Сложность, эволюция и Искусственная жизнь

В заметке Диффузiонная модель прогресса (http://uxus.livejournal.com/72313.html) была приведена статья

Yaeger LS. How evolution guides complexity. HFSP Journal. 2009; 3(5):328-339.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2801533/

которую я решил прочитать. Статья 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, которое по-английски можно найти в конце заметки.

«Однако, Maynard Smith (1970), Raup et al. (1973), Gould (1989, 1994, 1996) и другие сомневаются можно ли связать наблюдаемый рост сложности с результатами естественного отбора.  В словах Maynard Smith ‘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 Gould многократно защищал точку зрения, что случайность не только играет бОльшую роль в эволюции, чем это было принято ранее, но случайности полностью достаточно для обяснения наблюдаемого увеличения биологической сложности на уровне геологического масштаба времени.»

Вот так-то. Получается есть видные биологи, которые вроде бы говорят, что по сути дела связь человека с амёбой основана на случае, а не на естественном отборе. Надо будет пожалуй посмотреть эти работы, чтобы проверить, правильно ли я интерпретировал озвученную выше точку зрения.

Самое интересное представляет однако сама статья. Larry Yaeger 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 моделиривания 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 комьютерной программы полностью детерминирована. Некоторый индетерминизм появляется только при задании другого начального значения для генератора псевдослучайных чисел или при взаимодействии с физическим миром.

В статье Larry Yaeger обсуждает определение сложности. Я отмечу только одну интересную особенность выбранного критерия сложности, связанного с работами 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:

fig

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. Я не уверен, что такое определение совпадает с общепринятым, но должен сказать, что я не специалист и я не знаю, что, собственно говоря, современная биология называет естественным отбором.

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). Найти однако естественный отбор игре Жизнь я никак не могу.

Кривая Passive означает случай, когда по утверждению авторов естественный отбор исключается. Технически процедура состоит в следующем. При проведении десяти симуляций «Driven» Yaeger 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. Yaeger 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.

Postscriptum

Выпишу одно предложение из обсуждения статьи.

«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 Фодора по поводу естественного отбора я слышу упреки, что Фодор борется с ветряными мельницами, то есть с представлениями биологии уже ушедшего прошлого. Дак ведь нет, вот оно «selected for», в котором Фодор обвиняет биологов. Причем самое интересное, что Yaeger нашел «selected for» даже в своем Polyworld.

См. также

Биологическая эволюция в рамках игры Жизнь

Лима-де-Фариа: Эволюция без отбора

Эволюция без естественного отбора


Comments

One response to “Сложность, эволюция и Искусственная жизнь”

Comments are now closed
  1. В целом, к имитационному моделированию прибегают, когда нет других, более подходящих моделей. Естественно, разработчики использовали что-то существенно более сложное, чем модель Лотка-Вольтера (хищник — жертва). Но в любом случае модель «выживания» крайне овражистая, в ней присутствуют виды идущие по пути увеличения сложности (от амебы к человеку). Но вполне могут находить свои ниши и виды, идущие по пути уменьшения сложности (паразиты).

    Генератор (псевдо)случайных чисел обычно использует что-то вроде
    r(i+1) = (N*r(i)) mod M
    где N и M — большие (взаимно) простые числа. Легко видеть, что длина последовательности не может превышать M. К счастью, 2^31-1 является простым числом. При переходе от 32-битных машин к 64-битным эта длина возрастает «существенно», что не исключает возможности «зацикливания».