Met de stortvloed aan artikelen over AI vergeten we gemakkelijk een basisvraag te stellen: over welke AI hebben we het eigenlijk? In de praktijk betekent "AI" doorgaans een LLM, een chatbot, en dan met name ChatGPT. Eminent technologie-watcher Kevin Kelly schreef terecht dat we moeten praten over AI's — meervoud, niet enkelvoud. Maar voordat je AI's kunt begrijpen, moet je het woord ontleden. Artificial intelligence. Kunstmatige intelligentie dus. En dan kom je onvermijdelijk uit bij een vraag die zelden gesteld wordt: wat is intelligentie eigenlijk?

En dan ontkom je niet aan een gesprek over hoe ons brein functioneert.

Al sinds de verre voorlopers van de computer — Charles Babbage, die de Analytical Engine ontwierp, en Ada Lovelace, die er het eerste algoritme voor schreef — wordt nagedacht over de relatie tussen machines en intelligentie. Wat er nu gebeurt met AI kun je, als je eerlijk bent, inderdaad intelligentie noemen. Maar het is een ander soort intelligentie dan we lange tijd voor mogelijk hielden.

Een klassieke computer werkt met bestanden. Een bestand is een afgebakend stuk informatie op een vaste plek, volgens een vast formaat — lokaal op je computer of ergens op een server in de cloud. Bestanden wachten en doen niks totdat je ze opent. Ze leggen niet proactief verbindingen tussen de blokjes informatie die ze bevatten en andere bestanden. Ze kunnen namelijk niet denken.

Dat klinkt vanzelfsprekend. Maar het heeft grote gevolgen voor hoe we informatie organiseren, delen en terugvinden — in organisaties, in de overheid, en in ons eigen hoofd. We hebben decennialang systemen gebouwd rond het bestand als basiseenheid. Dat kost ons jaarlijks onnodig miljarden. En we zijn zo gewend geraakt aan die logica dat we haar nauwelijks nog zien — of het is zo confronterend dat organisaties bewust wegkijken.

Hersencellen werken fundamenteel anders, maar niet op de manier die je misschien verwacht.

Een neuron is een verdeelstation voor elektrische signalen, dat pas actief wordt als er genoeg signalen binnenkomen. Het brein heeft twee soorten cellen: neuronen en gliacellen. Gliacellen verzorgen de logistiek en infrastructuur rondom de neuronen — voor dit verhaal laat ik ze verder buiten beschouwing. Neuronen zijn in de basis allemaal op hetzelfde grondplan gebouwd: celkern, axon, dendrieten. Sommige zijn sterk vertakt, en andere lang en smal. Sommige zitten geconcentreerd in gebieden die gespecialiseerd zijn geraakt door gebruik, de visuele cortex, de motorische cortex en de prefrontale cortex. Maar die specialisatie zit niet in de cellen zelf, maar in de verbindingen ertussen.

Synapsen zijn de verbindingen tussen neuronen. Een enkel neuron heeft gemiddeld 7.000 synaptische verbindingen. In totaal zijn er zo'n 600 biljoen synapsen in een menselijk brein. Het signaal springt van neuron naar neuron via die synapsen, soms elektrisch en soms chemisch.

Een menselijk brein heeft 86 miljard neuronen. Een olifant heeft er 257 miljard, drie keer zoveel. Maar een olifant is niet drie keer zo slim. De verklaring zit niet in het totale aantal neuronen, maar in de verdeling: 97,5% van de neuronen van een olifant zit in het cerebellum. De menselijke hersenschors heeft bijna drie keer zoveel neuronen als die van een olifant — en juist daar zit het hogere denken. We hebben dus niet meer hersencellen, maar veel meer en beter georganiseerde verbindingen op precies de plek waar het telt.

Als je iets nieuws leert, ontstaat er een nieuwe synaptische verbinding. Als je het herhaalt, wordt die verbinding sterker. Gebruik je hem niet meer, dan verzwakt hij en verdwijnt hij uiteindelijk. Dat heet synaptic pruning — het brein snoeit wat niet wordt gebruikt. Vanuit efficiëntie: onthouden kost energie. Een computer heeft dat probleem niet. Elke link die je in een computer legt kan blijven — geen energierekening, geen pruning. En elke nieuwe verbinding voegt waarde toe aan het geheel: het netwerk wordt slimmer naarmate het groeit.

Maar er is meer. Een biologisch brein kan niet oneindig verbindingen blijven aanleggen, onze schedel is niet heel flexibel 🤣, onze breinenergie is schaars en het actief onderhouden van synapsen kost het brein continu glucose en zuurstof. Dus maakt ons brein keuzes: welke verbindingen zijn het waard om te bewaren? Veel overbodige links worden tijdens onze diepe slaap weggezeeft.

Een computer hoeft die keuze niet te maken. Data-opslag is goedkoop, een verbinding aanleggen kost vrijwel niets, en er is geen fysieke grens die groei begrenst. Dat betekent dat een computer in theorie oneindig verbindingen kan blijven maken zonder er ooit één te hoeven weggooien. Waar het brein gedwongen is te vergeten, kan je een computer dwingen te onthouden — een voordeel dat de computer heeft en het brein nooit zal hebben, en dat we nauwelijks benutten.

Daar komt bij dat ons brein twee manieren heeft om visuele informatie te verwerken. De prefrontale cortex die verantwoordelijk is voor lezen, redeneren en beslissen, is energie-intensief en raakt na vier à vijf uur intensief gebruik uitgeput. Het visueel-ruimtelijk systeem daarentegen, dat vormen, kleuren en patronen herkent, werkt parallel en automatisch, vrijwel zonder bewuste aandacht of energieverbruik. Cognitief psycholoog Anne Treisman toonde aan dat simpele visuele kenmerken al worden verwerkt voordat je überhaupt hebt besloten te kijken. Lezen kost best wat calorieën maar plaatjes en beelden herkennen nauwelijks.

Een kennissysteem gebaseerd op verbindingen en visuele ankerpunten spreekt het energiezuinige systeem aan. Een mappenstructuur vol tekstdocumenten spreekt het dure systeem aan. De meeste informatiesystemen straffen je voor je biologie. Ze zijn gebouwd voor machines, niet voor menselijke hersenen. Ik schreef daar eerder uitgebreider over in een stuk over emoji als cognitieve architectuur.

Een bestand is een geïsoleerd neuron. Nuttig, maar op zichzelf inert. Het kan niks vertellen wat er niet al letterlijk in staat. Het legt geen verbanden, herkent geen patronen, stelt geen vragen.

Een systeem dat verbindingen legt tussen informatie — dat werkt meer zoals een brein. Niet omdat het bewust is, maar omdat intelligentie nu eenmaal emergent is: ze ontstaat uit de verbindingen, niet uit de onderdelen.

Dat is de reden waarom moderne AI anders aanvoelt dan een zoekmachine of een database. En het is ook de reden waarom de vraag "hoe organiseer ik mijn eigen informatie?" veel interessanter is geworden dan hij ooit was.

Het afgelopen jaar heb ik een persoonlijk kennissysteem gebouwd dat op deze principes is gebaseerd, geen pdf of doc-bestanden, maar records met verbindingen ertussen. Ik gebruik dus geen mappen, maar denk in relaties. Het systeem heet ThetaOS en telt inmiddels honderdduizenden verbindingen tussen mensen, plaatsen, ideeën en gebeurtenissen uit mijn eigen leven en werk.

Ik schrijf daar uitgebreider over op hey.com en publiceer onderliggende stukken op Zenodo. We moeten echt meer denken in duiding dan in data.