Intelligens formatervezés egy Teremtő nélkül? Miért lehet okosabb az evolúció, mint ahogy azt gondoltuk?

owl-eyes.jpg

Az „amerikai uhu” szemét nem lehet megmagyarázni a darwini evolúciós elmélettel - nem jöhet létre egy intelligens alkotó (Teremtő) nélkül. Vagy mégis?

„Ha egy ember 50 évesen ugyanúgy tekint a világra, mint 20 évesen, akkor vesztett 30 évet” – Cassius Clay (Muhammad Ali).

Charles Darwin evolúciós elmélete magyarázatot kínál arra, hogy miért tűnnek annyira jól megtervezettnek a földön élő biológiai organizmusok. Erre a folyamatra „unintelligensként” tekintenek – amely véletlenszerű variációkra épül bármiféle megszabott irány nélkül. De eme evolúciós séma sikerének ellenére, sokan vitatkoznak ezzel az elmélettel, mivel nem hiszik, hogy az élő dolgok pozitív hozadékokat halmozva fejlődhetnek. Egy annyira komplex valami, mint egy állat szeme – hangoztatják – nem jöhet létre egy intelligens alkotó (Teremtő) nélkül.

Nem hiszem, hogy egy természetfeletti teremtő bevonása bármikor is megfelelő vagy hasznos magyarázattal fog szolgálni a tudomány számára. De mit szólnánk ahhoz, ha egy olyan intelligenciáról beszélnénk, ami nem természetfeletti? Egy új számítógépes modellezésen alapuló eredményünk összekapcsolja az evolúciós folyamatot a tanulás és az intelligens problémamegoldás alapelveivel – anélkül, hogy egy bármilyen magasabb szintű erőt bevonna az elméletébe. Ez azt sugallja, hogy bár az evolúció vakon indulhatott, a néhány milliárd éves tapasztalat után már okosabbá vált.

Mi az intelligencia?


Az intelligencia sok dolgot jelenthet, de néha nem több, minthogy a helyes megközelítésből nézünk rá egy problémára. Egy intelligens megoldás megtalálása állhat annyiból is, hogy rájövünk arra, hogy amit állandónak tekintettünk, az egy változó (mint ahogy a papír iránya a lejjebb található képen). De akár arról is szólhat, hogy egy problémát a megfelelő építőelemekkel közelítünk meg.

Megfelelő építőelemekkel (például háromszögekkel) könnyen rátalálhatunk olyan lépés-kombinációra (hajtásokra), mely a problémát egy járulékos javulással oldja meg (minden hajtás a kép egyre több részét takarja). De helytelen építőelemekkel (olyan hajtások, melyek elnyúló, keskeny téglalapokat eredményeznek) a teljes megoldás lehetetlenné válik.


A probléma megközelítése a helyes irányból, könnyűvé teszi ezt.

Az emberekben az a képesség, hogy egy problémát a megfelelő építőelemekkel közelítsenek meg, a tapasztalataikból adódik – mert tanulunk. De mostanáig úgy hittük, hogy a természetes kiválasztódásra épülő evolúció nem képes tanulni: egyszerűen csak halad tovább, fáradhatatlanul ütve az üllőt ugyanazzal a véletlenszerűen változó „kalapáccsal”, járulékosan halmozva a változásokat, amikor azok hasznosnak bizonyulnak.

A Fejlődési képesség fejlődése


A számítástechnikai tudományban olyan algoritmusokat használunk, mint például az agy idegsejt-hálózati modellezése, hogy megértsük az emberi agy működését. A tanulás lényegében nem egy titokzatos dolog: gépek is képesek rá, ha lépésenként megadott algoritmust alkalmazunk. Az ilyen géptanítási algoritmusok jól ismertek a mesterséges intelligenciák részeként. Egy idegsejti hálózatban a tanulás magába foglalja a neuronok (idegsejtek) kapcsolódásainak szabályozását (erősebbé vagy gyengébbé igazítva azokat) a jutalom maximalizálásának irányában. Ezzel az egyszerű módszerrel nem csak az lehetséges, hogy problémákat oldjunk meg, de elérhetjük azt is, hogy idővel a problémamegoldó képesség is fejlődjön.

De hogyan kapcsolódik ez az evolúcióhoz? Az evolúció is fejlődhet? Ezt az elgondolást a „fejlődésképesség fejlődéseként” ismerjük (evolution of evolvability). A „fejlődésképesség” - egyszerűen fogalmazva a képesség a fejlődésre -, a megfelelő variációktól, szelekcióktól és öröklődéstől függ – valójában a darwini elmélet alapköveitől. Érdekes módon ezek mindegyike változhat a korábbi evolúciók hatására, ami annyit jelent, hogy a korábban történt evolúció megváltoztathatja azt, hogy hogyan fog működni a jövőbeni evolúció.

Például, véletlenszerű genetikai variációk miatt egy állat végtagjai hosszabbak vagy rövidebbek lehetnek, de az is változhat, hogy a mellső vagy hátsó végtagok lesznek-e más méretűek. Az ilyen változások alakíthatják a jövőbeni evolúció számára elérhető építőelemeket. Ha a múltbeli szelekció jó irányba formálta ezeket az építőelemeket, akkor ez az új problémák megoldását könnyedebbé teheti – elég könnyűvé ahhoz, hogy egy hozadékos javulással oldjuk meg az újabb problémákat. Például, ha a végtagok hossza egymástól függetlenül változva fejlődött, akkor a megnövekedett magasság többszörös változást tesz szükségessé (amely hatással lesz az összes végtagra) és a köztes változások ronthatnak is az állapotokon. De ha a változások kölcsönösen összefüggenek, akkor a részenkénti átalakulások hasznosak is lehetnek.

A "fejlődésképesség fejlődésének" elmélete egy jó ideje ismert, de az ehhez kapcsolódó tanulási elmélet részletes alkalmazása egy nagyon is szükséges elméleti alapot biztosít e terület számára.


A genetikai hálózatok hasonlóan fejlődnek, mint ahogy az idegsejti hálózatok tanulnak. – a szerző megjegyzése.

A munkánk ezen a területen azt mutatja, hogy a gének közötti szabályozó kapcsolatok – melyek a géneket vezérlik a sejtekben történő kifejeződéseikben -, rendelkeznek az idegsejti hálózatokhoz hasonló tanulási képességekkel. Más szavakkal, a genetikai hálózatok hasonlóan fejlődnek, mint ahogy az idegsejti hálózatok tanulnak. Miközben az idegsejti hálózatok a jutalom maximalizálásának irányába változnak, a természetes szelekció a genetikai kapcsolódásokat az alkalmasság növekedésének irányában változtatja. A tanulási képességet önmagában nem kell megalkotni – ez egy elkerülhetetlen terméke a véletlenszerű variációknak és szelekcióknak, miközben ezek a genetikai kapcsolódásokra hatnak.

Az izgalmas része ennek az, hogy az evolúció pontosan oly módon fejlődik jobbá, mint ahogy az idegsejti hálózatok képesek tanulni azért, hogy jobb problémamegoldóvá váljanak a tapasztalataik következtében. Ez az intelligens rész nem röghöz kötötten „előrelátó” (vagy semmi egyéb, ami ellentmondana a darwini elméletnek); csak rendelkezik a továbbfejlődött evolúciós kapcsolódási pontokkal, melyek képessé teszik arra, hogy újabb problémákat oldjon meg anélkül, hogy előre látna.

Szóval, mikor egy olyan nehéznek gondolt evolúciós feladat (mint egy szem megalkotása) lehetségessé válik a járulékos fejlődés miatt - inkább, mintha csak annyit mondanánk, hogy a vakon haladó evolúció mégiscsak elégséges volt -, talán felismerhetjük, hogy az evolúció nagyon is okos volt ahhoz, hogy olyan építőelemeket találjon, melyek miatt a problémák megoldásai annyira könnyűvé váltak.

Elég érdekes, hogy Alfred Russel Wallace (aki a természetes kiválasztódás elméletét Darwinnal egy időben vetette fel) később az „intelligens evolúció” kifejezést használta, miközben vitatta az isteni beavatkozást az evolúciós folyamatok ívét illetően. Ha a tanulás és az evolúció közötti szabályszerű kapcsolat folyamatosan bővül, abban az esetben ugyanezt a terminológiát kezdhetjük használni ahhoz is, hogy belefoglaljuk ebbe a témába ennek az ellenkezőjét is.

Írta: Richard A. Watson, A Southhampton Egyetem természettudományi/elektronikai és számítástechnikai tudományok karának docense.

Ez a cikk eredetileg a TheConversation oldalán jelent meg. Az eredeti cikk itt érhető el.

Fotó kredit: A kreacionisták szerint az „amerikai uhu” szemét nem lehet megmagyarázni a darwini evolúciós elmélettel. Rachlin Susan. Az Egyesült Államok Hal- és Vadvédelmi Szolgálata.

 

Címkék: Tudomány