Leven in de computer

Herbert Blankesteijn, VPRO-gids 26-11-'94


Mannelijke chimpansees hebben de neiging in groepjes door het leven te gaan. Dat vraagt om een verklaring. Ze zijn elkaars concurrenten, op het gebied van eten zowel als sex, en het lijkt niet verstandig de hele tijd in de buurt van je concurrenten rond te hangen. Gedragskundigen hebben van alles verzonnen, bijvoorbeeld overwegingen van veiligheid, zonder er echt uit te komen.

Een recente en heel mooie theorie is niet gebaseerd op waarnemingen in het veld maar op computersimulaties. De Utrechtse hoogleraar theoretische biologie Pauline Hogeweg heeft enkele jaren geleden beestjes ontworpen die zich aan een paar simpele regels houden: ze kuieren van boom naar boom op zoek naar eten. Ontwaren ze een soortgenoot, dan gaan ze even kijken of het soms een paringsbereid vrouwtje is. Deze nagebootste beestjes zijn door Hogeweg losgelaten in een nagebootst landschap in de computer en al gauw klitten ze bij elkaar in mannengroepen. Vanzelf.

Wat zegt dit? Niets over echte chimpansees, kun je met enig recht volhouden. Aan de andere kant zegt het wel degelijk dat beesten, nou ja, entiteiten, die deze regels hanteren, zich in dit opzicht net als chimpansees gaan gedragen. Als andere verklaringen ingewikkelder zijn (en evenmin bewezen), dan is er een reŽle mogelijkheid dat de simulatie iets zegt over de werkelijkheid.

Computersimulaties zijn de afgelopen jaren door de wetenschap ontdekt als middel om experimenten te doen wanneer echte proeven niet mogelijk zijn. Zo is er een 'experimentele astronomie' ontstaan. Sterrenkundigen zijn niet langer gebonden aan de verschijnselen die zich aan het zwerk voordoen. Ze kunnen in de computer hele sterrenstelsels op elkaar laten botsen om te zien hoe zo'n verzameling sterren er na de botsing uit ziet. Ook is het mogelijk de ontwikkeling na te bootsen van een stof- en gaswolk rond een ster. Uit zulke simulaties blijkt dat de planetenstelsels die dan ontstaan altijd op elkaar lijken: dicht bij de ster een paar kleine rotsachtige objecten zoals de Aarde en Mars, en verder weg een aantal gasvormige reuzen als Jupiter en Saturnus. Het heelal zou dus vol zonnestelsels als het onze moeten zitten - een intrigerend resultaat.

In de evolutiebiologie zijn experimenten vaak net zo onmogelijk als in de sterrenkunde. Gedrag ontstaat gelijktijdig met de ontwikkeling van de soort - het gebeurt maar ťťn keer, onder unieke omstandigheden die nooit in een proefopzet zijn te imiteren. Hetzelfde geldt voor het ontstaan van organen als vleugels en ogen; beruchte twistappels in de evolutiewetenschap. Proeven zouden bovendien veel te lang duren. Voor een beetje evolutie heb je al gauw honderden generaties nodig. Ook in de wereld om ons heen zien we zelden de eigenschappen van soorten veranderen. Het ontstaan van bacteriesoorten die resistent zijn tegen antibiotica is een van de schaarse voorbeelden. Een ander is de selectie van haring in de Noordzee. Door de overbevissing wordt de haring steeds jonger geslachtsrijp. Logisch: vissen die worden gevangen voordat ze zich hebben voortgeplant krijgen geen nakomelingen. Alleen die exemplaren die er haast mee maken hebben succes, en alleen als deze eigenschap erfelijk is leidt dat tot een systematisch voordeel dat je in de populatie terugvindt.

Met dit soort voorvallen moesten evolutiebiologen het tot voor kort doen. De mogelijkheden van de computer hebben dat veranderd. Je kunt in de machine wezens definiŽren met eigenschappen die tot een bepaald gedrag leiden. De wezens hoeven niet allemaal identiek te zijn: kleine verschillen in eigenschappen ('genen') leiden tot kleine verschillen in hun gedrag. Ook kun je een omgeving construeren waarin de wezens zich moeten redden. En dan kan het experiment beginnen. Deze tak van wetenschap wordt 'Artificial Life' of 'A-Life' genoemd. Een simpel voorbeeld: het computerscherm is een kleine, vierkante wereld waarin cirkelvormige beestjes in willekeurige richtingen ronddwalen. Ze hebben ťťn gen, en dat bepaalt hun omvang. Er zijn obstakels op het scherm waar de beestjes niet door- of overheen kunnen. Een beestje kan alleen tussen twee obstakels door als het klein genoeg is. Voedsel voor de beestjes is te vinden in een door obstakels omringd deel van het scherm. Na een vastgestelde tijd gaan ze dood van ouderdom. Komen twee beestjes elkaar tegen dan wordt er van beide ouders een kopie gemaakt, maar alleen als ze net hebben gegeten, anders hebben ze namelijk geen zin in paren. Als deze simulatie wordt uitgevoerd met aan het begin een grote diversiteit in afmetingen van de beestjes, dan zullen natuurlijk de grote beestjes snel uitsterven. Ze kunnen niet tussen de obstakels door bij het voedsel komen en planten zich dus niet voort.

Dit voorbeeld is zo voorspelbaar dat het niet van wetenschappelijke waarde is. Het werk van prof. Pauline Hogeweg in Utrecht is dat wel, hoewel de acceptatie ervan onder informatici makkelijker is gegaan dan die onder biologen. Een andere mooie prestatie van A-Life-onderzoekers betreft de evolutie van het oog. Het oog is lange tijd een probleem geweest voor Darwinisten. Hoe kon zo'n ingewikkeld orgaan zijn geŽvolueerd? Het voordeel van ogen in de strijd om het bestaan is duidelijk, maar wat is het voordeel van 'een half oog'? En dat terwijl de constructie van het oog op zichzelf al voor creationisten een argument was: iets wat zo subtiel in elkaar zat kon niet door toeval zijn ontstaan - er moest een Ontwerper zijn. Nu hebben kort geleden twee Zweedse onderzoekers de ontwikkeling van het oog in de computer gesimuleerd. Ze begonnen met een laag lichtgevoelige cellen; de geometrische eigenschappen daarvan mochten per stap in hun evolutieproces maximaal 1% veranderen. Verslechteringen werden niet toegelaten; elke stap moest op zichzelf voordelig zijn, dus een scherper beeld van de omgeving op het proto-netvlies opleveren. Een verslechtering als tussenstap naar een spectaculaire verbetering ('een half oog') kan in de natuur immers niet. Zoiets zou onmiddellijk uitsterven.

Om een lang verhaal kort te maken: na 1829 mutaties van 1 procent was het lichtgevoelige plekje in de Zweedse computer veranderd in een heus oog, compleet met iris en lens. Volgens de Zweden betekent dit, als je uitgaat van ťťn generatie per jaar en van een redelijke schatting van de frequentie waarmee voordelige veranderingen optreden, dat 'het oog' in vierduizend eeuwen kan zijn ontstaan. Op de schaal van de evolutie is dat een vloek en een zucht. Nu bestaat 'het oog' niet; denk maar aan de verschillen tussen insekte-ogen en die van gewervelden. Maar juist door het gemak waarmee een dergelijke voorziening blijkbaar kan ontstaan is het te verklaren dat dit verschillende keren onafhankelijk van elkaar is gebeurd.

Artificial Life-computerprogramma's hebben snel hun weg gevonden naar het spelletjescircuit. Het softwarebedrijf Maxis, maker van het populaire spel SimCity (waarbij de speler burgemeester is en het leven in een stad in goede banen moet zien te leiden), verkoopt een aantal A-Life-spelletjes. Eťn heet SimAnt, en daarin voert de speler een mierenkolonie aan in de strijd om het bestaan. Dit spel is in het Engelse blad New Scientist geprezen vanwege de hoge mate van wetenschappelijke correctheid. Een ander voorbeeld is SimLife, waarbij evolutie een nadrukkelijke rol speelt. In SimLife kan de speler naar eigen inzicht een wereld scheppen compleet met landschap en klimaat. Hij of zij kan zelf wezens ontwerpen: planten en dieren, planteneters en roofdieren, landdieren en zwemmers en vogels, enzovoorts. En dat tot in groot detail, tot en met de draagtijd van zwangere vrouwtjes. De levende have wordt vervolgens losgelaten en de speler mag zelf weten hoe hij het spel speelt: niets doen en zien hoe zijn wereld evolueert, of ingrijpen. Ingrijpen kan op veel manieren: bijvoeren, een uitgestorven soort opnieuw uitzetten, nieuwe soorten introduceren, genetisch manipuleren of 'alleen maar' mutaties bevorderen - zelfs de natuurwetten kunnen worden gewijzigd. Je voelt je God als je SimLife speelt, of op z'n minst mens. In ieder geval merk je hoe moeilijk het is een ecosysteem draaiend te krijgen en te houden en hoe makkelijk het is de boel in het honderd te laten lopen.

Met enig gevoel voor humor hebben overigens de makers van SimLife een demonstratiespelletje bijgevoegd dat niet een natuurlijk ecosysteem simuleert maar een economie. In plaats van dieren staan daarin schepselen als producenten, consumenten en bankiers elkaar naar het leven. Artificial Life hoeft dus niet perse naar biologisch leven te verwijzen. De 'wezens' in A-Life-programma's kunnen op het scherm op beesten of planten lijken, in feite zijn het stukjes computercode. Wanneer de gesimuleerde wezens evolueren, evolueert er in feite een deel van een computerprogramma. Informatici zijn dan ook op het idee gekomen computerprogramma's zelf aan een soort Darwinistisch selectieproces te onderwerpen. In een sterk vereenvoudigde voorstelling: een computerprogramma is een lijst met instructies. Een computerprogramma kun je 'muteren' door in een van de instructies een willekeurige verandering aan te brengen. Net als in de levende natuur veroorzaakt dat in de meeste gevallen een probleem. Het programma werkt niet goed meer. Een doodenkele keer heb je geluk en treedt er toevallig een verbetering op.

Ook kun je twee computerprogramma's met elkaar kruisen. De programma's ruilen dan een aantal door het toeval aangewezen instructies. Als je dat ruilen aan bepaalde regels bindt dan kun je ervoor zorgen dat het ruilen altijd leidt tot een werkend programma. Of het beter of slechter werkt dan de 'ouders' (beter is 'aangepast') is dan nog de vraag.

Een van de eerste problemen waar deze techniek van 'genetisch programmeren' op werd losgelaten was het sorteren van getallen op grootte. Voor mensen een eevoudig klusje, voor computers een berucht probleem omdat de tijd die een programma nodig heeft voor het sorteren bijzonder snel toeneemt met het aantal getallen. Er is grote vraag naar snelle sorteerprocedures en er is jarenlang op records gejaagd. De Amerikaanse computerexpert Danny Hillis ontwierp in de jaren '70 een soort fokkerij in zijn computer waarbij een groot aantal sorteerprogramma's werd vergeleken, geselecteerd, gekruist, vergeleken, geselecteerd, enzovoorts. In een kwartier rekentijd (en uiteraard een veelvoud daarvan aan moeizaam programmeren) wist zijn machine zo een programma te kweken dat zestien getallen kon sorteren in 62 stappen. Het record van een paar decennia gezwoeg door het menselijk intellect was op dat moment een programma dat het in 60 stappen deed. Al doende deed Hillis waarnemingen die relevant zijn voor de biologie: bijvoorbeeld dat zijn versie van 'sex' veel belangrijker was voor het bereiken van optimale aanpassing (in dit geval aan de eis: zo snel mogelijk sorteren) dan het optreden van mutaties. Het beproeven van nieuwe combinaties van al beschikbare eigenschappen was dus effectiever dan het introduceren van nieuwe eigenschappen.

Genetisch programmeren maakt Artificial Life tot een toepasbare wetenschap. Een Amerikaans bedrijf heeft langs deze weg een videosysteem gemaakt dat de kwaliteit van munten kan beoordelen voor verzamelaars, en dat net zo betrouwbaar doet als menselijke experts. Je kunt computerprogramma's optimaliseren, maar ook andere zaken. Motoronderdelen van de nieuwe Boeing 777 zijn ontwikkeld met genetische algoritmen. Dat houdt in dat de vele factoren die het functioneren van zo'n onderdeel bepalen (de maten, het materiaal enzovoort) als een verzameling genen worden gezien. Er wordt dus niet een programma gefokt maar een ding. Er wordt in de computer een populatie van ontwerpen aangelegd met een zo groot mogelijke diversiteit, er wordt gekruist, getest (daarvoor zijn dan weer andere simulaties), geselecteerd, gemuteerd, gekruist etcetera. Het blijkt een snelle manier te zijn om bij een complex probleem tot een zeer goede oplossing te komen, al weet je nooit of je de allerbeste hebt gevonden. Het toeval speelt immers een rol.

Op het ogenblik is de meest tot de verbeelding sprekende figuur in Artificial Life Thomas Ray. Een paar jaar geleden was Tom Ray een brave bioloog in dienst van de universiteit van Delaware die in het oerwoud van Costa Rica een natuurbeschermingsproject van de grond probeerde te krijgen. Toen bedacht hij een manier om met de computer evolutieprocessen te onderzoeken. Zijn elektronische laboratorium noemde hij Tierra en het werkte als volgt. De wereld van Tierra is het computergeheugen. Dit geheugen wordt bevolkt door kleine programma's die als enige doel hebben zichzelf te kopiŽren. Dat kan alleen als er ergens in het geheugen een vrije plaats is waar een kopie kan worden opgeslagen. Dat betekent automatisch dat kleine programma's in het voordeel zijn: die hebben voldoende aan een klein vrij plekje dat te krap is voor een groter programma. Ook had Ray ervoor gezorgd dat er mutaties mogelijk waren.

Toen Ray Tierra voor de eerste keer startte werd hij meteen vergast op een heuse wapenwedloop. Door mutaties ontstonden er parasieten: programma's die gebruik maakten van kopieerinstructies van andere programma's. Daardoor hadden ze die instructies zelf niet nodig, konden ze kleiner zijn en hadden ze meer kans om zich voort te planten. Kort daarop (na minuten) ontstonden er in Tierra programma's die immuun waren voor de parasieten, enzovoorts. Het grote verschil met de reŽle wereld is, dat je daar alleen het resultaat van de evolutie ziet en met wat geluk nog een paar fossielen. Maar bij een experiment in de computer kun je na afloop van elke generatie die er is geweest de complete genetische opbouw opvragen en statistisch analyseren. De evolutiebioloog likt zijn vingers erbij af.

Het aardige van dit experiment was bovendien dat de selecterende kracht niet de mens was maar het systeem zelf. Hier was sprake van een wereld die door een mens was gecreŽerd maar onafhankelijk functioneerde. Ray keek alleen toe. Hij is nu het middelpunt van een bescheiden cultus van Tierra-adepten. Nieuws over Tierra en het programma zelf zijn op het Internet verkrijgbaar. Ray zelf is intussen uitgekeken op Tierra. Een wereld in ťťn computer is te beperkt, vindt hij. Na een zekere tijd gebeuren er geen interessante dingen meer omdat de omgeving te simpel is. In een meer complexe omgeving kan een meer volwaardig ecosysteem ontstaan, weet hij als bioloog. Het is het verschil tussen een berenkuil en een oerwoud. Hij heeft voorgesteld om een deel van het Internet als het ware opzij te zetten als een elektronisch reservaat, zodat zijn creaturen een milieu krijgen met meer variatie en dus zelf ook meer variatie kunnen gaan vertonen. Ze kunnen dan vrij reizen over de hele wereld. Ray voorspelt onder andere dat het nachtdieren zullen worden van een heel speciale soort: ze zullen niet 's nachts wakker zijn en overdag slapen maar voortdurend tegen de draairichting van de Aarde in bewegen om steeds daar te zijn waar het nacht is. Daar hebben immers de computers minder te doen en zijn ze beschikbaar voor de levenscyclus van de kunstmatige organismen.

Hier doet zich langzamerhand de vraag voor of kunstmatig leven ook echt kan leven. Gesimuleerde chimpansees zijn weinig meer dan een rekenmodel. Van computervirussen kun je nog zeggen dat ze, net als biologische virussen, grensgevallen zijn die je zonder al te veel moeite kun wegdefiniŽren. Maar wat woont er in zo'n reservaat na een paar jaar evolutie (bedenk dat de klok voor A-Life miljoenen keren sneller tikt)? Hoe moeten we know-bots bejegenen, computerprogrammaatjes die we over een paar jaar via gesproken commando's het net op kunnen sturen om iets voor ons te zoeken of te regelen? 'Pas goed op jezelf'? Wat te denken van neurale netwerken, computersystemen met een architectuur die gelijkenis vertoont met breinen? Recente experimenten hebben laten zien dat neurale netwerken die hebben leren spreken (gelieve dit letterlijk te nemen), wanneer ze langzaam worden gesloopt spraakstoornissen vertonen die doen denken aan bepaalde vormen van hersenletsel.

Kan kunstmatig leven leven? Het is net zoiets als de vraag of vissen pijn kunnen voelen. Er is geen objectief antwoord mogelijk, wel een persoonlijk. Het antwoord is ja. Speel maar eens een spelletje SimLife en neem je eigen emoties waar. Maar los daarvan: kunstmatig leven kan zo ingewikkeld worden dat we er alleen nog maar in biologische termen over kunnen spreken, kan zo onafhankelijk van ons evolueren dat we ons er niet meer van kunnen ontdoen (met computervirussen is dat al het geval) en kan zintuigen en intelligentie ontwikkelen. Het is nog niet zover maar het kŠn, en het heeft geen zin om iedere keer dat er een grens wordt overschreden de definitie van leven aan te passen om de nieuwkomers buiten de deur te houden. Natuurlijk, wij mensen hebben hun wereld gebouwd maar hebben wij niet ook een wereld cadeau gekregen? Wij zullen met deze wezens leren leven en dat zal zo geleidelijk gaan dat er niet eens sprake zal zijn van aanpassingsproblemen. Geen protesten, brede discussies of moratoria.

Zal het Ray lukken met dat reservaat? Dat niet nee. Het Internet kent geen autoriteit die kan besluiten zoiets te doen en bovendien zijn er talrijke andere belangen waarvoor de capaciteit van het Net nodig is. IJveren voor echte natuurreservaten is dan waarschijnlijk nog makkelijker.


Zie ook
Boek van Steven Levy over kunstmatig leven.
Evolutie waar je bij staat.
Computerprogramma's fokken.
Zelf complexe systemen simuleren.

Het materiaal dat hier verkrijgbaar is mag worden gedownload, gelezen en zelfs gekopieerd, maar alleen voor eigen gebruik. Vermenigvuldigen met winstoogmerk is niet toegestaan. Alles is copyright Herbert Blankesteijn, tenzij anders vermeld.
  • Terug naar het Herbert Blankesteijn Wetenschapmenu.
  • Terug naar het Hoofdmenu Archief Herbert Blankesteijn.