ARTIFICIEEL BREIN

PROJECT “CAM-BRAIN”.

In 1995 lazen Jo Lernout en Pol Hauspie een bizar artikel in het Amerikaanse zakenblad Business Week over de Australische Belg Dr. Hugo de Garis (51 j.), hoofd van de “Brain Builder Group” aan het ATR ( Advanced Telecommunications Research Lab), een gereputeerd onderzoekslab in het Japanse Kyoto. In dit artikel zette de wetenschapper uiteen dat hij een artificieel “zelfdenkend” brein in elkaar wilde knutselen dat zou bestaan uit één miljard artificiële neuronen. Het jaar 2001 was zijn deadline. En daarvoor had hij al in 1993 een gedurfd plan op papier gezet: het “CAM-Brain Project”.

Jo Lernout en Pol Hauspie waren meteen geboeid door de man. “Zelflerende systemen om een taal te begrijpen, zijn de toekomst van de spraaktechnologie,” vindt Jo Lernout. En dit is niet toevallig. Want in tegenstelling tot wat velen denken, is het begrijpen van menselijke taal moeilijker dan ze uit te spreken. Nochtans begint een peuter al van jongsaf aan met het luisteren naar en het begrijpen van de taal. Daarna leert hij die taal spreken. En pas jaren later slaagt hij erin ze te schrijven. Vandaar de misvatting.

Bij computers verloopt dit proces net andersom. De pc was eerst een toestel om teksten mee te schrijven. Pas later kon een computer via pattern recognition ook letters herkennen. Daarna leerde een pc spreken met behulp van spraakverwerking. En pas sinds kort is de pc nu ook in staat om continu uitgesproken taal te begrijpen.

Nu kan een gebruiker met de software Voice Xpress Plus van de dicteerafdeling van Lernout & Hauspie (voordien Kurzweil Applied Intelligence) natuurlijke taalcommando’s doorgeven in het tekstverwerkingsprogramma Microsoft Word. Hij zegt dan bijvoorbeeld het volgende: “België is een mooi land. Maak deze paragraaf viermaal groter. Verander het lettertype in Arial. Ik hoop gauw naar België terug te kunnen keren.” De software begrijpt onmiddellijk dat de tweede en derde zin commando’s zijn en voert die dan ook prompt uit.

Om dit stadium van “intelligente” spraakherkenning te bereiken, heeft L&H de software moeten voeden met een gigantische hoeveelheid gegevens – een langdurig en zeer arbeidsintensief proces. L&H zoekt naar manieren om dit proces in te korten en wil daarvoor een beroep doen op rule-based of zelflerende systemen (die bijvoorbeeld taalregels kunnen creëren op basis van zelf gelegde verbanden tussen klanken en woorden).

In de zomer van 1997 bracht Jo Lernout daarom een bezoek aan het ATR-lab in Japan. Hij nodigde Hugo de Garis uit voor aftastende gesprekken in Ieper. Ook Michael Korkin – een Russisch fysicus die nu de firma Genobyte Inc. in het Amerikaanse Colorado leidt en de hardware voor het CAM-Brain Project levert – vergezelde hem. Al snel bleek dat de “menselijke” architectuur van de CAM-Brain Machine ( CBM) een geschikt platform kon bieden aan L&H om de taal- en spraakproblemen aan te pakken.

In juli 1998 beslisten Jo Lernout en Pol Hauspie met fondsen van de Stichting Flanders Language Valley om een CBM-machine bij Genobyte te bestellen. Een kleine onderzoeksploeg van zes specialisten – deels in Ieper, deels in Kyoto – zal nu gedurende één jaar nagaan in hoeverre de CBM de verwachtingen kan inlossen. “Voorlopig is dit nog speculatief,” zegt Jo Lernout.

Als het verdict positief uitvalt, dan zal L&H bij de Europese Commissie aankloppen om een grootschalig onderzoeksbudget van 100 à 200 miljoen dollar aan te vragen voor de ontwikkeling van meertalige spraak- en vertaalsystemen op basis van het CBM-platform.

Sinds vorig jaar heeft het onderzoeksteam van Hugo de Garis en Michael Korkin zijn ambities echter flink moeten terugschroeven. Het hoge streefdoel van één miljard elektronische neuronen tegen het jaar 2001 – zoals was vastgelegd in 1993 – is niet meer haalbaar. In het eerste kwartaal van 1999 zal een CBM afgeleverd worden die in staat is om 40 miljoen neuronen simultaan te doen draaien. Toch zal de verwerkingssnelheid van deze supercomputer in de buurt komen van 150 miljard berekeningen per seconde.

Met die computer zal dan in real-time en op draadloze wijze het gedrag en de bewegingen van een kunstmatig robotkatje – de Robokoneko – aangestuurd worden. “Als dit lukt,” zo schrijft Hugo de Garis op zijn website, “dan zal het project de traditionele aanpak in de uitbouw van neurale netwerken van tafel vegen. Het zal een nieuwe onderzoeksdiscipline inluiden, de brain building, en een grote stap vooruit betekenen in het hele domein van de artificiële intelligentie.”

PIET DEPUYDT