Pieter Abbeel klinkt behoorlijk Vlaams, maar zo ziet hij er niet uit. Als ik de boomlange kerel ontmoet aan de University of California - Berkeley draagt hij een jeans en een geruit hemd, op zijn hoofd een baseballcap.
...

Pieter Abbeel klinkt behoorlijk Vlaams, maar zo ziet hij er niet uit. Als ik de boomlange kerel ontmoet aan de University of California - Berkeley draagt hij een jeans en een geruit hemd, op zijn hoofd een baseballcap. Eerst toont hij me het uitzicht vanop het terras van zijn kantoor op de zevende verdieping. Verderop ligt de baai van San Francisco en in de verte zien we de Golden Gate Bridge. Abbeel laat de campus zien. Ondertussen keuvelen we over zijn leven als researcher aan deze topinstelling, waar hij een team van zestig onderzoekers aanstuurt. Hij praat nog Nederlands, maar met een stevig Amerikaans accent. We wippen even binnen in een lab waar twee studenten knutselen aan een robotarm. Het is geen duf, steriel laboratorium, het lijkt eerder een omgebouwde garage waar de jongens des huizes radio's uit elkaar halen. De sfeer is ontspannen. Terug op de zevende verdieping ontmoet ik Brett, kort voor Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks. Het is een aangekochte robot, maar Abbeels onderzoeksgroep liet hem wetenschappelijke bakens verzetten. Bouwen met Lego-blokjes of handdoeken vouwen, bijvoorbeeld. "Voor mensen lijken dat babystapjes, maar voor machines was dat een gigasprong voorwaarts. Met onze inzichten kunnen we robots beginnen te trainen zodat ze taken sneller aanleren." Als we het interview starten, schakelt Abbeel over op het Engels. Het is de taal van zijn adoptieland en de voertaal als het gaat over artificiële intelligentie (AI). In die materie is hij een van de meest vooraanstaande experts ter wereld. Zijn kennis wil hij verzilveren met een eigen start-up. Samen met drie ex-studenten haalde hij 7 miljoen dollar op om Embodied Intelligence op te richten. Sinds vorige week heet het bedrijf covariant.ai. PIETER ABBEEL. "Fabrieken staan vol robots, maar ze zijn duur en het kost veel tijd om ze voor elke productielijn te programmeren. Wij denken dat dit efficiënter, duurzamer en goedkoper kan door hen de capaciteit te geven om te leren van voorbeelden en van hun eigen trial-and-error. Bij covariant.ai maken we van robots zelflerende machines die zich aan hun omgeving aanpassen. "Hoe we dat doen? Het is alsof we in de digitale huid van een robot kruipen door hem in virtual reality een taak voor te tonen. Hij kan de digitale data van die bewegingen zien en gaat ze ook gebruiken om zichzelf die taak aan te leren. De training zit erop als hij die vaardigheden voldoende onder de knie heeft. Over anderhalf tot twee jaar moeten we een robot hebben die fysieke goederen kan maken in een industriële omgeving. Bijvoorbeeld nieuwe onderdelen herkennen en installeren in een autoassemblagefabriek of gevarieerde pakketjes sorteren in een logistiek magazijn. "In een volgende fase moeten de robots in een omgeving werken die minder gestructureerd en gecontroleerd is dan een fabriek of een magazijn, bijvoorbeeld de landbouw. Als we de robots daar kunnen laten werken, mogen we misschien beginnen te denken aan toepassingen in huis." ABBEEL. "De inzichten over AI groeien sneller dan ooit. Een paar jaar geleden waren zelfrijdende auto's nog ondenkbaar. Nu zijn ze niet meer veraf. Als ondernemer is het op dit moment mijn missie de meest recente doorbraken in het onderzoek naar AI in de praktijk te brengen. Ik wil robots slimmer maken zodat ze beter presteren in productie en logistiek. "Als onderzoeker wil ik een stuk verder gaan en intelligente systemen bouwen, coole dingen maken als een robot die de was doet, van je kleren sorteren tot ze opgevouwen in de kast leggen, of een robot die een volledige maaltijd bereidt. Dat zijn zaken voor de verre toekomst, want een huis is een erg ongestructureerde omgeving. Betrouwbare huisrobots bestaan nog niet, maar het gaat erg snel. Kijk maar naar Alphago, het AI-systeem dat onlangs een mens versloeg in het bordspelletje Go. Tot voor kort achtten we dat nog onmogelijk. "Als professor is het dan weer mijn droom om de volgende generaties toptalenten te mogen begeleiden. Van de graduates tot de postdocs, zij worden de wereldleiders van morgen. Op Berkeley zijn er 35 professoren bezig met AI en zij begeleiden elk tien tot twintig PhD-studenten. Hun wetenschappelijke input is enorm. Je moet weten dat er wel 2000 papers per maand verschijnen over AI. Die kan ik onmogelijk allemaal zelf doornemen." ABBEEL. "De expertise van mij en mijn team is top. Als klein bedrijf kunnen we volledig focussen op ons eigen werk. In een groot bedrijf zouden we de schakel zijn in een grote machine. Al had ik daar wel een pak meer kunnen verdienen. Als je hier afstudeert, staan de topbedrijven aan te schuiven om je aan te nemen. Ze wedijveren bikkelhard om onze AI-doctoraatsstudenten te rekruteren, een beetje vergelijkbaar met hoe voetbalclubs om stervoetballers concurreren. "Als prof sta ik aan het hoofd van een lab van zestig wetenschappers. Mocht ik in de bedrijfswereld een afdeling van zestig medewerkers leiden, verdiende ik gemakkelijk tot twintig keer meer. Maar je hoort mij niet klagen. Ik verdien goed mijn brood. Bovendien ben ik net als de meeste van mijn collega's halftijds ondernemer en daarmee kunnen we onze inkomsten verdubbelen of verdriedubbelen, en tegelijk onze vrijheid behouden. Ik ben zowel prof als ondernemer. Dat is heel comfortabel." (glundert)ABBEEL. "Covariant.ai wordt gevoed met wetenschap. Ik werk ongeveer 2,5 dagen per week aan de universiteit, maar daar doe ik meer dan nadenken en lesgeven. Als je een academische unit leidt, moet je ook kunnen managen, zoeken naar financiering, enzovoort. Die competenties komen goed van pas als voorzitter en wetenschappelijk directeur van een bedrijf als covariant.ai. "Gelukkig zitten we hier helemaal op de juiste plaats. It is happening here, op een boogscheut van Silicon Valley. De meeste grote techreuzen zijn hier ontstaan of naar hier verhuisd. Hier heb je een perfect ecosysteem. En dat heb je nodig, ook in Vlaanderen trouwens. Als je afstudeert van een goede universiteit of hogeschool, moet je een mentor zoeken. Liefst een ervaren ondernemer, een angel investor. Die kan je project financieel ondersteunen en je goede raad geven. Hier is dat geweldig. Iedereen begint met zijn eigen bedrijfje of gaat bij een start-up aan de slag. Everybody is excited, ondanks de risico's. Dat werkt aanstekelijk." ABBEEL. "Ik maak me grote zorgen over fake news, zeker in de aanloop naar de volgende verkiezingen. Die zullen daarin bepalend zijn. "Als ik eerlijk ben, bespeur ik voorts geen negatieve effecten op het budget in mijn lab sinds Donald Trump aan de macht kwam. Hij zou de fondsen voor wetenschappelijk onderzoek kunnen inperken, maar tot nog toe is dat niet het geval. Hooguit is er sprake van een verschuiving. Hij investeert fel in onderzoek dat in eerste instantie militaire doeleinden dient, maar ook daarvoor heb je wetenschap nodig. Bovendien is de interesse van de bedrijfswereld in mijn onderzoeksgebied enorm. Heel wat PhD-studenten worden betaald door ondernemingen. "De beste wetenschappelijke instellingen voor computerwetenschappen zitten in de Verenigde Staten met Berkeley en Stanford in Californië en het Massuchetts Institute of Technology (MIT) in Boston. Ook de Franse Ecole Polytechnique doet het niet slecht. En de Franse president maakte onlangs bekend dat hij 1,5 miljard euro investeert om van AI een topprioriteit te maken in Frankrijk. Zelf heb ik geen interesse om naar Europa terug te keren, maar ik kan me inbeelden dat Franse wetenschappers daar wel oren naar hebben. Ze kampen vaak met heimwee naar hun land. Dat heb ik niet. Kijk maar eens naar buiten. Het is hier altijd mooi weer. Zalig! (lacht)" ABBEEL. "In Leuven heb ik een mooie, algemene opleiding genoten, maar hier kan je veel meer focussen. Tijdens je opleiding en daarbuiten. Hier nemen masterstudenten twee weken vakantie en de rest van de zomer doen ze een stage bij een techbedrijf. Ze zetten hun kennis in en leren bij op de werkvloer. Dat lijkt me stukken zinvoller dan af te wassen of aan de lopende band te staan. Je kan jezelf in de kijker werken. En achteraf leidt zo'n stage heel vaak tot een vaste baan. "Een concrete tip? De toekomst is duidelijk aan de ingenieurs. Scholen zouden hun leerlingen meer in die richting moeten stimuleren. AI draait om drie pijlers: wiskunde, programmeren en fysica. Vooral dat laatste is - hoe verrassend dat mag klinken - erg belangrijk. Wat mijn studenten in het lab doen, kan je het beste vergelijken met natuurkundige tests: modelleren, fenomenen bestuderen, ... "Zoals ik al zei, je hebt de juiste ecosystemen nodig. Zelf probeer ik mijn steentje bij te dragen met ontmoetingen met topfiguren uit het Belgische bedrijfsleven. Mensen als Steven Van Belleghem en Peter Hinssen komen een paar keer per jaar naar hier met een groepje gerenommeerde figuren uit het Belgische bedrijfsleven om te voelen wat er leeft. Ik leid hen dan rond op Berkeley en praat ze bij over de stand van het onderzoek. Een soort tutorial voor businessmensen. Onlangs was hier een team van Proximus, onder wie de CEO, Dominique Leroy." ABBEEL. "Onze investeerders zijn durfkapitalisten. Reguliere bedrijven willen we nog niet, die zouden onze onafhankelijkheid in het gedrang brengen. Ook Elon Musk hoort niet tot de investeerders. Stel dat we in de toekomst met autoconstructeurs als Volkswagen of Ford willen samenwerken, dan zou het tricky zijn dat we afhankelijk zijn van de CEO van de autobouwer Tesla. "Tot voor kort was ik research scientist bij OpenAI, Musks non-profitinstelling die onderzoek doet naar AI. Zijn vooruitziendheid is ongelooflijk. Hij is niet bezig met wat er nu gebeurt, wel wat over vijf of tien jaar te gebeuren staat. Dat willen wij ook met covariant.ai bereiken. Praktische toepassingen bedenken voor de logistieke en productiesector aan de hand van de recentste doorbraken in AI." ABBEEL. "In eerste instantie zie ik veel voordelen. Artificiële intelligentie kan ontelbare keren beter data analyseren dan mensen. Uit die tonnen data kunnen computers bruikbare modellen halen. Je kan het vergelijken met een rekenmachine en een spreadsheet. Dat laatste is veel performanter. Op relatief korte termijn zullen die modellen in staat zijn auto-ongelukken te voorkomen, kanker uit de wereld te helpen, enzovoort. Het gaat er vooral om de juiste keuzes te maken. "Moet je schrik hebben van machines? Het zijn altijd mensen die ze voeden met data. Daarover heb je controle. Uiteraard moet je voorzichtig zijn. In het verleden waren er al pijnlijke voorvallen, bijvoorbeeld een herkenningsprogramma dat een zwarte persoon catalogiseerde als een gorilla. Maar dat kan je de computer niet verwijten. Je moet erover waken dat de data waarmee je de computer voedt divers genoeg zijn."