Zodat auto’s überhaupt kunnen gaan veranderen autonom Om zich te kunnen verplaatsen hebben ze vooral één ding nodig: intelligentie. Alle sensoren, camera's en radars die aan de auto kunnen worden bevestigd, verzamelen voortdurend grote hoeveelheden data, maar hebben uiteindelijk geen nut als er geen intelligentie is om ze aan het werk te zetten. Computers zijn inmiddels relatief goed op het gebied van ‘machine learning’: de computer leert van het verleden en draagt de kennis over naar de toekomst.
Dagelijks komen we voorbeelden van machine learning tegen: Als je bijvoorbeeld op Google naar ACAD zoekt, krijg je meteen de melding: “Bedoelde je ADAC?” De computer is echter niet slim genoeg om het woord als verkeerd gespeld te herkennen en te corrigeren. Het enige dat hij weet is dat in het verleden veel mensen die naar ACAD zochten slechts enkele seconden later een nieuwe zoekopdracht naar ADAC begonnen. De machine onthoudt dit patroon en neemt het over naar nieuwe zoekopdrachten.
Het systeem zou alleen echt intelligent zijn als het een woord als onjuist zou kunnen identificeren en de juiste spelling zou kunnen voorstellen zonder dit voorafgaande leerproces. Maar dat is precies het probleem met kunstmatige intelligentie: taal. Terwijl technologie nu bijvoorbeeld talloze objecten in afbeeldingen – auto's, huizen, voetgangers, fietsers en meer – vaak sneller en beter kan herkennen en identificeren dan mensen, heeft ze vaak moeite met zelfs de eenvoudigste woorden en zinnen. Denk maar aan de vaak meer slechte dan goede vertaalpogingen van verschillende vertaalprogramma's.
En hoewel mensen als intelligente wezens vaak nog wel wijs kunnen worden uit grove vertalingen, zou de computer ook hier genadeloos falen. Dit zou niet zo erg zijn als taal niet de enige directe route naar onze hersenen was. Al het menselijk denken en dus ook onze intelligentie is gebaseerd op taal - dit werd al erkend door Plato, die formuleerde: "Denken is het innerlijke gesprek van de ziel met zichzelf." Maar zolang de computer niet zo goed ‘spreekt’ als wij mensen, zal hij niet op een vergelijkbare manier kunnen denken en handelen. Iedereen die probeert te denken in een vreemde taal die hij of zij heeft geleerd, zal merken hoe moeilijk dat is.
Deze connectie veroorzaakte in de jaren negentig een grote tegenslag voor het onderzoek naar kunstmatige intelligentie (AI). Terwijl de ontwikkeling van machinaal leren vooruitgang blijft boeken en succes boekt, gaan de AI-mensen van hoog naar laag en blijven ze altijd steken op het taalprobleem. Deskundigen verwachten nu weer een soortgelijke inzinking als toen. Nadat het onderzoek de afgelopen tien jaar in een stroomversnelling is gekomen en Google met zijn computer AlphaGo een nieuwe mijlpaal heeft gezet, staan de nieuwste stemrobots opnieuw voor de bekende hindernis.
De impact van het niet begrijpen wordt duidelijk wanneer computerprogramma's bijvoorbeeld op basis van hun Facebook-activiteiten uitspraken proberen te doen over het karakter van een gebruiker - deze zitten er vaak mijlenver naast. Het wordt nog erger als het programma uiteindelijk reclame suggereert op basis van deze aannames: het is niet ongebruikelijk dat iedere senior van een bepaalde leeftijd de extra grote klok aangeboden krijgt met de dag van de week erop voor dementiepatiënten.
Machine learning lijkt misschien een beetje naïef in directe vergelijking met kunstmatige intelligentie, maar dergelijke fouten komen zelden voor. In relatie tot de auto betekent dit dat in de toekomst steeds meer functies aan de technologie kunnen worden overgedragen. Vroeg of laat hoeven we bijvoorbeeld niet meer zelf rechtdoor te rijden op de snelweg of te parkeren. Hier kan de computer de geleerde kennis toepassen en overdragen. Maar zodra de auto alleen door de stad moet rijden en geconfronteerd wordt met een veelheid aan onvoorzienbare gebeurtenissen, zal hij het lange tijd begeven: door een gebrek aan intelligentie. (Michael Gebhardt/SP-X)