30-11-2015

Gegevensexplosie leidt tot nieuwe kansen voor kennistechnologie

Naast standaard administratieve gegevensstromen worden ook steeds meer van onze digitale activiteiten vastgelegd, waardoor alles wat we doen inzichtelijk wordt en te analyseren is. Het Internet of Things voegt hier nog eens gegevens uit allerlei actieve en passieve objecten in onze fysieke omgeving toe. Om te voorkomen dat we verdwalen in deze “information overload” zijn duidelijk slimme oplossingen noodzakelijk. Kennistechnologie zoals kunstmatige intelligentie staat hierdoor opnieuw sterk in de aandacht.

Het vakgebied kunstmatige intelligentie is een tijd lang niet meer onder de aandacht geweest. Veel verder dan de wetenschap leek het enkele tientallen jaren geleden niet te zijn gekomen. De beschikbaarheid van grote hoeveelheden gegevens geven kunstmatige intelligentie een nieuwe boost. We zien allerlei toepassingen ervan om ons heen verschijnen. Als je Google gebruikt dan gebruik je zonder dat je het weet allerlei kunstmatige intelligentie algoritmen zodat de meest relevante webpagina’s kunnen worden getoond. Siri is een spraakassistent op je telefoon tegen wie je kunt praten en die doet wat je vraagt. De toepassingen gaan echter veel verder. Zo kunnen auto’s inmiddels al zelf rijden.

Onderstaande figuur komt uit het artikel “Knowledge-based Artificial Intelligence” van Mike Bergman. Het geeft een mooi overzicht van de verschillende technieken rondom kunstmatige intelligentie. Hierin is ook te zien dat Big Data technologie ook gebaseerd is op kennistechnologie. Ook andere vakgebieden maken gebruik van kunstmatige intelligentie technieken. Data mining is ook gebaseerd op patroonherkenning. Het recent in opkomst komende vakgebied “data science” incoporeert ook patroonherkenning, maar bijvoorbeeld ook “machine learning” technieken. Machine learning betekent dat het algoritme zelflerend is; als je het nieuwe gegevens voert dan verbetert het zichzelf.

IBM heeft veel van dit soort technieken ook geïntegreerd in haar Watson technologie. Deze technologie kennen we ondermeer doordat in het spelprogramma Jeopardy! de twee grootste spelers uit de geschiedenis van het programma wist te verslaan. Watson is in de praktijk een verzameling van allerlei producten en diensten die IBM gezamenlijk betitelt als “cognitive computing”. Dit behelst bij elkaar allerlei technlogie die interactie met mensen eenvoudiger maakt. Dat begint met spraak- en tekstherkenning, waarna allerlei analyses worden ondersteund en gegevens en informatie op allerlei manieren worden ontsloten. Wat dacht je bijvoorbeeld van een analyse van jouw persoonlijkheid op basis van een stuk tekst dat je zelf hebt geschreven met de Watson Personality Insights

Kunstmatige intelligentie technologie is inmiddels heel breed beschikbaar, zowel in commerciële als gratis tooling. Zo bevat het gratis statistische tool “R” ook een aantal van dit soort technieken. Ook kun je ze gewoon afnemen als clouddienst. Zo bieden bijvoorbeeld IBM, Microsoft, Google en Amazon machine learning clouddiensten. Ook zie je combinaties met Linked Data; een aantal triple stores bevatten bijvoorbeeld een reasoning engine. Dat betekent dat alle gegevens die als Linked Data beschikbaar zijn ook op geautomatiseerde wijze intelligent kunnen worden ontsloten met standaard Linked Data middelen. Dit opent een hele wereld van mogelijkheden. 

Intelligentie vraagt overigens ook een nieuwe blik op hoe informatie wordt ontsloten richting eindgebruikers. Standaard Business Intelligence en Analytics oplossingen zijn onvoldoende toegankelijk blijkt in de praktijk. IBM Watson Analytics is er op gericht analysetechnieken op een extreem laagdrempelige wijze beschikbaar te stellen aan eindgebruikers. Er zijn echter ook zoveel andere visualisatiemogelijkheden. Interessant in dat kader is dat verschillende gegevensdisciplines naar elkaar toe groeien. Zo wordt het gat tussen administratieve gegevens en geo-data ook steeds kleiner, waardoor een toenemend aantal gegevens ook eenvoudig op de kaart kan worden gevisualiseerd. 

Dit alles zet tot nadenken. Zoveel gegevens en informatie en zoveel kunstmatige intelligentie technieken direct beschikbaar onder handbereik. Wat let ons om hier veel meer “chocola van te maken”? Het vakgebied enterprise-architectuur schudt in potentie ook op haar grondvesten. Het bieden van inzichten is in de toekomst niet meer van hen afhankelijk als iedere eindgebruiker zelf relevante inzichten kan genereren uit de zee van gegevens en informatie die beschikbaar is. Self-service Business Intelligence is in de toekomst niet beperkt tot de grenzen van de organisatie; het ontsluit in potentie de wereldwijde “Body of Knowledge”. Hopelijk zorgt dat ervoor dat ons collectief geheugen minder snel vergeet.

Danny Greefhorst (dgreefhorst@archixl.nl) is directeur en principal consultant bij ArchiXL.

Interessant? Deel het!
Illustratie stel je vraag
Meer weten over deze blog?

Neem contact op met ons, we vertellen er graag meer over!

© ArchiXL  |  KvK 05084421