Computers die we gebruiken zijn ‘domme’ dingen. Ze voeren uit wat de gebruiker en, vooral, de programmeur ze opdraagt en dat is het dan. Je zou kunnen zeggen dat dat wel handig is: je weet wat je kan verwachten. Toch hebben we allemaal wel onze momenten dat we zouden willen dat dat domme ding zou leren van zijn ‘fouten’. Volgens het Amerikaanse dagblad the New York Times gaan die wensen binnen niet al te lange tijd in vervulling. De denkende computer zou dit jaar zijn entree op de consumentenmarkt (kunnen) maken. Dat is leuk, maar het is best mogelijk dat we over een tijdje weer terugverlangen naar die goede ouwe domme computer die niet ‘denkt’, maar gewoon uitvoert wat er van hem/haar gevraagd wordt. De eerste commerciële versie van een nieuw type computerchip wordt dit jaar verwacht. Niet alleen is die in staat om allerlei taaie programmeerarbeid overbodig te maken (het ding ‘denkt’ zelf), maar de processor kan ook fouten accepteren en misschien worden vastlopers iets uit het verleden. Het systeem van een lerende computer is niet van vandaag of gister. Al jaren zijn techneuten en onderzoekers op zoek naar een digitale variant van de menselijke hersens, de, wat genoemd wordt, neurale netwerken. Die techniek wordt ook wel degelijk al gebruikt, maar dan nog vooral in technische en wetenschappelijke onderzoeksinstituten.
Zo’n neuraal netwerk volgt niet simpelweg de starre regeltjes van het programma, maar reageert afhankelijk van de ingevoerde signalen en stuurt bij als dat een beter resultaat geeft. Dat kan, zo verwacht de Amerikaanse krant, de komende jaren veel betekenen voor terreinen waarop de huidige domme computer weinig voor elkaar bokst: die van de menselijke vaardigheden zoals spreken, kijken, sturen en, hopelijk ook, associëren. Beeldherkenning is voor mensen een eitje, terwijl domme computers, of eigenlijk de programmeurs, daar de grootst mogelijke moeite mee hebben. Die ontwikkeling zou het pad kunnen effenen voor de ‘mensrobots’, hoewel het echte denkwerk voor die ‘mensbots’ nog verre toekomst is (schijnt te zijn).
Google, het zal niet waar zijn, is met neurale netwerken in de weer om gezichtsherkenning te verbeteren. Je zou kunnen zeggen dat dat ook meteen de andere kant van de neurale medaille is: de computer is niet langer aan de regels van het programma gebonden en leert van zijn fouten en tekortkomingen. Het ding is moeilijker te bedotten, want krijgt menselijke trekjes.
De recente ontwikkeling zou worden gestuurd door de onstuimige groei van de kennis over het menselijk brein, alhoewel we nog steeds verrekt weinig afweten van hoe die grijze cellen dat allemaal flikken.Volgens Kwabena Boahen, onderzoeker aan de Stanford-universiteit waar hij het Brains in Silicon-programma leidt, is dat gebrek aan kennis ook meteen het probleem.”Ik ben een ingenieur en bouw dingen. Er zijn allerlei hoogdravende theorieën, maar geef me iets waarmee ik dingen kan bouwen.”
De neurale processors bestaan uit elektronische componenten die verbonden kunnen worden zoals de synapsen de hersencellen verbinden. Die verbindingen krijgen een ‘gewicht’ mee afhankelijk van de verbanden tussen de gegevens. Dat gewicht kan variëren: dat is wat je leren zou kunnen noemen. Daardoor loopt het signaal via andere (elektronische) wegen, met als resultaat dat de acties die daar uit volgen veranderen. Net echt, dus. “In plaats van dat we de gegevens naar de computer brengen, zoals we nu doen, brengen we de computer naar de gegevens”, zegt Dharmendra Modha, informaticus bij I.B.M. “Sensors worden de computer en dat opent hele nieuwe gebieden waar je computerchips kunt gebruiken.” Overigens is het, voorlopig, niet het idee dat de neurale computers de domme computers zullen vervangen. De domme computers krijgen neurale hulpmiddelen, een extra neurale processor. Nu hebben computers al extra processoren om specifieke taken uit te voeren, zoals een grafische processor.
Een groot voordeel van neurale netwerken is hun flexibiliteit. Een domme computer slaat al plat bij één foute transistor. Daar heeft een neuraal netwerk geen last van. De ouderwetse computer vreet ook energie, zeker als je dat vergelijkt met onze energiezuinige hersenen. Te verwachten valt (of althans te hopen is) dat kiezelbrein ook een stuk energiezuiniger zal zijn dan een dom brein.
IBM heeft op een supercomputer (niet neuraal) hersens nagebootst met Compass, bestaand uit 10 miljard neuronen, iets meer dan 10% van het aantal cellen in menselijke hersens. Het namaakbrein werkte 1500 keer trager dan de echte hersens en had een vermogen nodig van enkele Mw’s. Vergelijk dat eens met de 20 Watt die de hersens vergen. IBM zelf, maar ook Qualcomm en de onderzoekers aan de Stanford-universiteit hebben neurale processors ontwikkeld. Qualcomm komt dit jaar met een commerciële uitvoering. Zeer waarschijnlijk zal ook de wetenschap gretig gebruik gaan maken van de ‘lerende’ processors. In Amerika is, overigens net zoals in de EU, een groot onderzoekproject gestart om de raadselen van de menselijke hersenen op te lossen.
Bron: New York Times