Onderzoek doen naar problemen die pas in de toekomst relevant worden: dat is het lot van pioniers. En als pionier op het vlak van Natural Language Understanding weet Massimo Poesio dat maar al te goed. “Als ik tien, twintig jaar geleden aan een zaal vol computerwetenschappers uitlegde wat ik deed, vonden ze dat weliswaar interessant, maar zagen ze er niet direct het nut van in. Inmiddels is dat volledig omgeslagen. Op dit moment wil zo’n beetje iedereen weten hoe je AI-systemen kunt trainen in het beter snappen van wat mensen bedoelen.”
De eerste AiNed Fellowship grant is vorig jaar toegewezen aan Professor Massimo Poesio voor het onderzoeksproject Dealing with meaning variation in Natural Language Processing aan de Universiteit Utrecht. We nodigen u graag uit dit interview te lezen waarin we hem vroegen naar zijn achtergrond en naar zijn ambitie.
Taal helpt mensen weliswaar om met elkaar te communiceren, maar daarbij gebeurt het wel regelmatig dat bepaalde uitingen op verschillende manieren kunnen worden geïnterpreteerd. Daarbij spelen ook persoonlijke interesses en voorkeuren een rol. Zo vindt niet iedereen dezelfde teksten grappig of beledigend. En soms begrijpen we elkaar zelfs helemaal verkeerd.
Verschillende mensen die precies dezelfde boodschap op een andere manier interpreteren: dat gebeurt voortdurend. Vaak onbewust. Maar als mensen het al niet eens doorhebben dat ze regelmatig langs elkaar heen praten, hoe moet een AI-systeem dan weten wat iemand precies bedoelt? Daarbij hebben computers nog een extra uitdaging: zij kunnen niet intuïtief aanvoelen of er sprake is van miscommunicatie.
Dat taaluitingen vaak ruimte overlaten voor verschillende interpretaties is dus een probleem. Een uitermate complex probleem bovendien. En dat blijkt wel uit het feit dat Poesio zich al sinds de jaren tachtig van de vorige eeuw op dit onderwerp richt en daarbij voortdurend op nieuwe uitdagingen stuit. Zijn grote interesse voor Natural Language Understanding en zijn doorzettingsvermogen hebben er voor gezorgd dat hij inmiddels een professor is die internationaal aanzien heeft verworven. En het mooie: zijn onderzoeksactiviteiten concentreren zich nu voor een groot deel in Nederland. Dankzij de toekenning van de AiNed Fellowship grant leidt hij namelijk als hoogleraar Natural Language Understanding op de Universiteit Utrecht het onderzoekproject Dealing with meaning variation in Natural Language Processing. Samen met vijf PhD-studenten onderzoekt hij verschillende benaderingen die kunnen helpen om computers op een effectievere manier met mensen te laten communiceren.
Even terug naar het begin, naar Italië in het begin van de jaren tachtig. Wat bracht de jonge Poesio destijds op het idee om aan de universiteit van Turijn computerwetenschappen te gaan studeren? “Ik wilde eigenlijk natuurkunde gaan studeren”, bekent hij. “Maar een vriend van de familie die natuurkunde had gestudeerd en cum laude was afgestudeerd, had op dat vlak geen baan kunnen vinden. Maar hij was briljant genoeg om vervolgens op eigen kracht computerwetenschapper te worden. En hij was het die mij aanraadde om ook die studierichting te kiezen. Daarbij verzekerde hij mij dat het echt een vakgebied is dat de toekomst heeft.”
“Aanvankelijk vond ik die studie niet bijzonder opwindend,’ vervolgt hij, “maar ik kreeg in Turijn wel les van briljante professoren. En ik werd pas echt enthousiast toen ik in aanraking kwam met het werk van Terry Winograd, een onderzoeker die zich destijds al bezighield met de interactie tussen mensen en computers. Hij had een computerprogramma gemaakt waarmee het mogelijk was om op het computerscherm piramides te bouwen met blokken. En het bijzondere daarbij was dat je de computer gewoon kon vertellen waar het volgende blok moest komen. Stemcommando’s dus. En dat al in die tijd. Ik vond het geweldig!”
Het besef dat het mogelijk is om met spraak een computer te laten doen wat je wenst: voor Poesio vormde die eyeopener toch wel de kiem voor zijn wetenschappelijke carrière. “Toen ik me ging verdiepen in natural language processing en probeerde te achterhalen wat er nodig is om computers te leren redeneren, stuitte ik binnen de computerwetenschap al snel op beperkingen. Dus ging ik bij andere vakgebieden op zoek naar antwoorden. En zo kwam ik in aanraking met linguïstiek en psychologie.”
“Wat me al snel opviel, is dat linguïsten en psychologen op een andere manier naar taal kijken. Computerwetenschappers zijn geneigd om de wereld op een rationale manier te benaderen. Iets is een één of een nul en niet iets ertussenin. Maar als je luistert naar hoe mensen met elkaar communiceren, dan zijn dat nooit mooie, gepolijste gesprekken”, benadrukt hij. “Zinnen worden niet afgemaakt en gesprekspartners gaan er vaak vanuit dat degene met wie ze praten wel weten wat ze bedoelen. Ondertussen kunnen bepaalde uitspraken wel degelijk op verschillende manieren worden geïnterpreteerd. En belangrijker nog: in de dagelijkse praktijk worden bepaalde statements ook daadwerkelijk door verschillende mensen op een verschillende manier geïnterpreteerd, waarbij ze vaak niet eens doorhebben dat er ook nog een andere interpretatie mogelijk is. Dat verklaart meteen waarom mensen relatief vaak langs elkaar heen praten.”
Langzaam maar zeker begon Poesio zich te realiseren dat mogelijke interpretatieverschillen weleens een heel groot obstakel zouden kunnen vormen om tot een goede communicatie tussen mensen en computers te komen. Daar een oplossing voor zoeken, werd dan ook zijn missie. Een missie die hem na de voltooiing van zijn studie in Turijn op een internationaal pad zette. Zo deed hij onderzoek aan de Universiteit van Hamburg en voltooide hij een PhD-studie (Computational Linguistics) aan de University of Rochester in New York. Daarna bracht zijn zoektocht hem naar Engeland, waar hij Advanced Research Fellow werd aan de University of Edinburgh. Sinds 2001 is hij als professor actief. Niet alleen in Engeland, maar daarnaast ook in Italië (Universiteit van Trento - van 2005 tot en met 2016) en sinds het voorjaar van 2023 is hij – naast zijn betrekking aan de Queen Mary University in Londen – ook hoogleraar Natural Language Understanding aan de Universiteit Utrecht.
In al die jaren heeft Poesio indrukwekkend veel kennis opgedaan over hoe mensen met elkaar communiceren, bij wat voor soort boodschappen er ruis of miscommunicatie kan ontstaan en wat er nodig is om computers te leren om daar zo goed mogelijk mee om te gaan. En hij zou geen computerwetenschapper zijn als hij daarbij ook niet op een slimme manier gebruikmaakt van beschikbare digitale mogelijkheden. “Zo’n twintig jaar geleden begonnen we met het verzamelen van zoveel mogelijk data. We wilden in beeld krijgen hoe mensen omgaan met communicatieboodschappen die op verschillende manieren kunnen worden geïnterpreteerd. Maar omdat het heel veel tijd kost om een onderzoek uit te voeren waarbij je elke afzonderlijke deelnemer bevraagt, besloten we al snel om het anders aan te gaan pakken”, blikt hij terug. “We introduceerden Phrase Detectives, een online game waarbij de speler moet proberen om in een korte tekst de relatie tussen woorden en zinnen te identificeren. Een groot succes: tot dusver hebben we meer dan 60 duizend mensen via die game meer dan vijf miljoen tekstpassages beoordeeld.”
De via Phrase Detective verzamelde data is volgens Poesio echt een goudmijn. “Zo’n acht jaar geleden begonnen we met het ontwikkelen van statistische methodes om uit die enorme berg data de juiste inzichten te kunnen destilleren. En ook tijdens de analyses die we tijdens het huidige onderzoeksproject bij de Universiteit Utrecht uitvoeren, maken we nog volop gebruik van die data. Daarbij is er door de komst van generatieve AI-systemen momenteel veel meer aandacht voor de onderzoeken die we uitvoeren. Sterker nog: de interesse voor wat wij doen is enorm gegroeid.”
Naast zijn eigen onderzoek aan de Universiteit Utrecht, begeleidt Professor Poesio vijf PhD-studenten die onderzoek doen naar verschillende aspecten die een rol spelen bij het optimaliseren van de communicatie tussen mensen en AI-systemen. “Dat zijn stuk voor stuk briljante studenten”, benadrukt hij. “En ze hebben verschillende achtergronden. Zo hebben we een student psychologie en een student taalwetenschap in ons team, wat ook helemaal aansluit bij onze interdisciplinaire aanpak.”
Ook interessant: Poesio helpt AiNed en de Nederlandse AI Coalitie met het uitbreiden van hun ecosystemen. Dat doet hij bijvoorbeeld door het samenbrengen van academici en professionals die interesse hebben in Natural Language Understanding, waarbij hij ze helpt om over de traditionele grenzen van hun vakgebieden heen te kijken. “En die interesse is er momenteel massaal. Maar dat is zeker niet altijd zo geweest. Ik kan me nog heel goed herinneren dat ik zo’n tien jaar geleden een presentatie gaf bij Google. Ze vonden het weliswaar interessant, maar aan hun reacties kon ik duidelijk merken dat ze geen idee hadden waarom ik me destijds met interpretatieverschillen bezighield. Zo zie je maar dat er in korte tijd veel kan veranderen.”
Wilt u meer weten over het werk van Massimo Poesio? Bezoek dan deze website. Voor meer informatie over zijn onderzoeksprojecten kunt u hier terecht.
Over de AiNed Fellowship grants
Het inzetten van uitzonderlijk AI-talent is van belang om de nationale kennis- en opleidingsbasis op het gebied van AI te verstevigen en daarmee het nationale ecosysteem te versterken. De AiNed Fellowship grants helpen Nederlandse academische kennisinstituten om AI-talenten aan te trekken die in de regel kunnen kiezen tussen diverse met elkaar concurrerende aanstellingen. Dit programma is gericht op uitzonderlijke AI-talenten die kunnen worden ingezet in een AI-vakgebied, uiteenlopend van technologie tot de sociale wetenschappen en de geesteswetenschappen.