Maar hoe leer je een machine improviseren? Wordt een vraag te moeilijk dan gaat Winands met de computer bordspelletjes spelen zoals schaken of Risk. Nee, een gamer is hij niet echt, de bordspelen zijn voor hem een proeftuin. "Ik richt me op technieken om tot betere en snellere beslissingen te komen. Kan ik een plan bedenken dat beter of sneller is dan andere AI-systemen of mensen?" Voor bordspelen, die binnen een gecontroleerde omgeving plaatsvinden, is machinaal redeneren al een hele klus. "Je kunt een paar zetten vooruitdenken, maar daarna explodeert het spel in gigantisch veel mogelijkheden. De tegenspeler weet meer dan jij, er komt steeds meer willekeur en kans. Kom dan maar eens tot een goede redenatie." De bordspelletjes zijn puzzels, dat zijn plannings- en automatiseringsproblemen ook.

Hoe moeizaam dit ook gaat, er zijn inmiddels al redenerende machines in bedrijf. Een mooi praktijkvoorbeeld, ontwikkeld vanuit Universiteit Maastricht, is de productie van douchekoppen en waterkranen in een fabriek. Winands tekent schematisch op een whiteboard het intelligente computersysteem, dat meerdere productielijnen draaiende houdt en zelfstandig een productieplan kan afstemmen op veranderende omstandigheden. Een ander geslaagd 'Maastrichts' voorbeeld van machinaal redeneren betreft het ontwerpen van de inrichting van gebouwen. "Het AI-systeem kan veel scenario's op basis van de wensen van een gebruiker doorrekenen. Waar zet ik dragende muren en steunpilaren? Welke indelingen zijn er op een veilige manier? Het ontwerpen wordt geheel geautomatiseerd."

Hoe anders had de toeslagenaffaire kunnen verlopen? De inzet van een machinale redeneermethode voor de toekenning had volgens Winands veel ellende kunnen voorkomen. Nu gebeurde de toekenning via machinaal leren, waarbij bepaalde patronen in vergelijkbare data als fraude werden gekenmerkt. Op grond hiervan ging het AI-systeem ook nieuwe gelijkende gevallen als fraude bestempelen. "Als het AI-systeem daarnaast had kunnen redeneren dan was er misschien een andere situatie vastgesteld. Ho even, dit lijkt weliswaar op een fraudepatroon, maar als ik even nadenk, kan het ook iets anders zijn. Via machinaal redeneren kun je beter beargumenteren waarom de een toeslag krijgt en een ander tot fraudeur wordt bestempeld." Hij benadrukt dat de ethische kant van belang blijft. "Het is essentieel om te komen tot AI-systemen die onze normen en waarden meenemen."

Generieke redeneermethodes

Een van de volgens Winands grote uitdagingen voor de toekomst is de ontwikkeling van een generiek AI-systeem, dat een oplossing kan bieden voor verschillende soorten problemen. Zo'n niet-specifiek systeem zou in de toekomst de capaciteit hebben om - bijna sciencefictionachtig - elke intellectuele taak die een mens kan uitvoeren, te leren en beter uit te voeren. Zo ver is het volgens hem nog lang niet. "Op dit moment kan een AI-systeem vaak maar één ding goed: vertalen, diagnoses stellen. Het liefst wil je een systeem dat zich ook buiten een gespecialiseerd domein laat inzetten. Maar zelfs zoiets simpels als een generiek AI-systeem dat in meerdere bordspelletjes goed is, blijkt heel lastig te ontwikkelen. Een generiek systeem dat veel tegelijk kan, zal namelijk altijd minder goed gaan presteren. Dat is bij mensen ook het geval."

Absolute grens

En het is zeer de vraag volgens Winands of er ooit generieke redeneermethodes zullen komen, die de menselijke intelligentie overtreffen. We hoeven niet bang te zijn dat Kunstmatige Intelligentie uiteindelijk de mens gaat overvleugelen, stelt hij gerust. "Wat mij soms irriteert, is de opvatting dat AI van alles kan. Het kan beter schaken, vertalen, plaatjes scannen, diagnoses stellen, blablabla. Een verbetering kortom van het menselijke intellect. Maar een generiek systeem dat verschillende bordspelletjes speelt, doet dit lachwekkend slecht. Een drama. Misschien is menselijke intelligentie wel een absolute grens waar Kunstmatige Intelligentie nooit overheen komt. Dat is de positieve boodschap die ik graag meegeef.