Column | Eureka en AI

Zal een AI ooit verrukt – en verdiend – eureka roepen? Net als Archimedes die bloot door de straten van Syracuse rende?

De oud-Griekse wijsgeer was kort daarvoor in bad gestapt waarbij hij water over de badrand had zien klotsen. Een simpele observatie. Maar in een flits had hij toen beseft dat het zijn eigen lichaam was – althans, het ondergedompelde deel daarvan –, dat dit water verplaatste. En ook: dat je zo dus het vaak moeilijk berekenbare volume van objecten kan bepalen. Je laat ze gewoon in het badwater zakken en meet, simpel, hoeveel water zich verplaatst. Het leidde hem – ‘eureka’, oftewel ‘nu heb ik het!’ – tot zijn wet van Archimedes.

Factcheckers hebben dat verhaal natuurlijk allang doodgecheckt. Net als het verhaal dat Newton, toen er een appel op zijn hoofd viel, plotsklaps de zwaartekracht doorzag. Zelfs aan het nogal ingetogen eurekamoment van Einstein twijfelen zij. Begreep Einstein echt dat een vrij vallend object of persoon geen zwaartekracht bemerkt, toen hij starend uit het raam wat glazenwassers zag passeren? Volgens feitenliefhebbers weten we maar één ding zeker: dat Einsteins onverwachte inzicht hem ertoe bracht om Newtons zwaartekrachttheorie te vervangen door iets nieuws, de relativiteitstheorie.

Tegelijk blijft het – appel, glazenwasser en bloot of niet – raadselachtig hoe de oplossing van een probleem zich soms ineens openbaart; onder de douche, de bus instappend of zelfs in een droom. Het is haast nog raadselachtiger dan serendipiteit, waarbij alerte onderzoekers op de oplossing stuiten van een probleem waaraan ze helemaal niet werkten. Denk aan de opmerkzame Alexander Fleming die het effect van schimmel in een vergeten petrischaaltje herkende en zo penicilline ontdekte. Samen vertegenwoordigen serendipiteit en het eurekamoment de ongrijpbare en romantische kant van de natuurwetenschap.

Meeslepen door romantiek

Maar de grote kracht van wetenschap is natuurlijk óók dat die zich niet laat meeslepen door romantiek. Ideeën en vondsten tellen pas mee nadat ze eerst uit en te na getoetst zijn. Einstein vond het meer dan bemoedigend dat de wiebelige baan van de planeet Mercurius afweek van Newtons voorspellingen, en wél overeenstemde met wat zijn relativiteitstheorie voorspelde. Maar om andere fysici van die enorme kanteling in het denken over zwaartekracht te overtuigen, waren veel meer bewijzen nodig.

Wat betekent dat nu wetenschap meer en meer op AI begint te leunen? Marika Taylor, hoogleraar wis- en natuurkunde en AI in Birmingham, bracht het laatst ter sprake bij het Britse Institute of Art and Ideas. Haar lezing daar ging erover hoe AI de wetenschap kan versnellen. Een ‘ontdekking doen’ beperkte zij daarbij tot het vinden van een natuurkundige theorie die toetsbare voorspellingen kan maken. En wat betreft AI nam zij enkel de huidige neurale netwerken in ogenschouw. Die kun je grote datasets voeren waarmee je ze kunt trainen om bijvoorbeeld honden en katten te herkennen. Of om, in de deeltjesfysica, de karakteristieke patronen van deeltjessporen te identificeren die volgens theoretische scenario’s kunnen ontstaan als deeltjes op elkaar klappen in grote ondergrondse deeltjesbotsers, zoals bij CERN bij Genève.

In zulke gevallen is AI een fantastisch hulpmiddel, zei Taylor. De experimenten leveren de (soms complexe) patronen van miljarden botsingen op. Een AI kan die niet alleen razendsnel sorteren, maar bovendien onverwachte patronen signaleren die, wie weet, wijzen op een nog onbekend botsingsmechanisme. Zoiets kan tot nieuwe ontdekkingen leiden.

Kantelend perspectief

Maar: of een AI uit zo’n afwijking van de bestaande theorie ook tot een inzicht kan komen dat het hele perspectief laat kantelen, zoals Newton en Einstein deden? Stel dat Einstein had kunnen beschikken over de huidige precisiemetingen aan die wiebelige Mercurius-baan. En dat hij die had kunnen voeren aan een neuraal netwerk dat getraind was met Newtons theorie. Dan zou zo’n netwerk ongetwijfeld hebben teruggekoppeld dat de baan van Mercurius afweek van de theorie. De AI zou zelfs in termen van die theorie (een potentiaal) kunnen aangeven welke wiskundige correctie (een bult in de potentiaal) nodig is om de baan wél te beschrijven. Maar de natuurkunde op zijn kop zetten met een gloednieuw concept – zwaartekracht als kromming van de ruimtetijd? Ondenkbaar.

Taylor liet in het midden wat dat voor de wetenschap betekent. Waarschijnlijk verstandig, want AI is nog volop in ontwikkeling. En toch. De ingrediënten voor eurekavondsten lijken diep nadenken aan de ene, en losjes mijmeren, associëren, ontmoeten en rondbanjeren aan de andere kant. En het is wel zeker dat AI dat allemaal (nog) niet kan.

Tegelijk is de vraag: zou Einstein zelf nog tot zo’n perspectiefkanteling in staat zijn nadat AI hem met al die uitkomsten om de oren had geslagen? Oftewel, wat gebeurt er met die ‘romantische’ en ‘creatieve’ kant van de wetenschap terwijl AI doorontwikkeld wordt en intussen steeds meer uitgesorteerde informatie voorschotelt? Wat voor natuurkundigen, wetenschap en mensen groeien daaruit?

Margriet van der Heijden is natuurkundige en hoogleraar wetenschapscommunicatie aan de TU Eindhoven.