الذكاء الاصطناعي وعلم الوراثة في الكائنات الحية يتم تدريب مشابهة جدا

شبكات الجينات في الحيوانات تشبه إلى حد ما إلى شبكات من الخلايا العصبية في أدمغتنا — وهي ، أيضا ، أن "تعلم" على الذهاب. في عام 1996 ، شاب تخرج طالب يدعى ريتشارد واتسون قررت قراءة مقال عن التطور. كانت استفزازية و تطرق مشكلة قديمة في علم الأحياء التطوري: نحن لا نفهم كيف يمكن أن الكائنات الحية التكيف بنجاح مع البيئة.

الكائنات الحية طوال حياتهم تغيرات أو طفرات في الجينات, ولكن لا يبدو أن تكون عشوائية. بدلا من, أنها في الواقع "تحسين" قدرة على التكيف. ويبدو أن هذه القدرة ليس فقط بسبب عملية الانتقاء الطبيعي ، حيث أفضل الصفات تنتقل إلى أنجح الكائنات.

ولذلك ، فإن الكتاب غونتر فاغنر من جامعة ييل ولي Altenberg هاواي معهد الجيوفيزياء و planetology في هونولولو قد قررت أن تبحث عن الإجابات في مكان غير متوقع: علوم الحاسوب.

واتسون, عالم الكمبيوتر, مجنون حرفيا. على مدى 20 عاما التي مرت منذ ذلك الحين ، كما قرأ هذه المقالة طور النظرية على أساس الأفكار التي أعرب عنها بعد ذلك. يمكن أن يساعد في تفسير لماذا الحيوانات جيدا evolyutsioniruet: وتسمى هذه الميزة "evolyutsioniruet" (أو razvijenosti). وعلاوة على ذلك, يمكن أن تساعد على حل القديمة أسئلة مثيرة للاهتمام في علم الأحياء التطوري.

كثير من الناس على دراية فكرة أن الجينات تنتقل من الآباء إلى الأبناء ، و الجينات التي تساعد على مضيفيهم البقاء على قيد الحياة والتكاثر من المرجح أن يتم تحويلها. هذا هو جوهر التطور والانتقاء الطبيعي.

ولكن هذا ليس كل شيء, لأن الجينات غالبا ما تعمل معا. أنها تشكل "شبكة" الجينات, و هذه الشبكات من الجينات في بعض الأحيان يمكن أيضا أن تنتقل سليمة لأجيال عديدة.

وقال"حقيقة أن الكائنات الحية لديها الجينات شبكة موروثة من جيل إلى آخر, هذه المعلومات ليست جديدة" ، ويقول واتسون ، الذي يعمل حاليا في جامعة ساوثهامبتون في المملكة المتحدة. مساهمته في معظمه إلى كيفية الانتقاء الطبيعي يعمل في هذه الشبكات.

وقال انه يعتقد انه ليس مجرد حاجز جزئي ، مما يسمح بعض التعديلات ، و البعض لا. بدلا من ذلك ، فإن تأثير هذا الفلتر يسمح الوراثية الشبكات في الحيوانات في الواقع "تعلم" ما يصلح وما لا يصلح مع مرور الوقت. وبالتالي ، يمكن تحسين الأداء في الكثير بنفس الطريقة كما في الشبكة العصبية الاصطناعية المستخدمة من قبل علماء الكمبيوتر ، أن "تعلم" من أجل حل المشاكل.

"الجينات" شبكة تطوير الشبكة العصبية التعلم" ، كما يقول. "ما هو الجديد حقا."

في أساس المطالبة واتسون هو فكرة أن العلاقات بين الجينات يمكن أن تعزز أو تضعف تطور التغييرات نظر — وهذا هو قوة هذه الروابط في الجينات الشبكات يسمح الكائنات الحية على التكيف.

هذه العملية مماثلة إلى كيف الشبكة العصبية الاصطناعية على أجهزة الكمبيوتر.

في الوقت الحاضر يتم استخدام هذه النظم لأداء مجموعة متنوعة من المهام. على سبيل المثال ، يمكن التعرف على وجوه الأشخاص في الصور أو مقاطع الفيديو ، وحتى تحليل اطلاق النار ألعاب كرة القدم لفهم تكتيكات الفريق الذي يظهر أفضل و لماذا. كيف أجهزة الكمبيوتر قادرة على تحديد حتى ذلك ؟

الشبكات العصبية الاصطناعية خلقوا على صورة ومثاله البيولوجية الشبكات — الجزء الأكبر من الدماغ. كل الشبكة هي عبارة عن مجموعة من محاكاة "العصبية" التي ترتبط بطريقة معينة ، مثل محطات خطوط المترو.

شبكة مثل هذا قادر على استقبال البيانات المدخلة — على سبيل المثال ، كلمة "مرحبا" مكتوب على الصفحة ، ومقارنتها مع الإخراج — على سبيل المثال ، في هذه الحالة مع كلمة "مرحبا" التي يتم تخزينها في ذاكرة الكمبيوتر. حول الطريقة التي يتعلم الأطفال القراءة والكتابة.

كطفل الشبكة العصبية قد لا الفور إنشاء هذا الصدد يحتاج إلى تعلم مع مرور الوقت. هذا التدريب هو معقد ولكن في جوهره ينطوي على تغيير علاقات قوية بين العالم الافتراضي الخلايا العصبية. كل مرة يحسن النتيجة ، في حين الشبكة بالكامل لا يمكن موثوق العرض المطلوب رد: في مثالنا, مضحك الرموز على الصفحة ("مرحبا") تطابق كلمة "مرحبا". الآن يعرف أن كنت قد سجلت.

واتسون ، ويعتقد أن يحدث شيء مماثل في الطبيعة. النامية من "عائدات" سمة فقط من أجل بيئة معينة.

هناك عدة طرق تدريب الشبكات العصبية. واحد التي تركز واتسون هو مثال جيد على ما يحدث في الجينات البيولوجية شبكات "Habboushe التدريب".

في Habovka التعلم الاتصال بين الخلايا العصبية المجاورة ، والتي لها نتائج مماثلة ، زيادة مع مرور الوقت. باختصار: "العصبية التي الحريق معا ترتبط في ما بينهما". شبكة "يتعلم" من خلال خلق علاقات قوية داخل نفسه.

إذا كان الجسم يحتوي على بعض الجينات التي تؤدي معا وهكذا ، هذا الكائن غير ناجحة بما فيه الكفاية أن تولد ثم نسل يرث ليس ببساطة المفيد الجينات ، ويقول واتسون. كما يرث الربط بين هذه الجينات.

ميزة خاصة Habboushe تعلم أن هذه الشبكات يمكن أن تتطور "وحدات" وظيفة. على سبيل المثال, مجموعة من الجينات يمكن تحديد ما إذا كان الحيوان الخلفيتين ، أو العينين أو الأصابع. وبالمثل ، فإن حفنة من التعديلات ذات الصلة — مثل قدرة الأسماك على التعامل مع ارتفاع في درجة الحرارة و الملوحة من المياه يمكن ربط و unasledovala تماما في نفس شبكة من الجينات.

"إذا كان هناكمنفصلة كونه يحتوي على القليل من أقوى تنظيم العلاقة بين هذه الجينات من أي دولة أخرى ، سيكون من الأفضل" ، ويقول واتسون. "أنها سوف تختار الانتقاء الطبيعي. وهكذا مع مرور الزمن التطوري ، وقوة العلاقات بين هذه الجينات."

واتسون وهذا يساعد على تجنب لزج مشكلة مع نظرية التطور.

تخيل للحظة أن الجينات من كائن حي يمثل رمز الكمبيوتر. مبرمج مبتدئ يمكن تدريجيا تحديث التعليمات البرمجية الخاصة بك من وقت لآخر أحاول أن التحسينات. مع مساعدتهم ، سيكون من الممكن تحديد ما إذا كانت الأخرى في تسلسل الأوامر لجعل البرنامج يعمل بكفاءة أكثر من ذلك بقليل.

دعونا نبدأ مع حقيقة أن عملية التجربة والخطأ قد تعمل بشكل جيد جدا. ولكن مع مرور الوقت تحديث رمز هذه الطريقة سوف تجعل ضخمة جدا. رمز يبدأ تبدو فوضوية ، مما يجعل من الصعب تحديد ما هي النتائج التي قد تؤدي إلى تغيير واضح. في بعض الأحيان يحدث في البرمجة ، نتيجة ما يسمى "السباغيتي رمز".

إذا كانت الكائنات الحية حقا وقد تطورت هذه الطريقة ، يقول واطسون "evolyutsioniruet — القدرة على التكيف مع الضغوط الجديدة أو البيئة — لن يكون أفضل". ولكن في الواقع ، "قدرة الكائنات الطبيعية على التكيف مع انتقائية البيئة أو مشاكل كان رائعا."

واتسون أيضا إلى أن شبكة من الجينات قد تشمل "ذكريات" من السابق التعديلات التي يمكن أن تكون بسبب مطالب البيئة.

على سبيل المثال ، ربما بعض مجموعة من الكائنات الحية يمكن أن تتطور بسرعة إلى تناول المأكولات التي تضر أعضاء آخرين من نفس النوع لأن أسلافهم قد تحملت مثل هذا النظام الغذائي. في الماضي هيكل تنظيم الجينات يمكن أن تتغير ، وتسهيل بعض المشغلات التعبير الجيني. هذا "التحيز" في نهاية المطاف من شأنه أن يساعد وذريتهم على هضم الأغذية المعقدة.

واحدة من الأمثلة الحقيقية واتسون — koluszki. هذه الأسماك يتم إنتاجها في وقت واحد التسامح الطازجة ثم الماء والملح ، ثم عاد مرة أخرى ، اعتمادا على ما هو مطلوب منها أن البيئة الحالية.

فكرة واتسون يعني أن الكائنات الحية يجب أن تكون محشوة مع مجموعة متنوعة من خيارات التكيف.

هذا يعني أيضا أن الجين الشبكة تطورت — جميع الحيوانات على التكيف مع العالم الطبيعي من الأرض. هذا هو السبب في الكائنات الحية تتفاعل جيدا أن البيئة: الإجهاد والتوتر في بيئة الأرض يتجسد في تنظيم العلاقات بين الجينات على مدى ملايين السنين.

"أعتقد دائما عميق القدرة على استكشاف أوجه التشابه بين الكمبيوتر التدريب و التطور, ولكن لا أحد فعل ذلك مع نفس الصرامة كما ريتشارد واتسون" ، ويقول كيفن Lalande من جامعة سانت أندروز في المملكة المتحدة الذين شاركوا في مشروع واسع النطاق ، جنبا إلى جنب مع واتسون.

ومع ذلك ، مشكلة كبيرة من فرضية واتسون, هل من الممكن العثور على أي أدلة تجريبية في الطبيعة.

حتى الآن ، كل أفكار واطسون على أساس الحسابية التجارب في المختبر. على ما يبدو أن هذه التجارب يمكن أن تسفر عن نتائج مماثلة الحقيقي الكائنات الحية ، ولكن عمليات محددة لم يتم ملاحظتها.

"هذا هو 64 مليون دولار ،" يعترف واتسون.

ولكن واتسون و لكن لا أعتقد أن هناك طرق أخرى لاختبار هذه النظرية من evolyutsioniruet. واتسون يقترح تحليل كيفية تغيير شبكة من الجينات في الميكروبات النامية في المختبر. لأن الميكروبات مثل البكتيريا يستنسخ بسرعة, في غضون بضعة أيام يمكنك مراقبة عدد قليل من الأجيال من التكيف.

"إذا كنت ترغب في إجراء اختبار دقيق من الناحية النظرية ، يجب التساؤل سوف تكون قادرة على جعل التوقعات الجديدة, لم تنعكس بعد في الكتب ؟" يقول Lalande.

على سبيل المثال ، سيكون من الممكن تطوير نظام كمبيوتر يستند إلى أفكار واطسون التي يمكن التنبؤ تطور الكائنات الحية في البرية تحت ظروف معينة معروفة. إذا كان مثل هذا النظام سوف يثبت أن تكون دقيقة, وسوف تساعد بالتأكيد على تعزيز النظرية.

في الشبكات الجينية ، وهناك بالفعل بعض الميزات التي تساعد على نهج واتسون. ميني سلسلة الجينات التي تحدد تكيف محددة ، مثل واحدة من الوحدات المذكورة أعلاه, في بعض الأحيان يمكن أن تحول أو إيقاف تشغيله واحد فقط المنشط الجينات.

ومن الأمثلة على هذا يمكن العثور عليها في الطبيعة ، ويقول واتسون. ومن بين هؤلاء "التطورية إسقاط": الكائنات الحية مع التعديلات التي, كما كانوا يعتقدون, أن تختفي من أسلافهم. انه دعا "الرجعية".

ومن الأمثلة المعروفة من هذه الأسنان في الدجاج. الدجاج وراثيا قادرة على زراعة الأسنان ولكن لا نفعل ذلك عادة في البرية أو في الأسر. ومع ذلك ، فإن نمو الأسنان يمكن تضمينها في المختبر باستخدام البيولوجيا الجزيئية.

في بعض الأحيان الرجعية الصفات تتجلى في السكان الطبيعية. واحدة من آخر حالات عدة تم العثور عليها على شاطئ في أستراليا في فبراير 2016. كان مثل الأنياب من الأسنان ، والتي عادة لا ينظر الحيتان. ربما بقي من الأجداد الذين لديهم أيضا أسنان تشبه الأنياب ، منذ ملايين السنين.

أخرى ذات الصلة الظاهرة هو "تطور متقاربة" عندما لا علاقة لها الأنواع التي تعيش في بيئات مختلفة بطريقة ما يأتي إلى نفس التكيف. ومن الأمثلة على أنماط معينة على أجنحة الفراشات وتشبه الأسماك التي تعيش في فصل البحيرات في أفريقيا ، يقول Lalande.

"نفس الأشكال ، نفس الأنماطتظهر مرة أخرى و مرة أخرى," يقول. "قد يكون من الأسهل إلى خلق نوع معين من الأسماك من غيرها. بعض الأشكال قد تحدث في كثير من الأحيان في عملية الأجيال."

Evolyutsioniruet من نوع وصفها واتسون يمكن تفسير ذلك. الوراثية شبكات فيقول: تعلمت تدريجيا إلى الرد بطريقة مماثلة في حالات مماثلة. هذه وحدات ميزات مثل نمط فراشة الجناح ، يمكن أن تكون الأكثر احتمالا حلول التدريب والتعليم من غيرهم.

وبعبارة أخرى ، فإن وجود عدة شروط ضرورية تطور لأداء نفس الحيل مرارا وتكرارا.

و هنا ولدت جدا الأسئلة الفلسفية. من ناحية التطور وظائف طبيعية كبيرة الكمبيوتر. و يمكن أن "evolyutsioniruet" لنفترض أن الحياة في بعض الشعور المبرمجة إلى تحسين — على الأقل على المستوى الجيني? بعض علماء الأحياء نشعر بالرعب من هذه الفكرة ، ولكن إذا كانت قدرة الكائنات الحية على التكيف مع تحسين مع التقدم في السن ، إذا تطور التعلم مع مرور الوقت, هل هو حقا الشفافة ؟

واتسون يعتقد ذلك.

"فقط إذا كنت سوف يقدم نظام المناسبة الاختلاف والاختيار الميراث ، سوف تجعل تطور العمل. و دون evolyutsioniruet أنه من المستحيل أن نتخيل".