Ричард Докинз - Слепой часовщик

• Название: Слепой часовщик
• Автор: Ричард Докинз
• Жанр: Биология

Книга посвящена современным аспектам теории эволюции. Докинз — убежденный дарвинист, и в свойственном ему легком стиле, но без всяких упрощений, излагает наиболее сложные положения теории Дарвина настолько ясно, что в верности этой теории не остается никаких сомнений.

---

Рис. 8.

Это двумерные сечения девятимерного генетического пространства дают некоторое представление о том, что означает — ходить по Стране Биоморфов. Чтобы дополнить это представление, нужно помнить, что эволюция не ограничена одной плоскостью. В настоящем эволюционном путешествии, вы могли бы в любое время «провалиться насквозь», на другую плоскость, например — из плоскости рисунка 6 на плоскость рисунка 7 (вблизи «насекомого», где эти две плоскости проходят вблизи друг от друга).

Я сказал, что «генетическая линейка» на рисунке 8 позволяет нам вычислить минимальное время для эволюции от одной точки до другой. Так оно и есть, учитывая ограничения изначальной модели, но следует подчеркнуть слово минимум. Так как «насекомое» и «скорпиона» отделяют 30 генетических единиц, то потребуется всего 30 поколений, чтобы одному проэволюционировать до другого, однако только если вы никогда не выберете неправильный поворот, то есть, вы точно знаете, к какой генетической формуле вы стремитесь и каким путём идти к ней. В реальной эволюции нет ничего, что бы соответствовало знанию пути к определённой далёкой генетической цели.

Давайте теперь применим биоморфы, чтобы вернуться к идее, ранее проиллюстрированной обезьяной, печатающей Гамлета — идее важности постепенных, пошаговых изменений в эволюции, как антитезе прямой спонтанности. Давайте попробуем переградуировать масштабную линейку внизу рисунка 8 в других единицах. Вместо расстояния в «количестве генов, должных измениться в ходе эволюции», мы будем измерять расстояние как «вероятность проскочить это расстояние за один раз — на тупом везении». Для этого нужно сейчас ослабить одно ограничение, в которые я ввёл в компьютерную игру — и в конце мы увидим зачем я ввёл это ограничение одним из первых. Ограничение состояло в том, что детям «позволялось» отстоять от родителей только на одну мутацию. Другими словами, только одному гену позволялось мутировать в данной смене поколений, и этому гену разрешалось изменить его «значение» только на +1 или -1. Снимая это ограничение, мы теперь разрешаем любому количеству генов мутировать одновременно, и им можно добавлять любое число, положительное или отрицательное, к своему текущему значению. Впрочем, «любое» подразумевает от плюс до минус бесконечности, а это уж пожалуй, слишком. Есть смысл ограничиться одноразрядными числами значений гена, в пределах от -9 до +9.

Итак, в этих широких пределах, мы разрешаем мутацию, которая за один раз, в одном поколении, может изменить любую комбинацию из наших девяти генов. Кроме того, значение каждого гена может изменяться с любым шагом, лишь не выводящим его значение за пределы от -9 до +9. Что это значит? Это значит, что эволюция может теоретически проскакивать, за единственное поколение от любой точки Страны Биоморфов, до любой другой. Не только до любой точки на плоскости, но и до любой точки во всём девятимерном гиперобъёме. Например, если вы хотите проскочить за одно поколение от «насекомого» до «лисы» в рисунке 5, то следуйте такому рецепту: прибавьте нижеуказанные величины к значениям генов, с номерами соответственно от 1 до 9: -2, 2, 2, -2, 2, 0, -4, -1, 1. Но так как мы рассматриваем случайные прыжки, то значит, все точки в Стране Биоморфов равновероятны как цель для любого из этих скачков. Легко вычислить шансы на то, что случайный прыжок приведёт нас в любую другую точку, кроме нашей намеченной «лисы». Это просто общее количество биоморф в пространстве. Вы уже чувствуете, что нам предстоит вычислить ещё одно астрономически большое число? У нас есть девять генов, каждый из которых может принимать любое из 19 значений. Тогда общее число биоморф, к которым мы можем перескочить за один шаг — это 19, умноженное само на себя 9 раз или 19 в степени 9, что составит порядка полтриллиона биоморф.[10] Сущий пустяк в сравнению с азимовским «числом гемоглобина», но тем не менее, я бы сказал, что это очень много. Если вы начали с «насекомого» и, подобно сумасшедшей блохе, подскочили полтриллиона раз, то вы бы, пожалуй, однажды и попали бы в «Лису».

Как всё вышесказанное соотносится с реальной эволюцией? Всё так же — оно ещё раз доказывает важность постепенных, пошаговых изменений. Некоторые эволюционисты отрицали необходимость такого рода градуализма в эволюции. Наши вычисления с биоморфами точно указывают нам на одну из причин, почему постепенность, пошаговость изменений важна. Когда я говорю, что можно ожидать перескока эволюции от «насекомого» до одного из его непосредственных соседей, но не от «насекомого» сразу к «лисе» или «скорпиону», то я имею в виду следующее. Если бы по-настоящему случайные скачки действительно происходили, тогда скачок от «насекомого» к «скорпиону» был бы совершенно возможен. И он был бы столь же вероятен, как скачок от «насекомого» до одного из его непосредственных соседей. И он был бы столь же вероятен, как и скачок к любому другому биоморфу в Стране. А вот в этом загвоздка. Ибо число Биоморф в Стране — полтриллиона, и раз уж ни один из них не более вероятен, чем любой другой, то вероятность скачка к любому конкретному из них достаточно мала, чтобы её можно было проигнорировать.

Заметьте, что это не наводит нас на предположение о существовании мощного неслучайного «давления отбора». Не имело бы значения, если бы вам обещали королевскую награду за достижение «скорпиона» одним случайным скачком. Но у вас на это один шанс из полутриллиона! Однако если вместо большого скачка вы будете идти по одному шагу зараз и получать при этом одну маленькую монетку за шаг в правильном направлении, вы бы достигли «скорпиона» за очень короткое время. Не обязательно за наикратчайшее из возможных время в 30 поколений, тем не менее, очень быстро. Теоретически, скачком вы могли бы заработать быстрее — вплоть до единственного. Но из-за астрономически низкого шанса на успех такого предприятия, альтернативный путь — ряд маленьких шагов, каждый из которых отталкивается от ранее накопленного успеха предыдущих шагов, является единственно выполнимым.

Тон моих предыдущих абзацев уязвим для недоразумений, которые я должен рассеять. Опять может создастся впечатление, что эволюция стремится к каким-то далёким целям, «самонаводясь» на объекты, подобные скорпионам. Как мы уже видели, это не так. Однако о некотором подобии цели всё же можно говорить; цель эта — повышение вероятности выживания, и этот аргумент по прежнему актуален. Если животное — родитель, то оно должно быть достаточно успешно, чтобы дожить по крайней мере до взрослого состояния. Возможно, что мутантный ребёнок этого родителя будет даже успешнее в деле выживания. Но если ребёнок мутирует настолько, что эта мутация переместит его на большое расстояние от его родителя в генетическом пространстве, то каковы шансы, что это существо будет лучше своего родителя? Конечно, шансы будут очень и очень низки. И причину этого мы только что видели в нашей модели биоморф. Если рассматриваемый мутационный скачок очень велик, то количество возможных точек его попадания астрономически велико. И как мы видели в главе 1, количество различных способов быть мёртвым неизмеримо больше, чем количество различных способов быть живым, то очень высока вероятность того, что большой случайный скачок в генетическом пространстве закончится смертью. Даже маленький случайный скачок в генетическом пространстве с заметной вероятностью может привести к смерти. Но чем меньше этот скачок, тем менее, вероятно, он приведёт к смерти и — более вероятно — к улучшению. Мы вернёмся к этой теме в последующих главах.

Вот, собственно, мораль, которую я хочу извлечь из рисования Страны Биоморфов. Я надеюсь, вы не сочли это слишком высокой абстракцией. Жизнь располагается в другом математическом пространстве, заполненным не биоморфами с девятью генами, но животными из плоти и крови, состоящими из миллиардов клеток, каждая из которых содержит десятки тысяч генов. Это не пространство биоморфов, а реальное генетическое пространство. Реальные животные, когда-либо жившие на Земле — это ничтожное подмножество животных, которые могли бы теоретически существовать. Эти реальные животные — плоды очень небольшого количества эволюционных траекторий в генетическом пространстве. Необозримое большинство теоретических траекторий в этом пространстве ведёт к невозможным чудищам. Реальные животные разбросаны редкими точками среди гипотетических чудищ, каждое из которых заняло своё собственное уникальное место в генетическом гиперпространстве. Каждое реальное животное окружено небольшим кластером соседей, большая часть которых никогда не существовала, но часть которых — его предки, потомки и кузены.

Сидят где-то в этом огромном математическом пространстве люди и гиены, амёбы и трубкозубы, плоские черви и кальмары, дронты и динозавры. Теоретически, если бы мы были достаточно продвинуты в генной инженерии, мы могли перейти от любой точки в животного пространства к любой другой. От любой отправной точки мы бы смогли пройти лабиринт так, чтобы возродить дронта, тиранозавра и трилобитов. Если бы мы только знали, с какими генами работать, какие частички хромосом дублировать, инвертировать или удалять. Я сомневаюсь, что когда-нибудь наши знания позволят нам делать это, но дорогие нам мёртвые существа навечно притаились в своих углах этого огромного генетического гиперобъёма, в ожидании, что мы их найдём, если когда-нибудь узнаем, как проложить правильный курс по этому лабиринту. Когда-нибудь мы, может быть, даже будем в состоянии селекцией голубей вывести точную реконструкцию дронта, хотя окончания эксперимента нам бы пришлось ждать миллион лет. Но когда нам нельзя путешествовать по-настоящему, то воображение является неплохой заменой. Для тех, кто подобно мне, не силён в математике, компьютер может быть хорошим подспорьем для воображения. Как и математика, он не только усиливает воображение. Он также дисциплинирует и контролирует его.