Slimme machines rukken op. Kunstmatige intelligentie bestuurt Google’s zoekmachines, de gezichtsherkennende functie in fotoprogramma’s, en de persoonlijke aanbevelingen van streaming videodienst Netflix. Het is de drijvende kracht achter de persoonlijke assistent Siri in Apples smartphones en iPads, zelfrijdende auto’s en drones. Het bepaalt het gedrag van personages in computerspellen en de uitkomst van expertsystemen voor medische diagnoses.

Er zijn supercomputers die schaakgrootmeesters verslaan, zoals Deep Blue die in 1997 van Garri Kasparov won. Of die heel goed zijn in het Amerikaanse spelprogrammaJeopardy! In die kennisquiz hoort de deelnemer het antwoord op een vraag, en moet hij de passende vraag daarbij stellen. Supercomputer Watson, van IBM, versloeg in 2011 de twee beste kandidaten.

Maar zullen computers ooit taal begrijpen? Zullen ze zich in ons kunnen inleven, grapjes of cynisme pareren? Hun eigen acties begrijpen, en creatieve oplossingen aandragen voor onverwachte gebeurtenissen? Zullen ze, kortom, ooit denken?

„In principe kan een computer ieder fysiek proces nabootsen, tot op ieder niveau van precisie”, zegt hij. „Hoe accuraat dat kan, wordt natuurlijk beperkt door de hardware en de snelheid van processors. In theorie is er niets dat een brein kan doen dat een computer niet ook kan doen. Dus ja, een computer kan ieder intellectueel proces modelleren”, aldus Hofstadter.

Dat is koren op de molen van zoekers naar de heilige graal van de 21ste eeuw: het brein nabouwen in een computer. Google werkt aan een zoekmachine die menselijke taal begrijpt en een zelflerend Google Brain, uitvinder Ray Kurzweil verwacht dat in 2029 computers even intelligent zijn als mensen, de Europese Unie is een grootschalig onderzoeksproject gestart, het Human Brain Project, om het menselijke brein te kunnen vangen in software.

Toch ziet Hofstadter het niet gebeuren. „Het is absoluut onwaarschijnlijk dat wij computers met dezelfde intelligentie als mensen zullen meemaken. Want dit is niet waar die verschillende groepen aan werken. Ze maken computerprogramma’s die heel goed zijn in één aspect. Ze imiteren gedrag op een oppervlakkig niveau.”

“De essentie van denken is analogieën maken”

Neem supercomputer Watson, zegt Hofstadter. „Die ploegt gewoon een enorme database met tekstfragmenten door. Letterlijk miljoenen boeken. Wat hij doet is met brute kracht overeenkomsten in teksten zoeken en wegen, net als Google. Maar hij begrijpt de tekst niet. Hij heeft geen gevoel voor humor, hij kan geen woordspelletjes doen. Hij kan gewoon heel snel teksten doorzoeken. Misleidend”, vindt Hofstadter. „Dat heeft niets te maken met denken.”

In 1950, toen kunstmatige intelligentie nieuw was, richtten wetenschappers zich nog op grote vragen, zoals wat denken is, zegt Hofstadter. „Maar de pure logica, die men destijds als de spil van het denken beschouwde, bleek daarbij compleet nutteloos.”

Na 1980 kwam er een andere benadering: die van neurale netwerken. Wetenschappers probeerden de parallelle activiteit van het brein te modelleren. Het vormt de basis vandeep learning, waarop gezichtsherkenning, spraakherkenning, en bijvoorbeeld Google Brain zijn gebaseerd. „Nog steeds een veelbelovende route”, vindt de hoogleraar. Maar hij betreurt het dat bijna niemand serieus cognitie probeert te begrijpen. „Er is meer interesse om producten te maken, en geld te verdienen.”

Zelf wil Hofstadter wél achterhalen wat denken is. De essentie daarvan, meent hij, is analogieën maken. Daardoor herkennen we in drie strepen de letter A, of in een verzameling planken en balken een tafel. Hij probeert zijn programma’s simpele analogieën te laten maken. „Stel, abc wordt abd. Wat wordt dan xyz? Daar zijn verschillende antwoorden op te geven, elk met hun eigen logica. Je kunt het letterlijk nemen en zeggen; dat wordt xyd. Of, als je bedenkt dat het alfabet weer opnieuw begint: xya. Je kunt zeggen: z heeft geen opvolger, dus ik ga een stap terug, naar xyy. Of xy-niks,” legt hij uit.

Hofstadter wil een computerprogramma dat met deze antwoorden kan komen, en er commentaar op kan leveren. „Dat kan aangeven: dit is een goed antwoord, dit is een gek antwoord, dit is een oppervlakkig antwoord. We willen het laten denken, met inzicht, intelligentie, en begrip.”

Makkelijk gaat het niet, geeft hij toe. „Sommige programma’s geven goede resultaten, en andere belachelijke. En ze doen het nog lang zo goed niet als mensen. Het is een moeilijke, oneindige uitdaging. Daar hou ik van.”

Zelfs als het het Human Brain Project lukt om het menselijk brein op het niveau van neuronen te simuleren zal Hofstadter niet onder de indruk zijn. „Dan nog zul je niet leren wat denken is. Misschien zal het ding denken, maar het heeft niet het mysterie onthuld. Je hebt dan een ding dat denkt.”

Verschenen op zaterdag 2 augustus 2014 in NRC Handelsblad