Alsof dat nog niet erg genoeg is, hebben machines bewustzijn en superintelligentie verworven, en hebben ze – tegen onze wil – de wereld overgenomen. Met koude berekeningen besluiten onze AI-opperheren dat mensen hun kans hebben gehad en dat het tijd wordt om van ons af te komen voordat we nog meer schade aanrichten.
Kijk nu eens terug naar juni 2017, toen afgevaardigden van over de hele wereld elkaar in Genève ontmoetten een door de Verenigde Naties georganiseerde top om AI te ontwerpen voor mondiaal welzijn. Het doel was niet alleen om vriendelijke AI te ontwikkelen, maar ook om manieren te bedenken om de technologie te gebruiken om de wereld voor iedereen beter te maken. Uiteraard waren er tal van waarschuwende verhalen over de hoogtij vierende technologie en hoe AI de wereld erger zou kunnen maken als we niet oppassen. Maar de algemene boodschap was er een van hoop.
Verwant
- Optische illusies kunnen ons helpen de volgende generatie AI te bouwen
- De klantenlijst van Clearview AI is gestolen. Zou de enorme database met gezichten de volgende kunnen zijn?
- Straight flush: hoe slimme toiletten van de volgende generatie een revolutie teweeg kunnen brengen in het volgen van de gezondheid
Het is waar: de mensheid wordt geconfronteerd met meer problemen dan we waarschijnlijk zelf kunnen oplossen. Zonder enkele drastische en onmiddellijke veranderingen zullen we zeker een dystopische toekomst inluiden. Maar misschien kunnen we deze problemen ook oplossen – of op zijn minst de negatieve gevolgen ervan minimaliseren – met behulp van AI. Hier zijn enkele manieren waarop.
Onze oceaan beschermen door onszelf te controleren
Wij landbewoners kunnen gemakkelijk vergeten hoe belangrijk de oceanen zijn. Ze bedekken ongeveer 71 procent van het aardoppervlak en zijn goed voor 91 procent van de leefruimte. De oceanen zijn waar het leven begon en onze soort is er sindsdien mee verbonden.
En toch doen we het behoorlijk slecht in het beschermen van deze hulpbron. Het Great Barrier Reef is nog niet dood, maar sterft in een gevaarlijk tempo af. Eens zo levendige en bloeiende koraalgemeenschappen veranderen in gebleekte begraafplaatsen. Ondanks regelgeving inzake de vangst en verkoop van bepaalde mariene soorten is illegale visserij nog steeds wijdverbreid.
Organisaties als The Nature Conservancy (TNC) zijn dat nu wel gebruik maken van gezichtsherkenningssoftware om overbevissing tegen te gaan in een poging de oceaan te redden. In november vorig jaar lanceerde het een wedstrijd waarin softwareontwikkelaars werden uitgedaagd een systeem te creëren om beelden van vissersboten te monitoren. Het doel was om beschermde soorten te identificeren, zodat inspecteurs de tape kunnen beoordelen en ervoor kunnen zorgen dat de vissen op de juiste manier worden behandeld en teruggezet in de oceaan.
Verwacht wordt dat dit systeem de tijd die aan het toezicht op de visserij wordt besteed, drastisch zal verminderen. Inspecteurs geven meestal een deel uit zes uur analyseren van elke tien uur tape, volgens De Bewaker. Met een AI-systeem dat de minuutmarkering waar de vermoedelijke vis zich op de film bevindt, tagt, zou die tijd met 40 procent kunnen worden verkort.
“Het eindresultaat is een ongelooflijke eerste stap om ons verder te brengen dan wat momenteel voor onmogelijk werd gehouden.”
“Het winnende team gebruikte computervisie en machine learning-technologie die vergelijkbaar is met wat wordt gebruikt voor gezichtsherkenning”, vertelde Matt Merrifield, Chief Technology Officer van TNC, aan Digital Trends. “De eerste laag van de modellen identificeert de regio in de video waar de kans het grootst is dat er een vis aanwezig is. De volgende laag identificeert feitelijk de soort vis die training en diepgaand leren vereist, met een meer generiek model. Het eindresultaat is een ongelooflijke eerste stap om ons verder te brengen dan wat momenteel als onmogelijk werd beschouwd, naar een tijdperk van onvermijdelijkheid voor het gebruik van AI bij het monitoren van de visserij.”
Er zijn al andere initiatieven gaande waarbij AI wordt gebruikt om illegale visserijactiviteiten te monitoren. De website Mondiaal visserijhorloge volgt de vissersvaartuigen over de hele wereld met behulp van gegevens van een non-profit milieuwaakhond SkyTruth, dat satellietgegevens verzamelt om de bewegingen van grote schepen te volgen. Een AI-platform ontwikkeld door Global Fishing Watch heeft identificeerde meer dan 86.000 gevallen waarin vissersvaartuigen mogelijk illegale handelingen op zee uitvoerden.
Het voorspellen van natuurrampen
Een van de beste stappen om de gevolgen van een natuurramp tot een minimum te beperken, is het überhaupt voorspellen van de gebeurtenis. Dat blijkt makkelijker gezegd dan gedaan.
Decennia lang hebben wetenschappers uit verschillende vakgebieden geprobeerd aardbevingen op betrouwbare wijze te voorspellen, met voldoende aandacht voor het publiek om zich erop voor te bereiden. In de jaren tachtig en negentig maakten sommigen zelfs gebruik van machine learning, maar kon volgens hem geen betrouwbaar genoeg systeem opzetten Wetenschappelijke Amerikaan. Maar AI heeft de afgelopen decennia een lange weg afgelegd en dankzij de huidige supercomputers kunnen wetenschappers sneller dan ooit tevoren meer gegevens verwerken.
Wetenschappers gaan nu terug naar machinaal leren om aardbevingen beter te begrijpen en te voorspellen wanneer ze zullen plaatsvinden. Als dit lukt, kan de methode honderdduizenden levens redden.
Onderzoekers houden van Paul Johnson En Chris Marone, geofysici van respectievelijk het Los Alamos National Laboratory en de Pennsylvania State University, hebben hernieuwde belangstelling voor het potentieel van AI om aardbevingen te voorspellen en ze hopen dat dit kan helpen redden leeft.
“Als we dit tien jaar geleden hadden geprobeerd, zouden we het niet hebben kunnen doen”, vertelde Johnson Wetenschappelijke Amerikaan. Hij past niet alleen AI toe, maar benadert het probleem van aardbevingsvoorspelling ook anders.
“Hopelijk zouden de besluitvormers van de toekomst deze tools al sinds hun kindertijd gebruiken.”
In plaats van standaard ‘aardbevingscatalogi’ te gebruiken, die alleen gegevens bevatten over magnitudes, locaties en tijden, hebben Johnson en zijn collega’s team maakt gebruik van enorme datasets met metingen verzameld uit kunstmatige aardbevingen die voortdurend worden gesimuleerd in een Penn State laboratorium. De algoritmen zijn belast met het analyseren van deze ruwe gegevens – waarvan een groot deel overbodig lijkt – op zoek naar patronen die kunnen helpen bij het voorspellen van een gesimuleerde aardbeving.
De algoritmen hebben al onthuld dat bepaalde akoestische signalen samenvallen met aankomende aardbevingen. Binnen de simulator kraken tektonische platen als houten vloeren terwijl ze over elkaar heen glijden, en het systeem identificeerde een specifieke verandering in dat geluid voordat de bevingen plaatsvonden. Hoewel deze geluiden nog niet in de natuur zijn waargenomen, luisteren Johnson en zijn team aandachtig.
“Het algoritme kon ons niet alleen vertellen wanneer een gebeurtenis zou kunnen plaatsvinden binnen zeer kleine tijdsgrenzen – het vertelde ons ook over de fysica van het systeem waar we geen aandacht aan schonken,” zei hij. “Achteraf gezien was het voor de hand liggend, maar we hadden het jarenlang over het hoofd gezien omdat we gefocust waren op de verwerkte data.”
Er moet nog veel werk worden verzet voordat wetenschappers aardbevingen op betrouwbare wijze kunnen voorspellen, maar Johnson gebruikt nu gegevens uit de echte wereld met zijn algoritmen. Als de methode werkt, denkt hij dat experts deze kunnen gebruiken om maanden of jaren van tevoren aardbevingsvoorspellingen te doen.
De toekomst voeden
Als het gaat om het voeden van de wereld, staan we voor een lastige taak. De VN hoopt tegen 2030 een einde te maken aan de honger en alle vormen van ondervoeding, wat optimistisch is gezien het feit dat de De wereldbevolking nadert de grens van acht miljard mensen, en zal naar verwachting in ieder geval tot 2010 blijven groeien 2050.
Zelfs vandaag de dag hebben we moeite om iedereen te voeden – Eén op de negen mensen gaat elke avond met een lege maag naar bed, aldus het Wereldvoedselprogramma.
Maar wetenschappers van de Carnegie Mellon Universiteit wel het ontwikkelen van een systeem genaamd FarmView, waarin robotica en kunstmatige intelligentie zijn geïntegreerd om de gewasopbrengst te voorspellen en hopelijk ons voedselsysteem efficiënter te maken.
FarmView werkt door het mobiliseren van een autonome grondrobot die visuele onderzoeken van gewassen kan maken verschillende tijden van het seizoen, inclusief het gebruik van computervisie en machinaal leren om de oogst te voorspellen opbrengsten. Een algoritme analyseert vervolgens een bepaalde plant en instrueert de robot om bladeren weg te knippen of fruit uit te dunnen om een verhouding voor een meer optimale groei mogelijk te maken. Als ze nog een stap verder gaan, denken de CMU-onderzoekers dat AI genetici zou kunnen helpen bij het identificeren en selecteren van gunstige eigenschappen. Op deze manier zou AI samenwerken met veredelaars om productievere gewassen te produceren.
“Als we dit tien jaar geleden hadden geprobeerd, hadden we het niet kunnen doen.”
“We doen dit niet om mensen te vervangen”, zegt systeemwetenschapper van de CMU George Kantor. “Wat we doen is nieuwe technologieën introduceren die boeren efficiënter kunnen maken in wat ze doen, en hen in staat stellen minder middelen te gebruiken om dat te doen. Het scenario dat wij voor ogen hebben houdt niet in dat er minder mensen ingezet moeten worden; het gaat om het gebruik van robotica en andere technologieën om taken uit te voeren die mensen momenteel niet doen.”
Het belangrijkste doel hier is niet alleen om meer voedsel te produceren, maar om de bestaande hulpbronnen zo efficiënt mogelijk te gebruiken.
“De manier waarop we nu voedsel produceren is zeer hulpbronnenintensief en de beschikbare hulpbronnen worden opgebruikt”, aldus Kantor. “We moeten de hoeveelheid voedsel die we produceren vergroten, evenals de kwaliteit, maar doen dit op een manier die niet veronderstelt dat we over onbeperkte hulpbronnen beschikken.”
Een einde aan conflicten?
Een van de meest ambitieuze plannen voor AI om de mensheid te redden komt voort uit de geest van Timo Honkela, een professor aan de Universiteit van Helsinki in Finland, die denkt dat technologieën als machine learning en natuurlijke taalverwerking daadwerkelijk kunnen helpen conflicten te elimineren. Hij noemt zijn concept de ‘Vredesmachine’ en het is minder vergezocht dan het klinkt.
Vanuit het standpunt van Honkela zijn er drie dingen waar wij mensen echt aan moeten werken: onze eigen emoties, onze communicatie met anderen en gelijkheid in de samenleving als geheel.
“We leven in een complexe wereld en we leiden complexe levens die cultureel georiënteerd zijn en individueel gebaseerd zijn op onze ervaringen”, vertelde hij aan Digital Trends. “Tot nu toe zijn machines op een zeer rigide manier ontwikkeld. Wat niet mogelijk wordt, is om deze systemen menselijker te maken. Mijn stelling is al lange tijd: ‘Het is beter dat we machines maken die op mensen lijken, want de andere optie is dat wij mensen op machines moeten lijken om deze krachtige gereedschappen te kunnen gebruiken.’”
In plaats van te beweren dat AI plotseling wereldvrede kan bewerkstelligen, denkt Honkela dat de technologie op kleine manieren kan helpen met een opkomend effect. Vooruitgang op het gebied van machinevertaling kan bijvoorbeeld een betere communicatie tussen individuen mogelijk maken vanuit verschillende achtergronden, waardoor misverstanden en de daaruit voortvloeiende conflicten, hoe dan ook, tot een minimum worden beperkt afgezaagd. Vanuit het grotere geheel zouden al deze opgeloste kleine conflicten een algemeen effect hebben op het creëren van een aangenamere samenleving.
“De hypothese is dat als we een situatie hebben waarin we elkaar beter kunnen begrijpen, dit op een natuurlijke manier zal leiden tot vreedzamere betrekkingen in het algemeen”, zei Honkela.
Een van de belangrijkste punten van Honkela is dat woorden gebonden zijn aan betekenis en context, die niet altijd duidelijk zijn. De zinsneden ‘Mijn shirt is blauw’, ‘Ik voel me blauw’ en ‘Ik ben blauw in mijn gezicht’ betekenen elk heel verschillende dingen die voor een niet-moedertaalspreker van het Engels moeilijk te onderscheiden zijn.
Natuurlijk zijn er geen oorlogen gevoerd om het woord blauw, maar Honkela denkt dat ditzelfde systeem op elk facet van communicatie kan worden toegepast.
“Hoe verder mensen verwijderd zijn wat betreft hun levenservaring, opleiding of culturele achtergrond, hoe groter het risico is op miscommunicatie”, zei hij. “Zelfs de woorden die we gebruiken kunnen voor twee verschillende mensen verschillende dingen betekenen.”
Uiteindelijk denkt Honkela dat iedereen, van schoolkinderen tot wereldleiders, een soort AI-agent zou kunnen hebben die ervoor kan zorgen dat ze het goed begrijpen en duidelijk spreken.
“Het basisidee is om een apparaat als een smartphone, wat we ook bij de hand hebben, en het zou kunnen zeggen: ‘Christelijk wat je net zei, zou heel anders worden begrepen dan wat je bedoelt te bedoelen’”, zei hij.
Deze apparaten kunnen ook worden gebruikt om mensen te helpen rationelere beslissingen te nemen, waarbij vooroordelen en emotionele grillen worden opgeroepen – een eigenschap die ideaal zou zijn in het huidige politieke klimaat. “Hopelijk zouden de besluitvormers van de toekomst deze tools gebruiken sinds ze kinderen waren”, zegt Honkela gezegd, zodat ze beter geschikt zullen zijn om belangrijke kwesties aan te pakken zonder in een emotioneel verhaal te vervallen tirade.
Een einde aan de oorlog is nog steeds een verre droom. Sommigen zouden zelfs beweren dat conflicten inherent – of zelfs essentieel – zijn voor de menselijke natuur. Maar misschien kan AI deze ruzies constructiever maken door mensen te helpen elkaar beter te begrijpen. Misschien zal AI ons, in plaats van de mensheid uit te roeien in een of andere dystopische zuivering, een nieuwe toekomst binnenleiden waarin we in harmonie samenleven. Dat is een toekomst die we zelf zullen moeten creëren.
Aanbevelingen van de redactie
- Waarom AI nooit de wereld zal regeren
- Hoe weten we wanneer een AI daadwerkelijk bewust wordt?
- Amerikaanse militaire gezichtsherkenning zou mensen op een afstand van 1 km kunnen identificeren
- AI kunnen boerderijen van bovenaf monitoren om er zeker van te zijn dat ze niet illegaal vervuilen
- Door AI gegenereerde tekst zorgt voor een boost aan nepnieuws. Dit is hoe we terugvechten
