Robotok bizonyíthatják, hogy a dögevés tett minket emberré egy világelső magyar kutatás segítségével.

Három-négy főbb paradigma van, amely a nyelv kialakulását magyarázza. Közülük az egyik legígéretesebb a kooperatív dögevés elmélete. Ennek alátámasztásán dolgozik az ex-MTA Ökológiai Kutatóközpontban Szilágyi András és kutatócsoportja. Módszerük az egész világon egyedülálló, mert robotok segítik a munkájukat. Így az intuíció működését mesterséges intelligencia segítségével fejtenék meg.

Kelet-Közép-Európában az evolúciós robotika egy olyan fiatal tudományterület, ahol az ETI Evolúciós Rendszerek Kutatócsoport az elsők között vizsgálja a természetes nyelv és a kooperáció kialakulását, a világon elsőként robotokkal modellezve. A robotokkal modellezett evolúciós folyamatok a fizikai világ tökéletlenségeit is szimulálják. A nyelv kialakulása emberré válásunk kulcsmomentuma. Ha egy dolgot kell megnevezni, amiért emberek vagyunk, és elkülönülünk a főemlősöktől, az a nyelvkészség.

Kelet-Afrikában a kései pliocén korban – olyan 2,5 millió évvel ezelőtt – hatalmas éghajlatváltozás vette kezdetét. Szárazabb, változékonyabb lett az időjárás és nagytestű ragadozók jelentek meg. 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, és a kooperációhoz kommunikációra volt szükség. Az elmélet szerint a kooperáció és a nyelv együtt fejlődött ki.

A biológiában bármilyen elmélet csak akkor állja meg a helyét, ha evolúciós okokat tudunk felsorakoztatni mögé.

Nyelvi fosszíliák viszont nincsenek. Helyette van egy robotfarm, többé-kevésbé autonóm robotokkal. Beprogramozzák 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 áttöltik egy másik robotba egy kis változással. Ez jelképezi az utódok létrehozását. Azt várják, hogy aki jobban kommunikál, az jobban kooperál, aki pedig jobban kooperál, az többet eszik. Ezért a kommunikáció el fog terjedni a rendszerben. Így egy evolúciós folyamatot szimulálnak nagyon gyorsan, percekben mérhető generációs évek helyett.

Mindegy, hogy robotokról vagy emberekről van szó. Az a lényeg, hogy az evolúció működéséhez megvannak-e a szükséges feltételek. 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.

Az ember nem egy robusztus konstrukció.

Nem tud tartósan állni, ülni. Elhízottak, kancsalok és rövidlátók vagyunk. Mégis rettenetesen bonyolult szerkezet, a legkomplexebb élőlény vagyunk. Mindez fokozatosan épült fel, mert 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, ami azoknak az időknek a maradványa, amikor elődeink növényeket ettek.

De azért vannak metsző- és őrlőfogaink is, mert vegyes étrendre evolválódtunk. Megtörténhetett volna, hogy a dögevés után visszatérünk a növényi tápanyagra, és a dögevés, 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. Főleg az agynak és a vadászó-gyűjtögető életmódnak kellett a hús, mert a folyamatos táplálékkereséskor az őseink a lehető legnagyobb energiasűrűségű táplálékot részesítették előnyben. Ez a zsír és a szénhidrát. Együtt különösen szeretjük a kettőt: ez a mogyorókrém. Mivel a genomunk még kőkorszaki nagyon erős kulcsingert vált ki a szénhidrát és zsír. Ezért vagyunk ma elhízva. A genetikai evolúciónk nem tudott lépést tartani a kulturális és technikai evolúciónkkal. De 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. Vállunk és a felkarunk is más, mint a csimpánzé, mivel hajítva is vadásztunk: a kulturális evolúció visszahatott a genetikaira.

A nagyvadak vadászata követte a dögevés, 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.

A mesterséges intelligencia forradalma (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? Azt gyanítják, 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.

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.

Forrás: Ökológiai Kutatóközpont