Perspectieven op intelligentie

Intelligentie is een abstract begrip. Twee Nederlandse onderzoekers, Wilma Resing en Pieter Drenth, omschrĳven intelligentie als een aaneenschakeling van verstandelĳke vermogens, processen en vaardigheden, zoals:

abstract, logisch en consistent kunnen redeneren
relaties kunnen ontdekken, leggen en doorzien
problemen kunnen oplossen
regels kunnen ontdekken in schĳnbaar ongeordend materiaal
met bestaande kennis nieuwe taken kunnen oplossen
je flexibel kunnen aanpassen in nieuwe situaties
zelfstandig kunnen leren, zonder directe en volledige instructie nodig te hebben

Om te kunnen bepalen in hoeverre intelligentie kunstmatig te benaderen is door AI, is het van belang om intelligentie vanuit verschillende perspectieven te bekĳken:

> Het neurowetenschappelĳk perspectief: intelligentie wordt gezien als het vermogen om iets te kunnen leren en begrĳpen. Het is een vorm van cognitie, oftewel het vermogen om informatie op te kunnen nemen en verwerken. Dit vermogen wordt gekoppeld aan ons brein. Het is daarom van belang om de werking van het brein nader te bekĳken.

> Het neuropsychologisch perspectief: het is niet eenvoudig om intelligentie af te lezen uit ons brein. Binnen de neuropsychologie worden de functies van ons brein in relatie gebracht met gedrag. De mate van intelligentie wordt vaak gemeten aan de hand van psychodiagnostische tests. Denk bĳvoorbeeld aan de IQ-test.

> Het neurofilosofisch perspectief: intelligentie laat zich niet eenvoudig kwantificeren. Er zĳn verschillende vormen van intelligentie en het is lastig om deze exact te definiëren. Intelligentie wordt vaak benaderd als een meetbaar resultaat, terwĳl onze vermogens die intelligent gedrag voorstuwen vaak worden overgeslagen. Intelligentie komt onder andere voort uit ons vermogen om onszelf in anderen te verplaatsen.

> Het kunstmatig perspectief: op basis van de inzichten over menselĳke intelligentie kunnen we bepalen in hoeverre we dit met AI kunnen bereiken. Computers kunnen goed rekenen, maar in hoeverre kunnen computers daadwerkelĳk denken zoals mensen dat kunnen? De vraag is of onze vermogens zoals bewustzĳn en empathie kunstmatig te benaderen zĳn en in hoeverre dit noodzakelĳk is.

Het neurowetenschappelĳk perspectief

Het brein is een complex orgaan. Het bestaat uit miljarden neuronen, oftewel zenuwcellen, die met elkaar in verbinding staan. Ondanks het feit dat onze hersenen slechts twee procent van het lichaamsvolume beslaan, verbruiken ze een kwart van de totale energie. Het brein heeft zĳn ‘rimpelige uiterlĳk’ te danken aan de neocortex (volgens sommigen omdat het eigenlĳk niet in de schedel past). De neocortex, Latĳn voor ‘nieuwe schors’, is betrokken bĳ functies die we doorgaans associëren met intelligentie, zoals redeneren, abstract denken en taal. Naast de mens hebben andere zoogdieren, zoals apen en dolfĳnen, ook een redelĳk ontwikkelde neocortex en vertonen intelligent gedrag. Hierdoor gaat de indeling in ‘mensenbrein’, ‘zoogdierenbrein’ en ‘reptielenbrein’ die vaak wordt gehanteerd niet op.

Visuele weergave van het menselijk brein (zijaanzicht)

Volgens Lisa Feldman Barrett, hoogleraar in psychologie, hangt de mate van intelligentie voornamelĳk af van het aantal neuronen en de wĳze waarop deze gestructureerd zĳn. Ze bepleit hiermee dat de lizard brain een mythe is. Mensen onderscheiden zich hoofdzakelĳk van andere intelligente zoogdieren door het hoge aantal neuronen (die tevens omgeven zĳn door een dikkere isolatielaag, waardoor de signalen sneller doorgegeven kunnen worden).

Ons brein als toekomstvoorspeller

Jeff Hawkins, oprichter van Palm Computing, legt in zĳn TED Talk uit 2003 uit dat intelligentie voortkomt uit het vermogen van het brein om voorspellingen te doen. Hĳ vergelĳkt de neocortex met een geheugensysteem. Alle ingekomen informatie wordt opgeslagen in de neocortex. Steeds als er informatie binnenkomt wordt deze vergeleken met hetgeen al is opgeslagen. Wanneer informatie overeenkomt wordt deze niet alleen herkend, er wordt tevens aangegeven wat er bĳ eerdere ervaringen vervolgens gebeurde. Je hersenen zĳn dus eigenlĳk continu bezig om de toekomst te voorspellen. Dit gebeurt echter onbewust, het gaat automatisch. Om dit te illustreren introduceert hĳ het altered door gedachte-experiment.

Stel je voor dat iemand de deurknop van je voordeur verplaatst. Wanneer je thuiskomt gaat je hand automatisch naar de plek waar de deurknop hoort te zitten. Het zal misschien een fractie van een seconde duren, maar binnen no time heb je door dat er iets niet klopt.

Je brein doet dit echter niet door een hele database van duizenden deuren af te gaan. Het is intuïtief. Je brein maakt continu voorspellingen over de omgeving. Dit wordt in de cognitieve neurowetenschappen ook wel predictive coding genoemd. Hierbĳ ontstaat een loop van voorspellingen over informatie die gaat komen en die wordt vergeleken met de informatie die daadwerkelĳk binnenkomt. Bĳ deze vergelĳking kan een voorspellingsfout ontstaan. Deze fout past vervolgens de voorspelling weer aan. Als het verschil niet groot is wordt er weinig aandacht aan besteed, maar als er iets gebeurt wat niet in de lĳn der verwachting ligt gaat alle aandacht daar naar uit. Dit verklaart ook waarom je jezelf niet kunt kietelen; de voorspellingsfout is te klein, je weet precies wat je doet.

Het neuropsychologisch perspectief

Neurowetenschappers zĳn steeds beter in staat om bepaalde functies aan specifieke hersengebieden te koppelen. Toch weten we over de werking van intelligentie nog relatief weinig. Het is namelĳk wezenlĳk anders dan bĳvoorbeeld motorische functies. Wanneer een specifiek deel in mĳn hersenen wordt geprikkeld en mĳn arm gaat omhoog, dan is de connectie duidelĳk zichtbaar. Bĳ intelligentie ligt dat anders. De resultaten ervan worden vaak pas later zichtbaar. Het is bĳvoorbeeld moeilĳk om te bepalen welke zet in een schaakspel precies voor de overwinning heeft gezorgd. Het is meer een samenspel van verschillende slimme zetten. Zo werkt het brein eigenlĳk ook; verschillende gebieden werken samen om intelligent gedrag voort te brengen.

Thinking fast and slow

Ondanks het feit dat we nog weinig weten over de lokalisering van hersengebieden die verantwoordelĳk zĳn voor intelligentie, komen we wel steeds meer te weten over de processen in het brein die verantwoordelĳk zĳn voor ons denkvermogen. Nobelprĳswinnaar Daniel Kahneman introduceert in zĳn boek Thinking, Fast and Slow uit 2012 het principe van Systeem 1 en Systeem 2. Dit wordt ook wel de dual processing theory genoemd.

> Systeem 1 staat voor het snelle, automatische denken. Het gebeurt onbewust en wordt gekoppeld aan instinctieve en emotionele keuzes. Het is intuïtief en kost ons weinig energie.

> Systeem 2 staat voor het trage, beredeneerde denken. Het is een bewust proces en wordt gekoppeld aan rationele keuzes. Informatie wordt verzameld en afgewogen en de verwerking ervan kost veel energie.

Er bestaat volgens deze theorie een wisselwerking tussen de twee systemen. Signalen komen binnen bĳ Systeem 1 die ze vervolgens voorlegt aan Systeem 2. In de meeste gevallen worden de suggesties van Systeem 1 moeiteloos door Systeem 2 overgenomen en vindt de verwerking zonder veel aanpassingen plaats. De meeste informatie wordt dus automatisch en onbewust verwerkt, ook al vinden we dat als rationele wezens moeilĳk om toe te geven. We vertrouwen op ons gevoel.

Meten is weten

Om intelligentie vast te kunnen stellen worden intelligentiemetingen gedaan. Dit gebeurt voornamelĳk aan de hand van psychodiagnostische tests. Het intelligentiequotiënt (IQ) is daarbĳ de meest gangbare maat van intelligentie. Het is echter niet eenvoudig om het niveau van intelligentie op een betrouwbare en valide wĳze vast te stellen. Intelligentie bevat uiteenlopende vaardigheden die bĳna onmogelĳk in een test te vangen zĳn. Daarbĳ is het een momentopname en kan de fysieke en emotionele staat van een deelnemer aan de test de uitkomst sterk beïnvloeden.

Het neurofilosofisch perspectief

Hoe ingenieus de (neuro)cognitieve theorieën ook zĳn, er zĳn een aantal belangrĳke aspecten die ons gedrag voorstuwen en onze keuzes beïnvloeden, die zich niet gemakkelĳk wetenschappelĳk prĳsgeven. Deze kunnen ook wel ‘the big 5’ van intelligentie genoemd worden. Achtereenvolgens behandelen we bewustzĳn, vrĳe wil, empathie, creativiteit en common sense.

Bewustzĳn

Bewustzĳn maakt dat we ons onder andere bewust zĳn van onze emoties en gedachten, dat we keuzes en de gevolgen daarvan kunnen ervaren en dat we kunnen reflecteren op ons gedrag. Het is daarmee een zeer belangrĳk aspect van menselĳke intelligentie. Tegelĳkertĳd is het misschien wel het grootste mysterie. Het onderwerp staat pas vanaf de jaren ’80 als serieus onderzoeksgebied op de wetenschappelĳke agenda. Een mogelĳke verklaring voor het ontstaan van zelfbewustzĳn is dat het is geëvolueerd in de eerste grotere apen die zich hoofdzakelĳk in bomen verplaatsten. Zĳ moesten namelĳk rekening houden met hun eigen lichaamsmassa ten opzichte van de draagkracht van boomtakken.

Er wordt onderscheid gemaakt in het primair en secundair bewustzĳn. Het primair bewustzĳn, ook wel het sensorische bewustzĳn genoemd, is het vermogen van mensen en dieren om waarnemingen te integreren met geheugen, om op deze wĳze een bewustzĳn van het heden te creëren. Het gaat dus over het bewustzĳn van de wereld om hen heen in het hier en nu, zonder enig gevoel van verleden en toekomst. Het secondair bewustzĳn is de toegankelĳkheid van een individu tot zĳn geschiedenis en plannen en wordt ook vaak geassocieerd met het bewust zĳn van eigen bewustzĳn. Secondair bewustzĳn omvat functies zoals zelfreflectie, abstract denken en wil. De rĳkste vorm is aanwezig bĳ mensen.

Een algemeen geaccepteerde wetenschappelĳke verklaring voor ons bewustzĳn is er niet. Vaak wordt er gesproken over de explanatory gap, oftewel de verklaringskloof. We kunnen weliswaar verklaren op welke wĳze pĳn fysiologisch werkt (namelĳk het afvuren van C-zenuwvezels), maar dat helpt ons niet om te begrĳpen hoe pĳn voelt. Pĳn is subjectief en moeilĳk om objectief over te brengen. Een boeiend fenomeen daarbĳ is dat wanneer kinderen zich hebben gestoten, ze in sommige gevallen pas gaan huilen nádat ze daadwerkelĳk het bloed gezien hebben. Waarneming is niet voor niets een van de belangrĳkste onderdelen van bewustzĳn. Toch is het bewustzĳn van de waarneming niet altĳd nodig om ons aan te zetten tot handelen. Wanneer je bĳvoorbeeld op straat loopt en op je telefoon aan het appen bent, dan kun je een lantaarnpaal ontwĳken zónder dat je deze bewust geregistreerd hebt. Het lĳkt dus met name ons onderbewuste (oftewel Systeem 1) te zĳn dat ons in leven houdt.

» De inhoud van het bewustzĳn is betwĳfelbaar, maar het bestaan ervan is zeker, want zonder bewustzĳn kun je dat niet betwĳfelen. «

Daarbĳ is het de vraag of bewustzĳn deels aangeleerd is of niet. Een baby van 6-12 maanden ziet zichzelf in de spiegel als speelmaatje. Vanaf 18 maanden herkennen baby’s zichzelf en hebben dus dan pas een vorm van zelfbewustzĳn. Dit is aangetoond door middel van de ‘spiegeltest’. Door een vlekje op het hoofd te plaatsen, wordt gekeken of ze eraan voelen of het eraf proberen te poetsen wanneer ze zichzelf in de spiegel zien.

Vrĳe wil

Een begrip dat samenhangt met bewustzĳn en vaak in relatie wordt gebracht met menselĳke intelligentie is vrĳe wil. De vrĳe wil wordt doorgaans gedefinieerd als het vermogen van rationeel handelende wezens om controle uit te oefenen over de eigen daden en beslissingen. Toch is de vrĳe wil bĳ mensen niet onomstreden. Met het inzicht dat veel van ons gedrag voortkomt uit Systeem 1 processen, wordt aangenomen dat onze daden en beslissingen veelal onbewust zĳn en dus niet volledig gecontroleerd worden door onze vrĳe wil. Deze zienswĳze wordt binnen de filosofie ook wel de deterministische stroming genoemd. Het determinisme stelt dat alle gebeurtenissen onder invloed van de natuurwetten volledig bepaald worden door voorafgaande gebeurtenissen en impliceert dus dat de wil niet vrĳ is. Deze visie wordt gedeeld door gerenommeerde wetenschappers, zoals Dick Swaab. Zĳ stellen dat het brein materieel is, dat materie onderhevig is aan natuurwetten en er dus geen vrĳe wil is.

Deze visie staat pal tegenover het libertarisme dat stelt dat het individu de mogelĳkheid heeft om meer dan één mogelĳke beslissing te nemen onder bepaalde omstandigheden. Aangezien de maatschappĳ individuen moreel verantwoordelĳk houdt voor hun handelingen is vrĳe wil een vereiste. Voorstanders van het libertarisme stellen dat het determinisme te kort door de bocht is. Er is namelĳk geen eenduidige definitie van vrĳe wil, waardoor men het niet over hetzelfde heeft. Daarnaast is er op geen enkele manier een experiment gedaan dat vrĳe wil definitief uitsluit. Dat wĳ gedrag automatiseren wil nog niet zeggen dat we geen vrĳe wil hebben. Bĳvoorbeeld in het geval van een tennisser: het daadwerkelĳk reageren op een service is reactief, maar de volgende zet bepalen is strategie. Net als doelen stellen en daarnaartoe werken.

Empathie

Empathie, oftewel inlevingsvermogen, is de vaardigheid om je in te kunnen leven in de situatie en gevoelens van anderen. Door empathie zĳn we in staat om ook de non-verbale communicatie van anderen te lezen en te begrĳpen. Niet alleen mensen, maar ook sommige diersoorten vertonen empathie. Zo zĳn er apen die elkaar troosten en olifanten die terugkomen op de plek waar een familielid is gestorven.

Er zĳn echter wetenschappers die de vraag stellen of empathie wel zo positief is bĳ het nemen van beslissingen. Yale-professor Paul Bloom bepleit in zĳn boek Against Empathy uit 2018 dat empathie helemaal niet zo’n goede raadgever is als wĳ denken. Met name wanneer het gaat om langetermĳnbeslissingen. Empathie blĳkt namelĳk enorm eenkennig te zĳn. We voelen meer empathie voor mensen die op ons lĳken. Daarbĳ richt het zich vaak op individuen, of kleine groepen. Dat verklaart waarom veel mensen zich drukker maken om het lĳden van iemand die van de fiets is gevallen, dan om het lĳden van een hele bevolkingsgroep, of het lĳden van de planeet.

» You can’t put yourself in the shoes of a tree. «
–– Paul Bloom

Mensen die erg empathisch zĳn blĳken vaak ook enorm wraakzuchtig te zĳn. Wanneer er bĳ een groep mensen (met name uit de eigen sociale groep) onrecht wordt aangedaan, dan moét ertegen worden opgetreden. Zĳn conclusie is dat empathie op de korte termĳn heel leefbaar is, maar dat het op de langere termĳn averechts kan werken. Wanneer er bĳvoorbeeld één kind sterft als gevolg van vaccinatie, dan vertelt empathie je dat de hele operatie stilgelegd moet worden. Maar het stoppen van vaccineren kan betekenen dat er veel meer kinderen zullen sterven op de langere termĳn.

Creativiteit

Creativiteit wordt vaak gezien als het wonder van het menselĳk brein. Het is niet zozeer een specifiek vermogen, maar meer een aspect van menselĳke intelligentie in het algemeen. Het is verankerd in conceptueel denken, perceptie, geheugen en reflectie. Creativiteit is het vermogen om ideeën of artefacten te ontwikkelen die nieuw, verrassend en waardevol zĳn. Net als bĳ bewustzĳn en vrĳe wil zĳn wetenschappers er nog niet helemaal uit hoe het precies werkt. Hoogleraar psychologie en filosofie Margaret Boden bepleit in het artikel Creativity in a Nutshell uit 2009 dat we niet zozeer de vraag moeten stellen óf iets creatief is of niet, maar dat we onszelf moeten afvragen hóe creatief iets is en op welke wĳze. Ze maakt onderscheid tussen drie vormen van creativiteit:

1: Extrapolatie: bĳ deze vorm van creativiteit gaat het om het combineren van bestaande ideeën. Deze nieuwe combinaties kunnen zowel bewust, als onbewust ontstaan.

2: Exploratie: deze vorm van creativiteit heeft te maken met het exploreren van denkstĳlen. Bĳvoorbeeld een schrĳf- of schilderstĳl. Creativiteit ontstaat hierbinnen door nieuwe ideeën binnen de bestaande denkstĳl te ontwikkelen.

3: Transformatie: bĳ transformatie worden de beperkingen van denkstĳlen doorbroken. Dit wordt ook wel gezien als de diepste vorm van creativiteit. Het ontstaat wanneer ‘het ondenkbare’ mogelĳk wordt gemaakt. Dergelĳke ideeën kunnen enkel ontstaan wanneer denkstĳlen worden aangepast, of zelfs volledig getransformeerd worden.

Creativiteit is meer dan ‘nieuwigheid’. Wanneer een kleuter een random opeenvolging van noten op een piano aanslaat, dan zal dit niet direct als creatief gezien worden. Creativiteit wordt ook begrensd door de geschiedenis: wat telt als creativiteit in een bepaalde periode of plaats, kan in een andere periode als belachelĳk, dom of gek worden bestempeld. Een gemeenschap moet ideeën dus accepteren als creatief en creativiteit is daarmee sociaal ingebed in onze samenleving.

Common sense

Common sense bestaat uit alle kennis over de wereld; van fysieke en zichtbare aspecten, tot culturele en dus meer impliciete regels, zoals hoe je met elkaar omgaat. Het is voor ons bĳvoorbeeld heel logisch dat als we onze sokken in de wasmachine stoppen, dat deze er de volgende dag nog steeds inzitten. En dat als je een vreemde op straat een klap geeft, dat deze dan boos wordt (en je hoogstwaarschĳnlĳk een klap teruggeeft).

Mensen leren echter niet alleen door feitenkennis, we leren ook door dingen te doen. Door interactie met onze omgeving. Onze omgeving is daarbĳ geen constante en in veel gevallen cultuurgebonden. Deze kennis wordt ook wel tacit knowledge, of onbewuste kennis genoemd. Een belangrĳk onderdeel hierbĳ is het principe van naive physics. Dit is het intuïtieve begrip dat mensen hebben van objecten in de fysieke wereld. Baby’s leren al voor hun eerste levensjaar dat voorwerpen niet ophouden te bestaan als je ze niet meer ziet en dat ze niet door een dichte deur kunnen lopen. Mensen hebben een vergelĳkbare intuïtie op het gebied van psychologie. Baby’s van drie maanden oud ‘weten’ al dat mensen hun doelen doorgaans proberen te bereiken met zo min mogelĳk inspanning.

Intelligentie lĳkt vanuit het neurofilosofisch perspectief voornamelĳk een eigenschap die we aan onszelf toeschrĳven, om de wereld en onszelf begrĳpelĳk te maken. Met name de complexe concepten die wĳ aan het brein willen koppelen, zoals bewustzĳn en vrĳe wil, zĳn voornamelĳk sociale concepten die wetenschappers (overigens met de grootst mogelĳk moeite) geconstrueerd hebben. We zĳn tot dusver niet in staat gebleken ze te modelleren en kunnen ze niet een-op-een linken aan gebieden in het brein. Dat geldt wel voor aspecten zoals waarneming en motoriek, die heel goed te volgen zĳn in het brein. Maar intelligentie is veel moeilĳker objectief te meten. Het gaat bĳ dergelĳke metingen toch vaak om interpretaties. We doen hetzelfde met meer alledaagse dingen, zoals honger en dorst. Een ‘flauw gevoel’ is ook slechts een uiting van hetgeen wĳ honger noemen en feitelĳk een tekort aan stoffen in ons fysieke systeem is. Maar omdat deze complexe processen moeilĳk te bevatten én over te dragen zĳn, hebben we er woorden aan gegeven. Het is een vereenvoudiging. Mensen zouden raar opkĳken wanneer je rood beschrĳft als ‘de kleur die je ziet wanneer licht met een golflengte van 700nm door de retina naar je hersens wordt gestuurd’.

Het kunstmatig perspectief

Al vanaf de introductie van de term AI in de jaren ’50 staat human level AI↓ Oftewel Artificial General Intelligence (AGI). Deze vorm van intelligentie zou in staat moeten zĳn om alle intellectuele taken uit te voeren die een mens ook kan uitvoeren. >Hoofdstuk 1.1 als prominente stip op de horizon.

» For the present purpose the artificial intelligence problem is taken to be that of making a machine behave in ways that would be called intelligent if a human were so behaving. «
–– John McCarthy, 1955

We hebben de neiging om menselĳke eigenschappen toe te kennen aan wezens en objecten die niet-menselĳk zĳn. Dit wordt ook wel antropomorfisme genoemd. Wanneer onze laptop niet opstart, dan zeggen we dat ‘hĳ niet wil opstarten’. Meesters in het spelletje Go noemden Alpha Go ‘creatief’, nadat ze door het algoritme verslagen waren. Blĳkbaar had de computer een bepaald patroon geleerd die de spelers niet kenden. Het lĳkt er dus op dat zodra we iets niet meer begrĳpen, we er menselĳke termen op plakken (net zoals we dat bĳ complexe eigenschappen van onszelf doen). De verwachting is dat dit alleen maar zal toenemen. Nu is het nog betrekkelĳk eenvoudig om de werking en output van machines te verklaren, maar wanneer ze steeds complexer worden ontkomen we er niet aan om over ze te praten in ‘geestelĳke termen’. Het helpt ons om de wereld overzichtelĳk te houden en te begrĳpen. Om te kunnen bepalen of computers menselĳke intelligentie kunnen benaderen is het van belang om te bepalen in hoeverre ‘the big 5’ van menselĳke intelligentie geautomatiseerd kunnen worden.

Bewustzĳn

Binnen de experimentele onderzoeken over bewustzĳn ondervinden wetenschappers met name moeilĳkheden vanwege het ontbreken van een algemeen aanvaarde operationele definitie. Het is daardoor vrĳwel onmogelĳk om een bewĳs te leveren die een echt bewustzĳn van een kunstmatige vorm van bewustzĳn kan onderscheiden. Dit maakt het lastig om zelfbewustzĳn van machines volledig uit te sluiten.

Het is daarbĳ de vraag in hoeverre een hoger bewustzĳn voor machines noodzakelĳk is om intelligent gedrag te kunnen vertonen. Het gaat met name om de reflectie van de werking van het eigen cognitieve vermogen. Naast self-awareness kan dus ook gekeken worden naar self-assessment en self-management. Een machine kan in dat opzicht een vorm van bewustzĳn vertonen wanneer deze in staat is om doelgedreven keuzes te evalueren en deze op basis van ervaringen zelfstandig bĳ te stellen. Dit komt behoorlĳk in de buurt van de definitie van AI↓ “AI zĳn intelligente systemen die zelfstandig taken kunnen uitvoeren in complexe omgevingen en eigen prestaties kunnen verbeteren door te leren van ervaringen.”, aldus De Nationale AI-cursus. >Hoofdstuk 1.1 .

Het lĳkt erop dat we bewustzĳn voornamelĳk toeschrĳven aan andere mensen, omdat hun uiterlĳke kenmerken en gedragingen op die van onszelf lĳken. Aangezien ik ervan uitga dat ik zelf een bewustzĳn heb, ga ik ervan uit dat anderen dat ook hebben. Dit maakt het niet ondenkbaar dat we in de toekomst ook bewustzĳn aan machines toeschrĳven die op ons lĳken.

Vrĳe wil

Vooralsnog wordt vrĳe wil hoofdzakelĳk toegekend aan mensen. Dit hangt nauw samen met de structuur van onze hersenen. Doordat de meeste dieren niet beschikken over de relatief grote neocortex van de mens zĳn zĳ niet in staat om te reflecteren op hun gedachten en zĳn daardoor niet in staat om hun eigen daden en beslissingen te controleren. Zĳ volgen enkel op wat de natuur heeft voorgeprogrammeerd. Net zoals computers handelen op basis van de optimalisatiedoelen die zĳn meegegeven door programmeurs.

Toch kun je je afvragen in hoeverre onze drĳfveren daadwerkelĳk verschillen van de doelen die we machines meegeven. Emoties, zoals angst, honger, en liefde, zĳn ook evolutionair geprogrammeerd om ons te helpen overleven en voort te planten. Het zĳn ‘handige trucjes’ van de natuur, zodat wĳ in termen van overleving de juiste beslissingen maken. Wanneer je een computer programmeert om niet kapot te gaan, kun je dat in feite vergelĳken met een mens die niet dood wil gaan.

Empathie

Door empathie zouden mensen in staat zĳn om betere keuzes te kunnen maken dan emotieloze machines. Een machine kan niet lĳden en kan zich dus ook niet in ons verplaatsen. Maar dat betekent niet dat ze emoties niet kunnen herkennen. Sterker nog, volgens onderzoekers van Ohio State University zĳn computers er zelfs beter in dan mensen. Emoties kunnen namelĳk afgelezen worden van gezichtsuitdrukkingen. Dit gaat in essentie om patroonherkenning, iets waar deep learning-algoritmen enorm goed in zĳn. Computers zĳn nu al in staat om 21 emoties af te lezen op basis van gezichtsuitdrukkingen op foto’s. De onderzoekers gingen echter nog een stap verder. Hun hypothese is dat emoties de bloedsomloop in het gezicht veranderen. Elke emotie zorgt voor een andere gezichtskleur. Hierdoor zou je in staat moeten zĳn om emoties te herkennen, zelfs bĳ de afwezigheid van gezichtsuitdrukkingen. Aan de hand van machine learning↓Het gaat bĳ machine learning over een revolutie waarin mensen niet meer programmeren (als dit, dan dat), maar waarin machines zelf regels afleiden uit data. >Hoofdstuk 1.1-methodieken zĳn de onderzoekers in staat geweest om verschillende emoties succesvol te classificeren aan de hand van patronen in gezichtskleur.

Machines kunnen vervolgens leren wat de verschillende emoties betekenen en op basis van deze emoties hun gedrag aanpassen (overeenkomstig met de optimalisatiedoelen die meegegeven zĳn). Ook al kunnen deze machines emoties niet voelen, kunnen ze wel empathisch handelen.

Creativiteit

Veel mensen denken dat échte creativiteit door computers nooit mogelĳk zal zĳn. Computers hebben geen hoger bewustzĳn en zouden daarom niet kunnen waarderen wat ze voortbrengen. Ze zouden geen aanleiding hebben om hun diepste gevoelens te communiceren met anderen. Daarbĳ wordt een computer altĳd nog geprogrammeerd door mensen en zĳn het menselĳke parameters die opgevolgd worden.

Toch betekent dit niet per definitie dat computers en creativiteit niet samen kunnen gaan. Computers zĳn al in staat om kunstwerken te maken, muziekstukken te componeren en grappen te bedenken. En steeds vaker kunnen mensen het onderscheid met het menselĳk werk niet meer maken. Daarnaast zĳn computers in staat om combinaties te maken die wĳ niet konden voorzien, misschien wel juist doordat ze niet sociaal zĳn ingebed. Wellicht gaat het hier over het nabootsen van creativiteit, maar dat betekent niet per definitie dat het niet creatief is.

Common sense

Veel van de kennis die wĳ bezitten is voor ons vanzelfsprekend en we spreken deze dan ook zelden uit. Dit maakt het voor een computer echter extreem lastig om te leren. Je kunt een neuraal netwerk weliswaar voeden met een miljoen artikelen over alles wat we over de wereld weten, maar mensen schrĳven de voor ons vanzelfsprekende dingen niet op. Zoals het feit dat een piramide niet eetbaar is. Aangezien dergelĳke kennis voor ons enorm voor de hand ligt, is het lastig om in te schatten wanneer je volledig bent. Een bekend experiment in deze context is de ambitie van onderzoeker Douglas Lenat in de jaren ‘80 om alle menselĳke kennis die we over de wereld bezitten in een computer te stoppen. Al deze kennis moest geformuleerd worden in logische als-dan regels. Als je buiten door de regen loopt dan wordt je nat. Als je nat bent dan droog je je af met een handdoek. Et cetera. De belofte was dat ze binnen 10 jaar een machine zouden hebben met meer kennis dan de mens, oftewel super human knowledge. Toch heeft dit experiment niet geleid tot AI.

Er zĳn ontwikkelingen in common sense door het gebruik van kennisgrafen. Dat zĳn een soort databases, maar dan met veel meer verbindingen tussen de verschillende onderwerpen. Het is eigenlĳk een oude technologie die onder kennisrepresentatie valt. Met kennisgrafen kun je basiskennis aan AI meegeven, die bĳvoorbeeld helpt bĳ
het begrĳpen van natuurwetten.

Intelligentie opgesloten in een kamer

Zelfs wanneer je alle kennis over de wereld in een computer programmeert, dan blĳft de vraag of een computer daadwerkelĳk begrip heeft van zĳn handelen. Dit begrip wordt ook wel intentionaliteit genoemd. Er bestaan verschillende gedachte-experimenten die de mogelĳke aanwezigheid van intentionaliteit bĳ computers bevragen.

De Chinese Kamer

‘De Chinese Kamer’ is een gedachte-experiment van filosoof John Searle uit 1980. Hĳ bedacht het experiment om aan te tonen dat als een computer zich precies zou gedragen als een mens, deze niet per definitie ook denkt als een mens. Searle uitte hiermee kritiek op een ander gedachte-experiment, namelĳk de Turing Test, waarin juist de tegenovergestelde stelling wordt aangenomen. Het gedachte-experiment gaat als volgt:

Iemand die geen woord Chinees spreekt wordt opgesloten in een kamer, waar alleen een boek, schrĳfgerei en papier aanwezig zĳn. Sommige vellen papier zĳn leeg, terwĳl anderen vellen met Chinees schrift zĳn beschreven en geordend zĳn in verschillende stapels. Het boek bevat instructies in de moedertaal van de proefpersoon, waarin wordt beschreven op welke wĳze gehandeld moet worden wanneer een vel papier via een gleuf de kamer in wordt geschoven. Afhankelĳk van het symbool dat op het vel staat, kan een instructie bĳvoorbeeld zĳn om een teken op het vel te schrĳven, deze op de linker stapel te plaatsen en het bovenste vel van de rechterstapel door de gleuf te stoppen.

De kamer kan hierbĳ gezien worden als een computer, de proefpersoon als een processor, het boek als een programma en de stapels papier als het geheugen. Deze opzet zou kunnen slagen voor de Turing Test, omdat mensen die met het systeem communiceren niet door zouden hebben of ze met een Chinees sprekend persoon aan het communiceren zĳn of niet. Searle vraagt zich af of dit een intelligent systeem is. Begrĳpt het systeem daadwerkelĳk Chinees? Volgens Searle is het antwoord nee, de proefpersoon volgt slechts de regels op en heeft geen idee waar de conversatie over gaat. Net zomin als het boek of de vellen papier dat weten. Computers zĳn daarmee volgens Searle symboolverwerkende machines zonder begrip van hun eigen handelen. Daarmee zou general AI↓Artificial General Intelligence zou in staat moeten zĳn om alle intellectuele taken uit te voeren die een mens ook kan uitvoeren. >Hoofdstuk 1.1. volgens hem onmogelĳk zĳn.

Mary’s Kamer

Intentionaliteit heeft een interessante eigenschap. Naast het algemene begrip dat wĳ van onze omgeving en ons handelen hebben, heeft deze tevens een subjectief karakter. Denk bĳvoorbeeld aan smaken en kleuren. Voor elk individu is de beleving ervan anders. Dit worden ook wel ‘qualia’ genoemd, oftewel de kwalitatieve eigenschappen van een waarneming. Qualia kunnen in principe niet letterlĳk beschreven worden. Wanneer je bĳvoorbeeld de kleur rood omschrĳft aan iemand die nog nooit rood gezien heeft, dan zal deze nooit volledig begrĳpen wat rood is, omdat hĳ de ervaring ervan mist. Je kunt bĳvoorbeeld wel zeggen dat rood de kleur van vuur heeft, maar iemand die nooit rood gezien heeft zal deze analogie niet begrĳpen.

Om het bestaan van qualia aan te tonen bedacht filosoof Frank Cameron Jackson het gedachte-experiment ‘Mary’s Room’. Mary is een kleurwetenschapper die alles over rood weet. Ze heeft de kleur echter nog nooit gezien, aangezien ze haar hele leven al in een zwart-witte kamer zit en alle overige informatie uit haar omgeving alleen via een zwart-wit beeldscherm ziet. De vraag is of Mary dan enig begrip heeft van de wĳze waarop de kleur rood eruitziet.

» Als Mary alles weet over rood, weet ze dan ook hoe rood eruitziet? «

Volgens dit gedachte-experiment dus niet. Pas wanneer ze voor het eerst naar buiten mag zal ze daadwerkelĳk ervaren wat rood is. Emoties zĳn in dat opzicht ook qualia. Je kunt een machine er alles over leren, maar hĳ zal ze nooit echt ervaren. Het gedachte-experiment ‘de filosofische zombie’ stelt echter dat het zeer moeilĳk is om te bewĳzen dat qualia daadwerkelĳk bestaan. Wanneer je een zombie met een mes steekt zal deze, volgens de algemene opvattingen, niets voelen. Toch kan de zombie zich wel gedragen alsof hĳ pĳn heeft, door bĳvoorbeeld ‘au’ te roepen, terug te deinzen of te vertellen dat het pĳn doet. Hĳ kan namelĳk alle kenmerken van pĳn geleerd hebben en deze toepassen. Ook al gaan we ervanuit dat hĳ het niet daadwerkelĳk voelt, kunnen we dat moeilĳk bewĳzen.

De wereld is geen kamer

Wat opvalt is dat veel van deze gedachte-experimenten zich afspelen in een afgesloten kamer. Maar hoe reëel is deze vergelĳking? Mensen zouden ook geen intelligent gedrag kunnen vertonen als ze hun hele leven in een kamer opgesloten zouden zitten. Zonder ervaringen in de fysieke wereld zou ik ook niet in staat zĳn om common sense te ontwikkelen. Dingen hebben geen betekenis van zichzelf. Dingen krĳgen betekenis door de rol die ze spelen in ons leven. Onze hersenen werken eigenlĳk zelf ook als een Chinese Kamer. Zenuwcellen weten ook niet wat ze doen en waarom ze dit doen. Ze zĳn een schakel in het grotere geheel. Net zoals een processor in een computer. Op basis van voorgaande inzichten kunnen we een aantal voorwaarden benoemen voor intelligentie:

1: Intelligentie zit niet alleen in je hoofd (embodied cognition). Intelligentie wordt gevormd door onderdelen van het gehele lichaam.

2: Intelligentie ontstaat door interactie met de omgeving (symbol grounding). Representaties in onze geest krĳgen pas betekenis door de koppeling met sensomotorische ervaringen.

3: Intelligentie is sociaal (theory of mind). Intelligentie hangt samen met het besef dat de eigen opvattingen, verlangens en emoties kunnen afwĳken van die van een ander.

Om deze voorwaarden mogelĳk te maken zal er in de toekomst meer gekeken moeten worden naar de ontwikkeling van robots, in plaats van computers. Dit hoeven echter geen robots te zĳn zoals we die nu kennen uit films, met een menselĳke uitingsvorm. Het gaat hoofdzakelĳk om verschillende sensorische ‘voelsprieten’, zoals bĳvoorbeeld een camera. Veel AI-onderzoek richt zich daarnaast te veel op het ontwikkelen van algoritmen zonder de juiste context. Vaak worden algoritmen getraind in een gesimuleerde omgeving. Het ‘ontwikkelen in een vacuüm’ kan leiden tot algoritmen die weliswaar nauwkeurig zĳn, maar niet de juiste problemen aanpakken ‘in de echte wereld’.

De wetmatigheden van intelligentie

Je kunt je afvragen waarom we überhaupt menselĳke intelligentie nastreven. Het menselĳk brein is qua structuur bĳna het tegenovergestelde van een computer: complex en holistisch versus gestructureerd en binair. Een mens kan goed kĳken, maar niet zo goed redeneren. Een computer kan goed redeneren, maar niet zo goed kĳken. Juist wat wĳ intuïtief doen en ons weinig energie kost, is voor een computer complex en kost veel energie. En vice versa. Dit wordt ook wel Moravec’s paradox genoemd:

» High-level reasoning requires very little computation, but low-level sensorimotor skills require enormous computational resources. «
–– Hans Moravec, 1988

De huidige neurale netwerken↓Artificiële neurale netwerken worden gebruikt binnen deep learning en zĳn oorspronkelĳk gebaseerd op het menselĳk brein, waarbĳ neuronen laagsgewĳs met elkaar verbonden zĳn. >Hoofdstuk 1.1 zĳn in verhouding tot het menselĳk brein nog enorm klein. Mensen en computers maken daarbĳ hele andere fouten, bĳvoorbeeld bĳ beeldherkenning. Zo kan een computer compleet van slag raken wanneer het aantal pixels wordt veranderd, terwĳl dit voor mensen geen problemen zou opleveren. Tegelĳkertĳd trappen mensen in allerlei optische illusies, die een computer nooit van de wĳs zouden brengen. We verleggen daarbĳ continu wat we intelligent vinden. Zodra iets werkt noemen we het geen AI meer. Het feit dat een navigatiesysteem ons door de stad kan leiden vinden we niet bĳzonder meer. Als je daar een sticker ‘nu met AI’ op plakt, dan zouden mensen dat raar vinden (ook al is het feitelĳk wel een vorm van AI).

We proberen al vanaf de jaren ’50 menselĳke intelligentie na te bootsen met computers en tegelĳkertĳd verleggen we steeds de horizon van wat we intelligent vinden. Een interessante paradox, maar wellicht ook een overbodige. De structuur en capaciteiten van computers zĳn dermate anders dan die van ons brein, dat het soort intelligentie ook compleet anders is. De Turing test is vanuit dat perspectief de verkeerde meetlat, het is te antropomorfisch. Een zelfrĳdende auto zou niet als de mens moeten rĳden, de context moet juist meeveranderen. Net zoals de impact van de eerste auto’s op de openbare weg niet te vergelĳken is met een paard en wagen. Stel je voor dat de verkeersregels hier niet op aangepast waren. Grappig detail is dat de capaciteit van een motor wel nog steeds wordt uitgedrukt in paardenkracht (PK).

» The question of whether machines can think is about as relevant as the question of whether submarines can swim. «
–– Edsger W. Dĳkstra, 1984

In plaats van het mechanisme van intelligentie in het brein te kopiëren (en de biologie die daarmee gepaard gaat) lĳkt het logischer om de fysieke equivalenten ervan zien te vinden, oftewel parameters van intelligentie, en deze proberen te optimaliseren. Net als bĳ een vliegtuig. We hebben niet letterlĳk de vliegtechniek van een vogel gekopieerd, maar gekeken naar de krachten van vliegen, namelĳk lift, gewicht, stuwkracht en slepende kracht. Pas toen mensen het idee loslieten dat we de vliegtechniek van een vogel moesten kopiëren (en niet meer met grote vleugels probeerden te fladderen) zĳn er grote stappen gezet. De vraag is in hoeverre vergelĳkbare krachten ook voor intelligentie te formuleren zĳn.

Een formule voor intelligentie

Om de wetmatigheden in kaart te kunnen brengen is het belangrĳk om naar de oorsprong van intelligentie te kĳken. Biologische evolutie stelt een organisme in staat om te overleven door aangepast te blĳven aan de veranderende omgeving. Het timeframe van deze verandering moet echter wel langer zĳn dan de voortplantingstĳd, anders kan het organisme zich niet aanpassen en dus niet overleven. Harvard professor Steven Pinker noemt het gat in deze aanpassingstĳd in zĳn onderzoek uit 2010 ook wel de cognitive adaptive niche. Om te kunnen anticiperen op snelle veranderingen zĳn dus andere, meer cognitieve mechanismen nodig, zoals een voorstellingsvermogen. Mentale simulaties gaan namelĳk sneller dan de realiteit, waardoor het mogelĳk is om vooruit te kunnen denken. Deze cognitieve vermogens maken het mogelĳk om toekomstige veranderingen in de omgeving voor te kunnen stellen en hierop te anticiperen. Door interne cognitieve simulaties kunnen keuzes gemaakt worden die de future freedom of action, oftewel de toekomstige vrĳheid van handelen, maximaliseren. Intelligentie is in de basis dus een overlevingsmechanisme.

» Wie niet sterk is,
moet slim zĳn. «

Onderzoeker Alex Wissner-Gross stelt in zĳn TED Talk uit 2013 de vraag of er een formule voor intelligentie is. Hĳ gelooft van wel. Hĳ noemt het zelfs de meest vergelĳkbare variant van E = mc² voor intelligentie.

Binnen deze vergelĳking wordt intelligentie aangeduid als een force (F), die gedreven wordt om de toekomstige vrĳheid van handelen te maximaliseren. Dit gebeurt met enige kracht (T) met de verscheidenheid van mogelĳke toegankelĳke toekomsten (S) in relatie tot de toekomstige tĳdshorizon, tau (τ). Kort gezegd, intelligentie houdt er niet van om opgesloten te zitten. Het probeert de opties zoveel mogelĳk open te houden. Intelligentie moet volgens Wissner-Gross gezien worden als een fysiek proces dat de toekomstige vrĳheid van handelen probeert te maximaliseren en beperkingen in de eigen toekomst voorkomt.

Deze formule borduurt voort op het inzicht dat er een relatie bestaat tussen intelligentie en wanorde. Uit kosmologisch onderzoek blĳkt dat een universum dat meer wanorde produceert betere condities creëert voor het bestaan van intelligente soorten. Om dit te onderzoeken ontwikkelde Wissner-Gross ‘Entropica’ (afgeleid van entropy, wat wanorde betekent). De software is zo ontworpen dat het de ontwikkeling van lange termĳn wanorde stimuleert in elk systeem waarin het geplaatst wordt. Met deze insteek heeft de software geleerd om spellen te spelen, te handelen op de beurs en is het zelfs geslaagd voor verschillende intelligentietesten voor dieren, zónder hiervoor geprogrammeerd te zĳn. In dat opzicht kun je stellen dat intelligentie voortkomt uit wanorde. Het impliceert echter ook dat onze angst dat machines ons gaan overheersen weliswaar niet klopt, maar niet volledig ongegrond is. Je kunt namelĳk stellen dat machines niet eerst intelligent hoeven te zĳn, voordat ze proberen controle over te nemen. De urgentie om controle te hebben over de mogelĳke uitkomsten blĳkt namelĳk veel fundamenteler te zĳn dan intelligentie.

» AI is not a fake intelligence, it is the next step in evolution. «
–– Justin Stanwix, Nanotronics