It’s the algorithm, stupid – vrij naar Bill Clinton – zou het antwoord kunnen zijn van wat ons dagelijks leven, economie of zelfs politiek steeds ingrijpender aanstuurt. Aandelen, direct mailings, aanwervingen en love matchmaking: algorithms rule. De Nederlandse tech-ondernemer Jim Stolze schreef er eind vorig jaar een boek over: 'Algoritmisering, wen er maar aan'. Dat wennen is één ding, maar waar leidt het ons heen? En behouden we de controle wel? Té weinig mensen hebben ook maar enig idee waar AI eigenlijk voor staat, vond Jim Stolze. Dus zette hij een online cursus op die alle Nederlanders gratis kunnen volgen.

Basiscursus voor alle Nederlanders

Het begon allemaal met een column in het Financieel Dagblad over de onwetendheid over artificiële intelligentie. Daarin schreef Jim Stolze onder meer het volgende: “AI is te belangrijk om over te laten aan grote techbedrijven en overheden. Mondige burgers en kritische consumenten kunnen ervoor zorgen dat de technologie op de juiste manier wordt ingezet. Een nationale AI-cursus kan daarbij helpen.” De Amsterdamse tech-ondernemer, die met zijn ‘uitzendbureau voor artificial intelligence’ aan grote bedrijven concrete oplossingen biedt op vlak van kunstmatige intelligentie, verbaasde zich erover hoe weinig het doorsnee publiek er over weet.

“Ik had mijzelf laten bijspijkeren via een dure Amerikaanse universiteit (MIT) toen een vriendin me wees op een gratis online cursus kunstmatige intelligentie in Finland. Die ben ik toen ook gaan volgen. De aanpak sprak mij zo aan dat ik erover berichtte in mijn column in het FD. De reacties waren overweldigend. Veel hoogleraren boden spontaan hun hulp aan en er meldden zich ook een aantal sponsors. Tot nu toe is onze Nationale AI-cursus al opgepikt door 7.000 mensen: de jongste cursist was 10 jaar, de oudste 81.”

Bewustwording, diversiteit en talent

De Nationale AI cursus voor alle Nederlanders mikt op 170.000 cursisten. Waarom vindt Stolze het zo belangrijk dat iedereen méé is? “Kunstmatige intelligentie is al lang geen toekomstmuziek meer. Het zit verweven in alle aspecten van het dagelijks leven. Van (bijna) zelfrijdende auto’s tot en met de newsfeed van het alomtegenwoordige Facebook. Maar hoe werkt dat onder de motorkap? Wie is ervoor verantwoordelijk? Met een basiscursus voor alle Nederlanders kunnen we in ieder geval goed geïnformeerd de discussies aangaan.”

“Bovendien is AI vooral een ‘white male’-aangelegenheid”, stelt Stolze. “Die groep moet echt diverser worden, zodat ook mensen met een andere etnische achtergrond, geslacht of leeftijd zich herkennen in de problematiek. Daarnaast is talent is op dit moment de grootste uitdaging van de techwereld. Hoe komen we aan genoeg mensen die ‘digital’ snappen? Een dergelijke cursus zou een perfecte opstap vormen. De Finnen geven er zelfs studiepunten voor, of een officieel certificaat op LinkedIn.”

The next level: data

Tien jaar geleden had zijn boek ‘Digitalisering, wen er maar aan’ kunnen heten. Intussen is er heel wat veranderd. “Dit is de next level”, zegt de Amsterdammer. “De volgende innovatiefase van een maatschappij die als geheel massa’s data genereert. Daarmee wordt enorm veel mogelijk. Algoritmisering is net zo’n revolutie als digitalisering. Daarvoor had je van dezelfde grootteorde elektrificatie, de komst van computers en de interconnectie van netwerken waardoor het internet ontstond. Misschien zien we er over 10 jaar alweer zo’n nieuwe revolutie gebeuren.”

Hoe beter we nu omgaan met deze evolutie die nog in haar kinderschoenen staat, des te meer vertrouwen we in de toekomst kunnen hebben. Want de grote golf moet er nog aankomen

Dat zouden dan autonome systemen met kunstmatige intelligentie kunnen worden, machines die met elkaar kunnen ‘praten’ en van elkaar leren. Daarmee leggen we de basis voor nog veel ingrijpender evoluties. Daar komt een grote verantwoordelijkheid bij kijken. “Toen we 15 jaar geleden begonnen te digitaliseren, stonden we helemaal niet stil bij de negatieve gevolgen”, aldus Stolze. “Hoe beter we nu omgaan met deze evolutie die nog in haar kinderschoenen staat, des te meer vertrouwen we in de toekomst kunnen hebben. Want de grote golf moet er nog aankomen.”

Limieten van AI schuiven op

Algoritmisering gaat over wiskunde, computerkracht en big data. Voeg je die drie samen, dan komen machine learning, deep learning en – ultiem – artificial intelligence in zicht. De link tussen een algoritme en een ‘lerende’ computer is terug te brengen op goeie oude kansberekening. “Eén vorm van algoritmes die ik uitleg in mijn boek is Bayesiaanse statistiek”, vertelt de Nederlander. “Dat is een tak van de statistiek die gebaseerd is op Bayesiaanse kansrekening, een van de interpretaties van waarschijnlijkheid. Daarbij worden kansen voortdurend herzien op basis van beschikbaar gekomen nieuwe informatie. Beschik je over grote hoeveelheden data, dan heb je veel computerkracht nodig om daar patronen uit te halen.”

“Die kunnen interessant zijn voor marketeers of decision makers. Dankzij de rekenkracht van computers kan je die techniek toepassen op grote datasets. Voorbeelden zijn het voorspellen van koopintenties of stemgedrag op basis van een aantal variabelen. “Dat noem je dan machine learning”, zegt Jim Stolze. “Maar kunstmatige intelligentie moet je vooral beschouwen als een zoektocht én als een vakgebied. Al sinds de jaren ‘50 worden manieren gezocht om van machines ‘mensen’ te maken, maar zover zijn we nog niet. Artificial intelligence is heel erg wat informatica nog niét kan. De limieten schuiven wel steeds verder op.”

Het is niet omdat je veel data verzamelt, dat je er automatisch mee aan de slag kan. Ik merk vaak een skill gap

Misschien zelfs richting singulariteit, het toekomstige - of fictieve? - breekpunt wanneer de technologische vooruitgang de intelligentie van de mens inhaalt. Intussen kunnen we wel steeds meer met algoritmes. “Leven, werken en geld verdienen met kunstmatige intelligentie is waar mijn boek over gaat”, zegt Stolze, die ook oprichter is van TEDxAmsterdam. “Grote techbedrijven zetten al langer inzetten op machine learning, Google spant de kroon. Dat kunnen ze omdat ze over een gigantische datapool beschikken en ook veel geld om er rekenkracht tegenaan te gooien.”

“Bedrijven springen nu ook op de kar, maar die zijn vaak te optimistisch over de kwaliteit van hun data. Het is niet omdat je veel data verzamelt, dat je er automatisch mee aan de slag kan. Ik merk vaak een skill gap. Je kan die data niet zomaar gebruiken. Het gaat voorbij programmeren en correlaties maken uit een database. Het is wetenschap. Pas daarmee kan je met data naar machine learning die aanbevelingen doet, trends voorspelt of wat je er nog meer mee wil.”

In enkele minuten 130.000 dossiers doornemen

Jonge bedrijven en start-ups baseren hun businessmodellen op machine learning in. De Gentse scale-up OTA Insight opereert vanuit Londen en voorspelt met een krachtig algoritme de bezettingsgraad van 10.000 hotels wereldwijd, waaronder die van internationale ketens als Sheraton en Hilton. “Zulke cases hebben we nodig, omdat het tot de verbeelding spreekt”, toont Stolze zichmeteen enthousiast. “In Nederland heeft het Ministerie van Gezondheid het aangedurfd om te experimenteren met zorgberoepenregister. Tandartsen en verpleegkundigen moeten zich elke vijf jaar opnieuw laten registreren. Bij de duizenden aanvragen komt veel niet-schaalbaar papierwerk kijken. Wie wel of geen stempel krijgt, kun je vatten in een 1 of 0-model.”

“Train je dat met een eenvoudig algoritme – de decision tree – dat kun je met 90% zekerheid voorspellen of een zorggever in aanmerking komt voor herregistratie. In enkele minuten neem je 130.000 dossiers door met als resultaat drie stapeltjes. Eén: alles oké. Twee: na te kijken wegens waarschuwingssignalen - zoals een diploma dat niet helemaal klopt. En drie: aan te vullen met bijkomende data. Ambtenaren kunnen hun aandacht richten op wat ertoe doet. Tegelijk worden zorgverleners die hun zaakjes wél goed op een rijtje hebben minder vaak onnodig lastig gevallen”, zegt Stolze.

Of de gevolgen voor de arbeidsmarkt daarbij altijd positief zijn, valt te bezien. Veranderen door algoritmisering zal ze zeker. “Iedereen die een videotheek begon in 2005, zal beamen dat de maatschappij evolueert”, aldus Stolze. “Innovatie is altijd goed geweest voor de economie, maar werk zal inhoudelijk veranderen. Radioloog is een beroep dat op den duur zal verdwijnen: röntgenfoto’s interpreteren wordt machinewerk. Maar de dokter krijgt veel daardoor betere tools en gereedschap. De OESO gaat uit van 11,4 % van de banen in de Benelux die verdwijnen. Niet de grote destructieve kracht die wel voorspeld wordt.”

Schemerzone

Deep learning, computers die zintuigen krijgen, wordt hoe dan ook the next step. Een computer ongestructureerde data leren vertalen naar actie is echter ongelooflijk complex, beseft ook Jim Stolze. “Een zelfrijdende auto is uitgerust met camera’s, microfoons en andere sensoren, maar de gegenereerde data is niet gestructureerd, het is machinetaal. Deep learning baseert zich op wiskundige functies met patronen in verschillende lagen die ongestructureerde data lezen en daar nieuwe patronen in ontdekken. Het model krijgt dan déjà vu’s en koppelt daar conclusies aan.”

Op weg naar breed toegepaste kunstmatige intelligentie ligt een belangrijke horde, namelijk regulering en privacy

“Concreet: een auto herkent de vormen en de kleur rood van een stoplicht op basis waarvan hij zal stoppen. Dat is de echte revolutie. Maar op weg naar breed toegepaste kunstmatige intelligentie ligt een belangrijke horde, namelijk regulering en privacy. De technologie kan het, maar cultuur en ethische standaarden bepalen wat er wordt toegepast.”

“In China zie je dat gezichtsherkenning door verkeerslichten met sensoren al in de experimentfase verkeert. Verderop in de toekomst kunnen daar mogelijk systemen uit ontstaan die beslissingsbevoegdheid hebben op de levens van mensen. Dan komen we in een schemerzone terecht, waarin wat politiek en maatschappelijk wenselijk is het laatste woord zal hebben.”

Wie toegang heeft tot internet is significant gelukkiger. Het is een venster op de wereld. Met algoritmisering en AI wordt het nét zo: het is de turbo-injectie van onze verslimming

“Nu is ‘goed burgerschap’ en ‘AI’ nog van elkaar gescheiden, maar zal dat ook zo blijven? In mijn boek zoom ik in op die Chinese toestanden. Voorlopig blijven die lokaal. Bij ons is regulering vooralsnog geen vies woord. Ik zie Amerikaanse en Chinese burgers op termijn trouwens eisen dat er op een nettere manier met hun data wordt omgegaan. Algoritmisering is een cultureel gegeven. 60 procent van mijn tijd ben ik zelf bezig met ethische discussies: veel complexer dan de simpele wiskunde (lacht).”

Venster op de wereld

In 2008 schreef Jim Stolze een thesis over het verband tussen internet en geluk. Worden we anno 2019 gelukkiger van algoritmisering? “Uiteindelijk wel: ik ben een tech-optimist”, antwoordt hij. “Wie toegang heeft tot internet is significant gelukkiger. Het is een venster op de wereld. Met algoritmisering en AI wordt het nét zo: het is de turbo-injectie van onze verslimming. Het helpt je nutteloze ballast in je leven te dumpen. Maar ik ben - hoop ik - ook een realist: de dilemma’s moeten we onder ogen zien.”

Helemaal geboeid door de visie van Jim Stolze? We geven enkele exemplaren van zijn nieuwste boek weg! Waag nu je kans!