Принципы эволюции, воспроизводства и развития живых систем

   Принципы эволюции, воспроизводства и развития живых систем

Принцип эволюции живых систем вот уже более двухсот лет является господствующим. Но отдельные идеи, связанные с развитием животного и растительного мира, высказывались значительно раньше. Большое влияние на мировоззрение ученых современной эпохи оказали древнегреческие мыслители. Так, например, Аристотель (384-322 до н.э.) в своей “Истории животных” различал разнообразие живых организмов в зависимости от места обитания. Во многом благодаря ему в биологии укоренилось представление о целесообразности живых организмов и всех жизненных явлений. Аналогичные мысли высказывал Плиний Старший (23-79 н.э.) в его знаменитой “Естественной истории”. Французский натуралист Жорж Бюффон (1707-1788) склонялся к мысли о постепенном совершенствовании живых организмов, а его последователь Жан Батист Ламарк (1744-1829) впервые попытался создать стройную теорию эволюции жизни на Земле.

  Но Ч. Дарвин (1809-1882) был первым, кто подошел к живым системам исторически, раскрыл их динамику, закономерности их развития. Его эволюционная теория показала, что сначала на Земле при определенных условиях возникли простейшие живые системы, а затем, в силу биологических закономерностей, которые действуют и сейчас, в них развилось огромное многообразие организмов – до самых сложных, высших.

Эти закономерности, как их понимал Дарвин, следующие: рост и воспроизведение; наследственность; изменчивость, зависящая от прямого или косвенного действия условий жизни, прогрессия размножения столь высокая, что она ведет к борьбе за жизнь и ее последствию – естественному отбору, влекущему за собой расхождение признаков и вымирание более совершенных форм.

Творческими наследниками идей Ч. Дарвина, идей эволюции живых систем стала плеяда выдающихся отечественных биологов: И.П. Павлов, И.М. Сеченов, К.А. Тимирязев, А.Н. Северцев, К.М. Завадский, В.И. Вернадский и др.

Цикличность эволюционного процесса. Развитие живых систем осуществляется в процессе ряда последовательных циклов, которые можно представить следующим образом:

1) Повышается общая устойчивость особей во внешней среде (за счет оптимизации системы - “подгонки” и выбрасывания лишних элементов).

2) Повышается коэффициент размножения данного вида, достигая уровня, при котором они вступают в конкурентные отношения друг с другом за источники питания.

3) Происходит разрастание и возвращение с периферии в центр ареала микропопуляций, несущих различные повреждения генетической информации. В результате отбора “гибриды” постепенно вытесняют родительские формы, благодаря чему создаются условия для перехода к первому этапу. Цикл, таким образом, повторяется. Этот элементарный цикл эволюции должен повториться много раз, прежде чем произойдет усложнение организации.

Целесообразность живых систем выступает как внутренняя (при соответствии функций компонентов системы в целом) и как внешняя (при соответствии функций системы в целом внешним условиям существования), что проявляется:

1) в адаптации организма к среде (структурной, физиологической, поведенческой);

2) в адекватной реакции организма на воздействие среды;

3) в минимизации отношений со средой .

В разработке проблем хода эволюции большое значение имели труды А.Н. Северцева и И.И. Шмальгаузена. А.Н. Северцев предложил из общего понятия эволюционного прогресса выделить биологический прогресс. Биологический прогресс вида характеризуется возрастанием приспособленности особей к среде, успехом в борьбе за существование, что ведет к повышению численности особей, расширению ареала, увеличению количества и разнообразия дочерних групп . В природе также наблюдается и биологический регресс, который характеризуется противоположными показателями - уменьшением численности особей группы, сокращением ареала, уменьшением числа и разнообразия дочерних групп. В итоге данный процесс может привести к вымиранию группы.

А.Н. Северцев выделил три основных направления эволюции живых систем: ароморфоз, идеоадаптация и общая дегенерация.

Ароморфоз - усложнение строения и функции организмов, которое ведет к общему повышению организации и жизнеспособности группы в новых условиях обитания.

Идеоадаптации - незначительные приспособления к специфическим условиям среды, полезные в борьбе за существование, но существенно не меняющие уровня организации. Идеоадаптации обеспечивают развитие группы внутри определенной среды обитания с возникновением большого числа близких форм одного уровня организации.

Общая дегенерация - упрощение организации в результате приспособления к более простым условиям существования.

Главным направлением эволюции является движение живых систем от неупорядоченности к порядку, организованности, от простого к сложному.

Благодаря эволюционной пластичности интенсивно формируются новые виды сорных растений, вредителей сельского хозяйства, возбудителей различных заболеваний.

дарвиновская триада - три уровня организации материального мира

В основе дарвиновской триады лежат изменчивость, наследственность и естественный отбор. ИЗМЕНЧИВОСТЬ

Первым звеном дарвиновской триады является изменчивость, т.е. разнообразие признаков и свойств у особей и групп особей любой степени родства. Двух одинаковых особей в природе не найдешь, даже в потомстве одной пары родителей особи всегда будут отличаться. Этот важный вывод, сделанный Дарвином на основании анализа наблюдений в природе и практике животноводства и растениеводства, был подтвержден впоследствии разнообразными фактическими материалами. 
Изменчивость — это свойство органической природы. Во времена Дарвина изменчивость, которую наблюдали, делили на две категории: 
- наследственная; 
- ненаследственная.

Ч. Дарвин выделяет несколько основных форм изменчивости: 
- групповая изменчивость; 
- неопределенная индивидуальная изменчивость. 
Под групповой изменчивостью Ч. Дарвин понимал сходное изменение всех особей популяции в одном направлении вследствие влияния определенных условий. Например, изменение роста при изменении количества и качества пищи, толщины кожи, густоты шерстного покрова — от изменения климата и т.п.Неопределенная индивидуальная изменчивость — это проявление разнообразных незначительных отличий у особей одного и того же вида, сорта, породы, которыми, существуя в сходных условиях, одна особь отличается от других.

НАСЛЕДСТВЕННОСТЬ

Следующим этапом после изменчивости является наследственность — свойство родителей передавать свои признаки потомкам, следующему поколению. Это свойство не абсолютно: дети никогда не бывают точными копиями родителей, но кошка приносит на свет всегда только котят, а из семян пшеницы вырастает только пшеница.

поколения к поколению передаются не признаки, а код наследственной информации, определяющий лишь возможность развития будущих признаков в определенном диапазоне. Наследуется не признак, а норма реакции развивающейся особи на действие внешней среды.

Уже в XIX в. ученые начали понимать, что передачу признаков по наследству осуществляют какие-то частицы, имеющиеся в клетках, которые потом получили название генов. Установлено, что возможность возникновения всех наследственных признаков организма — от простейших клеток до человека — «записана», закодирована в виде последовательности нуклеотидов ДНК, передающейся от клетки к клетке из поколения в поколение с момента возникновения жизни на Земле. Клетки, лишенные ядер, например, эритроциты — красные кровяные тельца млекопитающихся, не способны к делению и размножению. Они возникают только из клеток-предшественников, имеющих ядра. Именно наследственность, наличие генетической программы в виде ДНК обеспечивает смену поколений, не прерывающуюся уже не менее 3,8 миллиарда лет

СВЯЗЬ МЕЖДУ НАСЛЕДСТВЕННОСТЬЮ И ИЗМЕНЧИВОСТЬЮ

Связь между наследственностью и изменчивостью совершенно ясна: оба эти явления выражают различные стороны преемственности в процессе воспроизведения, именно сходства и несходства потомства с исходными формами (причем под исходными формами подразумеваются не только родительские, так как в наследовании может проявиться сходство не с родителями, а с более или менее далекими предками). 
Сходство выражает известную устойчивость органических форм в ряду поколений, а несходство — их способность к преобразованию. Так как всякое сходство познается только путем оценки различий, т.е. несходств, то и законы наследственности познаются через изучение закономерностей в процессах изменчивости, т.е. путем анализа форм изменчивости и роли этих процессов в нарушении сходства между родителями и их потомками.

Естественный отбор — единственный направленный эволюционный фактор, необходимый процесс, который управляет изменениями и контролирует их. 
В основе дарвиновской теории лежит факт весьма интенсивного размножения организмов. Если бы для размножения не было преград, то увеличение численности любого вида живых существ шло бы в геометрической прогрессии. Это означает, что и медленно размножающиеся организмы очень быстро заняли бы поверхность земного шара. Но этому размножению противостоят многочисленные препятствия, приводящие к огромной смертности, в особенности среди личинок и молоди. Эта смертность, как правило, возрастает с увеличением численности, но это не означает, что размножение приводит к настоящему перенаселению, характеризуемому недостатком жизненных средств.

искусственный интеллект и эволюционное моделирование

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (англ. artificial intelligence) — 1) научное направление, ставящее целью моделирование процессов познания и мышления, использование применяемых человеком методов решения задач для повышения производительности вычислительной техники; 2) различные устройства, механизмы, программы, которые по тем или иным критериям могут быть названы “интеллектуальными”; 3) совокупность представлений о познании, разуме и человеке, делающих возможным саму постановку вопроса о моделировании интеллекта. Исторически проблематика искусственного интеллекта связана с поисками средневековыми мыслителями совершенного “философского”, или “первоадамова”, языка, через который можно познать абсолютную истину. В процессе превращения мифологических представлений об искусственном интеллекте в рациональную научную конструкцию (от Луллия через Лейбница к Винеру) выделяются три ключевые идеи: во-первых, представление о возможности окончательного рационального познания мира, во-вторых, представление об объективном знании, независимом ни от человека, ни от человечества, и, в-третьих, представление об объективности познания, представляющее собой, с точки зрения кибернетики, совокупность процессов получения, передачи и переработки информации.

С момента своего отделения от кибернетики в кон. 1950-х гг. исследования в области искусственного интеллекта прошли три этапа. Первый этап (1950—60-е гг.) охватывает время становления исследовательских программ искусственного интеллекта, формирования круга задач, относящихся к данному научному направлению (игры, доказательство теорем, распознавание образов, понимание естественного языка, машинный перевод, планирование эксперимента, робототехника), создания методов и инструментов решения этих задач (языкЛисп, персептрон и др.). Этот этап характеризуется широким общественным резонансом исследований и завышенными ожиданиями. Следующий этап (1960—70-е гг.) связан с приобретением искусственным интеллектом статуса “классической” научно-технической дисциплины: проведением первых международных конференций, началом издания журналов, чтением соответствующих курсов в университетах. В это время разрабатываются фундаментальные теории (нечеткая логика, модели представления знаний, генетические алгоритмы и др.), послужившие в дальнейшем основой новых интеллектуальных программ. Третий этап (1980—90-е гг.) связан прежде всего с практическим (коммерческим) использованием достижений искусственного интеллекта в разных сферах деятельности: финансах, экономике, компьютерной и бытовой технике, менеджменте, управлении (экспертные системы, программы интеллектуального анализа данных, нейро- и биокомпьютеры). Для этого этапа характерно также изучение и моделирование рациональных структур в связи с эмоциями, верованиями, чувствами, практическими навыками и неаналитическими методами обработки образной информации, что сближает современные модели искусственного интеллекта с их естественным человеческим прототипом.

Эволюционное моделирование (англ. Evolutionary computation) использует признаки теории Дарвина для построения интеллектуальных систем (методы группового учёта, генетические алгоритмы). Является частью более обширной области искусственного интеллекта — вычислительного интеллекта.

Эволюционное моделирование это уже достаточно сложившаяся область, в которой можно выделить:

1. модели возникновения молекулярно-генетических информационных систем;
2. моделирование общих закономерностей эволюции (Эволюционные алгоритмы). Это системы, которые используют только эволюционные принципы. Они успешно использовались для задач типа функциональной оптимизации и могут легко быть описаны на математическом языке. К ним относятся эволюционные алгоритмы, такие как Эволюционное программирование, Генетические алгоритмы, Эволюционные стратегии, Генетическое программирование;
3. эволюционные модели. Это системы, которые являются биологически более реалистичными, чем эволюционные алгоритмы, но которые не оказались полезными в прикладном смысле. Они больше похожи на биологические системы и менее направлены на решение технических задач. Они обладают сложным и интересным поведением, и, видимо, вскоре получат практическое применение. К этим системам относят так называемую искусственную жизнь.
4. прикладное эволюционное моделирование.

Использование принципов дарвинизма для автоматизированного решения проблем началось в 1950-х. К 1960-му году три различные интерпретации этой идеи разрабатывались в трех разных местах. Эволюционное программирование было введено Лоуренсом Дж. Фогелем в США, в то время как Джон Генри Холланд назвал свой метод генетическим алгоритмом. В Германии Инго Rechenberg и Ханс-Пол Schwefel представили подход эволюционной стратегии. Эти области разрабатывались отдельно в течение примерно 15 лет. С начала девяностых годов они были унифицированы как «диалекты» одной технологии, называемой эволюционные вычисления. Кроме того, в начале девяностых годов появился четвертый поток — генетическое программирование. С 1990-х эволюционные вычисления во многом стали связаны с идеей роевого интеллекта и вдохновленные природой алгоритмы становятся все более значительной частью этого направления.

Таким образом, термины «эволюционное программирование», «эволюционные стратегии», «генетические алгоритмы» и «генетическое программирование» рассматриваются как частные случаи общего термина «эволюционные вычисления» или «эволюционное моделирование».