Machines die zichzelf leren verbeteren, we zijn er nog maar een kleine stap van verwijderd. Deze 5 voorbeelden laten zien hoe ver we zijn.
De term 'machine learning' bestaat al sinds 1959 en staat voor computers die zichzelf leren leren, zonder daar specifiek voor geprogrammeerd te zijn. Het leek echter lang science-fiction, maar tegenwoordig gaat het erg hard in dit veld. 5 recente voorbeelden.
#1. Potje Go, anyone?
De Go-wedstrijd tussen de menselijke wereldkampioen Lee Sedol en Google-computer AlphaGo was dé doorbraak en hét bewijs: systemen kunnen net zo goed zichzelf leren verbeteren als mensen. Lerende machines bevinden zich ‘in een hockeystick’, zegt Diane Bryant (Intel), omdat steeds meer bedrijven er de voordelen van inzien. Het chipbedrijf voert in de markt van ‘High Performance Computing’ een harde strijd met Nvidia en AMD om de koppositie.
#2. Ach, laat je horloge toch rijden
Mercedes experimenteert met een systeem dat de gewoontes van bestuurders registreert. Met die informatie leert het voorspellen wat de chauffeur wil gaan doen en kan daarop anticiperen. Het systeem komt eerst in de C- en S-klasse, en wordt onder meer samen met Apple ontwikkeld.
De zogeheten Mercedes-Benz Companion App combineert Apple-wearables met de Mercedes. Je vertelt je Apple Watch waar je heenwilt en je in-car-navigatie neemt het over. Eenmaal op de bestemming leidt het horloge je weer naar de voordeur. En dat niet alleen, de app leert ook je gewoontes kennen. Ga je vaker naar hetzelfde adres? Dan weet hij ook waar je waarschijnlijk daarna weer naartoe gaat. En geef hem toegang tot je agenda, en hij waarschuwt je van tevoren als er files staan. Nu nog toekomstmuziek, maar de toekomst is nabij, zegt Mercedes.
#3. Bank zonder site
De nieuwe Britse Atom Bank heeft geen filialen, geen callcenters, zelfs geen website. Wel een app, waarmee alle bankzaken te regelen zijn. Samen met het bedrijf WDS (onderdeel van Xerox) leert die app onder meer om antwoorden op vragen aan te passen aan de gebruiker. Het is trouwens bepaald niet de enige in de financiële sector die probeert met kunstmatige intelligentie bankklanten beter te bedienen – of juist: ellende wil voorkomen.
#4. Minder nierziektes en blindheid
Google is een pionier in Machine Learning. Het bedrijf wil onder meer zijn onderzoekslab DeepMind inzetten op data van 1,6 miljoen Britse NHS-patiënten om diagnoses te versnellen en behandelingen te optimaliseren. Hiermee zouden maandelijks zo’n 1.000 dodelijke nierafwijkingen kunnen worden voorkomen. Ook wil het bedrijf het systeem gebruiken om vroegtijdig patronen te herkennen die blindheid veroorzaken. Helaas voor Google (en voor de patiënten?) gaat de app nog niet bepaald van een leien dakje, vanwege regelgeving die gebruik van de data bemoeilijkt.
#5. Hij kan lezen!
Een stem of foto herkennen, dat kan een computer prima. Maar een tekst lezen én begrijpen? Da’s andere koek. Het Canadese Maluuba heeft nu echter een doorbraak bereikt. Hun EpiReader kan in 74 procent van de gevallen een weggestreept woord raden. Nog niet zoveel als een gemiddelde mens kan, maar wel bijna. Het bedrijf verslaat daarmee (voorlopig) Google en Facebook, die met soortgelijke proeven bezig zijn. Zie in onderstaand filmje hoe het systeem feilloos weet wanneer er 'dwergen' in een sprookje bedoeld zijn…
Vraag een gratis proefnummer aan
Dit verhaal komt uit de meest recente papieren editie van Management Team, die 30 juni verschenen is en in het teken staat van de lijst van de beste digitale dienstverleners. Ben je nog geen abonnee? Vraag deze editie dan hier aan als gratis proefnummer!
