Я не буду продолжать описание. Картина говорит сама за себя — все 29 поколений. Заметьте, как мало каждое поколение отлично от своего родителя или сестёр. Так как каждый из нас немного отличен от своих родителей, то логично ожидать, что каждый будет несколько более отличен от своих бабушек и дедушек (и соответственно — внуков) и ещё более отличен от прабабушек и прадедушек (и правнуков). Такова вот нарастающая эволюция — хотя из-за принятой здесь высокой частоты мутаций, мы нереалистично ускорили её. Поэтому, рисунок 4 выглядит более родословной вида, а не родословной особей, но принцип тот же самый. Когда я писал программу, я не думал, она породит что-нибудь большее, чем разнообразные древовидные формы. Я надеялся увидеть плачущие ивы, ливанские кедры, пирамидальные тополя, морские водоросли — ну возможно, рога оленя. Ни моя интуиция биолога, ни мой 20-летний опыт программирования на компьютерах, ни мои самые смелые мечты — ничто из этого не подсказало мне, что я фактически увижу на экране. Я не помню точный момент моего озарения, когда я подумал, что в эволюционирующей последовательности возможно появление какого-то подобия насекомым. Вне себя от предчувствия, я начал выводить, от чего угодно, поколение за поколением — потомков, более похожих на насекомых. Я не верил своим глазам. Вы видите некоторые из результатов внизу рисунка 4. У них восемь ног (как у паука), а не шесть (как у насекомого), но ну и что! Я до сих пор не могу забыть того момента, когда я впервые увидел этих изящных существ, и того ликующего чувства. Мне отчётливо слышались триумфальные вступительные фанфары из «Так сказал Заратустра» («2001 тема»). Я потерял аппетит, а ночью, когда я пытался заснуть, «мои» насекомые роились у меня перед глазами.
В продаже есть компьютерные игры, в которых у игрока создаётся иллюзия его блужданий в подземном лабиринте с определённой, довольно сложнрй географией и в котором он сталкивается с драконами, минотаврами или другими мифическими противниками. Монстров в этих играх довольно немного. Все они разработаны человеком-программистом, как и география лабиринта. При игре в эволюцию, будь то компьютерная версия или реальная жизнь, игрок (или наблюдатель) имеет то же самое чувство «блуждания» (метафорически) по лабиринту с ветвящимися проходами, но количество возможных путей — почти бесконечно велико, а монстры, с которыми он при этом сталкивается, невымышлены и непредсказуемы. В моих блужданиях по болотам Страны Биоморфов я сталкивался с волшебными креветками, ацтекскими храмами, с готическими окнами храмов, очертаниями кенгуру, нарисованными аборигенами и — в одном незабываемом, но невоспроизводимом случае — со сносной карикатурой на профессора логики Винчестерского колледжа.
Рисунок 5 — это другая маленькая коллекция из моей комнаты трофеев, все они были развиты примерно тем же путём. Я хочу подчеркнуть, что все эти фигурки — не плод фантазии художника. Они никак не подрисовывались или как-то иначе улучшались. Они именно таковы, какими они были нарисованы компьютером, в котором эволюционировали. Роль человека ограничивалась отбором из хаотично видоизмененных потомков в ходе многих поколений нарастающей эволюции.
Теперь у нас есть намного более реалистичная модель эволюции, чем обезьяна, печатающая Шекспира. Но модель биоморфов всё ещё несовершенна. Она демонстрирует мощность нарастающего отбора для генерации почти бесконечно разнообразных квази-биологических форм, но она использует искусственный, а не естественный отбор. Отбор выполняет человек. А нельзя ли обойтись без человека и поручить дело отбора самому компьютеру — на основе некоторых биологически реалистичных критериев? Это труднее, чем может показаться. Проблема заслуживает некоторых затрат времени на объяснения.
Рис. 5.
Отбор конкретной генетической формулы был бы тривиальным занятием, если у нас была бы возможность читать гены всех животных. Но естественный отбор не отбирает непосредственно гены — он отбирает эффекты, которые гены оказывают на тела: это так называемые фенотипические эффекты. Человеческий глаз неплохо подходит для отбора фенотипических эффектов — что мы видим на примере многочисленных пород собак, коров и голубей, а также, если позволите — тех, что показаны на рисунке 5. Чтобы поручить компьютеру самому выбирать фенотипические эффекты, нам придётся написать очень хитроумную программа распознавания образов. Программы распознавания образов существуют. Они используются, чтобы распознавать напечатанный и даже рукописный текст. Но эти трудные, «на грани искусства», программы требуют очень больших и быстрых компьютеров. Но даже если бы такая программа распознавания образов и не превосходила моих способностей программиста и была бы по силам моему маленькому компьютеру с его 64 килобайтами памяти, я бы всё равно не суетился на этот счёт. Эту задачу гораздо лучше решает человеческий глаз — вкупе с, и это более важно, 10-гиганейронным компьютером в голове.
Было бы не слишком трудно поручить компьютеру отбор неопределённых общих особенностей — таких, как высоких и тонких, низких и широких, возможно — изогнутости, остроконечности, даже украшенности в стиле рококо. Можно было бы запрограммировать компьютер так, чтобы он помнил качества, одобренные человеком в прошлом, и поддерживать селекцию того же самого качества в будущем. Но это нисколько не приблизило бы нас к моделированию естественного отбора. Важный момент — природе не нужно вычислительных мощностей для отбора, ну кроме разве что особых случаев, например — павам, выбирающим павлинов. В природе, обычный селектирующий агент непосредственен, непреклонен и прост. Это — мрачная старуха с косой. Конечно, критерии выживания совсем не просты — именно поэтому естественный отбор может создавать животных и растения такой огромной сложности. Но сама смерть очень груба и проста. И неслучайная смерть — это всё, что нужно природе для отбора фенотипов — и следовательно, генов, их поддерживающих. Чтобы смоделировать на компьютере естественный отбор (в интересующем нас смысле), мы должны забыть об украшениях в стиле рококо и всех других визуально выраженных качествах. Вместо этого мы должны будем сосредоточиться на моделирования неслучайной смерти. Биоморфы должны взаимодействовать в компьютере с сымитированной враждебной окружающей средой. И какие-то особенности их формы должны оказать влияние на их выживание в этой окружающей среде. В идеале, враждебная окружающая среда должна включить эволюцию разных биоморфов: «хищников», «добычу», «паразитов» и «конкурентов». Специфическая форма биоморфов-добычи должна определять её уязвимость к поимке, например, специфической формой биоморфа-хищника. Такие критерии уязвимости не должны быть предусмотрены программистом. Они должны появиться тем же самым путём, каким появляются любые формы. Тогда эволюция в компьютере действительно пойдёт сама собой, поскольку уже будут выполнены условия для самоподдержания «гонок вооружений» (см. главу 7), и я бы не осмелился предсказать, чем всё это могло бы закончиться. К сожалению, создание такого искусственного мира было бы выше моих возможностей как программиста.
Достаточно умны для такой работы, видимо, программисты, разрабатывающий трескучие и вульгарные игры — разновидности «Космических захватчиков». В этих программах симулируется искусственный мир. У него есть география, часто трёхмерная, и очень сжатая временная размерность. Объекты сжимаются в моделируемом трёхмерном пространстве, сталкиваясь друг с другом, стреляя друг в друга, глотая друг друга на фоне отвратительного шума. Симуляция может быть настолько хороша, что у игрока, манипулирующего джойстиком, складывается полная иллюзия, что он сам — часть этого искусственного мира. Мне кажется, что встретить такой уровень программирования можно на имитаторах, на которых тренируются пилоты самолётов и космических кораблей. Но даже эти программы — мелюзга в сравнении с программой, которую нужно было бы написать для моделирования появляющейся гонки вооружений между хищниками и добычей, проходящей в полноценно сымитированной экосистеме. Конечно, это выполнимая задача. Если кто-то из профессиональных программистов испытывает желание сотрудничать на эту тему — отзовитесь.
Между тем, есть идеи насчёт кое-чего намного более реализуемого, и я наметил их испробовать с наступлением лета. Я поставлю компьютер в затенённый угол сада; экран может показывать цветные картинки. У меня уже есть версия программы, которая поддерживает ещё несколько «генов», управляющих цветом — так же, как остальные 9 генов управляют формой. Я начну с более-менее компактных и ярко раскрашенных биоморфов. Компьютер одновременно покажет всех мутантных потомков биоморфа, отличающихся от данного по форме и/или цвету. Я надеюсь, что пчёлы, бабочки и другие насекомые будут садиться на экран и «выбирать» своим телом конкретное пятно на экране. Когда будет зарегистрировано заданное количество «выборов», компьютер очистит экран, «размножит» потомков от избранного биоморфа и покажет следующее поколение мутантных потомков.
Я питаю большие надежды на то, что через много поколений настоящие насекомые вызовут в компьютере эволюцию цветов. Если так и будет, то компьютерные цветы проэволюционируют под теми же самыми давлениями отбора, что и реальные цветы в реальной эволюции. Мои надежды поддержаны и тем фактом, что насекомые часто садятся на яркие цветные точки на женских платьях, а также более систематическими экспериментами, которые были опубликованы. Но есть также надежда, которую я бы счёл даже более захватывающей, что живые насекомые могли бы вызывать эволюцию насекомоподобных форм. Прецедент есть — и следовательно, основания для надежды: в прошлом пчёлы вызвали эволюцию орфисов — пчёлоподобных орхидей. Трутни в течение многих поколений нарастающей эволюции орхидей, создали пчелоподобную форму цветка — они пытались совокупиться с цветами, и следовательно, переносили пыльцу. Представьте себе «пчелоподобную орхидею» из рисунка 5 в цвете.[9] Разве вы не захотели бы вывести новый сорт цветов, если б вы были пчелой?
Пчелоподобная орхидея Орфис (добавлено переводчиком)
Главный повод для моего пессимизма на этот счёт — большие и принципиальные отличия нашего зрения и зрения насекомых. Экраны компьютеров разработаны для человеческих глаз, а не для глаз пчелы. Очень может быть так, что хотя и мы, и пчёлы (при всём несходстве наших глаз), находим орфисов очень похожими на пчелу, но пчёлы, возможно, вообще не смогут видеть образы на экране. Возможно, что пчёлы увидят только 625 линий строчной развёртки! Однако, попытаться стоит. К тому времени, когда эта книга будет опубликована, я уже буду знать ответ.
Есть такое расхожее мнение, обычно формулируемое в стиле Стивена Поттера (который можно было бы назвать «плонкингом»), гласящее, что из компьютера нельзя извлечь больше, чем в него введено. Другие варианты: «компьютеры делают лишь в точности то, что вы велите им, но никогда не творят новое. Это мнение справедливо лишь в тупо тривиальном смысле — в смысле предположения, что Шекспир никогда не написал бы ничего, кроме отдельных слов, которые его учил писать его первый школьный учитель. Я запрограммировал ЭВОЛЮЦИЮ в компьютере, но я не планировал ни «моих» насекомых, ни скорпиона, ни спитфайра, ни лунного посадочного модуля. У меня не было даже отдалённых подозрений, что появятся именно они, и поэтому слово «появляться» здесь уместно. Да, производил отбор именно я, и я направлял эволюцию, но на каждой стадии я был ограничен маленьким выводком потомков, предлагаемым случайной мутацией, а моя «стратегия» селекции была капризна и краткосрочна. Я не стремился к какой-то отдалённой цели — как и естественный отбор.
Я могу добавить красок, вспоминая то время, когда я пытался стремиться к отдалённой цели. Прежде всего должен признаться кое в чём — собственно, вы и сами это наверное уже предположили. Эволюционная история на рисунке 4 — это реконструкция. Это не были первые насекомые, которых я видел. Когда они впервые появились мысленные под звуки фанфар, у меня ещё не было возможности сохранения их генов. Они сидели на компьютерном экране, но я не мог забраться внутрь их и не мог расшифровывать их гены. Я оставил компьютер включенным, мучительно думая о каких-то способах сохранения их, но ни одного не придумал. Гены были внедрены в толщу тканей так же глубоко, как и в реальной жизни. Я мог распечатать изображения тел насекомых, но я потерял их гены. Я сразу же изменил программу, чтобы в будущем можно было бы сохранять генетические формулы, но было уже поздно. Я потерял моих насекомых.
Я начал попытки «найти» их снова. Однажды они вроде развились, и мне показалось, что можно развить их снова. Подобно аккордам из «Заратустры», они часто посещали меня. Я блуждал по Стране Биоморфов, пересекая бесконечные пейзажи со странными существами и предметами, но нигде не было моих насекомых. Я знал, что они должны скрываться где-то здесь. Я знал гены прародителя. У меня были изображения тел моих насекомых. У меня даже были пошаговые изображения эволюционной последовательности тел, ведущих к моим насекомым от точечного прародителя. Но я не знал их генетическую формулу.
Вы могли бы подумать, что восстановить эволюционную линию было бы достаточно легко, но не тут-то было. Причина этого (к чему я буду ещё возвращаться), — в астрономическом количестве возможных биоморф, которые может предлагать нам достаточно длинная эволюционная линия, даже если она оперирует вариациями только девяти генов. В моих странствиях по Стране Биоморфов, мне несколько раз казалось, что я подошёл вплотную к предшественнику моих насекомых, но затем, несмотря на мои героические усилия селекционера, эволюция уходила в сторону, и всё это оказывалось ложным следом. В конце концов, долго блуждая по Стране Биоморфов, я наконец загнал их в угол. Ощущение триумфа было вряд ли меньше, чем в первый раз! Я не знал (и до сих пор не знаю), точно ли это те насекомые, как и в первый раз, насекомые ли это «финальных аккордов Заратустры», или они были поверхностно «конвергентны» (см. следующую главу), но они были достаточно хороши. На этот раз я не сделал оплошности — записал генетическую формулу, и теперь я могу «проэволюционировать» этих насекомых всегда, когда захочу.
Да, я чуть приукрашиваю драму, но в ней есть серьёзный вывод. А вывод этот в том, что хотя именно я запрограммировал компьютер и играл важную роль в этой эволюции, однако я не планировал животных, эволюционировавших самих по себе, и был совершенно удивлён, когда впервые увидел их предшественников. И я оказался столь бессилен в контроле за эволюцией, что даже когда я очень хотел вернуться на конкретную эволюционную линию, то я убедился в том, что это почти невозможно сделать. Я не думаю, что когда-нибудь нашёл бы моих насекомых ещё раз, если бы у меня не было напечатанных рисунков всех их эволюционных предшественников — и даже при этом задача была трудна и утомительна. Не выглядит ли бессилие программиста в управлении или предсказании направления эволюции в компьютере парадоксальным? Не означает ли это наличие каких-то таинственных и даже мистических процессов внутри компьютера? Конечно, нет. Точно так же нет ничего мистического в ходе эволюции реальных животных и растений. Мы можем использовать компьютерную модель для разрешения этого парадокса и изучить кое-что насчёт хода реальной эволюции.
Забегая вперёд, скажу, что разрешение этого парадокса будет основано на следующем. Имеется определённый набор биоморфов, каждый из которых постоянно находится в своей уникальной точке математического пространства. «Постоянно находится» — в смысле, что если вы знаете его генетическую формулу, то вы можете сразу найти его; кроме того, его соседи в этом специфическом пространстве — это биоморфы, отличающиеся от данного только одним геном. Сейчас, когда я знаю генетические формулы моих насекомых, я могу воспроизводить их по своему желанию; я могу велеть компьютеру «эволюционировать» к ним от любой произвольной отправной точки. Когда вы впервые развиваете новое существо искусственным отбором в компьютерной модели, это выглядит как творческий процесс. И это в самом деле так. Но в действительности, «находя» это существо, вы находите его уже существующим (в математическом смысле), в его уникальной точке генетического пространства Страны Биоморфов. Почему это настоящий творческий процесс? Потому, что найти любое конкретное существо чрезвычайно трудно — просто потому, что Страна Биоморфов очень велика, и общее количество находящихся в ней существ почти бесконечно. Искать его бесцельно и наугад бесполезно — мы должны применить несколько более эффективные, т. е. творческие, поисковые процедуры.
Некоторые люди наивно верят, что шахматные компьютеры играют, пробуя все возможные комбинации шахматных ходов. Они находят подтверждение этой веры тогда, когда компьютер их побеждает, но эта вера крайне ложна. Возможных шахматных ходов неимоверно много: пространство поиска — в миллиарды раз больше того, что позволило бы слепому и спотыкающемуся поиску преуспеть. Искусство написания хорошей шахматной программы заключается в продумывании эффективных коротких ходов в поисковом пространстве. Нарастающий отбор, будь то искусственный отбор — как в компьютерной модели, или естественный отбор в реальном мире, является эффективной поисковой процедурой, и её последствия выглядят очень похожими на творческую интеллектуальную деятельность. А это, в конце концов, именно то, чем козырял Вильям Пали говоря о «Замысле». Формально говоря, всё, что мы делаем, играя в компьютерную игру «Биоморф», — это обнаружение животных, которые (в математическом смысле) уже ждут, когда их найдут. Что делает этот процесс похожим на креативное творчество художника. Поиск в узком пространстве, где имеется только несколько объектов, обычно не похож на творческий процесс. Детская игра «найди напёрсток» не воспринимается творческой. Переворачивание предмета наугад в надежде наткнуться на разыскиваемую цель — такая стратегия обычно срабатывает, когда пространство поиска мало. По мере того, как пространство поиска становится больше и сложнее, становятся всё более необходимы специальные поисковые процедуры. Если пространство поиска достаточно велико, то эффективные поисковые процедуры становятся неотличимы от истинного творчества.