This is the twelfth post in a series devoted to the theory of evolution by natural selection. We are in the book of Richard Dawkins' The Selfish Gene " 1976. The translation is mine.
Here are links to all the episodes: 1 , 2, 3 , 4, 5 , 6, 7 , 8, 9 , 10, 11, 12 , 13, 14 .
previous episode we saw that genes, in building our bodies, must play a role similar to prediction of the future: they must "choose" for us the characteristics that increase, even very little, our chances of survival (and thus the probability of survival of the genes themselves). D'altra parte è bene capire che questa metafora della "predizione" è solo una metafora: i geni non capiscono nulla di ciò che stanno facendo. Non hanno una mente. E come fanno i geni, senza avere una mente, a prendere decisioni corrette? Semplicemente, i geni mutano a caso . Quei geni che per caso infondono nei corpi un vantaggio (seppur microscopico ed infinitesimale) vengono automaticamente selezionati dalla natura, e gli altri vengono automaticamente scartati. Questi piccoli miglioramenti si accumulano , nell'arco delle generazioni, fino a produrre organi complessi come l'occhio o il cervello. In questo modo i geni "inventano" (fra virgolette!) la varietà di features in biological bodies, and in our body. One of the many "inventions" made by the genes is the brain, and the simulation of the world by him. The word to Dawkins.
4. The car genes (below)
learning strategies were used in some programs that play chess. These programs are becoming more skilled as they play against human opponents or against other computers. Even though they have a repertoire of rules and tactics, they also inserted a small component of randomness in their decision-making process. They record the decisions of the past and every time you win a game, slightly increase the weight given to the tactics that have gone before la vittoria, così da avere una probabilità maggiore di scegliere le stesse tattiche la prossima volta.
Uno dei metodi più interessanti di predire il futuro è la simulazione. Se un generale vuole sapere se un dato piano militare sarà migliore dei piani alternativi, ha un problema di predizione. Sono in gioco delle quantità non note, come il tempo, il morale delle sue truppe e le possibili contromisure del nemico. Un modo di scoprire se un piano è buono è attuarlo sul campo di battaglia e vedere che succede, ma non è desiderabile usare questo test per tutti i piani ipotetici che vengono in mente, se non altro perché la quantità di giovani disposti a morire "per il loro Paese" è limitata, e la quantità di piani possibili è molto grande. E' meglio mettere alla prova i vari piani per finta, anziché sul serio. Questo può avvenire con esercitazioni con munizioni a salve, ma anche questo è costoso in termini di materiale e tempo. Più economicamente, si può fare un gioco di guerra, con soldati di latta e carri armati giocattolo che vengono spostati su una grossa mappa.
Di recente i computer sono diventati protagonisti nel campo della simulazione, non solo nella stategia militare ma in tutti i campi dove è necessario predire il futuro, come l'economia, l'ecologia, la sociologia e molti altri. La tecnica funziona così. Viene inserito nel computer un modello di qualche aspetto del mondo. This does not mean that we would see if smontaste your computer into a miniature form of the object with the same simulated. On computers that play chess there is no "mental image" in the memory banks, which visually resembles a checkerboard with pedestrians and horses resting on it. The board and the current state of the game are represented in lists of numbers encoded electronically. For us, a map is a miniature scale model of the world, packed in two dimensions. In a computer, a map can be represented as either a list of cities and other points of interest, each with two numbers - its latitude and longitude. But it does not matter exactly how the computer stores the pattern the world in his head, until it stores it in a form where it can be manipulated easily, can make us experiments above, and can return to the human operator in a form he can understand. Through the technique of simulation, the simulated battles can be won or lost, the simulated aircraft can land or precipitate, and economic policies can lead to prosperity or disaster. In any case, the entire process takes place inside the computer in a small fraction of the time it would in real life. course there are models of the world good and bad models, and even the good ones are only approximations. No amount of simulation can predict exactly what will happen in reality, but a good simulation is enormously preferable to a blind approach based on "trial and error." [..]
If the simulation is really such a good idea, we should expect that the genes discovered to have before us. After all, natural selection has invented many of the techniques of human, long before humans existed: the lens and the parabolic reflector, frequency analysis of sound waves, servo-control, sonar, storage buffered input information, and countless other inventions with long names, whose details need not concern us. What about simulation? Well, quando tu hai una decisione difficile da prendere che coinvolge quantità ignote nel futuro, tu stesso ti cimenti in una forma di simulazione: cerchi di immaginare che cosa succederebbe se prendessi ciascuna delle alternative che hai di fronte. Costruisci un modello dentro la tua testa; non un modello di ogni aspetto del mondo, ma di quelle entità del mondo che tu ritieni rilevanti. Potresti vederle con chiarezza nel tuo "occhio mentale", oppure potresti vedere e manipolare astrazioni stilizzate di esse. In un modo o nell'altro è improbabile che da qualche parte nel tuo cervello ci sia un vero e proprio modello spaziale degli eventi che stai immaginando. Ma, proprio come nel computer, i dettagli di come il tuo cervello rappresenta his model of the world are less important than the fact that the brain can use it to predict possible events. survival machines that can simulate the future are always survival advantage over machines that can only learn from their mistakes. The real problem is that the attempts of error is often fatal. Simulation is both safer and faster.
[...] [This means] the machines to survive and become beings capable of making decisions, they are emancipated from those who ultimately are their masters, the genes. not only the brain are now in command in the daily struggle for survival, but have also acquired the ability to predict the future and act accordingly. They even have the power to rebel against the dictatorship of the genes, for example by refusing to have as many children as possible. But in this respect, the man is a very special case, as we shall see.
What has this to do with egoism and altruism? I'm trying to articulate the idea that animal behavior, altruistic or selfish, is under the control of genes in one direction only indirect but nonetheless very powerful. genes determine how the machines are built for survival and their nervous systems, thus exercising their power over behavior. But the decisions on what to do at any given time are taken by nerves. The genes are those that provide the general policies, the brains are the performers. But as brains became more developed, occupy a more and more power of decision, using, in so doing tricks like learning and simulation. The logical conclusion of this trend, not yet reached in any case, would be that the genes would give the survival machine a single statement: Do whatever you think is the best way to keep us alive.
The analogies with computers and human decisions are fascinating. But now we must return to reality and remember that evolution is small steps, through the sopravvivenza differenziata di alcuni geni all'interno del pool di geni. Quindi, affinché possa evolversi una tendenza comportamentale -- altruistica o egoistica -- è necessario che un gene "per" quel comportamento sopravviva nel pool di geni con maggior successo di un gene rivale o allele "per" un comportamento diverso.
(continua)
0 comments:
Post a Comment