Je leest:

Een goed gesprek voeren met je computer – dat is de toekomst

Een goed gesprek voeren met je computer – dat is de toekomst

Auteur: | 22 september 2015

Het probleem van goed communiceren met je computer, is dat de computer alles letterlijk neemt, en mensen vaak iets heel anders bedoelen dan ze zeggen. Informaticus Niels Bloom zocht daar een oplossing voor. Met zijn promotieonderzoek leert hij een computer associatief denken.

Anders dan computers hebben mensen direct allerlei associaties bij een woord. Bij ‘brandweerwagen’ denk je aan brand, vuur, dat de brandweerwagen rood is, dat het een voertuig is met wielen. In de huidige traditionele tekstanalyse-technieken die een computer gebruikt om een tekst te doorgronden, ontbreekt de mogelijkheid om dit soort informatie mee te wegen.

Door de tekst te verrijken met associaties, creëer je associatieve netwerken. Die kan de computer gebruiken om te vinden wat mensen werkelijk zoeken ten opzichte van wat ze zeggen. Dit is iets anders dan hoe google het aanpakt. Als je intypt ‘brandweerwagen’ en Google maakt er van ‘bedoelt u rode brandweerwagen?’, is dat op basis van statistische gegevens van eerdere zoekopdrachten. Associatieve netwerken hebben die statistische gegevens niet nodig, ze bevatten zelf de associaties.

Sprookjes

Bloom raakte al tijdens zijn studie informatica in Twente geïnteresseerd in het onvermogen van computers om te associëren. Hij deed bij HMI een project over een virtuele verhalenverteller; een systeem dat zelf nieuwe verhalen schrijft op basis van al bekende sprookjes.

Doornroosje.

“Er was een stapje creativiteit nodig en dat was een probleem. Bijvoorbeeld: een ridder vindt een prinses, wat gaat hij nu doen? De computer zoekt in eerdere sprookjes en haalt daar een deel uit. Dat levert een interessant resultaat op: de ridder besluit de prinses op te eten. Want een ridder is een gewelddadig karakter, een trol is ook een gewelddadig karakter, en er was een eerder verhaal van een trol die een prinses op at.”

Lachend geeft hij toe: “Het levert wel verrassende verhalen op. Maar geen heel realistische, er zitten verkeerde associaties in.”

Na zijn afstuderen zocht Bloom een promotieplek, en al tijdens de zoektocht ging hij bij Pagelink aan de slag. “Ze boden me een promotieplek aan, dat gaf me de mogelijkheid om zelf te kiezen waar ik mijn onderzoek op wilde richten. Pagelink is een klein bedrijf, er werken 10 mensen. Je draait mee in de zaak. Dus het onderzoek dat je doet, moet ook relevant zijn en echt een product opleveren. Ik dacht aan de sprookjes en de problemen van de associaties, zou ik dat beter kunnen maken en er nuttige toepassingen voor maken?”

“Er zijn mensen die logisch denken en mensen die associatief denken en als je dat een beledigend statement vindt, ben je waarschijnlijk een van de associatieve denkers.”

Wiki

Om associaties te kunnen maken, heeft de computer input nodig. Bloom voedde zijn systeem onder andere met Wikipedia. Voordeel is dat deze database heel veel informatie over het onderwerp zelf bevat en relaties tussen onderwerpen laat zien. Bovendien is Wikipedia in meerdere talen beschikbaar, dus kun je ook de link tussen verschillende talen leggen.

Hoe zet Bloom zijn associatieve netwerken in? Stel er is een groot bedrijf dat filters produceert op een van de afdelingen. Een verkoper van de fabriek merkt dat een klant niet alleen filters nodig heeft, maar ook een pomp. Hij gaat op zoek naar een onderaannemer. Maar achteraf blijkt het bedrijf zelf ook pompen te produceren. Alleen kon de verkoper dat niet achterhalen, omdat de afdeling die de pompen produceert alleen in heel technische taal over de pompen spreekt. “Associatieve netwerken kunnen dat soort informatie ontsluiten. Het is eenvoudig om in een assocatief netwerk een uitbreiding te geven van productnamen en wat er mee kan. Vervolgens maakt het netwerk de vertaling zodat de filterverkoper weet: hee, we verkopen ook pompen.”

Toepassingen

Associatieve netwerken bieden dus de mogelijkheid om op basis van associatie teksten te gaan vergelijken. “Een van de toepassingen waar we aan denken, is om mensen die geen verstand hebben van belastingzaken te helpen informatie te vinden. Slechts zo’n 25 procent van de mensen die de belastingtelefoon belt, vindt ook echt de informatie die ze zoeken omdat ze niet goed kunnen verwoorden wat nu eigenlijk hun probleem is en welke wet daarop van toepassing is. Werknemers van de belastingdienst weten ook niet altijd de juiste terminologie en moeten ook zoeken in de database.”

Hier zouden associatieve netwerken uitkomst bieden. “Concreet voorbeeld: na mijn studie ging ik werken. Dan verandert je inkomen ineens van studiefinanciering naar salaris en moet je belasting betalen. Dan kun je een verzoek om middeling indienen. Maar als je niet weet hoe een verzoek om middeling heet maar je weet wel dat het mogelijk is je ontvangsten uit te spreiden over de jaren waarin je niet verdient hebt zodat je minder belasting hoeft te betalen, dan is het relatief moeilijk nog om ook via de belastingtelefoon te horen te krijgen wat is dat nou en wat kan ik daarmee doen.”

Bloom promoveerde deze zomer, hij moet nog even wennen aan zijn nieuwe doctorstitel. “Ik heb hem eigenlijk nog nergens gebruikt en hij staat ook nog niet op mijn visitekaartje”. Verder valt de overgang van het onderzoek naar het bedrijfsleven hem mee. “Het voelt als een natuurlijke evolutie. Tijdens mijn onderzoek heb ik een product ontwikkeld op basis van associatieve netwerken, het Pagelink Kenniscentrum, en nu krijg ik de kans het ook echt aan de man te brengen.”

Goed gesprek

Gaat het nog lang duren voor we een goed gesprek kunnen hebben met onze computer en de computer met een creatief verhaal komt? “Hoe mensen denken en hoe computers gebouwd zijn, dat ligt nog heel ver uit elkaar. Associatieve netwerken gaan helpen om dat een stapje dichter bij elkaar te brengen: in plaats van in menu’s te klikken, een conversatie hebben met je computer en uitleggen wat je bedoelt. Daar zijn we nog niet, dat is in de toekomst. Maar het is een mooi vooruitzicht.”

Niels Bloom

Niels Bloom (1983) behaalde zijn master computer science aan de Universiteit Twente in 2007. Sindsdien werkt hij bij Pagelink als software architect.

Juni 2015 promoveerde hij aan de Universiteit Twente met het proefschrift ‘Grouping by association: using associative networks for document categorization’.

Zijn onderzoek werd deels gefinancierd door COMMIT/.

Dit artikel is een publicatie van COMMIT/.
© COMMIT/, alle rechten voorbehouden
Dit artikel publiceerde NEMO Kennislink op 22 september 2015

Discussieer mee

0

Vragen, opmerkingen of bijdragen over dit artikel of het onderwerp? Neem deel aan de discussie.

NEMO Kennislink nieuwsbrief
Ontvang elke week onze nieuwsbrief met het laatste nieuws uit de wetenschap.