Почему эволюция может быть умнее, чем мы думали

Теория эволюции Чарльза Дарвина объясняет, почему биологические организмы так хорошо приспособлены к жизни на нашей планете. Этот процесс обычно описывают как «неразумный» — основанный на случайных вариациях без какого-либо направления. Однако, несмотря на успех теории, некоторые отвергают её, не веря, что живые существа могут эволюционировать постепенно. Они утверждают, что нечто столь сложное, как глаз животного, должно быть продуктом разумного творца.

Обращение к сверхъестественному творцу не может быть научно полезным объяснением. Но что насчёт разума, который не является сверхъестественным? Наши новые результаты, основанные на компьютерном моделировании, связывают эволюционные процессы с принципами обучения и интеллектуального решения задач — без привлечения высших сил. Это говорит о том, что, хотя эволюция, возможно, начиналась вслепую, за пару миллиардов лет опыта она могла поумнеть.

Что такое интеллект?

Интеллект может быть разным, но иногда он сводится к тому, чтобы взглянуть на проблему под правильным углом. Найти разумное решение может означать просто осознать, что то, что вы считали константой, может быть переменной. Также это может быть связано с подходом к проблеме с использованием правильных «строительных блоков».

С хорошими «строительными блоками» легко найти комбинацию шагов, которая решает проблему путём постепенного улучшения. Но с плохими «строительными блоками» полное решение невозможно.

У людей способность подходить к проблеме с подходящим набором «строительных блоков» возникает из опыта — потому что мы учимся. Но до сих пор считалось, что эволюция путём естественного отбора не может учиться; она просто движется вперёд, без устали используя один и тот же «молоток» случайных вариаций, постепенно накапливая изменения, когда они оказываются полезными.

Эволюция эволюционности

В компьютерных науках мы используем алгоритмы, например, моделирующие нейронные сети мозга, чтобы понять, как работает обучение. Обучение не является чем-то загадочным; мы можем заставить машины делать это с помощью пошаговых алгоритмов. Такие алгоритмы машинного обучения — хорошо изученная часть искусственного интеллекта. В нейронной сети обучение включает изменение связей между нейронами (усиление или ослабление) в направлении, максимизирующем «вознаграждение». С помощью таких простых методов можно заставить нейронные сети не только решать задачи, но и становиться лучше в их решении со временем.

Но может ли эволюция становиться лучше в самой эволюции со временем? Эта идея известна как эволюция эволюционности. Эволюционность, то есть сама способность эволюционировать, зависит от соответствующих вариаций, отбора и наследственности — краеугольных камней Дарвина. Интересно, что все эти компоненты могут быть изменены прошлой эволюцией, а значит, прошлая эволюция может изменить способ работы будущей эволюции.

Например, случайная генетическая вариация может сделать конечность животного длиннее или короче, но она также может изменить то, меняются ли передние и задние конечности независимо или коррелированно. Такие изменения меняют «строительные блоки», доступные для будущей эволюции. Если прошлый отбор хорошо сформировал эти «строительные блоки», это может сделать решение новых проблем лёгким — достаточно лёгким для решения путём постепенного улучшения.

Идея эволюции эволюционности существует уже некоторое время, но детальное применение теории обучения начинает давать этой области столь необходимый теоретический фундамент.

Наша работа показывает, что эволюция регуляторных связей между генами, которые управляют экспрессией генов в наших клетках, обладает такими же способностями к обучению, как и нейронные сети. Другими словами, генные сети эволюционируют так же, как учатся нейронные сети. В то время как связи в нейронных сетях меняются в направлении максимизации «вознаграждения», естественный отбор меняет генетические связи в направлении повышения приспособленности. Способность учиться сама по себе не нуждается в проектировании — это неизбежный продукт случайных вариаций и отбора, действующих на связи.

Волнующее следствие этого заключается в том, что эволюция может эволюционировать, чтобы становиться лучше в самой эволюции, точно так же, как нейронная сеть может научиться быть лучшим решателем задач с опытом. Интеллектуальная часть заключается не в явном «планировании наперёд» (или чём-либо ещё недарвиновском); это эволюция связей, которая позволяет решать новые проблемы без такого планирования.

Поэтому, когда эволюционная задача, которую мы считали трудной (например, создание глаза), оказывается возможной путём постепенного улучшения, вместо того чтобы заключить, что «тупой» эволюции было достаточно, мы можем признать, что эволюция была очень умна, найдя «строительные блоки», которые делают проблему такой лёгкой.

Интересно, что Альфред Рассел Уоллес (предложивший теорию естественного отбора одновременно с Дарвином) позже использовал термин «разумная эволюция», чтобы аргументировать божественное вмешательство в траекторию эволюционных процессов. Если формальная связь между обучением и эволюцией будет расширяться, тот же термин может начать использоваться для обозначения противоположного.