Herold

Legoklosser som grunnenhet i fremtidens universitetsmodell er assosiert fra hvordan klaser av nevrongener er sammensatt i den menneskelige hjernen. Det er ikke tilfeldig hvordan disse små smarte enhetene (legoklossene) er sammenkoblet. Når kunstig intelligens og intelligente roboter overtar deler av aktivitetene i både undervisning, forskning og formidling, vil universitetenes organisering betones mer. Dette er bl.a. begrunnet i økonomiske, pedagogiske og politiske forhold.

Selv om deler av forskningen kan være basert på kreative og tilfeldige prosesser, så er forskningens overordnede mål ikke tilfeldig. Målene er strukturert med eksplisitte ønskede resultater. De er relatert til de spørsmålene som stilles i begynnelsen av en forskningsprosess. Forskningsprosessen kan derimot både være strukturert, organisert etter helt faste rutiner, og strømlinjeformet. Samtidig er forskningen også assosiativ, kreativ og nyskapende. De små enhetene, som fremtidens legokloss-organisering av universitetene kan komme til å bestå av, vil være avhengig av en dobbel organiseringslogikk. Det vil være behov for faste strukturer, rutiner og hierarkier på den ene siden. På den andre siden vil det være behov for distribuerte enheter, eller mer konkret utplasserte legoklosser i lokalmiljøet. Disse legoklossene baserer seg på fleksibilitet, plastisitet og kreativt mangfold, slik at behovet fra praksis blir ivaretatt.

Denne doble organiseringen gjør at fremtidens universiteter kan forstås som og sammenlignes med et legokloss-senter hvor noen enheter enkelt kan sendes til et lokalmiljø som har behov for kompetanse. Disse kompetanse-legoklossene er sammensatt av menneskelig kompetanseog nettbaserte løsninger. Hensikten er at kompetanse-legoklossene er rettet direkte inn mot kompetansebehovet i praksisfeltet. Den sentrale legoklosstrukturen utgjør sentrum i denne modellen. Sentrum skal fungere som en koblingsmaskin mellom delene og helheten. Den sentrale koblingsmaskinen kan forstås som en hukommelsesenhet i den menneskelige hjernen, hvor ulike typer informasjon er lagret. Metaforen er ment å få frem at noe informasjon er nødvendig for å betjene verdiskapningen i praksis her og nå. Annen informasjon er lagret for å holde søkelys på det som er hensikten med et universitet, nemlig forskning, undervisning og formidling. Det er også en tredje informasjon som er lagret, og som er avgjørende for universitetenes overlevelse som kunnskapsinstitusjon. Det er den informasjonen som forteller de ansatte at det kreativt nye, altså innovasjoner som universitetene skal få frem gjennom forskning, er forankret i noe vi er usikre på. Denne usikkerheten er relatert til at det kreativt nye befinner seg i et kunnskapsområde som i stor grad er skjult for oss. Derfor kan vi kalle dette kunnskapsområdet for skjult kunnskap. Skjult kunnskap kan beskrives som det vi ikke vet at vi ikke vet. Dette kan høres veldig abstrakt og fjern ut, men er enkelt å forholde seg til. Alt du ikke visste eller hadde hørt om før, men som du får kunnskap om, kommer fra dette kunnskapsdomene. De fleste forskningsmetodene i universitetsverden velger å se bort fra dette kunnskapsdomene. Poenget her er å poengtere at dette kunnskapsdomene med stor sannsynlighet er det området som har hatt, har, og vil komme til å ha størst betydning for å skape det kreativt nye. Det som ikke har vært i verden før.

Det å finne frem til denne skjulte kunnskapen skaper overskrifter i nyhetsmedia. Det skaper nye virksomheter vi skal leve av, og det gir innblikk i kunnskap vi ikke visste fantes. Denne type kunnskap finnes i alle fagområder. Man finner f.eks. spørsmål knyttet til hvorfor kongesommerfuglen, etter tre generasjoner flyr tilbake dit de ble født, uten å ha lært det i levende livet. Vi finner også slike spørsmål relatert til sjøskilpaddene som drar flere hundre mil tilbake til stedet de var født, uten å ha lært det. Det å få frem den skjulte kunnskapen er en del av universitetenes DNA. Med bruk av kunstig intelligens vil slik forskning bli mer hensiktsmessig for praksis, fordi det vil være enklere å avdekke mønstre.

I den rasjonelle, logiske, instrumentelle og i stor grad økonomisk styrte forskningsprosessen i universitetsverden, har vi mistet en del av vår forståelse av hvordan vi kommer til inngrep med den skjulte kunnskapen. Det vil være avgjørende for å øke innovasjonsprosessene å finne ut av denne type kunnskap. Muligens kan kunstig intelligens og intelligente roboter paradoksalt nok gi oss tilbake søken etter denne kunnskapstypen. Begrepet paradoksalt brukes her fordi vi vet at nesten all kunstig intelligens er basert på rasjonelle, logiske, instrumentelle og hvis-så-algoritmer. Poenget er altså her at denne teknologien kan ta over for disse prosessene i universitetene, og så kan den menneskelige kreative kompetansen jobbe med den skjulte kunnskapen. Her vil kreativitet, nysgjerrighet og det tilfeldige momentet være avgjørende for sluttresultatene. Det som argumenteres for er altså at samspillet mellom den menneskelig kompetanse og kunstig intelligens vil kunne skape fremtidens universiteter, hvor alle typer kunnskap blir utforsket. Det gjelder både det vi vet (eksplisitt kunnskap), det vi ikke vet (klassisk forskning), det vi ikke kan formidle som informasjon til andre av det vi vet (taus kunnskap), og endelig det vi ikke vet at vi ikke vet (skjult kunnskap). På denne måten kan de små smarte enhetene, kompetanse-legoklosser, basert på kunstig intelligens og intelligente roboter, være et kunnskapslokomotiv som akselererer kunnskapsutviklingen i fremtidens universiteter.