A Valóság Vallása

Volt egy vitám egy programozó arccal, aki azt állította, hogy az újszülöttek fejjel lefele látnak ... én meg azt kérdeztem, hogy mihez képest látnak fejjel lefele? ... - hát mihez? a szemükhöz képest. ... - az oké, hogy a látott kép fejjel lefele vetül a retinára, de az agy honnan a francból tudná, hogy a látóidegen beeső ingerületek a retina melyik részéről érkeznek? ... a 3D grafika programozásban jártas kolléga személetmódjától távol állt az a meglátás, hogy az agyban nincsenek pixelek, nincs a fejünkben egy monitor, ami újra képpé alakítaná a szemtől érkező jeleket ...

De akkor mit is művel az agy a beérkező ingerületekkel? ... Felismeri, értelmezi, képzeteket társít hozzájuk, memorizálja őket, reagál rájuk ... az ingerület odabent egy rendkívül komplex folyamatot indít be, amit mi a valóság megtapasztalásaként élünk meg ... egy szóban összefoglalva, az agy az ingerületet megéli.

---

Egészen eddig alulról közelítettem ehhez a témához. Az intelligencia elvi definíciójától, a viselkedés evolúción át eljutottam a neurális hálózatokig ... de ezen a ponton sokáig megrekedtem ... nem sikerült összekötnöm a neurális hálózatokról szerzett ismereteimet azzal, amit a hétköznapi életben emberi lényként tapasztalok ... pedig ez a probléma motivált a kezdetektől: Megérteni hogyan működik nagyban az idegsejtek hálózata, az agy hogyan dolgozza fel a külvilágból érkező ingereket, hogyan hozza létre a tudatot, és azt a belső világot, amin keresztül megéljük létezésünket.

---

Mikor a FraktART progiban először tologattam az egyenletek paraméterit beállító csúszkákat, eszembe se jutott, hogy ezzel a belső világ mélyebb megértéséhez szerzek elengedhetetlen tapasztalatokat. Láttam ahogy megformálódnak a fraktálok, láttam hogyan élesedik ki a képük elnagyolt ponthalmazokból. Láttam hogyan változik a formájuk a paraméterek állítgatásával, hogy alakulnak ki strukturált mégis szürreális formák a semmiből, majd hogyan öltenek ismerős alakzatokat, azután meg átalakultak egészen mássá.

Ez akkor még csak egy izgalmas és igen szép játék volt ez matekkal ... de igazán érdekessé akkor vált ez a tapasztalat, mikor felettem magamnak a kérdést; Ha neurális hálózatokat tennék a rekurzív egyenletek helyére, abból milyen fraktálok jönnének ki? ... ekkor csapott fejbe a felismerés, hogy WOW, talán most rátaláltam egy szemléletmódra, amivel kezelhetővé válthat a nagy talány; A neurális hálózatok miképp hozhatnak létre egy annyira komplex valamit, mint az emberi elme?

Mit tudnak a fraktálok:

• Tetszőleges formát ölthetnek
• Egyenleteik módosításaira sokféleképp reagálhatnak
  • hirtelen átalakulhat valami egészen más formává
  • alakján kisebb módosulások jönnek létre
  • formája gyakorlatilag nem módosul
• Gyakran tartalmaznak önhasonló, ismétlődő mintákat

Eljátszottam a gondolattal. Mi van akkor ha az idegrendszer olyan fraktálmintákat fejleszt ki magában, melyek a külvilágból érkező ingerületekre hasonlítanak? ...  nagy lépés volt ez abba az irányba, hogy megértsem végre mi is az a belső világ.

Minden egész számnál létezik nagyobb egész szám, és van egy szám, ami definíció szerint minden más számnál nagyobb, ez a végtelen.

- Buta vagy!
- Te vagy a buta, te te te te!
- Nem mert te. te te te és te ... és ezerszer is te!
- Nem mert te, végtelenszer te, úgyhogy nyertem!
- Végtelen plusz kétszer te!
- Végtelenszer végtelenszer te!
- Végtelenszer végtelenszer végtelenszer és ez végtelenszer te. Én nyertem stip stop
...

Így szedi szét egymást két túlművelt kisiskolás a napköziben ... de most komolyan, mennyi végtelen + 1 ? Definíció szerint végtelen. De akkor mennyi végtelen - 1 ? Az is végtelen. Akkor végtelen + 1 = végtelen - 1 ?!! Mijjjjezahülyeség ?!!

Önmagában hülyeség is lenne bevezetni egy ilyen aberrált számot, de a végtelen fogalma nélkül nagy gondban lennénk, ha a határérték, derivál vagy az integrál számítási módszerek helyességét próbálnánk bizonyítani ... ezek nélkül meg egyszerűen nem működne modern tudományunk.

A matematika a józan észt fiókba téve szépen körülírta, definiálta a végtelent, mert szüksége volt rá. Beépítette szemléletmódjába, elfogadta létező fogalomnak ... de a valós világban létezik a végtelen? Létezik a világban bármi aminek mennyiségét vagy bármilyen más minőségét a végtelen írná le? Végtelen tér? Végtelen anyag, energia, végtelen idő, vagy sebesség? ... én úgy látom a tudomány fejlődése mutat egy egyértelmű tendenciát: Előbb utóbb minden természettudományos elmélet megdől, ami valaminek a végtelenségét feltételezi.

Hogy univerzumunk nem végtelen, már a XVIII. században kiderült az Olber paradoxonból (click) ... ma már ott tart a tudomány, hogy a Hubble űrteleszkóp ellátott az univerzumunk pereméig (click) ... de ez önmagában még nem döntötte el a dolgot, attól mert az univerzum kiterjedése véges, még előfordulhat benne a végtelen: ha a világ tetszőlegesen kicsi elemekre darabolható, akkor ezeknek a tetszőlegesen kicsi parányoknak a mennyisége végtelen. De a kémia, az atomfizika, és a részecskekutatás fejlődésével a parányok világáról is kiderült, hogy bár nagyon kicsi, de nem tetszőlegesen kicsi részekből épül fel az univerzum.

De még mindig marad menedéke a végtelennek. A téridő aberrációja a fekete lyuk közepében található szingularitás, ami egy nulla kiterjedésű végtelen sűrűségű pont, amibe végül a fekete lyuk minden anyaga belezuhan ... vagyis ez jön ki a téridő matematikájából ... a matekot nem zavarja a végtelen, de a természet minden bizonnyal máshogy kezel egy ilyen szélsőséges körülményt, csak még nem tudjuk hogyan ... egy fekete lyukból igen nehéz információt kinyerni.

Meggyőződésem, hogy a valóságban nem létezik végtelen ... így valóságban a Pi szám sem írja le magában a világmindenséget, mivel a Pi végtelen pontosságú formájában nem létezik ... nem is létezhet.

A pi a kör kerülete és átmérője közti arány, értéke: 3.14159265359 ... irracionális szám, vagyis nem adható meg két egész szám hányadosaként, tizedes törtben felírt alakja végtelen hosszú nem ismétlődő véletlenszerű eloszlást mutató számsorozat ... ha a végtelen és a véletlenszerűség találkozik, ott perverz dolgok jönnek létre ...

Írjuk le a pi számot 26-os számrendszerben a következő kódolással: A=0, B=1, C=2 ... Z=25 ... így minden számjegynek egy betű felel meg. Ebben a formában felírva a pi:

D.DRSQLOLYRTRODNLHNQTGKUDQGTUIRXNEQBCKBSZIVQQVGDMELM
UEXROIQIYALVUZVEBMIJPQQXLKPLRNCFWJPBYMGGOHJMMQISM...

egy végtelen hosszú véletlen eloszlású betűsorozat ... Mi ebben a perverz? - hogy ebben a betűsorozatban minden elképzelhető dolog bele van írva valahol. Shakespeares összestől, az emberiség egész történetéig ... szó szerint minden.

Hogyan? - Vegyünk egy N hosszú betűsorozatból álló szöveget. Mennyi a valószínűsége, hogy egy N hosszúságú véletlenszerű betűkből álló szöveg pont ezt a szöveget adja? 1:26^N ... keressük meg mondjuk a LOKKO szót a pi-ben, ami 5 betű, így a valószínűsége 1:26*26*26*26*26 = 1:11 881 376, ami nem túl nagy esély, de még mindig valószínűbb mint eltalálni a lottó ötöst (ami 1:43 949 268) ... Van miből próbálkozni, egy végtelen hosszú betűsorozatban végtelen mennyiségű 5 betűs szakasz van. Statisztikailag minden 11 881 376. betűnél meg fogjuk találni a LOKKO-t ... vagyis végtelen / 11 881 376 = végtelenszer fog szerepelni a LOKKO szó a pi-ben  ... naugyehogy perverz! ... Főleg, hogy ugyan ez igaz lesz bármely véges hosszúságú szöveg esetén. Tehát valóban, a pi-ben ott van minden ... minden, és az is végtelenszer.

... mit nekem fraktálok, ha itt a pi ?! ... aha, csak győzzük megtalálni benne azt a mindent

forrás : http://www.cadaeic.net/picode.htm
és egy játék: http://www.dr-mikes-math-games-for-kids.com/your-name-in-pi.html

Darkness imprisoning me
All that I see
Absolute horror
I cannot live
I cannot die
Trapped in myself
Body my holding cell 

így szól a legnagyobb zúzás közepén a Metallica One.

A klippbe a Johnny háborúba megy (katt) című filmből vágták be részleteket. Ez egy első világháborús történet egy katonáról, akinek egy robbanás leszakítja mindkét karját, lábát, arcával együtt a szemeit, füleit, orrát, és a száját ... mindezt sikeresen túlélte, csak hogy átkínlódhasson egy olyan lelki agóniát, amibe legtöbben belegondolni se mernénk ... érzékszerveit elveszítve megszűnt számára a külvilág, ott rekedt szörnyű fájdalmakkal, bezárva a saját elméjébe.

Egy érzékeitől megfosztott elme filozófiai értelemben rendkívül nyers helyzetet teremt. Kívülről nézve egy kupac összeroncsolódott hús, de bárki el tudja képzelni, hogy mi zajlik ott belül. Gondolatok, felidézett emlékek, elképzelt helyzetek, beszélgetések ... álomképek, hallucinációk ... az elme egy egész világot teremt magának odabent ... egy belső világot.

Belső világ? ... Visszaérkeztem volna a kályhához? ... Újra előkerült a régi vallásom központi fogalma, az a misztikus belső világ, ami a külvilágtól függetlenül létezik. Csak közben eltelt több mint 8 év. Leérettségiztem, szétittam a testem, lediplomáztam, munkába álltam ... vagyis papíron érettebb és bölcsebb voltam mint 17 évesen ... és valóban ... 25 évesen már mindent tudtam, amit tudnom kellett, hogy kibogozzam a talányt, mi lehet az aminek létét még akkor is tapasztaljuk, ha teljesen kizárjuk a külvilágot ... hogyan működik a belső világunk.

---

Eddig a mesterséges neurális hálózatok viselkedéséről, és álmairól agyalogtam. Viselkedésnek neveztem mikor egy külvilágból érkező inger végigszalad a hálózaton, majd ebből létrejön valami reakció ... míg az álmukról alkotott elképzelés jóval elvontabb: a neurális hálózat álma egy fraktál, amit egy a hálózatban vég nélkül pörgő ingerület formáz meg.

A fraktáloknál nagyobb matematikai misztikum nincs. Egy fraktálban bármi benne lehet ... szó szerint bármi. Bármi, amit el tudunk képzelni, ahhoz találhatunk egy fraktált, ami tetszőleges részletességgel megformázza azt. Nem csak képekhez, alakzatokhoz, de akár elvont dologhoz is. Fraktál lehet egy történet, egy gondolat, vagy akár egy emlék ... tényleg bármi ... sőt olyan fraktál is létezik, ami az eddig felsorolt összes dolgot egyszerre tartalmazza. A fraktálokat nem köti semmi, a matematika nagyvonalúan végtelen variabilitást biztosít nekik.

Tudva, hogy egy neurális hálózat működése képes fraktált formálni, a fraktálok meg képesek magukba foglalni bármit, amit az elme megalkotni képes ... összeállt a kép: elménk, belső világunk nem más, mint egy rendkívül komplex fraktál.

Volt vagy 36 fok, ezer ágra sütött a nap, mi meg nagy vidáman ejtőztünk egy ligetben ... a nagy heverészés közben nekem meg sikerült filozófusra inni magam ... A részeg filozófus szemüvegen keresztül megláttam, hogy mi most valójában nem csinálunk semmi mást, csak próbáljuk elkerülni a hőgutát. Minden igyekezetünk arra összpontosul, hogy legyen nálunk hideg sör, és lehetőleg az árnyékban maradjunk. Ahogy a nap fordult, 2 óra alatt nagyjából 15 métert költöztünk arrébb plédestül ... és ahogy körülnéztem, láttam, hogy más pléden heverő társaságok is így tettek. Lassan de biztosan mind araszoltunk az árnyékkal együtt, közben talán észre se vettük magunkat, úgy el voltunk merülve a nagy közös semmittevésben, vihorászásban ... én is jót mulattam frissiben született meglátásomon: Az ember azt képzeli magáról, hogy egy intelligens lény, gondolkodik, tudatában van tetteinek, pedig csak a nap elől menekül az árnyékba, nehogy felforrjon az agyvize. ... némileg vicces, de ritka cinikus gondolat volt ez tőlem ... mégis volt benne fantázia.

Az AiVolució megírásakor nem volt célom, hogy a viselkedésminták mesterséges evolúciójával valós idegrendszeri folyamatokat modellezzek, de ez nem jelenti azt, hogy nem foglalkoztatott a kérdés, hogyan tanul egy valódi agy. Ebben az árnyékba bújós cinikus gondolatban találtam meg a probléma megoldását ...

... A komfort ... Egy valódi idegrendszer a komfort elérésére törekszik. A komfort az a külső feltétel, amivel el lehet dönteni, hogy egy viselkedési minta célra vezető e vagy sem. A célravezető viselkedések megerősödnek, míg a diszkomfortot, stresszt kiváltó reakciókat célszerű gyengíteni, módosítani ... Érzésre ez is egyfajta viselkedés evolúció. A viselkedési mintákra ható szelekció és mutáció egyértelműen jelen van a modellben, míg a reprodukciós feltétel nem érhető tetten ...

A komfortelmélet szerint a testet érő pozitív és negatív hatások fejlesztik az idegrendszert. Ha a test jól érzi magát, az idegrendszer megerősíti belső kapcsolatait, míg diszkomfort, stressz esetén a neuronok hálózata módosításokkal reagál, új kapcsolatok jönnek létre, régiek szüntetnek meg, ezzel módosítva a viselkedésmintákat.

Úgy éreztem ismerős terültre tévedtem. Az informatika mellé tantervi anomáliák miatt kaptam ajándékba még egy tanár szakot is ... ennek keretében tanulhattam az egyetemen némi pedagógiát és pszichológiát ... ezen belül érintette a tananyag az operáns kondicionálást (click).

Az operáns kondicionálás egy egyszerű oktatási módszer, amiben következetes jutalmazással és büntetéssel tanítunk meg kívánt viselkedésformákat ... gondolom most minden állatidomár jót röhög magában ... de számomra nem azért lett érdekes ez a kondicionálós téma, mert akkora nagy felfedezés lenne ... ez egy jól ismert jelenség, amit szinte tökéletesen magyaráz a komfortelmélet.

Nem sokkal a FraktART megírása után találtam rá a világ legszebb képernyő-pihentetőjére: http://www.electricsheep.org/ ... ennél királyibb fraktálorgia a világon nincs.

A program neve egy regény címéből származik, Do Android Dream of Electric Sheeps, vad fordításban: Álmodnak-e az androidok elektronikus bárányokkal. E regény alapján rendezte Ridley Scott a nagy sci-fi klasszikust, a Szárnyas fejvadászt (katt).

A regény és a film egy probléma körül forog: Lehet egy szintetikus teremtmény teljesen emberi? ... A történet szerint az androidokat csak egy empátia teszttel lehet megkülönböztetni az emberektől, mivel egy mesterséges értelem nem képes az együttérzésre ... hogy miért nem, azt nem tudhassuk, de könnyen el lehet fogadni az állítást, mivel emberi meggyőződésünk, hogy mi mind különlegesek vagyunk ... (Én nem! ... engem mindig zavart, ha ilyen önkényes módon különböztetjük meg magunkat.)

Az Electric Sheep képernyő-pihentető programozója kiagyalt egy egészen aranyos körítést a művéhez. Ezek a látványos pörgő forgó fraktálok számítógépek álmai ... ezek lennének azok a bárányok, amit a gépek álmodnak ...
Innen jött az ihlet: Ha meg tudnánk fejteni, hogy mit és hogyan álmodhat egy gép, talán közelebb kerülhetünk ahhoz, hogy megértsük saját álmainkat is.

A mesterséges neurális hálózatokat eddig azért szerettem, mert viselkednek, reagálnak a külvilág ingereire ... de az álom nem viselkedés, nem a külvilág ingereire adott reakció ... Kicsit elengedtem a fantáziám és elképzeltem egy olyan neurális hálót, amit nem külső ingerek hajtanak: Kössük a hálózat kimenetét önmaga bemenetére, adjunk neki egy löketet, és hagyjuk hadd pörgesse a rendszer önmagát ... íme egy rekurzív neuronháló, aminek működése igencsak hasonlít ahhoz a matekhoz, amivel eddig attraktorokat rajzoltattunk ... csak itt az attraktor térben forgó vektora helyett egy ingerület pörög a rekurzióban, a képletek helyett meg a neurális hálózat végzi a műveleteket ... gyanús, hogy ez a rendszer is képes lehet fraktált alkotni ... egy fraktált a maga végtelen bonyolultságával ... egy fraktált, amit egy neurális hálózat álmodik ...

Még gimis se voltam, de már rabul ejtettek a fraktálok. Először valami nagyon ismeretterjesztő cikkben olvastam a Mandelbrot halmazról. Egy alakzat, aminek véges a területe, de végtelen a kerülte ... amit végtelenségig nagyíthatok, és mindig új részletek bújnak belőle elő ... csupa furcsaság ... de az fogott meg igazán, hogy milyen jól néz ki.

A nagyon ismeretterjesztő cikk szerint ennek a végtelen bonyolultságú ábrának a képlete csupán ennyi: Z = z*z + c ... nagy Zé egyenlő kis zé négyzet plusz cé ... aha, mi? Vakarhattam bárhogy a fejem, de nem láttam be, hogy ebből hogyan jön ki ez a kép ... csak jóval később, a gimi végén sikerült megértenem a látvány mögött rejlő matekot, hogy a képlet rekurzív komplexszám-sorozatokat ír le, és azok a c pontok alkotják a halmazt, melyekből kiinduló sorozatok határértéke nem végtelen ... De az ámulathoz, nem kellett megértenem hogyan működik, a fantáziámat anélkül is megmozgatta a matematikai képlet, ami képes magában egy végtelen bonyolultságú világot teremteni, ráadásul igen szépet.

---

Egyetemen a rekurzív algoritmusok szemléletes példájaként jöttek elő az úgynevezett önhasonló fraktálok. Hópehely, karfiol, páfrány, és ehhez hasonló formák, ahol a nagy kép önmaga kisebb ismétlődéseiből áll össze.

Szórakoztató volt rekurzív képletekben megfogalmazni ezeket formákat, aztán nézni a Comenius LOGO teknőcét, ahogy a képernyőn cikázva kirajzolja őket.

---

De a legtömörebb fraktál gyönyör még csak ezután jött. Szabadon választható egyetemi tárgy volt a Fraktálok világa. Itt hallottam először a strange attraktorokról.

A strange attraktor egy rekurzív vektorsorozat (vektor = térbeli koordinátahármas), melynek pontjai "vozódnak" valamilyen térbeli alakzathoz. A rekurzív képletet működését úgy kell elképzelni mint egy egyszerű gépet, amibe bedobhatunk egy vektort, ő azon végrehajtja a képletbe írt műveleteket, és kidob egy eredményvektort ... majd ezt a eredményvektort visszadobjuk a gépbe, majd azt is visszadobjuk ami abból kijön ... és így pörgetjük a vektorokat a gépben a végtelenségig ... Ha eközben minden egyes eredményvektor által jelölt pontot beszínezünk a térben, a szemünk láttára fog kirajzolódni az attraktor formája ... pl. egy ilyen:

X = sin(x*y)+y*A; Y = cos(x)-sin(z*B); Z = cos(y*x)+C*sin(x);
A = 1.464; B = 0.776; C = -1.104;

Ez a téma annyira bejött, hogy puszta lelkesedésből (és a Fraktálok világa tárgyból egy megajánlott jelesért) írtam egy saját attraktor fraktál megjelenítő progit. Ez lett a FraktART.zip. A fenti kép is ebből mászott elő.

Strange attraktorokat keresgélni valódi felfedező munka. Írj egy rekurzív képletet, ami nem száll el a végtelenbe (a sin, cos nem száll el), vegyél fel pár paraméter értéket (a fenti példában paraméterek az A, B, C), és próbáld ki, hátha megformál a képleted valamit ... ez elsőre nem valószínű, de ha módosítgatod a paraméter értékeket (eszközök / paraméterek), előbb utóbb ki fog robbanni egy alakzat a semmiből ... egy forma, amit könnyen lehet, hogy te láttál a világon először.

Multiágenses szimulációk. Ilyen elegáns neve volt annak a választható tárgynak, aminek keretén belül végül működésbe hoztam mindazt, amin addig csak filozofáltam. Életem legdurvább, két hetes kódolás-cunamijának eredményeként megszületett ez: AiVolucio.0.zip (nem kell félni tőle, nem harap)

A program szabályait leírtam a olvassel.txt fájlba, így azokra a részletekre itt nem térnék ki. Inkább arról beszélnék, hogy a viselkedés evolúciós elképzelésemből hogyan jött létre ez.

Ahogy a biológiában egy élőlény felépítést a DNS kódolja, úgy a mesterséges neurális hálózatok viselkedését a szinaptikus kapcsolatok erősségei kódolják. Tehát egy neurális hálózat esetén a szinaptikus erősségek különböző kombinációira tekinthetünk úgy, hogy azok a viselkedésminták génjei.

Az evolúció feltétele, hogy létezik a génekre ható szelekció, reprodukció, és mutáció. Ha ezek megvannak, a gének fejlődni fognak a szelekciós elvárásoknak megfelelően. Tehát ha mesterséges intelligenciát szeretnénk létrehozni, alkossunk egy szimulált evolúciós környezetet, amiben egy neurális hálózathoz tenyészünk és fejlesztünk viselkedést kódoló génkombinációkat.

Szemeszterekkel az AiVolúció megalkotása előtt voltak a vázlatos terveim, hogyan fogom programba írni a nagy agymenésem. Továbbra is a két egymás ellen játszó sakkprogram elképzeléséből indultam ki. A gépi ellenfelek rengeteg meccset játszanak egymás ellen valami egyszerű játékban ... ez eddig ugyan az, amiről már gimiben is fantáziáltam, de ehhez az egyetemen még hozzáadta a mesterséges neurális hálózatok elméletét, és viselkedésüket kódoló géneket.

Az első elképzelés nagyjából így nézett ki: Legyen mindkét félnek egy viselkedési géntárháza, amiből minden meccshez kiválasztanak egy génkódot, az betöltik a saját neurális hálózatukba, és úgy játszanak. Aki nyer, annak a választott viselkedés-génkódja életképesnek bizonyult, tehát az változatlan formában visszakerülhet a géntárházba ... aki veszít, törli az aktuális a génkódját (szelekció), lemásolja a nyertesét (reprodukció), és kis mértékben random módosítva azt (mutáció) behelyezi a saját géntárházába.

Ez az evolúciós mechanizmus szokatlannak tűnhet, de működőképes, mivel az előnyös géneket szaporítja az előnyteleneket ritkítja, a mutáció meg lehetővé teszi új génmódosulatok kipróbálását. Nagyobb probléma volt megfelelően "izgalmas" kompetitív játékot találni a neurális hálózatok számára. 

Az egyik legegyszerűbb játékötletem egy fogócska volt. A fogó, a macska, a menekülő, az egér. A macska nyer ha x időn belül elkapja az egeret, ellenkező esetben az egér nyer ... Egyszerű, mégis felvetett egy problémát ... Az eredeti evolúciós koncepció egy szimmetrikus játékot feltételez, amiben mindkét félnek ugyan azok a céljai, míg ez a fogócska kifejezetten asszimetrikus ...

A multiágenses szimulációk előadáson embertömegek mozgásának modellezéséről és egyéb sokszereplős szimulációkról tanultunk. Az ágens egy programegység, ami önálló módon képes döntést hozni a szimuláció keretein belül ... adta magát, hogy a mesterséges neurális hálózatok kifejezetten alkalmasak ágensnek ... pont erre ne indult volna be az agyam?! ... Feltettem a kérdést: Megtanulhatnak-e együttműködni egyszerű neurális hálózatok, kialakulhat-e valami kooperatív stratégia, amivel a macskák közösen cserkésznek be egereket? ... erre nem tudhattam máshogy választ adni, programot kellett írni ... (amúgy meg a beadandóért megajánlott jegyet lehetett kapni a tárgyból) ...

Az új multiágenses elképzelésben már nem két példány játszik egymás ellen, hanem sok ... ez cseppet átírta az eredeti terveket. Dobtam a géntárház ötletét ... vagyis inkább a géntárházat úgy ahogy van áthelyeztem egy arénába. Itt már nem a háttérből töltődnek be a gének, hanem minden létező gén folyamatosan játékban van ... így lett tömeges a macska egér fogócska, amiben ha egy példány elbukik, akkor az törli a viselkedését kódoló géneket (szelekció), majd egy sikeresebb egyed génkódját lemásolva (reprodukció), azt kis mértékben random módosítva (mutáció) folytatja a játékot ...

Ha randomgenerált génekkel indítjuk a szimulációt, megfigyelhetjük, ahogy a kezdeti fogalmatlan bolyongás és halálozások után a macskák viszonylag gyorsan megtanulnak egeret fogni ... ezután nem sokkal az egerek is megtanulnak menekülni. Majd az idő előrehaladtával egyre rendezettebbé válik a tömeges fogócska, miközben az egerek megtanulnak falkába tömörülve védekezni a macskák ellen ... de sajnos a macskákat sosem láttam együttműködni, összehangoltan vadászni.

---

"Hol van itt a tézis? Mit akarsz ezzel a programmal bizonyítani, mi az eredmény? ... Ez nem tudomány. A beadandód ebben a formában értékelhetetlen." - kaptam meg beadás után a velőtrázó kritikát az AiVolucióra a multiágenses szimuláció tárgy előadójától ...

Mi a picsa?!! Két hétig alig aludtam, éjjel nappal kódoltam mint a megszállott ... és értékelhetetlen? ... ez? ... dehisz működik!!! ... magyarázhattam, mit tud a progi, de a tanár hajthatatlan volt ... nem érdekelte mennyi melóm volt vele, az se érdekelte, hogy a program működik-e. Őt az érdekelte, hogy mi volt a szimuláció célja, a valóság milyen aspektusát akartam a programmal modellezni, mit akartam a modellemmel megfigyelni, és mi lett a megfigyelés eredménye ...

Valóban ... az AiVolució nem tudományos jellegű munka volt. Nem egy szimulációval ellenőrizhető tudományos állítást, hanem az intelligencia természetéről alkotott filozófiai elképzelésemet teszteltem vele ... így egyetemi beadandó házifeladatként elbukott, de a viselkedés evolúció működőképességét mégis gyönyörűen igazolta.

Pályaválasztásomat erősen meghatározta a mesterséges intelligencia körüli filozofálgatás. 17 évesen saját kútfőből alkottam egy modellt, azt hittem feltaláltam a spanyol viaszt, a viselkedés evolúción alapuló mesterséges intelligenciát ... de a programozói tudás, amit C64-en szedtem össze még a gimi előtt, nagyon kevés volt ahhoz, hogy megvalósítsak ebből az elképzelésből bármit is ... 

... Szakértői rendszerek, játékfák, és ezeken végrehajtott mindenféle trükkös algoritmusok ... eféle okosságokat hallgattam az egyetem mesterséges intelligencia előadásain ... totális csalódás ... hiába a gráfelmélet, a nagyon okos heurisztikák, erről a megközelítésről már a gimiben beláttam, hogy ez mint a Deep Blue, nem intelligencia.

Később választható tárgyként hallgattam előadásokat az élő idegsejthálózatok működését modellező absztrakt konstrukciókról, a mesterséges neurális hálózatokról (click). Ez már sokkal érdekesebb megközelítésnek tűnt ... de komoly intellektuális izgalmak helyett hamar eldurvult levezetésekkel teleírt táblák unalmába fulladtak az órák. Statikus képlethegyek különböző neuron-modellek képességeiről ... Az tette be igazán az ajtót, amikor az előadó egy órán keresztül vezette le, hogy egy speckó neurális hálózat miért nem lehet képes végrehajtani a XOR logikai műveletet ... én meg a végén feltettem a kérdést, hogy miért fárasztjuk szegény neuronokat olyasmikkel, amiket pár tranzisztorból álló logikai kapu is simán megold? A valódi idegsejteket sem logikai műveletek megoldására kreálta a természet ... végül nem is vizsgáztam le tárgyból, de nem azért mert érdektelenné vált volna számomra a téma, csak ez az elvadult matematikai megközelítés taszított.

---

A viselkedés evolúción alapuló mesterséges intelligencia az egymás ellen játszó két sakkprogramos gondolatmenetem továbbgondolása, általánosítása. Viselkedésnek nevezem azt, ahogy egy adott helyzetre reagál egy rendszer. A tanulás folyamata meg egyfajta evolúció, amiben azok a viselkedésminták választódnak ki melyek előnyösnek, adaptívnak bizonyulnak valamiféle külső feltétel szerint.

A sakkban viselkedésnek nevezhetjük, hogy mit lépünk egy adott állásban. Adaptív viselkedésnek számítanak azok a lépések, amivel valószínű, hogy nyerünk ... De már gimiben beláttam, hogy a sakkot gyakorlatilag lehetetlen pusztán próbálkozással kitapasztalni, ehhez egyszerűen túl sok a lehetséges állás, a lehetséges lépés ... és ez még csak a sakk ...

Egy intelligenciától elvárható, hogy a valódi életben előforduló helyzetekre adjon adaptív válaszokat ... de hogyan, ha már a sakk viszonylag egyszerű szabályok közé szorított absztrakt világa is kezelhetetlenül bonyolultnak tűnt ahhoz, hogy egy gépi intelligencia kiismerhesse?! ... gimiben még elképzelésem se volt miképp lehetne kezelni ezt a problémát ... de mégis éreztem, hogy az intelligenciának valahogy így kell működnie ... hittem, hogy a viselkedés evolúción alapuló mesterséges intelligencia elképzelése alapvetően jó.

---

A mesterséges neurális hálózatok legérdekesebb matematikai tulajdonsága, hogy képesek hasonló jellegű bemenetre, hasonló kimenetet adni ... Ez elég pongyola megfogalmazás, de kb összefoglalja a lényeget. Egy neurális hálózatnak nem kell ismernie az összes lehetséges helyzetet ahhoz, hogy megfelelő reakciót tudjon rájuk adni. Elég, ha az aktuális helyzet valamilyen lényeges tulajdonságban hasonlít egy már ismert esetre, amire a hálózat elfogadható reakciót ad, akkor erre a helyzetre is hasonlóan jó reakciót adhat.

---

Egy mesterséges neurális hálózatban az idegsejtek modellezett viselkedése viszonylag egyszerű:

• Az ingerek számszerű értékek
• A neuron összegzi a hozzá egyidőben beérkező ingereket
• A szummázott ingert a neuron szinapszisokon keresztül továbbítja
• A szintapszis az ingert megszorozza egy számmal. Ez a szám az adott szinapszisra jellemző szinaptikus erősség.

A modellből következik, hogy egy neuron viselkedését csakis a szinaptikus erősségek határozzák meg. Ha több neuronból hálózatot szervezünk, akkor ennek a hálózatnak a viselkedését is csak az őt alkotó sejtek szinaptikus erősség értékei fogják meghatározni.

Már csak azt nem tudjuk, hogy egy ilyen hálózatot hogyan lehet kiokosítani, hogy az ismert helyzetekre a megfelelő választ adja ... Min is agyaltam a gimiben? ... viselkedés evolúción? Akkor naná, hogy evolúcióval ... 

Nem könnyű elfogadni, hogy nincs odafent semmiféle isten, aki vigyáz ránk, helyette ki vagyunk szolgáltatva a világ véletlenszerű szeszélyeinek. Azzal a gondolattal sem egyszerű megbirkózni, hogy nincs halhatatlan lelkünk, helyette egy roppant bonyolult biológiai gépezet vagyunk, ami ha felmondja a szolgálatot, örökre megszűnünk létezni ... tényleg nem könnyű, és én pont ezért büszke voltam magamra, hogy a valóság hitvallása nevében mindezt el mertem fogadni ... Később mégis azzal kellett szembesülnöm, hogy az én bátorságomnak is megvannak a maga határai.

Volt egy képzet, amit annyira magától értetődőnek érzetem, hogy önszántanból talán sose kezdtem volna el firtatni a mibenlétét, de miután egy hajnalba nyúló TVzés közben belefutottam ebbe a jelenetbe, már nem volt visszaút ...

Röviden a lényeg: a szabad akarat értelmetlen fogalom egy olyan világban, amiben a fizika törvényei uralkodnak.

Eltökélt ateistaként nem tudtam megcáfolni ezt a gondolatot, nem találtam alóla kibúvót. Az agyamban zajló fizikai folyamatokra éppúgy nincs ráhatásom, mint a gravitáció törvényeire. Nincs olyan, hogy egy alma felfele zuhan csak mert én úgy akarom, éppúgy egy az agyamon végigfutó ingerületet sem tudok tetszés szerint eltéríteni. Az ingerület úgy halad, ahogy az idegsejtek és a szinapszisok (katt) továbbítják ...

Talán ez volt a legsokkolóbb gondolat, amivel valaha dolgom volt ... Eszerint nemcsak arra nincs ráhatásom, hogy rá akarok-e gyújtani, vagy sem, hanem egyszerűen semmire sincs. Minden csak úgy megtörténik velünk. A külső behatások éppúgy, mint saját reakcióink. Mindent az okság irányít, az események láncolatai bennünk ugyan úgy, mint körülöttünk, csakis a fizikai törvények szerint zajlanak. Mi meg az egész forgatagot csak nézzük, mint valami mozit ... csak nézzük ... nézzük ... aztán egyszer csak elszakad a film