In een oud onderzoek hebben we naar het fenomeen speeddaten gekeken en of je automatisch kunt voorspellen welke duo’s met elkaars nummer naar huis gaan. Daarvoor hebben we allerlei parameters verzameld. Een belangrijke parameter bleek de variatie in afstand te zijn. Mensen die naar elkaar toe bewegen en weer van elkaar af en weer naar elkaar toe en van elkaar af. Mijn interpretatie van dat resultaat, waarvoor ik geen bewijs heb: ieder mens heeft een intieme zone om zich heen, daarin laat hij niet veel mensen toe. Mogelijk had wat hier gebeurde te maken met een soort van testen: heel dichtbij en weer wat afstand en dan kijken hoe iemand reageert op die toenadering.
In weer een ander project zijn we bezig met een robot op Schiphol die mensen van de ene gate naar de andere moet begeleiden. Daarom moet hij sociaal intelligent kunnen navigeren. Dat betekent dat als er een gezinnetje voor je loopt, de kinderen voorop, een eindje van hun ouders af, dan loop je daar niet doorheen. Wij doen dat vaak automatisch goed, maar voor een robot is het best ingewikkeld. Die moet bijvoorbeeld weten welke mensen bij elkaar horen en welke niet, en daarvoor is het handig als je bijvoorbeeld het concept gezin kent. Als er mensen dicht bij elkaar staan, wil dat nog niet zeggen dat ze bij elkaar horen.
Of neem een rij mensen die staan te wacht voor de incheckbalie, hoe moet je ze daar passeren? Wij doen dat schijnbaar zonder na te denken, maar het is best een complex dansje. Je kijkt of er een opening is, kijkt wat voor figuur daar staat en schat in of je daar langs kunt. Misschien heeft hij iets in zijn handen waardoor hij niet voor- of achteruit kan. Die kennis willen wij dus in een computer stoppen. En antwoorden op simpele vragen als: een robot die mensen begeleid, welke snelheid moet die aannemen? Hoeveel afstand moet er zijn? Tot wie moet hij zich richten?
Ook mensen maken fouten, ik ben er in ieder geval niet altijd even goed in, maar misschien is dat omdat ik een computer-nerd ben. Mijn inspirerende moment? Dat is eigenlijk de periode dat ik naar Stanford University ben gegaan. Het was een toevallige samenloop van omstandigheden. Ik kwam net uit een relatie, zat in zak en as en was daarna een leuke jongen tegengekomen. Alleen ging die leuke jongen voor zijn werk twee jaar naar San Francisco. Ik wilde mee. Dat vroeg ik mijn baas Bob Wielinga, hoogleraar Sociaal Wetenschappelijke Informatica aan de Universiteit van Amsterdam, en toonaangevende onderzoeker op het gebied van Kunstmatige Intelligentie (ki). Hij had me kort daarvoor aangenomen, wat best bijzonder was, want een vrouw bij informatica was een zeldzaamheid en ik had nog niet veel gepresteerd. En nu vroeg ik of ik twee jaar naar Stanford University mocht. Maar het mocht. Met behoud van een deel van mijn salaris ben ik daar gaan werken.
In Stanford ben ik echt onderzoeker geworden en heb ik zelfvertrouwen gekregen. Ik leerde dat mijn gedachten over onderzoek wat waard waren. Ik geloof nooit dat ik zou doen wat ik nu doe als ik die twee jaar niet had gehad. Ik heb daar bij een aantal groepen gezeten die internationaal heel beroemd zijn. Bijvoorbeeld bij communicatiewetenschapper Clifford Nass die veel sociaal-psychologisch onderzoek deed. Bij Terry Winograd, beroemde informaticawetenschapper ki, mens computerinteractie, die onder andere de oprichters van Google heeft opgeleid. Daar heb ik geleerd echt multidisciplinair te werken zoals dat in Nederland nog niet gebeurde.
Het was de sfeer daar. Mensen staan open voor je, ze vinden het leuk om met je te praten. Moeilijk om te zeggen waar dat aan ligt, maar daar kreeg ik, met mijn persoonlijkheid en mijn op dat moment nog bescheiden staat van dienst, een enorme impuls. Als je iets deed, zeiden ze: “Gaaf! Hier heb je geld, doe nog eens zoiets.” Ik voelde me daar gestimuleerd, er waren weinig drempels, het bruiste. Daarmee vergeleken bleef ik in Nederland een beetje door dezelfde hoepel springen en was de reactie eerder: “Goed gedaan, dat kun je vast geen tweede keer.” In Nederland was het moeilijker om in de gevestigde orde in te breken.
En dat vriendje? We hebben nu twee kinderen.’ Dan een zucht. ‘Maar relaties… dat blijft toch ingewikkeld. Het gekke is: je leert van alles op school, maar hoe je met elkaar moet omgaan, dat leer je niet expliciet. Volgens mij zitten er wel regels onder. Als we die nou eens leren doorgronden, dan zou het allemaal iets makkelijker worden. En dan kunnen we die ook in computers inbouwen.’
Foto: Mark Prins
Vanessa Evers, hoogleraar Sociale Robotica aan de Universiteit Twente
