Skip to ContentSkip to Navigation
OnderwijsStudievoorlichtingMeer keuzeactiviteitenScholierenacademie
Header image Blog: Dit is wetenschap

Sleutelen aan het 'brein' van een computer

Datum:24 oktober 2017
Auteur:ScienceLinX
Lambert Schomaker sleutelt aan het brein van computers
Lambert Schomaker sleutelt aan het brein van computers

Lambert Schomaker is hoogleraar kunstmatige intelligentie. Toch spreek ik hem op de faculteit Godgeleerdheid en Godsdienstwetenschap. Met zijn superslimme computers is Schomaker namelijk van alle markten thuis.

Gezichten herkennen, handgeschreven brieven lezen of iemand verstaan op een feestje. Het zijn taken die voor mensen redelijk simpel zijn. Toch hebben computers er veel moeite mee. Lambert Schomaker probeert het denkproces van computers aan te passen, zodat deze taken makkelijker worden.

Neem het voorbeeld van lezen: mensen leren op de basisschool lezen. We zien een paar handschriften en kunnen daarna de meeste handschriften wel ontcijferen. Voor een computer is dat veel moeilijker. Een computer moet heel veel handgeschreven woorden zien, waarbij mensen hebben aangegeven wat er staat. Pas na een heleboel puzzelen en vergelijken snapt de computer hoe een bepaalde letter er uit ziet.

De meeste computerprogramma’s leren bovendien maar één taak (bijvoorbeeld het Latijnse alfabet lezen), maar als je een vergelijkbare opdracht geeft (bijvoorbeeld Hebreeuws lezen) kunnen ze weer helemaal opnieuw beginnen.

Schomaker is niet tevreden als hij zijn computer één taak heeft geleerd. Hij probeert het denkproces van de computer zo in te richten dat hij de taak die hij al heeft geleerd (Latijnse tekens lezen) kan gebruiken om een nieuwe taak (Hebreeuwse tekens lezen) makkelijker te leren. Je computer kan dan sneller leren. Het wordt voor computers -vanwege de grote hoeveelheid informatie (big data)- steeds gemakkelijker om de geleerde trucjes op telkens andere problemen toe te passen.

Dodezeerollen

Wanneer computers eenmaal op deze manier kunnen denken, zijn de toepassingen eindeloos. Dat verklaart waarom ik Schomaker ontmoet op de faculteit Godgeleerdheid en Godsdienstwetenschap. Samen met wetenschappers van die faculteit onderzoekt Schomaker de dodezeerollen; meer dan 900 handgeschreven documenten die geschreven zijn tussen 250 voor Christus en 50 na Christus. Historici willen graag weten wie de teksten heeft geschreven en wanneer. Schomaker gebruikt slimme handschriftherkenning om dit met behulp van de computer te achterhalen.

Maar Schomaker ziet nog veel meer toepassingen. Het principe dat mensen voorbeelden geven en dat de computer het trucje zelf leert (neurale netwerken) is breed inzetbaar. In industriële processen kun je camera's gebruiken om de kwaliteit van producten te beoordelen. Stel bijvoorbeeld dat je de kwaliteit van sinaasappels wilt beoordelen in een fabriek waar sinaasappels worden verwerkt. Vroeger moest daar een programmeur voor worden ingezet, maar nu kun je de computer gewoon via een browser trainen, om bijvoorbeeld sinaasappels met een schimmelplek er uit te pikken. Een vergelijkbaar proces zou je kunnen gebruiken voor het visueel sorteren van materiaal bij een recycling-bedrijf. Tenslotte zijn onderzoekers uit de groep van Schomaker bezig met de detectie van plantenziektes en het zoeken naar afgedwaalde dieren met drones.

Ook in de geluidsanalyse ziet Schomaker toepassingen. Hij begeleidt studenten die werken aan methodes om normale en afwijkende geluiden van elkaar te onderscheiden. Dat kan nuttig zijn bij de detectie van rampen op een industrieterrein, of afwijkende geluiden in je huis. Het gaat nu heel snel, machineleren zit echt in een revolutie.

Tags: Beta, Godsdienst, Alfa

Reacties

Reacties laden...