Een nieuwe wetenschap van collectieve samenwerking tussen mens en machine
Onderzoekers, waaronder Tom Lenaerts (VUB/ULB) van het AI Lab van de VUB, pleiten voor nauwere samenwerking tussen AI-ontwikkelaars en wetenschappers uit de sociale en complexiteitswetenschappen.
Een internationale groep onderzoekers, waaronder professor Tom Lenaerts (VUB/ULB), stelt in een nieuw wetenschappelijk opiniestuk dat het tijd is voor een fundamenteel nieuwe benadering van de samenwerking tussen mens en slimme machines. Volgens de auteurs is er nood aan een nieuwe wetenschappelijke discipline van collectieve, coöperatieve intelligentie. Hoe zorgen we er met andere woorden voor dat groepen mensen én slimme machines écht samenwerken om onze samenleving duurzamer en rechtvaardiger te maken?
De grote uitdagingen van onze tijd vragen om samenwerking op wereldschaal. Maar hoe die samenwerking spontaan ontstaat én effectief blijft in complexe omgevingen, begrijpen we nog onvoldoende. Traditionele modellen uit de complexiteitswetenschap (Complex Systems Science, CSS) verklaren wel groepsgedrag en sociale wisselwerking, maar houden zelden rekening met de nuances van individuele keuzes en veranderende omgevingen.
Volgens Lenaerts en zijn co-auteurs moeten we daarvoor een beroep doen op zogenaamd multi-agent reinforcement learning (MARL), waarbij meerdere autonome systemen samen leren en beslissingen nemen. Dat AI-gebied biedt volgens de onderzoekers nieuwe kansen om beter te begrijpen hoe samenwerking op natuurlijke wijze kan ontstaan tussen intelligente entiteiten – menselijk én artificieel. “Door de rekenkracht van MARL te combineren met de inzichten van complexiteitswetenschap, kunnen we modellen bouwen die zowel menselijk gedrag als groepsdynamiek realistisch vatten”, zegt professor Tom Lenaerts. “Het is een noodzakelijke stap om samenwerking tussen mensen en machines écht te laten werken.”
De onderzoekers pleiten voor een nauwere samenwerking tussen AI-ontwikkelaars en wetenschappers uit de sociale en complexiteitswetenschappen. Zo kan MARL de cognitieve processen van individuen beter simuleren, terwijl CSS inzichten biedt in hoe complexe groepsgedragingen ontstaan en stabiel blijven. “We moeten weg van simplistische modellen als we echte vooruitgang willen boeken in het begrijpen en sturen van collectieve intelligentie”, benadrukt Lenaerts. “De toekomst ligt in systemen die niet alleen slim zijn, maar ook samen kunnen denken en handelen, en dat in het belang van iedereen.”
Het artikel schetst concrete stappen om het onderzoeksveld verder vorm te geven, met voorbeelden van projecten die al in die richting werken. Zo willen de auteurs bouwen aan de wetenschappelijke basis voor systemen waarin samenwerking, duurzaamheid en technologie hand in hand gaan.
https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2319948121 .
Meer info: Tom.lenaerts@VUB.be
Frans Steenhoudt
