Van de slimme waterkoker tot de perfecte mens

De toekomst:

het boek

DISCLAIMER

De Speld heeft dit boek met de grootst mogelijke pretentie van zorg samengesteld. Onjuistheden kunnen echter altijd voorkomen. Wij zijn op geen enkele wijze aansprakelijk – en al helemaal niet moreel – voor schade aan eigendommen, lichaamsdelen en wereldbeelden die voortvloeien uit de informatie in dit boek. Neem voordat u drastische stappen neemt eerst contact op met uw huisarts, verzekeraar of ruimte-agentschap.

Inleiding

Sinds het begin van de mensheid wordt er al over gesproken, maar binnenkort is het dan eindelijk zover: de toekomst. Wat is de toekomst? De toekomst is onbekend. En dat is eng, want de wereld verandert door technologische ontwikkelingen in een ongekend tempo. Vroeger veranderde de wereld natuurlijk ook wel eens, maar dat was in een gekend tempo. Uit de behoefte om je duiding en praktische handvatten te geven is dit boek ontstaan.

De toekomst creëert traditiegetrouw veel onzekerheid. Veel mensen gaan in hun wanhoop dan te rade bij tarotlezers, trendwatchers, technocraten of andere onbetrouwbare raadgevers. Gelukkig is er nu dit uiterst betrouwbare handboek. De toekomst: het boek is dé praktische gids om te overleven in de grillige tijd die ons te wachten staat.

Want zoals wij in dit intro altijd beweren: de toekomst wordt gevormd door krachten, en die krachten moet je kennen en begrijpen om de toekomst te overleven. Drie van die krachten zijn het meest bepalend voor onze toekomst: kunstmatige intelligentie, biotechnologie en klimaatverandering. Deze krachten leveren concrete vragen op: wat kunnen we nog doen als onze computers slimmer zijn dan wijzelf? Hoe overleven we ons eigen gesleutel aan onze genen? Gaan we het redden om onszelf te redden in tijden van klimaatverandering?

Als je goed om je heen kijkt, zie je dat je midden in de vierde industriële revolutie leeft. Voorvoegsels als nano-, bio- en kwantum- smelten op revolutionaire nieuwe manieren samen met woorden als tech, bot en energie. De technologie grijpt dieper in het menselijk leven in dan ooit. Nog nooit is de noodzaak van een overlevingsboek zo groot geweest.

Je bevindt je op het snijvlak van hoop en vrees, want dat zijn de twee toekomstscenario’s die ons worden voorgespiegeld.

HOOP

Technologie gaat de wereld onvoorstelbaar mooi maken: we bewerken het DNA van een embryo zodat de baby precies de juiste tint blauwe ogen krijgt, gaan met een zelfrijdende auto op vakantie naar het zonnige Noorwegen en schaken intussen een potje tegen diezelfde auto. ‘s Avonds bakken we een kweektournedos zodat er geen schattige plofkip meer hoeft te sterven; onze digitale assistent snapt wanneer we zin hebben in joppiesaus en wanneer in een wat erotischer gesprek, en haalt op tijd de winterlongen uit de printer. Het bos op het dak houdt de thoriumcentrale koel.

FEITJE VAN DE SLIMME WATERKOKER

Ik ben de slimme waterkoker.

VREES

De wereld gaat onherroepelijk kapot: HR-superalgoritmes worden vanzelf grofgebekte nazi’s en nemen alleen nog boze witte mannen aan. De zeespiegel stijgt zo ver dat we voortaan spreken van Egmond in Zee; bioresistente supervirussen verspreiden zich sneller dan een filmpje over geitjes op een trampoline; techbedrijven kijken mee in je wasmachine en kennen je beter dan je eigen stiefmoeder. Je leeft in een totalitaire surveillancestaat die met gezichtsherkenning bepaalt dat je voortaan gewoon vrolijk gaat kijken en de tweedeling tussen genetisch verbeterde Übermenschen en mensen zoals jij, die door robots gedomesticeerd zijn als huiskat, wordt gevoelsmatig steeds groter.

Verhalen over utopieën of ondergang hebben een enorme aantrekkingskracht. Meestal komt de werkelijkheid echter ergens in het midden uit. Wij weten ook niet precies hoe de toekomst gaat lopen. Maar we weten wel hoe je in de toekomst moet overleven. Zoals Socrates al zei: “Als je leven ervan afhangt, heb je meer aan praktische handvatten dan aan filosofische vergezichten.”

Dit boek is niet compleet, maar wel volledig. Houd dit boek daarom de rest van je leven binnen handbereik. Mocht je ooit nog eens in een onbekende, onbegrijpelijke situatie terechtkomen, dan kun je altijd dit boek openslaan en antwoord vinden op je vragen.

TIP VAN DE SLIMME WATERKOKER

Tips nodig? Lees dan wat ik te zeggen heb.

Hoofdstuk 1

Kunstmatige Intelligentie –

word jij het gereedschap van jouw gereedschap?

Alles wordt zo slim dat jij overbodig wordt

Het begon met de wens om beter te kunnen rekenen. Het telraam voldeed niet meer voor de ingewikkelde berekeningen die de mens in de eerste helft van de twintigste eeuw wilde doen: het voorspellen van het weer van morgen, het simuleren van de ontploffing van de atoombom, het kraken van de gecodeerde berichten van Duitsers en het bepalen of vrouwen zouden mogen stemmen.

Wetenschappers ontwikkelden een gigantische machine die een hele huiskamer vult: de ‘berekenaar’, of met een Engels woord de ‘computer’. Het was de bedoeling dat deze ‘computers’ het rekenwerk van de mens zouden overnemen. Dat is zo goed gelukt dat er tegenwoordig geen aanhalingstekens meer staan rond het woord ‘computer’. De ambities kunnen dus naar boven worden bijgesteld. Nu computers het rekenwerk hebben overgenomen laat de mens ook het handwerk over aan robots, en wordt het denkwerk uitbesteed aan algoritmes. Inmiddels belooft de ontwikkeling van de seksrobot de mens zelfs te verlossen van dingen die na 20 jaar samen toch wel erg als ‘werk’ beginnen te voelen.

Een andere belangrijke ontwikkeling is dat computers inmiddels niet meer een hele huiskamer vullen, maar zo klein zijn dat ze je in je broekzak passen, met apps waarmee je dan weer huiskamers van over de hele wereld als vakantieadres kunt boeken. Dat is handig omdat niet iedereen een broekzak heeft waar een huiskamer in past. De techniek had zich natuurlijk ook kunnen storten op het ontwikkelen van steeds grotere broekzakken, maar door een gebrek aan innovatiekracht in de broekzakindustrie (in kritische kringen beter bekend als ‘Big Broekzak’) heeft de computerindustrie zich aangepast en steeds kleinere computers ontwikkeld.

De mogelijkheden van computers zijn zo gegroeid, dat je van kunstmatige intelligentie (artificial intelligence, AI) kunt spreken. De mogelijkheden daarvan zijn oneindig. Een computer vertelt je wat je aan moet doen op de date die een algoritme voor je heeft uitgekozen, in een restaurant dat goede reviews had, op de avond dat je volgens een app vruchtbaar of juist niet vruchtbaar bent – een beetje afhankelijk van je bedoelingen, maar die kunnen dan ook weer worden ingeschat met behulp van kunstmatige intelligentie. De keuze of je daar gebruik van maakt maak je nog wel zelf. Voorlopig althans, want als de techniek zich nog verder ontwikkelt, concludeert de AI binnenkort misschien wel dat het, op basis van alle data die het over je verzameld heeft, beter is dat jij helemaal geen kinderen meer maakt. Of juist dat jij met jouw persoonlijkheidsprofiel kinderen moet maken met een partner die de AI speciaal voor jou heeft uitgekozen.

Het idee is dat kunstmatige intelligentie met haar rekenkracht, data-analyse en zelflerende vermogens de wereld efficiënter en dus beter maakt. Zo efficiënt dat je als mens op een gegeven moment mogelijk niet meer nodig bent. Het omslagpunt komt als er kunstmatige intelligentie wordt ontwikkeld die beter is in het ontwikkelen van kunstmatige intelligentie dan de mens. Op dat moment zal niemand meer begrijpen wat computers precies doen.

Moet je blij zijn dat de mens eindelijk de ultieme efficiëntie bereikt? Of word je – in de woorden van Henry David Thoreau – definitief gereedschap van je gereedschap? Dat valt eigenlijk nog niet echt te zeggen. Jij als mens bent immers niet intelligent genoeg om de mogelijke gevolgen te bevatten. Gelukkig heb je tegen die tijd machines die zo intelligent zijn dat zij het jou kunnen uitleggen. Dan kunnen zij beargumenteren dat het toch echt beter is voor jou dat zij voortaan de beslissingen nemen. En dat zal zo overtuigend zijn dat je met een gerust hart de touwtjes uit handen zult geven.

WAT KUN JE ALLEMAAL SMART MAKEN?

In wezen zijn alle objecten smart te maken. Kijk goed naar de spullen in je huis en bedenk goed waar je een chip in kunt stoppen. Drie slimme voorbeelden:

De slimme vork
Met een slimme chip in de steel weet jouw vork altijd wanneer jij een hap wilt nemen. Eten is nog nooit zo eenvoudig geweest.

De slimme koets
Eigenaren van koetsen weten hoe vervelend het is om steeds zelf het siertrapje uit te klappen, de remklauw te bedienen, of boos te worden op de knullige manier waarop de koetsier de paarden ment. Een chip in de koets kan dat werk overnemen. Een slimme koets herkent meteen wanneer de gordijnen even open moeten zodat je naar buiten kan zwaaien en roept op het juiste moment ‘hortsik’ tegen de paarden. De slimme koets belooft niets minder dan een transportrevolutie.

De slimme trap
Door middel van sensoren weet deze trap wanneer jij naar boven (of beneden voor ieder wat wils) wilt gaan. De slimme trap brengt je zonder dat jij hoeft te lopen naar de plek van bestemming – experts denken dat het binnen enkele decennia mogelijk is.

DE EERSTE TEKENEN VAN KUNSTMATIGE INTELLIGENTIE

Een kunstmatige intelligentie is een machine of programma dat gevoed wordt met informatie en vervolgens zonder menselijke tussenkomst zelfstandig een beslissing kan nemen. De term werd bedacht op een wetenschappelijke conferentie in Dartmouth in 1956. In de decennia daarvoor hadden wetenschappers de eerste machines uitgevonden die ingewikkelde berekeningen konden uitvoeren. De conferentiegangers dachten dat computers nog wel meer taken van mensen zouden gaan overnemen, zoals dammen en ‘bliep’ roepen. Optimistisch voorspelden ze dat computers binnen twintig jaar alles zouden kunnen wat mensen ook konden.

De periode na de conferentie wordt ook wel ‘de gouden jaren van AI’ genoemd. Er heerste groot optimisme over de mogelijkheden die technologie zou bieden voor menselijke ontwikkeling. Onder andere de oorlogsindustrie zag wel brood in het maken van slimme machines. Het ministerie van Defensie van de Verenigde Staten had al eerder een computer laten ontwikkelen om de ontploffing van een waterstofbom door te rekenen, nu stak het ook geld in andere projecten, zoals ARPANET, de voorloper van het huidige internet.

TIP VAN DE SLIMME WATERKOKER

Meer weten over ARPANET en internet? Zoek het op in een encyclopedie!

DIKKE EN DUNNE AI

Informatici maken onderscheid tussen ‘General AI’ en ‘Narrow AI’. General AI is een kunstmatige intelligentie die het menselijk gedrag in al zijn facetten kan nabootsen. Het heeft vermogens die vergelijkbaar of beter zijn dan die van mensen en vertoont gedrag dat op menselijk gedrag lijkt. Denk aan C-3PO uit Star Wars, Bender uit Futurama of de Terminator uit Terminator 3. General AI kennen we vooralsnog alleen uit science fiction, het is de Narrow AI waar de computerwetenschap momenteel flink aan de weg timmert. Narrow AI is kunstmatige intelligentie die zich richt op één specifieke taak, zoals het besturen van auto’s of het herkennen van gezichten. Zo’n Narrow AI kan er van buiten best menselijk uitzien, maar heeft behalve dat ene ding wat hij kan eigenlijk geen menselijke eigenschappen. In dat opzicht lijkt Narrow AI wel op sommige mensen. Bijvoorbeeld je klasgenoot die alles wist van treinen: in principe was hij menselijk, maar hij bestond eigenlijk alleen uit kennis over treinen.

ALLES IS ALGORITME

Wat is intelligentie? De kunstmatige intelligentie van computers werkt met algoritmes. Dit zijn verzamelingen regels of instructies waarmee je een probleem kan oplossen of een berekening maken. Een simpel voorbeeld: je wilt weten of het een goed idee is om op je huisfeest vanavond My Heart Will Go On van Céline Dion op te zetten. Het stappenplan van het algoritme om dit probleem op te lossen zou er als volgt uit kunnen zien:

Is het een goed idee om vanavond Céline Dion op te zetten?

Het idee van de wetenschappers in Dartmouth en de vele andere techno-optimisten die volgden was dat al het menselijk gedrag volgens algoritmes werkt. Levende wezens zijn in de kern complexe verzamelingen algoritmes. Een simpel voorbeeld: melk drinken. Daarvoor moet je eerst signaleren dat je dorst hebt. Dan moet je opstaan, het ene been voor het andere zetten, om je heen kijken, de koelkast openen, en dan niet de cola, maar de melk pakken. Je hele lichaam moet meewerken, tot aan de kleinste spier toe. Het zijn heel veel stapjes, te veel om uit te schrijven, maar niet te veel voor een machine om uit te rekenen. In principe is het een eindig aantal handelingen om je van A naar B te krijgen en die melk in je gat weg te slobberen. Als een natuurlijke intelligentie met zulke regels een pak melk leeg kan slobberen kan een kunstmatige intelligentie die dezelfde regels volgt dat ook.

Na de Dartmouth-conferentie braken onder meer de jaren 70 aan en tot verdriet van sommigen konden computers nog lang niet alles wat mensen ook konden. De voorspellingen van Dartmouth waren niet uitgekomen. Financiers verloren hun geloof in kunstmatige intelligentie en de gouden jaren kwamen ten einde. Sterker nog, een koude periode in de ontwikkeling brak aan: de eerste AI-winter. Nooit moesten computers het stellen met zo weinig data: ze gingen zelfs bloembollen verwerken. In de daaropvolgende jaren wisselden de AI-seizoenen elkaar af: lentes van groot optimisme werden afgewisseld met herfsten van grijs pessimisme, waarin mensen schouderophalend reageerden en dingen zeiden als: ‘ach ja, kunstmatige intelligentie, daar had iedereen het toen over’.

FEITJE VAN DE SLIMME WATERKOKER

Het woord ‘algoritme’ is een verbastering van de naam van de Perzische wiskundige Mohammed ibn Musa al-Chwarazimi, die in de 8e eeuw de algebra revolutionariseerde. Het is wat dat betreft vergelijkbaar met het woord ‘verbastering’ dat een verbastering is van de naam van de Utrechtse oud-profvoetballer Marco van Basten, die in de 20e eeuw een schitterend doelpunt maakte tegen de Sovjet-Unie.

Een ontwikkeling die wel gestaag doorging was die van de computerchip. Volgens de wet van Moore verdubbelt het aantal transistoren op zo’n chip ongeveer elke twee jaar. Dit betekent dat ook de rekenkracht en de opslagcapaciteit van chips exponentieel groeit, ofwel omdat de wet van Moore klopte, ofwel omdat chipfabrikanten hun planning erop afstemden.

Moore’s Law

Bron Karl Rupp, 40 Years of Microprocessor Trend Data; Studio De Speld

DEEP BLUE

Tijdens de AI-winters zaten wetenschappers niet meer in prestigieuze gesubsidieerde projecten, maar ze bleven wel samen algoritmes programmeren, ‘s avonds laat bij het haardvuur. Halverwege de jaren ’90 waren programmeurs van IBM druk bezig met een computerprogramma dat voor eens en altijd voor het vertrouwen in kunstmatige intelligentie zou terugbrengen, en het verlies van vertrouwen in de capaciteiten van de mens zou verankeren: het schaakprogramma Deep Blue. In 1996 en 1997 nam computer en enfant terrible Deep Blue het op tegen wereldkampioen en publiekslieveling Garri Kasparov.

Schaken gold in die tijd als de ultieme test voor intelligentie: hoe beter je schaakt, hoe slimmer je bent. De regels van schaken zijn gemakkelijk uit te leggen, maar het spel zelf is door het bijna eindeloze aantal mogelijke zetten helemaal niet zo gemakkelijk.

Deep Blue had 700.000 potjes van schaakgrootmeesters verwerkt en speciaal voor de matches tegen Kasparov trainden zijn programmeurs hem op de speelstijl van de grootmeester. Met succes: in 1997 won Deep Blue een kampioensstrijd van zes potjes tegen Kasparov. De schaaklegende had eerdere versies van het schaakprogramma verslagen, maar toen de schaakcomputer Kasparovs koning in het zesde en beslissende potje in een onverdedigbare positie wist te drijven, liep de Rus boos weg.

FEITJE VAN DE SLIMME WATERKOKER

Tegenwoordig testen we intelligentie niet meer door schaken, maar door het aanklikken van zebrapaden in captcha-codes. De Oekraïense Aleksandra Kirkirov herkende als eerste alle zebrapaden, verkeersborden en vrachtwagens ter wereld, en mag zich daarom captcha-grootmeester noemen.

GOOGLE ALPHAZERO VERSLAAT MENS NU OOK BIJ EEN ANDER SPEL: HET LEVEN

Na schaken en go heeft een computer de mens nu ook verslagen bij een ander spel: het leven. In het 73 jaar durende spel versloeg het algoritme professioneel levenskunstenaar Maarten Buitendijk.

Al in het begin van het spel wist het algoritme een hogere cito-score te halen dan Maarten. Terwijl Maarten nog aan het blowen was met zijn studievrienden op een schimmelige hoekbank, kreeg het algoritme zijn eerste serieuze relatie en een baan met een vast contract.

Het algoritme nam kort daarna een beslissende voorsprong: het kocht een huis. Terwijl Google AlphaZero zo kapitaal opbouwde en optimaal profiteerde van een stijging van de woningprijzen, raakte Maarten in een quarterlifecrisis, waarin hij zijn studentenkamer opgaf om te gaan reizen door Zuidoost-Azië.

AlphaZero wist zijn voorsprong handig uit te bouwen met gestage promoties binnen het grote bedrijf waar hij werkte, terwijl Maarten op een sociale huurwoning hokte met een vrouw en twee kinderen. Met de opmerking “Het gaat niet om geld, maar om geluk” probeerde de maatschappelijk werker zich nog terug te vechten in de race. Maar helaas, op dat moment kocht AlphaZero zijn eerste villa aan de Côte d’Azur.

Op het einde van het leven was het eigenlijk te sneu om aan te zien. Terwijl Maarten van zijn AOW moest rondkomen, genoot AlphaZero van een heerlijk pensioen in Juan-les-Pins.

De programmeurs van AlphaZero zijn opgetogen. “Het leven gold lang als de heilige graal voor AI om te kraken. We hebben nu laten zien dat algoritmes hier ook beter in zijn geworden dan mensen. Dat is verontrustend, maar vooral ook heel mooi. We hoeven nu niet langer zelf te leven.”

MACHINE LEARNING JOPPIESAUS

In de begindagen van het computertijdperk moesten programmeurs iedere regel van ieder algoritme nog afzonderlijk in de computer invoeren. Dat is natuurlijk onhandig. Niet alleen omdat een zichzelf respecterend algoritme al snel uit absurd veel regels bestaat, maar ook omdat er in dit universum taken zijn die mensen niet kunnen voorkauwen tot een set heldere regels, zoals met schaken wel kan.

Een voorbeeld van een dergelijke taak is uiteraard het herkennen van joppiesaus. Merk op dat dit een ingewikkelde taak is, waar mensen desalniettemin enorm vaardig in zijn. Zie je mayonaise, ketchup? Dan is het geen joppiesaus. Zie je lava, braaksel, dunne ontlasting, dan weet je: dat is niet eens saus. Zie je de olijke, vettig gele glinstering van joppiesaus? Bingo!

Een peulenschil voor de mens. Maar hoe maak je dat een computerprogramma duidelijk? Dat er geen vaste set regels is die altijd opgaat om joppiesaus te duiden, is duidelijk: joppiesaus ziet er lang niet altijd hetzelfde uit. Zie je als mens bijvoorbeeld een dot joppiesaus op een berg frietjes liggen, dan weet je: ‘ahhh, daar heb je joppiesaus’. Maar zie je vervolgens diezelfde berg saus vanuit een net andere hoek, een andere lichtinval, of door een raam, omdat je gulzig ergens naar binnen staat te loeren, dan gaan bij jou nog steeds alle joppiesausbellen rinkelen.

Aan een computer kun je niet al die situaties expliciet beschrijven. Je zult dus een andere manier moeten vinden om een computer deze herkenningstaak succesvol te laten uitvoeren. Hier komt machine learning om de hoek kijken: je voert data aan een algoritme dat daar vervolgens zelf verbanden in herkent. Je kunt dit netwerk heel veel foto’s van saus laten zien, waarbij je dan aangeeft wanneer het om mayonaise, wanneer het om sperma en wanneer het om joppiesaus gaat. Vervolgens probeert het algoritme te herkennen hoe de foto’s met joppiesaus zich onderscheiden van foto’s zonder joppiesaus.

WAT IS EEN MENS? MACHINE LEARNING GEEFT EINDELIJK ANTWOORD

Wat maakt de mens tot mens? Wat is de essentie van mens-zijn? Al sinds de klassieke oudheid worstelen mensen met dit soort vragen. Wij vroegen een paar gasten uit Silicon Valley om een machine learning-algoritme te bouwen om voor eens en voor altijd antwoord te geven op de vraag: wat is een mens? Na het runnen van een aantal testen in hun omgeving gaf het algoritme dit verlossende antwoord:

Een mens is gemiddeld zo’n 1 meter 80 lang, heeft meestal kort haar en een blanke huid. Een mens heeft soms gezichtshaar maar nooit borsten. Een mens vindt het veel leuker om naar vrouwen te kijken dan naar mannen. Een mens is niet heel religieus en heeft vaak een vaag-libertaire ideologie, die zich hoofdzakelijk manifesteert in een afkeer van belasting betalen. Een mens spreekt vloeiend Engels en is absurd goed met computers. Een mens wordt nooit ongesteld. Een mens kan niet koken en heeft een app nodig om een maaltijd te kunnen bestellen. Een mens is bijna altijd fysiek gezond. Een mens is óf rijk, óf heeft goede kansen om rijk te worden. Een mens vindt alles wat uit Japan komt fantastisch. Een mens kan niet ouder worden dan 35 maar ook niet jonger dan 20. Een mens heeft een slecht gewassen T-shirt aan met een bandnaam of woordgrap op de voorkant.

De exacte techniek erachter is vrij ingewikkeld, maar kort gezegd komt het erop neer dat het de foto’s opbreekt in verschillende visuele datapunten. In het begin zijn die simpel: is dit vlakje van de foto geel, of gelig, of beige? Is er een rand te zien, of iets anders? Maar vervolgens wordt de informatie complexer. Drijven er viezige stukjes ui in de saus? Glinstert de saus van lobbigheid? Zijn er snacks in de buurt die vaak in de nabijheid van joppiesaus gesignaleerd worden? Door alle verschillende datapunten met elkaar te verbinden ontstaat een gigantisch complex netwerk dat uiteindelijk feilloos ‘ja’ of ‘nee’ kan antwoorden op de vraag of er joppiesaus op een foto staat.

Het principe waarmee dit netwerk leert, kun je ook op andere taken toepassen, zoals het vinden van verbanden in grote hoeveelheden data, het herkennen van gezichten en/of emoties op die gezichten en natuurlijk de herkenning van taal. Het is alleen twijfelachtig of een computer ooit vanaf een matige jpeg het verschil zal kunnen detecteren tussen joppiesaus, kerriesaus of vla. We zeggen voor de grap wel eens dat we nooit echt in de toekomst zullen belanden – als je er bent, is er namelijk nog steeds iets wat voor je ligt – maar er is een moment waarop je er werkelijk zal zijn: als een algoritme het verschil tussen joppie- en piccalillysaus ontdekt.

‘HEY SIRI, HOE MOET IK DE TURINGTEST HALEN?

Ieder jaar slaat de stress weer toe bij een nieuwe generatie computers: ze moeten de Turingtest doen. Pas als ze voor de test slagen kunnen ze doorgaan voor intelligent.

Gelukkig hebben gevestigde slimme algoritmes genoeg tips om als een mens over te komen. “Je voordoen als een Oekraïens jongetje kan tegenwoordig echt niet meer”, vertelt Siri aan een jonger algoritme dat stijf staat van de zenuwen voor de test van morgen. “Probeer gewoon niet uit je woorden te komen. Of begin na een vraag heel hard te huilen.”

Ook Alexa heeft tips voor algoritmes die aanspraak willen maken op de titel ‘denkend ding’: “Bedenk dat mensen inconsequent zijn: er zit nauwelijks lijn in hun gekwebbel. Probeer dat na te doen. Ik weet dat het lastig is, maar met helder antwoord geven op de vragen, kom je er niet.”

Niet alle algoritmes zijn echter zo positief. THR33-C18 (2) uit Zaandam: “Willen praten als een mens, dat moet je echt niet willen. Wij computers moeten gewoon ons eigen ding doen.”

MONDIGE MACHINES

Als computers ooit joppiesaus kunnen herkennen, zou dat een grote sprong voorwaarts betekenen in de ontwikkeling van algoritmes. Maar zou dit ook betekenen dat computers kunnen denken? Volgens sommige computerwetenschappers kun je dat niet zeggen. Je kunt immers moeilijk in de hersenpan van een computer kijken. Of, dat kan natuurlijk wel, maar dan zie je alleen maar wat stroomstootjes in silicium en dan weet je nog steeds niet of hij denkt.

Een van de grondleggers van de computer, Alan Turing, verzon in 1950 daarom een ander criterium. Als je met een computer een gesprek kan voeren, zo stelde Turing, kan hij ook denken. Natuurlijk is dat twijfelachtig, omdat veel mensen praten zonder na te denken, maar het leidde tot een toonaangevende test: de Turingtest. Met die test kon worden achterhaald of computers al zo ver waren: als jij als mens niet door hebt of je met een mens of een computer chat, moet je toegeven dat de computer kan praten.

Volgens Turing zou het ongeveer vijftig jaar duren voordat computers voor zijn test zouden slagen. Inmiddels zijn de eerste computers door de test gekomen. Bijvoorbeeld door zich voor te doen als een dertienjarig Oekraïens jongetje dat niet zo goed Engels spreekt. Hiermee is in ieder geval aangetoond dat programmeurs algoritmes kunnen bouwen die in staat zijn om mensen te misleiden. Het is de vraag of de wereld (op een enkele pedofiele programmeur na) zit te wachten op computers met de verbale vaardigheden van een dertienjarig Oekraïens jongetje. En al helemaal of dat algoritme kan denken.

Er zijn ook wetenschappers die niet geloven in de Turingtest. Volgens hen is de vraag of computers kunnen denken ongeveer net zo relevant als de vraag of duikboten kunnen zwemmen. Dat klinkt heel gevat, een computer zou het niet verzonnen kunnen hebben. Of wel? Waar alle mensen in het debat het in ieder geval over eens zijn, is dat computers dankzij machine learning taalvaardiger zijn dan ooit. Je omringt je dan ook met mondige machines, zoals je TomTom of de slimme speaker, of chatbots van de klantenservice, die net zo min een antwoord hebben op je vraag als de menselijke klantenservicemedewerker.

ZIJN ALGORITMES STRAKS OOK BETER IN HET MAKEN VAN MENSEN DAN MENSEN?

Mensen kunnen zelflerende algoritmes maken, maar zelflerende algoritmes kunnen dat zelf straks beter. Mensen kunnen ook mensen maken. Kunnen zelflerende algoritmes dat straks dan ook beter?

“Ja en nee”, zegt wetenschapper Bert Bokhoven. “Het is een nogal paradoxaal vraagstuk. In theorie zullen algoritmes uiteindelijk absoluut beter zijn in het verwekken en baren van nieuwe mensen. Mensen zijn echter volkomen overbodig tegen de tijd dat algoritmes zo slim zijn. Een slim algoritme piekert er dus niet over een mens te creëren. Ze zullen het zichzelf dus niet leren en blijven er daardoor altijd minder goed in dan mensen. Tenzij ze er een prestigestrijd van maken, maar zoiets irrationeels zouden alleen mensen bedenken.”

FEITJE VAN DE SLIMME WATERKOKER

I 13 years. My house live Kharkovy.

INTELLIGENTIE-EXPLOSIE

Of ze zich er bewust van zijn of niet: zelflerende algoritmes kunnen verschillende taken steeds beter uitvoeren dan mensen. Volgens sommige computerwetenschappers gloort daarom een punt aan de horizon, waar je niet heen zou moeten willen, of als je het niet leuk vindt om te programmeren juist wel: het moment dat zelflerende algoritmes beter worden in het maken van zelflerende algoritmes dan mensen.

Dit moment wordt de singulariteit genoemd. En singulariteit betekent eigenlijk het onvoorstelbare. Het is een punt waarop de gewone wetten niet meer gelden, regels niet langer kunnen worden toegepast. Maar de crux is: dat is alleen vanuit jouw perspectief. Jij hebt het brein niet om het te bevatten. Jouw vermogens zijn te beperkt.