здесь точно ту же роль, что и при выведении новых пород собак или элитных роз. Другими словами, наша модель — это модель искусственного отбора, а не естественного. Критерий «успешности» здесь не есть прямой критерий выживания, как это имеет место в реальном естественном отборе. В настоящем естественном отборе, если тело обладает особенностями, дарующими ему выживание, то его гены выживают автоматически, потому что является его частью. Так что выживающие гены автоматически являются теми генами, которые даруют телам помогающие им выживать качества. В нашей компьютерной модели критерий отбора — не выживание, а способность удовлетворить человеческой прихоти. Это не обязательно праздная, случайная прихоть, поскольку мы можем принять критерий отбора на приближение к какой-то особенности, вроде «сходства с плакучей ивой». Однако в моём опыте, человек-селекционер часто придирчивее и меркантильнее, чем он мало отличается от некоторых видов естественного отбора.
Селекционер сообщает компьютеру, какого потомка из текущего выводка нужно размножить. Гены избранника передаются в ВОСПРОИЗВОДСТВО, и начинается новое поколение. И этот процесс, как и эволюция реальной жизни, происходит нескончаемо. Каждое поколение биоморфов — это только единственный мутационный шаг от своего предшественника и своего преемника. Но через 100 поколений ЭВОЛЮЦИИ, биоморфы могут отстоять уже примерно на 100 мутационных шагов от прародителя. А за 100 мутационных шагов может много чего случиться. Начиная играть в свою свеженаписанную программу ЭВОЛЮЦИЯ, я многого не загадывал. Главное, что удивило меня — биоморфы могут довольно быстро переставать напоминать деревья. Базовое двухветочное ветвление всегда присутствует в них, но оно легко закрашивается, так как линии пересекают и пере-пересекают одна другую, производя массивы однородного цвета (в напечатанном виде — только чёрно-белые). Рисунок 4 показывает одну конкретную эволюционную историю, состоящая из 29 поколений. Прародитель — крошечное существо, одна точка. Хотя тело предка — точка, но она, подобно бактерии в девственной слизи, скрывала в себе потенциал для разветвления в точный аналог центрального дерева рисунка 3: однако ген 9 велел ему ветвиться нуль раз! Все существа, изображённые на странице, происходят от точки. Чтобы избежать загромождения страницы, я привёл здесь не всех потомков, которых видел на экране. Я привёл только успешного ребёнка в каждом поколении (то есть — родителя следующего) и одну или двух её неудачливых сестёр. Таким образом, картина в основном показывает только одну, главную линию эволюции, ведомую моим эстетическим выбором. Показаны все стадии главной линии.
Давайте кратко пробежимся по первым нескольким поколениям главной линии эволюции рисунка 4. Точка превращается в «Y» во 2-м поколении. В следующих двух поколениях, «Y» становится больше. Затем ветви слегка изогнутся, как у хорошей рогатки. В 7-м поколении, изгиб усиливается так, что эти две ветви почти соприкасаются. Изогнутые ветви становятся большими и каждая приобретает пару маленьких придатков в поколении 8. В поколении 9 эти придатки потеряны снова, а стебель рогатки становится более длинным. Поколение 10 напоминает разрез цветка; изогнутые боковые ветви походят на лепестки, охватывающие центральный придаток или «пестик». В поколении 11, цветок остался той же формы, но увеличился и слегка усложнился.
Я не буду продолжать описание. Картина говорит сама за себя — все 29 поколений. Заметьте, как мало каждое поколение отлично от своего родителя или сестёр. Так как каждый из нас немного отличен от своих родителей, то логично ожидать, что каждый будет несколько более отличен от своих бабушек и дедушек (и соответственно — внуков) и ещё более отличен от прабабушек и прадедушек (и правнуков). Такова вот нарастающая эволюция — хотя из-за принятой здесь высокой частоты мутаций, мы нереалистично ускорили её. Поэтому, рисунок 4 выглядит более родословной вида, а не родословной особей, но принцип тот же самый. Когда я писал программу, я не думал, она породит что-нибудь большее, чем разнообразные древовидные формы. Я надеялся увидеть плачущие ивы, ливанские кедры, пирамидальные тополя, морские водоросли — ну возможно, рога оленя. Ни моя интуиция биолога, ни мой 20-летний опыт программирования на компьютерах, ни мои самые смелые мечты — ничто из этого не подсказало мне, что я фактически увижу на экране. Я не помню точный момент моего озарения, когда я подумал, что в эволюционирующей последовательности возможно появление какого-то подобия насекомым. Вне себя от предчувствия, я начал выводить, от чего угодно, поколение за поколением — потомков, более похожих на насекомых. Я не верил своим глазам. Вы видите некоторые из результатов внизу рисунка 4. У них восемь ног (как у паука), а не шесть (как у насекомого), но ну и что! Я до сих пор не могу забыть того момента, когда я впервые увидел этих изящных существ, и того ликующего чувства. Мне отчётливо слышались триумфальные вступительные фанфары из «Так сказал Заратустра» («2001 тема»). Я потерял аппетит, а ночью, когда я пытался заснуть, «мои» насекомые роились у меня перед глазами.
В продаже есть компьютерные игры, в которых у игрока создаётся иллюзия его блужданий в подземном лабиринте с определённой, довольно сложнрй географией и в котором он сталкивается с драконами, минотаврами или другими мифическими противниками. Монстров в этих играх довольно немного. Все они разработаны человеком-программистом, как и география лабиринта. При игре в эволюцию, будь то компьютерная версия или реальная жизнь, игрок (или наблюдатель) имеет то же самое чувство «блуждания» (метафорически) по лабиринту с ветвящимися проходами, но количество возможных путей — почти бесконечно велико, а монстры, с которыми он при этом сталкивается, невымышлены и непредсказуемы. В моих блужданиях по болотам Страны Биоморфов я сталкивался с волшебными креветками, ацтекскими храмами, с готическими окнами храмов, очертаниями кенгуру, нарисованными аборигенами и — в одном незабываемом, но невоспроизводимом случае — со сносной карикатурой на профессора логики Винчестерского колледжа.
Рисунок 5 — это другая маленькая коллекция из моей комнаты трофеев, все они были развиты примерно тем же путём. Я хочу подчеркнуть, что все эти фигурки — не плод фантазии художника. Они никак не подрисовывались или как-то иначе улучшались. Они именно таковы, какими они были нарисованы компьютером, в котором эволюционировали. Роль человека ограничивалась отбором из хаотично видоизмененных потомков в ходе многих поколений нарастающей эволюции.
Теперь у нас есть намного более реалистичная модель эволюции, чем обезьяна, печатающая Шекспира. Но модель биоморфов всё ещё несовершенна. Она демонстрирует мощность нарастающего отбора для генерации почти бесконечно разнообразных квази-биологических форм, но она использует искусственный, а не естественный отбор. Отбор выполняет человек. А нельзя ли обойтись без человека и поручить дело отбора самому компьютеру — на основе некоторых биологически реалистичных критериев? Это труднее, чем может показаться. Проблема заслуживает некоторых затрат времени на объяснения.
Отбор конкретной генетической формулы был бы тривиальным занятием, если у нас была бы возможность читать гены всех животных. Но естественный отбор не отбирает непосредственно гены — он отбирает эффекты, которые гены оказывают на тела: это так называемые фенотипические эффекты. Человеческий глаз неплохо подходит для отбора фенотипических эффектов — что мы видим на примере многочисленных пород собак, коров и голубей, а также, если позволите — тех, что показаны на рисунке 5. Чтобы поручить компьютеру самому выбирать фенотипические эффекты, нам придётся написать очень хитроумную программа распознавания образов. Программы распознавания образов существуют. Они используются, чтобы распознавать напечатанный и даже рукописный текст. Но эти трудные, «на грани искусства», программы требуют очень больших и быстрых компьютеров. Но даже если бы такая программа распознавания образов и не превосходила моих способностей программиста и была бы по силам моему маленькому компьютеру с его 64 килобайтами памяти, я бы всё равно не суетился на этот счёт. Эту задачу гораздо лучше решает человеческий глаз — вкупе с, и это более важно, 10-гиганейронным компьютером в голове.
Было бы не слишком трудно поручить компьютеру отбор неопределённых общих особенностей — таких, как высоких и тонких, низких и широких, возможно — изогнутости, остроконечности, даже украшенности в стиле рококо. Можно было бы запрограммировать компьютер так, чтобы он помнил качества, одобренные человеком в прошлом, и поддерживать селекцию того же самого качества в будущем. Но это нисколько не приблизило бы нас к моделированию естественного отбора. Важный момент — природе не нужно вычислительных мощностей для отбора, ну кроме разве что особых случаев, например — павам,
