1. oldal
EteRNA, Foldit, Moon Zoo, WhaleFM, Planet Hunters ‒ hogy mi a közös bennük? Olyan játékokról van szó, amelyek tudományos célzattal születtek. Úgy tűnik, hogy a kutatók is kezdenek ráébredni: egy kis kreativitással és nyitott hozzáállással hadseregnyi „önkéntes” segítőre tehetnek szert, akik az általuk kreált játékokat játszva galaxisokat osztályoznak, aminosavat hajtogatnak vagy RNS-t szintetizálnak. Ezen játékok többsége az emberi agy azon képességét aknázza ki, hogy sokkal hatékonyabban gondolkodunk térben, mint bármilyen számítógép. A jövőben azonban elképzelhető, hogy másfajta megoldásra váró problémák is megjelennek hasonló játékok formájában, hiszen bármiből lehet játékot kreálni, ha jó irányból közelítünk hozzá.
És hogy van-e értelme az ilyen kezdeményezéseknek? Tavaly szeptemberben megjelent a Nature-ben egy tanulmány, amelyet kutatók és játékosok együtt jegyeznek. A Foldit nevű játék játékosai ugyanis három hét alatt megfejtették egy HIV-vírushoz hasonló retrovírus hasító enzimjének szerkezetét, amellyel már egy évtizede hiába próbálkoztak a tudósok. A játékot a Washingtoni Egyetem kutatói hozták létre 2008-ban, benne működőképes fehérjéket lehet építeni 3D-ben. A fehérjék szerkezetének ismerete létfontosságú annak érdekében, hogy megismerhető legyen a különféle betegségek hatásmechanizmusa, és működőképes gyógyszereket tudjanak kifejleszteni a kutatók. Ehhez olyan háromdimenziós modellre van szükségük, amelyen a molekula „kihajtogatva” látszik, mert így sokkal egyszerűbb a „gyenge pontokat”, vagyis a gyógyszerek támadási pontjait megtalálni. A Foldit játékosok pedig pontosan ezt tették, amikor a feladvánnyal szembesültek: három hét alatt megalkották a retrovírus hasító enzimjének pontos térbeli modelljét.
A Foldit egyik megalkotója, Adrien Teuille álmodta meg a EteRNA nevű játékot is, amelyben RNS-t szintetizálhatunk játékos formában. A legjobban sikerült példányokat laborban szintetizálják a kutatók, az eredményről pedig beszámolót készítenek, amelyet a megalkotásban részt vevő játékos kézhez is kap.
A Moon Zoo esetében a Hold krátereinek nagyfelbontású képén bejelölhetjük azokat az érdekesnek tűnő sziklákat, amelyeket a NASA-nak közelebbi vizsgálatra javaslunk. A WhaleFM-en hallgathatjuk a bálnák énekét, és a hallott „hangsort” összepárosíthatjuk egy hasonló dallammal, így téve egy lépést a gyilkos bálnák nyelvének megfejtése felé. A Planet Hunters-t játszva pedig a Kepler űrtávcső által mért fényességi adatokat tekinthetjük át ismétlődő mintázatok, illetve anomáliák után kutatva, így akár új exobolygókat is felfedezhetünk.
Hasonló kezdeményezés volt tavaly ősszel a DARPA Shredder Challenge néven meghirdetett vetélkedése is, amelynek során iratmegsemmisítőben feldarabolt dokumentumokat kellett helyreállítani. A nyertes csapat egy olyan algoritmust dolgozott ki, amely a vizuális jelek alapján különféle párosításokat javasolt, és ezen javaslatokat követve a csapat tagjai ki tudták rakni a puzzle-t. A pályázatot kiírók egy része eredetileg úgy gondolta, hogy a feladatot lehetetlen megoldani, de miután kiderült, hogy mégis van megoldás, újabb „megoldhatatlannak” tűnő problémákat készülnek feladni hasonló keretek között.
2. oldal
A lehetőségek száma tehát a végtelennel határos. Treuille szerint a játékok sikeressége annak köszönhető, hogy az internethasználat elterjedése alapjaiban változtatta meg az emberi gondolkodást, és elmosta azokat a határokat, amelyek korábban olyan pontosan meghatározták, hogy ki mit csinál egy adott társadalomban. Az internet kora előtt eszébe sem jutott volna senkinek, hogy kikapcsolódásként RNS-t építgessen, amikor egyébként teljesen más területen tevékenykedik.
A játékok az új megoldásokon kívül arra is jók, hogy olyan új problémákat vessenek fel, amelyeket eddig senki nem vett észre vagy eszébe sem jutott megkérdőjelezni. Az EteRNA játékosai olyan elrendezésekre lettek figyelmesek, amelyek a játékban mindig működőképesnek bizonyulnak, viszont sehogy sem illenek bele az RNS működését leíró hatályos modellekbe. „Olyan, mintha a természet törvényeit találnák fel újra” ‒ mondja Treuille.
A képalapú játékok az emberi természetbe is bepillantást nyújtanak. Eric Fischer például az emberi motivációt kutatja fényképek alapján: Flickr- és Twitter-felhasználók fényképeit elemezve arra a következtetésre jutott, hogy az emberek olyan helyre mennek nyaralni, ahol gyalog körbenézhetnek, viszont olyan helyen laknak, ahol autóba kell ülniük ügyeik intézéséhez. A PopSci létrehozott egy játékot az általa összegyűjtött adatokból, melynek során a játékosoknak New York-i fotókról kell eldönteniük, hogy turista vagy helyi lakos készítette-e ezeket.
Az „tudományos játék” mozgalma valószínűleg David Andersonnal és a SETI@home kutatással kezdődött. Anderson a Berkeley Űrkutatási Laboratóriumában dolgozott, amikor a Stardust űrszonda visszajuttatta csillaközi pormintáit a Földre. A szonda a Wild 2 üstökös csóvájából, valamint a csillagközi tér anyagából gyűjtött pormintákat. Az üstökös anyaga elég könnyen kezelhetőnek bizonyult, a csillagközi porral azonban előre sejtették a kutatók, hogy gondjaik lesznek. Az előzetes előrejelzések alapján a visszajuttatott kollektor körülbelül 45 porszemet tartalmazott, ezek közül azonban mindössze négyet találtak meg egyharmadának átvizsgálása során. A kollektor felülete 1000 négyzetcentiméter, több helyen sérülések vannak rajta és egy speciális géllel van beborítva, amely csapdába ejtette a porszemeket. Ezen a méretes felületen kellett tehát megtalálni a mikrométeres nagyságrendű porszemeket.
A számítógépes segítséggel is lehetetlennek tűnő feladatot végül úgy oldották meg, hogy egy automatizált pásztázó mikroszkóppal felvételt készítettek a kollektor teljes felületéről, majd a fotókat feltöltötték a világhálóra, ahol az önkéntesek nekiállhattak a porszemvadászatnak. „Nem az izgalom vagy az ismertség miatt csináltuk, egyszerűen létfontosságú volt a program tudományos végkimenetele szempontjából, hogy statisztikai bizonyossággal állíthassuk: minden porszemet számba vettünk” ‒ mondta a kutató. Az ennek érdekében megalkotott, Stardust@home-nak elnevezett programra eddig 25 ezer önkéntes regisztrált világszerte, akik átlagosan negyven órát töltöttek a kereséssel. 2010-ben egy ontariói férfi akadt rá az első porszemekre.
Anderson a játék során kifejlesztett „kalibrációs” módszerekből Bossa néven létrehozott egy olyan vázrendszert, amelyre bármilyen „adatjáték” felépíthető. Azóta számos kutató kereste meg különféle adatelemző játékok ötletével. Ezek egyike például a brazil őserdők műholdképeinek elemzésén alapul: azonosítani kell az erdővel borított és kiirtott területeket. A cél az lenne, hogy napokon belül kiderüljön, ha újabb területet irtottak ki.
3. oldal
A Foldit bizonyította, hogy egy közösen gondolkodó kollektíva hatékonyabb lehet, mint számítógépek összekapcsolt rendszere. Hozzátartozik persze az is, hogy a játék nagyobb elkötelezettséget és hozzáértést igényel, mint az átlagos videojátékok. Többször előfordult, hogy előzőleg listavezető játékosok pár hónap kihagyás után nem tudtak visszatérni az elitbe. A játékosok megosztják egymással tudásukat és trükkjeiket, és így közösségként gyorsabban, magasabb szintre képesek fejlődni. A Foldit tehát abból a szempontból is érdekes kísérlet, hogyan használható egy játék oktatási eszközként. A játékosok saját kis területük „mikroszakértőivé” válnak anélkül, hogy ezt realizálnák.
„Nem fogok hazudni: amikor elkezdtük az EteRNA-t, a játékosok nagyon bénák voltak. Sokkal rosszabbul teljesítettek, mint egy számítógépes algoritmus. De sikerült játékká, szórakozássá tennünk számukra, ezzel rávettük az embereket, hogy játsszanak többet. Azt mondtuk nekik, hogy rajtuk múlik: építsenek olyan RNS-t, amely megfelelő szerkezetbe hajtogatódik. És megtanulták, hogyan tegyék” ‒ mondja Zoran Popović, a játék egyik fejlesztője.
A játékosok megosztották egymással elméleteiket és stratégiáikat. Volt, aki a hibák megtalálásában jeleskedett, mások jól tudtak kérdésekre válaszolni. A legjobb játékos egy autista könyvtáros, folytatta Treuille. „Hétről hétre egyre többet fejlődtek, míg végül valahol három és hat hónap között elkezdték túlszárnyalni a számítógépeket.”
Ami a jövőbeli terveket illeti, a fejlesztők nem kívánnak megállni a képi felismerésen alapuló játékoknál. Popović jelenleg egy molekulaépítő játék fejlesztésén dolgozik, amellyel a tervek szerint áprilisban lesz kész, de a továbbiakban létre szeretne hozni egy programok feltérképezésén alapuló játékot is, amelyben a felhasználók biztonsági réseket és hibákat kereshetnek majd. Ötletei között szerepel egy hasonló felépítésű „korrupciókereső” játék is, ebben az adott ország nyilvánosan hozzáférhető adatai alapján összeállítana egy mindenre kiterjedő kapcsolati hálót, és a játékosok feladata a gyanús kapcsolatok megtalálása lenne.
„Olyan problémákra próbálunk megoldást találni, amelyeket sem a számítógépek, sem az emberek nem lennének képesek maguktól megoldani. Ettől olyan izgalmasak a játékok. Nem hiszem, hogy létezik még egy dolog ezeken kívül, amely ilyen hosszú időre képes lekötni az embereket” ‒ mondja Popović.
A trükk abban áll, folytatja Treuille, hogy meg kell győzni a kutatókat arról, hogy játékot csinálni legégetőbb problémáikból jó ötlet lehet. Ez általában nem könnyű feladat. „A legsikeresebb ilyen játékok létrehozásához nagyon tehetséges játéktervezőkre, és nyitott gondolkodású, elkötelezett tudósokra volt szükség. Olyanokra, akik hajlandóak hozzá nem értőkkel kommunikálni, és játékká tenni kutatásukat annak reményében, hogy egyszer talán valaki talál valami hasznosat ennek eredményeként.”
A legtöbb tudományos játék játékként alapvetően nem nevezhető sem izgalmasnak, sem változatosnak. Ami izgalmassá teszi ezeket, az a tudományos felfedezés lehetősége, és az, hogy egyszer talán haszna lehet annak, amit csinálunk. Elvégre ki ne akarna teljesen egyedül felfedezni egy exobolygót?
