#Onderwijs2032: een toekomst voorbereid op Kunstmatige Intelligentie

“Een kind dat in 2014 voor het eerst naar school gaat, solliciteert rond 2032 naar een eerste baan” luidt de slogan van de #onderwijs2032 campagne. Staatssecretaris Sander Dekker van onderwijs, cultuur en wetenschap initieert hiermee een publieke brainstorm om het basis- en middelbaar onderwijs gereed te maken voor de toekomst. “Vroeger werkte mensen in fabrieken en op het land. Nu wordt veel werk voor ons gedaan door machines dus moeten mensen leren hoe ze die machines bedienen.” vertelt het campagnefilmpje ons. Sander Dekker geeft, wellicht onbewust, aan dat de verhouding tussen mens en machine een belangrijk uitgangspunt is. Deze verhouding heeft een aardige ontwikkeling doorgemaakt de afgelopen tweehonderdvijftig jaar. Eerst werden er een breed scala aan fysieke handelingen overgenomen door mechanische machines. De digitale machine (lees: computer) volgde en maakte administratieve taken eenvoudiger. De ontwikkelingen zijn overigens verre van klaar. Sterker nog, de volgende generatie machines staan voor de (al geopende) deur; machines voorzien van kunstmatige intelligentie.

Roland laat de Nao zien aan een groep kinderen.

Roland laat de Nao zien aan een groep kinderen.

Een machine met kunstmatig intelligentie moet, in het kort, intelligent gedrag vertonen op basis van alle beschikbare informatie. Wat wij intelligent gedrag vinden verandert voortdurend waardoor er geen vastliggend beeld is van wat kunstmatige intelligentie echt is. Vroeger vonden we een vaatwasser een zeer intelligente machine. Zelfs schaakcomputer Deep Blue die ’s werelds beste schaker, Garri Kasparov, versloeg in 1997 wordt niet meer als zo intelligent beschouwd. Het is een gebied dat niet zonder controversie gaat. Zo vergeleek Elon Musk, de man achter SpaceX en Tesla Motors en bovendien groot investeerder in kunstmatige intelligentie, het met het oproepen van oncontroleerbare demonen. Hij sluit zich met zijn bezwaren aan bij een rij van onderzoekers, waaronder natuurkundige Stephan Hawking, die al eerder waarschuwden voor de gevaren van kunstmatige intelligentie. Voor een uiteenzetting van deze kwestie, waarin zeer relevante vragen worden gesteld, verwijs ik je graag door naar de Correspondent. De kunstmatige intelligentie waarover Musk en Hawking het hebben zit niet in de machines die er ons leven langzaam aan het binnenkomen zijn. Die moet nog ontwikkeld worden; ontwikkeld door diegene die in 2014 voor het eerst naar school gaan.

Als kunstmatige intelligentie werkelijk zo gevaarlijk is dan dienen de jonge onderzoekers, bouwers, financierders en beleidsmakers van de toekomst goed voorbereid te worden. Zo kunnen ze het gevaar tenminste afwenden. De nieuwe generatie moet niet alleen weten dat kunstmatige intelligentie bestaat of wat het is, maar vooral hoe het werkt. Ze moet inzicht krijgen in de technieken en in de positieve en negatieve kanten. Vroege aanraking met (de werking van) kunstmatige intelligentie is hiervoor essentieel. Mijn eerste suggestie voor Sander Dekker is daarom: neem (technieken, inzichten en denkwijzen uit de) kunstmatige intelligentie op in het basis- en middelbaar onderwijs.

Hoe moet kunstmatige intelligentie dan worden opgenomen in het onderwijs? En is dat niet alleen relevant voor de mensen die gaan werken aan (de ontwikkeling, verkoop, regulering van) kunstmatige intelligentie? De tweede vraag kan alvast beantwoord worden met nee. De huidige ontwikkelingen geven nu al genoeg reden om te stellen dat binnen nu en korte tijd, en al helemaal in 2032, iedereen te maken krijgt met kunstmatige intelligentie. Het zijn dan ook de technieken (en inzichten en denkwijzen) achter de huidige ontwikkelingen die uitstekend opgenomen kunnen worden in het basis- en middelbaaronderwijs. De huidige ontwikkelingen verschuiven de verhouding tussen mens en machine nog verder. Deze ontwikkelingen maken de machines namelijk zelfdenkend en sociaal.

Roland demonstreert de Nao

Roland demonstreert de Nao

Zelfdenkende machines zijn in staat om zelf de situatie in te schatten en daarop besluiten te nemen. Voorbeelden zijn zelfrijdende auto’s, robots en (militaire) drones. Ondanks dat de voorspellingen hierover niet altijd zuiver zijn is het overduidelijk dat ze zeer binnenkort gaan komen. In de digitale wereld zijn er al langer zelfdenkende ‘machines’. Zo bepalen de web crawlers van Google al sinds jaar en dag geheel zelfstandig waar jouw website over gaat en of het getoond moet worden bij een bepaalde zoekopdracht. Je zal er om lachen, maar dit werd eerst door mensen gedaan. Zo zal er in 2032 ook gelachen worden om de dingen die mensen nu beslissen. Computer zullen betrouwbaardere medische diagnoses stellen, winstgevendere financiële analyses maken en mogelijk zelfs de ware voor je vinden. Machines kunnen dit goed omdat ze in staat zijn om grote hoeveelheden data tegelijk en systematisch te verwerken. Ze maken modellen van de werkelijkheid om voorspellingen te doen. Komt een voorspelling niet uit dan leren ze hier weer van. Niet alleen zelfdenkend, maar ook zelflerend dus. Op basis van een gegeven invoer of opdracht kunnen deze machines verschillende scenario’s doorrekenen en zelf bepalen wat de beste diagnose, strategie of date is. En in het geval van een diagnose of strategie kunnen ze ook zelf de behandeling starten of aankoop doen. Deze achterliggende techniek heet Machine Learning en kan enorm breed worden toegepast. De basisbeginselen zijn door een kind te snappen. En dat is precies wat er moet gebeuren.

Laten we verder gaan met sociale machines. De (sociale) afstand tussen mens en machine, fysiek en digitaal, zal verkleind worden. Machines zullen de intenties en behoeftes van de gebruikers beter kunnen inschatten en daar op inspelen. Ze kunnen niet alleen onze emoties detecteren maar ook emuleren. Stel je komt thuis na een vermoeiende dag en gaat zitten op de bank met een zucht. Jouw smart home weet nu niet alleen dat je thuis bent en dat de verwarming wat graden warmer mag, maar het zal je ook een kopje thee aanbieden en vragen naar je dag. In alle lagen van de (geestelijke) gezondheidszorg zullen sociale robots worden ingezet. Ze zullen autistische kinderen beter leren communiceren, je motiveren om toch die revalidatieoefeningen te doen en de nachtzuster assisteren wanneer er drie patiënten tegelijk naar het toilet moeten. Sociale machines, zijn in tegenstelling tot wat machines altijd geweest zijn, niet rechtlijnig en consistent, maar persoonlijk en afhankelijk van jou. Dit betekend dat machines een stuk onvoorspelbaarder worden. Als mensen niet getraind zijn om om te gaan met dit soort machines kan het leiden tot gevaarlijke situaties. Denk bijvoorbeeld aan een huishoudrobot. Kan ik opdracht geven om de tafel af te ruimen, inclusief het broodmes, als er spelende kinderen door de eetkamer rennen? Hiervoor is inzicht nodig. Inzicht komt met ervaring. Ervaring komt met de tijd. Er is geen tijd te verliezen. Kinderen moeten al zo vroeg mogelijk omgaan met sociale machines, zoals robots, om ze te leren inschatten. De beste manier hiervoor is door ze zelfs eens een robot te laten bouwen en te programmeren, bijvoorbeeld met Lego.

Of ze er nou positief of negatief over zijn, de belangrijkste denkers van deze tijd geven aan dat kunstmatige intelligentie een grote invloed gaat hebben op de moderne tijd. Het is uiteraard belangrijk dat de toekomstige onderzoekers en beleidsmakers zo vroeg mogelijk in aanraking komen met kunstmatige intelligentie, om zo de ontwikkelingen in goede banen te leiden. Daarnaast zal iedereen gedurende zijn of haar professionele en persoonlijke leven (dagelijks) in aanraking komen met kunstmatige intelligentie. Ook zij dienen daarop voorbereid te worden. Goed #onderwijs2032 is hiervoor de sleutel.

Dit bericht is geplaatst in Opinie. Bookmark de permalink.

Geef een reactie