Is AI een hype die zal overwaaien?

Niet alleen figureert het concept al geruime tijd in diverse ‘hype cycles’ van Gartner, ook de koppen in de media liegen er niet om: artificiële intelligentie (AI) spreekt meer dan ooit tot de verbeelding. Maar doorstaat het veelbelovende concept ook de toetsing aan de realiteit? Of blijft het bij loze beloften?

Data News verzamelde 40 ‘controversiële’ stellingen over de toekomst van IT en technologie, en legt ze dagelijks voor aan experten ter zake. Vandaag: ‘AI is grotendeels een hype die zal overwaaien’.

Luc De Raedt (departement computerwetenschappen van de KU Leuven): Gematigd oneens

AI en machine learning zijn dan misschien wel de buzzwords van het moment, nieuw zijn de domeinen allerminst. “We hebben aan de universiteit al dertig jaar een masterprogramma rond artificiële intelligentie”, liet Luc De Raedt van het departement computerwetenschappen van de KU Leuven eerder optekenen in Data News. Bij AI ligt de nadruk vandaag sterk op het luik machine learning. Maar dat biedt lang niet voor alles zomaar een oplossing. “Behalve learning is er ook reasoning nodig. Een echt artificieel intelligente oplossing steunt op beide pijlers.” De noodzakelijke volgende stap in de evolutie van de AI-sector brengt learning en reasoning samen. “Nu maken we een AI-hoogzomer mee”, stelt Luc De Raedt, “maar het risico bestaat dat we straks toch ontgoocheld zullen zijn.” Dan volgt onvermijdelijk een strenge winter. “Om de ontgoocheling te vermijden moeten we het speelveld voldoende breed houden. We mogen ons dus zeker niet blindstaren op deep learning alleen. Het belang van data science zal ook verder toenemen, met name via de automatisering ervan.” Kortom: de hype waait straks misschien wel over, maar AI op zich niet.

Nicolas Deruytter (managing director ML6): Gematigd eens

Dat AI vandaag een hype is, treedt ook Nicolas Deruytter bij, de managing director van de Gentse scale-up ML6, die zich toelegt op machine learning. “Klanten vragen ons wat het voor hun business betekent. Vrienden vragen mij hoe het hun leven zal beïnvloeden.” De fear of missing out is groot, wat meteen al aangeeft dat we hier met een hype te maken hebben. Een tweede indicatie is dat de verwachtingen eenvoudigweg veel te hoog liggen. “AI gaat heus niet al onze problemen oplossen, ook al wordt vaak het tegendeel beweerd.” Nicolas Deruytter wijst in dat verband op het dure debacle van Watson, de zelflerende supercomputer van IBM. Die zou voor een magische doorbraak van AI in de medische wereld zorgen, maar kon die belofte tot dusver niet waarmaken. “Zelf blijven wij steevast met de voeten op de grond”, maakt Deruytter zich sterk. Om ook bij klanten en prospecten realistische verwachtingen te scheppen, ontwikkelde zijn bedrijf een AI-prioriteitenmatrix. Die is gebaseerd op de zakelijke voordelen die een technologie of toepassing oplevert en de tijd die nodig is om haar algemeen ingang te doen vinden. Dat moet leiden tot oplossingen die een bedrijf reële toegevoegde waarde oplevert.