AI: groots denken of klein houden?

Auteur(s): Sytse van der Schaaf

Artificial Intelligence (AI) heeft in een tijdsbestek van een paar jaar het standaardbeeld van robots ingrijpend veranderd. Dacht voorheen iedereen bij robots aan machines die routinematige, fysieke handelingen veel sneller uitvoerden dan mensen. De AI-toepassingen die op dit moment op de markt verschijnen bootst menselijke cognitie in tal van vormen na en overtreffen deze zelfs in sommige gevallen. Het kan een krachtige bron voor innovatie zijn binnen individuele organisaties, maar ook voor het grotere geheel van de Nederlandse economie. Het is tijd om groots te denken voordat we het klein houden.

Voorbeelden van software robots die menselijke cognitie zijn chatbots in websites, slimme speakers waar je tegen kunt praten en virtuele assistenten die natuurlijke taal kunnen begrijpen en gebruiken maar ook algoritmes die de redeneertrant en logica van mensen kunnen nabootsen. Nederlanders zijn dol op AI. Je ziet het aan de adoptie van een van de bekendere voorbeelden van zo’n cognitie robot. In geen enkel ander land buiten de VS is Google Assistant zo snel aangeslagen als in Nederland. Eind vorig jaar kwam er een Nederlandse versie van deze persoonlijke assistent uit die als losstaande app op smartphones gebruikt kan worden of in een slimme speaker verwerkt kan zitten. In geen enkel ander land werd Google Assistant in het eerste half jaar na lancering zoveel gebruikt als in Nederland. Naar schatting gebruikt 1 op de 2 Nederlandse consumenten dit soort spraaktechnologie op de smartphone, 1 op de drie doet dit dagelijks. Binnen twee jaar wordt 30% van de zoekopdrachten met de stem aangestuurd, is de verwachting.

Prominente rol

Net zoals bij de adoptie van internettechnologie eerder is gebeurd, omarmen consumenten ook bij AI voornamelijk toepassingen die door Amerikaanse bedrijven ontwikkeld zijn. Dat is jammer, want de Nederlandse informatica heeft sinds de jaren ’70 een prominente rol gespeeld ook op AI-vlak. De wiskundige concepten als algoritmes en neurale netwerken die de motor vormen van AI bestaan al tientallen jaren. Van de ruim 100 Nederlandse wetenschappers die zich met AI bezighouden hebben zo’n veertig een bovengemiddelde citatie- index, een belangrijke graatmeter voor wetenschappelijke impact. Het Nederlandse onderzoek rond AI verliest op dit moment in een razend tempo aan belang, omdat andere landen veel meer geld steken in fundamenteel onderzoek naar AI en de financiering van het Nederlandse onderzoek te versnipperd is. Daarnaast profiteert de Nederlandse economie te weinig van de wetenschappelijke kennis. Op Nederlandse AI gebaseerde starters zijn niet op eigen kracht doorgebroken op het internationale toneel. Tal van sprekende voorbeelden als Booking.com, Euvision en Scyfer zijn allemaal in Amerikaanse handen beland.

Zijn we te laat en heeft Nederland de boot gemist? Zeker niet. We zijn nog maar net bij het startpunt van een brede toepassing van AI aanbeland. De grootste doorbraken op het gebied van AI hebben pas de laatste jaren plaatsgevonden. Grote Amerikaanse technologiereuzen als Microsoft en AWS hebben een sleutelrol gespeeld in het bruikbaar maken van AI voor beeld en spraakherkenning. Algoritmes in de vorm van neurale netwerken zijn los gelaten op hun grote datasets die zij verzamelen over gebruikers van hun internetdiensten. In combinatie met op grafische processoren gebaseerde servers werden raamwerken en practices opgebouwd om machines aan de hand van grote datasets te trainen. Het begon met Google die een neuraal netwerk aanleerde om de populaire kattenvideo’s op Youtube geautomatiseerd te labelen. Wat de machines leerden van beeldherkenning konden zij later ook toepassen bij het herkennen en leren van taal. Ziedaar de relatief snelle komst van een Nederlandse versie van Google Assistant. Wil je meer weten over deze ontwikkeling dan kun je het METRI strategic report over de renaissance van AI erop naslaan.

De Googles van deze wereld hebben AI niet alleen in tal van hun producten en diensten verwerkt. Zij hebben er ook voor gezorgd dat hun frameworks om AI in verschillende sectoren en organisaties toe te passen via laagdrempelige clouddiensten beschikbaar gesteld aan bedrijven, klein of groot. Nederlandse organisaties zien de relevantie van AI en zijn hier in vergelijking met het buitenland veel mee bezig. Maar het blijft vooral bij proeven die vooral in de periferie en minder in kernprocessen toegepast worden. Van de ontwikkeling van nieuwe businessmodellen gebaseerd op AI komt het meestal niet. De adoptie onder het MKB en het aantal startups en scale-ups zou flink omhoog kunnen. Gemiddeld genomen heeft het Nederlandse bedrijfsleven baat bij meer kennis, meer talent, bruikbaardere data en heldere regelgeving.

Relevante initiatieven

Een nationale AI-strategie zou veel kunnen betekenen voor individuele organisaties maar ook voor de Nederlandse economie. Er zijn verschillende initiatieven om het AI-onderzoek aan te zwengelen en de toepassing van AI te verbreden. Het meest relevante is het publiek-private samenwerkingsverband AINED, waar TopTeam ICT (boegbeeld René Penning de Vries), VNO-NCW, ICAI, NWO en TNO deel van uit maken. Eind vorig jaar publiceerden zij het rapport ‘AI voor Nederland’, hetgeen bedoeld is als een eerste aanzet voor een nationale AI-strategie. Sommigen wachten de komst van officieel nationaal beleid niet af. Zo kondigde de industriekoepel FME begin 2019 aan dat zij het Platform Artificial Intelligence aan om toepassers en ontwikkelaars van AI binnen de technologische industrie samen te brengen.

Er is een grote behoefte aan deze gecoördineerde actie. FME-leden als NXP, IBM, ABB, DAF, Tata Steel, KPN, Philips en ASML willen de bredere toepassing van AI binnen de technologische industrie versnellen, én de technologische industrie een stem geven in het maatschappelijke debat over het toepassen van AI bij het oplossen van maatschappelijke uitdagingen. Voorbeelden zijn de toepassing van AI in smart cities, binnen de zorg en binnen de agri-foodsector. Een belangrijk knelpunt is dat Nederland een tekort heeft aan kennis en geschoolde werknemers op dit vlak. Voor deze inhaalslag is eind vorig jaar het doek gehaald van een nationale AI cursus. De cursus is gebaseerd op een vergelijkbaar initiatief in Finland en gebaseerd op bijdragen van Nederlandse topexperts als Max Welling, die verbonden is aan de Universiteit van Amsterdam en gespecialiseerd is in machine learning. Het doel is om 1 procent van de Nederlanders de basisprincipes van AI bij te brengen. Ook binnen andere verbanden wordt er volop samengewerkt. Zo zijn de politie, de Universiteit Utrecht en de Universiteit van Amsterdam een Nationaal Politielab AI begonnen. Retailconcern Ahold Delhaize heeft een vergelijkbare samenwerking opgezet met de Technische Universiteit Delft.

Buitenland

Wil Nederland relevant blijven, dan is het nu zaak om niet alleen groots te denken maar daar vooral ook naar te handelen. Zeker als je naar de initiatieven in het buitenland kijkt. Buitenlandse overheden hebben de afgelopen periode in sneltreinvaart hun torenhoge ambities rond AI de wereld in geslingerd. Zo heeft China de ambitie uitgesproken om in 2030 wereldleider te zijn in AI, heeft de Europese Commissie recent 2,5 miljard euro vrijgemaakt voor onderzoek en heeft president Macron een ambitieuze Franse AI-strategie. Het Verenigd Koninkrijk is met een AI Sector Deal, gericht op talent en economische meerwaarde, en ook een Duits initiatief wordt zeer binnenkort verwacht.

Het is tijd voor een overkoepelende Nederlandse AI-strategie. Er zijn volop mogelijkheden voor organisaties om aan te haken bij innovaties en in breder verband om de hele Nederlandse economie ermee te vernieuwen. In een volgende blog leg ik uit waarom de kansen van robotisering groter zijn dan de bedreigingen.



Deel dit artikel:

Boeingavenue 251 - 1119 PD Schiphol-Rijk - Nederland - Tel + 31 20 655 1777