AI met algoritmes is het creatieve brein van de toekomst

41
AGV artificial intelligence algoritmes

AI – algoritmes die bestaande uitvindingen combineren tot nieuwe om innovatie te stimuleren

Met slinkende onderzoeksproductiviteit en afnemende innovatie wordt het steeds moeilijker om economische groei te behalen. Toch is er hoop; algoritmes die bestaande uitvindingen combineren tot nieuwe kunnen innovatie accelereren. Een nieuw model van Google weet inmiddels een smakelijke ‘cakie’ te maken uit de combinatie van cake- en koekrecepten.

Volgens de gangbare theorie kan economische groei op de lange termijn alleen worden voortgezet door technologische verbeteringen die de arbeidsproductiviteit verhogen; verbeteringen die gedreven worden door uitvindingen en innovaties. Na de industriële revoluties van de afgelopen eeuwen vrezen sommige economen dat de Amerikaanse economie door het gebrek aan innovaties zijn beste dagen al heeft gekend.

Het vermoeden dat groei niet te continueren valt, wordt bevestigd door onderzoek; de zogeheten ‘onderzoeksproductiviteit’ van wetenschappers en onderzoekers daalt gemiddeld met 5 procent per jaar. De huidige economische groei is slechts te danken aan de hoge instroom van nieuwe onderzoekers. Zo zijn er veel meer onderzoekers nodig dan in de jaren zeventig om ideeën te genereren om bijvoorbeeld de Wet van Moore in stand te houden, de ervaring die leert dat elke twee jaar het aantal transistors op een chip verdubbelt.

Bovendien duidt onderzoek van onder andere de universiteit van Oxford aan dat het aantal uitvindingen aan het slinken is. Aangevraagde octrooien zijn grotendeels combinaties van en aanpassingen op eerdere uitvindingen. Dit wordt ‘combinatorial innovation’, of combinatorische innovatie, genoemd.

Deze beperkte ideeënbron raakt echter eveneens uitgeput. Hoe meer combinatorische innovaties er al zijn, en hoe minder uitvindingen, hoe moeizamer het wordt om combinatorisch te blijven innoveren. Combinatorische innovatie wordt namelijk beperkt door de kennis en ervaring van de persoon, evenals creativiteit die niet kan worden afgedwongen. Het is uiteindelijk in hoge mate een kwestie van toeval dat precies de juiste elementen van bestaande uitvindingen samen worden gebracht.

Met het opdrogen van de onderzoeksproductiviteit komt kunstmatige intelligentie (AI) in beeld. Aan ‘input’ heeft AI allereerst geen gebrek. Een AI-programma dat gebruikmaakt van zogeheten neurale netwerken heeft alle kennis binnen handbereik die de mensheid digitaal heeft opgeslagen. De hoge verwerkingssnelheid van computers zorgt er vervolgens voor dat deze kennis binnen enkele seconden kan worden samengevoegd en verwerkt. Daarmee wordt alle toeval uitgesloten; computers kunnen in een flits alle mogelijke combinaties op werkbaarheid beoordelen zonder dat ook maar iets over het hoofd wordt gezien.

Neem bijvoorbeeld het IBM-computerprogramma Deep Blue, dat wereldschaakkampioen Garry Kasparov versloeg in 1997. Deep Blue evalueert 200 miljoen schaakposities per seconde. Vergeleken met de twee schaakposities per seconde van Kasparov heeft de computer een kolossaal voordeel op de mens, vertelt professor Jonathan Shaeffer, ontwikkelaar van het AI-wereldkampioen dammen, tijdens een interview.

Programma’s die echt creatief meedenken zijn van meer recente datum. AI-expert Sara Robinson van Google toonde in december 2020 een machine learning model dat bestaande cake- en koekrecepten samenvoegt tot nieuwe. Het experiment leverde de ‘cakie’ op, een smakelijke hybride cake-koek. Een AI-programma dat is ontwikkeld door onderzoekers van Carnegie Mellon combineert inmiddels uitvindingen die zijn opgenomen in de Amerikaanse database voor patenten.

Deze ‘kunstmatige uitvinders’ werken helaas nog verre van perfect. AI heeft concrete regels nodig om levensvatbare ideeën te leveren, maar de aard van innovatie is juist het tegenovergestelde; het kent geen regels. Het programmeren van strikte regels kent dus een compromis: levensvatbaarheid wordt afgewogen tegen de beperkingen die regels leggen op innovatiemogelijkheden. Dit heeft tot gevolg dat het sterke punt van computers tevens hun zwakte is; ze zien niets over het hoofd, dus ook de ‘slechte’ uitvindingen niet. Zo heeft het algoritme van Robinson naast de cakie ook een overvloed aan oneetbare kost voorgebracht, net als een vergelijkbaar algoritme van Accenture.

Voor programmeurs ligt de uitdaging in het filteren van goede ideeën uit de zee van slechte, en in het bereiken van een goede balans in de hoeveelheid toegekende regels voor AI-programma’s. Vooralsnog is het verkennen van onontgonnen terrein aan de mens. Het goede nieuws is dat de mens daar niet meer alleen in hoeft te staan.

Bron: ABN AMRO

Lees ook:

close

Digitale Nieuwsbrief

SCHRIJF JE IN VOOR ONZE WEKELIJKSE NIEUWSBRIEF EN BLIJF OP DE HOOGTE VAN ALLE INDUSTRIËLE EN TECHNISCHE ONTWIKKELINGEN!

Door jouw inschrijving voor de nieuwsbrief, ga je akkoord met onze privacy voorwaarden.