This is the eleventh post in a series alla teoria dell'evoluzione per selezione naturale e al libro di Richard Dawkins "Il Gene Egoista", del 1976. La traduzione è mia.
Ecco i link a tutti gli episodi: 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 , 11 , 12 , 13 , 14 .
Nel precedente episodio avevamo visto un'affascinante analogia tra i geni e gli abitanti di Andromeda. Gli abitanti di Andromeda, non potendo prendere decisioni abbastanza rapidamente, delegano queste decisioni ad un computer. I geni fanno lo stesso, ed il computer in questione è il nostro cervello.
Nel momento in cui costruiscono cervelli, i geni cominciano ad essere selezionati per la qualità dei cervelli che costruiscono: la selezione naturale favorisce quei geni che costruiscono cervelli capaci di prendere decisioni corrette , in quanto ciò aumenta le probabilità di sopravvivenza dei geni stessi.
C'era anche una seconda analogia tra i geni e gli abitanti di Andromeda: così come gli abitanti di Andromeda non sapevano su quale pianeta il computer sarebbe stato costruito, così i geni non sanno in che ambiente la macchina di sopravvivenza si troverà a nascere. Ad esempio, non sanno se dovrà vivere in un paese caldo o in un paese freddo, e così via. D'altra parte, i geni possono fare buone previsioni sulle caratteristiche dell'ambiente, come ci illustrerà Dawkins in questo episodio.
4. La macchina dei geni (seguito)
Come ci ha fatto notare J. Z. Young, i geni devono svolgere un compito analogo alla predizione. Quando una macchina di sopravvivenza sta venendo costruita e si trova ancora allo stadio embrionale, prima di nascere, i pericoli e i problemi che essa dovrà affrontare non si sono ancora manifestati e si manifesteranno soltanto in futuro. Chi può dire quali carnivori la aspetteranno in agguato dietro quali cespugli, o quale velocissima preda sfreccerà zig-zagando lungo il suo percorso? No human prophet, nor any gene, one can say. But you can make some general predictions. genes of polar bears can safely predict that the future of their unborn survival machine is cold. They do not think of this as a prophecy rather not think at all: only build a thick fur, because that is what they have always done in previous bodies, and for this reason that still exist in the gene pool. They also predict that the ground is covered with snow, and their prediction is realized in making the white fur, and then camouflage. If the climate of the Arctic changed so rapidly that little bear is found to be born in a tropical desert, the predictions of genes would be wrong, and they will pay the penalty. The little bear would die, and they would die within him.
prediction in a complex world is a matter of chance. Any decision taken by a machine for survival is a gamble, and the specialty of the genes is to program the brain in order to make decisions on average beneficial. The currency in use in the casino of evolution is the survival, namely the survival of the gene , but for many purposes we can approximate it with the survival of the individual. If you get close to the well for drinking, increases the risk of being eaten by predators that make their living by waiting in ambush near wells. If you do not go to well, sooner or later you will die of thirst. There are risks everywhere you turn, and you have to make the decision that maximizes the chances of long-term survival of your genes. Perhaps the best policy is to postpone drinking until you're thirsty, then VISIT the well and drink as much as possible, so that you very hard. In this way you reduce the number of visits to the well, but you have to spend time with his head down when you're drinking. Alternatively, the best bet may drink little and often, stealing quick sips of water while running away from the well. What is the best strategy depends on a lot of factors, not least the habit of hunting of predators, which in turn has evolved to be maximally efficient from their point of view. Some kind of evaluation of probabilities must be done. But of course we must not think that animals do these calculations consciously . We believe that only those individuals whose genes build brains that gamble correctly, they, as a direct result, more likely to survive, and then to propagate those same genes.
We can push the metaphor a bit of gambling 'as well. A gambler has to consider three main quantities: the money they have, the odds, and the prize. If the premium is very large, a player is willing to risk much money. A player who risks everything in one shot can earn a lot. Also risks losing a lot, but on average players who bet big money are not better or worse than the players who play and win a little bit. A similar comparison is between conservative and speculative investors in the stock market. In some ways the stock market analogy is better than the casino because the casino odds are set deliberately in favor of the bank (which means that on average players who likely will end up much poorer than those who risk little, and the latter to loro volta finiranno più poveri di quelli che non giocano affatto. Ma la ragione di ciò esula dai nostri scopi). Ignorando ciò, sia puntare molto sia puntare poco sembra un comportamento ragionevole. Esistono in natura animali giocatori d'azzardo che rischiano molto, ed altri che hanno un gioco più prudente? Nel capitolo 9 vedremo che è spesso corretto descrivere i maschi come giocatori che rischiano molto, e le femmine come investitori prudenti, specialmente nelle specie poligame in cui i maschi competono per le femmine. I naturalisti che leggono questo libro saranno in grado di nominare specie che si possono descrivere come giocatori che rischiano, ed altre specie che giocano con uno stile più prudente. Torniamo adesso al tema più generale di come i geni facciano "predizioni" sul futuro.
Un modo in cui i geni risolvono il problema di fare predizioni in ambienti imprevedibili è conferire alla macchina di sopravvivenza la capacità di imparare. Il programma potrebbe consistere nelle seguenti istruzioni date alla macchina di sopravvivenza:
"Ecco una lista di cose definite come appaganti: sapore dolce in bocca, orgasmo, temperatura mite, bambino sorridente. Ecco una lista di cose brutte: vari tipi di dolore, nausea, stomaco vuoto, bambino che piange. Se ti capita di fare qualcosa che è seguito da una delle cose brutte, non farlo più; e d'altra parte ripeti qualunque cosa venga seguito da una di quelle belle". Il vantaggio di questo tipo programming is that it greatly reduces the number of detailed rules that must be pre-programmed in the brain and is also able to adapt to a changing environment that you can never predict in detail. Nevertheless, some kind of prediction is still needed. In our example, the genes are making the prediction that the sweet taste in the mouth, and orgasm, are "good things", that eat sugar and copulate increase the likelihood of survival genes. Saccharin and masturbation were not provided for by genes in this case, neither have been foreseen the dangers of excess sugar in an environment where there is an unnatural amount grande.
(continua)
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