Электронный альтруизм: Виртуальное выживание
Со времен Дарвина биологи-эволюционисты ищут механизмы, объясняющие альтруистическое и зачастую жертвенное поведение, которое демонстрируют в некоторых ситуациях некоторые живые существа. В самом деле, если основной принцип биологической эволюции — выживание самых приспособленных — то почему животные, от пчел до человека, склонны помогать своим сородичам даже в тех случаях, когда это вредит им самим? С точки зрения продолжения собственного рода это полный нонсенс, сущность которого интригует и привлекает неизменное внимание специалистов.
Самое распространенное объяснение этим фактам заключается в том, что альтруизм распространяется на носителей общих генов — и тем активнее проявляется в поведении особи, чем ближе она и объект этого поведения стоят на родственном древе. Таким образом, альтруизм и самопожертвование могут быть невыгодны для отдельной особи, но выгодны для ее генов. Эта популярная теория обычно называется «родственным отбором», и подробнее о ней вы можете прочесть в этом замечательном обзоре. Впрочем, она не только дает объяснение фактам, но и ставит перед исследователями новые, интересные и запутанные проблемы, рассуждения о которых можно найти в нашей заметке «Добро с зеленой бородой».
Стратегия эта доведена до логического завершения у общественных насекомых, таких как пчелы и муравьи, подавляющее большинство которых всю свою жизнь приносят «на алтарь» королевы, сами по себе оставаясь бесплодными. С другой стороны, стопроцентно подтвердить теорию родственного отбора пока невозможно ввиду хотя бы того факта, что чрезвычайно непросто оценить конкретные потери и выгоды подобной стратегии для конкретной особи, конкретного гена и всей популяции, особенно в масштабе многих поколений.
По счастью, сложные эволюционные механизмы необязательно исследовать на примере реальной биологической жизни. Весьма удобную модель для этого предлагают... роботы — разумеется, должным образом спроектированные и запрограммированные. Этим путем уже не первый год движется швейцарский ученый Дарио Флореано (Dario Floreano), об интересных экспериментах которого в области «робоэволюции» мы не раз рассказывали (читайте: «Все лгут», «Роботы-охотники, роботы-дичь»).
Роботы, послужившие объектами очередного исследования Флореано и его коллег, представляют собой небольшие создания всего пару сантиметров высотой, оснащенные двумя независимо работающими колесами и своего рода «нервной системой», включающей сенсоры, камеры и несложные алгоритмы поведения. Роботы способны распознавать «пищу», ярко окрашенные диски, размещенные на площадке, и стремиться к ним, стараясь превзойти в этом своих собратьев.
В эту систему ученые внесли и такой важнейший эволюционный фактор, как мутации. Только если в реальной жизни для проявления их адаптационных эффектов требуются поколения, в данном случае все существенно ускорено. «Мутации» тут состояли в прочности различных связей в «нервной системе» робота, одни из них приводили к более эффективному поиску и сбору «пищи», а другие наоборот.
Такую симуляцию ученые «прогоняли» через несколько сотен повторяющихся шагов, на каждом отбирая самых успешных сборщиков «пищи» и исключая неудачников, имитируя естественный отбор. Устройство «нервной системы» выживших повторялось в новом поколении — и подвергалось новым мутациям и новому отбору.
Ну а чтобы еще более облегчить себе задачу, для всего происходящего была выстроена уже полностью виртуальная компьютерная модель, которая на протяжении этого первого этапа экспериментов тестировалась на соответствие реальности, и полностью подтвердила свою состоятельность. Таким образом, ученые получили полнофункциональную компьютерную модель несложной, но эволюционирующей популяции роботов, и в дальнейшем работали уже с нею.
Следующая хитрость состояла в том, чтобы ввести в алгоритм роботов возможность делиться «пищей» друг с другом. Ученые размышляли, что если теория родственного отбора сработает, то более успешными в выживании и передаче своей «нервной системы» следующему поколению будут те (виртуальные) роботы, которые, во-первых, максимально близки друг другу, а во-вторых, проявляют активно альтруистическое поведение по отношению друг к другу.
Например, если два «близкородственных» робота проявили себя средне при сборе «пищи», при обычных условиях оба будут исключены из следующего поколения. Однако если один из них отдаст собранные запасы другому, второй сможет выжить — и передать потомкам свои «гены», в том числе и общие с пожертвовавшим собой роботом.
Действительно, оказалось, что при таком давлении отбора альтруистическое поведение появляется весьма быстро, причем более активно «делиться» роботы начинали именно с более близкими своими «родичами». По замечанию Дарио Флореано, «теория оказывается весьма общей, неважно, идет ли речь о насекомых, людях или роботах».
С другой стороны, стоит, все-таки, помнить, что в данном случае речь идет именно о роботах, более того — об их виртуальных моделях, и степень соответствия этой теоретически сконструированной ситуации реальности — под большим вопросом. Кажется, она изначально спроектирована была таким образом, что отталкивалась от теории родственного отбора, и неудивительно, что ее же она и подтвердила.
По информации PLoS Biology и ScienceNOW