Klik voor klik helpen we mee om het automatisch rijden slimmer te maken. Maar we lijken op dezelfde manier ook allerlei andere toepassingen mogelijk te maken, constateert Carlo van de Weijer.

Het is u vast opgevallen: als je op internet moet bewijzen dat je geen robot bent, moet je vaak dingen identificeren die gerelateerd zijn aan mobiliteit. Zebrapaden, bussen, verkeerslichten, motorrijders ... Als je zulke zaken dan een paar keer juist hebt aangevinkt, ben je geen robot. Het is altijd weer geruststellend dat te constateren; blijkbaar hebben de cyborgs zich nog niet in ons brein genesteld. 

Het feit dat je moet bewijzen dat je geen robot bent door verkeerssituaties te herkennen, betekent dat het nog wel een tijdje duurt voordat we robots in het verkeer kunnen loslaten. Die conclusie past bij de enorme ­tegen­wind die momenteel waait in de zelfrijdende-­auto-industrie.

Mijn auto kan nog láng niet zonder mij

Zelf gebruik ik een auto die het rijden regelmatig van me kan overnemen. Ik zou niet meer zonder die functie kunnen, al was het maar omdat ik hierdoor de file niet meer erg vind. Maar andersom kan die auto nog láng niet zonder mij. Wat een onvoorstelbaar slechte chauffeur. 

Het is nog een lange weg naar verdere automatisering, al wordt daar natuurlijk hard aan gewerkt. En daar werkt u dus aan mee. Want het zijn niet voor niets verkeerssituaties die u moet herkennen. Zo helpen we stiekem allemaal klik voor klik mee om het automatisch rijden slimmer te maken. Dat is de kern van machine learning: algoritmes en statistische modellen leren patronen te herkennen gebaseerd op grote hoeveelheden data. In dit geval net zolang tot die herkenning beter is dan degene die die input heeft geleverd. 

Misschien wordt de waarde van de data die zelfrijdende auto's verzamelen nog weleens hoger dan wat het kost om auto te rijden

Naast verkeerssituaties zie je ook weleens plaatjes van etalages die je moet herkennen. Ook dat kan te maken hebben met de toekomstige slimme auto. Die heeft namelijk tien tot twintig camera’s die zo’n beetje alles om hem heen waarnemen. Als je toegang hebt tot een paar procent van die auto’s, dan weet je live wat er zich op de wereld afspeelt. 

En die etalages wil men vast en zeker herkennen om te kunnen bepalen wat de openingstijden van winkels zijn, hoe druk het is en waar ze mee adverteren. Kennelijk ziet de industrie die business­case ook wel, anders zouden de algoritmes niet hoeven te leren om etalages te herkennen. En die auto van de toekomst, het rondrijdend datakanon, levert nog veel meer: buienradars, getuigenissen van criminele activiteiten, brandmeldingen enzovoort.

Misschien, heel misschien, wordt de waarde van die data nog weleens hoger dan wat het kost om auto te rijden. Dat wordt namelijk steeds goedkoper. En net als nu al bij je zoekmachine, vertaalprogramma’s en social-media-­platforms betaal je straks mogelijk ook je auto niet meer met geld, maar met je privacy.

Carlo van de Weijer is directeur van het strategisch onderzoeksgebied Smart Mobility aan de TU Eindhoven en tevens werkzaam bij TomTom.