Veranderingen    Begroting 2015 


Artificial Intelligence

Datum laatste wijziging: 17 april 2019  |  Trefwoorden: Artificial Intelligence

Inhoud

  1. Inleiding
  2. Hoe Artificial Intelligence werk minder geestdodend maakt
  3. 40% bedrijven nog niet bezig met robotisering en AI
  4. Software bepaalt of jij een geschikte kandidaat bent
  5. Waar is HR in discussies over robotics & artificial intelligence?
  6. Bedrijven en wetenschappers willen nationale AI-strategie
  7. Alles over AI en machine learning
  8. Kunstmatige intelligentie helpt boeven vangen
  9. BrainCreators zet AI breed in zakelijke markt in
  10. Restauranthouder kan flink verdienen door zijn voedselverspilling te meten
  11. Zo werkt Machine Learning in de praktijk
  12. Seminar robotic accounting 2019
  13. Automatisering van werk neemt een vlucht
  14. Drone die bemande gevechtstoestellen beschermt
  15. Blinden en slechtzienden ‘zien’ met AI
  16. Algoritme nu ook om fraude op te sporen
  17. Japans pensioenfonds kiest voor kunstmatige intelligentie

Artificial Intelligence en Robot zijn begrippen die dicht tegen elkaar aanliggen, zie subrubriek Robots.


Inleiding

Kunstmatige intelligentie (KI) of artificiële intelligentie (AI) is de wetenschap die zich bezighoudt met het creëren van een artefact (een door de mens gemaakt voorwerp) dat een vorm van intelligentie vertoont.

Binnen de AI kan onderscheid gemaakt worden tussen "sterke AI" en "zwakke AI":

  • Sterke AI houdt zich bezig met onderzoek met betrekking tot het creëren van een computer of software die echt kan redeneren en problemen oplossen, en die wellicht zelfbewustzijn zou hebben; hiervan zijn weer twee subtypen te onderscheiden, namelijk de mens-gelijke AI, een computer die redeneert en denkt als een mens, en de niet-mens-gelijke AI, waarin de computer een niet-menselijke, maar eigen computer-intelligentie ontwikkelt.
  • Zwakke AI houdt zich bezig met onderzoek in beperkte deelgebieden waarin gedragingen mogelijk zijn die intelligent lijken, maar niet echt intelligent zijn. Hier zijn de meeste vorderingen gemaakt, in de vorm van bijvoorbeeld zoekalgoritmen en expertsystemen.
Bron: Wikipedia

Hoe Artificial Intelligence werk minder geestdodend maakt

Enkele citaten uit een interessant bericht: 

Artificial Intelligence, waarbij software en machines kunnen leren en intelligent zijn, is geen nieuw begrip: het bestaat al 60 jaar als onderzoeksgebied. Pas sinds 2012 is het hot topic. Dat komt door een aantal ontwikkelingen die elkaar versterken: De snelheid waarmee computers tegenwoordig rekenen, de gigantische hoeveelheid data en doorbraken in machine learning en zelflerende algoritmes.

Alle technologische ontwikkelingen samen hebben geleid tot algoritmes die sommige specifieke taak veel sneller en beter kunnen uitvoeren dan een mens. Denk bijvoorbeeld aan het berekenen van een schadeclaim of het doorspitten van duizenden dossiers met jurisprudentie, aldus Stolze. Zo maakt de Amerikaanse bank JP Morgan sinds kort gebruik van een algoritme dat contracten van bedrijfskredieten screent. Het algoritme doet binnen een seconde waar een advocaat 300.000 uur over zou doen.

Op dit moment werkt Aigency onder meer aan een prototype voor verschillende nationale en internationale uitzendbureaus. Het werving- en selectieproces is nu erg arbeidsintensief en inefficiënt. Dat kan met behulp van machine learning veel praktischer. Algoritmes* scannen op hard en soft skills: denk aan prestatiedata, werkervaring of het enthousiasme van een kandidaat in een sollicitatievideo. Zo haalt algoritme verbanden naar boven die je zelf niet zou kunnen leggen.

* Algoritme is een set regels in een bepaalde volgorde om een probleem op te lossen.

Het voornoemde betekent niet dat managers moeten vrezen dat zij of hun medewerkers hun baan verliezen. In tegendeel, het betekent juist dat mensen minder saai en geestdodend werk hoeven te doen. Schermstaren is de ziekte van de 21e eeuw. Mensen zijn niet gemaakt om door kilometers Excel te scrollen en acht uur lang repeterend werk te doen. Dankzij Artificial Intelligence kunnen mensen juist doen waar ze goed in zijn, bijvoorbeeld het contact met klanten of overleggen met collega's. Ze krijgen meer ruimte om zich binnen hun baan te ontwikkelen. Werk zal weer menselijker worden.

Wat Stolze managers mee wil geven: Kijk eens goed welke werkzaamheden als een simpele if-then-else uitgeschreven kunnen worden. Voorspelbare en repeterende taken zijn geschikt om door een algoritme te laten uitvoeren. Taken die creatief, onvoorspelbaar en communicatief zijn, vallen ten deel aan mensenwerk. Houd daar nu al rekening mee en zorg dat je medewerkers multi-inzetbaar blijven. Niet alleen data-invoeren, ook in gesprek gaan. Niet alleen informatie opzoeken, maar ook inspireren. (Bron en meer: MT, 21 mrt. 2017)

40% bedrijven nog niet bezig met robotisering en AI

Voor twee op de vijf bedrijven (40%) zijn robotisering en kunstmatige intelligentie een ver-van-hun-bedshow. Bijna de helft van directeuren van organisaties (45%) identificeert de kansen die robotisering en kunstmatige intelligentie kunnen bieden zelfs nog helemaal niet. Een kwart van hen (25%) geeft aan dat er helemaal geen kansen liggen voor hun organisatie op deze gebieden. Dit blijkt uit de tiende editie van het jaarlijkse Benchmarkonderzoek van HR-dienstverlener Raet.

Debby de Gelder, directeur HR services bij Raet: “Trends als robotisering en kunstmatige intelligentie gaan absoluut impact hebben op de arbeidsmarkt. Deze technologieën vinden op steeds grotere schaal plaats en mijn verwachting is dat dit iedereen binnen organisaties gaat treffen. Het is van belang dat bestuurders zich gaan bezighouden met het identificeren van de kansen en vervolgens HR hierin meenemen. Uiteindelijk is het aan HR om de organisatie en medewerkers mee te nemen in de veranderende werkomstandigheden en hen te stimuleren hun eigen leerpad te bewandelen en hun inzetbaarheid te vergroten.” (Bron: Raet, 22 mei 2018)

Software bepaalt of jij een geschikte kandidaat bent

Hunkemöller gooide 4,5 jaar geleden het ouderwetse sollicitatieproces al overboord. Wie bij de lingerieketen wil werken hoeft zijn of haar cv niet meer te updaten. ''Als je bij ons solliciteert krijg je een aantal video’s te zien waarin onze ceo vragen stelt. We willen bijvoorbeeld weten wat jou inspireert en hoe je ervoor zorgt dat de klant terugkomt.''

De videosollicitatie is een gouden greep. ''We zien dat medewerkers langer blijven en de verkopen omhoog gaan. Op dit moment verdiepen we het proces door te zoeken naar de perfect hire door middel van artificial intelligence.'' (Bron: Intermediair, 8 aug. 2018)

Waar is HR in discussies over robotics & artificial intelligence?

Een paar weken geleden was het weer zo ver. Ik stond als enige arbeids- en organisatiepsycholoog op een tweedaagse conferentie over Robotics en Artificial Intelligence (AI). En toen gevraagd werd wie er van HR was, bleef het stil in de zaal.

Misschien denk je nu, waar maakt ze zich druk over? Het feit dat ik me hier druk over maak is omdat robotics en artificial intelligence in de komende jaren een enorme impact zullen gaan hebben op onze maatschappij en ons werk. Uit onderzoek van McKinsey Global Institute (januari 2017) zou blijken dat van 60 procent van de huidige beroepen minstens 30 procent van de activiteiten zou kunnen worden geautomatiseerd met de huidige technologie. Er staat ons dus niet alleen een enorme verandering te wachten in de maatschappij, maar ook op de werkplek. (Bron: PW, 20 okt. 2017)

Bedrijven en wetenschappers willen nationale AI-strategie

Nederland moet succesvol worden in het toepassen van Artificial Intelligence (AI) en een nationale AI-strategie opstellen. Dat is de inzet van het publiek-private samenwerkingsverband AINED. In een vandaag uitgebracht rapport doet AINED voorstellen voor noodzakelijke acties voor overheden én bedrijven om AI in Nederland naar een hoger niveau tillen.

Een andere belangrijke conclusie van het onderzoek is dat er onvoldoende capaciteit is om de sterk groeiende vraag naar AI-studenten en AI-gekwalificeerd personeel bij bedrijven en wetenschappelijke instellingen op te vangen. Nog te weinig Nederlandse op AI georiënteerde bedrijven groeien echt door naar het internationale toneel . Door te zorgen dat meer buitenlandse studenten na hun studie in Nederland blijven, kan dit probleem worden opgelost. Ook moet Nederland een nationaal AI-onderzoekscentrum opzetten en nieuwe bedrijvigheid ondersteunen. (Bronnen: MKB Nieuws en VNO-NCW, 6 nov. 2018)

Alles over AI en machine learning

Kunstmatige intelligentie’ is een term die spannend en hightech klinkt, maar het probleem is ook dat het van alles kan betekenen. Roepen dat je bedrijf iets doet met kunstmatige intelligentie – ook wel KI, artificiële intelligentie of AI – is net zoiets als zeggen dat je in de automotive industrie zit: het klinkt lekker, maar het maakt niet duidelijk of je zelfrijdende auto’s ontwikkelt of dat je een modderige sloperij runt.

Toch is de opwinding over artificiële intelligentie (AI) en machine learning (ML) zeker niet onterecht. Want wat er allemaal met die technieken mogelijk is, ontwikkelt zich in hoog tempo, zeker als je bedenkt dat er al sinds de jaren vijftig van de vorige eeuw aan wordt gewerkt. De wetenschap had toen net ontdekt dat ons brein werkt met netwerken van neuronen. Psychologen, linguïsten en informatici begonnen zich af te vragen of het niet mogelijk was de werking van het menselijk brein na te bootsen met machines. (Bron en meer: MT, 30 nov. 2017)

Kunstmatige intelligentie helpt boeven vangen

Ook bij de politie bekijken ze serieus hoe kunstmatige intelligentie het politiewerk kan ondersteunen. Sinds begin 2018 zijn promovendi van de Universiteit hiermee bezig in het Politielab Data Science, dat eerder in Amsterdam werd geopend.

De hoeveelheid data binnen de samenleving neemt enorm toe, concludeert ook de politie. “Ooit waren vingerafdrukken in de opsporing baanbrekend. Nu heb je al snel de beschikking over allerlei data, zoals locatiegegevens, beeld en geluid. Al die verbanden – ook tussen zaken onderling – zijn er, maar je moet ze wel kunnen leggen”, zegt programmadirecteur digitalisering en cybercrime Theo van der Plas. En daarbij komt kunstmatige intelligentie goed van pas.

De AI-toepassingen die de politie wil inzetten, moeten overigens wel goed uit te leggen zijn aan burgers en de rechter. De politie heeft daarom aan universiteiten gevraagd om onderzoek te doen naar onder meer de juridische en ethische impact van kunstmatige intelligentie. (Bron: Arbo-Online, 21 jan. 2019)

BrainCreators zet AI breed in zakelijke markt in

BrainCreators is een team van experts in artificial intelligence (AI) en softwareontwikkeling.
We gebruiken een gereedschapskist vol modellen en algoritmen. Deze zijn allemaal open source beschikbaar uit de wetenschappelijke wereld. Wij testen welke modellen wel en niet toepasbaar zijn en voegen de bruikbare toe aan onze ‘kist’. We gebruiken diverse platformen om deze modellen te laten werken, zoals Pytorch en Tensorflow. Programmeren gebeurt voornamelijk in Python. Daarnaast ontwikkelen we een eigen product genaamd BrainMatter, wat uitgroeit van een dataverwerkingsplatform naar een enterprise AI-applicatieplatform. Hierin gebruiken we vernieuwende technologieën zoals webcomponenten, active learning en ‘machine AIded labeling’ om zo snel en flexibel mogelijk AI-projecten te kunnen uitrollen binnen grote organisaties. (Bron: Computable, 30 jan. 2019)

Restauranthouder kan flink verdienen door zijn voedselverspilling te meten

De computer registreert verspilling in 3 verschillende stadia. Het eten dat terugkomt van de tafels in het restaurant, bereid voedsel uit de keuken dat niet is geserveerd en voorraad die over de datum is.

Het leert koks of hun fletse paddenstoelenrisotto elke avond in de container verdwijnt of dat die volloopt met over-de-datum steaks. Restaurantmanagers en chefs kunnen met dit systeem efficiënter plannen, hun voorraadbeheer optimaliseren en leren hun portiegrootte aan te passen. (Bron: Foodlog, 30 jan. 2019)

Zo werkt Machine Learning in de praktijk

Machine Learning en voorspelmodellen heten een belofte te zijn, maar hoe werkt het in de praktijk? Voor veel organisaties lijkt Machine Learning nog een onderwerp dat ver van hen af staat. Complex, specifieke hardware-investeringen? Nee, het is juist heel concreet en direct in te zetten.

Bij Machine Learning laten we een wiskundig model (algoritme) leren van bestaande data uit het verleden, om vervolgens een poging te doen voorspellingen te doen in de toekomst. Bij de data die we aan het model presenteren, kennen we de uitkomst al. Het algoritme leert welke kenmerken van een dataset (X), leiden tot een bepaald resultaat Y. Dat lerend vermogen noemen we het trainen van een algoritme. Dit proces herhaalt zich een aantal keer, omdat we diverse algoritmes laten rekenen en op die manier kijken welk model de beste resultaten behaalt. Wanneer we een succesvol getraind model hebben, kunnen we gaan voorspellen. En dan wordt het natuurlijk echt interessant. (Bron en meer uitleg, Emerce, 15 feb. 2019)

Seminar robotic accounting 2019

Hoe serieus robotic accounting in Nederland wordt genomen, bewijst het 3e derde jaarlijkse seminar over dit onderwerp.

Onder meer 'No hands accounting', een project dat softwareleverancier Exact uitvoert met een groep gedreven accountants- en administratiekantoren. Robotic accounting is het zo optimaal mogelijk en real-time in te zetten binnen de dagelijkse boekhoudprocessen en waar nodig te verbeteren. 5 uur tijdsbesparing per medewerker per maand wordt realiteit door o.a. bulkverwerking van automatisch boeken, automatische import van bankafschriften en realtime afletteren. Een van de deelnemers is accountantskantoor Omnyacc met meerdere vestigingen in met name Noord-Holland. Binnen Omnyacc is ”No hands accounting” al voor een belangrijk deel werkelijkheid in de praktijk. (Bron: Softwarepakketten.nl, 2019

Automatisering van werk neemt een vlucht

De invoering van technologieën zoals kunstmatige intelligentie zal de arbeidsmarkt de komende drie jaar flink veranderen. Bestuurders beginnen hun organisaties daar inmiddels op aan te passen en verwachten dat uiteindelijk één op de vijf banen overbodig zal zijn.

Dat komt naar voren uit een studie van adviesbureau Mercer, waar duizenden managers uit meerdere sectoren en landen aan meededen.

Volgens het onderzoek denkt bijna driekwart van de bestuurders dat de arbeidsmarkt er over drie jaar heel anders uitziet door de automatisering. Vorig jaar ging daar nog één kwart van uit. De meerderheid verwacht dit jaar al de nodige acties te nemen om meer werk binnen hun bedrijf verder te automatiseren. Zo zouden de afdelingen personeelszaken meer gebruik kunnen maken van data om weloverwogen beslissingen te maken. (Bronnen: Mercer en Accountancy, feb. 2019)

Drone die bemande gevechtstoestellen beschermt 

Boeing in Australië ontwikkelt een drone die als taak heeft bemande gevechtspiloten te begeleiden. Het vliegtuig heeft als ‘wingman’ de taak het gevechtstoestel te beschermen. Het toestel, de ‘Loyal Wingman’, is bijzonder omdat hij in principe ‘zelf’ vliegt met behulp van kunstmatige intelligentie en dus niet vanaf een afstand bestuurd wordt. (Bron: MT, 28 feb. 2019) 

Blinden en slechtzienden ‘zien’ met AI

Envision helpt slechtzienden en blinden bij het begrijpen van de wereld om hen heen. Zij kunnen met behulp van hun smartphone bijvoorbeeld teksten omzetten naar gesproken tekst, en met diezelfde gesproken tekst gezichten van bekenden en persoonlijke objecten zoals sleutels herkennen.

Envision ontstond uit een masterscriptie van Karthik Mahadevan aan de TU Delft. Toen hij in 2016 de eerste prototypes gaf aan slechtzienden en blinden, bleken veel mensen er gelijk voor te willen betalen. Voordat de scriptie af was, telde de app al zo’n 100 gebruikers. (Bron en meer: Sprout, 13 mrt. 2019

Algoritme nu ook om fraude op te sporen

Met grote regelmaat wordt algoritme verder ontwikkeld om nieuwe gebieden bloot te leggen. Zo ook om mogelijke fraude op te sporen met een tempo die de menselijke inspanningen verre te boven gaan. Helaas is de uitleg vaak ingewikkeld en worden nieuwe begrippen genoemd die menigeen niet of niet direct verstaat.

Het voorgaande geldt ook Doctor Jellis Vanhoeyveld van de Faculteit Bedrijfswetenschappen en Economie van de universiteit van Antwerpen die ''nieuwe dataminingtechnieken ontwikkelde die geautomatiseerd fraudepatronen identificeert op basis van onder meer belastingaangiften, financiële transacties en sociaal-demografische gegevens. Op die manier vermindert datamining het verlies aan fiscale inkomsten en creëert het een afschrikeffect voor fraudeurs''. 

Wat we wel verstaan is ''Aan de hand van douane- en btw-gegevens zijn zogeheten dataminingtechnieken toegepast. Daarmee kunnen tot 100 keer meer fraudegevallen worden ontdekt" (maart 2019). U wilt er meer over lezen, dat kan  lees verder

Japans pensioenfonds kiest voor kunstmatige intelligentie

’s Werelds grootste pensioenfonds GPIF wil mogelijk kunstmatige intelligentie inzetten als vervanger van onder meer vermogensbeheerders. De verwachting is dat de mens in 2020 al deels plaats kan maken voor het digitale alternatief.
       

Gerelateerd nieuws en/of opinies:


 Veranderingen    Begroting 2015