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.

HDMI 2.1 is de nieuwste standaard voor beeldoverdracht, maar lang niet iedereen heeft de extra bandbreedte ook écht nodig. Vooral voor gamers met een PlayStation 5, Xbox Series X of krachtige pc is het relevant. Kijk je alleen films of televisie? Dan volstaat de oudere aansluiting vaak prima. Wij leggen uit waar de grens ligt.

Als je momenteel op zoek bent naar een nieuwe televisie of monitor vlíegen de technische termen je om de oren. HDMI 2.1 wordt door fabrikanten en winkels vaak gepresenteerd als een absolute noodzaak voor een scherm dat klaar is voor de toekomst. Hierdoor ontstaat de angst dat je een miskoop doet als je kiest voor een model met de oudere HDMI 2.0-standaard. Toch is dat in veel Nederlandse huiskamers een misvatting, want de voordelen zijn nogal specifiek. Veel consumenten betalen onnodig extra voor een functie die ze technisch gezien nooit zullen activeren. Na het lezen van dit artikel weet je precies of jij die snelle poort nodig hebt, of dat je dat budget beter aan een groter scherm of beter geluid kunt besteden.

De kern van het probleem: bandbreedte

Het fundamentele verschil tussen de gangbare HDMI 2.0-standaard en de nieuwere 2.1-versie zit 'm in de digitale snelweg die ze bieden. Je kunt het zien als een waterleiding: door een 2.1-kabel kan veel meer water (of dus data) tegelijk worden gepompt (48 Gbit/s in dit geval) dan door de oudere 2.0-variant (die 'maar' 18 Gbit/s kan verwerken). Die extra ruimte is nodig voor 4K-beelden met een zeer hoge verversingssnelheid (120 beelden per seconde) of voor extreem hoge resoluties zoals 8K.

Een hardnekkige mythe is dat HDMI 2.1 het beeld altijd mooier maakt. Dat is onjuist. Als je naar een Netflix-serie kijkt in 4K, ziet dat er via een 2.0-poort exact hetzelfde uit als via een 2.1-poort. De kabel verandert niets aan de kleuren, de scherpte of het contrast; hij zorgt er alleen voor dat het signaal 'erdoor' past. Pas als er een file op de kabel ontstaat (omdat je te veel beelden per seconde wilt versturen) wordt de nieuwe standaard noodzakelijk. Zolang je dataverbruik onder de limiet van HDMI 2.0 blijft, voegt versie 2.1 niets toe aan de beeldkwaliteit.

Wanneer werkt dit wél goed?

HDMI 2.1 komt pas echt tot zijn recht als je de grenzen van beweging en snelheid opzoekt. Dat is vrijwel exclusief het domein van de fanatieke gamer. Heb je een PlayStation 5 of Xbox Series X in huis en wil je games spelen in de hoogste 4K-resolutie met 120 beelden per seconde (120 Hz)? Dan is een HDMI 2.1-aansluiting op je tv onmisbaar. Zonder deze poort blijft je console steken op 60 beelden per seconde, wat minder vloeiend oogt bij snelle shooters of racegames.

Ook pc-gamers met een zware, moderne videokaart (zoals de NVIDIA RTX 40- of 50-serie) profiteren hiervan als ze hun pc op de tv aansluiten. Naast de snelheid biedt de 2.1-standaard ondersteuning voor Variable Refresh Rate (VRR). Dat zorgt ervoor dat de televisie zijn verversingssnelheid continu aanpast aan de spelcomputer, wat haperingen en 'tearing' (waarbij het beeld in tweeën lijkt te breken) voorkomt. Daarnaast is er Auto Low Latency Mode (ALLM), een signaal waardoor je tv automatisch naar de spelmodus schakelt zodra je de console aanzet. Voor wie de maximale prestaties uit een moderne spelcomputer wil halen, is HDMI 2.1 dus een logische en eigenlijk verplichte keuze.

Oké, maar wanneer werkt dit níet goed?

Voor de gemiddelde kijker is de meerwaarde van HDMI 2.1 nagenoeg nihil. Kijk je voornamelijk lineaire televisie (nieuws, talkshows), sportwedstrijden, films op Blu-ray of series via streamingdiensten als Disney+ en Videoland? Dan kom je nooit in de buurt van de bandbreedte die HDMI 2.0 niet meer aankan. Films en series worden vrijwel altijd gemaakt en uitgezonden in 24, 30 of maximaal 60 beelden per seconde. Een standaard HDMI 2.0-aansluiting kan 4K-beeld op 60 Hz fluitend aan, inclusief HDR (High Dynamic Range).

Ook voor bezitters van een oudere of minder krachtige spelcomputer, zoals de PlayStation 4, de Xbox One of de Nintendo Switch, voegt de nieuwe poort niets toe. Het signaal dat deze apparaten uitsturen is simpelweg niet zwaar genoeg om de bredere snelweg nodig te hebben. Je koopt in dat geval een Ferrari om er vervolgens alleen maar mee in een 30-kilometerzone te rijden. Je betaalt voor capaciteit die ongebruikt blijft, terwijl je dat geld wellicht beter had kunnen investeren in een tv met een beter contrast of hogere helderheid.

Dealbreakers

Er zijn specifieke situaties waarin het blindstaren op HDMI 2.1 je keuze onnodig beperkt of zelfs leidt tot een slechtere aankoop. Dit zijn de harde grenzen:

©DC Studio

Wat betekent dit voor jouw situatie?

Om de juiste keuze te maken, moet je kritisch kijken naar wat er in je tv-meubel staat of komt te staan. De vuistregel is eenvoudig: ben jij iemand die elke frame telt in een online shooter en heb je de hardware om dat te genereren? Dan moet HDMI 2.1 bovenaan je wensenlijst staan; zonder die poort knijp je de prestaties van je dure console af en mis je de soepelheid waarvoor je betaald hebt.

Ben je daarentegen een filmliefhebber die geniet van de hoogste beeldkwaliteit in HDR, of kijk je vooral sport? Richt je dan op het contrast, de helderheid en de kleurweergave van het paneel. Een kwalitatief hoogwaardig paneel met een 'oudere' aansluiting geeft een indrukwekkender plaatje bij films dan een middelmatige tv die toevallig wél een 2.1-aansluiting heeft. Laat je niet gek maken door het idee van toekomstbestendigheid als de beloofde toekomst niet aansluit bij jouw kijkgedrag.

Dus...

HDMI 2.1 is essentieel voor gamers met een PS5, Xbox Series X of krachtige pc die willen spelen in 4K bij 120 Hz. Voor filmkijkers, serie-bingers en tv-kijkers biedt de standaard geen zichtbare beeldverbetering ten opzichte van HDMI 2.0. De extra bandbreedte is puur bedoeld voor zeer hoge framerates die videocontent niet gebruikt. Kies alleen voor HDMI 2.1 als je hardware hebt die deze snelheid daadwerkelijk kan benutten. In alle andere gevallen is de kwaliteit van het beeldscherm zelf veel belangrijker dan het type aansluiting.

Op 26 januari kan de wereld aan de slag met Highguard. Het lijkt erop dat iedereen weet wat Highguard is, terwijl tegelijkertijd ook niemand precies weet wát Highguard nou precies is. In dit artikel zetten we dus uiteen wanneer je de game kunt spelen, en waarom deze titel van Wildlight Entertainment zoveel aandacht krijgt.

Releasedatrum van Highguard

Highguard is vanaf vandaag, 26 januari, rond 19:00 uur Nederlandse tijd beschikbaar op pc, PlayStation 5 en Xbox Series X en S. De exacte releasetijd is nog niet bekend, maar vermoedelijk zal de game rond die tijd op alle platforms beschikbaar worden.

Daarbij is het spel free-to-play, dus je hoeft niets te betalen om Highguard te spelen. Daarbij ondersteunt de game crossplay en cross-save, dus je kunt de game samen met vrienden op andere platforms spelen en je progressie op andere platforms meenemen. Het spel is niet te preloaden, maar vereist op pc in ieder geval 25 GB aan beschikbare opslagruimte.

Met de lancering van het spel zendt ontwikkelaar Wildlight Entertaiment om 19:00 uur Nederlandse tijd ook direct een zogenaamde Launch Showcase uit op YouTube - ook hieronder te bekijken. De studio belooft in deze showcase een ‘deepdive in de gameplay’ van Highguard te tonen, de contentplannen voor het eerste jaar uit de doeken te doen en nog ‘veel meer’. 

Wat is Highguard?

Aan team-based PvP heroshooters als Overwatch is geen gebrek, maar Highguard lijkt zich bij die groep te scharen. Het spel wordt ontwikkeld door Wildlight Entertainment, dat weer bestaat uit oud-ontwikkelaars van onder andere Titanfall en Apex Legends. Mensen die dus meer dan prima shooters in elkaar hebben gedraaid, waardoor de interesse toch ietwat gewekt wordt. 

Ieder team in de game bestaat uit drie zogenaamde Wardens, waarvoor verschillende personages gekozen kunnen worden. In de trailer zien we bijvoorbeeld een ridderachtige personage, die met een speciale vaardigheid elektrische stokken rond kan gooien. Ook is er een groot ijsmonster dat schijnbaar muren kan laten verschijnen, een soort cowboy met beestachtige klauwen en een personage dat met messen kan gooien. Ook heeft ieder personage schijnbaar toegang tot geweren om het vijandelijke team mee te bevechten.

Het doel van een potje is namelijk het vinden van de ‘Shieldbreaker’, een soort groot zwaard waarmee je de basis van de tegenstanders open kan breken en uiteindelijk overnemen. Wanneer dit lukt is het potje gewonnen. In de context van de game krijgt jouw team op die manier de controle over het continent. 

©Wildlight Entertainment

Waarom is er zoveel om Highguard te doen?

Wildlight positioneert de game in hun marketing als een “nieuw soort shooter”, maar veel spelers zijn op basis van de trailer nog niet overtuigd. Highguard doet qua opzet van de potjes wel een paar dingen anders dan hero-shooters als Overwatch en Marvel Rivals, maar zoals Concord in 2024 liet zien is de huidige markt voor dit subgenre binnen shooters redelijk verzadigd. Velen zijn simpelweg nog niet overtuigd dat Highguard daadwerkelijk iets vernieuwends met zich mee weet te brengen.

Dit valt ook te verwijten aan een opvallend gebrek aan marketing van de game. Zo’n anderhalve maand voor release hoorden we voor het eerst van Highguard, toen de trailer werd getoond als afsluiter van The Game Awards. Normaliter is de laatste aankondiging van die show een van de hoogtepunten, maar Highguard wist mensen niet te enthousiasmeren. 

De gesprekken rondom Highguard werden echter nog vreemder, toen opviel dat Wildlight geruime tijd niets meer plaatste op sociale media over de game. Na de initiële aankondiging van de game werd er wekenlang niets meer geplaatst op het X-account van Highguard, tot drie dagen voor launch - toen het bedrijf een countdown startte. Ook dit maakte het lastig om enthousiast te worden voor Highguard. 

©Wildlight Entertainment

In de afgelopen dagen doken er berichten en geruchten op die stelden dat Geoff Keighley - de presentator en oprichter van The Game Awards - Highguard specifiek had uitgekozen als afsluiter van The Game Awards, omdat hij hier wel iets in zag. Op 25 januari plaatste Keighley een gif op X, waarin John Hammond uit Jurassic Park zegt: “Over 48 uur accepteer ik jullie verontschuldigingen”. 

Natuurlijk gunnen we iedere game waar tijd en passie in heeft gezeten het beste, maar het is ook niet te ontkennen dat het verhaal rondom Highguard op zijn minst frappant te noemen is. Nou ja, vanaf 19:00 uur kunnen we het spel zelf onder handen nemen. Verwacht daarom binnenkort impressies op onze socials en ID.nl.