Geen producten in de winkelwagen.
De techsector wordt nog altijd door alfamannetjes gedomineerd, maar veel van hun business van vandaag is wel gebaseerd op het baanbrekende werk van een Chinese immigrante: Fei-Fei Li.
Zij heeft – heel kort samengevat – computers leren zien. Li is een van de grondleggers van ImageNet in 2010, de onlinedatabase die de revolutie van deep learning op gang heeft geholpen. Computers krijgen voor het eerst toegang tot een dataset met 15 miljoen plaatjes gerangschikt in 22.000 categorieën. Daarmee leren ze objecten identificeren.
Dat is echt jarenlang monnikenwerk geweest voor Li. Helaas is zo ook de basis gelegd voor heel wat vooroordelen. Computers labelen bijvoorbeeld mensen op een racistische of seksistische manier.
Enigszins schuldbewust
‘Als het internet een overwegend blank, westers en vaak mannelijk beeld van het dagelijks leven schetst, zitten we met technologie die moeite heeft om iedereen te begrijpen’, klinkt het enigszins schuldbewust in haar memoires The Worlds I See.
Toch heeft ze met haar werk het fundament gelegd voor technologieën voor zelfrijdende auto’s, gezichtsherkenning en medische beeldvorming. Het levert haar heel wat bekroningen en de titel van ‘godmother of AI’ op.
Maar de pionier blijkt ook na ruim twee decennia nog niet klaar. Op haar LinkedIn-profiel staat iets opmerkelijks: newbie. Ze werkt fulltime aan iets nieuws. Dat nieuwste avontuur is volgens persbureau Reuters een startup waarin AI wordt gekoppeld aan ‘ruimtelijke intelligentie’.
AI gaat van 2D naar 3D
Wat dat is? Een klein voorbeeldje uit haar TED Talk: als mensen een kat zien die met zijn pootje naar een glas melk op tafel slaat, dan weten we in een fractie van een seconde wat er gaat gebeuren.
Ons brein legt in 3D het verband met de plaats van het glas, de relatie met de tafel, het gedrag van de kat. En laat ons naar dat glas grijpen voordat het op de grond klettert. Dat wil ze nu gaan leren aan algoritmes.
AI moet dus niet alleen dat soort dingen gaan zien, interpreteren en verbanden leggen, maar ook gaan leren en handelen op basis van die beelden. Van 2D gaat AI naar 3D. Daarmee komen machines een stuk dichter bij hoe mensen de wereld begrijpen en eraan deelnemen. En dat is opnieuw een enorme sprong vooruit.
‘De huidige AI-systemen zijn niet flexibel, begrijpen vaak de context niet en zijn moeilijk te sturen in begrijpelijke termen. Uiteindelijk moeten we machine-intelligentie ontwikkelen die menselijke taal, emoties, intenties en gedrag begrijpt’, zei Li vorig jaar nog tegen het Belgische magazine Knack.
Startup in stealth mode
Als het haar lukt, dan zal een robot die kat ook zien en zelf naar dat glas grijpen. De echte impact hiervan is mega: zelfrijdende wagens worden veiliger, omdat ze veel beter door drukke straten kunnen manoeuvreren. Robots in de industrie en de gezondheidszorg kunnen zelfstandiger en efficiënter opereren bij complexe taken.
Nu is haar startup nog altijd in stealth mode. Maar Li zou al wel funding binnen hebben van Silicon Valley-durfinvesteerder Andreessen Horowitz en het Canadese Radical Ventures. Menig ondernemer zal met deze partners een gat in de lucht springen, maar voor Li voelt het toch een beetje alsof ze haar ziel aan de duivel heeft verkocht.
Ze vindt AI namelijk veel te krachtig om de ontwikkeling ervan over te laten aan bedrijven. Die zijn te veel gericht op winst en ze delen ook niet graag met het grote publiek. ‘Als we AI volledig overlaten aan particuliere bedrijven, dan laten we ook de toekomst van de mensheid over aan particuliere bedrijven.’
Lees ook: AI richt nu al schade aan, zegt techfilosoof Aaron Mirck
De overheid moet massaal investeren in eigen onderzoek naar en ontwikkeling van AI, met name bij universiteiten. ‘We moeten mensen centraal stellen bij AI. Dit betekent dat we het niet alleen over de technologie zelf moeten hebben, maar ook over de ethische en politieke gevolgen.’
Maar wat ze wil ontwikkelen, kost heel veel geld. En dat hebben universiteiten gewoon niet. Ze hebben niet eens de middelen om een eigen model van ChatGPT te bouwen. En dus stapt ze nu noodgedwongen opnieuw over naar het bedrijfsleven.
Diversiteit in techwereld
Aan een ander stokpaardje blijft ze ondertussen wel gewoon doorwerken: het gebrek aan diversiteit in de techwereld. Die staat de wetenschappelijke vooruitgang in de weg, vindt ze. Het overwegend mannelijke perspectief is te beperkt. Dat frustreert haar ook.
‘Meer variatie in achtergronden van mensen betekent dat je de wereld op verschillende manieren ziet en juist daarom kun je een unieke wetenschapper zijn’, vertelde ze aan de Financial Times.
Via de non-profitorganisatie AI4All, waar ze medeoprichter van is, werkt ze daarom sinds 2017 aan meer diversiteit en inclusie. Middelbare scholieren, vooral meisjes, studenten van kleur en studenten uit migrantengezinnen, krijgen praktische trainingen in AI.
Chinese immigrante
Li weet namelijk wat het is om te behoren tot een minderheidsgroep. Wanneer ze 12 is, verhuist haar vader vanuit het Chinese Chengdu naar de Verenigde Staten. Ze voegt zich op 16-jarige leeftijd met haar moeder bij hem in het stadje Parsippany in New Jersey.
Het gezin is arm, haar moeder heeft een slechte gezondheid, en niemand spreekt goed Engels. Om de familiekas een beetje te spekken, werkt Li als tiener in een Chinees restaurant in New Jersey. Een parttime baantje waarmee ze 2 doller per uur verdient.
Ze werkt ook lang en hard om op school bij te blijven. Toch ziet ze wel een lichtpuntje: haar ouders steunen de ‘nerdy kid’, vertelt ze tegen The Guardian. Als kind wil ze natuurkundige worden. ’s Avonds leest ze boeken van Albert Einstein, Roger Penrose en Erwin Schrödinger.
Ze krijgt een bijna volledige beurs voor Princeton University waar ze fysica, techniek en computerwetenschappen studeert. Maar in het weekend keert ze terug naar huis, om te werken in de stomerij van haar ouders.
Aan het California Institute of Technology in Pasadena stapt ze over naar neurowetenschappen. Li raakt gefascineerd door hoe onze hersenen visuele informatie verwerken. Ze promoveert daar ook op.
Uitstapje naar Google
Vier jaar later werkt ze als hoogleraar voor Stanford University. Ze schopt het tot directeur van het Stanford Artificial Intelligence Lab (SAIL) en wordt medeoprichter van Stanfords Human-Centered AI Institute. Ze maakt in 2017, tijdens een sabbatical, de overstap naar het bedrijfsleven.
Ze werkt voor Google Cloud als chief scientist. Ze wil de drempel verlagen, AI democratiseren. Ze heeft veel meer middelen, een veel groter team van medewerkers en toegang tot iedereen, van ‘Japanse komkommerboeren tot Fortune 500-bedrijven’.
Totdat ze op de keiharde corporate realiteit botst met het project Maven voor het Pentagon. Ze is daar eerst enthousiast over, maar intern ontstaat er veel ophef. Defensie gebruikt AI in dit project namelijk voor het interpreteren van beelden van dronecamera’s.
De volgende stap zal ongetwijfeld naar autonome wapens leiden. Li maakt een U-bocht en verklaart in The New York Times dat het ‘regelrecht tegen mijn principes indruist om mee te werken aan een project waarvan ik denk dat het AI bewapent’.
Lees ook: Dit zijn vijf Nederlandse defensiekampioenen van de toekomst
Geen doemdenker
Ze vertrekt dan ook bij Google en keert terug als professor in computerwetenschappen bij Stanford. Haar missie laat haar de riante loonstrookjes van Google al snel vergeten. Ze stort zich op AI-technologie, de gezondheidszorg en het verwijderen van bias uit ImageNet.
Tijdens de pandemie krijgt ze van een uitgever het voorstel om aan een boek te werken. Ze worstelt ermee, ze is te verlegen, ze vindt zichzelf geen Einstein, maar ze doet het toch. Dat boek is eind vorig jaar uitgekomen: The Worlds I See.
Daarin beschrijft ze haar jeugd, maar ook haar werk en haar visie op technologie. Li behoort niet tot de doemdenkers, maar ze is ook niet naïef. Ze is liever een pleitbezorger voor ethisch en maatschappelijk verantwoorde AI.
Voor het bouwen van vangrails, voordat het gierend uit de klauw loopt. Ze heeft er alle vertrouwen in dat AI een force for good zal worden, zolang we ‘onze menselijkheid centraal stellen’.
AI moet mensen niet vervangen, maar ondersteunen. AI gaat niet over het opvoeren van de productiviteit, of de winsten, het gaat over het leven van alle mensen verbeteren. Hopelijk heeft ze daar dan ook goede afspraken over gemaakt met de investeerders van haar nieuwe startup.
Lees ook: AI gaat te veel over kosten en efficiëntie en te weinig over de sociale kant
