Niesztuczna inteligencja

Elowan miała wszelkie powody do irytacji. Nie chciała od życia wiele – tylko odrobiny słońca. Ale za każdym razem, kiedy podjeżdżała swoim samochodzikiem na miejsce, w którym mogłaby się spokojnie powygrzewać, światło gasło, i zapalało się gdzieś indziej. Kolejna wycieczka i kolejne rozczarowanie. Na szczęście podróże Elowan nie musiały być szczególnie dalekie. Najdalej na długość laboratoryjnego stołu. Jak na skrzydłokwiat to i tak zdumiewająca odległość.

Elowan to cyborg skonstruowany w MIT Media Lab przez prof. Harpreeta Sareena. Naukowiec wszczepił doniczkowej roślinie srebrne elektrody, które wychwytywały niezwykle słabe bioelektrochemiczne sygnały przebiegające między jej tkankami. Sygnały, które są dla innych części rośliny informacją, że następuje zmiana w środowisku – np. temperatury czy poziomu światła – albo uszkodzenie liści, korzeni czy pączków. W przypadku niektórych roślin reakcję wywołuje nawet delikatne dotknięcie przez człowieka.

Kiedy więc uzbrojony w elektrody skrzydłokwiat wykrywał pojawienie się źródła światła, reagował właśnie takimi sygnałami. Podpięty do elektrod komputer wzmacniał sygnały, a niewielkie, czterokołowe autko, na którym stała doniczka, toczyło się w stronę światła, wykonując polecenia rośliny – co widać na sekwencji zdjęć obok.

To nie zabawa. Elowan miała być demonstracją tego, jak żywe stworzenia mogą wchodzić w dialog z komputerami i jak możemy wykorzystać istniejące już w naturze inteligentne mechanizmy do tego, żeby nasz sztuczny świat stał się bardziej inteligentny.

Zalety biologiczności

Są trzy zasadnicze powody zainteresowania naukowców takimi biotechnologicznymi systemami. Pierwszy to sprawność. Dzisiejsze komputery, przy całej swojej potężnej mocy obliczeniowej, marnują ogromne ilości energii.

Ludzki mózg do działania potrzebuje około 20 watów. Tymczasem, według szacunków prof. Kwabeny Boahena, bioinżyniera z Uniwersytetu Stanforda, porównywalnej mocy komputer zużywałby aż 10 megawatów, czyli tyle, ile produkuje największa na świecie, 200-metrowa turbina wiatrowa. A zasoby energetyczne ludzkości nie są nieskończone. Branża komputerowa i telekomunikacyjna zużywa dziś rocznie około 200-300 TWh energii elektrycznej. A już w 2025 r. ma jej zużywać nawet 10 razy więcej, głównie przez masowe instalowanie podpiętych do sieci 5G urządzeń tzw. internetu rzeczy. Według szacunków Stowarzyszenia Przemysłu Półprzewodnikowego SIA około roku 2040 łączne zapotrzebowanie energetyczne wszystkich komputerów świata przekroczy całą dzisiejszą globalną produkcję elektryczności.

Po drugie, żywe, samonaprawiające się komputery czy bioroboty mogłyby funkcjonować w miejscach, gdzie nawet najtwardsze obwody scalone nie dają rady, np. w głębinach oceanów, ekstremalnie wrogich elektronice warunkach środowiskowych, takich jak te panujące na Wenus czy we wnętrzach naszych własnych ciał. O ile rośliny doniczkowe pokroju skrzydłokwiata mają dość wąski zakres warunków środowiskowych, które tolerują, jednokomórkowce, zwłaszcza bakterie, które też można zaprząc do układów bioelektronicznych (o czym za chwilę), potrafią żyć w temperaturach czy zakwaszeniu, których nie byłby w stanie wytrzymać żaden układ elektroniczny.

Ale poza pogonią za efektywnością jest jeszcze trzeci powód, silniejszy. Ciekawość. Natura miała setki milionów lat na opracowanie sztuczek, których my próbujemy nauczyć komputery zaledwie od paru dekad, takich jak rozpoznawanie wzorów, optymalizacja tras czy komunikacja z otoczeniem. Jeśli nie możemy skopiować czy ulepszyć naturalnych rozwiązań, może moglibyśmy je po prostu pożyczyć?

Krabowa logika

Czasami eksperymenty z biokomputerami przybierają niecodzienne kształty. W 2012 r. prof. Yukio-Pegio Gunji z Uniwersytetu Kyoto zbudował w laboratorium bramkę logiczną. To jeden z najprostszych układów pozwalających na przetwarzanie danych: przyjmuje kilka sygnałów przychodzących (input) i przetwarza je w sygnał wychodzący (output), który przybiera jedną z dwóch wartości. Prawda lub fałsz. 1 lub 0. Bramka prof. Gunjiego od klasycznych różniła się tylko jednym detalem. Zamiast impulsów elektrycznych, zarówno inputem, jak i outputem były stada krabów.

Kraby z zamieszkującego płytkie laguny gatunku Mictyris guinotae (na zdjęciu poniżej) mają w zwyczaju poruszać się dużymi, zwartymi grupami. Naukowcy wpuścili dwie takie grupy do labiryntu zbudowanego tak, by do spotkania obu grup dochodziło na skrzyżowaniu przypominającym budową elektroniczną bramkę logiczną. Po „zderzeniu” obie grupy zwierząt łączyły się w jedną i wspólnie szły w kierunku, który był sumą wektorów ich wcześniejszego ruchu. Korytarz, który wybrały, otrzymywał wartość „1”. Powstała prosta, napędzana stawonogami maszyna do przetwarzania danych, zdolna do realizowania dwóch fundamentalnych operacji logicznych: koniunkcji i negacji.

Jest oczywiście mało prawdopodobne, żeby ktokolwiek stworzył kiedykolwiek laptopa bazującego na wodnych bezkręgowcach. Jeden z naukowców współtworzących krabowy komputer wziął jednak na cel inne, o wiele prostsze stworzenie, które może wkrótce stać się bezcennym narzędziem dla inżynierów.

Prof. Andy Adamatzky z Centrum Niekonwencjonalnych Obliczeń Uniwersytetu Zachodniej Anglii zajął się śluzem. Konkretniej, śluzowcem z gatunku Physarum polycephalum, zwykle mieszkającym na butwiejących drzewach i wilgotnych kamieniach. Jest to stworzenie chorobliwie żółte, oślizgłe i dla przeciętnego człowieka prawdopodobnie nieco odpychające. Ale dla sporej grupy naukowców z Adamatzkym na czele to jedno z najbardziej zdumiewających stworzeń świata. I kto wie, czy nie stanowi przyszłości komputerów.

Śluzowiec to dziwna, starożytna forma życia niezaliczana ani do zwierząt, ani do roślin, ani do grzybów, spokrewniona za to z jednokomórkowymi amebami. Zaczyna życie jako mikroskopijny „pełzak”, który wygląda jak klasyczna ameba. Gdy dwa takie pełzaki zleją się ze sobą, tworzą strukturę nazywaną śluźnią lub plazmodium. I to właśnie śluźnia jest przedmiotem fascynacji naukowców. To jedna ogromna komórka, zawierająca setki albo tysiące jąder. Szybko rosnące plazmodium niektórych gatunków może osiągnąć nawet kilka metrów rozpiętości i jest tworem bardzo dynamicznym. Wysuwa wypełnione cytoplazmą wypustki, za pomocą których szuka pożywienia, odsuwa się od światła i drażniących substancji. Zmienia swoją strukturę, pompując więcej cytoplazmy w najbardziej obiecujące odnogi, pozwalając zanikać tym już niepotrzebnym. Pulsuje w takt przechodzących stale przez jego wnętrze sygnałów chemicznych, prowadząc skomplikowany optymalizacyjny taniec. Zawsze dąży do tego, by tworzyć najbardziej efektywne, najkrótsze połączenia między źródłami pożywienia.

I to właśnie talent do optymalizacji zwrócił uwagę naukowców. Okazało się, że śluzowce są zadziwiająco dobrymi planistami. Gdy umieszczono je na mapie, na której w miejscu dużych metropolii położono kupki płatków owsianych, śluzowce łącząc je, tworzyły strukturę łudząco przypominającą układ głównych szlaków transportowych danego terytorium: Kanady, Niemiec, Japonii czy całej Afryki. Podobne eksperymenty pozwoliły już m.in. odtworzyć sieć transportową starożytnego Rzymu, przewidzieć trasy wędrówek migrantów z Meksyku do USA czy zaplanować najefektywniejsze trasy ewakuacji pracowników biurowców. Ale Physarum ma o wiele więcej talentów.

„Moja praca ze śluzowcami pokazała, że możemy zaprojektować w pełni funkcjonalne komputery ogólnego zastosowania – opowiadał Adamatzky w rozmowie z portalem Phys.org. – Do prowadzenia obliczeń nie potrzeba jakiejkolwiek inteligencji, lecz jedynie prostych reakcji na stymulację chemiczną, optyczną, dotykową i, być może, grawitacyjną”.

Śluzowiec-komiwojażer

W grudniu japońsko-koreański zespół naukowców z Uniwersytetu Keio pokazał, jak mogłyby w praktyce wyglądać takie urządzenia. Naukowcy nauczyli plazmodialną amebę rozwiązywać problem matematyczny, który stanowi spore wyzwanie nawet dla najnowocześniejszych komputerów. To tzw. problem komiwojażera.

Zadanie jest pozornie proste. Sprzedawca musi odwiedzić miasta znajdujące się w różnej odległości od siebie, planując trasę tak, by zaczynała się i kończyła w tym samym mieście, a każde miasto, poza pierwszym, zostało odwiedzone tylko raz. Celem jest znalezienie optymalnej trasy. Drobnostka? Okazuje się, że złożoność problemu rośnie wykładniczo razem ze zwiększaniem liczby zbioru miast. Przy czterech punktach docelowych są tylko trzy możliwe trasy do przeanalizowania. Przy sześciu – 360. Przy ośmiu – już 2520 tras. Nie ma prostej, matematycznej formuły pozwalającej znaleźć najbardziej efektywną trasę. Trzeba przeliczyć je jedna po drugiej lub, gdy nie jest to możliwe, stosować różnego rodzaju zaawansowane algorytmy, opracowywane gorliwie przez matematyków. Tak przynajmniej do problemu podchodzą tradycyjne komputery. Ale nie ameby.

Uczeni umieścili śluzowca w naczynku otoczonym kanalikami, a na końcu każdego z kanalików pożywkę. Łącznie stworzyli 64 kanaliki, po osiem na każde „miasto”. Każdy z kanalików oznaczono literą od A do H, oznaczającą miasto, oraz cyfrą od 1 do 8 oznaczającą to, w której kolejności „komiwojażer” powinien to miasto odwiedzić w rozwiązaniu. Jeśli np. ameba dotarła do końca kanalików A3, B2, C4 i D1, oznaczało to, że rozwiązaniem problemu jest kolejność D, B, A, C, D.

Śluzowiec naturalnie nie myśli w kategoriach matematycznych. Stworzenie próbowało jedynie dosięgnąć jedzenia swoimi wypustkami. Jego działania monitorował jednak algorytm kontrolujący również oświetlenie kanalików. Światłowstrętny śluzowiec wycofuje się z miejsc, w których jest zbyt jasno, co pozwala sterować jego zachowaniem. Za każdym razem, gdy dotknął którejś z pożywek, monitorujący sytuację algorytm włączał światełka w innych kanalikach, zamykając mu dostęp do dróg niespełniających wymogów rozwiązania. Jeśli np. plazmodium dotarło do pożywienia na końcu kanalika C3, program zamykał wszystkie pozostałe kanaliki C, bo to miasto zostało już odwiedzone, i wszystkie kanaliki z cyfrą 3, bo tylko jedno miasto mogło być trzecie w kolejności. Oświetlenie kanalików symulowało też odległości między miastami: im większa odległość, tym bardziej prawdopodobne, że w którymś momencie algorytm włączy w nim światło, żeby skierować amebę na krótszą trasę.

Komputer nie sterował więc śluzowcem w tym sensie, w którym narzucałby mu rozwiązanie problemu. On tylko pilnował, żeby rozwiązanie spełniało wymogi zadania i dodawał dodatkowe warunki, takie jak różnice odległości poszczególnych miast. Rozwiązanie, zwykle bardzo zbliżone do optimum wyliczonego przez klasyczny komputer, wynikało wyłącznie z dążenia śluzowca do osiągnięcia optymalnego ze względów energetycznych rozkładu przestrzennego plazmodium.

Wydawałoby się, że posługiwanie się śluzowcem do rozwiązywania problemów matematycznych to bardzo okrężna metoda. Ma ona jednak kolosalną zaletę. Ameba, w przeciwieństwie do komputera, nie musi mozolnie liczyć wszystkich możliwych tras. Ona „liczy” wszystkie rozwiązania jednocześnie. Dla komputera dodawanie kolejnych miast sprawia, że czas potrzebny na rozwiązanie problemu rośnie wykładniczo, tak jak liczba możliwych rozwiązań. Dla ameby – liniowo.

„Mechanizm, dzięki któremu ameba utrzymuje stałą jakość przybliżonego rozwiązania, czyli minimalną długość trasy, pozostaje zagadką” – pisze kierujący badaniem prof. Masashi Aono. Badacze mówią, że ograniczyli eksperyment do ośmiu „miast” wyłącznie z powodów technicznych: nie byli w stanie stworzyć wystarczająco dużego naczynia, aby pomieścić na nim setki czy tysiące kanalików. Ich zdaniem nie ma jednak żadnego powodu sądzić, że ameba nie byłaby w stanie obliczyć rozwiązania dla setek punktów. Żywy komputer nie jest co prawda tak szybki jak cyfrowy – kolonia przemieszcza się z prędkością zaledwie ok. 1 mm na sekundę. Jest jednak na pewno o wiele bardziej efektywny i przy odpowiednio dużej skali problemu nawet powolna ameba wyprzedziłaby wszystkie superkomputery świata.

Biotechnologia

Adamatzky przyszłość komputerów widzi w połączeniu tego, co najlepsze w świecie krzemu i w świecie białek. Maszyny inspirowane rozwiązaniami ze świata żywych istot – albo wręcz włączającymi żywe elementy w elektroniczne obwody. Twierdzi, że taka hybrydowa technologia przetwarzałaby informacje bardziej jak mózg niż jak komputer, ucząc się i nabywając doświadczeń drogą prób i błędów. „Uważamy, że badania nad komputerami opartymi na Physarum mogą doprowadzić do rewolucji w przemyśle komputerowym i bioelektronicznym” – mówi w rozmowie z Phys.org.

Stworzył już na ich podstawie detektory światła i kolorów, bramki logiczne przetwarzające informacje i przedstawiające wyniki za pomocą kolorów, czujniki chemiczne, a nawet tranzystory. Śluzowce sterowały ruchami robotów i generowały muzykę. Teraz laboratorium Adamatzky’ego, korzystając z unijnych funduszy, buduje prototyp procesora opartego na amebach.

Biokomputery są jeszcze w powijakach, ale naukowcy widzą przed nimi ogromne perspektywy. Zwłaszcza kiedy w grę wchodzą interakcje naszych własnych ciał z technologią. Szwajcarscy inżynierowie z ETH Zurich pracują już nad opartymi na ludzkich komórkach kalkulatorami, które mogą stać się częścią „inteligentnych implantów komórkowych”. Żywych komputerów, które będą stale monitorowały stan naszych organizmów i likwidowały zagrożenia, np. reagując na wykrycie markerów nowotworowych produkcją białek zabijających komórki rakowe. Być może więc komputer przyszłości trzeba będzie nie tyle podpiąć do prądu, co po prostu nakarmić. ©