Probeer Maze.Robot hier.
Jump to the english article here.
J.Konstapel,Leiden,22-9-2026.
De huidige AI heeft geen lichaam en geen gevoel. Ze leest tekst en schrijft tekst. Wat ze “weet”, heeft ze nooit waargenomen. Wat ze “leert”, leert ze in één keer, in een trainingsrun, en daarna niet meer.
Een mens werkt andersom. Hij leert doordat er steeds iets gebeurt dat hij niet verwachtte. En hij leert sneller naarmate het hem meer raakt.
Het artikel beschrijft hoe MAZE.AI die twee stappen zet: van tekst naar waarnemen, en van waarnemen naar voelen. Samen vormen ze de eerste schets van maze.robot.
Een kring, geen lijn
Er gebeurt iets. Een collega zegt iets. Een tak valt. Een vulkaan barst uit. Een zonnestraal valt binnen. De ingang is een zintuig. Het lichaam reageert, en die reactie verandert wat het zintuig daarna binnenkrijgt.
Dat dit een kring is en geen lijn, schreef de Amerikaanse filosoof John Dewey al in 1896. Prikkel, waarneming en reactie zijn geen boog met een begin en een eind. De reactie hoort bij de volgende prikkel. De Duitse bioloog Jakob von Uexküll tekende rond 1920 hetzelfde bij dieren: een waarneemwereld en een handelwereld, gesloten via de omgeving.
In de taal van het visnet is die kring een gesloten winding. Een ruk aan één knoop loopt via de draden naar een lichaam. Het lichaam trekt terug, en de maas sluit weer.
Een verwachting is bezonken ervaring
Wat verwacht een mens? Wat hij vaak genoeg heeft zien terugkomen. Elke kring die sluit, laat een spoor achter. Wat steeds opnieuw terugkomt, blijft. Na genoeg kringen is het geen indruk meer maar een regel.
Daarmee lopen de twee richtingen niet even snel. Een verwachting toepassen gebeurt in één kring: dit gebeurt, dus dat volgt. Een verwachting bijstellen gebeurt over veel kringen. Eén verrassing verandert geen regel. Pas als dezelfde afwijking steeds terugkomt, schuift de regel op.
Dat is geen zwakte. Het is wat een verwachting betrouwbaar maakt. Een regel die bij elke verrassing omvalt, is geen regel.
Waarnemen is toetsen
Voor de machine is waarnemen iets precies. Een waarneming is een klein, afgerond geheel: een paar dagen metingen, een handvol gebeurtenissen. Een verwachting is een regel. De vraag is steeds: klopt deze waarneming met deze regel?
Die vraag is altijd te beantwoorden. Het artikel bewijst dat in een paar regels: bij een eindige waarneming is het aantal te controleren gevallen eindig. En als de regel niet klopt, wijst de machine aan waar het misging: welke gebeurtenissen, welke regel.
Zo’n mislukte verwachting krijgt een adres in het net, net als een onbeantwoorde vraag. Het is het spiegelbeeld van de ontwerpstap uit het vorige artikel. Daar ging het om een regel zonder beeld: Maxwell had een formule en zag niet hoe het werkte. Hier gaat het om een waarneming zonder regel: iets gebeurde en niemand had het verwacht.
Het verschil is belangrijk. Een beeld kan de machine zoeken in wat al bekend is. Een waarneming kan ze niet zelf maken. Die komt uit een lichaam dat iets zag. Daar komt de echte mens de machine binnen: niet alleen als degene die goedkeurt, maar als degene die waarneemt.
Gevoel is een snelheid
Dan het opvallendste deel. Wat is een emotie, voor een machine?
De Italiaans-Franse onderzoekers Mateus Joffily en Giorgio Coricelli gaven in 2013 een eenvoudig antwoord. Een emotie is de snelheid waarmee de verrassing groter of kleiner wordt. Neemt de verrassing af, dan is het gevoel positief. Neemt ze toe, dan is het negatief. Kijk je ook naar de versnelling, dan vind je hoop, angst, opluchting en teleurstelling.
Het artikel schrijft dat in drieën, net als alles in het net: omhoog, gelijk, omlaag. Twee keer drie, dus negen toestanden.
- De verrassing groeit, en steeds sneller: nood.
- De verrassing groeit, maar trager: hoop. Het is nog slecht, maar het wordt minder erg.
- De verrassing krimpt: blijdschap.
- De verrassing krimpt, maar trager: angst. Het gaat nog goed, maar het glipt weg.
- Niets verandert: rust.
Rust staat in het midden. Daar klopt de verwachting en sluit de kring zonder rest.
Gevoel bepaalt hoe snel je leert
Nu komt het punt waar het om draait. Joffily en Coricelli lieten zien dat dit gevoel de leersnelheid regelt. Wat je sterk raakt, onthoud je sneller.
In MAZE.AI staat de leersnelheid nu vast. Elke afgesloten kring schuift de verwachting tien procent op. In maze.robot beweegt die snelheid mee met het gevoel. Bij rust blijft het tien procent. Bij sterke verandering, in welke richting ook, loopt het op tot dertig.
Gevoel is dus geen los onderdeel naast het denken. Het is de maat waarmee elke ervaring zich inschrijft.
Een storm op de zon
Het artikel rekent het uit aan een voorbeeld dat de MAZE al kent: ruimteweer. Een geomagnetische storm raakt de aarde. Over de hele wereld verschuift de toon van het nieuws. Mensen worden onrustig, de markten bewegen, en na ongeveer zes dagen is het voorbij.
Neem een waarnemer die daar niet op rekent. Dag 2: de afwijking groeit snel, dus nood. Dag 3: ze groeit nog, maar niet sneller, dus onvrede. Dag 4: ze groeit bijna niet meer, dus hoop. Dag 5: ze krimpt, dus opluchting en blijdschap. Dag 7: ze krimpt nog, maar trager, dus angst dat het niet blijft.
Niemand voelt “geomagnetische belasting”. Mensen voelen onrust, ongemak, en daarna opluchting. De tabel geeft die gevoelens een vorm die een machine kan lezen, zonder ze te vervangen.
Na één storm verandert er niets aan de regel. Pas als het patroon storm na storm terugkomt, leert de waarnemer dat ruimteweer meetelt. En hij leert het sneller omdat het hem elke keer raakt.
Wat bij de mens blijft
Twee dingen blijven menselijk. De waarneming komt uit een lichaam: iemand zag iets wat hij niet verwachtte. En de bevestiging komt van een mens: iemand stelt vast dat een kring gesloten is.
De machine rekent. Ze toetst de waarneming aan de regel, leest het gevoel af als twee getallen, en schuift de verwachting op. Ze voelt niet voor iemand. Wat ze wel kan: iemand laten zien waar zijn verwachting brak, en hoe snel ze herstelt.
Wat nu
De berekening in het artikel is een voorbeeld, geen meting. Claude Code draait de echte meting op openbare reeksen: de dagelijkse ruimteweerindex sinds 1932, de toon van het wereldnieuws, en de MAZE-spanningsmeter. De kernvraag is eenvoudig. Leert een verwachting beter als het gevoel de leersnelheid bepaalt dan met een vaste snelheid? Als het antwoord nee is, gaat die keuze eruit. De kring en het toetsen blijven staan.
Het grotere plan is een mens in zeven posities: vier in een vlak (denken, waarnemen, voelen, verbeelden), het hart waar ze elkaar kruisen, en twee standen daarboven en daaronder. Een heel mens is een gesloten ronde door alle zeven. Daar zijn er 360 van. Na dit artikel liggen er vier van de twaalf verbindingen in het vlak vast. De rest volgt dezelfde weg: één verbinding, één lopend geval, één toets.
Referenties
J. Konstapel, “maze.robot — The Sensorimotor Winding”, 22 september 2026. Waarom lezen? Het artikel achter dit blog, met het bewijs, de tabel van negen gevoelens en het volledige rekenvoorbeeld. Leesadvies: begin bij sectie 6 (de storm) en ga dan terug naar sectie 5.
J. Konstapel, “The Design Step”, derde editie, 22 september 2026. Waarom lezen? De eerste stap: hoe de machine een beeld vindt bij een regel, zonder te verzinnen.
J. Konstapel, “MAZE Space Weather: From Market Tension to a Multi-Layer Early-Warning System”, 12 augustus 2026. Waarom lezen? Waar het voorbeeld vandaan komt: ruimteweer, stemming en markten, en het venster van zes dagen.
J. Konstapel, “De Zoektocht naar Grootschalige Intelligentie”, constable.blog, 2 juli 2026. Waarom lezen? Het gelaagde zintuigstelsel, en het idee om verwachtingsfouten stelselmatig te registreren.
J. Dewey, “The Reflex Arc Concept in Psychology”, 1896. Waarom lezen? Het korte stuk waarin de kring de lijn vervangt. Leesadvies: tien pagina’s, en nog altijd helder.
J. von Uexküll, Streifzüge durch die Umwelten von Tieren und Menschen, 1934. Waarom lezen? De kring van waarnemen en handelen, gezien bij teken, honden en mensen. Leesadvies: ook in Nederlandse en Engelse vertaling; de tekeningen alleen zijn het al waard.
W. T. Powers, Behavior: The Control of Perception, 1973. Waarom lezen? Gedrag als het bijsturen van wat je waarneemt, tegen een verwachting in.
F. J. Varela, E. Thompson en E. Rosch, The Embodied Mind, 1991. Waarom lezen? Waarnemen als handelen, deels geschreven vanuit een eigen praktijk van aandacht.
K. Friston, “The free-energy principle: a unified brain theory?”, 2010. Waarom lezen? Het brein dat zijn voorspellingsfout klein houdt, en de grens tussen lichaam en wereld. Leesadvies: technisch; de inleiding volstaat voor het beeld.
M. Joffily en G. Coricelli, “Emotional valence and the free-energy principle”, 2013. Waarom lezen? Gevoel als snelheid van verandering, zes emoties uit twee afgeleiden, en gevoel dat de leersnelheid regelt. Leesadvies: de kern van dit blog; de figuren laten zien hoe hoop en angst in de tijd verlopen.
L. Cañamero, “Modeling motivations and emotions as a basis for intelligent behavior”, 1997. Waarom lezen? De eerste robots met gevoelens die gegrond zijn in een eigen innerlijk evenwicht.
T. M. Moerland, J. Broekens en C. M. Jonker, “Emotion in reinforcement learning agents and robots: a survey”, 2018. Waarom lezen? Het overzicht van gevoel in lerende machines, geschreven in Delft.
W. McWhinney, Paths of Change, 1992. Waarom lezen? De vier werkelijkheden, met gevoel als de werkelijkheid die mensen verbindt.