Нет нужды продолжать этот рассказ. На протяжении всех 29 поколений картинка говорит сама за себя. Обратите внимание, как мало каждая биоморфа отличается от своей предшественницы в ряду поколений и от своих сестер. Но раз каждая отличается от своей родительницы, то следует ожидать, что от своей бабки (и от своих внучек) она будет отличаться несколько больше, а от прабабки (и от правнучек) еще больше. Вот в чем суть накапливающей эволюции, хотя мы и разогнали ее до совершенно невероятной скорости, установив такую высокую частоту мутаций. По этой причине рис. 4 больше смахивает на родословную видов, а не особей, но принцип остается тем же.
Рис. 4
Составляя программу, я никак не думал, что она сможет выдать что-нибудь кроме различных древовидных форм. Я ожидал плакучих ив, ливанских кедров, пирамидальных тополей, водорослей, в крайнем случае — оленьих рогов. Ни моя биологическая интуиция, ни мой 20-летний опыт программиста, ни самые дерзкие из моих фантазий — ничто не подготовило меня к тому, что я увидел на экране. Уже не помню, в какой именно момент меня осенило, что из получающейся последовательности может выйти нечто, напоминающее насекомое. Охваченный этой нелепой догадкой, я из поколения в поколение стал отбирать те биоморфы, которые были похожи на насекомых хоть сколько-нибудь больше других. Чем сильнее проступало сходство, тем меньше я верил своим глазам. Итоговые результаты можно увидеть в нижней части рис. 4. Правда, у них восемь ножек, как у пауков, а не шесть, как положено насекомым, — и тем не менее! До сих пор не могу удержаться и не поделиться с вами тем чувством ликования, которое я испытал, когда эти изящные существа впервые возникли передо мной на экране. В голове отчетливо зазвучали торжествующие начальные аккорды из “Так говорил Заратустра” (главный мотив в фильме “Космическая одиссея 2011 года”). От волнения я не мог есть, а ночью, когда попытался заснуть, у меня перед глазами, стоило лишь закрыть их, кишели “мои” насекомые.
Существуют и продаются компьютерные игры, в которых игроку кажется, будто он блуждает по подземному лабиринту, имеющему определенную, хотя и сложную, географию, и встречает там драконов, минотавров и прочих сказочных противников. Эти чудовища не слишком разнообразны, и все они, так же как и сам лабиринт, были разработаны человеческим разумом программиста. В эволюционной игре — как компьютерной, так и реальной — у игрока (или у наблюдателя) тоже создается впечатление, что он, образно говоря, бродит по лабиринту разветвленных коридоров, но только количество возможных маршрутов практически бесконечно, а монстры, встречающиеся на пути, непредумышленны и непредсказуемы. Когда я скитался по закоулкам Страны биоморф, мне попадались жаброногие рачки, храмы ацтеков, окна готических соборов, наскальные изображения кенгуру, а однажды — памятный, но не желающий воспроизводиться случай — вполне приемлемая карикатура на теперешнего уайкхемовского профессора логики. На рисунке 5 представлены еще некоторые трофеи из моей коллекции, все полученные одним и тем же способом. Хочу подчеркнуть: эти изображения — не плод фантазии художника. Никогда и никоим образом их не дорисовывали и не подправляли. Они именно такие, какими их вычертил компьютер, внутри которого они эволюционировали. Роль человеческого глаза сводилась только к тому, чтобы выбирать варианты из потомства, случайно мутировавшего в течение многих поколений накапливающей эволюции.
Итак, у нас появилась эволюционная модель, гораздо более близкая к действительности, чем та, которую мы могли извлечь из аналогии с обезьяной, печатающей Шекспира. Однако и эта модель несовершенна. Она наглядно демонстрирует нам, что накапливающий отбор способен давать начало почти бесконечному разнообразию квазибиологических форм, но при этом в ней используется не естественный отбор, а искусственный — осуществляемый человеком. Нельзя ли обойтись без услуг человеческого глаза, а сделать так, чтобы сам компьютер отбирал на основании какого-нибудь биологически правдоподобного критерия? Сделать это сложнее, чем может показаться на первый взгляд. Имеет смысл ненадолго остановиться и объяснить, почему.
Проводить отбор на соответствие какой-то определенной генетической формуле проще простого — при условии, конечно, что нам известны гены всех животных. Но при естественном отборе отбираются не гены сами по себе, а воздействия этих генов на организмы — то, что специалисты называют фенотипическими эффектами. У человеческого глаза хорошо получается отбирать фенотипические эффекты — это можно видеть на примере многочисленных пород собак, крупного рогатого скота, голубей, а также, если позволите, на моем рис. 5. Чтобы компьютер смог напрямую отбирать фенотипические эффекты, нам потребуется написать очень сложную программу распознавания образов. Такие программы существуют. Они применяются для чтения печатных и даже рукописных текстов. Но это область передовых, непростых для понимания технологий, где требуются очень большие и быстродействующие компьютеры. Даже если бы составление такой распознающей образы программы не выходило за пределы как моих способностей к программированию, так и возможностей моего маленького 64-килобайтного компьютера, я не стал бы с этим возиться. Эту задачу проще выполнять с помощью человеческого глаза, а если точнее, с помощью человеческого глаза, оснащенного 10-гиганейронным компьютером внутри черепной коробки.
Научить компьютер проводить отбор по неким обобщенным, размытым признакам, таким как высокий-и-тонкий, низенький-и-толстый, обладающий выпуклыми формами или шипами — да хоть украшенный в стиле рококо, — совсем несложно. В качестве одного из способов можно так запрограммировать компьютер, чтобы он помнил, какого рода признаки нравились человеку раньше, и продолжал самостоятельно вести отбор примерно в том же направлении. Но это нисколько не приблизит нас к имитации естественного отбора. Если не считать некоторых особых случаев, таких как выбор брачного партнера самкой павлина, то природе, чтобы сделать выбор, никаких вычислительных мощностей не требуется. Сила, действующая при естественном отборе, прямолинейна, сурова и проста. Зовут ее старуха с косой. Разумеется, причины выживания далеко не просты — потому-то естественный отбор и способен создавать животные и растительные организмы, устроенные так невероятно сложно. Но в самом факте гибели есть что-то очень грубое и примитивное. А неслучайная гибель — это все, что требуется, чтобы в дикой природе мог происходить отбор фенотипов, а значит, и скрывающихся за ними генов.
Если мы хотим сделать действительно интересную компьютерную имитацию естественного отбора, то следует забыть про узоры в стиле рококо и про все остальные качества, определяемые на глаз. Вместо этого нужно сосредоточиться на моделировании неслучайной гибели. Биоморфы должны взаимодействовать в компьютере с неким подобием враждебной окружающей среды. От каких-то свойств их формы должно зависеть, выживут они в этой среде или нет. В идеале враждебное окружение должно включать в себя и другие эволюционирующие биоморфы: “хищников”, “жертв”, “паразитов”, “конкурентов”. Определенная конфигурация биоморфы-“добычи” влияла бы, скажем, на ее уязвимость для определенных “хищных” форм. Такие критерии уязвимости не должны быть заранее установлены программистом. Они должны возникнуть точно так же самостоятельно, как и сами формы. Вот тогда в компьютере создались бы условия для самоподдерживающейся “гонки вооружений” (см. главу 7), что позволило бы начаться настоящей эволюции, и я не осмеливаюсь предполагать, чем бы все это могло закончиться. К сожалению, я не настолько силен в программировании, чтобы создать такой искусственный мир.
Рис. 5
Если кому оно и по плечу, то, вероятно, тем, кто разрабатывает эти шумные и вульгарные игровые автоматы — наследники “Космических захватчиков”. В их программу заложена модель искусственного мира, зачастую объемного, со своей географией и с ускоренной шкалой времени. В этом трехмерном пространстве то и дело появляются различные существа, которые сталкиваются, перестреливаются, пожирают друг друга — и все под аккомпанемент отвратительных звуков. Имитация бывает настолько удачной, что игрок с зажатым в руке джойстиком может испытывать убедительную иллюзию, будто он сам является частью этого искусственного мира. Полагаю, что вершиной подобного программирования являются специальные камеры для тренировки пилотов и космонавтов. Но даже это сущая чепуха по сравнению с написанием такой программы, которая имитировала бы гонку вооружений, возникающую между хищниками и их жертвами внутри полноценной искусственной экосистемы. Тем не менее ничего невозможного тут нет. Если где-нибудь есть профессиональный программист, который не прочь поучаствовать в этой амбициозной затее, то я буду рад связаться с ним (или с ней).
А пока можно попытаться сделать нечто куда более простое, чем я и собираюсь заняться ближайшим летом. Я поставлю компьютер где-нибудь в тенистом уголке сада. Дисплей у меня цветной. Имеется и вариант программы с несколькими дополнительными “генами”, которые контролируют цвет, точно так же как уже знакомые нам девять генов контролируют форму. В качестве исходной биоморфы я выберу какую-нибудь более или менее компактную и ярко окрашенную. На экране компьютера будет одновременно выставлено на обозрение все ее мутантное потомство, отличающееся от нее формой и/или окраской. Думаю, что пчелы, бабочки и прочие насекомые будут навещать биоморф и делать “выбор”, ударяясь в тот или иной участок экрана. После определенного количества таких визитов компьютер удалит все изображения, “размножит” наиболее удачливую из биоморф и покажет следующее поколение мутантных потомков.
С упоением предвкушаю, как благодаря диким насекомым через много поколений в компьютере появятся цветы. Если это получится, то эволюция компьютерных цветков будет идти ровно под тем же самым давлением отбора, которое направляло эволюцию цветка в реальном мире. Моя надежда подпитывается как тем фактом, что насекомые любят садиться на яркие цветные пятна на женской одежде, так и опубликованными результатами более систематических экспериментов. Другая возможность, которую я нахожу даже еще более захватывающей, — это то, что насекомые положат начало эволюции себе подобных форм. Есть прецедент (а значит, и повод для надежды): именно пчелы стали причиной возникновения пчеловидных орхидей. Самцы пчел, пытаясь совокупляться с цветками и перенося таким образом пыльцу, запустили у орхидных процесс накапливающего отбора, который через много-много поколений привел к появлению цветков, имеющих форму пчелы. Представьте себе орхидею с рис. 5 в цвете. Смогли бы вы устоять, будь вы пчелой?
Основным источником пессимизма для меня является то, что зрение у насекомых работает совершенно не так, как у нас с вами. Экраны компьютеров разрабатывались для человеческих глаз, а не для пчелиных. Запросто может оказаться, что хотя и нам, и пчелам пчеловидные орхидеи видятся (каждым на свой лад) похожими на пчел, тем не менее изображений на экране пчела может вообще не заметить. Возможно, она не увидит ничего, кроме 625 линий сканирования. И все же попробовать стоит. К моменту публикации этой книги я уже буду знать исход дела.
Существует распространенное клише, нередко произносящееся таким тоном, который Стивен Поттер назвал бы “рубануть сплеча”, и гласящее, что нельзя получить от компьютера больше, чем ты сам в него заложил. Бывает, что эта мысль формулируется иначе: компьютеры выполняют в точности то, что им говорится, и потому совершенно не способны к творческой созидательности. Это избитое утверждение верно только в том убогом смысле, в каком можно сказать, будто Шекспир за всю свою жизнь не написал ничего, кроме того, чему его научил первый школьный учитель, — слов. Я ввел в компьютер программу ЭВОЛЮЦИЯ, но я не задумывал ни “своих” насекомых, ни скорпиона, ни истребителя “Спитфайр”, ни лунохода. У меня не было ни малейшего подозрения, что они могут возникнуть, — вот почему глагол “возникнуть” здесь уместен. Не отрицаю, отбор, направлявший их эволюцию, проводился при помощи моих глаз, но каждый раз мои возможности ограничивались небольшим выводком потомков, возникавших благодаря случайным мутациям, а моя “стратегия” отбора — хороша она или плоха — была непоследовательной, изменчивой и сиюминутной. Я не стремился ни к какой отдаленной цели, как не стремится к ней и естественный отбор.
Могу для пущей эффектности подробнее остановиться на том случае, когда я действительно попытался стремиться к отдаленной цели. В первую очередь должен сделать признание. Впрочем, вы все равно догадались бы. История эволюционных событий, изображенная на рис. 4, — реконструкция. Это не самые первые из “моих” насекомых. Когда они в первый раз появились на свет под торжественные фанфары, у меня еще не было возможности списать их гены. Насекомые были прямо передо мной — глядели на меня с экрана, а добраться до них, расшифровать их гены я не мог. Я до последнего тянул с выключением компьютера, надрывая свой мозг в поиске способа сохранить их. Но такого способа не существовало. Гены были спрятаны слишком глубоко — так же как и в реальной жизни. Я мог распечатать изображения получившихся организмов, но гены были утрачены. Я немедленно внес в программу необходимые изменения — чтобы в дальнейшем все генетические формулы были в моей досягаемости. Но было слишком поздно. Своих насекомых я потерял.
Я предпринял “розыск”. Однажды они уже появлялись, и потому казалось вполне возможным вывести их повторно. Они мучили меня, как аккорд, который никак не получается подобрать. Я исходил вдоль и поперек всю Страну биоморф, встречая на своем пути бесконечное разнообразие диковинных созданий и предметов, но моих насекомых среди них не было. Я знал, что они где-то затаились. Я знал исходный набор генов, с которого началась их эволюция. У меня были их изображения. У меня даже была картинка со всей эволюционной последовательностью организмов, постепенно приведшей к моим насекомым от первоначального предка — точки. Но их генетической формулы я не знал.
Вы, вероятно, думаете, что восстановить ход эволюции было довольно просто, но это не так. Причина возникших затруднений (о которой я буду говорить еще не раз) заключалась в астрономическом количестве биоморф, которые могли бы возникнуть за достаточно большое число поколений, — даже при наличии всего лишь девяти меняющихся генов. Несколько раз за время моих странствий по Стране биоморф мне казалось, что я подобрался к предшественнику своих насекомых, но затем, несмотря на все мои старания быть хорошим фактором отбора, эволюция шла по ложному пути. В конце концов после долгих эволюционных скитаний мне все же удалось припереть их к стенке — чувство ликования при этом было едва ли меньшим, чем в первый раз. Я не знал (и не знаю до сих пор), были ли мои новые насекомые теми самыми “потерянными аккордами Заратустры” или же просто походили на них благодаря внешней конвергенции (см. следующую главу), но результатом я был вполне доволен. На сей раз промашки быть не могло: я записал генетические формулы своих насекомых и теперь в любой момент могу их “вывести”.
Да, я несколько драматизирую, но мысль, которую я хочу донести, вполне серьезна и заслуживает внимания. Суть моего рассказа в том, что, хоть я и сам запрограммировал компьютер, объяснив ему во всех подробностях, что нужно делать, получившихся существ я не планировал и был безмерно удивлен, когда увидел их. Я был до такой степени неспособен контролировать эволюцию, что, даже когда мне очень захотелось еще раз пройти тем же самым путем, это оказалось почти что невозможно. Не думаю, что мне удалось бы когда-либо снова встретиться со своими насекомыми, не распечатай я картинку с полным набором их эволюционных предков, — но даже в этом случае дело оказалось трудным и муторным. Так ли удивительна неспособность программиста контролировать и прогнозировать ход эволюции в компьютере? Означает ли это, что внутри компьютера происходит нечто необъяснимое, даже мистическое? Разумеется, нет. Как нет ничего мистического и в эволюции настоящих животных и растений. Чтобы разрешить парадокс, мы воспользуемся компьютерной моделью, а заодно узнаем кое-что и о реальной эволюции.
Скажу заранее, в чем будет суть разрешения данного парадокса. Мы располагаем неким строго определенным набором биоморф, каждая из которых постоянно находится в своей собственной уникальной точке математического пространства. Она постоянно находится там в том смысле, что если вам известны значения всех генов данной биоморфы, то вы можете сразу же ее найти. А ее соседками в этом особом пространстве будут те биоморфы, которые отличаются от нее только одним геном. Теперь, зная генетическую формулу своих насекомых, я могу воспроизвести их по собственному желанию, а также попросить компьютер “вывести” их, начиная эволюцию из любой произвольно взятой точки. Когда вы впервые получаете какое-то новое существо внутри компьютерной модели путем искусственного отбора, это похоже на творческое занятие. Так оно, в сущности, и есть. Но на самом-то деле вы не создаете, а находите это существо, поскольку в математическом смысле оно уже сидит на своем определенном месте в генетическом пространстве Страны биоморф. Тем не менее это не мешает вашему занятию оставаться творческим, ведь найти какое-то конкретное существо невероятно сложно — страна большая-пребольшая, и общее число населяющих ее созданий почти что бесконечно. Искать наугад бессмысленно. Необходимо взять на вооружение какой-то более эффективный — творческий — подход.