Selecteer een pagina
Home » Blog » “We zijn op weg naar een superbrein”

“We zijn op weg naar een superbrein”

door

Het verwerken van data is al eeuwenoud. Maar door machine learning kunnen we hierin enorme stappen zetten. Vermogensbeheerders investeren nu al veel geld in de ontwikkeling van algoritmen die patronen in financiële en niet-financiële data herkennen om betere voorspellingen te kunnen doen. 

Hoe onderscheid je op een foto een hond van een kat? Een kleuter hoeft maar weinig plaatjes onder ogen te hebben gehad om te weten wat de verschillen zijn. In onze hersenen speelt zich ongemerkt een proces af waarbij we leren om beelden te herkennen. Wetenschappers over de hele wereld zijn nu stap voor stap bezig om algoritmen te ontwikkelen die ervoor moeten zorgen dat computers uit honderdduizenden afbeeldingen zelfstandig plaatjes leren herkennen. Hierbij wordt het menselijk brein zoveel mogelijk nagebootst, via neurale netwerken. Ik verwacht dat dergelijke neurale netwerken zich de komende tien jaar nog veel verder gaan ontwikkelen.

Steile leercurve

In tegenstelling tot het menselijk brein – dat statisch is – laten computers een steile leercurve zien. Een ander groot voordeel ten opzichte van de mens is dat ze enorme hoeveelheden data tegelijkertijd kunnen verwerken. Machines zijn bovendien te klonen, waardoor meer apparaten tegelijkertijd aan het werk gezet kunnen worden. Dankzij kunstmatige intelligentie kunnen zij in enorme datasets patronen vinden die een mens nooit zal vinden, omdat het menselijk brein te beperkt is om enorme hoeveelheden data te verwerken. Machine learning zal op allerlei terreinen worden ingezet om ontwikkelingen te voorspellen en het werk efficiënter te maken: in de farmaceutische industrie, het transport, de ruimtevaart… Er zijn maar weinig sectoren die er niet door zullen worden geraakt.

“Dankzij kunstmatige intelligentie kunnen machines in enorme datasets patronen vinden die een mens nooit zal vinden”

Ook in de financiële wereld worden hierin grote stappen gezet. Vermogensbeheerders investeren in de ontwikkeling van algoritmen die patronen in financiële en niet-financiële data herkennen om betere voorspellingen te kunnen doen. Toen ik tien jaar geleden bij BlackRock aan de slag ging, stond machine learning nog in de kinderschoenen. Inmiddels beheert onze scientific equity-afdeling 100 miljard dollar met aandelenstrategieën die zijn gebaseerd op de analyse van big data.


Bradley Betts: “In tegenstelling tot het menselijk brein – dat statisch is – laten computers een steile leercurve zien”

6.000 tweets per seconde

Om goede analyses te kunnen doen, is de kwaliteit van de data wel erg belangrijk. Er zijn extreem veel data in omloop. Zo worden er per seconde ongeveer zesduizend tweets de wereld in gestuurd. De meeste teksten bevatten weinig interessante informatie: bijvoorbeeld een foto van een kat of een mening over Beyoncé. Maar als je voldoende tweets verzamelt, kun je uit die dataset wel destilleren hoe Twitteraars denken over de Amerikaanse presidentsverkiezingen en op basis daarvan een voorspelling doen voor de uitkomst.

“Als je voldoende tweets verzamelt, kun je uit die dataset wel destilleren hoe Twitteraars denken over de Amerikaanse presidentsverkiezingen”

Aangezien politieke gebeurtenissen grote invloed kunnen hebben op de financiële markten, kan dat waardevolle informatie zijn voor beleggers. Het is de crux om die speld in de hooiberg te vinden: de informatie die bruikbaar is en een voorspellende waarde heeft. Door robotisering is dit mogelijk tegen relatief lage kosten. Het verwerken van data is al eeuwenoud. Maar door de ontwikkeling van informatietechnologie kunnen we hierin nu enorme stappen zetten; zeker nu data en data-opslag voor iedereen toegankelijk zijn.

De mens blijft nodig

Betekent dit dat de mens op den duur overbodig wordt? Nee, er zullen altijd mensen nodig zijn; bijvoorbeeld om algoritmes te implementeren, computercodes bij te stellen en overzicht te houden. Bovendien heeft de mens een flexibiliteit die computers (nog) niet hebben. Als je ’s morgens beneden komt en ziet dat de keuken onder water staat, zul je direct in actie komen. Je gaat niet rustig je boterham in het broodrooster doen en ontbijten alsof er niets aan de hand is. Algoritmes zijn nog niet zo goed ontwikkeld dat ze direct kunnen signaleren dat er iets is veranderd en dat ze meteen weten hoe ze moeten handelen. Daarin is nog een lange weg te gaan.

 

Inventors.finance maakt gebruik van cookies en vergelijkbare technieken van haar en/of derden om I) het gedrag van bezoekers vast te leggen en te analyseren om de websites en apps te verbeteren, II) om het mogelijk te maken content via social media te delen, III) om de inhoud van haar websites en advertenties beter af te stemmen op uw interesses en IV) om informatie te verzamelen over uw voorkeuren en de informatie toe te voegen aan uw klantprofiel. Zo kunnen u ook buiten Inventors.finance relevante aanbiedingen worden gedaan. Als u verder surft, accepteert u deze cookies en gaat u akkoord met de verwerking van de (persoons)gegevens die met behulp van cookies kunnen worden verzameld en verwerkt voor de onder I) tot en met IV) genoemde doeleinden. meer informatie

De cookie-instellingen op deze website zijn ingesteld op 'toestaan cookies "om u de beste surfervaring mogelijk. Als u doorgaat met deze website te gebruiken zonder het wijzigen van uw cookie-instellingen of u klikt op "Accepteren" hieronder dan bent u akkoord met deze instellingen.

Sluiten