Artificial Intelligence: dommer is soms beter

Verslag meetup AI voor marcomprofessionals

Schuin tegenover het Torentje van premier Rutte staat het pand van Zoom Media. Daar werd onlangs een meetup georganiseerd over ‘AI voor marcomprofessionals’. Artificiële Intelligentie (AI) is, naast blockchain, waarschijnlijk hét buzzword van 2017.

Netflix

Data-analist Rachid El Harchaoui, zelf verbonden aan Zoom Media, liet verschillende toepassingen zien van ‘machine learning’. Als je het niet al te principieel bekijkt, is machine learning vergelijkbaar met AI. Rachid kwam met aansprekende voorbeelden van bekende merken. Zoals het recommendatiesysteem van Netflix.

Op basis van je profiel krijg je aanbevelingen voor andere films en series. Meer dan 80 procent van wat mensen op Netflix bekijken, ontdekken ze via dit recommendatiesysteem. Het systeem is zelflerend en wordt zo steeds verder geperfectioneerd. Rachid wees ook op de noodzaak van deze steeds betere algoritmes; voorsprong is cruciaal, anders komt er vroeg of laat een concurrent die je inhaalt. Zoals ooit AltaVista en andere zoekmachines werden weggevaagd door Google.

Tesla

Tesla-oprichter Musk waarschuwt in de media regelmatig voor de gevaren van AI. Anderzijds is Tesla natuurlijk al heel ver met zelfrijdende auto’s. Daarbij maken ze gebruik van on boardcamera’s. Dat zijn immers ‘de ogen’ van het autopilot systeem.

Tesla gebruikt deze videobeelden van wegsituaties et cetera ook om hun autopilot-software verder te trainen en intelligenter te maken. Ze zijn nog wel zo netjes om jou als eigenaar vooraf om toestemming te vragen.

Supervised-learning

Rachid ging als data-analist uiteraard ook in op de verschillende vormen van machine learning, zoals supervised en unsupervised learning. Als voorbeeld van supervised learning besprak hij ‘credit approval automation‘. Bij elke kredietaanvraag bij een bank bijvoorbeeld, moet iemand beoordelen of jij daarvoor in aanmerking komt. Dat proces wordt natuurlijk steeds meer geautomatiseerd.

Rachid liet zien hoe je via machine learning steeds meer aan het systeem kunt overlaten. Hij benadrukte het belang van trainen en testen. En dat je een flink deel van je datasets daarvoor moet reserveren (en dus niet kunt gebruiken voor commerciële of andere toepassingen). Zijn presentatie had misschien iets meer over Marcom mogen gaan, maar het was interessant genoeg als inleiding tot het ‘vakgebied’ AI en machine learning.

Terug naar Aristoteles

De tweede spreker, Maarten Stol van Braincreators, is universitair docent geweest en dat werd meteen duidelijk. We gingen niet terug naar de oude Egyptenaren, wel naar de Griekse wijsgeer Aristoteles. Maarten nam ons vervolgens in snel tempo mee door de geschiedenis van slimme apparaten. Van de ooit revolutionaire en superslimme koekoeksklok tot, daar is-ie weer: Tesla.

Zo maakte hij zijn punt: wat we onder AI verstaan, verandert met de tijd. En dat zal zo blijven. Wat we nu hyperintelligent noemen, is dat morgen niet meer. Overigens wees Maarten er ook dat slimmer niet altijd beter is. Dommer is soms beter als het om AI gaat, bijvoorbeeld om in neurale netwerken ruis te voorkomen.

E-commerce

Maarten Stol liet zien hoe je AI kunt inzetten bij e-commerce. Bijvoorbeeld om je producten te classificeren, om data te verrijken en om data om te zetten tussen leveranciers en retailers. Soms begint dat op een heel simpel niveau, bijvoorbeeld door systemen te leren om dezelfde begrippen te gebruiken. Via machine learning hoef je dat dus niet meer handmatig te doen, wat natuurlijk enorme voordelen kan opleveren. Hij ging ook in op hoe neurale netwerken als filter dienen bij de webshops van Coolblue en Zalando.

Intelligentie versus Britney

Leuk, en relativerend wat betreft de AI-hype van dit moment, was dat Maarten liet zien hoe het zoekwoord AI bij Google nog altijd veel en veel lager scoort dan bijvoorbeeld Britney Spears. Verder besteedde hij aandacht aan debunking the myths. Vier mythes kwamen voorbij:

1. We can buy an AI to solve our problem (Nee, je kunt hooguit voor bepaalde ‘business results’ AI-technologie een rol laten spelen).

2. AI is like human intelligence (Nee, het is echt totaal anders).

3. AI learns on its own (Nee, mensen moeten de datasets voor machine learning voorbereiden).

4. AI is een existential threat or saves all of humanity (Nee, deze extreme scenario’s zijn totaal niet gebaseerd op realistische verwachtingen).

Moeten wij hier iets mee?

Belangrijke vraag voor marcommensen: moeten wij hier iets mee? En zo ja, wat dan? Het is duidelijk dat AI niet alleen iets is voor de grote techbedrijven zoals Google. Uit ervaring weet ik wel dat veel marcomafdelingen momenteel al overvraagd worden.

Naast het vele ‘going concern’-werk, komen er steeds meer taken en vragen bij. Waarom zitten wij nog niet op Instagram? Moeten wij ook niet een eigen chatbot hebben? Etcetera. Steeds meer marcomafdelingen zullen ook gaan samenwerken met een data scientist. En intussen is het een kenmerk van menselijke intelligentie om de vinger aan de pols houden. Dus de volgende keer misschien toch weer eens naar zo’n meetup over AI gaan 🙂

Tot slot

Goed van Zoom Media om zulke meetups te organiseren! Natuurlijk hebben ze ook een commercieel belang, maar het blijft een mooi gebaar als een (relatief klein) bedrijf tijd, energie, een zaal, mensen en dus geld vrijmaakt voor dit soort vakinhoudelijke bijeenkomsten.