15. jun 2009.logob92
Evolucija

Ko je meni Darvin?

Ono što posebno impresionira kod Darvinove evolucije jeste krajnje jednostavan i potpuno nelinearan model. Kao ne-biolog ne moram da se plašim ako isti mehanizam prepoznam i u fenomenima koji strukturno nemaju nikakve veze sa razvojem živog sveta. Međutim, problem prepoznavanja evolucije u svemu i svačemu je što skoro uvek počinjemo od pojave koja ima jasno određen pravac razvoja, a onda "prirodnu" selekciju koristimo da pojavu objasnimo. Po svemu sudeći, priroda to ne radi tako. Ne bi trebalo ni mi, ali kako?

Piše: Srđan Verbić

darvin1
Evolucija bicikala

Alfred Rasel Valas, čovek koji nije imao dovoljno sreće da se njegovo ime pominje kad god pričamo o evoluciji, 1866. godine je u pismu Čarlsu Darvinu izrazio svoju nelagodnost zbog upotrebe termina "prirodna selekcija". Tada je Darvinu predložio da prihvati predlog Herberta Spensera da taj koncept ubuduće zovu "opstanak najprilagođenijih". Rasel je tada rekao da termin prirodna selekcija kod mnogih koji razmišljaju o evoluciji ostavlja nedoumicu oko toga ko radi selekciju implicirajući da postoji nešto inteligentno što pravi izbor u ime prirode, a to, složićemo se, baš i nije sasvim prirodno. 

Za većinu nas koji evoluciju vidimo kao naučni model, ova razlika u izboru termina nije ništa više do suptilna razlika u interpretaciji. Što bi se srpski reklo, nije šija nego vrat. Nažalost, najveći deo žitelja naše planete na nauku ne gleda kroz modele i njihovu prediktivnu moć, već samo i isključivo kroz interpretacije. 

Interpretacije se uvek izražavaju jednostavnijim i razumljivijim jezikom nego sama teorija i sasvim je jasno zašto se ljudi za njih više vezuju. Takvi iskazi onda mogu da se diskutuju, prepričavaju, kritikuju bez pravih argumenata i uobličavaju u skladu sa lokalnim folklorom. Zbog toga je jedina stvar koju većina ljudi danas „zna" o evoluciji to da je čovek nastao od majmuna. 

Različite interpretacije naučnih koncepata ili pojava posle svega nekoliko obrada sigurno vode do bitno različitih koncepcija, odnosno njihovog razumevanja. Prihvatanje termina "opstanak najprilagođenijih" ima za posledicu nastanak dve miskoncepcije (možemo slobodno reći i zablude) o evoluciji koje ni posle 150 godina ne gube na aktuelnosti: (1) da postoji predefinisani pravac evolucije i (2) da opstanak organizama u potpunosti zavisi od prilagođenosti za nemilosrdnu i neprestanu borbu sa drugim organizmima. 

Ono što pomenute miskoncepcije prikrivaju jeste da prirodna selekcija nije nikakva sila koja određuje kako će se odvijati stvari u prirodi već samo opis procesa. Niko ne bira organizme za opstanak u onom smislu u kom odgajivači biraju golubove zbog željenih osobina kao što su boja perja ili dužina repa. U kriterijumima selekcije se ne nalazi informacija o zacrtanom pravcu evolucije. Prirodna selekcija ne može da zaviri u budućnost i predvidi koje su promene potrebne danas da bi se sutra uspešnije opstajalo.

Prepoznavanje evolucije

Ideja evolucije kao modela je toliko jednostavna, elegantna i inspirativna da nas prosto tera da je prepoznajemo u skoro svemu što se postepeno menja, umnožava i popunjava raspoloživ životni prostor. Taj proces ne mora da ima veze sa živim svetom. Osnovne karakteristike evolucije, tj. replikaciju, mutaciju, rekombinaciju i selekciju možemo naći u mnoštvu različitih prirodnih, društvenih, tehnoloških, tržišnih i ko zna kojih sve ne drugih procesa.

Kod praktično svakog procesa u kom prepoznajemo evoluciju zaista postoji pravac. Uglavnom zato što je selekcija u tom procesu sve drugo pre nego prirodna. Kod "evolucije" bicikala, na primer, imamo i replikacije, i varijacije, i selekciju... Jedino što analogiju kvari jeste to što zaista postoji inteligentni posmatrač koji vrši selekciju birajući brže, lepše, lakše i jeftinije modele. 

Problematične su one analogije sa biološkom evolucijom gde zapravo mi, ljudi, pravimo izbor, a selekciju nazivamo prirodnom. Gde god u opisu procesa postoji komparacija tipa brži ili bolji, postoje predefinisani pravac i smer koji znači napredovanje. Nama je, po svemu sudeći, jako teško da u nečemu prepoznamo evoluciju a da joj ne pridružimo kriterijum po kom je nešto bolje a nešto lošije. 

Dok god su analogije sa biološkom evolucijom tu samo da ilustruju opis procesa, sve je u redu. Problem nastaje kada neku interpretaciju evolucije poistovetimo sa prirodnim zakonom. Stvar je počela da se otima kontroli već u prvim godinama nakon pojave teorije evolucije. Tomas Henri Haksli je, kao verovatno najvatreniji pobornik u to doba sasvim mlade Darvinove teorije, kroz svoje eseje o prirodi promovisao ono što danas zovemo društvenim darvinizmom. To je zapravo gladijatorski pogled na svet gde samo najjači, najbrži i najlukaviji preživljavaju. Taj mit je ljudima iz nekog razloga magično privlačan. Deluje kao savršen izgovor za puno toga i zbog toga je ne gubeći na atraktivnosti opstao sve do danas.

Čini se da postojanje inteligentnog selektora i predefinisani pravac evolucije uvek idu zajedno. Ispada da nijedan selektor nije dovoljno inteligentan da kriterijum selekcije napravi nepristrasnim.

Pravac evolucije

Miskoncepcija koju smo označili brojem dva predstavlja verovanje da organizmi tokom evolucije postaju veći, jači, brži ili na neki drugi način bolji i kompetitivniji od svojih prethodnih verzija. Međutim, organizmi koji su manji, slabiji ili sporiji takođe opstaju, zar ne? 

Ima životinjskih vrsta koje u praktično neizmenjenom obliku postoje mnogo duže nego bilo koja vrsta sisara koji se obično predstavljaju kao do sada "najviše" dostignuće evolucije. Potkovičaste krabe u svom sadašnjem obliku postoje već 450 miliona godina. One očigledno nisu nalazile za shodno da se menjaju i "postaju bolje". Izgleda da njihovim osobina ništa ne fali i da sasvim dobro izlaze na kraj sa prirodnim neprijateljima, promenama klime ili katastrofama planetarnih razmera.

 

darvin2
Potkovičasta kraba
Veličine kao što su masa mozga ili fizička snaga organizma po svemu sudeći ne određuju pravac evolucije. Evolucija je stvorila puno velikih životinja i gigantskih biljaka, ali isto tako i mnoštvo malih i sasvim jednostavnih stvorenja koja podjednako dobro preživljavaju. Uostalom, polovinu biomase na zemlji čine mikroorganizmi koji su takvi kakvi jesu ne samo milionima već milijardama godina. To valjda pokazuje da biti mali na ovoj planeti nije naročiti hendikep. 

Slično možemo da pretpostavimo i da tokom evolucije dobijamo vrste koje imaju sve duže i komplikovanije DNK recepte, odnosno da se "nivo" organizma ogleda u veličini njihovih genoma. Bilo bi logično da je više kodona u receptu potrebnom za izgradnju jednog slona nego, recimo, za daždevnjaka, ali nije tako. Koliko danas znamo, najveći genom ima jedna vrsta ameba. One imaju genom koji je čak 200 puta veći od ljudskog. Izgleda da ni veličina genoma nije veličina koju bismo lako povezali sa napretkom u razvoju živog sveta. Ukratko, nema ni jedne kolko-tolko merljive veličine koju možemo da pridružimo određenoj biološkoj vrsti a koja bi tokom vremena, odnosno evolucije postajala sve veća i veća.

Kompleksnost

darvin3
Trendovi kompleksnosti

Postoji veličina, za koju nismo sigurni kako se meri, a koja bi mogla da odredi pravac biološke evolucije. To je kompleksnost. Ne pitajte čega, ni tu nismo baš sigurni. Vrlo nam je blisko pameti da su sisari kompleksiji nego bakterije, ali još uvek nemamo operativnu definiciju koja bi nam omogućila da izmerimo koliko je kompleksna određena vrsta ili jedinka.

U zavisnosti od toga kako definišemo kompleksnost organizama (ili vrsta, ili ekosistema, ili možda nečeg četvrtog), možemo da pratimo trend promene odnosno rasta kompleksnosti tokom vremena. U većini tih modela imamo promenu raspodele kompleksnosti, ali ne i njenog moda. Drugim rečima, postoji kompleksnost koja je među svim tim organizmima najpopularnija i koja se tokom evolucije ne menja.

Simulacije živih sistema

Evoluciju sve češće prepoznajemo u procesima koje simuliramo na računaru. Zapravo, računari su otvorili potpuno novi (virtuelni) univerzum, gde možemo da kreiramo nove svetove i podešavamo "prirodne zakone". Ako simuliramo jednostavan ali nelinearan svet, čak i male promene samo jednog parametra mogu da nam otkriju potpuno nove i sasvim neočekivane fenomene. To danas radi sve više in silico istraživača.

Evolucioni algoritam nije algoritam koji simulira evoluciju već samo algoritam za optimizaciju koji koristi ideju evolucije. Kako god osmislili evolucioni algoritam, uvek mi zadajemo fitness funkciju, tako postavljamo kriterijum za preživljavanje i konačno određujemo pravac i smer u kom će rešenja evoluirati.

U mnoštvu simulacija, postoje dve kategorije koje su na posebno bitne: verne i jednostavne. Verne su one gde algoritmi ne pate od viška elegancije, gde imamo mnoštvo parametara i raznih heuristika, ali zauzvrat dobijamo najbolje moguće predikcije. Ovo nam je, na primer, vrlo bitno kod vremenske prognoze. U drugoj kategoriji imamo jednostavne simulacije sa vrlo kratkim algoritmima i svega nekoliko parametara. Takve simulacije su retko kad korisne u inženjerskom smislu gde je tačnost predikcije jedino što je bitno. Značaj takvih simulacija je u tome što upravo one oživljavaju virtuelnu laboratoriju za naučne modele koji su najčešće jednostavni, odnosno najjednostavniji koje smo u stanju da smislimo. 

Jednostavne računarske simulacije se koriste da imitiraju fundamentalne pojave u prirodi. Naučnici veruju da su sve fundamentalne stvari u prirodi jednostavne, ali da se stvari komplikuju sa brojem elemenata u slagalici. Da bismo videli one manje fundamentalne pojave koje u igru ulaze na višim prostornim i vremenskim skalama, potrebno je napraviti slagalicu sa puno delova, ali sa malim brojem njihovih tipova i pravila njihove interakcije. Mi zapravo očekujemo da će se, ako u istu sredinu stavimo dovoljno elemenata koji međusobno interaguju na neki nelinearan način, posle dovoljno vremena pojaviti fenomen koji nismo predvideli samim pravilima. U krajnjoj liniji, očekujemo da neka dovoljno moćna računarska simulacija posle puno rada sintetiše virtuelni organizam.

darvin4
U svetu simulacija ima puno toga što liči na evoluciju. Setite se samo Lajfa i njemu sličnih celularnih automata. Obojene ćelije na dvodimenzionalnoj rešetki mogu da "ožive" ako postavimo pogodna pravila za nastanak i opstanak ćelija. 

Lajf je svakako najpoznatiji celularni automat, ali su simulacije ovog tipa u poslednjih trideset godina postale mnogo više od šarenih mrdalica. Danas postoji više naučnih disciplina koje se bave uočavanjem i opisivanjem novih fenomena u digitalnim svetovima kao što su recimo kvadratne rešetke. Oblast nauke koja se bavi logikom živih sistema u veštačkom okruženju generalno naziva se veštački život (ALife). Cilj istraživanja u okviru veštačkog života je proučavanje pojava u živim sistemima u cilju razumevanja i definisanja takvih sistema.

 

darvin5

Simulacije tipa Tierra (devedestih) ili Core War (osamdesetih godina) su pokušaji da se u virtuelnom okruženju otpočne evolucija tokom koje bi se postepeno pojavljivala nova rešenja za dobro prilagođene organizme koji bi međusobno interagovali na neki od načina koje smo već primetili u evoluciji živog sveta. 

Iako se ni u jednoj od dosadašnjih simulacija evolucije nije desilo da nešto zaista oživi i pokuca nam na prozor sa unutrašnje strane monitora, ima puno fenomena poput kooperacije domaćin-parazit, masovnih izumiranja, isprekidane ravnoteže itd. koje su se tokom evolucije pojavile u virtuelnom svetu. Pojava takvih fenomena nam je izuzetno značajna jer nam omogućava da po prvi put eksperimentišemo sa njima. U stvarnom svetu je to nemoguće. Program uvek možemo ponovo da startujemo sa malo promenjenim parametrima i vidimo šta će da se dogodi. Kod evolucije na Zemlji je, čini mi se, ipak bolje da ništa ne restartujemo.

darvin6
Core War, jedna od prvih simulacija evolucije

Virtualne laboratorije sigurno postaju sve značajnije za izučavanje evolucije i živog sveta. Simulacije evolucije nas sve češće iznenađuju pojavama koje niko od programera nije stavio kod njihovih programa. Izgleda kao da smo konačno na pragu nečeg velikog što će postojeću sistematiku živog sveta rasturiti u param-parčad. Ipak, sve te simulacije imaju jednu zajedničku boljku: na kraju sve dođu do nekog ravnotežnog stanja. Naravno, što više računarske memorije i elemenata na početku, uspostavljanje ravnoteže će duže trajati. Međutim, na kraju uvek dođe do ravnoteže. 

To ravnotežno stanje može da bude trivijalno (npr. da života više nema) ili takvo da sistem osciluje između neka dva stanja. To je ustvari ono što uvek vidimo u Lajfu ako ga pustimo da dovoljno dugo radi. Tu više nema ničeg nepredvidivog ili neočekivanog. Bilo bi lepo kad bismo napravili open-ended evoluciju, tj. kad bi se neki od tih sistema neprestano razvijao, ali mi ne znamo kako se takav program piše. Ukratko rečeno, mi već danas možemo da kreiramo virtualne svetove, ali ne znamo kako da im damo dovoljno slobode da se razvijaju nezavisno od onoga što smo isprogramirali. Mi evoluciji, hteli to ili ne, na neki način uvek dajemo pravac i smer i postavljamo ograničenja. Za sad ne znamo kako s tim da izađemo na kraj. Ko zna, možda svetovi stvarno moraju da liče na svoje tvorce.

zvor: http://www.b92.net/zivot/nauka.php?nav_id=366079

***


Author: B92