'42 procent van de Belgen gebruikt geen machinelearningfuncties op telefoon'

Smartphones worden door machinelearning steeds slimmer, maar consumenten hebben vaak geen idee hoe ze die technologie naar hun hand kunnen zetten. Uit een Belgisch onderzoek blijkt dat 42 procent van de smartphonebezitters nog nooit een machinelearningfunctie heeft gebruikt.

De onderzoekers van Deloitte komen in hun Mobile Consumer Survey tot de bevinding dat machinelearning voor veel Belgen nog een ver-van-mijn-bedshow is. 31 procent weet helemaal niets van deze intelligente functies af en 42 procent verklaarde ze nooit te gebruiken. De populairste toepassing van machinelearning is slimme tekstvoorspelling, dat door 29 procent van de Belgen actief wordt gebruikt. Slechts 19 procent van de ondervraagden maakt onderweg gebruik van de slimme routesuggesties die navigatieapps kunnen aanreiken en gepersonaliseerde nieuwsupdates staan met 13 procent op de derde plaats.

Slimme assistenten zijn in België nog maar tot 8 procent van de bevolking doorgedrongen, maar dat lage cijfer komt ook doordat de Google Assistent in België officieel nog niet beschikbaar is. Opmerkelijk is dat het onderzoek geen rekening lijkt te houden met de fotografiefuncties op basis van machinelearning, die in steeds meer smartphones verschijnen. Consumenten kregen enkel de vraag of ze weleens gebruikmaakten van de functie die hun kiekjes automatisch catalogiseert, waarop slechts 8 procent een positief antwoord gaf.

Uit het onderzoek komt ook naar voren dat Belgen in 2018 voor het eerst meer smartphones bezaten dan laptops, met een dekking van 84 tegenover 82 procent. Toch koopt de Belg minder vaak een nieuwe telefoon dan in het verleden. In 2016 had 62 procent van de ondervraagden zijn smartphone achttien maanden of minder lang in zijn bezit; vandaag beschikt nog maar 55 procent over zo’n relatief jonge telefoon. Deloitte concludeert daaruit dat de smartphonemarkt erg verzadigd is, vooral onder Belgische jongeren. "Het potentieel voor de grootste verkoopstijging situeert zich in de categorie van de 65-plusser", stelt Vincent Fosty, Technology, Media and Telecommunications Industry Leader bij Deloitte België. Van deze groep senioren beschikt in België momenteel 69 procent over een smartphone.

Reacties (149)

[Sleurhutje]

Ik denk dat mijn telefoon dan nog op de blondjes update zit. Ik krijg veelal de meest vreemde woorden als suggestie. Misschien als je normale taal gebruikt. Maar wanneer je veel technobabbel gebruikt, snapt de telefoon er echt niets meer van. Voor alternatieve routes is mijn ervaring dat het geen fluit opschiet omdat iedereen achteraan de drukte de alternatieve route kiest en die ook in een mum van tijd vertraging geeft, vaak meer dan de oorspronkelijke route aanhouden. Als je voorkeur voor muziekgenres heel breed is, dan weet men het ook niet meer wat een goede suggestie is. De intelligentie gaat nog lang niet zo ver dat mijn telefoon kan raden wat mijn stemming is en wat ik dan graag wil horen. Nee bedankt, het staat allemaal uit zodat het gebruik van mijn telefoon een stuk efficienter is.

[Tokkes]

Google's keyboard had nochtans vrij snel mijn berichten-Vlaams door, hoor, aantal jaar terug... Maar op iOS krijg ik gewoon zin om dat ding tegen de grond te schieten met Mach 7, zelfs in 2018, in het Engels (werktelefoon).
Wel duidelijk is dat ook niet elke 'tekstvoorspelling' even goed zijn werk doet... Hoe zit dat op pakweg Samsung toestellen, wat, als ik me niet vergis, het grootste marktaandeel aan smartphones is? Gebruiken mensen daar ook echt Gboard en niet Samsung's keyboard met Samsung's tekstvoorspelling?

Want onbekend is onbemind en mij lijkt het dat er maar relatief weinig mensen zijn die hun smartphone zodanig 'intern' personaliseren (dus niet zomaar een hoesje en 'voila, die is van mij'). Ik ben wel zo iemand en zie er dan ook sterk tegenop een factory reset uit te voeren. Terwijl ik bij veel mensen het idee heb dat het niet zo boeit = wegwerpding dus.

Lijkt mij dus een sterk bepalende factor, de kwaliteit van zo'n service. En dat als men niet beter weet, men over het algemeen ook niet gaat zoeken. Dat soort mensen ga je vooral hier op tweakers enzo tegenkomen, maar 'out in the wild' zijn we zwaar outnumbered.

[Verwijderd]

Ik denk dat mijn telefoon dan nog op de blondjes update zit.

Kijk je uit! Met zulke opmerkingen is het vragen om vervolging uit de linkse hoek

OT: Ik gebruik de functies zelf niet, maar als ik met mensen mee kijk, zie ik inderdaad jouw ervaring terugkomen.

p.s. met meekijken doel ik op als mensen mij iets op hun telefoon laten zien etc.

[Znorkus]

Goh, veel van de A.I. termen zijn wel aan slijtage onderhevig zeg.

Wordt nu met een consumentenonderzoek bekeken hoeveel procent van de gebruikers zelf aangeeft machine learning te 'gebruiken'? ;-)

Ik zie het al voor me zeg. "Gebruikt U wel eens machine learning technieken op uw telefoon? A: nooit B soms C neutraal D vaak E elke dag".

Godsamme er valt geen droog brood te verdienen in de wetenschap maar dit soort onderzoeken haalt dan front page. Yikes.

[wica]

Het onderzoek zelf is wat duidelijker, Tweakers had blijkbaar geen zin om wat tijd in dit artikel te stekken.
https://mobile-consumer-s...martphone-takes-the-crown even naar beneden scrollen en het laatste content blokje.

Hier kan je zien, dat er 14 vragen gesteld zijn, omtrent welke functies mensen gebruikte.
En als ze geen van deze functies gebruikte, dan gebruiken ze geen machine learning.

[Reactie gewijzigd door wica op 22 juli 2024 21:13]

[Zen1581]

Klopt, dit waren de vragen en antwoorden: https://gyazo.com/8e9470c039bf040e25caabda4f9c929d.

[HKS-Skyline]

Ik vind de slechts 10% die video recommendations erg twijfelachtig. Op het moment dat je een willekeurige video opend op je telefoon zonder er naar gezocht te hebben dan heb je al te maken met machine learning.
Predictive text staat automatisch aan op iedere telefoon en mensen hebben vaak niet eens door dat ze het gebruiken en automated photo clasification staat ook standaard aan, zeker als je de google photos app gebruikt. Niet bepaald een accuraat onderzoek dus.

[Arokh]

In dat opzicht gebruikt 100% machinelearning, op enige wijze. Dat is ook geen interessant gegeven natuurlijk. Je wilt in dit geval weten hoeveel mensen bewust machinelearningfuncties inzetten in hun dagelijks leven.

[Verwijderd]

Dat geeft dus eigenlijk aan dat de titel van dit artikel gewoon niet volledig is.
In de vragenlijst van het onderzoek staat ook 'you are aware of', oftewel, wie gebruikt het bewust. Dat is inderdaad de insteek van het onderzoek.

In mijn ogen zou een betere titel dan ook zijn: "42 procent van de Belgen maakt niet bewust gebruik van machinelearningfuncties op telefoon".

In mijn ogen dekt dat de lading van het onderzoek veel beter want, zoals hier boven al aangegeven, bijna iedereen gebruikt het wel zonder het door te hebben. Al is het door een YouTube video of het laten maken van een route door Google Maps. Mensen zien dat als 'Gewoon een route laten bepalen' maar weten niet welke technieken hier achter liggen.

edit: ik laat dit even staan, maar ik zie bij nader inzien dat ik het niet helemaal goed heb gelezen en dat het 'bewust zijn' gewoon een losse vraag was. Maar ik vraag me dan meer af, als mensen niet bewust zijn van het feit dat aanbevelingen van video's machine learning zijn, hoe moeten ze dan wel kunnen antwoorden dat het zo is? Hoewel het niet direct uit het onderzoek blijkt, lijkt dit bovenstaande me nog steeds wel toepasselijk, maar het is iets te snel gelezen van mij

[Reactie gewijzigd door Verwijderd op 22 juli 2024 21:13]

[Dorstlesser]

Maar dat was dus absoluut niet de insteek van het onderzoek.

[monojack]

Er wordt toch duidelijk een verschil gemaakt tussen mensen die bewust machine learinig gebruiken en degene die dat niet bewust doen. En dat geeft toch een beeld dat het onderzoek accuraat is. Zo zijn veel meer mensen zich bewust dat een voice assistant onder machine learning valt zo is 8% zich er niet van bewust dat een voice assistant machine learning is tegenover 29% die dat niet weet bij predictive text.

[WillySis]

De vraagstelling is te suggestief en de antwoorden op de ene vraag beïnvloed het antwoord op de volgende vraag.
Ik gok dat er heel wat mensen niet eens beseffen dat ze functies gebruiken waar een vorm van AI achter zit.
Eigenlijk gebruikt iedereen die wel eens een nieuws-app of een app-store gebruikt al AI. Het probleem is echter dat je voor de mensen die "not aware" bij een vraag invullen ook niet goed weten of ze de AI gebruiken. Als je de vragen "Gebruikt u ..." en "Bent u zich bewust dat de functie ... AI gebruikt" losgekoppeld hadden had het plaatje er toch anders (en beter) geweest. Beter nog van elke functie vragen "Denkt u dat de functie ... gebruikt". Voor de controle stop je er ook een functie in die geen AI gebruikt.

Een enquete opstellen blijft moeilijk, maar voor dit onderdeel is het ronduit slecht.

[bbob]

Je kan ook stellen dat veel van de zaken waar nu een sticker ai op zit helemaal geen ai is.

Maar ja zie het doel van dit soort onderzoeken ook niet echt in.

[WillySis]

AI is ook maar een samenspel van algoritmes die kennis verzamelen en op basis van kansberekening antwoord geven op vragen. Echte intelligentie is er eigenlijk niet bij. Machine learning (zoals in de kop staat) dekt de lading ook een stuk beter.

[bbob]

Precies zoals je zegt met intelligentie heeft het niets te maken maar ja het is hip dus plakken we het er gewoon op, net als turbo, cloud, bitchain.

[BarôZZa]

Het probleem is een enquête vaak een hele slechte manier is om het gedrag van gebruikers in kaart te brengen. Zeker als het om techniek gaat. Dat geldt vaak het motto 'Don't ask. Observe'.

Als je kijkt naar predictive text, dan zie je dat 38% ervan weet en 29% het zou gebruiken. Aangezien het naar mijn weten standaard aanstaat op elke smartphone lijkt het me verrekte sterk dat 71% van de gebruikers dit zelf heeft uitgezet. Het lijkt me aannemelijker dat ze simpelweg geen idee hebben wat het is en daarom maar nee hebben ingevuld in de gemakkelijke digitale enquête.

Hetzelfde geldt voor bijvoorbeeld app suggestions met 10% kennis ervan en 3% gebruik. In de praktijk kan je de app suggestions amper ontwijken als je de store opstart.

Mijn conclusie zou eerder zijn dat een groot deel van de gebruikers simpelweg niet weet dat ze gebruik maken van machinelearningtechnieken. En dat is vaak juist het doel van de technieken. Dat het systeem al voor je heeft uitgezocht wat je wil doen.

[Ethirty]

Volgens mij bestond 'predictive text' al in de tijd dat er nog geen smartphones waren. Maar om dat dan gelijk machine learning te noemen. Dat de suggesties tegenwoordig door machine learning beter zijn dan vroeger is voor de consument een onzichtbaar proces.

[mg794613]

Dat komt omdat alles nu op 1 hoop gegooid word.
Wat eerst een simpel algoritme was is nu 'machine learning' voor de gewone mens, wat natuurlijk absoluut niet klopt.

[Stoelpoot]

Ik moet wel zeggen dat ik de relevantie van de inhoud van een onderzoek niet zo een twee drie kan zien. De resultaten zijn wat interessanter. Hoe de vragen omtrent machine learning eruit zien, daar kon ik zelf ook wel uit extrapoleren dat dat niet straight up "Gebruikt u weleens machine learning?" was. De titel vermeld ook netjes dat het gaat om "machinelearningfuncties".

[sjaool]

Zonder een goede uitleg wat machinelearning inhoudt weet de normale persoon niet eens wat er bedoelt wordt.

[Tim2010]

Nog leuker is dat slechts 2002 Belgische consumenten hebben meegedaan aan Deloitte's enquête. En dan vervolgens een conclusie trekken over een populatie van 13,3 miljoen mensen op basis van 2002 mensen waarvan meer dan de helf niet eens doorheeft waar het over gaat. Probeer maar eens in de wetenschap een paper te publiseren met zulke prut, je krijgt binnen een dag lachend een rejection van de editorial board.
Maarja het clickbait zo lekker met zulke koppen he.

[tmnvanderberg]

2000 is een prima sample size hoor

[stresstak]

Ook als ze zich willekeurig zelf aanmelden ?

[avdr2]

Onwillekeurig.

En dan is het niet random.

[tmnvanderberg]

Dat heeft weinig met elkaar te maken. Als je steekproef niet representatief is moet je de response van je survey modelleren en compenseren voor de bias in je reacties. De steekproef groter maken is geen silver bullet..

[koelpasta]

Als je steekproef niet representatief is moet je de response van je survey modelleren en compenseren voor de bias in je reacties.

Hoe kom je aan de informatie om je model op te baseren?

[tmnvanderberg]

Als je geluk hebt heeft iemand anders dat al onderzocht. Er is bijvoorbeeld is veel bekend over response rates bij telefonisch enqueteren op bepaalde tijden; overdag krijg je meer ouderen, huisvrouwen, werklozen, enz aan de lijn.

Je kunt ook de variabelen in je onderzoek gebruiken. Als je bijvoorbeeld een steekproef met 70% vrouw hebt kun je de antwoorden van de mannen zwaarder tellen om tot een representatief gemiddelde te komen.

(In werkelijkheid zijn de methoden die gebruikt worden iets minder simplistisch )

[koelpasta]

Als je geluk hebt heeft iemand anders dat al onderzocht.

Jaja ( )
Je snapt dat je dan niet kan roepen dat die samplesize genoeg is.

Als je bijvoorbeeld een steekproef met 70% vrouw hebt kun je de antwoorden van de mannen zwaarder tellen om tot een representatief gemiddelde te komen.

Ja, maar dit is een inkoppertje natuurlijk. Of, althans, zelfs dit is niet altijd de juiste benadering omdat je mischien moet compenseren voor of mensen zich man of vrouw voelen. Kan je niet aan de buitenkant zien.
Hangt er dus ook nog van af hoe relevant een bepaald gegeven is voor jouw probleem. Maar om dat te weten moet jouw probleem dus eigenlijk al deels opgelost zijn.
En pas als je kunt vertrouwen op die voorgeproduceerde gegevens waarvan je kunt bewijzen dat ze voor jouw onderzoek van invloed zijn kun je met enige zekerheid je samplesize gaan terugbrengen.
Maar het is raar om zomaar een wilde uitspraak te doen dat 2000 samples genoeg is om een populatie van 13000000 te coveren met enige nauwkeurigheid.

[tmnvanderberg]

Fijn dat je iemand me dit eindelijk even uitlegt na mijn master statistiek

Herhaling: het wel of niet representatief zijn van je steekproef door variabele response rates los je NIET op door de sample size groter te maken. Dan krijg je gewoon een grotere niet-representatieve steekproef! Die twee dingen staan vrijwel los van elkaar.

2000 is in principe groot genoeg voor dit onderzoek. Als je die berekening zelf wil doen raad ik je aan een willekeurig eerstejaars statistiekboek te lezen.

[thagom]

Dat gebeurd altijd zo... 2002 mensen is geen slecht sample size voor 13 miljoen.

Linkje met wat uitleg en waar je zelf eens kan spelen met zo'n calculator: https://www.surveysystem.com/sscalc.htm#two

[koelpasta]

2002 mensen is geen slecht sample size voor 13 miljoen

Je kan helemaal geen statement maken dat het in dit geval een goed genoege samplegootte is.
Met zo'n samplegrootte kan heel wat foutgaan.

Die calculator van jou maakt denk ik redelijk wat aannames, zoals dat de bevolking redelijk homogeen is.
Ook gaat het uit van een eerlijke verdeling van de samples.

Laat ze eerst dus maar eens motiveren dat het in hun geval genoeg is.

[tmnvanderberg]

Een steekproef van 2000 is groot genoeg. Dan heb je ongeveer 99% kans dat de afwijking minder dan 3% is.
Als er iets anders niet klopt aan de steekproef (niet representatief bijvoorbeeld) los je dat niet op door een grotere sample size te nemen.

Sample-size-obsessie is meestal niet nodig en niet nuttig.

[b12e]

11.35 miljoen inwoners in 2017. Dus tenzij er dit jaar 2 miljoen kinderen zijn geboren / mensen naar België verhuisd zijn, en niemand vertrokken/gestorven is...

[Arokh]

Britten die de Brexit niet willen meemaken in hun land? ;-)

[Tim2010]

Typfoutje excuse moi

[Arokh]

2000 mensen kan meer dan voldoende zijn hoor. Heb jij wel eens in de wetenschap een paper gepubliceerd?

[Tim2010]

Toevallig wel ja.

[Arokh]

Dan zou je moeten weten dat het voor dit soort bijzonder eenvoudige vragen voldoende kan zijn. Ik heb niet gecheckt welke exacte verdeling ze hebben gemaakt, maar het kan zeker voldoende zijn. Al zou ik ook uitgebreider testen als het kan. Ze hebben misschien 10.000 mensen moeten benaderen om die 2000 respondenten te krijgen, het is geen duur onderzoek geweest.

[Agil1ty]

Vrijwel iedereen gebruikt YouTube of Netflix, en dus machine learning... Beetje onzin dat dit onderzocht moet worden...

[Arokh]

Het gaat hier natuurlijk om bewust actief gebruiken, niet 'ermee geconfronteerd' worden.

[Helium-3]

...% verklaarde ze nooit te gebruiken

Hoe zouden niet-tweakers moeten weten of ze machine learning functionaliteit gebruiken?

Een denkbeeldig persoon van in de 40:

Is dat iets voor je mountainbike? Of doe je het bij de koffie?
Ofnee het had misschien met robots te maken?
Volgens mij gebruik ik geen machine learning functionaliteit.

> Gebruikt adaptive battery optimization in Android
> Gebruikt face recognition / scene detection in iOS foto's of Google Photos
> Gebruikt de Google zoekmachine met gepersonaliseerde resulatetn
> Gebruikt facebook, waarbij de feed word samengesteld door zelflerende systemen
> etc, etc.

Ik vind het een beetje een bijzonder artikel met weinig nieuwswaarde om eerlijk te zijn, sorry!

Of M.A.W. een betere titel zou zijn (voor het onderzoek én het tweakers artikel: "42 procent van de belgen maakt geen bewust gebruik van machinelearning functies op telefoon"

[Reactie gewijzigd door Helium-3 op 22 juli 2024 21:13]

[SuperDre]

Gebruikt de Google zoekmachine met gepersonaliseerde resulatetn

Juist en daar wordt ik ook al gek van, want ik krijg juist vaak niet de resultaten die ik zoek, terwijl een collega van mij wel. zooooooo irritant.

En hetzelfde met de facebook feed. Heb je em tegenwoordig op 'Most recent' staan, dan vallen een hoop berichten weg (ondanks dat die dus ook echt pas geplaatst zijn na dat je voor het laatst gekeken hebt), en met 'top stories' zie ik die berichten ineens wel... Sorry, maar ik wil gewoon al die berichten in de chronologische volgorde zodat ik rustig kan zien wat er is gebeurd sinds de laatste keer dat ik keek..

(maar ben zeker met je eens wat betreft nieuwswaarde)..

[jaenster]

Lang verhaal kort. Ik vind het een raar bericht, en de titel komt over als clickbait

[Menesis]

Inderdaad. Bovendien is het niet aan de consument om zich in machinelearning te verdiepen.
Bijvoorbeeld als je photos gebruikt op iOS, gebruik je de machine learning chip. Als je een foto op een Pixel3 neemt gebruik je machine learning. Je gaat toch ook niet vragen hoeveel mensen er de turbo functie van de CPU op hun telefoon gebruiken? who gives a ..

[Reactie gewijzigd door Menesis op 22 juli 2024 21:13]

[FreshMaker]

Inderdaad. Bovendien is het niet aan de consument om zich in machinelearning te verdiepen.
Bijvoorbeeld als je photos gebruikt op iOS, gebruik je de machine learning chip. Als je een foto op een Pixel3 neemt gebruik je machine learning. Je gaat toch ook niet vragen hoeveel mensen er de turbo functie van de CPU op hun telefoon gebruiken? who gives a ..

Precies,
Vaak wordt het op het toestel wel gedaan, maar niet 'actief' door de gebruiker
Ik gebruik Siri niet, maar kennelijk gebruikt ze wel de dingen die ik er in stop.
Als ik zoek in mijn fotogalerij naar "kat" krijg ik alle foto's van onze kat te zien, en met "huisdieren" zelfs d kinderen ( aapjes ? )

Dit soort onderzoeken zijn dan ook zo breed op te pakken door anderen, er kan met de vragen heel gestuurd worden op een uitslag.

"gebruikt U machine learning" - nee
"gebruikt U Siri/Bixby/whatever" - nee

"Zoekt u wel eens op 'kat' of 'fruit' in uw galerij" - ja
"herkent uw galerij gezichten van contacten"- ja

Gebruik ik dan wel of niet de machinelearning ?

[TweakerVincent]

Volledig mee eens!

[ToolBee]

De Belgen worden zo wel een beetje voor "dom" aangezien .

Het onderzoek zal belgisch zijn dus logisch, maar het staat er zo cru!

o.t. Hoeveel procent in NL zou überhaupt weten dat je phone dit kan?
En hoeveel daarvan zijn er, net als ik, huiverig voor het te gebruiken?

[Iblies]

Voor mij komen die onderzoekers uitermate dom over.

De populairste toepassing van machinelearning is slimme tekstvoorspelling, dat door 29 procent van de Belgen actief wordt gebruikt. Slechts 19 procent van de ondervraagden maakt onderweg gebruik van de slimme routesuggesties die navigatieapps kunnen aanreiken en gepersonaliseerde nieuwsupdates staan met 13 procent op de derde plaats.

•Tekstsuggesties zet ik bewust uit. Irriteer me er mateloos aan.
• WTF moet het gros met routesuggesties als je gaat werken of boodschappen gaat doen. Woon- werkverkeer is voor de meeste mensen te kort, laat staan de mensen die route aanzetten om boodschappen te doen. Bij sommige mensen staat die daadwerkelijk aan in het weekend om naar de AH te gaan. Dat heeft niets, maar dan ook niets met intelligentie te maken, maar eerder met een totaal gebrek om dat stukje weg te onthouden.
•Gepersonaliseerde nieuwsupdates,
zelfs tweakers neemt het klakkeloos over. Als ik dat hoor denk ik aan informatiebubbel. Te pas en te onpas een piep omdat er weer ‘nieuws’ is dat op je zou behoefte aansluiten. Totale krankzinnigheid natuurlijk als daadwerklijk het idee wordt geschept dat dat ook daadwerkelijk iets met ‘intelligente functies’ te maken heeft.


Nog vreemder dat tweakers.net het klakkeloos overneemt.


Een smartphone is pas smart als die voor de gebruiker een laptop/desktop kan vervangen,
niet als die smart is voor Google die elke scheet die je laat wilt opvangen.

[mae-t.net]

De definitie van een smartphone zoals je die in de laatste alinea noemt, bevreemdt me zeer. Dat zou betekenen dat er pas de laatste jaren een paar types smartphones in omloop zijn gebracht. In werkelijkheid is de definitie van een smartphone een stuk breder. Als ik het kort door de bocht zeg: er moet een OS op draaien dat applicaties ondersteunt en de basisfunctionaliteit moet duidelijk groter zijn dan alleen bellen en adresboek. Minstens die van een PDA zeg maar. Dan ga je toch al naar rond de eeuwwisseling.

[Reactie gewijzigd door mae-t.net op 22 juli 2024 21:13]

[ToolBee]

Tís dat ik nu overstag ben, met een 2e hands nokia op win8.1, maar ik roep nog wel eens:
"smart phones are for dumb people..."

[Noxious]

Eens. Toch heb ik al veel langer het idee dat tech-adaptatie in België een beetje achterblijft.
Dit is ook mijn ervaring toen ik daar wat jaren geleden veel werkte.

[jaenster]

ik vind het juist intressant om te beseffen/leren wat andere bevolkings groepen meer of minder gebruiken. Als de titel "42 procent van de Nederlanders gebruikt geen machinelearningfuncties op telefoon'" had ik hetzelfde gepost =)

^{edit; tpyo}

[Reactie gewijzigd door jaenster op 22 juli 2024 21:13]

[wica]

Dit onderzoek is in 36 andere landen gedaan, beetje google kan je sommige vinden en andere moet je weer aanvragen.
Voor Nederland moet je het aanvragen via https://view.deloitte.nl/...Consumer-Survey-2018.html
Was leuk geweest als tweakers dit gedaan had, zodat dit bericht interessant was voor zowel Belgen als Nederlanders

[Mr777]

Hier een Belg die het écht niet interessant kan vinden. Mijn eerste gedachte bij het zien van de titel was "Waar houden ze zich in godsnaam toch mee bezig?"...

Het doet me allemaal een beetje denken aan de maatschappij in Orwells 1984, waar de dagelijkse berichtgeving op de overal aanwezige beeldschermen nog uitsluitend bestond uit het eindeloos opdreunen en laten zien van statistieken, omzetcijfers, begrotingscijfers, statistieken, winstmarges, statistieken, bedrijfsanalyses, indexcijfers, statistieken enz enz... Het was (is?) natuurlijk je reinste mind control: bombardeer de gedachten van de massa met zoveel mogelijk zinloze informatie waarmee ze toch niets kunnen beginnen en pretendeer dat het allemaal ongelofelijk belangrijk is zodat ze er zich niet van afkeren.

Morgen op Tweakers: "42% van de Nederlanders verandert nooit de achtergrond van z'n bureaublad" en dat gaan we dan weer geweldig interessant vinden en vergelijkingen maken met andere landen enz...

[sygys]

Of ze zien juist veel beter in wat er aan het gebeuren is. Techniek die jou verteld waar je heen moet... je nieuws voorschotelt die je moet bekijken... etc etc. We zeggen: "deze techniek weet precies wat we willen zien en doen" is dit niet juist gevaarlijk? Is dit niet juist precies wat overheden willen? De bevolking zonder dat ze het eigenlijk door hebben beetje bij beetje een bepaalde richting op sturen? Ik vind heel dat machinelearning een zorgwekkende ontwikkeling

[Noxious]

Oh dat ben ik met je eens. Het verkleint je bubbel aanmerkelijk in plaats van dat je eens een blik buiten je eigen wereld krijgt.

Ik maak er zelf ook zo min mogelijk gebruik van maar in veel gevallen ontkom je er praktisch niet aan, en hier en daar heeft het wel een voordeel (zoals je Google-bubbel waardoor je sneller vind wat je zoekt).

[sygys]

Dat zeg je verkeerd naar mijn mening. Je vindt voornamelijk wat Google wil dat je vind.

[Reactie gewijzigd door sygys op 22 juli 2024 21:13]

[cadsite]

Ik ben Belg en kom vaak in Nederland.
Ik heb toch ook het gevoel dat er in NL actiever naar nieuwe dingen gegrepen wordt.
Of dit positief of negatief is laat ik even in het midden.

Ik vermoed dat dit komt doordat NL veel eerder smartphones bundelde bij een abonnement zodat er veel sneller smartphones in omloop waren. Ook was (en is) dataverkeer in NL veel goedkoper wat maakt dat het gebruik van die smartphone minder inhakt in je budget.

[Verwijderd]

Er blijft wel meer achter in België. Het wegennet bijvoorbeeld dat meer gaten en kraters vertoont dan Mars

[jaenster]

Mwah, beter als elke week de straat weer openbreken om de nieuwste hippe steen te gebruiken.

Overigens zitten er ook veel voordelen aan "achter" blijven, zoals huurverhogingen bv

[Dorank]

"beter als", laat het de Belgen niet lezen! https://onzetaal.nl/taaladvies/dan-als/

Maar on-topic, ben geen Belg maar gebruik de genoemde features ook niet. De voorgestelde tekst klopt nooit, de voorgestelde nieuwsartikelen komen niet overeen met mijn voorkeuren (sport, muziek en entertainment blijven maar terugkomen) en de aangedragen routes zijn in mijn beleving niet het effectiefst (om redenen die de applicaties niet kunnen weten (bv stoplichten die niet reageren op mijn voertuig) en machinelearning is schijnbaar niet in staat om dat afwijkende gedrag over te nemen als de norm en alleen als mijn normale route problemen vertoont een alternatief te tonen).

Met andere woorden: ik denk het beter te weten.

[Tittah]

De titel, het artikel en het onderzoek lijken een waardeoordeel te geven over het feit dat wij (de Belgen) niet mee zijn met de technologische evolutie. Maar voor alles wat in het artikel genoemd wordt, ga ik elke keer actief op zoek om al deze ongein uit te schakelen.

Een betere titel zou zijn: "42% van de Belgen weerstaat aan de onrustwekkende en illegale dataverzameling door machinelearningfuncties op de telefoon". En dan vind ik het persoonlijk spijtig dat het slechts 42% is...

[Tiniduske]

Maar een waterpas kennen ze in Nederland toch ook niet zenne. Precies of ik zit op een boot op en neer te gaan in de golven.

[Tusk]

Ik wist niet dat ik 'machinelearningfuncties' gebruikte op mijn telefoon....

[burne]

Heb je een iPhone? Druk de homeknop lang in en vraag Siri "heb ik foto's van bloemen?".

[CivLord]

Ik denk dat dat juist de strekking is van de reactie van @Tusk.
Veel zaken gebeuren automatisch zonder dat je er erg in hebt dat er machinelearning in het spel is.
Veel mensen zullen niet eens weten dat foto's automatisch in categorieën ingedeeld worden op je telefoon. Wel grappig om eens doorheen te bladeren om te zien wat er allemaal ook als berg gezien wordt, maar verder voor mij niet zo interessant.

Ik denk dat het nog flink lastig is om een moderne smartphone te gebruiken zonder van enige machinelearningfunctie gebruik te maken.

Ik vraag me wel af of een gepersonaliseerd nieuwsoverzicht niet meer wordt samengesteld met statische filters i.p.v. met machinelearning.

[Tusk]

10 punten

[DarkKnight]

Ja, het is zeker een raar bericht.
Ik begrijp nog steeds niet wat er nu precies onderzocht is en waarom.
Machinelearningfuncties is een leuk scrabblewoord, als het is toegestaan, maar is verder vrij nietszeggend.
Ik zou het interessanter vinden als beschreven was hóe ze dit hebben onderzocht. Mijn aanname: Meeste mensen hebben geen flauw idee waar allemaal 'machinelearning' in is verwerkt of wat er op de achtergrond gebeurt. Kans is aanwezig dat 90+% van de mensen de functies wel gebruikt, maar totaal niet weet dat ze die gebruiken. En dan is de vraag: is dat erg?
Oftewel: Wat wil Deloitte ons verkopen met deze informatie? En waarom?

[freburgje]

Ik kom op scrabblewoordenboek Machinelearning niet tegen, je kan met dezelfde letters echter wel de volgende woorden maken

25 - nagelmachine
24 - greinmachine
24 - grimlachen
24 - machinegaren
24 - machinerange
23 - amelanchier

[g4wx3]

zelf gevonden of via machinelearning?

[Herax10NL]

Opzich vind ik het totaal niet interessant welke functies een ander (laat staan een bevolkingsgroep) op zijn telefoon gebruikt, dus waarom dit bericht geplaatst wordt...?

[Bender]

Jij wellicht niet, andere blijkbaar wel.
Het zal niet voor niks zijn dat de app store zo duidelijk laat zien welke apps populair zijn.

[hiostu]

Hoewel ik dit geen bijzonder interessant artikel vind, kan het zeker wel interessant zien hoe bepaalde technologie geadopteerd wordt. Misschien niet als individu, maar er komen hier ook mensen op tweakers die technologie inzetten. Dit soort informatie kan ze helpen om te bepalen waar ze op focussen of niet. Marktonderzoek kan wel degelijk interessant zijn.

[Basszje]

+1 . Misschien is de gemiddelde Belg helemaal niet gediend van dergelijke pricavy-onvriendelijke rommel.

[mocean]

Sinds wanneer hebben telefoons 'machinelearningfuncties'

[DigitalExorcist]

Sinds enige tijd al.

Als ik op iOS kijk heeft mijn foon (iPhone 6) keurig een index gebouwd voor mijn foto's. Als ik Siri vraag om alle foto's te laten zien met katten, krijg ik in mijn Fotos app alle foto's van mijn katten te zien. Of als ik vraag om alle foto's uit Groningen, krijg ik die te zien. Dat laatste kan nog doordat de GPS-locatie ingeschakeld stond, maar foto's van dieren of landschappen of iets dergelijks heeft ie zélf geïndexeerd.

En nee, dat gaat niet via de cloud.

[Verwijderd]

En heet zo'n stukje functionaliteit vanaf heden ineens "machinelearning"? In mijn beleving is dat gewoon (lokale) software op je telefoon.

[burne]

Het herkennen van de inhoud van een foto heet inderdaad machinelearning. Het is een algoritme wat categorieen geleerd heeft door voorbeelden voorgeschoteld te krijgen met het goede antwoord, dat is het machine learning deel. Eenmaal aangeleerd kan het op eigen houtje je foto's voor je indelen.

[Quilt]

Maar heeft dat algoritme het geleerd op je telefoon?

[burne]

Nee, hoe te herkennen heeft het ergens anders geleerd. Niemand begrijpt goed hoe een 'convolutional neural network' werkt. Je kunt niet van te voren getalletjes opgeven waardoor het soorten koekjes kan sorteren. Het enige wat werkt is dat je het voordoet met trainingsdata en aangeeft of het fouten maakt, en gaandeweg, na 100000 koekjes kan het alle koekjes waar je het mee getrained hebt herkennen, ongeacht achtergrond, belichting, overlap met andere dingen enzovoort.

Dit CNN heeft geleerd verkeersdeelnemers te herkennen: https://youtu.be/iL_TBWHR7k0 en het ding wat Tesla gemaakt heeft gaat leren om borden en stoplichten te herkennen, kon je eerder vandaag lezen.

[DigitalExorcist]

Ja, maar dat ding weet niet uit zichzelf wat katten, landschappen, bergen, sneeuw en whatnot is. Daar is een algoritme voor, en dat is gebaseerd op machinelearning. Het metadateren van foto's doe ik verder niks aan. Er moet een stukje logica zijn dat bepaald wat een kat is, of een berg met sneeuw, of een trein.

[Reactie gewijzigd door DigitalExorcist op 22 juli 2024 21:13]

[koelpasta]

En nee, dat gaat niet via de cloud.

Is dat werkelijk zo?
Lijkt me lastig omdat het toch behoorlijk veel rekenkracht vergt om foto's te categoriseren.
Als je dan de bakken met foto's ziet die mensen met zich meezeulen zou het een rare beslissing van apple zijn om alles op de telefoon zelf te categoriseren.

[DigitalExorcist]

De eerste keer na installeren en downloaden van je catalogus wordt ie inderdaad wel warm ja. En inderdaad, dat gebeurd écht volledig lokaal. Juist vanwege privacyredenen en omdat Apple simpelweg geen belang heeft bij je foto's. Daar verdienen ze niks aan.

Het indexeren gebeurd 's nachts wanneer je foon aan de lader ligt trouwens.

https://www.imore.com/how...ithout-creeping-your-data

[Reactie gewijzigd door DigitalExorcist op 22 juli 2024 21:13]

[mjz2cool]

Ja, dat is zo. Als je in 1 keer heel veel foto's erop zou zetten zou de telefoon er misschien wel moeite mee hebben, dan gaat die 's nachts alles indexeren, maar als het categoriseren eenmaal is gebeurd hoeft dat niet opnieuw te gebeuren.
Als je dan nieuwe foto's maakt of krijgt, worden die meteen geïndexeerd, en kost dat niet zoveel rekenkracht.

[CivLord]

Of als ik vraag om alle foto's uit Groningen, krijg ik die te zien. Dat laatste kan nog doordat de GPS-locatie ingeschakeld stond, maar foto's van dieren of landschappen of iets dergelijks heeft ie zélf geïndexeerd.

Voor locaties van de foto's is lang niet altijd GPS noodzakelijk (of input van andere bronnen zoals GSM-masten of WiFi).
15 jaar geleden maakte ik nog foto's met een 'ouderwetse' fotocamera met fotorolletjes, maar liet ik de foto's wel meteen door de ontwikkelcentrale op CD-ROM zetten. Iets later gebruikte ik een digitale camera zonder GPS. Laatst heb ik een aantal foto's van oude vakantiereizen op mijn telefoon gezet en tot mijn grote verbazing werden van sommige van die foto's de locatie herkend op basis van bekende gebouwen of andere herkenningspunten.

[DigitalExorcist]

Ja dat kan ook natuurlijk. Als je het Vrijheidsbeeld fotografeert weet iedereen natuurlijk wel dat dat in New York staat en zo. Maar in dat geval lijkt het me toch sneller te gaan als je de GPS-data opslaat in de foto en die uitleest. Of een mix van beiden wellicht.

[CivLord]

Dat gaat uiteraard sneller en werkt ook meteen voor de foto's van dezelfde reis zonder herkenningspunten. Maar voor foto's zonder GPS coördinaten in de EXIF informatie kan het handig zijn.
(Ik ben nu eenmaal te lui om die oude digitale foto's zonder GPS coördinaten zelf van die coördinaten te voorzien door de geschatte locatie op Google Maps op te zoeken.)

[BaszCore]

Elk iOS device doet aan machine learning (en al aantal jaren). Het zit compleet ingebakken en is ook gewoon beschikbaar voor ontwikkelaars.
https://developer.apple.com/machine-learning/

Zo leert iOS het gebruik van het toestel door de gebruiker en kan daar zaken voor optimaliseren. Bijvoorbeeld je wordt wakker 's ochtends en opent standaard bepaalde apps. Dat leert iOS en zal ervoor zorgen dat die apps sneller openen/geladen zijn.

[Trommelrem]

Niet. De telefoons sturen data door naar Azure. De machine learning features zitten namelijk in Azure, niet in telefoons. Dat zou immers te veel accu kosten.

[jj71]

Dat is niet helemaal waar en in de toekomst zal er steeds meer op de telefoon zelf worden gedaan.

De nieuwere high-end telefoons hebben een NPU (Neural Processing Unit), een speciale co-processor om AI / machine learning taken op de telefoon zelf uit te kunnen voeren.

[ZpAz]

Mijn iPhone begs to differ.

Also, de beste machine learning functies zijn imho degenen waarvan je niet doorhebt dat je ze gebruikt. Bijvoorbeeld als je op de iPhone een foto maakt gaat er al een sloot aan machine learning vooraf.

Naast om de algehele kwaliteit van de foto te verbeteren heb je ook nog dingen als dat wanneer je burst modus gebruikt hij via machine learning de beste foto uitzoekt. (E.g degene waar iedereen glimlacht op de foto ofzo).

[Ben75]

Hoe moet ik dat percentage van 42% zien? Is dat veel of weinig t.o.v. Nederland, Duitsland of andere landen?

[fverhoef]

Ik denk persoonlijk dat je die 42% kan lezen als mensen die geen machine-learning functie denken te gebruiken. Waarschijnlijk zit er onder die 42% nog een aardig aantal mensen die het zonder te beseffen wel gebruiken.
Machine-learning is voor de meeste mensen namelijk niet meer dan een handigheidje, zonder te beseffen wat er allemaal achter zit.

Ik vraag me tenslotte sterk af wat de vraagstelling was tijdens dit 'onderzoek'.

Dus of het veel of weinig is valt zo ie zo niet veel over te zeggen.

[Reactie gewijzigd door fverhoef op 22 juli 2024 21:13]

[Smultie]

Het komt ongeveer overeen met een van de belastingschalen een aantal jaren geleden.

Zo, dat was ongeveer net zo informatief als dit artikel, ik heb m'n werk weer gedaan vandaag!!!

[Reactie gewijzigd door Smultie op 22 juli 2024 21:13]

[MN-Power]

42 is niet voor niets "The answer to the meaning of life, the universe, and everything"

[Reactie gewijzigd door MN-Power op 22 juli 2024 21:13]

[KokopKokop]

machine learning? machine kan het gewoon niet aan omdat ik in meerdere talen typ en alle voorstellen die ik krijg zijn zinloos of compleet verkeerd. Taal veranderen kan ja, maar ik gebruik constant verschillende talen en is gewoon tijdverlies om altijd taal aan te passen.

[Verwijderd]

omdat ik in meerdere talen typ

Dit, zelfs het grote alwetende brein Google heeft dit nog altijd niet onder de knie. Mensen met een tweetalig leven.
Voertaal bij mij thuis is Engels maar daar zijn in principe drie talen aanwezig (nl en spaans). Zo'n autocorrigerend toestenbord snapt dat gewoon niet en gaat rare correcties doorvoeren.

[Reactie gewijzigd door Verwijderd op 22 juli 2024 21:13]

[mainvoid]

Toen ik Gboard gebruikte kon ik gewoon aanvinken in welke talen ik (tegelijkertijd!) gecorrigeerd wilde worden; gebruikte je dit toetsenbord ook? Want ik heb daar geen problemen mee gehad, ik kon zonder problemen af en toe een Engelstalige zin erdoor gooien die gewoon in het Engels gecorrigeerd werd.

[Verwijderd]

Ik gebruik een Nokia 7.1 met Android One momenteel, volgens mij is dat gewoon Gboard want ik installeer wat dat betreft nooit alternatieven en ik vind het niet werken.
Zeker bij woorden die wel woorden zijn maar niet in het woordenboek staan zoals jargon links en rechts.

Ik wil daarbij wel nuanceren dat ik met dingen als dat autocorrect wel echt bijzonder weinig geduld heb en na drie foutieve autocorrects oprecht met mijn telefoon wil gooien.
Over het algemeen ben ik niet zo tempramentvol maar autocorrect heeft een directe route naar mijn schietlont.

[Reactie gewijzigd door Verwijderd op 22 juli 2024 21:13]

[jaenster]

dit. Als google translate een taal (vaak) moeiteloos kan herkennen, hoe kunnen ze dan zo hard falen met autocorrect

[CivLord]

Ik gebruik ook meerdere talen, maar ik heb weinig problemen.
Ik gebruik geen autocorrectie, maar kan het correcte woord uit drie voorstellen kiezen (Swiftkey). Vaak hoef ik maar een paar letters te typen voordat ik het gewenste woord kan kiezen en regelmatig kan ik dan ook het volgende woord aantikken.

[Robby517]

Die dingen worden alleen 'slimmer' als je ze toegang tot al je gegevens geeft. Dank u maar dan hoeft het voor mij niet!

[Kiswum]

Precies! De foto's categoriseren kan alleen maar als je ze opslaat in de cloud. Dat kan met Google foto's en bijvoorbeeld met het Miui Eco systeem. Toetsenborden die je teksten verbeteren, werken helaas vaak niet zo goed. Om het beter te laten werken, moeten de toetsenbordaanslagen worden doorgestuurd naar de fabrikant van de app. Je wachtwoorden, worden dus automatisch geupload naar de servers van Google (Gboard), Swype of bijvoorbeeld SwiftKey. Wat doet de fabrikant van de "intelligente speaker" precies met mijn data die ik gedurende de dag zeg? De microfoon staat immers 24/7 aan.

Dat mijn navigatiesysteem (Sygic) een nieuwe route berekend op basis van files, dat vind ik erg handig. Er hoeft geen persoonlijke date worden gedeeld. Hooguit mijn GPS coördinaten waarmee de drukte rondom mijn auto zichtbaar is.

Kortom: maar liefst 58% van de Belgen maken regelmatig gebruik van intelligente online services.

[burne]

Precies! De foto's categoriseren kan alleen maar als je ze opslaat in de cloud.

Het Apple ecosysteem doet het helemaal lokaal. Zelfs als je een clouddienst gebruikt gebeurt het categoriseren van je foto's lokaal en op elk device apart. Geen van die data wordt ooit met Apple (of iemand anders) gedeeld.

Daarom zit er een dikke neural processor in de recentste iPhones. Dan gaat het sneller (en vooral:) en zuiniger.

[Frenziefrenz]

Kon Picasa dat vroeger (zeg maar rond 2004) ook niet compleet lokaal?

[CivLord]

Kortom: maar liefst 58% van de Belgen maken regelmatig gebruik van intelligente online services.

Het grootste deel van de overige 42% doet dat ook, maar dan zonder dat te beseffen.

[mjz2cool]

Bij android is dat wel zo, maar bij ios gebeurt dat allemaal lokaal, dat is tegelijk ook een reden waarom siri minder lijkt te kunnen dan anderen. Ik weet trouwens niet hoe dat bij huawei gaat, ik kan ook offline foto's maken en dan zegt ie wel waar ik een foto van maak, maar ik weet niet of dat ook opgeslagen wordt bij de foto.

[basst85]

Machinelearning wordt in heel veel apps gebruikt; Google Photos, Google Maps, Facebook. LinkedIn, Instagram..

Dus de meeste mensen "gebruiken" het gewoon.

[Trommelrem]

Maar het zit niet in de apps zelf. Het wordt door diensten zoals Azure of Amazon gedaan.

[Stoelpoot]

Een auto zit ook niet in mij, maar ik gebruik wel een auto om me voort te bewegen. Dus ik zie niet wat een semantisch verschil voor waarde heeft (zeker omdat @basst85 zelf ook "gebruiken" gebruikte, en niet "bevat").

[teek2]

Ok, bedoelen ze nu met "Machine learning functies" slimme assistenten? Want die zijn op Deep Learing gebaseerd (neural networks). Ik ben anders wel benieuwd waar je precies machine learning voor zou gebruiken anders. Ik zit in de IT maar ik het zelf ook niet echt een idee waar mij telefoon machine learning voor (kan) gebruiken... Ik bedoel, een betere route berekenen met inputs als verkeersdrukte, daar hoeft toch geen machine learning bij te komen kijken?

[Reactie gewijzigd door teek2 op 22 juli 2024 21:13]

[locke960]

Het heet "Machine learning" omdat de machines van Google, Facebook, Apple en Microsoft heel veel over je leren.

[mashell]

Ok, bedoelen ze nu met "Machine learning functies" slimme assistenten? Want die zijn op Deep Learing gebaseerd (neural networks).

Huh? Machine learning is een machine die leert. De machine is de smartphone en het leren is jouw gedrag herkennen en je daarop gebaseerd adviezen geven. Zoals het "Met het verkeer duurt uw trip naar Werk 23 minuten. Dit is ongeveer zoals gebruikelijk". Overigens vind ik deze assistenten echt nog veel te dom om slim genoemd te kunnen worden.