Kultursidan Västerbottens-Kuriren 180123
Nyligen publicerades en studie av James Flynn och Michael Shayer i tidskriften Intelligence, där de visar att intelligenskvoten (IQ) sjunker i de nordiska länderna. Det är ett trendbrott. Några orsaker till denna nedgång formuleras inte, även om debattörer gärna pekar på problem i skolans undervisning och på ökad migration som tänkbara förklaringar till nedgången.
Samtidigt har idén om IQ som det allenarådande måttet på intelligens ifrågasatts från många håll. Daniel Goleman skrev redan 1995 boken Känslans intelligens, och banade med den vägen mot en diskussion om begreppet EQ: emotionell intelligens. I dess kölvatten har andra intelligensbegrepp formulerats: Holistisk intelligens (HQ), social intelligens (SQ).
Psykologen Howard Gardner blev känd för att formulera nio olika intelligenstyper: Logisk-matematisk, lingvistisk, spatial/visuell, musikalisk, kroppslig, social, självkännedom, existensiell samt naturintelligens.
Kvaliteten med det traditionella IQ-begreppet är att det under lång tid har utvecklats mätmetoder. Och omvänt, kritiken mot de andra intelligenstyperna är att de är svårare att mäta. Och i en kultur där mätning och jämförelse är det högsta, befäster naturligtvis det som lättast låter sig mätas sin ställning.
Trots detta vill jag försöka diskutera ytterligare former av intelligens. Tesen för denna essä är att vi behöver inleda en diskussion kring vilken slags intelligens, vilka kunskaper och förmågor, vi behöver för att kunna skapa ett kvalificerat samarbete mellan människor och intelligenta maskiner i framtiden.
I deras nya bok Machine, Platform, Cr0wd (2017) argumenterar Andrew McAfee och Erik Brynjolfsson för att människor och maskiner måste bli bättre på att arbeta tillsammans.
I takt med att datorer kan hantera allt större datamängder, att datorers artificiella intelligens ökar med allt mer kvalificerade algoritmer och att datorer i allt högre grad blir självlärande, måste människors kapaciteter anpassas till denna tekniska förändring.
Det optimala är inte intelligenta maskiner som gör vårt jobb, eller att vi fortsätter utföra uppgifter som maskiner kan utföra bättre – det optimala är att skapa det goda samarbetet mellan människa och maskin.
Brynjolfsson och McAfee menar att människans främsta förmågor fortfarande överträffar datorers: intuition, kreativitet, omdömesförmåga och, vill jag tillägga, förmågan att formulera värdebaserade mål för olika verksamheter.
I boken Liv 3.0 närmast postulerar den svenske fysikern Max Tegmark att maskiner inte kan ha några mål med vad helst de gör. Vi kan däremot alltid implementera mål i maskiner som de ska uppnå, men maskiner kan inte själva avgöra vilka mål som är goda eller lämpliga.
I sin framtidsdiskussion skiljer emellertid Tegmark mellan ”vänlig AI” och ”superintelligent AI”. Med ”vänlig AI” menar han att vi konstruerar maskiner vars målinriktade handlande är helt anpassat till människors mål. Med ”superintelligent AI” avses maskiner med potentiell kapacitet att formulera egna mål och därmed kontrollera människan.
Från att under lång tid uppfattat vår relation till datorer som fast, där datorer är kontrollerbara verktyg, är det inte otänkbart att vår relation till datorer blir allt mer flytande.
Begreppet flytande är helt i sociologen Zygmunt Baumans anda. Bauman var en synnerligen produktiv sociolog som gick bort 2017. Under slutet av 1900-talet utforskade han samhället genom postmodernismens glasögon. Under 2000-talet kastade han ut det postmoderna och ersatte det med begreppet flytande, för att förstå det nya milleniets samhällsutveckling.
Han inledde med boken Liquid Modernity, där han menar att ett flytande samhälle karakteriseras av avregleringar och privatiseringar, av att allt som tidigare föreföll fast i givna strukturer nu flyter i en värld av kommersiella aktörer på en konkurrensutsatt marknad.
Därmed, menade han i boken Liquid Life, blir ett flytande liv i ett flytande samhälle allt mer osäkert och oförutsägbart. Förmågor i dag kan vara oförmågor i morgon. Erfarenheter har ett bäst-före-datum, även om det inte går att förutsäga detta datum.
Privatlivet smittas, skriver han i Liquid Love, av den ständiga rörelsen, genom att kärleksförhållanden får allt svagare band; svagare förpliktelser, svagare löften. Kärleken flyter så lätt i väg, när dess båtshakar inte har något fast att kroka i.
Med ett sista exempel har Bauman även tagit den flytande metaforen till människans inre psykologi. I boken Liquid Fear pekar han på de rädslor som människor upplever i ett flytande samhälle, där trygghetsskapande element försvinner eller luckras upp. Organisering, rutinmässighet och förutsägbarhet är sådana element. Flytande rädsla är rädslan för de faror som inte kan förutses eller kalkyleras eller ens uppfattas.
För att bli skicklig på att utföra uppgifter i samarbete med intelligenta maskiner föreslår jag att vi tar upp tråden kring flytande intelligens. Redan på 1960-talet formulerade Raymond Cattell två intelligenstyper: kristalliserad och flytande intelligens.
Med kristalliserad intelligens avsågs förmågan att använda tidigare förvärvad kunskap och erfarenhet för att lösa problem. Med flytande intelligens avsåg Cattell förmågan att förstå uppkomna situationer oberoende av tidigare kunskap och erfarenhet samt att kunna lösa problem i sådana situationer.
I ett samhälle där allt mer flyter, och där maskiners intelligens utvecklas i högt tempo, skulle en flytande intelligens kunna bli mer önskvärd. I en tillvaro där vi allt mer kan lämna informationslagring och -bearbetning samt logisk slutledning till maskiner, bör vårt bidrag vara något annat.
Kan vårt bidrag vara förmågan att skapa nya former av samarbeten med intelligenta maskiner, med samarbetsformer som vi inte tidigare har känt till?
Bör vi i så fall försöka utveckla människors flytande intelligens?
Inga kommentarer:
Skicka en kommentar