Universiteiten kunnen belangstelling voor kunstmatige intelligentie niet aan

• Bart Kamphuis

  Verslaggever economie

Universiteiten zien een sterke groei van het aantal aanmeldingen voor de studie kunstmatige intelligentie voor komend studiejaar. Bij enkele onderwijsinstellingen is sprake van een verdubbeling ten opzichte van het huidige studiejaar. Ook aanverwante studies als data science en business analytics zitten enorm in de lift. Bijna alle Universiteiten kunnen de groei niet aan en zetten een rem op het aantal toelatingen met een numerus fixus of overwegen dat.

De capaciteitsproblemen spelen juist nu beleidsmakers en wetenschappers zich grote zorgen maken over de achterstand van de EU ten opzichte van de VS en China. In de VS investeren tech-giganten vele tientallen miljarden in AI (Artificial Intelligence, kunstmatige intelligentie) en wordt op Europees AI-talent geaasd met aantrekkelijke onderzoeksprogramma's. En China wil in 2030 AI-wereldleider zijn.

De groeiende belangstelling onder jongeren hangt samen met de uitstekende perspectieven voor een afgestudeerde AI-specialist. De financiële sector, de maakindustrie en start-ups in alle hoeken van de economie schreeuwen om jongeren die de beloftes waar kunnen maken van de, volgens velen, 'nieuwe industriële revolutie'. Door geavanceerde algoritmen (rekeninstructies) los te laten op grote hoeveelheden data, kunnen ontwerp- en productieprocessen spectaculair worden verbeterd.

Naast het bedrijfsleven gelden overheid en zorg als slapende reuzen die binnen afzienbare tijd veel AI-talent nodig hebben. "Bijvoorbeeld bij de energie-omwenteling is het belangrijk om goed inzicht te krijgen in gebruikspatronen, om vast te kunnen stellen waar en hoe je het best energie kunt opslaan," zegt VU-hoogleraar Frank van Harmelen. "Ook in de zorg zijn er steeds meer data beschikbaar, bijvoorbeeld genetische profielen. Maar er is nog een wereld te winnen aan goede analyses van die data, om doorbraken in de geneeskunde te forceren."

Kunstmatige Intelligentie is een studie aan zes universiteiten (zie tabel) en daarnaast een richting binnen studies als business analytics, data science, informatica en toegepaste wiskunde. Ook voor deze studies geldt een sterke toename van het aantal aanmeldingen. Zo verwacht de TU Delft in september 850 eerstejaars studenten voor de bachelor-opleiding computer science. Dit studiejaar jaar waren dat er 440, in 2016 281. "We overwegen voor komende jaren maatregelen om de groei te beheersen", zegt Karen Collet van de TU Delft.

Vooral het aantal beschikbare docenten zorgt voor capaciteitsproblemen. "De rek is er wel zo'n beetje uit", zegt opleidingsdirecteur informatica Jeroen Fokker van de Universiteit Utrecht. "We zijn van plan te gaan selecteren. In het eerste jaar kun je nog een grotere collegezaal gebruiken. Maar verderop in de studie is er steeds vaker individuele begeleiding nodig. Het aantal docenten groeit niet hard genoeg mee met de studenten."

Aan de UvA is om die reden bij de master kunstmatige intelligentie de grootte van werkgroepen opgeschroefd van 15 naar 30 à 40 deelnemers, om alle studenten te kunnen blijven ondersteunen. "Vanaf 2012 is het aantal studenten verdrievoudigd, terwijl de staf niet groter werd," zegt Van Harmelen.

Voor de studie data science heeft de TU Eindhoven een limiet gesteld op 150 studenten en ook voor de bachelor informatica geldt een numerus fixus. De UvA hanteert per komend studiejaar een maximum aantal toelatingen voor de bachelor kunstmatige intelligentie.

Voor de gezamenlijke masteropleiding van de UvA en VU hebben zich 700 studenten aangemeld. "We kunnen ongeveer 180 nieuwe studenten aan," zegt hoogleraar Maarten de Rijke van de UvA. "Maar als er zo'n vraag is naar studenten met die achtergrond en er tegelijk zoveel studenten zijn die dit onderwerp willen bestuderen, dan moeten we wel opschuiven. We hebben 250 studenten een plaats aangeboden, maar eigenlijk hopen we dat ze straks, in september, niet allemaal op de stoep staan en dat een deel toch wat anders gaat doen of de financiering niet rond krijgt."

Onderzoek en onderwijs

Een heikel punt bij de universiteiten is: hoe ver offer je onderzoek op, om aan de stijgende onderwijsvraag te kunnen voldoen? Barend Pelgrim van de TU Eindhoven: "Er is de laatste jaren al een te grote kanteling geweest van aandacht, tijd, mensen en middelen richting onderwijs, waardoor onderzoek in de verdrukking kwam. Bij het huidige groeitempo kan onze universiteit niet de kwaliteit in onderwijs en onderzoek in de lucht houden waar we voor staan."

Een sterke band tussen onderwijs en onderzoek is volgens de universiteiten cruciaal bij kunstmatige intelligentie, omdat de wetenschap zich razendsnel ontwikkelt. "Iemand die zeven jaar geleden afstudeerde en het onderzoek niet bijhoudt, kun je nu niet voor een collegezaal zetten," zegt Van Harmelen van de VU. Het aantrekken van talent voor universiteiten is volgens de Amsterdamse hoogleraar niet alleen een kwestie van geld. "Het gaat vooral om het wetenschappelijk klimaat. Zijn er voldoende data om mee te werken? Hebben de computers voldoende rekenkracht? Dat zijn de vragen die wetenschappers zich stellen als ze beslissen waar ze gaan werken."

De aantrekkingskracht van, veelal Amerikaanse, bedrijven noemt Van Harmelen "uiterst zorgwekkend". Hij doelt op tech-giganten en start-ups die wetenschappelijk talent wegkapen. Ze bieden grote hoeveelheden data en zeer krachtige computers om mee te werken. De braindrain richting VS is ook een grote zorg van politici in Den Haag en Brussel. De Europese Commissie wil 20 miljard euro vrijmaken en richtte onlangs een expertgroep op voor het versterken van kunstmatige intelligentie in de EU.