Wat is AI eigenlijk? Als we het in een definitie stoppen dan komen we uit op de volgende omschrijving: 

Artificial Intelligence, kortweg AI, is het vermogen van een machine of systeem om taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. Dit omvat het vermogen om te leren, redeneren, probleemoplossend te denken, patronen te herkennen, natuurlijke taal te begrijpen, en zelfs creatief te handelen.

Ook in de meteorologie zien we AI een sterke opmars maken. Belangrijke ontwikkelingen zijn er in weermodellen voor de middellange- en langetermijn. Deze AI modellen werken heel anders dan de conventionele weermodellen, de NWP’s (Numerical Weather Prediction models). 

NWP’s maken gebruik van natuurkundige vergelijkingen om atmosferische processen te simuleren op basis van thermodynamica en vloeistofdynamica. Dit vergt enorme rekencapaciteit en veel tijd, maar door de toenemende rekenkracht worden deze modellen wel steeds sneller en beter.

AI modellen hebben een hele andere benadering. Op basis van enorme hoeveelheden historische data worden weerpatronen herkend en een verwachting gemaakt. Het grote voordeel is dat deze modellen veel sneller een verwachting kunnen maken en dat de kwaliteit hoog is. Het trainen van een AI model is duur en tijdrovend, maar daarna kan een model zelfs draaien op een redelijk eenvoudige computer.

Met dezelfde techniek, het herkennen van patronen, wordt er ook veel verwacht van Nowcasting. Dit zijn prognoses voor 0 tot 6 uur vooruit op lokaal niveau, zeg maar de verwachting voor jouw straat. Verwachtingen van minuut tot minuut zijn zelfs mogelijk.

Door het razendsnel analyseren van bijvoorbeeld actuele radar- en satellietbeelden kunnen belangrijke weersveranderingen veel sneller worden gesignaleerd. Denk bijvoorbeeld aan het ontstaan van hagel, onweer, valwinden en zelfs tornado’s. Traditionele modellen signaleren dit soort ontwikkelingen pas als ze gaande zijn, AI modellen kunnen de processen al herkennen voordat ze zichtbaar zijn.

De verwachting is dat deze modellen snel veel beter worden, omdat er vrijwel een constante stroom van verse data is die kan worden geanalyseerd waardoor de modellen blijven leren. 

Het verbeteren van deze verwachtingen zal leiden tot betere waarschuwingen waardoor mensen beter kunnen anticiperen op naderend noodweer.

Hoewel AI-modellen veelbelovend zijn, zullen ze traditionele NWP’s waarschijnlijk niet volledig vervangen. In plaats daarvan wordt gewerkt aan een hybride aanpak, waarbij AI bijvoorbeeld de uitgangspositie voor NWP’s verbetert, wat weer nauwkeurigere voorspellingen oplevert.

AI ontwikkelingen zijn er in de meteorologie niet alleen voor weermodellen. Ook bijvoorbeeld analyse-, tekst- en presentatietools binnen de meteorologie worden door meteorologen steeds vaker ter ondersteuning gebruikt.

Achtergrondinformatie AI

In de Griekse oudheid ontwikkelde de filosoof en wetenschapper Aristoteles al een logische denkwijze die later indirect ook door AI zou worden gebruikt. Hij introduceerde het concept van formele logica en syllogismen. Een bekend voorbeeld:

• ·        Alle mensen gaan dood – dit is feit, een premisse
• ·        Aristoteles is een mens – dit is een feit, premisse 2
• ·        Conclusie: Aristoteles gaat dood

Tussen 1950 en 1960 werden de eerste stappen in AI gezet, en in 1956 werd de term “AI” geïntroduceerd door John McCarthy. Door beperkte rekencapaciteit liep AI echter vast. Alan Turing, een wiskundige en informaticus die in de tweede wereldoorlog succesvol aan een decodermachine werkte waardoor de geallieerden Duitse cryptische berichten kon ontcijferen, publiceerde een  belangrijk artikel: Computing Machinery and Intelligence. In dit artikel vroeg hij zich af of computers ooit intelligenter dan de mens kunnen worden.

Pas in de jaren 90, met de toenemende kracht van computers, volgden nieuwe ontwikkelingen. In 1997 versloeg IBM’s Deep Blue schaakgrootmeester Garry Kasparov, wat een belangrijke AI-mijlpaal werd. Met de komst van deep learning rond 2010 zijn beeld- en spraakherkenning en taalverwerking nu gemeengoed.

AI wordt onderverdeeld in drie tijdperken op basis van zijn zelfstandigheid en vaardigheden:

Narrow AI (gespecialiseerde AI): Dit zijn systemen die ontworpen zijn om een specifieke taak uit te voeren. Dan moet je denken aan gezichtsherkenning, spraakassistenten e.d. Dergelijke systemen zien we al veel om ons heen en het is het AI tijdvak waarin we nu leven.

General AI: Dit type AI, ookwel AGI, zou in staat zijn om elke intellectuele taak te volbrengen die een mens kan, inclusief creatief denken, abstract redeneren, en leren van verschillende domeinen. Dit bestaat nog niet!

Superintelligentie: Dit is nog een theoretisch concept dat we wel al vaak in SciFI films tegenkomen. Deze vorm van intelligentie stijgt ver boven de menselijke intelligentie uit. Deze vorm is altijd onderwerp van discussie, wat zijn de voordelen, wat zijn de risico’s.

Bij Narrow AI wordt veel gebruik gemaakt Machine Learning (ML). Een dergelijk systeem kan grote hoeveelheden data analyseren en zichzelf daardoor verbeteren. Is de data goede data dan kan het AI systeem beter zijn dan een mens. Als de data niet goed is en/of de regels slecht, dan zal de output ook niet in orde zijn.

Narrow AI systemen missen bewustzijn, eigen creativiteit en intuïtie. Het snapt niets van culturele, sociale en emotionele aspecten waar wij als mens mee te maken. Het zijn reactieve systemen, ze hebben geen eigen wil, intenties of motivatie.

Serieuze ontwikkelingen naar de volgende fase, General Intelligence zijn er nog niet. Deze fase waarin machines op menselijk niveau gaan redeneren, begrijpen en opereren roept steeds meer ethische vragen op. AGI kan de mens zeker helpen, maar er zijn ook andere scenario’s denkbaar.

Want hoe kunnen we de veiligheid en controle waarborgen bij systemen die straks denken als een mens en zelfs slimmer worden. Het moment dat we singularity noemen, het moment van superintelligentie. Worden dat systemen die geen menselijke invloed en controle meer dulden? Dat wordt een gevaarlijk spel in bijvoorbeeld de gezondheidszorg of militaire sector.

Wetenschappers hebben geen eensluidende mening wanneer we ooit AGI systemen gaan krijgen. Sommigen zeggen dat de ontwikkeling nog 20 tot 50 jaar duurt, anderen spreken over 50 tot 100 jaar. Daarnaast is er een groep die zegt dat het nooit gaat gebeuren omdat het simpelweg te ingewikkeld is. Hoe lang het ook gaat duren, voordat dergelijke systemen onderdeel van onze maatschappij kunnen worden moeten er nog heel wat ethische barrières worden genomen. Hopelijk blijven we ons verstand er bij houden en kunnen we ons verstand er bij houden...