Google geeft gas op 'AI first'-strategie

Eén van die voorbeelden is multimodal machine learning. Tot nog toe trainen AI-specialisten hun modellen doorgaans op één type input, dus tekst, afbeeldingen of geluid. Jeff Dean - bij Google de hoogst verantwoordelijke voor AI-ontwikkeling - zegt bij ZDNet dat multimodale modellen in staat zijn om "zinnige dingen" te doen met verschillende typen input.

Dat zou bijvoorbeeld betekenen dat, ongeacht of je een plaatje van een luipaard, het gesproken of uitgetypte woord luipaard presenteert, het model daar de eigenschappen van een luipaard aan kan koppelen. Multimodale-modellen gaan de komende jaren een steeds belangrijker rol spelen, voorspelt Dean.

Korte- en langetermijnonderzoek

Sundar Pichai - Googles CEO - kondigde twee jaar geleden aan dat kunstmatige intelligentie een van de pijlers van het bedrijf is geworden. De technologie zit in vrijwel alle Google-producten en diensten verweven. Voor Pichai was dat het moment te schakelen van een 'mobile first'- naar een 'AI first'-strategie. De teams van Dean geven invulling aan die strategie door te werken aan heel fundamentele problemen die te maken hebben met de toekomst van kunstmatige intelligentie. Vaak zijn het projecten met een horizon van 8 tot 10 jaar. Ondertussen volgen daaruit echter resultaten die heel bruikbaar zijn voor commerciële toepassingen. "Daarna gaan we dan weer door met die ingewikkelder problemen."

Een van de onderwerpen waar Google nu al vorderingen mee maakt is het 'lichter' maken van modellen. Toepassingen die tot nog toe de inzet van veel servers nodig hadden om met bruikbare resultaten te komen, kunnen met nieuwe modellen vergelijkbaar goede resultaten geven als ze op een smartphone draaien. Een voorbeeld waar dat al lukt, is met vertalingen.Google Translate kan nu toestelgebaseerde vertalingen doen in 59 talen.

Ethiek steeds belangrijker

Dean benadrukt dat bij de ontwikkeling van nieuwe AI-toepassingen het steeds belangrijker wordt dat er van het begin af aan nagedacht wordt wat de gevolgen ervan kunnen zijn wanneer deze producten of diensten hun weg in de maatschappij vinden. Zo wil het bedrijf niet meewerken aan tools die het produceren van 'deep fakes' mogelijk maken, ofwel de mogelijkheid mensen uitspraken in de mond te leggen die ze nooit hebben gebruikt. Maar het team werkt wel aan het analyseren en vervormen van geluiden zodat bijvoorbeeld een miauwende kat klinkt als een fluit of een viool. Het model wordt dan uitsluitend getraind op musicale tonen en tempi, zodat het niet in staat is begrijpelijke spraak te synthetiseren.

Een ander voorbeeld dat Google presenteerde was de mogelijkheid kunstmatige intelligentie in textiel te verwerken, zoals een aanraakgevoelig koordje voor in een capuchon waarmee je een smartphone kan bedienen. Een algoritme gekoppeld aan het koordje, kan analyseren wat voor soort beweging wordt gemaakt over het textiel en daar acties aan koppelen. Door optische vezels te verwerken in het koordje, kan het bovendien feedback geven op de handeling of bijvoorbeeld een notificatie wanneer een bericht binnenkomt op de smartphone.