De opkomst van machine learning gaat ons werk en leven ingrijpend veranderen. Het wordt door velen beschouwd als één van de meest disruptieve technologieën die de huidige manier van zakendoen drastisch zal veranderen. Sommige onderzoekers en deskundigen vergelijken de opkomst van machine learning en artificiële intelligentie (ai) als de nieuwe industriële revolutie. Maar hoe volwassen is deze technologie nu eigenlijk?
Uit een peiling die onlangs werd gehouden onder 140 professionals uit verschillende sectoren, blijkt dat maar liefst 54 procent van de respondenten al machine learning strategieën hebben geïmplementeerd binnen de organisatie. 28 procent van deze groep is bezig om zijn machine learning initiatieven op te schalen en 35 procent gaf aan dat ze een aantoonbare return on investment (roi) konden laten zien. Als belangrijkste reden om te starten met machine learning gaf 50 procent aan dat ze zijn begonnen omdat ze sneller acties en beslissingen willen nemen. 23 procent gaf aan te starten omdat ze concurrerend willen blijven. Overige redenen waren het verbeteren van de klantervaring (9 procent) en het verminderen van fouten in bedrijfsprocessen (6 procent).
Ik denk dat voor veel mensen deze uitkomst verrassend is, gezien ze machine learning zien als een nieuwe technologie. Echter, zo nieuw is de technologie niet. In 1950 publiceerde Alan Turing de paper ‘Computing Machinery and Intelligence’, waarin hij beschreef hoe een computer het verschil kan duiden tussen een mens en een machine aan de hand van een serie vragen. Dit imitatiespel heet sindsdien de ‘Turing Test’. Een andere stap in de richting van de ontwikkeling van moderne ai en machine learning was de lancering van The Logic Theorist, het eerste op ai gebaseerde computerprogramma ontwikkeld door Allen Newell, Herbert A. Simon en Cliff Shaw. De persoon die uiteindelijk de term kunstmatige intelligentie heeft bedacht en wordt beschouwd als de vader van ai is John McCarthy. Machine learning bestaat dus al een tijdje. Hierdoor zou je kunnen zeggen dat de technologie steeds volwassener aan het worden is.
Vijf
Als we kijken in de boeken, dan doorloopt de adoptie van een nieuw product een aantal fases. Everett Rogers beschreef als eerste een model voor de levenscyclus van een product in zijn boek ‘Diffusion of Innovations’. Rogers onderscheidt een vijftal stadia die een normaalverdeling volgen. Hierin worden vijf verschillende groepen mensen onderscheiden die een nieuw product of idee omarmen. In het begin adopteren vaak ‘innovators’ een product. Deze groep mensen zijn de eersten die het product willen hebben. Ze zijn op zoek naar het nieuwste van het nieuwste. Vervolgens sluit de groep ‘pioneers’ aan. Deze groep van early adopters bestaat uit mensen die uit zijn op nieuwe dingen. Deze fase wordt gekenmerkt door een sterke groei in de verkoop. De groep ‘early majority’ bestaat uit mensen die het product graag willen hebben, maar wat voorzichtiger zijn met een aankoop en wachten tot de ‘early adopters’ het product hebben aangeschaft. Vervolgens is er nog de groep kopers (late majority) die alleen een product aanschaffen wanneer de meerderheid ze al heeft uitgeprobeerd of wanneer ze er niet meer omheen kunnen. De laatste groep in het adoptiemodel van Rogers bestaat uit de ‘laggards’ en betreft de laatste 16 procent. Laggards hechten veel waarde aan traditie en houden niet van verandering. Als we op basis van deze theorie moeten beslissen waar machine learning staat, dan bevindt de technologie zich waarschijnlijk ergens tussen de ‘pioneers’ en ‘early majority’ fase.
Vanwege het onderzoek, de geschiedenis van machine learning en de theorie van Rogers, zou je kunnen stellen dat machine learning geleidelijk groeit richting de volwassenheidsfase. Aan de andere kant zijn er nog veel verbeteringen door te voeren. Zo beschikt de technologie nog steeds niet over gezonde, verstandelijke kennis. Het ontbreekt aan context die mensen wel hebben, zoals sociale conventies, oorzaken en gevolgen. Dit kan ervoor zorgen dat beslissingen soms verkeerd uitpakken. Hierdoor zou je kunnen concluderen dat machine learning eigenlijk nog in volle ontwikkeling is. Wanneer zal machine learning dan écht volwassen zijn? We weten dat de technologie zich keer op keer verbeterd en constant evolueert. Maar of machine learning écht volwassen gaat worden dat weten we niet. Misschien wel nooit!
(Dit artikel is eerder verschenen in Computable Magazine 2019/#6.)
