Tenenbaum gebruikt het voorbeeld om te laten zien dat kinderen op jonge leeftijd een vorm van intelligentie bezitten die robots missen. Robots krijgen informatie aangeboden: 'dit is een hond, dat niet', en leren gaandeweg waar ze op moeten letten en hoe ze kenmerken moeten wegen. Gemiddeld hebben ze daar een paar duizend voorbeelden voor nodig. Maar als ouders hun kind willen leren wat een hond is, hoeven ze niet een paar duizend keer te zeggen 'dit is een hond'.
Mensen leren dus anders dan computers en bezitten andere soorten intelligentie. Robots kunnen indrukwekkende dingen doen omdat ze meer rekenkracht hebben gekregen, meer in verbinding staan met elkaar en meer data tot hun beschikking hebben. Ze zijn bovenmatig intelligent op het gebied van patroonherkenning, maar daarmee omvat je slechts een klein onderdeel van intelligentie. Intelligentie gaat ook over verklaren en begrijpen wat je ziet en vormgeven aan je omgeving vanuit ervaringen, intenties en idealen. Tenenbaum wijst erop dat kunstmatige intelligentie de wereld niet zo flexibel en diep modelleert als mensen dat kunnen.
Het gevaar van kunstmatige intelligentie is dan ook niet dat er een superintelligentie ontstaat die ons vervangt. Het gevaar is dat wij ons denkvermogen uitbesteden aan machines die onze ambigue mensenwereld niet begrijpen, en vergeten te investeren in machine learning én human learning. Daarvoor moeten we onze menselijke intelligentie leren herkennen en oog krijgen voor de manier waarop hedendaagse technologieën onze intelligentie veranderen.
Wiskundige en AI onderzoeker Noriko Arai waarschuwt dan ook dat we niet moeten vrezen voor mensachtige robots, maar voor robotische mensen. Mensen zijn tegenwoordig goed in het oppervlakkig opnemen en selecteren van informatie, maar niet in het analyseren en begrijpen van informatie. Volgens Arai komt dat door zoekmachines en apps die informatie en producten aanbieden aansluitend bij onze profielen: 'AI is gebaseerd op 'digital ad optimization'. Je bent slechts aan het kiezen en verwerkt geen kennis. Als je alleen maar kunt kiezen uit statistisch vastgestelde opties, kun je niet meer overwegen of nadenken en alleen nog maar A of B kiezen.'
'Digital ad optimization' is de drijfveer van de tech-industrie om zoveel mogelijk frictie te elimineren. Niets mag onze clicks in de weg staan, anders hebben techbedrijven geen reclame-inkomsten en grondstoffen om hun kunstmatige intelligentie te trainen. Daar komt weinig human learning bij kijken. Zo weinig dat ouders in Silicon Valley hun eigen kinderen uit alle macht weghouden bij de verslavende apparaten die ze zelf ontwikkelden.
Terwijl zij hun kinderen naar anti-tech scholen sturen waar 'real-life ervaringen' centraal staan, komen er steeds meer apps die onze real-life ervaringen zo frictieloos mogelijk maken. Een voorbeeld is GottaGo, een app waarmee je een bericht op je telefoon kunt instellen die je vervolgens activeert wanneer je uit een ongemakkelijke situatie wilt vluchten. Maar valt er voor mensen wel iets te leren in een omgeving zonder frictie? Ongemakkelijke situaties dragen juist bij aan onze ontwikkeling.
Voor sommigen is een gesprek bij de kapper een climax van ongemak. De digitale assistent van Google maakt moeiteloos een afspraak bij de kapper, maar daarna ben je aangewezen op je eigen gespreksvaardigheden. Gelukkig wordt er gewerkt aan een voice-assistent die het kappersgesprek kan overnemen. Heb je even geen behoefte aan sociale frictie? Zet je assistent aan!
Het is één van de kunstwerken waarmee medialab SETUP onderzoekt hoe mensen en machines wel en niet moeten versmelten. De mens vormt zichzelf en haar omgeving al eeuwen met technologie, maar de manier waarop we dat doen kent uiteenlopende gedaanten en verandert door de jaren heen.