Metacognitie, oorspronkelijk geworteld in de ontwikkelingspsychologie, verwijst naar het vermogen om na te denken over het eigen denken. Wanneer dit concept wordt overgebracht naar kunstmatige intelligentie, spreken we over metacognitieve AI: systemen die kunnen redeneren over hun eigen interne processen. In tegenstelling tot traditionele AI, die vaak functioneert als een gesloten doos – krachtig maar ondoorzichtig – biedt metacognitieve AI een gelaagdheid van reflectie, transparantie en zelfaanpassing. In de hedendaagse context, waarin AI zich een plaats heeft verworven in domeinen als autonome voertuigen, medische diagnose en defensie, wordt deze metacognitieve laag geen luxe, maar een noodzakelijkheid.

Het fundamentele verschil tussen conventionele AI en metacognitieve AI ligt in hun functionele architectuur. Klassieke AI kan gemodelleerd worden als een functie y = f₉(x), waarin x de input is, y het resultaat, en f₉ de AI-functie met parameters θ. Metacognitieve AI introduceert een aanvullende functie g, die op verschillende manieren met f interageert, afhankelijk van de doelstelling: reflectie, uitleg, detectie van fouten of adaptatie.

Transparantie is een van de kernpijlers van metacognitieve AI. Terwijl de traditionele benadering resultaten oplevert zonder inzicht te geven in het waarom, stelt de toevoeging van een verklarende functie g(f(x), θ) het systeem in staat om beslissingen te verantwoorden op basis van zowel inputdata als modelparameters. Hierdoor wordt het mogelijk om uitleg op maat te geven, afhankelijk van de gebruiker – of het nu een technische expert betreft of een leek. Voor sommige gebruikers is het belangrijk om inzicht te krijgen in de globale structuur en werking van het model (g(θ)), terwijl anderen enkel verduidelijking wensen over een specifieke voorspelling (g(f(x))). Deze differentiatie maakt metacognitieve AI niet alleen transparanter, maar ook mensgerichter.

Naast transparantie draagt metacognitieve AI bij aan verbeterde redeneervaardigheden. Systemen worden in staat gesteld hun eigen conclusies kritisch te evalueren. Ze kunnen identificeren of hun redeneringen gebaseerd zijn op misleidende correlaties, of dat ze bepaalde contextuele signalen over het hoofd hebben gezien. Deze zelfreflectie bevordert betrouwbaarheid, vooral in domeinen waarin beslissingen directe menselijke impact hebben.

Adaptiviteit vormt een derde essentieel kenmerk. In traditionele AI vergt een minimale verandering in de omgeving vaak volledige hertraining van het model. Metacognitieve AI maakt het daarentegen mogelijk dat een systeem zich in realtime aanpast, door zijn eigen gedrag en strategieën te herzien in reactie op nieuwe prikkels. Dit maakt het systeem veerkrachtiger en dynamischer, vooral in onvoorspelbare of snel veranderende omgevingen.

Een laatste en kritieke component is perceptie. Een AI die zich bewust is van haar eigen waarnemingsgrenzen, kan fouten in interpretatie herkennen voordat ze leiden tot catastrofale gevolgen. Het fatale incident waarbij een robot in Zuid-Korea een mens voor een object aanzag, had mogelijk voorkomen kunnen worden indien het systeem beschikte over metacognitieve perceptie – het vermogen om zijn eigen waarnemingen in twijfel te trekken.

De vier besproken domeinen – transparantie, redeneervermogen, adaptatie en perceptie – vormen samen de TRAP-structuur van metacognitieve AI. Elk van deze componenten adresseert een ander type falen dat optreedt in bestaande systemen. De uitdaging is niet langer enkel technische verfijning, maar introspectieve capaciteit: AI die zichzelf begrijpt, zijn beperkingen erkent, en daarop anticipeert.

In plaats van AI als een objectieve uitvoerder van instructies te beschouwen, wordt het tijd om haar te zien als een cognitieve entiteit die deelneemt aan het proces van besluitvorming – een partner die niet alleen leert, maar ook weet dat ze leert.

Wat nog belangrijk is te begrijpen: metacognitieve AI vergt fundamenteel andere benaderingen van ontwerp, training en validatie. Het is niet voldoende om alleen extra lagen toe te voegen aan bestaande modellen. De architectuur moet vanaf het begin worden opgebouwd met zelfbewustzijn als kernprincipe. Dit betekent dat engineers en onderzoekers interdisciplinaire perspectieven moeten omarmen – uit de psychologie, cognitieve wetenschappen, en filosofie van de geest – om werkelijk zelf-reflectieve systemen te bouwen. Alleen dan kunnen we een AI ontwerpen die niet alleen handelt, maar begrijpt waarom ze handelt.

Hoe wordt vertrouwen gemeten en onderhouden in menselijke-AI teams?

Vertrouwen is een complex en multidimensionaal concept, essentieel in menselijke interacties, maar nog meer wanneer het gaat om samenwerkingen tussen mensen en kunstmatige intelligentie (AI). De literatuur biedt verschillende benaderingen om het vertrouwen in menselijke interacties, maar ook in menselijke interacties met automatiseringssystemen en robots, te classificeren. Er zijn uiteenlopende definities, waaronder die van Dimock, die vertrouwen beschouwt als een relatie tussen vijf entiteiten: A vertrouwt B met X, in omstandigheden C, om reden R. Dit biedt een solide basis voor het ontwikkelen van intelligente agenten die effectief functioneren in samenwerkingsverbanden met mensen.

Bij het meten en onderhouden van vertrouwen in menselijke-AI teams moeten zowel A als B voortdurend de volgende elementen evalueren en bijwerken: de competenties (de mogelijkheid om handelingen succesvol uit te voeren), de omstandigheden (de situatie waarin samenwerking plaatsvindt), en de redenen voor vertrouwen (de eerdere ervaringen en observaties die het vertrouwen beïnvloeden). Deze aspecten zijn de kern van vertrouwen, maar het is belangrijk te begrijpen dat het proces van vertrouwen nooit zwart-wit is. Het kan bijvoorbeeld zijn dat een agent A niet volledig vertrouwt op agent B voor een specifieke taak (X1), maar toch besluit om de samenwerking voort te zetten omdat dit de beste beschikbare optie lijkt.

Vertrouwen kan niet altijd in een binaire vorm worden weergegeven. Dit betekent dat de waarde van vertrouwen een continue schaal moet zijn, variërend van 0 tot 1, waarbij de waarde van vertrouwen wordt uitgedrukt als een punt of gebied op deze schaal. Dit wordt vervolgens gebruikt als een parameter in de besluitvormingsfunctie van een agent, die bepaalt welke acties het beste kunnen worden genomen op basis van het niveau van vertrouwen dat wordt toegekend aan andere agents.

Het meten van vertrouwen in een menselijke-AI samenwerking vereist een gedetailleerde benadering, vooral als het gaat om AI-agenten die in dynamische en complexe omgevingen opereren. Agenten gebruiken een trust assessment function (TAF), die gebaseerd is op een verzameling heuristische parameters die specifiek zijn voor de situatie waarin het vertrouwen beoordeeld moet worden. Deze parameters zijn elementen van de situatie die belangrijk zijn voor het bepalen van de mate van vertrouwen. Dit proces omvat onder andere het selecteren van de relevante eigenschappen, het berekenen van hun gewicht en het ontwikkelen van besluitvormingsfuncties om de mate van vertrouwen te berekenen.

De waarde van deze parameters wordt vaak beïnvloed door de context en de interactiegeschiedenis tussen de agents. Bijvoorbeeld, als agent A besluit een bepaalde actie uit te besteden aan agent B, zal A de eerder behaalde resultaten en de waargenomen competentie van B in overweging nemen. Als B deze taak niet succesvol uitvoert, kan het vertrouwen van A in B voor die specifieke taak verminderen. Vertrouwen is dus iets wat actief onderhouden en aangepast wordt naarmate de samenwerking zich ontwikkelt.

Daarnaast is het belangrijk te erkennen dat agenten ook vertrouwen kunnen ontwikkelen op basis van autoriteit. In omgevingen zoals trainingen kan een agent, die een hogere autoriteit heeft, automatisch meer vertrouwen genieten van een andere agent, bijvoorbeeld wanneer deze laatste onderwezen wordt door een ‘vertrouwde’ bron. Dit kan cognitieve belasting verlichten, omdat het de frequentie van het onderhoud van vertrouwen vermindert in situaties waar de autoriteit van de bron als voldoende bewijs wordt gezien.

Er zijn echter valkuilen, zoals het risico van de halo-bias, waarbij vertrouwen in één aspect van een agent (bijvoorbeeld door het succes van eerdere acties) onterecht vertrouwen in andere aspecten kan vergroten. Het is daarom belangrijk om vertrouwen niet alleen te baseren op eerdere successen, maar ook een breder scala aan factoren in overweging te nemen, zoals de context en de complexiteit van de huidige taak.

In een gestructureerd team van menselijke-AI-agenten, waar alle leden de capaciteiten, verantwoordelijkheden en bevoegdheden van elkaar kennen, kan het proces van vertrouwen gemakkelijker worden beheerd. Dit vereenvoudigt de evaluatie van vertrouwen omdat agenten niet hoeven te verifiëren of andere teamleden geautoriseerd zijn om bepaalde taken uit te voeren. Dit soort situaties biedt een meer gecontroleerde omgeving voor het effectief beheren van vertrouwen in samenwerking, wat essentieel is voor de efficiënte werking van menselijke-AI-teams.

Om vertrouwen in dergelijke omgevingen te onderhouden, moeten de agenten niet alleen in staat zijn om het vertrouwen te beoordelen, maar ook hun acties tijdig en op de juiste momenten bij te stellen. Het creëren van een dynamisch systeem voor het evalueren en aanpassen van vertrouwen is een fundamentele stap in het optimaliseren van menselijke-AI-samenwerking, waardoor het vertrouwen tussen de deelnemers blijft bestaan en zelfs versterkt kan worden door ervaringen en interacties.

Hoe Kan Diepe Leer Systemen Certificierbare Betrouwbaarheid Bereiken?

In de context van diep leren (DL) is het essentieel om betrouwbare en verifieerbare garanties te verkrijgen voor de prestaties van een systeem, vooral wanneer het wordt blootgesteld aan aanvallen of onzekerheden in de omgeving. Het concept van certificering biedt een manier om deze betrouwbaarheid te waarborgen, maar de implementatie ervan is complex en vereist zorgvuldige afwegingen. Dit artikel behandelt de belangrijkste principes achter certificering en training van diepgaande netwerken (DNN's) voor het behalen van betrouwbare en verifieerbare prestaties.

Certificering benadert de vraag of een diep leersysteem in staat is om een bepaalde mate van betrouwbaarheid te behouden, zelfs in de aanwezigheid van verstoringen of aanvallen. Een certificeringsbenadering kan een systeem als betrouwbaar bestempelen door het te testen op een aantal vooraf gedefinieerde aanvallen of verstoringen. Als de certificering aangeeft dat het systeem bestand is tegen een specifieke verstoring, kunnen we zeggen dat het betrouwbaar is binnen die randvoorwaarden. Dit geldt bijvoorbeeld voor de robuustheid van het systeem tegen kleine, willekeurige verstoringen in de input, zoals kleine veranderingen in een afbeelding die het systeem zou moeten kunnen negeren zonder zijn voorspelling te beïnvloeden.

De certificeringsaanpak heeft een belangrijk concept: het idee van 'tightness'. Wanneer een certificeringsmethode een systeem betrouwbaar verklaart, wordt een drempelwaarde ingesteld die aangeeft of de betrouwbaarheid wordt gehandhaafd, zelfs bij verstoringen. Het ideaal is dat de benadering zo nauwkeurig is dat wanneer het systeem betrouwbaar is, de certificering altijd 'waar' is. Dit wordt gezien als een indicatie van de 'volledige certificering' van het systeem.

Wanneer een certificeringsbenadering 'false' retourneert, betekent dit dat de betrouwbaarheid van het systeem onbekend is. Dit maakt de benadering in bepaalde gevallen onbruikbaar, omdat het geen nuttige informatie biedt over de werkelijke prestaties van het systeem in onbetrouwbare situaties. Daarom is het van belang dat een goede certificeringsmethode zo veel mogelijk 'true' retourneert, wanneer de betrouwbaarheid daadwerkelijk bestaat. Dit maakt het systeem veel waardevoller, omdat het in staat is om robuuste en betrouwbare prestaties te garanderen.

Om een betrouwbaarder systeem te ontwikkelen, zijn er 'gecertificeerde trainingsbenaderingen' ontstaan. Deze benaderingen trainen diepe netwerken zodanig dat ze gemakkelijker gecertificeerd kunnen worden. Dit betekent dat de architectuur en de gewichten van het netwerk vanaf het begin worden aangepast om het systeem beter geschikt te maken voor certificering. Gecertificeerde trainingsmethoden werken in combinatie met certificeringsbenaderingen en helpen de gewenste eigenschappen van betrouwbaarheid tijdens het trainen naar voren te brengen. Een sterke gecertificeerde trainingsbenadering leidt niet alleen tot goede prestaties op de trainingsdataset, maar biedt ook een zekere mate van generaliseerbaarheid voor de testdataset, zonder dat deze expliciet wordt benadrukt.

De belangrijkste uitdaging in certificering is dat sommige diepe leersystemen inherent onbetrouwbaar kunnen zijn. Dit kan komen door de manier waarop ze zijn getraind of door ongeschikte netwerkarchitecturen die moeilijk te certificeren zijn. In dergelijke gevallen is het niet mogelijk om garanties te geven over de prestaties van het systeem, ongeacht hoeveel certificering er wordt toegepast.

De certificering van robuustheid is een van de belangrijkste eigenschappen die vaak wordt getest in diep leersystemen. Dit verwijst naar het vermogen van het systeem om te blijven functioneren, zelfs wanneer kleine verstoringen of aanvallen op de input plaatsvinden. Bijvoorbeeld, in een classificatietaak moeten de voorspellingen van het systeem correct blijven, zelfs als een kleine wijziging in de input wordt aangebracht. Dit kan worden gemeten door de robuuste nauwkeurigheid van het systeem te berekenen, die de mate van succes aangeeft in het behouden van de juiste classificatie onder aanvallen.

Een andere belangrijke robuustheidseigenschap is de weerstand tegen semantische transformaties van de input, zoals rotatie, schaling of helderheidsveranderingen van een afbeelding. Dit type robuustheid is belangrijk omdat het systeem in staat moet zijn om correcte voorspellingen te doen, ongeacht semantisch verantwoorde wijzigingen aan de input. Certificering in dit geval richt zich op het vermogen van het systeem om binnen bepaalde grenzen nauwkeurige voorspellingen te doen, zelfs wanneer de input wordt getransformeerd.

In reinforcement learning (RL) is de robuustheid tegen veranderingen in de waarnemingen van de toestand van een agent van cruciaal belang. Hier is het systeem niet alleen gevoelig voor kleine verstoringen, maar moet het ook in staat zijn om consistente acties te nemen, zelfs als de waarneming van de toestand wordt gemanipuleerd door een aanvaller. Dit wordt gemeten op twee niveaus: per stap (de stabiliteit van acties) en per episode (de cumulatieve beloning). Een systeem moet robuust zijn tegen verstoringen in de waarnemingen om een consistente prestatie te garanderen.

Naast verstoringen in waarnemingen kunnen schadelijke invloeden in de trainingsfase van reinforcement learning het beleid van het systeem negatief beïnvloeden. Dit kan door vervuiling van de trainingsdata door een kwaadwillende actor, die probeert de prestaties van het beleid te ondermijnen door ongepaste of valse gegevens toe te voegen. Het systeem moet robuust zijn tegen dergelijke aanvallen om de integriteit van het leren te waarborgen.

Voor een beter begrip van de robuustheid van een systeem is het van belang te erkennen dat certificering niet alleen een kwestie is van het testen van het systeem op aanvallen, maar ook van het ontwikkelen van systemen die vanaf het begin in staat zijn om robuust te blijven in een breed scala van omstandigheden. Het is een samenspel van architecturale keuzes, trainingsmethoden en certificeringsbenaderingen die gezamenlijk bijdragen aan het verkrijgen van betrouwbare, robuuste en verifieerbare resultaten in diep leersystemen.

Hoe kunnen taalmodellen fysiek redeneren verbeteren door simulatie en causale inzichten?

Bij het falen van een actie in een gepland stappenproces kan men de afstand meten tussen de verwachte uitkomst van de actie en de daadwerkelijke uitkomst in een getransformeerde representatieruimte. Wanneer deze afstand significant is, wijst dit erop dat de actie niet het beoogde resultaat heeft opgeleverd. In zo’n situatie kan het agent-systeem alternatieve actiemogelijkheden ophalen om de mogelijke oorzaken van het falen te analyseren. Deze causale factoren worden vervolgens teruggeprojecteerd in de beleids-embedding-ruimte via een inverse projectiematrix, waar ze worden toegevoegd aan de oorspronkelijke representatie van het verwachte resultaat. Het totaal wordt daarna opnieuw geprojecteerd in de affordance-embedding-ruimte. Van deze geprojecteerde som wordt de dichtstbijzijnde representatie aan het oorspronkelijke resultaat gekozen als meest waarschijnlijke correctie.

Hoewel het toepassen van algebraïsche bewerkingen op deze embeddings ruis kan introduceren, is dit mechanisme in principe bedoeld om de noodzaak van een volledige nieuwe simulatie-run te minimaliseren. Een volledige herstart van de simulatie – het “terugspoelen” naar een eerdere toestand voor het uitproberen van alternatieven – wordt alleen uitgevoerd als het toevoegen van causale informatie niet leidt tot een bevredigende oplossing. Zo wordt het gebruik van rekenkracht efficiënter en kunnen oorzaken van falen beter worden geïdentificeerd.

Het onderzoek toont aan dat grote taalmodellen (LLM’s) moeite hebben met het causaal redeneren in fysiek-georiënteerde taken, vooral bij meervoudige stappenplannen waarbij elke volgende stap afhankelijk is van het correcte resultaat van de vorige. LLM’s blijken zwak in het voorspellen van hoe objectconfiguraties zich ontwikkelen onder invloed van consistente natuurkundige wetten en omgevingsdynamiek. Dit leidt tot onjuiste of onpraktische oplossingsvoorstellen.

Een alternatieve benadering die deze beperkingen adresseert is het gebruik van een simulatieomgeving als een soort experimentele basis waarin het model kan interacteren en leren van de uitkomsten. Door deze grondingssignalen – de daadwerkelijke fysieke feedback uit de simulatie – terug te voeren in het taalmodel, wordt de impliciete linguïstische informatie explicieter gemaakt. Dit proces helpt het model om fysiek plausibele en causale verbanden beter te internaliseren.

Deze methodiek opent een breed terrein voor toekomstig onderzoek waarin taalmodellen worden gefundeerd op realistische causaliteit en natuurkundige principes, in plaats van louter statistische patronen uit tekstcorpora. Door een combinatie van natuurlijke taalverwerking, kennisrepresentatie en dynamische simulatie kan de kloof tussen menselijke en machinale redeneerprocessen worden verkleind.

Belangrijk is dat het begrip van oorzaak-gevolgrelaties niet vanzelfsprekend is voor taalmodellen, ook al lijken ze in sommige domeinen indrukwekkende prestaties te leveren. Het inzicht dat echte fysieke redeneervaardigheden diep verankerd zijn in de ervaring en exploratie van de wereld, is cruciaal. Het gebruik van gesimuleerde interacties als feedbackmechanisme vertegenwoordigt daarom een fundamentele verschuiving in hoe intelligentie geconceptualiseerd en gerealiseerd kan worden in AI.

Wat is de ware betekenis van heldendom in de chaos van de strijd?
Hoe Oligarchie, Anti-intellectualisme en Witte Identiteitspolitiek Trumpisme Vormden
Hoe de strijd voor het Zelf zich ontvouwt in de politiek en de menselijke ervaring
Hoe kunnen LLM's worden geëvalueerd als beoordelaars van andere LLM's?