Расширенный Фенотип: длинная рука гена

условия среды. Но когда вы смешаете так много генов и свяжете их в узел иерархических взаимодействий, опосредованных окружающими условиями, то в итоге вы получите объект, который мы называем организмом.

Тут Гульд ближе подбирается к истине, хотя истина и тоньше, как я надеюсь показать в главе 13. В предыдущей главе уже был намек на суть дела. Если коротко, то гены «проводят совещания» и образуют «альянсы» вот в каком смысле. Отбор благоприятствует тем генам, которые преуспевают в присутствии других генов, преуспевающих, в свою очередь, в их присутствии. Таким образом, в генофондах возникают наборы генов, обладающих взаимной совместимостью. Это более тонкая и более плодотворная точка зрения, чем говорить «в итоге вы получите объект, который мы называем организмом».

Разумеется, отбор не видит гены напрямую. Очевидно, что они отбираются на основании своих фенотипических проявлений, и, конечно же, само существование этих эффектов возможно только при взаимодействии с сотнями других генов. Однако основное положение данной книги состоит в том, что мы не должны попадать в ловушку представления, будто фенотипические эффекты аккуратно ограничены обособленными организмами (или иными обособленными транспортными средствами). Теория расширенного фенотипа утверждает, что фенотипическое проявление гена (генетического репликатора) лучше рассматривать как его влияние на мир в целом, тогда как его воздействие на индивидуальный организм — или на любое другое транспортное средство, в котором гену довелось оказаться, — является лишь частным случаем этого более общего влияния.

Глава 7. Эгоистичная оса или эгоистичная стратегия?

Эта глава посвящена практической методологии исследований.

Среди читателей найдутся такие, которые, согласившись в теории с основной мыслью этой книги, возразят, однако, что на практике ученым полезнее сосредоточить свое внимание на преимуществах индивидуумов. Теоретически, скажут они, рассматривать живую природу как поле битвы репликаторов справедливо, однако в реальной исследовательской работе мы вынуждены измерять и сравнивать дарвиновскую приспособленность отдельных особей. Я собираюсь на примере конкретного исследования показать, что не всегда дело обстоит так. Зачастую на практике вместо того чтобы соизмерять успех индивидуальных организмов, бывает выгоднее сравнивать успех «стратегий» (Maynard Smith, 1974), или «программ», или «подпрограмм» в среднем по популяции. Я мог бы здесь обсудить множество работ: «теорию оптимального фуражирования» (Руке, Pulliam &: Charnov, 1977; Krebs, 1978), наблюдения Паркера за навозными мухами (Parker, 1978а) или любой из примеров, рассмотренных Дэвисом (Davies, 1982), — и на исследование Брокман по роющим осам мой выбор пал исключительно в связи с тем, что я очень хорошо с ним знаком (Brockmann, Grafen & Dawkins, 1979; Brockmann & Dawkins, 1979; Dawkins &: Brockmann, 1980).

Я буду использовать слово «программа» в том же самом смысле, в каком Мэйнард Смит употребляет слово «стратегия». Я предпочитаю говорить «программа», так как опыт показывает, что термин «стратегия» с большой вероятностью может быть неверно истолкован — как минимум двумя различными способами (Dawkins, 1980). И, раз уж зашла речь, то я, в соответствии с «Оксфордским словарем английского языка» и американскими языковыми стандартами, предпочитаю слово «program», а не «programme» с его характерной для девятнадцатого века вычурностью, заимствованной у французов. Программа (или стратегия) — это руководство к действию, набор инструкций, которым животное якобы «подчиняется», точно так же как компьютер подчиняется заложенной в него программе. Программист пишет компьютерную программу на языке, который, — как, например, Алгол или Фортран, — может показаться довольно похожим на повелительное наклонение английского. Компьютер устроен так, чтобы вести себя, как будто бы подчиняясь этим псевдоанглоязычным указаниям. Перед тем как заработать, программа должна быть преобразована (компьютером) в набор элементарных инструкций на «машинном языке», более подходящих для аппаратуры и менее понятных для человека. В каком-то смысле «на самом деле» компьютер подчиняется именно этим отдаваемым на машинном языке приказам, а не подражающим английскому командам программы. Хотя в другом смысле он подчиняется и тем, и другим, а еще в каком-то — ни тем, ни другим!

Человек, наблюдающий и анализирующий поведение компьютера, работающего по программе, текст которой был утрачен, мог бы в принципе воссоздать эту программу или ее функциональный эквивалент. Последние четыре слова принципиальны. Этот человек запишет воссозданную программу, используя некий определенный язык: Алгол, Фортран, какой-то особо строгий вариант английского или, быть может, нарисует схему последовательности действий — как ему будет удобнее. Но невозможно выяснить, на каком из этих языков (и из этих ли) была изначально написана программа. Она могла быть написана непосредственно на машинном языке или «зашита» в аппарат компьютера при производстве. В любом случае конечный результат один и тот же: компьютер выполняет какую-то полезную работу — например, вычисляет квадратные корни, — а человек может с выгодой для себя обращаться с компьютером, как если бы тот «подчинялся» серии из подлежащих беспрекословному выполнению команд, написанных подходящим для человеческого понимания языком. Думаю, что для многих целей такие объяснения механизмов поведения «с точки зрения „софта“» точно так же ценны и полезны, как и более очевидные объяснения «с точки зрения „железа“», предпочитаемые нейрофизиологами.

Биолог, наблюдающий за животным, отчасти напоминает технического специалиста, изучающего компьютер, выполняющий утерянную программу. Поведение животного выглядит организованным, целенаправленным, как если бы оно подчинялось программе — строгой последовательности команд. На самом деле находящаяся в животном программа не была утеряна, поскольку ее никогда и не записывали. Вместо этого естественный отбор составил некое подобие написанной на машинном языке встроенной программы, оказывая предпочтение мутациям, заставлявшим сменяющие друг друга поколения нервных систем вести себя (и учиться изменять свое поведение) как надо. То есть как надо для выживания и распространения затрагиваемых этими мутациями генов. Но несмотря на то что никакой программы никогда не было, нам — как и в случае с выполняющим неизвестную программу компьютером — удобно считать, будто животное «подчиняется» программе, «написанной» на каком-то простом для понимания языке наподобие английского. Тогда мы можем, в числе прочего, представить себе, как альтернативные программы или подпрограммы «конкурируют» за «машинное время» в нервных системах популяции. И хотя такая аналогия требует осторожного обращения, я покажу, что бывает полезно представлять себе естественный отбор воздействующим непосредственно на совокупность соперничающих друг с другом программ и подпрограмм, а индивидуальные организмы рассматривать как временные устройства для исполнения и распространения этих альтернативных программ.

Например, в одной модели, посвященной сражениям у животных, Мэйнард Смит (Maynard Smith, 1972, р.19) постулировал пять конкурирующих стратегий (программ):

1. Сражайся в соответствии с ритуалом; отступай, если противник окажется сильнее или начнет обострять конфликт.

2. Дерись всерьез. Отступай только в случае ранения.

3. Начинай сражение в соответствии с ритуалом. Обостряй конфликт только в ответ на возрастающую агрессию противника.

4. Начинай сражение в соответствии с ритуалом. Обостряй конфликт, только если противник продолжает сражаться в соответствии с ритуалом.

5. Дерись всерьез. Если противник ведет себя так же, отступай до того, как получишь рану.

Для моделирования на компьютере пришлось определить эти пять «стратегий» более строго, но для