Megtaníthatja a gépek elméje valami új dolgot arról, hogy mit jelent az ember lenni? A fajunk komplex eredetének és fejlődésének bonyolult történetét illetően úgy tűnik, hogy képesek.
Egy nemrégiben készült tanulmány gépi tanulási technológiát használt az emberi eredet és evolúció nyolc vezető modelljének elemzésére, és a program bizonyítékokat talált az emberi ősek „szellempopulációja” emberi genomjában. Az elemzés azt sugallja, hogy egy korábban ismeretlen és régóta kihalt homininek csoportja interpretált a Homo sapiens- rel Ázsiában és Óceániában, az emberi evolúciós történelem hosszú, kanyargós útján, és csak a modern emberi DNS-ben repedt nyomokat hagyott hátra.
A Nature Communications közzétett tanulmány az egyik első példa arra, hogy a gépi tanulás hogyan segíthet felfedni a saját eredetünkre mutató nyomokat. Ha a fosszilizált csontokban hatalmas mennyiségű genomi adatot megvizsgál, és összehasonlítja azt a modern ember DNS-ével, a tudósok elkezdhetik kitölteni fajaink evolúciós története néhány hiányosságát.
Ebben az esetben úgy tűnik, hogy az eredmények megegyeznek a paleoantropológiai elméletekkel, amelyeket a talajban található emberi ősi kövületek tanulmányozása során fejlesztettek ki. Az új adatok arra engednek következtetni, hogy a titokzatos hominin valószínűleg neandertalók és denisovanok keverékéből származik (akiket csak 2010-ben azonosítottak egyedi fajként az emberi családfán). Egy ilyen faj evolúciós múltunkban nagyjából úgy néz ki, mint egy 90 000 éves tizenéves lány kövülete Szibéria Denisova barlangjából. A maradványait tavaly nyáron írták le a két faj közötti első generációs hibrid egyetlen ismert példájaként, a neandervölgyi anya és a Denisovan apával.
"Pontosan az a fajta egyén, akit elvárunk, hogy megtalálja e populáció származási helyét, azonban nem csak egy egyénnek, hanem egy egész populációnak kell lennie" - mondja Jaume Bertranpetit, a tanulmány társszerzője, a barcelonai Pompeu Fabra Egyetem evolúciós biológusa.
A korai emberek azon képessége, hogy alkalmazkodjanak a változó körülményekhez, végül lehetővé tette a Homo legkorábbi fajainak változását, túlélését és elterjedését Afrikából Európába 1, 85 millió évvel ezelőtt. (Kép jóvoltából Antón, Potts és Aiello (2014), Science 345 (6192) A korábbi emberi genom tanulmányok azt mutatták, hogy miután a modern emberek elhagyták Afrikát, talán 180 000 évvel ezelőtt, később olyan fajokkal vészeltek fel, mint a Neanderthals és Denisovans, akik együtt éltek a korai modern emberekkel, mielőtt kihaltak. Nehéz volt azonban ábrázolni a családfát, hogy belefoglaljuk ezeket az eltérő ágakat. A „szellem” fajokra vonatkozó bizonyítékok ritkák, és számos versengő elmélet létezik annak magyarázata érdekében, hogy mikor, hol és milyen gyakran tehettek kereszteződést a Homo sapiens más fajokkal.
Az ősi fajok közötti, összeköttetés nyomai, úgynevezett introgressziók, azonosíthatók az emberi genom eltérési helyeiként. A tudósok a kromoszómák közötti szétválasztást jobban megfigyelik, mint gondolnád, ha mindkét kromoszóma ugyanabból az emberi fajból származik. Amikor a tudósok 2010-ben szekvenálták a neandertáli genomot, rájöttek, hogy ezeknek a különbségeknek néhány képviseli a mi genomunk azon frakcióit, amelyek a neandertalistákból származnak. A tanulmányok azt is felfedték, hogy néhány élő ember őseinek akár 5% -át is képes Denisovans-ra nyomon követni.
"Tehát azt gondoltuk, hogy megpróbáljuk megtalálni ezeket a nagy eltérésű helyeket a genomban, megnézni, melyik a neandervölgyi és melyik a Denisovan, majd megnézni, hogy ezek magyarázzák-e a teljes képet" - mondja Bertranpetit. "Amint történik, ha kivonjuk a neandervölgyi és a Denisovan-részt, a genomban még mindig van valami, amely nagyon eltérő."
A genom sokféle eltérő helyének azonosítása és elemzése, valamint a számtalan genetikai kombináció kiszámítása, amelyek esetleg előállíthatták őket, túl nagy feladat az emberek számára, hogy egyedül tudják kezelni őket, ám ez egy feladat, amelyet testreszabhatunk a mély tanulási algoritmusokhoz.
A mély tanulás egy olyan mesterséges intelligencia, amelyben az algoritmusokat úgy tervezték, hogy mesterséges idegi hálózatként működjenek, vagy olyan programként, amely ugyanúgy képes feldolgozni az információkat, mint egy emlősök agya. Ezek a gépi tanulási rendszerek felismerhetik a mintákat és számolhatnak a korábbi információk „megtanulásával”, lehetővé téve számukra, hogy új feladatokat végezzenek vagy új információkat keressenek hatalmas mennyiségű adat elemzése után. (Általános példa a Google DeepMind AlphaZero, amely megtaníthatja magát társasjátékok elsajátítására.)
„A mély tanulás egy bonyolultabb alakú dolgot illeszt egy nagyobb ponthoz egy sor halmazhoz” - mondja Joshua Schraiber, a Temple University evolúciós genomikai szakértője. „Ahelyett, hogy egy vonalba illesztenünk az Y és X közé, egyenesen egy dolgot illesztünk egy pontkészlethez sokkal nagyobb, ezer dimenziós térben. A mély tanulás azt mondja: "Nem tudom, hogy a goromba alaknak illeszkednie kell ezekhez a pontokhoz, de nézzük meg, mi történik."
Ebben az esetben a gépeket úgy állították be, hogy az emberi genom elemzésére és az emberi demográfia előrejelzésére szimulálják, hogyan alakulhatott DNS-enk az ősi evolúció sok ezer lehetséges forgatókönyve alapján. A program beszámolt a DNS szerkezetéről és fejlődéséről, valamint az emberi vándorlás és keresztezés modelljeiről, hogy megpróbáljon néhány darabot összerakni egy hihetetlenül összetett puzzle-ban.
A kutatók kiképezték a számítógépet, hogy elemezze a korai emberi evolúció legvalószínűbb elméleteinek nyolc különböző modelljét az eurázsiai térségben. A modellek a korábbi tanulmányokból származtak, amelyek megkíséreltek kidolgozni egy olyan forgatókönyvet, amely az emberi genom jelenlegi képét eredményezné, beleértve az ismert neandertáli és Denisovan komponenseket.
"Természetesen lehetnek más modellek is, de ezeket a modelleket javasolják mások a tudományos irodalomban" - mondja Bertranpetit. Mindegyik modell az elfogadott, Afrikán kívüli eseményekkel kezdődik, majd eltérő sorozatot mutat a valószínűbb hasadásokról az emberi vonalok között, beleértve a különböző kereszteződéseket mind az ismert fajokkal, mind a lehetséges „szellem” fajokkal.
Az emberek, vagy a Homo sapiens, egyenesen járó ősök komplex fajából származnak, ideértve az Ardipithecus, Australopithecus és Paranthropus nemzetségek fajait is. (Smithsonian emberi eredete program) "A nyolc modell mindegyikével heti számítások alapján kiszámoljuk, mennyire képesek elérni az emberek jelenlegi genetikai összetételét" - mondja Bertranpetit. "Minden alkalommal, amikor szimulációt készítünk, ez egy emberi evolúció lehetséges útjának szimulációja, és ezeket a szimulációkat több ezer alkalommal futtattuk, és a mély tanulási algoritmusok képesek felismerni, hogy melyik modell felel meg legjobban az adatoknak."
A gép következtetése? Az ősi faj jelen van törzsünkben, amelyet még nem tudtunk azonosítani. "Messze az egyetlen olyan modell, amelyet teszteltünk, és amelyet valóban az adatok alátámasztanak, azok, amelyek ezt a szellempopulációt befolyásolják" - mondja Bertranpetit.
Az érdekes és mások számára hasonló tanulmány segíthet átalakítani az emberek vándorlásának és fejlődésének térképét, bár az Eurázsia és Óceánia egyre bonyolultabb ókori világának tűnik.
"Ez minden bizonnyal érdekes és összhangban áll az emberi evolúcióban megjelenő komplex retikulált filogenezis képével" - mondja Iain Mathieson, a Pennsylvaniai Egyetem egyetemi genetikusa e-mailben. "Nem is vagyok benne biztos, hogy értelmes-e„ introgressziós eseményekről ”beszélni, amikor ez normálisnak tűnik.” Valójában, mivel csak nyolc modellt teszteltek, és sok más is lehetséges, Mathieson hozzáteszi, hogy az új eredmények „ minden bizonnyal hihető forgatókönyv, de a valóság valószínűleg még összetettebb. ”
Mivel új fosszilis felfedezéseket hajtottak végre a helyszínen, a frissített modelleket mostantól az ilyen típusú programok segítségével kipróbálhatják az emberi genom ellen. Schraiber szerint az emberi eredet tanulmányozásának mélysége éppen abban rejlik, hogy képes komplex modelleket elemezni.
"Ha egy rendkívül részletes modellt akar elkészíteni, mert antropológus vagy, és tudni akarja, hogy ez az introgresszió 80 000 évvel ezelőtt vagy 40 000 évvel ezelőtt történt, akkor ez egy mélyreható tanulási megközelítés ereje."
Bármi bonyolult is, az ősi Eurázsia kereszteződései továbbra is csak egy része emberi történetünknek. A Bertranpetit úgy véli, hogy a mély tanulás jövőbeli előrelépései segíthetnek felfedezni más új fejezeteket.
"Az ilyen elemzési módszer mindenféle új eredményt fog kapni" - mondja. „Biztos vagyok abban, hogy az Afrikában dolgozó emberek kihaltak csoportokat találnak, amelyeket még nem ismernek fel. Nem kétséges, hogy Afrika meglepő dolgokat fog mutatni nekünk a jövőben is. ”
