Ik ben mijn carrière in de kenniswereld gestart in Artificiële intelligentie, en heb van daaruit mijn scope verbreed tot kennismanagement. Wie diept duikt in mijn blog vindt het nog steeds lezenswaardig artikel: Bestaat Artificiële Intelligentie ?
In essentie is AI niet veranderd. maar drie zaken hebben voor doorbraken gezorgd:
Veel krachtiger computers om het leren door artificiële neurale netwerken (ANN) mogelijk te maken.
- Big data: er zijn enorm veel meer gegevens beschikbaar, in house en op het Internet waaruit de artificiële neurale netwerken kunnen leren
- Er zijn Internetgiganten die zeer diep kunnen investeren in de ontwikkeling van spectaculaire toepassingen, zoals Google, Facebook, Apple, Microsoft, Amazon...
Reeds in de vorige AI golf (zie bv. de chatbot die we ontwikkelden voor de Brusselse Metro) leerden we dat enkele KM principes noodzakelijk zijn voor succesvolle systemen, zoals bv. een systeem dat beslist over het al dan niet toekennen van een lening. I.h.b. moeten deze systemen ingebed zijn in de community van menselijke kenniswerkers:
- experten moeten valideren wat goede schoolvoorbeelden zijn waaruit die ANN's leren. Vaak ook zijn er in de praktijk tegenstrijdige voorbeelden, en die moeten geïnterpreteerd worden. Vaak gaat het over fouten in de (big) data waaruit geleerd wordt.
- experten hebben zelf denkstrategieën om problemen op te lossen. Deze kunnen dienen om de ANN's te oriënteren in hun leerproces (of om statistisch te testen of bepaalde strategieën van de experts wel kloppen). Vaak zijn die denkstrategieën van de experten onbewust. De technieken uit KM om dergelijke zgn. 'tacit knowledge' te expliciteren en te documenteren komen hierbij ter hulp.
- Kenniswerkers moeten ook weten hoe zeker een AI systeem is van zijn stuk: heel zeker of bv. 30% kans dat de lening niet helemaal terugbetaald wordt? Vaak is het wenselijk dat de mens beslist in twijfelgevallen, bv. rekening houdend met de kwaliteit en de rendabiliteit van de relatie van de aanvragende klant. De AI-systemen moeten dus gebruiksvriendelijk zijn, en aangepast op de manier waarop mensen denken: klanten, kenniswerkers, zowel beginners als experten... Te veel systemen uit de vorige AI hoogdagen zijn hier op gesneuveld.
- Een AI systeem is (maar) een kenniswerktuig als onderdeel van een totale KM oplossing, incl. de processen voor permanente kennisverbetering, beslissen over kennisinvesteringen enz...
Menselijke experten en AI systemen leren dus samen ! Anders gezegd, AI-specialisten kunnen dat niet alleen zonder de gebruikers en experten in het eigenlijke vakdomein ! Via de Communities of Practice brengt ook hier KM zijn steentje bij. Vanuit KM gezien zijn AI systemen heel krachtige kennisinstrumenten die veel verder gaan dat kennis die gedocumenteerd zit, of databanken waarop je statistische analyses kan doen. Maar het doet niets af aan alle andere inzichten van KM over de manier waarop je kennisproblemen oplost.
Het zou spijtig zijn mochten de lessons learned uit de vorige AI golf, en uit KM niet zouden gebruikt worden, en dat dezelfde fouten opnieuw zouden gemaakt worden. AI kan niet zonder KM.
Reacties