“De vraag is niet of computers kunnen denken, maar of mensen denken.” Deze uitspraak van de beroemde Amerikaanse psycholoog B.F. Skinner zet in ieder geval aan tot denken. Het is duidelijk dat computers iets kunnen dat lijkt op wat mensen ook doen. Maar voorlopig kunnen computers nog lang niet wat mensen kunnen.
Computers zijn al wel in staat om de wereld om hen heen waar te nemen, te interpreteren en zelfs tot op zekere hoogte te voorspellen. Maar kunnen ze dan ook denken? We komen dan op het terrein van de kunstmatige intelligentie. Dat is inmiddels een oud onderzoeksgebied. Al in de jaren zestig van de vorige eeuw is men begonnen intelligentie na te bootsen in computers.
Miljoenen regels
In die tijd werkte men nog met common sense programma’s. Dat zijn computerprogramma’s die miljoenen beslisregels bevatten over alledaagse feiten en weetjes. Al snel bleek het praktisch onmogelijk om hiermee echte kennis van de gewone wereld te representeren of te simuleren. Alleen al het kunnen herkennen van een paperclip bleek miljoenen en miljoenen regels aan programmacode te vereisen.
Leren door oefenen
Daarna kwamen de neurale netwerken. De manier waarop deze computerprogramma’s werken, lijkt op de manier waarop onze hersenen werken. Zo’n neuraal netwerk leert als het ware zelf wat de beste oplossing is. Je geeft het programma een opdracht. Bijvoorbeeld zoveel mogelijk punten halen bij het computerspelletje pong, of zo goed mogelijk een medische diagnose stellen. En daarna gaat de computer eindeloos oefenen en oefenen waarbij steeds de beste strategieën verder worden verbeterd. Je zou dat proces kunnen vergelijken met een bal die van een berg af leert rollen. Vanaf de top van de berg rollen dan balletjes naar beneden. Iedere keer als de bal goed rolt wordt het gootje dat die bal heeft gevolgd dieper. De volgende keer zal de bal eerder een succesvol pad volgen. Succesvol wil dan zeggen, het behalen van het vooraf aan het systeem opgedragen doel. Dit heeft een duidelijke parallel met de werking van onze hersenen. Ook wij leren door heel veel oefenen ons gedrag steeds beter aan te passen aan het door ons gewenste doel. Ook in onze hersenen worden succesvolle verbindingen steeds verder versterkt.
Bottom up
De top down benadering uit de jaren ’60 probeerde in computers een vorm van intelligentie in te bouwen. De bottom up benadering werkte juist andersom. We beginnen met een of meer duidelijke opdrachten. Vervolgens laten we het systeem eindeloos oefenen totdat dit het gewenste niveau van vaardigheid heeft bereikt. Het systeem heeft dan een zekere mate van intelligentie ontwikkeld. Maar nog steeds blijft de vraag: zouden we dit denken kunnen noemen? Weten we eigenlijk wel, hoe mensen denken? Wat is denken eigenlijk?
Hersenen emuleren
Tegenwoordig zijn we in staat om in een computer een (nog steeds sterk vereenvoudigde) simulatie te bouwen van de hersenen. Wetenschappers onderzoeken met behulp van zulke simulaties hoe populaties of netwerken van virtuele hersencellen zich organiseren als reactie op diverse stimuli. Helaas (?) blijkt onze computercapaciteit echter nog niet in staat om veel meer dan een deel van echte hersenen te “emuleren”. Het wachten is op nog snellere en betere computers. Maar die komen eraan.
Neuronen
Dan moeten we ook nog leren om de signalen tussen individuele neuronen in onze hersenen vast te leggen. En pas dan kunnen we de denkprocessen in een machine echt gaan vergelijken met de denkprocessen in onze menselijke hersenen. Maar het is de vraag waarom we dat dan nog zouden willen. Waarschijnlijk zou het ons inderdaad meer inzicht geven in de werking van onze hersenen. Maar die machine hersenen zijn dan wellicht al vele malen intelligenter dan ‘ouderwetse’ hersenen.
Waarschijnlijk blijkt de uitspraak van Skinner dan achterhaald. Computers (en verbeterde mensen) kunnen dan superdenken.
© Peter van der Wel (12019)
PS: Stuur deze blog vooral door naar collega’s en vrienden! Kreeg u ’m zelf doorgestuurd? Abonneer u hier gratis
PPS: Wilt u maandelijks als eerste mijn nieuwste blog ontvangen? Geef u hier op voor gratis toezending
