Focus: Diametralnie zmienił pan sposób, w jaki powstają roboty. Zamiast inżynieryjnych planów wykorzystuje pan efekty darwinowskiej ewolucji. Dlaczego?

prof. Josh Bongard: Ponieważ my, ludzie, nie potrafimy sobie wyobrazić, jak po-winien wyglądać robot przeznaczony do konkretnych celów. Podam panu przykład z historii lotnictwa. Kiedy w XIX wieku konstruktorzy postanowili zbudować samolot, przypatrywali się ptakom. Projektowali maszyny, które ma-chały skrzydłami. Nic z tego nie wychodziło. Dopiero gdy bracia Wright zrobili krok w tył i powiedzieli „chcemy maszyny, która ma nie-ruchome skrzydła”, przyszedł sukces. Nie należy ślepo kopiować produktów ewolucji. Trzeba naśladować samą ewolucję.

Focus: Kiedy więc zaczyna pan pracę nad nową maszyną, nie ma pan żadnej wizji?

J.B.: Staram się nie robić jakichkolwiek założeń co do wyglądu przyszłego robota. Nie chcę, by miała na mnie wpływ budowa jakiegokolwiek konkretnego zwierzęcia. Pozwalam, by sama ewolucja o tym zadecydowała.

Focus: I jakie efekty przyniosło takie darwinowskie podejście?

J.B.: Choćby robota, którego opisaliśmy w 2006 roku w magazynie „Science”. Aż do tej publikacji maszyny, które się psuły, nie po-trafiły same się naprawić. Tymczasem umieją to robić zwierzęta, bo ewolucja zaopatrzyła je w elastyczność. A to coś innego niż odporność. Odporność oznacza: „będę robić to, co robię, niezależnie od tego, co się ze mną stanie”. Ela-styczność zaś mówi: „jeśli zostanę uszkodzony, muszę się zatrzymać i wymyślić nowy sposób na wykonanie zadania”. Skonstruowaliśmy więc robota, który kształtem przypomina rozgwiazdę z czterema kończynami i potrafi się poruszać. Oderwaliśmy mu jedną z nóg, a on nauczył się, jak chodzić na trzech. Przywrócił sobie funkcjonalność, choć został uszkodzony. Moim kolegom robotykom, którzy nie stosują podejścia ewolucyjnego, nigdy nie udało się skonstruować takiej elastycznej maszyny.

Focus: Czy kształt jakiegokolwiek robota, który powstał w wyniku takiej darwinowskiej ewolucji, zaskoczył pana?

J.B.: Owszem. Pracowaliśmy nad projektem robota, który miał specjalizować się w brachiacji. Oznacza to przemieszczenie się z jednego drzewa na drugie za pomocą ruchu wahadłowego. Brachiację stosują niektóre małpy.

Focus: Wyobrażam sobie, że robot, który by to potrafił, powinien wyglądać jak gibon.

J.B.: Nic podobnego. Robot, który wyewoluował w naszym laboratorium, nie przypomina żadnego ssaka naczelnego. Wygląda jak... Proszę sobie wyobrazić koło od roweru, z które-go usunięto obręcz. Pozostały jedynie szprychy sterczące promieniście ze środka. Każda z nich zakończona jest prostym haczykiem, który po-trafi huśtać się do przodu i do tyłu. Jeśli takiego robota postawi się na gałęzi, zaczepi się jednym hakiem, a potem ruchem wahadłowym prze-mieści się dalej. Wtedy kolejna szprycha zbliży się do konaru, zaczepi, rozhuśta itd. To jest coś, co nie istnieje w przyrodzie, ale doskonale spełnia zadany cel.

Focus: „Nie ma znaczenia, czy wierzysz w darwinizm, czy nie. W robotyce on się sprawdza” – to pana słowa?

J.B.: Tak, to ja powiedziałem. Ale mówiłem o darwinizmie neuronalnym.

Focus: Co to takiego?

J.B.: To teoria na temat funkcjonowania mózgu. Zgodnie z nią darwinowski dobór naturalny dotyczy także wzorów aktywności neuronalnej. Np. kiedy zastanawiam się, co będę robić po śniadaniu albo co czuję czy też widzę przed sobą, w moim mózgu powstaje określony wzorzec elektryczny – sekwencja aktywności komórek nerwowych. Może on zostać skopiowany do innej części mózgu. Nowy, lepszy pomysł zastępuje wtedy stary i gorszy. W trakcie tej operacji może zajść drobna, przypadkowa zmiana. Kopia staje się jeszcze lepszą interpretacją tego, co czuję lub widzę. Te wzorce mnożą się i mutują, wskutek czego stają się bardziej użyteczne dla zwierzęcia lub człowieka. Na tym właśnie polega idea darwinizmu neuronalnego. Jak zapewne pan się domyśla, ta teoria jest bardzo kontrowersyjna. Ale sprawdza się w robotyce.

Focus: Czy projektując roboty, opiera się pan na klasycznej idei ewolucji darwinowskiej, czy na darwinizmie neuronalnym?

J.B.: Każdy z robotów ma swój kod genetyczny, w którym zapisane są cechy maszyny. One potem konkurują ze sobą jak w klasycznej ewolucji. I dopiero do tego dokładamy darwinizm neuronalny. Gdyby pan rozmontował dowolny z naszych robotów i zajrzał mu do środka, znalazłby pan w jego mózgu liczne symulacje. Na populację robotów działa więc ewolucja darwinowska, a wewnątrz każdego z nich funkcjonuje darwinizm neuronalny.

 

Focus: Do tego dodaliście jeszcze ewolucję rozwoju osobniczego robotów. Po co?

J.B.: Dzięki temu nasze roboty nie mają ustalonego planu budowy. Zaczynają swoje życie jako niemowlęta, dzieci. Kiedy dorastają, ich plan budowy się zmienia. Widzimy, jak roboty przechodzą metamorfozę.

Focus: Ale jakie korzyści to przynosi?

J.B.: Chcieliśmy skonstruować robota, który porusza się w pozycji wyprostowanej na czterech lub sześciu nogach. Ewolucja musiała rozwiązać dwa problemy jednocześnie: przemieszczania się i utrzymywania równowagi. To trudne. Gdy jednak dołożyliśmy rozwój osobni-czy, zaczęliśmy od beznogiego robota, który leżał na ziemi i wyglądał jak wąż. Ze zrozumiałych względów nie miał kłopotów z utrzymaniem równowagi. Poruszał się, wijąc się rytmicznie. Z czasem wyrosły mu nogi. Robot przeszedł do pozycji wyprostowanej. Na początku musiał używać swoich nóżek tylko trochę, by utrzymać wijący się sposób poruszania. W kolejnych pokoleniach ta niemowlęca, wężowa forma trwała coraz krócej. Z czasem ewolucja powiedziała: „Już w ogóle nie potrzebuję węża. Odkryłam, jak się poruszać i jak wykorzystywać nogi do utrzymywania równowagi”. A zatem rozwój osobniczy pozwolił rozdzielić dwa problemy i najpierw rozwiązać jeden, a dopiero potem drugi.

Focus: Takie badania mogą pomóc biologom ewolucyjnym, którzy wciąż zmagają się z zagadką, po co niektórym zwierzętom postać beznogiej larwy.

J.B.: Tu trzeba uważać. Nasze badania nie pokazują, dlaczego zwierzęta przechodzą metamorfozę. Sugerują jedynie, że może ona przynosić ewolucyjne korzyści. W tym wypadku biolodzy powinni wziąć jakiś konkretny gatunek, który przechodzi metamorfozę, i przetestować na nim tę hipotezę.

Focus: Pana roboty ewoluują najpierw w komputerze, a dopiero potem budujecie na tej podstawie urządzenia. Czy przejście ze świata wirtualnego do realnego nie sprawia kłopotów?

J.B.: Oj, sprawia. Projekty, o których opowiadam, odniosły sukces. Ale większość kończyła się porażką. Ewolucja w komputerach może wykorzystywać aspekty świata wirtualnego, które nie istnieją w świecie realnym. Jeśli jednak komputer odkryje, że roboty, które się ślizgają, nie sprawdzają się w rzeczywistości, a sukces odnoszą te, które kroczą, to zwiększy w symulacji koszt energetyczny ślizgania się. Dzięki temu roboty, które później wyewoluują, będą miały większe szanse na sukces w świecie realnym.

Focus: W rozwiązywaniu problemów darwinowskiej robotyki pomagają panu laicy. W jaki sposób?

J.B.:  Zaprojektowaliśmy stronę Ludobots, od łacińskiego słowa ludo, które oznacza zabawę. Ludzie, którzy ją odwiedzą, budują robota w świecie wirtualnym. Następnie nasz ewolucyjny algorytm przejmuje nad nim opiekę i konstruuje dla niego mózg. Pierwszy cel tej zabawy jest edukacyjny – ludzie uczą się zasad ewolucji darwinowskiej. Drugi – badawczy. Komputer obserwuje, co robią użytkownicy. To mu podpowiada pomysły do wykorzystania w procesie ewolucyjnym. Jeśli np. poprosimy ludzi, by zbudowali robota, który się porusza, to zwykle konstruują maszynę o lustrzanej symetrii. Nigdy im tego nie mówimy – pod-powiada im to intuicja. Są też inne, bardziej subtelne wzorce, z których nie zdajemy sobie sprawy. Ludzie nawet nie wiedzą, że to wiedzą. Przez lata obserwowali jednak poruszające się zwierzęta i ludzi – w ten sposób się tego nauczyli. Swą wiedzę przekazują komputerowi, który może się nauczyć czegoś nowego.

Focus: Proszę sobie wyobrazić, że darwinowska robotyka odnosi pełen sukces. Jak by on wyglądał w pana marzeniach?

J.B.: Załóżmy, że ma pan kłopot z liśćmi, które zbierają się na okapie dachu w pana domu. Zamiast wdrapywać się po drabinie i zrzucać je, chciałby pan mieć ro-bota, który to zrobi. Siada więc pan przed komputerem i wprowadza do jego pamięci wymiary domu. Komputer buduje mały wirtualny domek z wirtualnymi okapami. Następnie wpisuje pan, że potrzebuje robota do zrzucenia liści z okapów. I zostawia pan komputer na całą noc. Proces ewolucyjny trwa do rana. Kiedy pan się obudzi, komputer mówi „rozwiązałem problem” i pokazuje krótki filmik z projektem robota w akcji. Pan odpowiada „tak, to wygląda dobrze”, po czym przyciska klawisz „drukuj”. Trójwymiarowa drukarka, która stoi obok komputera, wypuszcza z siebie plastikowego robota. Pan wychodzi na dwór, wrzuca go na dach, a on czyści okapy z liści. Tak właśnie wygląda moje marzenie.


Najlepszy młody innowator

Josh Bongard urodził się w Kanadzie, tytuł magistra zdobył w Wielkiej Brytanii, a doktora – w Szwajcarii. Obecnie mieszka w USA niedaleko granicy swego rodzinnego kraju. Jest profesorem na wydziale informatyki (Department of Computer Sciences) University of Vermont. W 2007 r. magazyn „MIT Technology Review” uznał go za jednego z najlepszych 35 innowatorów w wieku poniżej 35 lat. Trzy lata później prezydent Barack Obama przyznał mu najbardziej prestiżową nagrodę dla młodych naukowców w USA: Presidential Early Career Awards for Scientists and Engineers.


DLA GŁODNYCH WIEDZY:

Projekt Ludobots – www.uvm.edu/~ludobots/

Strona prof. Josha Bongarda – www.cs.uvm.edu/~jbongard