Geert-Jan Kruijff, AI-expert bij Nuance
"Veel mensen beseffen het nog niet echt, maar het volledige concept van de auto staat op het punt drastisch te veranderen", vertelt Geert-Jan Kruijff, AI-expert bij Nuance. Het bedrijf gooide al hoge ogen met hun Automotive Assistant DragonDrive in de wereld van stemassistentie in auto's. Het bedrijf lag ook aan de basis van Apple's Siri. "Eén ding is duidelijk: de wagen zal niet langer louter mensen van A tot B brengen, maar zal een manusje van alles worden dat ons leven op tal van manieren zal vergemakkelijken." Maar wat zal de auto van de toekomst precies doen en hoe ver liggen de evoluties nog van ons af? Geert-Jan vertelt ons in geuren en kleuren welke hordes nog moeten overwonnen worden om autorijden binnen te loodsen in een spiksplinternieuw tijdperk.
De definitie van een auto staat ter discussie
"Tegen 2020 zullen heel wat wagens beschikken over het derde niveau van autonomie (waarvan niveau 0 betekent dat de mens volledig in controle is en niveau 5 wil zeggen dat de auto over de volledige controle beschikt, n.v.d.r.)", vertelt Geert-Jan. "Dat wil zeggen dat de bestuurder voorlopig nog altijd de handen aan het stuur zal moeten houden op alle wegen, behalve op snelwegen. Niveau 5 ligt nog iets verder van ons af, maar is ook binnen handbereik. Elon Musk wil zelfs zo'n type Tesla's op de weg hebben binnen de twee jaar. Daarom is het meer dan ooit nodig om nu al na te denken over de impact van wagens met het vijfde niveau van autonomie. Om daar te geraken, moeten we echter nog enkele technologische uitdagingen overbruggen," knikt de AI-expert bedenkzaam. "Een ding is duidelijk: het gaat razendsnel. In de komende twee jaar zullen enkele straffe doorbraken ervoor zorgen dat we de invulling van de rol van een wagen drastisch moeten herdenken. Mensen zullen meer tijd hebben om andere dingen te doen dan louter te rijden. Die tijd moeten we nuttig kunnen gaan invullen," klinkt het bij de stemassistentie-expert. "Dat is waar wij nu ons het hoofd over breken."
De auto zal evolueren van een vervoersmiddel naar een gids, informatieverstrekker en productiviteitsmachine van jewelste.
Volgens Nuance zal de auto in de derde fase van autonomie al een pak anders zijn dan wat we nu gewoon zijn. "De auto zal evolueren van een vervoersmiddel naar een gids, informatieverstrekker en productiviteitsmachine van jewelste. Aan het hart van al die vernieuwingen ligt de volgende generatie stemassistent, die intelligenter is dan ooit," vertelt Geert-Jan gepassioneerd. Wat die uitdagingen dan precies zijn? Een greep uit de zaken waar ze bij Nuance (maar ook alle andere bedrijven die werken aan de toekomst van de auto, n.v.d.r.) zich het hoofd over breken:
Uitdaging 1: een weg vinden in een kluwen van sensordata
"Wagens evolueren van rijdende computers naar datacenters op wielen", legt Geert-Jan uit. "Auto's genereren nu al vele gigabytes per minuut aan informatie via de grote hoeveelheid sensoren die in de wagens zijn ingebouwd. Bovendien wordt veel van die data ook via het internet verstuurd en als input gebruikt voor zelfrijdende artificiële intelligentie systemen. De hoeveelheden aan gegevens die auto's nu al genereren zijn duizelingwekkend", weet Geert-Jan. "En let op: hoe meer de auto opschuift naar het 5de niveau van autonomie, hoe groter die datastroom wordt."
Momenteel duurt het 2 à 2,5 seconden om een vraag te verwerken én het antwoord te versturen. Dat is een technische uitdaging van de bovenste plank.
Maar niet alleen de hoeveelheden (sensor)data vormen een uitdaging, ook de hele infrastructuur daarrond wordt een gigantisch kluwen van technische uitdagingen. Volgens Geert-Jan Kruijff is dé vraag die zelfrijdende autobouwers zich stellen: 'hoe kunnen we informatie naar de cloud én terug sturen op een aanvaardbare manier zonder dat de gebruiken ellenlang hoeft te wachten op een antwoord. "Momenteel duurt het tussen de 2 en 2,5 seconden om een vraag te verwerken én het antwoord te versturen. Dat wil zeggen dat we aan de cloudkant in staat moeten zijn om gigantisch snel te schakelen. Als je weet dat in die 2,5 seconden er ook nog eens moet geanalyseerd worden wie er precies de vraag stelt, rekening moet worden gehouden met de context én ook de manier waarop iets wordt uitgesproken wordt geanalyseerd, dan weet je dat dit een technische uitdaging is van de bovenste plank", besluit de AI-expert. "Het is geen wonder dat bij Nuance daarom zo'n 300 mensen in de R&D afdeling dag in dag uit het hoofd breken over hoe ze deze systemen performanter, beter én sneller te maken. Aangezien de complexiteit van artificiële intelligentie alleen maar zal stijgen, blijft performantie een sleutelbegrip in de jaren die komen."
Uitdaging 2: mensen helpen AI te vertrouwen
Iedereen heeft het wel eens meegemaakt: je vraagt aan je stemassistent om iets op te zoeken en dan krijg je een antwoord waar je echt absoluut niets mee bent. "Stel: je zit in de wagen op weg naar het zuiden en moet plots dringend een sanitaire stop inlassen. Wanneer je vraagt aan je stemassistent om een openbaar toilet te lokaliseren, navigeert die je naar een doe-het-zelfzaak ergens in een uithoek van Roemenië", lacht Geert-Jan. "Tot voor kort waren zulke scenario's erg realistisch. Het probleem: stemassistenten houden nog te weinig rekening met de context van de gebruiker. Net dat probleem willen wij erg graag oplossen."
Als we binnen twee jaar terugkijken naar het niveau van stemassistenten vandaag, gaan we dat gewoonweg lachwekkend vinden.
"Ook al lijkt het niet zo, er wordt tegenwoordig gigantische vooruitgang geboekt op het vlak van artificiële intelligentie. Als we binnen twee jaar terug zullen kijken naar het niveau van stemassistenten vandaag, dan gaan we dat gewoonweg lachwekkend vinden. De nieuwe generatie assistenten zullen immers dankzij performante AI-systemen ook rekening kunnen houden met de context waarin je je bevindt én daarnaast ook zelflerend zijn - waardoor ze steeds beter worden." Hoe zo'n zelflerend systeem concreet werkt? "Door meer over de bestuurder te leren en deze informatie op te slaan, hoeft de assistent op termijn minder zaken te vragen. Een belangrijke component daarin is het finetunen van voice biometrics. Dat wil zeggen dat de artificiële intelligentie in je wagen ook in staat is om te analyseren wie de vragen stelt. Op die manier kan het nog veel persoonlijkere antwoorden geven. Dat is natuurlijk een technische uitdaging van jewelste," knikt Geert-Jan. "Zo'n zelflerend AI-systeem moet enorm veel data verwerken en daar conclusies uit kunnen trekken. Dat alles met één doel voor ogen: jou beter te kunnen dienen."
Nuance lanceerde er onlangs een filmpje over dat aantoont hoe zo'n intelligente assistent in de toekomst zal werken:
"Een concreet voorbeeld: stel dat je honger hebt en je assistent vraagt om een lekker restaurant in de buurt te vinden, dan kan de assistent rekening houden met het feit dat jij graag Italiaans eet en je daarom navigeert naar een soortgelijk restaurant in de buurt waar ze je favoriete gerecht aanbieden. Daarnaast zou de assistent je agenda kunnen beheren, vliegtuigtickets kopen of je technische uitleg verschaffen over je wagen zelf. "Je kan het zo gek niet bedenken, je assistent moet het binnenkort allemaal weten," klinkt het. "Zo zal je ook kunnen vragen aan welke kant van je auto je tankdeksel ook weer staat of hoe dat prachtig gebouw heet is waar je net voorbij rijdt. Je assistent kan je ook suggesties doen van plekken die je moet bezoeken op je bestemming waarvan die denkt dat het écht iets oor jou is. Om die context te kunnen registreren, moet de wagen in staat zijn om gigantische hoeveelheden data te verwerken," klinkt het. "Je zou ervan versteld staan hoeveel data nu al wordt verzonden door alle sensoren die in je wagen zitten. Nu komt het er gewoon op aan om slimme dingen met die data te doen."
Uitdaging 3: komaf maken met taalbarrières
"In Europa zijn er tientallen talen, honderden dialecten en tal van mogelijkheden om een plaatsnaam uit te spreken. Als jij je stemassistent probeert te vertellen dat je ergens in een klein dorpje in Spanje moet zijn, is de kans groot dat die je totaal niet begrijpt, aangezien de meeste assistenten binnen de grenzen van één taal blijven denken. Frustrerend, maar dat is binnenkort verleden tijd", glimlacht Geert-Jan. "Dat is net waar mijn team en ik aan werken. We zijn druk in de weer met een systeem dat rekening houdt met verschillende talen en dialecten, en de verschillende manieren waarop mensen ze zouden kunnen uitspreken. Zo zal een West-Vlaming een Spaans plaatsje anders uitspreken dan een Deen uit Kopenhagen. Er zijn honderden kruisbestuivingen mogelijk van verschillende nationaliteiten, dialecten en uitspraken. Bovendien zijn mensen soms verkouden, blij of spreek je net een tikkeltje anders dan normaal. Het systeem moet daarmee om kunnen gaan en jou ten allen tijde goed kunnen verstaan. Er zijn gigantisch veel ins en outs, maar het is tijd om dit probleem voor eens en voor altijd op te lossen", klinkt het strijdvaardig.
"Weet je, al 20 jaar past de mens zich aan aan de machine, maar nu is het tijd geworden om die rol om te draaien. Het is tijd dat machines zich beginnen aanpassen aan de mens. Binnen het jaar krijgen we de eerste van zulke systemen op de markt te zien. Geloof me: op een natuurlijke, 'menselijke' manier kunnen praten met een machine is echt enorm indrukwekkend."