Boeken

Thursday, October 21, 2021

Beethovens 10e symfonie voltooid met hulp van AI

Beethoven heeft zijn laatste symfonie nooit kunnen voltooien. Nu is zijn werk afgemaakt door kunstmatige intelligentie. 



Klassieke muziek die door kunstmatige intelligentie (AI) is gecomponeerd, wordt nog steeds het beste door mensen uitgevoerd, muzikanten van het Beethoven Orkest Bonn in dit geval. Wanneer ik de eerste maten hoor van Beethovens onvoltooide tiende symfonie, denk ik dat AI een simpel trucje heeft uitgehaald met het wereldberoemde leidmotief ‘kort-kort-kort-lang’ uit de vijfde symfonie. In plaats van dat de laatste noot onheilspellend omlaag dondert, zoals in de vijfde, vliegt hij in de tiende vrolijk omhoog. Kinderspel voor AI.

Maar nee, vertelde professor Ahmed Elgammal, de leider van het AI-onderzoek voor het Beethoven-X-project, me later. Deze noten staan echt zo in de schetsen die Beethoven achterliet voor zijn tiende symfonie. Ik ben gezakt voor de muzikale Turing-test: ik kan een menselijke componist niet onderscheiden van een AI-componist.

Ik ben gelukkig niet de enige. De meeste mensen, ook experts, blijken niet in staat om uit te maken welk noten uit de tiende symfonie van de meester zelf afkomstig zijn en welke van AI. Een prestatie op zichzelf. Maar dat Beethovens genie ontbreekt in deze tiende symfonie is ook wel duidelijk. De AI-compositie klinkt net iets te veel als een mengelmoes van bestaande muziek in plaats van iets vernieuwends.

De première van Beethovens tiende symfonie, gecomponeerd in nauwe samenwerking tussen mens en kunstmatige intelligentie, vond plaats op zaterdag 9 oktober in Bonn, de geboorteplaats van Beethoven. Dit keer ging het eens niet om een grote uitdaging waarin mens het tegen machine opneemt, zoals eerder bij schaken, Jeopardy en go, maar een uitdaging in de optimale samenwerking tussen mens en machine.

Lees het hele verhaal op de website van NRC Handelsblad.



NRC-podcast: "De zelfrijdende auto: komt 'ie nog wel?"

 


Waar blijft toch de volledig zelfrijdende auto die ons was beloofd?

In de nieuwste NRC-podcast 'Onbehaarde Apen' schoof ik aan om daarover te vertellen, samen met Marc Hijink en presentator Lucas Brouwers.

Een tipje van de sluier: altijd en overal veilig autorijden vereist veel meer algemene intelligentie dan veel mensen beseffen.

Beluister de podcast hier.

Can future discoveries be made by artificial intelligence?


This story I wrote for ACM News and was published on October 21, 2021 

'AI disentangles protein folding' was one of the headlines in the selection of breakthroughs achieved during the year 2020 by the magazine Science last December. An artificial intelligence (AI) program called AlphaFold, developed by Alphabet subsidiary DeepMind, had succeeded in making a great leap in one of biology's grand challenges: how to predict the three-dimensional shape of a protein when its amino acid sequence is known.

This breakthrough is likely just the beginning of how AI is going to change scientific discovery.

In that light, it is no coincidence that this year's 8th Heidelberg Laureate Forum (HLF) featured a panel discussion on the question of whether future discoveries can be made by AI. The Heidelberg Laureate Forum is an annual conference, this year organized online because of the pandemic, where 200 young researchers in mathematics and computer science spend a week interacting with laureates of the Abel Prize, the ACM A.M. Turing Award, the ACM Prize in Computing, the Fields Medal, and the Rolf Nevanlinna Prize.

In September, on the last day of this year's HLF, moderator and science journalist Volker Stollorz discussed the topic of using AI for scientific discovery with three scientists: Harry Collins, a professor of Social Science at Cardiff University (U.K.); Jeffrey A. Dean, senior fellow at Google Research (U.S.) and recipient, with Sanjay Ghemawat, of the ACM Prize in Computing for 2012, and Dafna Shahaf, associate professor of data science in the Department of Computer Science and Engineering at Hebrew University of Jerusalem (Israel).

Read the full story on the website of the ACM.

The Outlook for Virtual Meetups


This story I wrote for ACM News and was published on October 14, 2021

How do you cut a birthday cake with your friends if the coronavirus pandemic does not allow you to get close to each other?

That was the challenge that the national research institute for mathematics and computer science in the Netherlands, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI), faced with professional cake designer Cake Researcher when CWI celebrated its 75th anniversary earlier this year.

Fortunately, CWI has an in-house specialist who solved that problem using virtual reality (VR): Pablo Cesar, a researcher in human-centered multimedia systems and leader of the Distributed and Interactive Systems group at CWI, who also is a professor and chair of Human-Centered Multimedia Systems at the Netherlands' Delft University of Technology (TU Delft). Cesar, named an ACM Distinguished Member in 2020, investigates how to improve the ways people use interactive systems to communicate with each other.

While we currently use interactive systems to communicate person to person via flat screens, it would be much more convenient for many applications to communicate via three-dimensional (3D) video, also called volumetric video. Ultimately, we might want to transfer high-quality 3D models of people anywhere in the world in real time, something that Microsoft calls holoportation.

Working on the path to holoportation, Cesar develops state-of-the-art technology for capturing and distributing volumetric video. He showed Bennie Mols around in CWI's two VR rooms. Surrounded by Kinect cameras standing on tripods and hanging from the ceiling, Cesar spoke about where the technology stands right now, and what the future holds.

Read the full story on the website of the ACM.

Sunday, September 26, 2021

Robots met een beperking

Commerciële sociale robots maken de verwachtingen zelden waar en de afgelopen jaren flopten ze dan ook keer op keer. Toch zien robotici Edwin Dertien en Ella Velner nog toekomst voor de sociale robot. ‘We moeten ze vanuit een behoefte ontwerpen.’



Dit verhaal schreef ik voor de VPRO Gids en werd gepubliceerd in september 2021

Alweer is een sociale robot afgedankt en op straat gezet. Afgelopen juni maakte het Japanse bedrijf Softbank bekend dat het stopt met de productie van robot Pepper, een schattige interactieve mensachtige robot die in 2015 met veel tamtam op de markt verscheen. Pepper is één meter twintig groot, heeft een wit, glimmend plastic lijf en rijdt op wieltjes. Hij kan eenvoudige gesprekken met mensen voeren en zijn armen en handen bewegen. In de afgelopen jaren is Pepper onder meer ingezet als receptionist, gastheer, copresentator, museumgids en – in Japan – zelfs als boeddhistische priester. In totaal zijn er zo’n 27.000 Peppers van de productieband gerold voor een verkoopprijs van 1800 dollar per stuk.

Veel tranen lijken er echter niet gelaten om het einde van Pepper. Roboticus professor Noel Sharkey vertelde in een reactie aan de BBC zelfs dat hij blij is: ‘Pepper heeft veel schade toegebracht aan het echte roboticaonderzoek door een valse indruk te wekken van een slim cognitief wezen dat gesprekken kan voeren. Maar Pepper werd vaak op afstand bestuurd door een mens. Het publiek op deze manier misleiden is gevaarlijk en geeft een verkeerde indruk van de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie in de echte wereld.’

Het falen van Pepper als commercieel product ligt in het verlengde van het falen van andere sociale robots in de afgelopen jaren. Zelfs niet-mensachtige interactieve robots als Jibo, Kuri en Cozmo, alle drie een speelgoedachtig uiterlijk en een stuk goedkoper dan Pepper, flopten en hun producenten gingen snel failliet. Neem Jibo, een soort dikkige bureaulamp met een rond beeldscherm als gezicht op een bolvormig hoofdje. Jibo heeft een camera met gezichtsherkenning en begrijpt gesproken commando’s. De robot werd ontworpen en gebouwd door een team rondom een van ’s werelds belangrijkste pioniers op het gebied van sociale robots, Cynthia Breazeal van het Massachusetts Institute of Technology (MIT). Zelfs met haar kennis en ervaring lukte het niet om van Jibo een succes te maken.

Lees het hele verhaal op de website van de VPRO Gids

Using AI to Drill Down in Physics

If a computer can teach itself to play the age-old board game Go better than the human world champion, if a computer can even conjure up a genius new Go move, couldn't a computer also discover new physics?





I wrote this story for ACM News and it was published on July 8, 2021

Jesse Thaler, an associate professor of physics at the Massachusetts Institute of Technology (MIT), investigates the potential of artificial intelligence (AI) in particle physics. In 2020, Thaler also became the director of the National Science Foundation's AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions (IAIFI), which is dedicated to advancing physics knowledge and galvanizing AI research innovation.

At the moment, the Standard Model of particle physics is the best description of three of the four fundamental forces of nature, and of a large family of elementary particles. Finding deviations from the Standard Model might lead physicists to discover new particles or new interactions, and AI might be able to play an important role in this.

In a Zoom interview, Thaler talks about the present and the future of applying AI to particle physics.

Read the full story on the website of the ACM.
 


Engineering Additional Creativity

The field of artificial intelligence (AI) has long dreamed about computers that can automatically write humanlike stories. In recent years, with the advent of machine learning, AI researchers have found new opportunities for such automated text writing.




I wrote this story for the Communications of the ACM and it was published on July1, 2021

Last year, Open AI's automatic text generator 
GPT-3 was one of the biggest breakthroughs in AI research. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) writes human texts in all kinds of genres, which is unique. Give a piece of text to the machine, and it generates a new piece of text which the machine considers to be the most likely continuation of the first. This can be an essay, a poem, a song, a dialogue, an interview, or any other text form that can serve as a starter. GPT-3 also can perform very different tasks from just a few examples, as long as they involve text. It can, with only a few examples, translate, generate news articles, complete a short story, correct English grammar, answer factual questions about texts, and even provide answers to simple arithmetic problems.


However, in order to produce interesting results, GPT-3 requires a lot of human intervention. There is nothing wrong with that, says AI researcher Melissa Roemmele; on the contrary, she says, it means humans can use such an AI text generator to augment their own creative writing.

Read the full story on the website of the ACM.