Річард Докінз - Сліпий годинникар: як еволюція доводить відсутність задуму у Всесвіті, Річард Докінз

зображення тіл моїх комах. Я навіть мав зображення еволюційної послідовності тіл, що дуже повільно веде до моїх комах від предка-крапки. Але я не знав їхньої генетичної формули.

Ви, мабуть, гадаєте, що відтворити цей еволюційний шлях можна доволі легко, але це було не так. Причиною, до якої я ще повернуся, є просто астрономічна кількість можливих біоморфів, яку пропонує достатньо довгий еволюційний шлях, навіть коли варіюють лише дев’ять генів. Декілька разів упродовж своїх подорожей Землею біоморфів я, здавалося, наближався до попередника своїх комах, але потім, попри всі мої зусилля як чинника відбору, еволюція збивалася на манівці. Урешті-решт під час моїх еволюційних блукань Землею біоморфів — навряд чи відчуття тріумфу було меншим, ніж першого разу, — я таки загнав їх у кут знову. Я не знав (і досі не знаю), чи були ці комахи точно такими самими, як поперед­ні, «втрачені акорди Заратустри», чи вони були лише поверхово «конвергентними» (див. наступний розділ), але був цілком задоволений. Цього разу я вже не припустився помилки: я записав їхню генетичну формулу й тепер можу «еволюціонувати» комах щоразу, як захочу.

Так, я трохи драматизую, але тут простежується одна важлива річ. Суть цієї історії в тому, що, хоча комп’ютер програмував я сам, дуже детально вказуючи йому, що робити, тим не менш я не планував тварин, які виникли внаслідок еволюції, і був надзвичайно здивований, коли вперше побачив їхніх попередників. Я був настільки неспроможний контролювати цю еволюцію, що, навіть коли дуже хотів відтворити конкретний еволюційний шлях, зробити це виявилось абсолютно неможливим. Я не вірю, що колись знайшов би своїх комах знову, якби не мав повного набору роздрукованих зображень їхніх еволюційних попередників, і навіть за їх наявності це виявилося складним і виснажливим процесом. Чи не здається вам парадоксальною неспроможність програміста контролювати чи передбачати хід еволюції в комп’ютері? Чи не означає це, що всередині комп’ютера відбувається щось загадкове, навіть містичне? Звісно ні. Як і в еволюції справжніх тварин і рослин. Ми можемо використати для розв’язання цього парадоксу комп’ютерну модель, дізнавшись у процесі дещо про справжню еволюцію.

Забігаючи наперед, скажу, що виявиться основою розв’я­зання цього парадоксу. Існує певний набір біоморфів, кожен з яких постійно займає своє власне унікальне місце в математичному просторі. Він постійно сидить там — у тому сенсі, що, знаючи його генетичну формулу, його одразу можна знайти; більше того, його сусідами в цьому особливому типі простору є біоморфи, що відрізняються від нього лише одним геном. Тепер, знаючи генетичну формулу моїх комах, я можу відтворити їх за бажанням і наказати комп’ютеру «еволюціонувати» до них з будь-якої довільної відправної точки. Коли ви вперше виводите нове створіння шляхом штучного відбору в комп’ютерній моделі, це переживається як творчий процес. По суті, так воно й є. Але насправді ви лише шукаєте це створіння, бо в математичному сенсі воно вже сидить на своєму власному місці в генетичному просторі Землі біоморфів. Причина ж того, що це справді творчий процес, полягає в тому, що пошук будь-якого конкретного створіння — надзвичайно складне завдання хоча б тому, що Земля біоморфів дуже й дуже велика, а загальна кількість створінь, що там «сидять», мало не нескінченна. Немає сенсу просто шукати його безцільно й навмання. Для цього слід задіяти якусь ефективнішу (творчу) пошукову процедуру.

Деякі люди наївно вірять, що комп’ютери для гри в шахи працюють, послідовно випробовуючи всі можливі комбінації шахових ходів. Ця віра втішає їх, коли комп’ютер перемагає, але вона абсолютно помилкова. Можливих шахових ходів надто багато — зона пошуку в мільярди разів перевищує ту, яка дала б змогу досягти успіху за сліпого добору. Мистецтво написання гарної шахової програми полягає в продумуванні ефективних коротких шляхів крізь цю зону пошуку. Накопичувальний відбір (чи то штучний, як у комп’ютерній моделі, чи природний — у реальному світі) є ефективною пошуковою процедурою, і його результати дуже нагадують плоди творчого інтелекту. Саме на цьому, зрештою, і ґрунтується аргумент від задуму Вільяма Пейлі. З технічного погляду, граючи в комп’ютерну гру за участю біоморфів, ми лише шукаємо тварин, які в математичному сенсі тільки й чекають, аби їх знайшли. І схоже це на процес художньої творчості. Пошук у невеличкому просторі, де є лише кілька сутностей, зазвичай не викликає переживання творчого процесу. Дитяча гра «Знайди наперсток» не сприймається як творча. Перевертання речей навмання в надії наштовхнутися на предмет пошуку зазвичай спрацьовує, коли зона пошуку мала. У міру того, як вона розширюється, стають необхідними дедалі складніші пошукові процедури. Ефективні ж процедури, коли зона пошуку є достатньо великою, неможливо відрізнити від справжньої творчості.

Комп’ютерні моделі за участю біоморфів чітко це показують і являють собою повчальний місток між творчими процесами людини, такими як планування переможної стратегії в шахах, і еволюційною творчістю природного відбору — роботою сліпого годинникаря. Щоб зрозуміти це, ми повинні розвинути ідею Землі біоморфів як математичного «простору», безкінечної, але впорядкованої низки морфологічного розмаїття, в якій кожне створіння сидить на своєму власному місці, очікуючи, коли його знайдуть. Сімнадцять створінь на рисунку 5 розташовані на сторінці без якогось особливого порядку. Однак на Землі біоморфів кожне з них займає своє власне унікальне положення, визначене його генетичною формулою, в оточенні цілком конкретних сусідів. Між усіма створіннями на Землі біоморфів існують певні просторові відношення. Що це означає? Яке значення можна вкласти в їхнє просторове положення?

Ми зараз говоримо про генетичний простір. Кожна тварина має в цьому просторі своє власне положення. Близькими сусідами в такому просторі є тварини, що відрізняються одна від одної лише однією-єдиною мутацією. На рисунку 3 базове дерево в центрі оточене вісьмома з 18 його безпосередніх сусі­дів у генетичному просторі. За правилами нашої комп’ютерної моделі, 18 сусідками тієї чи іншої тварини є 18 різних типів дитинчат, яких вона здатна породити, та 18 різних типів предків, від яких вона могла б походити. На відстані одного коліна кожна тварина має 324 (18 × 18 без урахування зворотних мутацій, для простоти) сусідів — набір з її можливих онучок, бабусь, тіток чи племінниць. На відстані ж іще одного коліна кожна тварина має вже 5832 (18 × 18 × 18) сусідів — набір із її можливих правнучок, прабабусь, двоюрідних сестер тощо.

У чому суть мислення з погляду генетичного простору? Куди воно нас веде? Воно дає нам можливість зрозуміти еволюцію як поступовий, накопичувальний процес. Згідно з правилами комп’ютерної моделі, в будь-якому поколінні можна просунутись у генетичному просторі лише на один-єдиний крок. За 29 поколінь у цьому просторі неможливо відійти від початкового предка далі ніж на 29 кроків. Кожна еволюційна історія являє собою конкретний шлях (траєкторію) руху крізь генетичний простір. Наприклад, еволюційна історія, зображена на рисунку 4, є конкретною звивистою траєкторією крізь генетичний простір, що з’єднує крапку з комахою і проходить 28 проміжних стадій. Ось що я маю на увазі, коли метафорично говорю про «блукання» Землею біоморфів.

Я хотів спробувати представити цей генетичний простір у формі зображення. Проблема в тому, що зображення є двовимірними. Генетичний же простір, у якому сидять біоморфи, не є двовимірним. Він навіть не тривимірний. Це дев’ятиви­мірний простір! (Про математику важливо запам’ятати, що її не слід боятися. Вона не така складна, як іноді намагаються показати її адепти. Щоразу, як мені стає трохи лячно, я завжди згадую вислів Сільвануса Томпсона з його книжки