Page 17 - OnzeTaal_nov2019_HR

zich ook als een naar wezentje met dubieuze opvat- En mensen passen zich ook aan aan de emotie die ze
tingen. Hij werd al gauw onklaar gemaakt door zijn bij de ander bespeuren. Als je bijvoorbeeld ziet dat je
makers. gesprekspartner niet heel opgewekt is, ga je niet over-
Siri heeft enigszins vergelijkbare problemen. Als ik dreven vrolijk tegen die ander praten. In theorie zou
aan hem vraag: “Is Donald Trump gek?”, is het ant- een chatbot daar ook iets mee kunnen doen. Hij zou de
woord: “Dit heb ik gevonden …” Hij laat een lijstje met emotie van de ander kunnen ‘detecteren’, bijvoorbeeld
krantenartikelen zien, met bovenaan een stuk uit NRC: door het geluid van zijn of haar stem te analyseren. Aan
“Het is nu officieel: Trump is gek.” dat soort software wordt op dit moment enthousiast
gewerkt.
VOORSPELBAAR Tot slot: bij mensen is het ook zo dat ze altijd het een
Als de chatbot dan toch een enorme verzameling data in en ander weten over hun gesprekspartner. Of denken te
de vorm van teksten tot zijn beschikking heeft, kun je weten. Zelfs als je iemand voor het eerst ziet (of hoort),
hem nog een stapje verder laten zetten. Je kunt hem trek je meteen een heleboel conclusies over die ander.
daarin laten zoeken naar allerlei patronen, waar hij van Een chatbot zou dat ook kunnen doen, bijvoorbeeld
kan leren. Zo’n patroon is bijvoorbeeld: ‘X is de hoofd- door iemand te filmen en het uiterlijk van die persoon
stad van Y’, maar ook: ‘X is de Y van Z.’ De chatbot kan te analyseren. Ook dat is een techniek waar volop aan
daaruit ‘iets’ leren over wat een hoofdstad is, en boven- gewerkt wordt. Maar dit ‘visueel profileren’ van men-
dien hoe woorden als van gebruikt worden. Dat is alleen sen ligt erg gevoelig, onder andere omdat het altijd,
nog heel lastig; dat zelf leren uit een heleboel data staat onvermijdelijk, gebaseerd is op stereotypen en voor-
nog echt in de kinderschoenen. oordelen.
Interessant daarbij is dat het lijkt op hoe kinderen Al met al is het wonderlijk dat ook als zo’n chatbot
taal leren. Dat doen ze ook door telkens terugkerende nog verre van volmaakt is, je toch al snel, tegen beter
patronen te herkennen: weten in, het gevoel hebt dat er iets menselijks achter
schuilt. Daar hebben wij mensen heel snel last van. Bij
- Mag ik X? (X = ijs, naar de wc, spelen, enz.) een grasmaairobot hebben we al het gevoel dat het om
- X is Y. (X = mama, Robbie, enz.; Y = lief, stout, ziek, een levend wezen gaat. En als er taal aan te pas komt,
enz.) ja, dan krijgt zo’n apparaat iets menselijks. Dat is be-
- Dat is van X. (X = mij, jou, mama, papa, enz.) grijpelijk. Duizenden generaties lang konden we ervan
op aan dat als we een talige interactie hadden met
Een groot probleem van chatbots is dat ze altijd hetzelf- ‘iets’, dat ‘iets’ een mens was. Dat het ook een machine
de zeggen. Ze zijn heel voorspelbaar. Mensen doen in kan zijn, daar moeten we nog aan wennen. 
gesprekken juist moeite om niet al te voorspelbaar te
zijn in wat ze zeggen, om een beetje te variëren en de Met dank aan Antal van den Bosch, Emiel Krahmer en
ander af en toe te verrassen. Ik kan Siri iedere dag op- Mariët Theune.
nieuw vragen: “Wat is de hoofdstad van Frankrijk?”
Hij blijft iedere dag hetzelfde antwoord geven. Hij zegt
nooit eens: ‘Ja, dat heb je gisteren ook al gevraagd.’
Om dat te veranderen, zou je bij de chatbot een ge-
heugen moeten inbouwen: hij bewaart dan wat je al
eerder tegen hem gezegd hebt en zou daarnaar kunnen Praten tegen apparaten
terugverwijzen. Hij zou je dan kunnen verrassen met
de vraag: ‘Ben je nog in Tongeren geweest?’ Of: ‘Gaat In de huidige ‘chatbots’ komen enkele technologische
het wel goed met je? Je stelt al dagenlang dezelfde vraag toepassingen (met vrijwel altijd Engelse benamingen)
aan mij.’ samen die oorspronkelijk gescheiden waren:
Ook variatie in hoe hij reageert zou je kunnen inbou-
wen. Als de chatbot beschikt over een enorme verzame- • Voice control: stembediening, het bedienen van
ling van voorbeelddialogen, zou hij daar zelf allerlei apparaten met je stem. Dit is oorspronkelijk een
variatiemogelijkheden uit kunnen distilleren. van de eenvoudigste toepassingen, die beperkt
Alleen: waarom zou je willen dat zo’n chatbot wat kan blijven tot enkele commando’s, zoals ‘aan’
menselijker overkomt? Een machine mag toch gewoon en ‘uit’.
een machine zijn? Nou, voor sommige toepassingen zou • Concept spotting: de computer herkent niet alles
dat toch wel prettig zijn. Je kunt dan denken aan chat- wat je zegt, maar is actief op zoek naar bepaalde
bots die dementerende ouderen gezelschap houden. En woorden. (Het ov-reisinformatiesysteem is zo
aan andere zogeheten e-health-toepassingen, zoals begonnen; dat probeerde vooral stationsnamen
apps die mensen er dagelijks aan herinneren om hun en tijden te herkennen.)
medicijnen in te nemen. Als die iedere dag precies het- • Voice recognition: stemherkenning; de computer
zelfde zeggen, wordt dat erg saai en gaat dat tegen- kan je stem herkennen, of kenmerken van je stem,
staan. zoals emotie.
• Information retrieval: de computer kan informa-
EMOTIE DETECTEREN tie opzoeken door grote hoeveelheden tekst door ONZE TAAL 2019 — 11
Nog een manier om een chatbot menselijker te maken te spitten.
is: hem zó programmeren dat hij zich aanpast aan het • Speech synthesis: de computer kan blokjes spraak
taalgebruik van de gesprekspartner. Want dat is typisch aan elkaar plakken tot een min of meer vloeiende
iets wat mensen voortdurend doen. Wij passen ons in zin (zoals bij de reisinformatie op stations).
een gesprek voortdurend aan elkaar aan, we nemen • Question answering: de computer kan losse
voortdurend woorden en constructies van elkaar over. vragen beantwoorden.
Dat doen chatbots nog helemaal niet. 17