technologie

Gaat KI ons verlossen van fake news?

Arnoud van Gemeren is hoofdredacteur Tijdschrift IT Management en Outsource Magazine bij ICT Media
Volgen:

Twintig jaar geleden versloeg IBM’s Deep Blue de toenmalige wereldkampioen schaken Garry Kasparov. Vorig jaar moest de wereldkampioen van het Aziatische bordspel Go er aan geloven. Hij werd verslagen door AlphaGo, een op kunstmatige intelligentie gebaseerd algoritme van DeepMind. AlphaGo kan betere beslissingen nemen dan menselijke spelers en doet dat, net als de mens, grotendeels op basis van intuïtie. Het resultaat is dat niemand nog begrijpt hoe die beslissingen tot stand zijn gekomen.

Google's DeepMind schermt met een revolutionaire Differential Neural Computer (DNC) die op dezelfde manier functioneert als het menselijke brein. Dit betekent dat de DNC niet alleen in staat is om geheel zelfstandig te leren, maar ook kan putten uit alle opgeslagen data uit het geheugen. Het is niet langer noodzakelijk om de computer volledig te voeden en eerst alle mogelijke antwoorden aan te leren. De computer is zelflerend en traint zichzelf. Zo wordt de DNC zonder menselijke hulp steeds intelligenter en accurater.

Met deze doorbraak in kunstmatige intelligentie komt de computer die zelf kan redeneren steeds dichterbij, zo voorspellen de data scientists van DeepMind in Nature. Dat is niet alleen handig bij het spelen van spelletjes, zoals Go, maar ook bij meer serieuze zaken zoals het vinden van de kortste route binnen een ingewikkeld ondergronds metronetwerk en het uitpluizen van stambomen om familiegeschiedenissen te ontrafelen.

Met de verwarrende Amerikaanse verkiezing nog in het achterhoofd dringt de vraag zich op waarom zelflerende systemen nog niet in staat zijn gebleken om fake nieuws van echt nieuws te onderscheiden. Maar ook op dit terrein worden momenteel spectaculaire resultaten geboekt, zo meldt de website van Ray Kurzweil. Onderzoekers van het Massachusetts Institute of Technology (MIT) hebben een zelflerend systeem ontwikkeld dat zelfstandig het internet afstruint op zoek naar ontbrekende, relevante informatie. Het systeem classificeert de informatie en kent er betrouwbaarheidsscores aan toe. Als mensen worden geconfronteerd met een bericht dat ze niet in de juiste context kunnen plaatsen, gaan ze surfen op het internet om aanvullende informatie te zoeken om ‘het plaatje rond te krijgen’. Het zelflerende systeem doet exact hetzelfde, maar dan sneller en accurater.

De computer betreedt hiermee het terrein van de ‘information extraction’, het maken van samenvattingen voor statistische doeleinden, een taak die tot voor kort door mensen werd uitgevoerd. Denk bijvoorbeeld aan een wetenschapper die een correlatie wil aantonen tussen de hoeveelheid fijnstof en sterftecijfers in een bepaalde regio. Of aan een politicoloog die zoekt naar het verband tussen de hoeveelheid aandacht die een politieke partij in de media krijgt en het voorspelde aantal kamerzetels. In beide gevallen gaat het om het zoeken in bergen ongestructureerde data. De onderzoekers hebben het zelflerende systeem onder meer getest in situaties waar essentiële informatie ontbrak. In een bericht over een schietincident werd de naam van de schutter, de locatie en het exacte aantal gewonden en doden weggelaten. Het systeem formuleerde uiteindelijk zelf, zonder menselijke tussenkomst, de noodzakelijke zoektermen en wist door het surfen op het web de ontbrekende informatie te bemachtigen.

Computers hadden tot voor kort moeite met het toekennen van bepaalde betekenissen en het interpreteren van de context. Als er bij een schietincident ‘een echtpaar en vier kinderen’ zijn omgekomen, tellen mensen automatisch op tot zes; voor een computer is dat een stuk lastiger. De nieuwste generatie zelflerende systemen blijft echter net zo lang zoeken naar de juiste informatie totdat de zelf toegekende betrouwbaarheidsscores acceptabel zijn. Ze verzamelen voldoende ‘bewijs’ om alle puzzelstukjes in elkaar te laten vallen.

Zowel de onderzoekers van DeepMind als die van het MIT rekken de grenzen van kunstmatige intelligentie en machine learning steeds verder op. De resultaten zijn spectaculair. Uiteindelijk zullen algoritmes ook echt nieuws van fake nieuws kunnen onderscheiden. Of is dat wishful thinking?

Van onze partners

Magazines

TITM nr 1 - Cloud & Data


In het eerste nummer van Tijdschrift IT Management (TITM) staat dataopslag in de cloud centraal. Nu de cloud steeds meer de primaire strategie is voor ondernemingen, is het zaak dat medewerkers op een veilige, consistente en snelle manier toegang hebben tot hun data, ongeacht het device waarop ze werken of de locatie waar ze zich bevinden. Vooral voor bedrijven met meerdere vestigingen en veel mobiele werknemers is dit een uitdaging. Tel daarbij op het stijgend aantal hybride cloud-architecturen en de uitdagingen op het gebied van security en compliance, en de complexiteit wordt in één oogopslag duidelijk.


Naar alle magazines