De Inefficiëntie van Onze Meest Menselijke Tool
Taal. Het is misschien wel onze meest definiërende menselijke eigenschap, de basis van onze complexe samenlevingen, cultuur en wetenschap. En toch, als ik er dieper over nadenk, bekruipt me het gevoel dat menselijke taal, hoe rijk en poëtisch ook, een verrassend inefficiënt instrument is voor het overbrengen, interpreteren, en – cruciaal – het nauwkeurig analyseren en beredeneren van informatie.
Denk er eens over na. Taal is geëvolueerd in een wereld waarin individuen, elk met hun unieke belevingswereld en referentiekader, externe prikkels eerst intern moeten interpreteren. Vervolgens start een complex proces om die interne, rijke betekenis zo goed mogelijk te 'vertalen' of 'comprimeren' naar een beperkte set symbolische tokens: woorden, klanken, tekens. Deze tokens moeten dan fysiek worden overgedragen – gesproken, geschreven, getekend – om vervolgens door een ander individu, met een eveneens unieke belevingswereld en referentiekader, weer te worden ontvangen, gedecodeerd, en geïnterpreteerd tot een interne betekenis. Elke stap in dit proces is een potentiële bron van ruis, misverstand, en verlies van nuance. De 'bandbreedte' is simpelweg beperkt.
De Interne Snelweg: Voorbij de Taalbarrière
Maar wat als een significant deel van ons diepere analyseren en redeneren niet afhankelijk is van deze omslachtige vertaalslag? Ik vermoed dat de snelheid en kwaliteit van denken en het leggen van verbanden exponentieel toeneemt wanneer het proces volledig intern plaatsvindt, zonder de noodzaak om betekenis te coderen en decoderen via taal.
Ik geloof dat we manifestaties van dit 'taal-loze' redeneren ervaren als intuïtie. Dat plotselinge inzicht, dat diepe 'weten' van iets, zonder dat je er expliciet in woorden over hebt nagedacht. Het voelt alsof er puur op basis van interne 'tokens van betekenis' – unieke, abstracte neurale verbindingen en patronen – verbanden zijn gelegd. Het is alsof je hersenen direct opereren op de 'broncode' van begrip, zonder de overhead van een compiler (taal).
Een simpel voorbeeld: "Ik word nat als ik in het water spring." Weinigen hoeven hierover in volzinnen te redeneren. Het 'weet' gewoon. Dit is gebaseerd op een directe koppeling van concepten (water, springen, nat worden) die in onze hersenen bestaan als neurale representaties. Het is een directe verbinding, geen talige afleiding. Dit is een triviaal voorbeeld, maar het principe is breder. Denk aan onderbuikgevoelens, reflexen, diepgewortelde neigingen, of complexe inzichten die we soms moeilijk onder woorden kunnen brengen. Het zijn de momenten waarop onze interne, non-verbale 'processor' sneller en directer werkt dan onze talige interface.
LLM's en de Kunstmatige Taalbarrière
Dit brengt me bij Large Language Models (LLM's). Het fascineert en frustreert me soms tegelijkertijd dat deze geavanceerde systemen, die intern mogelijk al opereren op complexe, abstracte representaties van betekenis, vaak gedwongen worden om een vergelijkbare inefficiënte 'vertaalslag' te maken. Zelfs voor interne 'redeneer'-stappen, moeten ze vaak via de output van symbolische taal (woorden, tokens) naar een volgende 'gedachte'. Het voelt alsof we ze onnodig beperken, alsof we een supercomputer dwingen om via een oude inbelverbinding te communiceren met zijn eigen geheugen. Zouden ze niet veel krachtiger en efficiënter kunnen 'denken' als ze meer direct op hun interne, abstracte representaties konden opereren?
De Toekomst van Denken?
De inherente inefficiëntie van taal als communicatiemiddel tussen complexe, interne belevingswerelden is misschien wel een van de grootste remmen op collectief begrip en vooruitgang. Het verkennen van manieren waarop intelligentie – zowel menselijk als kunstmatig – directer kan opereren op de onderliggende 'betekenislaag', voorbij de symbolische vertaalslag, lijkt me een cruciaal pad voorwaarts. Misschien ligt daar de sleutel tot een dieper, sneller en genuanceerder begrip van de complexe realiteit om ons heen.
Wat denken jullie? Ervaren jullie ook die momenten van 'taal-loos' inzicht, en zien jullie de parallel met de huidige beperkingen van AI?