Страница 20 из 21
У каждого из этих деревьев имеется своя собственная, уникальная “генетическая формула” — численные значения всех девяти генов. Я не стал выписывать эти генетические формулы здесь, так как сами по себе они ничего вам не скажут. Это же, кстати, справедливо и для настоящих генов. Гены начинают значить что-либо, только когда в ходе белкового синтеза преобразуются в предписания для развивающегося зародыша. То же и в нашей компьютерной модели: численные значения девяти генов обретают смысл, только будучи переведенными в указания по росту древовидного узора.
Но о работе каждого конкретного гена можно получить представление, сравнивая два организма, о которых известно, что они различаются только в этом гене. Сравните, например, исходное дерево в центре рисунка с теми, что расположены по обе стороны от него, и вы получите некоторое представление о том, что делает ген номер 5.
Ровно тем же самым занимаются и генетики в реальной жизни. Обычно генетики не знают, какими путями гены оказывают свое воздействие на эмбрионы. Не знают они и полной генетической формулы каждого животного. Но, сравнив два взрослых организма, различающиеся по одному-единственному гену, они могут увидеть, какое именно действие этот ген оказывает. На самом деле все несколько сложнее, поскольку эффекты генов взаимодействуют друг с другом способами более замысловатыми, чем простое сложение. Но то же самое верно и по отношению к компьютерным деревьям. Еще как верно, и на следующих рисунках мы это увидим.
Вы, вероятно, обратите внимание, что все формы, которые у нас получатся, будут двусторонне-симметричными. Это я установил такое ограничение для подпрограммы РАЗВИТИЕ — отчасти из эстетических соображений, отчасти чтобы уменьшить число необходимых генов (если бы гены не производили одно и то же зеркально отраженное действие на обе стороны вычерчиваемого дерева, нам понадобился бы отдельный набор генов для левой половины и отдельный — для правой), и еще отчасти потому, что надеялся получить картинки, напоминающие животных, а животные в большинстве своем довольно-таки симметричны. По этой же причине отныне я прекращаю называть эти создания “деревьями”, а буду говорить “организмы” или “биоморфы”. Название “биоморфа” придумал Десмонд Моррис — для существ, отдаленно напоминающих животных, с его сюрреалистических полотен. К его картинам я испытываю особенную привязанность, поскольку одна из них была воспроизведена на обложке моей первой книги. Моррис утверждает, что биоморфы “эволюционируют” в его воображении и что их эволюцию можно проследить по его картинам.
Но вернемся к нашим компьютерным биоморфам и к кругу из 18 возможных мутантов, восемь типичных представителей которых изображены на рис. 3. Поскольку каждый из них находится в одном-единственном мутационном шаге от исходной биоморфы, нам будет нетрудно рассматривать их всех как ее детей. Итак, у нас есть своего рода РАЗМНОЖЕНИЕ, которое, точно так же как и РАЗВИТИЕ, будет воплощено в простом компьютерном алгоритме — еще одном готовом “строительном блоке” для нашей большой программы ЭВОЛЮЦИЯ. Про РАЗМНОЖЕНИЕ следует сказать две вещи. Во-первых, никакого секса: размножение бесполое. Поэтому я полагаю, что биоморфы женского пола — ведь животные, размножающиеся без полового процесса (тли, например), почти всегда устроены как самки. Во-вторых, имеется ограничение для мутаций: всегда происходит только одна за раз. Выходит, что дочь отличается от своей родительницы только по одному из девяти генов. Более того, при каждой мутации к значению соответствующего родительского гена может быть добавлено только +1 или –1. Это не более чем произвольные условия, которые могли бы быть и иными без ущерба для биологического правдоподобия.
Нельзя сказать того же о другом свойстве нашей модели, отражающем один из основных принципов биологии. Форма потомка не создается непосредственно из родительской формы. Очертания каждой новой биоморфы определяются значениями ее собственных девяти генов (влияющих на величину углов, протяженность линий и т. п.), и каждый потомок получает свои девять генов от родительской девятки. В реальной жизни происходит ровно то же самое. Следующему поколению передается не тело — передаются гены, и только они. Гены влияют на эмбриональное развитие того тела, в котором находятся. Затем эти же гены либо передаются следующему поколению, либо нет. Участие в индивидуальном развитии организма никак не влияет на природу генов, однако вероятность их дальнейшей передачи может зависеть от успеха того тела, которое они помогали строить. Вот почему необходимо, чтобы в нашей компьютерной модели два этих процесса — РАЗВИТИЕ и РАЗМНОЖЕНИЕ — были отделены друг от друга, как два водонепроницаемых отсека. Перегородка, разделяющая их, абсолютно герметична за исключением того момента, когда РАЗМНОЖЕНИЕ передает РАЗВИТИЮ значения генов, чтобы те влияли на рост новой биоморфы. РАЗВИТИЕ ни в коем случае не передает гены РАЗМНОЖЕНИЮ обратно, иначе это был бы своего рода ламаркизм (см. главу 11).
Итак, мы составили два наших программных модуля, обозначенных как РАЗВИТИЕ и РАЗМНОЖЕНИЕ. РАЗМНОЖЕНИЕ занимается тем, что передает гены из поколения в поколение с определенной вероятностью мутации. В каждом отдельно взятом поколении РАЗВИТИЕ берет предоставленные РАЗМНОЖЕНИЕМ гены и преобразует их в действие по вычерчиванию фигурок, благодаря чему те появляются на экране компьютера. Настало время объединить эти два алгоритма в одну большую программу под названием ЭВОЛЮЦИЯ.
В сущности, ЭВОЛЮЦИЯ — это бесконечно повторяющееся РАЗМНОЖЕНИЕ. В каждом поколении РАЗМНОЖЕНИЕ получает гены от предыдущего поколения и передает их следующему — но с небольшими случайными изменениями, мутациями. Мутация состоит в том, что к значению какого-то случайно выбранного гена прибавляется +1 или –1. Из этого следует, что в ряду сменяющих друг друга поколений генетические отличия от исходного предка мало-помалу накапливаются и становятся очень большими. Но при всей случайности мутаций эти накапливаемые из поколения в поколение изменения не случайны. В любом отдельно взятом поколении биоморфы-потомки отличаются от своей родительницы случайным образом. Но в том, кто именно из этих потомков будет отобран, чтобы дать начало следующему поколению, случайности уже нет. Вот тут-то и начинает действовать дарвиновский отбор. Критерием для него служат не гены сами по себе, а организмы, на форму которых гены оказывают влияние в ходе РАЗВИТИЯ.
Помимо самовоспроизводства при РАЗМНОЖЕНИИ гены еще и передаются в каждом поколении подпрограмме РАЗВИТИЕ, которая вычерчивает на экране соответствующие организмы, следуя своим собственным строго установленным правилам. В каждом поколении нам показывается весь “выводок” “детенышей” (то есть биоморф следующего поколения). Все они являются мутантными дочерьми одного и того же родительского организма, и каждая отличается от него по какому-то одному гену. Такая невероятно высокая частота мутаций — свойство откровенно небиологическое. В действительности вероятность того, что ген мутирует, составляет зачастую меньше единицы на миллион. Причина, почему в программу был заложен такой высокий уровень мутаций, заключается в том, что все это разворачивающееся на экране компьютера действо предназначалось для человеческих глаз. Ни у какого человека не хватит терпения дожидаться одной мутации в течение миллионов поколений!
Человеческий глаз вообще сыграет в этой истории важную роль. Он будет осуществлять отбор — рассматривать всех потомков в выводке и оставлять одного на разведение. Выбранный таким образом организм даст начало следующему поколению, и теперь уже его мутантные детеныши будут все разом представлены на экране. Человеческий глаз выполняет здесь абсолютно ту же функцию, что и при выведении породистых собак или декоративных роз. Другими словами, наша модель является, строго говоря, моделью не естественного отбора, а искусственного. При настоящем естественном отборе дело обстоит так: если организм обладает качествами, нужными для выживания, то его гены выживают автоматически, поскольку находятся внутри него. То есть само собой выходит, что гены, которые выживают, это и есть те гены, которые сообщают организмам признаки, помогающие выжить. В нашей же компьютерной модели критерием отбора служит не выживание организма, а его способность отвечать человеческой прихоти. Прихоть не обязательно долж на быть праздной и случайной — ничто не мешает нам проводить селекцию по какому-то определенному признаку, такому как, например, “сходство с плакучей ивой”. Однако в моем случае человек-отборщик чаще всего был капризным и беспринципным, что не так уж отличается от некоторых разновидностей естественного отбора.