Nieuwsbrief

Blijf wekelijks op de hoogte van het beste uit De Kennis van Nu en het laatste nieuws!

MELD JE AAN
Kunstmatige intelligentie

Wetenschappers updaten een theorie over het menselijk leervermogen. Dat moet ertoe leiden dat computers in de toekomst nog slimmer gaan worden, hoopt men bij Google.

Lerende computerprogramma’s vind je overal: in je telefoon, in de spamfilter en zelfs in je thermostaat. Ze leren gezichten herkennen, sociaal redeneren, emoties herkennen en uitdrukken en auto's besturen. Bedrijven als Google, Facebook en Netflix gebruiken lerende programma’s om de voor jou relevante zoekresultaten, posts of films te vinden. Door te zoeken, klikken, raten en liken leren de programma’s jouw voorkeuren kennen. Vervolgens kunnen ze je op maat resultaten voorschotelen (met alle gevolgen van dien).

Neurale netwerken

Een van de manieren om een stuk software te laten leren, is de kunst afkijken bij hoe onze hersenen werken. Kennis ligt in ons brein opgeslagen in de verbindingen tussen zenuwcellen. Op eenzelfde manier slaat een kunstmatig neuraal netwerk kennis op in de verbindingen tussen kunstmatige neuronen. Dat kunstmatige neurale netwerken inmiddels goed kunnen leren, bewees het computerprogramma AlphaGo van het bedrijf Google DeepMind. Het programma won eerder dit jaar vier van de vijf gespeelde potjes Go van Lee Sedol, een van ’s werelds beste spelers. Een prestatie die lange tijd voor onmogelijk werd gehouden.

Om het leren door kunstmatige neurale netwerken te verbeteren, pakken wetenschappers verbonden aan Stanford University en het bedrijf Google DeepMind een theorie van de plank en geven die een update. De theorie verdeelt het leerproces bij zoogdieren in twee systemen die elkaar aanvullen (complementary learning systems). Het ene systeem bevindt zich in de hippocampus en bewaart verse herinneringen aan specifieke ervaringen voor korte tijd. Het tweede systeem integreert nieuwe ervaringen in de kennis die we al hebben opgebouwd in de neocortex. Na de snelle verwerking van een nieuwe ervaring speelt de hippocampus deze later af tijdens je slaap of als je rust. Zo vinden nieuwe ervaringen hun plek in onze eerder opgedane kennis.

De hippocampus, het 'zeepaardvormige' aanhangsel aan de onderkant van het brein. Zowel mensen als muizen hebben er twee: eentje

De hippocampus, het hersengebied dat nieuwe ervaringen kort opslaat - en filtert.

Rolverdeling

Aan de hand van recente studies nuanceren de auteurs de strikte rolverdeling tussen een snelle, specifieke hippocampus en een langzame, generaliserende neocortex. De hippocampus is meer dan alleen maar een snel doorgeefluik. Het hersenonderdeel weegt nieuwe ervaringen en speelt ze later selectief af. Wat de neocortex voorgeschoteld krijgt, is niet per definitie gelijk aan wat de hippocampus binnenkrijgt. Ervaringen die verrassend zijn en die gekoppeld zijn aan beloning of straf krijgen voorrang bij het opnieuw afspelen. De hippocampus stuurt zo wat de neocortex leert. Het geheugen is hiermee niet zozeer een ware afspiegeling van de buitenwereld, maar aangepast aan wat nodig is om te overleven.

Als voorbeeld noemen de auteurs een kind dat heeft geleerd dat honden lief zijn. Komt het kind voor het eerst een angstaanjagende, agressieve hond tegen, dan is die ervaring nieuw, verrassend en geladen met emotie. In zo’n geval is het handig als de ervaring snel wordt opgeslagen in de hippocampus, maar ook wordt toegevoegd aan de reeds bestaande kennis in de neocortex. Hiervoor is het nodig dat de hippocampus de ervaring markeert als belangrijk, en dat de nieuwe kennis door herhaaldelijk afspelen ervan een plek vindt in de kennis van het kind: honden zijn meestal lief, maar je moet voorzichtig zijn.

Lieve rennende hond

Honden zijn hartstikke lief - meestal.

Trauma's voorkomen

De hippocampus blijkt ook een rol te spelen in generaliseren. Eerdere ervaringen kleuren de manier waarop nieuwe ervaringen worden geïnterpreteerd. Dit werd tot voorheen exclusief toegeschreven aan de neocortex. Die blijkt op zijn beurt niet zo langzaam als gedacht. Bevestigt een nieuwe ervaring het beeld dat door eerdere lessen is ontstaan, dan gaat de verwerking ervan in de neocortex heel snel. Ervaringen die indruisen tegen het bestaande beeld, worden wel langzaam verwerkt. Dat zou je als een beschermingsmechanisme kunnen beschouwen. Gaat de verwerking van een traumatische nieuwe indruk te snel en rigoureus, dan kan dit de bestaande kennis danig verstoren, zoals het geval is bij mensen met posttraumatische stressstoornis.

Door de rolverdeling van de twee systemen, kunnen zoogdieren snel leren als dat moet en onverwachte ervaringen langzaam een plekje geven in de bestaande kennis als dat nodig is. Daar zouden kunstmatige neurale netwerken van kunnen leren, denken de auteurs. Want ook kunstmatige neurale netwerken kunnen in de war raken van heftige, nieuwe input die indruist tegen wat ze eerder hebben geleerd. Of dat inzicht ook echt zijn vruchten gaat afwerpen, dat zullen we merken als Google Deepmind zijn neurale netwerken de komende jaren nieuwe uitdagingen voor gaat schotelen.

Dharshan Kumaran, et al. What learning systems do intelligent agent sneed? Complemantary learning systems theory updated. Trends in Cognitive Sciences, 14 juni 2016.

Podcast - Emotionele computers

Podcast - Emotionele computers

Computers zien we als kille rekenaars. Maar daar komt snel verandering in. Wetenschappers werken aan algoritmen die computers in staat stellen om emoties bij mensen te herkennen en er ook rekening mee te houden. En dat is onmisbaar als ze met ons moeten samenwerken. Maar hoe ver zijn we inmiddels? En waar gaat het naartoe? Karin van den Boogaert praat erover met Dirk Heylen. Hij is hoogleraar Socially Intelligent Computing aan de Universiteit Twente.