Foto: Pexels
AI has by now succeeded in doing essentially everything that requires “thinking” but has failed to do most of what people and animals do “without thinking” – that, somehow, is much harder. (Donald Knuth)
Hans Peter Moravec (gebore op 30 November 1948, in Kautzen, Oostenryk) is ’n rekenaarwetenskaplike verbonde aan die Robotika Instituut, Carnegie Mellon-Universiteit in Pittsburgh, VSA. Hy is bekend vir sy navorsing oor robotika en kunsmatige intelligensie, asook vir sy publikasies oor die impak van tegnologie. Moravec is ’n futuris, met ’n sterk belangstelling in transhumanisme.
Gedurende 1988 het Moravec, in sy boek Mind children: the future of robots and human intelligence, ’n interessante stelling oor robotika gemaak: Humanoïede (mensaardige of vermenslikte) robotte kan in skaak op wêreldvlak suksesvol meeding, maar hierdie robotte kan tans kwalik gemaklik oor ’n vloer stap, of trappe klim sonder om te val. Moravec en sy kollegas, waaronder Marvin Minsky, het tot die gevolgtrekking gekom dat dit vergelykenderwys makliker is vir programmeerders om rekenaarprogramme te ontwerp wat abstrakte redenering op dieselfde vlak moontlik maak as waartoe ’n volwasse persoon in staat is. Daarteenoor is die programmering van vaardighede soos sensoriese waarneming, growwe/fyn motoriek en handvaardigheid (dexterity) ’n uiters komplekse taak.
Voortaan in hierdie teks word die term humanoïede robotte gebruik om te verwys na robotte wat ontwerp is om oor menslike eienskappe te beskik.
Hierdie stelling, wat skynbaar strydig blyk te wees met die algemene verwagting, staan bekend as Moravec se paradoks. Dit daag die alledaagse opvattings oor algemene intellektuele vermoëns uit deur te wys dat handelinge wat mense relatief maklik vind, vir humanoïede robotte baie moeilik uitvoerbaar is en omgekeerd.
Is Moravec se paradoks vandag steeds geldig? In watter mate moet rekening gehou word met die snelle vooruitgang op die gebied van robotika, masjienleer, KI en rekenaarprogrammering?
’n Aanverwante vraag, of dit enigsins sinvol is om humanoïede robotte se kognitiewe en visueel-motoriese vaardighede met die menslike brein se psigo-fisiologiese kapasiteit en integrasie te vergelyk, is ook van toepassing. Volgens Pexelle (2025); Riener, Rabezzana en Zimmermann (2023); en Rodriguez-Louro (2026) is sodanige vergelyking wel moontlik, maar alleen met belangrike voorbehoude. Dit kan analities nuttig wees om ’n humanoïede robot se kognitiewe en visueel-motoriese vermoëns met dié van mense te vergelyk, maar dit is nie ’n streng simmetriese of billike vergelyking nie. Die rede lê in fundamentele verskille tussen die twee stelsels. Die menslike brein is ’n produk van biologiese evolusie, terwyl robotstelsels ingenieursontwerpe is. Menslike kognisie en visueel-motoriese koördinasie is volledig geïntegreer met ’n ontwikkelingsgeskiedenis vanaf geboorte. Robotika daarenteen maak normaalweg van modulêre algoritmes gebruik (byvoorbeeld visuele onderskeidingstelsels, motoriese beheer en roetebeplanning) wat dikwels relatief onafhanklik van mekaar funksioneer.
Lichtenberg (2026) sluit hierby aan en wys daarop dat die knelpunt in robotika nie noodwendig die programmering van brute krag of balans is nie, maar die subtiele sensories-motoriese vaardighede wat die mens oor miljoene jare ontwikkel het.
Ten spyte van hierdie beperkings, gebruik navorsers die paradoks om vordering in die robotikaveld te meet, nuwe modelle van menslike kognisie te toets en om nuwe ingenieurs- en programmeringsdoelwitte te stel. Die vergelyking is dus heuristies eerder as letterlik van aard.
Met die doel om meer agtergrondinligting oor hierdie komplekse kwessie te bekom, word die menings en standpunte wat in ’n seleksie van resente en verbandhoudende artikels voorkom wat in die digitale media gepubliseer is, kortliks bespreek.
Brian Heater (2025a), redakteur, Vereniging vir die Bevordering van Outomatisasie, haal die wetenskaplike Ken Goldberg (Kalifornië-Universiteit) aan in hierdie verband:
[T]hink of the tasks like tying a shoe, or putting keys on a keychain, or peeling an orange. These are all subtle and really nuanced tasks. We seem to do them pretty much instinctively. Buttoning a shirt is another great example. You never see a robot buttoning a shirt. You won’t for a long time because it’s very, very nuanced. (Heater 2025a)
Goldberg waarsku dus dat ’n wanverhouding bestaan tussen die verwagtinge watter take humanoïede robotte suksesvol kan uitvoer en dit wat werklik of realisties haalbaar is. Die onmiddellike toekoms behoort ’n mengsel van positiewe en negatiewe verrassings op te lewer, aangesien sommige doelwitte vroeër as verwag bereik sal word, terwyl ander voortdurend uitgestel word. Oor die lang termyn is deursigtigheid en realistiese verwagtinge in die beste belang van alle partye.
Heater (2025b) verwys in ’n opvolgartikel na die Britse maatskappy Humanoid, ’n robotika-nutsmaatskappy, wat die HMND 01 Alpha- tweebenige robot bekendgestel het. Die robot is aanvanklik met ’n wiel-aangedrewe basis bekendgestel, maar die nuwe weergawe beskik tans oor bene en gewrigte wat dit in staat stel om trappe en nouer ruimtes meer doeltreffend te navigeer, wat belangrike vereistes vir industriële, sowel as huishoudelike toepassings is.
Christopher (2025) verwys in ’n artikel in die Los Angeles Times na die wêreldwye wedloop om humanoïede robotte op te lei om meer soos mense in alledaagse omgewings op te tree. Maatskappye versamel fisiese KI-data, met ander woorde gedetailleerde opnames van menslike bewegings op grond waarvan robotte take geleer word, soos om handdoeke op te vou, kos voor te berei, of deur woonhuise en kantoorruimtes te beweeg. Die skrywer verwys na entrepreneursprojekte in Indië en ander lande waar werkers GoPro-kameras of slimbrille dra, sodat hul eie bewegings presies vasgelê en daarna geannoteer kan word vir KI-opleiding.
Volgens die Ierse joernalis Conor O’Sullivan (2025) is ’n huishoudelike robot, genaamd Neo, deur die Kaliforniese maatskappy 1X ontwikkel. Die robot is ontwerp om huishoudelike take, soos stryk, klere opvou, koffie maak en kamers opruim, te verrig. Dit verteenwoordig die verpraktisering van “beliggaamde KI” (embodied AI), met ander woorde kunsmatige intelligensie wat in fisiese masjiene geïntegreer word vir alledaagse gebruik.
Die skrywer beklemtoon dat Neo, ten spyte van sy gevorderde vermoëns, dikwels misluk met die uitvoering van eenvoudige take. Wanneer dit gebeur, gryp teleoperateurs (menslike afstandbeheerderstelsels) in en is in staat om van ’n sentrale eksterne posisie die foute reg te stel. Dié proses kan natuurlik die privaatheid van die huiseienaar onbedoeld in gedrang bring, soos wanneer private geleenthede op beeld vasgelê word. Dit impliseer ook dat data, indien dit in verkeerde hande sou beland, misbruik kan word. Die risiko van afpersing is selfs nie vergesog nie.
Die maatskappy Massive Bio (2025) het Reticulum Nexus (RN) tydens ’n perskonferensie bekendgestel. RN word beskryf as hul mees gevorderde KI-gedrewe multi-agentplatform wat ontwerp is om onkologiepasiënte se volledige behandelingsprogram administratief te bestuur. Dit sluit in die eerste kontak met die pasiënt, sowel as die formulering van geïndividualiseerde behandelingsprogramme. RN maak ’n operasionele raamwerk moontlik wat kliniese en operasionele inligting integreer om sodoende pasiëntesorg op ’n hoër vlak as normaalweg te plaas. Die operasionele lading op klinici word verminder en stel hulle in staat om meer op pasiëntesorg te fokus. RN is dus ’n poging om Moravec se paradoks te systap. Die robot hanteer die roetinewerk, wat Massive Bio (2025) “heavy lifting” noem, rekenaarmatig, terwyl klinici op ’n intuïtiewe, empatiese vlak werk, wat KI nie in staat is om kwaliteitsgewys te dupliseer nie. Matt Shumer (2026), ’n spesialis in toegepaste KI, bevestig hierdie tendens. Hy gebruik die term mediese analise as ekwivalent vir heavy lifting, wat verwys na die interpretasie van skanderings; ontleding van laboratoriumtoetse; formulering van diagnoses; en die samestelling van literatuuroorsigte. Hy beweer dat KI die akkuraatheid van die menslike faktor op verskeie terreine reeds oortref.
Shafik Quoraishee (2025), ’n masjienleeringenieur, noem dat groot taalmodelle soos ChatGPT wel in staat is om moeilike vrae in komplekse woordspeletjies soos Connections op te los, deur gebruik te maak van statistiese voorspellings eerder as werklike taalkundige begrip. Op grond van sy navorsing, kom Quoraishee (2025) tot die gevolgtrekking dat mense beter vaar as KI in Connections, omdat die menslike brein oor die unieke kapasiteit beskik om genuanseerd te redeneer en buigsame interpretasies te maak. Die skrywer verwys spesifiek na sisteem 2-denkprosesse waar kennis van woordspeling en homonieme voorvereistes vir sukses is (byvoorbeeld ’n bank kan ’n finansiële instelling wees, maar ook ’n meubelstuk). Die mens vaar beter as masjiene wat sisteem 2-denke betref.
Die Chinese maatskappy PaXini Technology (Yingying 2026) fokus op die ontwikkeling van tas-ruimtelike (taktiele) waarneming van humanoïede robotte deur middel van 6D-Hall-tegnologie. Dit sluit in sensitiwiteit vir die volgende vier modaliteite, naamlik aanraking, verandering van druk, tekstuur en rebound (die tydelike toename in kortikale aktiwiteit wat volg op die waarneming van tasprikkels). Anders as visuele en taaldata, is taktiele data duursaam en moeilik om te versamel.
........
Die ongelyke impak wat KI op die produktiwiteit van verskillende werksrolle in die bedryf het, kan verklaar word op grond van Moravec se paradoks (Susarla 2026). Volgens Moravec se paradoks kan KI uitstekend benut word om abstrakte, simboliese take (soos logika, wiskunde en strategiese denke) af te handel, terwyl KI swakker vaar met perseptuele, kontekstuele en gesonde verstand-take wat vir mense intuïtief van aard is.
.........
Die ongelyke impak wat KI op die produktiwiteit van verskillende werksrolle in die bedryf het, kan verklaar word op grond van Moravec se paradoks (Susarla 2026). Volgens Moravec se paradoks kan KI uitstekend benut word om abstrakte, simboliese take (soos logika, wiskunde en strategiese denke) af te handel, terwyl KI swakker vaar met perseptuele, kontekstuele en gesonde verstand-take wat vir mense intuïtief van aard is. Dit is voordelig vir uitvoerende bestuurders, omdat hul werk die sintese van verslae, die opstel van strategieë en abstrakte redenering behels, met ander woorde werksopdragte waarvan die kwaliteit deur KI verbeter kan word. Frontlinie-werkers daarenteen hanteer basiese, konteksryke werkopdragte (soos foutekontrolering, koördinering en verifikasie), terreine waar KI minder van toepassing is. Susarla (2026) wys verder op die KI-produktiwiteitsparadoks op grond waarvan uitvoerende bestuurders in staat gestel word om tyds- en koste-effektief te werk, terwyl die gewone werker min of geen voordeel uit hierdie hulpbronne trek. Dit weerspieël strukturele verskille in die tipe opdragte wat elke groep hanteer. Organisasies kan moontlik selfs hul werkstrome herontwerp en sodoende KI-leemtes op die terreine van persepsie en kontekstuele redenering aanspreek. Indien die status quo behoue bly, word uitvoerende bestuur onregverdig bevoordeel wat produktiwiteit betref.
Hyeonjae (2026) voer aan dat Moravec se paradoks tans uitgedaag word deur die opkoms van fisiese KI. Anders as die reëlgebaseerde robotika van die verlede, integreer fisiese KI persepsies, verbale funksies en motoriek deur data-gedrewe versterkingsleer, wat humanoïede robotte in staat stel om saam te werk en outonoom op te tree. Suid-Korea is uitstekend geposisioneer op hierdie terrein, danksy sy innovasie met halfgeleier- en batterytegnologie. Suid-Koreaanse maatskappye is dus reeds in staat om volledig geïntegreerde fisiese KI-platforms te ontwerp om sodoende ’n mededingende voordeel op hierdie terrein te verseker.
Yann LeCun en sy navorsingsvennote (in Goldfeder 2026) wys daarop dat die doelwit om kunsmatige algemene intelligensie deur middel van menslike kognisie na te boots, op sigself ’n doodloopstraat is, aangesien die mens nie werklik ’n algemene doel-denker is nie, maar produkte van evolusionêre spesialisasie is. In plaas daarvan stel hulle ’n nuwe raamwerk voor, naamlik supermenslike aanpasbare intelligensie (SAI), waar die klem gelê word op die snelheid om nuwe take aan te leer, eerder as die duplisering van menslike vermoëns. Die fokus is dus op ’n meer fundamentele aspek van intellektuele vermoë.
Gevolgtrekking
Dit blyk dit dat Moravec se paradoks, ondanks merkwaardige vooruitgang in robotika, masjienleer en kunsmatige intelligensie, steeds ’n geldige en heuristies waardevolle raamwerk bied om die ongelyke ontwikkeling van verskillende tipes kognisie te verstaan. Terwyl KI-stelsels toenemend uitblink in abstrakte, simboliese en analitiese take, bly die integrasie van sensoriese waarneming, motoriese vaardighede en konteksgevoelige gesonde verstand-redenering ’n beduidende uitdaging. Hierdie gaping is gewortel in die fundamentele verskil tussen biologiese ontwikkeling en ingenieursontwerpte stelsels. Alhoewel nuwe benaderings, soos fisiese KI, data-gedrewe leer en alternatiewe paradigmas, soos supermenslike aanpasbare intelligensie, op belowende innovasie dui, wys huidige tendense daarop dat die paradoks nie soseer aan die verdwyn is nie, maar eerder herkonfigureer namate tegnologie ontwikkel. Die belangrikste insig is dus nie dat masjiene uiteindelik menslike vermoëns eenvoudig sal ewenaar nie, maar dat mens-masjien-vergelykings op unieke en komplementêre maniere ontwikkel, wat vereis dat verwagtinge, toepassings en etiese oorwegings voortdurend krities herevalueer word.
.........
Die belangrikste insig is dus nie dat masjiene uiteindelik menslike vermoëns eenvoudig sal ewenaar nie, maar dat mens-masjien-vergelykings op unieke en komplementêre maniere ontwikkel, wat vereis dat verwagtinge, toepassings en etiese oorwegings voortdurend krities herevalueer word.
.........
Eindnotas
Die primêre doel van hierdie artikel is om spesifiek die fokus op Moravec se paradoks te plaas, daarom word beperkte aandag aan die wyer teoretiese begronding van humanoïede robotika in die algemeen gegee. Navorsers soos Scassellati (2001) en Marchetti ea (2018) skryf egter meer volledig oor die theory of mind, wat op die humanisering van robotte van toepassing is.
Die literatuur wat geraadpleeg is, bestaan uit ’n seleksie van resente artikels wat in die digitale media sedert November 2025 gepubliseer is. Die inligting is dus hoofsaaklik gebaseer op die populêre media, blogs en joernalistieke artikels, eerder as eweknie-geëvalueerde, akademiese navorsing. Dit kan as ’n beperking van die artikel beskou word.
Bibliografie
Christopher, N. 2025. Inside the race to train AI robots how to act human in the real world. https://www.latimes.com/business/story/2025-11-02/inside-californias-rush-to-gather-human-data-for-building-humanoid-robots.(15 Februarie geraadpleeg).
Goldfeder, J. 2026. A new paper from Yann LeCun’s team: Mimicking human intelligence in AI development leads to a dead end. https://eu.36kr.com/en/p/3715543402885255. (5 Februarie geraadpleeg).
Heater, B. 2025a. Marketing’s paradox. https://www.automate.org/industry-insights/marketings-paradox. (4 Maart geraadpleeg).
Heater, B. 2025b. Humanoid’s alpha robot gets legs, eyes, home applications. https://www.automate.org/robotics/industry-insights/humanoids-alpha-robot-gets-legs-eyes-home-applications. . (2 Maart geraadpleeg).
Hyeonjae, C. 2026. South Korea’s strength in semiconductors and batteries: A new opportunity in the era of Physical AI. https://www.mk.co.kr/en/culture/11955971. .(17 Maart geraadpleeg).
Lichtenberg, N. 2026. Robots are really advancing because they’re learning to think for themselves—and they’re close to figuring out door handles, execs say. https://fortune.com/2026/01/06/robots-advancing-from-backflips-to-opening-door-handles-skild-sequoia/. (1 April geraadpleeg).
Massive Bio. 2025. Massive Bio announces Reticulum Nexus - an AI-driven multi‑agent platform orchestrating the end-to-end patient journey. https://www.bastillepost.com/global/article/5370317-massive-bio-announces-reticulum-nexus-an-ai-driven-multi%E2%80%91agent-platform-orchestrating-the-end-to-end-patient-journey. .(10 Maart geraadpleeg).
O’Sullivan, C. 2025. Who is Neo, the robot butler who sees everything? https://www.irishdentist.ie/who-is-neo-the-robot-butler-who-sees-everything/12703/. (7 Februarie geraadpleeg).
Pexelle. 2025. Human skills vs. humanoid robot skills: Future comparisons and boundaries. https://medium.com/@pexelle/human-skills-vs-humanoid-robot-skills-future-comparisons-and-boundaries-4affdb0f5699. .(22 Februarie geraadpleeg).
Quoraishee, S. 2025. Why you’re better than a computer at solving Connections. https://www.nytimes.com/2025/12/09/crosswords/why-youre-better-than-a-computer-at-solving-connections.html. (10 Maart geraadpleeg).
Riener, R, L Rabezzana en Y Zimmermann. 2023. Do robots outperform humans in human-centered domains? https://www.frontiersin.org/journals/robotics-and-ai/articles/10.3389/frobt.2023.1223946/full. (11 Maaart geraadpleeg).
Rodriguez-Louro, C. 2026. Why comparisons between AI and human intelligence miss the point. https://www.uwa.edu.au/news/article/2026/february/why-comparisons-between-ai-and-human-intelligence-miss-the-point. (13 Maart geraadpleeg).
Shumer, M. 2026. Something big is happening. https://shumer.dev/something-big-is-happening. (15 Februarie geraadpleeg).
Susarla, A. 2026. A Gap In AI Adoption? Moravec And The AI Productivity Paradox. https://www.forbes.com/sites/anjanasusarla/2026/01/25/a-gap-in-ai-adoption-moravec-and-the-ai-productivity-paradox/.(15 Februarie geraadpleeg).
Yingying, W. 2026. 36 Kr Global – Exhibition on-site at CES 26: Beyond sensors, PaXini aims to build the “physical perception infrastructure” for embodied intelligence. https://eu.36kr.com/en/p/3630975810438146. (27 Februarie geraadpleeg).
Lees ook:
Kommentaar
1] Kry humanoïede robotte en KI epileptiese aanvalle?
2] Wat gebeur as 'n mal mens in Washington DC en/of Tel Aviv 'n kernoorlog begin, en 'n elektromagnetiese impuls vernietig alle rekenaarskyfies en moederborde?
Ek het temporale lob-epilepsie [TLE]. Jy sien die wêreld met ander oë. Die beste wat ek dit kan beskryf: wanneer 'n rekenaar se “temp file” vol is, en die applikasie, bv Word of Firefox, vries; jy maak die applikasie toe, maar 'n gedeelte daarvan bly op die monitor agter. Soms moet jy jou rekenaar “reboot”, waartydens die temp file skoongemaak word.
TLE is basies die brein se onvermoë om alle sensoriese data vinnig genoeg te verwerk, sodat ons oulik en intelligent voorkom. Elke letter, woord, sin, klank, reuk, gedagte, aksie, lig [veral flitsende ligte], beelde, ens het 'n gewig; dalk 1 MB of 4 GB, of net 20 KB. Dit bou op totdat sensories oorlading bereik word, en jou brein vries. Jy hou op praat, staar voor jou uit – die sg. “thousand yard stare” wat soldate na erge trauma beleef – soms vir 'n paar sekondes; soms sluit jy jou oë en dalk beweeg jou kop en lyf. Meestal word dit nie sommer opgemerk nie, maar die beste is om iewers waar dit stil en donker is te gaan sit of lê. (Dan, as jy terugkeer na die geselskap, sal sommige jou vra, “Is jy kwaad vir ons, het jy jou gewip vir iets wat ons gesê het?”)
Partykeer, as jy tik, bv “Die hond jaag die kat” sal jy dit tik “Di ehon djaa gdi eka t”. Uiters frustrerend.
Net soos 'n orgasme nie gekeer kan word wanneer dit begin nie, kan 'n TLE-episode nie gekeer word nie. Jou gedagtes word oorstroom deur 'n vloed beelde soos wat jou brein die oorlading verwerk. Dit word 'n “reis” deur onbekende wêrelde. En slaap is die beste medikasie.
Soos die fokus van KI-ontwikkelaars verbreed, raak Moravec se teorie nie meer van toespassing nie. In 1988 was die tegnologie nog skaars gebore.