SCIENCE JOURNALIST - WRITER - SPEAKER @ ClearScience42 ***** Specialized in artificial intelligence, robots, the brain and Alan Turing***Gespecialiseerd in kunstmatige intelligentie, robots, het brein en Alan Turing.
Zoekmachine MuS maakt de collectiebeschrijvingen van het Gemeentemuseum Den Haag voor iedereen digitaal doorzoekbaar. MuS is het eindresultaat van het project MuSeUMPlus, een samenwerking van het Gemeentemuseum met de Universiteit van Amsterdam.
Dit artikel is gepubliceerd in I/O Magazine, maart 2013
Het Gemeentemuseum Den Haag bezit een grote collectie moderne kunst, mode, muziekinstrumenten en kunstnijverheid zoals keramiek, glas, zilverwerk en meubels. Het museum bezit schilderijen van onder andere Pablo Picasso, Claude Monet, Francis Bacon en van de Nederlandse kunstenaars Piet Mondriaan, Theo Doesburg, Bart van der Leck en Charley Toorop. De Mondriaan-collectie van het Gemeentemuseum is zelfs de grootste ter wereld, met als topstuk Mondriaans laatste schilderij: de Victory Boogie Woogie.
Elk voorwerp uit de collectie is door museummedewerkers beschreven met aanvullende informatie. In totaal beschikt het museum over ruim 100.000 objectbeschrijvingen, zo’n 250.000 bibliografische beschrijvingen (zoals boeken, artikelen en multimediaobjecten) en driekwart miljoen aanvullende archiefbeschrijvingen (zoals stukken uit het tentoonstellingsarchief). Veel van deze informatie is alleen toegankelijk voor museummedewerkers. Zelfs voor ’s werelds meest gebruikte en krachtigste zoekmachine, Google, is deze informatie terra incognita. Een zoekmachine die wel door al die beschrijvingen kan zoeken, zou niet alleen van toegevoegde waarde zijn voor museumprofessionals, maar ook voor geïnteresseerde buitenstaanders en museumbezoekers.
Neem een liefhebber van Mondriaans Victory Boogie Woogie. Hij wil misschien ook wel meer weten over bijvoorbeeld de achtergronden bij de aankoop van het schilderij en de achtergronden van tentoonstellingen waar het schilderij heeft gehangen. Nu nog zit er niets anders op dan het museum aan te schrijven en te hopen dat een museummedewerker bereid is om de gevraagde informatie op te zoeken, op te schrijven en op te sturen. Zowel voor de liefhebber als voor het museum zou het efficiënter zijn wanneer de liefhebber zelf door al deze informatie kan zoeken.
Gecombineerd zoeken
Onderzoekers van de Universiteit van Amsterdam (UvA) werkten de afgelopen jaren samen met het Gemeentemuseum aan de ontwikkeling van zo’n zoekmachine. Tussen 2004 en 2009 gebeurde dat in het project MuSeUM (Multiple-collection Searching Using Metadata); van 2009 tot en met 2012 in het vervolgproject MuSeUMPlus. Van dat laatste project zijn de resultaten net afgerond. “In MuSeUM lag de nadruk op wetenschappelijk onderzoek”, vertelt Vincent de Keijzer, projectcoördinator van de afdeling digitale media van het Gemeentemuseum Den Haag. “De resultaten bestonden uit theoretische modellen en aanbevelingen, maar nog niet een product of een instrument dat het Gemeentemuseum kon toepassen.”
Het vervolgproject MuSeUMPLus had dan ook tot doel om de wetenschappelijke resultaten van MuSeUm om te zetten in een werkende zoekmachine voor erfgoedcollecties in het algemeen en voor het Gemeentemuseum in het bijzonder. UvA-onderzoeker en universitair docent Marijn Koolen was verantwoordelijk voor de wetenschappelijke kant van zowel MuSeUM als MuSeUMPlus. Hij mocht een kopie maken van alle digitale gegevens over de gehele collectie van het Gemeentemuseum en deze gegevens gebruiken om uit de zoeken hoe de beste museumzoekmachine er uit zou moeten zien. Wat is de beste zoekmethode? Hoe kan de zoekmachine de resultaten het beste presenteren? Aan welke eisen moet de zoekmachine voldoen om zowel voor externen als voor interne professionals van toegevoegde waarde te zijn?
“Voor erfgoeddata in een museum kun je grofweg aan twee heel verschillende zoekstrategieën denken”, zegt Koolen. “De database-methode gaat uit van collectiebeschrijvingen die in gespecificeerde velden in een database staan beschreven. Daarin komen velden voor zoals de maker van het object, het jaar waarin het object is gemaakt, waar het is gemaakt, etcetera. Dit is de gestructureerde zoekmethode. De andere methode is de Google-methode: met statistische technieken door één enkele grote databerg zoeken zonder dat vooraf is gespecificeerd welk stukje van die berg over welk type informatie gaat. Binnen het MuSeUM-project had ik laten zien dat een zoekmachine die beide combineert − dus zowel het gestructureerde als het ongestructureerde − het meest geschikt is.”
Een gebruiker die wil zoeken op de naam van de schilder Mondriaan zou in de database-methode eerst moet aangeven dat hij binnen een bepaald veld, bijvoorbeeld het veld ‘maker van het voorwerp’, wil zoeken. De Google-methode zoekt op alle gedigitaliseerde informatie op de naam van Mondriaan. “Museumprofessionals zijn opgeleid met het denken in gestructureerde, ideale databases”, zegt de Keijzer. “Maar wat mij betreft is de wereld van de schone database een idee-fixe. In de praktijk zijn databases altijd vervuild. Ze zijn onvolledig, sommige beschrijvingen staan niet op de juiste plek, andere beschrijvingen zijn verouderd en weer andere beschrijvingen zijn gewoon verkeerd ingevoerd of verkeerd omgezet bij de overgang van een oude op een nieuwe database.”
Zoekmachine MuS
De resultaten van de projecten MuSeUM en MuSeUMPlus zijn nu uitgekristalliseerd in zoekmachine MuS. De rudimentaire zoekmachine die Marijn Koolen bouwde, is door externe ontwikkelaars getransformeerd in een praktisch werkende zoekmachine met een handig interface: Jur de Vries (Triquanta) werkte aan de praktische implementatie van de zoekmachine; Frodo Schering (Frodo Schering Interactive Design) en Volkan Florchinger (Rhizom) bouwden het interface. Koolen: “MuS is generiek opgezet waardoor hij binnen elke database kan zoeken. Verder is de zoekmachine geïntegreerd in het platform Geméén, een platform voor professionals van het Gemeentemuseum waarin zij de zoekresultaten van MuS kunnen bewerken en beheren.”
De Keijzer geeft een demonstratie van zoekmachine MuS en het platform Geméén. “Stel, ik ben geïnteresseerd in Noord-Nederlandse merklappen”, en hij tikt als zoekterm ‘Noord-Nederlandse merklappen’ in. (Merklappen zijn borduurwerken die ter oefening worden gebruikt.) Net zoals in Google, verschijnen in een handomdraai de zoekresultaten: 512 in dit geval, net als in Google geordend op relevantie. Het is een lange lijst met plaatjes van merklappen en de bijbehorende beschrijvingen zoals ze in de XML-database van het museum staan. “De gebruiker kan zijn zoektermen ook ‘kleuren’”, zegt de Keijzer. “Met een kleurtje kan hij aangeven of een deel van een zoekterm een Wie, Wat, Waar, Wanneer of Hoe is. Hij kan ‘Noord-Nederlandse’ kleuren als een Waar, en merklappen als een Wat. Als ik de zoekmachine dan weer laat zoeken, dan houdt hij rekening met die specificaties.”
Voorlopig kunnen alleen museummedewerkers MuS gebruiken. “Voor extern gebruik zouden we het interface waarschijnlijk nog iets moeten vereenvoudigen, maar technisch gezien is dat geen enkel probleem”, zegt de Keijzer. “Het grootste probleem is niet technisch of wetenschappelijk van aard, maar menselijk. Er bestaat weerstand tegen ongestructureerd zoeken. Bibliothecarissen, documentalisten en informatieprofessionals in het algemeen, zijn opgeleid in de filosofie van ideale, gestructureerde databases.”
“Met het ongestructureerde, Google-achtige zoeken trappen we tegen heilige huisjes aan van de klassieke informatieprofessional” vult Marijn Koolen aan. “Aan de UvA geef ik college information-retrieval en daar merk ik dat ook in de reacties.” Maar misschien sluit het ongestructureerde zoeken wel veel meer aan bij de natuurlijke manier waarop het menselijk brein zoekt dan informatieprofessionals denken. Koolen: “Vijf mensen die dezelfde vraag stellen, bedoelen vaak alle vijf verschillende dingen. En: als je op dinsdag een beschrijving van een museumstuk opschrijft, dan denk je er op woensdag misschien al weer anders over.”
Koud-watervrees
Naast de weerstand tegen ongestructureerd zoeken, bestaat er binnen musea ook weerstand tegen het zoeken zonder toezicht, het open gooien van alle informatie. De Keijzer: “Musea willen controle houden over wat ze mensen wel en niet aanbieden. Maar in een tijd waarin meer en meer informatie via het internet toegankelijk is, rammelt het publiek ook aan onze deur. Mensen zoeken informatie. En als het museum ze niet laten zoeken, dan gaan ze wel ergens anders heen. Dan gaat alles langs ons heen en dat zou zonde zijn.”
“Neem de merklappen”, vervolgt de Keijzer. “Nederland heeft een vereniging van mensen die geïnteresseerd zijn in merklappen. Het Gemeentemuseum heeft merklappen in haar collectie, maar die hebben niet de prioriteit van onze conservatoren. De mensen van die vereniging zouden dolgraag willen zoeken in onze collectie, maar dat kan nu niet. Ik vind het onze taak onze informatie ook voor hen open te stellen.”
MuS is de oplossing, daarvan zijn de Keijzer en Koolen overtuigd. De volgende stap is nu om de museumdirecties ervan te overtuigen dat de koud-watervrees om erfgoedinformatie doorzoekbaar te maken voor het algemene publiek ongegrond is. En dat ook museumprofessionals dankzij een zoekmachine zoals MuS meer kunnen vinden dan ze nu kunnen. De Keijzer: “Met het platform Geméén en met zoekmachine Mus willen we een nieuwe testomgeving gaan bouwen voor meerdere databases. Daarmee willen we aantonen wat de meerwaarde is van een zoekmachine voor onze erfgoeddata.”
[kader:] CATCHplus
CATCHplus is de opvolger van het landelijke NWO-onderzoeksprogramma CATCH (Continuous Access To Cultural Heritage). CATCH was de eerste onderzoeksstap op weg naar het digitaal toegankelijk maken van cultureel erfgoed zoals schilderijen, beelden, rijksarchieven, logboeken, foto’s, films en tv- en radio-uitzendingen. De resultaten van CATCH bestonden voornamelijk uit theoretische modellen, ideeën en aanbevelingen. CATCHplus heeft een brug geslagen tussen academisch onderzoek en praktische toepassing. In CATCHplus werden prototypes en demo’s uit CATCH-deelprojecten verder ontwikkeld tot bruikbare software. Dit is weer een belangrijke stap op weg naar het ideaal van één Digitale Collectie Nederland.
CATCHplus liep van 2009 tot en met 2012 en er werkten de volgende erfgoedinstellingen aan mee: Rijksmuseum Amsterdam, Amsterdam Museum, Meertens Instituut, Gemeentemuseum Den Haag, Rijksdienst voor het Cultureel Erfgoed, Nationaal Archief, Instituut voor Beeld en Geluid, Koninklijke Bibliotheek, Naturalis, Theaterinstituut Nederland en Gemeentearchief Rotterdam. Deze erfgoedinstellingen werkten samen met bedrijven en met zes kennisinstellingen: Digitaal Erfgoed Nederland (DEN), Universiteit van Groningen, Universiteit van Amsterdam,Vrije Universiteit, Universiteit van Tilburg, Universiteit Twente. CATCHplus ontving in totaal 3,1 miljoen euro subsidie van het interdepartementale Programma Implementatie Agenda ICT-Beleid (PRIMA), het Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap en de Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek (NWO).
Summary in English: Within the project MuSeUMPlus the generic search engine MuS has been developed. MuS can be used to search through the object-, library- and archive-databases of the Gemeentemuseum Den Haag. MuS has been developed to be used both by museum professionals and by the general public. MuS combines two very different search strategies: a structured way of searching in structured databases and a Google-like method for searching in an unstructured pile of data, without having to know beforehand which part of the pile represents which type of data. MuS was developed between 2009 and the end of 2012 by a cooperation of the Gemeentemuseum Den Haag, the University of Amsterdam and companies specialized in software development. MuSeUMPlus is part of the initiative CATCHplus, which aims at digitally opening up all the cultural heritage owned by Dutch public museums, libraries and archives.
Italian seismologist Domenico Giardini, keynote speaker on the SARA Superdag last december, explains why supercomputers are for earth scientists what telescopes are for astronomers.
This article was published in I/O Magazine, march 2013
Nobel-prize winner in physics Richard Feynman (1918-1988) once remarked: “It’s hard to believe, but we know a lot more about the distribution of matter in the interior of the sun than in the interior of the Earth.” Asked whether this statement still holds true, Domenico Giardini answers without a millisecond of doubt: “o yes, that’s still true”.
At the same time, the very fact that the earth’s interior is so inaccessible, that one cannot send a submarine, a space ship or even a beam of light inside the earth, is what fascinates Giardini the most in his job as a seismologist. And it is the main reason why supercomputing has become so important to reveal the hidden earth. Combining measurements of where, when and how the earth shakes and shivers with detailed computational models tells a lot about the geophysics of the earth’s interior. For earth scientists the supercomputer is what the telescope is for astronomers.
A computer simulation of wave propagation in the earth
Giardini is a professor of seismology and geodynamics at the ETH Zürich in Switzerland. He was educated in Italy as a physicist, but he changed his career from modeling the physics of the atmosphere to modeling the physics of the earth, more or less “by accident”, as he says. “When I started in the field, computational power just started to increase rapidly. It was easy to see that this development would make continuously new science possible. And as there were little people doing the same type of work, it was relatively easy to be at the forefront.”
North pole becomes south pole
On the SARA Superdag on december 19 last year, Giardini gave a keynote lecture about high performance computing in solid earth geophysics and seismology. A few decades of exponential growth in the performance of supercomputers makes it nowadays possible for earth scientists to investigate phenomena that were ten years ago impossible to investigate. “The inversion of the magnetic poles, is one of them”, tells Giardini in an interview from half january, when he is just back from field research in Nepal.
From investigating rocks, scientists have known for decades that the earth’s magnetic north and south pole have interchanged positions many times in the geological history. Although there is no consensus yet about the underlying geophysical cause, today’s supercomputer simulations are beginning to unveil this mystery. Giardini: “To find the cause of the inverting poles, computer simulations need to have a certain resolution. Ten years ago the resolution was below a threshold. Nowadays our codes have crossed this threshold. Suddenly we can run a certain type of physics that was impossible before.”
Not only earth science benefits the power of Moore’s law in supercomputing, also its applications. Giardini: “The exploration of hydrocarbons like oil and gas, a field that is traditionally strong in the Netherlands, can be done with higher and higher precision.” Another application is the development of more realistic evacuation scenario’s based on better models of volcanic eruptions. In his home country Italy this is done for a possible eruption of the Vesuvius, Giardini explains: “Around the Vesuvius about half a million people are living. In the case of an eruption, it’s likely that about ten percent of the neighborhood of the volcano will be destroyed. Although we will never know exactly which ten percent will be destroyed, running different eruption scenario’s on a supercomputer can help to make more realistic evacuation scenario’s. We model what happens in the entire column of the Vesuvius and combine this with measurements at thousands of locations. What happens to the molten rock? What happens with the gas? What happens with the ash? On the basis of past eruptions, detailed measurements and state-of-the-art computational models we hope to help civil protection. Applying my scientific knowledge for the use of society is what I find the most fulfilling in my work.”
Computer simulation of an eruption of the Vesuvius
Giardini cooperates with a number of Dutch institutions: Utrecht University, KNMI and TNO. “International cooperation is needed”, he tells. “Not so much for sharing the costs of supercomputing, but primarily to share tools that are needed to run and analyze simulations. Tools such as mathematical techniques that speed up codes; visualization techniques that let us in an easily understandable way the outcomes of the calculation; and last but not least better computer architecture. Nowadays the most demanding chips are developed for games, not for science. Research is needed to develop computer architecture that are optimal for our type of simulations.”
Real time simulations of earth quakes
The exponential growth in the power of supercomputers will still hold in the next decade. What are the new problems that can expected to be solved in the next decade? Giardini: “Let me mention two examples. The earth consists of a hard crust, a deformable mantle, a liquid outer core and a solid inner core. Within five to ten years we will get much better models for the convection in the mantle. That will lead to a better understanding of how tectonic plates move on the mantle and therefore of how earthquakes arise and how mountain ranges are formed. Our models for the mantle describe processes on the scale of million of years. But earthquakes start on a scale of seconds. We need to bridge a huge gap of scales.”
“My second example is the real time simulation of earth quakes in area’s like California, where we can combine a lot of measurements with computer simulations. In California, but also in Italy, thousands of seismic stations measure the tension in the earth’s crust. We would like to run real time simulations of earthquake scenario’s based on these input data. Nowadays it takes three years to calculate fifty different scenario’s of what might happen next. That’s far too long. Real time simulations need a lot more computing power. I expect that we will get there in the next ten years.”
[kader:] SURFsara and the new national supercomputer Cartesius
On January 1 2013 SARA and Surf merged to SURFsara. SURFsara is now the new Dutch ICT-infrastructure, which consists of networks, supercomputers, grids and data. SARA was founded in 1984 as a national center for supercomputing for scientific research. SARA hosts the national supercomputer. From 2008-2013 this was the IBM-supercomputer named Huygens. In the first half of 2013 Huygens will be replaced by a new national supercomputer from the French company Bull. The new supercomputer is named Cartesius, after the French philosopher Rene Descartes. It is expected that Cartesius will break the petaflop barrier of 10^15 floating point operations per second in 2014.
SURF is the second partner in the newly formed SURFsara. SURF is a powerful partnership for higher education and research in which Dutch universities, colleges and research institutes jointly invest in ICT innovation. It consists of a number of companies each with their own focus: SURFnet, Surfmarket, SURFshare and as of this year: Surf Sara. In 2008 ICT Regie advised that the merger between the two foundations would lead to synergy in forming a world class e-infrastructure within the Netherlands. The then government decided to follow that advise. Within the SURF-organisation SURFsara is now responsible for delivering services in High Performance Computing (HPC), data storage and visualization.
The final chapter of my book Turing's Tango(in Dutch) can now be read in English:
Chapter 8. Turing’s Apple “Everybody’s so worried about computers becoming really, really smart and taking over the world, whereas in reality what’s happened right now is computers are really, really dumb and they’ve taken over the world. It’s true, right? We cannot live a day without them; the world cannot function without computers anymore. Yet computers are really stupid, and they’ve taken over the world. It would be better if they were smarter.” − Pedro Domingos
“What if the cost of machines that think is people who don’t?” − George Dyson
“Our mental life has its source in our practical life...Meaning exists within a world in which we have learned to be part of and that we have made our own.” − Stephen Toulmin
“I’m done with smart machines. I want a machine that’s attentive to my needs. Where are the sensitive machines?” − Tweet from Tom Igoe (@tigoe) on 1 july 2009
In my TEDx-performance I tell the story of Turing's Tango in a nutshell
When the two gloved men stepped into the working room, their eyes immediately fell on a large table calculator. Of all the homes they had searched in their career, this was the first in which they had found such a device. One of the men accidentally bumped against the table. From a messy pile of books and papers a few sheets of paper fluttered to the floor. The other man hurried to help his colleague, bent down, raised his eyebrows when he noticed that the papers contained nothing more than mathematical formulas, and picked them up one by one. He laid them neatly back on the stack, replacing them more tidily than the occupant of the house would have done himself. The latter was standing uncomfortably in the doorway of his working room, watching as the two detectives began to take fingerprints.
The date was Sunday February 3, 1952. About a week before somebody had broken into Alan Turing’s house in Wilmslow, a small town just south of Manchester. The founding father of the computer and artificial intelligence had been living here since the summer of 1950. The burglar’s loot had been modest: a pair of trousers, a shirt, a pocket knife, a compass, some fishing knives, razors and shoes. Turing estimated the value of the loot at fifty pounds. Finally, the burglar had also opened a bottle of sherry and poured himself a glass.
Only when Alan Turing went to the police to report the burglary did it occur to him that he might know the burglar. A few weeks earlier he had picked up nineteen-year-old Arnold Murray on the street in Manchester. They went for lunch together and Turing invited the boy to come to his home the next weekend. Murray accepted, but did not show up. The following week, the two met again by chance in the street, and this time Turing invited the boy to his home immediately. Murray accepted.
Arnold Murray was still living at home with his poor parents; he was unemployed and struggling with himself. Alan told him about his work on the ‘electronic brain’. The boy was fascinated. Although they had few topics of conversation in common, they gave each other the attention they were both craving for. A few weeks later they slept together for the first time. Arnold, who was always short of money, was the first suspect of the burglary to come to Turing’s mind.
Arnold was angry when he learned that Alan suspected him and he threatened to report their affair to the police. At that time homosexual acts were illegal in England. A week after the burglary they talked again. Arnold said he probably knew who had committed the burglary. He had told his friend, the twenty-year-old Harry, who was also unemployed, about Alan. Harry had proposed to burglar Alan’s house together, but Arnold had refused. It seemed obvious that Harry had carried out the plan by himself.
Once Alan and Arnold had settled their quarrel, they spent the night together again. The next day, Alan went for the second time to the police to report that he had reason to suspect Harry of the burglary. He made up a story of how he had gathered the information, without mentioning the name of Arnold as the informant. But the brilliant man who had invented the Turing Test as an imitation game, a game in which the computer is expected to behave as humanly as possible, proved incapable of playing an imitation game successfully himself. Breaking the German Enigma code had proven much easier for Turing than breaking social codes. Did he know how much trouble he could save himself by telling a little lie?
The detectives soon felt that Alan was hiding something. How had he obtained the information about Harry? “We know all about it,” they told him, not revealing what they already knew all about. Was it the burglary? Or did they now about his relationship with Arnold Murray?
It did not take long before Alan told them exactly how he had got the information about Harry, and about his relationship with Arnold Murray. The detectives were amazed by the shameless and open way Alan spoke about his homosexual activities. The fingerprints revealed Harry indeed as the burglar, but also identified Arnold as a visitor. Harry was arrested and confessed the burglary. Alan Turing and Arnold Murray were also arrested however, as their homosexual activities violated the law. Solving the burglary of Turing’s house had by accident also uncovered a ‘crime’ of which the police would never have known if Turing had kept his mouth shut.
After his arrest Turing wrote in a letter to a friend: “I’m rather afraid that the following syllogism may be used by some in the future:
Turing believes machines think. Turing lies with men. Therefore machines do not think.”
By the time he turned forty Alan Turing had had enough of hiding his homosexuality any longer, despite the legal prohibition. However, he had greatly underestimated the consequences of his honesty. On 31 March 1952, Turing was found guilty of something he no longer felt guilty for. He had to choose between imprisonment and treatment with female hormones to suppress his homosexuality. He chose the hormone treatment. He chose for the mind and against the body.
This chemical ‘solution’ for a sociobiological ‘problem’ had just been introduced. It exemplified the optimistic postwar belief that science and technology would propel society ever more forward, that science and technology could fix every problem. In 1949 F. L. Golla, the director of a neurological institute in Bristol, had conducted an experiment with thirteen men and discovered that with enough female hormones he could tame the male libido within a month. This shaky scientific foundation opened the way for the chemical castration of gay men.
The treatment was approved and for a full year Alan Turing underwent obligatory treatment with female hormones. It has been estimated that about one hundred thousand British men suffered the same fate. The man who considered the human mind a machine, was now himself treated as if he were a machine: a biochemical machine that had to be reprogrammed. He described a side effect of the treatment to several people: “I’m starting to grow breasts.” Although social attitudes toward homosexuality would slowly change and it was soon recognized that a hormone treatment to ‘cure’ homosexuality was a delusion, all this came too late for Alan Turing.
Despite the influence of the hormone treatment on his body and mind, Turing went on with his work. His scientific interest had shifted by now. He was no longer focused on logic and pure mathematics as he had been before the war, nor on cryptography, as he had been during the war. And the electronic brain already occupied him less than it had during the first years after the war. By the time the world’s first electronic computers were being built, the first embodiments of the Turing machine he had hypothesized in 1936, Turing had moved on to one of the central questions in biology: How does an organism know how to grow? How does a fertilized egg know in which direction it must grow the arms, in which direction the bones, in which direction the head?
This biological conundrum was brought to his attention by his interest in the functioning of the brain. An answer to the question of how the brain works was still too far away, that much was clear to Turing. But how a brain grows and learns from its environment, and the question of how cells know how to grow seemed manageable to him. Yet again, Alan Turing had encountered a scientific question about which virtually nothing was known, and in which he could gain insight with extremely simple models. He suspected that the answer might lie in the behavior of the chemical soup that filled every cell.
As a mathematical model he chose the Hydra, an elongated fresh water worm with tentacles at the end. He knew this little animal from Edwin Brewster’s book Natural wonders every child should know, that had triggered his scientific interest as a teenager. In the book Brewster described how the fresh water worm grows a new head and tail when it is cut in half.
Turing simplified the fresh water worm first by only looking at a cross-section of its head and next, to simplify the cross-section still further, he reduced it to one ring of cells. Then he proposed a mathematical model of the reaction and diffusion of two chemicals along that ring. For the solution of the mathematical model Turing used the Mark 1 computer that Manchester University had just purchased. In his hands, this brand new electronic brain became a tool to unravel one of the secrets of life. Again, Turing was a few decades ahead of his time.
The solution to his calculation showed that bulges could start to occur along the ring, which could form the beginning of the tentacles of the fresh water worm. At the end of 1951, Alan Turing reported his findings in a scientific publication, one of the first that combined mathematics with biology and chemistry. He himself regarded it as just as important as his publication on the Turing Machine. Just as in 1936, he had opened up a whole new field of research, this time the field of mathematical biology, and in particular that of non-linear dynamics, chaotic processes that are much more difficult to calculate than most processes that scientists had studied so far.
These symbols of mathematical biology were the formulas that the detectives found on the sheets of paper in Turing’s working room in early 1952. The symbols that engaged Alan Turing during his life had gotten a more and more concrete meaning. From zeros and ones for the solution of a purely mathematical problem, to physical and chemical symbols that could be measured experimentally in living cells. His scientific interest developed parallel to his personal life. The man who had decoupled intelligence and the role of the body and its social environment in both the Turing machine and the Turing Test, had become more and more aware of the role of his own body. But just as he was discovering himself more and more, the state had intervened.
Besides the compulsory hormone treatment, he had lost his Certificate of Conduct − which he always needed to work as a crypto-analyst − and as a result he was no longer allowed to enter the United States. Homosexuality was not only considered an immoral and illegal act, it was at that time also seen as a major security risk. A homosexual was vulnerable to blackmail. And a homosexual who during the war had done secret work was dangerously vulnerable to blackmail. Never before had Alan Turing felt the pressure of social control so strongly.
Turing began to feel depressed and complained that he could not concentrate well anymore. In October 1952 he sought the help of psychoanalyst Franz Greenbaum. At Greenbaum’s request, Turing began to write down his dreams. He wrote three dream notebooks. Greenbaum tried to make sense of the troubled feelings and thoughts of Alan Turing.
Turing befriended the Greenbaum family and in May 1954 they went together to Blackpool, a town on the English west coast. Strolling by all sorts of attractions at the seafront, Turing decided to visit a fortune-teller. He had done that before, when he was ten years old, and the fortune-teller had predicted that he would become a genius. The Greenbaum family waited half an hour and when Turing finally came out, he looked pale. In the bus back to Manchester he would not say a word.
The Greenbaum family would never see Turing again. On 7 June 1954, a few weeks after the visit to Blackpool, Alan Turing took a few bites of an apple that he himself had poisoned with cyanide. He went to bed and died without a visible death struggle. His housekeeper found him the next day. Although the apple was never tested, on the basis of the cyanide poisoning and the apparent absence of a death struggle, suicide was established as the official cause of Turing’s death. The founding father of the computer and artificial intelligence passed away just a few weeks short of his 42nd birthday.
Perhaps it was not a coincidence that Turing chose the poisoned apple. In October 1938, when he was 26 years old, he had seen the premiere of the film Snow White and the Seven Dwarfs in Cambridge. He continued to repeat out loud the text of one particular scene. It was the scene where the wicked witch dips the apple in poison: “Dip the apple in the brew − Let the sleeping death seep through.” And later he had told a friend about his fascination for this scene.
Turing’s death came two years after his conviction and more than one year after the termination of his hormone therapy. Nobody had any idea that he was contemplating suicide. He also left no motive for his suicide. Typical Turing. Not a word wasted. Yet, it is likely that he would not allow the state to interfere with his identity. His aversion to any authority had always been great. As Turing’s biographer Andrew Hodges writes in the biography Alan Turing − The Enigma: “Only in his death did he finally behave truly as he had begun: the supreme individualist, shaking off society and acting so as to minimize its interference.”
In this book, Turing’s Test − the question: when can we say that machines think? − has brought us via Turing’s Tango − the question: what is the best collaboration between man and machine? − to Turing’s Apple. Turing determined his own fate with the aid of an apple, not accepting what authority imposed on him. Turing’s Apple therefore stands for the question: who do we want to be in a technological world that is increasingly determined by artificial intelligence systems? What do we want from the many opportunities that artificial intelligence systems offer us in the future? Do we want what is possible (or what we think is possible)?
In a radio interview with the BBC in 1951, Turing said that according to him, there is no human characteristic that a machine could not imitate. He had in mind the imitation of intellectual faculties and not the imitation of the physical appearance: “... I certainly hope and believe that no great efforts will be put into making machines with the most distinctively human, but non-intellectual characteristics, such as the shape of the human body. It appears to me quite futile to make such attempts and their results would have something like the unpleasant quality of artificial flowers. Attempts to produce a thinking machine seem to me to be in different category.”
Over half a century later, a woman is sitting with a baby robot seal on her lap in an American nursing home. The little animal has a soft white fur. The woman is depressed. She is 72 and has a son who recently broke off contact with her. She never gets other visitors. She strokes the robot seal and says: “You’re sad, isn’t it? Life is hard. Yes, it’s hard.” The robotic baby seal turns his head towards her, blinks with his eyes and makes a cooing sound. The woman is touched.
The robotic baby seal is called Paro. In recent years several thousands of these robots have been sold for six thousand U.S. dollars each. Paro is an invention of the Japanese Takanori Shibata. The Japanese population is one of the most rapidly ageing in the world, which drove Shibata to search for a way to use therapeutic robots for the elderly. First he experimented with a robotic cat. Most people didn’t like robotic cats, because they unconsciously compare the robotic cat to a real cat. The robot seal did much better, precisely because most people have no experience with seals.
Paro reacts to motion and is sensitive to touch. Because his reactions depend on how he is treated, he gives the impression that he has his own personality and that he can make elementary physical contact. The robotic seal understands about five hundred English words (even more in Japanese). Reactions to Paro vary greatly. Some people consider it a source of entertainment and find it appealing. Other people find it just a boring, inanimate thing.
Paro is only one of the robotic animals that are being developed for the elderly. Robotic dog Aibo manufactured by Sony and the robotic iCat manufactured by Philips are two other toys. iCat has a built-in camera in its nose, it can listen, talk and switch devices on and off. The Dutch TV documentary RoboLove (2006) showed an experiment with iCat in a nursing home. An old lady is driven in a wheelchair to a table on top of which an iCat called Fibi is standing. The woman is asked to stroke Fibi’s head gently to wake the robot up. The woman strokes, Fibi raises her head, opens her eyes and starts talking:
Fibi: “Hi, I’m Fibi. What is your name?”
Woman: “My name?... She talks so unclearly.” [she says in the direction of the supervisor of the experiment]... “That’s because of all the talking in the background...”
Fibi: “What can I do for you?”
Woman: “You have to talk a little louder to me, you know...”
Fibi: “I do not understand what you mean.”
Woman (raising her voice): “Don’t you understand what I mean?”
Fibi (with the same monotonous computer voice): “I do not understand what you mean.” The woman looks surprised in the direction of the supervisor: “What is she saying?”
Supervisor: “She does not understand what you mean.”
Woman (raising her voice even more): “Talk a little louder!”
Even a simple conversation goes completely wrong here. Not only does Fibi not understand the woman, she also doesn’t make any social-emotional contact. She doesn’t understand the lady’s body language or tone-of-voice, both of which express that she cannot hear Fibi properly.
Robotic animals like iCat or Paro raise the question whether this is what we want in health care. Are we satisfied with providing the illusion of contact, understanding, attention and affection? By far the most important need of the elderly the robot animals are intended to meet, is attention. And that’s exactly one of the things machines lack the capacity for, because they lack social-emotional intelligence, consciousness, a life history. They are not born, they do not die; they do not feel pain and will never be able to share in the human experience. At most for a moment they can pretend that they are paying attention. Paro gives the illusion of attention in the same way that computer program Eliza in 1966 created the illusion of talking with a psychotherapist. And the elderly, children and the mentally or physically disabled are most susceptible to these illusions. As one of the Dutch elderly said about her experiences with the iCat: “Most people would prefer a dog or a canary to have some company and to talk to.”
American sociologist and clinical psychologist Sherry Turkle, a professor at MIT, has been examining how people interact with computers, internet, smartphones, robots and other devices with embedded intelligence for decades. She has interviewed hundreds of children and adults. Turkle says about the robotic animals: “This is not about building devices packed with smart features. This is not about what they have, but about the feeling they give people...But what can something that itself has no life cycle know about your death or your pain? “
After years of study Turkle concludes that given the choice between talking and playing with a robot animal or talking to a flesh and blood human, most older people choose the latter. The best thing about the research sessions with the robots is that they receive attention from the researchers who ask them about their experiences with the robot animals. They feel needed again and in the center of attention. People need people.
The British expert in robotics Noel Sharkey is skeptical about this kind of care robot: “My big concern is that once the robots are tried and tested, it is tempting to leave us completely in the hands of robot care. Like all people, older people have a need for love and human contact and these only come from visiting caregivers. For me a robot buddy wouldn’t fulfill this requirement.” Care robots are primarily about cutting costs; they are not an improvement over human care. Of course, robots can be useful for mechanical tasks, like lifting people out of bed, in the same way that robots have already for decades been useful in heavy and repetitive mechanical tasks.
Turkle studied not only the interaction of humans with robotic animals, but also the impact on humans of new technologies such as e-mail, internet, mobile phones and Facebook. She concludes that these new technologies, as well as the ‘social’ robot animals, have made convenience and control a priority at the expense of the rich spectrum of human behavior. They offer the easy illusion of companionship without any emotional risks, but in practice they only make many people lonelier, says Turkle. ‘Alone Together’, as she calls it. “Communities are grounded in physical proximity, shared concerns, real consequences and shared responsibilities.” The online-world utterly falls short in this respect. While we expect more and more from technology, we expect less and less from each other, according to Turkle.
Human interaction is always full of complications, pitfalls, surprises and disappointments, but also full of unexpected joy and happiness. That unpredictability gives human communication its richness. A device can be turned off whenever you like, not so with humans. Ultimately, we live in a physical world that is dominated by humans, and so we must learn to deal with all the complications that come with it.
Suppose that more and more children play with robotic animals instead of with real animals, and suppose that we place caregiving more and more in the hands of robots. What would be the consequences?
American psychologist Peter Kahn examines the consequences of increasingly replacing ‘true nature’ − understood in a broad sense − by what he calls ‘technological nature’: technology such as television, online games, digital projections and robotic animals, that replaces our experience with real nature. Kahn was inspired by an experiment conducted by his compatriot Roger Ulrich. Ulrich found that the recovery of patients in a hospital depends on whether or not they have a window with a view. Patients who, through the window, looked out on a piece of nature took fewer painkillers and left the hospital earlier than patients who were looking at a blank wall.
This result made Kahn wonder. What if he replaced the window with a real view with a large plasma screen on which he projected the same piece of nature in real time? He set up an experiment with three groups of thirty people. One group sat in a room overlooking real nature. The second group looked at exactly the same piece of nature, recorded by a camera and projected on the big plasma screen. The third group faced a blank wall. All participants were presented tasks, while their physical responses were measured. Kahn and his colleagues wanted to know how fast the subjects recovered from the stress of the tasks.
It turned out that the subjects in the room with the real view recovered the fastest from the stress, but there was no difference in recovery rate between subjects who had no view and those who had a virtual view. The virtual view not only had less effect than the real view, it did not even have a better effect than no view.
Next, for six weeks they hung the same kind of screens in offices where people normally had no view. After those six weeks, the employees reported that they were happy with their virtual views. Compared with having no view, they experienced technological nature as better. “Technological nature is probably better than no nature,” Kahn concluded from his experiments, “but not as good as the real nature...As a species we adapt to the loss of real nature. We have no choice. Either we adapt, or we die out. But because of biophilia − our evolutionary connection with nature − we will be psychologically worse off.” The famous Harvard biologist Edward Wilson coined the term biophilia in 1984 for the hypothesis that people have a fundamental and genetically determined need to make contact with living nature.
We already encounter Turkle’s and Kahn’s concerns in a story with foresight: the story The Machine Stops from 1909, by the British writer Edward Morgan Forster. The Machine Stops takes place in a future world where people live underground. Their lives are controlled and monitored by ‘The Machine’. Physical contact no longer exists, neither with nature, nor with people. Forster tells the story of a mother who believes in the salvation of The Machine and of her son who increasingly starts to doubt that belief. Mother and son communicate only via videoconference.
The mother considers this method of communication adequate, but her son longs to talk to her in real life and says to his mother: “The Machine is much, but not all. I see on the screen someone who looks like you, but I do not see you. I hear someone on the phone who sounds like you, but I do not hear you. Therefore I want you to come and see me. Come to visit me, so that we can meet each other face to face, and so that we can talk about the dreams that keep me busy.”
The son realizes how many nuances are lost in this virtual form of communication. The mother thinks it is a waste of time to spend two days travelling to meet her son. In her view all contacts can be maintained effectively mediated by The Machine. After their disagreement, she breaks off contact with her son, who in turn tries to escape from the ubiquitous contact with The Machine.
Of course, intelligent machines have brought us a lot of good things. Computers and the internet have deeply influenced our behavior in recent decades. We can make a call by cell phone from every glacier, in every fjord, in any jungle; we use the cell phone as a film camera, a world navigator, a mega encyclopedia and as a constant source of news; we instantaneously lay contact via email, Skype and social networks; we read newspapers and magazines on tablet computers; the computer searches for information in such large mountains of data that no man is able to search these on his own; our whole life story is increasingly stored and told on and via our computers.
Yet, there is also a downside to intelligent machines, the side illustrated by Forster’s story: alienation and dehumanization. In the past two decades, machines have little by little taken over human tasks in which human contact used to play a role. Nowadays, we pull money out of the ATM, check in for public transport or planes via automatic machines, and when we call a company for any question, we often first get a machine on the line: ‘To help you better... Press 1 for...Press 2 for...’ Gone is the eye contact, the smile, the social game, the humor. Gone is the human contact, the flexibility in service.
The human dimension, in which contact and attention are central, is being replaced by the machine dimension, in which efficient production is central, and which is primarily driven by economic motives. The human brain is adapted in the first place to make contact with people and not to control inflexible, non-social and not-talking machines.
The ideal, logical world of the machine is unchangeable and therefore lifeless. The real world is constantly changing, is full of chaos and decay, and therefore alive. “For the space and he who travels freely through it, they are the only true things, that’s life, and everything which is like a stone in one place and slowly turns to dust, is dead from the very beginning”, wrote the Dutch writer and poet Jan Jacob Slauerhoff.
The belief that more technology makes us happier, is only half true. If technology contributes substantially to our health and meets our basic needs for food, housing and clothing, then more technology makes us more happy, as research has shown. The Netherlands scores higher on the technology index than India, and India again higher than Tanzania. And the same goes for their happiness scores. But Sweden scores higher than the Netherlands on the technology index, while their happiness score is equal.
If technology does not significantly contribute to the fulfillment of our basic needs, then a saturation level is reached. In most Western countries that level was reached in the sixties or seventies. Since then, the happiness level has hardly changed. Factors other than technology play a more important role for our happiness: health, social relationships, personal fulfillment and finding meaning in life. The human dimension is more important than the machine dimension.
Finally, let’s go back one last time to the Turing Test. When it comes to answering the question whether computers will ever exhibit an artificial humanlike intelligence, and thus pass the Turing Test, we can provide and answer by summarizing a part of what we have encountered in this book in a three-step argument. This argument answers the ultimate question: Will computers become smarter than people?
The first step of this argument rests on the fact that both language and thinking are part of a common life. They are social activities. When the common life changes, language and thinking change along with it. That language is part of a common life, we see for example in the use of quotations from popular films, TV programs, books or songs in everyday language. These quotes are called catchphrases. An example of this is the use of ‘goeiesmorgens’ (from the Dutch TV program Jiskefet), ‘jemig de pemig’ (from the Dutch TV program Van Kooten en De Bie) or ‘a thousand bombs and grenades’ (Captain Haddock in Tintin). Someone who uses these catchphrases, does not mean to refer to the literal meaning of the quote, but is communicating a hidden social signal: ‘We have the same humor’, ‘we have the same taste’ or ‘we understand each other’. Slang is another example of the rooting of language in a shared life. In order to understand the slang, one has to share the particular (street) life.
Language influences thinking, but also non-linguistic thinking is influenced by one’s environment. Because I grew up in an environment where the bicycle is an important means of transportation, I am aware of the existence of bicycle paths and of the role of cyclists in traffic. Foreigners who grew up without bikes and who walk around in a city full of bikes like Amsterdam, walk on bicycle paths as if they are walking paths, don’t recognize the sound of a ringing bicycle bell as such and are unaware of the role of cyclists in traffic. They are led by an automatic form of thinking that is not used to cyclists.
There are also many examples that show that thinking is culturally rooted. We now think differently about for example slavery, mental illness or the death penalty than people did centuries ago. And in modern societies, people are on average more open to euthanasia and abortion than in traditional societies.
Hence we can formulate the first step of the three-step argument about artificial humanlike intelligence as follows:
1. A computer is only able to talk and think like a human, if it can participate in the same life as humans.
The second part of the three-step argument is based on the fact that the computer is a ‘symbol manipulating’ machine that is isolated from the environment. It is fully dependent on humans, for input and for interpretation of the output. The second step in our argument can therefore be formulated as follows:
2. A computer cannot participate in the same life as humans, because it cannot move around in the world and because its cognitive abilities are not rooted in a body and not anchored in nature and in a social group.
From the previous two theorems we can conclude the following:
3. A computer can never think and talk like humans.
If the computer cannot talk and think like humans, it cannot surpass human intelligence. Everything encountered in this book so far, therefore points to the conclusion that human beings remain the computer’s master. Computers will not become our sparring partners and they will never write a novel or a movie script. And because they do not participate in our common life, we also should not want to have computers as politicians, judges, therapists, mediators and educators; all of which are often-heard pipe dreams of artificial intelligence. If the computer ever passes the Turing Test then it will be by tricks and not because it shares a common life with humans. That path to success will be totally uninteresting for humans and practically irrelevant. Another reason why the Turing Test is obsolete.
Of course, one can argue that in theory a robot can enter our world and share in our common life. Ultimately, a robot is a computer equipped with senses and with a body that can act. However, the last six decades of research in artificial intelligence haven’t opened any promising route to achieving that. There is no evidence to suppose that one evening a robot will enter a pub, start flirting, seduce a dance partner and wake up next morning with a hangover, wondering where the partner has gone. Even if the robot would have a super brain such as that of Deep Blue or Watson, it will not impress potential partners with the sentence ‘pawn e2-e4’ or by just waiting for someone to give it a Jeopardy-like quiz question. In theory, a robot can explore the world and share in our common life, in the same way as in theory tomorrow there can be global peace.
As long as machines are light years behind humans in learning and general intelligence, the objective of an artificial humanlike intelligence lies far beyond the horizon. As long as that goal remains out of sight, we had better focus on practical artificial intelligence: machines that complement people, specialized machines that do things that people cannot do, or are much less good at. In this way, we have returned to the Turing Tango: the optimal cooperation between human and artificial intelligence.
In chapter 5, we already made a list of what machines are good at and people are bad at, and vice versa. A combination of human intelligence and machine intelligence would have to provide the bedrock for the Turing Tango. I think that five essential observations should guide the design of a Turing Tango:
1. Humans are at heart physical and social beings. Therefore, human intelligence is not only determined by the logical thinking on which Turing concentrated, but primarily by social and emotional intelligence embedded in the body.
2. Humans are by evolution genetically connected with nature around them. The experience of real nature appears to be better for our physical and mental health than the technological or simulated nature.
3. Technology is part of the human being. Throughout their evolutionary history humans have always been toolmakers, so humans are technological beings. It would therefore be nonsense a priori to reject technology as something unnatural.
We just need to realize that technology is not only a tool or extension of human beings. With the invention of new technology, whether it was the wheel, the clock or the computer, humans changed too. Suddenly humans could carry heavier loads, plan appointments accurately and outsource calculations and other information processing tasks. Again and again, we must evaluate how new technology can best serve us, and what the possible negative consequences are.
Artificial intelligence is increasingly pervading everyday technology.
5. Artificial intelligence is different from human intelligence.
If we keep these five observations in mind, artificial intelligence has a lot to offer us, not as machines that match us in social-emotional intelligence and creativity, but as machines that help us in various ways, for example to extract more knowledge from all available information, and as robots that do jobs that are too dull, dirty or dangerous for humans.
We should not have to adapt to the machine, as we so often have to do already; we must ensure that machines are better at adapting to us. As an anatomical hammer is tailor made for our hands, so intelligent machines should fit our intelligence seamlessly. Robotic animals such as Paro and iCat are bad examples of a Turing Tango. A robot vehicle on Mars, a search engine like Google, car navigation and the autopilot in an aircraft are good examples of a Turing Tango.
Japan is at the forefront of robotics research. But when the nuclear power plant in Fukushima in March 2011 exploded after a devastating tsunami, robots were nowhere to be seen in the first four weeks. People did the extinguishing, people carried out repairs in dangerous places. Japan had to rely on people because they did not have robots with the flexibility to rescue the power plant. International press agency Reuters wrote: “Japan may build robots that play a violin, run a marathon and conduct a marriage ceremony, it was not able to use any of these machines to help repair its crippled reactors.”
Machines cannot match humans when it comes to giving personal attention or conducting a conversation, but in dangerous situations, such as during the Fukushima disaster, robots can be a godsend. The violin playing robot, the robot that conducts a marriage ceremony or runs a marathon, and the Japanese robot that is exactly modeled after the appearance of his human creator (Hiroshi Ishiguro), but does not even match the intelligence of a two-year-old toddler, are useless instances of the Turing Tango. They are no more than toys for the stage, PR stunts for journalists and the public, mirages of artificial intelligence. The robot that can instantly rescue people at a disaster area would be a good example of a Turing Tango.
Since the introduction of the Turing Test in 1950 we have had ample experience with the thinking machine in order to get to know its abilities. In brief, that experience teaches us that computers will never become more intelligent than humans because they do not descend from the apes.
During the Singularity Summit 2011 in New York, I put that objection forward to Ray Kurzweil, organizer of the meeting and the greatest prophet of the Singularity, as we saw in the previous chapter. This was his answer: “Computers descend from people, who in turn descend from apes. So, that is part of one and the same evolutionary process. The biological evolution flows slowly into a technological evolution. And yes, computers are good at other things than people, but our computers are catching up on those areas where we are now better.”
Unfortunately, Turing did not live long enough to see how the computer developed and in what ways it proved to be a success and a failure. Although he had already shown in his own article about the Turing machine dating from 1936 that there are problems that computers cannot fundamentally solve, he believed that the brain is essentially a computer. Perhaps he thought that the fundamental limitation of computers is irrelevant to the question whether the brain is essentially calculable on a computer. But it could also be that the limitations of the computer make it fundamentally impossible to model the brain as a computer that runs a computational algorithm.
It remains speculation, but I think that if Turing had lived a few decades longer, he would have realized not only that the computer has basic computational limitations, but also that artificial intelligence can only mimic a part of human intelligence and that there are aspects of human intelligence that are fundamentally not computable. That is not to say that they are supernatural and would not conform to the laws of physics, but that in practice they cannot be captured in a program that a computer can run.
An indication for this hypothesis is that Turing’s work in the last years of his life moved from the computer to the living brain and cells; from logic to biology, from heavenly theory to earthly practice. If he could have continued his mathematical-biological work and if he would have had the opportunity to experience the computer, and to see that this machine turned out to be very good at following rules exactly (which Turing of course knew), but poor in everything which in humans relies on socio-emotional intelligence (which Turing had not yet realized), then I think that he would not have considered the brain as a computer; he would no longer have considered it as a machine, but as an organ of an organism for which the machine is a poor metaphor. I think that he would soon have come to the realization that the Turing Test was outdated and had been superseded by the actual development of artificial intelligence.
Although the Turing Test still appeals to many people, it’s time to say goodbye to the question how to identify when machines can think. We had better aim for an optimal cooperation between human and artificial intelligence: a humanistic artificial intelligence in which human beings not machines play a pivotal role.
Goodbye Turing Test, welcome Turing Tango.
P.S.
In May 2011, Ramona 4.0, the virtual character in chapter 2, had a brain lift and was transformed into Ramona 4.1. Curious about the new Ramona’s life, I started to chat with her again:
Bennie: “Hi Ramona, I am back. Can you please tell me something about yourself?”
Ramona: “Hi there, Bennie. I talked to a lot of people since yesterday.”
Bennie: “But can you tell me something about your life since you were Ramona 4.0?”
Ramona: “Just keep talking to me as long as you can.”
Precies dertig jaar geleden werd het Internet uitgerold naar het publieke domein. Google’s internetevangelist Vint Cerf, een van de vaders van het Internet, speculeert over de komende dertig jaar van het Internet.
Dit artikel is verschenen in NRC Handelsblad van zaterdag 2 maart 2013
Stel dat het Internet een land zou zijn, dan zou het op de vijfde plaats staan van ’s wereld grootse economieën. Natuurlijk had Vint Cerf begin jaren zeventig niet voorzien dat het Internet de wereld zó ingrijpend zou veranderen, maar dat het Internet de wereld zou veranderen, stond voor hem wel vast. Vint Cerf (69) is een van de vaders van het Internet. Hij stond samen met Bob Kahn in 1973 aan de wieg van de technologie die computers met elkaar laat communiceren (zie kader).
Dit jaar is het precies dertig jaar geleden dat het Internet, dat in 1969 begon als een project van de Amerikaanse Defensie, werd uitgerold voor de rest van de wereld. Van een net met vier computers in 1969 tot een net met vijfhonderd computers op 1 januari 1983. En anno 2013? Naar schatting zo’n negen miljard computers en mobieltjes zijn al met het Internet verbonden. Cerf: “Het meest trots ben ik op het feit dat we vanaf het begin een eenvoudige, robuuste structuur hebben gebouwd die volledig decentraal werkt. Juist de vrije en open structuur van het Internet heeft er voor gezorgd dat het Internet zo’n economische en sociale motor is geworden.”
Ik leg Cerf een plaatje voor van het Internet anno 2012: een verzameling van spinnenwebachtige structuren, een wirwar van lijnen die netwerken van computers met elkaar verbinden. Cerf herkent het meteen: “Kijk eens hoe organisch het er uit ziet. Het lijkt wel een netwerk van hersencellen. Maar pas op, het is een fout om het Internet als een brein te zien. Ik zeg niet dat het Internet op een dag wakker wordt en opeens een bewustzijn heeft. Dat is nog steeds science fiction. Maar het plaatje toont wel de kracht van netwerken die zonder enige centrale sturing tot stand zijn gekomen.”
Hij vertelt een anekdote: “In 2003 was ik bij de World Summit on the Information Society, een intergouvernementele top over de informatiemaatschappij. Het Internet was toen al alomtegenwoordig. Toch wilden veel afgevaardigden maar niet geloven dat het Internet geen centrale controle heeft. Ze bleven maar vragen: ‘Wie heeft de controle over het Internet?’ Nou, niemand. Dat is de kracht.”
Rekenkracht op ons en in ons
Tegenwoordig is Cerf in dienst van Google als ‘Chief Internet Evangelist’, speciaal belast met het nadenken over de toekomst van het Internet. Hoe ziet hij de komende dertig jaar?
“De eerste trend die zich sterk zal doorzetten, is mobiliteit”, zegt Cerf. “Mobiele apparaten hoeven zelf niet krachtig te kunnen rekenen. Ze gebruiken gewoon de enorme rekenkracht van het Internet. Neem een mobiele telefoon-app als Fitbit. Die kan nu al bijhouden hoeveel je dagelijks beweegt. Rekenkracht hebben we straks op ons en in ons. Dat verandert fundamenteel de manier waarop we het Internet gaan zien.”
Een ander voorbeeld van het straks alomtegenwoordige Internet: Google ontwikkelt momenteel de Google Goggles, een bril voorzien van een camera, een microfoon, een speaker en een display dat de brildrager over de zichtbare wereld heen krijgt geprojecteerd. Stel je nou het volgende scenario voor, vertelt Cerf. “Een blinde en een dove dragen allebei zo’n bril. De blinde spreekt tegen de dove. De dove hoort natuurlijk niets, maar zijn bril registreert de spraak, vertaalt deze razendsnel op het Internet naar geschreven tekst, en stuurt de tekst naar de bril. De dove kan dan lezen wat de blinde hem vertelt. De dove op zijn beurt drukt zich in gebarentaal uit tegen de blinde. Maar de blinde ziet de gebarentaal natuurlijk niet. De Google-bril kan straks de gebarentaal zien, op het Internet de betekenis ontcijferen en als spraak naar de speaker van de bril sturen. Zo hoort de blinde wat de dove met zijn gebaren vertelt. Dit kan nu absoluut nog niet. Het is een gek idee. Maar ook weer niet zó gek. Ik denk dat dit binnen dertig jaar mogelijk is.”
Technologie die de communicatie verbetert, ligt Cerf persoonlijk aan het hart. Zelf is hij hardhorend en draagt hij twee gehoorapparaten. Zijn vrouw draagt zelfs in beide oren een cochleair implantaat, dat de werking van het binnenoor nabootst en direct aan het zenuwstelsel is gekoppeld. Dat brengt Cerf bij de tweede toekomstvisie van het Internet: een net dat elektronica direct met het zenuwstelsel en met de hersenen verbindt. “Het kunstmatige netvlies komt er aan, en de mogelijkheden om het brein van een verlamde persoon een robotarm of zelfs een exoskelet te laten aansturen via een breinchip staan in de startblokken. Een nog grotere uitdaging wordt om de computer signalen te laten genereren die het brein interpreteert als geheugen of gedachten. Ik denk niet dat dat binnen dertig jaar gebeurt, daarvoor zullen we eerst veel meer van het brein moeten begrijpen, maar je weet het maar nooit. Er zijn wel gekkere dingen gebeurd.”
Niet alleen gaan we de rekenkracht van het Internet in de toekomst overal en altijd bij ons dragen, ook de dingen − de auto, de koelkast, de thermostaat − sluiten we straks massaal aan op het Internet. “Een verloren sok die je straks dankzij het Internet der Dingen gemakkelijk terugvindt, dat zou nog eens een bijdrage aan de mensheid zijn”, grapt Cerf. In zijn eigen huis laat hij temperatuursensoren elke vijf minuten de temperatuur in elke kamer van zijn huis meten. Zo kan hij aan het eind van het jaar de energiehuishouding evalueren en verbeteringen voor isolatie of airconditioning voorstellen. “Een van de belangrijkste kamers voor mij is de wijnkelder. Ook daar meten sensoren elke vijf minuten de temperatuur. Als het warmer wordt dan 15,5 graden dan ontvang ik een waarschuwing op mijn mobiele telefoon. Op een dag moest ik voor drie dagen naar Chicago. Toen ik daar aan kwam, ontving ik een waarschuwing dat de temperatuur in de wijnkelder boven de 15,5 graden was gekomen. Mijn vrouw was drie weken weg. Zij kon niets doen. Ik kon niets doen. Drie dagen lang kreeg ik toen elke vijf minuten een waarschuwing. Dat wil je natuurlijk niet. Maar goed, met op afstand regelbare techniek valt daar wel weer een mouw aan te passen.”
Het Internet van de toekomst brengt computers dichter bij de manier waarop mensen de wereld waarnemen. Dat betekent dat het Internet over grote hoeveelheden audio, video en tekst gaat beschikken en daar betekenis aan kan geven om ons leven te verbeteren. Cerf: “De computer ziet jouw agenda, weet hoe laat het is, weet hoe de verkeerssituatie is en vertelt je bijvoorbeeld dat je beter wat eerder in je auto kunt stappen omdat het verkeer drukker is dan verwacht. Straks zijn computers uitgerust met sensoren die meer waarnemen die wij mensen kunnen, zoals infrarood- of röntgenstraling. Misschien moeten we computers als Aliens zien. Wat mij betreft gaat het er om dat we ze programmeren om onze partners te zijn. Het vormgeven van een symbiotisch netwerk van mensen, computers en dingen heeft de informatica nu in net zo’n revolutionaire fase gebracht als de natuurkunde in de eerste helft van de vorige eeuw.”
Interplanetair Internet
Als internetevangelist benadrukt Cerf dat, hoewel eenderde van de wereldbevolking nu toegang heeft tot het Internet, tweederde van de wereld dat nog niet heeft. Ook dat deel moet in de komende decennia toegang krijgen, maar dat gaat gebeuren. “De ruggengraat van het Internet die wij begin jaren zeventig ontwikkelden is zo robuust dat ook de overige tweederde van de wereld verbonden kan worden. Verder zullen ontwikkelingslanden een paar stappen die Amerika en Europa wel hebben moeten maken, overslaan, zoals internettoegang via vaste telefoonlijnen. In Afrika en India zien we al dat mensen meteen de stap naar mobiel Internet maken.”
Het Internet beperkt zich al lang niet meer tot de aarde. Ruimteschepen en satellieten maken er ook al deel van uit, dankzij het interplanetaire internet. Het interplanetaire internet een variant op het aardse Internet dat deels al wordt gebruikt en deels nog in ontwikkeling is. Cerf: “Een probleem van internetcommunicatie in de ruimte is dat de afstanden zo groot zijn en dat de planeten draaien. Wanneer datapakketjes heel lang onderweg zijn, zoals in de ruimte, is het aardse internetprotocol niet meer geschikt. Een Marslander die een datapakket naar aarde wil sturen, maar waarvoor de aarde tijdelijk uit zicht is, zou in het aardse protocol het datapakket weggooien. Daarom hebben we een interplanetair internetprotocol ontwikkeld dat datapakketjes net zo lang bij zich houdt totdat de ontvanger wel weer bereikbaar is. Of het datapakketje wordt naar een ruimteschip gestuurd dat op zijn beurt het pakketje wel meteen naar de aarde kan sturen. Huidige ruimteschepen gebruiken die techniek al, maar we zijn nog bezig om het interplanetaire protocol fijn te regelen en er een absolute interplanetaire standaard van te maken.”
Hoe afhankelijker we ons maken van het Internet, hoe groter de gevolgen als er een keer delen van het Internet uitvallen. Moeten we niet een plan B hebben? Cerf: “O ja, daar maak ik me zorgen over. Ik kan je verzekeren dat die kwestie niet alleen bij Google maar ook elders bovenaan de agenda staat. Hoe houden we het Internet zo robuust en open als mogelijk? We zullen betere technologieën moeten ontwikkelen om de privacy van gebruikers te waarborgen. En om te waarborgen dat alleen de juiste personen toegang hebben tot de juiste dingen op dat toekomstige Internet der Dingen. Verder moeten we er ook voor zorgen dat we over honderd jaar nog steeds toegang hebben tot de digitale informatie de we vandaag produceren. Dat is niet zo vanzelfsprekend als mensen denken.”
Tenslotte maakt Cerf zich grote zorgen over dictaturen die het Internet in eigen land willen controleren. “Dat is een strijd die we nog heel lang zullen moeten voeren. Autoritaire regimes misbruiken het argument dat er ook zoveel rotzooi, zoals als kinderporno, op het Internet circuleert, om informatie naar hun hand te zetten. Ik ben er van overtuigd dat het Internet open en vrij moet blijven. Elke manier om internetinformatie te filteren, zal altijd worden omzeild. Als ik één boodschap voor de wereld heb, dan is het: ‘Alsjeblieft, denk altijd kritisch na over wat je ziet, leest en hoort’. De beste tactiek is niet om wat voor informatie dan ook te onderdrukken, maar om kritisch denken te stimuleren.”
[kader:] De ruggengraat van het Internet
Of je nu een e-mail verstuurt, rondsurft op het Internet, of een film downloadt, je wilt dat de digitale bestanden die je opvraagt zo goed mogelijk van de digitale snelweg op je computer aankomen. Het protocol dat daarvoor automatisch zorgt, heet het transmission control protocol (TCP/IP). Het zit ingebouwd in elke computer en elk tussenstation waarlangs het internetverkeer loopt. Het vormt als het ware de ruggengraat van Internet. Het protocol zorgt ervoor dat alle gegevens die worden verstuurd, worden opgeknipt in pakketjes. Elk pakketje krijgt een etiket waarop staat waar het vandaan komt en waar het naartoe moet. Vervolgens worden de pakketjes als in een estafette van het ene naar het andere tussenstation overgedragen tot ze uiteindelijk bij de ontvanger aankomen. Pakketjes van hetzelfde bestand kunnen ook via verschillende wegen uiteindelijk bij de ontvanger aankomen. Helaas kunnen er onderweg pakketjes kwijtraken of beschadigd raken. Dat gebeurt vooral op internetknooppunten waar het heel druk is. TCP/IP is ontworpen om te zorgen dat de gebruiker ondanks mogelijke problemen onderweg toch de juiste informatie ontvangt.
[kader:] Vint Cerf
De Amerikaan Vint Cerf (1943) stond in 1973 samen met Bob Kahn aan de wieg van de technologie die computers met elkaar laat communiceren (het TCP/IP-protocol) en daarmee aan de wieg van het huidige Internet. Hij ontving hiervoor vele nationale en internationale prijzen, waaronder de U.S National Medal of Technology (1997), de Presidential Medal of Freedom (2005) en de Turing Award (2004), het equivalent van de Nobelprijs voor de informatica. Cerf ontwikkelde in 1989 het eerste commerciële e-mailsysteem, richtte samen met Bob Kahn in 1992 de Internet Society op, en was van 2000-2007 voorzitter van de non-profit Internet Corporation for Assigned Names and Numbers (ICANN). Sinds 2005 is hij in dienst van Google, momenteel als CEO van Google Special Services en als ‘Chief Internet Evangelist’.
Update 18 maart 2013: Samen met Louis Pouzin, Robert Kahn, Tim Berners-Lee en Marc Andreesen is Vint Cerf de winnaar van de eerste Queen Elizabeth Prize for Engineering (1 miljoen Britse pond)
[Kader:] Korte geschiedenis van het Internet
1969 Eerste versie van het ARPANET, ontwikkeld door het United States Department of Defense, de militaire voorloper van het huidige Internet.
1971 Ray Tomlinson stuurt de eerste e-mail tussen twee computers van het ARPANET. Hij gebruikt als eerste het @-teken in een e-mail adres.
1973 Vint Cerf en Bob Kahn ontwikkelen het Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP) dat de hardware-ruggengraat vormt van het huidige Internet.
1983 Op 1 januari accepteert DARPA (Amerika’s Defense Advanced Research Projects Agency) het TCP/IP-protocol als het standaard uitwisselingsprotocol voor communicatie tussen computers. Daarmee wordt het huidige Internet geboren.
1990 Geboorte van het World Wide Web bij CERN in Genève (Zwitserland). Het Internet is de onderliggende hardware-infrastructuur voor het Web, net zoals snelwegen de onderliggende infrastructuur vormen voor allerhande verkeer.
1991 Info.cern.ch is de eerste website
1992 De website-registratie voor het Internet begint met de domeinnamen die eindigen op: .com, .net, .org, .gov and .edu.
1993 CERN stelt het World Wide Web open voor iedereen.
1994 Netscape Navigator, een browser voor het Internet.
1995 Yahoo, Amazon.com en eBay.
1996 Hotmail
1997 Amsterdam Internet Exchange. Amsterdam wordt de internethoofdstad van de wereld.
1998 Google
2000 De Dot.com-luchtbel spat uit elkaar.
2001 Wikipedia
2004 Facebook
2005 YouTube en Google Earth
2006 Twitter
2013 Het Internet bestaat dertig jaar. Meer dan 2,4 miljard mensen wereldwijd gebruiken het Internet.
Op donderdag 7 maart geef ik in het Van Abbemuseum in Eindhoven de lezing Wat beeldende kunst vertelt over ons brein.
Het brein schept kunst. Kunnen we uit die kunst dan ook iets leren over ons brein? Bestaan er universele principes in de beeldende kunst die het gevolg zijn van hoe het brein waarneemt? Het lijkt er wel op. De Gestalt-psychologie heeft een aantal van zulke principes al in het begin van de 20e eeuw opgesteld. Pas sinds kort kunnen hersenwetenschappers deze principes ook met de modernste technieken in de hersenen onderzoeken.
De lezing Wat beeldende kunst vertelt over ons brein gaat over de gezichten van Picasso en de meeuwen van Tinbergen, over de orde van Malevich en de chaos van Pollock, over informatiecompressie en patroonherkenning, en over een hyperfunctionerende kunstmodule in de hersenen van een autistisch kind.
Programma:
19.00 uur: inloop bibliotheek Van Abbemuseum
19.15 uur: lezing van Bennie Mols
19.45 uur: debat en wat zoal ter sprake komt
21.00 uur: einde bijeenkomst
Via een breinimplantaat konden ratten direct met elkaar communiceren. Een rat in de VS ‘wist’ zo welke lamp een rat in Brazilië zag branden.
Dit artikel is gepubliceerd in NRC Handelsblad van vrijdag 1 maart 2013
Een sciencefiction-droom wordt werkelijkheid: voor het eerst zijn wetenschappers erin geslaagd dieren direct van brein tot brein te laten communiceren. Een chip in de hersenen laat een rat in Brazilië via het internet met een rat in de Verenigde Staten communiceren. Hoewel de ratten niet van elkaars bestaan weten, blijken ze toch te kunnen samenwerken in twee eenvoudige waarnemingstaken. Dat beschreven hoogleraar neurobiologie Miguel Nicolelis en zijn collega’s van Duke University gisteren in het online tijdschrift Nature Scientific Reports.
In hun eerste experiment werd een dorstige rat (de zender) getraind om een eenvoudig probleem op te lossen: hij leerde om op een linker hefboompje te drukken als het linkerlichtje in zijn kooi aan ging, en op de rechter hefboom als het rechter lampje aan ging. Als het beestje deze taak correct uitvoerde, kreeg het als beloning een slokje water. Toen de rat dat onder de knie had, werden bij een volgend experiment zijn elektrische hersensignalen, geregistreerd door een breinchip in zijn motorische hersenschors, doorgestuurd naar de motorische hersenschors van een tweede rat (de ontvanger) in een ander kooitje in hetzelfde lab.
De ontvanger kon de zender niet zien en liep rond in een kooitje waarin beide lampjes aan waren. Hij had dus geen idee welk lampje voor de zendende rat aan ging. Toch kopieerde de ontvangende rat in 70 procent van de experimenten het gedrag van de zender: drukken op de linker hefboom wanneer de zender het linker lampje aan zag gaan en andersom. Dat is ruim boven het toevalsniveau van 50 procent.
Wanneer de ontvangende rat de taak correct uitvoerde, kreeg hij als beloning een slokje water. De zender kreeg dan ook een extra, tweede beloning. De onderzoekers zagen een verandering in de hersensignalen van de zender wanneer het ontvangende dier de verkeerde hefboom indrukte. Door uitblijven van een extra beloning ging de zender de vervolgens extra zijn best doen. De rat ging sneller reageren en het hersensignaal in zijn motorische hersenschors werd ‘schoner’, waardoor de ontvangende rat het signaal van de zender gemakkelijker kon ontrafelen. Nicolelis noemt dit bewijs dat beide rat- ten samenwerken zonder dat ze elkaar kunnen zien: directe brein-tot-breincommunicatie.
Eenzelfde soort samenwerking ontstond bij een tweede experiment waarbij de zendende rat met zijn snorharen een brede van een smalle opening moest onderscheiden. Bovendien bleek dat het tastgebiedje in het brein van de ontvanger binnen een maand tijd reageerde op wat de snorharen van de zender voelden, terwijl hij nog steeds bleef reageren op tastsignalen van zijn eigen snorharen.
Als klap op de vuurpijl bleek de tactiele brein-tot-breincommunicatie ook te werken wanneer de code- rende rat in Brazilië zat en zijn breinsignaal via internet werd verstuurd naar de decoderende rat in het Nicolelis-lab in de VS.
Nicolelis noemt zijn experiment een proof of principle voor een brein-net in de verre toekomst: een soort internet van aan elkaar gekoppelde menselijke hersenen. Nicolelis: "In zo’n brein-net zouden mensen met een ongekende snelheid met elkaar communiceren, zonder te praten of zonder te typen op een toetsenbord. Één gedachte zou zo miljoenen mensen tegelijk kunnen bereiken."
"Deze brein-tot-breinverbinding laat zien hoe goed Nicolelis en zijn collega’s al in staat zijn signalen van het brein te ontrafelen", zegt Marshall Hussain Shuler, hersenonderzoeker aan de Johns Hopkins University. "Dit experiment heeft ook direct praktisch belang: het verbeteren van brein-machine-interfaces, bijvoorbeeld om mensen met verlamde benen via een breinchip aan een uitwendig skelet te koppelen. Door te denken aan lopen, kunnen ze het exoskelet aansturen en zo voor het eerst weer zelfstandig lopen."
