Эволюция против генетического детерминизма 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Эволюция против генетического детерминизма



 

Со времен появления первой нервной системы эволюция стремилась избавиться от генетического детерминизма – прямого кодирования поведения генами. Ни один ученый не верит в то, что каждый поведенческий акт живого организма в любой момент его жизни запрограммирован в его генах. Эволюция избегает такого программирования, наделяя животных чувствами, которые позволяют регистрировать то, что происходит в окружающей среде, и рефлексами, благодаря которым ощущения могут порождать движения. Чувства и рефлексы дают возможность отслеживать изменения переменных окружающей среды гораздо быстрее, чем то позволяет генетическая эволюция. Самая важная переменная – местоположение пищи. Глаза каждого плоского червя способны уловить, где находится еда, и ему не нужно ждать, пока у целого его вида выработается это знание в ходе эволюции. Если вы верите в существование чувств и нервной системы, значит, вы не генетический детерминист в строгом смысле.

Эволюция не остановилась на глазах и простых нервных системах. Она выбрала из простых нервных систем лучшие и на основе нескольких сегментов нервной ткани создала великий оплот антидетерминизма – мозг, а затем между сенсорным входом и моторным выходом стала наращивать слои, обеспечивающие разные уровни восприятия и мышления. Задача эволюционной психологии – анализировать эволюцию умственных приспособлений, которые выстраивают адаптивное поведение на основе стимулов среды. Чем крупнее мозг животного, тем на более сложные внешние стимулы оно может ориентироваться и тем сложнее его поведение. У наиболее развитых животных за один этап генетической эволюции, равный одному поколению, мозг осуществляет миллионы быстрых процессов с обратной связью. Мозг и органы чувств ежесекундно ищут новые способы улучшить качество жизни и увеличить репродуктивный успех. Смысл их существования – избавить животных от необходимости менять свои гены ради приспособления к изменениям окружающей среды.

Гены редко предопределяют специфическое поведение, но часто – пути запуска поведения стимулами окружающей среды. Многие поведенческие акты можно предсказать, зная то, что организм воспринимает в данный момент. Предсказуемость связана с требованиями оптимальности: для любой ситуации, как правило, существует наилучший вариант поведения. Животные, которые ведут себя правильно, выживают и успешно размножаются, а те, что отклоняются от оптимальной стратегии, обычно погибают. Из‑за этого давления в сторону оптимизации поведение во многом предсказуемо.

Но есть ситуации, в которых быть предсказуемым очень, очень плохо. Если другая особь пытается предсказать ваше поведение с целью поймать вас и съесть, вам лучше вести себя немного хаотичнее. Отбор может благоприятствовать формированию в мозге нейронных контуров, которые делают ответы организма случайными, и за счет непредсказуемости поведение такого организма становится адаптивным. Преимущества случайного поведения впервые глубоко осознали и оценили теоретики игр. Их умозаключения о рандомизации позже помогут нам понять смысл человеческой креативности.

 

Орлянка

 

Ум Джона фон Неймана был потрясающе креативным даже по сравнению с другими венгерскими математическими умами. К своим 30 годам (в 1933‑м) фон Нейман вывел современное определение порядковых чисел, разработал аксиомы теории множеств и написал классический учебник по квантовой физике. Во время работы над Манхэттенским проектом[89] именно ему пришла в голову ключевая идея, как сделать атомную бомбу функциональной. Кроме того, он предложил фундаментальную концепцию устройства компьютеров – “архитектуру фон Неймана”. Но это была лишь разминка перед его работой над теорией игр, которая заложила фундамент и современной экономики, и современной эволюционной биологии.

Фон Нейман пришел к выводу, что во многих играх лучше всего на каждом ходу поступать случайным образом. Возьмем игру под названием “орлянка”. В ней участвуют два игрока, у каждого по монете. В каждом раунде игроки втайне друг от друга, прикрывая ладонью, кладут на стол монеты орлом или решкой вверх, а затем убирают руку и показывают свои монеты. Если условно первый игрок (ведущий) положил монету той же стороной, что и условно второй (то есть получилось два орла или две решки), он забирает монету соперника. Если стороны монет не совпадают (одна решка, другая – орел), он отдает свою монету второму игроку. Первый раунд сам по себе не представляет особого интереса, но если раундов много, можно пытаться предсказывать поведение соперника. Возможность предсказания делает орлянку сложной стратегической игрой.

Роли ведущего и второго игрока кажутся разными, но цели у них по сути одинаковые: предугадать поведение оппонента и поступить так (положить монету орлом или решкой), чтобы выиграть. Главная и единственная задача – выявить намерения противника. Чтобы воплотить идеальную наступательную стратегию, нужно идеально предсказывать: вычислить стратегию оппонента по его предыдущим шагам, на ее основе понять, как он поступит дальше, сделать верное предсказание и выиграть деньги. Но есть простой способ противостоять этой предсказательной стратегии – играть непредсказуемо. Фон Нейман заметил: “Играя в орлянку с оппонентом как минимум умеренного интеллекта, игрок не будет пытаться выявлять намерения противника, а сосредоточится на том, чтобы не допустить раскрытия собственных намерений. Для этого он всякий раз будет выкладывать монету случайным образом”.

В частности, если игрок в половине случаев кладет монету вверх орлом, а в половине – решкой, то, каким бы проницательным ни был его противник, лучшим решением для него будет прервать игру. Эта стратегия – в половине случаев орел, в половине решка – пример смешанной стратегии: такие стратегии предписывают “перемешивать” ходы в игре случайным образом. В эпохальной книге 1944 года “Теория игр и экономическое поведение” (The Theory of Games and Economic Behavior) Джон фон Нейман и Оскар Моргенштерн доказали важную теорему. Если вкратце, то они показали, что в любой соревновательной игре, где участвуют два игрока и существует больше одного равновесия, лучшая стратегия – смешанная. В главах, посвященных морали и языку, мы видели, что во многих важных играх больше одного равновесия. На примере эволюции мы знаем, как важна конкуренция. Теорема утверждает, что в большинстве случаев, когда два животных взаимодействуют и у них есть конфликт интересов, им обоим будет выгодно до некоторой степени рандомизировать свое поведение. Если из‑за своей предсказуемости вы можете потерять деньги, рекомендуется поступать непредсказуемо. Если на кону стоит ваша жизнь, делать так настоятельно рекомендуется.

Непредсказуемость издавна высоко ценилась в военной стратегии, соревновательном спорте и покере. Во Вторую мировую войну капитаны подводных лодок иногда кидали кости, выстраивая патрульные маршруты. В результате получались зигзагообразные запутанные траектории, предугадать которые вражеские корабли не могли. Некоторые современные истребители оборудованы системами электронного маневрирования. Они делают движения самолета случайными (резкими и хаотичными, формирующими зигзагообразную траекторию), когда тот вынужден уходить от управляемых ракет. Профессиональных теннисистов учат смешивать приемы, принимая и отбивая мячи. В американском футболе элементы игры тщательно рандомизируют ради эффекта непредсказуемости. Пробы для допинг‑контроля отбирают в случайные моменты, чтобы олимпийцам было труднее выгадать время для применения стероидов. Все это примеры смешанных стратегий, в основе которых лежит непредсказуемость. Теория игр вывела логическое обоснование пользы хаотичности во многих ситуациях, когда у участников есть конфликт интересов и каждому выгодно предугадывать поведение соперника.

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2021-01-14; просмотров: 81; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.21.76.0 (0.007 с.)