In zijn oratie, vandaag aan de Universiteit Twente (UT), waarschuwt Johannes Schmidt-Hieber (34) dat we voorzichtiger om moeten gaan met machine learning en artificial intelligence (AI). De mogelijkheden zijn groot, maar AI kan niet al onze problemen oplossen.

“De verwachtingen van de toekomst van AI zijn te positief. Wetenschappers moeten de verwachtingen beter managen”, zegt Schmidt-Hieber, de jongste hoogleraar aan de UT. De hoogleraar wiskundeprof analyseert de theoretische eigenschappen van machine learning. Hij is tevens lid van de expertgroep voor de nationale AI-strategie die binnenkort wordt gelanceerd.

Concurrentiepositie

In zijn inaugurele rede gaat hij in op de AI-strategie en pleit bovendien voor een sterkere link tussen statistici en wiskundigen om zo machine learning naar een volgend niveau te tillen. De Nederlandse AI-strategie moet ervoor zorgen dat ons land succesvol wordt in het toepassen van AI.

In een wereld waarin landen volop inzetten op AI en de opkomst van nieuwe machtige platformen razendsnel gaat, is het van groot belang om AI te omarmen, om zo de Nederlandse concurrentiepositie veilig te stellen. Daarnaast heeft Nederland een goede positie om juridische, ethische en technische risico’s te ondervangen en te zorgen dat we de ontwikkelingen omzetten in kansen waar alle Nederlanders van profiteren, aldus de betrokkenen.

Risico’s

Schmidt-Hieber staat achter de strategie, maar waarschuwt juist ook voor diezelfde risico’s. “We moeten voorzichtig zijn met de gedachte dat AI al onze problemen kan oplossen. Bedrijven en overheden willen nu massaal investeren in AI en machine learning en verwachten dan grote opbrengsten. Machine learning-methoden zijn nog steeds erg kwetsbaar en makkelijk te foppen. Een kleine reclamesticker op een stopbord kan een zelfrijdende auto bijvoorbeeld doen geloven dat het een snelheidsbord is. Dit probleem kunnen we nog niet oplossen, ondanks alle verwachtingen.”

“Als die verwachtingen niet worden waargemaakt, crasht het hele systeem. Dat zagen we ook rond de AI hypes in de jaren ’50 en ’80 en bij de financiële crisis van 10 jaar geleden. Wiskundige formules waren opeens niet meer toepasbar op die daling van de huizenprijzen. We moeten realistischer zijn in onze verwachtingen en als wetenschappers moeten we sceptisch zijn en deze signaleren niet negeren.”