Wat is de lievelingstaart van Amerika?
Publiek: Appel. Kenneth Cukier: Appel, natuurlijk.
Hoe weten we dat?
Door gegevens.
Je kijkt naar de supermarktverkoop.
Je kijkt naar omzetcijfers
van diepvriestaart van 30 centimeter
en appel wint zeker.
Appel is het meest verkocht.
Toen gingen supermarkten ook kleinere taarten verkopen
van 11 centimeter.
Dan komt appel op de vierde of vijfde plaats.
Hoezo? Hoe komt dat nou?
Denk eens goed na.
Als je een taart van 30 centimeter koopt,
moet het hele gezin het eens zijn.
Appel staat bij iedereen op de tweede plaats.
(Gelach)
Maar als je een eenpersoonstaart van 11 centimeter koopt,
kan je kopen wat je zelf wilt.
Je kan je eerste keus nemen.
Je hebt meer gegevens.
Je ziet iets dat je eerst niet zag
toen er nog niet zoveel gegevens waren.
Het gaat erom dat je met meer gegevens
niet alleen meer ziet, meer van hetzelfde.
Met meer gegevens zien we nieuwe dingen.
Je krijgt er een betere kijk op.
Je gaat er anders tegenaan kijken.
In dit geval onthult het
wat de lievelingstaart van Amerika is:
geen appel.
Je hebt vast wel gehoord van de kreet 'big data'.
Je wordt vast doodziek
van de kreet 'big data'.
Het is inderdaad een hype
en dat is erg jammer,
omdat big data een enorm belangrijk middel is
waarmee de maatschappij opgestuwd wordt.
In het verleden keken we naar 'small data' en dachten we daarover na.
Zo poogden we de wereld te snappen.
Nu hebben we veel meer gegevens.
Meer dan we ooit hebben gehad.
We ontdekken dat we
met een grote hoeveelheid gegevens dingen kunnen doen
die we niet konden doen met kleinere hoeveelheden.
Big data is belangrijk en nieuw.
Ga maar na:
de enige manier waarmee deze aarde om kan gaan
met wereldwijde uitdagingen --
de wereld voeden, medische verzorging geven,
van energie voorzien, van elektriciteit,
en zorgen dat we niet verbranden door opwarming van de aarde --
is door effectief gebruik van gegevens.
Wat is nieuw aan big data? Wat is het bijzondere?
Om daar antwoord op te geven, moet je eens bedenken
hoe informatie eruitzag.
Hoe het er ooit fysiek uitzag.
In 1908, op het eiland Kreta,
ontdekten archeologen een schijf van klei.
Ze dateerden die op 2.000 voor Christus, dus 4.000 jaar oud.
Er staan inscripties op die schijf, maar die kunnen we niet lezen.
Het is een raadsel, maar het gaat erom
dat informatie er 4.000 jaar geleden zo uitzag.
Zo bewaarde en communiceerde de maatschappij informatie.
De maatschappij is niet zoveel veranderd.
We bewaren informatie nog steeds op schijven,
maar nu kunnen we veel meer informatie bewaren.
Meer dan ooit.
Zoeken is makkelijker. Kopiëren is makkelijker.
Delen en verwerken zijn makkelijker.
We kunnen deze informatie hergebruiken
voor dingen waar we nooit aan dachten
toen we die informatie verzamelden.
In dit verband zijn de gegevens gegaan
van een stapel naar een stroom.
Van iets bewegingsloos en statisch
naar iets dat vloeiend en dynamisch is.
Je kan stellen dat informatie vloeibaar is.
De schijf die 4.000 jaar geleden op Kreta werd ontdekt, is zwaar.
Er staat weinig informatie op,
en die informatie is niet te wijzigen.
Aan de andere kant pasten alle bestanden
die Edward Snowden pikte
van de NSA in de VS
op een geheugenstick
met de grootte van een vingernagel.
De informatie kan worden gedeeld met lichtsnelheid.
Meer data. Meer.
We hebben nu veel meer data,
omdat we dingen verzamelen waarover we van oudsher informatie verzamelen.
Maar ook omdat we dingen verzamelen
die altijd al informatie boden,
maar die nooit in dataformaat werden opgeslagen.
We maken er nu gegevens van.
Denk eens aan de locatie.
Neem bijvoorbeeld Martin Luther.
Als we in de 16e eeuw wilden weten
waar Martin Luther zich bevond,
zouden we hem steeds moeten volgen,
misschien met inkt en een veer,
en we zouden dat vastleggen.
Maar bedenk eens hoe dat er nu uitziet.
Je weet dat er ergens,
in een database van een telefoonbedrijf
een bestand is, of iets in dat bestand, dat informatie over jou bevat.
Over waar je ooit hebt uitgehangen.
Als je een mobieltje hebt met gps,
maar zelfs zonder,
dan bewaart het die informatie.
Hierbij wordt locatie in gegevens omgezet.
Denk bijvoorbeeld eens aan je houding.
Hoe je op dit moment zit.
Hoe jij zit,
hoe jij zit, hoe jij zit.
Dat is verschillend
en hangt af van je beenlengte
en je rug en de kromming ervan.
Als ik 100 sensoren zou plaatsen
in jullie stoelen,
zou ik een serie getallen krijgen die uniek voor jou is.
Een soort vingerafdruk maar niet van je vinger.
Wat zouden we er dan mee kunnen doen?
Onderzoekers in Tokyo gebruiken dit
als mogelijk anti-autodiefstal-apparaat.
Het idee is dat de autodief achter het stuur zit
en ervandoor gaat, maar de auto ontdekt
dat iemand stuurt die daar niet hoort.
De motor stopt dan,
tenzij je een wachtwoord intypt op het dashboard
waarmee je zegt: "Ik heb toestemming."
Geweldig.
Als alle auto's in Europa
deze technologie nou eens hadden?
Wat zouden we nog meer kunnen doen?
Als we deze informatie zouden verzamelen
konden we aanwijzingen signaleren
die voorspellen dat over 5 seconden een auto-ongeluk gaat gebeuren.
Wat we daarvoor zullen gaan vastleggen,
is vermoeidheid tijdens het rijden.
De applicatie in de auto merkt het
als de persoon wegzakt
en weet dan automatisch dat er een wekker moet afgaan
die het stuurwiel laat trillen, toetert,
en zegt: "Wakker worden,
beter opletten op de weg."
Dit soort dingen kunnen we doen
als we nog meer van ons leven vastleggen in gegevens.
Wat is de waarde van big data?
Denk eens na.
Je hebt meer informatie.
Je kan dingen doen die je eerst niet kon doen.
Een van de indrukwekkendste plekken
waar dit idee wordt uitgevoerd
is die van machine-leren.
Machine-leren is een tak van kunstmatige intelligentie
die zelf weer onderdeel is van computerwetenschap.
Het idee is dat we de computer niet vertellen wat hij moet doen
maar dat we er gewoon gegevens in gooien
en de computer opdragen het probleem zelf op te lossen.
Je begrijpt het beter als je ziet waar het vandaan komt.
In de vijftiger jaren
vond computerwetenschapper Arthur Samuel van IBM, het leuk om te dammen.
Hij schreef een programma
zodat hij tegen de computer kon spelen.
Hij speelde en won.
Hij speelde en won,
omdat de computer alleen wist
wat een geldige zet was.
Arthur Samuel wist nog meer.
Arthur Samuel kende strategie.
Hij schreef er een programmaatje bij
dat op de achtergrond werkte
en bijhield hoe groot de kans was
dat een bepaalde spelsituatie leidde
naar winst of verlies
na elke zet.
Hij speelt tegen de computer. Hij wint.
En dan laat hij het de computer tegen zichzelf spelen.
Hij speelt tegen zichzelf en verzamelt meer gegevens.
Hij verzamelt meer gegevens en wordt preciezer in zijn voorspelling.
Dan gaat Samuel terug naar de computer,
speelt tegen hem en verliest.
En speelt nogmaals en verliest.
En speelt weer en verliest.
Arthur Samuel heeft een machine gemaakt
die beter is dan Arthur, in een taak die Arthur hem aangeleerd heeft.
Dit idee van machine-leren
heeft allerlei gevolgen.
Hoe denk je dat we zelfrijdende auto's krijgen?
Zijn we beter af als maatschappij
door alle regels van de weg in software te stoppen?
Nee. Geheugen is goedkoper. Nee.
Algoritmes zijn sneller. Nee. Processors zijn beter. Nee.
Die dingen doen ertoe, maar dat is niet de reden.
Het komt omdat we de aard van het probleem veranderd hebben.
Vroeger probeerden we
aan de computer uit te leggen
hoe hij moet rijden.
Nu zeggen we:
"Hier zijn veel gegevens over dit voertuig. Zoek het maar uit.
Vind maar uit dat het een verkeerslicht is,
dat het rood is en niet groen,
dat je dan moet stoppen
en niet meer vooruit moet gaan."
Machine-leren is de basis
van veel dingen die we online doen:
zoekmachines,
het personaliseer-algoritme van Amazon,
computervertalingen,
systemen voor stemherkenning.
Onderzoekers hebben onlangs gekeken
naar de kwestie van biopsies,
kankerbiopsies.
Ze vroegen de computer te kijken
naar de gegevens en overlevingsstatistieken
om te bepalen of het kankercellen zijn
of niet.
Als je de gegevens erin gooit
en een machine-leer-algoritme gebruikt,
bleek dat de machine 12 verklikkers kon bepalen
die het beste voorspellen
of een biopsie van kankercellen
inderdaad kanker is.
Het probleem: de medische literatuur
kende er maar negen.
Naar drie kenmerken
hoefde de mens niet te kijken,
maar de machine zag ze wel.
Er zit ook een zwarte kant aan big data.
Het verbetert ons leven, maar er zijn problemen
waar we ons van bewust moeten zijn.
De eerste is het idee
dat we gestraft kunnen worden voor onze voorspellingen
en dat de politie ook big data gebruikt.
Een beetje als in de film 'Minory Report'.
Het heet 'predictive policing' (voorspellend politiewerk),
of algoritme-criminologie.
We nemen daarbij een hoop gegevens
bijvoorbeeld waar criminaliteit voorkwam,
om te weten we waar agenten hun ronde moeten doen.
Dat lijkt slim maar het probleem
is dat het niet zal blijven bij gegevens over de locatie,
maar dat tot op het individuele niveau zal gaan.
Waarom gebruiken we geen gegevens
over iemands middelbareschoolverleden?
Of ze werkloos zijn of niet,
hun kredietwaardigheid,
hun websurfgedrag,
of ze laat naar bed gaan.
Als hun gps-horloge biologische dingen kan meten,
zal het merken of hij agressieve gedachten heeft.
We zullen algoritmes krijgen die voorspellen
wat we van plan zijn te doen
en zouden kunnen worden aangesproken voordat we gehandeld hebben.
Privacy was de grote uitdaging
bij weinig gegevens.
In het big data-tijdperk
wordt de uitdaging het waarborgen van de vrije wil,
morele keuzevrijheid, menselijke wil,
menselijk handelen.
Er is nog een probleem.
Big data zal banen gaan kosten.
Big data en algoritmes zullen het opnemen
tegen de kantoormensen, kenniswerk,
in de 21ste eeuw.
Net zoals fabrieksautomatisering
en lopende banden
het opnamen tegen de fabrieksaarbeiders in de 20ste eeuw.
Denk eens aan een laborant
die in een microscoop kijkt
naar een kankerbiopsie
om te kijken of het kanker is of niet.
Deze persoon is afgestudeerd,
koopt een huis,
hij of zij gaat naar de stembus,
en neemt deel aan de maatschappij.
Die persoon en nog een hele rij soortgelijke professionals
zullen merken dat hun baan heel erg verandert
of helemaal verdwijnt.
We willen graag geloven
dat techniek mettertijd voor banen zorgt,
na een periode van ontwrichting.
Dat klopt voor het referentiekader
waarin we leven, de industriële revolutie.
Want dat is precies wat er is gebeurd.
Maar we hebben iets vergeten in die analyse.
Er zijn een paar soorten banen
die gewoon verdwijnen en nooit meer terugkomen.
De industriële revolutie was niet best
als je een paard was.
We moeten dus erg zorgvuldig zijn,
en big data aanpassen aan onze behoeftes,
onze zeer menselijke behoeftes.
We moeten de technologie de baas zijn.
niet omgekeerd.
We staan aan het begin van het big data-tijdperk,
en eerlijk gezegd zijn we nog niet zo goed
in het omgaan met de big data die we verzamelen.
Het is niet alleen een probleem voor de NSA.
Bedrijven verzamelen veel data en misbruiken die ook.
We moeten er beter in worden en dat kost tijd.
Het lijkt op de uitdaging
die de mens ooit had met vuur.
Het is een gereedschap,
maar als je niet uitkijkt, verbrand je.
Big data gaat ons leven veranderen.
Hoe we leven, hoe we werken en hoe we denken.
Het gaat ons helpen bij onze carrière
en ons een tevreden en hoopvol leven laten leiden
in blijdschap en gezondheid.
Maar vroeger keken we vaak naar informatietechnologie
en zagen we alleen de T,
Technologie, de spullen,
omdat dat fysiek was.
Maar nu moeten we onze blik aanpassen om de I te zien,
de Informatie,
die minder zichtbaar is
maar in zekere zin belangrijker.
De mensheid kan eindelijk leren van informatie
die ze verzamelt
als onderdeel van onze eeuwige zoektocht
om de wereld en onze plek erin beter te begrijpen.
Daarom is big data van groot belang.
(Applaus)