Mens vs. Machine: wie heeft nog het meest te leren?


Mens vs. Machine: wie heeft nog het meest te leren?

De woorden Machine Learning en the next best thing worden tegenwoordig vaak in één adem genoemd. Maar is Machine Learning echt de superheld van de tech-industrie, en wat heeft het precies met cybersecurity te maken? Scroll naar beneden om erachter te komen!

Hoe kunnen Machine Learning en Artificial Intelligence je helpen in je databeveiliging? In deze whitepaper "Good cop, bot cop - De stand van zaken rondom A.I., Machine Learning en je Privacy” geven we je het antwoord. Download 'm nu!

 

Om te beginnen: wat is Machine Learning ook alweer?
Laten we daarvoor de bekendste superheld als voorbeeld nemen. Iedereen die Superman kent, zal bekend zijn met It's a bird, it's a plane, it's Superman!
Oftewel, mensen zijn uitstekend in staat om vogels van vliegtuigen en superhelden te onderscheiden. Alleen wanneer Superman een bril opzet is hij volkomen onherkenbaar.

De bevolking van Metropolis lijkt in dat opzicht een beetje op een machine. Laat je een computer talloze voorbeelden van vogels en vliegtuigen zien, dan zal het uiteindelijk zelf in staat zijn dit onderscheid te maken. Geef een persoon een bril en een computer herkent amper dat het een persoon is.

Eigenlijk hebben we hier de voor- en nadelen van Machine Learning meteen te pakken. Het is een hypermoderne techniek, maar in de kern niet meer dan een instrument of een stuk gereedschap. En zoals je hieronder zal zien, is elk stuk gereedschap zo goed als de persoon die het gebruikt.

 

Machine Learning als superheld

Misschien wel de meest in het oog springende manier waarop Machine Learning onze wereld heeft veranderd is de mate waarin ons dagelijks leven steeds eenvoudiger wordt. Denk bijvoorbeeld aan Netflix die precies weet welke films en series je leuk zal vinden, of Google die "weet" waarnaar je op zoek bent.

Het vermogen om dit soort voorspellingen te kunnen doen, zien we ook steeds meer buiten de deur, bijvoorbeeld in de vorm van zelfrijdende auto's die beter lijken te rijden dan "gewone" auto's. Uit een onderzoek naar verkeersongelukken bleek zelfs dat zelfrijdende auto's alleen een deuk opliepen als iemand er per ongeluk tegenaan reed.

car-machine-learning-1

Zolang je maar genoeg data hebt, lijkt een computer letterlijk alles te kunnen doen, en meestal beter dan wij dat kunnen. Stel je maar eens voor hoeveel beter je zou kunnen rijden als je op elk moment direct toegang hebt tot 1 miljoen jaar aan rij-ervaring. Onmogelijk voor een mens, eenvoudig voor een computer.

Zelfrijdende auto's laten zien hoe Machine Learning in staat is om menselijke fouten te voorkomen, niet alleen op de weg, maar bij heel veel werkzaamheden die nu nog voornamelijk door mensen worden gedaan. De huidige technologie optimaliseert mensenwerk naar niveau's die tien jaar geleden nog onmogelijk leken.

Behalve dat Machine Learning ons leven eenvoudiger en comfortabeler maakt, zal het ons ook steeds meer helpen onze veiligheid en gezondheid te bevorderen. Dezelfde techniek waarmee we vogels en vliegtuigen uit elkaar kunnen houden, kan ook gebruikt worden om sneller tot medische diagnoses te komen, en zelfs om klimaatverandering tegen te gaan.

Kortom, genoeg redenen om Machine Learning als superheld van de tech-wereld te bestempelen.

 

Machine Learning als instrument

Echt spannend is het niet wanneer Lois Lane uit een wolkenkrabber valt. We weten tenslotte allemaal dat Superman haar op tijd zal redden. Het is een soort gemakzucht die we ook ervaren wanneer we op Machine Learning vertrouwen.

Natuurlijk is het een prettig gevoel dat je te allen tijde op een superheld kan rekenen, maar het doet geen wonderen voor je zelfredzaamheid om hier blind op af te gaan. De keerzijde van te veel op moderne technologie vertrouwen is dat we te veel controle uit handen kunnen geven. Die afhankelijkheid maakt ons kwetsbaar.

Het meest bekende voorbeeld van de afgelopen jaren is waarschijnlijk de mate waarin algoritmes zijn gebruikt om verkiezingen te beïnvloeden. Hoe meer we ons overgeven aan Machine Learning, hoe moeilijker het zal worden om te weten of hetgeen we doen onze eigen keus is, of die van een computer.

De onderliggende issue wijst ons op het grootste verschil tussen mens en machine. Hoe meer we blindelings op machines leunen, hoe meer ons eigen, typisch menselijke bewustzijn naar de achtergrond verdwijnt.

En dat is nou net van belang als we het over cybersecurity hebben.

 

Machine Learning en awareness

We hebben het vaak over awareness en dat is niet voor niets. Ons bewustzijn is nog altijd ons beste wapen in de strijd tegen datalekken, en dus ook in de strijd tegen mensen die Machine Learning tegen ons willen gebruiken.

Om zorgeloos van Machine Learning te kunnen profiteren is het noodzakelijk dat we niet vergeten dat elke interactie met een computerprogramma, elke post op social media, zelfs elke e-mail die we sturen, mogelijk is omdat we onze data blootstellen.

De technologie om vogels van vliegtuigen te onderscheiden maakt het mogelijk onze levens eenvoudiger en veiliger te maken. Willen we écht profiteren van lerende algoritmes, dan moeten we zelf niet stoppen met leren. In andere woorden: Machine Learning is een instrument, maar we moeten er wel voor zorgen dat we geen instrument worden van Machine Learning.

Om die reden is het noodzakelijk dat we op de hoogte zijn van de verschillende manieren waarop Machine Learning wordt gebruikt om je data te stelen of te misbruiken.

In de volgende blog laten we je zien hoe essentieel awareness is voor je veiligheid en hoe je het nodig hebt om de goede van de slechte bots te kunnen onderscheiden.

 

Hoe kunnen Machine Learning en Artificial Intelligence je helpen in je databeveiliging?

Similar posts