Kunstmatige intelligentie hoeft niet meer met het internet en ‘de cloud’ te zijn verbonden om goed te werken. Onderzoekers van de Canadese University of Waterloo maakten een AI steeds zuiniger, totdat die helemaal op zichzelf kon opereren. Een niet-verbonden AI is veiliger, en handig voor plekken waar geen internet beschikbaar is. 

Nu gebruiken algoritmes die zelflerend zijn, vaak nog zoveel rekenkracht dat ze niet via een normale computer of smartphone kunnen werken. Ze opereren daarom via de cloud: iemand stuurt een verzoek naar de AI, die berekent het antwoord via een datacentrum waar er rekenkracht in overvloed is, en stuurt vervolgens een oplossing terug naar de gebruiker. Die methode werk meestal prima, maar het betekent wel dat algoritmen altijd via het internet gaan. 

Dat kan allerlei problemen opleveren. De digitale assistenten op telefoons werken bijvoorbeeld alleen via het web; zit je in een vliegtuig of een afgelegen gebied, dan zal Apple-Siri geen antwoord geven op je vragen. Voor ‘slimme’ beveiligingscamera’s is de internetverbinding ook een probleem. Ze bevatten algoritmes die beelden kunnen herkennen, maar moeten daarvoor al hun beeld naar het web streamen. Een kundige hacker kan die stroom zo aftappen. 

 

Uithongeren

Daarom gingen de Canadese onderzoekers aan de slag om de kabel tussen kunstmatige intelligentie en het web door te kunnen knippen. Dat deden ze op dezelfde manier waarop een algoritme alles leert: door oefening. Ze gaven een deep learning-programma, bedoeld om beelden te herkennen, steeds minder rekenkracht om mee te werken. Het algoritme paste zich aan de schaarste aan en ging steeds zuiniger werken. De onderzoekers herhaalden die stap totdat er tweehonderd keer minder rekenkracht nodig was. Daardoor had het algoritme uiteindelijk voldoende aan een kleine chip die in een telefoon past. 

Minder rekenkracht betekent minder energiegebruik

De techniek keken de onderzoekers af uit de natuur. Door evolutie passen organismen zich daar ook aan eventuele schaarsheid aan, bijvoorheeld door kleiner te worden of de hartslag te verlagen. Hetzelfde principe pasten de onderzoekers hier toe, maar omdat het algoritme zich veel sneller ontwikkelt duurde het geen millennia voordat er een merkbaar verschil was. 

De informatici presenteerden hun werk onlangs op een conferentie in Venetie. Ze geven toe dat dit pas het begin is; het moet nog blijken of deze techniek voor elke vorm van kunstmatige intelligentie werkt, of dat het alleen (simpele) deep learning-algoritmen zijn die zichzelf op deze manier aan kunnen passen. Maar het concept achter het onderzoek kan allerlei algoritmen handzamer, veiliger en duurzamer maken - minder rekenkracht betekent immers ook minder energie.

Openingsbeeld: Mike Lau.