Nieuwe reeks ZIENERS
Roboticaexpert Herman Bruyninckx over mensen en machines
Ze zien, ze zien wat wij niet zien. Wat zij dan zien? ‘De Standaard’ interviewt vier Vlamingen die met bijzondere dingen bezig zijn: een burgerbeweging, de kosmos, het recente verleden, de nabije toekomst. Welke inzichten levert dat op?
Volgende week: hoogleraar natuurkunde Thomas Hertog (KU Leuven).
| De afgelopen vijf jaar nam Herman Bruyninckx tien dagen vakantie. Niet gemiddeld — in totaal. Het ‘hele concept van vakantie’ is niet aan hem besteed, zegt hij. Nooit echt geweest. Als student wiskunde zat hij ’s zomers in bibliotheken ‘rare boeken’ te lezen. Zo raakte hij in de ban van het heelal. En via het heelal: van – vroege – computers programmeren. Want die had hij nodig om 3D-modellen te kunnen plotten. Van het een kwam het ander, van het ander een tweede diploma: computeringenieur. Gevolgd door een derde: robotica. Nadien wilde hij ook nog nucleaire fysica studeren, maar dat kon niet meer. De dienstplicht riep. En na de uren: de basketbalcarrière. Bruyninckx speelde onder meer bij Leuven Bears, in eerste nationale. Profbasketter werd hij nooit – ‘ mijn ambities lagen elders.’ Maar dat belette hem niet om speler van het jaar te worden, en de nationale ploeg te halen. Op zijn 53ste, acht jaar na zijn basketpensioen, sloft hij nog steeds op retro All Stars-schoenen door de dagen. ‘ Ik was niet van de grootsten’, vertelt hij — 1 meter 94. Maar van de slimsten wél, ongetwijfeld. ‘We speelden volgens een vijftiental systemen. Ik kende ze allemaal. Ik wist niet alleen wat er van mij verwacht werd binnen al die systemen, ik wist het ook van alle andere spelers. Een coach heeft me daar achteraf op gewezen. Waarschijnlijk zat het er toen al wel wat in.’ Het? De buitengewone interesse in hoe dingen werken. Het oormerk van de wetenschapper. Kun je robots leren basketten? Ik heb me een keer laten vertellen dat wat kinderspel is voor mensen — een bal vangen — voor machines vaak ontzettend complex is. Herman Bruyninckx: ‘Nee hoor, da’s poepsimpel: ballistiek, de wet van Newton — wiskunde die je in de humaniora leert. Ik heb onze studenten weleens een projectje laten doen: robots vanop vijf meter een golfballetje in een beker laten gooien. Als je weet hoe groot het balletje is en wat de afstand tot het bekertje precies is, scoren ze altijd. In honderd procent van de gevallen. Dat heeft iets… deprimerends, in zekere zin.’
KENNISKLOOF
Robots die kunnen wat wij kunnen, en niet zelden beter. Het leek lang sciencefiction, maar wordt almaar sneller realiteit. De verkoop van industriële robots stijgt jaar na jaar met dubbele percentages, weet Herman Bruyninckx. En dat is nog buiten de huis-tuin-enkeukenrobots gerekend die onze tapijten stofzuigen, ons gras afrijden en onze wortels raspen. We gaan een heel nieuw tijdperk in, wordt her en der voorspeld. Een waarin auto’s zelf zullen rijden, drones pakjes zullen afleveren en robots voor bejaarden zullen zorgen. Alleen: wat zal dat dan voor ons betekenen — mensen? Zullen wij nog wel iets omhanden hebben? De afgelopen jaren verschenen er stapels onheilspellende boeken, rapporten en artikels over. ‘A
world without work?’ was begin dit jaar nog de titel van een sessie op het Wereld Economisch Forum in Davos. Volgens sommige studies zou de helft van de jobs de komende twintig jaar geautomatiseerd kunnen worden. Ook kennisjobs. Moeten we bang zijn? ‘Die evolutie is al 200 jaar aan de gang. Technologie wordt almaar beter, en ondersteunt ons almaar meer in wat we doen. En daardoor verandert de inhoud van veel jobs. Maar van die vaststelling naar de vrees dat jobs massaal gaan verdwijnen… Dat is wel een héél grote stap. Ik zie geen reden waarom dat nu plots zou gebeuren. Al was het maar omdat niemand me ooit heeft kunnen uitleggen hoe dat dan precies in z’n werk zou moeten gaan.’ Te complex? ‘Dat denk ik wel, ja. Ik ken niemand — mezelf inbegrepen — die het soort intelligente robots zou kunnen maken die daarvoor nodig zouden zijn. Je kunt daar wel een visie over hebben, maar een visie hebben is makkelijk. Het doen is toch altijd vele malen moeilijker.’
‘Neem de landbouw, een sector waarvoor almaar minder mensen warm te maken zijn, waar ontzettend veel geld in omgaat en waar al heel veel mogelijk is. Zelfs daar heb je niet één robot die nu eens heel slim tomaten plukt en dan vervolgens aardappelen gaat planten. Terwijl zelfs de minst opgeleide menselijke werkkracht dat soort dingen wel kan.’
Intussen wordt almaar meer mensenwerk wel geautomatiseerd.
‘Ja, maar dat is nog altijd de bedoeling van een industrie, natuurlijk: arbeid en kapitaal zo efficiënt mogelijk inzetten. Waarom worden robots ingeschakeld? Niet per se om menselijke arbeid uit te schakelen, hoor. Wel omdat ze gewoon beter zijn in sommige dingen. In het tillen van zware lasten, bijvoorbeeld — niet zeer aangenaam voor mensen. Of in precisiewerk.’ ‘En ja, er verdwijnen jobs. Maar er komen er nog altijd veel meer bij. Ook in België. Kijk maar naar het aantal vacatures. Alleen: mensen moeten zich wel blijven bijscholen, natuurlijk. Om bij te blijven. Maar ook dat is niet nieuw. Ook dat is al honderden jaren bezig.’
Hoe sneller en hoe krachtiger de technologie wordt, hoe hoger de lat voor mensen wel komt te liggen.
‘Dat punt is kritiek, denk ik. Want als er iets is wat zijn limiet bereikt zou kunnen hebben, dan is het misschien wel de menselijke capaciteit om bij te leren. Misschien is die limiet fysiek, omdat onze hersenen te beperkt zijn, misschien is hij psychologisch, omdat de inspanning te groot is. Maar we hebben ze ongeveer wel bereikt, denk ik.’ ‘Er dreigt bovendien een opleidingskloof. Voor wie mee is, zijn er ongelooflijke opportuniteiten. Maar wie niet mee kan of mee wil, krijgt het moeilijk. Nu al zijn er almaar minder mensen die de technologische ontwikkelingen voldoende begrijpen om er optimaal van te kunnen profiteren. Ik merk dat zelfs bij onze studenten. De kleine groep die wel mee is, is overduidelijk creatiever en efficienter dan de mainstream. Ze hebben betere inzichten in het creëren van systemen die verschillende disciplines integreren. En robots zijn bij uitstek voorbeelden van zulke systemen.’
Er wordt weleens gezegd dat creativiteit het domein is waar wij mensen robots altijd het nakijken zullen geven.
‘Creativiteit programmeren is nochtans heel eenvoudig, hoor. Je zet een netwerk op, je verandert een paar parameters en je wacht af. Wat er dan gebeurt, zal creatief zijn. Alleen: het zal ook heel erg onvoorspelbaar zijn. Doelgerichte creativiteit, daar draait het om. En dat is veel moeilijker. Innovatief denken — dingen creëren met een duidelijke maatschappelijke en economische meerwaarde. Dat is een schaars goed.’
Wordt het ons voldoende aangeleerd?
‘Ik denk dat we daar toch een probleem hebben. Toegevoegde waarde zit vandaag in multidisciplinaire toepassingen. Maar ons onderwijssysteem is daar niet op ge- richt. We blijven nog altijd monodisciplinaire feiten in de hoofden van onze studenten pompen. We leren ze niet hoe ze met de huidige wereld moeten omgaan. Onderwijzers en proffen zijn daar zelf ook niet voor opgeleid. Het is bovendien een werk van lange adem. Een dat je vaak uit je comfortzone duwt.’
De tijd van middelmaat is nochtans voorbij, waarschuwen economen: wie niet goed is met technologie, of te weinig waarde toevoegt, wordt genadeloos weggeconcurrereerd.
‘De ongelijkheid wordt enorm versterkt. En daar heb ik ethisch wel wat problemen mee. Machines creëren almaar meer economische waarde. Maar als alleen de eigenaars van die machines alle opbrengsten krijgen, dan neemt de ongelijkheid toe. Dat gebeurde lang geleden, met de eerste industriële revolutie. En dat gebeurt nu opnieuw. Destijds was dat de ontstaansbodem van het socialisme, met dingen als het minimumloon en zo. Nu denk ik niet dat we nog veel technologie kunnen toevoegen zonder na te denken over een basisinkomen.’ ‘We hebben het vaak over 1 versus 99 procent als het over geld gaat. Maar bij kennis is het net zo. De kloof wordt almaar groter. Het goede nieuws is dat de 99 procent er nog altijd bij is. Maar wat als die moeten afhaken? Je ziet bovendien dat die 1 procent besten naar 1 procent van de bedrijven gaan. Omdat het die bedrijven zijn die die 1 procent besten kunnen — of durven — aannemen. Het maakt bijvoorbeeld Facebook en Google ongelooflijk machtig. Nóg veel machtiger dan mensen nu al denken.’
REVOLUTIE = EVOLUTIE + SCHAAL Het woord ‘revolutie’ is nooit ver weg als het over de IT-omwenteling gaat. Deelt u het gevoel dat de wereld sneller dan ooit verandert?
‘Als de schaal van evoluties groot genoeg wordt, worden het vanzelf revoluties. En zo hebben we er wel een paar gehad. De rekenkracht en de opslagcapaciteit van computers zijn enorm toegenomen, en los daarvan: de mogelijkheden tot communicatie. De mobiliteit van mensen is ook vele malen groter geworden. Al die dingen samen maken dat iemand die vandaag jong is, toegang heeft tot eindeloos veel meer informatie dan wij, toen wij dezelfde leeftijd hadden. En dat is echt wel een revolutie. Alleen: wat gaan we daarmee doen, met al die informatie? Hoe gaan we daar nu kennis mee creë- ren? Dat is voor mij de cruciale vraag.’
Met nóg meer informatietechnologie?
‘Ken je de kennispiramide? Aan de basis, onderaan, heb je data. Die hebben we nu — meer dan ooit. De laag daarboven is informatie. Relevante, en dus bewerkte data. Die zijn al veel schaarser. In de laag daar nog eens boven heb je kennis: hoe interpreteer ik de informatie? En helemaal aan de top heb je wijsheid. Voor welk doel wend ik de kennis aan? En wat moet ik doen om dat doel te bereiken?’ ‘De revolutie die nu aan de gang is, speelt zich vooral af op het onderste niveau — dat van de data. Daarvan hebben we er steeds meer. Maar om die veelheid aan data te herleiden tot minder data, heb je mensen nodig. Zij zijn het die de data-reductie programmeren, en zij zijn het ook die begrijpen waarom en hoe die weinig data informatie worden. Als het over intelligentie in de machines gaat, zijn we dus nog nergens.’
Intussen heeft iedereen wel de mond vol van AI — artificiële intelligentie.
‘Elk jaar vraag ik aan mijn nieuwe studenten: wat denken jullie dat machines nu al kunnen, als het over intelligentie gaat? En altijd hebben ze het stuk voor stuk helemaal mis. Wat noemen we “intelligent”? Daar beginnen de problemen al. Iedereen interpreteert dat anders. Voor mij moet een machine, om intelligent te zijn, kunnen zeggen wat ze aan het doen is, waarom, en hoe goed. Plus: wat ze in de plaats had kunnen doen. En geen van die vier dingen heb ik ooit al gezien. We kunnen wel machines maken die intelligent gedrag vertonen. Maar daarom zijn het nog geen intelligente machines.’
U bent intussen meer dan een kwarteeuw intensief met robotica en hightech bezig…
‘… en hoe verder ik vorder, hoe langer mijn lijst wordt met problemen die nog opgelost moeten worden.’
Is dat niet frustrerend?
‘Ik laat mezelf niet toe dat het dat wordt. Ik ben voor het laatst gefrustreerd geweest toen ik 17 was, na een verloren basketbalwedstrijd. Toen heb ik beslist: dit is een volstrekt nutteloos gevoel. Hier doe ik niet meer aan mee. Ik ben nogal rationeel in die dingen.’ (lachje)
Maar wat ik vooral wilde weten: wat heeft die kwarteeuw robotica u geleerd? Over de mens, de wereld, de tijd waarin we leven?
‘Wat mijn vakgebied mij geleerd heeft, en wat ik eraan wil toevoegen ook, dat is: systeemdenken. Ik wil niet per se machines bouwen die elk op zich slim zijn. Ik wil systemen bouwen die slim zijn. Waarin desnoods dommere machines samen tot een beter resultaat komen.’ ‘Alles is met elkaar verbonden. Van dat besef ben ik echt doordrongen geraakt. Alles is een systeem. Van de aarde tot het verkeer en onze sociale netwerken. We weten dat, intuïtief. We functioneren constant in contexten waarin tal van dingen met elkaar interageren, en elkaar dus constant beinvloeden. We hebben dus een vrij grote systeemintelligentie. Maar vaak, als we beslissingen nemen, lijken we daar geen enkele rekening mee te houden.’
Dan worden we systeemblind?
‘Heel vaak wel, ja. Neem wetten. Die worden altijd gemaakt met een bepaalde intentie, in een bepaalde context. Maar ze veranderen die context ook — dat is er de bedoeling van. En daar wordt zelden rekening mee gehouden. Denk bijvoorbeeld aan de subsidiering van de zonnepanelen. Daar zat geen feedback in, die de wetgeving aanpaste in functie van het succes van die subsidiëring. En dan zie je dat daar dan later ministers over vallen. Wetten zouden daarom een vervaldatum moeten krijgen voor mij. Na twee of na vijf jaar zouden ze automatisch moeten vervallen, tenzij ze herbevestigd worden.’ ‘Of denk aan de invoering van de euro. Daarbij werd maar één enkele toekomst voorzien. En toen liepen de dingen anders, en was er niks voorzien om feedback te geven over hoe de wereld echt evolueerde. Zulke dingen zouden met niet zo heel veel moeite heel veel beter kunnen. Maar iets of iemand moet daar wel op wijzen. En daar kunnen universiteiten volgens mij een belangrijke rol in spelen.’
‘We hebben het vaak over 1 versus 99 procent als het over geld gaat. Maar bij kennis is het net zo. De kloof wordt almaar groter’ ‘Er bestaat niet één robot die slim tomaten plukt en dan weer aardappelen plant. Dat kan de minst opgeleide menselijke werkkracht wél’