Ричард Докинз - Слепой часовщик. Как эволюция доказывает отсутствие замысла во Вселенной

• Название: Слепой часовщик. Как эволюция доказывает отсутствие замысла во Вселенной
• Автор: Ричард Докинз
• Жанр: Биология
• Год: 2015
• ISBN: 978-5-17-086374-7

Как работает естественный отбор? Является ли он достаточным объяснением сложности живых организмов? Возможно ли, чтобы слепая, неуправляемая сила создала столь сложные устройства, как человеческий глаз или эхолокационный аппарат у летучих мышей? Еще Дарвин убедительно ответил на эти вопросы, а наука с каждым новым десятилетием предоставляет все больше доказательств его правоты, но многие по-прежнему в ней сомневаются. Книга знаменитого английского биолога, популяризатора науки и борца с креационизмом Ричарда Докинза “Слепой часовщик” защищает эволюционный взгляд на мир и развенчивает мифы, существующие вокруг дарвиновской теории. Впрочем, Докинз никогда не ограничивается одной проблемой конкретной научной дисциплины — в конечном счете он говорит о философских основах научного мировоззрения в целом. Остроумие и широкая эрудиция автора позволяют ему легко оперировать примерами из самых разных областей — от компьютерного программирования до Шекспира, и это, вероятно, тоже сыграло свою роль в том, что “Слепой часовщик” уже почти три десятка лет остается бестселлером.

---

Рис. 7

Рис. 8

Удаление треугольника, который отвлекал внимание, придавая чрезмерное значение трем отдельно взятым точкам на плоскости, усовершенствовало наш метод. Следует, однако, сделать еще одно улучшение. Пространственная отдаленность на рис. 6 и 7 соответствует дальности генетического родства, но вот масштаб совершенно искажен. Один дюйм по вертикали вовсе не обязательно равнозначен дюйму по горизонтали. Чтоб исправить положение, следует тщательно подобрать биоморфы-якоря — все три должны находиться на одинаковом генетическом расстоянии друг от друга. Именно это сделано на рис. 8. Треугольник, как и на предыдущей иллюстрации, не вычерчен. На сей раз были взяты такие якоря: скорпион с рис. 5, снова то же самое насекомое (мы как бы сделали еще один “поворот” вокруг него) и не поддающаяся описанию биоморфа в верхней части рисунка. Все они находятся на расстоянии 30 мутаций друг от друга. То есть вывести любую из них из любой другой всегда будет сложно в одинаковой степени. Во всех случаях придется сделать не менее 30 генетических ходов. Отметки в нижней части рис. 8 обозначают единицы расстояния, измеряемого в генах. Можно считать это своего рода генетической линейкой. Она функционирует не только в горизонтальном направлении. Вы можете поворачивать ее как угодно, измеряя генетическое расстояние, а следовательно, и минимальное эволюционное время, разделяющее любые две точки на данной плоскости (к сожалению, в нашем конкретном случае это не вполне соответствует действительности, так как принтер исказил пропорции — не столь сильно, чтобы стоило поднимать из-за этого шум, однако ответ, который вы получите, подсчитав отметки на шкале, может оказаться слегка неверным).

Такие двумерные плоскости, пронизывающие девятимерное генетическое пространство, дают некоторое представление о том, что это такое — гулять по Стране биоморф. Чтобы представить себе это более точно, следует помнить, что эволюция не ограничивается рамками одной плоской картинки. Во время настоящей “эволюционной прогулки” вы можете в любой момент “перескочить” с плоскости на плоскость — например, с плоскости рис. 6 на плоскость рис. 7 (неподалеку от “насекомого”, где две эти плоскости подходят близко друг к другу).

Я сказал, что “генетическая линейка” на рис. 8 позволяет нам вычислить то минимальное время, которое потребуется, чтобы эволюционировать из одной точки в другую. При условиях, принятых в нашей первоначальной модели, это действительно можно сделать, однако основное ударение здесь следует поставить на слове минимальное. Раз насекомое и скорпион находятся всего в 30 генетических единицах друг от друга, значит, для того чтобы эволюционировать из одного в другое, потребуется всего 30 поколений. Но это при условии, что вы ни разу не повернете не в ту сторону, — другими словами, если вам известно то сочетание генов, к которому следует стремиться, и вы знаете, каким курсом к нему двигаться. В реальном эволюционном процессе не существует ничего, что было бы аналогично стремлению к некоей отдаленной генетической цели.

Давайте теперь на примере биоморф вернемся к той мысли, к которой мы уже пришли, когда говорили об обезьянах, печатающих “Гамлета”, — к мысли о необходимости постепенных, пошаговых эволюционных изменений, не имеющих ничего общего с чистой случайностью. Начнем с того, что иначе обозначим деления шкалы внизу рис. 8. Вместо того чтобы измерять расстояние количеством генов, которые должны измениться в ходе эволюции, мы будем определять его как “вероятность преодолеть дистанцию наудачу, одним прыжком”. Для этого нам придется смягчить одно из ограничивающих условий моей компьютерной игры — в конце наших рассуждений станет понятно, зачем я вообще установил это ограничение. Состояло же оно в том, что потомкам “позволялось” отличаться от родителей только одной мутацией. Иначе говоря, только один ген мог мутировать за один раз, и этому гену было разрешено увеличить или уменьшить свое “значение” только на единицу. Теперь мы не будем такими строгими и позволим всем генам мутировать одновременно, причем каждый сможет прибавлять к своему значению любое число — как положительное, так и отрицательное. Впрочем, это будет излишне большое послабление, при котором численные значения генов смогут колебаться в пределах от минус бесконечности до плюс бесконечности. Чтобы разобраться, что к чему, нам вполне достаточно разрешить генам принимать значения, выражаемые одной цифрой от –9 до +9.

Итак, новые широкие рамки в принципе допускают, что мутация может одним махом, за одно поколение изменить любые из имеющихся девяти генов. Более того, значение каждого гена может измениться на любую величину — при условии что оно не будет забираться в область двузначных чисел. Что из этого следует? Из этого следует, что за одно поколение эволюция теоретически способна совершить скачок из любой точки Страны биоморф в любую другую ее точку. Не просто в любую точку на какой-то одной плоскости, а в любую точку всего девятимерного гиперпространства. Если вы хотите, например, одним скачком добраться от насекомого до лисицы с рис. 5, то вот вам рецепт. Добавьте следующие числа к значениям всех генов от 1-го до 9-го, соответственно: –2, 2, 2, –2, 2, 0, –4, –1, 1. Но если речь идет о случайных прыжках, то пунктом назначения при каждом прыжке может с равной вероятностью оказаться любая точка Страны биоморф. А значит, шансы попасть по чистой случайности в какую-то конкретную точку — скажем, на лисицу — легко вычислить. Они составят, попросту говоря, единицу против общего количества всех биоморф в пространстве. Как видите, мы опять начинаем оперировать астрономическими числами. Имеется девять генов, каждый из которых может принимать любое из 19 численных значений. Следовательно, общее количество биоморф, до которых можно было бы допрыгнуть за один ход, — это число 19, помноженное само на себя девять раз, то есть 19 в 9-й степени. Это составляет где-то полтриллиона. Мелочь по сравнению с азимовским “гемоглобиновым числом”, но все же, я бы сказал, немало. Если, взяв за исходную биоморфу насекомое, вы начнете, как свихнувшаяся блоха, скакать полтриллиона раз подряд, то можно ожидать, что когда-нибудь вы попадете и на лисицу.

Как же все это помогает нам понять реальную эволюцию? На приведенном примере мы в очередной раз убеждаемся в важности постепенных, пошаговых преобразований. Некоторые из эволюционистов отрицали необходимость такого градуализма для эволюции. Наши вычисления с биоморфами показывают нам, что хотя бы одна причина для того, чтобы изменения непременно были постепенными и пошаговыми, существует точно. Когда я говорю, что эволюция способна совершить скачок от насекомого до одной из ближайших к нему биоморф, но не может перескочить сразу на скорпиона, я хочу сказать буквально следующее. Если бы эти скачки были действительно случайными, тогда в том, чтобы одним махом допрыгнуть от насекомого до скорпиона, не было бы абсолютно ничего невозможного. Согласитесь, что тогда это было бы возможно ровно так же, как и прыжок от насекомого к одной из его непосредственных соседок. Но при этом вероятность попасть на какую угодно другую из имеющихся в пространстве биоморф тоже была бы в точности такой же. Тут-то и загвоздка. Когда общее количество биоморф — полтриллиона и ни одна из них не является более вероятным пунктом назначения, чем другие, то шансы попасть на любую конкретную биоморфу малы настолько, что ими можно пренебречь.

Обратите внимание, что допущение о наличии мощного неслучайного “давления отбора” нам здесь не поможет. Пусть даже, удачно попав на скорпиона, вы сорвете большой куш — это не имеет значения. Шансы такого события по-прежнему составляют один к половине триллиона. Но если вместо того, чтобы скакать, вы будете идти шаг за шагом и каждый раз, шагнув в нужном направлении, получать копеечное вознаграждение, тогда вы доберетесь до скорпиона за очень короткий срок. Возможно, и не за самый короткий, не за 30 поколений, но тем не менее очень быстро. Двигаясь прыжками, вы теоретически могли бы получить свой выигрыш быстрее — всего за один ход. Но в связи с ничтожно малой вероятностью такой удачи единственная реально осуществимая возможность — это последовательность шажков, каждый из которых прибавляет к накопленному успеху своих предшественников дополнительную лепту.

То, как звучат несколько последних абзацев, оставляет простор для непонимания, и я обязан его развеять. Может опять показаться, будто эволюция устанавливает себе отдаленные цели, стараясь произвести объекты наподобие скорпионов. Мы уже знаем, что такого не бывает. Но если за отдаленную цель принять что угодно, что повышает шансы выжить, тогда вся наша аргументация остается в силе. Если животное является чьим-то родителем, значит, ему как минимум хватило качеств, необходимых, чтобы дожить до взрослого состояния. Вполне возможно, что какой-нибудь его мутантный потомок даже сумеет превзойти своего родителя в способности к выживанию. А если мутация окажется резкой, преодолевающей сразу большое расстояние в генетическом пространстве, то каковы будут шансы, что потомок окажется лучше родителя? Ответ такой: они будут очень, очень малы. Причину этого мы уже видели на нашей модели с биоморфами. Если рассматриваемый нами мутационный прыжок оказался очень дальним, то количество точек, куда мы могли бы в итоге приземлиться, астрономически велико. А так как из главы 1 мы знаем, что количество способов быть мертвым неизмеримо больше количества способов быть живым, то существует крайне высокая вероятность того, что большой бесцельный прыжок в генетическом пространстве закончится гибелью. И напротив: чем меньше прыжок, тем меньше опасность смерти и тем более вероятно, что он приведет к усовершенствованию. Мы еще вернемся к этой теме в одной из следующих глав.