Kunstmatige intelligentie kan ons helpen de oorzaken van religieus geweld beter te begrijpen en mogelijk te beheersen, volgens een nieuwe samenwerking met de universiteit van Oxford. De studie is een van de eerste die is gepubliceerd waarin psychologisch realistische AI ​​wordt gebruikt, in tegenstelling tot machine learning.

De studie gepubliceerd in Het tijdschrift voor kunstmatige samenlevingen en sociale stimulatie , gecombineerde computermodellering en cognitieve psychologie om een ​​AI-systeem te creëren dat menselijke religiositeit kan nabootsen, zodat ze de omstandigheden beter kunnen begrijpen, triggers en patronen voor religieus geweld.

Het onderzoek is opgebouwd rond de vraag of mensen van nature gewelddadig zijn, of als factoren zoals religie xenofobe spanning en angst tussen verschillende groepen kunnen veroorzaken, dat al dan niet tot geweld kan leiden?

Uit de bevindingen blijkt dat mensen van nature een vreedzame soort zijn. Echter, in een breed scala van contexten zijn ze bereid geweld te onderschrijven, vooral wanneer anderen ingaan tegen de kernovertuigingen die hun identiteit bepalen.

Hoewel het onderzoek zich richt op specifieke historische gebeurtenissen, de bevindingen kunnen worden toegepast op elke vorm van religieus geweld, en gebruikt om de beweegredenen erachter te begrijpen. Vooral gebeurtenissen van de geradicaliseerde islam, wanneer de patriottische identiteit van mensen in strijd is met hun religies, bijv. de bomaanslagen in Boston en de terreuraanslagen in Londen. Het team hoopt dat de resultaten kunnen worden gebruikt om regeringen te ondersteunen bij het aanpakken en voorkomen van sociale conflicten en terrorisme.

Uitgevoerd door een cohort onderzoekers van universiteiten, waaronder Oxford, Universiteit van Boston en de Universiteit van Agder, Noorwegen, het papier simuleert niet expliciet geweld, maar, richt zich in plaats daarvan op de omstandigheden die twee specifieke perioden van xenofobe sociale angst mogelijk maakten, dat escaleerde vervolgens tot extreem fysiek geweld.

Het conflict dat gewoonlijk de Noord-Ierse Troubles wordt genoemd, wordt beschouwd als een van de meest gewelddadige periodes in de Ierse geschiedenis. Het conflict, waarbij het Britse leger en verschillende republikeinse en loyalistische paramilitaire groepen betrokken zijn, besloeg drie decennia, eiste het leven van ongeveer 3, 500 mensen en zag nog eens 47, 000 gewonden.

Hoewel een veel kortere periode van spanning, de Gujurat-rellen van 2002 in India waren even verwoestend. De driedaagse periode van geweld tussen de hindoeïstische en moslimgemeenschappen in de West-Indiase deelstaat Gujarat, begon toen een Sabarmarti Express-trein vol met hindoeïstische pelgrims, gestopt in de, overwegend islamitische stad Godhra, en eindigde met de dood van meer dan 2, 000 mensen.

Van het gebruik van psychologisch realistische AI ​​in de studie, Justin zei:'99% van het grote publiek is het meest bekend met AI die machine learning gebruikt om menselijke taken te automatiseren, zoals het classificeren van iets, zoals tweets om positief of negatief te zijn enz., maar onze studie gebruikt iets dat multi-agent AI wordt genoemd om een ​​psychologisch realistisch model van een mens te creëren, bijvoorbeeld - hoe denken ze, en vooral hoe identificeren we ons met groepen? Waarom zou iemand zich identificeren als christen, Joods of moslim enz. Hoe komen onze persoonlijke overtuigingen in wezen overeen met hoe een groep zichzelf definieert?'

Om deze psychologisch realistische AI-agenten te creëren, het team gebruikt theorieën in de cognitieve psychologie om na te bootsen hoe een mens van nature zou denken en informatie zou verwerken. Dit is geen nieuwe of radicale benadering, maar het is de eerste keer dat het fysiek wordt toegepast in onderzoek. Er is een hele hoeveelheid theoretische literatuur die de menselijke geest vergelijkt met een computerprogramma, maar niemand heeft deze informatie overgenomen en fysiek in een computer geprogrammeerd. het is gewoon een analogie geweest. Het team programmeerde deze regels voor cognitieve interactie binnen hun AI-programma, om te laten zien hoe de overtuigingen van een individu overeenkomen met een groepssituatie.

Ze deden dit door te kijken naar hoe mensen informatie verwerken tegen hun eigen persoonlijke ervaringen. Het combineren van enkele AI-modellen (die mensen nabootsen) die positieve ervaringen hebben gehad met mensen van andere religies, en anderen die negatieve of neutrale ontmoetingen hebben gehad. Ze deden dit om de escalatie en de-escalatie van geweld in de loop van de tijd te bestuderen, en hoe het kan, of niet kan worden beheerd.

Om de dagelijkse samenleving te vertegenwoordigen en hoe mensen van verschillende religies met elkaar omgaan in de echte wereld, ze creëerden een gesimuleerde omgeving en bevolkten het met honderden of duizenden (of miljoenen), van de menselijke modelagenten. Het enige verschil is dat deze 'mensen' allemaal iets andere variabelen hebben:leeftijd, etniciteit enz.

De gesimuleerde omgevingen zelf hebben een basisontwerp. Individuen hebben een ruimte waarin ze bestaan, maar binnen deze ruimte is er een zekere kans dat ze een wisselwerking zullen hebben met gevaren voor het milieu, zoals natuurrampen en ziekten enz. en op een gegeven moment, elkaar.

De bevindingen onthulden dat de meest voorkomende omstandigheden die lange perioden van wederzijds escalerende xenofobe spanning mogelijk maken, optreden wanneer sociale gevaren, zoals outgroup-leden die de kernovertuigingen of heilige waarden van de groep ontkennen, mensen zo overweldigen dat ze er niet meer mee om kunnen gaan. Alleen wanneer de kernovertuigingen van mensen worden uitgedaagd, of ze hebben het gevoel dat hun toewijding aan hun eigen overtuigingen in twijfel wordt getrokken, dat angst en agitatie optreden. Echter, deze angst leidde slechts in 20% van de gecreëerde scenario's tot geweld - die allemaal werden veroorzaakt door mensen van buiten de groep, of binnen, tegen de kernovertuigingen en identiteit van de groep ingaan.

Sommige religies hebben de neiging om extreme uitingen van toewijding aan een gekozen geloof aan te moedigen, en dit kan dan de vorm aannemen van geweld tegen een groep of individu van een ander geloof, of iemand die zich heeft losgemaakt van de groep.'

Terwijl ander onderzoek heeft geprobeerd traditionele AI- en machine learning-benaderingen te gebruiken om religieus geweld te begrijpen, ze hebben gemengde resultaten opgeleverd en kwesties met betrekking tot vooroordelen tegen minderheidsgemeenschappen in machine learning roepen ook ethische problemen op. De paper is de eerste keer dat multi-agent AI is gebruikt om deze vraag aan te pakken en psychologisch realistische computermodellen te creëren.

Justin zei:'Uiteindelijk, om AI te gebruiken om religie of cultuur te bestuderen, we moeten kijken naar het modelleren van menselijke psychologie omdat onze psychologie de basis is voor religie en cultuur, dus de grondoorzaken van zaken als religieus geweld liggen in hoe onze geest de informatie verwerkt die onze wereld hem presenteert.'

Door de grondoorzaak van religieus geweld te begrijpen, kunnen mensen het model gebruiken om deze conflicten in te dammen en te minimaliseren. maar ook om ze te vergroten. Echter, effectief gebruikt, dit onderzoek kan een positief instrument zijn dat stabiele samenlevingen en gemeenschapsintegratie ondersteunt.

Dankzij dit project heeft het team onlangs financiering gekregen voor een nieuw tweejarig project, bij het Centrum voor het modelleren van sociale systemen in Kristiansand, Noorwegen dat demografische verschuivingen bestudeert met betrekking tot immigratie en integratie in Europa, zoals de Roma in Slowakije, en de hervestiging van Syrische vluchtelingen op Lesbos naar Noorwegen, om de Noorse regering te helpen het integratieproces te optimaliseren.