Cobbenhagen Summit: Speech Edwin van Rest
Zwester noemde het al, Stefan Halkins zei, artificial intelligence is wellicht on our last invention. En kan een oplossing bieden eigenlijk voor alle problemen. En ook nog heel veel problemen die we ons nu nog helemaal niet kunnen voorstellen. Als we naar de lange termijn kijken zal artificial intelligence leiden tot, er is één scenario, dat het zal leiden tot onze onstervelijkheid, als het een povestieve scenario. Daarnaast zijn er heel veel mensen die denken dat het juist het uitsterven van de mens zal betekenen, of in ieder geval het einde van de mens als suprieur wezen op onze aardbol. Nou, toch lijkt me een belangrijke gespreksonderwerp. Even een stapje terug. Officieel ben ik in boord in Brabant. Ik ben namelijk geboren in Dordrecht en pas op mijn vijfde naar Brabant verhuist. Ik beschouw mezelf wel een echte Brabander en ik heb een carnavalscollectie die dat denk ik bewijst. Ik ben in Eindhoven gaan studeren, technische bedrijfskunde. Dat was voor mij een fantastische opleiding. Ik was ook altijd geïnteresseerd in de internationale dimensie van dingen. Ik vond het geweldig om met mijn ouders op reis te gaan en wilde dus ook in het buitenland studeren. Als ik in het buitenland ga studeren, dan ga ik voor een deel om interculturele competenties op te doen. En als ik dat nu wil, laat ik dan maar naar het compleet andere einde van het culturele spectrum gaan. Dus ik ben in Japan gaan studeren. Hier zijn we een plaatje uit Japan. Rechts onder zien we Ikai Sensei, dus dat was mijn professor. Links boven zien we Chujo Senpai. Dat is mijn Senpai, dus die was de oudere student en die was in mijn lab verantwoordelijk voor mij. Dat was nodig, want verder sprak niemand Engels. Dus dat was fijn. Eco zien we ook hier in het plaatje. Dat was mijn hoogste zusje, dus die heeft mij geïntroduceerd in het Japanse familieleven. Dus aan het begin was dat nog al een culture shock voor mij. Maar ik heb hier echt aan de lijven ondervonden hoe waardevol het is om zo'n studie in het buitenland te doen, zowel voor mijzelf en mijn persoonlijke ontwikkeling, als voor de mensen om mij heen. En ook voor intercultureel begrip. Want hoe meer ik leerde over Japan, hoe meer ik leerde eigenlijk over mijzelf en mijn eigen cultuur.  In het Japans is buitenlander letterlijk buitenuitwezen, natuurlijk een eilandcultuur, heel gesloten. Voordat ik naar Japan ging kende ik zelf natuurlijk de plaatje van de AAP en de kamikazepiloten. Maar denk ik het allerbelangrijkste wat ik daar geleerd heb, maar ook mijn Japans vrienden daar, dat we allemaal mensen zijn, alleen op een ander punt in de aarde geboren en met een wat andere stijl. Nou, toen ik terugkwam uit Japan was dat ik dus volgend mooie verhalen. En veel van mijn vrienden die zeiden, shit, had ik nou ook maar geweten over deze mogelijkheden. Dat had mij ook anderhalve jaren kost om een paar studieopties te vinden in Japan en mijn studie daarvoor te bereiden. Op hetzelfde moment werd het bachelor master systeem ingevoerd in heel continentaal Europa. Nou, dat betekent dat wij vroeger gewoon vijf jaar naar de TU ging om ingevoerd te worden. Ga je nu drie jaar of vier jaar haal je je bachelor, dan is er een nieuw keuze moment of en waar je master kan gaan studeren. En in principe voor internationale studie is er heel veel goed nieuws, want de mogelijkheden om internationaal te studeren, die groeien echt explosief. Het is echt geen manier voor mij en mijn medestudent op dat moment om al die nieuwe masteropleidingen die er waren te vinden en vergelijken. Studenten waren eigenlijk zeker als het ging om internationale studiekeuze een soort van geblinddoekt. En internationale studiekeuze was eigenlijk een soort van ezelprikje om toevallig naar een universiteit te gaan die toevallig een van de docenten dan kende of die waar je een brochure van gevonden had. En internationaal verkeerde studiekeuze, dat is nogal een belangrijk probleem. Welicht is studiekeuze wel na het vinden van een levenspartner een van de belangrijkste keuze in ons leven. Studiekeuze ging op dat moment nog heel inefficiënt op allerlei plaatsen inschrijven, altijd weer andere inschrijf formulieren, altijd weer andere benodigdheden. Zlechte studiekeuze levert ook dropouts, niet voorkomende verwachtingen zowel vanuit de universiteit als van de studentenkant. Maar waar wij nog het meeste van baalden is dat het gewoon heel veel gemiste kansen oplevert. Mensen die helemaal geen idee hadden dat ze in Europa konden studeren of helemaal geen idee hadden dat ze ook in Japan konden studeren. Anderhalf jaar nadat we dit initiatief gestart zijn werd het pas duidelijk hoe belangrijk dat is toen.  Een student hadden die was toegelaten bij een master opleiding Electrical Engineering in Dalarna in Zweden dat is iets te noorden van Stockholm. En toen hij toegelaten was vroeg hij zijn toelatingsdocumenten opgestuurd te laten worden naar een Gospel Church. We dachten dat het een beetje vreemd bleek dat deze jongen in een dorp woonde in Cameroon en de Gospel Church de enige plek was met een postadres. En toen dachten wij als wij er aan kunnen bijdragen dat zo iemand in Noord-Zweden een master kan gaan doen als je dan denkt dat een Nederlander naar Japan stuurendisruptief is dit verandert het hele perspectief voor deze jongen en zijn hele familie. En toen we dat realiseerden hebben wij gezegd dit probleem gaan wij oplossen. Dus het oplossen van het internationale studiekeuze probleem dat is wat wij bij studiepolders ons levenswerk gemaakt hebben. Wij zijn een kantoortje gestart hier in Tilburg want ik woonde op kamers in Tilburg en er was nog een extra kamertje vrij en ons eerste bedrijfsuniform was een badjas. En we zijn toen begonnen met het maken van één platform waar studenten al hun master opleidingen kunnen vinden en vergelijken dat ziet er ongeveer zo uit 460 master opleidingen in computer science die iets met artificial intelligence te maken hebben op dit moment. Al ons doel is studiekeuze wereldwijd transparant te maken zodat studenten informatieve beslissingen kunnen nemen. De eerste stap eigenlijk was een soort van van de geblinddoek de situatie naar in ieder geval een kaart dat het voor studenten duidelijk is wat al hun mogelijkheden zijn en dit die ook makkelijk kunnen vinden en de visie is eigenlijk meer een soort van Google Maps en dan komen we ook richting de kunstmatige intelligentie. Google Maps waar studenten ons vertellen wat hun doel is of wel een carrièredoel of sorry is het een studiedool maar of een carrièredoel en misschien wel hun purpose en wij de diverse studipaden laten zien en dan gebruik maken van een keur aan data niet alleen data die we hebben van de universiteit, van overheden van rankingorganisaties maar vooral ook de data van onze gebruikers die voorheen over deze studipade heen gelopen zijn en die gebruiken we om de kans van succes uit te rekenen voor die nieuwe student die voor die studiekeuze staat.  Dit is precies ook wat universiteiten willen Universiteiten willen namelijk ook optimaliseren naar studie succes en steeds meer ook carrière succes van hun studenten. Het begrijpen en het meten van die match van de kenmerken van de student, zijn interest en zijn karakter en de kenmerken van de opleidingen en daar de correlaties van meten, dat is eigenlijk de essentie van wat wij doen. Ik wil even voorstellen aan één van mijn collega's, dat is Betty en Betty ziet er weer licht uit alsof we daar subsidie voor gekregen hebben dat de persioengerechtige geleefdheid gepasseerd is. Betty is dus een bot en Betty heeft ongeveer 5 minuten nodig om de belangrijkste informatie van een student te verzamelen die wij nodig hebben om een goede studiekeuze te doen. Betty is echt wel een top medewerker, dat is natuurlijk nooit ziek. Ik denk dat ze inmiddels 5.000 studenten per dag spreekt. Betty heeft een 91% compleetiseratio nu dus. Conversion rate van 91% betekent studenten die het proces met Betty starten. 91% die vertooidt ook het hele proces. En hier zit natuurlijk een algoritme achter. Het is een algoritme die in dit geval met 79% nauwkeurigheid kan voorspellen of een student ergens toegelaten wordt. Zo hebben wij ook algoritmes die voorspellen hoeveel studiepunten, wat de kans is dat een student gaat afsteren en de kans dat een student een baan in het veld krijgt en een baan in het land van de studie of een baan terug in zijn hekomsland. Nou, dit algoritme van 79% nauwkeurigheid heeft 5,5 seconden training nodig en dat is denk ik ook de kracht van de AI. Want we hebben de eerste vijf jaar het zelf Roelbees proberen te doen en we hebben zelf nooit deze nauwkeurigheid kunnen halen. En wat ook gaaf is dat we zien dat software verbanden legt die we zelf niet gezien hebben. Nou, we hebben ook niet onbelangrijk studenten vinden. Betty heel fijn. We hebben überhaupt een hele hoge studententevredenheid op het platform, maar dit is een MPS score van 61. Ik weet niet of je wat zegt, maar dat is hoger dan Apple, zelfs hoger dan Harley Davidson, wat zo'n beetje de hoogste klantenvredenheid bedrijf van de wereld is begrepen. Artificial intelligence. Artificial intelligence in de korte tot middellange termijn of in de dag van vandaag.  Eigenlijk is het niet de vraag of maar meer wanneer artificial intelligence een probleem kan oplossen. Wie heeft er hier thuis een spraakassistent, een Google Home of een Alexa? Weinig mensen. Wie gebruikt er wel eens automatische navigatie? En wie leest er wel eens het weerbericht? Nou, dit zijn allemaal voorbeelden van artificial narrow intelligence. Een bepaald vlak is een computer of een machine al beter dan de mens. En daar... Zovecht er heeft er eigenlijk heel goed uitgelegd, er zullen in de... er zijn nog oneindig veel kansen in de toekomst om dat intervullen en het zal een enorm effect hebben op de arbeidsmarkt, de economie en hopelijk ook welvaart. En dan hopelijk ook niet alleen de welvaart van een klein aantal mensen maar ook de welvaart van een groot aantal mensen. Ik ben wat optimistischer over hoe dat werkgelegenheid gaat beïnvloeden. Toen we de agriculturele revolutie hadden toen dachten alle jagers van als die boeren komen dan hebben we iedereen één te eten en hebben wij geen werk meer. Nou, dat viel toch mee. Ook na de industriele en de digitale revolutie is in ieder geval een omgeving eind over, volgens mij. 4% de arbeids... ...werkeloosheid. Dus ja, we gaan zien hoe dat uitpakt. Ik denk in ieder geval dat het gaat bijdragen in de vraag naar hoge onderwijs. Daar zijn de meningen overigens oververdeeld. En dat heeft te maken met wat zoveel best er al vertelde. Ja, finance, juridische en medische bedrijfstakken zijn ook heel erg prone for being disrupted. Ik denk dat, naarmate mensen minder tijd bezig zijn met operationele activiteiten en meer tijd komt voor creativiteit en ondernemerschap en dat er wel weer nieuwe bedrijfsactiviteiten bedacht worden. En ik denk ook dat door de vergrijzing en dus ook lange carrières van mensen dat er tussentijds nog, waar je nu nog vooral je studeert als je tussen de 18 en de 25 bent dat dat ook steeds meer leverlang leren en steeds meer bijscholing nodig zal zijn. Artificial intelligence binnen het hoge onderwijs. Dat denk ik dus dat er goed nieuws is. Dat blijkt ook uit voorspellingen. Hier zien we het aantal jonge afgestudeerde voorspelling komt er op neer dat nog ongeveer zal verdubbelen tot 2030, wat hier wel bij frappant is dat Amerika nog maar 8% van de jonge afgestudeerden zal bevatten en Europa nog maar 4% van die jonge afgestudeerden.  En dat is ook een beetje dilemma van de hoge onderwijs wel. Eigenlijk als je ziet waar de vraag in de toekomst is is dat in Afrika en Azië, een beetje in Zuid-Amerika en de goede universiteiten zijn natuurlijk vooral in het westen nog. Dus dat zal veel effect hebben op internationale studentenmobiliteit op online leren en het opbouwen van goede universiteiten in de ontwikkelande economieën. Hier zien wij artificial intelligence als discipline. Nou, dat is ook goed nieuws. Dit is een plaatje van ongeveer 3 jaar op studieportals. We zijn groei van het aantal opleidingen specifiek op artificial intelligence is 70%. De vraag van studenten die artificial intelligence willen studeren is 275%. Dat betekent supply-demand ratio is 125% gegroeid over deze laatste 3 jaar. Er zijn ook mensen die voorspellen dat binnen engineering in ongeveer 10 jaar de helft van de studenten computer science dan studeren. Dus het is zeker een attractatief veld om studieprogramma's in te start. Wij werken samen met veel universiteiten, inmiddels ruim 3.000 in 114 landen. Eén daarvan is Georgia Tech. Georgia Tech had of heeft een van de top 5 master opleiding in computer science in Amerika. Nou, dat is een mooie discipline. Er is heel veel vraag naar. Heel veel krap op de arbeidsmarkt. En zij leidde 100 studenten op. Ze hadden heel veel aanmeldingen. Daar selecteerden ze de 100 uit. En de kosten waren ongeveer 70.000 dollar. Ze hebben nogal een disruptieve dien. En die heeft besloot vanaf 2013 programma volledig online aan te gaan bieden. En dan niet. En dan maar voor 7.000 dollar. En dan in plaats van 100 studenten 10.000 studenten toe te gaan laten. Dus 100 keer zoveel studenten toelaten tegen 10.000 van de prijs. Nou, ik kan begrijpen wat dat betekent als je universiteit nummer 6 of nummer 7 of nummer 8 bent in Amerika in computer science. Want voorheen kreeg je de studenten die afgewezen werden door Georgia Tech. En nu neemt Georgia Tech 100 keer zoveel studenten aan. Dus dit is een vrij disruptieve, disruptieve verandering. Als je ineens 100 keer zoveel studenten wilt bedienen. Dan zou je ook naam moeten denken over het onderwijsmodel. Dat is natuurlijk veel meer. En wat Georgia Tech gedaan heeft, is een soort van pyramide structuur ontwikkeld. Vergelijkbaar met supportafdelingen in een groot bedrijf. Een soort van eerste lijnsupport van simpele vragen en simpele begeiding met mentoren.  Die helemaal richten op het begeiden van de student. Dan een tweede lijnsupport voor ingewikkelde revragen, een derde lijn en echt alleen. Als de research assistants of de assistant professors het niet meer weten of er iets aan het curriculum veranderd moet worden, dan komt er hoogleraar aanbod. Vorig semester hadden ze 15 teacher assistants. Dat is de eerste lijnsupport. Daar hebben ze besloten om de twee van kunstmatig te maken. Eén was verantwoordelijk voor wat complexere taken zoals het samen van colleges. En discussiegroepen. De andere deed eenvoudige Q&A. Dus vraag en antwoord. Wat eigenlijk de belangrijkste activiteit is van de teacher assistants. Haar naam was Jill, achternaam Watson, maar dat is natuurlijk even niet gedeeld. Aan het einde van de semester werden studenten gevraagd of ze iets gemerkt hadden of ze konden aanwijzen of er misschien een kunstmatige assistant actief was geweest. De teacher assistant met de wat complexere taken werd door 50% van de studenten aangewezen als we licht kunstmatig. Jill werd maar door 16% van de studenten aangewezen als we licht een kunstmatige assistant. En er waren twee menselijke assistenten die eigenlijk een evenhoge score kregen van de studenten. Jill was ook al in maand 4 of maand 5 door een van de studenten meegevraagd op date. Wat is de langere termijn toekomst voor artificieel in het hoge onderwijs? Een klein filmpje. Even geruststellende opmerking. Dit gaat nog heel lang duren voordat dit mogelijk is, zelfs de vraag of dit ooit mogelijk gaat zijn. Dus het uploaden van informatie waarschijnlijk wel, maar echt skills ook in ons brein. Dat is voorlopig niet nodig. En als u de film heeft gezien, de Matrix, dan kresten ze ook de helikopter in na. Dus het geruststellend voor de onderwijssector. Maar waar gaat het op lange termijn naartoe? En de lange termijn is dan eigenlijk waar we gaan van artificial narrow intelligence, waar ik het eerder over had, meer naar artificial generic intelligence of artificial superintelligence. Dat betekent dat een kunstmatige vorm eigenlijk net zo slim is in de breedte als de mens en vrij snel daarna ook nog weer een heel stuk slimmer. Dat lijken wij om te onderschatten. En dat komt eigenlijk doordat de voortgang van artificial intelligence wordt enerzijds gedreven door de beschikbaarheid van data, goed gestructureerde data, want daar kan je namelijk van leren en om de andere kant processokracht.  En allebei die ontwikkelingen gaan exponentieel. En het is voor een mens moeilijk om in te schatten hoe wat de effecten zijn van exponentiele groei. Wie is hier onder de 44? Dan denk ik dat we ongeveer basis van de huidige levensverwachting, dat ongeveer nog een procent of twintig van u gaat de intelligence explosion meemaken. Dus de schattingen liggen een beetje tussen 2040 en 2080 daarvoor. En dan gaat het ook ineens heel erg hard. Dus op het moment dat een kunstmatige vorm net zo slim is als een mier of als een bij, dan is het eigenlijk vrij snel net zo slim als een mens. En als het zo slim is als een mens, dan denken wij, nou heb je altijd nog het niveau van Eindstein, nou ja, dat is een kwestie van minuten, voordat we dan op het niveau van Eindstein zijn. En binnen een paar dagen daarna, is die kunstmatige levensvorm zo veel slimmer dan de mens, dan dat wij bijvoorbeeld slimmer zijn dan die bij. En dat betekent een beetje, nou als een bij, als je bijvoorbeeld nadenkt over een voedselprobleem, nou een bij die kijkt van zijn er een beetje voldoende bloemen, als ze niet verdonde bloemen zijn hebben we een voedselprobleem. En de enige oplossing die je bij kan bedenken is of verder weg vliegen en nog meer bloemen gaan zoeken of gaan slapen. Nou, wij als mensen denken natuurlijk een heel ander niveau over een voedselprobleem en zien veel meer oplossingsmogelijkheden. Nou, dat verschilt, dat is dus ook bij artifice Superintelligence vergesoeden hoe de mensen denken. Dus bijvoorbeeld als je denkt of een probleem als global warming, dan zal er gewoon op een heel ander niveau door een kunstmatig wezen over nagedacht worden omdat het veel slimmer is. Waar komt dat belangrijke termijn nou op uit? Nou, dit is eigenlijk gewoon een evolutiontheorie. Dus dit is Darwin. 99% van de levende wezens zijn al uitgestorven. Het is een tijd dat je top of your game bent en op een gegeven moment komt er een nieuw wezen wat beter is. Vele mensen denken, en Steven Halkins is één, maar ook Bill Gates en Elon Musk, die denken dat voor de mens wel gaan betekenen dat we uitgestorven zullen zijn en dat er een silicone levensvorm komt die de nieuwe baas wordt op de wereld. 