Feil? Riktig!

UNDER RADAREN: Han arbeider for å lage dataprogrammer som kan le av sine egne feil.

Publisert

Blipp som glapp


 

I denne kommentarspalten flyr forskning.nos journalist Arnfinn Christensen lavt under nyhetsradaren og kretser over grenselandet mellom naturvitenskap og filosofi.

Fluid Analogies Research Group arbeider mot et lystig mål: Datamaskiner som kan le av sine egne feil.

Laboratoriet på Indiana University ledes av Douglas Hofstadter. Han er en kul katt som har gått sine egne veier gjennom mange år.

Hender som tegner hverandre

Maurits Cornelis Escher: Tekenende handen, 1948. (Foto: (Bilde: M.C.Escher, Wikimedia Commons))
Maurits Cornelis Escher: Tekenende handen, 1948. (Foto: (Bilde: M.C.Escher, Wikimedia Commons))

På slutten av 70-tallet gjorde jeg som så mange andre med intellektuell forfengelighet og nysgjerrighet: Kjøpte boka Gödel, Escher, Bach.

I denne prisbelønte boka lekte Douglas Hofstadter med selvreferanse. Her så jeg for første gang bilder som forsøkte det umulige: Å beskrive seg selv.

Eschers steintrykk av to tegnede hender som tegner hverandre, tvinger fram spørsmålet i tilskueren: Hva er feil i dette bildet?

Underlige sløyfer

Hofstadter skrev tilsvarende umulige, selvrefererende tekster, av typen: Denne setningen er ikke sann.

Han viste også at selvreferanse fant sin gjenklang i Johann Sebastian Bachs kanoniske komposisjoner.

Førti år, flere bøker og forskningsarbeider seinere tumler Hofstadter og hans forskergruppe fortsatt med de samme umulige selvreferansene.

Hofstadter kaller dem for underlige sløyfer, strange loops.  Underlige sløyfer finnes overalt.

Vi har mange hundre millioner av dem inni kroppen. Arvestoffet DNA inneholder oppskriften på seg selv.

Selvironi

Hofstadter arbeider ut fra idéen om at også selvbevisstheten er en slik umulig, selvreferende sløyfe. Men, som vi alle intenst opplever hvert våkne sekund: Umuligheten funker.

Nettopp vår evne til å se oss selv, reflektere over oss selv, er det som gir oss muligheten til å styre oss selv og lære av våre feil. Denne egenskapen er kanskje enda viktigere enn kjølig, logisk resonnement.

Kronen på selvrefleksjonens lyse og lystige hode er menneskets evne til humor, til å le av seg selv og sine feil.

Selvironi er en merkelig sløyfe og en uvurderlig egenskap, og et sikkert botemiddel mot fanatisme og alle dens uhyggelige følger. Vis meg en diktator med selvironi, og jeg skal gi deg kimen til demokrati.

Blinde og dumme

Dagens dataprogrammer kjører med den samme ensporete tankegang som diktatoren, uten evne til selvrefleksjon.

Ikonisk vittig er feilmeldingen: Keyboard error. Press any key to continue.

Men det er umulig å få Pcen til å se humoren i sine egne feil. Og dagens kunstige intelligens er like blind.

Når IBMs dataprogram Watson vinner spørrekonkurransen Jeopardy, eller Google oversetter tekster og finner riktig nettside til deg, spytter programmene ut svaret som statistisk er mest treffsikkert fra et enormt datalager.

Men de skjønner ikke selv hva de driver med. De er informasjons-savanter, blinde, dumme og lynraske.

 (Foto: (Bilde: Skjermdump))
(Foto: (Bilde: Skjermdump))

Laget for å gjøre feil

Hofstadters dataprogrammer er langt fra så imponerende som Watson og Google translate. På den andre siden kan de være kimen til menneskeskapt bevissthet.

Programmene hans fungerer i mikroskopiske, avgrensede modelluniverser. Ett av dem leker seg med bokstavrekker, et annet med tallrekker, et tredje med geometriske former.

Målet er ikke å utføre logisk perfekt, forhåndsprogrammert databehandling. Programmene til Hofstadter er laget for å kunne gjøre feil, slik som mennesker.

Menneskelige feil er nemlig en verdifull ressurs for Hofstadter. Forsnakkelser og logiske feilkoblinger forteller mer om hvordan vi tenker enn steril, uangripelig riktighet.

Ulikt opphav, samme resultat

Et tradisjonelt dataprogram vil normalt gi samme resultat hver gang det kjøres, med samme data inn. Hofstadters dataprogrammer er laget for aldri å gjenta seg selv. Og likevel kan to kjøringer gi samme resultat, på et høyere nivå.

Prosessen kan sammenlignes med en kjemisk reaksjon.  De sydende enkeltmolekylene beveger seg aldri på nøyaktig samme måte i to kjemiske oppløsninger.

Likevel gir de omtrent samme kjemiske forbindelse, betraktet fra et overordnet nivå.  

Hofstadters programmer arbeider utfra analogier, mønstergjenkjenning. Hofstadter mener dette er molekylene i stoffene som bygger menneskets selvbevissthet.

Sans for humor

Når dataprogrammene til Hofstadter gir gale og sprø resultater, er det like velkomment som en uventet reaksjon i reagensrørene til kjemikeren.

Målet til Hofstadter og medarbeiderne hans ved Fluid Analogies Research Group (FARG) er ikke å lage perfekt, kunstig intelligens.

Målet er å modellere hvordan mennesker bygger opp bilder av virkeligheten gjennom diffuse, flytende sammenligninger i stigende strømvirvler av uberegnelig, selvrefererende, stigende kompleksitet.

På nettsiden til FARG avslutter Hofstadter sine betraktninger rundt prosjektet slik:

- Vi håper at en dag vil programmene våre kunne få et ørlite glimt av humoristisk sans, og at de midt i sine forvirrede feiltrinn vil være i stand til å erkjenne hvor patetiske forsøkene deres er, og le av seg selv.

Lenker:

The Center for Research of Concepts and Cognition, Indiana University

Portrett av Douglas Hofstadter i The Atlantic