Het allergrootste risico van Kunstmatige Intelligentie (ICT Health)

“People should stop training radiologists now”, zei deep Learning-guru Geoffrey Hinton in 2016. Hinton redeneerde: binnen een handvol jaren is AI beter dan een getrainde professional in het herkennen van plekjes op foto’s. Dus stop met opleiden van die professional.

Risico 1: baan kwijtraken door AI
Anno 2022 is het niet raar deze uitspraak van Hinton breder te trekken dan radiologen. Alle medische professionals kennen elementen in hun takenpakket waarin AI iets kan betekenen. En misschien zelfs wel overnemen. Maar is dat een risico? Zouden alle drukbezette/overbelaste professionals niet blij moeten zijn als technologie beschikbaar komt die enkele taken kan overnemen?

Of daarmee de baan en het bestaansrecht van een beroepsgroep onder druk komt te staan, is maar de vraag. Een radioloog doet meer dan plekjes op foto’s zoeken. Ik zag laatst een krantenartikel uit 1968 met een toepasselijke quote: “Any doctor who can be replaced by a machine deserves to be replaced by a machine.” Je raakt je baan dus niet kwijt, je schuift wat taken door naar technologie.

Risico 2: kleine leugens, grote leugens en statistiek
“Torture the data until it confesses” luidt een gezegde. Er bestaat een risico dat AI leert van correlaties in data, zonder dat daar een begrijpbare relatie aan ten grondslag ligt. Voor je het weet slaat data-gedreven werken om in een ongrijpbaar algoritme dat uitkomsten genereert die niemand begrijpt.

Besef je hierbij dat data nooit de werkelijkheid vangen en dat algoritmes geen waarheid ontsluiten. Kunstmatige intelligentie is eigenlijk Wiskundige Slimmigheid. Dat besef helpt om naast data-gedreven technologie ook een data-gedragen manier van besluitvorming vorm te geven. Dat is een proces en houding waarin de mens aan het stuur zit en het algoritme besluitvorming ondersteunt. The algorithm-in-the-loop zonder dat het algoritme een loopje met ons neemt.

Risico 3: Winter is coming (?)
Het vakgebied rond AI is niet van gisteren. Er zijn in de afgelopen decennia al vele glorieuze voorspellingen gedaan en niet uitgekomen. Leidend tot dalende interesse (en investeringen) in technologie en oplossingen. Die periodes worden AI-winters genoemd. Er is een risico dat de huidige hype rond AI zijn belofte niet kan waarmaken: oplossingen die niet aansluiten bij de praktijk, niet schaalbaar zijn of niet kosteneffectief zijn bijvoorbeeld.

Dit kan een afwachtende, en misschien wel apathische houding veroorzaken bij professionals. En dat brengt ons bij het allergrootste risico.

Het grootste risico (en een oplossingsstrategie)
Er is een verhaal over een groep brandweerlieden die ingesloten raakte door een bosbrand. Met het vuur nog op enige afstand stonden de brandweerlieden voor een belangrijke keuze: vluchten of afwachten. Allen behalve één kozen voor het vluchten en deden een poging door de vuurzee heen te rennen. Geen een van hen overleefde deze ramp.

Die ene die overbleef startte een Escape Fire: door bij de eigen voeten een kleine, gecontroleerde brand te ontsteken, zorgde hij dat het aanstormende vuur uiteindelijk geen brandstof meer had om hem te bereiken. Hij had zichzelf gered van het aanstormende vuur door zelf een vuurtje te stichten.

Het allergrootste risico van kunstmatige intelligentie is dat we apathisch afwachten of het gedachteloos tegemoet rennen. De oplossingsstrategie is een Escape Fire: start in je eigen omgeving met AI en leer zo wat het voor jou kan betekenen. 

Het bericht Het allergrootste risico van Kunstmatige Intelligentie verscheen eerst op ICT&health.

https://icthealth.nl/online-magazine/editie-06-2022/het-allergrootste-risico-van-kunstmatige-intelligentie/

Stikken in het stof: tijd voor visualiserende en voorspellende modellen (ICT Health)

We stikken gewoon met zijn allen letterlijk in het stof. De hoogste tijd om dat nu eens goed met behulp van visualiserende en voorspellende e-modellen in kaart te brengen.

Verstikkende cijfers

Even wat verstikkende cijfers van het Longfonds: 12.000 mensen overlijden jaarlijks door luchtvervuiling. Er zijn 16.000 spoedopnamen, 80.000 kinderen met astma. 750.000 mensen met longziekten hebben het regelmatig benauwd door slechte lucht.

Ook het RIVM en de Gezondheidsraad leggen een duidelijk verband tussen een slechte luchtkwaliteit en zorgwekkende problemen met de volksgezondheid. Zij hebben ook een landelijk meetnetwerk voor de luchtkwaliteit.

Ecologische achtergrond

Stikstof komt overal voor in de natuur en planten hebben het nodig om goed te groeien. Te veel aan stikstof uitstoten en ophopen (depositie op het land) zorgt echter voor ernstige ecologische en gezondheidsproblemen.

De aandacht bij de natuur en biodiversiteit is volop in beeld. Natura 2000-gebieden sterven uit en/of worden overwoekerd door ongewenste plantensoorten. De grond verzuurt omdat stikstof in ammoniak, nitraat en nitriet wordt omgezet. Dat veroorzaakt op zijn beurt het verlies aan kalk en mineralen (calcium, magnesium en kalium). De bodem raakt verarmd en wordt vergiftigd door het achterblijven van schadelijke mineralen. Bomen verdorren en vallen om. Vogels en andere dieren sterven door kalkgebrek.

Er zijn drie belangrijke gezondheidseffecten: verzuring van het grondwater bedreigt ons drinkwater. Het afsterven van bomen verlaagt het CO2-compenserende en luchtreinigende effecten van bomen (draagt verder bij aan de klimaatcrisis). De achteruitgang van de biodiversiteit vormt de bakermat voor nieuwe infectieziekten en achtergang van de voedselproductie.

Een lage grondwaterstand en droogte maken het allemaal nog erger. De natuurlijke denitrificering van de grond door bacteriën (hebben vocht nodig) neemt aanzienlijk af. De stikstof blijft in de grond zitten in plaats van terug gegeven te worden aan de atmosfeer. Waterschappen, doe daar wat aan!

Fijnstof

Fijnstof, en zeker ultrafijnstof, blijkt hoogst gevaarlijk voor de volksgezondheid te zijn. Hoe kleiner en dieper binnendringend, des te desastreuzer het effect.

Bij fijnstof dnekt men vaak aan deeltjes uitgestoten door autobanden, verbrandingsgassen en industrie. Maar vlak bosbranden en haardvuurtjes niet uit.Stikstof blijkt ook hier weer een grote boosdoener. Met name de verbinding met zuurstof tot stikstofoxiden (NOx). Andere (ultrafijne) deeltjes in de lucht spelen eveneens een rol, doch in veel mindere mate dan de stikstofverbindingen.

De belangrijkste uitstoters van stik- en fijnstof zijn veeteelt, verkeer en industrie. En als belangrijkste maatregelen gelden: verminderen van de omvang van deze ‘sectoren’ en (inderdaad werkende) innovatie.

Meten, visualiseren, interveniëren

Willen wij echt iets aan de slechte luchtkwaliteit gaan doen, dan komt de trias meten, visualiseren en interveniëren in het vizier. Daartoe zijn nodig: de juiste en betaalbare meetapparatuur, apps, GIS (geografisch informatie systeem) en onderbouwd beleid met te nemen maatregelen. Een belangrijk aspect vormt ook de voorspelling. Wat gaat er gebeuren? Wat zijn de gevolgen van veranderingen bij het verkeer, industrie, waterstand en natuurbeheer? Het voorzorgprincipe voorkomt latere blunders.

Meten

De luchtkwaliteit valt van heel eenvoudig tot zeer complex te meten. Het kan al met een smartphone of een meetkastje op de fiets. Landelijk zijn inmiddels vrijwilligers bezig om op de fiets metingen te doen.

Daarnaast zijn er de vaste meetstations die ook de geografische kaartjes voor omgeving verzorgen. De luchtkwaliteit meten is een must voor elke gemeente en de gezondheidszorg dient er lokaal ook actief op aan te dringen dat zoiets ook echt gebeurt. Dat is heel wat anders dan een Schoon Lucht Akkoord tekenen.

Visualisatie

Inmiddels zijn er diverse meetapps en -mobiele kastjes voor het meten van de luchtkwaliteit. Die maken daar een beeldende infographic of verklarend kaartje van. Een eenvoudige weer-app kan al laten zien hoe het nu en de laatste dagen gesteld is en was met de luchtkwaliteit. Daarnaast zijn er kaartjes en een Geografische Informatie Systeem over de luchtkwaliteit in Nederland.

Gevoelige patiënten kunnen daarmee alvast hun maatregelen nemen of toch maar verhuizen. Interessant is de luchtmeting op snelwegen. Daar wordt de snelheid en/of de verkeerstroom verlaagd als het met de luchtkwaliteit de slechte kant op gaat. De visualisatie van de luchtkwaliteit helpt gemeenten om de lokale situatie adequaat te minitoren.

Interveniëren

De interventies bij stikstof en (ultra-)fjinstof zijn zowel preventief als curatief. Opmerkelijk is dat helaas preventief te weinig wordt gedaan. Onwil, onwetendheid of andere belangen? Het komt regelmatig niet goed van de grond.

Een (snel-)weg verbreden: wat doet dat met de uitstoot en de omgeving? Een betere doorstroming voor economie en industrie maar desastreus voor omwonenden en natuur. We gaan als gemeente of andere overheid het bos eens lekker uitdunnen. Dat is veilig voor als er iemand tegen een boom aanrijdt of een tak op het hoofd krijgt. Wat is echter de ecologische waarde van die die bomen voor de luchtreiniging en klimaatcompensatie in de regio? Leidt het kapbeleid niet tot ongezondheid? Vraag er eens naar en menig ambtenaar en/of college weet dat gewoon niet!

Het bouwen van distributiecentra is goed voor de lokale economie, doch zeker niet voor het landschap, natuur en volksgezondheid. En een lagere grondwaterstand is prettig voor de zware landbouwmachines en geen natte voeten meer. Vernielt echter wel de luchtzuiverende natuur.

Voorspellende modellen

Allemaal voorbeelden van risico’s voor de luchtkwaliteit. Waar het regelmatig aan ontbreekt zijn voorspellende modellen die de effecten van meer auto’s, minder bomen, industrialisatie, grondwaterstand etc. op de (volks-)gezondheid laten zien. Een MER (Milieu Effect Rapportage) alleen is niet genoeg.

Ingrijpen (curatief) op het moment dat het mis gaat is in feite gewoon te laat. Je kunt de uitstoot tijdelijk verminderen, de mensen binnen laten blijven, haardvuurtjes verbieden, het verkeer lamleggen, ambtenaren op de e-bike zetten etc. de schade is dan echter al aangericht.

Samenvattend stikken wij met zijn allen in het stof. De gezondheidsschade is aanmerkelijk groter dan die bij ingrijpen voor de landbouw en industrie. Veel valt echter te voorkomen door het met e-modellen tijdig inzichtelijke maken van de oorzaken en effecten en daarop te anticiperen. Software, hardware en innovatieve technologieën zijn ruimschoots voorhanden. Nu nog het echt beleidsmatig doorpakken en flink stimuleren vanuit de gezondheidszorg met dergelijke modellen. Dat scheelt duizenden levens en zieken!

Lees ook deze blog van Ulco Schuurmans over de aanpak van klimaatproblemen.

Het bericht Stikken in het stof: tijd voor visualiserende en voorspellende modellen verscheen eerst op ICT&health.

https://icthealth.nl/blog/stikken-in-het-stof-tijd-voor-visualiserende-en-voorspellende-modellen/

Stikken in het stof: tijd voor visualiserende en voorspellende modellen (ICT Health)

We stikken gewoon met zijn allen letterlijk in het stof. De hoogste tijd om dat nu eens goed met behulp van visualiserende en voorspellende e-modellen in kaart te brengen.

Verstikkende cijfers

Even wat verstikkende cijfers van het Longfonds: 12.000 mensen overlijden jaarlijks door luchtvervuiling. Er zijn 16.000 spoedopnamen, 80.000 kinderen met astma. 750.000 mensen met longziekten hebben het regelmatig benauwd door slechte lucht.

Ook het RIVM en de Gezondheidsraad leggen een duidelijk verband tussen een slechte luchtkwaliteit en zorgwekkende problemen met de volksgezondheid. Zij hebben ook een landelijk meetnetwerk voor de luchtkwaliteit.

Ecologische achtergrond

Stikstof komt overal voor in de natuur en planten hebben het nodig om goed te groeien. Te veel aan stikstof uitstoten en ophopen (depositie op het land) zorgt echter voor ernstige ecologische en gezondheidsproblemen.

De aandacht bij de natuur en biodiversiteit is volop in beeld. Natura 2000-gebieden sterven uit en/of worden overwoekerd door ongewenste plantensoorten. De grond verzuurt omdat stikstof in ammoniak, nitraat en nitriet wordt omgezet. Dat veroorzaakt op zijn beurt het verlies aan kalk en mineralen (calcium, magnesium en kalium). De bodem raakt verarmd en wordt vergiftigd door het achterblijven van schadelijke mineralen. Bomen verdorren en vallen om. Vogels en andere dieren sterven door kalkgebrek.

Er zijn drie belangrijke gezondheidseffecten: verzuring van het grondwater bedreigt ons drinkwater. Het afsterven van bomen verlaagt het CO2-compenserende en luchtreinigende effecten van bomen (draagt verder bij aan de klimaatcrisis). De achteruitgang van de biodiversiteit vormt de bakermat voor nieuwe infectieziekten en achtergang van de voedselproductie.

Een lage grondwaterstand en droogte maken het allemaal nog erger. De natuurlijke denitrificering van de grond door bacteriën (hebben vocht nodig) neemt aanzienlijk af. De stikstof blijft in de grond zitten in plaats van terug gegeven te worden aan de atmosfeer. Waterschappen, doe daar wat aan!

Fijnstof

Fijnstof, en zeker ultrafijnstof, blijkt hoogst gevaarlijk voor de volksgezondheid te zijn. Hoe kleiner en dieper binnendringend, des te desastreuzer het effect.

Bij fijnstof denkt men vaak aan deeltjes uitgestoten door autobanden, verbrandingsgassen en industrie. Maar vlak bosbranden en haardvuurtjes niet uit. Stikstof blijkt ook hier weer een grote boosdoener. Met name de verbinding met zuurstof tot stikstofoxiden (NOx). Andere (ultrafijne) deeltjes in de lucht spelen eveneens een rol, doch in veel mindere mate dan de stikstofverbindingen.

De belangrijkste uitstoters van stik- en fijnstof zijn veeteelt, verkeer en industrie. En als belangrijkste maatregelen gelden: verminderen van de omvang van deze ‘sectoren’ en (inderdaad werkende) innovatie.

Meten, visualiseren, interveniëren

Willen wij echt iets aan de slechte luchtkwaliteit gaan doen, dan komt de trias meten, visualiseren en interveniëren in het vizier. Daartoe zijn nodig: de juiste en betaalbare meetapparatuur, apps, GIS (geografisch informatie systeem) en onderbouwd beleid met te nemen maatregelen. Een belangrijk aspect vormt ook de voorspelling. Wat gaat er gebeuren? Wat zijn de gevolgen van veranderingen bij het verkeer, industrie, waterstand en natuurbeheer? Het voorzorgprincipe voorkomt latere blunders.

Meten

De luchtkwaliteit valt van heel eenvoudig tot zeer complex te meten. Het kan al met een smartphone of een meetkastje op de fiets. Landelijk zijn inmiddels vrijwilligers bezig om op de fiets metingen te doen.

Daarnaast zijn er de vaste meetstations die ook de geografische kaartjes voor omgeving verzorgen. De luchtkwaliteit meten is een must voor elke gemeente en de gezondheidszorg dient er lokaal ook actief op aan te dringen dat zoiets ook echt gebeurt. Dat is heel wat anders dan een Schoon Lucht Akkoord tekenen.

Visualisatie

Inmiddels zijn er diverse meetapps en -mobiele kastjes voor het meten van de luchtkwaliteit. Die maken daar een beeldende infographic of verklarend kaartje van. Een eenvoudige weer-app kan al laten zien hoe het nu en de laatste dagen gesteld is en was met de luchtkwaliteit. Daarnaast zijn er kaartjes en een Geografische Informatie Systeem over de luchtkwaliteit in Nederland.

Gevoelige patiënten kunnen daarmee alvast hun maatregelen nemen of toch maar verhuizen. Interessant is de luchtmeting op snelwegen. Daar werd in het verleden al eens de smog aan de maximumsnelheid op matrixborden gekoppeld. Dan wordt de snelheid en/of de verkeerstroom verlaagd als het met de luchtkwaliteit de slechte kant op gaat.

Interveniëren

De interventies bij stikstof en (ultra-)fjinstof zijn zowel preventief als curatief. Opmerkelijk is dat helaas preventief te weinig wordt gedaan. Onwil, onwetendheid of andere belangen? Het komt regelmatig niet goed van de grond.

Een (snel-)weg verbreden: wat doet dat met de uitstoot en de omgeving? Een betere doorstroming voor economie en industrie maar desastreus voor omwonenden en natuur. We gaan als gemeente of andere overheid het bos eens lekker uitdunnen. Dat is veilig voor als er iemand tegen een boom aanrijdt of een tak op het hoofd krijgt. Wat is echter de ecologische waarde van die die bomen voor de luchtreiniging en klimaatcompensatie in de regio? Leidt het kapbeleid niet tot ongezondheid? Vraag er eens naar en menig ambtenaar en/of college weet dat gewoon niet!

Het bouwen van distributiecentra is goed voor de lokale economie, doch zeker niet voor het landschap, natuur en volksgezondheid. En een lagere grondwaterstand is prettig voor de zware landbouwmachines en geen natte voeten meer. Vernielt echter wel de luchtzuiverende natuur.

Voorspellende modellen

Allemaal voorbeelden van risico’s voor de luchtkwaliteit. Waar het regelmatig aan ontbreekt zijn voorspellende modellen die de effecten van meer auto’s, minder bomen, industrialisatie, grondwaterstand etc. op de (volks-)gezondheid laten zien. Een MER (Milieu Effect Rapportage) alleen is niet genoeg.

Ingrijpen (curatief) op het moment dat het mis gaat is in feite gewoon te laat. Je kunt de uitstoot tijdelijk verminderen, de mensen binnen laten blijven, haardvuurtjes verbieden, het verkeer lamleggen, ambtenaren op de e-bike zetten etc. de schade is dan echter al aangericht.

Samenvattend stikken wij met zijn allen in het stof. De gezondheidsschade is aanmerkelijk groter dan die bij ingrijpen voor de landbouw en industrie. Veel valt echter te voorkomen door het met e-modellen tijdig inzichtelijke maken van de oorzaken en effecten en daarop te anticiperen. Software, hardware en innovatieve technologieën zijn ruimschoots voorhanden. Nu nog het echt beleidsmatig doorpakken en flink stimuleren vanuit de gezondheidszorg met dergelijke modellen. Dat scheelt duizenden levens en zieken!

Lees ook deze blog van Ulco Schuurmans over de aanpak van klimaatproblemen.

Het bericht Stikken in het stof: tijd voor visualiserende en voorspellende modellen verscheen eerst op ICT&health.

https://icthealth.nl/blog/stikken-in-het-stof-tijd-voor-visualiserende-en-voorspellende-modellen/

Australië wint eerste editie AI Songfestival (Entertainment Business)

Australië heeft dinsdagavond met het nummer ‘Beautiful The World’ de eerste versie van het AI Songfestival gewonnen. Het AI Songfestival is een initiatief van de VPRO in samenwerking met NPO 3FM en NPO Innovatie. In totaal namen dertien landen deel aan de eerste editie.

Net als de overige inzendingen was de Australische inzending grotendeels gemaakt met behulp van artificiële intelligentie (AI). Hierdoor werkten computerwetenschappers, coders, muzikanten en rappers samen om hun AI-systemen te trainen op het componeren van een nummer.

Dierensamples

Het Australische team trainde hun machine met audiosamples van Australische dieren zoals koala’s, kookaburra’s en Tasmaanse Duivels om het nummer een Australische twist te geven. Daarnaast draagt het nummer een maatschappelijke boodschap uit: na de enorme bosbranden die het land het afgelopen jaar hebben geteisterd en die veel dieren het leven hebben gekost, weet de natuur zichzelf te herstellen en overwinnen.

Initiatiefnemer Karin van Dijk: “Met hun inzendingen hebben de deelnemende teams de creatieve mogelijkheden van artificiële intelligentie optimaal benut. Met geweldig resultaat. Sommige liedjes zouden wat mij betreft niet misstaan op het officiële Eurovisie Songfestival.

De winnaar van het AI Songfestival is bepaald door publieksstemmen en de stemmen van een panel van AI-experts bij elkaar op te tellen. Het publiek kon tot 10 mei stemmen, terwijl de jury vanuit hun expertise in muziek en AI hun oordeel gaven over de inzendingen. Zo letten zij op hoeveel AI is gebruikt in het liedje, en of AI op een creatieve manier was ingezet. De vakjury bestond uit Vincent Koops (NL), Anna Huang (VS) en Ed Newton-Rex (VK). Zij verkozen het nummer van Australië niet tot winnaar, maar gaf het Duitse team Dadabots x Portrait XO het maximaal aantal punten van twaalf.

Persoonlijk

Het AI-panel was in het algemeen bijzonder onder de indruk van de inzendingen van de competitie: “We waren verbaasd over het brede scala aan innovatieve benaderingen van de teams om AI te gebruiken in hun creatieve proces. Elk AI Songfestival-nummer voelde op een verschillende manier heel persoonlijk aan, en dit weerspiegelt hoe de artistieke visie van elk team heeft bepaald hoe ze met AI samenwerkten. Een nummer samenstellen met AI is moeilijk, want je hebt niet alleen de creatieve uitdagingen die horen bij het schrijven van een nummer, maar je moet ook jongleren om de machine learning juist te krijgen. Over het algemeen waren we erg blij met de diversiteit en samenwerking binnen teams, waarvan de leden niet alleen de grenzen van hun persoonlijke creativiteit verlegden, maar ook het publiek een kijkje gaven in de opwindende toekomst van de samenwerking tussen mens en AI in muziek.”

Het bericht Australië wint eerste editie AI Songfestival verscheen eerst op Entertainment Business.

https://www.entertainmentbusiness.nl/live/australie-wint-eerste-editie-ai-songfestival/