L'intelligenza artificiale e la genetica di esseri viventi sono addestrati molto simile

Rete di geni animali che ricorda un rete di neuroni nel nostro cervello — anche loro possono «imparare» in movimento. Nel 1996, il giovane dottorando di nome Richard Watson ha deciso di leggere un articolo sull'evoluzione. Era provocatorio e ha sviluppato un vecchio problema in biologia evolutiva: abbiamo capito male, come gli organismi possono così può adattarsi all'ambiente.

Gli esseri Viventi nel corso della sua vita sono cambiamenti o mutazioni nei geni, ma che non sembrano casuali. Invece sono in realtà «migliorano» la sua capacità di adattarsi. Sembra che questa capacità è dovuta non solo il processo di selezione naturale, quando le migliori caratteristiche vengono trasmessi più successo per gli organismi acquatici.

Quindi gli autori dell'articolo Gunter Wagner dell'università di Yale e Se Altenberg delle Hawaii istituto di geofisica e planetologia a Honolulu deciso di cercare le risposte in un luogo inaspettato: informatica.

Watson, scienziato informatico, è letteralmente impazzito. Per 20 anni trascorsi da allora, come ha letto questo articolo, ha sviluppato una teoria basata sul espresse allora idee. Potrebbe aiutare a spiegare perché gli animali sono così ben si evolvono: questa caratteristica si chiama «эволюционируемость» (o развиваемость). Inoltre, potrebbe contribuire a risolvere le vecchie domande curiose nel campo della biologia evolutiva.

Molte persone familiare l'idea che i geni vengono trasmessi dai genitori ai figli, e i geni che aiutano i proprietari di sopravvivere e di riprodursi, hanno più possibilità di essere trasmessi. Questa è l'essenza dell'evoluzione e della selezione naturale.

Ma non è tutto, perché i geni lavorano spesso insieme. Essi formano una «rete di geni», e queste reti di geni anche a volte possono essere trasmessi интактными per generazioni.

«Il fatto che gli organismi di un gene di rete e derivano da una generazione all'altra, si tratta di informazioni non è nuova», dice Watson, attualmente lavora presso l'Università di Southampton nel regno unito. Il suo contributo è principalmente legata al fatto, come la selezione naturale agisce su queste reti.

Egli ritiene, che ha favorito non solo parziale barriera, permettendo ad alcuni adattarsi a passare, mentre ad altri no. Invece l'impatto di questo filtro consente di gene reti di animali realmente «imparare» a ciò che funziona e cosa no, con il passare del tempo. In questo modo, essi possono migliorare le loro prestazioni in modo molto simile, come le reti neurali artificiali, utilizzati dagli scienziati informatici, in grado di «imparare» a risolvere i problemi.

«Gene della rete» si sviluppano, come le reti neurali — studio», dice. «Questo è quello che di veramente nuovo».

In base alle affermazioni di Watson si trova l'idea che la relazione tra i geni possono essere rafforzati o indeboliti per quanto riguarda l'evoluzione e i cambiamenti della vista — ed è la forza di questi legami in gene network consente agli organismi di adattarsi.

Questo processo è simile a come funzionano le reti neurali artificiali sul computer.

Nel nostro tempo, questi sistemi sono utilizzati per eseguire più compiti diversi. Ad esempio, si possono riconoscere i volti delle persone nelle foto o video, e anche di analizzare le riprese di partite di calcio, per capire la tattica di una squadra in mostra il meglio e perché. Come computer non riesce a rilevare anche cos'è?

Le reti neurali Artificiali creati a immagine e somiglianza di reti biologiche — per la maggior parte del cervello. Ogni rete è una simulati «neuroni», che sono collegati in un certo modo; come le stazioni e le linee della metropolitana.

Rete come questi sono in grado di ricevere i dati di input — per esempio, la parola «ciao», contenuta nella pagina, — e confrontarli con la conclusione — per esempio, in questo caso con la parola «ciao», che è memorizzato nella memoria del computer. Circa così i bambini imparano a leggere e scrivere.

Come un bambino, la rete neurale non può immediatamente effettuare il collegamento, e deve imparare nel corso del tempo. Questa formazione complessa, ma essenzialmente implica un cambiamento di forti connessioni tra i neuroni virtuali. Ogni volta migliora il risultato, fino a quando l'intera rete non è in grado di dedurre la risposta desiderata: nel nostro esempio, divertenti caratteri per pagina («ciao») corrisponde alla parola «ciao». Ora il computer sa che avete registrato.

Watson crede che qualcosa di simile accade in natura. Evoluzione «corrotti» tratto come una volta per un determinato ambiente.

Ci Sono diversi modi di apprendimento delle reti neurali. Quello su cui si è concentrato Watson, rappresenta un buon esempio di ciò che sta accadendo nel biologiche genetiche network, «Хеббовское formazione».

In Хеббовском formazione la comunicazione tra i neuroni adiacenti, che hanno risultati simili, si arricchisce con il passare del tempo. In breve: «i neuroni che si attivano insieme, si legano tra di loro». Rete «impara», creando forti legami all'interno di se stessi.

Se il corpo ci sono alcuni geni che lavorano in questo modo, e questo corpo è abbastanza successo per l'allevamento, la sua prole non solo le eredita i geni utili, dice Watson. Esso eredita anche il legame tra questi geni.

Un vantaggio Particolare Хеббовского di apprendimento è che queste reti possono sviluppare «modulari» funzioni. Ad esempio, un gruppo di geni, può determinare se l'animale zampe posteriori, o gli occhi, o le dita. Allo stesso modo, una manciata relativi adattamenti — come la capacità di un pesce di far fronte con un aumento di temperatura e salinità dell'acqua — può contattare e унаследоваться intero, in una rete di geni.

«Se c'èun essere separato, che ha poco più di una forte regolamentazione legame tra questi geni di un altro, sarà preferibile», dice Watson. «Loro sceglierà la selezione naturale. E quindi, dopo un intervallo di tempo evolutivo, la forza dei legami tra questi geni è aumentata».

Per Watson aiuta aggirare прилипчивую il problema nella teoria dell'evoluzione.

Immaginate per un momento che il genoma di un organismo è un codice informatico. Programmatore principiante potrebbe gradualmente permettono di migliorare il codice da tempo, cercando di apportare miglioramenti. Con il loro aiuto sarebbe stato possibile determinare se l'altra squadra sequenza di forzare il programma a lavorare un po ' più efficiente.

Cominciamo con il fatto che questo processo di tentativi ed errori può funzionare abbastanza bene. Ma con il passare del tempo l'aggiornamento del codice in questo modo renderà un po ' ingombrante. Il codice inizia a sembrare irregolare, il che rende difficile determinare a quali conseguenze può portare un cambiamento definitivo. A volte questo accade e in programmazione, in diretta chiamano «spaghetti-code».

Se davvero organismi si sono evoluti in questo modo, dice Watson, il loro «эволюционируемость — capacità di adattarsi a nuovi stress o all'ambiente — non sarebbe migliore». Ma, in realtà, «la capacità naturali di organismi di adattarsi all'ambiente selettivo o problemi è semplicemente incredibile».

Watson ha anche suggerito che la rete geni possono includere «ricordi» adattamenti precedenti, che potrebbero essere dovuti a esigenze ambientali.

Per Esempio, forse, alcuni gruppi di organismi potevano evolvere rapidamente, per mangiare, dannose per gli altri membri della stessa specie — perché i loro antenati avevano già superato la dieta. In passato la struttura di regolazione dei geni potrebbe cambiare, rendendo più facile per alcuni trigger espressione genica. Questa «inclinazione» in ultima analisi, avrebbe aiutato i loro discendenti difficile digerire il cibo.

Uno degli esempi reali di Watson — spinarello. Questi pesci hanno sviluppato in una sola volta la portabilità dolce, poi acqua salata, poi sono tornati indietro, a seconda di ciò che ha richiesto loro ambiente attuale.

L'Idea di Watson significa che gli organismi devono essere infestata molte opzioni per la personalizzazione.

Anche questo significa che il gene della rete sono tutti gli animali — per adattarsi al mondo naturale della Terra. Ecco perché gli organismi così rispondono bene all'ambiente: lo stress e la tensione nell'ambiente della Terra impresse nella regolamentazione delle relazioni tra geni nel corso di milioni di anni.

«penso sempre stato profondo il potenziale di esplorare un parallelo tra computer formazione e l'evoluzione, ma nessuno ha fatto questo con lo stesso rigore, come Richard Watson», dice Kevin Lalande delle Università di Saint Andrews nel regno unito, ha partecipato in larga scala di progetto insieme con Watson.

Ma il grande problema ipotesi di Watson è possibile trovare alcuna prova empirica sua natura.

Fino ad ora tutte le idee di Watson sono basate sul calcolo di esperimenti in laboratorio. A quanto pare, questi esperimenti potrebbero dare risultati simili reale organismi, ma i processi specifici di loro ancora non sono stati osservati.

«È una questione di 64 milioni di dollari», riconosce Watson.

Ma Watson e Lalande ritengono che ci sono altri modi per verificare questa teoria эволюционируемости. Watson propone di analizzare come cambiano rete di geni di microbi, in via di sviluppo in laboratorio. Perché i microbi, come ad esempio i batteri si riproducono rapidamente, in pochi giorni è possibile osservare diverse generazioni di adattamento.

«Se volete trascorrere una dura prova di teoria, vale la pena di chiedersi, se siete in grado di fare nuove previsioni, ancora non rientrano nella letteratura?», dice Lalande.

Ad Esempio, sarebbe possibile sviluppare un sistema informatico basato su idee di Watson, che potrebbe prevedere come si svilupperanno gli organismi in natura in alcune famose condizioni. Se tale sistema si rivelerà esatto, è, sicuramente, contribuirà a rafforzare la teoria.

Nel gene network esiste già un paio di caratteristiche che aiutano a uscire su un approccio di Watson. Mini-rete di geni che determinano un particolare adattamento, come uno dei moduli di cui sopra, a volte può essere attivata o disattivata solo uno gli altri активаторным genoma.

Esempi di questo può essere trovato in natura, dice Watson. Tra questi «evolutivi scartare»: gli organismi con adeguamenti, che, come pensavano, avrebbe dovuto sparire per un altro dei loro antenati. Si chiama «ritorno al passato».

Un esempio ben Noto di questo — i denti di polli. Polli geneticamente in grado di crescere i denti, ma non lo fanno di solito in natura o in cattività. Tuttavia, la crescita dei denti può essere attiva in laboratorio con l'aiuto di biologia molecolare.

A Volte atavica della caratteristiche si manifestano nelle popolazioni naturali. Uno degli ultimi casi possibili — balena, trovato su una spiaggia in Australia nel mese di febbraio 2016. Erano simili a zanne, denti, che di solito non si vedono le balene. Forse, questo è stato lasciato dai nostri antenati, i quali sono stati anche i denti simili a zanne, milioni di anni fa.

Un Altro rilevante fenomeno è «evoluzione convergente», quando nerodstvennye specie, che vivono in diversi ambienti di vita, in qualche modo vengono alla stessa adattamento. Tra gli esempi — alcuni disegni sulle ali delle farfalle e molto simili pesci che abitano in alcuni laghi in Africa, dice Lalande.

«la stessa forma, gli stessi modelliappaiono di nuovo e di nuovo», dice. «Forse, è più facile creare un certo tipo di pesce, di altri. Alcune forme possono manifestarsi più spesso nel corso delle generazioni».

Эволюционируемость di questo tipo, descritta da Watson, può spiegare questo. Le reti genetiche, egli sostiene, a poco a poco imparato a reagire in modo simile in situazioni simili. Queste funzioni modulari, come il disegno dell'ala di farfalla, possono essere più probabili soluzioni per il sistema di apprendimento di altri.

In Altre parole, in presenza di più condizioni necessarie evoluzione eseguirà gli stessi trucchi di nuovo e di nuovo.

E qui nascono molto di questioni filosofiche. Da un lato, l'evoluzione funziona come naturale grande computer. E se il «эволюционируемость» supporre che la vita in un certo senso è programmato per il miglioramento — almeno a livello genetico? Alcuni biologi terrorizzato da questa idea, ma se la capacità degli organismi di adattamento migliora con il tempo, se l'evoluzione impara con il tempo, è tutto così trasparente?

Watson crede di sì.

«Solo se si presenta il sistema, con relativa variabilità, selezione e l'ereditarietà, si otterrà l'evoluzione di lavorare. E senza эволюционируемости è impossibile immaginare».