Wat is artificiële intelligentie? Wat betekent AI voor jou? Welke mogelijkheden creëert AI voor Vlaamse bedrijven?

Artificiële intelligentie is in staat om groei te creëren voor elke Vlaamse onderneming. Ook voor jouw bedrijf.

Een goed begrip van AI en inspirerende voorbeelden van andere bedrijven kunnen je op weg zetten. Dit artikel helpt je daarbij.

Francis Wyffels, expert artificiële intelligentie en professor embedded systems aan de Universiteit Gent, geeft hieronder antwoorden op de belangrijkste vragen van Vlaamse ondernemingen.

We vullen zijn expertise aan met het boekje Artificial Intelligence . Op weg naar de artificiële mens? van Tony Belpaeme en diverse betrouwbare bronnen.

Wat is artificiële intelligentie ?

De term ‘artificiële intelligentie’ wordt gebruikt voor slimme software die in staat is om nauw omschreven taken op een manier uit te voeren die uiterst intelligent is. Deze kunstmatige intelligentie is vergelijkbaar met wat de mens kan, maar werkt vaak sneller, preciezer en rekening houdend met heel veel variabelen. Dit noemen we narrow AI, of in het Nederlands: enge AI of specifieke AI.

Voorbeelden van deze narrow AI zijn: een robot die stekjes in bloempotjes plant, software die objecten herkent, cobots die samenwerken met mensen aan een productieband en computers die zeer veel data in de industrie analyseren.

We staan nog ver van human-like AI, waarin computers menselijke eigenschappen hebben. Bij de huidige AI hoef je nog lang niet te denken aan robots die de wereld overnemen, echte emoties hebben en op zichzelf nieuwe acties kunnen bedenken. Creativiteit en emoties blijven (voorlopig) een voorrecht voor mensen.

Wel is artificiële intelligentie een onderdeel van ieders leven. Bij het surfen op Google gebruiken we allemaal artificieel intelligente software en krijgen we advertenties volgens ons profiel te zien via AI.

Amazon en Spotify gebruiken machine learning om ons boeken en songs te presenteren die passen bij ons koop- en luistergedrag. Automatische vertalingen helpen ons lezen in elke taal. Enzovoort.

Dit is de zichtbare AI.

Daarnaast is er veel onzichtbare AI, zoals fraudedetectiesystemen bij banken en verzekeringsmaatschappijen.

Vandaag steekt software mensen vooral op datavlak voorbij. Met machine learning kan informatie sneller én in complexere verbanden verwerkt worden dan dat mensen dat kunnen. Bijvoorbeeld een windmolenpark met honderden windturbines opvolgen en à la minute beslissingen nemen op basis van deze data.

Wat is machine learning ?

Machine learning is een van de AI-technieken die vandaag grote impact heeft. Bij machinaal leren worden computerprogramma's gebruikt die allerlei verbanden en patronen kunnen herkennen op basis van eerder geziene voorbeelden en daarna een gepaste beslissing kunnen maken.

Om dit te realiseren, wordt er een programma geschreven dat de computer toelaat om te leren en zichzelf te verbeteren.

Het trainen van een machine met data heet machine learning. We voeren data aan de computer, we geven voorbeelden van hoe iets wel of niet moet, bijvoorbeeld appels en peren, plantenstekjes, melanomen, mensen met en zonder mondmasker…

Met deze data rekent de computer zelf uit hoe die een specifieke taak kan uitvoeren. Zo kunnen programma's tegenwoordig leren om gezichten te herkennen, spraak in tekst om te zetten, een spel te spelen, films aan te bevelen en te vertalen.

Het lijstje van kennis en vaardigheden dat computers kunnen leren neemt snel toe, zonder dat het nog nodig is ze te programmeren.

De laatste jaren is er veel aandacht voor machine learning door een revolutie in het gebruik van neurale netwerken . Sinds begin 2010 is het mogelijk om heel grote neurale netwerken op te bouwen en te laten leren op basis van gigantische hoeveelheden data. Dit noemen we deep learning .

Waar zien we AI vandaag al in het bedrijfsleven?

AI is inzetbaar in alle sectoren en in alle groottes van ondernemingen. De grote techspelers maken gebruik van artificial intelligence . Maar we zien ook heel wat ondernemingen in Vlaanderen die slimme software inzetten.

We zien heel concrete toepassingen, bijvoorbeeld de medische beeldvorming waar AI-software tumoren of de grootte van een hartprobleem ontdekt. En in de landbouw, aan productielijnen, in kantoordiensten...

Kmo’s kunnen oplossingen met AI inzetten bij hun klantenbeheer, online activiteiten, rekruteringen, het uitschrijven van teksten, het ontwikkelen van nieuwe smaken, het controleren van de temperatuur van medewerkers en bezoekers, het kiezen van kunst op kantoor, enzovoort.

Welke wetgeving moet je volgen als je AI inzet?

Er bestaat nog geen concrete Belgische, Vlaamse en Europese wetgeving over artificiële intelligentie en het gebruik van algoritmen.

Wel vaardigde de Europese Commissie ethische richtlijnen uit om de ontwikkeling en het gebruik van betrouwbare kunstmatige intelligentie te bevorderen. De EU richtlijnen vertrekken van vier ethische principes:

1. menselijke autonomie
2. het voorkomen van schade
3. billijkheid (‘fairness’)
4. verklaarbaarheid

De richtlijnen vragen ook aan zeven vereisten te voldoen bij het bouwen van ‘betrouwbare AI’ (trustworthy AI):

1. menselijke keuzevrijheid en controle
2. technische robuustheid en veiligheid
3. privacy en databeheer
4. transparantie
5. diversiteit, non-discriminatie en billijkheid
6. milieu- en maatschappelijk welzijn
7. verantwoording

GDPR is de belangrijkste te respecteren regelgeving. Elke verwerking van data moet in beginsel rechtmatig, behoorlijk en transparant zijn. Integriteit en vertrouwelijkheid zijn hierbij cruciaal.

De GDPR-wetgeving legt veel beperking op aan het verzamelen, opslaan en gebruiken van data. Zo mag je onder andere enkel die data verzamelen die noodzakelijk zijn voor de doeleinden waarvoor zij worden verwerkt. En mag je deze niet langer bewaren dan noodzakelijk.

Wat zijn de voordelen en mogelijkheden van AI?

Om de voordelen en mogelijkheden van AI te omschrijven, moet je een onderscheid maken tussen twee types bedrijven: de ontwikkelaars van AI-oplossingen en de afnemers van deze technologie.

Afnemers zijn Vlaamse ondernemingen die dankzij kunstmatige intelligentie bepaalde taken die voorheen door mensen werden uitgevoerd, kunnen automatiseren.

Door taken toe te vertrouwen aan slimme software worden er bijvoorbeeld:

• minder fouten gemaakt,
• kan duurdere arbeid ingezet worden op moeilijkere taken,
• wordt er sneller gewerkt,
• worden monotone taken onvermoeibaar uitgevoerd,
• worden mensen ontlast van gevaarlijke arbeidsomstandigheden,
• kunnen mensen profiteren van informatie die slimmer en sneller met elkaar verbonden en geanalyseerd wordt,
• enzovoort.

AI is hierbij een betrouwbare tool. De mogelijkheden zijn eindeloos.

Want met AI kan je meer dan automatiseren. Je kunt er meer data mee verwerken dan we als mensen of met klassieke oplossingen kunnen.

Als een persoon met een drietal parameters rekening kan houden, dan kan een machine rekenen met drie, tien, honderd en veel meer parameters. De complexiteit doet er niet toe.

Wanneer je als mens op een bepaald niveau niet verder kan, neemt slimme software het vlot over. Zo kan het bijvoorbeeld voor jouw winkel berekenen wanneer en hoe je omzet zal stijgen, wanneer welke producten in de aanbieding kunnen, enzovoort.

Kent AI ook nadelen en problemen?

Artificial Intelligence is niet onfeilbaar. AI kan een probleem worden als we teveel vertrouwen gaan hechten aan de oplossingen van het AI-systeem, waardoor we misschien dingen gaan aannemen die niet correct zijn.

AI mist het ‘gezond verstand’ dat wij als mensen zo vaak aanspreken. Het is in feite louter (geavanceerde) statistiek, met weliswaar soms verbijsterende prestaties, maar soms ook domme uitkomsten. Dat wordt onder meer bewezen door cases waarin vooringenomenheid de resultaten kleurt.

Hoe dit komt? Slimme algoritmen worden nog steeds door mensen gecreëerd en worden gevoed met historische data. Wanneer in deze beslissingen en data vooroordelen onzichtbaar aanwezig zijn, sturen ze het algoritme in een minder gewenste richting, weg van ons gezond verstand.

Zo ontstond er onduidelijkheid rond rekruteren via AI-software. Door de onzichtbare culturele vooroordelen dreigden bepaalde mensen niet meer in aanmerking te komen wanneer de computer de cv’s analyseert en mensen selecteert voor een job, bijvoorbeeld vrouwen of mensen zonder diploma.

Belangrijk is dat er actief gezocht wordt naar deze bias.

Een ander voorbeeld: software die melanomen detecteert, was enkel getraind was op blanke mensen.

Als oplossing hebben we best meerdere systemen én lokale oplossingen. Want tien rekruteerders die elk hun vooroordelen laten meespelen, kunnen elkaar nog neutraliseren. Maar als de tien bedrijven van deze rekruteerders allemaal hetzelfde internationale, dominante AI-systeem gebruiken met dezelfde trainingsdata? Dan bestaat het gevaar wel degelijk dat bepaalde groepen worden uitgesloten.

Daarom pleiten academici en overheden voor het ontwikkelen van lokale technologie, bijvoorbeeld voor de landbouw.

De landbouwmachines met AI-systemen worden gebouwd voor grote industriële landerijen, met monocultuur. Maar we hebben ook biologische landbouw en lokale boeren die een grotere diversiteit wensen. Deze hebben niets aan die grote machines met AI. Daarom werken Vlaamse academici onder meer met ILVO samen aan oplossingen op Vlaamse leest.

Wat heb je nodig om AI te kunnen inzetten?

Een grote uitdaging voor artificial intelligence en machine learning is de hoeveelheid data die nodig is. Machine learning kan niet op basis van slechts enkele voorbeelden. Een kind leert snel het verschil tussen een hond en een kat, maar machine learning moet duizenden foto's van honden en katten zien voor het de relevante verschillen in kaart brengt.

Om een complex probleem op te lossen, heeft een leeralgoritme vaak miljoenen datapunten nodig.

Toch telt niet enkel de hoeveelheid data. Belangrijker is de reflex om data op de juiste manier te verzamelen, op te slaan, te koppelen… Als je geen datacultuur in je organisatie hebt, is dat vaak moeilijk. Als je data in elk proces anders verzamelt en bewaart, kan je deze niet bij elkaar brengen.

Zorg daarom voor een overkoepelend databeleid dat ervoor zorgt dat gegevens door iedereen op een consistente manier worden opgeslagen en gebruikt.

Geld investeren is ook een voorwaarde, al hoeft een AI-project niet per se veel te kosten. Het aanwerven van het juiste profiel kan volstaan. Of het zoeken en vinden van de juiste partner. Deze kan mee zoeken naar mogelijkheden op maat van jouw budget.

Check wel of de oplossing die je koopt echt artificieel intelligent is. Want soms wordt deze stempel er op gekleefd zonder dat die de lading dekt.

Om te weten of je echt een AI-oplossing in huis haalt, informeer je bij de partner of verkoper naar het aanpassingsvermogen van de oplossing. Een AI-systeem of -robot kan andere taken op zich nemen na een training en kan wennen aan een nieuwe situatie. Niet-intelligente systemen kunnen dit niet. Test deze flexibiliteit zeker uit.

Hoe start je met je eerste AI-project?

Bedrijven die geen ervaring hebben met AI kunnen best op zoek naar een gespecialiseerde onderneming als partner. En ze kunnen kennis verwerven over het potentieel van AI via events en activiteiten van partners uit het VLAIO Netwerk, zoals: Agoria, Voka, Sirris, imec, de hogescholen en universiteiten,...

Enkele mogelijke startpunten zijn:

Een samenwerking met de Hogescholen kan je aangaan via Blikopener. Dit project ontsluit de innovatiekennis bij hogescholen.

Wanneer je een eigen R&D-afdeling hebt, kan het de moeite lonen om in een innovatietraject te stappen rond AI via AI Research Flanders. Er worden mooie subsidies toegekend aan nieuwe ontwikkelingen die samen met kennisinstellingen ontwikkeld worden.

Een Baekeland-mandaat geeft dan weer de mogelijk om te doctoreren op artificiële intelligentie en de verworven kennis weer in je bedrijf in te brengen.

AI for Growth is een interessante vzw waarin verschillende techbedrijven, kennisinstellingen en grote ondernemingen elkaar vinden en hun ervaring delen met kmo’s.

Ook het boek Mens versus Machine en de inzichten van Mieke De Ketelaere zijn een goed begin. Als AI-programma directeur bij imec volgt Mieke de ontwikkelingen in deze fascinerende wereld vanop de eerste rij. In dit boek legt ze de basisconcepten van AI helder uit, gestoffeerd met veel concrete voorbeelden. Zo kan dit boek een aanknopingspunt bieden voor je eigen project.