5 voorbeelden van machine learning

Computersystemen die zich ontwikkelen en steeds slimmer worden, het klinkt als het plot van een sciencefictionfilm. Maar machine learning is levensecht en zorgt nu al voor een betere wereld. Hier zijn 5 inspirerende voorbeelden.

Simpele kunstmatige intelligentie is niet echt intelligent. Het voert eigenlijk voorgeprogrammeerde regels uit,  van een ‘leerproces’ is geen sprake. Machine learning kan tot op zekere hoogte wél leren. Het maakt gebruik van complexe algoritmes die beter worden naarmate je het meer data ‘voert’. Machine learning zoekt naar patronen in grote hoeveelheden data (big data) en kan op basis daarvan wijzigingen doorvoeren die niet expliciet geprogrammeerd zijn.

Google heeft onlangs in begrijpelijke taal uitgelegd hoe machine learning werkt. Simpel gesteld bestaat een machine learning-systeem uit een model dat voorspellingen doet, de parameters waarop de berekeningen worden gebaseerd en het lerend vermogen. Als voorbeeld gaf Google een docent die wil achterhalen hoe lang een leerling het beste kan leren om een hoog cijfer te halen voor een toets. In dit geval zijn de parameters het aantal uur en de cijfers.

Training data

De docent maakt het model en gaat ervan uit dat 5 uur leren tot een 10 leidt. Maar bij het invoeren van resultaten, ook wel de training data genoemd, blijkt dat het model er telkens naast zit. Hier komt het lerend vermogen van pas. Het kijkt hoeveel verschil er tussen de voorspellingen en de cijfers zit. Vervolgens voert het wijzigingen door in de parameters, waardoor het model telkens iets nauwkeuriger wordt. Deze stappen kunnen eindeloos worden herhaald.

Dit is slechts een eenvoudig voorbeeld dat je niet snel in de praktijk zult zien. Echte machine learning-systemen zijn veel complexer. Ze bestaan in allerlei verschillende vormen en voeren vaak zeer ingewikkelde taken uit. Een greep uit bekende toepassingen van machine learning:

1. DeepDream en Magenta

DeepDream is een neuraal netwerk van Google dat patronen zoekt in afbeeldingen om bijvoorbeeld gezichten, katten en andere objecten te herkennen. DeepDream rangschikt kleuren en vormen om vast te stellen wat iets is. Dit proces wordt geperfectioneerd door DeepDream met miljoenen afbeeldingen te ‘trainen’. Google gebruikt de technologie onder meer in de foto-app Google Photos.

DeepDream blijkt ook artistiek talent te bezitten. Door in doodgewone plaatjes te zoeken naar bekende objecten en elementen die erop lijken te versterken, kan de software absurdistische kunstwerken creëren waarvoor liefhebbers duizenden euro’s neertellen. Nog niet onder de indruk? Magenta, een ander AI-systeem van Google, kan zelfstandig liedjes componeren. En dat klinkt best aardig!

2. Watson for Oncology

DeepDream en Magenta bieden vooral vermaak, maar Watson for Oncology redt levens. Dit systeem van IBM analyseert enorme hoeveelheden medische literatuur, onderzoeksgegevens en andere data om een behandeladvies voor kankerpatiënten te genereren. Watson for Oncology kan in een paar minuten tijd informatie analyseren waar een medisch specialist anders weken mee bezig zou zijn.

Het systeem baseert belangrijke medische beslissingen dus niet op de kennis van een of meerdere personen, maar op de huidige stand van de wetenschap. Niet voor niets verovert Watson for Oncology steeds meer ziekenhuizen. Ook in Nederland verkennen ministeries, ziekenhuizen en verzekeraars de mogelijkheid om het te gebruiken. Een van de doelstellingen is het efficiënter inzetten van dure geneesmiddelen.

3. DeepMind

We gaan weer even naar een luchtiger voorbeeld: DeepMind. Dit is AI-technologie die games en bordspelen kan leren spelen. Google nam het Britse bedrijf DeepMind Technologies begin 2014 over en sindsdien zijn er aardig wat mijlpalen bereikt. Zo heeft DeepMind op eigen houtje tientallen Atari-games leren spelen. Het systeem is zelfs ‘nieuwsgierig’ gemaakt om beter te worden in de platformer Montezuma’s Revenge.

Het grootste succes van Google DeepMind is toch wel AlphaGo, een systeem dat zeer goed is in Go. Dit is een complex bordspel waarvoor menselijke spelers veelal op hun intuïtie vertrouwen. AlphaGo slaagde er eerder al in om de Europese Go-kampioen Fan Hui te verslaan en in maart moest ook Lee se-Dol zijn meerdere in het systeem erkennen. Van de vijf potjes won de Go-legende er slechts één.

4. Amazon

Webwinkelgigant Amazon zet machine learning al jaren in om de omzet en klanttevredenheid te verhogen. Het bekendste voorbeeld is predictive analytics, waarbij een AI-systeem voorspelt welke producten iemand (nog meer) wil hebben op basis van bergen data over andere klanten en eerdere aankopen. Maar Amazon gaat veel verder. Het bedrijf biedt machine learning tegenwoordig zelfs als losse dienst aan.

De technologie lijkt centraal te staan bij vrijwel alles wat Amazon doet. Zo houdt het de prijzen zo laag mogelijk door ze continu met andere retailers te vergelijken en maken slimme robots de magazijnen efficiënter. Verder wordt machine learning onder meer gebruikt om onbruikbare productrecensies weg te filteren, e-readers slimmer te maken en online gamers te koppelen die qua niveau aan elkaar gewaagd zijn.

5. Facebook

Ook Facebook kan niet meer zonder machine learning. Algoritmes helpen het sociale netwerk bijvoorbeeld bij het herkennen van gezichten, het personaliseren van de News Feed, het ranken van zoekresultaten en het verwijderen van kwetsende content. Onlangs kwam daar nog een systeem bij dat DeepText heet. Dit algoritme kan posts en berichten ‘begrijpen’, volgens Facebook bijna net zo goed als mensen.

Zeg je in Facebook Messenger tegen een vriend dat je een lift nodig hebt? Dankzij DeepText krijg je meteen een link naar een taxi voorgeschoteld. Dit is slechts een van de vele toepassingen. DeepText is nog volop in ontwikkeling, maar het kan nu per seconde al duizenden posts in meer dan 20 talen analyseren. En hoe meer gesprekken DeepText volgt, hoe beter het zal snappen wat we precies bedoelen.

Bovenstaande voorbeelden bewijzen dat machine learning helemaal niet eng of gevaarlijk is. Het verhoogt nu al onze kwaliteit van leven en belooft nog veel meer moois voor de toekomst.

Stephen Chadwick, Managing Director bij Dassault Systèmes