Wanneer heb je genoeg data? - Kaf
Artikel · Wetenschap ·	door Sietze Kai · 07 okt, 2019
Dus wat betekent 'Gavagai'? Instinctief willen we misschien zeggen dat het 'konijn' betekent. De man wees tenslotte naar het konijn. Echter, wie zegt dat dit klopt? Het zou kunnen dat de achtergrond van de man heel anders is en dat hij uit een bijgelovige omgeving komt. Het zien van een konijn zou kunnen betekenen dat het gaat regenen vanavond. 'Gavagai' zou dus ook 'het gaat regenen' kunnen betekenen. Hij zou het ook over een specifiek deel van het konijn kunnen hebben, dat belangrijk is voor hem, om een voor ons onbekende reden. De reden dat wij denken dat hij 'konijn' willen zeggen is omdat het voor ons als een logische interpretatie voelt. Die 'ons' is essentieel. Wij maken namelijk aannames en interpreteren de data op een manier die afhankelijk is van onze context.
Oké, leuk. Fijn dat de filosofie weer een probleem de wereld in heeft geholpen, maar mijn buurman zal niet zomaar in een rare taal gaan praten en wijzen naar konijnen. Bovendien ik weet sommige dingen toch gewoon? Ik weet hoe oud ik ben en waar ik leef? Ik weet hoe ik moet handelen in de meeste situaties. Dus waarom is dit relevant?
Ten tweede moeten we accepteren dat data zelf en dit soort algoritmes nooit in absolute waarheden kunnen spreken. Al deze machines hebben onderliggende aannames en die lijken misschien goed te werken, maar dat is afhankelijk van hoe wij de data hebben verzameld en geïnterpreteerd. Ze zijn in getraind op een model dat fundamenteel fout kan zijn. Net als bij 'Gavagai' weten ze echter niet de achterliggende realiteit. Dit is een beangstigend idee, want we raken steeds meer gebonden aan zulke machines. Alle Big Tech is afhankelijk van zulke modellen en datasets, dus willen we het erop wagen dat ze fout zitten?
Met dat in ons achterhoofd zie ik twee wegen. Afstand doen van de statistiek, óf de discrepantie tussen de data en theorie begrijpbaar maken. Persoonlijk ben ik voor de eerste weg, maar ik zie ook in dat de kans dat zoiets radicaals gebeurt extreem onwaarschijnlijk is. In het tweede geval zal Machine Learning nuttig blijven, moet er wel een addendum bij: we moeten duidelijk maken dat de machine slechts een van de vele mogelijke modellen heeft geleerd die de realiteit kan verklaren.