Simon G. Powell : Organikus bölcsesség
2012.06.30
A cikket forditotta : Strophariad | orichalcum workshop
Az eredeti cikk:http://www.gaiamedia.org/content/english/allg...
Ha felnyitunk egy modern számítógépet, a drótok, chipek és áramkörök egysége vitathatatlanul bizonyítéka annak, hogy a rendszert intelligencia hozta létre. A részek pontos konfigurációja, szisztematikus elrendezettsége és megtestesült funkcionalitása az emberi leleményességet tükrözi annak legfejlettebb formájában. Aligha lehet ez kétséges, ha vetünk egy pillantást a kisebb és gyorsabb számítógépekre és hálózati munkájukra. Úgy tűnik semmi sem szabhat gátat az értelmes alkotás eme kifejeződésének. Mindezt a technológiai fortélyt és leleményességet az emberi agy/elme komplexum tette lehetővé. Az „agy/elme komplexum” kifejezés oka az, hogy az emberi elme – a tartomány, amelyben az emberi intelligencia megjelenik – nagyon szoros összeköttetettségben áll az emberi aggyal. Elsősorban a neocortexről, az agy legújabban kifejlődött rétegéről gondoljuk úgy, hogy a tudatos intelligenciához köthető. Jóllehet, egy csupasz emberi agy egy számítógéprendszer belső részeivel összehasonlítva primitívebbnek tűnhet, az igazság az, hogy szerkezetileg egy agy sokkal összetettebb. Drótok, mikrochipek és szilikonáramkörök helyett az agy sok milliárd élő, anyagcserét folytató agysejtből áll, s mindegyik sejt a koordinált és jól kivitelezett biológiai mérnökiség tökéletes manifesztációja, mely elektromosságot használ (ebben az esetben elektrokémiai formában), csakúgy mint a számítógépek. Összességében az elektrokémiai neuronok hosszú sorai egy „nedves” polineuronális áramkört alkotnak, mely az agy számára olyan hatalmas számítási (gondolkodás és érzés) kapacitást biztosít, mely esélyt sem ad a szilkonszámítógép-rendszereknek.
Röviden, mindent egybe vetve az emberi agy a tervezettség más súlycsoportjába tartozik, mint a számítógépek. Sokkal fejlettebb. A modern tudomány mégis állhatatosan tagadja, hogy bármiféle intelligencia is kapcsolódhatna a megszerkesztettségéhez. Tehát amíg a tudomány jóvá hagyja az intelligenciát a számítógépek és egyéb gépek számára, addig az olyan biológiai termékek, mint az organizmusok és a szervek (pl. az agy) egy intelligenciát nélkülöző folyamat következtében kellett, hogy létrejöjjenek. Mi ezt a folyamatot evolúciónak hívjuk. A zavarba ejtő kérdés az, hogy miért nem vagyunk képesek felfedezni az intelligenciát az evolúciós folyamatban. Miért ragaszkodik a kortárs tudomány ahhoz, hogy az evolúció vak, amikor létrehozta az ismert univerzum legkifinomultabb „gépeit” – lsd. az agyat és az organizmusokat.
Mesterséges értelem és természeti értelem
Ha feltesszük, hogy az evolúciós folyamat egy intelligens folyamat, azzal nem kezdjük ki Darwin eredeti meglátásait, melyeket olyan világosan kifejtett A Fajok Eredete c. művében, csupán újraértelmezzük, hogy mit is reprezentál ez a folyamat.
Hogy belekezdhessünk a reinterpretálásba, először pontosan meg kell értenünk, hogy mi az az intelligencia. Hogyan határozzuk meg az intelligenciát? Miközben az intelligenciát többféleképpen is meg lehet határozni, minden meghatározás magába foglalja a tanulást valamilyen formában. A Mesterséges Értelemmel foglalkozó tudósok például tanúságot tesznek amellett, hogy az intelligencia tanulást foglal magába, hogy minél többet tud valami – például egy számítógép-vezérelt robot – tanulni, annál intelligensebb. A tanulás elősegítése az intelligencia és az intelligens viselkedés fejlődését segíti elő. Növeld meg egy robot tanulási képességeit, és a (mesterséges) értelem is növekedni fog, ahogyan a képessége is az intelligens viselkedésre. Ha például összehasonlítjuk a mai robotokat a 40 évvel ezelőttiekkel, akkor láthatjuk, hogy az elsődleges oka annak, hogy a maiakat okosabbként tartják számon az elődeiknél, a tanulásra való megnövekedett képességükben rejlik. Vegyük például a Mars-járót, melyet 1997-ben alkalmazott a NASA a Marsot megcélzó küldetése alkalmával. A gép a Mesterséges Értelem szofisztikált kifejeződése volt, mivel hatékony mozgásával fel tudta térképezni a marsi tájat a környezetében. Más szavakkal a gép számítási áramköre képes volt tanulni és értelmet csiholni a marsi világból, s ezáltal értelmesen viselkedni egy teljesen új környezetben. Minél értelmesebb egy robot, minél többet képes tanulni, annál okosabb, intelligensebb. Röviden, a tanulás és az intelligencia egymás függvényei.
Ha megegyezünk abban, hogy a tanulás és az értelem az intelligencia két finomsági próbája, , akkor azt is el kell fogadnunk, hogy az evolúció az intelligencia egy formája, hiszen maga is egy tanulási folyamat. Valamivel több, mint 3 és fél milliárd év alatt az evolúció elsajátította az élet valamennyi trükkjét – a metabolizmustól a vizuális érzékelésig és a fotoszintézisig. Egy organizmus valamennyi tulajdonsága a természeti értelem tartós kifejeződése a replikálódó DNS-be írva és a biologika által kinyilvánítva. Az élet fáját tápláló intelligencia készlete olyan gazdag, hogy saját érdekünkben számos alkalommal utánoztuk már le a működését. Az általunk épített repülőgépek szárnyprofilja a madarakét utánozza. Az epoxi ragasztókat kagylók által készített ragasztókról másoljuk. Fotonérzékeny nappaneleket hozunk létre, hogy megkíséreljük utánozni a fotoszintézist. És így tovább. Dióhéjban, az élet tele van bölcsességgel, melyet évmilliók alatt sajátított el, majd írt a DNS-be. A DNS és a gének ezt az összegyűjtött organikus értelmet reprezentálják, mint ahogyan Darwin jegyzetei saját kibontakozó intelligenciáját.
Genetikai algoritmusok
Persze lehet vitatni, hogy ez az intelligencia, melyet a biológiai evolúció évmilliárdokon keresztül finomított, valójában csak intelligenciának látszik, és ha közelebbről megnézzük, akkor az evolúció inkább a „brutális tanulás” egy formája, semmint azé az intelligens tanulásé, melyet mi ismerünk. Összességében, mivel az evolúció részben random mutációktól függ a DNS-ben, így inkább egy szerencsejátékra emlékeztet, nem is említve azt, hogy a legtöbb ilyen mutáció károsnak bizonyul. Hogy lehetne egy ilyen szerencsejáték-jellegű aktus intelligens? Biztos, azonban, hogy erről van szó?
Hogy válaszoljunk erre a kritikára, vetnünk kell egy pillantást a genetikai algoritmusokra. Ezek olyan programok, melyek az evolúciót szimulálják egy számítógépben. Szó szerint arra alkalmazzák őket, hogy megoldást találjanak komplex problémákra. Ha például létre szeretnénk hozni egy hatékony arcfelismerő programot, amely különbséget tud tenni női és férfi arcok között, ezt egy megfelelő genetikai algoritmuson keresztül tudnánk kifejleszteni. Vegyük a jelölt programok (melyek csak nagyon primitív szinten képesek az arcfelismerésre) egy eredeti populációját , mérjük meg, hogy milyen jól teljesítenek a női és férfi arcok megkülönböztetésének terén, majd a legsikeresebbet szaporítsuk! „Szaporítás” alatt azt értem, hogy vesszük a sikeresebbeket és replikáljuk az alapjukat alkotó kódokat – azonban véletlenszerű mutációkkal. Ezután leteszteljük a következő generációt, majd megint vesszük a legsikeresebbeket, és azokat megint szaporítjuk. Majd ezt még egy milliószor megismételjük egy gyors számítógépen. Mi lesz az eredmény? Nos, az eredmény elkerülhetetlen – végül kifejlesztünk egy olyan programot, mely maximális képességgel rendelkezik a női és férfi arcok megkülönböztetésére.
A kérdés az, hogy az ilyen genetikai algoritmusok kapcsolatba hozhatók-e az intelligenciával? Vagy csak a brutális, értelem nélküli tanulást demonstrálják? Ha tágan vesszük szemügyre ezt, akkor a válasz az, hogy a genetikai algoritmusok a leghatározottabban át vannak itatva intelligenciával. Először is, egy genetikai algoritmust precízen előre meg kell alkotni. Ezt ravasz szoftver-írók végzik el, akik megtanulták, hogy hogyan írják meg az aktuális algoritmusokat (az algoritmus alapvetően egy szoftver-program). Másodszor a hardver, mely futtatja a szoftver-algoritmusokat, szintén pontos előkészítést igényel (értsd: tervezést és építést). A hardvert, a szoftvert és a tervezőt magába foglaló rendszerezett egészként a számítógépen futó genetikai algoritmus áramkörökbe, chipekbe és a számítógépkód sorába írt emberi intelligenciával veszi körül magát. Bár a tanulásnak ez egy kimerítő megközelítése lehet, mégis egyben halálbiztos is, mert garantáltak a nagyszerű eredmények. Éppen ezért használják ma már világszerte a genetikai algoritmusokat az iparban, és ezért olyan csodálatos az élet fája. Ha van egy kialakított rendszered – értsd: a Természet a maga plasztikusan lingvisztikai DNS-ével egy értelmes, törvényeknek engedelmeskedő környezetben -, és azt hosszú időn keresztül „futtatod”, végül fantasztikus teremtmények jelennek meg. Ha a rendszernek csak egyetlen részére összpontosítunk – random mutációra a DNS-ben, vagy az algoritmusok esetében random változásra a számítógépes kódban –, akkor valószínűleg képtelenek leszünk észrevenni az intelligenciát. De ha kiszélesítjük a látómezőnket, és a Természetet egész rendszerként fogjuk fel, akkor – akár a számítógépen futó genetikai algoritmusok – láthatjuk, hogy tele van az intelligencia attribútumaival. A Természetben ez az intelligencia az evolúció folyamatában tükröződik, ahogyan az emberi intelligencia tükröződik a genetikai algoritmusok tevékenységében és végeredményében.
Vegyük a következőt, mely illusztrálja az intelligens tanulási folyamatot, mely az evolúció tipikus jellemzője! Vegyük a repülés evolúcióját!
Az általános vélekedés szerint az állatok a repülést lépésről lépésre sajátították el a repülés valamilyen primitív másából. Az embernek a repülő mókus juthat eszébe. Szárnyszerű bőrhártyájukat kihasználva a repülő mókusok kitárt lábaikkal hatékonyan tudnak fától fáig siklani. Ha a madarak általi repülés evolúciójára fordítjuk a figyelmünket, és elképzeljük, hogy a teljesen kifejlett repülés evolúciója mintegy 50 madártípusú faj (értsd: hüllők, sőt dinoszauruszok) lineáris szekvenciáját foglalja magába, nyilvánvalónak kell lennie, hogy minden faj eggyel jobban alkalmazkodott a repüléshez. Az egész szekvenciális folyamat vizionálható egyfajta tanulási folyamatként. A fajoknak szó szerint időt vesz igénybe a repülés megtanulása. A biologika megtanulja a precíz izomszerkezethez, az izom-koordinációhoz és a levegőnél nehezebb repülés által megkívánt szárnytervezéshez szükséges matematikai és mérnöki ismereteket. Drámaibban szólva, a madarakra jellemző szárnyszerkezet tisztán az aerodinamika pontos „megértését” testesíti meg. Ha azonban csak egyetlen fajra összpontosítunk az 50-ből, akkor valóban nem fogjuk felfedezni az intelligenciát. De ha az egész folyamatra összpontosítunk, láthatóvá válik a szekvenciális haladás, a természetes, mindazonáltal intelligens tanulási folyamat. Egyúttal valamennyi evolúciós innovációra ugyanígy tekinthetünk: a mozgásra, a metabolizmusra és az összes biológiailag meghatározott viselkedésre. Minden esetben a tanulás (és a „megértés”) természetes folyamata az evolúció szinonímája.
Az implikációk
De mit jelent mind ez? Nos, a kezdők számára ez azt jelenti, hogy az evolúció valóban értelmezhető egyfajta intelligens folyamatként úgynevezett véletlenszerű változásokkal a DNS-ben, melyek pusztán individuális események a nagyobb rendszerben, mely a maga egészében nyilvánvalóan nem véletlenszerű, hanem olyasvalami, ami az intelligencia arculatával rendelkezik. Úgy is fogalmazhatnánk, hogy a Természet, mint óriási szervezett rendszer, pontosan úgy van kialakítva, hogy előmozdítsa a kreatív folyamatokat – hasonlóan a számítógépen futó genetikai algoritmusokhoz. Míg a számítógépen futó genetikai algoritmusok alapja az emberi intelligencia, addig a Természetnek a természeti értelem, az élet fájának evolúciója pedig ennek az intelligenciának a folyamatos manifesztálódás. Darwin földrengető öröksége ezért tehát a természet kreatív intelligenciája metodológiájának felfedezésében rejlik.
E paradigma szerint a modern tudomány tanítása az evolúcióról totálisan tévúton jár. Az evolúció nem valamilyen vak és értelmetlen jelenség, hanem sokkal inkább folyamatos kreatív értelem. Így az emberi intelligencia sem a „legfejlettebb” ismert intelligencia, hiszen az emberi intelligencia az emberi agyban gyökerezik, mely maga pedig az evolúció terméke – az evolúcióé, mely több csodát hoz létre, mint bármilyen mérnök. Aligha tagadhatná ezt bárki is. És mégis. Mégis megannyi látszólag okos ember tagadja az evolúció intelligenciáját. Mi mást fed fel ez, ha nem azt, hogy mennyire elidegenedtünk attól a természetes értelemtől, amely létrehozott minket. Legfőbb ideje újra felfedezni a természeti világ dicsőségét. Amíg ezt nem tesszük meg, amíg nem kötjük vissza magunkat a Természet hatalmas bölcsességéhez, amíg el nem fogadjuk, hogy nem vagyunk olyan okosak, mint a rendszer, amely létrehozott minket, addig a gyökereinkhez sem tudunk visszakapcsolódni, sem ennek következményeitől megszabadulni.
Hozzászólások
Hozzászólások megtekintése
Nincs új bejegyzés.