La inteligencia artificial y la genética de los seres vivos aprenden muy similar

La Red de los genes de los animales es algo similar a red de neuronas en nuestro cerebro — ellos también pueden "aprender" sobre la marcha. En 1996, un joven estudiante de doctorado en el nombre de richard watson decidió leer el artículo acerca de la evolución. Ella era la provocación y tocaba un viejo problema en la biología evolutiva: estamos mal conscientes de cómo los organismos pueden adaptarse con éxito a medio ambiente.

Los seres Vivos a lo largo de su vida están sujetos a cambios, o mutaciones en los genes, pero no parece al azar. En lugar de ello, de hecho, "mejoran" su capacidad para adaptarse. Parece que esta habilidad no se explica solamente por el proceso de la selección natural, cuando los mejores rasgos se transmiten de más éxito de los organismos.

Por lo tanto, los autores de este artículo günter wagner de la universidad de yale y Si altenberg de hawái en el instituto de geofísica y планетологии en honolulu, han optado por buscar las respuestas en un lugar inesperado: la informática.

Watson, un científico de computación, literalmente loco. En los 20 años transcurridos desde entonces, como él ha leído este artículo, se desarrolló la teoría basada formuladas por entonces las ideas. Ella podría ayudar a explicar por qué los animales tan bien evolucionan: esta característica se llama "эволюционируемость" (o развиваемость). Además, podría ayudar a resolver los viejos curiosas preguntas en el campo de la biología evolutiva.

Muchas personas conocen la idea de que los genes se transmiten de padres a hijos, y los genes que ayudan a sus dueños a sobrevivir y reproducirse, tienen más posibilidades de ser transferidos. Esta es la esencia de la evolución y la selección natural.

Pero eso no es todo, porque los genes a menudo trabajan juntos. Forman una "red de genes", y estas redes de genes también a veces pueden pasar интактными durante varias generaciones.

"el hecho de que los organismos tienen un gen de la red y se heredan de una generación a otra, se trata de información no es nada nuevo", dice watson, en la actualidad trabaja en la Universidad de southampton en el reino unido. Su contribución principal se relaciona con el hecho, como la selección natural actúa en estas redes.

Se cree que actúa no sólo parcial de la barrera para algunas adaptaciones de pasar, y algunos no. En lugar de ello, el efecto de este filtro permite germoplasma redes de los animales, de hecho, "aprender" a lo que funciona y lo que no, con el paso del tiempo. Por lo tanto, pueden mejorar su rendimiento en la misma, como artificiales las redes neuronales utilizadas informáticos, científicos, pueden "aprender" a resolver el problema.

"Genes de la red" se desarrollan, como las redes neuronales — aprenden", dice. "Eso es lo que realmente nuevo".

A partir de la aprobación de watson es la idea de que la relación entre los genes pueden ser reforzadas o debilitadas por la medida de la evolución y de los cambios de vista — y es la fuerza de estos vínculos en los genes de las redes permite a los organismos adaptarse.

El proceso es similar a cómo funcionan las redes neuronales artificiales en los equipos.

En nuestro tiempo, estos sistemas se utilizan para realizar diferentes tipos de tareas. Por ejemplo, pueden reconocer las caras de las personas en las fotos o de vídeo, e incluso analizar la captura de los juegos de fútbol, para entender la táctica de qué comando muestra la mejor y por qué. Como los equipos se puede medir qué es?

Redes neuronales Artificiales creados a imagen y semejanza de biológicos de las redes — en su mayor parte del cerebro. Cada red es un conjunto de modelados de "neuronas", que se relacionan de cierta manera; al igual que el de las estaciones y líneas de metro.

La Red como estos son capaces de recibir los datos de entrada — por ejemplo, la palabra "hola", anotó en la página, y compararlos con la conclusión — por ejemplo, en este caso con la palabra "hola", que se almacena en la memoria del equipo. Así los niños aprenden a leer y a escribir.

Como el niño, la red neuronal no al instante se puede establecer la conexión, sino que debe aprender con el paso del tiempo. Este aprendizaje es complejo, pero básicamente consiste en cambiar los fuertes vínculos que existen entre las neuronas. Cada vez que se mejora el resultado, hasta que toda la red no puede firmemente mostrar la respuesta deseada: en nuestro ejemplo divertido de caracteres en la página ("hola") coincide con la palabra "hola". Ahora, el equipo sabe que usted se quema.

Watson considera que algo similar ocurre en la naturaleza. Desarrollo de la clase de "muestra" de la diagonal para un entorno determinado.

Existen diferentes formas de aprendizaje de redes neuronales. Aquella en la que se concentró watson, es un buen ejemplo de lo que ocurre en los genes de las redes, "Хеббовское formación".

En Хеббовском la enseñanza de la comunicación entre las neuronas adyacentes, que tienen resultados similares, se intensifica con el paso del tiempo. En resumen: "las neuronas que se disparan juntas, se comunican entre sí". La red de "aprende", creando fuertes lazos dentro de sí mismo.

Si el cuerpo tiene ciertos genes que se activan juntos de esta manera, y este cuerpo es lo suficientemente exitoso para la cría, y su posteridad no sólo hereda genes útiles, afirma watson. También hereda la relación entre estos genes.

La ventaja Particular de Хеббовского de aprendizaje en el hecho de que estas redes pueden desarrollar "modulares" de la función. Por ejemplo, un grupo de genes puede determinar si el animal con las patas delanteras, o los ojos, o con los dedos. De la misma manera, un puñado de adaptaciones relacionadas con el — como la capacidad de los peces de lidiar con el aumento de la temperatura y el contenido de sal del agua — puede ponerse en contacto y унаследоваться completo, en una red de genes.

"Si hayun ser separado, que tiene un poco más fuerte reguladora de la relación entre estos genes, que cualquier otro, será preferible", dice watson. "Su seleccionará la selección natural. Y entonces, al cabo de tiempo evolutivo, la fuerza de los vínculos entre estos genes se aumentará".

Para watson, esto ayuda a evitar прилипчивую problema en la teoría de la evolución.

Imagina por un instante que el genoma de un organismo es un código informático. El programador novato poco podría actualizar su código de tiempo en tiempo, tratando de hacer mejoras. Con su ayuda, se podría determinar si la otra secuencia de comando para hacer que el programa funcione un poco más eficaz.

Para Empezar, que este proceso de ensayo y error puede funcionar bastante bien. Pero, con el tiempo, la actualización del código por lo tanto, hará que sea un poco difícil de manejar. Código comenzará a verse en desorden, lo que dificulta la determinación de las consecuencias que puede traer un cambio. Esto ocurre a veces y en la programación, el resultado se llama "spaghetti-código".

Si los organismos realmente han evolucionado de tal manera, dice watson, su "эволюционируемость — capacidad de adaptarse a nuevas tensiones o entorno — no habría sido la mejor". Pero en realidad, "la capacidad natural de los organismos adaptarse a la selectiva del entorno o de los problemas es simplemente asombrosa".

Watson también ha sugerido que la red de genes pueden incluir los "recuerdos" de los anteriores adaptaciones que puedan ser el resultado de las exigencias del medio ambiente.

Por Ejemplo, es posible que algunos grupos de organismos que puedan evolucionar con el fin de consumir los alimentos que son perjudiciales para el resto de miembros de la misma especie—, ya que sus antepasados han resistido dicha dieta. En el pasado, la estructura de la regulación de genes podría variar, facilitando algunos factores desencadenantes de la expresión de genes. Este "sesgo" en última instancia, la ayude a sus descendientes compleja de digerir la comida.

Uno de los ejemplos reales de watson — колюшки. Estos peces han desarrollado en un tiempo en que la portabilidad de agua dulce y, a continuación, el agua salada, luego regresaron, en función de lo que se exigía de ellos el entorno actual.

La Idea de watson significa que los organismos deben ser infestados una variedad de opciones para la adaptación.

Esto También significa que el gen de la red han evolucionado — todos los animales para adaptarse al mundo natural de la Tierra. Es por eso que organismos tan bien responden en el medio ambiente: el estrés y la tensión en el ambiente de la Tierra reproducidos en la reglamentación de las relaciones entre los genes a lo largo de millones de años.

"Yo creo que siempre ha sido profunda la capacidad de explorar los paralelos entre los computadores de la formación y evolución, pero nadie se ocupaba de estos con la misma severidad, como richard watson", dice kevin lalande de la Universidad de saint andrews en el reino unido, participó en relación con el proyecto, junto con watson.

Sin Embargo, el gran problema de la hipótesis de watson es que, si es posible encontrar alguna evidencia empírica en la naturaleza.

Hasta ahora todas las ideas de watson se basaban en la computación de los experimentos en el laboratorio. Al parecer, estos experimentos podrían dar resultados similares a los reales de los organismos, pero los procesos específicos de ellos hasta que no se observan.

"Es una cuestión de 64 millones de dólares", reconoce watson.

Pero watson y lalande creen que hay otras maneras de probar esta teoría эволюционируемости. Watson propone analizar cómo cambian la red de los genes de microbios, de los países en desarrollo en el laboratorio. Debido a que los gérmenes, como las bacterias se reproducen rápidamente, en pocos días se puede observar varias generaciones de adaptación.

"Si usted quiere pasar la dura prueba de la teoría, vale la pena preguntarse, ¿puede usted hacer nuevas predicciones, aún no se recogen en la literatura?", dice lalande.

Por Ejemplo, se podría desarrollar un sistema informático, basado en las ideas de watson, que podría predecir cómo se desarrollarán los organismos en la naturaleza, en determinadas las condiciones conocidas. Si este sistema será exacta, esto es, sin duda, ayudará a reforzar la teoría.

En los genes de las redes ya existen varias características que ayudan a salir en el enfoque de watson. Mini-red de genes que determinan la adaptación, así como de uno de los módulos mencionados anteriormente, a veces puede encenderse o apagarse solo uno de los otros активаторным genoma.

Ejemplos de este tipo se pueden encontrar en la naturaleza, dice watson. Entre ellos "evolutivos del descarte": los organismos con las adaptaciones que, según se suponía, debían desaparecer aún a los de sus antepasados. Esto se llama "атавизм".

Conocido ejemplo de este tipo de dientes de los pollos. Pollos genéticamente son capaces de crecer los dientes, pero no lo hacen normalmente en el medio silvestre o en cautiverio. Sin embargo, el crecimiento de los dientes puede incluir en el laboratorio con la ayuda de la biología molecular.

A Veces атавистические rasgos se manifiestan a las poblaciones naturales. Uno de los últimos de los posibles casos — la ballena encontrada en la playa en australia en febrero de 2016. Junto a él fueron similares a los colmillos de los dientes, que por lo general no se ve en las ballenas. Probablemente, esto queda de los antepasados, quienes fueron los dientes similares a los colmillos, hace millones de años.

Otra de actualidad fenómeno es la "evolución convergente", cuando externas especies que viven en diferentes hábitats, de alguna manera, llegan a la misma adaptación. Entre los ejemplos específicos de los dibujos en las alas de las mariposas y muy similares a las de los peces que habitan en algunos lagos en áfrica, dice lalande.

"de la misma forma, las mismas plantillasaparecen una y otra vez", dice. "Es posible, es más fácil de crear un cierto tipo de peces que otros. Algunas formas pueden aparecer con más frecuencia en el proceso de generaciones".

Эволюционируемость de esta especie, descrita por watson puede explicar. Genética de la red, sostiene, poco a poco han aprendido a reaccionar de forma similar en situaciones similares. Estos modulares de funciones, tales como el dibujo de alas de una mariposa, puede ser más probable que las soluciones de un sistema de aprendizaje que otros.

En Otras palabras, cuando haya más de las condiciones necesarias para la evolución de cumplir los mismos trucos una y otra vez.

Y aquí nacen muy preguntas filosóficas. Por un lado, la evolución funciona como natural grande el equipo. Y si эволюционируемость" suponer que la vida, en cierto sentido, programado para el mejora — al menos a nivel genético? Algunos biólogos en el horror de la idea, pero si la capacidad de los organismos para la adaptación de la mejora con el tiempo, si la evolución se aprende con el tiempo, veras todo es tan transparente?

Watson piensa que sí.

"Sólo si se piensa en un sistema que disponga de la correspondiente a la variabilidad, selección y herencia, obligará evolución de trabajar. Y sin эволюционируемости es imposible imaginar".