Houben: ‘AI gaat ontwerp processen veranderen’

Translation in progress

Spraakherkenning, diagnosesystemen, routeplanning – er is nauwelijks een gebied te verzinnen waar kunstmatige intelligentie (artificial intelligence of AI) niet zijn intree heeft gedaan. De TU Delft heeft eind vorig jaar hoogleraar webinformatiesystemen prof.dr.ir. Geert-Jan Houben met de taak belast om kunstmatige intelligentie in Delft zo breed mogelijk te ontwikkelen. Hoe pakt hij dit aan?

U werkt sinds 1 december 2020 als ‘pro vice rector artificiële intelligentie, data en digitalisering’. Is dat een heel andere baan dan hoogleraar informatiesystemen en directeur onderwijs wat u voor die tijd deed?

“Ik denk het wel. Directeur onderwijs ben je binnen één faculteit. Deze rol speelt over de hele universiteit. Ik probeer nu voor zowel onderwijs als onderzoek dingen af te stemmen, mensen met elkaar te verbinden. In die zin is het anders dan de bestuurlijke functie die ik eerst had. Daarnaast was en ben ik hoogleraar.” 

Blijft u actief als hoogleraar webinformatiesystemen? 

“Ja, dat blijf ik nog een dag in de week doen. Ik heb ook een onderzoeksgroep met wie ik dat heb afgesproken. Directeur onderwijs zal ik op termijn niet meer doen. Want dat kost ook gauw twee dagen.”

Zit u nu de hele dag te Zoomen?

“Ja, eigenlijk wel. Dat doen de meesten volgens mij. Het is een functie waarin je niet heel veel uren daadwerkelijk zelf onderzoek aan het doen bent. In plaats daarvan ben ik veel met mensen in contact, probeer ik te ontdekken wat zij doen, wat anderen doen, en verbindingen te maken. Pre-corona zou dat veel kopjes koffie betekenen, maar dat gaat nu op deze manier.”

Even over de functienaam ‘pro vice rector’. Vice rector snap ik, maar wat betekent dat ‘pro’?

“De naam komt van rector Tim van der Hagen. ‘Pro’ staat voor het feit dat ik niet in het cvb zit, maar wel met mandaat van het cvb voor deze functie en namens de rector optreed en leidinggeef aan die activiteiten. ‘Pro’ betekent kort en goed: voor en namens de rector.”

Ik lees dat uw taak is om de ambities van de TU Delft op het gebied van kunstmatige intelligentie waar te maken. En wat zijn die? Ik citeer: ‘baanbrekende oplossingen voor gezondheidszorg, energietransitie en veiligheid.’ Voelt dat niet als een loodzware verantwoordelijkheid?

“We hebben de ambities om met AI, data, digitalisatie in onderwijs en onderzoek de stap voorwaarts te maken. Het thema AI is niet iets dat je alleen in studeerkamers beschouwt, maar heel vaak doe je dat door vanuit verschillende disciplines aan oplossingen te werken. Dat betekent dat je meer dan voorheen samen met elkaar wilt optrekken. Dat is hoe het gebied zich ontwikkelt. En dus wij willen ervoor zorgen dat we de specialisten die we in huis hebben kunnen betrekken in samenwerkingen.” 

Zijn de baanbrekende oplossingen niet meteen gegarandeerd?

“Ik denk dat wij wel stapje voor stapje nieuwe innovatie zullen laten zien. Maar mijn rol zit hem vooral in het bij elkaar brengen van mensen om tot nog meer wetenschappelijke en maatschappelijke impact te komen met de dingen die we nu al doen.

In Delft onderscheiden we onderzoek ‘In AI’ en ‘Met AI’. Als je voor waterbeheersing of transport oplossingen wilt ontwerpen ‘met AI’, dan is het goed om met mensen ‘in AI’ zodanig te kunnen samenwerken dat je nieuwe oplossingen ontwikkelt die niet alleen nu maatschappelijk effect hebben, maar dat die ook tot nieuwe inzichten en vraagstukken voor de AI-wetenschappers leiden. Die komen er dan bijvoorbeeld achter dat hun systeem te bewerkelijk is, niet snel genoeg of niet actueel. Daarmee gaan ze terug naar het lab om te kijken wat ze eraan kunnen doen.

Nog even terug naar de basis. De term AI, kunstmatige intelligentie, artificial intelligence of machine learning. Wat verstaan we daar precies onder?

“Daar kun je een heleboel verschillende definities van ophalen binnen de universiteit. Een belangrijke reden dat AI maatschappelijk in de belangstelling staat is dat we een afbeelding van de werkelijkheid kunnen coderen in data, en dat we nu software hebben die uit die data kan leren. Dat er uit data inzichten ontstaan die we weer kunnen gebruiken in de werkelijkheid. Heel vaak gaat dat met machine learning.

Vroeger had je heel kleine componenten in AI, maar ik denk dat vandaag de dag de reële uitdaging zit in het feit dat je grotere systemen maakt met die componenten, en die systemen functioneren in een context.”

Gebeurt dat in de 24 AI-labs? Ik kreeg daardoor de indruk dat AI een panacee is dat op alle terreinen toepasbaar is. Is dat zo?

“Wat voor al die terreinen geldt is een mogelijke verandering van het ontwerpproces. Traditioneel begin je met een overweging van hoe het zou kunnen, dan ga je iets maken, misschien als prototype. Vervolgens ga je kijken wat de eigenschappen zijn van dat prototype en ga je eventueel weer terug.

Wat data-gedreven AI mogelijk maakt is om dat proces anders te spelen omdat je kunt simuleren in plaats van een prototype te testen. Zonder dat je die artefacten zelf moet maken, kun je op basis van die simulatie al tot inzichten komen of de gewenste eigenschappen eruit komen of niet. 

Kan AI kan de rol van een fysieke test vervangen?

“Vaak wel. Je kunt de simulatie inzetten als alternatief voor het traditionele ontwerpproces. Dat fenomeen is het waard om te beproeven om erachter te komen of het werkt. In die zin is het dus interessant om voor al onze engineering-disciplines met een open blik te kijken of het realistisch is te verwachten dat dit inzetbaar is, bij civiele techniek, luchtvaart- en ruimtevaarttechniek of bouwkunde.”

Zal dat een versnelling van de ontwerpcyclus betekenen?

“Dat kan zeker een versnelling betekenen, maar er zijn meer veranderingen. Ontwerpen zou goedkoper kunnen worden. Ook kan het zijn dat je tot inzichten komt waar je anders niet opgekomen was. En je kunt op andere manieren samenwerken met degenen die er later mee zouden willen werken.”

Hoe dan?

“Als je met die simulatie is staat bent om ook gesprekken aan te gaan met de toekomstige gebruikers, dan kan dat waarde hebben. Bij een gebouw bijvoorbeeld kun je al snel laten zien hoe het gaat worden. Dat zou potentieel een uitkomst kunnen zijn van zo’n DAI-lab.” (Delft AI-lab -red.). 

Maakt AI zo’n simulatie op basis van voorbeelden?

“De uitdaging is daar dus om te checken of je bij het samenstellen van voorbeelden geen dingen vergeten bent. Bij een traditioneel prototype of maquette heb je ook aannames gemaakt, en bij het testen kunnen onverwachte dingen gebeuren. Dat is bij AI-technieken natuurlijk ook, maar dan doet het zich op een andere manier voor. Dat is wat we willen beproeven in de DAI-labs.” 

Heeft AI ook schaduwkanten waarvoor we beducht moeten zijn?

“Ik denk dat de vraag bij dit soort ontwerpprocessen altijd is: hoe kan ik betrouwbare ontwerpen maken? Hoe kan ik het proces betrouwbaar uitvoeren en hoe weet ik dat het ontwerp dat op tafel ligt min of meer goed is.

Dat was altijd al een vraag, maar dat hadden we op een bepaalde manier met onze procesgang afgedekt. Bij deze nieuwe aanpak komt die vraag weer op tafel. We moeten ontdekken hoe we betrouwbaarheid kunnen creëren als we met AI-technieken zoals machine learning gaan ontwerpen.” 

Ik zag dat er 24 AI-labs worden aangekondigd, waarvoor 96 promovendi worden geworven. Staan daar nog vacatures open?

“We hebben de opzet in drie tranches gedaan van telkens acht AI-labs. De eerste tranche is zo goed als klaar en daar zijn alle vacatures ingevuld. Ik verwacht dat we binnenkort de werving voor de tweede tranche starten en de derde ook nog in dit kalenderjaar.”

Is er veel belangstelling voor?

“Ja, we zien dat onderzoekers AI-labs als een mooie gelegenheid zien om een brug te slaan naar verschillende wetenschapsgebieden, en ook om een bijdrage te leveren aan de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie vanuit de ontwerppraktijk. Steeds meer mensen denken dat dit de manier is om AI-onderzoek vorm te geven. Dat is mooi.”

Zijn al die labs het resultaat van aanvragen van onderzoekers?

“Ja, er zijn meer aanvragen dan plaatsen. In die zin wil ik ook nog wel vlassen op nog meer van dat soort labs. Je ziet dat het over de hele universiteit aanslaat. Er bestaat interdisciplinair veel belangstelling voor AI, maar ook vanuit alle faculteiten. Dus laten we die belangstelling omzetten in actie.”