Software die uit zichzelf kan leren, daar kijken we niet meer van op. Denk aan spraakherkenning die ons telkens beter begrijpt, of een slimme thermostaat die na een tijdje weet wanneer we dagelijks van ons werk komen en dan de verwarming al op tijd wat hoger zet. Maar hoe werkt machine learning precies?

We spreken van machinelearning als een programma in staat is om zonder menselijke inbreng te leren hoe het een specifieke taak kan uitvoeren en beter wordt in die taak hoe meer ervaring het heeft. Er is dus geen mens die een algoritme programmeert om die taak uit te voeren; de mens programmeert een algoritme dat uit zichzelf leert om de taak uit te voeren.

Hoe programmeer je zo’n algoritme om te leren? Kort door de bocht bestaat dat leren eruit dat het algoritme zoveel mogelijk informatie uit een verzameling gegevens haalt en zo een signaal van ‘ruis’ kan onderscheiden in die gegevens. Zo zijn in spraakherkenningstechnologie de gegevens een geluidsopname, terwijl de informatie de uitgesproken woorden zijn. Al de rest van de geluidsopname is ruis.

In de praktijk trainen we de software op een trainingset, een verzameling gegevens die een goede voorstelling vormen van de gegevens die de software zal tegenkomen. Nadat de software op die manier getraind is, kan ze ook onbekende gegevens aan. Wel moet de taak altijd duidelijk afgelijnd zijn. Software die spraak herkent, kun je niet integraal inzetten om muziek te herkennen en al zeker niet om gezichten te herkennen.

Neuraal netwerk

Neurale netwerken (‘artificial neural networks’) vormen een belangrijke aanpak in machinelearning. Ze bootsen de werking van de hersenen na, die een biologisch neuraal netwerk vormen: een kluwen van ontzettend veel verbindingen tussen neuronen (hersencellen). Een kunstmatig neuraal netwerk bestaat meestal uit meerdere lagen: een invoerlaag van neuronen die de invoer van een probleem voorstellen, een uitvoerlaag van neuronen die de oplossing van het probleem voorstellen, en één of meer tussenliggende lagen die berekeningen uitvoeren.

Bij een fully connected neural network krijgt elk neuron invoer van alle neuronen in de laag ervoor en geeft het zijn uitvoer aan alle neuronen in de laag erna. Bij een convolutioneel neuraal netwerk is een neuron niet afhankelijk van alle neuronen in de vorige laag. Een neuraal netwerk programmeer je niet door expliciet aan te geven hoe het een probleem moet oplossen; je ‘traint’ het door het vele voorbeelden van een probleem te geven, waardoor het uit zichzelf de taak leert.

Deep learning

Vooral deeplearning maakt de laatste jaren furore in de wereld van machinelearning. Bij deeplearning gebruikt het algoritme een groot aantal lagen tussen input en output. De invoerlaag verwerkt de input en stuurt die door naar de volgende laag, die zijn input verwerkt en naar de volgende laag doorstuurt, enzovoort, tot er aan het einde de output uitkomt. Dit grote aantal lagen maakt complexe transformaties mogelijk.

Een prominente gebruiker van deeplearning is Google DeepMind. In 2014 nam Google de start-up DeepMind uit Cambridge over. Begin 2016 kwam het in het nieuws met de overwinning van AlphaGo op de menselijke kampioen in het bordspel go. En het systeem van DeepMind blinkt uit in het spelen van games zoals Space Invaders en Pac Man.

Google DeepMind combineert deeplearning op een convolutioneel neuraal netwerk met het zogenoemde Q-learning om spelletjes te leren spelen zonder dat het hoeft te weten wat de goede zet is: het algoritme krijgt alleen informatie over ‘winst’ of ‘verlies’. Google DeepMind noemt hun techniek deep reinforcement learning.

Wat heeft Google DeepMind dat anderen niet hebben? “Vooral geld,” zegt Sander Bohte, onderzoeker bij het Amsterdamse CWI (Centrum voor Wiskunde & Informatica). “Wanneer je een industrieel onderzoekslabo hebt waar een paar honderd briljante mensen werken, verkrijg je de resultaten van Google DeepMind. Google heeft het geld om de beste mensen ter wereld aan te nemen en ze hebben geld voor krachtige computerclusters. Zij kunnen dus op een heel andere schaal werken dan universiteiten.”

Facebook, Microsoft, Apple...

Google is niet de enige die geld investeert in machinelearning. Facebook heeft een Applied Machine Learning-team dat spam herkent, foto’s automatisch tagt en nog heel wat andere slimme taken uitvoert op het sociale netwerk.

In 2015 kocht Microsoft het bedrijf Equivio, dat patronen in grote hoeveelheden e-mails en documenten doorspit. En Apple nam in 2016 de vooraanstaande onderzoeker Ruslan Salakhutdinov aan als hoofd van zijn AI Research team. Ook Amazon, Twitter en Baidu zijn bezig met machinelearning. En dan is er nog IBM, dat met zijn supercomputer Watson belangrijke toepassingen ontwikkelt.

De kunstmatige neurale netwerken die een belangrijke rol spelen in machinelearning zijn losjes geïnspireerd op de neuronen in onze hersenen. Maar ze werken helemaal niet zo efficiënt, zegt Sander Bohte: “Onze hersenen verbruiken zo’n 25 W energie. Een neuraal netwerk op een pc verbruikt al snel 300 W. Dat kunnen we niet in een drone implementeren, want die verbruikt dan te veel energie om lang in de lucht te blijven op zijn batterijlading."

"En als we een neuraal netwerk ter grootte van de hersenen zouden maken, zou dat 5 MW verbruiken. Onze kunstmatige neurale netwerken zijn dus aanzienlijk minder efficiënt dan hun biologische evenknieën.”

De grote uitdaging is dus om dat verschil te verkleinen. Dat kunnen we volgens Sander Bohte bereiken als we ons nog meer laten inspireren op biologische neurale netwerken: “Neuronen in onze hersenen communiceren met pulsen. Gemiddeld sturen ze één puls per seconde. Maar neuronen zijn niet continu actief. Soms doen ze een seconde niets en soms vuren ze tien keer op een seconde.”

Spiking neural networks

Sander Bohte doet onderzoek naar spiking neural networks, die net zoals biologische neuronen geen energie gebruiken wanneer er niets gebeurt. “We hopen zo neurale netwerken toch een factor 100 energie-efficiënter te maken,” zegt hij. IBM gebruikt dezelfde aanpak in zijn TrueNorth-processor, die met een miljoen neuronen maar 70 mW verbruikt.

Spiking neurale netwerken hebben volgens Sander Bohte nog een ander voordeel: ze zijn compatibel met biologische neuronen omdat ze dezelfde taal spreken. “We kunnen een spiking neuraal netwerk in principe rechtstreeks op ons brein aansluiten. Zo werk ik nu samen met het Leids Universitair Medisch Centrum om cochleaire implantaten te verbeteren. "

"Ik verwacht dat neuroprotheses met spiking neurale netwerken binnen vijf jaar mogelijk zijn. En ik verwacht ook veel van het Amerikaanse DARPA, dat veel geld steekt in projecten binnen het BRAIN Initiative met als doel om 1 miljoen gelijktijdige ‘aansluitingen’ met de hersenen te maken.”

Onbetrouwbare resultaten

Een nadeel van neurale netwerken is dat ze een soort ‘black box’ vormen: wanneer ze een resultaat geven, weet je niet hoe ze tot dat resultaat komen. In sommige domeinen is dat helemaal geen wenselijke eigenschap. Stel dat we software ontwikkelen om een arts te helpen bij het nemen van juiste beslissingen. Als de software een diagnose stelt, maar de arts helemaal niet weet waarop die diagnose gebaseerd is, kan hij daarop niet vertrouwen. Een verkeerde beslissing kan immers een grote impact hebben.

“In zulke domeinen werk je daarom liever met predictieve modellen die voor de expert te begrijpen zijn,” zegt Gilles Vandewiele, doctoraatsstudent aan het Internet Technology and Data Science Lab (IDLab) van de Universiteit Gent – imec. Gilles Vandewiele werkt daarom met decision support systemen.

“Dat vereist vaak meer menselijke inbreng dan een neuraal netwerk, omdat we zelf aan feature extraction (het verminderen van de hoeveelheid middelen die nodig zijn om een grote set van gegevens te beschrijven – red.) doen, terwijl dat bij deeplearning automatisch gebeurt. Maar het resultaat is dan wel een begrijpelijk model dat vaak sneller getraind kan worden dan zijn tegenpool, omdat we dan geen miljoenen parameters meer moeten leren.”

Naast de medische sector zijn ook de financiële en juridische sectoren geïnteresseerd in deze aanpak, omdat experts in die domeinen een uitleg moeten kunnen geven bij hun beslissingen. “De nauwkeurigheid ligt bij deeplearning wel nog hoger. Bij de keuze tussen deeplearning- en decision support-systemen maak je altijd de afweging tussen nauwkeurigheid en begrijpelijkheid van het model.”

Ook IBM Watson is op deze aanpak gebaseerd. De DeepQA-software die het hart uitmaakt van Watson kan allerlei gestructureerde en ongestructureerde gegevens combineren en zijn beslissingen uitleggen. IBM heeft Watson dan ook al in meerdere ziekenhuizen ingezet en waagt zich met het systeem ook aan weersvoorspellingen.

Lees verder op de volgende pagina.

Vandewiele wijst ook op Kaggle, een online platform dat programmeerwedstrijden in data science-problemen organiseert. “Op Kaggle vind je heel veel state-of-the-art oplossingen voor machinelearning-problemen. Voor problemen die niet over afbeeldingen, video’s of geluid gaan, is de meest prominente tactiek om hoge classificaties te halen het trainen van heel veel verschillende modellen op basis van geëxtraheerde features en dan de voorspellingen van die modellen gebruiken als nieuwe features voor een finaal model.

Een van de meest voorkomende algoritmes daarvoor is eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), een algoritme gebaseerd op beslissingsbomen.” In 2015 en 2016 haalden doctoraatsstudenten van de Universiteit Gent de eerste respectievelijk tweede plaats in de Data Science Bowl van Kaggle.

Bayesiaans netwerk

Nog een andere aanpak in machinelearning vormen de Bayesiaanse netwerken. Een Bayesiaans netwerk is een probabilistisch grafisch model dat de conditionele afhankelijkheden van willekeurige variabelen voorstelt. Zo kun je de relaties tussen ziektes en symptomen voorstellen. Bij het voorkomen van bepaalde symptomen, kun je dan berekenen wat de kans is op allerlei ziektes.

“Voor een Bayesiaans netwerk moet je ontzettend sterke aannames maken over de wereld,” zegt Peter Grünwald van het Amsterdamse CWI. “Je moet aangeven hoe groot de kans is op alle mogelijke toestanden van de wereld, je prior beliefs. Voor complexere problemen gaat dat al snel over een kansverdeling van miljoenen getallen. Het is conceptueel niet zo eenvoudig om je dan voor te stellen waar je nu eigenlijk mee bezig bent.”

Peter Grünwald is daarom voorstander van een informatietheoretische aanpak. “Eigenlijk is dat een veralgemening van de Bayesiaanse methode, maar de interpretatie ervan is helemaal anders, in termen van datacompressie. De kern bestaat uit het minimum description length (MDL) principle. Dit principe zegt dat de beste hypothese voor een bepaalde verzameling gegevens degene is die leidt tot de beste compressie van deze gegevens.”

Als je ruwe data zoals x- en y-coördinaten letterlijk zou opschrijven zonder enige compressie, zouden die veel ruimte innemen. Maar als er een patroon tussen x en y bestaat, bijvoorbeeld y is een functie van x, dan kun je die gegevens kleiner opschrijven. Je schrijft dan de functie op en daarna de x-coördinaten. Die tweede manier comprimeert de gegevens beter dan de eerste en is dus een betere hypothese.

Machine learning en robots

We denken bij machinelearning doorgaans aan ‘virtuele’ oplossingen zoals slimme assistenten en vertaalprogramma’s, maar we zien ook meer en meer oplossingen in robotica, die een effect in de echte wereld hebben. “Het is een hele uitdaging om robots te leren bewegen en ze zo adaptief mogelijk te maken in menselijke situaties,” zegt Francis wyffels, die hiernaar onderzoek doet aan het IDLab van de Universiteit Gent.

Vooral in kleinere bedrijven is die aanpak interessant. Terwijl grotere productiebedrijven vaak grotendeels geautomatiseerde fabrieken hebben met robots die zonder enige menselijke inbreng hun werk doen, gaat het bij mkb’s vaak anders: de robots krijgen steeds wisselende taken en voeren die in nauwe samenwerking met mensen uit. Dat vereist heel wat meer intelligentie én aanpassingsvermogen.

Om intelligentere robots mogelijk te maken, is ook heel wat fundamenteel onderzoek nodig. Zo bekijken onderzoekers hoe ze de werking van robots meer door biologische processen kunnen laten inspireren. “In onze ruggengraat zitten de Central Pattern Generators (CPG’s), neurale netwerken die de spieren aansturen. Voor motorische controle op hoog niveau zijn de hersenen natuurlijk nog nodig, maar de CPG’s werken op een lager niveau. De controle gebeurt dus door neurale netwerken op verschillende niveaus,” legt Francis wyffels uit.

“We kunnen dan ook allerlei basisbewegingen doen zonder dat onze hersenen dat moeten aansturen. Robots werken daarentegen doorgaans met één centraal programma dat alles aanstuurt. Wat als je nu de bewegingen van een robot ook hiërarchisch laat aansturen, met onafhankelijk werkende motorneuronen zoals in onze ruggengraat? Dit onderzoek staat wel nog in zijn kinderschoenen, maar het is een veelbelovende aanpak.”

Binnen enkele jaren zouden we ons domoticasysteem volgens Francis wyffels niet meer via een aanraakscherm aan de muur of via onze tablet aansturen, maar we zouden ermee op een natuurlijke manier communiceren via een soort kunstmatige huiscoach.

“Zo’n sociale robot waarmee je spreekt kan de aversie van veel mensen voor technische systemen overwinnen. Veel mensen zijn bang voor een domoticasysteem omdat ze in de war raken door al die knopjes en instellingen. Dat is allemaal veel te abstract voor hen. We hebben alle bouwblokken om een sociale interactie met ons domoticasysteem te ontwikkelen: goede spraakherkenning, beeldverwerking, kennis over human-robot interaction enzovoort. De ontwikkelingen zullen hier dus niet zo heel lang op zich laten wachten.”

De toekomst

De vooruitgang in machinelearning zal niet alleen in ons dagelijks leven gevolgen hebben, maar ook breder in onze maatschappij. Vaak hoor je het doemscenario dat we allemaal onze banen gaan verliezen aan computers. Artsen, journalisten, juristen, ... volgens de doemdenkers is hun baan binnen afzienbare tijd bijna volledig te automatiseren. Onderzoeksbureau Forrester voorspelt dat in 2021 al zes procent van de banen in de VS door robots zijn overgenomen.

Toch is het toekomstbeeld niet zo negatief voor onze baanvooruitzichten als vaak wordt voorgesteld. In zijn rapport ‘Preparing for the Future of Artificial Intelligence’ van eind 2016 schetste de Obama-administratie in één van zijn laatste publicaties dat we onze banen kunnen behouden als we mens en machine laten samenwerken om elkaars zwakheden te compenseren.

Zo vermeldt het rapport een studie waarbij afbeeldingen van cellen van lymfeknopen door een computer of door een dokter beoordeeld werden om te bepalen of het om kanker ging. De computer maakte 7,5 procent fouten, de menselijke patholoog 3,5 procent fouten. Maar als de patholoog werd bijgestaan door een computer, werd het foutpercentage van de gecombineerde aanpak gereduceerd tot 0,5 procent.

De grootste uitdaging in het domein is volgens Francis wyffels dat we te weinig mensen hebben die onderzoek doen naar machinelearning. Dat is volgens hem ook een gevolg van het gebrek aan interesse in wetenschappen en technologie bij de jeugd, in het bijzonder de informaticawetenschappen. Het sterotypische beeld van de asociale computernerd is nog altijd niet uitgeroeid.

“Hier ligt een grote taak voor de overheden en scholen: zij moeten onze jeugd voldoende laten kennismaken met informaticawetenschappen en hen leren om met de snelle veranderingen in de toekomst om te gaan. Er zijn gelukkig heel wat scholen die al op eigen houtje initiatieven invoeren om hun leerlingen warm te maken voor informaticawetenschappen.” Om leerkrachten daarbij te helpen, richtte Francis wyffels de vzw Dwengo op en heeft hij didactisch materiaal op de website program-uurtje verzameld.

Twijfel je tussen actieve en passieve luidsprekers? Het verschil zit in de versterker. In dit artikel leggen we uit wat de voor- en nadelen zijn, zodat je precies weet welk systeem het beste klinkt in jouw woonkamer. Geen gedoe, gewoon helder advies.

Als je op zoek bent naar beter geluid, vliegen de termen je om de oren. Het onderscheid tussen actief en passief is misschien wel de belangrijkste technische keuze die je moet maken, maar wordt vaak onnodig ingewikkeld gemaakt. Veel mensen denken dat het puur om geluidskwaliteit gaat, terwijl het vooral draait om gebruiksgemak en apparatuur. Na het lezen van dit stuk weet je precies of je voor alles-in-één gemak moet gaan of voor de vrijheid van losse componenten.

De kern: waar zit de krachtbron?

Het technische verschil is eigenlijk heel simpel: het draait allemaal om de locatie van de versterker. Een luidspreker kan namelijk geen geluid maken zonder stroom en aansturing.

Bij een actieve speaker is de versterker ingebouwd in de behuizing van de luidspreker zelf. Je herkent dat direct aan de achterkant: er zit een stroomkabel aan die het stopcontact in moet, en vaak knoppen voor volume of toonregeling. Je sluit je telefoon, pc of platenspeler direct aan op de speaker.

Bij een passieve speaker zit er géén elektronica in de kast die het geluid versterkt. De speaker heeft geen stekker voor het stopcontact, maar alleen aansluitingen voor luidsprekerdraad. Je hebt altijd een losse versterker of receiver nodig die het signaal krachtig genoeg maakt voordat het naar de speaker gaat. Een veelvoorkomend misverstand is dat 'passief' betekent dat ze slechter of zwakker zijn. Integendeel, de allerduurste hifi-systemen zijn bijna altijd passief.

©jipen

Wanneer is actief de slimste keuze?

Kies voor actief als je houdt van een opgeruimd huis en gebruiksgemak (dit soort speakers zijn meestal plug & play). Omdat de fabrikant de ingebouwde versterker helemaal heeft afgestemd op de luidspreker, ben je verzekerd van een goede match zonder dat je technisch inzicht nodig hebt. Dit is bij uitstek geschikt voor minimalisten die geen losse apparaten of een wirwar aan kabels in de woonkamer willen. Een soundbar is hier het bekendste voorbeeld van; dat is bijna altijd een actieve speaker. Ook voor een werkplek of gaming-setup op een bureau is dit de standaard, omdat je ze direct in je pc plugt zonder tussenkomst van een extra apparaat. Daarnaast zie je deze techniek terug in slimme multiroom-systemen met wifi of bluetooth (zoals die van Sonos), waarmee je direct vanaf je telefoon muziek streamt.

De beperking van alles-in-één

Het grote nadeel van actieve speakers is dat je vastzit aan het totaalpakket. Gaat de versterker in de speaker kapot? Dan doet je hele luidspreker het niet meer, ook al zijn de speaker-units zelf nog prima.

Daarnaast ben je minder flexibel in de toekomst. Bij passieve systemen kun je over vijf jaar besluiten om alleen een nieuwe versterker met de nieuwste streamingfuncties te kopen, terwijl je je geliefde speakers behoudt. Bij een actief systeem moet je bij veroudering van de software of aansluitingen vaak meteen de hele set vervangen. Daarnaast is het uitbreiden van een stereoset naar een volledige thuisbioscoop met actieve speakers vaak lastiger of beperkt tot één specifiek merk.

©Aboltin

Wanneer moet je absoluut niet voor actief kiezen?

Er zijn specifieke situaties waarin je een actief systeem beter links kunt laten liggen. Als je bijvoorbeeld al een prima werkende versterker of receiver hebt staan, is het zonde van je geld om actieve speakers te kopen. Je betaalt dan immers dubbel voor versterking die je niet gebruikt.

Ook als je speakers wilt wegwerken in het plafond of de muur is passief de enige logische route. Je wilt namelijk geen stroompunten bij elke inbouwspeaker aanleggen, en je kunt sowieso niet makkelijk bij de elektronica als er eenmaal iets stuk gaat.

Tot slot kun je in grote ruimtes, zoals een hal of showroom, beter met passief draad werken. Luidsprekerkabels zijn over lange afstanden veel makkelijker te trekken en te verlengen dan de combinatie van stroom- en signaalkabels bij actieve speakers.

Check je kabels en je kastruimte

Om de knoop door te hakken, kijk je eerst goed naar je eigen situatie. Heb je in je tv-meubel ruimte voor een los apparaat van ongeveer 44 cm breed (de standaardmaat voor receivers)? En vind je het leuk om zelf je set samen te stellen? Dan is passief jouw route naar topgeluid op maat.

Heb je daarentegen geen zin in gedoe, wil je met één afstandsbediening klaar zijn en heb je een hekel aan zichtbare apparatuur? Dan is een actief systeem of een actieve set boekenplank-speakers de moderne oplossing die je zoekt.

Kortom: eenvoud versus controle

Het verschil tussen actief en passief is een keuze tussen gemak en flexibiliteit. Actieve speakers bieden een alles-in-één oplossing: stekker erin en spelen, ideaal voor wie weinig ruimte of geduld heeft. Passieve speakers vereisen een losse versterker, maar geven je de vrijheid om je systeem oneindig aan te passen, te repareren en te upgraden. Kijk dus niet alleen naar het geluid, maar vooral naar hoeveel apparaten je in huis wilt halen.

Samsung heeft drie korte video's gedeeld waarmee het hint naar de komst van de Samsung Galaxy S26-smartphones.

Het is al een tijdje bekend dat het bedrijf later deze maand de nieuwe smartphonelijn uit de doeken gaat doen, die waarschijnlijk onder de noemer 'S26' gaat vallen. Nu zijn er drie teaservideo's gedeeld om mensen alvast lekker te maken.

De teaservideo's

De video's heten Closer, Groove en Glow, en richten zich zo lijkt het op verbeteringen die de Galaxy S26-smartphones gaan brengen. In 'Closer' is te zien hoe de camera van een flinke afstand inzoomt op een hond, zonder dat er veel kwaliteit verloren gaat.

In de 'Groove'-video is een dj-set te zien waarbij de camera duidelijk de dj in beeld brengt, inclusief alle bewegingen en lichtveranderingen. In de laatste video, 'Glow', wordt benadrukt hoe de camera's van de S26 zelfs donkere scènes helder kunnen filmen.

De video's lijken dus vooral te hinten naar de verbeteringen in de camera's van de S26-lijn, al moet nog maar blijken of de filmpjes een realistische representatie zijn van wat er straks allemaal mogelijk is.

In alle drie de video's wordt overigens ook melding gemaakt van AI. Zoals eerdere geruchten al aangaven, gaat AI waarschijnlijk een prominente rol spelen bij de nieuwe smartphones van Samsung.

Wanneer wordt de Samsung S26 onthuld?

Het is zo goed als zeker dat de nieuwe Samsung S26-smartphones op 25 februari worden onthuld. Uit een gelekte uitnodiging voor het aankomende Galaxy Unpacked-evenement blijkt namelijk dat die show op 25 februari wordt gehouden, en dat lijkt de ideale plek om de nieuwe smartphones van het bedrijf te onthullen.

Over de Samsung Galaxy S26-toestellen

Samsung brengt dit jaar naar verwachting de Galaxy S26, S26+ en S26 Ultra. Eind vorig jaar lekten er al foto's van dummyversies van de smartphones op social media, waaruit blijkt dat deze modellen waarschijnlijk een ovaalvormig camera-eiland krijgen, vergelijkbaar met de Galaxy Z Fold-smartphones.

Qua kleuren zouden de nieuwe Galaxy-modellen in Black Shadow, White Shadow, Galactic Blue en Ultraviolet beschikbaar komen. Een grote focus zou ook liggen op de toevoeging van een privacyscherm - een optie zodat het moeilijker wordt voor omstanders om je het scherm van je smartphone te kijken.