Kunstmatige intelligentie: hoogleraar TU-Delft aan het woord over wat het wel (en beslist niet) is

Prof.dr. R. (Robert) Babuska (TU Delft)
Thomas Huykman (BouwKennis)

Het merendeel van de bevolking weet niet precies wat kunstmatige intelligentie is, laat staan welke progressie er binnen de wereld van AI momenteel wordt geboekt. Of robots nu écht al onze banen gaan overnemen, of dat er wellicht slechts bepaalde beroepen zijn die op termijn zullen worden vervangen. Prof.dr. R. (Robert) Babuska van de TU Delft is vanuit de afdeling cognitieve robotica op dagelijkse basis bezig met het voorzien van robots in intelligentie. Denk hierbij aan manipulatoren die iets moeten oppakken, fruit moeten oogsten, of rijdende/vliegende robots die een product van A naar B moeten brengen. Om meer te weten te komen over AI in algemene zin en de werkzaamheden van Prof.dr. Babuska’s erudiete afdeling, was Bouwstijl Media te gast op de campus in Delft om antwoord te krijgen op bekende en minder bekende vraagstukken.

Kunt u ons kort meer vertellen over uw project FlexCRAFT?

Dit is een door de NWO gesubsidieerd onderzoeksprogramma, alle Nederlandse technische universiteiten doen eraan mee. Het doel is om robots slimmer te maken voor toepassingen binnen de AGRO-industrie en geschikt te maken om samen te werken met mensen. Als een robot in een kas staat, moet hij tomaten herkennen in een bos van bladeren en stammen. Hij moet richting de tomaat kunnen zonder de omgeving te beschadigen, de tomaat moet worden geknipt van de steel, maar de steel van de tomatenplant zelf moet uiteraard niet geknipt worden. Er zijn dus veel herkenningsproblemen die ver van alledaags zijn en ons doel is om de algoritmes voor perceptie, omgeving en het navigeren te verbeteren. Duidelijk maken wat de robot zijn taak is, zonder zijn pad exact te omschrijven. Ook moet het mogelijk zijn dat medewerkers robots initieel handelingen kunnen leren en feedback kunnen geven.

Kan een robot in een fabriek ook worden beschouwd als AI?

Een robot zelf is een stuk hardware: scharnieren, armen, motoren. Hier zit programmatuur in die de robot aanstuurt, dit is echter geen AI omdat het voorgeschreven handelingen zijn. Een robot in een autofabriek weet waar de lasnaald moet komen, omdat hij hiervoor is geprogrammeerd. Hij heeft geen perceptie en doet deze handeling blind. Er zijn echter situaties die minder makkelijk voor te programmeren zijn en waarbij er feedback nodig is, bijvoorbeeld als er sprake is van hoge temperatuur waardoor metaal uitzet. Voor deze meer complexe situaties zijn sensoren ontwikkeld, die constant kunnen scannen en daardoor kunnen anticiperen op een manier die niet vooraf was geprogrammeerd. Er zit dus een feedbackcomponent in. Dit is niet echt AI, maar regeltechniek/feedback control. Een ander goed voorbeeld is de autopiloot in het vliegtuig. Dit is ook geen AI, maar heeft te maken met knap ontworpen feedbacklussen die ervoor zorgen dat een vliegtuig stabiel blijft en van A naar B volautomatisch kan vliegen. Feedbackloops zorgen er dus voor dat het systeem doet wat je wilt, in geval van vliegtuigen betekent dit bijvoorbeeld dat ze kunnen anticiperen op wind, zodat ze niet uit balans raken.

Op welke manier gaat AI de arbeidsmarkt beïnvloeden en is dit positief of negatief?

AI gaat de arbeidsmarkt goed doen, alleen weten we nog niet precies in welke vorm. De industriële revolutie heeft goed gedaan, we hoeven niet meer twaalf uur per dag in de fabriek te werken of met zware dingen te slepen. Vroeger dacht men dat de industriële revolutie arbeid zou vervangen, dit bleek ook niet waar. Tweehonderd jaar geleden was tachtig procent van de wereldpopulatie werkzaam in de landbouw, tegenwoordig is dit nog maar tien procent en de beschikbaarheid van voedsel en kwaliteit van leven is – voor vrijwel iedereen – toegenomen. Door AI denk ik dat er wederom een nieuwe sprong gemaakt wordt.

 

‘AI gaat de arbeidsmarkt goed doen, alleen weten we nog niet precies in welke vorm.’

 

Dus de ‘angst’ voor kunstmatige intelligentie met betrekking tot de arbeidsmarkt is eigenlijk ongegrond?

Er zijn wel noemenswaardige aspecten binnen de genoemde angst. Voor het eerst is het geen tastbare machine, maar iets onzichtbaars in de software dat behoorlijk slim kan zijn. Daar is men bang voor, in die zin dat het ons raakt in wat ons mensen maakt. De intelligentie van onze hersenen onderscheidt ons van andere dieren en als je een systeem maakt dat in potentie beter kan worden in de cognitieve aspecten dan wij, creëer je concurrentie. En in principe bestaat er een kans dat deze concurrentie ons uitschakelt. Dit scenario hoeft niet plaats te vinden en de capaciteiten van AI hoeven ons niet te overtreffen, we zijn ook nog lang niet in dat stadium. De huidige herkenningssoftware en andere kunstmatige intelligentievormen overtreffen de mens niet. Ze hebben geen breed genoeg te noemen schaal aan capaciteiten om ons over te nemen. In de kern denk ik dat we met de toepassing van AI voorzichtige stappen moeten maken. Voor zover mogelijk moeten we over de consequenties van elke stap vooraf nadenken. Binnen deze veilige marge vervolgens kritische toepassingen certificeren, zoals in de vliegtuigindustrie ook wordt gedaan.

Welke banen zullen voor uw gevoel het meest/minst makkelijk te vervangen zijn?

Zware beroepen worden wat mij betreft als eerst vervangen. Mensen mogen ze nog uitvoeren, maar alleen als ze het écht stoer en leuk vinden. Denk aan het opbouwen van steigers. Alle repeterende en zware beroepen zou ik het liefst willen vervangen door robots. Mensen zullen ongetwijfeld andere banen krijgen. De verschuiving is al geweest, en de statistieken laten zien dat iedere robot twee á drie nieuwe banen zal creëren. Dit zijn banen elders in de keten: het maken, instellen of onderhouden van de robot. Het instellen van lijnen, behouden van supervisie, et cetera. Er komen nieuwe banen, die er hiervoor niet waren en deze werkgelegenheid zal voornamelijk binnen de informaticahoek toenemen. Voor wat betreft banen die vergaan, hierbij kun je denken aan reisbureaus, of andere beroepen die administratief van aard zijn. Algoritmes kunnen immers heel goed prijzen van reizen vergelijken, of andere administratieve werkzaamheden uitvoeren.

 

‘De statistieken laten zien dat iedere robot twee á drie nieuwe banen zal creëren’

 

Hoe ver is AI momenteel en op welke termijn zal AI écht zijn intrede doen in de samenleving?

Eigenlijk is de intrede al gemaakt, maar het is geen abrupte verandering. Dit gebeurt geleidelijk. Tien jaar geleden zat er geen spraakassistent in een mobieltje, momenteel zit dit in vrijwel iedere telefoon. Het werkt nog niet altijd optimaal, maar de technologie wordt steeds beter. Bedrijven krijgen feedback van gebruikers en uiteindelijk wordt het een standaard onderdeel van de software en beschouwt niemand het meer als AI. Momenteel is de TU Delft druk bezig met het ontwikkelen van algoritmes waardoor robots elkaar kunnen ontwijken zonder dat ze hun taken onderbreken. Dit zal binnen een paar jaar ook systematisch kunnen worden gelanceerd. Het enige probleem: garanties geven. Los van het feit dat een robot je soms kan verbluffen met zijn leerprestaties, kan een robot ook dingen vergeten of verkeerde dingen leren. Mensen hebben dit ook, als ze een taal lang niet meer spreken slinkt hun vocabulaire. Op klantniveau is dit problematisch, klanten die producten kopen verwachten bepaalde prestaties en van leveranciers wordt verwacht dat zij deze prestatie garanderen. Bepaalde algoritmes zijn dus al ontwikkeld, maar (nog) niet commercieel inzetbaar.

Waar liggen de kansen voor AI om binnen de bouw van toegevoegde waarde te zijn?

Het aanpassen van de omgeving aan de komst van robotica is denk ik waar veel kansen liggen. Sensoren zijn een goed voorbeeld, met name de toepassing ervan tijdens de realisatie van nieuwbouw. Achteraf inbouwen is namelijk te duur. Denk bijvoorbeeld aan ziekenhuizen. Als iemand naar een operatiekamer moet, komt er een medewerker die een zwaar bed moet duwen door een lange gang. Vrij belastend, plus er is minder tijd voor andere patiënten die menselijk contact misschien harder nodig hebben op dat moment. Het bed zou dit manoeuvreren zelf kunnen doen, alleen is dit nog niet mogelijk omdat de robot niet kan herkennen waar hij staat en door hoeveel deuren hij moet om op de gewenste positie te komen. De huidige infrastructuur van veel ziekenhuizen is gebouwd voor mensen, die door middel van pijltjes en geheugen weten waar ze moeten zijn. Voor robots is dit momenteel een stuk lastiger, terwijl een kleine verbetering van de infrastructuur binnen gebouwen door middel van sensoren de werkdruk binnen de zorg significant zou kunnen verbeteren. Hetzelfde geldt voor wegen, tegenwoordig heb je meerdere inductielussen die snelheid en dichtheid van het verkeer kunnen meten. Wanneer er meer sensoren binnen de infrastructuur zouden worden aangelegd, kunnen de toekomstige intelligente auto’s meer te weten komen over de omgeving.

 

‘Het aanpassen van de omgeving aan de komst van robotica is denk ik waar veel kansen liggen’

 

Kan AI binnen de ontwerpende kant (architect) taken overnemen, of meer in de uitvoerende kant (bouw/materiaalkeus)?

Overnemen niet, wel ondersteunen, zoals bij het voorbeeld met een cockpit. Het systeem doet zijn werk, de piloot springt bij als het moet. In het geval van de architect kan het systeem bijvoorbeeld met verschillende ideeën komen om bepaalde balken neer te leggen. Via die weg kan het systeem de mens aanvullen. De beste schaakteams zijn tegenwoordig computerprogramma’s gecombineerd met mensen. Deze teams kunnen dus de losse computers verslaan, omdat de mens het creatieve element inbrengt. De computer kan vervolgens vrij snel de effectiviteit van dit creatieve idee toetsen.

Voor de uitvoerende kant is dit lastig te zeggen. Ook hier zou je het liefst willen dat mensen minder zwaar en belastend werk doen, maar een stukadoor is eigenlijk een kunstenaar. De handen van de mens zijn relatief klein, maar heel capabel. Ook is het lastig om, wanneer een balk door twee bouwvakkers moet worden gedragen, een robot te leren dat hij hem in dat specifieke geval beter anders kan vasthouden. Mensen kunnen elkaar aankijken en snel anticiperen, een robot begrijpt dit (nog) niet. Het sociale gedrag en het terugbrengen van de benodigde rekenkracht om handelingen uit te voeren zijn twee uitdagingen binnen AI.


Over de auteur: Thomas Huykman

Thomas was ooit fiscalist in verschillende gedaantes, maar is sinds 2018 bij BouwKennis als marktinformatiespecialist lid van het salesteam. Houdt van praten, meedenken en informatiestromen. Zijn voornaamste taken zijn het maken van analyses, schrijven van verkoopplannen en het op een warme manier onderhouden van de klantenkring als buitendienstadviseur. Als de tijd het toelaat schrijft hij ook graag blogposts.

Geef een reactie

Uw privacy en het gebruik van cookies

Deze website gebruikt cookies om de inhoud en de marketing van onze website te personaliseren, extra functies te bieden en websiteverkeer te analyseren.

Per categorie; functioneel of marketing, wordt duidelijk aangegeven waar de cookies voor dienen. U kunt zelf bepalen welke cookies aan of uit mogen staan.

Wanneer u direct op ‘Accepteren’ klikt dan gaat u akkoord met de toepassing van alle cookies binnen deze website.

Meer informatie over de verwerking van persoonsgegevens en gebruik van cookies kunt u vinden in onze privacyverklaring.

x

  • Functioneel
  • Marketing

Deze website gebruikt cookies die voor de functionaliteit van de website noodzakelijk zijn. Denk aan basisfuncties, instellingen, pagina-navigatie en o.a. toegang tot beveiligde delen van de website. Zonder deze cookies kan de website niet naar behoren werken. Deze cookies zijn verplicht om te accepteren. Gegevens die via Google Analytics worden verwerkt zijn allemaal anoniem en bevatten geen persoonsgegevens.

 

Naam Aanbieder Doel Vervaldatum Type
_ga Google Analytics Ten behoeven analyse websiteverkeer 2 Jaar HTTP
_gat Google Analytics Beperkt het aantal geregistreerde gegevens voor Google 1 Minuut HTTP
_gid Google Analytics Ten behoeven analyse websiteverkeer 1 Dag HTTP
ysdb-cookiealert bouwkennisblog.nl Bijhouden geaccepteerde cookies 1 Jaar HTTP
ysdb-cookiealert-hash bouwkennisblog.nl Bijhouden of de cookies aangepast zijn 1 Jaar HTTP

Deze website gebruikt cookies die worden gebruikt om een optimale beleving te bieden aan bezoekers. Via deze cookies kunnen we continu onze diensten versterken en verbeteren. We houden bijvoorbeeld in de gaten wat de meest favoriete pagina’s zijn. Wij maken op basis van onze cookies GEEN gebruik van advertenties. Alle gegevens zijn anoniem en niet traceerbaar naar de bezoeker.

 

Naam Aanbieder Doel Vervaldatum Type
Hotjar, _hjUserId _hjIncludedInSample Hotjar Om inzicht te krijgen in waar gekeken en geklikt wordt op onze website wordt gebruik gemaakt van Hotjar cookies. Met behulp van de gegevens die door deze cookies worden verzameld kunnen we analyseren wat er op de website gedaan wordt om de website te kunnen verbeteren. 1 Jaar HTTP