Over het potentieel van kunstmatige intelligentie

Hoe werkt de mens? Als een hydraulisch systeem? Het raderwerk in een horloge? Als een informatieverwerkende computer? Filosoof Hans Schnitzler legt in een interview uit hoe technologie onze kijk op de wereld en onszelf beïnvloedt¹, een omgekeerd skeuomorfisme². Niet vreemd: de mens is complex net als onze nieuwste uitvindingen, vinden we. Wie zoekt, vindt al vlug overeenkomsten tussen beide.

Ergens is het dus niet verwonderlijk dat Alan Turing, een van de grondleggers van de informatica, in 1950 het idee opperde dat computers intelligentie, en zelfs een bewustzijn zouden kunnen hebben. Zo plantte Turing het zaadje voor wat uitgroeide tot de wetenschap van de kunstmatige intelligentie.

Toch moeten we waken voor deze analogieën. Ze kunnen ons namelijk op een dwaalspoor zetten. Ooit concludeerde Aristoteles onterecht dat niet de aarde bewoog maar de zon om haar heen draaide. Want, zo redeneerde hij, als ik een steen laat vallen van een rijdende kar, zal deze achter de kar landen. Staat de kar echter stil dan valt de steen recht naar beneden. Wie dit experiment uitvoert, met beide voeten op de grond, ziet het laatste gebeuren. Dus staat de aarde stil, aldus Aristoteles.

Waarom zeg ik dit? Onze samenleving heeft dromers nodig. Maar de een haar droom, is de ander haar nachtmerrie. Toen een ingenieur van Google onlangs verkondigde dat het bedrijf een bewuste AI had gebouwd, wakkerde hij ook de angst aan dat filmscenario’s als die van Terminator wel eens werkelijkheid zouden kunnen worden³. En zo niet, dan zouden we toch minstens onze baan kwijtraken.

De kunstmatige intelligentie, als wetenschap, heeft de nodige tegenslagen gekend—welke niet?— en moest haar doelen bijstellen. De zoektocht naar een sterke kunstmatige intelligentie, onze digitale evenknie, legde het af tegen de inzet van een afgezwakte vorm. Deze zwakke kunstmatige intelligentie kan zich slechts in een zeer afgegrensd domein aan ons meten, of ons overstijgen, maar is waardeloos in de taken waar zij niet voor gebouwd is. Wat kunstmatige intelligentie ons gebracht heeft, is een manier om taken te automatiseren. Zoals de kunstmatige computer, die haar voortbracht, dat voor haar deed.

Zijn dat soort systemen intelligent? In mijn onderzoek binnen het lectoraat Data Science & ICT bestudeer ik de eigenschappen van computerprogramma’s vanuit een wiskundig en filosofisch perspectief. De wiskundige Gordon Plotkin leert ons dat computerprogramma’s een intern en extern gedrag hebben. Als buitenstaander zien wij enkel het externe: we geven de computer invoer en krijgen de gewenste uitvoer. Filosoof John Searle waarschuwt ons voor foute conclusies op basis van enkel extern gedrag.

Stel, we hebben een computerprogramma dat de som van twee getallen tussen de 1 en 1.000 kan berekenen. We testen dit programma op alle mogelijke combinaties, een miljoen in totaal. Steeds verschijnt de juiste uitkomst op ons scherm. Kan dit programma daadwerkelijk rekenen? Als u mij twee getallen zou geven, zeg 347 en 985, dan zou ik de uitkomst aan de hand van een algoritme bepalen. Eerst de eenheden optellen, dan de tientallen en de honderdtallen. Dat is rekenen. Ik zou de uitkomst ook kunnen opzoeken in een grote tabel. Ben ik in dat geval aan het rekenen of aan het opzoeken? Maakt dat überhaupt uit? Is een “intelligent” programma daadwerkelijk intelligent, of vertoont deze enkel het externe gedrag dat wij daarmee associëren? Er zit nogal een verschil tussen beide aanpakken: met de eerste zou ik ook de uitkomst van 1347 + 985 kunnen berekenen, terwijl de tweede beperkt is tot het originele domein.

De computer heeft ons veel gebracht; onze menselijke energie is beperkt en door routinematige handelingen in regels te vangen en deze aan een computer te geven, creëerden we de ruimte om te innoveren. Gaandeweg leerden we dat sommige, voor ons mensen doodeenvoudige, taken zich lastig lieten vangen in regelgebaseerde systemen: het herkennen van voorwerpen in foto’s, de stemmen van personen, of het analyseren van geschreven teksten.

Kunstmatige intelligentie vergroot het bereik van taken die we kunnen automatiseren, zoals het verwerken van de, haast zintuigelijke, informatie uit de vorige alinea. Zij verandert deels ook de rol van de programmeur. Deze beschrijft niet langer hoe een handeling te verrichten, maar hoe de computer de statistische patronen kan berekenen. De computer construeert modellen op basis van data als camerabeelden, teksten en geluidsfragmenten. Regels en deductie maken plaats voor observaties en inductie. Indien juist toegepast, biedt kunstmatige intelligentie een nieuwe manier om menselijke energie te besparen, om processen te versnellen, om innovatie te stimuleren.

Voorzichtigheid blijft geboden. Een hoge mate van automatisering gaat gepaard met grotere risico’s. Wanneer beslissingen autonoom en mechanisch genomen worden, om zonder interventie een proces in gang te zetten, is het lastig foute beslissingen op te merken en te corrigeren. Een voorbeeld zagen we in 2017, toen YouTube gruwelijke filmpjes in hun “kindvriendelijke” omgeving liet zien. De video’s werden door kunstmatige intelligentie gecureerd. Kwaadwillenden leidden het systeem om de tuin door de gruwelijkheden te verpakken in zuurstokkleurig filmmateriaal⁴.

Als hbo-instelling, hebben we de taak wetenschappelijke vooruitgang te vertalen naar de samenleving. Dat vergt een praktische, pragmatische kijk op kunstmatige intelligentie en oog voor de publieke opinie, ethiek, wet- en regelgeving. Hoe jammer zou het zijn als het potentieel van kunstmatige intelligentie onbenut blijft uit angst of omwille van afbreukrisico’s? Terwijl automatisering een krachtig instrument is om de gevolgen van demografische ontwikkelingen als de vergrijzing te ondervangen. Dan nog zullen we iedereen en elkaar nodig hebben, naast de computer, ondersteund in onze werkzaamheden door kunstmatige intelligentie.

Als we de volgende stap in onze digitale transformatie willen zetten, hebben we professionals nodig, opgeleid om vanuit breed perspectief, met oog voor mens en techniek, naar de uitdagingen van vandaag en morgen te kijken; die niet bang zijn voor, maar om kunnen gaan met nieuw gereedschap. Dat is onze uitdaging.