Kunstmatige intelligentie (artificial intelligence, ai) heeft moeite met generaliseren. Haar redeneer- en probleemoplossend vermogen, een belangrijke vorm van intelligentie, is slechts matig ontwikkeld. Wel kan ai vaak veel meer informatie verwerken dan mensen dat kunnen.
Dit stelt Claire Stevenson, universitair docent psychologische methodenleer aan de Universiteit van Amsterdam (UvA). Ze doet onderzoek naar de vraag hoeveel intelligentie er eigenlijk zit in ai. Stevenson kijkt naar algoritmes en in hoeverre die analogieën kunnen oplossen.
Mensen kunnen beter dan ai een oplossing bedenken voor een nieuw probleem op basis van verbanden met een bekende. Als kinderen weten dat dorst staat tot drinken, begrijpen ze na een tijdje dat bloeden staat tot pleister en niet tot wond of snijden. Door het verband tussen dorst en drinken toe te passen op bloeden komen ze op het juiste antwoord pleister, in plaats van bekende associaties zoals wond of snijden.’
Stevenson deed eerst zulke experimenten met kinderen. Daarna verlegde ze haar aandacht naar cognitieve AI en het nabootsen van intelligentie. AI kan alleen na lange training oplossingen aandragen via abstract redeneren. En dan beperkt deze vorm van intelligentie zich tot het terrein waarop het was getraind.
Leerpotentieel
Stevenson onderzoekt momenteel hoe ai en kinderen van elkaar kunnen leren. De kernvraag is hoe mensen zo slim worden. Ze analyseert hoe intelligentie zich ontwikkelt en hoe het creatieve proces tot stand komt, specifiek bij kinderen en AI. Hierbij verbindt ze haar expertise rond ontwikkelingspsychologie en die rond wiskundige modellen en informatica. ‘Ik wil eigenlijk menselijke intelligentie testen bij ai, en ai- intelligentie bij kinderen.’
In haar onderzoek wil ze een verband gaan leggen tussen het leerpotentieel van ai en dat van kinderen. Ze wil daarvoor gaan vergelijken hoe beiden redeneertaken en bepaalde problemen oplossen, onder andere in de online leeromgeving Oefenweb. Deze kennis hoopt ze vervolgens in te kunnen zetten voor de verdere ontwikkeling van ai en van de leeromgeving voor kinderen.
Stevenson: ‘Stel dat ai analogie-redeneren onder de knie krijgt en zo flexibeler en creatiever leert te denken. Samen met het ongekende vermogen tot algemene (feiten)kennis en verwerkingscapaciteit, zou ai verbanden kunnen zien tussen ver uit elkaar liggende gebieden. Bijvoorbeeld het leggen van parallellen tussen ziekteverloop en genezing en de strijd tegen klimaatverandering. Zo zou ai onverwachte kennis kunnen aandragen voor het oplossen van complexe vraagstukken.’
