Программа ласки - Weasel program

Название программы взято из диалога в Гамлет:
Гамлет: Вы видите там облако, которое почти в форме верблюда?
Полоний: По массе, и это действительно похоже на верблюда.
Гамлет: Мне кажется, что это похоже на ласка.

В ласка программа или же Ласка Докинза это мысленный эксперимент и множество компьютерное моделирование иллюстрируя это. Их цель - продемонстрировать, что процесс, который движет эволюционный системы - случайные вариация в сочетании с неслучайным накопительным отбор - отличается от чистого шанс.

Мысленный эксперимент был сформулирован Ричард Докинз, и первая симуляция, написанная им; другие реализации программы были написаны другими.

Обзор

В главе 3 его книги Слепой часовщик Докинз дал следующее введение в программу, сославшись на хорошо известные теорема о бесконечной обезьяне:

Я не знаю, кто первым указал на то, что при достаточном времени обезьяна избивая случайный на печатная машинка мог бы производить все произведения Шекспир. Оперативной фразе, конечно, дается достаточно времени. Несколько ограничим задачу, стоящую перед нашей обезьяной. Предположим, что ему нужно написать не полное собрание сочинений Шекспира, а просто короткое предложение: «Мне кажется, это как ласка ', и мы сделаем это относительно легко, дав ему пишущую машинку с ограниченной клавиатурой, на клавиатуре всего 26 (заглавных) букв и пробелом. Сколько времени ему понадобится, чтобы написать это небольшое предложение?

Сценарий создан для создания строки тарабарщина буквы, предполагая, что выбор каждой буквы в последовательности из 28 символов будет случайным. Количество возможных комбинаций в этой случайной последовательности - 27.28, или около 1040, Итак вероятность то, что обезьяна произведет заданную последовательность, крайне низко. Любая конкретная последовательность из 28 символов может быть выбрана в качестве «целевой» фразы, причем все они столь же неправдоподобны, как и выбранная Докинзом цель: «МЕТИНКСЫ, ЭТО ПОДОБНО КОРПУСЕ».

А компьютерная программа можно было бы написать, чтобы выполнить действия Докинза гипотетический обезьяна, непрерывно генерирующая комбинации из 26 букв и пробелов на высокой скорости. Даже при скорости миллионов комбинаций в секунду это маловероятно, даже с учетом всего время жизни вселенной запустить, чтобы программа когда-либо выдала фразу "METHINKS IT IS LIKE A WEASEL".[1]

Докинз намерен этот пример проиллюстрировать распространенное неправильное понимание эволюционный изменение, т.е. что ДНК последовательности или органические соединения Такие как белки являются результатом случайного объединения атомов в более сложные структуры. В таких расчетах любая последовательность аминокислоты в белке будет чрезвычайно маловероятным (это известно как Заблуждение Хойла ). Скорее, эволюция продолжается скалолазание, как в адаптивные ландшафты.

Затем Докинз показывает, что процесс совокупный отбор может потребовать гораздо меньше шагов для достижения любой заданной цели. По словам Докинза:

Мы снова используем нашу компьютерную обезьяну, но с принципиальным отличием в ее программе. Он снова начинается с выбора случайной последовательности из 28 букв, как и раньше ... он многократно дублирует ее, но с определенной вероятностью случайного ошибка - «мутация» - в копировании. Компьютер исследует мутант бессмысленные фразы, «потомство» исходной фразы, и выбирает ту, которая, однако немного, больше всего напоминает целевую фразу, МЕТИНКИ, ЭТО КАК ЛАГА.

При повторении процедуры случайно сгенерированная последовательность из 28 букв и пробелов будет постепенно изменяться каждая. поколение. Последовательности проходят через каждое поколение:

Поколение 01: WDLTMNLT DTJBKWIRZREZLMQCO P [2]
Поколение 02: WDLTMNLT DTJBSWIRZREZLMQCO P
Поколение 10: MDLDMNLS ITJISWHRZREZ MECS P
Поколение 20: MELDINLS IT ISWPRKE Z WECSEL
Поколение 30: МЕТОДЫ, КАСАЮЩИЕСЯ B WECSEL
Поколение 40: МЕТИНКИ КАК Я УИЗЕЛ
Поколение 43: МЕТИНКИ ЭТО КАК ЛИНИЯ

Докинз продолжает:

Точное время, необходимое компьютеру для достижения цели, значения не имеет. Если хотите знать, он выполнил для меня все упражнение в первый раз, когда я был на обеде. На это ушло около получаса. (Компьютерные энтузиасты могут подумать, что это слишком медленно. Причина в том, что программа была написана на БАЗОВЫЙ Этакий компьютерный детский лепет. Когда я переписал это на Паскаль, это заняло 11 секунд.) Компьютеры немного быстрее в таких вещах, чем обезьяны, но разница действительно незначительна. Важна разница во времени, затраченном на совокупный выбор, и время, которое тот же компьютер, работая с той же скоростью, потребовал бы, чтобы достичь целевой фразы, если бы он был вынужден использовать другую процедуру пошаговый выбор: около миллиона миллионов миллионов миллионов миллионов лет. Это более чем в миллион миллионов миллионов раз дольше, чем существовала Вселенная.

Значение для биологии

Программа призвана продемонстрировать, что сохранение небольших изменений в эволюционирующей строке символов (или гены ) может создавать значимые комбинации за относительно короткое время, если существует какой-то механизм для отбора кумулятивных изменений, будь то определение человеком, какие черты желательны (в случае искусственного отбора), или критерий выживания («приспособленность») навязанные средой (в случае естественного отбора). Воспроизводящие системы имеют тенденцию сохранять черты из поколения в поколение, потому что потомство наследует копию родительских черт. Именно различия между потомками, вариации в копировании становятся основой для отбора, позволяя фразам, близким к цели, выжить, а оставшимся вариантам «умереть».

Докинз обсуждает вопрос о механизме отбора применительно к своей программе «биоморфы»:

Человеческий глаз играет активную роль в истории. Это агент выбора. Осматривает помет потомства и выбирает одного для разведения. ... Иными словами, наша модель - это строго модель искусственного, а не естественного отбора. Критерий «успеха» не является прямым критерием выживания, как при истинном естественном отборе. При истинном естественном отборе, если у тела есть все, что нужно для выживания, его гены автоматически выживают, потому что они находятся внутри него. Таким образом, гены, которые выживают, автоматически становятся теми генами, которые наделяют тела качествами, которые помогают им выжить.

Что касается применимости этого примера к биологической эволюции, он осторожно указывает, что у него есть свои ограничения:

Хотя модель обезьяны / Шекспира полезна для объяснения различия между пошаговым отбором и кумулятивным отбором, она вводит в заблуждение во многих отношениях. Одна из них заключается в том, что в каждом поколении селективного «разведения» фразы о мутантном «потомстве» оценивались в соответствии с критерием сходства с далекий идеал target, фраза METHINKS IT IS LIKE A WEASEL. Жизнь не такая. У эволюции нет долгосрочной цели. Не существует цели на большом расстоянии, нет окончательного совершенства, которое могло бы служить критерием отбора, хотя человеческое тщеславие лелеет абсурдную идею о том, что наш вид является конечной целью эволюции. В реальной жизни критерием отбора всегда является краткосрочный период, либо простое выживание, либо, в более общем плане, репродуктивный успех.

Полный запуск программы ласки, со 100 потомками на поколение и 5% шансом мутации на каждого копируемого персонажа. Показана только наиболее подходящая строка каждого поколения. Обратите внимание, что в поколении 8 25-й символ, который был правильным (А), становится некорректным (я). Программа не «блокирует» правильные символы, а измеряет на каждой итерации близость полной строки к «целевой» фразе.

Более сложные модели

В Слепой часовщик, Докинз предлагает графическую модель отбор генов с участием сущностей, которых он называет биоморфами. Это двумерный наборы отрезки линии которые несут отношения друг к другу, нарисованные под контролем «генов», определяющих внешний вид биоморфа. Выбирая сущности из последовательных поколений биоморфов, экспериментатор может направлять эволюцию фигур в сторону заданных форм, таких как биоморфы «самолет» или «осьминог».

Как симуляция, биоморфы не намного ближе к реальному генетическому поведению биологических организмов. Как и в программе Weasel, их развитие определяется внешним фактором, в данном случае решения экспериментатора, который выбирает, какую из многих возможных форм, будут переданы следующему поколению. Однако они служат для иллюстрации концепции «генетического пространства», где каждый возможный ген рассматривается как измерение, а фактические геномы живых организмов составляют крошечную долю всех возможных комбинаций генов, большинство из которых не дает жизнеспособного организма. Как говорит Докинз, «сколько бы способов не было жизни, несомненно, что существует гораздо больше способов быть мертвыми».

В Восхождение на маунт НевероятноДокинз отреагировал на ограничения программы Weasel, описав программы, написанные другими сторонами, которые моделировали эволюцию паутина. Он предположил, что эти программы были более реалистичными моделями эволюционного процесса, поскольку у них не было заранее определенной цели, кроме создания сети, которая ловит больше мух с помощью процесса «проб и ошибок». Паутина считалась хорошей темой для эволюционного моделирования, потому что это были простые примеры биосистем, которые легко визуализировать; программы моделирования успешно создали ряд паутин, подобных тем, что встречаются в природе.

Пример алгоритма

Хотя Докинз не предоставил исходный код своей программы, алгоритм в стиле «Ласки» мог работать следующим образом.

  1. Начните со случайной строки из 28 символов.
  2. Сделайте 100 копий строки (воспроизводить).
  3. Для каждого символа в каждой из 100 копий с вероятностью 5% заменить (мутировать) персонаж с новым случайным персонажем.
  4. Сравните каждую новую строку с целевой строкой «METHINKS IT IS LIKE A WEASEL» и дайте каждой балл (количество букв в строке, которые верны и находятся в правильном положении).
  5. Если какая-либо из новых струн имеет высший балл (28), остановитесь. В противном случае возьмите строку с наибольшим количеством очков и перейдите к шагу 2.

Для этих целей «символ» - это любая заглавная буква или пробел. Число копий на поколение и шанс мутации на букву не указаны в книге Докинза; Примеры: 100 копий и 5% мутаций. Правильные буквы не блокируются. Каждая правильная буква может стать неправильной в последующих поколениях. Однако условия программы и наличие целевой фразы означают, что такие «отрицательные мутации» будут быстро «исправлены».

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Для строки из 28 символов с 27 возможными символами (A – Z плюс пробел) любая случайно сгенерированная строка имеет вероятность, равную одной из 27 ^ 28, чтобы она была правильной; это примерно один из 10 ^ 40. Если бы программа, генерирующая 10 миллионов строк в секунду, выполнялась с момента зарождения Вселенной (около 14 миллиардов лет или 10 ^ 17 секунд), к настоящему времени она сгенерировала бы только около 10 ^ 24 строк.
  2. ^ Примечание: 4-й символ строки 1 отсутствует в тексте Докинза; однако строка 2 предполагает, что это, вероятно, был T

внешняя ссылка