Компьютерная модель эволюции
Эволюция это очень просто: изменчивость, наследственность и естественный отбор. Вот и всё.
Хм, нет, в этой записи дальше ещё какие-то буквы, интересно, зачем.
В чём загадка с точки зрения программиста?
Длина человеческого генома - 1010 бит (примерно, с точностью до порядка). От некоторого первосущества, снабженного сопоставимым по своему ( Read more... )
Хм, нет, в этой записи дальше ещё какие-то буквы, интересно, зачем.
В чём загадка с точки зрения программиста?
Длина человеческого генома - 1010 бит (примерно, с точностью до порядка). От некоторого первосущества, снабженного сопоставимым по своему ( Read more... )
Comments 41
Reply
Вы, конечно, правы. Описанная система гораздо проще и слабее "настоящей" эволюции, в том числе и поэтому (а еще, например, потому что уже лежащая ниже органическая химия сама по себе очень сложная и мощная). Мне она интересна не потому что она как-то хорошо описывает эволюцию "настоящую", а потому что обладает свойствами, которыми другие модели не обладали. Возможно, полезными.
Возьмем вот для сравнения искусственные нейронные сети: они, конечно, гораздо проще и слабее естественных (по крайней мере, пока что), но чем-то людям все равно пригодились :)
Reply
Вариации генетического кода очень незначительны.
Остальные принципы вообще философские
Reply
Как посмотреть. Аппарат наследования при половом размножении радикально увеличил вариативность результата. Хотя механизм размножения примитивных организмов - это огого!
Reply
> этот алгоритм за O(N) поколений ограниченного размера выдал на выходе набор программ длины N=10^10
Вообще-то за О(N*k), где k неизвестно, но предположительно пропорционально суммарному времени жизни всех звезд во Вселенной (см. соответствующий набор коэффициентов в формуле Дрейка), т.е. радикально больше 10^10.
См. также "антропный принцип" и "ошибка техасского стрелка".
Reply
Мне кажется, что этот самый дополнительный множитель k нужен до появления ДНК-РНК, ну в крайнем случае эукариотов. Потом уже проще.
Это в принципе проверяемо. Если окажется, что на каждой второй экзопланете водятся местные микробы, то я неправ. Если микробов нигде нет, то, вероятно, прав.
Reply
А то, что сейчас вычисление ведется примерно 1е10 параллельных процессоров, ну и всегда велось в параллель, хоть и меньшую, разве не важно?
Ну и чтобы два раза не вставать - разве вероятностный процессор эквивалентен тюрингову? Вроде как нынче популярно вероятностные процессоры считать эквивалентными чуть ли не квантовому.
Reply
1010 не очень большое число, не экспоненциальное.
Никто не знает, равны ли классы сложности P и BPP. Скорее всего, равны, но это проблема уровня сложности P!=NP. Тем не менее, для всех практических применений можно считать, что обычные компьютеры умеют выполнять алгоритмы из BPP - как правило, нам не нужна "настоящая случайность", достаточно хорошей псевдослучайности.
Reply
Теория Дарвина - это наиболее удачное из псевдонаучных оправданий новомодного в те времена либерализма. Наряду с творчеством Ницше, де Гобино и подобных. Дарвин подпел Повесточке наиболее красиво, его теории повезло оказаться почти правильной. Но её опровергли: долгосрочный эксперимент в пробирке дал результат, отличный от предсказанного теорией - а это и есть опровергли. Костыли двигать, спасая теория, можно до бесконечности, тем более, когда она на 80% состоит из правдоподобных утверждений, являющихся лишь предметом веры. Происхождение митохондрий, универсальность генетического кода и т.п. - это спекуляции, проверить это нельзя.
Собственно, эксперимент в пробирке показал что? Он показал, что, несмотря на отчаянные попытки экспериментаторов поставить эксперимент так, чтобы получить заранее загаданный результат, ничего у них не получилось. Вместо победы единственного сильного и независимого, экосистема эволюционировала до нескольких кооперирующих специализированных видов.
Это, вообще говоря, серьёзное возражение постулатам, ( ... )
Reply
ну начинается
Reply
>>> Вместо победы единственного сильного и независимого, экосистема эволюционировала до нескольких кооперирующих специализированных видов.
Так не противоречит же, не?
Это еще Еськов расписал (да и видимо не только он), что при очередном геоклимате побеждать будут экосистемы с наиболее энергоэффективными _популяциями_. Там и усложнения-упрощения, и гигантизм-нанизм, K-R стратегии и т.д, и т.п.
Reply
Reply
мне кажется, продолжение нужно - тема заслуживает внимания (хотя язык данного текста, на мой взгляд, для биолога непрост).
Reply
Хех, как раз думал о том чтобы осветить некоторые моменты.
Имхо важно показать КАК КОНКРЕТНО эволюция увеличивает эффективность перебора. Учитывая что биологи даже интегралы переоткрывали несколько раз за 20 век, это может оказаться для них откровением.
1. Дорожка к оптимуму в многомерном пространстве обычно представляет собой узкую долину с крутизной боковых стенок выше крутизны спуска долины, по очевидными причинам. Поэтому к градиентному спуску при увеличении числа измерений и сложности задачи добавляют инерционность. Скажем половой отбор. Слишком много инерции тоже плохо - перескочишь оптимум и застрянешь в яме за ним, так что добавляют еще и трение. Применить бы имеющийся накопленный опыт по этим алгоритмам к биологии..
2. Разделение полов (или просто обмен генами как у иных бактерий) дает параллелизацию. Тут обычно вспоминают теорему Холланда - псевдонаучная чушь, на явной подтасовке. Конкретную прибавку считать сложно, но ускорение очевидно - если в бесполом виде одновременно возникли две полезные мутации то либо одна должна ( ... )
Reply
Leave a comment