AI klopt niet als je de wiskunde verwaarloost

Blijf op de hoogte met gratis updates

U hoeft zich alleen maar te registreren Kunstmatige intelligentie myFT Digest – rechtstreeks in uw inbox afgeleverd.

De auteur is voorzitter van Deeptech Labs en oprichter van Cantab Capital Partners

Het sprookjesstof van kunstmatige intelligentie wordt momenteel rijkelijk gestrooid. Maar hypes, hypes en onrendabele bedrijfsmodellen kunnen je slechts tot nu toe brengen. Hoewel er tussen dit alles weinig sprake is van het woord ‘wiskunde’, moet je uiteindelijk de cijfers onder ogen zien.

Regeringen, industrie en markten hebben de basis van de wiskunde grotendeels over het hoofd gezien in alle ronduit krankzinnige hoeveelheden geld die in deze technologieën vloeien. Het is niet langer tijd dat de wiskundige gemeenschap wordt erkend als het cruciale ingrediënt voor het verkrijgen van echte waarde en het profiteren van deze sector.

Wiskundigen zeggen vaak dat ‘uiteindelijk alles wiskunde is’ – tot grote ergernis van praktijkmensen op uiteenlopende terreinen als natuurkunde, genomica en economie. In het geval van AI is het verband echter duidelijk.

Moderne neurale netwerken werken door tensoren – een meer algemene versie van matrices en vectoren waarmee veel mensen bekend zullen zijn – keer op keer effectief te vermenigvuldigen. Functie-extractie bij machinaal leren gebeurt met behulp van de machinerie van eigenvectoren en eigenwaarden. Snel en goedkoop een model uit gegevens creëren is een beperkt optimalisatieprobleem, gebaseerd op geavanceerde differentiaalrekening. En zo verder, enzovoort.

In feite zijn AI, en zijn meer nuchtere neefje op het gebied van machinaal leren, onderafdelingen van de statistiek, die zelf weer een onderafdeling van de wiskunde is. Gegevens zijn de brandstof voor kunstmatige intelligentie, wiskunde definieert de regels voor het analyseren ervan, en computerwetenschappers implementeren die regels vervolgens met behulp van hardware en software.

Toch is de Britse regering er niet in geslaagd te beseffen hoe cruciaal de wiskundige gemeenschap is voor zowel onze doelstellingen van AI-excellentie als voor het behalen van echte waarde daaruit. Sinds ze aan de macht zijn gekomen, hebben ze bezuinigd op een reeks wiskunde-initiatieven, van het Advanced Mathematics Support Programme, dat excellentie op scholen aanmoedigde, tot het Multiply-programma, dat tot doel heeft de wiskundegeletterdheid van het publiek te vergroten.

Ze zijn ook teruggetreden, terwijl veel wiskundeafdelingen van universiteiten te kampen hebben met bezuinigingen en sluitingen. Uit onderzoek van de Campagne voor Wiskundige Wetenschappen is gebleken dat het aandeel wiskundestudenten daalt en dat in de komende tien jaar het aantal wiskundegediplomeerden naar verwachting zal dalen – precies op het moment dat we ze het meest nodig hebben.

Zoals we in de Bond Review van 2018 zagen, genereert dit gebied een enorme waar voor je geld. Er werd geschat dat wiskunde bijna £500 miljard aan bruto toegevoegde waarde genereert. Ja, ongeveer 20 procent van het Britse bbp.

Hoewel er over de omvang kan worden gediscussieerd, is het duidelijk dat wiskunde een belangrijke bijdrage levert aan onze economie. En hoewel de karikatuur van wiskundigen die slechts wat papier en een potlood nodig hebben een beetje achterhaald is, is het nog steeds veruit de goedkoopste tak van het tribale quadrumviraat.

Als iets eenmaal bewezen is, kunnen andere onderzoekers het voor altijd gebruiken. Een voorbeeld: een 18e-eeuwse statisticus genaamd Thomas Bayes ontdekte een stelling die nu al een fundamenteel onderdeel is van hoeveel kunstmatige-intelligentiesystemen van nieuwe gegevens ‘leren’.

In het verleden heeft Groot-Brittannië op het gebied van wiskunde ver boven zijn niveau gepresteerd. Maar zonder de steun voor dit onderwerp voort te zetten en uit te breiden, kunnen we zoveel datacenters bouwen als we willen, maar de innovatie die zal bepalen wat daarin gebeurt, zal van elders komen. Wiskunde is de meest kosteneffectieve weg naar intellectueel, ethisch en technisch leiderschap op dit gebied.

Als de AI-bubbel barst, valt er waarde te halen uit het puin. De toepassing van wiskunde op echte problemen in de geneeskunde, de overheid, het zakenleven en ons persoonlijke leven zal nog steeds winst opleveren, net als in de financiële wereld. Zelfs in een doemscenario zal wiskunde de drijvende kracht achter toekomstige AI-innovatie blijven – en we moeten dit ondersteunen.

Dit artikel is sinds de oorspronkelijke publicatie gewijzigd om de tijd waarin Thomas Bayes leefde te corrigeren