Je leest veel over Artificial Intelligence. En je hebt er een beeld bij. Maar hoe werkt het precies? En hoe goed is het in staat abstractere dingen te begrijpen?
Een leuk, simpel voorbeeld is Quick, Draw! van Google. Je kunt Pictionary spelen met een slimme computer van Google. Deze probeert te raden wat je tekent. En doet dat verrassend goed. Leuk voor een regenachtige zaterdagmiddag :).
Zie hoe Google denkt Grappig is dat je tijdens het tekenen hoort wat Google denkt dat je tekent. En nadat je 6 tekeningen hebt gemaakt, kun je zien hoe Google heeft geleerd je krabbel te herkennen.
Meer AI
Hier staan meer AI-experimenten van Google. Een ander voorbeeld is Thing Translator. Je richt je telefoon op een object en Google probeert het te herkennen en te vertalen naar diverse talen.
Eerder schreef ik dit artikel: eerst service of klanten? Aanleiding was een stuk uit Harvard Business Review. Moet een nieuw, digitaal merk eerst een service of eerst klanten hebben? Het antwoord: het begint met een sterke, onderscheidende service.
Inmiddels is er een vervolg: hoe maak je de volgende stap en ga je van 1.000 naar een miljoen klanten? Uber, Airbnb en Etsy zijn wederom onderzoeksmateriaal.
Van aanbod naar vraag
Uitgangspunt is dat een strategie er weliswaar voor kan zorgen dat een starter succesvol is. Maar diezelfde strategie kan in de weg zitten als het bedrijf groeit.
Want eerst is een focus op aanbod belangrijk. Het succes zit in de nieuwe, opvallende service. Deze moet worden getest onder een slimme selectie van gebruikers. Op basis van hun feedback moet deze vervolgens continu worden verbeterd. Succes hangt af van de snelheid waarmee wordt ontdekt welke dingen werken en welke niet.
Maar na de eerste 1.000 klanten blijkt het moeilijk om deze organische benadering door te zetten. Een startup moet verschuiven van aanbod naar vraag.
Zo wordt ‘bereik’ in de tweede fase belangrijk. Digitale media worden ingezet, het liefst zo laagdrempelig mogelijk. Denk aan advertenties op Google of Facebook. Deze zijn heel goedkoop om te ontwikkelen. De plaatsingskosten zijn een stuk lager dan reguliere reclame. En ze hebben een veel specifieker bereik. Hierdoor kan wederom snel worden ontdekt wat wel en niet werkt. Uber leerde op die manier welke mensen de grootste kans maakten om chauffeur te worden. Zo kon het een steeds speficieker advertentieprofiel opbouwen.
Kritische klanten Een ander verschil met de eerste fase: nieuwe klanten gedragen zich anders dan klanten van het eerste uur. Gebruikers van het eerste uur zijn vaak enthousiastelingen. Latere klanten zijn minder betrokken en minder begripvol. Ze zijn daardoor kritischer en minder bereid een premium prijs voor een service te betalen.
Goed luisteren en snel reageren worden daardoor nog belangrijker. Airbnb leerde zo bijvoorbeeld dat ‘schoon’ een cruciaal element was voor nieuwe, kritische huurders. Dus ontwikkelde het een speciale schoonmaakdienst, die verhuurders konden gebruiken. Ook bleek ‘vertrouwen’ een grote rol te spelen. Airbnb besloot daarom een koppeling te maken met Facebook Connect. Hierdoor waren huurders en verhuurders niet langer anoniem.
Het belang van een kookboek Maar vaak zijn dit soort praktische inzichten niet genoeg. Aanvullend is het belangrijk om vanuit de toekomst te redeneren: hoe zit de propositie er dan idealiter uit? Vervolgens kan stapsgewijs terug worden geredeneerd naar de realiteit: wat moet worden veranderd om dit te bereiken?
Verder is de juiste focus van belang: waar moet verdere groei worden gezocht? Een deel van het antwoord ligt dan juist in het verleden: waarin zat toen de groei?
Voor Uber bleek bijvoorbeeld dat succes uit het verleden te maken had met een grote hoeveelheid restaurants, een dynamisch nachtleven en slecht weer. Dus ging het voor verdere groei op zoek naar soortgelijke situaties. Chicago bleek een ideale doorstap. Het had veel restaurants, een bruisend nachtleven en sterk wisselend klimaat. Hiermee vond Uber een basisformule, die het vertaalde naar een ‘kookboek voor groei’. Dit kookboek heeft het daarna consequent toegepast.
Waar de stap naar 1.000 klanten langzaam kan gaan, kan die naar 1 miljoen ineens heel snel gaan. De auteurs van het artikel stellen, dat het moeilijke dan is, om in fase 2 nieuwe dingen te proberen. En succesvolle tactieken uit fase 1 los te laten. Hier is moed voor nodig. Gebeurt dat niet, dan lukt het niet een groeispurt te maken en verliest een bedrijf snel weer z’n momentum.
Vorige week was ik op de Web Summit in Lissabon, “Europe’s Largest Technology Marketplace”. Een aantal punten vond ik interessant. En één case maakte grote indruk.
De thema’s Virtual Reality was het ene grote thema van het congres. Veel bedrijven proberen de kloof tussen virtueel en echt kleiner en intuïtiever te maken. Zo wordt het steeds makkelijk om virtuele objecten ‘aan te raken’, doordat handgebaren beter te herkennen zijn. Bijvoorbeeld met speciale handschoenen. Maar ook met minuscule radars, die de echo’s van specifieke bewegingen herkennen.
Artificial Intelligence was het andere thema. Intelligente robots duiken overal op. Het lijkt alsof de meeste bedrijven druk zijn mensen overbodig te maken. Dit terwijl onze planeet een boel tekorten heeft. Maar een tekort aan mensen is daar niet perse eentje van, voor m’n gevoel.
De kritische noot Tussen de regels door kwam daardoor een gevoel naar boven. De verkiezing van Donald Trump verstevigde dit. Dit is dat de digitale industrie in een bubbel leeft en het contact met de normale wereld dreigt te verliezen.
In deze bubbel werd Clinton president en maakt innovatie het leven steeds beter en leuker. Ondertussen kiest een grote groep mensen een andere president, omdat deze dingen alles behalve beter vindt gaan. Onderzoek van de Britse overheid leerde dat 51% van de mensen vindt dat innovatie op dit moment te snel gaat. Er ontstaat een kloof tussen mensen die wel en niet meedoen met vernieuwing.
Verder zijn digitale voorlopers bezig met vrij basale dingen: snellere bezorging en goedkopere overnachting. Dit terwijl best gesteld kan worden dat de wereld met serieuzere uitdagingen worstelt, zoals klimaatverandering, armoede en het vastlopen van het democratisch proces. Zie ook dit artikel van de Correspondent: De Grote Disruptive-Start-up-Out-Of-The-Box-Co-Creation-in-the-Cloud-Bullshit-Bingo.
Daardoor ontstond er op diverse podia een teneur dat er misschien wat meer moet worden veranderd, dan de manier waarop we producten en diensten kopen.
BabyX Tot zover de kritische noot. Want toen ik BabyX zag, sprong ik weer enthousiast in de bubbel. Deze innovatie valt onder het kopje AI en maakte grote indruk. Of, zoals één van de oprichters van Pixar ooit zei: “If I had my time again I’d want to spend it in this lab”.
Laboratory for Animate Technologies is een project van de University of Auckland in Nieuw Zeeland. Het creëert live simulaties van mensen. Interessant is dat dit helemaal vanuit de basis gebeurt.
Het project simuleert dus niet zomaar ‘lachen’ of ‘huilen’ door een gezicht vrolijk of droevig te maken. Het begint met de kleinste elementen. De chemische stofjes, die in de hersenen zitten. Hoe deze met elkaar reageren. Wat dat betekent voor de hersenactiviteit. Hoe de spieren veranderen en hoeveel inspanning ze hiervoor moeten leveren. Wat dat betekent voor de ademhaling, de emotionele reactie en de uiteindelijke gezichtsuitdrukking.
Dit kan nog steeds ‘lachen’ zijn. Maar door de verfijnde micro-expressies komt het lachen erg realistisch over. De digitale persoonlijkheid leert daarbij continu van interactie met echte mensen.
BabyX is een simulatie van een jong kindje. Deze voelde tijdens de demo zo realistisch, dat ik het uit de laptop wilde redden. Want de demonstratie gebeurde live op een gewone, zelfs wat verouderde, MacBook!
Ook volwassen personen worden zo realistisch gesimuleerd. De onderzoekers kunnen hierbij direct zien wat er in de hersenen gebeurt. En ze kunnen specifieke stofjes in de aanmaken om een reactie te beïnvloeden.
Ofwel, binnenkort hebben we ook geen mensen meer nodig om een emotionele relatie op te bouwen :).
