Would you like to inspect the original subtitles? These are the user uploaded subtitles that are being translated:
1
00:00:32,960 --> 00:00:35,720
(applaus)
2
00:00:35,880 --> 00:00:37,360
Goedenavond.
3
00:00:37,520 --> 00:00:39,200
Dank je wel, dames en heren.
4
00:00:39,680 --> 00:00:42,240
Dank je wel, Ludo.
Goedenavond, dames en heren.
5
00:00:42,400 --> 00:00:46,400
Welkom op mijn theatervoorstelling
over artificiële intelligentie.
6
00:00:46,560 --> 00:00:49,880
Dat is het onderwerp voor vanavond,
mijn nieuwe favoriete onderwerp.
7
00:00:50,040 --> 00:00:53,000
Niet toevallig, natuurlijk.
Het is de nieuwe toptechnologie.
8
00:00:53,160 --> 00:00:54,920
Het kan spectaculaire dingen
9
00:00:55,080 --> 00:00:58,120
en het is steeds aanweziger
in ons persoonlijke leven,
10
00:00:58,280 --> 00:01:00,520
vaak zonder
dat we het zelf goed doorhebben.
11
00:01:00,680 --> 00:01:02,200
En veel mensen hebben vragen.
12
00:01:02,360 --> 00:01:04,200
Dus ik wil vanavond
eventjes uitleggen
13
00:01:04,360 --> 00:01:07,080
wat artificiële intelligentie
precies is,
14
00:01:07,240 --> 00:01:09,600
wat het allemaal kan, hoe het werkt
15
00:01:09,760 --> 00:01:12,800
en wat het in de nabije toekomst
allemaal zal kunnen.
16
00:01:12,960 --> 00:01:15,760
Ik zei daarnet:
Het is de nieuwste toptechnologie.
17
00:01:15,920 --> 00:01:17,560
Dat klopt niet helemaal.
18
00:01:17,720 --> 00:01:21,320
Artificiële intelligentie
is al 68 jaar oud.
19
00:01:22,080 --> 00:01:25,000
De term is verzonnen in 1956
20
00:01:25,160 --> 00:01:29,440
op de allereerste zomerconferentie
voor artificiële intelligentie.
21
00:01:29,600 --> 00:01:32,120
68 jaar onderzoek.
22
00:01:32,280 --> 00:01:35,880
En dan kan je je afvragen:
Waarom heeft het zo lang geduurd
23
00:01:36,040 --> 00:01:40,680
voor we die AI-boom zagen,
die AI-revolutie die we nu meemaken?
24
00:01:40,840 --> 00:01:43,040
Het antwoord daarop is vrij simpel.
25
00:01:43,200 --> 00:01:46,040
We hebben nu pas computers
die krachtig genoeg zijn
26
00:01:46,200 --> 00:01:48,120
om goede AI mee te bouwen.
27
00:01:48,280 --> 00:01:51,000
En we hebben nu pas
genoeg data op het internet
28
00:01:51,160 --> 00:01:53,680
om AI goed mee te kunnen trainen.
29
00:01:53,840 --> 00:01:56,960
Want als je AI probeert te bouwen
met te weinig rekenkracht
30
00:01:57,120 --> 00:01:58,320
en met te weinig data,
31
00:01:58,480 --> 00:02:01,360
dan kom je niet uit
op artificiële intelligentie.
32
00:02:01,520 --> 00:02:04,720
Dan kom je uit
op artificiële betweterigheid.
33
00:02:04,880 --> 00:02:06,760
En dat hebben we ook geprobeerd.
34
00:02:07,520 --> 00:02:08,960
Dat zag er zo uit.
35
00:02:09,120 --> 00:02:10,960
(publiek lacht)
36
00:02:11,960 --> 00:02:15,440
Iedereen boven de 30 denkt nu:
Oh nee, niet hij weer.
37
00:02:15,600 --> 00:02:17,160
(publiek lacht)
38
00:02:18,320 --> 00:02:21,560
Iedereen onder de 30 denkt nu:
Is dat een Pokémon? Nee.
39
00:02:23,200 --> 00:02:24,520
Het is geen Pokémon.
40
00:02:25,160 --> 00:02:26,440
Dit is Clippy.
41
00:02:27,800 --> 00:02:30,120
Ook Clippy wou je heel graag helpen.
42
00:02:32,200 --> 00:02:34,320
En dat was eigenlijk
je grootste probleem.
43
00:02:34,480 --> 00:02:35,600
(publiek lacht)
44
00:02:35,760 --> 00:02:38,280
Je was aan het typen in Word,
zet drie koppeltekens op een rij:
45
00:02:38,440 --> 00:02:39,920
Clippy verschijnt.
46
00:02:40,080 --> 00:02:42,560
Die zegt:
Oh, drie koppeltekens op een rij?
47
00:02:42,720 --> 00:02:45,480
Jij wilt vast een lijn
over de hele pagina.
48
00:02:46,600 --> 00:02:47,680
Nee, Clippy.
49
00:02:47,840 --> 00:02:49,520
(publiek lacht)
50
00:02:49,680 --> 00:02:50,880
Dat wou ik niet.
51
00:02:52,040 --> 00:02:54,120
Dus je duwt: delete, delete, delete.
52
00:02:54,280 --> 00:02:56,560
De lijn schuift nu omhoog
op de pagina.
53
00:02:57,560 --> 00:03:00,560
Je selecteert de lijn, je drukt
op enter, nu heb je twee lijnen.
54
00:03:01,880 --> 00:03:04,440
Dat was AI met te weinig rekenkracht.
55
00:03:04,600 --> 00:03:08,200
En nu hebben we dus eindelijk
computers die krachtig genoeg zijn
56
00:03:08,360 --> 00:03:11,560
om AI te bouwen die wel
spectaculaire dingen kan doen.
57
00:03:11,720 --> 00:03:14,880
En het is spectaculair wat er gebeurt
momenteel. Dat vind ik zelf ook.
58
00:03:15,040 --> 00:03:16,800
En ik ga een paar demo's
geven vanavond
59
00:03:16,960 --> 00:03:20,440
die hopelijk ook voor jullie
spectaculair zullen zijn.
60
00:03:20,600 --> 00:03:24,120
Maar ook al is het spectaculair,
ik wil toch beginnen met die term,
61
00:03:24,280 --> 00:03:27,640
artificiële intelligentie, even
met de voetjes op de grond te zetten.
62
00:03:27,800 --> 00:03:30,880
Want mensen stellen zich daar
waanzinnige dingen bij voor.
63
00:03:31,040 --> 00:03:34,680
Sommige mensen denken: Artificiële
intelligentie, dat zijn computers
64
00:03:34,840 --> 00:03:38,120
die kunnen nadenken en redeneren,
net zoals wij.
65
00:03:38,280 --> 00:03:41,280
Of dit zijn computers
die een bewustzijn hebben.
66
00:03:41,440 --> 00:03:45,120
Dat is het allemaal niet.
Dus even voor de duidelijkheid,
67
00:03:45,280 --> 00:03:48,200
om het even zo droog mogelijk
te zetten in het begin,
68
00:03:48,360 --> 00:03:50,320
wat is AI in één zin?
69
00:03:51,240 --> 00:03:54,920
Artificiële intelligentie is gewoon
een nieuwe vorm van software
70
00:03:55,080 --> 00:03:58,200
die goed is in patroonherkenning.
En dat is alles.
71
00:03:59,080 --> 00:04:02,600
Een nieuwe vorm van software
die goed is in patroonherkenning.
72
00:04:02,760 --> 00:04:05,640
En patroonherkenning zijn dingen
zoals gezichten herkennen,
73
00:04:05,800 --> 00:04:08,760
objecten herkennen op foto's,
stemmen herkennen,
74
00:04:08,920 --> 00:04:12,080
gedragspatronen analyseren
van online consumenten...
75
00:04:12,240 --> 00:04:14,400
Dat is allemaal patroonherkenning.
76
00:04:14,560 --> 00:04:17,680
De software, de gewone,
klassiek geprogrammeerde software,
77
00:04:17,840 --> 00:04:19,920
waar wij
al tientallen jaren mee werken,
78
00:04:20,080 --> 00:04:22,120
kan heel veel dingen supergoed,
79
00:04:22,280 --> 00:04:24,800
maar die is heel slecht
in patroonherkenning.
80
00:04:24,960 --> 00:04:28,040
Klassiek geprogrammeerde software
ziet er een beetje zo uit.
81
00:04:28,200 --> 00:04:30,200
Een programmeur heeft regels bedacht,
82
00:04:30,360 --> 00:04:33,040
heeft uitvoerbare stappen bedacht
voor een computer,
83
00:04:33,200 --> 00:04:35,360
heeft dat opgeschreven
in programmeertaal.
84
00:04:35,520 --> 00:04:37,960
De computer voert die stappen
één na één uit
85
00:04:38,120 --> 00:04:40,840
en zo wordt er
een taak geautomatiseerd.
86
00:04:41,000 --> 00:04:44,720
Dit is software. Die vraagt
aan vijf mensen hun leeftijd
87
00:04:44,880 --> 00:04:47,040
en berekent de gemiddelde leeftijd
van de vijf.
88
00:04:47,200 --> 00:04:49,760
Dat is een taak die je
heel gemakkelijk kan opschrijven
89
00:04:49,920 --> 00:04:52,720
in uitvoerbare stappen
voor een computer.
90
00:04:52,880 --> 00:04:56,720
Wat blijkt? Het is aartsmoeilijk
om met dit soort software
91
00:04:56,880 --> 00:05:01,320
patroonherkenning te programmeren.
Probeer het even voor jezelf.
92
00:05:01,480 --> 00:05:05,200
Welke stappen zou een computer
één na één moeten uitvoeren
93
00:05:05,360 --> 00:05:09,440
om te kunnen besluiten of er een hond
of een kat op een foto staat?
94
00:05:09,600 --> 00:05:12,120
Op gelijk welke foto
van een hond of een kat.
95
00:05:12,280 --> 00:05:13,880
Dat is aartsmoeilijk.
96
00:05:14,040 --> 00:05:17,440
En dat is ons niet gelukt
met dit soort software.
97
00:05:17,600 --> 00:05:21,080
En dat zie je ook aan de economie:
alles is geautomatiseerd,
98
00:05:21,240 --> 00:05:24,120
behalve dingen
waar patroonherkenning voor nodig is.
99
00:05:24,280 --> 00:05:26,880
Je auto wordt voor een groot stuk
door robots gebouwd.
100
00:05:27,040 --> 00:05:29,000
Want die moeten altijd
diezelfde voorruit
101
00:05:29,160 --> 00:05:30,720
in diezelfde carrosserie stoppen
102
00:05:30,880 --> 00:05:32,760
en dat is gemakkelijk
te programmeren.
103
00:05:32,920 --> 00:05:37,840
Maar iets heel basics als fruitpluk
is nog altijd mensenwerk.
104
00:05:38,000 --> 00:05:40,600
Want zonder patroonherkenning
kan je niet zien
105
00:05:40,760 --> 00:05:43,360
waar de appel hangt
tussen de bladeren.
106
00:05:43,520 --> 00:05:47,560
En dus wat er nu gebeurt, is: we
hebben sinds een paar jaar software
107
00:05:47,720 --> 00:05:49,680
die heel goed is in patroonherkenning
108
00:05:49,840 --> 00:05:51,480
en dat is
een soort nieuwe superkracht.
109
00:05:51,640 --> 00:05:53,200
We hebben dat nooit eerder gehad.
110
00:05:53,360 --> 00:05:56,880
Heel die AI-revolutie die je nu ziet,
is daar het gevolg van.
111
00:05:57,040 --> 00:05:59,720
Software die goed is
in patroonherkenning.
112
00:05:59,880 --> 00:06:02,480
En sinds we
die nieuwe superkracht hebben,
113
00:06:02,640 --> 00:06:05,080
zijn de slimste mensen op aarde bezig
114
00:06:05,240 --> 00:06:09,800
om daarmee de grote problemen
van onze samenleving op te lossen.
115
00:06:09,960 --> 00:06:13,000
Zoals bijvoorbeeld: 'Waar is Wally?'
116
00:06:13,160 --> 00:06:15,360
(publiek lacht)
117
00:06:15,520 --> 00:06:18,920
(publiek lacht luider)
118
00:06:21,280 --> 00:06:24,960
Dit is een Waar is Wally-robot.
Een webcam met AI.
119
00:06:25,120 --> 00:06:28,160
Die zoekt het patroon
van Wally zijn hoofd op de pagina
120
00:06:28,320 --> 00:06:31,640
en als die het gevonden heeft,
zegt de robotarm: Daar is Wally.
121
00:06:31,800 --> 00:06:33,040
Want ook onze ontspanning
122
00:06:33,200 --> 00:06:35,960
wordt blijkbaar geautomatiseerd
in de toekomst.
123
00:06:36,440 --> 00:06:39,920
20 jaar geleden kon geen enkel
softwarebedrijf dit voor je bouwen.
124
00:06:40,080 --> 00:06:43,120
Vandaag kan je dat zelf maken
aan je eigen keukentafel.
125
00:06:43,280 --> 00:06:44,440
Ik ga je straks leren hoe.
126
00:06:44,600 --> 00:06:47,360
Heel gemakkelijk. Als je absoluut
een Waar is Wally-robot wilt,
127
00:06:47,520 --> 00:06:51,560
ga ik je straks leren hoe je dat zelf
kan zonder al te veel programmeren.
128
00:06:51,720 --> 00:06:52,800
Maar goed, dat is het dus.
129
00:06:52,960 --> 00:06:56,040
We hebben een nieuwe superkracht
in de software: patroonherkenning.
130
00:06:56,200 --> 00:06:58,760
En alles wat je ziet,
heel die AI-revolutie,
131
00:06:58,920 --> 00:07:00,040
is daar een gevolg van.
132
00:07:00,200 --> 00:07:02,840
Dat is enorm veel aan het veranderen
op wereldschaal.
133
00:07:03,000 --> 00:07:05,800
Amerika en China kijken heel nerveus
naar elkaar.
134
00:07:05,960 --> 00:07:09,000
Ze zijn alle twee bang
dat de andere AI-dominant zal worden,
135
00:07:09,160 --> 00:07:11,920
dus veel betere AI zal hebben
dan de concurrentie.
136
00:07:12,080 --> 00:07:15,440
Militair wordt er AI getest.
In Oekraïne op dit moment
137
00:07:15,600 --> 00:07:19,360
worden splinternieuwe AI-toepassingen
militair getest.
138
00:07:19,520 --> 00:07:22,080
Het gaat socio-economisch
veel veranderen.
139
00:07:22,240 --> 00:07:24,840
Er gaan jobs verschuiven.
Er gaan jobs veranderen.
140
00:07:25,000 --> 00:07:29,520
Wij gaan moeten herdenken hoe we onze
samenleving en ons werk inrichten.
141
00:07:29,680 --> 00:07:33,440
Maar AI komt ook gewoon binnen
in je persoonlijke leven.
142
00:07:33,600 --> 00:07:38,320
Wij hebben AI elke dag bij ons
in de nabije toekomst.
143
00:07:38,480 --> 00:07:42,440
De AI in je broekzak.
En laat ons daar beginnen.
144
00:07:42,600 --> 00:07:43,720
Bij de AI in je broekzak.
145
00:07:43,880 --> 00:07:47,680
Als ik zeg 'AI in je broekzak',
bedoel ik natuurlijk je smartphone.
146
00:07:48,320 --> 00:07:53,360
En je smartphone is eigenlijk
een technologisch mirakel.
147
00:07:53,520 --> 00:07:56,400
Dat is een onwaarschijnlijk apparaat
148
00:07:56,560 --> 00:07:59,080
waar wij heel snel
gewoon aan zijn geworden.
149
00:07:59,240 --> 00:08:03,800
Maar ik ga het even illustreren.
Als je teruggaat naar 1969,
150
00:08:03,960 --> 00:08:08,320
het jaar van de eerste mensen
op de maan, de Apollo 11-missie,
151
00:08:08,480 --> 00:08:11,760
en als je alle rekenkracht
van Apollo 11 samentelt...
152
00:08:11,920 --> 00:08:15,360
En dan bedoel ik
twee supercomputers in de raket
153
00:08:15,520 --> 00:08:19,680
en het volledige serverpark
van de NASA op aarde in Houston.
154
00:08:19,840 --> 00:08:22,960
Alle rekenkracht nodig
voor Apollo 11 opgeteld...
155
00:08:24,160 --> 00:08:27,200
Jouw smartphone
is 100.000 keer krachtiger.
156
00:08:27,960 --> 00:08:30,320
En wij gebruiken dat
om fruitsnoepjes op een rij te zetten
157
00:08:30,480 --> 00:08:31,640
tot ze ontploffen.
158
00:08:31,800 --> 00:08:32,880
(publiek lacht)
159
00:08:33,040 --> 00:08:35,000
Dat is de menselijke vooruitgang.
160
00:08:37,240 --> 00:08:40,600
Maar omdat wij zo'n krachtige
computer bij ons dragen heel de dag
161
00:08:40,760 --> 00:08:43,000
en omdat die AI-toepassingen
zo goed geworden zijn,
162
00:08:43,160 --> 00:08:47,360
kan je vandaag dus AI-apps
downloaden. Vaak gratis apps
163
00:08:47,520 --> 00:08:50,240
die met artificiële intelligentie
waanzinnige dingen doen.
164
00:08:50,400 --> 00:08:53,760
Ik ga er eens een telefoon bij halen,
dan kan ik er een paar demonstreren.
165
00:08:53,920 --> 00:08:57,720
Dag, Ludo. Mag ik mijn telefoon,
alsjeblieft? Dank je wel, Ludo.
166
00:08:57,880 --> 00:08:59,960
Ja, voilà. Ja.
(applaus)
167
00:09:00,120 --> 00:09:01,240
Ja, ja.
168
00:09:04,840 --> 00:09:07,800
De eerste generatie AI-apps deden
aan patroonherkenning.
169
00:09:07,960 --> 00:09:09,960
Die gingen een patroon zoeken
en dat herkennen.
170
00:09:10,120 --> 00:09:13,400
Je hebt apps waarmee je foto's neemt
van planten en dieren
171
00:09:13,560 --> 00:09:16,360
en die zeggen je onmiddellijk
welke plant of welk dier dat is.
172
00:09:16,800 --> 00:09:20,160
Je hebt een app waarmee je in het bos
vogelgeluiden kan opnemen
173
00:09:20,320 --> 00:09:23,440
en die app luistert mee
en geeft je een lijst van alle vogels
174
00:09:23,600 --> 00:09:25,480
die op dat moment te horen zijn.
175
00:09:25,640 --> 00:09:28,880
Maar de nieuwe generatie AI-apps gaan
niet gewoon een patroon herkennen,
176
00:09:29,040 --> 00:09:31,520
die gaan er daarna nog
extra bewerkingen mee uitvoeren
177
00:09:31,680 --> 00:09:33,440
en doorgeven aan volgende software.
178
00:09:33,600 --> 00:09:36,200
En zo ontstaan er
magische toepassingen.
179
00:09:36,360 --> 00:09:38,640
Ik ga eens eentje opendoen.
Daar is mijn telefoon.
180
00:09:38,800 --> 00:09:40,200
Ik ga beginnen met Photomath.
181
00:09:40,360 --> 00:09:42,640
Die staat helemaal rechts
in het midden, die rode app.
182
00:09:42,800 --> 00:09:46,040
En als je die opent, begint die
gewoon de omgeving te filmen.
183
00:09:46,200 --> 00:09:48,000
Voilà, daar zijn jullie allemaal.
184
00:09:48,160 --> 00:09:50,360
Zwaai maar eens naar de AI,
natuurlijk.
185
00:09:51,200 --> 00:09:53,800
Altijd vriendelijk zijn tegen AI.
186
00:09:53,960 --> 00:09:56,400
Op een dag zijn ze de baas. Dus...
187
00:09:56,560 --> 00:09:58,720
Die app filmt gewoon de zaal.
188
00:09:58,880 --> 00:10:01,840
Maar stel je voor:
je zit in de wiskundeles
189
00:10:02,000 --> 00:10:04,880
en er verschijnt een pittige
integraal op het schoolbord.
190
00:10:05,720 --> 00:10:08,720
Wat doe je dan?
Je richt je camera op die integraal
191
00:10:08,880 --> 00:10:11,000
en je neemt daar een foto van.
Zo, huppakee.
192
00:10:11,160 --> 00:10:13,720
Bliep, bliep, bliep.
De integraal is opgelost.
193
00:10:13,880 --> 00:10:16,120
(publiek lacht)
194
00:10:16,480 --> 00:10:17,600
Dat is leuk.
195
00:10:18,520 --> 00:10:19,840
Wie zit er nog in het middelbaar?
196
00:10:20,000 --> 00:10:21,000
(publiek lacht)
197
00:10:21,160 --> 00:10:22,760
Jeej.
198
00:10:23,600 --> 00:10:25,760
Wie geeft er les in het middelbaar?
199
00:10:25,920 --> 00:10:27,520
Jeej.
200
00:10:28,960 --> 00:10:32,720
Wat moet je in godsnaam doen als
leerkracht wiskunde vandaag de dag,
201
00:10:32,880 --> 00:10:34,880
nu er een gratis app is
die in één seconde
202
00:10:35,040 --> 00:10:38,440
alle taken van een huiswerk oplost?
Wat moet je doen?
203
00:10:39,560 --> 00:10:42,320
Gelukkig zijn leerkrachten wiskunde
slim genoeg.
204
00:10:42,480 --> 00:10:44,640
En die weten:
als ik een huistaak geef vandaag,
205
00:10:44,800 --> 00:10:46,520
moet ik altijd eisen
dat de leerlingen
206
00:10:46,680 --> 00:10:48,880
alle logische tussenstappen
opschrijven.
207
00:10:49,040 --> 00:10:51,240
Dan weet ik zeker
dat ze zelf nagedacht hebben.
208
00:10:52,080 --> 00:10:55,320
Als ik op dit rode knopje duw,
krijg ik alle logische...
209
00:10:55,480 --> 00:10:57,520
(publiek lacht)
210
00:10:57,680 --> 00:11:00,640
(applaus)
211
00:11:03,000 --> 00:11:05,000
Ik vind het een toffe app.
212
00:11:05,160 --> 00:11:08,200
Hij komt 30 jaar te laat,
maar ik ben fan. Sowieso.
213
00:11:08,800 --> 00:11:10,280
Is dit een ramp voor ons onderwijs?
214
00:11:10,440 --> 00:11:13,520
Gaan onze leerlingen nu immens veel
dommer worden? Ik weet het niet.
215
00:11:13,680 --> 00:11:16,840
Je kunt die app gebruiken om het hele
jaar vals te spelen op je huiswerk.
216
00:11:17,000 --> 00:11:19,760
Je komt op je examen,
je snapt er niks van en je buist.
217
00:11:19,920 --> 00:11:22,160
Je kunt die app ook gebruiken
doorheen het jaar,
218
00:11:22,320 --> 00:11:24,800
als je een opgave niet snapt
en je krijgt ze niet opgelost,
219
00:11:24,960 --> 00:11:26,320
om te vragen hoe het moet,
220
00:11:26,480 --> 00:11:28,640
extra uitleg te vragen
bij al die tussenstappen
221
00:11:28,800 --> 00:11:30,480
en daardoor
beter in wiskunde te worden.
222
00:11:30,640 --> 00:11:33,000
Dat is een van de vele voorbeelden
van technologie
223
00:11:33,160 --> 00:11:36,600
die ons de keuze geven of we er
slimmer of dommer van worden.
224
00:11:36,760 --> 00:11:39,520
Kies wijs, jongeren. Kies wijs.
225
00:11:40,200 --> 00:11:42,160
Ik ga naar een volgende app:
Google Translate.
226
00:11:42,320 --> 00:11:43,600
Dat is een heel bekende app.
227
00:11:43,760 --> 00:11:45,800
Die ziet er zo uit
en je hebt zo'n tekstveldje.
228
00:11:45,960 --> 00:11:48,160
Je tikt daar iets in
en dan kun je vragen aan die app:
229
00:11:48,320 --> 00:11:51,840
Vertaal dat eens van het Frans
naar het Nederlands. Bestaat al lang.
230
00:11:52,000 --> 00:11:54,680
Maar nu zit er ook AI
in de Google Translate-app.
231
00:11:54,840 --> 00:11:57,720
En die zit in die icoontjes
die je onderaan ziet staan.
232
00:11:57,880 --> 00:12:00,040
Je hebt daar bijvoorbeeld
zo'n camera-icoontje.
233
00:12:00,200 --> 00:12:04,400
En als je daarop tikt, gaat die app
weer doodgewoon de omgeving filmen.
234
00:12:04,560 --> 00:12:08,480
En stel je voor:
je bent op reis in Frankrijk.
235
00:12:08,640 --> 00:12:10,200
En je spreekt geen Frans.
236
00:12:11,200 --> 00:12:13,360
Want je bent een Hollander,
bijvoorbeeld.
237
00:12:13,520 --> 00:12:15,000
(publiek lacht)
238
00:12:15,160 --> 00:12:18,400
Dan kan je gewoon met je telefoon
de omgeving filmen
239
00:12:18,560 --> 00:12:21,160
en in je beeld
verschijnt alles in het Nederlands.
240
00:12:22,240 --> 00:12:24,200
Die herkent die tekst,
herkent die taal
241
00:12:24,360 --> 00:12:26,640
en projecteert dat
in je gewenste taal
242
00:12:26,800 --> 00:12:29,200
op dezelfde plek, in dezelfde kleur.
243
00:12:30,280 --> 00:12:32,640
Goed, ik denk dat de meesten van ons
wel Frans spreken.
244
00:12:32,800 --> 00:12:35,520
Die app is nog toffer
als je in Japan op reis bent.
245
00:12:36,280 --> 00:12:39,080
Je kunt niet eens die tekens lezen.
Je filmt dat met je telefoon
246
00:12:39,240 --> 00:12:41,440
en meteen verschijnt dat
in het Nederlands.
247
00:12:41,600 --> 00:12:44,160
Over vijf kilometer
begint de autosnelweg.
248
00:12:44,560 --> 00:12:47,000
Zeer handige app als je op reis bent.
249
00:12:47,160 --> 00:12:49,240
In Hongarije,
je kunt de menukaart niet lezen.
250
00:12:49,400 --> 00:12:50,960
Gewoon filmen met de telefoon.
251
00:12:51,120 --> 00:12:53,640
Je leest een boek in het Duits,
er is een stuk dat je niet snapt.
252
00:12:53,800 --> 00:12:57,400
Filmen met je telefoon en in je beeld
staat alles in het Nederlands.
253
00:12:57,560 --> 00:12:59,920
Je hebt daar nog
een paar andere icoontjes gezien.
254
00:13:00,080 --> 00:13:02,960
Er is bijvoorbeeld een
microfoonicoontje onderaan die app.
255
00:13:03,120 --> 00:13:06,320
Als je daarop tikt, kan je Nederlands
spreken tegen je telefoon,
256
00:13:06,480 --> 00:13:08,400
die neemt dat op
en spreekt dat opnieuw uit,
257
00:13:08,560 --> 00:13:10,160
bijvoorbeeld in het Japans.
258
00:13:10,320 --> 00:13:13,320
Je gesprekspartner antwoordt in
het Japans, je telefoon neemt dat op
259
00:13:13,480 --> 00:13:16,000
en die spreekt dat opnieuw uit
in het Nederlands.
260
00:13:16,160 --> 00:13:20,560
Je hebt een gratis simultaantolk
in je binnenzak zitten
261
00:13:20,720 --> 00:13:23,960
dankzij de AI
van die Google Translate-app.
262
00:13:24,120 --> 00:13:27,960
AI is heel veel aan het veranderen,
ook in de vertalingssoftware.
263
00:13:28,120 --> 00:13:31,440
Vroeger werden teksten vertaald
met geprogrammeerde regels
264
00:13:31,600 --> 00:13:34,240
en dan kregen we die heel kromme
Google Translate-zinnen.
265
00:13:34,400 --> 00:13:37,120
Vandaag gebeurt de vertaling
door AI-systemen.
266
00:13:37,280 --> 00:13:40,360
AI kan gesproken woorden
omzetten in tekst,
267
00:13:40,520 --> 00:13:42,640
kan tekst vertalen
naar een andere taal
268
00:13:42,800 --> 00:13:45,600
en kan die nieuwe tekst opnieuw
uitspreken met een computerstem.
269
00:13:45,760 --> 00:13:49,040
En het typische geluid van je eigen
stem, dat is ook een patroon.
270
00:13:49,200 --> 00:13:52,640
AI kan dat analyseren
en kan dat daarna nabootsen.
271
00:13:52,800 --> 00:13:55,360
En AI kan ook videobewerking doen.
272
00:13:55,520 --> 00:13:59,320
En als je dat allemaal combineert,
kan je toffe trucjes uithalen.
273
00:13:59,920 --> 00:14:02,120
Voor jullie hier waren,
een uurtje geleden,
274
00:14:02,280 --> 00:14:05,080
stond ik hier op het podium
en heb ik dit filmpje opgenomen.
275
00:14:05,240 --> 00:14:08,360
Wat we daar precies mee gaan doen,
dat vertel ik jullie straks.
276
00:14:09,920 --> 00:14:12,080
Goedenavond,
dames en heren in Brugge.
277
00:14:12,240 --> 00:14:14,640
En ook aan de mensen
die thuis aan het kijken zijn.
278
00:14:14,800 --> 00:14:18,240
Ik sta hier dus in Brugge,
de mooiste stad van België.
279
00:14:18,400 --> 00:14:20,240
Na Gent, natuurlijk.
280
00:14:20,400 --> 00:14:23,560
Ik ben hier voor mijn voorstelling
over artificiële intelligentie
281
00:14:23,720 --> 00:14:25,360
die ik straks voor jullie ga spelen
282
00:14:25,520 --> 00:14:28,160
als jullie hier binnenkomen
in de zaal vanavond.
283
00:14:28,320 --> 00:14:31,080
En ik kan daar
heel veel demonstraties mee geven,
284
00:14:31,240 --> 00:14:34,080
want er worden heel veel toepassingen
gemaakt voor AI
285
00:14:34,240 --> 00:14:36,680
waarmee ik leuke demo's
kan geven in de zaal.
286
00:14:36,840 --> 00:14:39,880
En ik ga zo'n demo geven
met dit filmpje hier.
287
00:14:40,040 --> 00:14:43,280
Wat ik daar precies mee ga doen?
Dat vertel ik jullie nu.
288
00:14:44,680 --> 00:14:46,160
Voilà, dat heb ik opgenomen.
289
00:14:46,320 --> 00:14:49,040
En dan heb ik dat geüpload
naar een website. Die heet HeyGen.
290
00:14:49,200 --> 00:14:52,960
Ik heb gevraagd aan die website:
Zet dat filmpje nu eens in het Frans.
291
00:14:53,120 --> 00:14:55,560
Spreek alles wat ik gezegd heb
opnieuw uit in het Frans,
292
00:14:55,720 --> 00:14:59,080
maar imiteer mijn stem, zodat het
mijn stem is die Frans spreekt.
293
00:14:59,240 --> 00:15:01,760
En als je bezig bent,
pas dan ook de lipbewegingen aan,
294
00:15:01,920 --> 00:15:04,600
zodat ze beter lijken op
de lipbewegingen die gemaakt worden
295
00:15:04,760 --> 00:15:06,160
bij die Franse tekst.
296
00:15:06,320 --> 00:15:08,280
Die website
heeft tien minuten gerekend.
297
00:15:08,680 --> 00:15:11,000
Tien minuten. En toen kwam dit terug.
298
00:15:13,280 --> 00:15:17,720
Goedenavond, dames en heren in Brugge.
En ook aan zij die thuis kijken.
299
00:15:17,880 --> 00:15:19,440
Ik ben hier dus in Brugge.
300
00:15:19,600 --> 00:15:23,840
De mooiste stad van België,
in de richting van Gent natuurlijk.
301
00:15:24,000 --> 00:15:27,280
Ik ben hier voor mijn show
over artificiële intelligentie
302
00:15:27,440 --> 00:15:31,440
die ik voor jullie ga spelen
als jullie vanavond de zaal binnenkomen.
303
00:15:31,600 --> 00:15:34,040
Ik kan veel demo's geven
over dit onderwerp.
304
00:15:34,200 --> 00:15:36,680
Want er zijn veel applicaties
gemaakt voor AI
305
00:15:36,840 --> 00:15:39,960
waarmee ik wat mooie demo's
kan geven in de zaal.
306
00:15:40,120 --> 00:15:42,840
Ik zal een demonstratie doen
met deze video.
307
00:15:43,000 --> 00:15:46,360
Wat ik daarmee ga doen,
zal ik jullie nu zeggen.
308
00:15:47,200 --> 00:15:48,200
(applaus)
309
00:15:48,360 --> 00:15:49,880
Wat is dat? Wat?
310
00:15:50,640 --> 00:15:52,080
Ja, maar...
311
00:15:54,520 --> 00:15:56,920
Dank je wel, maar ik heb niks gedaan.
312
00:15:57,360 --> 00:16:00,880
Wat is dit? Wat voor hekserij is dat?
313
00:16:01,040 --> 00:16:03,200
Er zat ook een vertaalfout in.
Heb je ze gehoord?
314
00:16:03,360 --> 00:16:06,920
Mooiste stad, na Gent. 'Plus belle
ville en direction de Gand.'
315
00:16:07,080 --> 00:16:08,600
(publiek lacht)
316
00:16:08,760 --> 00:16:11,760
Maar dit is dus op tien minuten
zonder menselijke interactie
317
00:16:11,920 --> 00:16:15,640
volledig zelfstandig uitgerekend
door een AI-systeem.
318
00:16:15,800 --> 00:16:19,480
Het is waanzinnig
hoe goed die dingen geworden zijn.
319
00:16:19,640 --> 00:16:21,560
En dit gaat natuurlijk
heel wat veranderen
320
00:16:21,720 --> 00:16:23,480
voor bepaalde beroepsgroepen.
321
00:16:23,640 --> 00:16:26,360
Denk even aan de landen
waar films gedubd worden.
322
00:16:27,240 --> 00:16:29,880
Die acteurs
die films dubben in Italië?
323
00:16:30,040 --> 00:16:33,280
Heel die beroepsgroep
is over een paar jaar weg.
324
00:16:33,440 --> 00:16:36,360
De volgende James Bondfilm zal
waarschijnlijk niet gedubd worden,
325
00:16:36,520 --> 00:16:39,400
maar uitgesproken worden
in de originele stem van de acteur
326
00:16:39,560 --> 00:16:42,480
met aangepaste lipbewegingen
in het Italiaans.
327
00:16:43,360 --> 00:16:46,080
Alle gevolgen van simpelweg
patroonherkenning
328
00:16:46,240 --> 00:16:49,960
gaan dus heel veel veranderen
op heel veel verschillende gebieden
329
00:16:50,120 --> 00:16:51,640
in onze wereld.
330
00:16:51,800 --> 00:16:53,560
Waarom hebben wij nu
zo lang moeten wachten
331
00:16:53,720 --> 00:16:56,080
op software die goed is
in patroonherkenning?
332
00:16:56,240 --> 00:16:58,960
Ik heb daarnet gezegd: Onze klassiek
geprogrammeerde software,
333
00:16:59,120 --> 00:17:00,840
daar kan je
heel veel dingen mee doen,
334
00:17:01,000 --> 00:17:04,080
maar die is heel slecht
in patroonherkenning.
335
00:17:04,240 --> 00:17:07,600
Het gekke is wel
dat je hier op aarde al heel lang
336
00:17:07,760 --> 00:17:11,720
een paar supergoeie
patroonherkenningsmachines kan vinden
337
00:17:11,880 --> 00:17:14,040
en dat zijn menselijke hersenen.
338
00:17:14,200 --> 00:17:17,000
Ons brein is fantastisch goed
in patroonherkenning.
339
00:17:17,160 --> 00:17:21,000
Meer zelfs: dat is de belangrijkste
taak van onze hersenen.
340
00:17:21,160 --> 00:17:24,760
Patroonherkenning. Vanaf een kind
geboren wordt, is dat wat die doen.
341
00:17:24,920 --> 00:17:26,280
Die gaan gezichten herkennen,
342
00:17:26,440 --> 00:17:28,560
objecten herkennen
en die een naam geven.
343
00:17:28,720 --> 00:17:31,200
Die gaan stemmen herkennen,
situaties herkennen.
344
00:17:31,360 --> 00:17:33,640
Allemaal patroonherkenning.
345
00:17:33,800 --> 00:17:37,400
De reden dat ons hoofd zo goed is
in patroonherkenning,
346
00:17:37,560 --> 00:17:40,240
is omdat het totaal anders werkt
dan dit.
347
00:17:40,400 --> 00:17:43,280
Wij hebben geen logische regeltjes
in ons hoofd
348
00:17:43,440 --> 00:17:46,600
die één na één uitgevoerd worden.
Ons hoofd werkt anders.
349
00:17:46,760 --> 00:17:52,720
Onze hersenen zijn één grote spons
van 80 miljard hersencellen.
350
00:17:52,880 --> 00:17:56,920
Tien keer meer hersencellen in
je hoofd dan er mensen op aarde zijn.
351
00:17:57,720 --> 00:18:00,880
Die hersencellen zitten samen
en hebben verbindingen met elkaar.
352
00:18:01,040 --> 00:18:04,480
Dus zo ziet dat eruit. Elke knooppunt
is een hersencel of een neuron.
353
00:18:04,640 --> 00:18:06,240
En die hebben tentakeltjes
354
00:18:06,400 --> 00:18:09,240
waarmee ze verbinding maken
met sommige andere hersencellen
355
00:18:09,400 --> 00:18:13,200
en langs die tentakels kunnen ze
andere hersencellen activeren
356
00:18:13,360 --> 00:18:15,080
als ze zelf actief zijn.
357
00:18:15,240 --> 00:18:17,600
Linksonder worden
drie hersencellen actief.
358
00:18:17,760 --> 00:18:20,560
Via die uitsteeksels
gaan ze sommige andere hersencellen
359
00:18:20,720 --> 00:18:22,480
in het brein aanzetten.
360
00:18:23,200 --> 00:18:26,600
Een heel simpel principe.
Een netwerk van knooppunten
361
00:18:26,760 --> 00:18:29,120
die via sterkere
en minder sterke verbindingen
362
00:18:29,280 --> 00:18:32,520
andere knooppunten kunnen activeren.
En wat blijkt?
363
00:18:32,680 --> 00:18:36,080
Daaruit volgt bijna vanzelf
patroonherkenning.
364
00:18:37,040 --> 00:18:38,640
Ik ga je even een voorbeeld geven.
365
00:18:38,800 --> 00:18:44,160
Veel mensen herinneren zich zo een
specifieke geur uit hun kindertijd.
366
00:18:44,320 --> 00:18:47,800
Zodra die geur op een onbewaakt
moment binnenwaait in je neus,
367
00:18:47,960 --> 00:18:50,840
komt er een enorm sterke herinnering
naar boven.
368
00:18:51,000 --> 00:18:53,280
In mijn geval:
de refter van de kleuterklas.
369
00:18:54,040 --> 00:18:57,360
Je ruikt dat en onmiddellijk
komt die herinnering naar boven.
370
00:18:57,520 --> 00:19:01,600
Wat er dan gebeurt in je hoofd,
is exact dit.
371
00:19:02,440 --> 00:19:05,800
Laat ons zeggen dat die drie neuronen
linksonder verbonden zijn met je neus
372
00:19:05,960 --> 00:19:08,520
en die worden vanzelf geactiveerd
door die geur.
373
00:19:08,680 --> 00:19:12,760
En al die neuronen rechts
werden geactiveerd door die situatie
374
00:19:12,920 --> 00:19:15,720
waarin je die geur
vroeger vaak geroken hebt.
375
00:19:15,880 --> 00:19:18,960
Wat is er gebeurd? In je kindertijd
heb je die geur en die situatie
376
00:19:19,120 --> 00:19:22,400
heel vaak samen meegemaakt.
Die hersencellen waren samen actief
377
00:19:22,560 --> 00:19:24,960
en daarom hebben die
verbinding gelegd met elkaar.
378
00:19:25,120 --> 00:19:29,240
Neuronen die samen actief zijn in het
brein, proberen verbinding te leggen.
379
00:19:29,400 --> 00:19:33,080
In de neurologie zeggen ze:
'Fire together is wire together.'
380
00:19:33,240 --> 00:19:34,600
Wat is het gevolg daarvan?
381
00:19:34,760 --> 00:19:37,640
Als je later in je leven
opnieuw die geur ruikt,
382
00:19:37,800 --> 00:19:40,240
gaan die neuronen
via die getrainde verbindingen
383
00:19:40,400 --> 00:19:43,560
ook die neuronen
van die herinnering aanzetten.
384
00:19:43,720 --> 00:19:47,600
Er volgt vanzelf patroonherkenning
uit dit systeem.
385
00:19:48,560 --> 00:19:50,560
Daarom dachten
de computerwetenschappers:
386
00:19:50,720 --> 00:19:54,240
Als wij het zo moeilijk hebben met
patroonherkenning in onze software
387
00:19:54,400 --> 00:19:57,080
en die structuur
werkt daar zo goed voor,
388
00:19:57,240 --> 00:20:00,640
dan moeten wij misschien proberen
om deze structuur,
389
00:20:00,800 --> 00:20:06,320
een netwerk van knooppunten,
na te programmeren in software.
390
00:20:06,480 --> 00:20:09,040
Dat hebben ze gedaan
en dat ziet er zo uit.
391
00:20:09,920 --> 00:20:13,880
Dit is een neuraal netwerk zoals
het geprogrammeerd is in de computer.
392
00:20:14,040 --> 00:20:16,800
Het heet in de softwarewereld
ook een neuraal netwerk,
393
00:20:16,960 --> 00:20:20,600
genoemd naar onze hersenen.
Wat zien we hier nu precies staan?
394
00:20:20,760 --> 00:20:23,280
Helemaal links zie je allemaal
eentjes en nulletjes.
395
00:20:23,440 --> 00:20:25,040
Dat is een computerbestand.
396
00:20:25,200 --> 00:20:28,160
Een digitaal computerbestand.
Dat bestaat uit eentjes en nulletjes.
397
00:20:28,320 --> 00:20:31,120
Dat kan bijvoorbeeld
een digitale afbeelding zijn.
398
00:20:31,280 --> 00:20:34,560
Elk van die eentjes en nulletjes
zou je kunnen beschouwen
399
00:20:34,720 --> 00:20:37,760
als een hersencel
die aanstaat of uitstaat.
400
00:20:37,920 --> 00:20:41,640
En vanaf daar programmeer je allemaal
verbindingen, sterkere en zwakkere,
401
00:20:41,800 --> 00:20:43,080
naar een nieuwe rij neuronen.
402
00:20:43,240 --> 00:20:45,160
Die neuronen die aanstaan
in die eerste rij
403
00:20:45,320 --> 00:20:47,840
gaan via die verbinding
sommige neuronen activeren
404
00:20:48,000 --> 00:20:49,640
in die software in de tweede rij.
405
00:20:49,800 --> 00:20:53,520
En die gaan weer neuronen activeren
in de derde rij en in de vierde rij.
406
00:20:53,680 --> 00:20:57,240
En wat is het uiteindelijke doel
van dit neurale netwerk?
407
00:20:57,400 --> 00:21:00,040
Dat het kan zien
of er een hond of een kat staat
408
00:21:00,200 --> 00:21:04,320
op de digitale afbeelding die je daar
ingevoerd hebt in de eerste rij.
409
00:21:04,480 --> 00:21:08,120
Als je dit allemaal programmeert
en je start dat programma op,
410
00:21:08,280 --> 00:21:09,960
dan gebeurt er helemaal niks.
411
00:21:10,920 --> 00:21:13,200
Want je software is niet getraind.
412
00:21:13,360 --> 00:21:16,800
Een neuraal netwerk kan niets
als het niet getraind is.
413
00:21:16,960 --> 00:21:18,320
Je moet dat eerst trainen
414
00:21:18,480 --> 00:21:22,040
door dat heel veel afbeeldingen
te tonen van honden en katten
415
00:21:22,200 --> 00:21:24,080
en daar telkens
heel duidelijk bij te zeggen:
416
00:21:24,240 --> 00:21:26,080
Dit is een hond en dit is een kat.
417
00:21:26,240 --> 00:21:30,280
Dus ik toon dat neurale netwerk
een afbeelding van een kat.
418
00:21:30,440 --> 00:21:33,600
Ik zeg daar heel duidelijk bij:
Dit is een kat.
419
00:21:33,760 --> 00:21:37,840
Die twee kanten zijn samen actief
en die software gaat op basis daarvan
420
00:21:38,000 --> 00:21:41,800
bepaalde verbindingen in dat netwerk
sterker en zwakker maken.
421
00:21:41,960 --> 00:21:43,760
Net zoals in je kindertijd.
422
00:21:43,920 --> 00:21:47,440
Die geur en die situatie
waren samen actief in je hoofd
423
00:21:47,600 --> 00:21:50,240
en die hebben verbinding gelegd
met elkaar.
424
00:21:50,400 --> 00:21:52,280
Eén foto is niet genoeg
om het te trainen.
425
00:21:52,440 --> 00:21:55,400
Dus ik toon nog een foto van een kat
en zeg daar weer duidelijk bij:
426
00:21:55,560 --> 00:21:58,120
Dit is een kat.
Die twee kanten zijn samen actief
427
00:21:58,280 --> 00:22:00,120
en die software
gaat bepaalde verbindingen
428
00:22:00,280 --> 00:22:02,840
sterker en zwakker maken
in dat netwerk.
429
00:22:03,000 --> 00:22:04,800
Ik toon ook eens
een foto van een hond.
430
00:22:04,960 --> 00:22:07,560
Ik zeg daar heel duidelijk bij:
Dit is dus een hond.
431
00:22:07,720 --> 00:22:09,120
Die twee kanten zijn samen actief
432
00:22:09,280 --> 00:22:11,160
en de software
gaat weer nieuwe verbindingen
433
00:22:11,320 --> 00:22:13,280
sterker en zwakker maken
in dat netwerk.
434
00:22:13,440 --> 00:22:17,600
En bij elk van die stappen.
wordt dit netwerk beter aangepast
435
00:22:17,760 --> 00:22:20,320
om te reageren met het woord 'kat'
op een foto van een kat
436
00:22:20,480 --> 00:22:22,800
en met het woord 'hond'
op een foto van een hond.
437
00:22:22,960 --> 00:22:28,280
Als je dit duizenden keren gedaan
hebt met duizenden trainingsfoto's,
438
00:22:28,440 --> 00:22:31,440
dan kan je testen
of het netwerk al werkt.
439
00:22:31,600 --> 00:22:34,440
En dat doe je door het een nieuwe
foto te laten zien van een kat
440
00:22:34,600 --> 00:22:38,400
die het nog nooit gezien heeft, maar
dit keer verklap je daar niks bij.
441
00:22:38,560 --> 00:22:40,920
Je toont die foto
zonder te zeggen wat erop staat
442
00:22:41,080 --> 00:22:44,080
en die beginneuronen gaan
via die getrainde verbindingen
443
00:22:44,240 --> 00:22:46,000
de rest van het netwerk activeren.
444
00:22:46,160 --> 00:22:49,520
En als alles goed gaat,
zegt dat netwerk vanzelf:
445
00:22:49,680 --> 00:22:51,680
Dit is hoogstwaarschijnlijk een kat.
446
00:22:53,120 --> 00:22:56,960
Je hebt de structuur van hersenen
nageprogrammeerd in software
447
00:22:57,120 --> 00:22:59,000
en je hebt die getraind
tot die reageert
448
00:22:59,160 --> 00:23:00,920
met het woord 'kat'
op foto's van een kat
449
00:23:01,080 --> 00:23:03,320
en met het woord 'hond'
op foto's van een hond.
450
00:23:03,480 --> 00:23:06,400
En wat blijkt?
Dit werkt fantastisch goed.
451
00:23:07,360 --> 00:23:10,440
Neurale netwerken in software
zijn heel goed geschikt
452
00:23:10,600 --> 00:23:12,800
om objecten te herkennen op foto's.
453
00:23:12,960 --> 00:23:15,920
We hebben zo neurale netwerken
getraind die katten kunnen herkennen
454
00:23:16,080 --> 00:23:19,680
en die honden kunnen herkennen,
en nijlpaarden en strandfoto's
455
00:23:19,840 --> 00:23:23,480
en zeilbootjes en Calippo-ijsjes
en alles wat je wilt.
456
00:23:23,640 --> 00:23:27,760
En als je die allemaal samenpropt
tot één enorm neuraal netwerk
457
00:23:27,920 --> 00:23:31,760
van miljoenen knooppunten,
dan heb je objectherkenningssoftware.
458
00:23:31,920 --> 00:23:34,520
Objectherkenningssoftware
is een computerprogramma
459
00:23:34,680 --> 00:23:37,280
en daar laat je een foto aan zien
en dat programma zegt vanzelf:
460
00:23:37,440 --> 00:23:39,320
Ik zie een straat
en er staat een vrachtwagen.
461
00:23:39,480 --> 00:23:42,840
En ik zie een lantaarnpaal en er zit
een vogel in een boom, enzovoort.
462
00:23:43,000 --> 00:23:44,880
Die software bestaat nu.
463
00:23:45,040 --> 00:23:47,920
En wij hebben allemaal
een supercomputer in onze binnenzak.
464
00:23:48,080 --> 00:23:49,080
Dus dan denk ik:
465
00:23:49,240 --> 00:23:52,560
Waarschijnlijk komt die
objectherkenningssoftware binnenkort
466
00:23:52,720 --> 00:23:54,480
op onze telefoon terecht.
467
00:23:54,640 --> 00:23:58,520
En vanaf dan gaat je telefoon weten
wat er op je foto staat
468
00:23:58,680 --> 00:24:00,040
die je zelf genomen hebt.
469
00:24:01,960 --> 00:24:05,880
Het zou natuurlijk ook kunnen dat die
software nu al op je telefoon staat.
470
00:24:06,640 --> 00:24:08,400
Zullen we dat misschien eens testen?
471
00:24:09,200 --> 00:24:12,400
Als je een telefoon bij je hebt,
mag je die nu bovenhalen.
472
00:24:12,560 --> 00:24:17,160
Haal je smartphone er maar bij
en open eens je fotomap.
473
00:24:17,320 --> 00:24:20,720
Je map waar al je fotootjes in
zitten. Voilà, dat is mijn fotomapje.
474
00:24:22,440 --> 00:24:24,680
In je fotoalbum
heb je ergens een zoekfunctie.
475
00:24:24,840 --> 00:24:26,040
Dat is zo'n vergrootglaasje
476
00:24:26,200 --> 00:24:29,080
en als je daarop duwt,
kan je zoeken naar locaties
477
00:24:29,240 --> 00:24:31,520
of naar data
waarop foto's genomen zijn.
478
00:24:31,680 --> 00:24:34,360
Maar wij gaan iets anders doen.
Je duwt op je zoekfunctie
479
00:24:34,520 --> 00:24:36,880
en in die tekstbalk
tik je een woord in,
480
00:24:37,040 --> 00:24:39,680
zoals bijvoorbeeld het woord 'paard'.
481
00:24:39,840 --> 00:24:42,200
Dan krijg ik
al mijn foto's met paarden op.
482
00:24:44,040 --> 00:24:45,840
Je kunt het eens proberen met 'kat'.
483
00:24:46,560 --> 00:24:48,960
Je kan het eens proberen met 'hond'.
484
00:24:49,120 --> 00:24:51,400
Ik ga zelf eens zoeken
naar 'zwembad'.
485
00:24:51,800 --> 00:24:53,080
Zwembad.
486
00:24:53,760 --> 00:24:55,880
Ik krijg al mijn foto's
met zwembaden op.
487
00:24:56,040 --> 00:24:57,800
(geroezemoes)
488
00:24:57,960 --> 00:25:02,400
Je kunt het iets moeilijker maken
en zoeken naar 'zonsondergang'.
489
00:25:02,560 --> 00:25:04,440
Zonsondergang.
490
00:25:05,560 --> 00:25:07,880
Ik krijg al mijn foto's
met zonsondergangen.
491
00:25:09,480 --> 00:25:12,640
Je telefoon weet
wat er op je foto's staat.
492
00:25:12,800 --> 00:25:14,880
En je kan foto's van vroeger
gaan terugzoeken
493
00:25:15,040 --> 00:25:17,480
door gewoon in te tikken
wat daarop stond.
494
00:25:17,640 --> 00:25:19,360
(geroezemoes)
495
00:25:19,520 --> 00:25:21,080
Ik heb nu de cruciale fout gemaakt
496
00:25:21,240 --> 00:25:23,600
jullie te vragen
om je telefoon boven te halen...
497
00:25:23,760 --> 00:25:24,960
(publiek lacht)
498
00:25:25,120 --> 00:25:27,520
...en je dan
een nieuw trucje te leren.
499
00:25:27,680 --> 00:25:29,320
We gaan verder spelen na de les.
500
00:25:29,480 --> 00:25:30,560
(publiek lacht)
501
00:25:30,720 --> 00:25:31,960
Pennen neer.
502
00:25:33,520 --> 00:25:37,440
Ik zie jullie gezichtjes
gewoon nog oplichten in de zaal.
503
00:25:37,600 --> 00:25:41,200
En ik heb gezichtsherkenningssoftware
mee, dus let op wat je doet.
504
00:25:42,280 --> 00:25:45,640
Wat hebben we gedaan? We hebben een
neuraal netwerk gebouwd in software
505
00:25:45,800 --> 00:25:49,320
en we hebben dat getraind tot het
katten kan herkennen op foto's.
506
00:25:49,480 --> 00:25:51,360
Toen dit goed begon te werken,
507
00:25:51,520 --> 00:25:53,800
dachten ze
bij de computerwetenschappers:
508
00:25:53,960 --> 00:25:56,600
Misschien zoeken we nu beter
een nieuwe uitdaging.
509
00:25:56,760 --> 00:26:00,040
We gaan iets nieuws proberen.
En wat hebben ze bedacht? Ze dachten:
510
00:26:00,200 --> 00:26:02,760
Zouden wij ook
een neuraal netwerk kunnen bouwen
511
00:26:02,920 --> 00:26:04,960
dat geen afbeeldingen
van katten herkent,
512
00:26:05,120 --> 00:26:08,280
maar dat afbeeldingen van katten
kan maken?
513
00:26:08,440 --> 00:26:11,840
Dus een neuraal netwerk waartegen
je zegt: Teken eens een kat.
514
00:26:12,000 --> 00:26:14,520
En die doet dat.
Splinternieuwe tekening van een kat.
515
00:26:14,680 --> 00:26:16,560
Als je dat wilt bouwen,
moet je dat trainen.
516
00:26:16,720 --> 00:26:19,120
Een neuraal netwerk kan niets
als het niet getraind is.
517
00:26:19,280 --> 00:26:22,200
En je kan dat trainen
met reinforcement learning.
518
00:26:22,360 --> 00:26:24,000
En reinforcement learning wil zeggen:
519
00:26:24,160 --> 00:26:26,040
je laat dat netwerk
van alles proberen
520
00:26:26,200 --> 00:26:28,840
en dan zeg jij: Dit is goed gedaan
en dit is slecht gedaan.
521
00:26:29,000 --> 00:26:30,440
En zo leert dat ding bij.
522
00:26:32,160 --> 00:26:35,200
Alleen, om dat echt te doen werken,
moet je dat eigenlijk...
523
00:26:35,360 --> 00:26:37,880
Je moet dat afbeeldingen
laten maken van katten en zeggen:
524
00:26:38,040 --> 00:26:40,240
Dit lijkt op een kat
en dit lijkt niet op een kat.
525
00:26:40,400 --> 00:26:42,760
En dat netwerk gaat telkens
zijn verbindingen aanpassen
526
00:26:42,920 --> 00:26:45,520
om meer afbeeldingen te maken
waarvan jij zegt:
527
00:26:45,680 --> 00:26:46,880
Dit lijkt op een kat.
528
00:26:47,040 --> 00:26:48,840
Alleen moet je
dat miljoenen keren doen
529
00:26:49,000 --> 00:26:51,720
voor dat een beetje begint te werken.
En ik heb geen tijd
530
00:26:51,880 --> 00:26:55,000
om miljoenen keren te zeggen:
Dit lijkt op een kat en dit niet.
531
00:26:55,600 --> 00:26:59,000
Het grote voordeel is: ik hoef dat
ook niet meer zelf te doen.
532
00:26:59,160 --> 00:27:00,880
Want die eerste AI kan dat doen.
533
00:27:01,720 --> 00:27:05,480
Dus je koppelt die twee gewoon aan
elkaar. En je zegt tegen AI nummer 2:
534
00:27:05,640 --> 00:27:08,960
Probeer eens een afbeelding te maken
van een kat. En die probeert dat.
535
00:27:09,120 --> 00:27:12,960
En AI 1 kijkt ernaar en die zegt:
Dit trekt echt op geen kloten.
536
00:27:13,120 --> 00:27:14,640
(publiek lacht)
537
00:27:14,800 --> 00:27:16,800
En dan probeert AI 2 opnieuw
en AI 1 zegt:
538
00:27:16,960 --> 00:27:19,160
Dat is wat beter.
Probeert hij het nog eens: slechter.
539
00:27:19,320 --> 00:27:20,680
Nog eens: dat is veel beter.
540
00:27:20,840 --> 00:27:23,000
En zo laat je die
miljoenen keren proberen
541
00:27:23,160 --> 00:27:25,040
en na een tijdje
heb je een neuraal netwerk
542
00:27:25,200 --> 00:27:27,520
dat afbeeldingen kan maken
van een kat.
543
00:27:27,680 --> 00:27:30,920
En je traint ook eentje om honden
te tekenen en nijlpaarden te tekenen,
544
00:27:31,080 --> 00:27:35,000
en voetbalvelden en dropsnoepjes
en alles wat je wilt.
545
00:27:35,160 --> 00:27:39,400
En als je dat allemaal samenpropt
tot één enorm neuraal netwerk,
546
00:27:39,560 --> 00:27:42,680
dan kan je dus aan dat netwerk
vragen: Teken eens dit.
547
00:27:42,840 --> 00:27:44,640
En dan probeert die dat voor je.
548
00:27:44,800 --> 00:27:49,000
En dat neurale netwerk heb ik hier
nu openstaan. Dat is Dall-E 2.
549
00:27:49,160 --> 00:27:51,720
Dall-E 2 is software
gebouwd door OpenAI,
550
00:27:51,880 --> 00:27:53,960
het bedrijf dat ook
ChatGPT gebouwd heeft.
551
00:27:54,120 --> 00:27:55,680
Je hebt hier een tekstveldje.
552
00:27:55,840 --> 00:27:57,640
Daarin tik je iets in,
dan duw je op enter
553
00:27:57,800 --> 00:28:01,280
en dan probeert de AI te tekenen
wat je gevraagd hebt.
554
00:28:01,440 --> 00:28:03,840
En dat gaan wij nu dus
samen proberen.
555
00:28:04,000 --> 00:28:06,160
Noem eens een dier.
556
00:28:06,320 --> 00:28:07,720
Eenhoorn.
- Olifant.
557
00:28:07,880 --> 00:28:10,640
Een olifant. We hebben een olifant.
We blijven bij de olifant.
558
00:28:10,800 --> 00:28:12,280
Wat is de olifant aan het doen?
559
00:28:12,440 --> 00:28:14,080
Aan het schaken.
- Voetbal.
560
00:28:14,240 --> 00:28:15,600
Aan het schaken?
561
00:28:16,360 --> 00:28:18,720
Dat gaat niet met die poten.
Die zijn veel te dik, hè.
562
00:28:18,880 --> 00:28:22,000
Je zou zo eens...
Met twee pootjes alles omver.
563
00:28:22,160 --> 00:28:24,520
De olifant is aan het schaken.
Geen probleem, Brugge.
564
00:28:24,680 --> 00:28:26,800
Waar is de olifant aan het schaken?
565
00:28:26,960 --> 00:28:28,400
Op Uranus.
- In het zwembad.
566
00:28:28,560 --> 00:28:29,640
In het zwembad?
567
00:28:29,800 --> 00:28:31,840
(publiek lacht)
568
00:28:32,000 --> 00:28:34,760
Klein softdrugsprobleem
in Brugge precies, toch?
569
00:28:34,920 --> 00:28:36,680
(publiek lacht)
570
00:28:36,840 --> 00:28:40,360
Normaal vragen ze een hond
met een hoedje op, maar ça va.
571
00:28:40,520 --> 00:28:41,680
Ça va.
572
00:28:41,840 --> 00:28:45,400
Schakende olifant in het zwembad.
Bon...
573
00:28:45,960 --> 00:28:47,040
Daar gaan we.
574
00:28:47,760 --> 00:28:49,320
Een olifant...
575
00:28:49,800 --> 00:28:51,560
is aan het schaken...
576
00:28:53,000 --> 00:28:56,000
in een zwembad...
577
00:28:57,960 --> 00:29:02,120
in de stijl van een kindertekening.
578
00:29:03,200 --> 00:29:06,320
Dit hebben jullie zelf gewild,
zeg ik er eventjes bij. Dus...
579
00:29:06,480 --> 00:29:08,080
Ik ga straks op enter duwen.
580
00:29:08,400 --> 00:29:10,920
Dan worden die woorden verstuurd
naar een neuraal netwerk
581
00:29:11,080 --> 00:29:12,600
ergens in een groot rekencentrum.
582
00:29:12,760 --> 00:29:15,360
Aan de ene kant worden die
in dat neurale netwerk geduwd.
583
00:29:15,520 --> 00:29:18,840
Al die eentjes en nulletjes geven
signalen naar andere knooppunten
584
00:29:19,000 --> 00:29:21,080
en aan de andere kant
komen daar pixels uit
585
00:29:21,240 --> 00:29:24,160
en die worden weer samengesteld
tot een splinternieuwe afbeelding.
586
00:29:24,320 --> 00:29:25,640
En als we geluk hebben...
587
00:29:27,520 --> 00:29:28,960
lijkt die een beetje...
588
00:29:29,840 --> 00:29:33,520
op een kindertekening van een olifant
die schaak speelt in een zwembad.
589
00:29:33,680 --> 00:29:35,480
Oké, daar gaan we.
590
00:29:35,960 --> 00:29:39,400
En start. De opdracht is verstuurd,
het balkje loopt.
591
00:29:39,560 --> 00:29:41,320
Straks krijgen wij vier pogingen.
592
00:29:41,480 --> 00:29:44,360
Vier pogingen tot schaak spelende
olifanten in een zwembad.
593
00:29:44,520 --> 00:29:46,240
Ik ben even benieuwd als jullie.
594
00:29:47,760 --> 00:29:49,360
Normaal gaat... Oh, huppakee.
595
00:29:49,520 --> 00:29:51,600
(publiek) Oh...
596
00:29:51,760 --> 00:29:52,960
Jazeker.
597
00:29:55,760 --> 00:29:57,520
Eventjes voor de duidelijkheid...
598
00:29:58,240 --> 00:30:01,200
Elke afbeelding die je hier ziet,
is splinternieuw.
599
00:30:02,120 --> 00:30:04,640
Deze zijn niet gedownload
van het internet.
600
00:30:04,800 --> 00:30:06,600
Dit zijn ook geen collages.
601
00:30:06,760 --> 00:30:09,800
Het is niet zo dat die olifantjes
al klaar waren en die schaakborden
602
00:30:09,960 --> 00:30:13,480
en dat hij die samengekleefd heeft.
Elke pixel die je ziet,
603
00:30:13,640 --> 00:30:17,520
is nieuw gemaakt door die AI
in de voorbije 20 seconden.
604
00:30:17,680 --> 00:30:21,480
Deze afbeeldingen bestonden niet
20 seconden geleden.
605
00:30:21,640 --> 00:30:23,560
Dit is generative AI.
606
00:30:23,720 --> 00:30:27,280
AI die geen patronen herkent,
maar die patronen kan genereren.
607
00:30:27,440 --> 00:30:30,800
En dat is een soort revolutie
in de AI-revolutie.
608
00:30:30,960 --> 00:30:34,520
Generative AI is nog veel meer
aan het veranderen
609
00:30:34,680 --> 00:30:36,800
dan AI die enkel
patroonherkenning doet.
610
00:30:36,960 --> 00:30:38,960
Je kan daar een beetje mee spelen.
611
00:30:39,120 --> 00:30:42,600
Je kan ook wat andere dingen vragen.
We gaan de olifant behouden. Oké.
612
00:30:42,760 --> 00:30:46,400
Een olifant doet een dansje...
613
00:30:48,400 --> 00:30:50,280
terwijl hij een tutu draagt...
614
00:30:51,760 --> 00:30:55,720
alsof het een olieverfschilderij is van...
615
00:30:55,880 --> 00:30:57,040
Noem eens een schilder.
616
00:30:57,200 --> 00:30:58,480
Mozart.
- Van Gogh.
617
00:30:58,640 --> 00:31:00,880
Van Gogh? Oké, we gaan voor Van Gogh.
618
00:31:01,320 --> 00:31:03,520
Van Van Gogh.
619
00:31:03,680 --> 00:31:05,360
Nu vraag ik een olieverfschilderij.
620
00:31:05,520 --> 00:31:07,880
Dus ik zou die glans willen zien,
wat penseelstroken.
621
00:31:08,040 --> 00:31:10,120
We gaan kijken wat hij daar
precies mee doet. Ja.
622
00:31:10,280 --> 00:31:13,240
Dus een beetje glans, penseelstroken,
wat impressionistisch,
623
00:31:13,400 --> 00:31:14,640
want ik heb Van Gogh gevraagd.
624
00:31:14,800 --> 00:31:18,640
Mooie compositie, mooie lichtinval,
dansende olifant met een jurk aan.
625
00:31:18,800 --> 00:31:21,920
Daar gaan we.
Vier pogingen, en huppakee.
626
00:31:22,080 --> 00:31:24,240
(geroezemoes)
627
00:31:24,400 --> 00:31:28,160
Alweer: elke pixel die je ziet,
is splinternieuw.
628
00:31:28,320 --> 00:31:31,520
Gemaakt door die AI
in de voorbije 20 seconden.
629
00:31:31,680 --> 00:31:33,720
Het is onwaarschijnlijk
630
00:31:33,880 --> 00:31:37,640
hoe goed die generative AI
geworden is op een paar jaar tijd.
631
00:31:38,560 --> 00:31:42,360
Dit is Dall-E 2.
Vandaag is er ook al Dall-E 3.
632
00:31:43,120 --> 00:31:45,840
Als je een betalend account hebt
op ChatGPT,
633
00:31:46,000 --> 00:31:48,520
dan kan je daar al mee spelen.
Dall-E 3.
634
00:31:48,680 --> 00:31:50,120
En laat ons dat eens testen.
635
00:31:50,280 --> 00:31:54,080
Dall-E 3 is ongeveer anderhalf jaar
na Dall-E 2 uitgekomen.
636
00:31:54,240 --> 00:31:58,320
Dus het verschil is anderhalf jaar
verdere ontwikkeling
637
00:31:58,480 --> 00:31:59,640
aan die technologie.
638
00:31:59,800 --> 00:32:03,280
Wat hadden we nu daarjuist?
Oké. Een olifant...
639
00:32:04,400 --> 00:32:06,080
is aan het schaken...
640
00:32:06,840 --> 00:32:09,280
in een zwembad.
641
00:32:09,440 --> 00:32:14,600
Ik moet er wel bij zetten dat het een
afbeelding moet zijn. Daar gaan we.
642
00:32:17,160 --> 00:32:19,200
Een afbeelding...
643
00:32:20,160 --> 00:32:21,800
van een olifant...
644
00:32:22,440 --> 00:32:25,680
die aan het schaken is
in een zwembad.
645
00:32:25,840 --> 00:32:28,040
Oké. En start.
646
00:32:28,200 --> 00:32:31,240
Dus er is anderhalf jaar verschil
in ontwikkeling,
647
00:32:31,400 --> 00:32:35,280
anderhalf jaar meer ontwikkeling,
tussen Dall-E 2 en Dall-E 3.
648
00:32:35,440 --> 00:32:38,120
Dall-E 3 is veel groter,
is op meer afbeeldingen getraind,
649
00:32:38,280 --> 00:32:41,480
heeft veel meer knooppuntjes.
Moet dus ook iets langer nadenken,
650
00:32:41,640 --> 00:32:44,680
maar dit is anderhalf jaar
betere ontwikkeling.
651
00:32:44,840 --> 00:32:45,880
Dit.
652
00:32:46,040 --> 00:32:48,560
(geroezemoes)
653
00:32:51,440 --> 00:32:53,320
Je kunt je voorstellen
dat illustratoren
654
00:32:53,480 --> 00:32:55,440
hier een beetje nerveus van worden.
655
00:32:56,480 --> 00:32:59,120
Dit kost mij
20 cent per afbeelding ongeveer.
656
00:32:59,280 --> 00:33:01,560
En ik mag dat vrij gebruiken
waar ik wil.
657
00:33:02,440 --> 00:33:05,120
Als je vraagt om zulke afbeeldingen
te maken aan een illustrator,
658
00:33:05,280 --> 00:33:07,360
heeft die er makkelijk
één of twee dagen werk aan.
659
00:33:07,520 --> 00:33:10,240
Dat zal honderden
tot duizend euro kosten.
660
00:33:10,400 --> 00:33:13,360
Er is een klein probleem
met deze software. Namelijk:
661
00:33:13,520 --> 00:33:14,720
die is getraind
662
00:33:14,880 --> 00:33:17,400
door heel veel afbeeldingen
te downloaden van het internet
663
00:33:17,560 --> 00:33:20,480
waar een beschrijving bij stond
en zo dat netwerk te laten trainen.
664
00:33:20,640 --> 00:33:22,440
Die techniek heet 'scraping'.
665
00:33:22,600 --> 00:33:25,120
'Scraping' is het afschrapen
van het internet
666
00:33:25,280 --> 00:33:29,680
om publieke data te verzamelen en die
te gebruiken als trainingssoftware.
667
00:33:29,840 --> 00:33:33,360
Bij die gebruikte afbeeldingen,
die gedownloade afbeeldingen,
668
00:33:33,520 --> 00:33:36,800
zat veel werk van illustratoren
die nu nog aan het werk zijn.
669
00:33:37,520 --> 00:33:38,560
Die zeggen natuurlijk:
670
00:33:38,720 --> 00:33:41,720
Wij hebben nooit toestemming gegeven
om onze afbeeldingen te gebruiken
671
00:33:41,880 --> 00:33:44,640
om een machine te bouwen
die nu onze job afpakt.
672
00:33:44,800 --> 00:33:45,960
Bij OpenAI zeggen ze:
673
00:33:46,120 --> 00:33:48,520
Ja, we hebben nog eens gekeken
naar het auteursrecht
674
00:33:48,680 --> 00:33:50,840
en wij hebben die toestemming
niet nodig.
675
00:33:52,080 --> 00:33:53,880
Want als je kijkt
naar het auteursrecht:
676
00:33:54,040 --> 00:33:57,080
elke kunstenaar mag online
zoveel rondkijken als hij wil
677
00:33:57,240 --> 00:33:59,440
om zich te inspireren
en om dingen bij te leren,
678
00:33:59,600 --> 00:34:01,960
zolang je maar
geen exacte kopieën maakt.
679
00:34:02,720 --> 00:34:06,240
Als je kijkt naar het auteursrecht
van vandaag, is hier niks mis mee.
680
00:34:07,080 --> 00:34:09,040
Maar het voelt niet helemaal fair.
681
00:34:10,440 --> 00:34:12,560
Ik denk
dat we nieuwe wetten nodig hebben.
682
00:34:13,440 --> 00:34:17,040
Ik denk dat we in het AI-tijdperk
heel veel nieuwe wetten nodig hebben.
683
00:34:17,840 --> 00:34:20,880
Als je je afvraagt: Wat kan ik nog
doen als AI alle jobs overneemt?
684
00:34:21,040 --> 00:34:22,520
Ik denk advocaat. Denk ik.
685
00:34:22,680 --> 00:34:23,880
(publiek lacht)
686
00:34:24,040 --> 00:34:25,720
Redelijk veel te doen.
687
00:34:27,120 --> 00:34:30,320
Die Dall-E 3 die ik getoond heb,
is betalende software.
688
00:34:30,480 --> 00:34:34,080
Dus je hebt een betalend account
nodig op GPT-4. Op ChatGPT.
689
00:34:34,240 --> 00:34:39,080
Maar iedereen die wil, kan gratis
100 afbeeldingen maken met Dall-E 3
690
00:34:39,240 --> 00:34:40,720
en dat kan in Bing.
691
00:34:40,880 --> 00:34:43,160
Microsoft heeft een stuk
van OpenAI gekocht
692
00:34:43,320 --> 00:34:46,240
en sindsdien kan je
in de Bing Image Creator
693
00:34:46,400 --> 00:34:50,160
100 gratis afbeeldingen maken
met die technologie.
694
00:34:50,320 --> 00:34:52,680
Je gaat weinig slapen vannacht.
Ik zeg het je al.
695
00:34:54,080 --> 00:34:56,040
Voor de mensen
die niet weten wat Bing is:
696
00:34:56,200 --> 00:34:58,160
googel het even.
697
00:34:58,320 --> 00:35:00,280
(publiek lacht)
698
00:35:01,560 --> 00:35:05,240
Die technologie is dus getraind
met reinforcement learning.
699
00:35:05,400 --> 00:35:07,760
Je laat dat netwerk
van alles proberen en dan zeg je:
700
00:35:07,920 --> 00:35:11,600
Goed gedaan, slecht gedaan.
En zo leert die AI bij.
701
00:35:11,760 --> 00:35:15,320
Een beetje zoals een hond trainen.
Die hond doet van alles
702
00:35:15,480 --> 00:35:17,800
en als die iets verkeerds doet,
zeg je: Stoute hond.
703
00:35:17,960 --> 00:35:21,240
En als die iets goeds doet, zeg je:
Brave hond. Hier is een koekje.
704
00:35:21,400 --> 00:35:22,680
Zo leert de hond bij.
705
00:35:22,840 --> 00:35:24,800
Dat is
wat computerwetenschappers doen.
706
00:35:24,960 --> 00:35:26,400
Ze staren naar de computer
707
00:35:26,560 --> 00:35:30,000
en als die iets verkeerds doet,
zeggen ze: Stoute software.
708
00:35:30,160 --> 00:35:32,480
Als die iets goeds doet, zeggen ze:
Brave software.
709
00:35:32,640 --> 00:35:37,880
Hier is een USB-stick.
En zo leren die netwerken bij.
710
00:35:39,200 --> 00:35:42,040
Dat je dieren ook kan trainen
met reinforcement learning,
711
00:35:42,200 --> 00:35:45,080
is ontdekt in de jaren 40,
de jaren 1940,
712
00:35:45,240 --> 00:35:47,720
door een Amerikaanse psycholoog,
B. F. Skinner.
713
00:35:47,880 --> 00:35:51,240
En wat heeft Skinner gedaan?
Skinner heeft duiven leren lezen.
714
00:35:52,560 --> 00:35:55,600
Dit is een duif
en die zit in een doos.
715
00:35:56,280 --> 00:35:59,400
Voor haar snavel
staat een bordje met letters op.
716
00:35:59,560 --> 00:36:02,160
Het woord 'turn'. Draai een rondje.
717
00:36:02,320 --> 00:36:04,680
Die duif kijkt ernaar
en die snapt er niks van.
718
00:36:04,840 --> 00:36:07,960
Want het is een duif en die snappen
eigenlijk nergens iets van.
719
00:36:09,280 --> 00:36:11,200
Het zijn de stomste beesten op aarde.
720
00:36:11,880 --> 00:36:15,080
Als je niet gelooft dat duiven
de stomste beesten op aarde zijn,
721
00:36:15,240 --> 00:36:18,040
kom je niet genoeg in het
stadscentrum. Het is gewoon zo.
722
00:36:18,800 --> 00:36:20,000
Die duif zit daar en zegt:
723
00:36:20,160 --> 00:36:22,840
(West-Vlaams) Amai, ik zit
in een doos. Ik weet ook niet waarom.
724
00:36:23,000 --> 00:36:25,360
Er staan rare dingen voor mijn neus
die ik niet kan lezen.
725
00:36:25,520 --> 00:36:27,280
Goh ja, ik ga een beetje rondkijken.
726
00:36:28,440 --> 00:36:30,880
Duiven spreken West-Vlaams.
Dat is ook gewoon zo.
727
00:36:31,040 --> 00:36:32,160
(publiek lacht)
728
00:36:32,320 --> 00:36:34,920
Die duif begint een beetje
nieuwsgierig rond te kijken.
729
00:36:35,080 --> 00:36:37,520
Terwijl die nieuwsgierig rondkijkt,
heeft die na een tijd
730
00:36:37,680 --> 00:36:40,400
compleet toevallig
een volledig rondje gedraaid.
731
00:36:40,560 --> 00:36:42,680
Op dat moment geeft Skinner die eten.
732
00:36:42,840 --> 00:36:45,400
Die duif krijgt eten
en snapt niet waarom.
733
00:36:45,560 --> 00:36:48,560
Die denkt: Amai, ik heb eten gehad.
Dat is sympathiek van die mens.
734
00:36:48,720 --> 00:36:51,600
Maar ik zit nog altijd in een doos
en weet nog altijd niet waarom.
735
00:36:52,640 --> 00:36:56,000
Ik ga nog een beetje rondkijken.
Die duif begint weer rond te kijken
736
00:36:56,160 --> 00:36:58,160
en na een tijd heeft die weer,
heel toevallig,
737
00:36:58,320 --> 00:37:01,880
een volledig rondje gedraaid.
Dan geeft Skinner die weer eten.
738
00:37:02,560 --> 00:37:04,040
Zonder dat die duif dat beseft,
739
00:37:04,200 --> 00:37:05,960
telkens als die beloond wordt
met voedsel,
740
00:37:06,120 --> 00:37:08,080
gaan de hersenbanen in haar hoofd
741
00:37:08,240 --> 00:37:10,240
van het gedrag
dat ze net gesteld heeft
742
00:37:10,400 --> 00:37:14,520
een klein beetje versterkt worden.
Als je dat twee dagen lang doet,
743
00:37:14,680 --> 00:37:17,400
krijg je een duif
die obsessief rondjes draait
744
00:37:17,560 --> 00:37:21,360
zodra ze het woord 'turn' ziet.
Zonder dat ze zelf weet waarom.
745
00:37:22,320 --> 00:37:25,880
Dan kun je denken: Misschien
is dat gewoon een neurotische duif.
746
00:37:26,040 --> 00:37:27,760
Maar ze heeft ook
andere woorden geleerd.
747
00:37:27,920 --> 00:37:29,880
Het bordje verdraait nu
naar het woord 'peck'
748
00:37:30,040 --> 00:37:32,080
en ze heeft geleerd
om daarop te pikken.
749
00:37:33,240 --> 00:37:35,240
Je kunt een duif
twaalf woorden leren.
750
00:37:37,400 --> 00:37:39,000
Alweer een tof weekendprojectje.
751
00:37:39,160 --> 00:37:41,000
(publiek lacht)
752
00:37:42,400 --> 00:37:45,880
Skinner heeft dit ontdekt in
de jaren 40, tijdens Wereldoorlog II.
753
00:37:46,040 --> 00:37:49,440
Als je iets nieuws ontdekte
in Amerika tijdens Wereldoorlog II,
754
00:37:49,600 --> 00:37:51,520
kwam er snel iemand op bezoek
van het leger
755
00:37:51,680 --> 00:37:53,720
en die vroeg:
Kunnen wij hier ook iets mee doen?
756
00:37:53,880 --> 00:37:55,800
Is hier
een militaire toepassing voor?
757
00:37:55,960 --> 00:37:57,720
En Skinner zei: Ik ga het proberen.
758
00:37:58,240 --> 00:38:00,400
Wat heeft hij gedaan?
Hij heeft duiven getraind
759
00:38:00,560 --> 00:38:05,520
om op een projectiebeeld van de zee
Duitse oorlogsboten aan te duiden.
760
00:38:06,480 --> 00:38:09,520
Dus wat je hier ziet, dat grijs,
is een projectiebeeld van de zee.
761
00:38:09,680 --> 00:38:11,800
Het zwart is de achterkant
van een duivenkop.
762
00:38:11,960 --> 00:38:14,280
In de verte
ligt een wazig, wit lijntje.
763
00:38:14,440 --> 00:38:19,080
Het wazige witte lijntje
is een Duits oorlogsschip.
764
00:38:19,240 --> 00:38:22,160
In het begin pikt die duif een beetje
nieuwsgierig rond op dat scherm.
765
00:38:22,320 --> 00:38:25,400
Telkens als die toevallig
dat oorlogsschip raakt,
766
00:38:25,560 --> 00:38:28,960
krijgt die eten van Skinner.
Als je dat twee dagen lang doet,
767
00:38:29,120 --> 00:38:32,320
krijg je een duif
die fanatiek pikt op naziboten.
768
00:38:32,480 --> 00:38:34,240
(publiek lacht)
769
00:38:36,360 --> 00:38:38,960
Een soort antifascistisch pluimvee
heb je...
770
00:38:39,800 --> 00:38:40,920
heb je gecreëerd.
771
00:38:42,080 --> 00:38:45,400
En Skinner ging terug naar het leger
en zei: Kijk, het werkt.
772
00:38:45,560 --> 00:38:48,000
De nazibotendetecterende duif.
773
00:38:49,240 --> 00:38:50,520
De NBDD.
774
00:38:51,480 --> 00:38:53,240
Bij het leger zeiden ze:
Dat is prachtig,
775
00:38:53,400 --> 00:38:57,480
maar wat kunnen we hier juist mee?
Skinner zei: Ik heb een plan.
776
00:38:57,640 --> 00:39:00,480
Weet je wat?
We steken er drie in een bom.
777
00:39:01,640 --> 00:39:03,240
Dit is een bom,
die vliegt over de zee
778
00:39:03,400 --> 00:39:07,000
en in die bom is plaats voor drie
nazibotendetecterende duiven.
779
00:39:08,880 --> 00:39:11,360
Die zitten daarin gebonden
met voor hun snavel een scherm
780
00:39:11,520 --> 00:39:15,400
waarop een projectiebeeld verschijnt
van de zee voor de bom.
781
00:39:16,120 --> 00:39:18,440
Als in de verte
een Duits oorlogsschip verschijnt,
782
00:39:18,600 --> 00:39:20,520
begint die duif daar keihard
op te pikken.
783
00:39:20,680 --> 00:39:24,240
Maar stel dat die bom te hoog vliegt,
dan staat dat schip onderaan in beeld
784
00:39:24,400 --> 00:39:26,680
en dan pikt die duif
op de onderkant van het scherm.
785
00:39:26,840 --> 00:39:30,120
Dat scherm kan een beetje scharnieren
en daardoor klapt dat achteruit.
786
00:39:30,280 --> 00:39:33,680
Die scharniertjes hebben ze verbonden
met het staartroer van de bom,
787
00:39:33,840 --> 00:39:36,920
waardoor die een beetje bijstuurt
en dus lager gaat vliegen.
788
00:39:37,080 --> 00:39:40,840
Tot dat schip bij alle drie de duiven
mooi in het midden staat
789
00:39:41,000 --> 00:39:43,600
en die bom
recht op dat schip inslaat.
790
00:39:44,680 --> 00:39:47,160
De allereerste telegeleide bom...
791
00:39:47,840 --> 00:39:49,160
werkte op duif.
792
00:39:49,320 --> 00:39:51,000
(publiek lacht)
793
00:39:52,040 --> 00:39:53,320
Ze staken er altijd drie in,
794
00:39:53,480 --> 00:39:56,200
want dan kan je
het gemiddelde nemen van de drie.
795
00:39:56,360 --> 00:39:59,640
Voor het geval er een
pacifistische duif bij zou zitten.
796
00:40:01,040 --> 00:40:04,160
Die bom is gebouwd en getest
en die werkte perfect.
797
00:40:04,320 --> 00:40:08,200
Skinner ging terug naar het leger
en zei: Hij werkt. De duifbom.
798
00:40:08,360 --> 00:40:10,040
Bij het leger zeiden ze: Supercool.
799
00:40:10,200 --> 00:40:14,320
Toen hadden ze een vergadering met
de legertop en die vroegen zich af:
800
00:40:14,480 --> 00:40:17,320
Hoe hard gaan de Duitsers
met ons lachen als ze dit ontdekken?
801
00:40:17,480 --> 00:40:18,840
(publiek lacht)
802
00:40:19,000 --> 00:40:21,400
Ze hebben het niet durven
in te voeren.
803
00:40:21,560 --> 00:40:24,840
Wat later was de oorlog gedaan, nog
later waren er de eerste computers.
804
00:40:25,000 --> 00:40:28,200
En de duifbom is nooit gebruikt
in de strijd.
805
00:40:28,360 --> 00:40:30,480
Hij is wel één keer getest geweest,
dus...
806
00:40:30,640 --> 00:40:34,040
Ergens in de jaren 40 lag er dan
zo'n testschip op de oceaan.
807
00:40:34,200 --> 00:40:36,680
En in de verte hoor je dan: fieuw.
808
00:40:36,840 --> 00:40:38,400
Fieuw, boem.
809
00:40:38,560 --> 00:40:40,240
Roe... Pluim.
810
00:40:40,400 --> 00:40:42,200
(publiek lacht)
811
00:40:43,880 --> 00:40:46,200
Ik vind het prachtig symbolisch
dat wij als mensheid
812
00:40:46,360 --> 00:40:49,520
ons symbolische dier voor de vrede
in een bom gebonden hebben.
813
00:40:49,680 --> 00:40:51,040
(publiek lacht)
814
00:40:51,200 --> 00:40:53,720
Tekenend. Tekenend.
815
00:40:54,480 --> 00:40:57,520
Maar een duif kan dus ook
objecten herkennen op afbeeldingen,
816
00:40:57,680 --> 00:41:00,720
omdat een duif ook een neuraal
netwerk heeft in haar hoofd.
817
00:41:00,880 --> 00:41:04,200
Elk biologisch brein
is een neuraal netwerk.
818
00:41:04,360 --> 00:41:07,480
Ik heb net getoond hoe dat eruitziet
in de computer, een neuraal netwerk.
819
00:41:07,640 --> 00:41:10,080
Dat kan je dus
programmeren en trainen
820
00:41:10,240 --> 00:41:13,600
tot het heel goed patronen herkent
op afbeeldingen.
821
00:41:14,400 --> 00:41:15,840
Dat werkt fantastisch goed,
822
00:41:16,000 --> 00:41:19,080
maar ik vind het moeilijk te snappen
waarom het werkt.
823
00:41:19,800 --> 00:41:21,720
Ik vind het moeilijk te begrijpen
824
00:41:21,880 --> 00:41:25,600
waarom een netwerk van knooppuntjes
die elkaar kunnen activeren
825
00:41:25,760 --> 00:41:28,960
blijkbaar patronen
kan leren herkennen op afbeeldingen.
826
00:41:29,520 --> 00:41:31,760
Om dat iets beter te snappen,
827
00:41:31,920 --> 00:41:34,400
heb ik voor mezelf
een klein voorbeeldje uitgewerkt
828
00:41:34,560 --> 00:41:36,520
van een heel simpel neuraal netwerk,
829
00:41:36,680 --> 00:41:39,360
waarvan je wel kan begrijpen
hoe het werkt.
830
00:41:39,520 --> 00:41:43,000
Dat voorbeeldje zou ik graag
eventjes met jullie overlopen.
831
00:41:43,160 --> 00:41:47,280
Dat is een iets technischer stukje,
maar het duurt maar vijf minuutjes.
832
00:41:48,000 --> 00:41:50,720
En ik heb het
zo toegankelijk mogelijk gemaakt.
833
00:41:50,880 --> 00:41:52,080
Als je dit volgt,
834
00:41:52,240 --> 00:41:54,680
dan denk ik dat je straks
een soort begrip zult hebben
835
00:41:54,840 --> 00:41:59,000
van hoe een neuraal netwerk
patronen herkent op een afbeelding.
836
00:41:59,160 --> 00:42:02,520
Als je na een minuutje merkt:
ik heb hier eigenlijk geen zin in...
837
00:42:02,680 --> 00:42:05,080
Geen enkel probleem.
Ga even in stand-by.
838
00:42:05,240 --> 00:42:06,440
(publiek lacht)
839
00:42:06,600 --> 00:42:08,800
Zet een screensaver aan in je hoofd.
840
00:42:08,960 --> 00:42:11,440
Ik heb heel mijn middelbare school
zo overleefd.
841
00:42:11,600 --> 00:42:15,160
Als het klaar is, geef ik een teken
en dan zijn we weer allemaal samen.
842
00:42:15,960 --> 00:42:17,840
Dan zijn het weer
mopjes met diertjes.
843
00:42:19,160 --> 00:42:21,840
Het beste van al? Als je straks
denkt dat je het niet snapt,
844
00:42:22,000 --> 00:42:24,120
je kunt terugspoelen.
Dus dat is handig.
845
00:42:24,280 --> 00:42:25,800
Dat kan gewoon. Maar dus...
846
00:42:25,960 --> 00:42:29,040
Een voorbeeld van een simpel neuraal
netwerk waarvan je kan snappen
847
00:42:29,200 --> 00:42:31,040
hoe het een patroon herkent.
848
00:42:31,200 --> 00:42:33,440
Wat wil ik doen?
Ik wil graag software maken
849
00:42:33,600 --> 00:42:36,360
die kan zien op welk aantal
een dobbelsteen ligt.
850
00:42:36,520 --> 00:42:38,640
Ik toon een foto van
een dobbelsteen aan de computer
851
00:42:38,800 --> 00:42:42,400
en die moet kunnen zeggen: De
dobbelsteen ligt op zes of op twee.
852
00:42:43,920 --> 00:42:45,360
Goed, je zou kunnen zeggen:
853
00:42:45,520 --> 00:42:48,760
Dat kan je toch ook doen
met geprogrammeerde regels?
854
00:42:48,920 --> 00:42:51,440
Je kunt toch regels programmeren
om dat uit te voeren?
855
00:42:51,600 --> 00:42:54,680
Namelijk, eerste regel:
tel de zwarte bolletjes.
856
00:42:55,560 --> 00:42:58,240
Dat zal niet gaan, want
een zwart bolletje is een patroon.
857
00:42:58,400 --> 00:43:01,240
Wij zien zwarte bolletjes met
de patroonherkenning in ons hoofd.
858
00:43:01,400 --> 00:43:03,480
Een computer
ziet geen zwarte bolletjes.
859
00:43:03,640 --> 00:43:06,280
Die ziet alleen maar
pixels naast mekaar.
860
00:43:06,440 --> 00:43:08,680
Zwarte en witte vierkantjes
naast mekaar.
861
00:43:08,840 --> 00:43:11,560
Voor een computer zijn dat
geen kleuren, maar getallen.
862
00:43:12,200 --> 00:43:14,160
Laat ons zeggen
nulletjes voor de witte pixels
863
00:43:14,320 --> 00:43:15,720
en eentjes voor de zwarte.
864
00:43:16,360 --> 00:43:19,280
In het computergeheugen staan
die getallen niet in een vierkantje,
865
00:43:19,440 --> 00:43:20,680
zoals die afbeelding bij ons.
866
00:43:20,840 --> 00:43:22,880
In het computergeheugen
staan al die getallen
867
00:43:23,040 --> 00:43:27,560
achter elkaar op een lange rij.
Dus het enige wat die computer heeft
868
00:43:27,720 --> 00:43:29,840
om uit te maken
op welk aantal die dobbelsteen ligt,
869
00:43:30,000 --> 00:43:33,320
is een lange rij van duizenden
nulletjes en eentjes op een rij,
870
00:43:33,480 --> 00:43:35,320
waarvan je er hier
een paar ziet staan.
871
00:43:35,480 --> 00:43:38,880
Ik ga dat dus proberen op te lossen
met een neuraal netwerk.
872
00:43:39,040 --> 00:43:40,520
Al die nulletjes en eentjes,
873
00:43:40,680 --> 00:43:43,960
alle pixels van deze afbeelding,
gebruik ik als input.
874
00:43:44,120 --> 00:43:45,960
Dat zijn de inputneuronen.
875
00:43:46,120 --> 00:43:48,680
En nu maak ik ook
zes antwoordneuronen.
876
00:43:48,840 --> 00:43:51,080
Voor elk mogelijk antwoord eentje.
877
00:43:51,880 --> 00:43:54,760
Wat ik nu dus moet doen,
is verbindingen programmeren
878
00:43:54,920 --> 00:43:57,480
tussen de inputneuronen
en de antwoordneuronen,
879
00:43:57,640 --> 00:44:00,200
zodat die inputneuronen
via die verbindingen
880
00:44:00,360 --> 00:44:03,200
die antwoordneuronen
kunnen activeren.
881
00:44:03,360 --> 00:44:05,640
De bedoeling is,
als ik dan een foto toon...
882
00:44:05,800 --> 00:44:07,480
Ik geef die pixels als input,
883
00:44:07,640 --> 00:44:09,560
via die verbindingen
worden die geactiveerd.
884
00:44:09,720 --> 00:44:12,760
De bedoeling is dat het meest
actieve neuron van die zes
885
00:44:12,920 --> 00:44:15,240
dan het juiste antwoord is.
886
00:44:15,520 --> 00:44:18,040
Oké, laat ons beginnen
887
00:44:18,200 --> 00:44:21,320
met de verbindingen te bedenken
tussen de inputlaag
888
00:44:21,480 --> 00:44:25,200
en het eerste antwoordneuron voor
'dobbelsteen ligt op één'.
889
00:44:25,360 --> 00:44:26,520
Het belangrijkste gebied
890
00:44:26,680 --> 00:44:29,200
op de afbeelding van een dobbelsteen
die op één ligt,
891
00:44:29,360 --> 00:44:32,080
is dat centrale gebied
waar het zwarte bolletje staat.
892
00:44:32,240 --> 00:44:35,880
Dus ik ga beginnen met alle pixels
te zoeken uit dat groene gebied
893
00:44:36,040 --> 00:44:38,200
in die lange rij
nulletjes en eentjes.
894
00:44:38,360 --> 00:44:41,400
Bijvoorbeeld die drie daar.
En wat ga ik doen?
895
00:44:41,560 --> 00:44:45,480
Ik ga die allemaal vermenigvuldigen
met een groot, positief getal.
896
00:44:45,640 --> 00:44:49,440
Bijvoorbeeld maal tien.
Wat gebeurt er dan?
897
00:44:49,600 --> 00:44:51,520
Als er veel zwart
in dat groene gebied zit,
898
00:44:51,680 --> 00:44:54,240
staan er veel eentjes
bij die groene pixels.
899
00:44:54,400 --> 00:44:56,000
Eén maal tien is tien.
900
00:44:56,160 --> 00:44:58,560
Als ik dat allemaal optel
bij dat antwoordneuron,
901
00:44:58,720 --> 00:45:02,560
wordt dat getal daar steeds hoger,
wordt dat neuron dus steeds actiever.
902
00:45:02,720 --> 00:45:07,040
En dat is exact wat ik wil. Want
hoe meer zwart in dat groene gebied,
903
00:45:07,200 --> 00:45:10,560
hoe hoger de kans
dat die dobbelsteen op één ligt.
904
00:45:11,160 --> 00:45:13,800
Ik kijk ook eens naar
een ander gebied op die afbeelding.
905
00:45:13,960 --> 00:45:15,560
Bijvoorbeeld daar, linksboven.
906
00:45:15,720 --> 00:45:19,200
Als mijn dobbelsteen op één ligt,
moet dat daar allemaal wit zijn.
907
00:45:19,360 --> 00:45:22,000
Ik zoek weer alle pixels
uit dat rode gebied
908
00:45:22,160 --> 00:45:25,880
in die lange rij nulletjes en
eentjes. Bijvoorbeeld die drie daar.
909
00:45:26,040 --> 00:45:29,400
En nu ga ik ze vermenigvuldigen
met een groot negatief getal,
910
00:45:29,560 --> 00:45:33,240
bijvoorbeeld maal min tien.
Wat gebeurt er dan?
911
00:45:33,400 --> 00:45:36,760
Als alles wit is in dat rode gebied,
zijn al die pixels nulletjes.
912
00:45:36,920 --> 00:45:38,520
Nul maal min tien is nul.
913
00:45:38,680 --> 00:45:41,240
Als ik dat optel bij dat
antwoordneuron, verandert er niks,
914
00:45:41,400 --> 00:45:43,920
blijft dat heel actief.
Een heel hoog getal.
915
00:45:44,080 --> 00:45:47,320
Dat is exact wat ik wil.
Want als alles wit is in dat gebied,
916
00:45:47,480 --> 00:45:50,520
blijft de kans heel hoog
dat die dobbelsteen op één ligt.
917
00:45:50,680 --> 00:45:53,880
Maar stel dat ik een foto toon
van een dobbelsteen op drie,
918
00:45:54,040 --> 00:45:56,520
dan zit er opeens veel zwart
in dat rode gebied.
919
00:45:56,680 --> 00:46:00,120
Dan zijn die pixels daar
geen nulletjes, maar eentjes.
920
00:46:00,280 --> 00:46:03,880
Eén maal min tien is min tien. Als ik
dat optel bij dat antwoordneuron,
921
00:46:04,040 --> 00:46:07,360
wordt dat getal steeds lager
en dat is ook wat ik wil.
922
00:46:07,520 --> 00:46:10,240
Want hoe meer zwart
in dat gebied linksboven,
923
00:46:10,400 --> 00:46:13,440
hoe lager de kans
dat die dobbelsteen op één ligt.
924
00:46:14,400 --> 00:46:17,000
En dat is de redenering
die je toepast op alle gebieden
925
00:46:17,160 --> 00:46:19,320
die zwart kunnen zijn
op een dobbelsteen.
926
00:46:19,480 --> 00:46:21,000
Dat zijn deze zeven.
927
00:46:22,160 --> 00:46:25,440
Dus hoe ga ik mijn verbindingen
programmeren tussen die inputlaag
928
00:46:25,600 --> 00:46:28,160
en dat eerste antwoordneuron
voor 'dobbelsteen ligt op één'?
929
00:46:28,320 --> 00:46:30,680
Alle pixels uit dat groene gebied
doe ik maal tien,
930
00:46:30,840 --> 00:46:33,360
alle pixels uit de rode gebieden
doe ik maal min tien
931
00:46:33,520 --> 00:46:35,560
en alle andere pixels
doe ik maal nul,
932
00:46:35,720 --> 00:46:38,520
want die hebben eigenlijk
geen invloed op het antwoord.
933
00:46:38,680 --> 00:46:41,400
Zo kan ik dus
een volledige rij verbindingen
934
00:46:41,560 --> 00:46:44,880
zelf bedenken en programmeren
tussen de inputlaag
935
00:46:45,040 --> 00:46:48,200
en dat eerste antwoordneuron
voor 'dobbelsteen ligt op één'.
936
00:46:49,040 --> 00:46:51,880
Voor al die andere
mogelijke antwoorden
937
00:46:52,040 --> 00:46:54,440
is de redenering heel gelijklopend,
938
00:46:54,600 --> 00:46:58,240
maar met andere groene en rode
gebieden op die afbeelding.
939
00:46:58,400 --> 00:47:00,400
Bijvoorbeeld
het patroon voor de verbindingen
940
00:47:00,560 --> 00:47:03,240
naar het tweede antwoordneuron
voor 'dobbelsteen ligt op twee'.
941
00:47:03,400 --> 00:47:05,360
Die gaan deze structuur volgen.
942
00:47:05,520 --> 00:47:08,000
Alle pixels uit de groene gebieden
doe ik maal tien,
943
00:47:08,160 --> 00:47:10,440
alle pixels uit de rode gebieden
doe ik maal min tien
944
00:47:10,600 --> 00:47:11,960
en de rest doe ik maal nul,
945
00:47:12,120 --> 00:47:14,120
want die hebben geen invloed
op het antwoord.
946
00:47:14,280 --> 00:47:16,640
Zo kan je dus
een volledige set verbindingen
947
00:47:16,800 --> 00:47:19,960
zelf bedenken en programmeren
tussen de inputlaag,
948
00:47:20,120 --> 00:47:23,120
een afbeelding van een dobbelsteen
en die antwoordneuronen.
949
00:47:23,280 --> 00:47:25,680
Als je dit allemaal programmeert
en je zet dat aan
950
00:47:25,840 --> 00:47:28,680
en je toont dat een nieuwe afbeelding
van een dobbelsteen,
951
00:47:28,840 --> 00:47:31,840
zal het hoogste getal dat daar
verschijnt in die antwoordneuronen
952
00:47:32,000 --> 00:47:33,960
bij het juiste antwoord staan.
953
00:47:34,960 --> 00:47:36,640
Wie kan er nog volgen?
954
00:47:39,360 --> 00:47:41,400
Dertig mensen.
955
00:47:41,560 --> 00:47:43,400
Wie kan er niet meer volgen?
956
00:47:45,400 --> 00:47:46,480
Twee mensen.
957
00:47:47,840 --> 00:47:50,480
Wie durfde bij geen van beide vragen
de hand op te steken?
958
00:47:51,920 --> 00:47:54,160
Haha, tien.
959
00:47:54,720 --> 00:47:56,320
We zitten aan bijna vijftig.
960
00:47:57,080 --> 00:47:58,440
Wie heeft geen armen?
961
00:47:58,600 --> 00:48:00,000
Euh, soit.
962
00:48:01,560 --> 00:48:03,240
Geen zorgen, we zijn bijna klaar.
963
00:48:03,400 --> 00:48:05,720
Het is bijna rond. Geen probleem.
Je moet altijd denken:
964
00:48:05,880 --> 00:48:08,600
Het netwerk is banger van jou
dan jij van het netwerk.
965
00:48:08,760 --> 00:48:10,720
Maar als je dit dus
allemaal programmeert
966
00:48:10,880 --> 00:48:12,320
en je activeert dat programma,
967
00:48:12,480 --> 00:48:14,920
gaat dat goed werken.
Dat gaat dobbelstenen herkennen.
968
00:48:15,080 --> 00:48:18,760
Er is één probleem met dit neurale
netwerk en dat is het volgende:
969
00:48:18,920 --> 00:48:20,600
dit gaat enkel werken
voor dobbelstenen
970
00:48:20,760 --> 00:48:22,840
die exact zo op die foto staan.
971
00:48:23,000 --> 00:48:25,640
Als die dobbelsteen wat kleiner is,
werkt dat niet meer,
972
00:48:25,800 --> 00:48:28,480
want die ogen overlappen niet meer
met de gebieden.
973
00:48:28,640 --> 00:48:30,320
Als hij gedraaid op die foto staat,
974
00:48:30,480 --> 00:48:32,960
bijvoorbeeld voor de drie,
werkt het ook niet meer.
975
00:48:33,120 --> 00:48:35,040
Als je dobbelsteen
andere kleuren heeft,
976
00:48:35,200 --> 00:48:38,280
witte ogen op een rode dobbelsteen,
werkt dat ook niet meer.
977
00:48:38,440 --> 00:48:41,960
Dat is jammer.
Eigenlijk wil ik een neuraal netwerk
978
00:48:42,120 --> 00:48:45,440
dat elke soort foto
van elke soort dobbelsteen herkent
979
00:48:45,600 --> 00:48:47,800
en zegt op welk aantal die ligt.
980
00:48:47,960 --> 00:48:51,360
Dat is ook mogelijk.
Dat kan gebouwd worden.
981
00:48:51,520 --> 00:48:54,720
Maar dat gaat nooit lukken
met een neuraal netwerk van één laag.
982
00:48:54,880 --> 00:48:56,520
Dit is een neuraal netwerk
van één laag.
983
00:48:56,680 --> 00:49:00,040
Ik ga direct van mijn inputneuronen
naar mijn antwoordneuronen.
984
00:49:00,200 --> 00:49:01,560
Als ik een neuraal netwerk wil
985
00:49:01,720 --> 00:49:04,760
dat elke soort foto
van elke soort dobbelsteen herkent,
986
00:49:04,920 --> 00:49:08,720
heb ik er sowieso eentje nodig
van meerdere lagen diep.
987
00:49:09,480 --> 00:49:12,120
Vandaar de term 'deep learning'.
988
00:49:12,280 --> 00:49:15,200
Ik ga vanuit die inputlaag,
vanuit die pixels van die afbeelding,
989
00:49:15,360 --> 00:49:17,720
niet meteen
die antwoordneuronen activeren.
990
00:49:17,880 --> 00:49:20,240
Ik ga die gebruiken
om een tussenlaag te activeren.
991
00:49:20,400 --> 00:49:23,000
Die ga ik weer gebruiken
om een nieuwe tussenlaag te activeren
992
00:49:23,160 --> 00:49:26,920
en nog een nieuwe tussenlaag, en dan
pas ga ik naar die antwoordneuronen.
993
00:49:28,120 --> 00:49:32,360
Daarnet, bij dat heel simpele
neurale netwerkje van één laag,
994
00:49:32,520 --> 00:49:35,640
kon ik zelf bedenken wat de waarde
moest zijn van die verbindingen.
995
00:49:35,800 --> 00:49:37,240
Ik kon zelf beredeneren:
996
00:49:37,400 --> 00:49:39,240
als ik dit maal tien doe
en dit maal min tien,
997
00:49:39,400 --> 00:49:42,880
gaat het waarschijnlijk werken.
Dat gaat hier niet meer lukken.
998
00:49:43,720 --> 00:49:45,960
Dit is veel te complex
om zelf te bedenken
999
00:49:46,120 --> 00:49:48,160
wat de waarde
van die verbindingen moet zijn
1000
00:49:48,320 --> 00:49:50,280
tot het dobbelstenen herkent.
1001
00:49:50,440 --> 00:49:53,760
Het goede nieuws is:
ik hoef dat ook niet zelf te doen.
1002
00:49:53,920 --> 00:49:56,120
Dit is het moment
waarop je tegen je computer zegt:
1003
00:49:56,280 --> 00:49:58,080
Weet je wat?
Zoek het lekker zelf uit.
1004
00:50:00,120 --> 00:50:01,960
Je geeft je computer de opdracht:
1005
00:50:02,120 --> 00:50:04,800
ga zelf op zoek
naar een neuraal netwerk
1006
00:50:04,960 --> 00:50:09,640
dat dobbelstenen herkent op foto's.
Wat heeft die daarvoor nodig?
1007
00:50:09,800 --> 00:50:12,080
Heel veel voorbeeldfoto's
van dobbelstenen
1008
00:50:12,240 --> 00:50:13,880
waar het juiste antwoord bij staat.
1009
00:50:14,040 --> 00:50:16,200
Een hele map foto's
van dobbelstenen op één,
1010
00:50:16,360 --> 00:50:18,080
een hele map
van dobbelstenen op twee,
1011
00:50:18,240 --> 00:50:20,600
een hele map van dobbelstenen
op drie, enzovoort.
1012
00:50:20,760 --> 00:50:22,440
Dat zijn je trainingsdata.
1013
00:50:22,600 --> 00:50:26,400
De computer kan al die foto's
waar het antwoord bij staat gebruiken
1014
00:50:26,560 --> 00:50:29,880
om te testen hoe goed
zijn neurale netwerk al werkt
1015
00:50:30,040 --> 00:50:32,640
en ook om het stap voor stap
beter te maken.
1016
00:50:32,800 --> 00:50:34,600
Het eerste wat die computer doet,
1017
00:50:34,760 --> 00:50:37,680
is al die verbindingen
willekeurige waardes geven.
1018
00:50:37,840 --> 00:50:39,200
Die smijt daar zomaar iets op.
1019
00:50:39,360 --> 00:50:43,000
Dat is maal acht en dat is maal tien
en dat is maal min twaalf, enzovoort.
1020
00:50:43,800 --> 00:50:46,360
Als dat willekeurig gemaakte netwerk
af is,
1021
00:50:46,520 --> 00:50:50,120
gaat de computer alle voorbeeldfoto's
die je gegeven hebt
1022
00:50:50,280 --> 00:50:52,280
laten beoordelen door dat netwerk.
1023
00:50:52,440 --> 00:50:54,880
Dan zal die zien:
bijna alle antwoorden zijn fout,
1024
00:50:55,040 --> 00:50:58,840
want het is willekeurig gekozen.
Maar vanaf dat punt kan die computer
1025
00:50:59,000 --> 00:51:02,440
zijn netwerk stap voor stap
verbeteren tot het werkt.
1026
00:51:02,600 --> 00:51:05,880
Die kan bijvoorbeeld eerst eens
kijken naar die verbinding linksboven
1027
00:51:06,040 --> 00:51:08,440
en die een beetje sterker maken
en een beetje zwakker.
1028
00:51:08,600 --> 00:51:10,800
Dan kan die kijken: in welke richting
1029
00:51:10,960 --> 00:51:13,520
levert mijn netwerk
meer goede antwoorden op?
1030
00:51:13,680 --> 00:51:15,800
Als je netwerk
meer goede antwoorden geeft
1031
00:51:15,960 --> 00:51:17,840
als je die verbinding
wat sterker zet,
1032
00:51:18,000 --> 00:51:20,120
dan verzet de computer die naar daar.
1033
00:51:20,280 --> 00:51:22,000
Dan kijkt hij
naar die tweede verbinding
1034
00:51:22,160 --> 00:51:24,240
en maakt die
een beetje sterker en zwakker.
1035
00:51:24,400 --> 00:51:26,000
En hij kijkt: in welke richting
1036
00:51:26,160 --> 00:51:28,920
levert mijn netwerk
meer goede antwoorden op?
1037
00:51:29,080 --> 00:51:30,840
Als je netwerk
meer goede antwoorden geeft
1038
00:51:31,000 --> 00:51:34,560
als je die verbinding zwakker zet,
dan verzet de computer die naar daar.
1039
00:51:34,720 --> 00:51:36,840
Dan doet die hetzelfde
met die derde verbinding.
1040
00:51:37,000 --> 00:51:40,520
En met die vierde en met die vijfde.
En zo gaat die aan een razend tempo
1041
00:51:40,680 --> 00:51:44,600
al die verbindingen aflopen en ze
allemaal een klein beetje corrigeren
1042
00:51:44,760 --> 00:51:47,920
in de richting waarin het netwerk
meer goede antwoorden geeft.
1043
00:51:48,080 --> 00:51:49,480
Als die helemaal op het einde is,
1044
00:51:49,640 --> 00:51:52,000
heeft die
een nieuw en verbeterd netwerk,
1045
00:51:52,160 --> 00:51:54,520
maar het zal nog altijd
niet heel goed werken.
1046
00:51:54,680 --> 00:51:55,960
Daarom begint die opnieuw.
1047
00:51:56,120 --> 00:51:59,200
Die gaat weer al die verbindingen af,
en opnieuw en opnieuw.
1048
00:51:59,360 --> 00:52:01,240
Tienduizenden keren.
1049
00:52:01,400 --> 00:52:05,240
Je ziet waarom er zoveel rekenkracht
nodig is om AI te trainen.
1050
00:52:05,400 --> 00:52:07,080
Maar als alles goed gaat,
1051
00:52:07,240 --> 00:52:10,840
komt die op een bepaald moment uit
op een neuraal netwerk
1052
00:52:11,000 --> 00:52:14,800
dat voor alle voorbeeldfoto's
het juiste antwoord geeft.
1053
00:52:14,960 --> 00:52:17,760
Dan zegt die computer:
Ik denk dat ik het kan.
1054
00:52:19,000 --> 00:52:22,760
Dan moet je dat testen
door het nieuwe afbeeldingen te tonen
1055
00:52:22,920 --> 00:52:24,920
die het netwerk
nog nooit gezien heeft.
1056
00:52:25,080 --> 00:52:27,440
Als die daar ook
het juiste antwoord op geeft,
1057
00:52:27,600 --> 00:52:31,400
dan heeft die computer blijkbaar
een neuraal netwerk gevonden
1058
00:52:31,560 --> 00:52:35,440
dat dobbelstenen herkent op foto's
en zegt op welk aantal die liggen.
1059
00:52:37,440 --> 00:52:39,880
Hoe dat uiteindelijke netwerk
dat doet,
1060
00:52:40,040 --> 00:52:43,280
dus waarom die gevonden set
van verbindingen
1061
00:52:43,440 --> 00:52:47,600
blijkbaar dobbelstenen herkent
op foto's, dat snappen we niet.
1062
00:52:48,880 --> 00:52:50,160
Dat is een mysterie.
1063
00:52:51,560 --> 00:52:53,360
Maar het werkt,
dus laat het met rust.
1064
00:52:53,520 --> 00:52:54,960
(publiek lacht)
1065
00:52:55,120 --> 00:52:58,680
Dat is hoe we in België omgaan
met de staatsstructuur: blijf eraf,
1066
00:52:58,840 --> 00:53:00,040
het gaat kapotgaan.
1067
00:53:01,600 --> 00:53:04,200
Maar die computer heeft dus
verbindingen aangepast
1068
00:53:04,360 --> 00:53:07,760
tot dat netwerk
een bepaalde taak kon uitvoeren.
1069
00:53:07,920 --> 00:53:12,000
En dat werkt. Maar waarom dat werkt,
dat weten we niet.
1070
00:53:12,760 --> 00:53:15,080
Ze noemen dat 'the black box of AI'.
1071
00:53:15,240 --> 00:53:18,000
Het lijkt alsof er een zwarte doos
over je neurale netwerk zit.
1072
00:53:18,160 --> 00:53:20,360
Je stopt daar input in,
daar komt een antwoord uit,
1073
00:53:20,520 --> 00:53:22,680
wat daartussen gebeurt:
'nobody knows.'
1074
00:53:23,760 --> 00:53:26,480
Voilà, dat is het einde
van het moeilijke stukje.
1075
00:53:26,640 --> 00:53:30,880
Applaus voor jezelf. Zeer zeker.
Goed gedaan, allemaal.
1076
00:53:34,000 --> 00:53:36,840
Voor de mensen die in stand-by waren:
welkom terug.
1077
00:53:37,000 --> 00:53:39,680
Het was supergezellig.
Er was koffie en taart.
1078
00:53:39,840 --> 00:53:42,480
En het belangrijkste
wat je moet onthouden, is dit:
1079
00:53:42,640 --> 00:53:45,520
de computer gaat zelf op zoek
naar een neuraal netwerk
1080
00:53:45,680 --> 00:53:47,840
tot het een bepaalde taak
kan uitvoeren.
1081
00:53:48,000 --> 00:53:50,920
En uiteindelijk lukt dat
en we snappen niet waarom.
1082
00:53:51,080 --> 00:53:53,040
'The black box of AI'.
1083
00:53:53,200 --> 00:53:55,800
Het feit dat een neuraal netwerk
een beetje een zwarte doos is,
1084
00:53:55,960 --> 00:53:59,120
geeft natuurlijk problemen. Als een
neuraal netwerk iets heel geks doet,
1085
00:53:59,280 --> 00:54:01,960
kan het ons niet zeggen
waarom het gek doet.
1086
00:54:02,120 --> 00:54:04,040
Een paar jaar terug
hebben ze AI getraind
1087
00:54:04,200 --> 00:54:06,920
en die moest wolven en husky's
uit elkaar leren herkennen.
1088
00:54:07,480 --> 00:54:09,680
Met heel veel voorbeeldfoto's
van wolven en husky's
1089
00:54:09,840 --> 00:54:11,240
heeft dat netwerk zich aangepast
1090
00:54:11,400 --> 00:54:13,240
tot het die goed
uit elkaar kon herkennen.
1091
00:54:13,400 --> 00:54:16,880
Dan hebben ze dat getest met
nieuwe foto's en dat werkte perfect.
1092
00:54:17,040 --> 00:54:19,040
Tot ze dan opeens
een foto tonen van een wolf
1093
00:54:19,200 --> 00:54:22,200
en dat netwerk zegt:
Dit is 100 procent zeker een husky.
1094
00:54:23,200 --> 00:54:24,440
Er loopt iets fout.
1095
00:54:25,480 --> 00:54:28,360
Je kan niet vragen aan dat netwerk:
Waarom denk je dat dit een husky is?
1096
00:54:28,520 --> 00:54:31,520
Dat weet hij zelf niet.
'Computer says yes.'
1097
00:54:31,680 --> 00:54:33,120
(publiek lacht)
1098
00:54:33,280 --> 00:54:36,880
Ze hebben nieuwe software geschreven
die pixel per pixel ging controleren
1099
00:54:37,040 --> 00:54:40,640
hoeveel invloed die pixel gehad had
op het uiteindelijke antwoord.
1100
00:54:40,800 --> 00:54:44,600
Zo hebben ze ontdekt dat om wolven en
husky's van elkaar te onderscheiden,
1101
00:54:44,760 --> 00:54:46,800
het netwerk maar op één ding lette.
1102
00:54:47,800 --> 00:54:49,320
Ligt er sneeuw op de achtergrond?
1103
00:54:49,480 --> 00:54:51,840
(publiek lacht)
1104
00:54:55,600 --> 00:54:59,000
Als er bij al je voorbeeldfoto's
van husky's sneeuw ligt
1105
00:54:59,160 --> 00:55:01,800
en bij alle voorbeeldfoto's
van wolven niet,
1106
00:55:01,960 --> 00:55:04,280
is dat hetgeen
wat dat netwerk oppikt.
1107
00:55:04,440 --> 00:55:06,920
Die computer weet niet
dat hij dieren moet vergelijken.
1108
00:55:07,080 --> 00:55:10,520
Het enige wat die computer zoekt,
is het grootste statistische verschil
1109
00:55:10,680 --> 00:55:13,800
tussen twee fotosets. Als dat
de sneeuw op de achtergrond is,
1110
00:55:13,960 --> 00:55:15,600
komt dat terug in je neurale netwerk
1111
00:55:15,760 --> 00:55:18,160
zonder dat je het weet
en zonder dat je het wilt.
1112
00:55:19,280 --> 00:55:22,920
Deze anekdote, de sneeuw op de
achtergrond, wordt heel vaak gebruikt
1113
00:55:23,080 --> 00:55:25,160
om computerwetenschappers
te waarschuwen:
1114
00:55:25,320 --> 00:55:29,920
let op voor dit soort verborgen hints
in je trainingsdata
1115
00:55:30,080 --> 00:55:32,200
waar je geen rekening
mee gehouden hebt.
1116
00:55:32,360 --> 00:55:35,800
De bias wordt het genoemd.
'The bias in the training data'.
1117
00:55:35,960 --> 00:55:39,560
En wat blijkt? Dit gebeurt constant.
1118
00:55:39,720 --> 00:55:44,240
Mensen zijn heel slecht
in het samenstellen van trainingsdata
1119
00:55:44,400 --> 00:55:47,480
waar dit soort bias
niet in verborgen zit.
1120
00:55:47,640 --> 00:55:50,040
Een jaar of twee terug
hebben ze een app gemaakt
1121
00:55:50,200 --> 00:55:52,400
en die kon met een foto
van een huidvlek zien
1122
00:55:52,560 --> 00:55:55,200
of het een melanoom was
of een onschuldige huidvlek.
1123
00:55:55,360 --> 00:55:57,960
Heel veel trainingsfoto's
van melanomen gevraagd aan dokters
1124
00:55:58,120 --> 00:56:00,920
en heel veel gewone huidvlekfoto's
genomen bij vrijwilligers.
1125
00:56:01,080 --> 00:56:02,960
Bij de eerste versie
liep het al fout,
1126
00:56:03,120 --> 00:56:05,200
want het belangrijkste
waar de app op lette, was:
1127
00:56:05,360 --> 00:56:07,160
ligt er een latje
van de dokter naast?
1128
00:56:07,320 --> 00:56:09,160
(publiek lacht)
1129
00:56:09,320 --> 00:56:12,320
Zoals in de trainingsdata
met de melanomen.
1130
00:56:12,480 --> 00:56:15,200
De sneeuw op de achtergrond
is een hardnekkig probleem
1131
00:56:15,360 --> 00:56:16,880
in de AI-wetenschap.
1132
00:56:17,560 --> 00:56:20,200
En bij wolven en husky's
is dat best grappig,
1133
00:56:20,360 --> 00:56:22,560
bij melanoomdetectie ietsje minder.
1134
00:56:23,760 --> 00:56:25,680
Stel dat wij
technologie gaan gebruiken,
1135
00:56:25,840 --> 00:56:28,160
AI gaan gebruiken,
die beslissingen neemt
1136
00:56:28,320 --> 00:56:30,480
die een soort
maatschappelijk gevolg hebben,
1137
00:56:30,640 --> 00:56:32,280
dan wil je dat helemaal niet.
1138
00:56:32,440 --> 00:56:36,360
Daarom heeft de Europese Unie gezegd:
Wij staan het niet toe.
1139
00:56:36,520 --> 00:56:38,760
In de AI Act staat momenteel:
1140
00:56:38,920 --> 00:56:42,640
elk AI-systeem dat een beslissing
neemt met een maatschappelijke impact
1141
00:56:42,800 --> 00:56:43,960
moet 'explainable' zijn,
1142
00:56:44,120 --> 00:56:46,800
Moet kunnen uitleggen
hoe het tot die beslissing komt.
1143
00:56:46,960 --> 00:56:49,000
Veel neurale netwerken
zijn niet 'explainable'
1144
00:56:49,160 --> 00:56:51,840
en zijn zelfs niet
'explainable' te maken soms.
1145
00:56:52,560 --> 00:56:55,640
In Amerika zijn ze daar allemaal
wat minder ongerust over.
1146
00:56:55,800 --> 00:56:57,840
Zoals over vele dingen.
1147
00:56:58,000 --> 00:56:59,720
Merken we aan de voorverkiezingen.
1148
00:57:01,120 --> 00:57:04,480
Gekke oranje man nog een keer? Awel
ja, gekke oranje man nog een keer.
1149
00:57:04,640 --> 00:57:07,160
(publiek lacht)
1150
00:57:07,320 --> 00:57:09,960
In de States
wordt momenteel AI getest
1151
00:57:10,120 --> 00:57:13,680
die beslist wie een woonlening krijgt
en wie niet.
1152
00:57:13,840 --> 00:57:16,000
Je geeft een dossier
aan een neuraal netwerk
1153
00:57:16,160 --> 00:57:18,440
en dat zegt: Die moet je
een lening geven, die niet.
1154
00:57:18,600 --> 00:57:21,120
Maar op basis waarvan dat beslist,
weten we niet.
1155
00:57:21,280 --> 00:57:24,400
Getraind op dossiers van wanbetalers
en goede terugbetalers.
1156
00:57:24,560 --> 00:57:26,840
Daar kan sneeuw
op de achtergrond zitten.
1157
00:57:27,000 --> 00:57:30,880
De wijk waarin je geboren bent,
kan opeens meespelen in de beslissing
1158
00:57:31,040 --> 00:57:33,200
als daar veel wanbetalers
geboren waren.
1159
00:57:33,720 --> 00:57:35,920
Er wordt AI getraind in de States
1160
00:57:36,080 --> 00:57:39,720
die beslist wie voorwaardelijk
vrij mag komen uit de gevangenis.
1161
00:57:39,880 --> 00:57:43,400
COMPAS heet dat systeem.
Van het ministerie van Justitie.
1162
00:57:43,560 --> 00:57:46,120
Ook daar kan er zomaar sneeuw
op de achtergrond zitten
1163
00:57:46,280 --> 00:57:47,560
in die trainingsdata.
1164
00:57:47,720 --> 00:57:50,320
Er wordt AI getraind in de States
en gebruikt
1165
00:57:50,480 --> 00:57:52,280
die beslist wie
naar de volgende ronde mag
1166
00:57:52,440 --> 00:57:54,240
in een sollicitatieprocedure.
1167
00:57:55,320 --> 00:57:56,680
Hoe train je zo'n netwerk?
1168
00:57:56,840 --> 00:58:00,720
Door alle profielen van mensen die de
job vroeger goed uitgeoefend hebben.
1169
00:58:00,880 --> 00:58:04,400
Als dat jobs waren die vroeger heel
typisch aan mannen gegeven werden
1170
00:58:04,560 --> 00:58:05,880
of heel typisch aan vrouwen,
1171
00:58:06,040 --> 00:58:08,280
gaat je neurale netwerk
selecteren op geslacht
1172
00:58:08,440 --> 00:58:11,320
zonder dat je dat wilt
en zonder dat je dat weet.
1173
00:58:11,480 --> 00:58:14,520
De sneeuw op de achtergrond
is een hardnekkig probleem.
1174
00:58:14,680 --> 00:58:17,520
En zelfs in ons persoonlijke leven.
1175
00:58:17,680 --> 00:58:21,520
De spamfilter op je mailbox
is een neuraal netwerk.
1176
00:58:21,680 --> 00:58:24,040
Een neuraal netwerk getraind
met heel veel spammails
1177
00:58:24,200 --> 00:58:26,320
en met heel veel niet-spammails.
1178
00:58:26,480 --> 00:58:29,080
Wat blijkt nu?
Als je exact dezelfde tekst schrijft
1179
00:58:29,240 --> 00:58:31,440
en je ondertekent die
met een niet-westerse naam,
1180
00:58:31,600 --> 00:58:34,360
heb je vijf keer meer kans
om in de spam terecht te komen.
1181
00:58:35,360 --> 00:58:37,200
Niemand heeft dat daar
bewust in gestopt.
1182
00:58:37,360 --> 00:58:40,800
Er zit nergens een handenwrijvende,
kwaadaardige programmeur
1183
00:58:40,960 --> 00:58:45,040
dat erin te stoppen. Dat sluipt erin
via de sneeuw op de achtergrond
1184
00:58:45,200 --> 00:58:46,680
en als je het niet doorhebt,
1185
00:58:46,840 --> 00:58:49,160
selecteert dat effectief
op dat soort dingen.
1186
00:58:49,320 --> 00:58:51,440
Sneeuw op de achtergrond:
hardnekkig probleem.
1187
00:58:51,600 --> 00:58:53,680
Computerwetenschappers
zijn zich ervan bewust.
1188
00:58:53,840 --> 00:58:57,160
Ze proberen er op te letten, maar
het is niet altijd goed te spotten
1189
00:58:57,320 --> 00:58:58,320
of te vermijden.
1190
00:58:58,480 --> 00:59:01,200
Dit is iets wat we allemaal
in ons achterhoofd moeten houden.
1191
00:59:01,360 --> 00:59:04,920
Want wij gaan allemaal werken
met AI in de komende jaren.
1192
00:59:06,560 --> 00:59:10,200
Dan zeg ik tegen de zaal:
Jullie gaan allemaal werken met AI.
1193
00:59:10,360 --> 00:59:13,080
Ik heb net een joekel
van een neuraal netwerk laten zien
1194
00:59:13,240 --> 00:59:16,720
en hier en daar krijg ik blikken
die zeggen: Nee, dank je.
1195
00:59:16,880 --> 00:59:20,360
Laat mij maar lekker met rust
met de cijfers en de bolletjes.
1196
00:59:20,520 --> 00:59:24,080
Ik heb goed nieuws voor je:
hiermee hoef je niet te werken.
1197
00:59:24,240 --> 00:59:26,280
Dit zit onder de motorkap.
1198
00:59:26,440 --> 00:59:28,520
Dat hebben de experts
voor ons gebouwd.
1199
00:59:28,680 --> 00:59:30,280
Als wij gaan werken met AI,
1200
00:59:30,440 --> 00:59:33,680
zal dat via een
gebruiksvriendelijke interface zijn.
1201
00:59:33,840 --> 00:59:36,520
Net zoals je met de auto rijdt
met een stuur en pedalen.
1202
00:59:36,680 --> 00:59:40,160
Je moet niet zelf je
verbrandingsmotor in elkaar vijzen.
1203
00:59:40,320 --> 00:59:42,520
Dit is de verbrandingsmotor.
1204
00:59:42,680 --> 00:59:45,360
Als wij werken met AI,
zal dat via een interface zijn.
1205
00:59:45,520 --> 00:59:48,040
En die interfaces bestaan nu al.
1206
00:59:48,200 --> 00:59:51,760
Elk van jullie die vanavond
een neuraal netwerk wil trainen,
1207
00:59:51,920 --> 00:59:54,000
kan dat gewoon doen op het internet,
1208
00:59:54,160 --> 00:59:56,440
zonder dat je één lijn
moet programmeren.
1209
00:59:56,600 --> 01:00:01,000
Ik kan bijvoorbeeld op deze website,
customvision.ai van Microsoft...
1210
01:00:01,160 --> 01:00:03,320
Als je naar die website gaat
en je maakt een account
1211
01:00:03,480 --> 01:00:06,560
en jij hebt 20 foto's van wolven
en 20 foto's van husky's...
1212
01:00:06,720 --> 01:00:09,480
Jij geeft die het juiste label
en je uploadt die op die website.
1213
01:00:09,640 --> 01:00:11,960
Dan krijg jij een tijdje later
gratis software terug
1214
01:00:12,120 --> 01:00:14,480
die wolven en husky's
uit elkaar herkent.
1215
01:00:14,640 --> 01:00:17,280
Let op de sneeuw op de achtergrond,
maar voor de rest
1216
01:00:17,440 --> 01:00:18,800
werkt dat heel goed.
1217
01:00:19,680 --> 01:00:21,800
Als iemand van jullie
een webcam op de voordeur wil
1218
01:00:21,960 --> 01:00:23,800
die al je vrienden herkent
1219
01:00:23,960 --> 01:00:27,480
en een ander geluidje maakt bij
de toffe en niet zo toffe, dat kan.
1220
01:00:27,640 --> 01:00:29,680
(publiek lacht)
1221
01:00:29,840 --> 01:00:31,480
Kan je zelf bouwen.
1222
01:00:33,120 --> 01:00:35,360
Nog een website die het aanbiedt
die ik graag vernoem,
1223
01:00:35,520 --> 01:00:39,920
omdat hij gericht is op jongeren,
is Teachable Machine van Google.
1224
01:00:40,080 --> 01:00:42,800
Kan ook leren
om afbeeldingen te herkennen.
1225
01:00:42,960 --> 01:00:45,440
Kan muziekstijlen herkennen
van verschillende bands,
1226
01:00:45,600 --> 01:00:47,000
ze uit elkaar leren herkennen.
1227
01:00:47,160 --> 01:00:49,520
Kan je houding gebruiken
om je computer te besturen
1228
01:00:49,680 --> 01:00:52,080
en kan zelfs je stemgeluid
leren herkennen.
1229
01:00:52,240 --> 01:00:54,600
Gewoon genoeg opnames van jouw stem
en andere stemmen,
1230
01:00:54,760 --> 01:00:57,160
juiste label geven:
dit ben ik, dit ben ik niet.
1231
01:00:57,320 --> 01:01:00,560
En je krijgt software terug
die jouw stem herkent.
1232
01:01:00,720 --> 01:01:05,000
Elke tiener die een slot wil bouwen
op de deur van hun kamer
1233
01:01:05,160 --> 01:01:08,840
dat enkel opengaat als het hun stem
hoort, kan dat vandaag.
1234
01:01:09,000 --> 01:01:12,160
Met genoeg tijd, doorzettingsvermogen
en zonder veel programmeerwerk
1235
01:01:12,320 --> 01:01:14,160
kan je dat zelf bouwen.
1236
01:01:14,320 --> 01:01:15,920
Ik ga op het einde
van de voorstelling
1237
01:01:16,080 --> 01:01:19,240
een afbeelding tonen met alle apps
en websites die ik vernoemd heb.
1238
01:01:19,400 --> 01:01:21,680
Dan kan je daar een foto van nemen
als je naar buiten gaat
1239
01:01:21,840 --> 01:01:25,160
en kun je het hele weekend
spelen met AI als je dat wilt.
1240
01:01:25,320 --> 01:01:29,480
Maar dus, zelf knutselen met AI
via die websites
1241
01:01:29,640 --> 01:01:31,200
is heel toegankelijk geworden.
1242
01:01:31,360 --> 01:01:33,480
Vandaag al zijn er
over de hele wereld
1243
01:01:33,640 --> 01:01:37,920
gewone huis-, tuin- en keukenklussers
zonder veel computerkennis
1244
01:01:38,080 --> 01:01:39,800
aan het klussen met AI.
1245
01:01:40,480 --> 01:01:42,360
Zoals Ben Hamm.
1246
01:01:42,520 --> 01:01:46,160
Ben Hamm is een Amerikaanse man
en hij heeft een kat.
1247
01:01:46,320 --> 01:01:48,040
Hij heeft een klein probleem
met zijn kat,
1248
01:01:48,200 --> 01:01:50,400
want zijn kat vindt hem supercool.
1249
01:01:51,360 --> 01:01:53,440
Wat doet een kat
als ze je supercool vindt?
1250
01:01:53,600 --> 01:01:55,320
Dan brengt ze je cadeautjes.
1251
01:01:56,840 --> 01:01:59,360
In de vorm
van een stervende pimpelmees.
1252
01:02:00,240 --> 01:02:04,360
Die bloed en kak kotst over
je tapijt. Ben vindt dat niet tof.
1253
01:02:04,520 --> 01:02:07,840
Dus wat heeft Ben gedaan? Een webcam
op zijn kattenluik gehangen.
1254
01:02:08,000 --> 01:02:10,600
Daarmee heeft hij
een paar honderd foto's verzameld
1255
01:02:10,760 --> 01:02:12,240
van zijn kat met een prooi
1256
01:02:12,400 --> 01:02:15,360
en een paar duizend
van zijn kat zonder een prooi.
1257
01:02:15,520 --> 01:02:18,000
Die heeft hij handmatig gelabeld
1258
01:02:18,160 --> 01:02:20,320
en dan geüpload
naar Teachable Machine.
1259
01:02:20,480 --> 01:02:22,360
Een beetje later
kreeg hij software terug
1260
01:02:22,520 --> 01:02:25,440
die kon zien
of zijn kat een prooi bij zich heeft.
1261
01:02:25,600 --> 01:02:27,840
Die heeft hij op een computertje,
een Arduino, gezet.
1262
01:02:28,000 --> 01:02:29,640
Dat heeft hij verbonden
met die webcam.
1263
01:02:29,800 --> 01:02:32,440
Aan dat computertje heeft hij
een elektronisch slot gehangen
1264
01:02:32,600 --> 01:02:33,720
op zijn kattenluik.
1265
01:02:35,040 --> 01:02:37,160
Ben zijn kattenluik
gaat automatisch op slot
1266
01:02:37,320 --> 01:02:38,880
als zijn kat een prooi meeheeft.
1267
01:02:39,040 --> 01:02:40,480
(publiek lacht)
1268
01:02:40,640 --> 01:02:44,880
Twintig jaar geleden kon geen enkel
softwarebedrijf dat voor jou bouwen.
1269
01:02:45,040 --> 01:02:47,800
Vandaag maak je dat
aan je eigen keukentafel
1270
01:02:47,960 --> 01:02:49,960
voor 20 euro aan onderdelen.
1271
01:02:51,120 --> 01:02:53,120
Ik vraag me alleen soms af...
1272
01:02:53,280 --> 01:02:54,600
Hoe voelt het voor de kat?
1273
01:02:54,760 --> 01:02:56,400
(publiek lacht)
1274
01:02:56,560 --> 01:02:58,280
Maar die heeft een cadeautje mee.
1275
01:02:59,200 --> 01:03:03,800
Leef je even in: je gaat op bezoek
bij vrienden en hebt pralines mee.
1276
01:03:03,960 --> 01:03:06,360
(publiek lacht)
1277
01:03:06,520 --> 01:03:09,120
Je komt aan de voordeur: klak.
Raar...
1278
01:03:09,960 --> 01:03:11,080
Heel raar.
1279
01:03:12,440 --> 01:03:14,800
Je kunt dat ook omgekeerd trainen.
1280
01:03:14,960 --> 01:03:17,600
Als iemand van jullie
een voordeur wil die enkel opengaat
1281
01:03:17,760 --> 01:03:19,800
als je partner bloemen meeheeft:
dat kan.
1282
01:03:19,960 --> 01:03:21,320
(publiek lacht)
1283
01:03:21,480 --> 01:03:23,440
Als je partner
na het zien van deze voorstelling
1284
01:03:23,600 --> 01:03:26,120
heel veel foto's van je
begint te nemen
1285
01:03:26,280 --> 01:03:30,000
met en zonder bloemen,
maak je dan zorgen.
1286
01:03:31,720 --> 01:03:35,200
Klein voordeel: een T-shirt met een
boeket op werkt eigenlijk ook, dus...
1287
01:03:36,520 --> 01:03:39,840
Ik verkoop ze straks na de voor...
Nee, dat is niet waar.
1288
01:03:40,000 --> 01:03:42,200
Maar knutselen met AI:
iedereen kan het.
1289
01:03:42,360 --> 01:03:44,440
Nog een voorbeeldje.
Het komt uit Schotland,
1290
01:03:44,600 --> 01:03:46,360
van de voetbalploeg Inverness.
1291
01:03:46,520 --> 01:03:49,840
Tijdens de lockdown mochten er
geen fans binnen in het stadion.
1292
01:03:50,000 --> 01:03:52,760
Wat hebben ze gedaan? Ze hebben
een webcam op het veld gericht
1293
01:03:52,920 --> 01:03:55,680
en de mensen konden van thuis uit
meekijken naar de voetbalmatch
1294
01:03:55,840 --> 01:03:57,320
in het lege stadion.
1295
01:03:57,480 --> 01:04:00,760
Alleen: die webcam filmt heel
dat veld en dat is een beetje saai.
1296
01:04:00,920 --> 01:04:03,360
Je ziet een groot veld
met veel te kleine mannetjes.
1297
01:04:03,520 --> 01:04:05,720
Iemand van die ploeg
heeft AI getraind
1298
01:04:05,880 --> 01:04:09,040
tot die de voetbal kon herkennen
op het veld.
1299
01:04:09,200 --> 01:04:13,240
Dan kon de camera digitaal inzoomen
op het stuk waar er gespeeld werd.
1300
01:04:13,400 --> 01:04:17,160
Dat was veel toffer om naar te kijken
en dat werkte perfect.
1301
01:04:17,920 --> 01:04:18,960
Enfin...
1302
01:04:19,120 --> 01:04:21,480
Dat werkte perfect
tot bij deze wedstrijd.
1303
01:04:22,880 --> 01:04:24,800
Wat is het probleem
bij deze wedstrijd?
1304
01:04:24,960 --> 01:04:28,040
De lijnrechter is kaal. En...
1305
01:04:28,200 --> 01:04:30,200
(publiek lacht)
1306
01:04:31,680 --> 01:04:32,720
Ja...
1307
01:04:35,760 --> 01:04:38,480
De AI zoekt
een rond, glimmend object.
1308
01:04:38,640 --> 01:04:40,280
(publiek lacht)
1309
01:04:43,080 --> 01:04:46,280
Heel de wedstrijd lang
keken de mensen naar Patrick.
1310
01:04:50,560 --> 01:04:53,280
Zal deze aanval tot een goal leiden?
We gaan het nooit weten.
1311
01:04:53,440 --> 01:04:55,120
(publiek lacht)
1312
01:04:55,280 --> 01:04:58,920
Mensen belden naar het stadion.
Ze vroegen: Zet die man een pruik op.
1313
01:05:00,240 --> 01:05:03,880
Maar het is niet gelukt en dit is
heel de wedstrijd dus blijven duren.
1314
01:05:04,040 --> 01:05:05,640
Dit gebeurt af en toe.
1315
01:05:05,800 --> 01:05:09,280
Soms zijn er patronen die makkelijk
uit mekaar te houden zijn voor ons,
1316
01:05:09,440 --> 01:05:11,720
maar die heel moeilijk zijn voor AI.
1317
01:05:11,880 --> 01:05:14,440
Er circuleren
een paar bekende fotosets
1318
01:05:14,600 --> 01:05:16,040
die worden gebruikt om te testen
1319
01:05:16,200 --> 01:05:19,080
hoe goed je AI-systeem
al op details kan letten.
1320
01:05:19,240 --> 01:05:22,160
De bekendste is deze.
Dit is 'muffin of chihuahua'.
1321
01:05:22,320 --> 01:05:24,320
(publiek lacht)
1322
01:05:31,920 --> 01:05:33,240
Het is moeilijk.
1323
01:05:34,600 --> 01:05:35,960
Het is moeilijk.
1324
01:05:36,440 --> 01:05:38,760
Je hebt ook
'luiaard of chocoladebroodje'.
1325
01:05:38,920 --> 01:05:40,560
(publiek lacht)
1326
01:05:42,200 --> 01:05:45,240
Zoogdieren en gebak, het is
een dingetje. Ik weet niet juist hoe.
1327
01:05:46,000 --> 01:05:47,760
Appel of kerkuil? Enfin, het is...
1328
01:05:49,160 --> 01:05:50,440
eindeloos.
1329
01:05:51,360 --> 01:05:54,240
En mijn persoonlijke favorietje is
'windhond of Saruman'.
1330
01:05:54,400 --> 01:05:56,560
(publiek lacht)
1331
01:05:58,800 --> 01:06:02,240
Allemaal patronen
die gemakkelijk zijn voor ons
1332
01:06:02,400 --> 01:06:04,520
en heel moeilijk voor een AI-systeem.
1333
01:06:05,560 --> 01:06:07,200
Het gekke is:
1334
01:06:07,360 --> 01:06:11,760
het omgekeerde gebeurt ook al.
Er zijn steeds vaker momenten
1335
01:06:11,920 --> 01:06:16,720
waarop AI-systemen patronen zien
die wij als mens niet kunnen zien.
1336
01:06:16,880 --> 01:06:19,560
Dat zijn magische momenten.
AI ontdekt een patroon
1337
01:06:19,720 --> 01:06:21,720
dat wij als mens niet kunnen zien.
1338
01:06:21,880 --> 01:06:24,240
Ik heb een voorbeeld uit België.
Het komt van bij VITO,
1339
01:06:24,400 --> 01:06:26,680
de Vlaamse Instelling
voor Technologisch Onderzoek.
1340
01:06:26,840 --> 01:06:30,960
En bij VITO hebben ze AI getraind
die oogartsen kan assisteren
1341
01:06:31,120 --> 01:06:33,360
bij de controle van een netvliesfoto.
1342
01:06:33,520 --> 01:06:34,960
Dit is een netvliesfoto.
1343
01:06:35,120 --> 01:06:37,600
Dit is meer bepaald mijn netvlies
dat we hier zien.
1344
01:06:37,760 --> 01:06:41,000
Want ik toon al graag eens een foto
van mijn blote retina.
1345
01:06:41,160 --> 01:06:43,720
(publiek lacht)
1346
01:06:43,880 --> 01:06:46,120
Mensen met hoge cholesterol
of met diabetes
1347
01:06:46,280 --> 01:06:48,480
laten best één keer per jaar
naar hun netvlies kijken.
1348
01:06:48,640 --> 01:06:51,840
De oogarts kijkt dan naar schade
aan die kleine adertjes.
1349
01:06:52,000 --> 01:06:54,800
Dat kan tot slecht zicht leiden
en dan heb je een behandeling nodig.
1350
01:06:54,960 --> 01:06:57,120
Alleen zijn veel
van die oogartsen overbezet
1351
01:06:57,280 --> 01:07:00,040
en die hebben geen tijd om iedereen
voor de volle afspraak te zien.
1352
01:07:00,200 --> 01:07:04,120
Bij VITO hebben ze AI getraind
die dat voor een stuk kan overnemen.
1353
01:07:04,280 --> 01:07:07,200
Dus je toont dat AI-systeem
een foto van een netvlies
1354
01:07:07,360 --> 01:07:08,520
en dat systeem beslist:
1355
01:07:08,680 --> 01:07:11,160
jij moet zeker naar de arts
en jij misschien niet.
1356
01:07:12,120 --> 01:07:14,240
Toen ze dat getraind hebben,
hebben ze bij elke foto
1357
01:07:14,400 --> 01:07:16,520
ook heel veel
patiënteninformatie gegeven.
1358
01:07:16,680 --> 01:07:21,280
Geslacht van de patiënt, leeftijd,
roker of niet-roker, enzovoort.
1359
01:07:21,440 --> 01:07:23,640
Na een tijdje gebeurt er iets geks.
1360
01:07:23,800 --> 01:07:26,200
Ze tonen dat AI-systeem
een foto van een netvlies
1361
01:07:26,360 --> 01:07:29,440
en dat AI-systeem zegt:
Dit is een gezond netvlies
1362
01:07:29,600 --> 01:07:30,840
en het is van een vrouw.
1363
01:07:33,120 --> 01:07:36,200
Er is geen enkele oogarts
in heel de wereld
1364
01:07:36,360 --> 01:07:38,880
die aan je netvlies
je geslacht kan bepalen.
1365
01:07:39,040 --> 01:07:42,320
Niemand kan dat.
Dat AI-systeem doet dat feilloos.
1366
01:07:43,280 --> 01:07:46,680
De AI heeft een geslachtsafhankelijk
patroon gevonden in ons netvlies
1367
01:07:46,840 --> 01:07:49,600
waarvan wij niet eens wisten
dat het bestond.
1368
01:07:50,680 --> 01:07:53,200
Wat dat patroon is,
kan het ons niet zeggen.
1369
01:07:53,360 --> 01:07:54,680
Dat zit in de black box.
1370
01:07:55,600 --> 01:07:59,040
We weten nog altijd niet
hoe dat ding het doet.
1371
01:08:00,200 --> 01:08:02,200
Toen ze dat zagen bij VITO,
dachten ze:
1372
01:08:02,360 --> 01:08:04,520
Misschien zijn er nog aandoeningen
1373
01:08:04,680 --> 01:08:08,120
waar AI een voorspelling voor kan
doen op basis van een netvliesfoto
1374
01:08:08,280 --> 01:08:10,800
zonder dat de mens dat kan.
En ze hebben geprobeerd
1375
01:08:10,960 --> 01:08:14,360
om andere diagnoses te halen
uit een netvliesfoto.
1376
01:08:14,520 --> 01:08:16,440
En het is twee keer gelukt.
1377
01:08:16,600 --> 01:08:19,760
Het vroege begin van alzheimer
en het vroege begin van parkinson
1378
01:08:19,920 --> 01:08:22,800
kan AI detecteren
op basis van deze foto,
1379
01:08:22,960 --> 01:08:25,680
terwijl een mens
nog helemaal niks ziet.
1380
01:08:25,840 --> 01:08:28,480
AI die patronen ziet
die wij niet zien
1381
01:08:28,640 --> 01:08:32,000
en ons dan waarschuwt voor dingen
die gaan gebeuren in de toekomst.
1382
01:08:32,160 --> 01:08:34,680
Ik denk dat daar
heel veel toepassingen van komen.
1383
01:08:34,840 --> 01:08:36,320
Wellicht wereldwijde systemen
1384
01:08:36,480 --> 01:08:39,480
die kunnen waarschuwen voor
aardbevingen, vulkaanuitbarstingen,
1385
01:08:39,640 --> 01:08:42,880
tsunami's, droogtes,
overstromingen, enzovoort.
1386
01:08:43,040 --> 01:08:44,800
Maar evengoed zou je kunnen denken
1387
01:08:44,960 --> 01:08:48,320
aan AI-patronen
in ons eigen, persoonlijke leven.
1388
01:08:49,120 --> 01:08:50,760
Je domotica bijvoorbeeld.
1389
01:08:50,920 --> 01:08:53,240
Gekoppeld aan een AI-systeem
dat patronen zoekt.
1390
01:08:53,400 --> 01:08:55,480
Dat kijkt wanneer je opstaat
en gaat slapen.
1391
01:08:55,640 --> 01:08:57,880
Een camera die bijhoudt
wat je eet en wanneer.
1392
01:08:58,040 --> 01:09:00,160
Je gaat heel snel
voedselintoleranties
1393
01:09:00,320 --> 01:09:03,960
en allergieën kunnen detecteren.
Een camera die je hartslag volgt,
1394
01:09:04,120 --> 01:09:06,320
via je gezicht misschien
je gemoedstoestand.
1395
01:09:06,480 --> 01:09:08,080
Als die allemaal samenwerken,
1396
01:09:08,240 --> 01:09:10,680
kunnen die patronen zoeken
en je assisteren.
1397
01:09:11,520 --> 01:09:14,320
We moeten ook nog kiezen
wie al die data mag beheren,
1398
01:09:14,480 --> 01:09:16,640
maar daarvoor zijn we blind vanavond.
1399
01:09:17,880 --> 01:09:20,760
Maar als die systemen samenwerken,
kunnen ze wel patronen vinden.
1400
01:09:20,920 --> 01:09:23,120
Stel je voor dat je op een vrije dag
1401
01:09:23,280 --> 01:09:25,040
altijd te lang
in je nest blijft liggen.
1402
01:09:25,200 --> 01:09:28,280
Dan drink je veel te veel koffie,
daardoor sla je het middageten over
1403
01:09:28,440 --> 01:09:30,400
en 's avonds
ben je suf en chagrijnig.
1404
01:09:31,360 --> 01:09:33,560
Een mogelijk
autobiografisch voorbeeld.
1405
01:09:33,720 --> 01:09:34,720
(publiek lacht)
1406
01:09:34,880 --> 01:09:36,480
Dan zou het kunnen
over een jaar of 10,
1407
01:09:36,640 --> 01:09:38,440
dat je huis om 11u 's morgens
tegen jou zegt:
1408
01:09:38,600 --> 01:09:40,760
(in Oost-Vlaams)
Zou je niet eens gaan wandelen, hè?
1409
01:09:40,920 --> 01:09:42,520
(publiek lacht)
1410
01:09:43,160 --> 01:09:44,440
De mama-AI.
1411
01:09:44,600 --> 01:09:45,800
(publiek lacht)
1412
01:09:45,960 --> 01:09:47,400
En sowieso in het Meetjeslands.
1413
01:09:47,560 --> 01:09:49,720
Zou je niet eens gaan wandelen?
Dat is een bevel.
1414
01:09:49,880 --> 01:09:52,240
Limburgs is een uitnodiging.
1415
01:09:52,400 --> 01:09:55,200
Zou jij eens niet gaan wandelen?
Dan denk je: Nee, geen goesting.
1416
01:09:55,360 --> 01:09:56,920
Maar: Zou jij eens niet gaan
wandelen?
1417
01:09:57,080 --> 01:09:58,320
Je staat al buiten. Vandaar.
1418
01:09:59,640 --> 01:10:03,120
Maar de AI-assistent,
de AI-lifecoach,
1419
01:10:03,280 --> 01:10:05,960
zou er binnenkort
best wel kunnen zijn.
1420
01:10:06,120 --> 01:10:10,560
Nog een gebied waarop AI sowieso
ons leven binnenkomt, is in de auto.
1421
01:10:10,920 --> 01:10:13,800
Mensen die nu al een auto hebben
die voor een stuk zelfrijdend is,
1422
01:10:13,960 --> 01:10:15,120
daar zit al AI in.
1423
01:10:15,280 --> 01:10:18,480
Zonder AI kan die auto niet weten
waar de lijnen liggen van de baan,
1424
01:10:18,640 --> 01:10:21,320
kan die geen verkeersborden
herkennen, enzovoort.
1425
01:10:21,480 --> 01:10:24,720
Wat merken we nu?
De weg van een gewone auto
1426
01:10:24,880 --> 01:10:28,360
naar eentje die deels zelfrijdend is,
dat ging vrij vlot.
1427
01:10:28,520 --> 01:10:30,800
De weg van
een gedeeltelijk zelfrijdende auto
1428
01:10:30,960 --> 01:10:34,480
naar eentje die alles zelfstandig kan
zonder dat je zelf iets moet doen,
1429
01:10:34,640 --> 01:10:36,600
dat blijkt aartsmoeilijk te zijn.
1430
01:10:36,760 --> 01:10:39,880
En de belangrijkste reden is:
een volledig zelfrijdende auto
1431
01:10:40,040 --> 01:10:43,600
heeft 100 procent betrouwbare
patroonherkenning nodig.
1432
01:10:43,760 --> 01:10:46,240
Als daar AI in zit
die verkeerslichten herkent,
1433
01:10:46,400 --> 01:10:49,560
wil je niet dat die 99 procent
van de tijd juist zijn.
1434
01:10:49,720 --> 01:10:51,120
(publiek lacht)
1435
01:10:51,280 --> 01:10:53,000
En dat is lastig.
1436
01:10:53,160 --> 01:10:55,760
Twee jaar terug hebben ze
verkeerslichtherkenning opengezet
1437
01:10:55,920 --> 01:10:57,520
op de Tesla's in Amerika.
1438
01:10:57,680 --> 01:10:59,800
Vrij snel kregen ze bericht
van mensen die zeiden:
1439
01:10:59,960 --> 01:11:02,000
Mijn auto remt voor de volle maan.
1440
01:11:02,160 --> 01:11:04,000
(publiek lacht)
1441
01:11:04,160 --> 01:11:05,240
Het was oranje.
1442
01:11:06,560 --> 01:11:08,320
Iemand liet weten
dat zijn auto geremd had
1443
01:11:08,480 --> 01:11:10,160
voor het logo van Burger King.
1444
01:11:10,320 --> 01:11:12,320
(publiek lacht)
1445
01:11:13,440 --> 01:11:17,000
Verkeerslichtherkenning trainen
tot die 100 procent betrouwbaar is,
1446
01:11:17,160 --> 01:11:18,160
is aartsmoeilijk.
1447
01:11:18,320 --> 01:11:21,640
Omdat verkeerslichten verschillende
vormen en kleuren kunnen hebben.
1448
01:11:21,800 --> 01:11:25,960
Die kunnen in het licht staan,
in het donker, in de halfschaduw.
1449
01:11:26,120 --> 01:11:27,960
Die kunnen tussen de bladeren staan.
1450
01:11:28,120 --> 01:11:31,200
Als je wilt dat het
100 procent van de tijd juist gaat,
1451
01:11:31,360 --> 01:11:34,920
moet je letterlijk miljoenen keren
aan een AI-systeem zeggen:
1452
01:11:35,080 --> 01:11:38,400
Dit is een verkeerlicht, en dit.
En dit niet, dit niet en dit wel.
1453
01:11:38,560 --> 01:11:40,600
Miljoenen keren.
1454
01:11:40,760 --> 01:11:43,200
Wie heeft daar in godsnaam tijd voor?
1455
01:11:43,360 --> 01:11:46,480
Ja, wie heeft daar eigenlijk
in godsnaam tijd voor?
1456
01:11:46,640 --> 01:11:48,640
(publiek lacht)
1457
01:11:49,600 --> 01:11:51,280
Dat zijn wij dus aan het doen.
1458
01:11:51,440 --> 01:11:53,040
(publiek lacht)
1459
01:11:53,200 --> 01:11:56,080
Dit zijn de captcha's.
Trouwens, captcha staat voor
1460
01:11:56,240 --> 01:12:00,640
'completely automated program
to tell computers and humans apart'.
1461
01:12:00,800 --> 01:12:02,040
Captcha.
1462
01:12:02,200 --> 01:12:05,480
De captcha is bedoeld om te kijken
of je een menselijke gebruiker bent
1463
01:12:05,640 --> 01:12:07,960
of een softwaresysteem.
En hoe kan je dat doen?
1464
01:12:08,120 --> 01:12:11,840
Je geeft de gebruiker een taak die
net te moeilijk is voor een computer.
1465
01:12:12,000 --> 01:12:15,960
Dat is exact het soort labeling data
dat AI-wetenschappers nodig hebben
1466
01:12:16,120 --> 01:12:19,040
van een taak die nog net
te moeilijk is voor de computer.
1467
01:12:19,200 --> 01:12:23,160
Bij Google hadden ze dat door
en die hebben captcha gekocht.
1468
01:12:23,320 --> 01:12:26,280
En sinds die dag
werken wij allemaal voor Google.
1469
01:12:27,000 --> 01:12:30,080
Google bouwt een zelfrijdende auto,
wij zijn die aan het trainen.
1470
01:12:31,400 --> 01:12:34,680
En als je denkt: Dat kan toch niet?
Dit ding kan ons toch niet testen
1471
01:12:34,840 --> 01:12:37,880
en wij tegelijkertijd
dat ding trainen? Dat is waar.
1472
01:12:38,040 --> 01:12:40,520
Heb je gemerkt dat je meestal
twee of drie foto's krijgt?
1473
01:12:41,560 --> 01:12:43,160
Eentje is de test.
1474
01:12:43,640 --> 01:12:46,920
De andere zijn wij die als aapjes
in een kooitje werken voor Google.
1475
01:12:47,080 --> 01:12:48,320
Rikketikketik.
1476
01:12:48,480 --> 01:12:51,040
Klein voordeel: als je wilt,
kun je op je kaartje zetten:
1477
01:12:51,200 --> 01:12:54,120
ik heb AI getraind voor Google.
Want dat is wat we doen.
1478
01:12:55,480 --> 01:12:57,480
Een paar jaar terug
had Google een ander project.
1479
01:12:57,640 --> 01:13:00,240
Dan hebben ze bij heel veel
bibliotheken van universiteiten
1480
01:13:00,400 --> 01:13:03,600
wetenschappelijke boeken ingescand
en digitaal beschikbaar gemaakt.
1481
01:13:03,760 --> 01:13:06,320
De bibliotheek van Universiteit Gent
en Universiteit Leuven
1482
01:13:06,480 --> 01:13:08,680
ingescand en gedigitaliseerd
per Google.
1483
01:13:08,840 --> 01:13:11,920
In zo'n oud boek staat er soms
een woord dat wat te dik gedrukt is
1484
01:13:12,080 --> 01:13:14,280
en dan kan die AI dat niet lezen.
1485
01:13:14,440 --> 01:13:17,200
Daarom kregen wij
een paar jaar geleden deze captcha's.
1486
01:13:17,360 --> 01:13:19,360
(geroezemoes)
1487
01:13:19,520 --> 01:13:21,960
Dus rechts is de test:
ben je mens of software?
1488
01:13:22,120 --> 01:13:24,560
Links is een woord
uit een oud wetenschappelijk boek
1489
01:13:24,720 --> 01:13:26,200
dat de AI niet kon lezen.
1490
01:13:27,400 --> 01:13:30,080
Hadden wij toen afgesproken
om altijd piemel te typen...
1491
01:13:30,240 --> 01:13:32,000
(publiek lacht)
1492
01:13:35,240 --> 01:13:38,440
Dan zouden de werken van Mercator
veel boeiender geweest zijn vandaag.
1493
01:13:39,440 --> 01:13:43,520
Google is een van de grootste
AI-onderzoekers ter wereld.
1494
01:13:43,680 --> 01:13:45,880
Ze doen niet alleen AI-onderzoek
voor producten,
1495
01:13:46,040 --> 01:13:47,160
zoals die dingen daar.
1496
01:13:47,320 --> 01:13:49,400
Google zit ook
in het fundamentele onderzoek.
1497
01:13:49,560 --> 01:13:51,480
De fundamentele research naar:
1498
01:13:51,640 --> 01:13:54,720
wat is een neuraal netwerk, wat kan
het en wat kunnen we het bijleren?
1499
01:13:54,880 --> 01:13:56,240
Hoe kunnen we het beter maken?
1500
01:13:56,400 --> 01:13:59,480
Dat doen zij voornamelijk
via Google DeepMind.
1501
01:13:59,640 --> 01:14:02,640
Google DeepMind is
een onderzoeksinstelling in Londen,
1502
01:14:02,800 --> 01:14:04,280
is een wereldspeler.
1503
01:14:04,440 --> 01:14:07,680
Dat is eigenlijk
de enige echte grote in Europa.
1504
01:14:07,840 --> 01:14:10,640
De grote onderzoeken gebeuren
in Amerika en China.
1505
01:14:10,800 --> 01:14:12,720
Google DeepMind staat in Londen,
vlak bij ons.
1506
01:14:12,880 --> 01:14:16,320
Er werken ook redelijk wat Belgen.
Dat is best iets om trots op te zijn.
1507
01:14:16,480 --> 01:14:20,320
Het doel van Google DeepMind?
Het is opgericht door Demis Hassabis
1508
01:14:20,480 --> 01:14:22,640
en zijn doel bij de oprichting
was dit:
1509
01:14:22,800 --> 01:14:26,160
om de menselijke intelligentie
na te bootsen in een computer
1510
01:14:26,320 --> 01:14:30,080
en dan die computer gebruiken om alle
problemen van de wereld op te lossen.
1511
01:14:30,880 --> 01:14:35,360
'To first solve intelligence
and then solve everything else.'
1512
01:14:35,520 --> 01:14:38,600
Was het bescheiden missionstatement
van Google DeepMind.
1513
01:14:39,240 --> 01:14:42,800
Maar Demis Hassabis is wel begonnen
met kleine stapjes.
1514
01:14:42,960 --> 01:14:45,560
Kleine eerste stapjes.
Hij is zelf een spelletjesfreak.
1515
01:14:45,720 --> 01:14:48,000
Hij is een schaakkampioen
en hij dacht:
1516
01:14:48,160 --> 01:14:51,160
Om spelletjes te spelen, moeten
mensen toch een beetje redeneren.
1517
01:14:51,320 --> 01:14:53,560
Zouden we dat kunnen nabootsen
in een computer?
1518
01:14:53,720 --> 01:14:57,440
Hij heeft neurale netwerken gebouwd
en die spelletjes leren spelen.
1519
01:14:57,600 --> 01:15:01,840
Dammen en Stratego en Pong
en andere computerspelletjes.
1520
01:15:02,000 --> 01:15:03,800
En na een tijdje zelfs schaak.
1521
01:15:03,960 --> 01:15:06,880
Na een tijdje had hij een neuraal
netwerk dat goed kon schaken.
1522
01:15:07,640 --> 01:15:09,880
Niet iedereen was onder de indruk,
1523
01:15:10,040 --> 01:15:12,040
want we hebben al heel lang
schaakcomputers.
1524
01:15:12,200 --> 01:15:15,920
Sinds de jaren 90 kunnen computers
beter schaken dan de mens.
1525
01:15:16,080 --> 01:15:18,640
De reden dat het zo snel gelukt is
met schaak,
1526
01:15:18,800 --> 01:15:22,760
is omdat je schaak kan winnen
zuiver op rekenkracht.
1527
01:15:22,920 --> 01:15:24,760
Als je heel veel rekenkracht hebt,
1528
01:15:24,920 --> 01:15:27,680
kun je veel zetten,
miljoenen zetten, vooruitdenken
1529
01:15:27,840 --> 01:15:29,840
en kan je het beste pad kiezen
voor jezelf.
1530
01:15:30,000 --> 01:15:33,920
Je kan schaak 'brute forcen'.
Zuiver winnen op rekenkracht.
1531
01:15:34,520 --> 01:15:36,560
Er zijn ook bordspelletjes
1532
01:15:36,720 --> 01:15:39,400
die je niet kan winnen
zuiver op rekenkracht.
1533
01:15:39,560 --> 01:15:44,360
Het bekendste is go.
Go is een Chinees-Japans bordspel.
1534
01:15:44,520 --> 01:15:48,120
Dit is een go-bord.
Je hebt 19 lijnen op 19.
1535
01:15:48,280 --> 01:15:51,400
Eén speler speelt met witte stenen,
één met zwarte stenen.
1536
01:15:51,560 --> 01:15:55,640
Elk om beurt leggen die een steen
van hun kleur op een vrij kruispunt.
1537
01:15:56,400 --> 01:15:58,800
Wat is het doel van een go-spel?
Vrij simpel.
1538
01:15:58,960 --> 01:16:01,760
Om zoveel mogelijk gebied
te omsingelen.
1539
01:16:01,920 --> 01:16:04,240
Wit heeft nu linksonder
een stuk omsingeld.
1540
01:16:04,400 --> 01:16:07,400
Wie op het einde van het spel
het meeste gebied heeft omsingeld,
1541
01:16:07,560 --> 01:16:09,560
is de winnaar van het go-spel.
1542
01:16:09,720 --> 01:16:12,120
Die regels zijn
bedrieglijk eenvoudig.
1543
01:16:12,280 --> 01:16:15,680
De uitwerking van een go-spel
is enorm complex.
1544
01:16:15,840 --> 01:16:18,600
Vele malen complexer dan schaak.
1545
01:16:18,760 --> 01:16:22,360
De belangrijkste reden is dat je bij
elke zet zoveel mogelijkheden hebt.
1546
01:16:22,520 --> 01:16:25,440
Je eerste steen kan je
op 361 plaatsen leggen.
1547
01:16:26,320 --> 01:16:28,360
Je tweede steen op 360 plaatsen.
1548
01:16:29,200 --> 01:16:30,600
Wat is het gevolg?
1549
01:16:30,760 --> 01:16:33,440
Voor de eerste vier zetten
van een go-spel
1550
01:16:33,600 --> 01:16:36,080
zijn er 16 miljard mogelijkheden.
1551
01:16:37,320 --> 01:16:42,000
Als je elk mogelijk spel dat gespeeld
kan worden op dit bord optelt,
1552
01:16:42,160 --> 01:16:46,480
is dat aantal groter dan het kwadraat
van alle atomen in het universum.
1553
01:16:47,760 --> 01:16:49,080
Met andere woorden:
1554
01:16:49,240 --> 01:16:52,920
het is niet mogelijk om vele zetten
vooruit te denken voor een computer,
1555
01:16:53,080 --> 01:16:56,680
omdat het aantal mogelijkheden zo
snel exponentieel enorm groot wordt.
1556
01:16:56,840 --> 01:17:01,320
Je kan go niet 'brute forcen'.
Een mens kan dat natuurlijk ook niet.
1557
01:17:01,480 --> 01:17:04,400
Menselijke spelers zeggen:
We spelen een stuk op strategie
1558
01:17:04,560 --> 01:17:08,720
en een heel groot stuk
op intuïtie en op creativiteit.
1559
01:17:08,880 --> 01:17:13,000
Je moet jarenlang
uren per dag go spelen
1560
01:17:13,160 --> 01:17:16,080
om daar heel goed in te worden.
Tot je een soort gevoel ontwikkelt
1561
01:17:16,240 --> 01:17:18,240
voor wat er werkt
en wat er niet werkt.
1562
01:17:18,400 --> 01:17:22,080
Intuïtie en creativiteit zijn
essentieel om goed go te spelen.
1563
01:17:22,240 --> 01:17:24,760
Daarom wordt er gezegd:
Intuïtie en creativiteit
1564
01:17:24,920 --> 01:17:27,600
zijn menselijke eigenschappen
die een computer niet heeft.
1565
01:17:27,760 --> 01:17:30,880
Dus een computer zal nooit
heel goed go kunnen spelen.
1566
01:17:31,520 --> 01:17:34,040
En bij DeepMind zeiden ze:
We gaan het toch proberen.
1567
01:17:35,000 --> 01:17:37,200
Ze hebben een groot
neuraal netwerk gebouwd.
1568
01:17:37,360 --> 01:17:40,280
Ze hebben dat heel veel voorbeelden
getoond van go-spelletjes
1569
01:17:40,440 --> 01:17:42,400
tussen menselijke kampioenen.
1570
01:17:42,560 --> 01:17:45,000
Dat netwerk heeft zich aangepast,
verbindingen aangepast
1571
01:17:45,160 --> 01:17:47,920
tot het meer begon te spelen
als de winnende partij.
1572
01:17:48,800 --> 01:17:51,320
En na een tijdje
kon dat goed go spelen.
1573
01:17:52,280 --> 01:17:55,360
En toen zeiden ze bij DeepMind:
Nu willen wij een toernooi.
1574
01:17:55,520 --> 01:17:58,520
We willen een toernooi
tussen onze computer, AlphaGo,
1575
01:17:58,680 --> 01:18:01,160
en de beste go-speler
van heel de wereld.
1576
01:18:01,320 --> 01:18:04,600
Dat is Lee Sedol.
Dat is een Zuid-Koreaan.
1577
01:18:04,760 --> 01:18:08,480
Hij is 18 jaar op rij
wereldkampioen go.
1578
01:18:09,240 --> 01:18:11,760
Waarschijnlijk
de beste go-speler ooit.
1579
01:18:12,800 --> 01:18:14,440
Ze hebben een hotel gehuurd in Seoul
1580
01:18:14,600 --> 01:18:16,880
voor een officieel toernooi
van vijf partijen
1581
01:18:17,040 --> 01:18:19,840
tussen AlphaGo, de computer,
en Lee Sedol.
1582
01:18:20,000 --> 01:18:22,120
Dat toernooi werd online uitgezonden,
1583
01:18:22,280 --> 01:18:25,160
werd live bekeken
door 200 miljoen mensen.
1584
01:18:26,040 --> 01:18:28,200
Go is enorm populair in Azië.
1585
01:18:28,360 --> 01:18:30,880
Er keken twee keer meer mensen
naar dit toernooi
1586
01:18:31,040 --> 01:18:33,040
dan naar de Super Bowl in Amerika.
1587
01:18:34,640 --> 01:18:38,760
In de tweede partij van die vijf
gebeurt er iets geks.
1588
01:18:39,680 --> 01:18:41,560
Normaal gezien
in het begin van een go-spel
1589
01:18:41,720 --> 01:18:45,600
wordt er enkel gespeeld op de
buitenste vier lijnen van het bord.
1590
01:18:45,760 --> 01:18:49,600
Dat is geen regel.
Je mag eigenlijk spelen waar je wilt.
1591
01:18:49,760 --> 01:18:53,120
Maar dit is een strategie
die alle topspelers volgen.
1592
01:18:53,280 --> 01:18:56,440
Je zet je basis op die buitenranden
en als die stevig staat,
1593
01:18:56,600 --> 01:18:59,400
begin je naar binnen te werken.
Wat deed die computer nu?
1594
01:18:59,560 --> 01:19:03,840
Wat deed AlphaGo bij de 37e zet
van het tweede spel?
1595
01:19:04,000 --> 01:19:08,080
Hij zette zijn steen daar.
Vijf lijnen diep.
1596
01:19:08,960 --> 01:19:13,840
Dit is een zet die geen enkele
menselijke go-kampioen ooit zou doen.
1597
01:19:14,880 --> 01:19:17,800
Ze hebben direct gevraagd
aan de go-spelers in de zaal daar:
1598
01:19:17,960 --> 01:19:20,000
Wat vinden jullie van die zet?
Ze zeiden:
1599
01:19:20,160 --> 01:19:24,120
Dat is een vreselijke zet.
Dit is een ellendig slechte zet.
1600
01:19:25,520 --> 01:19:28,760
Dan vroegen ze waarom en zeiden ze:
Het voelt niet goed.
1601
01:19:28,920 --> 01:19:30,600
(publiek lacht)
1602
01:19:33,160 --> 01:19:35,320
Dit is het moment
waarop die zet gedaan wordt.
1603
01:19:35,480 --> 01:19:38,400
Dat is niet Lee Sedol, trouwens.
Dat is de AI-assistent.
1604
01:19:38,560 --> 01:19:42,240
Dat is de persoon die de bevelen
van het AI-systeem moet uitvoeren.
1605
01:19:43,120 --> 01:19:45,160
Dus onze toekomst. En...
1606
01:19:46,400 --> 01:19:48,240
Zodra hij die steen neerlegt,
1607
01:19:48,400 --> 01:19:51,920
hoor je aan de commentaarstemmen
dat daar iets geks gebeurd is.
1608
01:19:53,800 --> 01:19:56,000
(verbaasde reactie in Koreaans)
1609
01:19:57,600 --> 01:20:00,160
Dat is een verrassende zet.
1610
01:20:00,320 --> 01:20:04,200
Ik dacht dat het een vergissing was.
1611
01:20:04,360 --> 01:20:06,280
Ik dacht dat het een vergissing was.
1612
01:20:06,440 --> 01:20:08,560
Ze dachten dat de AI-assistent
zich vergist had.
1613
01:20:09,120 --> 01:20:10,680
Toen keken ze naar het computerscherm
1614
01:20:10,840 --> 01:20:13,360
en dit was effectief
wat die computer gevraagd had.
1615
01:20:13,520 --> 01:20:16,400
Toen dachten ze:
Oké, dit is een fout in de software.
1616
01:20:16,560 --> 01:20:20,040
Dit is een heel slechte zet. Deze
partij is waarschijnlijk verloren.
1617
01:20:20,840 --> 01:20:23,080
Lee Sedol is er niet,
zoals je kan zien.
1618
01:20:23,240 --> 01:20:25,040
Een go-match duurt een paar uur.
1619
01:20:25,200 --> 01:20:27,520
Lee Sedol heeft hier
een pauze genomen.
1620
01:20:27,680 --> 01:20:29,400
Even later
komt hij terug van die pauze
1621
01:20:29,560 --> 01:20:31,680
en 200 miljoen mensen vragen zich af:
1622
01:20:31,840 --> 01:20:34,560
Hoe gaat de beste go-speler
ter wereld reageren
1623
01:20:34,720 --> 01:20:37,280
als hij die knotsgekke zet
op dat bord ziet liggen?
1624
01:20:41,520 --> 01:20:43,480
(publiek lacht)
1625
01:20:44,480 --> 01:20:46,160
Hij moet een beetje lachen.
1626
01:20:47,520 --> 01:20:49,120
Maar zijn lachje verdwijnt.
1627
01:20:51,040 --> 01:20:52,360
Hij zet zich achterover.
1628
01:20:54,840 --> 01:20:56,480
En hij staart naar het bord.
1629
01:21:09,480 --> 01:21:11,800
Hij heeft twaalf minuten
naar het bord gestaard.
1630
01:21:13,680 --> 01:21:16,320
Twaalf minuten lang
zit de beste go-speler ooit
1631
01:21:16,480 --> 01:21:18,880
te kijken naar dat bord
en doet helemaal niks.
1632
01:21:20,200 --> 01:21:23,120
Na die twaalf minuten is hij
rechtgestaan voor een nieuwe pauze.
1633
01:21:24,920 --> 01:21:28,480
Hij is dan teruggekomen van die pauze
en heeft wel verder gespeeld.
1634
01:21:28,640 --> 01:21:30,240
Hij heeft deze partij verloren.
1635
01:21:31,080 --> 01:21:34,640
Helemaal op het einde bleek dat die
'move 37' een cruciale positie was
1636
01:21:34,800 --> 01:21:36,800
om een heel groot gebied
te omsingelen.
1637
01:21:37,760 --> 01:21:38,760
Ze vroegen Lee Sedol:
1638
01:21:38,920 --> 01:21:41,760
Wat was je aan het doen in die twaalf
minuten dat je naar dat bord keek?
1639
01:21:41,920 --> 01:21:45,440
En hij zegt: Ik probeerde eerst
een tegenstrategie te bedenken.
1640
01:21:45,600 --> 01:21:48,360
Toen ik merkte
hoe aartsmoeilijk dat was,
1641
01:21:48,520 --> 01:21:50,120
heb ik me vooral zitten afvragen
1642
01:21:50,280 --> 01:21:53,440
wat de begrippen schoonheid
en creativiteit eigenlijk betekenen.
1643
01:21:53,600 --> 01:21:55,600
(publiek lacht)
1644
01:21:55,760 --> 01:22:00,320
Hij zegt: Dit was een onmiskenbaar
mooie en creatieve zet.
1645
01:22:01,320 --> 01:22:04,960
Maar die was gedaan
door een machientje. Door software.
1646
01:22:05,800 --> 01:22:07,600
Dat vond hij heel confronterend.
1647
01:22:08,800 --> 01:22:11,600
Hij heeft dat toernooi uitgespeeld.
Vijf wedstrijden.
1648
01:22:11,760 --> 01:22:13,840
Lee Sedol heeft er vier verloren.
1649
01:22:15,000 --> 01:22:19,920
Dus de beste go-speler ooit verliest
met vier-één van de computer AlphaGo.
1650
01:22:21,160 --> 01:22:24,000
Een paar maanden later
is Lee Sedol gestopt met go spelen.
1651
01:22:25,680 --> 01:22:27,040
Op de top van zijn kunnen.
1652
01:22:28,040 --> 01:22:30,000
Ze hebben gevraagd waarom. Hij zegt:
1653
01:22:30,160 --> 01:22:32,800
Er bestaat nu een entiteit
die ik niet kan verslaan.
1654
01:22:32,960 --> 01:22:35,240
Het heeft voor mij
geen enkele zin meer.
1655
01:22:38,400 --> 01:22:40,440
Ik denk niet
dat er veel coureurs gestopt zijn
1656
01:22:40,600 --> 01:22:42,240
toen de bromfiets is uitgevonden.
1657
01:22:42,400 --> 01:22:44,600
(publiek lacht)
1658
01:22:44,760 --> 01:22:47,240
Daar kunnen we blijkbaar
wel mee overweg.
1659
01:22:47,920 --> 01:22:50,560
Een fiets met een motor
rijdt sneller dan wij. Geen probleem.
1660
01:22:50,720 --> 01:22:54,160
We gaan wat tegen elkaar koersen.
Maar voor een go-speler?
1661
01:22:54,320 --> 01:22:57,920
Die mensen hebben letterlijk
hun leven gewijd aan dat spel.
1662
01:22:58,080 --> 01:23:01,440
Sinds hun kindertijd
uren per dag gespeeld.
1663
01:23:01,600 --> 01:23:04,880
Die intuïtie die zij
ontwikkeld hebben, dat spelgevoel,
1664
01:23:05,040 --> 01:23:09,120
is een groot deel van hun identiteit
en van hun eigenwaarde.
1665
01:23:09,280 --> 01:23:13,680
Als dat opeens compleet onverwacht
beter gedaan wordt door software,
1666
01:23:13,840 --> 01:23:15,280
is dat enorm bedreigend.
1667
01:23:16,120 --> 01:23:19,360
Lee Sedol is gestopt met go
door die 'move 37'.
1668
01:23:20,720 --> 01:23:22,160
En ik vraag mij soms af:
1669
01:23:22,320 --> 01:23:24,680
Hoeveel van ons
gaan in de komende jaren
1670
01:23:24,840 --> 01:23:27,680
onze eigen kleine 'move 37' meemaken?
1671
01:23:27,840 --> 01:23:30,760
We hebben allemaal dingen waarvan we
trots zijn dat we ze kunnen.
1672
01:23:30,920 --> 01:23:33,280
Talenten die we hebben,
dingen die we geleerd hebben,
1673
01:23:33,440 --> 01:23:36,760
artistieke dingen, iets in ons werk,
iets in je persoonlijke leven.
1674
01:23:36,920 --> 01:23:40,640
Die AI-systemen leren heel snel
nieuwe dingen bij.
1675
01:23:40,800 --> 01:23:43,880
Voor velen van ons komt er een moment
waarop een AI-systeem
1676
01:23:44,040 --> 01:23:46,800
dat ding waar je trots op bent
beter doet dan jezelf.
1677
01:23:46,960 --> 01:23:49,120
En ik vraag mij af:
Hoe gaan wij reageren?
1678
01:23:50,040 --> 01:23:52,080
Ik ben begonnen als stand-upcomedian.
1679
01:23:52,760 --> 01:23:55,800
De dag dat een AI-systeem
een heel goeie punchline schrijft
1680
01:23:55,960 --> 01:23:58,880
en die met de perfecte timing
vertelt aan een zaal,
1681
01:23:59,040 --> 01:24:01,400
ga ik koude rillingen hebben.
1682
01:24:01,560 --> 01:24:05,320
Er staan al
AI-stand-upshows op YouTube.
1683
01:24:06,000 --> 01:24:09,200
Geschreven en uitgesproken
door een AI-systeem.
1684
01:24:09,360 --> 01:24:11,040
Die grappen zijn niet slecht.
1685
01:24:12,880 --> 01:24:14,400
De timing gelukkig wel.
1686
01:24:14,560 --> 01:24:15,920
(publiek lacht)
1687
01:24:16,080 --> 01:24:17,520
Dus ik heb nog eventjes.
1688
01:24:19,400 --> 01:24:20,720
Terug naar dat toernooi.
1689
01:24:20,880 --> 01:24:23,520
Na de overwinning
van AlphaGo op Lee Sedol
1690
01:24:23,680 --> 01:24:27,320
waren er toch weer kritische stemmen.
Dat waren de mensen die zeiden:
1691
01:24:27,480 --> 01:24:31,000
Wacht even,
heel je AI-systeem is getraind
1692
01:24:31,160 --> 01:24:35,160
op basis van go-spelletjes
tussen menselijke kampioenen.
1693
01:24:36,080 --> 01:24:39,720
Dus dat AI-systeem heeft niet zelf
intuïtie en creativiteit ontwikkeld,
1694
01:24:39,880 --> 01:24:42,000
die heeft dat afgekeken
van de menselijke spellen
1695
01:24:42,160 --> 01:24:44,800
en geremixt tot een soort rare zet.
1696
01:24:44,960 --> 01:24:47,400
Bij DeepMind zeiden ze:
Dat is een goed punt.
1697
01:24:47,560 --> 01:24:50,560
En ze hebben een nieuwe computer
gebouwd, AlphaZero.
1698
01:24:50,720 --> 01:24:52,800
En AlphaZero begint leeg
1699
01:24:52,960 --> 01:24:56,960
en krijgt geen enkel voorbeeld te
zien van een go-spel tussen mensen.
1700
01:24:57,120 --> 01:25:01,280
Het enige wat AlphaZero krijgt,
zijn de regels van go.
1701
01:25:01,440 --> 01:25:02,960
Dan zeggen ze tegen die computer:
1702
01:25:03,120 --> 01:25:06,160
Splits jezelf in twee en oefen
tegen jezelf tot je het kunt.
1703
01:25:07,440 --> 01:25:09,840
Die computer speelt miljoenen spellen
tegen zichzelf
1704
01:25:10,000 --> 01:25:11,840
en onthoudt wat wel en niet werkt.
1705
01:25:12,000 --> 01:25:15,160
Na een tijdje kon AlphaZero
goed go spelen.
1706
01:25:15,320 --> 01:25:17,880
Dan hebben ze gezegd:
Nu willen wij een officieel toernooi
1707
01:25:18,040 --> 01:25:21,280
tussen AlphaZero
en de beste go-speler ter wereld.
1708
01:25:21,440 --> 01:25:22,600
Lee Sedol was gestopt,
1709
01:25:22,760 --> 01:25:26,160
dus AlphaZero heeft gespeeld
tegen AlphaGo, de vorige computer.
1710
01:25:26,320 --> 01:25:28,080
(publiek lacht)
1711
01:25:29,160 --> 01:25:31,400
AlphaZero heeft gewonnen met 100-0.
1712
01:25:31,560 --> 01:25:33,440
(geroezemoes)
1713
01:25:34,400 --> 01:25:35,720
Dus wat blijkt?
1714
01:25:36,560 --> 01:25:38,840
In heel dat trainen van die AI...
1715
01:25:39,000 --> 01:25:42,640
Al die menselijke voorbeelden
remmen die een beetje af.
1716
01:25:44,560 --> 01:25:46,360
We zijn vervelende ruis.
1717
01:25:48,040 --> 01:25:49,880
Het gaat sneller
als ze het alleen doen.
1718
01:25:52,480 --> 01:25:54,840
Toen ze zagen dat
dat systeem met AlphaZero werkte,
1719
01:25:55,000 --> 01:25:57,600
dachten ze: Dit kunnen we ook
bij andere spelletjes doen.
1720
01:25:57,760 --> 01:26:01,360
Ze hebben AlphaZero leeggemaakt en
daar de regels van schaak in gestopt.
1721
01:26:01,520 --> 01:26:04,880
Weer hetzelfde: geen enkel voorbeeld
van een schaakspel tussen mensen.
1722
01:26:05,040 --> 01:26:08,080
Splits jezelf in twee en oefen
tegen jezelf tot je het kan.
1723
01:26:09,240 --> 01:26:13,680
Na een tijdje was AlphaZero beter in
schaak dan de beste mens ter wereld.
1724
01:26:15,480 --> 01:26:19,000
De tijd tussen het aanzetten
van AlphaZero als lege computer
1725
01:26:19,160 --> 01:26:22,440
en het moment dat hij beter was
dan de beste mens ter wereld,
1726
01:26:22,600 --> 01:26:23,760
was vier uur.
1727
01:26:26,680 --> 01:26:29,280
Het schaakspel is 1.500 jaar oud.
1728
01:26:30,400 --> 01:26:32,080
Zo lang hebben wij tijd gehad.
1729
01:26:33,400 --> 01:26:37,320
Met zijn allen,
om schaakstrategieën te bedenken.
1730
01:26:37,480 --> 01:26:40,960
Een AI-systeem haalt dat allemaal in
op vier uur tijd.
1731
01:26:42,360 --> 01:26:45,280
Moeten wij daar panisch bang
van worden? Ik weet het niet.
1732
01:26:45,440 --> 01:26:47,160
(publiek lacht)
1733
01:26:47,320 --> 01:26:48,360
Kies maar.
1734
01:26:49,920 --> 01:26:52,120
De pessimisten zeggen:
Nu is het wel duidelijk.
1735
01:26:52,280 --> 01:26:54,320
We hebben een systeem gebouwd
dat op vier uur tijd
1736
01:26:54,480 --> 01:26:59,120
betere strategieën ontwikkelt dan de
collectieve mensheid in 1.500 jaar.
1737
01:26:59,280 --> 01:27:01,520
Zodra ze het kunnen,
gaan ze de hele wereld overnemen
1738
01:27:01,680 --> 01:27:03,160
en de mensheid domineren.
1739
01:27:04,680 --> 01:27:07,560
Ik heb daar één belangrijke vraag bij
en dat is deze:
1740
01:27:07,720 --> 01:27:11,480
Waarom zou een AI-systeem
de mensheid willen domineren?
1741
01:27:12,760 --> 01:27:15,800
Dat ding wil helemaal niks.
Dat is software.
1742
01:27:15,960 --> 01:27:19,160
Als je morgen AlphaZero vraagt om
alle schaakspelletjes te verliezen,
1743
01:27:19,320 --> 01:27:22,200
doet hij dat gewoon.
Het is gewoon software.
1744
01:27:22,360 --> 01:27:24,840
Dat heeft geen agressie,
dat heeft geen instincten
1745
01:27:25,000 --> 01:27:27,080
en dat heeft geen dominantiedrang.
1746
01:27:27,240 --> 01:27:30,240
Je pc is niet kwaad als je
hem uitzet. Die vindt dat oké.
1747
01:27:30,400 --> 01:27:32,400
(publiek lacht)
1748
01:27:33,480 --> 01:27:37,240
De dominantiedrang die je ziet
in de mens, komt uit onze evolutie.
1749
01:27:37,400 --> 01:27:39,880
We zijn geëvolueerd
als aapjes die in groep leefden.
1750
01:27:40,040 --> 01:27:42,320
Dan is het blijkbaar goed
voor je voortplantingskans
1751
01:27:42,480 --> 01:27:43,760
om te proberen de baas te zijn
1752
01:27:43,920 --> 01:27:46,440
en de groepen in de buurt
een beetje weg te jagen.
1753
01:27:46,600 --> 01:27:49,520
Zo'n AI-systeem
heeft die evolutie niet doorgemaakt.
1754
01:27:49,680 --> 01:27:52,080
Dus ik zie niet in
waarom er vanuit het niets
1755
01:27:52,240 --> 01:27:56,000
een dominantiedrang zou ontstaan
in een AI-systeem.
1756
01:27:56,880 --> 01:28:00,360
Wil dat zeggen dat ik dan
vrij ben van zorgen? Zeker niet.
1757
01:28:00,520 --> 01:28:03,040
Een AI-systeem kan ook
grote fouten maken
1758
01:28:03,200 --> 01:28:05,280
op weg naar
een zeer slimme oplossing.
1759
01:28:05,440 --> 01:28:07,520
Ze noemen dat
'the alignment problem'.
1760
01:28:08,200 --> 01:28:11,400
Maar zonder slechte bedoelingen.
Als ik vraag aan een AI-systeem
1761
01:28:11,560 --> 01:28:14,160
om ervoor te zorgen dat mijn hond
nooit meer vlooien heeft,
1762
01:28:14,320 --> 01:28:17,360
is het een zeer adequate oplossing
om de hond in te vriezen.
1763
01:28:17,520 --> 01:28:19,520
(publiek lacht)
1764
01:28:19,680 --> 01:28:21,240
Perfect opgelost.
1765
01:28:22,000 --> 01:28:25,520
Want ik had niet gezegd dat het niet
mocht. Dat is een simpel voorbeeld.
1766
01:28:25,680 --> 01:28:28,960
Eens AI oplossingen gaat bedenken
die wij niet meer snappen,
1767
01:28:29,120 --> 01:28:31,320
wat bij go en schaak
nu al het geval is,
1768
01:28:31,480 --> 01:28:35,520
gaan we misschien niet meer herkennen
dat ze ergens dat soort afslag nemen
1769
01:28:35,680 --> 01:28:39,280
zonder dat ze het slecht bedoelen.
En ook AI zonder slechte bedoelingen
1770
01:28:39,440 --> 01:28:42,360
kan wel gebruikt worden
door mensen met slechte bedoelingen.
1771
01:28:42,520 --> 01:28:46,920
Er zijn nog een paar mensen op deze
aarde met een zekere dominantiedrang.
1772
01:28:47,880 --> 01:28:49,480
Ze staan soms in de krant.
1773
01:28:50,680 --> 01:28:54,080
Wanneer die beginnen te werken met
krachtige AI, ga ik nerveuzer worden.
1774
01:28:54,240 --> 01:28:55,640
Yuval Harari zegt:
1775
01:28:55,800 --> 01:29:00,520
Ik ben niet bang voor AI,
wel voor biologische domheid.
1776
01:29:01,320 --> 01:29:03,880
Dat zijn wij. Dat is gevaarlijker.
1777
01:29:05,560 --> 01:29:07,080
Oké, terug naar DeepMind.
1778
01:29:07,240 --> 01:29:09,760
Daar hadden ze dus
een heel goede schaakcomputer
1779
01:29:09,920 --> 01:29:12,200
en ze hadden
een heel goede go-computer.
1780
01:29:12,360 --> 01:29:14,760
En dat is het moment
waarop Demis Hassabis dacht:
1781
01:29:14,920 --> 01:29:17,520
Misschien heb ik nu
genoeg spelletjes gespeeld.
1782
01:29:17,680 --> 01:29:21,320
Misschien moet ik proberen een puzzel
op te lossen uit de wetenschap.
1783
01:29:22,200 --> 01:29:25,200
In de wetenschap
zijn nog veel onopgeloste puzzels.
1784
01:29:26,000 --> 01:29:29,240
En hij heeft gekozen voor
het 'protein folding problem'.
1785
01:29:29,400 --> 01:29:33,880
Het 'protein folding problem' is de
vraag hoe eiwitten zichzelf opplooien
1786
01:29:34,040 --> 01:29:36,000
tot hun uiteindelijke vorm.
1787
01:29:36,160 --> 01:29:38,800
In ons lichaam zitten
tienduizenden soorten eiwitten
1788
01:29:38,960 --> 01:29:40,680
die cruciale taken uitvoeren.
1789
01:29:40,840 --> 01:29:43,920
Dit is myoglobine,
levert zuurstof aan onze spieren.
1790
01:29:44,080 --> 01:29:46,920
Je hebt hemoglobine, transporteert
zuurstof door het bloed.
1791
01:29:47,080 --> 01:29:48,840
En een eiwit heeft dit soort vorm.
1792
01:29:49,000 --> 01:29:52,000
Een soort heel lange molecule
die samengekronkeld is
1793
01:29:52,160 --> 01:29:53,560
tot het zo'n propje is.
1794
01:29:53,720 --> 01:29:58,160
En dat propje kan een heel specifieke
taak uitoefenen in ons lichaam.
1795
01:29:58,320 --> 01:30:00,120
Als je de vorm kent van een eiwit,
1796
01:30:00,280 --> 01:30:01,920
kan je veel beter snappen
hoe het werkt,
1797
01:30:02,080 --> 01:30:03,680
kan je veel ziektes beter begrijpen,
1798
01:30:03,840 --> 01:30:07,080
sneller medicijnen ontwikkelen
en betere behandelingen ontwikkelen.
1799
01:30:07,240 --> 01:30:11,240
Alleen zijn eiwitten zo klein dat je
ze niet ziet onder een microscoop.
1800
01:30:11,400 --> 01:30:13,760
Om de vorm te bepalen
van één soort eiwit,
1801
01:30:13,920 --> 01:30:17,360
is er gemiddeld vier jaar
wetenschappelijk onderzoek nodig.
1802
01:30:17,520 --> 01:30:18,760
Per eiwit.
1803
01:30:18,920 --> 01:30:21,360
En er zitten tienduizenden soorten
in ons lichaam
1804
01:30:21,520 --> 01:30:23,600
en nog eens miljoenen
in de wereld rond ons.
1805
01:30:23,760 --> 01:30:26,400
Planten, dieren,
bacteriën en virussen.
1806
01:30:26,560 --> 01:30:30,080
Het gekke is wel dat elk eiwitje
ontstaat uit één lang sliertje.
1807
01:30:30,240 --> 01:30:33,400
Dat is één lang spaghettietje
en dat wordt gebouwd in onze cel.
1808
01:30:33,560 --> 01:30:36,080
Vanaf het moment dat
dat spaghettietje losgelaten wordt,
1809
01:30:36,240 --> 01:30:37,960
begint dat zich vanzelf
op te plooien.
1810
01:30:38,120 --> 01:30:41,120
Door allerlei atomaire krachten
gaat dat plooien en krullen
1811
01:30:41,280 --> 01:30:43,280
tot het
zijn uiteindelijke vorm heeft.
1812
01:30:43,440 --> 01:30:45,120
Dat is het 'protein folding problem'.
1813
01:30:45,280 --> 01:30:47,240
Zouden we de regels
kunnen achterhalen
1814
01:30:47,400 --> 01:30:49,760
volgens welke
dat eiwit zichzelf opvouwt?
1815
01:30:49,920 --> 01:30:52,280
Dan hoeven we geen vier jaar
onderzoek meer te doen
1816
01:30:52,440 --> 01:30:54,920
om de vorm te ontdekken.
Dan kunnen we het berekenen.
1817
01:30:55,080 --> 01:30:58,320
Dat hebben ze geprobeerd
met een neuraal netwerk bij DeepMind.
1818
01:30:58,480 --> 01:31:01,160
Twee jaar geleden is dat gelukt.
1819
01:31:01,320 --> 01:31:04,520
Sinds die dag duurt het
geen vier jaar onderzoek meer
1820
01:31:04,680 --> 01:31:08,400
om de vorm van een eiwit te kennen,
maar anderhalve minuut rekentijd.
1821
01:31:10,240 --> 01:31:12,840
Stel je even voor
dat je Demis Hassabis bent.
1822
01:31:13,000 --> 01:31:15,640
Je hebt software gebouwd
die op anderhalve minuut
1823
01:31:15,800 --> 01:31:19,600
vier jaar wetenschappelijk onderzoek
uitspaart. Je zou kunnen zeggen:
1824
01:31:19,760 --> 01:31:22,720
Ik verkoop elk van deze
berekeningen voor 100.000 dollar.
1825
01:31:22,880 --> 01:31:25,080
Dat is goedkoper
dan vier jaar onderzoek.
1826
01:31:26,360 --> 01:31:29,000
Demis Hassabis
heeft onmiddellijk gezegd:
1827
01:31:29,160 --> 01:31:30,880
Vanaf vandaag is deze software
1828
01:31:31,040 --> 01:31:33,960
gratis in open source beschikbaar
voor heel de wereld.
1829
01:31:35,320 --> 01:31:37,800
Die laat op dat moment
miljarden liggen.
1830
01:31:38,880 --> 01:31:41,840
Maar hij zegt: Dit voelde toch
als de beste beslissing
1831
01:31:42,000 --> 01:31:45,360
om de collectieve mensheid zo snel
mogelijk vooruit te laten gaan.
1832
01:31:45,520 --> 01:31:49,480
Dat is nu anderhalf jaar geleden.
Sinds dan zijn er elke dag opnieuw
1833
01:31:49,640 --> 01:31:52,840
tienduizenden wetenschappers
bezig met AlphaFold.
1834
01:31:53,000 --> 01:31:55,600
Vormen van eiwitten voorspellen,
ziektes beter begrijpen,
1835
01:31:55,760 --> 01:31:59,160
medicijnen proberen te voorspellen,
meer behandelingen ontwikkelen...
1836
01:31:59,320 --> 01:32:03,600
De onderzoeksfase is door
deze uitvinding enorm versneld
1837
01:32:03,760 --> 01:32:06,600
en de komende jaren gaan hier
heel veel toepassingen
1838
01:32:06,760 --> 01:32:08,320
en behandelingen uit komen.
1839
01:32:09,200 --> 01:32:11,680
Er zitten hier mensen in de zaal
1840
01:32:11,840 --> 01:32:15,080
wiens leven gered zal worden
dankzij AlphaFold.
1841
01:32:15,840 --> 01:32:17,520
Er gaan zo veel behandelingen
uit komen.
1842
01:32:17,680 --> 01:32:20,120
Dat gaat voor sommigen van ons
het verschil maken.
1843
01:32:20,280 --> 01:32:23,800
Dit is een van de belangrijkste
doorbraken in de geneeskunde
1844
01:32:23,960 --> 01:32:26,120
van de voorbije twintig jaar.
1845
01:32:26,280 --> 01:32:28,200
Je hebt daar weinig
over gehoord in het nieuws,
1846
01:32:28,360 --> 01:32:31,120
omdat er zo veel
technische uitleg nodig is
1847
01:32:31,280 --> 01:32:33,240
om te zeggen wat het precies doet.
1848
01:32:33,400 --> 01:32:35,760
Maar ik verwacht echt
dat dit ergens de komende jaren
1849
01:32:35,920 --> 01:32:37,640
een Nobelprijs gaat krijgen.
1850
01:32:38,640 --> 01:32:40,520
De vraag is nu:
Aan wie gaan ze hem geven?
1851
01:32:41,640 --> 01:32:44,520
Ofwel aan Demis Hassabis,
ofwel aan de AI zelf.
1852
01:32:45,480 --> 01:32:47,120
Stel je voor.
1853
01:32:47,280 --> 01:32:50,080
'Artificiële intelligentie
wint eerste Nobelprijs.'
1854
01:32:51,200 --> 01:32:53,520
Ik kijk uit
naar de overwinningsspeech.
1855
01:32:53,680 --> 01:32:55,680
(publiek lacht)
1856
01:32:55,840 --> 01:32:58,600
Die trouwens
best zou kunnen meevallen.
1857
01:32:59,040 --> 01:33:02,920
Toen ik begon met deze voorstelling
twee jaar terug, was dat een mop.
1858
01:33:03,080 --> 01:33:05,200
Dan zei ik: Ik kijk uit
naar de overwinningsspeech.
1859
01:33:05,360 --> 01:33:08,600
De zaal zei: Haha, een computer
die een speech schrijft. Ja...
1860
01:33:08,760 --> 01:33:10,440
(publiek lacht)
1861
01:33:10,600 --> 01:33:13,520
Wie werkt er met ChatGPT in de zaal?
Ja, het was te denken.
1862
01:33:14,600 --> 01:33:16,680
Oké.
Voor de mensen die het niet kennen:
1863
01:33:16,840 --> 01:33:19,600
ChatGPT is een taalmodel
en dat is software
1864
01:33:19,760 --> 01:33:24,120
die menselijke taal kan begrijpen
en in menselijke taal kan antwoorden.
1865
01:33:24,280 --> 01:33:27,760
En al sinds het begin van
de artificiële intelligentie in 1956
1866
01:33:27,920 --> 01:33:29,320
was dat een van de uitdagingen.
1867
01:33:29,480 --> 01:33:32,840
Gaan we erin slagen om computers
te maken die snappen wat we zeggen
1868
01:33:33,000 --> 01:33:34,920
als we gewoon een zin intikken?
1869
01:33:35,080 --> 01:33:37,400
Mensen praten heel raar
voor een computer.
1870
01:33:37,560 --> 01:33:42,520
Lange zinnen, grammatica, synoniemen,
dubbele betekenissen. Lastig.
1871
01:33:42,680 --> 01:33:44,600
Een computer
wil opdrachten en getallen
1872
01:33:44,760 --> 01:33:46,440
en wij maken het heel moeilijk.
1873
01:33:46,600 --> 01:33:49,680
Ze hebben heel lang geprobeerd
om regels te programmeren
1874
01:33:49,840 --> 01:33:52,360
die menselijke taal
konden interpreteren.
1875
01:33:52,520 --> 01:33:54,440
Als je dit woord daar ziet,
betekent het dat.
1876
01:33:54,600 --> 01:33:57,080
Als je dat werkwoord
na dat woord ziet, betekent het dat.
1877
01:33:57,240 --> 01:34:01,440
Duizenden regels code
en het werkte nooit echt heel goed.
1878
01:34:01,600 --> 01:34:04,440
Een paar jaar terug
was er een grote doorbraak
1879
01:34:04,600 --> 01:34:08,840
uit een beetje een onverwachte hoek.
Namelijk de 'autocomplete-systemen'.
1880
01:34:09,000 --> 01:34:10,400
'Autocomplete' is die software
1881
01:34:10,560 --> 01:34:12,600
die je volgende woord
probeert te voorspellen.
1882
01:34:12,760 --> 01:34:14,720
Je bent aan het tikken,
een e-mail of een sms,
1883
01:34:14,880 --> 01:34:18,280
en je telefoon geeft suggesties:
misschien is dat je volgende woord.
1884
01:34:18,440 --> 01:34:21,400
Dat is
de 'next word predicting software'.
1885
01:34:22,440 --> 01:34:24,320
Wat blijkt?
Het volgende woord voorspellen
1886
01:34:24,480 --> 01:34:26,600
kan je laten doen
door een neuraal netwerk.
1887
01:34:26,760 --> 01:34:29,120
Je bouwt gewoon
een enorm neuraal netwerk
1888
01:34:29,280 --> 01:34:31,360
en je laat dat
hele lappen tekst zien.
1889
01:34:31,520 --> 01:34:34,480
Je toont dat bijvoorbeeld honderd
woorden uit een bepaalde tekst
1890
01:34:34,640 --> 01:34:36,640
en het 101e woord verberg je.
1891
01:34:36,800 --> 01:34:39,400
Dat neurale netwerk moet zelf
zijn verbindingen aanpassen
1892
01:34:39,560 --> 01:34:40,880
om op basis van die 100 woorden
1893
01:34:41,040 --> 01:34:44,480
zo goed mogelijk
het 101e woord te voorspellen.
1894
01:34:44,640 --> 01:34:48,280
Dat doe je dan voor enorm veel tekst
die je downloadt van het internet.
1895
01:34:48,440 --> 01:34:49,920
Heel Wikipedia stop je daarin
1896
01:34:50,080 --> 01:34:53,360
en heel Reddit en heel Facebook
en een paar werken van Shakespeare.
1897
01:34:53,520 --> 01:34:56,360
Je laat dat netwerk zichzelf
aanpassen tot het voor al die teksten
1898
01:34:56,520 --> 01:34:59,040
zo goed mogelijk
het volgende woord kan voorspellen.
1899
01:34:59,200 --> 01:35:03,920
Dat was dus twee jaar geleden klaar
en dat heet GPT-3.
1900
01:35:04,080 --> 01:35:09,080
GPT-3 is gebouwd door OpenAI en die
software heb ik hier nu openstaan.
1901
01:35:09,240 --> 01:35:12,560
Dat is dus een website waarop je
een stuk tekst kan intikken.
1902
01:35:12,720 --> 01:35:15,960
Op een bepaald moment kan je stoppen
en dan duw je op enter.
1903
01:35:16,120 --> 01:35:19,880
Dan gaat de AI, op basis
van de tekst die er al staat,
1904
01:35:20,040 --> 01:35:23,800
proberen het volgende woord te
voorspellen en weer het volgende.
1905
01:35:23,960 --> 01:35:26,240
Laat ons dat vooral eens
samen proberen.
1906
01:35:26,400 --> 01:35:28,640
Goedenavond.
Wat is je naam, alsjeblieft?
1907
01:35:29,240 --> 01:35:30,760
Ellen.
- Ja, Ellen?
1908
01:35:30,920 --> 01:35:32,920
Dag, Ellen.
Vind je het heel vervelend
1909
01:35:33,080 --> 01:35:35,440
om aangesproken te worden
vanop een podium?
1910
01:35:36,080 --> 01:35:38,520
Een beetje, ja.
- Een beetje, ja.
1911
01:35:38,680 --> 01:35:40,600
Ben je hier alleen, Ellen?
- Nee.
1912
01:35:40,760 --> 01:35:43,040
Wie is er bij jou? Jolien?
1913
01:35:43,200 --> 01:35:47,160
Denk je dat Jolien het vervelender
of minder vervelend vindt dan jij
1914
01:35:47,320 --> 01:35:49,800
om aangesproken te worden
vanop een podium?
1915
01:35:49,960 --> 01:35:50,960
Die vindt dat erger.
1916
01:35:51,120 --> 01:35:53,120
Die vindt dat erger?
Is dat waar, Jolien?
1917
01:35:53,280 --> 01:35:56,480
Ja? Je wilt niet aangesproken worden
vanop het podium?
1918
01:35:56,640 --> 01:35:57,640
Goh, ja...
1919
01:35:57,800 --> 01:36:00,160
Dan ga ik daarvoor zorgen.
Terug naar Ellen.
1920
01:36:00,320 --> 01:36:03,120
Ik heb echt niet veel nodig.
Het enige wat ik nodig heb, is
1921
01:36:03,280 --> 01:36:05,200
iets wat je meegemaakt hebt.
Een situatie.
1922
01:36:05,360 --> 01:36:06,840
Dat kan tijdens een uitstap zijn
1923
01:36:07,000 --> 01:36:08,720
of tijdens het beoefenen
van een hobby.
1924
01:36:08,880 --> 01:36:11,840
Iets wat je misschien
de voorbije week meegemaakt hebt.
1925
01:36:12,840 --> 01:36:15,240
Heb je iets meegemaakt
de voorbije week?
1926
01:36:15,400 --> 01:36:17,400
(publiek lacht)
1927
01:36:18,680 --> 01:36:21,840
Een hobby, een uitstap gedaan?
Ergens naartoe geweest?
1928
01:36:22,000 --> 01:36:23,920
De voorbije maand? Komaan, Ellen.
1929
01:36:26,000 --> 01:36:29,640
Ja, euh... We zijn naar de...
1930
01:36:29,800 --> 01:36:31,920
liveopnames
van de Nerdland Podcast geweest.
1931
01:36:32,080 --> 01:36:35,040
Jullie zijn naar de liveopnames
van de Nerdland Podcast geweest?
1932
01:36:35,200 --> 01:36:38,200
Ah ja. In de Arenberg,
of in Antwerpen daar? In...
1933
01:36:38,360 --> 01:36:39,800
De Lotto Arena.
- In de Lotto Arena.
1934
01:36:39,960 --> 01:36:43,120
Dus je bent naar de liveopnames
van de Nerdland Podcast geweest.
1935
01:36:43,280 --> 01:36:45,480
Is er vooraf iets gebeurd
toen je ernaartoe reed?
1936
01:36:45,640 --> 01:36:46,840
Platte band gehad of zo?
1937
01:36:47,000 --> 01:36:50,160
Nee, we zijn naar de dinoshow
geweest op het FTI.
1938
01:36:50,320 --> 01:36:52,240
Je bent
naar de dinosaurusshow geweest.
1939
01:36:52,400 --> 01:36:54,000
Hoe ging het
bij de dinosaurusshow?
1940
01:36:54,160 --> 01:36:55,160
Goed.
- Tof?
1941
01:36:55,320 --> 01:36:57,200
Wat was de gemiddelde leeftijd daar?
1942
01:36:57,360 --> 01:36:58,760
(publiek lacht)
Zes.
1943
01:36:58,920 --> 01:37:01,080
Zes jaar? Oké, dat snap ik.
1944
01:37:01,240 --> 01:37:03,800
Dat is exact wat ik nodig had, Ellen.
Dank je wel.
1945
01:37:05,120 --> 01:37:07,320
Oké, daar gaan we iets mee doen, hè.
Dus...
1946
01:37:08,720 --> 01:37:12,360
Ellen zat klaar voor een...
1947
01:37:13,920 --> 01:37:15,840
Laat ons zeggen: lezing...
1948
01:37:17,200 --> 01:37:21,480
over dinosaurussen.
1949
01:37:23,480 --> 01:37:26,560
Ze had er erg veel zin in.
1950
01:37:29,400 --> 01:37:32,280
Toen keek ze om zich heen.
1951
01:37:34,200 --> 01:37:36,760
Ze zag enkel kinderen.
1952
01:37:40,200 --> 01:37:45,720
Die waren 20 jaar jonger dan zij.
1953
01:37:46,520 --> 01:37:47,840
Ellen haat kinderen.
1954
01:37:48,000 --> 01:37:50,720
(publiek lacht)
1955
01:37:51,240 --> 01:37:53,240
Ze vindt dat ze...
1956
01:37:54,040 --> 01:37:56,160
verschrikkelijk stinken.
1957
01:38:00,320 --> 01:38:03,840
Nee, dat was om te testen
of jullie wel wakker zijn.
1958
01:38:04,000 --> 01:38:05,640
(publiek lacht)
1959
01:38:07,560 --> 01:38:10,520
Een kind keek haar aan.
1960
01:38:10,680 --> 01:38:14,520
Ellen staarde terug.
1961
01:38:15,760 --> 01:38:17,880
Toen kwam er plots...
1962
01:38:18,040 --> 01:38:20,200
Oké, ik ga hier stoppen.
1963
01:38:21,040 --> 01:38:23,400
Dus ik ga straks op enter duwen
en al die woorden
1964
01:38:23,560 --> 01:38:25,360
worden ingevoerd
in een neuraal netwerk.
1965
01:38:25,520 --> 01:38:27,560
Alle verbindingen
gaan 'bliep bliep' zeggen.
1966
01:38:27,720 --> 01:38:29,920
Aan de andere kant zeggen ze:
Dit is een mogelijk woord
1967
01:38:30,080 --> 01:38:32,840
en dan kan misschien dit woord komen
en dan misschien dat woord.
1968
01:38:33,000 --> 01:38:35,000
Dan gaan we samen zien
wat er gebeurt.
1969
01:38:35,160 --> 01:38:37,160
Voilà, ik ga op enter duwen
en dan gaan we zien
1970
01:38:37,320 --> 01:38:40,440
hoe de AI volgende woorden aanvult.
Daar gaan we.
1971
01:38:40,600 --> 01:38:42,160
Toen kwam er plots...
1972
01:38:43,040 --> 01:38:46,040
een van de meest...
Rustig, AI, rustig.
1973
01:38:46,200 --> 01:38:49,040
Ja, ja. Dank je wel, dank je wel.
1974
01:38:49,200 --> 01:38:50,760
Goed. Bon...
1975
01:38:51,440 --> 01:38:52,960
Wat hebben we?
1976
01:38:53,120 --> 01:38:56,480
Toen kwam er plots een van de meest
lange koolmezen bij haar vandaan
1977
01:38:56,640 --> 01:38:59,120
en keek haar aan. Ellen schrok.
1978
01:38:59,280 --> 01:39:00,880
Hoe komt die zo lang, vroeg ze.
1979
01:39:01,760 --> 01:39:03,840
Hen doet deze week aten.
1980
01:39:04,640 --> 01:39:08,240
Ze moeten eten als ze naar
het kasteel komen, verzekerde hij.
1981
01:39:08,400 --> 01:39:11,840
Ellen keek naar het kasteel.
Wat zal ik doen? Ze moeten eten.
1982
01:39:12,000 --> 01:39:14,440
Miraris zei:
Leg haar in haar kast, Ellen.
1983
01:39:15,440 --> 01:39:20,080
Dankzij het klassieke linnenmes
bracht 'fop' die uit, van Fluffo.
1984
01:39:20,240 --> 01:39:21,840
Nee, je moet niet doen, hoor.
1985
01:39:22,000 --> 01:39:25,760
Hij glimlachte,
waardoor Ellen 'krompegaf' werd.
1986
01:39:25,920 --> 01:39:27,840
Oké, wat doe je nu?
1987
01:39:28,000 --> 01:39:30,680
Er kwam een vink voorbij
samen met een sneeuwpop.
1988
01:39:30,840 --> 01:39:31,920
Oké...
1989
01:39:32,080 --> 01:39:33,960
(publiek lacht)
1990
01:39:34,120 --> 01:39:36,080
Wat gebeurt hier?
1991
01:39:38,000 --> 01:39:41,200
Dat netwerk is getraind
op het hele internet.
1992
01:39:41,360 --> 01:39:44,800
Daar zaten ook alle tienerblogs bij
en alle reclamemails
1993
01:39:44,960 --> 01:39:47,840
en ook een hele hoop computercode.
Dus dat gaat even goed
1994
01:39:48,000 --> 01:39:50,680
en je ziet soms zinnen ontstaan
die grammaticaal kloppen,
1995
01:39:50,840 --> 01:39:53,920
maar qua inhoud
gaat dat heel snel de bocht uit.
1996
01:39:54,080 --> 01:39:57,640
En na een tijdje, omdat er zo veel
computercode op het internet staat,
1997
01:39:57,800 --> 01:39:59,840
begint die gewoon
'gibberish' te spreken.
1998
01:40:00,000 --> 01:40:02,200
Dan krijg je dingen zoals dit hier.
1999
01:40:02,680 --> 01:40:07,080
Paulidunnell 1285. Nu: Pisante 322.
2000
01:40:07,240 --> 01:40:09,880
Hondebrug exploderend
veel sproet geweest. Enfin...
2001
01:40:10,040 --> 01:40:12,120
(publiek lacht)
2002
01:40:13,840 --> 01:40:17,240
Dit was de eerste versie
van die 'autocomplete software'.
2003
01:40:17,400 --> 01:40:20,520
Ze hadden snel door bij OpenAI:
we hebben extra training nodig.
2004
01:40:21,840 --> 01:40:23,440
Hun volgende stap was
2005
01:40:23,600 --> 01:40:26,760
bijtrainen met 'human feedback'.
Met menselijke feedback.
2006
01:40:26,920 --> 01:40:30,160
Dus wat doe je? Je laat zo'n systeem
tien teksten schrijven
2007
01:40:30,320 --> 01:40:33,080
en een mens duidt aan:
dit klopt en dit niet.
2008
01:40:33,240 --> 01:40:35,880
Dat neurale netwerk kan dan
zijn verbindingen aanpassen
2009
01:40:36,040 --> 01:40:38,320
om meer antwoorden te geven
waarvan de mens zegt:
2010
01:40:38,480 --> 01:40:41,040
Dit is een goed antwoord.
Je kan het ook vragen:
2011
01:40:41,200 --> 01:40:43,680
Geef tien dingen om te doen
met een gezin in Portugal.
2012
01:40:43,840 --> 01:40:45,520
Dat geeft tien mogelijke antwoorden.
2013
01:40:45,680 --> 01:40:47,960
Een mens duidt aan:
dit is het beste antwoord.
2014
01:40:48,120 --> 01:40:50,880
En gek genoeg,
als dat netwerk zichzelf dan aanpast
2015
01:40:51,040 --> 01:40:53,040
om meer
dat soort antwoorden te geven,
2016
01:40:53,200 --> 01:40:55,280
leert dat niet alleen
beter antwoorden
2017
01:40:55,440 --> 01:40:57,600
op vragen over gezinsreizen
naar Portugal,
2018
01:40:57,760 --> 01:41:01,960
maar gaat het over het algemeen
beter antwoorden op vragen.
2019
01:41:02,120 --> 01:41:05,440
Dat is een van de gekke gedragingen
van een neuraal netwerk:
2020
01:41:05,600 --> 01:41:07,040
een soort emergent gedrag.
2021
01:41:07,200 --> 01:41:09,600
Het is zodanig complex,
als je het traint op één ding,
2022
01:41:09,760 --> 01:41:13,200
dat er ook allerlei andere dingen
uit komen die het plots ook kan.
2023
01:41:13,360 --> 01:41:15,800
En zo is GPT-4 gebouwd.
2024
01:41:15,960 --> 01:41:20,000
Laat ons nu eens kijken
of GPT-4 beter is dan GPT-3.
2025
01:41:20,160 --> 01:41:24,080
Dus ik ga deze tekst bijhouden.
Die heb ik gekopieerd.
2026
01:41:24,240 --> 01:41:27,840
En ik probeer nu in GPT-4 hetzelfde.
2027
01:41:28,000 --> 01:41:32,920
Vul dit verhaal aan met 150 woorden.
2028
01:41:33,080 --> 01:41:34,440
Oké, dezelfde tekst.
2029
01:41:34,600 --> 01:41:37,320
Ellen zat klaar voor een lezing
over dinosaurussen, enzovoort.
2030
01:41:37,480 --> 01:41:40,160
Toen kwam er plots...
En daar gaan we.
2031
01:41:40,320 --> 01:41:42,640
Wat maakt GPT-4 ervan? Dit.
2032
01:41:43,560 --> 01:41:46,880
Toen kwam er plots een groep
paleontologen de zaal binnen.
2033
01:41:47,040 --> 01:41:49,320
Ze droegen fossielen
en dinosaurusskeletten.
2034
01:41:49,480 --> 01:41:52,200
Ellens ogen fonkelden.
Ze vergat de kinderen om haar heen
2035
01:41:52,360 --> 01:41:54,320
en focuste zich op de sprekers.
2036
01:41:54,480 --> 01:41:56,840
De eerste paleontoloog
begon enthousiast te vertellen
2037
01:41:57,000 --> 01:41:58,640
over de Tyrannosaurus rex.
2038
01:41:58,800 --> 01:42:00,800
Ellen, een fervent
dinosaurusliefhebber,
2039
01:42:00,960 --> 01:42:04,760
luisterde aandachtig terwijl de
kinderen rondom haar onrustig werden.
2040
01:42:04,920 --> 01:42:06,080
Plots ging het licht uit
2041
01:42:06,240 --> 01:42:10,440
en werd een gigantische projectie van
een dinosaurus op de muur getoond.
2042
01:42:10,600 --> 01:42:12,320
De kinderen gilden van opwinding,
2043
01:42:12,480 --> 01:42:14,600
maar Ellen was geïntrigeerd
door de details
2044
01:42:14,760 --> 01:42:18,680
die de paleontoloog deelde over
het leven van deze machtige wezens.
2045
01:42:18,840 --> 01:42:22,320
Ze leerde over hun eetgewoonten,
leefomgeving en uitsterven.
2046
01:42:22,480 --> 01:42:26,160
De presentatie was zo boeiend
dat ze zelfs begon te waarderen
2047
01:42:26,320 --> 01:42:29,960
hoe de kinderen met open mond
luisterden en leerden.
2048
01:42:30,120 --> 01:42:31,440
Toen de lichten weer aangingen,
2049
01:42:31,600 --> 01:42:33,280
voelde Ellen
zich verrassend verfrist.
2050
01:42:33,440 --> 01:42:36,360
Ze realiseerde zich
dat haar passie voor dinosaurussen
2051
01:42:36,520 --> 01:42:38,840
sterker was
dan haar afkeer voor kinderen.
2052
01:42:39,000 --> 01:42:40,240
(publiek lacht)
2053
01:42:40,400 --> 01:42:44,200
Met een glimlach verliet ze de zaal,
blij dat ze was gebleven.
2054
01:42:44,360 --> 01:42:45,440
Ja, maar...
2055
01:42:45,600 --> 01:42:46,720
Wat?
2056
01:42:46,880 --> 01:42:48,160
(applaus)
2057
01:42:52,160 --> 01:42:57,240
Dit is splinternieuwe tekst
die 20 seconden geleden niet begon,
2058
01:42:57,400 --> 01:43:01,600
die gewoon door een neuraal netwerk
woord na woord aangevuld is.
2059
01:43:01,760 --> 01:43:05,720
Dit is waarom mensen denken
dat AI een bewustzijn heeft.
2060
01:43:05,880 --> 01:43:08,920
Het lijkt alsof die software weet
waar het over gaat
2061
01:43:09,080 --> 01:43:12,080
en dat bewust en creatief aanvult.
2062
01:43:12,240 --> 01:43:13,360
Maar dat is niet zo.
2063
01:43:14,240 --> 01:43:18,360
Deze software weet niet eens
wat een dinosaurus is.
2064
01:43:18,520 --> 01:43:22,120
Die heeft geen conceptueel idee
van wat een dino eigenlijk is.
2065
01:43:22,280 --> 01:43:25,560
Het woord 'dinosaurus'
is voor die software een datapunt
2066
01:43:25,720 --> 01:43:28,440
dat statistisch volgt
op de voorgaande datapunten.
2067
01:43:28,600 --> 01:43:32,320
Maar toch komt daar
zo'n samenhangende tekst uit.
2068
01:43:32,480 --> 01:43:36,880
Het is ongelooflijk hoe goed
die taalsystemen geworden zijn.
2069
01:43:37,040 --> 01:43:38,640
Voor de eerste keer
in de geschiedenis
2070
01:43:38,800 --> 01:43:40,400
kan je vragen aan je computer
2071
01:43:40,560 --> 01:43:43,520
om teksten te schrijven,
compleet nieuwe teksten,
2072
01:43:43,680 --> 01:43:46,400
die nuttig zijn voor je werk
of voor je persoonlijke leven.
2073
01:43:46,560 --> 01:43:48,880
Natuurlijk is dit een klassieker.
2074
01:43:50,320 --> 01:43:51,880
Schrijf een opstel...
2075
01:43:53,160 --> 01:43:57,160
over de geschiedenis van Brugge.
2076
01:43:57,680 --> 01:43:59,120
En huppakee.
2077
01:44:00,160 --> 01:44:02,720
De geschiedenis van Brugge
door de middeleeuwen en erna.
2078
01:44:02,880 --> 01:44:05,400
In hartje West-Vlaanderen,
tussen kabbelende kanalen
2079
01:44:05,560 --> 01:44:07,440
en sierlijke stenen bruggen,
2080
01:44:07,600 --> 01:44:10,080
ligt Brugge, een stad
die een rijke geschiedenis uitademt.
2081
01:44:10,240 --> 01:44:12,160
Dit opstel neemt u mee
op een reis door de eeuwen
2082
01:44:12,320 --> 01:44:14,760
om de fascinerende geschiedenis
van Brugge te verkennen.
2083
01:44:14,920 --> 01:44:17,200
Enzovoort, enzovoort, enzovoort.
2084
01:44:17,360 --> 01:44:19,480
En dat ding
schrijft je huiswerk voor je.
2085
01:44:20,400 --> 01:44:21,840
Wie zat er nog in het middelbaar?
2086
01:44:22,000 --> 01:44:23,000
(publiek lacht)
2087
01:44:23,160 --> 01:44:24,240
Jeej.
2088
01:44:25,760 --> 01:44:28,120
Als je deze tekst opzoekt
op het internet, vind je niks,
2089
01:44:28,280 --> 01:44:31,720
want dit is nieuwe tekst.
Deze tekst heeft nog nooit bestaan.
2090
01:44:31,880 --> 01:44:33,840
Als ik over vijf minuten
nog eens vraag
2091
01:44:34,000 --> 01:44:36,200
naar een opstel
over de geschiedenis van Brugge,
2092
01:44:36,360 --> 01:44:38,520
krijg ik een totaal andere tekst.
2093
01:44:38,680 --> 01:44:41,840
Omdat hij niet altijd het meest
waarschijnlijke volgende woord kiest,
2094
01:44:42,000 --> 01:44:45,000
maar soms ook eentje kiest uit de
tien mogelijke meest waarschijnlijke
2095
01:44:45,160 --> 01:44:48,200
en zo heel snel
op totaal andere teksten uitkomt.
2096
01:44:48,360 --> 01:44:51,280
Je kan dit dus niet betrappen
op plagiaat.
2097
01:44:51,440 --> 01:44:54,160
Maar er wordt momenteel wel
software geschreven
2098
01:44:54,320 --> 01:44:57,480
die kan zien of iets
door AI gemaakt is of niet.
2099
01:44:57,640 --> 01:45:00,040
Dus het zou kunnen
dat je binnenkort betrapt wordt.
2100
01:45:01,240 --> 01:45:02,760
Als dat gebeurt,
2101
01:45:02,920 --> 01:45:05,840
geef ik je nu even het perfecte
antwoord om dan te geven.
2102
01:45:06,000 --> 01:45:08,600
Je wordt betrapt door je leerkracht
op het gebruik van ChatGPT,
2103
01:45:08,760 --> 01:45:13,360
je kijkt je leerkracht aan en zegt:
Maar mevrouw, ik ben 16 jaar oud.
2104
01:45:13,520 --> 01:45:16,520
Wat kan er mij nu beter voorbereiden
op mijn toekomst
2105
01:45:16,680 --> 01:45:18,720
dan leren werken met AI-systemen?
2106
01:45:20,520 --> 01:45:22,800
Als je een slimme leerkracht hebt,
gaat die zeggen:
2107
01:45:22,960 --> 01:45:24,760
Dat is eigenlijk waar.
2108
01:45:24,920 --> 01:45:27,280
Toon eens aan de rest van de klas
hoe het werkt.
2109
01:45:28,640 --> 01:45:31,800
Als je een minder slimme leerkracht
hebt, gaat die heel kwaad worden.
2110
01:45:32,640 --> 01:45:34,280
Dan moet je straf schrijven.
2111
01:45:34,440 --> 01:45:36,560
Dat is geen probleem, hè. Dus het...
2112
01:45:36,720 --> 01:45:38,600
(publiek lacht)
2113
01:45:38,760 --> 01:45:40,600
Het lost zichzelf op.
2114
01:45:41,920 --> 01:45:44,760
Maar dus: als je een tekst
moet schrijven vandaag
2115
01:45:44,920 --> 01:45:47,520
en je hebt er geen tijd voor, hebt
geen zin of bent er niet goed in,
2116
01:45:47,680 --> 01:45:49,960
kan je het gewoon vragen
aan je computer.
2117
01:45:50,120 --> 01:45:54,080
Stel je voor, je bent tien jaar
samen geweest met iemand
2118
01:45:54,240 --> 01:45:56,800
en je hebt het gevoel:
nu is het wel een beetje op.
2119
01:45:56,960 --> 01:45:59,680
Maar je wilt dat op een mooie,
romantische manier meedelen.
2120
01:45:59,840 --> 01:46:01,160
(publiek lacht)
2121
01:46:01,320 --> 01:46:03,360
En je weet van jezelf:
ik ben daar niet goed in.
2122
01:46:03,520 --> 01:46:05,400
Geen enkel probleem.
2123
01:46:05,560 --> 01:46:08,360
Je gaat naar de computer
en je vraagt:
2124
01:46:11,520 --> 01:46:13,640
Schrijf een mooie,
romantische brief...
2125
01:46:16,520 --> 01:46:18,120
van 150 woorden...
2126
01:46:19,440 --> 01:46:20,880
van Simonneke aan Frank...
2127
01:46:21,040 --> 01:46:23,240
(publiek lacht)
2128
01:46:24,680 --> 01:46:28,520
...om een einde te maken
aan hun liefdesrelatie.
2129
01:46:28,680 --> 01:46:31,480
Oké, en daar gaan we. Start.
2130
01:46:32,280 --> 01:46:35,040
Liefste Frank,
terwijl ik deze woorden schrijf,
2131
01:46:35,200 --> 01:46:38,360
voel ik een mengeling van tederheid
en een onvermijdelijk verdriet.
2132
01:46:39,480 --> 01:46:41,800
Je bent altijd een bijzondere man
voor me geweest.
2133
01:46:41,960 --> 01:46:44,160
Samen hebben we gelachen, gehuild...
Dat is zeker.
2134
01:46:44,320 --> 01:46:47,320
En bovenal hebben we
van elkaar geleerd.
2135
01:46:47,480 --> 01:46:50,040
Maar het hart volgt
zijn eigen mysterieuze wegen
2136
01:46:50,200 --> 01:46:53,360
en soms leiden die wegen ons
in verschillende richtingen.
2137
01:46:53,520 --> 01:46:55,960
Ik heb diep in mijn hart gekeken
en besef nu
2138
01:46:56,120 --> 01:46:58,440
dat onze paden
uit elkaar moeten gaan.
2139
01:46:58,600 --> 01:47:01,040
Dit is geen besluit
dat ik lichtvaardig heb genomen,
2140
01:47:01,200 --> 01:47:04,360
maar ik geloof dat het eerlijk is,
voor ons allebei.
2141
01:47:04,520 --> 01:47:07,720
Weet dat je altijd een speciale
plaats in mijn hart zult hebben,
2142
01:47:07,880 --> 01:47:10,000
een herinnering aan liefde en groei.
2143
01:47:10,160 --> 01:47:12,880
Ik hoop dat je begrip kunt vinden
voor mijn beslissing
2144
01:47:13,040 --> 01:47:15,480
en dat je, net als ik,
de mooie momenten koestert
2145
01:47:15,640 --> 01:47:16,880
die we samen hebben gedeeld.
2146
01:47:17,040 --> 01:47:19,360
Ik wens je alle geluk
en liefde in de wereld.
2147
01:47:19,520 --> 01:47:21,400
Altijd de jouwe, Simonneke.
2148
01:47:21,560 --> 01:47:23,760
(applaus en gelach)
2149
01:47:23,920 --> 01:47:25,200
Ja, hè?
2150
01:47:29,000 --> 01:47:31,480
Control A, control C,
control V, 'send'.
2151
01:47:31,640 --> 01:47:33,400
(publiek lacht)
2152
01:47:33,560 --> 01:47:36,400
Het zou ook kunnen dat Simonneke
die brief leest en denkt:
2153
01:47:36,560 --> 01:47:40,360
Rustig aan, AI.
Zo goed was het nu ook niet.
2154
01:47:41,760 --> 01:47:44,840
Ze denkt aan alle moeilijke momenten
en wordt langzaam kwaad.
2155
01:47:45,000 --> 01:47:47,120
Ze denkt:
dit was een vreselijke relatie.
2156
01:47:47,280 --> 01:47:50,720
Dan ga je gewoon terug
naar de computer en dan vraag je:
2157
01:47:53,800 --> 01:47:55,680
Schrijf deze brief nu kwaad...
2158
01:47:57,120 --> 01:47:58,320
en vol verwijten.
2159
01:47:58,480 --> 01:47:59,480
(publiek lacht)
2160
01:47:59,640 --> 01:48:01,280
Huppa.
2161
01:48:01,440 --> 01:48:05,800
Frank, ik schrijf dit met een mix
van woede en teleurstelling.
2162
01:48:05,960 --> 01:48:07,120
Na alles wat er gebeurd is,
2163
01:48:07,280 --> 01:48:10,040
kan ik niet anders dan deze pijnlijke
waarheid onder ogen zien.
2164
01:48:10,200 --> 01:48:13,280
Je hebt me zoveel keer teleurgesteld,
Frank, en ik ben het zat.
2165
01:48:13,440 --> 01:48:14,920
(publiek lacht)
2166
01:48:15,080 --> 01:48:17,720
Denk je echt dat ik blind ben
voor je fouten?
2167
01:48:17,880 --> 01:48:20,880
Jouw egoïsme en onverschilligheid
hebben keer op keer bewezen
2168
01:48:21,040 --> 01:48:23,520
dat je niet de man bent
die ik ooit dacht dat je was.
2169
01:48:23,680 --> 01:48:26,800
Hoeveel kansen
verwachtte je nog van mij?
2170
01:48:26,960 --> 01:48:31,320
Ik ben klaar met deze vermoeiende
dans van excuses en lege beloftes.
2171
01:48:31,480 --> 01:48:32,640
Oké...
2172
01:48:32,800 --> 01:48:35,600
Onze relatie is een opeenstapeling
van jouw fouten
2173
01:48:35,760 --> 01:48:39,160
en mijn naïviteit in het geloven
dat je zou veranderen.
2174
01:48:39,320 --> 01:48:41,880
Dus hier stoppen we.
Ik verdien beter dan dit
2175
01:48:42,040 --> 01:48:43,880
en diep vanbinnen weet jij dat ook.
2176
01:48:44,040 --> 01:48:47,520
Misschien vind je ooit iemand
die je onvolwassen gedrag tolereert,
2177
01:48:47,680 --> 01:48:51,000
maar ik ben klaar. Vaarwel, Frank.
En laat dit duidelijk zijn:
2178
01:48:51,160 --> 01:48:54,360
vanaf nu ben je niets meer
dan een vervelende herinnering.
2179
01:48:54,520 --> 01:48:55,680
Simonneke.
2180
01:48:57,480 --> 01:48:59,800
(applaus)
2181
01:49:03,000 --> 01:49:07,520
Dit staat gratis online, hè.
Hier kun je heel de nacht mee spelen.
2182
01:49:08,320 --> 01:49:11,840
Je kunt vragen: Schrijf een tekst.
Maak hem blij en maak hem boos.
2183
01:49:12,000 --> 01:49:17,000
En maak hem poëtisch.
En schrijf alsof je een pinguïn bent.
2184
01:49:17,160 --> 01:49:20,840
Awel, ja. We zullen toch
nog een keer... Ja.
2185
01:49:21,440 --> 01:49:23,000
Euh, ja. Hier.
2186
01:49:23,960 --> 01:49:27,000
Schrijf deze brief opnieuw...
2187
01:49:29,000 --> 01:49:31,480
alsof je een pinguïn bent.
2188
01:49:33,160 --> 01:49:34,400
En start.
2189
01:49:35,200 --> 01:49:38,280
Beste Frank, ik schrijf je
deze brief vanaf een ijzige berg.
2190
01:49:38,440 --> 01:49:39,480
(publiek lacht)
2191
01:49:39,640 --> 01:49:41,320
Alleen en koud.
2192
01:49:42,160 --> 01:49:44,640
Onze tijd samen voelde
als een dans in de sneeuw,
2193
01:49:44,800 --> 01:49:46,800
maar nu is het tijd
dat onze paden scheiden.
2194
01:49:46,960 --> 01:49:48,720
Ik ben een pinguïn, Frank,
2195
01:49:48,880 --> 01:49:51,440
en onze werelden zijn gewoon
te verschillend.
2196
01:49:51,600 --> 01:49:53,680
(publiek lacht)
2197
01:49:53,840 --> 01:49:55,320
We deelden vele visjes.
2198
01:49:56,640 --> 01:49:59,040
En gleden samen over het ijs.
2199
01:49:59,200 --> 01:50:01,960
Maar ik kan niet langer negeren
hoe anders wij zijn.
2200
01:50:02,120 --> 01:50:05,800
Jij houdt van de warmte, terwijl ik
verlang naar de koude zeeën.
2201
01:50:05,960 --> 01:50:07,560
Jij droomt van uitgestrekte velden,
2202
01:50:07,720 --> 01:50:10,200
terwijl ik alleen denk
aan ijzige kusten.
2203
01:50:10,360 --> 01:50:13,680
Ik zal altijd koesteren
hoe we samen over het ijs schaatsten,
2204
01:50:13,840 --> 01:50:17,600
maar het is tijd voor mij
om terug te keren naar mijn kolonie.
2205
01:50:17,760 --> 01:50:20,600
Misschien vind je iemand
die beter bij je warme wereld past.
2206
01:50:20,760 --> 01:50:23,480
Dus vaarwel, Frank.
Blijf warm en gelukkig,
2207
01:50:23,640 --> 01:50:26,320
ver weg van de bevroren diepten
van mijn hart.
2208
01:50:27,040 --> 01:50:28,320
Met een koude flipper.
2209
01:50:28,480 --> 01:50:29,680
(publiek lacht)
2210
01:50:29,840 --> 01:50:31,520
Simonneke de pinguïn.
2211
01:50:31,680 --> 01:50:33,680
(applaus en gelach)
2212
01:50:34,600 --> 01:50:36,960
Dat is toch... Oh, Jezus...
2213
01:50:39,400 --> 01:50:41,040
(hij lacht)
2214
01:50:41,200 --> 01:50:43,920
Maak een afbeelding bij deze brief.
2215
01:50:44,080 --> 01:50:46,200
En huppakee. Maar dat...
2216
01:50:46,360 --> 01:50:48,760
Dat hou je toch niet voor mogelijk?
2217
01:50:48,920 --> 01:50:51,800
Een neuraal netwerk
dat volgende woorden voorspelt
2218
01:50:51,960 --> 01:50:55,000
op basis van een opdracht,
kan dit schrijven.
2219
01:50:55,160 --> 01:50:58,840
Het is waanzinnig hoe goed
die taalsystemen geworden zijn.
2220
01:50:59,000 --> 01:51:00,840
Voilà, een afbeelding erbij.
2221
01:51:01,000 --> 01:51:03,360
Daar is ze... Oh...
(publiek lacht)
2222
01:51:03,520 --> 01:51:04,960
Oh...
2223
01:51:05,120 --> 01:51:06,880
Oooh...
2224
01:51:07,960 --> 01:51:09,560
Simonneke de pinguïn.
2225
01:51:09,720 --> 01:51:11,280
(publiek lacht)
2226
01:51:11,440 --> 01:51:15,480
Ik ga niet kunnen slapen vannacht.
Vreselijk...
2227
01:51:18,840 --> 01:51:23,520
Het is krankzinnig hoe goed
de generative AI geworden is.
2228
01:51:23,680 --> 01:51:29,000
En we staan nog maar aan het begin.
Een jaar geleden kon je dit nog niet.
2229
01:51:29,160 --> 01:51:31,800
Ik heb zitten denken:
wat kun je nog doen
2230
01:51:31,960 --> 01:51:33,520
om eens te rammelen met die AI?
2231
01:51:33,680 --> 01:51:38,640
Om eens te testen: waar ligt
de grens? Wanneer breekt dit?
2232
01:51:38,800 --> 01:51:41,400
Ik dacht bij mezelf:
de moeilijkste opdracht voor AI
2233
01:51:41,560 --> 01:51:43,960
lijkt mij toch
om poëzie te schrijven.
2234
01:51:44,120 --> 01:51:45,800
De moeilijkste opdracht voor software
2235
01:51:45,960 --> 01:51:47,840
lijkt mij om te vragen
om poëzie te schrijven.
2236
01:51:48,000 --> 01:51:49,680
Dus laat het ons eens proberen.
2237
01:51:49,840 --> 01:51:51,280
Schrijf een sonnet...
2238
01:51:52,640 --> 01:51:56,040
Een olifant hadden we daarnet, hè?
Een olifant, ja.
2239
01:51:56,200 --> 01:51:58,000
Over een olifant...
2240
01:52:00,840 --> 01:52:02,400
die graag...
2241
01:52:03,720 --> 01:52:05,280
een vogel wil zijn.
2242
01:52:07,160 --> 01:52:10,000
Dus een sonnet over een olifant
die graag een vogel wil zijn.
2243
01:52:10,160 --> 01:52:12,960
Een sonnet is een dichtvorm die
bestaat uit strofes van vier regels,
2244
01:52:13,120 --> 01:52:14,680
die rijmen ABAB.
2245
01:52:14,840 --> 01:52:17,920
Maar een regel in een sonnet moet
eigenlijk ook een vast ritme hebben.
2246
01:52:18,080 --> 01:52:20,560
De klemtoon en de niet-klemtoon
moeten een ritme volgen.
2247
01:52:20,720 --> 01:52:23,440
Tadam, tadam, tadam, tadam.
2248
01:52:23,600 --> 01:52:26,600
Na die strofes van vier regels...
Daarin wordt een gevoel,
2249
01:52:26,760 --> 01:52:29,960
een soort emotie opgewekt, maar
niet in rechtstreeks taalgebruik,
2250
01:52:30,120 --> 01:52:32,040
maar in metaforisch taalgebruik.
2251
01:52:32,200 --> 01:52:35,120
Op het einde wordt dat gevoel
een beetje afgerond
2252
01:52:35,280 --> 01:52:38,880
in een soort catharsis,
in twee regels die ook rijmen.
2253
01:52:39,040 --> 01:52:42,560
Dat zijn veel opdrachten
voor een softwaresysteem
2254
01:52:42,720 --> 01:52:45,240
dat niet eens weet
wat de woorden betekenen.
2255
01:52:45,400 --> 01:52:48,040
Bon, ik ga op enter duwen.
2256
01:52:49,560 --> 01:52:53,040
Soms lukt dit en soms niet.
Soms lukt het hem om te rijmen,
2257
01:52:53,200 --> 01:52:56,240
soms gaat hij woorden verzinnen
omdat hij niet kan rijmen.
2258
01:52:56,400 --> 01:52:59,520
Soms zit dat metrum juist,
soms ook niet.
2259
01:52:59,680 --> 01:53:02,680
Heel af en toe slaagt hij erin
om een gevoel op te wekken
2260
01:53:02,840 --> 01:53:04,560
en dat op het einde af te sluiten.
2261
01:53:04,720 --> 01:53:07,640
En soms gebeuren er kleine mirakels
en dan lukt alles.
2262
01:53:08,840 --> 01:53:10,000
We gaan het proberen.
2263
01:53:10,560 --> 01:53:14,200
Een sonnet over een olifant die
graag een vogel wil zijn. En start.
2264
01:53:15,840 --> 01:53:18,680
Een olifant,
groot in zijn grijze pracht,
2265
01:53:18,840 --> 01:53:21,520
droomde vaak
van het blauwe hemelrijk.
2266
01:53:21,680 --> 01:53:24,520
Wilde zweven als vogel,
zacht en licht.
2267
01:53:24,680 --> 01:53:27,880
Ver boven de savanne,
's nachts bij nacht.
2268
01:53:28,040 --> 01:53:30,720
Zijn slurf zong liedjes
naar de wolken toe.
2269
01:53:30,880 --> 01:53:33,680
Zijn oren fladderden
als vleugels wild.
2270
01:53:33,840 --> 01:53:36,480
In dromen was hij vogel,
vrij en mild.
2271
01:53:36,640 --> 01:53:39,480
Zwevend op de wind,
waarheen hij ook vloog.
2272
01:53:39,640 --> 01:53:42,000
Maar och, bij 't ontwaken,
zwaar en groot,
2273
01:53:42,160 --> 01:53:44,560
voelde hij de aarde,
niet de luchtse troon.
2274
01:53:44,720 --> 01:53:48,040
Zijn hart zwaar,
in zijn borstkas als een lood.
2275
01:53:48,200 --> 01:53:50,560
Toch, in zijn ogen,
schitterde een droom.
2276
01:53:50,720 --> 01:53:53,280
Dat zelfs een olifant,
met vaste poot,
2277
01:53:53,440 --> 01:53:56,400
kan vliegen in zijn dromen,
zonder schroom.
2278
01:53:56,560 --> 01:53:58,080
Niet slecht.
2279
01:53:59,200 --> 01:54:01,520
Maar het is voor tv,
dus we gaan het nog eens proberen.
2280
01:54:04,040 --> 01:54:05,800
We gaan deze eens proberen. Dus...
2281
01:54:06,640 --> 01:54:08,240
Schrijf een sonnet...
2282
01:54:09,080 --> 01:54:10,680
over een zebra...
2283
01:54:11,560 --> 01:54:13,840
die graag rood wil zijn.
2284
01:54:14,000 --> 01:54:15,200
En start.
2285
01:54:17,120 --> 01:54:19,360
In 't rijk der wilde vlakten,
zwart en wit.
2286
01:54:19,520 --> 01:54:22,680
Een zebra droomt van kleuren,
rood en fel.
2287
01:54:22,840 --> 01:54:25,600
Verlangend naar een kleed,
onuitgezegd.
2288
01:54:25,760 --> 01:54:29,160
Waar rood haar strepen kleurt,
een wens zo snel.
2289
01:54:29,320 --> 01:54:32,120
In graslanden,
onder 't Afrikaans azuur,
2290
01:54:32,280 --> 01:54:34,560
begluurt zij bloemen,
vlinders in hun pracht.
2291
01:54:34,720 --> 01:54:37,160
Ziet zij de rozen bloeien,
uur na uur.
2292
01:54:37,320 --> 01:54:40,480
En wenst dezelfde kleur,
met al haar kracht.
2293
01:54:40,640 --> 01:54:43,360
O, mocht ik dansen
in een veld van rood.
2294
01:54:43,520 --> 01:54:45,760
Verliezen zwart en wit, die oude dos.
2295
01:54:45,920 --> 01:54:48,480
En stralen in de zon als rozen groot.
2296
01:54:48,640 --> 01:54:51,880
Mijn strepen scharlaken,
zonder verlies of los.
2297
01:54:52,040 --> 01:54:54,680
Maar dromen zijn als schaduwen,
zo vlucht.
2298
01:54:54,840 --> 01:54:58,560
De zebra blijft zichzelf
in zwart-wit, zucht.
2299
01:54:58,720 --> 01:55:00,440
Niet slecht.
2300
01:55:01,280 --> 01:55:02,920
Laat ons even deze strofe nemen.
2301
01:55:03,880 --> 01:55:06,920
In graslanden,
onder 't Afrikaanse azuur,
2302
01:55:07,080 --> 01:55:09,240
begluurt zij bloemen,
vlinders in hun pracht.
2303
01:55:09,400 --> 01:55:11,720
Ziet zij de rozen bloeien,
uur na uur.
2304
01:55:11,880 --> 01:55:14,520
En wenst dezelfde kleur,
met al haar kracht.
2305
01:55:14,680 --> 01:55:19,040
Ik denk dat sommige menselijke
dichters hier al jaloers op zijn.
2306
01:55:20,200 --> 01:55:24,680
Terwijl... De combinatie van dingen
dat dat ding hier combineert,
2307
01:55:24,840 --> 01:55:27,800
zou niet mogelijk mogen zijn
voor software.
2308
01:55:27,960 --> 01:55:33,120
Ik snap niet meer hoe dit kan
met 'next word prediction'.
2309
01:55:33,280 --> 01:55:34,520
ChatGPT spreekt 100 talen.
2310
01:55:34,680 --> 01:55:38,680
Spreekt Italiaans, Frans, Japans,
Hindi, wat je maar wilt.
2311
01:55:38,840 --> 01:55:41,280
En het spreekt
niet alleen mensentalen,
2312
01:55:41,440 --> 01:55:43,600
want op het internet
staan ook andere talen.
2313
01:55:43,760 --> 01:55:47,360
Zoals bijvoorbeeld Python.
Python is een programmeertaal.
2314
01:55:48,080 --> 01:55:51,920
En stel dat ik nu vraag aan ChatGPT:
Schrijf eens Python-software
2315
01:55:52,080 --> 01:55:53,760
die aan vijf mensen
hun leeftijd vraagt
2316
01:55:53,920 --> 01:55:56,440
en dan de gemiddelde leeftijd
berekent van de vijf.
2317
01:55:56,600 --> 01:56:00,040
Als je op enter duwt, moet die
eerst eventjes diep nadenken
2318
01:56:00,200 --> 01:56:01,720
en de vraag analyseren.
2319
01:56:02,480 --> 01:56:04,720
Dan begint hij te programmeren.
2320
01:56:06,800 --> 01:56:10,080
Dit is software die kan programmeren.
2321
01:56:11,040 --> 01:56:13,680
Software die zelf
software kan schrijven
2322
01:56:13,840 --> 01:56:15,520
en opnieuw uitvoeren.
2323
01:56:16,440 --> 01:56:18,360
We hebben computers
leren programmeren.
2324
01:56:18,520 --> 01:56:21,120
Was dat wel een goed plan?
Ik weet het niet.
2325
01:56:21,840 --> 01:56:24,720
Er bestaan nu hulpprogramma's
voor programmeurs.
2326
01:56:24,880 --> 01:56:26,760
Dat is AI.
Als je aan het programmeren bent,
2327
01:56:26,920 --> 01:56:30,800
zet je dat open op een scherm
naast je. Zoals GitHub Copilot.
2328
01:56:30,960 --> 01:56:33,600
Terwijl je programmeert, volgt
die AI wat je aan het doen bent.
2329
01:56:33,760 --> 01:56:36,240
Na een tijdje zegt die:
Je probeert dit te schrijven zeker?
2330
01:56:36,400 --> 01:56:37,960
Dan zeg jij: Ja, dat is waar.
2331
01:56:39,240 --> 01:56:41,320
AI die zelf software kan schrijven.
2332
01:56:41,480 --> 01:56:44,000
De volgende stap zal zijn
dat we AI bouwen
2333
01:56:44,160 --> 01:56:46,280
die zelf nieuwe AI kan bouwen.
2334
01:56:46,920 --> 01:56:50,000
In het begin zullen die
dat slechter kunnen dan de mens.
2335
01:56:50,160 --> 01:56:52,240
Misschien worden die daar
steeds beter in.
2336
01:56:52,400 --> 01:56:55,520
Misschien komt er een punt
waarop de AI beter wordt dan de mens
2337
01:56:55,680 --> 01:56:58,000
in het bouwen van nieuwe AI.
2338
01:56:58,160 --> 01:57:01,800
Dat is een heel belangrijk punt.
Dat noemen we de 'singularity'.
2339
01:57:01,960 --> 01:57:05,600
Het moment waarop AI beter wordt dan
de mens in het bouwen van nieuwe AI.
2340
01:57:05,760 --> 01:57:07,720
Vanaf dan verandert er veel.
2341
01:57:07,880 --> 01:57:10,880
Want vanaf dan gaan wij niet
de nieuwe AI bouwen,
2342
01:57:11,040 --> 01:57:14,640
maar gaat de AI de nieuwe AI bouwen.
En in theorie is het vanaf daar
2343
01:57:14,800 --> 01:57:18,720
een zelfversterkend,
exponentieel slimmer wordend systeem.
2344
01:57:18,880 --> 01:57:22,680
Hoe ver die 'singularity' nog van ons
is, is heel moeilijk te voorspellen.
2345
01:57:22,840 --> 01:57:25,040
Dat is misschien nog 300 of 400 jaar.
2346
01:57:25,200 --> 01:57:27,640
Maar het kan evengoed
over tien jaar al zijn.
2347
01:57:28,360 --> 01:57:31,640
Sowieso staan er ons nog
zotte tijden te wachten.
2348
01:57:32,520 --> 01:57:34,040
Laat ons daarom, tot slot,
2349
01:57:34,200 --> 01:57:37,600
eventjes kijken waar we ons
hier en nu bevinden.
2350
01:57:38,320 --> 01:57:41,320
Ik zei in het begin: Dit is eigenlijk
alleen maar nieuwe software
2351
01:57:41,480 --> 01:57:44,240
die goed is in patroonherkenning.
Dat is ook zo.
2352
01:57:45,040 --> 01:57:47,520
Maar door die software
te trainen en bij te trainen,
2353
01:57:47,680 --> 01:57:50,640
dat te combineren met zichzelf
en zichzelf te laten trainen,
2354
01:57:50,800 --> 01:57:52,520
zijn we nu al
toepassingen aan het bouwen
2355
01:57:52,680 --> 01:57:56,320
die we amper voor mogelijk hielden.
En we zijn nog maar net begonnen.
2356
01:57:56,480 --> 01:57:58,680
We zijn letterlijk
nog maar net begonnen
2357
01:57:58,840 --> 01:58:01,920
met de mogelijkheden
van neurale netwerken te onderzoeken.
2358
01:58:02,080 --> 01:58:05,600
We zijn nog maar net binnengestapt
door dat deurtje waar 'AI' op stond.
2359
01:58:05,760 --> 01:58:07,320
En we hebben een zaklamp bij ons.
2360
01:58:07,480 --> 01:58:11,000
Die schijnt een paar meter ver.
Wat erachter ligt, weten we niet.
2361
01:58:11,920 --> 01:58:15,160
Misschien komen we snel
een muur tegen. Dat kan altijd.
2362
01:58:15,320 --> 01:58:17,280
Maar wellicht
ligt daar een enorm gebied
2363
01:58:17,440 --> 01:58:20,640
dat wij de komende jaren
gaan ontdekken.
2364
01:58:20,800 --> 01:58:22,920
De AI-revolutie is begonnen
2365
01:58:23,080 --> 01:58:25,800
en die wordt groter
dan de internetrevolutie.
2366
01:58:26,680 --> 01:58:28,000
Wat kunnen wij nu doen?
2367
01:58:28,160 --> 01:58:30,480
Ik zou zeggen,
leer het zo goed mogelijk kennen.
2368
01:58:30,640 --> 01:58:31,920
Werk eens met een AI-systeem,
2369
01:58:32,080 --> 01:58:34,520
train eens een fotoset
op Teachable Machine.
2370
01:58:34,680 --> 01:58:37,480
Dat geeft je een gevoel
van wat het is en wat het kan.
2371
01:58:37,640 --> 01:58:39,160
Als je er bang van geworden bent,
2372
01:58:39,320 --> 01:58:41,880
leer het dan zeker
zo goed mogelijk kennen.
2373
01:58:42,040 --> 01:58:43,680
Ofwel gaat dat je geruststellen,
2374
01:58:43,840 --> 01:58:47,960
en anders gaat dat je helpen
om de juiste risico's te zien.
2375
01:58:48,120 --> 01:58:50,000
Er zijn risico's aan AI.
2376
01:58:50,160 --> 01:58:53,160
Als je AI niet goed kent,
ga je verkeerde risico's zien.
2377
01:58:54,200 --> 01:58:57,440
En misschien mijn belangrijkste
advies voor de komende jaren:
2378
01:58:57,600 --> 01:58:59,200
geniet van het spektakel.
2379
01:59:00,520 --> 01:59:05,080
Er komen waanzinnige tijden aan.
Eigenlijk zijn ze al begonnen.
2380
01:59:05,600 --> 01:59:07,360
Wij mogen die meemaken.
2381
01:59:08,280 --> 01:59:12,440
Wij zijn de generatie die
erbij mag zijn terwijl het gebeurt.
2382
01:59:12,600 --> 01:59:14,960
Wij zijn de generatie
die erop mag staan kijken
2383
01:59:15,120 --> 01:59:16,560
terwijl het geboren wordt.
2384
01:59:16,720 --> 01:59:19,560
'Science
is the greatest show on earth.'
2385
01:59:19,720 --> 01:59:22,680
Zet je op de eerste rij
en 'enjoy the ride'.
2386
01:59:22,840 --> 01:59:24,160
Dank je wel.
2387
01:59:24,320 --> 01:59:26,360
(applaus)
2388
01:59:26,520 --> 01:59:27,920
Merci.
2389
01:59:29,880 --> 01:59:31,080
Dank je.
2390
01:59:32,920 --> 01:59:35,640
Thanks. Bye.
2391
01:59:51,760 --> 01:59:54,720
Dank je wel. Applausje voor Ludo.
2392
01:59:54,880 --> 01:59:57,200
(applaus en gejoel)
2393
01:59:57,760 --> 02:00:00,040
Merci. Bye.
194924
Can't find what you're looking for?
Get subtitles in any language from opensubtitles.com, and translate them here.
Afrikaans
Akan
Albanian
Amharic
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Basque
Belarusian
Bemba
Bengali
Bihari
Bosnian
Breton
Bulgarian
Cambodian
Catalan
Cebuano
Cherokee
Chichewa
Chinese (Simplified)
Chinese (Traditional)
Corsican
Croatian
Czech
Danish
Dutch
Esperanto
Estonian
Faroese
Finnish
Galician
Georgian
German
Greek
Guarani
Haitian Creole
Hausa
Hawaiian
Hebrew
Hmong
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Kazakh
Kinyarwanda
Kirundi
Kongo
Korean
Krio (Sierra Leone)
Kurdish
Kyrgyz
Laothian
Latin
Latvian
Lithuanian
Luganda
Luo
Luxembourgish
Macedonian
Malagasy
Malay
Maltese
Maori
Mauritian Creole
Moldavian
Mongolian
Myanmar (Burmese)
Montenegrin
Nepali
Norwegian
Pashto
Persian
Portuguese (Brazil)
Portuguese (Portugal)
Quechua
Romanian
Romansh
Russian
Samoan
Scots Gaelic
Serbian
Sesotho
Setswana
Seychellois Creole
Shona
Sindhi
Sinhalese
Slovak
Slovenian
Somali
Spanish
Swedish
Tajik
Thai
Tigrinya
Tonga
Turkish
Turkmen
Ukrainian
Uzbek
Vietnamese
Welsh
Wolof