Het internet staat vol met filmpjes van katten. Google besloot die beelden nuttig in te zetten en gebruikte ze voor wetenschappelijk onderzoek. Een computernetwerk dat de menselijke hersenen nabootste gebruikte de filmpjes om te leren en ontwikkelen. Is hier sprake van een doorbraak? Op het ene filmpje ligt een exemplaar lui gedrapeerd over een sofa of bank, op ander beeld is het model juist zo gepositioneerd dat de soepele spieren er zo goed mogelijk uit komen. De ene is stilistisch en subtiel, de kleuren opgepoetst en verfraaid. Andere beelden zijn simpelweg plat: op de rug op een groezelige bank, de benen wijd. We hebben het natuurlijk over video’s van katten. Het internet staat er vol mee. Katten kijken Google, de eigenaar van Youtube, besloot om de duizenden kattenfilmpjes op de video-uploadsite nuttig in te zetten. Hun onderzoeksafdeling Google Labs ging een samenwerking aan met onderzoekers van de Amerikaanse universiteit Stanford, in een poging een computernetwerk te bouwen dat functioneert als het menselijk brein. De rekenkracht van duizenden computers werd gekoppeld en losgelaten op de kattenfilmpjes. Het netwerk ‘keek’ naar de filmpjes zoals een brein kijkt, leerde van wat het zag, en leerde zo katten te herkennen en onderscheiden van bijvoorbeeld honden. Bijzonder De resultaten leidden tot een wetenschappelijke publicatie en veel aandacht in de pers. Maar betreft het hier inderdaad bijzonder onderzoek? We leggen het voor een hersenonderzoeker Janneke Jehee van het Donders Instituut. ‘Ik vind het zeker interessant, zeker vanwege de schaalgrootte.’ Rekenkracht Het zijn de schaalgrootte en rekenkracht van Google die het verschil maken. Eerdere onderzoeken moesten toespitsen op de meest basale vorm van perceptie: het onderscheiden van de randen van een object. In dit onderzoek zijn meerdere stappen toegevoegd. De computers zien niet alleen de ruwe vorm, maar nemen het hele plaatje waar en zijn in staat het verschil te zien tussen een kat en een hond. De computers werken op basis van een algoritme en leren zelfstandig van ieder plaatje. Gelaagdheid Onder meer die gelaagdheid maakt het interessant, ook voor hersenonderzoekers. ‘Dat maakt dat het lijkt op het menselijk brein’, vertelt Jehee. ‘Het menselijk brein neemt waar via het oog, die visuele informatie gaat vervolgens stapsgewijs door verschillende gebieden in het brein. Tijdens iedere fase wordt het beeld verder ontleed, waardoor het complexe beeld ontstaat dat wij zien.’ Kruisbestuiving Zo ver is het Google-netwerk nog niet: het menselijk brein is tot vele malen meer in staat dan het computernetwerk. De onderzoekers hebben dan ook mede gebruik gemaakt van de bestaande kennis van de neurowetenschappers om het computernetwerk neer te zetten. Andersom kunnen hersenonderzoekers ook gebruik maken van het computeronderzoek. Jehee: ‘Het algoritme waarmee het netwerk leert, heeft kenmerken van de wijze waarop mensen leren en kan helpen om de menselijke hersenen beter te begrijpen.’ / Mark Merks