Kan kunstmatige intelligentie creatief zijn?

Hoe doet de computer dat? Is hier een digitale meester in spe aan het werk, die met iets meer oefening de mooiste kunststukken op papier zet? En wat kan de computer nog meer: muziek componeren of teksten schrijven? Het lijkt erop dat kunstmatige intelligentie babystapjes zet in de wereld van de schone kunsten. Mag je dit creativiteit noemen?

Flexibiliteit en volhardendheid

Een volgende vraag die we moeten stellen is: Waar vind je creativiteit terug in de hersenen? Een precies antwoord is er niet. De neurowetenschap van creativiteit staat nog in de kinderschoenen. Desondanks zijn er grofweg twee hersennetwerken die steeds weer opduiken, weet De Dreu. “Het eerste netwerk hangt samen met de mogelijkheid om flexibel te denken, en te kunnen switchen van perspectief en tussen stukjes tegenstrijdige informatie.” De hersenstof dopamine lijkt hierbij een belangrijke rol te spelen. “Aan de andere kant zien we continue activatie van netwerken in de prefrontale cortex, in gebieden betrokken bij geheugen, verwerken van informatie, beslissingen nemen en langetermijnplanning.”

Je kan creativiteit omschrijven als een combinatie van losjes en flexibel denken aan de ene kant, en gecontroleerd en systematisch werken aan de andere kant. _Out of the box_-denken en tegelijkertijd volhardend zijn. “In de psychologie gaan we ervan uit dat verschillende vormen van creativiteit – de composities van Bach, de schilderijen van Van Gogh en de relativiteitstheorie van Einstein – dezelfde hersenprocessen met zich meebrengen.” Daarbij komt dat vlieguren maken heel belangrijk is voor creativiteit, volgens De Dreu. “We zien dat de meer creatieve geesten, zoals schrijvers, componisten en wetenschappers, over het algemeen ontzettend veel geoefend hebben in hun tak van sport.”

Verbindingen slaan

Kortom: mensen kunnen getraind worden om creatief te denken. Creativiteit vereist een soort willekeurige wandeling door de hersenen en de kennis die daar zit, waarbij je af en toe verbindingen slaat tussen stukjes informatie. De Dreu: “Ons eigen brein loopt alle mogelijke oplossingen na en houdt die tegen het licht, tot je de best passende oplossing tegenkomt voor het probleem. Heb je die gevonden? Bingo! Dat is het zogenaamde eureka-moment.”

Een computer kan die wandeling simuleren, door op zoek te gaan naar de best passende verbinding tussen stukjes informatie. De opgeslagen kennis waar de computer langs wandelt, moet er natuurlijk eerst ingestopt worden. “De input waarmee je een computer voedt is te vergelijken met de vlieguren, de vaardigheden die mensen verwerven door eindeloos te oefenen”, aldus De Dreu.

Maar er zit een addertje onder het gras. Creativiteit behelst meer dan slimme bruggen kunnen slaan tussen losse stukken informatie. “Je hebt ook een soort evaluatiemechanisme nodig. Welk idee houd je vast en welke honderd andere laat je lopen?” Hoe de hersenen ideeën evalueren is onbekend. “Veel verder dan ‘intuïtie’ zijn we nog niet. Het valt ook nog niet te simuleren.”

Machines creatief maken

Nu de vraag hoe we de aspecten die horen bij creativiteit inbouwen in machines, zonder hersennetwerken, zonder dopamine, zonder ‘intuïtie’. En hoe we zo’n kunstmatige intelligentie kunnen gebruiken.

In sommige gevallen lijken machines al vleugjes creativiteit te hebben, zoals die schetsjes aan het begin van dit artikel. Verder zijn er programma’s die bijvoorbeeld muziekstukken componeren. Of die robotliedjes origineel zijn? Luc Steels, professor kunstmatige intelligentie van de Vrije Universiteit Brussel (en zelf componist) is voorzichtig.

“Misschien is de compositie van zo’n nummer nog niet eerder gemaakt, maar het resultaat is afhankelijk van de muziek waarmee je het algoritme trainde”, zegt hij. “Als er nummers van de Beatles in gingen, dan komt er een Beatles-achtig liedje uit. Persoonlijk denk ik dat kunstmatige intelligentie heel geschikt is voor het maken van ‘muzak’, niet opvallende achtergrondmuziek.”

Leren tekenen

Creatief zijn vergt oefening, voor zowel de mens als de computer. Het bij kunstmatige intelligentie vaak gebruikte deep learning heeft nogal wat weg van de manier waarop een brein leert en onthoudt. Informatie komt vast te liggen in de sterkte van verbindingen tussen een groot aantal gesimuleerde ‘hersencellen’, een neuraal netwerk.

Deze netwerken blijken uitstekend in het herkennen (en reproduceren) van vormen, en belangrijk, ze gaan goed om met variaties. Of een giraffe nu groot of klein is, of je hem van opzij of van voren ziet, tussen de bomen of in het open veld, een algoritme kan het dier eruit pikken. Hoe kunstmatige intelligentie beelden verwerkt en herkent, wordt uitgebreider in dit artikel beschreven.

Hij geeft het voorbeeld van kunstmatige neurale netwerken die worden getest in ziekenhuizen, om hartritmestoornissen te vinden of tumoren op te sporen. Voorlopige resultaten laten zien dat kunstmatige intelligentie dit soms beter doet dan specialisten. “Dat is prachtig, maar je moet je bewust zijn van wat er wel en niet in de data zit. Een neuraal netwerk kan niet bepalen waar een hartritmestoornis vandaan komt, dat doet een arts met een vollediger beeld van de patiënt. Dat is volgens mij precies waarom je iets nodig hebt wat je creativiteit kan noemen: buiten de kaders en de beschikbare informatie kijken.”

In het algemeen vindt Steels dat we niet moeten denken dat kunstmatige intelligentie steeds meer taken overneemt, zodanig dat de mens niet meer nodig is. “Kunstmatige intelligentie heeft de potentie om het werk, welzijn en de creativiteit van de mens te verhogen, als we het inzetten voor klussen die we zelf liever niet doen. Het is toch fantastisch als we niet worden afgeleid door bijzaken, maar juist creatief kunnen zijn.”