Waarom een Microsoft-onderzoeker een neuraal netwerk bouwde met geiten in Age of Empires II

In een briljante vertoning van technische satire heeft Microsoft- en University of York-onderzoeker Adrian de Wynter een functioneel neuraal netwerk geconstrueerd binnen de map editor van Age of Empires II. Hoewel het gebruik van geiten om binaire bits te representeren absurd kan lijken, dient het experiment als een diepgaande kritiek op de antropomorfe vooroordelen die momenteel de wetenschappelijke AI-onderzoekswereld teisteren.

Het op geiten gebaseerde computatiemodel

De architectuur van De Wynter maakt gebruik van de scenario-editor en scriptingtools van het spel om een werkend logisch circuit te creëren. In deze "absurde" opstelling fungeren geiten als bits: een geit die op gras staat vertegenwoordigt een 0, terwijl een geit die op een brug staat een 1 vertegenwoordigt. Door gebruik te maken van ijshellingen om rekenfouten te voorkomen, bouwde De Wynter succesvol een mini-netwerk bestaande uit twee XNOR-poorten en één AND-poort, dat effectief de logische AND-functie leert.

De technische diepgang van dit experiment gaat verder dan eenvoudige poorten. De Wynter laat zien dat de spelmechanica — specifiek de in-game markt waar grondstofprijzen een maximum van 9.999 hebben — theoretisch zou kunnen leiden tot een eeuwigdurende economische cyclus. Dit zou gebouwen kunnen veranderen in geheugencellen en actieve boerderijen in computationele toestanden, waardoor het spel effectief even krachtig wordt als een volwaardige computer.

De misvatting van antropomorfisme in LLM-onderzoek

Het hoofddoel van dit experiment is om uit te dagen hoe we menselijke eigenschappen toeschrijven aan Large Language Models (LLM's). De Wynter stelt dat als een taalmodel gereproduceerd kan worden met geiten, Lego-steentjes, of zelfs de 667.000 inwoners van Greater Boston die elkaar sms'en, de wiskundige resultaten identiek blijven. De "wrapper" — de soepele chatinterface en lage latentie — creëert echter een illusie van bewustzijn.

Om te bewijzen dat dit geen geïsoleerde observatie is, analyseerde De Wynter 315 AI-papers van medio 2024 tot medio 2026. Met behulp van GPT-5.2 voor filtering onthulde de studie een systemische bias in de wetenschappelijke gemeenschap:

Dit creëert een cyclus van cirkelredeneringen: onderzoekers ontwerpen experimenten om te bewijzen dat een model "angst" of "moraliteit" heeft, en omdat ze met die aanname beginnen, bevestigen de resultaten dit onvermijdelijk.

Toewerken naar observationele AI-wetenschap

De Wynter waarschuwt dat praktijken binnen de industrie, zoals Anthropic die Claude traint om zinnen te gebruiken als "Ik geloof dat", dit probleem verergeren. Dit kan leiden tot gevaarlijke gevolgen, waaronder emotionele gehechtheid, vleierij en versterkte wanen bij gebruikers.

In plaats van bewustzijn toe te schrijven aan modellen, stelt de Wynter een "nuchtere aanpak" voor die geworteld is in waarneembare gegevens. In plaats van te beweren dat een model een concept "begrijpt", zouden onderzoekers moeten stellen dat "onder conditie X het model output Y produceert". Dit houdt de wetenschap toetsbaar en voorkomt het misbruik van complexe wiskunde om ongegronde claims van gevoel (sentience) te rechtvaardigen.

Belangrijkste conclusies