Tag Archives: Machine Learning

Can an Artificial Mind See the Man in the Moon?

In 2019 hield Brianna Brownell, een data scientist en een zelfbenoemde futurist, een TED Talk over Artifical Intelligence en vooral over de verhouding daarmee tot het eigen, menselijke brein. Interessant hier is pareidolie, een psychisch verschijnsel, een vorm van illusie waarbij iemand een zodanige interpretatie van onduidelijke of willekeurige waarnemingen heeft, dat hij hierin herkenbare dingen meent waar te nemen. De reden voor het verschijnsel ligt in de behoefte van de hersenenom een verband te leggen tussen verschillende elementen, ook als deze er eigenlijk niet zijn. Het gaat dan vooral om patronen die op gevaar kunnen wijzen, zoals het silhouet van een roofdier. Het is een vrij alledaags verschijnsel. Net zoals de Mannetje in de Maan (of Mars). Brownell schrijft vervolgens: ‘We consider these human flaws full of meaning, but yet fail to extend the same grace to the artificial intelligence that we are building.’ Daar noemen we het namelijk een ‘error’.

Gebaseerd op de vondst van een object aan het begin van de menselijke geschiedenis, zo’n drie miljoen jaar geleden, duikt Brownell in de manier waarop he menselijk brein objecten in de wereld ‘ziet’ en hoe een AI deze objecten ziet. Misschien dezelfde dingen, maar wellicht ook iets volledig afwijkends.

En Brownell gaat verder:

‘We consider these errors that will be fixed by better algorithms, more advanced technology, and larger data sets. Most of the time we are right to think of it this way: there are significant dangers to ignoring or downplaying the bias that creeps into the machine learning systems that we build: systematic inequality, lack of opportunity, and prejudice. Sometimes when we see ourselves reflected in what we build we don’t like the result. But thinking of it only as a deficit denies our own biases and flaws as only deficits. Especially when our own pareidolia, which is a bias in our cognitive system, we consider full of meaning. Like the Man in the Moon, it is a commonality that connects us with one another. It has inspired stories that have shaped human culture for millennia.’

Dus: waarom dat niet accepteren van een AI? Maar hoe kan dat worden herkend?

Voor de tekst van de voordracht, zie hier. (scroll naar onder)

Share This:

How Far is Too Far? | The Age of A.I.

Kan AI muziek maken? Kan het emoties voelen? Leeft het? Will.i.am en Mark Sagar proberen de beperkingen van de machine te overwinnen. ‘How far is too far, and how much further can we go?’

The Age of AI is een achtdelige documentaireserie, gepresenteerd door Robert Downey jr., die laat zien hoe kunstmatige intelligentie, machineleren en neurale netwerken de wereld zouden kunnen veranderen.

Share This:

Machine Learning: Living in the Age of AI

De meeste mensen vandaag de dag profiteren op de een of andere manier van kunstmatige intelligentie. Van internet browsing, smart phone apps tot functionaliteiten in nieuwe auto’s: de technologie wordt steeds meer als gemak ervaren in de dagelijkse praktijk.

‘Because the evolution of self-learning technologies continues to advance at such a rapid pace, it can be difficult to assess where it’s ultimately going and the extent to which it could alter our lives in the process’.

De video geeft een levendig en informatief beeld van de mogelijkheden van deze technologie.

De toon van de video is er een van positiviteit: het legt de nadruk op het onderscheiden van de hype van realiteit. ‘The filmmakers outline the inner building blocks of artificial intelligence, and demonstrate how the technology reads, interprets and expands upon data. Most of the film’s running time is devoted to showcasing how AI can benefit the future of mankind in areas as diverse as agriculture, medical care and travel.’

De video is niet blind voor de mogelijke problemen, maar wat meer aandacht voor privacy en ethiek had niet misstaan. Desalniettemin: het geeft een goed beeld van wat kan en wat uiteindelijk mogelijk is (voor zover we dat nu weten).

Share This: