presentatie Ad van Berlo 17 november

1. Worden woningen nu echt slim?
Van domotica naar IoT + AI
Ad van Berlo
a.vberlo@smart-homes.nl
17 November 2017

2. Agenda
• Inleiding
• De ontwikkeling van slimme woningen
• Van domotica naar IoT
• Machine learning en artificial intelligence
• Wat kan dat gaan betekenen?
• Privacy en ethiek
• Conclusies

3. We bewegen even terug in de tijd:
van 1992 tot 2017

4. Bewegende deuren

5. 1999: vanuit
stoel deuren
openen

6. 2002:
bedrade
bewegingsmelder
voor
activiteitsmeting

7. 2002: bij ‘s nachts bewegen gaat
plasrouteverlichting aan

8. Elektronisch zenuwstelsel van een woning
We gaan uit van dit 230V-
schema, met lichtpunten op alle
centraaldozen
...
...
Een slim gekozen ICT-netwerk
voor telefoon, CAI en data
...
Waar mogelijk loopt het
bussysteem mee in de leidingen
voor het ICT-netwerk
...
Het beveiligingsnetwerk voor
brand- en inbraakdetectie. Rode
rondjes zijn brandmelders.
Het bussysteem loopt via de
centraaldozen van de beveiliging om
alle 230V-aansluitingen te bereiken.

9. H
•
Dubbele leidingen naar
meterkast voor 220 V en
communicatie/bussyst.

10. Slim in het pre-Internet tijdperk
• Mogelijk om centraal in een gebouw zonwering te
bedienen, verlichting uit te schakelen, beveiliging
te waarborgen, toegang te controleren;
• Idem in woningen; bij alarmering melding en/of
spreek/luister verbinding naar centrale;
• Belangrijk voordeel: tijdwinst!
• Maar duur: extra bedrading, dure systemen,
onderhoud alleen op locatie, etc.

11. Smart Homes’ definitie van
domotica in 1998
• Integratie van technologie en diensten ten behoeve
van een betere kwaliteit van leven en wonen
• Sensoren + actuatoren + controller
• Smart Home: NIET alleen een afstandsbediening
• Smart Building: NIET alleen maar een toegangs-
controle of alleen een brandmeldinstallatie

12. Jan. 2010: Introductie iPad: communiceren
en controleren op een scherm

13. Internet of Things
(Internet of Everything)
(Internet of Services)

14. Gecontroleerd systeem: Deurslot
Slot Toegang
Sleutel

15. Gecontroleerd systeem: Licht
Lichtknop Licht
Energie
Licht
Aan/uitInput

16. Gecontroleerd systeem:
Verwarming/Koeling
Thermostaat
Verwarming/
Koeling
Energie
Warm/koud
Aan/uitInput

17. “Connected” gecontroleerd
systeem: verwarming/koeling
Thermostaat
Verwarming/
Koeling
Energie
Aan/uit
Input
Warm/koud

18. Op afstand gecontroleerd
systeem: verwarming/koeling
Thermostaat
Verwarming/
Koeling
Energie
Aan/uit
Input
Weer
Database
Gedragsprofielen
Database
Warm/Koud

19. Op afstand gecontroleerd
system: algemeen
Sensoren
actuatoren +
controller
Actuator
Energie
Controle
Input
Externe
Database
Gedragsprofielen
Database
Output

20. IoT Systeem
Sensoren
actuatoren +
controle
Actuator
Energie
Controle
Input
Externe
Database
Gedragsprofielen
Database
Output
Mgmt & Control
Data Analytics en
Alert/Onderbreking
Alert Onderbreking

21. Gecontrolleerd IoT Systeem
Sensoren
actuatoren +
controller
Actuator
Energie
Controle
Input
Externe
Database
Gedragsprofielen
Database
Output
Mgmt & Control
Data Analytics en
Alert/Onderbreking
Alert Onderbreking
Infrastructuur
Management
Systeem
© Cees Links

22. Telecom
Operator
IoT Template
Management
System
Cloud
Controlled
Environment
Mgmt & Control
Data Analytics and
Alert/Interrupt

23. Consument/
Abonnee
Social Media
Services
Wearable
Cloud
Mgmt & Control
Data Analytics en
Alert/Onderbreking
Management
Systeem

24. Consument/
Abonnee
Social Media
Services
Abonnee
Management &
Support
Cloud
Mgmt & Control
Data Analytics en
Alert/Onderbreking
Home
Gateway
Smart Home
Sensoren, actuatoren
en controller
SHaaS – Smart Home as a Service

25. Kort historisch overzicht AI (1)
Turing in 1950: een machine
kan geprogrammeerd worden
om te leren als een kind.

26. Kort historisch overzicht AI (2)
• Pas in 1990 toepassingen van AI voor beeld
herkenning en medische diagnose;
• Mijlpaal 1997: IBM’s Deep Blue verslaat Kasparov;
• Watson wint in TV show “Jeopardy”;
• Eerste zelfrijdende auto’s binnenkort op markt.

27. Kort historisch overzicht AI (3)
• Rond 2010 grote doorbraak door 3 factoren die
elkaar versterken:
• Big data uit e-commerce, business, social media, etc.;
• Verbeterde machine learning en algoritmes;
• Steeds krachtigere computers (Wet van Moore);
• Vanaf 2016 wordt machine learning systematisch
toegepast door Google in zoekacties, YouTube, Play,
maar ook door IBM, Microsoft, Facebook, etc.

28. Kunstmatige Intelligentie
• Systemen die als mensen denken (neurale netwerken);
• Systemen die als mensen handelen (automated
reasoning en learning);
• Systemen die rationeel denken (logic solvers);
• Systemen die rationeel handelen (software agents,
embodied robots);
•Narrow AI: specficieke toepassingen in spellen,
beeldherkenning, reisplanning, advertentie targeting;
• General AI: vertoont “intelligent” gedrag.

29. Machine learning
• Belangrijke technische benadering voor AI;
• Statistisch proces, beginnend bij hoeveelheid data
en daaruit proberend een regel of procedure te halen
die de data uitlegt en toekomstige data kan
voorspellen;
• In tegenstelling tot human expert learning kunnen
via machine learning verbanden en procedures
gevonden worden, die voor mensen moeilijk of niet te
vinden zijn.

30. Deep learning
• Verschillende opeenvolgende lagen van machine
learning;
• Door krachtigere computers, grote netwerken met
honderden lagen, met verbazingwekkend succes;
• Reden voor huidig enthousiasme en hype in AI.

31. Autonomie & automatisering
• Maar wat gebeurt er als AI wordt los gelaten in de
fysieke wereld en dus actuatoren aanstuurt?
• Autonomie van een machine: opereren en
aanpassen aan wijzigende omstandigheden:
zelfrijdende auto, vliegtuig, maar ook financiële
handel;
• Automatisering: zowel fysiek als mentaal werk dat
vroeger door mensen gedaan werd.

32. AI in een slimme woning (1)
Er kan door de Google Smart Home/Away Assist
worden bepaald of je thuis bent of niet en zo kan de
Away stand worden geactiveerd.
Wanneer de smartphone weer richting de woning
gaat dan kan de geavanceerde Nest thermostaat er
voor zorgen dat de temperatuur omhoog gaat en dan
aangenaam is als degene thuiskomt.
Wanneer het pand wordt verlaten dan worden er
automatisch video’s gemaakt met de beveiligings-
camera (10 maart 2016).

33. AI in een slimme woning (2)
• Digitale AI assistent om via spraak
geluidsapparatuur en speakers te
bedienen;
• Ook voor spraakbediening gordijnen,
verlichting, verwarming, etc.
Amazon’s Alexa:

34. AI in een slimme woning (3)
Gezichtsherkenning voor toegang tot de woning

35. AI in een slimme woning (4)
• AI om iemand te detecteren, in te zoomen, te
luisteren;
• Scherpe beelden, in
verschillende zones, ook
naar cloud, beschikbaar
voor politie voor identificatie;
• Bestuurbaar via smartphone.
Nest’s nieuwe camera:

36. AI in een slimme woning (5)
• Voor vroege detectie van aanbranden, brand,
onderscheid van sigarettenrook, etc.
• Zendt alerts naar smartphone.
AI in rook en koolmonoxide detector:

37. AI in een slimme woning (6)
• Geeft op smartphone status weer;
• Geeft overzicht wie
wanneer de deur open
en dicht gedaan heeft.
• Ook automatisch van
slot bij naderen huis.
Slim elektronisch deurslot:

38. AI in een slimme woning (7)
• Vertaalt 40 talen bijna direct (beperkt);
• Werkt samen met Google Assistant voor bestellen
pizza, route volgen,
iets opzoeken;
• Push notificaties in je
oor.
Google’s Pixel Buds:

39. Wat willen consumenten?

40. https://www.youtube.com/watch?time_continue=76&v
=tf7IEVTDjng
https://youtu.be/xHEU2C5DfvE
https://www.youtube.com/watch?v=vtX-qVUfCKI

41. Gedragsbeïnvloeding
• Nudging: een vriendelijk duwtje in de goede richting,
zonder keuzevrijheid weg te nemen.

42. Nudges
• Bedoeling van nudge moet zodanig transparant
zijn dat individuen die een bepaald gedrag niet
wenselijk vinden de mogelijkheid hebben om hun
gedrag niet door de nudge te laten bepalen;
• Nudges dienen altijd in het belang van de nudgee
te zijn in termen van welzijn en gezondheid;
• Zowel publieke als private partijen kunnen als
nudger fungeren.

43. Gedragsverandering (1)
• Veel dagelijkse handelingen komen voort uit
herhaling van gewoonten;
• Indien situatie vraagt om verandering wordt ons
gedrag krachtiger gestuurd door gewoonten dan
door verstand;
• Zelfs als men het snapt, is bestaand leefstijlgedrag
moeilijk te veranderen vanwege omgeving;
• Waarschuwingen hebben nauwelijks invloed op
dagelijks automatisme van gewoonten.

44. Gedragsverandering (2)
• Oplossing in het verbinden van het uitvoeren van
een voornemen bij een volgende geplande actie;
• Voornemens om iets te doen simuleren
verstandelijk een verbinding tussen toekomstig
gedrag en de situatie waarin dat gedrag moet
voorkomen;
• Hiermee wordt een verbinding in het lange-termijn
geheugen gelegd, die verder gaat dan het
geheugen tussen omgeving en gedrag.

45. Gedrag en energiegebruik
• Op talloze manieren is beïnvloeding van gedrag al
aanwezig in onze maatschappij;
• Slimme meters waren o.a. bedoeld om bewoner
meer inzicht te geven in energieverbruik: maar
slechts 5 % minder energieverbruik;
• Aanvullende nudging nodig?
• Sensoren in huis, wearables en AI bieden nieuwe
mogelijkheden om gepersonaliseerde nudges te
geven.

46. Privacy aspecten (1)
• “Ik heb niets te verbergen”
• “Dus ik heb niets te vrezen”;
• “Want ik ben geen terrorist of crimineel”;
• “Dus NSA, AVID, belastingdienst, Google, Facebook, mogen
alles van mij weten”.

47. Privacy aspecten (2)
• Verschil luchthavenbeambte en bakker bij
inspecteren van tas;
• Recht op privacy: recht op gepaste stromen van
persoonlijke informatie;
• Dus, alleen privacy schending als we de informatie-
stroom niet gepast vinden;
• Waarom wordt smartphone dan niet ervaren als
allesverzengende privacy schending?
• Normverschil echte wereld – online wereld??

48. Privacy aspecten (3)
• Privacy paradox: wel zeggen, niet handelen!
• Ongeïnformeerde gebruiker;
• Onderscheid prive- en publieke ruimte vervaagt:
• Vroeger: privéruimte goed beschermd, publieke niet.
• Nu: je neemt alles op je smartphone mee naar buiten,
maar ook tracking, etc.;
• Niet meer anoniem door publieke ruimte;
• Naar “digitaal huis/kantoor/bedrijf met virtuele muren
om jouw en bedrijfsgegevens heen”?

49. Privacy aspecten (4)
• Meta data geven informatie over communicatie
(wanneer, hoeveel, waar), niet over de inhoud, maar:
• Metadata zijn gedragsgegevens!
• Wie zijn we, wat doen we en met wie gaan we om?
• Wat heb je aan gedragsgegevens?
• Onderzoekers, bedrijven en overheden leren mensen
helemaal kennen;
• Kunnen hiermee toekomstig gedrag voorspellen;
• Kunnen hiermee toekomstig gedrag sturen!

50. Ethische aspecten (1)
• Persuasion profiles: beïnvloedingsprofielen die per
persoon verschillen;
• Gedragsgegevens voor profielen: behavioural
targeting;
• Surveillancekapitalisme; data zijn “nieuwe geld”;
• Waar ligt de grens? belastingdienst: Nu wel rekening
houden met b.v. scheiding, maar niet met alcohol;

51. Ethische aspecten (2)
• Gebruik van persoons- en gedragsgegevens door
overheden en bedrijven kunnen serieuze risico’s
vormen voor fundamentele democratische waarden:
• Onvoorwaardelijk burgerschap;
• Onschuldpresumptie;
• Non-discriminatiebeginsel;
• Autonomie;
• Solidariteit;
• Democratie.

52. Ethische aspecten (3)
• Samenleving waarin burgers scores krijgen
toegekend door overheden, bedrijven, werkgevers;
• Geeft je bepaald recht op bepaalde dienst tegen
bepaalde prijs;
• Kredietscore op basis van verleden, faillissement,
sociale media, buurtgegevens, etc.
• Risico op uitkerings- en belastingfraude;
• Sommigen “preventief” als verdachte gezien;
• Solidariteit ondermijnd bij zorgverzekeraars?

53. Ethische aspecten (4)
• Algoritmes schatten in welke info we willen zien,
welke muziek we willen luisteren, welke films we
willen zien;
• Google geeft geen neutrale weergave van alle
mogelijke zoekresultaten: deze zijn gepersonaliseerd
en data gestuurd!
• Voor of tegen? Je moet de invloed van het algoritme
kunnen doorzien!

54. Ethische aspecten (5)
• Het echte privacyprobleem volgens Evgeny Morozov:
“Niet dat wij de controle kwijt zijn over onze persoonlijke
data, of dat overheden en bedrijven zoveel over ons weten,
maar wel: overheden en bedrijven gebruiken al die data om
ons in bepaalde richtingen te duwen”.
• Onzichtbare prikkeldraad, waarvan we ons niet
bewust zijn en die we niet zien.

55. Slotvraag
• Mag je als overheid en bedrijf/werkgever wel nudgen,
omdat je een keuze maakt voor iedereen en we de
eigen regie van mensen meer centraal willen stellen?

56. Slotvraag
• Mag je als overheid en bedrijf/wergever wel nudgen,
omdat je een keuze maakt voor iedereen en we de
eigen regie van mensen meer centraal willen stellen?
• Het hoeft geen probleem te zijn, omdat je probeert
mensen richting de gezonde norm of minder energie-
gebruik te bewegen!

57. Slotvraag
• Mag je als overheid en bedrijf/werkgever wel nudgen,
omdat je een keuze maakt voor iedereen en we de
eigen regie van mensen meer centraal willen stellen?
• Het hoeft geen probleem te zijn, omdat je probeert
mensen richting de gezonde norm of minder energie-
gebruik te bewegen!
• Maar,

58. Slotvraag
• Mag je als overheid en bedrijf/werkgever wel nudgen,
omdat je een keuze maakt voor iedereen en we de
eigen regie van mensen meer centraal willen stellen?
• Het hoeft geen probleem te zijn, omdat je probeert
mensen richting de gezonde norm of minder
energiegebruik te bewegen!
• Maar, je moet als burger, werknemer, consument, wel
veel beter bewust zijn van de grenzen van controle
en beïnvloeding.

59. Hoe in 2030 - 2040?
• Het huis weet wanneer ik thuis kom, wat/wanneer ik
eet, drink, slaap, ontspan, werk en reageert pro-
actief met specifieke vragen/ideeen/suggesties;
• Er zijn virtuele personen aanwezig (holografie), met
wie ik praat/denk/werk, etc.
• Er zijn fysieke robots die met je praten of dingen
aanreiken;
• Het huis weet hoe lang ik nog leef (gen paspoort)
en houdt daar rekening mee, ook op basis van
permanente gezondheids- en stemming checks;
• Er zijn persoonlijke klimaatzones.

60. Google’s new Clips camera is invasive,
creepy, but perfect for a parent like me”

61. Conclusies (1)
• “De onschuld” van klassieke domotica is
verdwenen door breedband Internet;
• Domotica evolueert naar data gedreven IoT
systemen met schier onbegrensde mogelijkheden
en toepassingen;
• Kunstmatige intelligentie evolueert vooralsnog naar
meer gemak en kostenbesparingen, maar ook
meer invloed en macht bij overheden en bedrijven;

62. Conclusies (2)
• Een vriendelijk duwtje in de goede richting, zonder
keuzevrijheid weg te nemen zou moeten kunnen,
• Maar onbeperkte surveillance die buiten ons
gezichtsveld plaats vindt en leidt tot ondoorzichtige
invloed op ons leven, vormt een bedreiging voor:
• Burgerschap;
• Autonomie;
• Democratie
• Laat daarom de bakker niet in je tas kijken!!!