机器学习 Chapter6.1

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复杂的机制是如何从简单的机制演变而来的?

如果可以证明存在任何复杂的器官,而这些器官不可能是由无数次、连续的、微小的修改形成的,那么我的理论就绝对会崩溃。但我找不到这样的病例。查尔斯·达尔文

这里有一个分歧?

《达尔文的起源》是一部具有惊人洞察力的著作。他从对植物和动物的观察中,在一个半世纪以前推导出一种进化理论,这一理论已成为生物学的中心理论。在这本书中,达尔文承认,在生物学中存在一个单一的器官,而这个器官不可能是由连续的小修改形成的,这与他的进化论相矛盾。一个半世纪以来所获得的知识定性地证实了他的理论。目前地球上的生命形式是相互关联的这一命题,充分得到了它们DNA之间明显的相似性以及丰富的化石记录的支持。达尔文进化论的一般图式基本上是正确的,这一证据足以使绝大多数生物学家信服。这位作者去过的自然历史博物馆够多了,连他自己都相信了,然而,所有这些并不意味着当前的进化论就能充分解释。目前,进化论无法解释进化发展到发展复杂机制或在不断变化的环境中维持这些机制的速度。它没有解释地球上的进化,正如化石记录所表明的那样,是如何在通常归因于该记录的时间尺度内,在地球或就此而言,在宇宙的物质资源的作用下发生的。我们面临着达尔文观察结果的一个定量推论:一个器官的存在需要太多这样的修改,以至于在可用的时间内无法进化,这同样会与他的理论相矛盾。

自然选择的进化论,就目前而言,与其他一些伟大的科学理论,如牛顿的万有引力定律或爱因斯坦的广义相对论,在本质上是不同的。后者作出的定量预测有待于验证。相比之下,进化理论目前没有提供可比较的定量预测,甚至没有对过去的定量解释。也许这就是为什么在所有伟大的科学理论中,进化论引起了最多的怀疑和有组织的反对。世界各国有相当一部分人拒绝食用。没有证据表明地球是球形的,也没有证据表明量子力学是最奇特的成功理论。人们不得不考虑这样一种可能性,即进化论在这方面的独特地位可能是由于其现有理论的缺陷。如果有一个量化的解释,似乎就不太可能维持对它的强烈反对。

正如我们所看到的,我们并不知道DNA是如何控制一个有机体的生理或行为的细节。如果我们不了解DNA是如何影响生理或行为的,我们就不应该期望了解DNA的变化是如何导致更健康的生理或行为的。不幸的是,这种差距并不是唯一的问题。正如我们之前讨论过的地球年龄问题,达尔文自己也对他提出的进化机制如何在有限的可用资源上发挥作用这个问题感到非常困扰。自那以后,其他一些人也对该理论中缺乏令人信服的定量细节表示了严重关切子孙后代会纳闷,为什么这些问题没有被更迫切地提出。
人口动态的定量理论已有一个世纪的历史这些理论关注于分析静态实体之间的竞争,并预测它们的相对种群规模将如何因竞争而变化。它们与进化有关,但没有解决日益复杂的生物体能以多快的速度进化的问题。目前还没有一个理论可以定量地解释竞争本身如何导致更强大的功能和复杂性。然而,以任何标准衡量,生物都是高度复杂的机制。当然,对于达尔文或他的继任者来说,有一个借口是他们不知道——确切地说,不可能知道——我们现在所知道的生物化学和计算。对我们来说,有了前人所缺乏的丰富知识,我们就有了更多的机会,也有了更多的责任,来建立一个更完整的进化论。

大多数与进化相关的计算工作,即涉及所谓的遗传算法,都试图调用进化提出的思想,以获得更好的计算机方法来完成优化等任务。这项工作通常不是针对理解进化在生物学中是如何起作用的,而且总的来说,这些尝试并没有产生对复杂的生物系统是如何进化的暗示的结果达尔文进化论作为创造复杂功能机制的灵丹妙药,仍有待证明。然而,我认为,计算学习理论,而不是简单地试图模仿进化,可以帮助我们理解它。