Világelső magyar kutatás: robotok bizonyíthatják, hogy a dögevés tett minket emberré
Jelenleg három-négy főbb paradigma van, amely a nyelv kialakulását magyarázza. Ezek közül az egyik legígéretesebb a kooperatív dögevés elmélete. Ennek alátámasztásán dolgozik az ex-MTA Ökológiai Kutatóközpontban Szilágyi András és kutatócsoportja, méghozzá olyan módszerrel, amely az egész világon egyedülálló: robotokkal. Az intuíció működését pedig mesterséges intelligencia segítségével fejtené meg az evolúcióbiológus. Mit tanulhat a biológia a technológiától – és hogyan járulhat hozzá a gépi szuperintelligencia fejlődéséhez a biológia? A Válasz Online erről, a cukor és a zsír iránti ősi vonzódásunkról és a belénk kódolt húsevésről kérdezte az ETI Evolúciós Rendszerek Kutatócsoport tudományos főmunkatársát.
– Mit keresnek ezek a kis robotok egy evolúcióbiológus irodájában?
– Az emberré válásunkat, egészen pontosan a nyelv kialakulását kutatjuk vele.
– Pont az emberré válást kutatják robotokkal?
– Igen. Az evolúciós robotika fiatal tudományterület, Kelet-Közép-Európában a mi kutatóintézetünk az elsők között kezdte művelni, a természetes nyelv és a kooperáció kialakulását pedig a világon elsőként modellezzük robotokkal. Azért jobb robotokkal lejátszani evolúciós folyamatokat, mint számítógépen modellezni, mert így a fizikai világ tökéletlenségeit is szimulálni tudjuk, nem kell külön beépíteni a számítógépes modellbe.
– Miért pont a nyelv kialakulását modellezik?
– Ez emberré válásunk kulcsmomentuma.
Ha egy dolgot kell megneveznünk, amiért emberek vagyunk, és elkülönülünk a főemlősöktől, az a nyelvkészség.
Jelenleg három-négy főbb paradigma van, amely a nyelv kialakulását magyarázza. Ezek közül az, amelyiket a mi kísérletünk próbálja alátámasztani és szimulálni, az a kooperatív dögevés elmélete.
– Nem hangzik túl vonzónak.
– Nem, de ez vezetett el Shakespeare szonettjeihez.
– Pardon?
– Arról van szó, hogy Kelet-Afrikában a kései pliocénben – durván 2,5 millió évvel ezelőtt – hatalmas éghajlatváltozás vette kezdetét: szárazabb és változékonyabb lett az időjárás. Nagytestű ragadozók jelentek meg elődeink életterében és visszaszorult a kockázat nélkül, nagy mennyiségben rendelkezésre álló növényi tápanyag. Míg a növényevéshez nem kellett kooperálni, addig egy nagyobb állati tetem felbontása, hazahozatala nem egyszemélyes vállalkozás. Csoportszervezés kellett hozzá. A kooperációhoz pedig kommunikációra volt szükség. Vagyis az elmélet szerint a kooperáció és a nyelv együtt fejlődött ki.
Ha egy törzs tagjai el tudták mondani egymásnak, hol látták a dögöt, mennyire veszélyes megközelíteni, és hány ember kell hozzá, akkor ez a törzs előnybe került azokkal szemben, amelyek nem tudtak hatékonyan kommunikálni.
– És miért robotokkal kell ezt szimulálni?
– A biológiában bármilyen elmélet csak akkor állja meg a helyét, ha evolúciós okokat tudunk felsorakoztatni mögé. Nyelvi fosszíliák viszont nincsenek. Helyette van egy robotfarmunk, többé-kevésbé autonóm robotokkal. Beprogramozzuk őket arra, hogy meg kell találniuk a terepen véletlenszerűen elszórt „dögöket”, amit színes kockák jelképeznek, mert ezzel jutnak „táplálékhoz”. Sípolással kommunikálnak, idővel a különböző sípjelekhez különböző jelentés tapad, ahogyan a valódi nyelveknél, és ha két vagy több robot kommunikálva összefog, majd együtt megy a döghöz, övék lesz a táplálék.
Időnként egy-egy sikeres, sokat evő robot memóriáját áttöltjük egy másik robotba egy kis változással – ez jelképezi az utódok létrehozását. Azt várjuk, hogy aki jobban kommunikál, az jobban kooperál, aki pedig jobban kooperál, az többet eszik, ezért a kommunikáció el fog terjedni a rendszerben. Tehát evolúciós folyamatot szimulálunk, csak nagyon gyorsan: percekben mérhetők a generációk 30-40 év helyett.
– Ötletes kísérlet, de ami a robotoknál igaz, miért lenne igaz emberekre is?
– Mert ebből a szempontból mindegy, hogy robotokról vagy emberekről van szó. Csak az a lényeg, hogy az evolúció működéséhez megvannak-e a szükséges feltételek. És kevés feltétel kell ahhoz, hogy ezt elmondhassuk: kell, hogy legyen a rendszerben öröklődő változékonyság, vagyis minden utód részben hasonlítson a szüleire, és az eltérések befolyásolják a túlélőképességét. Az élő rendszerek kivétel nélkül engedelmeskednek ennek a darwini dinamikának, de nagyon sok nem élő, hanem például kulturális vagy műszaki rendszer is. Az evolúcióban az a szép, hogy nagyon egyszerű gondolat. A biológia svájci bicskája: mindent megold, ha nem is a legelegánsabban.
– Hogyhogy nem a legelegánsabban?
– A legjobb példa mi vagyunk. Nem tudunk tartósan állni, ülni, elhízottak, kancsalok és rövidlátók vagyunk. Nem vagyunk robusztus konstrukció. Ezzel együtt rettenetesen bonyolult szerkezet vagyunk, a legkomplexebb élőlény, olyan biokémiai bestiárium működik bennünk, amit ma is csak részben értünk – de mindez fokozatosan épült fel, és nem teljes fegyverzetben ugrott elő, mint Pallasz Athéné. Az evolúció rövidlátó folyamat, nem jövőbelátó műszaki tervezés. Mindig az aktuális problémát „oldja meg” és csak abból tud főzni, ami éppen van. Ezért örököltünk meg olyan dolgokat, amelyek egykor hasznosak voltak, de mára funkciójukat vesztették. Ilyen a vakbél.
– Egyes elméletek szerint a vakbél azoknak az időknek a maradványa, amikor elődeink növényeket ettek, tehát pont a kooperatív dögevés miatt vált feleslegessé. Viszont ha ez az elmélet igaz, az azt jelenti, hogy a húsevés tett minket emberré.
– Valóban, hiszen a diétaváltás kényszerítette ki a nyelv létrejöttét.
– Csak mert a vegán mozgalom gyakran érvel azzal, hogy az ember alapvetően nem húsevésre fejlődött ki, hiszen nem olyan a fogsorunk, mint például egy ragadozónak.
– Ez tévhit: azért vannak metsző- és őrlőfogaink is, mert vegyes étrendre evolválódtunk. Megtörténhetett volna, hogy a dögevés után visszatérünk a növényi tápanyagra, és a húsevés csak kis kitérő az ember történelmében, de nem történt meg, és erre jó ok van: a húsfélék energiasűrűsége olyan nagy, hogy sokkal célszerűbb és gazdaságosabb volt húst enni, mint növényt. Természetesen ma, közel nyolcmilliárd ember élelmezésénél a globális ökoszisztéma fenntarthatóságának szempontjai is fontossá válnak.
– Főleg az agynak kellett a hús, hiszen ez a leginkább energiaigényes szervünk.
– Az agynak is, de eleve nagyon energiaigényes volt a vadászó-gyűjtögető életmód. Folyamatos táplálékkeresés zajlott, és amikor végre találtak élelmet az őseink, akkor a lehető legnagyobb energiasűrűségű táplálékot részesítették előnyben. Ez a zsír és a szénhidrát. Együtt különösen szeretjük a kettőt: ez a mogyorókrém. Ezért vagyunk ma elhízva.
A genomunk ugyanis még mindig kőkorszaki. Még mindig rettenetesen erős kulcsingert vált ki a szénhidrát és zsír. Csak ma nem sporadikusan jutunk hozzá, mint őseink, hanem bármikor, bármennyihez. A genetikai evolúciónk nem tudott lépést tartani a kulturális és technikai evolúciónkkal.
– Vagyis a manapság divatos böjtdiétáknak van tudományos alapja: az időszakos böjtölés tökéletesen megfelel kőkorszaki genomunknak.
– Tulajdonképpen igen. Bár néhány területen azért változtunk. Például sokkal rövidebb a bélrendszerünk, mivel főtt ételt eszünk – az így felszabaduló energia az agy evolúciós növekedését tette lehetővé. Vagy például a tejcukrot egymillió éve nem tudtuk megemészteni. Aztán kialakult a laktóz lebontásáért felelős génvariáns – Európában egyszer, az afrikai népeknél háromszor, egymástól függetlenül. Mindez alig néhány tízezer év alatt történt, amióta háziállatokat tartunk. A genom más részei viszont nagyon lassan adaptálódnak. Például azok, amelyek a mogyorókrém szeretetéért felelősek. De például a vállunk és a felkarunk is más, mint a csimpánzé, mivel hajítva is vadásztunk: a kulturális evolúció visszahatott a genetikaira.
– A vadászat a dögevés után jött?
– Igen, a nagyvadak vadászata követte a nagyvadak tetemeinek rendszeres fogyasztását. A vadászathoz ugyanis még nagyobb kooperáció és lándzsa kellett. Szerencsére folyamatosan nőtt az agyméretünk – részben a nagyobb energiasűrűségű állati tápláléknak köszönhetően –, ami fejlettebb szociális viselkedést, erősebb kooperációt tett lehetővé, és így a nyelvünk is fejlődött.
– Most a gépek „agyában” tapasztalunk gyors fejlődést. Az elmúlt évek a mesterséges intelligencia forradalmáról (MI) szóltak, és ön ezzel is foglalkozik. Miért?
– Az MI hasznos lehet az emberi kogníció folyamatának megfejtésében. Még ma is rejtély a tudomány számára, hogy miként működik az agyunkban az aha-élmény, az intuíció, miért jövünk rá intuitíven, a tudat alatt bonyolult problémák megoldására. Miért van az, hogy egy darabig semmi, aztán a buszon, a zuhany alatt vagy lefekvés előtt hirtelen beugrik a megoldás?
– Gondolom, itt is az evolúcióban keresik a megoldást.
– Mint említettem, a biológiában mindennek az evolúció fényében van értelme. Azt gyanítjuk, hogy az agyban egy evolúciós optimalizálás zajlik. Kandidáns megoldások, részmegoldások versengnek az agyban. A jobbak rekombinálódnak, párosodnak, új megoldásokat hoznak létre, mutálódnak – a szelekció pedig az, hogy a megoldás mennyire oldja meg a problémát. Amikor ez a szelekciós mechanizmus látja, hogy egy megoldásnak elég jó a fitnesze, felengedi a tudatos szintre. Ha mégsem jó, visszatuszkoljuk a tudat alá, és megy tovább a játék.
– És ennek a modellezésében segít az MI?
– Segíthet – de ez még nem biztos. Már vannak elméletek, de még hiányzik a műszaki háttér a kísérletekhez. Remélhetőleg már nem sokáig. Az Intel tavaly kijött egy biológiailag inspirált, úgynevezett neuromorf processzorral. Ez a Loihi. Teljesen más, mint a hagyományos processzorok. Az egységei nem digitális áramkörként működnek, hanem úgy, mint egy-egy idegsejt.
Egy neurális hálózat szilíciumból felépítve. Egyelőre száz kísérleti csip létezik, ezeket a legígéretesebb kutatóhelyek között osztotta szét az Intel – egyet a mi intézetünk is megkapott. Reméljük, ezeken közelebb kerülünk az intuíció megfejtéséhez.
– A gépek segítenek a biológiának. De segíthet a biológia is az MI fejlődésében?
– A gépi tanulást vagy mélytanulást, ami az elmúlt évek MI-áttöréseit megalapozta, a biológia inspirálta. Egy mélytanuló algoritmus némileg úgy tanul, mint az ember: következtetéseket von le, általánosít. Nem saját tudásunkat tápláljuk bele, hanem mindenre maga jön rá. Az első MI-ket mi „okosítottuk” fel. A Deep Blue sakkprogram, ami 1997-ben legyőzte Garri Kaszparovot, nem volt „okos”. Minden taktikát emberek programoztak bele. Az egyetlen előnye az volt, hogy másodpercenként kétmillió lépést tudott analizálni és nem fáradt. Aztán a Google DeepMind kifejlesztette az AlphaZerót. Ennek csak a játékszabályokat tanították meg, és elkezdett maga ellen sakkozni. Több millió játszma után nemcsak az embereket múlja felül, hanem a legjobb hagyományos sakkprogramokat is. És nem konokul, bután játszik. Hol kegyetlen, hol cinikus, hol deceptív – mintha élvezné, hogy húzza csőbe a másikat. Mintha passzióból játszana.
– A sakk elveszett, de azért elég sok terület még megmaradt nekünk, embereknek.
– Nemcsak a sakkban maradtunk alul, hanem a góban is, pedig az sokkal keményebb diónak tűnt. Sőt, azóta az intuitívabb pókerben is. Mi maradt? Talán a zene? A Bach-bot korabeli zeneszerzők kottáiból megtanulta a barokk összhangzattant, és egy néhány hangos témát jó színvonalon megharmonizál. Egy átlagos templomi kántort talán már kenterbe ver. Elképzelhető, hogy a nem túl távoli jövőben egy program Thomas Mann stílusában ír nekünk minden este új regényt.
– Féljünk ettől vagy örüljünk neki?
– Lesz olyan mesterséges intelligencia, amely matematikai és mérnöki problémákat old meg, új gyógyszereket tervez nekünk. Odakuporodunk majd a gép lábához, és várjuk a választ. Nem fogjuk érteni, hogyan oldja meg – már a mostani tanuló gépek egy része is fekete doboz, nem tudjuk, hogyan dolgozik –, de amit mond, az mindig működik majd. Ez hatalmas csataveszés lesz – vagy nyereség. Attól függ, honnan nézzük. Én szeretek hinni az ember intellektuális primátusában. Evolúcióbiológusként talán nincs rá okom.
– Akkor miért hisz benne?
– Mert jólesik.
Nyitókép: Vörös Szabolcs
