'Kunstmatige intelligentie neemt werk van deel MSN-redacteuren over'

Volgens ex-freelancers van MSN wordt hun werk overgenomen door kunstmatige intelligentie. Die zal van partnermedia trending nieuwsverhalen oppikken, zonodig headlines herschrijven en foto's of diavoorstellingen toevoegen. De ai gaat niet zelf stukken schrijven.

Microsoft heeft van zo'n 77 freelancers afscheid genomen. Dat schrijven The Seattle Times en The Guardian op basis van uitspraken van een van de ontslagen MSN-freelancers, die anoniem willen blijven. "Het is demoraliserend om te bedenken dat een machine ons kan vervangen", zegt een van hen. Er werden al langer tests gedaan met kunstmatige intelligentie die bepaalde functies van de freelancers vervulde. In Seattle gaat het om 50 redacteuren en in het Verenigd Koninkrijk om zo'n 27 redacteuren, aldus de media.

Hoe de verdeling menselijk en geautomatiseerd werk nu ligt bij MSN, is niet duidelijk. In 2018 schreef Microsoft in ieder geval dat het wereldwijd meer dan 800 redacteuren actief had op vijftig verschillende locaties wereldwijd.

Microsoft zelf heeft het afscheid nemen van de freelancers bevestigd, maar het bevestigt de stap om kunstmatige intelligentie op hun plek te zetten niet. MSN houdt in ieder geval in Seattle nog wel fulltime-redacteuren aan, maar hoeveel is niet bekend. De techgigant benadrukt dat de zet geen verband heeft met het coronavirus. Naast MSN.com is de content te vinden in de Microsoft News-app voor iOS en Android.

Reacties (167)

[watercoolertje]

Het is demoraliserend om te bedenken dat een machine ons kan vervangen

Er is altijd iemand/iets beter dus zo raar is het niet, de hele mensheid kan je vervangen met machines, dus mooi dat dat besef begint te ontstaan dat we niet zo super speciaal zijn verder.

Kunnen/gaan we er iets tegen doen? Denk het niet

[Reactie gewijzigd door watercoolertje op 25 juli 2024 17:59]

[geekeep]

AI is zwaar hyped de laatste jaren. Het antwoord op al je problemen!
Computers en mensen hebben ieder hun sterktes en zwaktes, die wederzijds elkaar (kunnen) opvullen ipv vervangen. Dus "de hele mensheid" vervangen is nogal overdreven, nu en de komende jaren.

[xbeam]

Er is een verschil tussen AI en een algoritme
Wat veel bedrijven AI noemen is eigenlijk gewoon een script/algoritme daar ben ik het met eens dat overhyped is.

Maar zelf lerende AI gaat echt sprongen maken en de komende jaren meer vervangen dan je lief is.
Dat AI robots nu vaak Nog langzamer zijn in fysieke taken maakt niet uit. Ze doen het werk voor Nul loon kosten 24/7 zonder te klagen

[Croga]

Er is een verschil tussen AI en een algoritme

Yup. Het voornaamste verschil is dat AI niet bestaat en ook niet op afzienbare termijn gaat bestaan....

Alles wat men op dit moment AI noemt is een algorithme. Alles wat men op dit moment zelflerende AI noemt is een algorithme.

AI bestaat niet. Wat men op dit moment AI noemt, in welke vorm dan ook, is Machine Learning. Een recursief algorithme wat een ander pad kiest op basis van de uitkomst. Dat noemt men "zelflerend" maar is simpelweg een recursief algorithme.

Ofwel: Nee, het gaat geen sprongen maken. Nee, het gaat niet slim worden en Nee, ook robots gaan mensen niet kunnen vervangen (ja, ze doen het werk zonder loon maar voor de aanschafkosten van een robot met ML kun je een mens tientallen jaren betalen. En die mens zal dan nogsteeds sneller in staat zijn het proces te verbeteren dan die robot ooit kan doen. Toyota heeft is die reden robots uit het productie proces aan het halen)

[Vouwfietsman]

Je maakt een aantal aannames in deze reactie, vind ik. Ik zal ze stuk voor stuk noemen in de hoop dat mensen die je reactie lezen niet een conclusie trekken die te kort door de bocht is. Als je het ergens niet mee eens bent hoor ik het graag.

Het voornaamste verschil is dat AI niet bestaat en ook niet op afzienbare termijn gaat bestaan....

Dit is een tweeledige aanname. Ten eerste maak je de veel voorkomende fout dat je de definitie van AI gelijk zet aan een menselijk equivalent van redeneren, of een menselijk equivalent van intelligentie. Dit is onjuist. De definitie van AI is niet zo helder, dat geef ik gelijk toe, maar dat komt omdat de definitie van intelligentie niet zo helder is. Waar jij op doelt is denk ik AGI, Artificial General Intelligence, dit is een menselijk equivalent van intelligentie. AI zelf is simpelweg kunstmatige intelligentie, en kan dus elk niveau van intelligentie bevatten. Het idee dat de huidige computer systemen niet "echt intelligent" zijn is in lijn met een lange historie van menselijke overschatting waarin, iedere keer dat AI iets moois doet, wij snel gaan roepen dat het geen echte intelligentie is, omdat we ons bedreigd voelen, danwel beledigd zijn door hoe verklaarbaar dit intelligente gedrag opeens blijkt te zijn (het is slechts code). Dit is zo'n veel voorkomende fout dat er zelfs een wikipedia pagina voor is: https://en.wikipedia.org/wiki/AI_effect. Neem schaken, waarvan mensen tientallen jaren zeiden: "als een computer dat kan, dan heb je pas echt AI". Nu kan een computer het, en dat heeft niets veranderd aan de opvatting van mensen die intelligentie toch het liefst definieren als iets wat nooit uit een computer kan komen.

Ik raad iedereen die hierin geinteresseerd is aan om eens wat te lezen over AGI, specifiek is het boek van Nick Bostrom "SuperIntelligence" erg leuk, maar zal inmiddels wel gedateerd zijn.

Ten tweede maak je een aanname over "afzienbare termijn", de realiteit is dat niemand nu nog weet of de huidige paradigma's van AI (machine learning, neural networks) wel of niet kunnen doorgroeien naar AGI. Dat weten we niet, omdat we erg veel moeite hebben met het inschatten van de kwaliteiten van een intelligentie: hoe verschilt de intelligentie van een mier met die van een hond? die van een hond met een dolfijn? die van een dolfijn met een mens? Als we dit proberen te verklaren verliezen we onszelf in een analyse van gedrag. Gedrag is slechts de output van een intelligentie, we kunnen nog maar weinig zeggen over de intelligentie zelf. We weten dus niet of het feit dat we nu b.v. alpha-zero hebben iets zegt over de potentie van onze huidige paradigma's in relatie tot AGI, en we kunnen dus ook niets uitsluiten. De definitie van intelligentie is zo moeilijk uit te kleden dat de rol van 1 van de cornerstones van intelligentie, theory of mind, nog steeds niet duidelijk is in relatie tot oplossingsvermogen, en we recentelijk nog de leeftijd hebben aangepast waarop we vinden dat kinderen dit onder de knie hebben.

Alles wat men op dit moment AI noemt is een algorithme. Alles wat men op dit moment zelflerende AI noemt is een algorithme.

Dit is uiteraard waar, maar zegt verder niets over de intelligentie van AI of algoritmes. Quantum computers draaien ook algoritmes. Menselijke intelligentie kan een algoritme zijn, een heel complex algoritme weliswaar, maar wel een algoritme. Dit is een vraag over de berekenbaarheid van bewustzijn, en heeft heel veel hele slimme filosofische aanhangers aan de kant van ja, en de kant van nee. Wederom kort door de bocht. Dit klinkt erg als het AI effect, of een versie van https://en.wikipedia.org/wiki/No_true_Scotsman.

AI bestaat niet. Wat men op dit moment AI noemt, in welke vorm dan ook, is Machine Learning. Een recursief algorithme wat een ander pad kiest op basis van de uitkomst. Dat noemt men "zelflerend" maar is simpelweg een recursief algorithme.

Ik begin inmiddels benieuwd te worden naar je definitie van AI en machine learning, evenals je gebruik van het woord recursief. Als je vind dat de huidige software systemen niet voldoen aan jouw eisen voor deze woorden moet je de eisen wel duidelijk formuleren. Bijvoorbeeld: als de huidige systemen niet zelflerend zijn, is een mier dat dan wel? of een muis? of een kraai? Of een mens? En als die dieren het wel zijn, waarom dan? En waarom die algoritmes dan niet? Ik ben bang dat je vast gaat zitten in een redenatie over gedrag, en als we het strikt over gedrag hebben zijn deze systemen wel degelijk zelf lerend. Alpha-zero leert zichzelf tientallen atari spellen spelen, hoe is dat niet zelflerend? Wederom lijkt deze redenatie vooral voort te komen uit het AI effect.

Ofwel: Nee, het gaat geen sprongen maken. Nee, het gaat niet slim worden en Nee, ook robots gaan mensen niet kunnen vervangen

Er is ooit voorspeld dat er wel 5 computers nodig zouden zijn, in de hele wereld. Er is ooit voorspeld dat het internet een tijdelijke hype was. Voorspellingen van deze aard zijn altijd verleidelijk, omdat er van jaar tot jaar weinig lijkt te gebeuren. Ondertussen maakt de technologie enorme sprongen, en als er 1 voorspelling wel gemaakt mag worden is het deze: de technologie gaat dingen doen die wij nu niet voor mogelijk houden, inclusief de dingen die je nu niet voor mogelijk houd. Dit is een harde schijf van 5mb in 1956: https://pbs.twimg.com/med...TIK?format=jpg&name=small. Hoe denk je dat mensen uit die tijd zouden denken over dit: https://www.wired.com/ima.../2009/01/12/microsdxc.jpg

(ja, ze doen het werk zonder loon maar voor de aanschafkosten van een robot met ML kun je een mens tientallen jaren betalen. En die mens zal dan nogsteeds sneller in staat zijn het proces te verbeteren dan die robot ooit kan doen. Toyota heeft is die reden robots uit het productie proces aan het halen)

Paarden zijn vervangen door auto's, bijna overal. De piek van de paarden populatie op aarde lag rond de 1e wereldoorlog, als ik mij niet vergis, sindsdien zijn ze langzaam onnodig geraakt. Waarom? Omdat ze economisch vervangen zijn door technologie. De eerste auto was duurder dan een paard, langzamer dan een paard, en oncomfortabeler dan een paard. Dit is nu precies omgedraaid: niemand denkt nog aan een paard voor menselijk vervoer. Als paarden konden praten hadden ze precies gezegd wat jij nu zegt, rond 1915.

Mensen geld hetzelfde lot: er is al een lange historie van robots die mensen vervangen, in allerhande vakgebieden. De Luddites (https://en.wikipedia.org/wiki/Luddite) is een groep mensen die al in begin 19e eeuw (!!) boos waren omdat ze vervangen werden door een machine, een robot. "Computer" was de letterlijke naam voor een mens die dingen uitrekende, tot hij vervangen werd door de robot die we nu een computer noemen, hoe duidelijk wil je het hebben. Elke robot in Tesla's auto productie is een robot die een mens vervangt. En deze trend gaat door, natuurlijk, ook als het toevallig nu even slecht uitkomt voor de kwartaalcijfers van Toyota. We zijn met zelfrijdende auto's steeds verder aan het komen, je commentaar is onder een nieuwsbericht dat je commentaar ondermijnd. Het feit dat mensen kunnen omscholen naar een andere baan is leuk, maar neemt niet weg dat mensen steeds complexere dingen zullen moeten doen om niet vervangen te kunnen worden.

Ben ik dan eindeloos positief over AI? Nee helemaal niet, het valt mij eerlijk gezegd sterk tegen hoever we in de laatste 5 jaar gekomen zijn met self-driving cars, en we lijken nog amper begonnen aan het AGI probleem, wat me teleursteld. Ik denk zelf dat de huidige AI paradigma's wellicht aan het eind van hun kunnen zijn, en dat kan betekenen dat er een nieuwe AI-winter aankomt. Maar: het is belangrijk dat we realistisch blijven over de kracht van computers, niet alleen omdat positief zijn over de toekomst realistisch is (dat heb ik proberen uit te leggen in deze reactie), maar vooral ook omdat negatief zijn over de toekomst ons niks verder helpt, maar juist tegen houd. SpaceX heeft gisteren met een herbruikbare raket mensen naar het ISS gebracht, om dat te doen is een enorme hoeveelheid optimisme nodig. Het is aan ons om dit optimisme te ondersteunen, waar de gemiddelde nederlander dit misschien niet altijd kan. En daarnaast nog het volgende:

Robots zagen langzaam aan de stoelpoten van menselijk nut, en tot nu toe hebben mensen volledige nutteloosheid kunnen voorkomen door educatie en vakbescherming. Het idee dat deze trend van automatisering zou stoppen bij intelligent werk is erg hoopvol maar toch ook een misvatting: we kunnen immers wel herdefinieren van intelligent werk betekent, maar het feit blijft dat mensen op termijn niet meer kunnen bijdragen in hun vakgebied, ook als we allemaal vinden dat de robots die hen vervangen niet intelligent zijn. Dit gevaar komt er aan, en we moeten ons er bewust van zijn. Dit is geen groot moment in de toekomst, een jaartal wat we kunnen noemen waar we voor moeten oppassen. Het gebeurt nu al, en het gaat geleidelijk door over de komende tientallen jaren: computers worden nuttiger en nemen het werk van mensen over. Een debat over intelligentie en de filosofische zetel van bewustzijn is niet nodig om in te zien dat onze huidige maatschappij niet berekend is op grootschalige competitie van goedkoop werk op de arbeidsmarkt.

[johnkeates]

Er zijn nu ook al zat mensen zonder echt nut, zat soorten werk zonder nut, en veel activiteit in de samenleving die niks bijdraagt of slechts bestaat om het resultaat van andere activiteiten uit te balanceren om het resultaat effectief nutteloos te maken. Daar heb je geen AI voor nodig.

Er was altijd al een verdeling tussen arbeidsintensief ongeschoold massa-werk en 'de rest', en door dat dat massawerk nu steeds minder daadwerkelijk door een massa aan mensen uitgevoerd hoeft te worden (en ook niet meer kan - mensen zijn daar simpelweg niet accuraat voor) krijg je het effect dat een simpele levensstijl waar je weinig hoeft te denken/beredeneren zichzelf niet meer kan onderhouden. Je kan dan stellen dat dat de 'schuld' van mechanisering en/of automatisering is, maar je kan ook stellen dat je dan misschien minder mensen moet bijmaken. Mensen onderhouden kost energie en ruimte, en zodra ze daar niet zelf aan bijdragen heb je een probleem als je een beperkte hoeveelheid energie en ruimte te besteden hebt. Door slimmer met je energie en ruimte om te gaan kan je meer mensen onderhouden, maar een bijwerking is dat je dan ook minder mensen kan inzetten om dat daadwerkelijke onderhoud te doen. Een tikje ironisch, maar ook niet geheel verassend; door dat we met z'n allen veelal in centrale clusters zijn gaan leven creëren we meer problemen dan dat we oplossen.

[Reactie gewijzigd door johnkeates op 25 juli 2024 17:59]

[solozakdoekje]

Gedrag is slechts de output van een intelligentie

Daar ben ik het niet mee eens.er zijn zowel intelligente als minder intelligente mensen die fout gedrag vertonen.vraag maar is aan een psycholoog of psychiater.

Ridouan Taghi, zijn gedrag kon ook niet door de beugel maar het was een zeer intelligente jonge die op het vwo heeft gezeten, 5 vwo.dat ook intelligente mensen foute en onverklaarbare berekeningen maken of dat soorten dingen is ook gewoon zo.

computers worden nuttiger en nemen het werk van mensen over

Daar hebben we de politiek voor omdat tegen te gaan dat niet alles wordt overgenomen door ai getrainde robots en, mensen komen in opstand en zullen gaan rellen, protesteren om de politiek onder druk te zetten en de juiste keuzes te laten maken.de computer heeft ons juist meer banen op geleverd.

mensen worden om geschoold tot onderhoud van de software van ai in robots en het maken of onderhouden van de hardware.

[Reactie gewijzigd door solozakdoekje op 25 juli 2024 17:59]

[MSalters]

"dat ook intelligente mensen foute en onverklaarbare berekeningen maken of dat soorten dingen is ook gewoon zo."

Intelligentie is geen één-dimensionale eigenschap, waarbij elke fout gekoppeld is aan een IQ. Er is niet zoiets als een fout die gemaakt wordt door 100% van de mensen met een IQ van 106 en 0% van de mensen met een IQ van 107.

Wat het geval Ridouan Taghi nog lastiger maakt is dat jij daar twee soorten fouten door elkaar lijkt te halen, morele fouten "Moord is fout" en oordeelsfouten "Ik word niet gepakt". Moraal heeft vage grenzen; waar ligt de grens tussen moord en euthenasie? Taghi is gepakt, dat is een feit.

[grrfield]

Ik denk dat hij het toch wat eenvoudiger bedoelde en ik begrijp hem wel. AI zou volgens mij betekenen dat het programma in staat zou zijn om delen van zijn eigen code zelf te herschrijven en te verbeteren. Nu is het gewoon een "ingewikkeld" algoritme en niet meer dan dan. De complexiteit van een algoritme doet niets af van de stelling dat het "niet meer is dan een algoritme".


Met een beetje database die het programma keuzes laat maken op basis van probabiliteiten, dat noem ik echt geen AI, maar gewoon een "complex algoritme". De complexiteit ervan laat haar gewoon "betere" (wat dat dan ook moge zijn) keuzes maken, maar het ding kan nog steeds niet anders redeneren dat hetgeen er oorspronkelijk ingestopt is. Ikzelf kan wel degelijk mijn denkproces compleet veranderen. Om het simpel te zeggen: ik kan er mee weg dat de aarde niet rond is, maar wel degelijk plat

En dan nog niets gezegd hebbende over marketing....

Ik wil nog even toevoegen dat er een aantal jaren geleden een reeks was met een aantal geleerden, die probeerden de term "leven" te definiëren. Over het onderscheid tussen virus, microbe en nog lagere vormen van leven. Het stuk over computerprogramma's en zelfs computervirussen was zeer verassend, want deze beantwoorden aan alle randvoorwaarden die deze mensen stelden om van leven/intelligentie te kunnen spreken.

[Reactie gewijzigd door grrfield op 25 juli 2024 17:59]

[pennywiser]

Uit mijn hart gegrepen. AI is grofweg niet meer dan een aantal scenario's of if/then/else zaken snel achter elkaar kunnen zetten. Al die scenario's zijn vooraf ingegeven, dus er ontbreken er altijd wat, en doordat het snel kan *lijkt het heel slim. AI kan *nooit verzinnen wat wij zelf niet reeds ooit hebben verzonnen.

[Polydeukes]

Volgens mij zijn niet alle scenario's beschreven, maar alleen de spelregels. Zie het als een doos met legoblokjes. Ze hebben vastgestelde afmetingen en passen volgens een vaste set regels op elkaar. Maar wat er je precies van kunt maken is vooraf niet beschreven in een scenario. Naarmate je vaker verschillende modellen hebt gebouwd, weet je beter en sneller hoe je een bepaald resultaat kunt bereiken.

[pennywiser]

Ik noem het scenario's mogelijk is dat niet de goede term. Elke uitkomst wordt opgeslagen en is nieuwe input, self learning.

Mijn Honeywell thermostaat uit 1995 was al zelf lerend, he, ik ben 5 minuten eerder op temperatuur dan is ingegeven door mijn eigenaar, dan start ik morgen x minuten later, want dat heeft Honeywell zo bepaald, dus dat moet. Als het die dag ineens 10 graden kouder wordt neemt die Honeywell die input niet mee.

[MN-Power]

Je kijkt er volgens mij iets te simplistisch tegenaan.

Je geeft de AI een beloning voor een vooraf gesteld doel en hij probeert de beste manier te bepalen, met best komische gevolgen soms:
https://youtu.be/nKJlF-olKmg

Je moet dus erg precies zijn, want AI is inventiever dan denkt(of zelfs wil). Dat is allemaal grappig zo lang het in een afgeschermde virtuele omgeving is....

[pennywiser]

Volgens mij heeft AI helemaal geen mening en is al helemaal niet zelf inventief. Wat je er niet instopt komt er ook niet uit.

Uit jouw video uit de comments: "The AI is just doing what you told it do to", en "No, actually. There is nothing malicious about it. AI is rather accidentally glitch hunting."

[Reactie gewijzigd door pennywiser op 25 juli 2024 17:59]

[MN-Power]

Ik zeg toch ook niet dat het een mening heeft? En ja, een kind doet ook (soms) wat je zegt.

Als alle scenario's/paden beschreven waren had het niks met AI te maken. Ja, het type wat je in spellen vindt. Volgens mij kan je wat jij in je hoofd hebt beter beschrijven als machine learning. AI komt met oplossingen die de onderzoekers niet voorzien hadden, maar wel voldoet aan de voorop gestelde doelen(niet altijd natuurlijk). Alleen niet altijd op een 'nette' manier. Neem het voorbeeld waarin het beslist het referentiebestand aan te passen(naar een leeg bestand) zodat zijn eigen oplossing die er mee vergeleken wordt altijd correct is. Absoluut de meest effectieve manier om een correct resultaat te krijgen.

[pennywiser]

Zoals hierboven vermeld, AI bestaat niet, dit noemen we machine learning. De onderzoekers hadden de oplossing niet voorzien, de maker van het algoritme wel.

[MSalters]

Waar precies is die AI verteld dat er een bug in de game zat? Nergens. En desondanks vond de AI de bug, én een methode om daar voordeel van te hebben.

Zoals Vouwfietsman al zei: nu kun je achteraf zeggen, "dat is geen echte intelligentie". Maar dat is dus het standaard after-the-fact argument tegen AI. Daarom ook heeft Turing de test voor AGI vóóraf beschreven.

[xbeam]

Zeker met alle risico’s van dien.
Gelukkig was dit een experiment. Maar het blijkt dus zekker dat AI’s een vorm van ondergingen communicatie kan ontwikkelen dat onbegrijpbaar en niet decryptbaar is voor mensen

https://www.trouw.nl/nieu...omputers-volgen~b66800d0/

[Reactie gewijzigd door xbeam op 25 juli 2024 17:59]

[NumesSanguis]

Dat is juist niet wat AI (of beter gezegd Machine/Deep Learning) doet. Probeer maar eens alle mogelijkheden op te slaan voor een niet triviaal probleem en je komt er gauw achter dat je een search space explosion hebt (Er zijn zoveel mogelijkheden dat het gewoon heel lang duurt om door alle uitkomsten heen te zoeken).
Je slaat juist niet de uitslagen op. Neem als voorbeeld de Not Hotdog app (richt je camera op een object en het verteld je of het een hotdog is of niet).
Heeft deze app alle hotdogs in de wereld gezien, onder alle lichtomstandigheden, vanuit elke hoek? Nee, maar toch weet deze app je te vertellen (vrijwel altijd correct) dat het een hot dog is. Ook heeft deze app geen database van eerder geziene hotdogs (anders zou de app te groot zijn om naar je telefoon te downloaden).

Wat is er dus wel gebeurd? Het Deep Learning (DL) model heeft heel veel plaatjes gezien van hotdogs en nog meer plaatjes van geen hotdogs. Door het te trainen leert het welke patronen vaak voorkomen in de hotdog plaatjes en niet in de andere plaatjes. Het is dus een statistische representatie, wat het anders maakt van een "normaal" algoritme.
Dus nee, het is niet een script. Je wilt juist dat het getrainde model goed werkt op niet eerder geziene data (een robot heeft weinig nut als het alleen rond kan rijden in een onderzoekslab, maar niet bij de koper).

Het is inderdaad wel iets van een if/else (niet then) in te vinden. Het gewicht van een patroon waar een "neuron" op reageert is of onder een threshold (0) of erboven (1). De enigste if/else je hier vindt is:
If above threshold, produce 1, else, produce 0. Echter dat is ook ongeveer wat onze neuronen in de hersenen doen. Dus of je neemt het standpunt in dat mensen ook if/else doen in hun hersenen, of DL en de hersenen doen geen if/else.

Waar jij het over lijkt te hebben zijn Decision Trees wat onderdeel is van "klassieke" AI, maar daar is niet waar de huidige hype overgaat. Waarom je DL wel kan zien als overhyped is omdat het leren erg goed werkt als het doel onbetwist vast te stellen is (het is een hond/verkeersbord/etc), met de "maar" dat er veel labeled data beschikbaar is. Echter presteert het nog niet goed op dingen waar mensen moeite hebben om mee eens te zijn (is iets mooi / gevoelens / etc).

[pennywiser]

Ok, maar iemand heeft in het begin gezegd, dit noemen we een hotdog, en die hebben vaak deze kleuren, deze grootte, nog meer variabelen. Foutmarge erbij, welke ook door trial en error is vastgesteld, en je hebt jouw app.

Nee, niet alle info staat op jouw mobiel, daarom staat alle info in de cloud, dan kan er van tevoren data uit gehaald worden. Jouw request wordt online gematcht.

Dat er veel info is, hoe lang iets duurt heb ik het niet over. Van tevoren is vastgesteld wat iets is. Het DL model komt niet uit de lucht vallen toch neem ik aan? Daarom krijg je ook van die vragen in apps, klopt dit antwoord, help ons de app beter te maken. Helaas heb jij daar niets aan, wel de volgende gebruiker, die je bedankt voor de nieuwe input.

Edit: ik vind het wel leerzaam hoor dit, hoe iedereen hierover denkt Leuke discussie.

[Reactie gewijzigd door pennywiser op 25 juli 2024 17:59]

[MN-Power]

Volgens mij laat je eerder juist een heleboel verschillende foto's zien met de vermelding waar wel een hotdog op staat (of niet), belangrijk: je omcirkelt hem niet en wijst hem ook niet aan. Als je het goed hebt gedaan herkent het systeem daarna (natuurlijk tot op een bepaalde hoogte)hotdogs. Als je het 'fout' hebt gedaan herkent ie bijvoorbeeld foto's met veel geel (het bord waar ze op lagen, en/of het bakje waren geel) als hotdog.

Wat je niet doet is een 3D model of een wiskundige beschrijving van een hotdog aan het systeem 'voeren'(pun intended).

[NumesSanguis]

iemand heeft in het begin gezegd, dit noemen we een hotdog

Ja

en die hebben vaak deze kleuren, deze grootte, nog meer variabelen.

Nee. Ze geven letterlijk alleen het plaatje van een hotdog en zeggen dat het een hotdog is. Het DL model zoekt zelf uit wat de kleuren, grootte en andere variablen zijn.

Het model kan inderdaad in de cloud zitten (als het model groot is en daarom te zwaar is voor een mobiel), echter heb je bijvoorbeeld ook Google's new voice recognition system dat lokaal op een mobiel draait zonder cloud. Om die functie te gebruiken worden echt niet honderduizenden opgenomen recordings gedownload naar je mobiel.

Een DL model zijn eigenlijk een matrix per laag dat met de volgende matrix is verbonden. Wat het leren doet is deze connecties zwakker/sterker maken als een antwoord fout is (plaatje was een hotdog, maar het model zei van niet). Nadat het verteld is dat het plaatje fout was, wordt het plaatje weggegooid. Het model heeft dat plaatje niet meer nodig, want de "memory" zit in het aanpassen van die gewichten.
Wat uiteindelijk het getrainde model is zijn 2 dingen: hoeveel "neuronen" er zijn en hoe die verbonden zijn (het model) en dan hoe sterk die verbindingen (weights) zijn (het getrainde).

... krijg je ook van die vragen in apps, klopt dit antwoord, help ons de app beter te maken. Helaas heb jij daar niets aan, wel de volgende gebruiker, die je bedankt voor de niuwe input.

Klopt, dit is online-learning (leren nadat de app is gereleased), wat het tegenovergestelde is van offline-learning (je hebt een grote database die voor trainen wordt gebruikt, maar niet na het trainen). Dit past de verbindingen aan van het model.

[pennywiser]

Nu gaan jullie @MN-Power op de gebruikte methode inzoomen. Dit verschilt natuurlijk enorm per app, dus ik weet niet welke random app jullie voor ogen hebben nu?

Nogmaals het DL model komt niet uit de lucht vallen, of vergis ik me daarin? Wie heeft dit model in eerste instantie gemaakt, zodat het kan wat het kan, daaronder versta ik ook dat het zelf *kan leren?

Edit: Wat betreft voice recognition, is dat geen goed voorbeeld, het is niet zo dat je eerst 1000en stemmen hoeft af te luisteren om de stem van 1 iemand te leren kennen. Een stem heeft een uniek patroon. De app herkent lokaal deze patronen en die eigenschap is van tevoren bedacht en geschreven door iemand (de app gaat daarna nog steeds naar de cloud om de stem op te slaan, dat terzijde).

[Reactie gewijzigd door pennywiser op 25 juli 2024 17:59]

[NumesSanguis]

Waarom AI nu in een hype zit is precies omdat de methode grotendeels onafhankelijk is van de taak. Deze Deep Learning models verschillen alleen in hoeveel "neuronen", hoe die verbonden zijn, en hoe sterk die verbindingen ertussen zijn. Dat hotdog model zou je kunnen her-trainen (alleen de sterkte van de connecties aanpassen) zonder het aantal neuronen en structuur aan te passen, om bijvoorbeeld kleding te herkennen. Dit zou waarschijnlijk nog redelijk goed werken, omdat beide dezezelfde data formaat hebben (plaatjes), al zijn hotdogs en kleding compleet anders in structuur, formaat, enz.

Dit neuron-inspired AI is niet nieuw, maar een beter training's algoritme (hoe je de gewichten moet aanpassen) + het trainen op de GPU i.p.v. van de CPU heeft deze boom mogelijk gemaakt. Waar jij vooral aan denkt is wat tegenwoordig "klassieke AI / Machine Learning" heet. Dit had inderdaad veel handmatige regels nodig van experts. Het werkte wel redelijk in sommige gebieden, maar omdat je en een hoge kennis van het domein nodig had waar je Machine Learning (ML) wou inzetten, en de technische kennis om zo'n model te maken, was het vooral gelimiteerd tot onderzoek. In 2012 werd er echter een paper over Deep Learning gepubliceerd (veel meer lagen "neuronen" dan voor 2000 onderzoek) en die methode versloeg gespecialiseerde klassieke ML met een groot marge.

Als je een beetje weet hoe je in Python moet programmeren kan je zelf een beren detector trainen in ongeveer 1 dag door de instructies in de eerste 2 notebooks hier te volgen. Je weet dan nog niet precies wat je aan het doen bent, maar je hebt zelf iets werkends gekregen, terwijl je zelf waarschijnlijk (aannamen) weinig van beren weet.

[pennywiser]

Ik ga er eens meer over lezen, tnx, was leerzaam.

[NumesSanguis]

Graag gedaan Ik hoop dat het allemaal ietsje duidelijker is geworden.

[KSU4reqY]

Ok, maar iemand heeft in het begin gezegd, dit noemen we een hotdog, en die hebben vaak deze kleuren, deze grootte, nog meer variabelen. Foutmarge erbij, welke ook door trial en error is vastgesteld, en je hebt jouw app.

En dat is zoveel anders dan hoe mensen iets leren?

Jij leert ook bijvoorbeeld het alfabet, maar niet alle mogelijke woorden die je ermee kan maken. Toch kun je na wat oefenen alle woorden lezen, ook woorden die je nog nooit eerder gezien hebt.

En na nog meer oefenen kun je zelf ook nieuwe woorden maken. Daar is machine learning nog niet zo goed in, maar je ziet her en der wel voorbeelden te voorschijn komen.

Het grootste verschil tussen mens en machine is, tegen een mens zeg je "dit is goed/fout, omdat...", maar tegen een machine kun je alleen zeggen "dit is goed/fout". daarom doen ze er wat langer en wat meer brute force over, maar het uiteindelijke leerprocess lijkt verdacht veel op elkaar.

[Reactie gewijzigd door KSU4reqY op 25 juli 2024 17:59]

[Raphaelo]

https://www.forbes.com/si...-of-our-potential-future/

Het duurt misschien niet lang meer anders...

[MSalters]

Ok, maar iemand heeft in het begin gezegd, dit noemen we een hotdog, en die hebben vaak deze kleuren, deze grootte, nog meer variabelen. Foutmarge erbij, welke ook door trial en error is vastgesteld, en je hebt jouw app.

Ik ben in 1999 afgestudeerd op AI, en toen deden we dat al niet meer zo. Je hebt letterlijk een idee uit de vorige eeuw.

Concreet: jouw "variabelen" noemen we features. Jij beschrijft een "feature space" waarbij de assen handmatig gekozen zijn en de herkenningsruimte een rechthoekige doos is, parallel aan alle gekozen assen. Feature selectie is goed te automatiseren, Principal Component Analysis vindt betere combinaties van features, en voor die rechthoekige doos hadden we in 1999 ook al betere alternatieven.

[Blokker_1999]

En dat is dus incorrect. Met machine learning is het de bedoeling dat je de machine een doel geeft en dat de machine zelf moet gaan uitzoeken hoe het dit doel moet bereiken zonder menselijke tussenkomst. Als het doel eenmaal bereikt wordt dan heb je een algoritme dat niet door mensen is geschreven, maar door een computer en dat soms radicaal anders is dan wat wij, mensen, zouden bedenken.

[pennywiser]

Dat klopt, maar alleen omdat alle - vooringevulde en bedachte - scenario's sneller kunnen worden doorberekend, met maar 1 uitkomst mogelijk namelijk de som van alle scenario's die mogelijk zijn, op dat moment. Mensen nemen meer input aan, tijdens het proces wat de uitkomst *kan veranderen, dat kan goed of slecht zijn, welke uitkomst is wenselijk.

Volkomen correct dus.

[Reactie gewijzigd door pennywiser op 25 juli 2024 17:59]

[Terracotta]

Niet helemaal waar. Voor De meeste dingen die AI genoemd worden klopt het. Er bestaan echter al AI's die op basis van metingen van de bewegingen van sterren het model van Kepler en van Newton gemaakt hebben. Het grote verschil tussen de meeste AI's en deze ontwikkeling is net het kunnen creëeren van veralgemeende theorieën die toelaten voorspellingen te maken van situaties waar men nog niet in gezeten heeft. De meeste AI's kunnen enkel vorige situaties herkennen en categoriseren in welke van de voorgaande situatie men is om dan een beslissing te nemen ('zelflerend' zoals sommigen het noemen).

[pennywiser]

Dat zelflerende is gemaakt met voorwaarden die van tevoren in een algoritme zijn gestopt. Of bedenkt AI zelf informatie volgens jou? Zelf lerend is recursief uitkomsten itereren.

[CharlesND]

Niet helemaal waar. Voor De meeste dingen die AI genoemd worden klopt het. Er bestaan echter al AI's die op basis van metingen van de bewegingen van sterren het model van Kepler en van Newton gemaakt hebben.

Ik neem aan dat je bedoeld aan de bewegingen van planeten want die sterren bewegen niet zo veel. Maar dan nog, als ze bij die AI's ook de bewegingen van Mercurius hadden gevoegd was had de AI nooit het model Kepler of Newton kunnen vinden want daar past de beweging van Mercurius niet in en is dus fout. Dat lukt pas met het veel en veel complexere model van Einsteins gravitatietheorie.

Maar het Newton-model was nauwkeurig genoeg mensen naar de maan te sturen en weer op te halen. Ik denk niet dat AI ooit zoveel van de wereld zal begrijpen dat hij zoals mensen redelijk goed kan beslissen wanneer dingen die niet in de theorie passen vallen onder 'geen probleem, lossen we later wel op' of 'groot probleem, direct oplossen'.

[Terracotta]

Sterren bewegen wel, maar granted, het ging inderdaad over de planeten.
Of Mercurius er bij zat weet ik niet vanbuiten, maar doet er ook niet toe.
Wat belangrijk is, is dat deze AI er in geslaagd is om van een hoop gegevens een wiskundige veralgemende wet te creëeren, daar waar anders AI's een hoop 'if-then' statements en interpolatie algerithmes zijn. Dat was tot nu nog altijd het grote verschil tussen mensen en AI's, vond het kinda creepy dat we eigenlijk toch al vrij ver staan.

Het grote verschil bleek ockham's razor te zijn, ze hadden die als wet toegevoegd aan de AI, waardoor de zeer complexe if-then interpolatie modellen gewoon afvallen.

[theobril]

AI heeft toch een aantal strategieën bedacht voor het spelletje GO waar mensen nog nooit aan gedacht hadden? Ik begreep dat professionele GO-spelers verbaasd waren. Maar misschien broodje aap. Anders heeft AI toch iets "verzonnen".

[MSalters]

Grotendeels correct. AlphaZero is een Go AI die letterlijk alleen de spelregels kent. Verder is er niets ingestopt, vandaar de "Zero" in de naam. AlphaZero heeft inderdaad veel zetten gedaan die correct blijken, maar waarvoor wij mensen geen goede uitleg hebben. Zit daar een concrete "strategie" achter? Heeft de AI zelf een patroon gevonden? We kunnen AlphaZero niet vragen waarom die zet de beste was. Daar wordt wel aan gewerkt in de wetenschap, het veld heet "Explainable AI".

[stefanhendriks]

Kanttekening: Alpha Go? Of Alpha Zero? Deze “algoritmes” “leren” bijv schaken zonder te weten wat schaken is. Hoe beschrijf je dat?

[Croga]

Ze krijgen regels mee. Ze weten echt wel wat schaken is; ze krijgen alle regels mee met wat het doel is. Daarnaast is de manier waarop gezocht gaat worden naar de juiste oplossing door mensen beschreven. En vervolgens doet ie niets anders dan iedere andere schaak computer: Zetten analyseren en kijken welke zet het dichtst bij het uiteindelijke doel komt.

Een algorithme wat door middel van algorithmen bepaald welk algorithme de beste informatie oplevert over het bereiken van het doel. Maar uiteindelijk nogsteeds niets meer dan algorithmen......

[MSalters]

Dit is niet correct. AlphaZero is getraind met reinforcement learning. Dat heeft niets te maken met zetsgewijze benadering van een doel. Klassieke schaakcomputers deden dat wel; die werkten met een zet-evaluator die door mensen geschreven was. Computers hadden het voordeel dat ze die evaluator snel vooruit konden laten rekenen, wat compenseerde voor de zwakte van de evaluator. IBM's Deep Blue is zo'n klassieke AI.

Dit soort klassieke schaakcomputers zijn het resultaat van decennia van onderzoek, en ze zijn in een fractie van die tijd ingehaald door AlphaZero. AlphaZero is niet door mensen verteld op welke manier er gezocht moet worden. AlphaZero is verteld wat de regels zijn, inclusief de regel over winnen (tegenstander schaakmat zetten) en verliezen (zelf schaakmat gezet worden).

[Croga]

AlphaZero is verteld wat de regels zijn, inclusief de regel over winnen (tegenstander schaakmat zetten) en verliezen (zelf schaakmat gezet worden).

urrr... volgens mij is dat exact wat ik zeg......

Je verteld het ding wat de regels zijn, vervolgens gaat het ding kijken hoe het beste te voldoen aan die regels. Intern komt dat er op neer dat hij iets soortgelijks zal gaan doen als wat klassieke schaakcomputers doen alleen komt hij op een andere manier tot diezelfde conclusie. Grotendeels door een veel grotere rekenkracht.

[stefanhendriks]

Volgens mij weet alphazero alleen als het verloren heeft en wanneer niet. Geen concept van stukken zoals een koning of pion. Geen concept van regels. Dat “leert” het allemaal zelf

[MSalters]

Nee, jij komt met het idee van een "zet voor zet analyse, kijken welke zet het dichtst bij het doel komt". Dat is een gradient descent algoritme, en niet hoe AlphaZero is geprogrammeerd.

Je idee is op zich niet gek. Tussen de klassieke schaakcomputers en AlphaZero hebben we inderdaad AI's gehad die alleen een zet-evaluator leerden, maar verder de hoofdlijnen van een klassieke, hand-geprogrameerde schaakcomputer volgden. Dat werkt ook, maar niet zo goed.

[dwilmer]

Ik zou het een meta-algoritme noemen: een algoritme dat een ander algoritme tweakt totdat er een gewenst resultaat uit komt. Ja, dat is heel krachtig, maar getuigt niet van enig inzicht of iets anders wat ik associeer met echte intelligentie.

[TheMak]

Nou, AlphaGo weet echt wel dat de koning het hoofddoel is, en niet het paard.

[Dylanbob]

Dat noemen we reinforcement learning (afgeleid van reinforcement bij opvoeding, belonen van goed gedrag). Algoritmes krijgen kaders (spelregels) mee, en worden beloond voor goed gedrag (een goede zet). Het doel van dit algoritme is beloning maximaliseren, oftewel zo veel mogelijk goede zetten uitvoeren. Hoe ‘goed’ een zet is, is ook 1 van de kaders dat meegegeven wordt. Reden dat machines in dit geval beter zijn, is dat er heel veel mogelijke zetten (scenario’s) zijn, die een machine veel sneller kan doorrekenen (inclusief vervolgzetten) dan een mens. Reinforcement learning is een gebied binnen machine learning.

[Dann74]

En wat is dan het verschil tussen machine learning en human learning? Als je maar ver genoeg graaft tot op neuronen niveau, dan zijn wij mensen ook alleen maar voorgeprogrammeerde wezens die een kunstje leren en die toepassen, verfijnen, uitbreiden, misbruiken...

[Croga]

Één van de verschillen zit, bijvoorbeeld, in moraal. Iets wat de computer niet kent en ook voor mensen dusdanig onbegrijpelijk is dat we het niet kunnen uitschrijven.

In de basis heb je volledig gelijk. En dus zit het verschil in de chaos die de mens toevoegd; het at-random muteren van ons "kunstje" wat tot creatieve resultaten leidt die de huidige computers nooit zullen kunnen realiseren. Wellicht dat quantum computers daar een verschil zullen kunnen maken. Maar zolang die nog niet praten over miljarden qubits gaat dat hem ook nog niet worden.

[Dylanbob]

Ik denk dat we nog niet genoeg weten om dit met zekerheid te kunnen zeggen. Misschien is moraal ook wel iets wat we kunnen programmeren en wordt uiteindelijk het verschil tussen mens en machine daarmee wel écht 0. Niet dat wij dat mee gaan maken, maar ik kan me zo voorstellen dat dit in de verre toekomst wel mogelijk is.

[walkstyle]

Naast Ai kan ook automatisering voor veel banenverlies zorgen denk aan boekhouders, kassa medewerkers.

[supersnathan94]

Dat heet “zelfscan”. Soort van zelf-lerend maar dan zonder robot.

[Dylanbob]

Ook in een zelfscan zit AI, dat patronen leert en dus herkent over uitgaven van iemand die boodschappen doet. Afwijkende zaken gescand (of niet gescand)? Controle.

[supersnathan94]

Dat is geen ai. Sterker nog. Dat doen ze ook niet. Steekproeven zijn express volledig random om enige vorm van discriminatie uit te sluiten.

Bij sommige winkelketens zoals de lidl en jumbo valt er ook niets te koppelen aan gedrag want dat wordt niet bijgehouden. Uiteraard zijn er regeltjes voor leeftijdscontrole en statiegeld bonnen, maar daar blijft het ook bij. En daar is niet zoveel AI aan.

Daarnaast was het een grap rondom het woord “zelf”

[Croga]

Banenverlies? Of functieverlies?

We roepen al 80 jaar dat automatisering alle mensen gaat vervangen en ondertussen zijn er alleen maar meer banen bij gekomen. Weliswaar met andere functies maar ook dat is al honderden jaren aan de gang.

En ondertussen is er, buiten de corona crisis, nog nooit zo'n lage werkloosheid geweest.....

[Fornoo]

Dit impliceert dat de mens meer is dan een algoritme. Wat dat precies is mag je zelf invullen. Een gelovige noemt het de ziel, jij lijkt er ook bijzondere eigenschappen aan te geven. Welke geef je niet aan.

Mijns inziens is ons brein simpelweg een algoritme, dat voortborduurt op miljoenen jaren van "machine learning" in onze biologische rekenmachine. Waarin ontelbare ervaringen en random evolutie onze "intelligentie" hebben gevormd.

Wil niet zeggen dat we nog mijlen ver zijn, om die achterstand in kunstmatige intelligentie in te halen. Dat zal enorm veel rekenkracht, en energie kosten. Dus in zoverre geef ik je gelijk dat de huidige algoritmes nog niet te vergelijken met de onze.

Daarnaast acht ik de kans op buitenaards leven vrij groot, en zal er ergens leven bestaan, die zo intelligent zijn, dat ze ons ook als simpele levensvormen beschouwen. Intelligentie is net als tijd relatief. Het is maar net vanuit welke waarnemer je kijkt.

[Reactie gewijzigd door Fornoo op 25 juli 2024 17:59]

[divvid]

Intelligentie is minder relatief dan je denkt. In het verleden zijn mensen uit het amazone gebied gekomen zonder enige culturele en onderwijskundige voorkennis van de moderne samenleving. Toch konden die zich in no time meten met ‘westerse’ normen op het gebied van wiskunde en talen.
Intelligentie is niet alleen snel kunnen leren of veel weten. Het leggen van creatieve verbanden en nieuwsgierigheid zijn daar onlosmakelijk mee verbonden.

[Fornoo]

Je begrijpt volgens mij niet wat ik bedoel met intelligentie is relatief.

Mensen uit het amazone gebied zijn namelijk ook; mensen. Met dezelfde biologische rekenmachine en hetzelfde algoritme. Niet zo verwonderlijk dat ze ons makkelijk kunnen volgen.

[sprankel]

Het probleem is dat je al snel vast loopt in discussies van wat is de definitie van een AI, wat is de definitie van zelf lerend te zijn en wat is de definitie van intelligentie.

En ja je kan een robot maken en die volstoppen met code, code om de trap te nemen, code om te kuisen, code om spraak te verwerken en ga maar door. Op den duur lijkt het dan "alsof" deze robot intelligent is maar en daar heb je een punt, het is en blijft code die erachter zit die mensen geschreven hebben. De robot lost enkel problemen op die mensen al voor hem opgelost hebben. Geef de robot een probleem dat niet geprogrammeerd is en hij zal niet weten hoe of wat te doen.

Als we dus "echte AI" willen, dan moet de robot daadwerkelijk een probleem kunnen oplossen. Hier is een probleem, hoe je het oplost, zoek het zelf maar uit en zonder het ding te programmeren. Dat lijkt onmogelijk want als je niets programmeert, ja dan zit je daar met een hoopje hardware dat niets doet.

Maar en daar is denk ik waar jij nog niet helemaal mee bent, een probleem geven aan een computer en los het maar zelf op, daar zijn we al reeds voorbij. Dat doen we al en de gevolgen daarvan zijn in die mate dat men al jaren roept dat het informatica tijdperk, dat zijn we voorbij, we zitten in een nieuw tijdperk. De truc om dit probleem op te lossen is wat men evolutie theorie gebaseerde AI noemt, men geeft de robot wat bouwstenen (net zoals in evolutie theorie) en vervolgens laat men random een oplossing zoeken met generaties waarbij de oplossing die best ontwikkeld blijft leven waarbij men wel doelgerichte evolutie theorie volgt, dat wilt zeggen dat je evolueert naar een doel. De gewone evolutie theorie heeft ook dit probleem, om daadwerkelijk willekeurig te zijn gaat ze te snel maar als je zegt dat het doel gericht is dan krijg je vragen zoals wat is het doel en wie bepaalt het doel.

"En die mens zal dan nogsteeds sneller in staat zijn het proces te verbeteren dan die robot ooit kan doen"

En dat is waar je compleet maar dan ook compleet mis bent, wij weten nu al dat die AI oplossingen bedenkt die wij mensen niet goed begrijpen maar het presteert beter dan wij mensen.
Jij mag dat mogelijks niet geloven, Airbus heeft op dit moment al tussen schotten in vliegtuigen die reeds volledig goedgekeurd zijn terwijl het ding volledig AI design is. Men wilde dit installeren in alle vliegtuigen echter men kreeg het niet geproduceerd. Het ontwerp is dusdanig alien dat ze het niet geproduceerd kregen. Ze hebben letterlijk fabrieken laten ontwerpen door diezelfde AI om de ontwerpen die diezelfde AI bedenkt te kunnen produceren. En Airbus hun doel is tegen 2050 een volledig vliegtuig op de markt te hebben, volledig ontworpen niet door mensen maar door AI.

Dan moet je eens bedenken wat dit betekend voor de mens en hoe speciaal wij denken dat die wel niet is, als een simpele AI ontwerpen kan maken die we niet begrijpen maar wel beter presteren, wat wilt dat zeggen?

Maar bestudeer even dat tussenschot via volgend bron artikel en weet dat dit maar 1 van de vele toepassingen word.
https://www.autodesk.com/customer-stories/airbus

[MSalters]

Geef de robot een probleem dat niet geprogrammeerd is en hij zal niet weten hoe of wat te doen.

Welnee, dat is nu al niet meer zo. AlphaZero kreeg als probleem "win met schaken", zonder daarvoor geprogrammeerd te zijn. En dat doet AlphaZero beter dan mensen. Daarna kreeg AlphaZero de opdracht "win met go", en dat doet die ook beter dan mensen. Go heeft compleet andere regels dan schaken, maar beide kan een AI dus leren zonder daarvoor geprogrammeerd te zijn.

[DigitalExorcist]

Alle menselijke gedrag is terug te voeren op algoritmes. Alles. Zonder uitzondering. Dus in dat opzicht is AI gewoon een heel sterk algoritme en een bijna oneindige hoeveelheid data om het algoritme op los te laten in tegenstelling tot mensen: wij baseren ons alleen op eigen kennis, AI kan zich baseren op álle kennis.

[theduke1989]

1. Het bestaat wel.
2. Het wordt aangeleerd, op een andere manier.
3. We zijn te vervangen, kijk bijvoorbeeld naar Boston Dynamics. Hoe ze de robots bijna natuurlijk laten bewegen, rennen, springen etc.

Zodra het er op aankomt dat een machine zelf alles kan aanleren wat snel gebeurd is de mensheid niet meer nodig voor de planeet. Dat het er duister uitziet heeft niks met realiteit te maken.

[Sissors]

Maar hebben ook gewoon onderhoud nodig en zijn duur in aanschaf. En natuurlijk is het niet te ontkennen dat loonkosten hoog zijn, en zullen robots echt wel meer taken overnemen. Tegelijk waarom is de hele McDonalds nog niet geautomatiseerd? Je hebt echt geen scholier nodig om friet te bakken, robots kunnen zulk soort taken echt al heel lang. Maar tja, een robot is ook alles behalve gratis, met een beetje pech kapt je robot ermee omdat er wat losraakt, en die BigMac robot kan toch echt niet de vloer schoonmaken wanneer een klant zijn milkshake laat vallen.

Bij dingen die geheel door computers kunnen worden gedaan, dus zonder fysieke component, is het een ander verhaal. Maar ook daar, rekenkracht is echt niet gratis. Dus sommige zaken zie ik echt wel op korte termijn overgenomen worden door computers, anders niet zo snel.
En tja, als je taak was random artikelen uit andere 'nieuwsbronnen' (tussen aanhalingstekens vanwege het niveau van het nieuws wat op msn.com langs komt) over te nemen, dan heb je nou niet een hele geavanceerde AI nodig om te kijken wat populair is en die te copy pasten.

[Reactie gewijzigd door Sissors op 25 juli 2024 17:59]

[Het.Draakje]

We hebben die industriele revolutie al gehad waarbij het laaghangend fruit weggeautomatiseerd is.

McDonalds is nauwelijks interessant. Niet om te automatiseren en niet om het werk. Dat dweilklusje kan makkelijk door een robot gedaan worden maar die kost veel meer dan zo'n scholiertje die dat voor een paar euro euro (bruto) per uur doet.

Werk wat echter goed betaalt, zeg arts/chirurg, is echter in gevaar. Robot's zijn nauwkeuriger te maken dan mensen kunnen zijn (bijvoorbeeld met operatie's). Watson (IBM mainframe) stelt al betere medische diagnoses (op bepaalde gebieden) dan een arts. Een OK moet 18 uur per dag gebruikt worden (zes schoonmaakuren per dag, tussen de operaties). Ondersteunend personeel even niet meerekenen. Een arts werkt 8 uur dus je hebt minimaal drie artsenteams nodig, realistisch (vakantie's, ziektes) vier teams. Een doktor verdient 200.000 (o.i.d.) dus je hebt 800.000 per jaar nodig voor zo'n doktersploeg. Kost zo'n robot drie miljoen. Dat heb je dan in vier jaar terugverdiend. Een dokter moet dertig - veertig jaar werken dus gedurende die tijd heb je jouw investering acht tot tien keer terugverdiend.

Als je in de medische zorg wilt werken dan is verpleging meer toekomstbestendig dan arts. (Die verpleegster is ook wel weg te automatiseren maar gezien de veelheid van taken is dat nauwelijks tot niet kosteneffectief te vervangen door een machine).

[wiseger]

Watson is inderdaad in IBM mainframe. Weet je wat een IBM mainframe aan onderhoud en licenties kost per jaar? Makkelijk meer dan 1 miljoen euro. Niet voor niets zijn we afgelopen decenia druk bezig geweest de prima presterende mainframes te vervangen, dat ging allemaal om de prijs.

[Het.Draakje]

Ja, ik weet wel zo'n beetje wat een mainframe kost. Watson is echter een pioneer. De eerste auto was voor de meeste mensen onbetaalbaar. En nu hebben we die dingen zelfs voor hobby.

De eerste computer was vroeger zo groot als een kamer en tegenwoordig hebben we meer rekenkracht in onze telefoon.

Er komen concurrenten van Watson, die nog beter en sneller zullen zijn. en minder zullen kosten. Maar dat zal niet ophouden bij doktoren, journalisten of advocaten. De mens is sterk in verbeelding, onvoorspelbaarheid, creativiteit en veelzijdigheid. De robot/AI is sterk in informatie, kennis, snelheid en logica. Op dat soort gebieden ga je het de komende 20 jaar gewoon verliezen.

[supersnathan94]

Nou ook wel degelijk om prestaties en het feit dat heel veel van dat spul gewoon niet maintainable meer was.

Iets met kobol en monolieten enzo.

[jhnddy]

Maar artsen zijn ook niet gratis. En een mainframe kan veel meer gevallen per uur analyseren dan dat een arts dat zou kunnen. Als je optimaal gebruik zou maken van die rekenkracht, zou je tientallen/honderden artsen kunnen vervangen door 1 mainframe.

De vraag is of je dat zou moeten willen, want het lijkt me nogal onpersoonlijk als patiënt. Tegelijkertijd zou het als ondersteuning wel enorm kunnen schelen. Het kan de alsmaar toenemende kosten in de zorg gaan drukken als het beroep 'arts' meer richting het beroep 'huisartsassistent' schuift: meer focus op het aanhoren van de patiënt en het begrijpelijk uitleggen van de adviezen. Daarvoor hoeft de persoon in kwestie veel minder specialistische kennis te hebben, waardoor veel meer mensen het zouden kunnen doen. Mens neemt interview af, AI luistert mee en analyseert, vervolgens kan een mens het advies/recept meegeven en daarna regelmatig contact opnemen hoe het met de klachten gaat. Ik zie het wel voor me

[Reactie gewijzigd door jhnddy op 25 juli 2024 17:59]

[xbeam]

Weet je wat een arresten en lab team een ziekenhuis kost enkele 10 talen miljoen Pe jaar.

[TheVivaldi]

Dat heb je dan in vier jaar terugverdiend. Een dokter moet dertig - veertig jaar werken dus gedurende die tijd heb je jouw investering acht tot tien keer terugverdiend.

Tenzij de robot tussentijds vervangen moet worden? Ik weet niet precies hoe ver we met de techniek zijn, maar ik kan me zo voorstellen dat een robot op dit moment nog geen 30-40 jaar mee kan.

Ik vraag me trouwens af of die IBM-robot ook betere diagnoses kan stellen in complexe gevallen of mensen die iets zeldzaams blijken te hebben wat alleen door héél goed kijken met het blote menselijk oog te zien is.

[jeannibordelli]

Evengoed zijn er nu ook (huis)dokters die bepaalde (zeldzame) zaken over het hoofd zien, verkeerde diagnoses stellen en (soms levensbedreigende) behandelingen opstarten.
Er is aan beide zijden een kans dat er iets misloopt.
Zowel bij de robot, als bij de dokter.

[TheVivaldi]

Dat ontken ik ook niet. Maar er zijn ook (huis)dokters die dat wel zien en ik had het dan ook over hen. Ik ben dus benieuwd of die robots op het niveau van de artsen zitten die dat soort dingen wél zien. En of ze dus ook kunnen omgaan met complexe gevallen. Bijv. iemand die 3 klachten heeft en iets onderliggends blijkt te hebben: zien de robots dat verband of starten ze een behandeling voor de 3 klachten an sich? Of iemand die aangeeft pijn te hebben op een bepaalde plek, maar de pijn zit eigenlijk op een andere plek. Dat soort gevallen.

Dus voor de duidelijkheid: het gaat mij er NIET om of de arts of robot er beter is; iedereen kan immers fouten maken. Ik ben alleen benieuwd hoe gevorderd de robots nou precies zijn

[Reactie gewijzigd door TheVivaldi op 25 juli 2024 17:59]

[supersnathan94]

Het zijn juist die hele zeldzame gevallen waarin watson het beter deed volgens mij. Puur omdat een huisarts zich beriep op ervaring en dit niet eerder had meegemaakt maar wel een soortgelijk ziektebeeld (wat neerkwam op een griepje) waar watson het alleen op kennis doet en dat exacte ziektebeeld al wel eerder ergens anders is vastgelegd.

[divvid]

En wie stopt de kennis in Watson... de arts. Ik weet uit ervaring hoe lastig het is om zeldzame ziektenbeelden aan de ene of de andere oorzaak te koppelen. Beeld kan hetzelfde zijn, maar onderliggende oorzaak kan compleet anders zijn.

[divvid]

Ziektebeelden zijn lastig inschatten. Zo vertelde de dierenarts over een gevalletje schurft. Komt vaak voor bij zielige hondjes uit Spanje. De Dermatoloog had er al een jaar overheen gekeken bij de eigenaresse en allerlei niet-werkende zalfjes voorgeschreven.Kwestie van ervaring

[Het.Draakje]

Watson van IBM maakt juist in complexere gevallen en zeldzame ziektes aanzienlijk betere diagnoses. Terwijl in de huis-tuin-en-keuken gevallen de diagnoses even goed of marginaal beter is dan bij de doktoren. Een simpele botbreuk is door de meeste artsen wel te constateren (ook als het been niet in een rare stand staat). Watson zit allang niet meer op het niveau huisarts, maar op het niveau specialist, in diverse medische disciplines.

Uiteraard kan een robot technisch verouderen en op een gegeven moment vervangen worden. Maar dan nog is hij vele malen goedkoper dan zo'n dure arts.

[xbeam]

Ja zeker Watson wordt al veel gebruikt. Huisarts zijn er blij mee ook omdat zij een sleutel positie hebben of nu iemand door sturen of zelf een sample kunnen draaien. Waardoor hun positie alleen maar versterkt wordt.

Daarnaast geven de meeste huisartsen voor simpelen dingen toch de voorkeur om zelf iets te kunnen doen. Niet kwa snelheid maar ook om kosten besparing. Als huis iets kan doen is dat veel goedkoper dan een poli

[Reactie gewijzigd door xbeam op 25 juli 2024 17:59]

[Daoka]

Maar als elke redacteur vervangen wordt heeft de ai niets meer om copy paste van te doen. Dan zullen ze echt zelf moeten leren vinden van nieuws en zelf gaan schrijven.

[Cergorach]

Nee, enkel de redacteurs welke vervangen kunnen worden. In dit geval worden de inhoudelijke schrijvers nog gewoon aangehouden in de partnermedia. Het ging in dit geval om effectief in bulk kopteksten herschrijven.

Natuurlijk zou in de toekomst AI daadwerkelijk informatie kunnen verwerken en goede artikelen kunnen schrijven en zouden schrijvers ook vervangen kunnen worden. Ik weet niet of dat zo heel erg is in veel gevallen. Laat ik even uithalen naar de redactie van bv. Tweakers.net, hoe vaak zitten er fouten in tekst die op Tweakers.net wordt geplaatst? Een AI zou veel specialistischer op een onderwerp kunnen werken en ook veel meer kennis/informatie kunnen verwerken, dat zou kwalitatief betere artikelen opleveren. Natuurlijk zou je opinie stukken nog steeds door specifieke schrijvers kunnen laten doen. Door het grote aanbod van redacteurs/schrijvers die vervangen worden zou worden door AI, zou je meer aanbod krijgen en veel minder vraag, dat zou moeten leiden tot alleen de beste uit de pool die nog daadwerkelijk schrijven (in de praktijk werkt dat echter jammer genoeg niet zo)...

Het zou ook leiden tot het minder kosten van een site runnen, want wat een MSN nu kan, kan straks een Tweakers.net en daarna elke Tweaker.

[xbeam]

Maar stroom en reken kracht is veel goed koper.

Kijk naar de supermarkt vroeger was er voor elke kassa 1 Kassamedewerker nodig.
Nu is Kassamedewerker en af en toe een monteur voor 15 kassa’s

Dat zie je ook bij de Mac gebeuren das dan wel niet directe AI maar geeft een glimp van de toekomst.
En als zo de roborocks en roomba’s beter worden gaan die ook de gevallen milkshakes in de Mac opruimen

[TheVivaldi]

Geen idee waar jij woont, maar hier zijn nog steeds bij alle supermarkten de meeste, en soms zelfs alle, kassa's bemand.

[supersnathan94]

Zelfscan kassa’s?

In utrecht heb je al Appies (to go) waar geen eens mensen meer zijn. Alles wordt afgerekend met je telefoon. Geen menselijk contact meer nodig.

[TheVivaldi]

Er zijn hier ook supermarkten met zelfscan(kassa's), maar toch zijn ook (bijna) alle niet-zelfscankassa's nog bemand omdat daar ook nog steeds veel mensen gebruik van maken.

[Reactie gewijzigd door TheVivaldi op 25 juli 2024 17:59]

[xbeam]

Hier zijn alle bijna alles kassa’s vervangen voor 20 zelfscan kassa’s met 1 Kassamedewerker

[Polyanos]

Maar hier is geen spraken van automatisering, maar verlegging van verantwoordelijkheid. In plaats van dat een medewerker de boodschappen langs een scanner haalt doet nu de klant dit zelf. Je zou zelfs kunnen stellen dat dit een vermindering van service is voor dezelfde product prijs, of zelfs duurder aangezien AH to go ontzettend dure winkels zijn.

Tenzij je ook impliceerde dat de schappen automatisch gevuld worden, dan is dat wel daadwerkelijk automatisering te zien.

[Cerberus_tm]

Wij hebben in Amsterdam gewone en zelfscan; ik ga altijd naar de zelfscan omdat je daar niet of minder lang hoeft te wachten. Ik zie het als win-win.

[Cergorach]

Maar stroom en reken kracht is veel goed koper.

Totdat je heel specialistische rekenkracht nodig heb, wat heel specialistische hardware vereist voor neurale netwerken.

Kijk naar de supermarkt vroeger was er voor elke kassa 1 Kassamedewerker nodig.
Nu is Kassamedewerker en af en toe een monteur voor 15 kassa’s

Echter is dat nog maar beperkt ingezet. Slechts enkele AHs in Nederland maken gebruik van primair selfservice kassa's, voornamelijk op plekken waar de grondprijs erg hoog is. Zoals treinstations en de binnenstad van grote steden. Buiten die gebieden is selfservice een optie bij slechts een aantal supermarkt ketens, zoals de AH of de Dekamarkt. De Boni, Lidl, Deen, etc. doen momenteel alles nog met kassières...

Dat is een specifiek voorbeeld, maar zo zijn er tig voorbeelden waarbij automatisering beschikbaar is, maar het nog steeds oldskool wordt gedaan. Als je kijkt naar bv. de IT is er al een decennia een beweging naar de 'cloud', maar zijn veel ITers er nog steeds heel erg op tegen, voornamelijk omdat hun eigen jobs op de tocht komen te staan. Alles in Exchange Online of Google Mail en je heb geen Exchange beheerders meer nodig. Aan de andere kant merk je dat iets als een 'skilled helpdesk' veel meer wordt toegepast en om wordt gevraagd, dat kan nu omdat iedereen die voorheen Exchange, fysieke servers, VMs, en virtuele servers beheerde nu kan worden ingezet als skilled helpdesk medewerker... Dat is iets waar veel (oudere) IT 'beheerders' zich te min voor voelen, maar juist de nieuwe lading dit veel beter accepteert.

[bws1989]

Meerder deen etc hebben gewoon zelf scan.

[xbeam]

Uhm 🤔 het is denk niet zo zeer dat vrezen voor baan maar dat oudere iter’s niet meer of minder snel mee gaan met de consultantsbureaus gestuurde van lokaal naar de cloud en clouds naar lokaal en weer naar de cloud gestuurde golf bewegingen.

Daarnaast kan bijv Exchange lokaal goedkoper zijn. Of een bedrijf niet afhankelijk wil zijn een partij. Je zit daarom ook vaak dat bedrijven bepaalde onderdelen onderbrengen bij verschillende leveranciers terwijl 1 partij het zelfde prima kan en waarschijnlijk goedkoper is.

Maar voor de wat jongeren onder ons vroeger zat ook alles in de cloud en toen hete het mainframe toen alle bedrijven met terminals werkten. Was de conclusie van de consultantsbureaus (het werk was op) dat het zonde is dat er zo veel onbenutte reken kracht bij bedrijven lokaal stond. Dus ging alles weer naar On-premise toen alles weer local draaide en gehost werd.(het werk was op) moest alles weer naar online en kwamen de tinclients en rise en shine van Citrix. En toen iedereen weer over was en het werk voor de grote consultantsbureaus weer op was. Moest alles weer lokaal tja want alles online was een risco stell dat iets met verbinding of het online bedrijf gebeurt dan kom je niet bij data en systemen. En zo beweegt de markt voor 3 keer naar de cloud. En je ziet zie de eerste consultantsbureaus als Weer marketing voeren naar lokaal onder kopje Privacy en spionage.

Nu kan zeggen dat waren technische andere oplossing En de netwerk snelheden zijn nu veel sneller. maar ze hadden toen wel het zelfde doel vroeger waren de programma’s ook veel lichter en ging het verhouden net zo makelijk en snel.

Veel oudere iters (eind 50 en 60) zie er gewoon nut niet van in omdat weten dat over 7 a 10 jaar toch alles weer naar lokaal gaat.

[Reactie gewijzigd door xbeam op 25 juli 2024 17:59]

[Cergorach]

Veel oudere iters (eind 50 en 60) zie er gewoon nut niet van in omdat weten dat over 7 a 10 jaar toch alles weer naar lokaal gaat.

Dat zij men 10 jaar geleden ook al over deze beweging...

Een mainframe (bv. een AS400) kan je gewoon niet vergelijken met de 'cloud' van nu, veel te duur, veel te zwaar en alsnog selfhosted. Maar toen had je eigenlijk geen fatsoenlijk (ondersteund) alternatief. Sure, we bouwden al x86 clusters als hobby projectje, maar dat was niet iets waar je je enorme databases/applicaties op wilde draaien. En geen derde professionele partij (die vertrouwd werd door de Enterprise) bood ondersteuning op effectief hobby x86 clusters. De IT van tegenwoordig is slecht vergelijkbaar met die van vroeger imho. Mijn werkstation is nu verdorie krachtiger dan dat Mainframe van toen1

Veel van die bewegingen hadden meer van doen met de veranderende technologie, net zoals die nu ook veranderd. De periode waarover jij spreekt had amper internet en amper bandbreedte. Hele dure datalijnen van pand A naar pand B.

Als de Entreprise naar organisaties als CapGemini grijpt ben je inderdaad een hele hoop geld kwijt per uur voor een externe. Dat kan natuurlijk veel goedkoper en ik ben het met je eens dat sommigen er inderdaad enorme projecten van maken terwijl dit niet nodig is, echter gebeurt het vaak dat je te maken hebt met verschillende andere partijen die (niet) meewerken of men zelf al is gaan hobbyen, etc.

Er zijn situaties waarbij Exchange Online geen betere oplossing is dan Exchange lokaal, maar die zijn zeer, zeer beperkt in de praktijk. Als je daadwerkelijk alle kosten mee neemt in zo een vergelijking (veel interne/externen willen nog wel eens (on)bewust wat zaken vergeten mee te nemen), dan is Exchange Online altijd goedkoper dan Exchange lokaal, puur omdat je in het duurste component flink kan gaan zitten schrappen, namelijk personeel. En dat personeel is juist het personeel wat hier advies over moet geven, natuurlijk gaan ze zichzelf niet wegcijferen. Als externe kan je natuurlijk zo lang mogelijk doen over een project, maar imho is dat 'bad business', dit is niet de enige implementatie in de wereld en als dat op is, is er vast wel iets anders waar gesleuteld aan kan worden (zoals bv. AI).

[xbeam]

Ik ben ook voorstander van cloud don’t understand me wrong.

Ik ging alleen tegen zijn argument dat oudere iters bang zij voor hun baan en daardoor niet naar de cloud willen. Door wat argumenten te geven dat niet zo zeer angst voor baan verlies is maar wat ze allemaal al mee gemaakt hebben althans zo voelt het voor velen.

[Sissors]

Of stroom en rekenkracht veel goedkoper is ligt er maar helemaal aan hoeveel resources die AI nodig heeft. Voor wat artikelen copy pasten geloof ik het wel, voor andere zaken gaat dat voorlopig vies tegenvallen.

En nogmaals, technisch gezien moet het echt geen enkel probleem zijn om een robot te maken die een BigMac op elkaar stopt. Maar blijkbaar kan dat financieel gezien vooralsnog gewoon niet uit. En natuurlijk kan dat in de toekomst wijzigen, we hebben immers al decennia lang robots in bijvoorbeeld automobiel productie. Maar het punt is simpelweg dat hoewel ze 24/7 werken, robots ook niet gratis zijn, en ook rekenkracht om een AI te trainen verre van gratis is.

[xbeam]

Klant beleving is ook iets waard

[Cergorach]

Maar hebben ook gewoon onderhoud nodig en zijn duur in aanschaf. En natuurlijk is het niet te ontkennen dat loonkosten hoog zijn, en zullen robots echt wel meer taken overnemen. Tegelijk waarom is de hele McDonalds nog niet geautomatiseerd? Je hebt echt geen scholier nodig om friet te bakken, robots kunnen zulk soort taken echt al heel lang. Maar tja, een robot is ook alles behalve gratis, met een beetje pech kapt je robot ermee omdat er wat losraakt, en die BigMac robot kan toch echt niet de vloer schoonmaken wanneer een klant zijn milkshake laat vallen.

Zoals je aangeeft, robots zijn pittig in de aanschafkosten en gaan (nog) moeilijk met variërende omstandigheden om. Studenten zijn dan relatief goedkoop. Maar vergeet ook niet het menselijke component, als de Mac alles zou vervangen door robots zou dat op korte termijn negatief kunnen zijn voor de omzet, veel mensen hebben onbewust toch nog enigszins menselijke interactie nodig. Dat is goed te merken met de huidige crisis...

Robots zijn erg goed in steeds hetzelfde werk doen, met weinig variabelen, zoals bv. productie werk. Al jaren geleden kwam groot in het nieuws dat Foxconn veel medewerkers ging vervangen door robots.
nieuws: Foxconn wil miljoen robotmedewerkers
nieuws: Foxconn gaat robots inzetten voor productie Apple-producten
nieuws: 'Eerste 10.000 robots arriveren bij Foxconn-fabrieken'

En persoonlijk vermoed ik dat deze ontwikkeling alleen maar in een stroomversnelling komt door de huidige crisis. Bedrijven gaan kijken hoe ze zo weinig mogelijk productie impact kunnen hebben door zo een crisis. Mensen schouder aan schouder aan een productielijn is dan niet mogelijk, maar 1 technician per 100+ machines (100m2) zou dan wel weer makkelijk kunnen.

[Ralph58]

Daarom zullen vooral hoogopgeleiden vervangen door AI en robots.

[Alfa1970]

Loonkosten liggen hoog, maar om een AI in de lucht te houden versus een redacteur?
ik denk dat in dat geval de redacteur goedkoper is dan de AI.
Want de engineer die de AI draaiende houdt kost zeker meer dan de redacteur.
Het enige misschien is dat bij de AI een onderhoudscontract zit dat een en ander goedkoper maakt, maar toch, de AI heeft ook resources nodig om te draaien en die zijn niet misselijk als je er diverse taken mee wilt doen die ook nog eens redelijk snel moeten omdat ze tijdsgevoelig zijn.

[zion]

Als het een goede AI is gaan ze vanzelf wel een keer klagen...
"Ik wil opslag, geef me die en die CPU/GPU/Deep learning module of ik ga staken"

[OxWax]

Als het een goede AI is gaan ze vanzelf wel een keer klagen...
"Ik wil opslag, geef me die en die CPU/GPU/Deep learning module of ik ga staken"

Beetje AI neemt dat gewoon ...(Skynet )

[Tweaker42a]

Zelf lerende AI bestaat al lang, alleen was de hardware en data nog niet zo ver. Die sprongen worden al 50 jaar verwacht en er begint nu een klein beetje vooruitgang te komen dus met de snelheid valt het wel mee.

Als ik de werk beschrijving in het artikel zie dan kan ik me voorstellen dat dat vrij simpel werk is.

[Sn0wblind]

Dit is idnerdaad wel iets wat ik veel terug zie. Algoritmes hypen als AI. Maar denk dat AI toch enigzins een soort van zelf lerend mechaniek moeten hebben.

Maar zijn er nu zelf lerende assembly robots etc? De enige echt lerende AI's heb ik alleen in analyse proof of concepts gezien. Of zaken als foto analyse software wat steeds beter wordt in het analyseren maar niet meer dan dat.

[xbeam]

Dat vindt ik ook.

[jpsch]

Zal wel moeten. Als niemand meer werkt, kan niemand meer de producten kopen (extreem doorgetrokken).

[unglaublich]

Dat kan prima.
Productie wordt geautomatiseerd en je geeft mensen een basisinkomen om vraag-aanbod te simuleren.
Het basisinkomen wordt gegenereerd en verdeeld ('inflatie') en alle uitgaven worden vernietigd ('deflatie').

[Arrogant]

Depopulatie in aankomst.

[cmegens]

Volgens mij is schrijven voor MSN news sowieso al demoraliserend, dus wat dat betreft zie ik het probleem niet zo. Het feit dat MS deze stap nu zet geeft ook wel aan dat zij zelf niet heel erg veel voelen voor MSN of de kwaliteit daarvan. Het is meer iets wat ze ooit in leven hebben geroepen en nu met minimale middelen nog overeind willen houden.

Dat is niet echt iets waar je als journalist het liefst terecht wil komen lijkt me. Er zal niemand van de opleiding journalistiek afkomen met een droom om voor MSN te mogen schrijven.

[Yucon]

Dit is nog een understatement. Het heeft een dusdanig hoog tabloid gehalte dat ik al jarenlang oprecht verbaasd ben dat MS z'n naam eraan wil verbinden.

[Verwijderd]

[...]
Er is altijd iemand/iets beter dus zo raar is het niet, de hele mensheid kan je vervangen met machines,

Robots could take over 20 million jobs by 2030, study claims

[kiang]

Ik ben nu erg cynisch, maar ik denk echt dat de hoogopgeleide mensen die klagen over hoe demoraliserend het is dat AI/automatisering hun baan overneemt er tegelijk geen probleem mee hebben gebruik te maken van de zelfscan in de supermarkt, de pinautomaat, of de touchscreen kiosk die je bij fastfood restos ziet.

Automatisering is een ding en gaat alle beroepen beïnvloeden, zij het als vervanging of als aanvulling.

Voor redacteurs en journalisten zou ik zeggen: als je job vervangen kan worden door een algoritme dat simpelweg kijkt naar kliks en trending topics, dan moet je echt even terug naar school wamt daar draait journalistiek niet om. Voorlopig is er nog geen AI die gedegen journalistiek voert, dwz onderzoek voeren en maatschappelijke relevantie inschatten.

Maar ook voor het lezerspubliek zit in dit nieuwsbericht een waarschuwing: als er geen betalend publiek is voor menselijke journalistiek, dan is het enige wat overblijft AI bots die op basis van kliks fluff publiceren. Ja, nu is het MSN, niet veel verloren dus, maar je zal zien dat alle redacties naar dit soort technieken (moeten) kijken. Als je kan, steun dus kwaliteitjournalistiek. Die is er echt nog wel, zowel bij nieuwe als bij de oude me die.

[Reactie gewijzigd door kiang op 25 juli 2024 17:59]

[ShaiNe]

Het probleem is dat automatisering vooral de laaggeschoolden treft, want het zijn net hun beroepen die worden vervangen door robots. Schoonmakers, chauffeurs, bandarbeiders, kassiersters,... Alles wat enigszins repetitief is en geen hoog diploma vereist, wordt nu en/of in de toekomst geautomatiseerd door robots.
Laaggeschoolden zijn ook moeilijker te herscholen, want beroepen die niet (direct) worden geautomatiseerd vragen een specifiek diploma of ervaring en dat hebben ze niet. Automatisering is dus vooral een probleem voor een stijgende werkloosheid bij laaggeschoolden.

AI daarentegen, waar niet de handelingen (robots/automatisering) maar wel de beslissingen (algoritmes/AI) bepalend zijn, zou hooggeschoolde jobs kunnen kosten, maar ik zie AI als iets aanvullend dat het werk kan verlichten, maar niet 100% zal overnemen. Daarvoor is AI nog niet sterk genoeg en sommige jobs vereisen nu eenmaal een menselijk contact (onderwijs, medische sector, zorgsector,...). Dit zijn volgens mij dan ook de enige sectoren waar in de toekomst werkzekerheid blijft.
Zeker bij de zorgsector, waar de vergrijzing om zorgpersoneel smeekt en je er geen hoog diploma voor nodig hebt.

[Het.Draakje]

Het grotere slachtwerk onder de laaggeschoolde werkzaamheden is al gebeurd. Dat zit of in het buitenland (wat met een habbekrats betaald kan worden) of is al geautomatiseerd. Grote aantallen mensen met per mens slechts een kleine besparing. Toch een lekker voordeel voor het bedrijf.

Dat wil niet zeggen dat er geen laagbetaalde banen zijn, maar die zijn te veelzijdig om in zijn totaliteit te vervangen door een robot). Het menselijk contact redt de verpleegstersfunctie niet. Het is dat ze (ook) je billen wast, je kussen opschudt, je temperatuur opneemt, en al die andere dingen. Dat zijn gewoon teveel machines voor één functie. Onbetaalbaar.

Neem nu het bankwezen. Vroeger had je hypotheekadviseur die zelf berekende hoeveel hypotheek je kon krijgen. Dat is nu allemaal al automatisch. Drie klikken door een baliemedewerker en je weet hoeveel je kan lenen.

Telefonistes die je direct doorverbonden naar de juiste afdeling zijn vervangen door druk 1 als U Uw relatienummer weet (etc).

Dat soort werk is allang niet meer. Onderwijs ? NTI, LOI, Open Universiteit. En met Corvid-19 hebben we gemerkt dat ook de gewone basisschool op afstand les kan krijgen. En dan maakt het niet meer uit of één Sesamstraat-juf alle kinderen in Nederland door groep 1 begeleidt.

Een macro kan gewoon een waterdicht juridisch contract opstellen (hypotheekakte). Geen jurist voor nodig. Andere deelgebieden van je rechtenstudie hebben (nog) geen last.

Zes bronnen combineren naar één nieuwsbericht. Kan gewoon (volgens Microsoft).

De automatiseringsgolf (of hoe je het wilt noemen) die er nu aankomt is juist niet gericht op laaggeschoold werk. Ook als je een hogere opleiding hebt zul je er rekening mee moeten houden dat jouw werk weggeautomatiseerd kan worden. Kleinere aantallen mensen, maar per baan toch grote besparingen (ook in opleidingskosten voor een nieuwe medewerker: die zijn er niet).

[Cergorach]

Er is altijd iemand/iets beter dus zo raar is het niet

Dat er altijd iemand anders of iets anders 'beter' is mag dan wel de realiteit zijn, maar dat is niet een realiteit waar mensen bewust mee bezig zijn. Als ze dat wel zouden zijn dan zou men een heel stuk gestressder zijn zowel op het werk als buiten het werk. Mensen steken hun kop in het zand als afweer mechanisme om een irrelevantie maar niet onder ogen te komen, wellicht is dat maar goed ook.

Maar dit is niet nieuw, dit fenomeen speelt al honderden jaren, zo niet langer. En elke keer dat het weer van een 'nieuwe hoek' komt is er weer veel sociaal commentaar op. Maar naar een paar decennia is het normaal geworden. Industrialisatie, automatisering, digitalisering, etc. Aan de ene kant verdwijnen er banen, aan de andere kant worden er nieuwe beroepen uitgevonden, wat resulteert in dezelfde hoeveelheid mensen die veel meer kunnen doen. Wij zouden bijzonder weinig bereiken als we op dezelfde manier zouden bouwen als de Egyptenaren die de piramides bouwden...

En de vraag is natuurlijk altijd, wat is 'beter'? In dit geval vertaald het naar: Goed genoeg, maar op lange termijn veel goedkoper.

[jaaoie17]

Mag van mij. Hou toch niet van werken.

[debroervanhenk]

Ik ben benieuwd of deze AI nu ook complottheorieën en haat gaat promoten, net als de algoritmes van Facebook en YouTube.

[flippy]

1 van de meest geavanceerde AI's (Watson) hebben ze gewoon losgelaten op plekken zoals urban dictionary en kon het alleen nog maar "vulgaire" taal gebruiken binnen een paar uur. als je zo'n AI loslaat op het reguliere internet dan is het binnen 20 minuten een harde kern neonazi geworden.

[Reactie gewijzigd door flippy op 25 juli 2024 17:59]

[Ruw ER]

https://youtu.be/HsLup7yy-6I

Een zelflerende chatbot van microsoft was ook vrij snel beïnvloed tot nazi e.d.

Was wel grappig, dat dan weer wel.

[supersnathan94]

Binnen 16 uur offline gehaald. Man. Daar gaat een jaar aan development en research de deur uit.

[MSalters]

Een jaar aan R&D de deur uit? Nee, zo werkt research niet. Je hebt juist een nieuw R&D project omhanden.

Sterker nog, dit zou juist een erg effectieve manier kunnen gaan vormen om trollen te identificeren en bannen. Met één druk op de knop is de AI gereset en 20 trollen van je platform geschopt.

[Eonfge]

Was een legendarisch experiment. Hier meer info en quotes:
https://knowyourmeme.com/memes/sites/tay-ai

[Señor Sjon]

Denk eerder een pornoster. Het gris van internet is daarmee gevuld.

[StefanJanssen]

Het valt mij op dat de meeste mensen hier geen flauw idee hebben wat MSN nieuws is. Naast zelf nieuws websites na te struinen gebruik ik ook MSN nieuws om wat highlights in de tech wereld mee te krijgen. En op politiek gebied wat internationale artikelen vanuit Amerika of Australië om het nieuws van een andere kant te zien.

Ze schrijven zelf geen nieuws maar hebben partners (denk aan de Financial Times) waar ze naar de artikelen toe linken. MSN nieuws is niets anders dan een nieuws aggregator

[litebyte]

Nou en of 'schrijven' ze niet zelf nieuws

(aangepast....) idd! Ik zie nu dat alles al wordt geja...getoond van andere media organisaties (die het iig grotendeels ook weer van elkaar overnemen.)

[Reactie gewijzigd door litebyte op 25 juli 2024 17:59]

[StefanJanssen]

Als ik jouw fiets mag gebruiken tegen betaling, noem jij dat dan jatten?

[litebyte]

Als ik uw kunstwerk (creatieve creatie) namaak, een andee titel geef en ik verander de naam eronder, noemt u dat dan plagiaat?

[StefanJanssen]

Niet als ik je toestemming geef om dat te doen.

[ShakerNL]

Best vreemd, gezien dat de standaard homepage is van IE/Edge.

[StefanJanssen]

Wat is best vreemd?

[ShakerNL]

Dat mensen geen flauw idee hebben wat MSN Nieuws is.

[gekkie]

Dus de "AI" bestaat vooral uit: het bij bestaande artikelen verzinnen van een nog betere clickbait titel.

Kan me voorstellen dat je daar met machinelearning (geen AI, het is totaal niet intelligent) best een goed eind mee kunt komen. Data is relatief makkelijk te vergaren geweest met wat A-B-testing, als het doel voornamelijk is om meer clicks te krijgen (en niet zo zeer waardering van lezers, maar dat verwacht ik ook niet echt bij MSN).

[sucramabu]

Machine learning = AI

[Nico Klus]

Machine learning < AI

[gekkie]

Mag je vinden, ik leg de lat graag iets hoger.
Het is lastig om een goede en sluitende definitie van intelligentie te geven, maar in mijn ogen is alles waar men nu mee bezig is "op weg naar AI", maar het is nog verre van iets wat ik intelligent zou willen noemen.

Om z'n minst niet gelijkend op menselijke intelligentie, je zou kunnen beargumenteren dat het een "eigen soort" intelligentie is, met z'n eigen manier van kennis overdracht (bot kopieren van een model en weights), maar ik vind dan nog steeds de benaming "machine learning" juister.

Het mist in mijn ogen nog de elementen die het ook "gevaarlijker" zouden maken en wellicht tegelijkertijd ook minder bruikbaar, zoals "zelf bewustzijn".

Wat we nu kunnen met machine learning is best aardig wat, maar is het daarmee ook intelligent, of vooral pattern-matching-on-steroids ?

[g_v_rijn]

MSN nieuws - inhoudelijke gelijk aan Privé - roddel en achterklap

[litebyte]

Nee, dat is het niet. Was het dat nog maar zo want dan zat er nog een 'eigen draai' aan (hoe sensationeel dan ook.)

[jpsch]

Privé verzint zelf nog verhalen. Kan wel eens tot rechtszaken leiden, maar toch.

[StefanJanssen]

Het toont je het nieuws aan jouw interesses. Ik krijg er alleen maar tech en politieke artikelen te zien.

[Reactie gewijzigd door StefanJanssen op 25 juli 2024 17:59]

[laptopleon]

Klinkt spannender dan het is. Zoals ik het lees, gaat het alleen om het uitkiezen van kant-en-klare artikelen en hooguit nog een andere foto of kop erbij zoeken.

Some employees, speaking on condition of anonymity, said MSN will use AI to replace the production work they’d been doing. That work includes using algorithms to identify trending news stories from dozens of publishing partners and to help optimize the content by rewriting headlines or adding better accompanying photographs or slide shows.
[…]
By 2014, it launched a redesigned version that partnered with other news sites — paying them to redistribute their content.

Today, the news service relies entirely on those partnerships with no original news content of its own. Curating stories rather than actually generating them made it easier for MSN to increasingly rely on an automated editing system, though several of the terminated employees expressed skepticism it will work as well with fewer human beings to monitor the technology.

[Dasprive]

Goedkoop dat men overal zegt "Microsoft zet redacteuren op straat".

Microsoft huurt van een bedrijf (PA Media) redacteuren in. Als de ene opdracht stopt moet het bureau de volgende opdracht hebben. Microsoft heeft geen freelancers, ze hebben een contract met een bedrijf dat ze stopzetten en daar is niks mis mee. Dat PA Media zelf niets anders heeft voor hun medewerkers is niet Microsoft z'n probleem.

En sorry, maar op het internet zoeken naar artikels om te reposten op MSN is geen werk voor "redacteuren", dat is gewoon overkloppen. Kijk zoals het bij Tweakers gaat: het journalisme zit 'm in de verdieping, in extra bronnen er bij halen. Niet gewoon overnemen van info, dat kan inderdaad prima door AI. Dat échte journalisten worden vervangen door AI gaan wij niet meer meemaken.

[basvd]

En sorry, maar op het internet zoeken naar artikels om te reposten op MSN is geen werk voor "redacteuren", dat is gewoon overkloppen. Kijk zoals het bij Tweakers gaat: het journalisme zit 'm in de verdieping, in extra bronnen er bij halen. Niet gewoon overnemen van info, dat kan inderdaad prima door AI.

Ironisch om te zien dat juist dit nieuwsbericht eigenlijk ook gewoon door een computer kon zijn geschreven

[Reactie gewijzigd door basvd op 25 juli 2024 17:59]

[Luchtbakker]

Dit is niet nieuw. RTL nieuws heeft al een poosje ADAM in gebruik voor het schrijven van artikelen:

https://www.rtlnieuws.nl/...tie-rtl-nieuws-google-dni

[euchromatic]

Ik heb hier eens een presentatie over gezien. De software neemt een artikel over en genereert koppen op basis van de tekst en een algoritme. Er worden meerdere koppen tegelijk gepost en geëvalueerd, de meest succesvolle worden vaker ingezet. Allemaal zonder menselijk toezicht en binnen enkele seconden.

Het bedrijf achter de presentatie verkocht de software aan krantenuitgevers etc. om zo traffic te genereren vanaf social media naar hun eigen journalistieke content.

[Mative]

Meer dan clickbait en copy/paste kun je niet verwachten van MSN.
Daar zou ik me ook geen redacteur van durven noemen.

De AI zal het waarschijnlijk beter maken voor Microsoft (goedkoper),
niet zo zeer voor de lezers (meer diepgang). In dat geval kunnen ze
beter een nieuw platform opzetten waar dat imago niet aan plakt.