doel stellen.’ (John Connor)"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"ul","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Het vervolg op deze cursus, "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"],"href":"https://buildingai.elementsofai.com"},"children":[{"type":"text","value":"AI opbouwen"}]},{"type":"text","value":" (Building AI, in het Engels)"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Bekijk andere open online cursussen van de universiteit van Helsinki op "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"],"href":"https://www.mooc.fi/en/"},"children":[{"type":"text","value":"https://mooc.fi/en"}]},{"type":"text","value":", vooral "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"],"href":"https://ethics-of-ai.mooc.fi/"},"children":[{"type":"text","value":"Ethics of AI"}]},{"type":"text","value":" en "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"],"href":"https://courses.mooc.fi/org/uh-cs/courses/ai-in-society"},"children":[{"type":"text","value":"AI in Society"}]}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Je kunt je ook inschrijven bij "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"],"href":"https://www.helsinki.fi/en/studying"},"children":[{"type":"text","value":" de universiteit van Helsinki"}]},{"type":"text","value":"!"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"element","tagName":"a","properties":{"href":"https://www.digitalskillup.eu/nl/digital-skillup-courses/","target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"]},"children":[{"type":"text","value":"Digital SkillUp cursussen"}]},{"type":"text","value":" - verken opkomende technologieën en de impact ervan op je dagelijks leven."}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"element","tagName":"a","properties":{"href":"https://www.youtube.com/watch?v=KNMy7NCQDgk","target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"]},"children":[{"type":"text","value":"De video \"What is Machine Learning\""}]},{"type":"text","value":" van onze adviseur Risto Siilasmaa (1 uur en 18 minuten)"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"element","tagName":"a","properties":{"href":"https://www.youtube.com/watch?v=IpGxLWOIZy4","target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"]},"children":[{"type":"text","value":"A friendly introduction to machine learning"}]},{"type":"text","value":" (Luis Serrano/Udacity) (30minuten)"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"De "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"href":"https://www.coursera.org/learn/machine-learning","target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"]},"children":[{"type":"text","value":"Machine Learning MOOC"}]},{"type":"text","value":" van Andrew Ng bij Coursera"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"De "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"href":"https://www.udacity.com/school/artificial-intelligence","target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"]},"children":[{"type":"text","value":"School of AI"}]},{"type":"text","value":" van Udacity"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"li","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"Machine Learning - gratis cursussen verkrijgbaar bij "},{"type":"element","tagName":"a","properties":{"href":"https://www.codecademy.com/catalog/subject/machine-learning","target":"_blank","rel":["noopener","noreferrer"]},"children":[{"type":"text","value":"Codecademy"}]}]},{"type":"text","value":"\n"}]},{"type":"text","value":"\n"},{"type":"element","tagName":"div","properties":{},"children":[{"type":"text","value":"\n "},{"type":"element","tagName":"part-summary","properties":{"chapter":"6","heading":"Nadat je hoofdstuk 6 hebt afgerond, kun je:","listitems":"[\n {\"content\":\"begrijpen waarom het zo moeilijk is om de toekomst te voorspellen;\"},\n {\"content\":\"beweringen over AI kritisch beoordelen;\"},\n {\"content\":\"belangrijke maatschappelijke gevolgen van AI herkennen, zoals algoritmische bias, AI-gegenereerde content, privacybezorgdheden en veranderingen op de arbeidsmarkt.\"}\n ]"},"children":[{"type":"text","value":"\n "}]},{"type":"text","value":"\n"}]}],"data":{"quirksMode":false}},"excerpt":"Alles wat we over AI hebben geleerd wijst op een rooskleurige toekomst. We krijgen nieuwe en betere diensten en een verhoogde productiviteit…","frontmatter":{"path":"/nl-be/6/3","title":"Conclusie","part":6,"type":"section","lang":"nl-be","section":3}}}]},"allParts":{"totalCount":6,"edges":[{"node":{"frontmatter":{"title":"Wat is AI?","path":"/nl-be/1","section":null,"part":1,"lang":"nl-be","bannerImage":{"publicURL":"/static/5cb707dcbce557b358c736c82a82b847/banner1.png"}}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Probleemoplossing met AI","path":"/nl-be/2","section":null,"part":2,"lang":"nl-be","bannerImage":{"publicURL":"/static/3217219fe81de9c2f030e51f04557962/banner2.png"}}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"AI in de praktijk","path":"/nl-be/3","section":null,"part":3,"lang":"nl-be","bannerImage":{"publicURL":"/static/8433f94cdf930cb1172a332eda51a0ae/banner3.png"}}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Machine learning of machinaal leren","path":"/nl-be/4","section":null,"part":4,"lang":"nl-be","bannerImage":{"publicURL":"/static/fdc0e4c1dc187a976325542364658e54/banner4.png"}}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Neurale netwerken","path":"/nl-be/5","section":null,"part":5,"lang":"nl-be","bannerImage":{"publicURL":"/static/8d6d86ca3c422d98b6213f5ddfbe8c07/banner5.png"}}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Implicaties","path":"/nl-be/6","section":null,"part":6,"lang":"nl-be","bannerImage":{"publicURL":"/static/2943d36053a6dd8bd40b3dc3832bb0f8/banner6.png"}}}}]},"currentPart":{"htmlAst":{"type":"root","children":[],"data":{"quirksMode":false}},"frontmatter":{"path":"/nl-be/6","title":"Implicaties","part":6,"lang":"nl-be","quote":"‘Ik denk dat hoe meer je over het verleden weet, hoe beter je bent voorbereid op de toekomst.’","quoteAuthor":"Theodore Roosevelt","bannerImage":{"publicURL":"/static/2943d36053a6dd8bd40b3dc3832bb0f8/banner6.png"}}},"allSections":{"totalCount":18,"edges":[{"node":{"frontmatter":{"title":"Wat bedoelen we met AI?","path":"/nl-be/1/1","section":1,"part":1,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Zoeken en vraagstukken oplossen","path":"/nl-be/2/1","section":1,"part":2,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Kansverhoudingen en waarschijnlijkheid","path":"/nl-be/3/1","section":1,"part":3,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Verschillende soorten machine learning","path":"/nl-be/4/1","section":1,"part":4,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"De basis van neurale netwerken","path":"/nl-be/5/1","section":1,"part":5,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"De toekomst voorspellen","path":"/nl-be/6/1","section":1,"part":6,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Verwante domeinen","path":"/nl-be/1/2","section":2,"part":1,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Problemen oplossen met AI","path":"/nl-be/2/2","section":2,"part":2,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"De regel van Bayes","path":"/nl-be/3/2","section":2,"part":3,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Hoe worden neurale netwerken gebouwd?","path":"/nl-be/5/2","section":2,"part":5,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"De maatschappelijke gevolgen van AI","path":"/nl-be/6/2","section":2,"part":6,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Naastebuurclassificatie","path":"/nl-be/4/2","section":2,"part":4,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"De filosofie achter AI","path":"/nl-be/1/3","section":3,"part":1,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Zoekproblemen en spelletjes","path":"/nl-be/2/3","section":3,"part":2,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Naïeve Bayesclassificatie","path":"/nl-be/3/3","section":3,"part":3,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Regressie","path":"/nl-be/4/3","section":3,"part":4,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Geavanceerde technieken voor neurale netwerken","path":"/nl-be/5/3","section":3,"part":5,"lang":"nl-be"}}},{"node":{"frontmatter":{"title":"Conclusie","path":"/nl-be/6/3","section":3,"part":6,"lang":"nl-be"}}}]},"site":{"siteMetadata":{"languages":{"defaultLangKey":"en","langs":["en","fi","se","de","ee","fr","it","fr-be","no","lt","lv","nl-be","mt","hr","pl","en-ie","ga","nl","sk","da","ro","sl","is","de-at","en-lu","bg","cs","pt","es","el"]}}}},"pageContext":{"part":6,"type":"section","lang":"nl-be"}},"staticQueryHashes":["3539470774","3539470774"]}