Зверніть увагу, що це не дає нам підстав припустити, що існує якийсь потужний невипадковий «відбірковий тиск». Навіть якби вам запропонували королівську винагороду за виконання вдалого стрибка до скорпіона, це не мало б значення. Шанси проти того, що вам це вдасться, все одно становитимуть півтрильйона до одного. Але якби замість того, щоб стрибати, ви пішли , роблячи по одному кроку за раз і отримуючи по дрібній монетці щоразу, як зробите крок у правильному напрямку, то дісталися б до скорпіона за дуже короткий час. Не обов’язково за найшвидший можливий час у 30 поколінь, однак дуже швидко. Стрибок міг би теоретично принести вам винагороду швидше – одним махом. Але з огляду на астрономічні шанси проти успіху єдиним можливим шляхом є низка маленьких кроків, кожен з яких спирається на накопичений успіх попередніх.
Тон моїх попередніх абзаців є відкритим для непорозуміння, яке я мушу розвіяти. Знову-таки, складається враження, ніби еволюція має справу з якимись далекосяжними цілями, спрямовуючи свої зусилля на об’єкти на кшталт скорпіонів. Як ми вже бачили, вона геть не схильна це робити. Але якщо уявити наші цілі як щось, що поліпшило б шанси на виживання , цей аргумент таки працює. Якщо тварина є матір’ю, вона, мабуть, достатньо успішна, якщо спромоглася дожити хоча б до зрілого віку. Можливо, що мутантне дитинча цієї матері зможе бути ще кращим у справі виживання. Але якщо дитинча мутує довгим шляхом, так, що проходить велику відстань від своєї матері в генетичному просторі, які шанси на те, що воно буде кращим за свою матір? Відповідь полягає в тому, що насправді є дуже великі шанси проти цього. І причину ми щойно продемонстрували на прикладі нашої моделі за участю біоморфів. Якщо мутаційний стрибок, який ми розглядаємо, є дуже великим, число можливих «пунктів призначення» цього стрибка астрономічно велике. А оскільки, як ми бачили в розділі 1, варіантів померти значно більше, ніж варіантів жити, існує дуже висока ймовірність того, що великий випадковий стрибок у генетичному просторі закінчиться смертю. Навіть за невеликого випадкового стрибка це цілком можливо. Але що менший цей стрибок, то менш імовірна смерть і то ймовірніше, що цей стрибок приведе до покращення. Ми ще повернемося до цієї теми в одному з наступних розділів.
От і вся мораль, яку я хотів видобути з Землі біоморфів. Сподіваюся, вона не здалася вам надто абстрактною. Існує й інший математичний простір, наповнений не дев’ятигенними біоморфами, а тваринами з плоті й крові, сформованими мільярдами клітин, кожна з яких містить десятки тисяч генів. Це вже не біоморфний, а справжній генетичний простір. По суті, тварини, що коли-небудь жили на Землі, є лише крихітною часткою тварин, що теоретично могли б існувати. Ці реальні тварини є продуктами дуже малої кількості еволюційних траєкторій руху крізь генетичний простір. Переважна більшість теоретичних траєкторій руху крізь тваринний простір породжує неможливих монстрів. Реальні ж тварини розкидані тут і там серед гіпотетичних монстрів, і кожна займає своє власне унікальне місце в генетичному гіперпросторі. Кожна реальна тварина оточена невеличкою групою сусідів, більшість із яких ніколи не існували, але кілька з яких є її предками, нащадками, двоюрідними братами й сестрами.
Десь у цьому величезному математичному просторі сидять люди й гієни, амеби й трубкозуби, пласкі черви й кальмари, дронти й динозаври. Теоретично, якби ми були достатньо вправними в генній інженерії, то могли б перейти від будь-якої однієї точки у тваринному просторі до будь-якої іншої. З будь-якої відправної точки ми могли би пройти крізь лабіринт таким чином, аби відтворити дронта, тиранозавра й трилобітів. Якби тільки знати, якими генами зайнятись, які частинки хромосоми подвоїти, переставити чи видалити… Сумніваюся, що ми коли-небудь знатимемо достатньо, аби це зробити, але ці цікаві вимерлі створіння навіки заховалися кожне в своєму куточку цього величезного генетичного гіперпростору, чекаючи, щоб їх знайшли , якщо ми тільки навчимося прокладати правильний курс через лабіринт. Можливо, ми навіть зуміли б точно відтворити еволюцію дронта, вибірково розводячи голубів, хоча для завершення цього експерименту нам довелося б прожити мільйони років. Однак якщо ми не можемо здійснити якусь подорож у реальності, на допомогу приходить уява. Для тих же, хто, як і я, не є математиком, потужною підтримкою уяви може стати комп’ютер. Подібно до математики, він не лише розвиває уяву. Він також дисциплінує її й контролює.
Читать дальше