Page 17 - OnzeTaal_april2020_HR

jong, of iets daartussenin: dat zijn alvast aanknopings- hebben. Het onderzoeksverslag heeft trouwens een bij-
punten. Daarna wordt het snel moeilijker. Klinkt lage met voorbeelden die laten zien dat langer analyse-
iemand vriendelijk of sympathiek? Dat soort factoren ren een beter resultaat geeft. Zo is er een man die na
levert minder duidelijke informatie op over iemands drie seconden voor een vrouw wordt ‘aangehoord’ en na
uiterlijk. De voorstelling die we ons maken, blijkt dan zes seconden wél in de juiste categorie wordt geplaatst,
ook lang niet altijd juist. een andere man die eerst als blanke wordt beoordeeld en
Mensen maken die beoordeling onbewust, maar dus na langer luisteren correct als Aziaat, en een vrouw die
wel op grond van ervaring. We weten dat vrouwen ge- aanvankelijk wordt ingeschat als bejaard, en met wat
middeld een hogere stem hebben dan mannen, en dat meer geduld – terecht – als jonger.
stemmen van jonge mensen gladder, minder krakerig, De onderzoekers maken ook expliciet duidelijk dat ze
klinken dan die van bejaarden. Ook is er bijvoorbeeld niet de ambitie hebben een goedgelijkende pasfoto te
verschil in dictie tussen jongeren en ouderen. Zulk leer- maken op basis van een geluidsopname. De resultaten
vermogen van het brein kan tegenwoordig door compu- laten zien dat dat ook niet te verwachten valt. Het gaat
ters worden gesimuleerd (dat heet dan ‘kunstmatige om het vinden van karakteristieke gelaatstrekken die
intelligentie’) en dat is wat onderzoekers van het Mas-
sachusetts Institute of Technology zijn gaan toepassen
op zoek naar verbanden tussen spraak en uiterlijk. Bij- Op het gebied van haarkleur,
zonder daarbij is dat ze de vage voorstelling die wij ons
maken bij het horen van een stem hebben vervangen wenkbrauwen en vorm van
door een concreet plaatje, bijna een foto.
Die plaatjes zijn het onvermijdelijke gevolg van het gezicht wordt nogal eens
het leerproces dat de onderzoekers hebben toegepast.
Kunstmatige intelligentie leert door heel veel voorbeel- misgegokt.
den te verteren en daarin patronen te herkennen. De
grondstof was in dit geval een vracht YouTube-video’s
met sprekende mensen in beeld. Ruim een miljoen samenhangen met spraak. “Als zodanig produceert ons
videofragmenten gingen de computer in met daarin model alleen gemiddelde gelaatstrekken, geen gezicht
meer dan honderdduizend sprekers. Zo ontstond een van een specifiek individu”, aldus het artikel van de
systeem dat spraak van een nieuw, onbekend per- onderzoekers. Een van de toepassingen die zij zich voor-
soon kan vergelijken met klanken die het eerder had stellen, is dat je bij een audioverbinding tussen twee
gehoord, en dan een soort gemiddeld portret kan personen, bijvoorbeeld bij een helpdeskgesprek, beide
produceren van alle mensen in het geheugen die een partijen een benaderd portret kunt laten zien van de
vergelijkbare stem hadden. ander zonder dat daar een camera of een beeldverbin-
ding voor nodig is.
SPECTACULAIR
De resultaten van het onderzoek waren spectaculair en ELEKTRONISCH STROTTENHOOFD
toch ook weer niet. Een fotoreeks die op internet en in Er zijn kortgeleden twee bijzondere voorbeelden gepu-
de geschreven pers rondgaat, laat voorbeelden zien van bliceerd van het omgekeerde proces: het creëren van een
een aantal werkelijk bestaande sprekers naast de im- stem op basis van uiterlijke, fysieke kenmerken. Het
pressie die het kunstmatig intelligente systeem creëer- eerste betreft een drieduizend jaar oude Egyptische
de op basis van hun spraak. Wat opvalt, is dat het sys- mummie, het lichaam van een priester met de naam
teem goed scoort op onderdelen als leeftijd, geslacht en Nesyamun. Onderzoekers uit York en Londen gebruikten
ook etniciteit. Vooral blanken en Aziaten worden goed een scanner om de fysieke opbouw van zijn spraakorga-
gereproduceerd (driekwart van de gevallen); zwart en nen op te meten, een 3D-printer om delen daarvan te
Indiaas iets minder (ongeveer de helft). Bij een wat reproduceren en een elektronisch strottenhoofd om uit-
hogere leeftijd is grijs (en kalend bij mannen) een prima eindelijk één klank op te wekken. Het resultaat is een
aanname. Oudere vrouwen zullen wel wat korter en kort geluid, ongeveer een seconde nasaal gesnerp, waar
jonge meisjes lang haar hebben. Op het eerste gezicht weinig menselijks in te ontwaren valt. Je vraagt je af op
lijkt het kunstmatig intelligente systeem het erg goed grond waarvan persbureau AP, dat hierover berichtte, zo
te doen. enthousiast is geworden. We moeten maar vertrouwen
Maar op het gebied van haarkleur, oogleden, wenk- op de overtuiging van David Howard van de Royal Hollo-
brauwen en de algemene vorm van het gezicht wordt way University in Londen, een van de onderzoekers, dat
nogal eens misgegokt, om maar te zwijgen van brillen echte spraak construeren op den duur wel zal lukken.
en gezichtsbeharing. En dat terwijl vermoedelijk vooral Meer herkenbare resultaten heeft het Rembrandt-
de meest succesvolle voorbeelden zijn geselecteerd. project opgeleverd, een onderneming van het Rijks-
Dat laatste is aannemelijk omdat de onderzoekers museum in samenwerking met allerlei organisaties,
een aparte selectie hebben gemaakt van voorbeelden zoals sponsor ING en Carnegie Mellon University in de
die veel minder geslaagd zijn. Deze reeks is minder gre- VS. De geleerden van Carnegie Mellon hebben aan de
tig gebruikt door journalisten en bevat flaters op het hand van een aantal zelfportretten van de schilder een
gebied van zowel leeftijd, geslacht als etniciteit. Flaters model gemaakt van zijn spraakorganen en dat hebben ze
die je overigens zoals bekend als mens ook kunt maken. letterlijk aan de praat gekregen. Zo wordt nu de meester
sprekend opgevoerd (buiten beeld) in een serie video’s ONZE TAAL 2020 — 4
HARDE DOBBER op het YouTube-kanaal van ING. Hij geeft daarin een
Je kunt het zo samenvatten: als je de input (het origine- soort schildercursus, de ‘Rembrandt Tutorials’. Daarbij
le beeld van de persoon uit de video) en de output (het is samengewerkt met kenners van Rembrandts brieven
‘gemiddelde’ portret dat de computer produceert) naast om zijn vocabulaire historisch juist te krijgen (konterfeit-
elkaar ziet, lijkt het heel wat. Als je op grond van alleen sel in plaats van portret, bijvoorbeeld) en met historisch
de output in een rijtje kandidaten de juiste persoon zou taalkundigen om de juiste uitspraak zoveel mogelijk te
moeten aanwijzen, zou je daar een harde dobber aan benaderen.  17