Опасная идея Дарвина: Эволюция и смысл жизни

В конце концов, когда теоретики традиционного дарвинизма формируют адаптивные ландшафты, а затем случайным образом разбрасывают по ним генотипы, чтобы вычислить, что, согласно теории, с ними произойдет, – они знают, что в природе никто не забрасывает генотипы в изначально существующие географические точки случайным образом. Любая модель продолжительного процесса предполагает произвольно избранный «момент» начала; занавес поднимается, и затем модель демонстрирует, что произойдет дальше. Если, взглянув на такую модель, мы увидим, что «изначально» некоторое количество кандидатов было раскидано по равнинам, то можно с уверенностью ожидать, что теоретик поймет, что они не «всегда» были там – что бы это ни значило! Где бы в определенный момент времени на адаптивном ландшафте ни находились генотипы-кандидаты, там раньше находились вершины, или этих кандидатов там не было бы, так что долины, где находятся эти кандидаты, должны быть сравнительно новыми, новым затруднением, с которым они столкнулись в ходе эволюции. Лишь такое допущение может объяснить само нахождение кандидатов в долинах. Теория Эйгена укрепляет нас в понимании, что если мы хотим, чтобы наши модели выполняли ту задачу, которую, по мнению дарвинистов, всегда могли выполнять их более простые модели, то придется ввести в них эти условия.

Несомненно, неслучайно, что мы признали необходимость построения этих гораздо более сложных моделей одновременно (практически в том же месяце и уж точно в тот же год) с тем, как появилась возможность создавать и исследовать подобные модели на существующих компьютерах. Как только появились более мощные компьютеры, мы с их помощью обнаружили, что более сложные модели эволюции не только возможны, но и безусловно необходимы, если мы и в самом деле хотим объяснить то, на объяснение чего всегда претендовал дарвинизм. Благодаря появлению новых жизненных пространств дарвиновская идея эволюции как алгоритмического процесса превращается во все более обширное семейство гипотез, переживает собственный демографический взрыв.

В области искусственного интеллекта ценится работа с сознательно упрощенными моделями интересующих исследователя явлений. У них есть очаровательное название – «игрушечные» (или упрощенные) задачи». В Игрушечном мире молекулярной биологии мы рассматриваем простейшие версии фундаментальных дарвиновских явлений в действии, но это – настоящие игрушечные задачи! Мы можем воспользоваться сравнительной простотой и чистотой дарвиновской теории о фундаментальном уровне эволюции, чтобы ввести и проиллюстрировать некоторые из тем, которые в последующих главах будут рассмотрены на более высоких уровнях.

Специалисты в области эволюционной биологии всегда свободно высказывались об адаптации и оптимальности, а также, скажем, о возрастании сложности, и как авторы, так и критики подобных высказываний признавали, что они в лучшем случае серьезно упрощают картину. В мире молекулярной эволюции в таких оправданиях нет нужды. Когда Эйген рассуждает об оптимальности, он располагает четким определением того, о чем ведет речь, а также результатами экспериментальных измерений, чтобы подтвердить сказанное и не отступить от истины. Его адаптивные ландшафты и мерила успеха не субъективны и не вводятся ad hoc. Существует несколько взаимообусловленных и объективных способов измерения молекулярной сложности, и когда Эйген использует слово «алгоритм», это вовсе не поэтическая вольность. Представляя себе, например, корректирующий энзим, двигающийся вдоль пары спиралей ДНК, проверяющий, исправляющий, копирующий, а затем совершающий следующий шаг и повторяющий весь процесс заново, мы вряд ли можем сомневаться, что наблюдаем за работой микроскопического автомата, и самые лучшие модели настолько совпадают с наблюдаемыми фактами, что можно быть вполне уверенными, что нигде не притаились ни волшебные эльфы-помощники, ни небесные крючья. В мире молекул применение дарвиновского мышления является в особенности чистым и неподдельным. В самом деле, если принять эту точку зрения, может показаться чудом, что дарвиновскую теорию, так превосходно описывающую происходящее на молекулярном уровне, вообще можно применить к столь громоздким – галактического масштаба – конгломератам клеток, как птицы, орхидеи и млекопитающие. (Мы не ожидаем от периодической системы химических элементов разъяснения явлений из жизни корпораций или народов – так почему бы нам ждать, что дарвиновская эволюционная теория сработает на явлениях столь сложных, как экосистемы или линии наследования млекопитающих?)