Deel dit bericht!  

De robot heeft menselijke trekjes

Wie in een zoekmachine ‘deep dream’ intikt, vindt talloze vreemdsoortige, haast hallucinogene afbeeldingen en een verbinding naar de Deep Dream Generator. Deep Dream is getraind in het herkennen van afbeeldingen, in bovenstaand geval van honden. Laat je Deep Dream dan los op ‘kwallen’, verander je iedere keer details in de foto en herhaal je het proces een aantal keer; dan krijg je dit. Deep Dream ‘denkt’ in de kwallenfoto honden te zien, zoals mensen figuren in wolken kunnen zien (pareidolia). Donderdagavond in het Leidse Kamerling Omnesgebouw was het werk van Deep Dream het visueel meest aansprekende voorbeeld van ‘hoe kunstmatige intelligentie (AI) een eigen karakter heeft’.

Aantrekkingskracht
Dat kunstmatige intelligentie tot de verbeelding spreekt, is genoegzaam bekend. De bijeenkomsten die het afgelopen jaar over het onderwerp zijn georganiseerd, zitten bijna altijd vol; of het nu een meetup van VPRO’s Tegenlicht in Old School is of Jong LUMC met AI Tech Event in een collegezaal van het LUMC over medische AI. Ook de Lorentzzaal van het Kamerlingh Omnes zat helemaal vol met geïnteresseerden: jong – oud, student – niet student. En (gelukkig) gingen de lezingen nu eens niet over de wondere wereld van robots en slimme algoritmes, maar vooral over de wereld van die robots en slimme algoritmes.

Communicatie
Misschien wel het intrigerendst was het verhaal van Tessa Verhoef. Zij toonde, op basis van experimenten, hoe mensen taal creëren. Haar – niet zo heel expliciet gemaakte – veronderstelling is dat robots ook wezens zijn met een eigen waarneming en kader. Willen we, met behoud van respect daarvoor, met hen communiceren dan zullen we een nieuwe taal moeten ontwikkelen. Haar experiment toont aan dat dat automatisch gebeurt en dat zo’n taal evolueert. Niet de mens en het menselijke brein staan centraal, maar de communicatie (met machines). Het klinkt mogelijk vreemd, maar is dat minder dan je denkt als je je realiseert dat we machines ontwikkelen die steeds zelfstandiger worden en dus ook op enige wijze moeten kunnen communiceren. Dat vereist communicatief gezien aanpassing van ook de mens. Want het inmiddels veel aangehaalde Facebook-experiment met onderhandelende robots maakt oom wel duidelijk dat ‘onze’ taal niet per sé ideaal is.

Intelligentie
Eveneens tot nadenken stemmend, was Roy de Kleijn, die inging op de verschillen en overeenkomsten met natuurlijke, menselijke, intelligentie. Nee, een kopie van een menselijk brein is niet een kwestie van ‘net zoveel neuronen’, maar ook van topologie, in welke structuur liggen ze. Maar fascinerender wordt het als evolutie en ervaring worden geïntroduceerd. Dan ineens speelt zich voor je ogen ‘natuurlijke selectie’ af als robotjes leren sumo worstelen uit het niets. Door de robots die slecht presteren, weg te halen selecteer je op ‘survival of the fittest’ en leren, zonder dat de regels worden ingevoerd, de robotjes na honderd generaties te sumo worstelen. De kennis van menselijke ontwikkeling is ook terug te vinden in het door ervaring leren. Ook dat kunnen machines, vergelijkbaar met katten in Thorndike’s Puzzle Box.

Creativiteit
Het zijn stuk voor stuk vragen die cirkelen om die ene: wat is er zo eigen aan machines? Of maken we ze naar eigen voorbeeld? Ook Maarten Lamers had het antwoord niet. Hij ging in op de vraag of machines creatief (kunnen) zijn. Zijn conclusie is dat, als een machine intelligent is, is ook creativiteit mogelijk. Maar…. maar, net als bij mensen, het is wel de vraag hóe creatief. Want ook hier geldt dat de machine best nieuwe kunstzinnige producties kan maken, maar die passen meestal wel in de kaders die wij, mensen, mooi en waardevol vinden: een soort variaties op een thema. Maar wat als menselijke waardering niet of minder belangrijk is: krijgen we dan werkelijk baanbrekende vernieuwende creativiteit? Herkennen we dat? En, vinden we het mooi (of is waardering van de schoonheid voorbehouden aan machines?).

Dynamiek
Francien Dechesne houdt zich met die meer fundamentele vragen bezig, zoals ook tijdens de VPRO meetup bleek. Zij benadrukte dat we ons goed moeten realiseren wat rechts- en normen- en waardensystemen zíjn: dynamische representaties van de gewenste dagelijkse werkelijkheid. En die op zijn beurt is cultureel en ook geografisch bepaald: er bestaat geen echt universeel systeem (mogelijk met uitzondering van de Verklaring van de Rechten van de Mens). En toch denken velen dat voor de periode dat we zullen gaan samenwerken met machines die universele regels er moeten komen. Binnen die set regels is de vrijheid om op basis van rechtvaardigheid, een moreel kompas te beslissen. Machines lijken die vrijheid niet te krijgen; sterker, ze worden gevoed met ónze eerdere beslissingen en hebben daardoor een gekleurde dataset, beeld van de werkelijkheid.

Toeval
Het was in de inleidende woorden van Aske Plaat al aan de orde gekomen. Dat we nu hier en zo ver staan, is (ook) een gevolg van toeval. Kennis en ontwikkeling van algoritmes ging hand in hand met toename van de hoeveelheid data en toegenomen rekenkracht ( “met dank aan de gamers onder u, want de snelle videokaart vereiste een snelle processor”). Inmiddels is AI steeds verder aan het doordringen in het dagelijks leven. Dat met behulp van AI hersenscans sneller en beter kunnen worden geanalyseerd dan een mens zal kunnen, mag waar zijn en een fascinerende ontwikkeling; het zijn niet (alleen) die aandachttrekkende toepassingen waarom het gaat. De zelfrijdende auto spreekt tot de verbeelding; het stopcontact dat met de verwarming onderhandelt over tijdstip van aanslaan al minder. En toch zit ook daar die intelligentie; ambient, verspreid. De aanbevelingensoftware van Netflix is minder zichtbaar dan Nano, de robot. Het is dan ook Nano die de bijeenkomst opent. Toch even op het verkeerde been gezet door te denken dat het wéér over robots, auto’s en medische toepassingen zou gaan.

Voor geïnteresseerden: er bestaat een groot aantal wetenschapsdossiers, waarin kennis als deze is samen gebracht.