Kenneth O. Stanley és Joel Lehman a mesterséges intelligencia szaktekintélyei, az Elon Musk által alapított OpenAI tudományos kutatóműhely munkatársai. Why Greatness Cannot Be Planned (miért nem tervezhető a nagyszerűség) című könyvükben azt állítják, hogy a célkitűzésekre felfűzött cselekvés hatékonytalan; hogy nem célok alapján kell szerveznünk az életünket. Hogyan gondolhatják ezt komolyan?

Stanley és Lehman a számítógép történetével indít. Tegyük fel, hogy ezer évvel ezelőtt valaki előállt volna az automatizált számítás ambíciójával, és hogy megépíti az első számítógépet. Aligha a vákuumcsövek kutatásával kezdte volna, pedig később ezek jelentették a legfontosabb ugrást a számítógéphez vezető úton. A vákuumcső feltalálásának azonban semmi köze nem volt a számítógépekhez – a rádióhullámok kutatásának melléktermékeként született. A számítógép tehát azért vált lehetségessé, mert nem ez volt az eredeti cél. Sőt, a technológiai felfedezések szinte sosem olyan elemekre épülnek, amelyeket az adott célra hoztak volna létre. Mit jelent ez? Hogy az „ugródeszka” ritkán emlékeztet a későbbi végtermékre, s hogy az áhított eredményt nehezebb a végcélra való összpontosítással elérni. „A célok szépek és jók, ha kellően szerények. Ám ha túlontúl ambiciózusak, akkor a dolgok hirtelen bonyolulttá válnak. Ebben az esetben a célokból akadály képződik az olyan törekvések előtt, mint a felfedezés, az innováció – vagy akár a boldogság elérése. Más szóval – s itt az ellentmondás – a legnagyobb eredmények kevésbé válnak valószínűvé, ha célokká teszik őket.” A könyv szerint nemcsak az egyének, de az intézmények is ennek a megtévesztő dinamikának teszik ki magukat, amikor távoli célokat követnek.

Mi vezethet bennünket, ha nem az előre eldöntött célok? Stanley és Lehman válasza, hogy kövessük az érdekeset és az újszerűt. A szerzők kifejlesztettek egy újdonságkeresésnek nevezett algoritmust, amelyben az ágens egy cél optimalizálása helyett egyszerűen csak kipróbál olyan viselkedéseket, amelyek a lehető legújszerűbbek a számára. Meglepő, de ez a kód sokkal gyorsabban oldja meg a feladatot, mint a cél­kitűzés-alapú algoritmusok, pedig nem is koncentrál a sikerre. Ha egy labirintus végére „objektív” (azaz célzott) útkereső algoritmussal próbálunk eljutni, utóbbi azokat az útvonalakat tekinti majd a legsikeresebbnek, amelyek a célhoz legközelebb végződnek. A labirintusok azonban (akár az élet) megtévesztően összetett környezetek – az objektív keresés gyakran elakad olyan zsákutcákban, amelyek a cél felé vezetnek, ám nem a célba.

A megoldás egy „nem objektív” algoritmus, azaz az újdonságok keresése. Ezzel, ha egy területet egyszer már felfedeztünk, automatikusan más útvonalakat fogunk keresni. A célorientált működés akkor hatékony, ha a cél csak egy lépésre van, s az odavezető út egyértelmű. Ennél komplexebb esetekben teret kell hagynunk a spontaneitásra.

Modern életünk fundamentumait a tudomány finanszírozásától a gyermekek oktatásáig ambiciózus célok kijelölésére építjük. A világ nagy része azonban nem áll az irányításunk alatt, ezért a célok félrevezetők lehetnek. A nagyszerűséget nem lehet mérőszámokkal leírni; az innovációt sem a hősies és célra tartó erőfeszítés vezérli. Eredményesebbek lennénk, ha elfogadnánk a játékos kreativitás központi jelentőségét. Ahelyett, hogy mindig azt keressük, hogyan juthatunk el oda, ahová szeretnénk (ami ritkán sikerül), fel is fedezhetjük a világot.

Kenneth O. Stanley – Joel Lehman: Why Greatness Cannot Be Planned. The Myth of the Objective. Springer, 2015

A szerző a Brain Bar Jövőfesztivál alapítója.