суперкомпьютер в мире. Он совершает 1 000 000 000 000 000 (тысячу триллионов!) счетных операций в секунду.
Компьютерные модели помогают ученым интерпретировать результаты известных астрономических наблюдений и планировать новые направления поиска. Когда-то космический зонд, запущенный для изучения реликтового излучения, позволил составить карту вариаций плотности такого излучения. На основе этой карты в 2005 году была составлена предыдущая компьютерная модель — «Millennium Run». Она неплохо себя показала. Но с тех пор была накоплена новая информация, которая и послужила для создания усовершенствованной модели «Большой».
Модель «Большой» получилась знатная, она довольно точно выдала наблюдаемое сегодня распределение масс во Вселенной и неплохо воспроизвела число галактик, подобных нашей, а значит, ей можно пользоваться для отслеживания деталей эволюционного процесса, что позволит определить направление дальнейших наблюдений и поисков. Шаг за шагом, шаг за шагом. Эволюция знания…
То же самое и с эволюцией живой материи. Существуют компьютерные модели биологической эволюции, которые эту самую эволюцию по двум механизмам — мутации и отбору — прекрасно воспроизводят. Их написанием занимаются даже студенты.
В сети можно найти и скачать простенькую программку «Ходоки», имитирующую и демонстрирующую механизмы эволюционной изменчивости, после чего наслаждаться, наблюдая, как от поколения к поколению меняются ваши подопечные. А люди серьезные могут найти диссертацию на соискание ученой степени даже не доктора, а кандидата, и даже не биологических, а физико- математических наук под названием «Исследование новых типов самоорганизации и возникновения поведенческих стратегий». Автор трудится в Институте прикладной математики и во введении к своей работе поясняет:
«Искусственная жизнь — молодое междисциплинарное направление исследований. Предметом исследования искусственной жизни является эволюция сложных систем, а основным методом — построение компьютерных моделей. Модели искусственной жизни находят свое применение в таких теоретических областях, как исследования возникновения жизни, биологической эволюции, коллективного поведения, социальной эволюции… Качественная теория дифференциальных уравнений открыла дорогу широкому использованию нелинейных систем в физике. Исследования диссипативных процессов теплопроводности, диффузии, вязкости и т. д., в открытых нелинейных системах привели к возникновению физики неравновесных систем и синергетики. Оказалось, что многие процессы в природе приводят к образованию диссипативных структур — стационарных распределений переменных, обладающих устойчивостью к возмущениям».
Чувствуете? Мы с вами и есть эти самые стационарные структуры, обладающие устойчивостью к возмущениям. Сначала эти структуры, сохраняющие свою выделенность из среды, были простыми и физическими, потом сложными и химическими, относимыми к органической химии, потом молекулы обрели свойства редубликации, то есть в среде, насыщенной «питанием», шла реакция химического копирования некоего сложного органического вещества. И это был первый шажок к жизни. А затем появилась и сама жизнь. Причем точную границу между «жизнью» и «нежизнью» провести невозможно.
«Движение системы, ведущее к подобному стационарному распределению, получило название самоорганизации, — пишет диссертант. — Синергетика дала возможность моделирования образования пространственных структур, колебательных химических реакций, неравновесных систем и т. д.».
Под «и т. д.» как раз и скрывается биологическая эволюция, то есть эволюция довольно сложных систем, целенаправленно поддерживающих свою выделенность из среды с помощью таких сложных штук, как инстинкт самосохранения (являющийся биологическим проявлением общефизического закона сохранения) и интеллект.
Точно так же, как биологическая эволюция, то есть телесная изменчивость, в компьютерах моделируется и развитие интеллекта, то есть изменчивость ментальная, но об интеллекте мы поговорим чуть позже.
…Если вам по наивности кажется, что эти математические игры ума не имеют к реальной биологии никакого отношения, вы сильно ошибаетесь. «Математические игры» имеют отношение ко всем наукам, которые претендуют на точность. У вас в классе математики висел плакат о том, что математика — царица всех наук? А математичка объясняла вам, что любая наука является наукой лишь настолько, насколько использует в своем инструментарии математику? Если да, хорошо… Тогда вам будет понятно, что пришествие в биологию математики только придает этой науке солидности и веса. И лишний раз подтверждает на моделях правильность выводов биологов об эволюции. Причем не только биологической эволюции. Но и социальной. Так, автор упомянутой работы рассматривает возникновение и эволюцию кооперативного поведения в сообществах охотников-собирателей. Его работа, как любая теория социальной эволюции, берет свое начало в трудах тех эволюционных биологов, которые занимались социальным поведением у животных.
Эволюция работает! Она просто работает. Бесхитростно и тупо, точно так же бесхитростно и тупо, как мельтешат молекулы в броуновской среде. Собственно, и механизм-то у эволюции тот же — квантовое мельтешение. Принципиальная случайность, имманентно присущая квантовому миру. А уж дальше закон сохранения подхватывает и сохраняет то, что наиболее устойчиво в данных условиях.
На сегодняшний день, как я уже сказал, существует уйма эволюционных моделей. Они моделируют молекулярную эволюцию, популяционную, макроэволюцию (на уровне видов).
В конце восьмидесятых — начале девяностых годов прошлого века появились первые модели, исследующие психическую эволюцию. Общее название этого направления — «Адаптивное поведение».
Первая международная конференция по адаптивному поведению состоялась в Париже, и с тех пор наука без устали грызет гранит в этом направлении. Успехи есть, и они велики. Математики, программисты и биологи, собравшись в могучие кучки, создают искусственные виртуальные среды, запускают в них виртуальные организмы, обладающие набором характеристик и способные меняться при смене поколений. То есть индивидуальная смертность нужна для выживания вида в целом — она обеспечивает его изменчивость.
Называют эти виртуальные создания, живущие в виртуальной среде, «аниматами» — от двух английских слов: animal и robot. Аниматы имеют две точно такие же базовые потребности, как и биологические животные — индивидуальную потребность и коллективную потребность, то есть им нужно кушать, чтобы сохранить себя и размножиться, а в результате сохранить вид как единицу. За то что мы с вами кушаем и размножаемся, нам делается приятно. Это эмоционально-чувственное вознаграждение за «правильное» поведение, которое в виртуальной среде задается аниматам программно.
Так вот, будучи запущенной, эта модель биосферы позволяет продемонстрировать всем желающим, как идет эволюция, как живая система аниматов следует в русле меняющихся внешних условий виртуальной среды и меняется сама. Или погибает. Точнее, погибает та часть аниматов, которая «не сумела» приспособиться. А часть, имеющая положительные мутации, соответствующие новым требованиям среды, выживает и вытаскивает за собой весь вид.
Устроено все не слишком сложно для понимания. Вот для примера описание одной такой модели. Искусственная среда состоит из условных клеток, где растет условная трава. Анимат имеет внутренний запас энергии, которую с помощью поедаемой травы восполняет. Если запас внутренней энергии тает, анимат получает мотивацию к поиску еды. При этом он тратит энергию на поиски. Не успел найти траву до того, как иссякли запасы энергии, — помер. Аналогично осуществляется и мотивируется поиск самки.
Управляет поведением анимата простенький «мозг», состоящий из нескольких виртуальных нейронов. У каждого нейрона с десяток сигнальных входов снаружи и изнутри организма. Анализируя поступающие сигналы, нейроны «принимают решения» — дают команды на выполнение действий. Геном же моделируется особыми весовыми коэффициентами, которые определяют, насколько важен или неважен поступающий сигнал. Они могут меняться… Не очень сложная модель, правда? Но даже она, будучи
