mns2012 (mns2012) wrote in biosemiotics,
mns2012
mns2012
biosemiotics

Categories:

Что такое вероятностные ресурсы системы? Часть 2

Продолжение. Начало здесь.

Для удобства снова приведу иллюстрацию.

Neuron_migration.png
Рис.1: Сравнение гомологичности белков, ответственных за миграцию нейронов, у человека и др. организмов. Гомологичность белкам человека низка у беспозвоночных, однако резко возрастает, начиная с хрящевых рыб и сохраняется высокой для всех позвоночных. По степени гомологичности делается вывод о появлении у хрящевых рыб новой функции. Информационный скачок, сопровождающий это событие, многократно превышает пороговое значение 140 функциональных бит, достижимых эволюционным путём. Следовательно, данная новая функция представляет собой дизайн.


Что касается связи между размером пространства состояний 2140, доступных эволюционному блужданию, и количеством функциональной информации на иллюстрации, нужно сказать следующее. Предположим, что существует K = 1 строка (последовательность аминокислот) во всём пространстве из |П| = 2140 строк, которая доставляет некоторую функцию f (например, ту или иную metabolic utility). Тогда, по введенному определению, количество функ. информации в этой строке составит -log2(K/|П|) = -log2(1/2140) = 140 функ. бит. Это максимум максиморум, что может эволюция (вспомним, что наша оценка завышена и завышена значительно, поэтому в реальности граница возможностей эволюции в смысле функции лежит гораздо ниже). Действительно, по нашему предположению эволюция просмотрела все 2140 состояний и нашла эту единственную строку. В этом случае эволюция обеспечила информационный скачок функции, равный +140 бит. Если у этой строки существуют синонимы (то есть в случае K > 1), количество функ. информации в каждом из синонимов, соответственно, будет меньше.

В blast-анализе используется мера bitscore (количество совпадающих бит в двух сравниваемых строках). Чем больше bitscore, тем больше совпадений между строками, тем больше вероятность того, что мы имеем некоторую важную функцию, данный совпадающий кусок сравниваемых строк ее кодирует, а отбор относительно нее действует очищающим образом (что видно на рисунке выше -- рассматриваемая функция появляется у рыб и присутствует у всех позвоночных, включая человека).

Интересно, что в статье Abel, Durston, Chiu "Measuring the functional sequence complexity of proteins" ставится та же задача, но подход там несколько иной. Они вычисляют функц. информацию, которая соответствует всей молекуле белка, суммируя информационные дельты по каждой позиции его первичной структуры (линейной последовательности аминокислот). Максимальное значение удельной дельты на аминокислоту = log220, так как мощность аминокислотного алфавита = 20. Единица измерения функ. информации, предложенная авторами статьи, - это functional bit (fit).

Важная фраза из статьи: "The Fit values obtained can be discussed as the measure of the change in functional uncertainty required to specify any functional sequence that falls into the given family being analyzed". Мой перевод: "Количество функциональных бит соответствует уменьшению функциональной неопределенности, необходимому для того, чтобы задать/указать ту или иную функциональную строку, принадлежащую к определенному семейству белков."

Т.обр., функция есть нечто, позволяющее указать определенную альтернативу из множества возможных. Вот это самое указание (спецификация) и есть то, что достигается только интеллектуально и никак иначе. Природа этого делать не умеет, она не принимает решений, не выбирает по нефизическим критериям (metabolic или др. utility) и поэтому ей всё равно, работает клетка или нет. Сложная функция не появляется постепенным развитием простой, но только дискретно, скачками (как на рисунке), причем скачки эти (если они достаточно большие по величине), как мы видели, может реализовать только интеллект.

Возьмем к примеру велосипед и вертолет, между которыми нет никакого дарвиновского пути. Велосипед велосипедом, а вертолет -- это принципиально новое по сравнению с велосипедом. В вертолете могут лишь использоваться некоторые общие принципы велосипеда (вращение колеса, передача), однако "автомагически" велосипед ни при каких условиях не превратится в вертолет, поскольку вероятностные ресурсы возможных преобразований велосипедов в вертолеты ограничены. Ландшафт, по которому нам придётся двигаться в параметрическом пространстве, совершенно исключает дарвиновское движение, ведь оно, как известно, имеет свойство стагнировать в локальных пиках (даже с учетом того, что сам ландшафт изменяется со временем): слишком велики вероятностные барьеры, стоящие у него на пути. Предположим, что для преобразования велосипеда в вертолет нам потребуется 100 мутаций (это серьезное упрощение, поскольку оно не учитывает того, сколько новых функций, которых нет у велосипеда, нам придется добавить). Предположим также, что эти 100 мутаций независимы и пусть для простоты каждая из них имеет вероятность закрепления по популяции, равную р (СТЭ: мутации возникают случайно, закрепление мутации -- это событие распространения мутированного гена на всю популяцию вследствие отбора). Вероятность закрепления всех 100 мутаций последовательно составит p100. Это смехотворно малая величина. Для преодоления такого вероятностного барьера вероятностные ресурсы биоты категорически недостаточны: просто-напросто вся биота за всю свою историю не имела столько состояний, сколько требуется для того, чтобы это событие явилось статистически значимым. В реальности только разум может быстро осуществить перестройку из велосипеда в вертолет (предвидение, стратегическое планирование, принятие решений по достижению целевого состояния). Предлагать биологическую эволюцию как средство достижения такой цели просто смешно по соображениям статистики.

Для того, чтобы еще лучше проиллюстрировать это, вот здесь обсуждается так называемая теорема о бесконечных обезьянах в сравнении с тем, что может реализовать человеческий разум.

Интеллект не есть что-то эфемерное. Результаты его деятельности вполне можно пощупать и измерить. При моделировании для учета влияния интеллектуальных акторов на некоторый процесс во многих практических случаях достаточно ввести в той или иной форме стремление к целевому состоянию.

В любом сколько-нибудь нетривиальном исследовании это фактически и делается. Это делается также и в биоинформатике, только по ряду причин (в том числе идеологических) об этом умалчивается.
Tags: intelligent design, вероятностные ресурсы, вероятность
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 0 comments