Статья Ларри Йегера ‘Как эволюция управляет сложностью‘ была рекомендована macroevolution как обзор проблематики. Она начинается с обзора обсуждения сложности и эволюции в биологии. Как оказалось, ряд биологов в настоящее время защищают точку зрения, что рост сложности по ходу эволюции нельзя связать с естественным отбором. Я переведу одно предложение из статьи.
‘Однако, Мейнард Смит (Maynard Smith 1970), Raup et al. (1973), Гулд (Gould 1989, 1994, 1996) и другие сомневаются можно ли связать наблюдаемый рост сложности с результатами естественного отбора. В словах Мейнард Смит «очевидное и неинтересное объяснение» представляет собой случайный дрейф от непреодолимого барьера на одной конце — рост в разнообразии по сравнению с необходимо малой сложностью в начале жизни. В особенности Гулд многократно защищал точку зрения, что случайность не только играет бОльшую роль в эволюции, чем это было принято ранее, но случайности полностью достаточно для объяснения наблюдаемого увеличения биологической сложности на уровне геологического масштаба времени.’
Для меня это оказалось неожиданностью. Получается есть видные биологи, которые говорят, что по сути дела связь человека с амёбой основана на случае, а не на естественном отборе. Надо будет посмотреть эти работы, чтобы проверить, правильно ли я интерпретировал озвученную выше точку зрения.
Сама статья также чрезвычайно интересна. Ларри Йегер занимается Искусственной жизнью, когда процессы эволюции моделируются посредством имитационного моделирования на основе простеньких моделек биологических организмов (модельки организмов рождаются и умирают). На этом пути Yaeger создал компьютерный мир Polyworld и в статье он описывает результаты имитационного моделирования в рамках этой системы.
Polyworld по сути близок к игре Жизнь. Есть жесткие правила, по которым из предыдущего состояния системы получается последующее. Основное отличие от игры Жизнь заключается в том, что биологический организм изначально запрограммирован, поскольку считается, что жизнь уже зародилась. Организм получает информацию об окружающей среде, обрабатывает ее посредством искусственной нейронной сети и далее совершает действия. Искусственная нейронная сеть способна к обучению и при этом ее структура связана с генами организма.
Работа Polyworld связана с генераторами псевдослучайных чисел, которые имитируют случай. Хочу остановиться на одной особенности таковых генераторов. Генератор псевдослучайных чисел начинает с заданного оператором числа, которое полностью задает генерируемый набор псевдослучайных чисел по ходу программы. Это означает, что если повторить работу программы с тем же самым начальным числом, то результаты программы будет точно такими же. Никак нельзя забывать про то, что работа компьютерной программы полностью детерминирована. В то же время задача другого начального числа для генератора псевдослучайных чисел приводит к отличающимся результатам. Другой вариант, который можно себе представить — использование случайных чисел, получаемых при взаимодействии с физическим миром.
В статье Ларри Йегер обсуждает определение сложности. Я отмечу только одну интересную особенность выбранного критерия сложности, связанного с работами Тонони (Tononi). Сложность, связанную с данным организмом можно определить только после смерти организма, поскольку вычисления включают в себя полную динамику искусственной нейронной сети от рождения до смерти. Другими словами, сказать кто из нас был сложнее смогут только наши потомки.
Рисуночек ниже с тремя кривыми приводит главные результаты статьи:
По оси Y отложена сложность, по оси X — время. Начнем с кривой Driven. Под этим термином Yaeger подразумевает результаты, которые были получены без внешнего вмешательства в работу Polyworld. Обозначение Driven подразумевает, что процесс направляется естественным отбором, под которым подразумевается, что процесс рождения и смерти организмов не контролируется извне. Меня смущает в таком определении следующее. В целом идеалом исследовательской программы Искусственная жизнь было бы получение жизни в рамках игры Жизнь (естественно с усложненными правилами). В то же время представить себе естественный отбор в игре Жизнь я никак не могу, поскольку игра полностью определяется правилами.
Кривая Passive означает случай, когда по утверждению авторов естественный отбор исключается. Технически процедура состоит в следующем. При проведении десяти симуляций «Driven» Йегер оценивает вероятности рождения, смерти, изменения генов и т.д. Далее система функционирует в режиме, когда смерть и рождение определяется на основе таких вероятностей, а не на основе поведения отдельного организма. Йегер находит и обсуждает между двумя кривыми Driven и Passive отличия. С моей точки зрения особых отличий не видно.
Особый интерес представляет собой кривая Fitness и связанное с ней поведение организмов. Данная кривая получена при отборе организмов с наибольшей сложностью в рамках искусственного отбора. На этом пути получены организмы, искусственные нейронные сети которых достигают практически максимальной возможной сложности. Так вот, поведение этих организмов характеризуется отказом от поиска пищи и совершением вместо этого странных движений. Вот к чему приводит погоня за увеличением сложности. В данном контексте будет наверное уместно отметить, что когда Ньютон писал свое главное произведение, он забывал есть. Если бы не слуга Ньютона, то кто знает, как бы повернулась европейская история.
P.S. Выпишу одно предложение из обсуждения статьи.
‘Пока увеличение сложности улучшает способность выживания и воспроизведения агентов, имеющих такие преимущества, такое увеличение сложности будет активно отбираться.’
‘As long as increases in complexity improve the ability to survive and reproduce by agents so advantaged, those complexity increases will be actively selected for.’
При обсуждении рассуждений Джерри Фодора по поводу естественного отбора я слышу упреки, что Фодор борется с ветряными мельницами, то есть с представлениями биологии ушедшего прошлого. Дак ведь нет, вот оно ‘selected for’, в котором Фодор обвиняет биологов. Причем самое интересное, что Yaeger нашел ‘selected for’ даже в программе Polyworld.
Информация
Larry S. Yaeger. How evolution guides complexity. HFSP Journal. 2009; 3(5):328-339.
Увидел ссылку на статью в заметке Диффузiонная модель прогресса:
http://uxus.livejournal.com/72313.html
Комментарий dmitry_sofronov:
‘Я чего хочу сказать. Предложенная иллюстрация льстит рационально-механистическому сознанию, потому что заявляет, что в стохастических системах можно наблюдать нечто подобное «усложнению», да еще и объявляет самое усложнение чем-то вроде иллюзии. То бишь, вроде как на самом деле происходит не усложнение, а упрощение, только динамику этого процесса мы воспринимаем как усложнение. Вроде как мы глядим со стороны на движение газа и оно кажется целенаправленным, а в действительности все приходит к одному термодинамическому знаменателю, который нам (видимо, пока что) не виден.
Если же говорить о том, что я думаю по этому поводу, то, на мой взгляд, проблема в постановке проблемы. Ведь мы сами придумали, что эволюция должна объясняться механистически, поэтому усложнение мы воспринимаем как чудо, хотя это вторичное чудо, индуцированное нашим собственным неверием. Если мы провозглашаем вселенную статистическим феноменом, то наше собственное существование иначе как чудом не объяснить.
То есть, надо поставить лошадь впереди телеги и начать с того, что жизнь, как мы ее знаем, имеет свойство усложняться. А не говорить что-то вроде: «Жизнь имеет свойство усложняться, хотя по второму началу термодинамики должно быть наоборот». Не стоит начинать с того, что нам известно, как оно должно быть. Надо начинать с данности.’