‘Vertrouw niet op nieuws, doe je eigen onderzoek’

Kunstmatige intelligentie heeft in het verleden een aantal pijnlijke valse starts gemaakt. Nu gaan de ontwikkelingen zo snel dat menig specialist erdoor verrast wordt. Waarom is het verloop van AI zo moeilijk te voorspellen?

Ik denk dat de toekomstscenario’s voor een belangrijk deel worden beïnvloed door verschillende agenda’s. Praat met durfkapitalisten die een financiële prikkel hebben om een hype te creëren, en je krijgt inderdaad de wildste verhalen te horen. Maar volgens onderzoekers die zich dagelijks bezighouden met machineleren gaan de ontwikkelingen helemaal niet snel, en zullen de echte doorbraken nog lang op zich laten wachten.

Het klopt echter wel dat AI gepaard gaat met een enorme hoeveelheid misplaatst optimisme en irrationele angst. Pionier Marvin Minsky, die destijds al behoorlijk op leeftijd was, voorspelde zelfs dat hij tijdens zijn leven nog een algemene vorm van AI zou meemaken. Dat is overduidelijk niet gebeurd. Maar dat heeft minder te maken met kunstmatige intelligentie an sich dan met een verkeerde interpretatie van de signalen.

Hoe kunnen we een realistisch beeld krijgen van wat ons op dit vlak te wachten staat?

Door te denken als een futuroloog en je eigen onderzoek te doen. De toekomst komt namelijk nooit uit de lucht vallen, maar manifesteert zich altijd eerst in de periferie, of fringe: de plek waar wetenschappers, techneuten, wiskundigen, en filosofen creatief onderzoek verrichten en op het eerste oog bizarre hypothesen testen. Potentiële trends kunnen daarom al in een vroeg stadium gespot worden.

Overigens zie ik kunstmatige intelligentie zelf niet als een trend, maar als een tijdperk. Na de mechanische apparaten van de achttiende en negentiende eeuw en de programmeerbare computers van na de Tweede Wereldoorlog, zijn we nu in een derde fase beland waarin machines namens ons autonome beslissingen zullen gaan nemen. Deze periode zal waarschijnlijk zeventig jaar duren, en de trends die hieruit voortkomen zullen de wereld onherkenbaar veranderen.

Hoe gaat dat proces van trendspotten in zijn werk?

De methode die ik gebruik, begint met een zogeheten fringe sketch, een ruwe schets van alle relevante data waaruit vervolgens verborgen patronen kunnen worden gedestilleerd. Zaken als plotselinge gebeurtenissen, alternatieve toepassingen van bestaande technologieën, of grensverleggend gedrag kunnen allemaal wijzen op een nieuwe trend. Een aantal kritische vragen moet vervolgens duidelijk maken of er sprake is van een blijvende ontwikkeling of van een tijdelijk modeverschijnsel. Eenmaal gesignaleerde trends kunnen door middel van ‘als dit, dan dat’-scenario’s vervolgens in waarschijnlijke, plausibele en mogelijke toekomstbeelden worden vertaald. De strategie die hier uit komt rollen, moet ten slotte nog één keer tegen het licht worden gehouden om er zeker van te zijn dat zij de juiste is.

Is dat niet enorm tijdrovend?

Met name het schrijven van een fringe sketch zal in eerste instantie inderdaad een kostenpost zijn waar je pas na vijf of zes jaar de resultaten van zult zien. Maar bekijk het van deze kant: leiders die nu de moeite doen om AI te doorgronden en met modellen te testen, kunnen zich straks naadloos manoeuvreren in een voortrekkerspositie. Of zullen het verschil kunnen zien tussen een trend en wat trendy is. Wat misschien nog belangrijker is, omdat ze daarmee gespaard blijven van de idiote beslissingen die het gros van managers gaat nemen als AI straks gemeengoed is. Wie de periferie in de gaten houdt, hoeft niet bang te zijn om de boot te missen.

Waar bevindt die periferie zich precies?

Een goede plek om te beginnen zijn de patentenbureaus, zoals de US Patent and Trademark Office. Uiteraard wordt niet elk octrooi een trend, maar soms zie je binnen een bepaalde sector een plotselinge toename van het aantal patentaanvragen. Dat is een indicatie dat er iets broeit onder de oppervlakte. Andere bronnen zijn academisch onderzoek dat nog niet gepubliceerd is, peer reviewed tijdschriften, of specifieke vakbladen zoals de MIT Technology Review. Ik heb daarnaast een netwerk van trendwatchers waarmee ik ideeën kan uitwisselen, en steek zelfs mijn licht op bij forums als Reddit, al zit daar ook een hoop onzin tussen. Ten slotte houd ik de belangrijkste conferenties in de gaten, al was het alleen maar om te kijken welke onderwerpen op de agenda staan.

Belangrijk is in ieder geval om de nieuwsberichten te negeren. De meeste mainstream-journalisten schrijven pas over trends als die een kritieke massa hebben bereikt, wat in zekere zin een terugblik is.

Wat signaleert u momenteel in de fringe?

Een ontwikkeling die ik zelf nauw in de gaten houd is edge computing. Wie momenteel bijvoorbeeld een virtuele assistent gebruikt, heeft waarschijnlijk gemerkt dat er een minieme pauze optreedt tussen je vraag en het antwoord dat je krijgt. Dat komt omdat de verwerking niet op je smartphone zelf gebeurt, maar op een remote server. Zo'n vertraagde reactie is voor simpele opdrachten, zoals het dimmen van je lichten of het opzetten van muziek, niet zo'n probleem. Maar naarmate real time applicaties gecompliceerder worden, bijvoorbeeld in een zelfsturende auto, kan zelfs een minuscuul oponthoud levensgevaarlijke situaties opleveren. Het idee achter edge computing is om het verwerken van data daarom zo dicht mogelijk op het apparaat zelf te laten plaatsvinden.