Comments 55
А может быть, большая часть живых организмов никогда и не доживала до такого состояния, чтобы умереть естественной смертью? Хищники, болезни, травмы и т. д. Может, эволюционно для организмов ограниченный потенциальный срок службы просто никогда и не был основной проблемой?
Хищники, болезни, травмы и т. д.
Эволюционно наверно выгоднее, когда старые и больные не умирают сами, а достаются хищникам. Повышая вероятность выживания молодых и способствуя тем самым обновлению генов. Что и происходит в природе.
Возможно, аккуратный учет этого фактора избавил бы Вас от излишних проверок - как лучше реализовать смертность. Но это уже будет немного другая модель.
дельное замечание, однако у меня все эти факторы просто сведены к цифрам вероятности гибели от случайных причин. Не стал усложнять в ущерб лёгкости интерпретации.
На Форбс есть целый цикл статей о бессмертии. Там же высказывалась мысль, что человечество развивается в том же направлении, что и голые землекопы: взросление каждого следующего поколения происходит все дольше и дольше.
Спасибо. Что Вы думаете про такое объяснение эволюционного преимущества смерти: после получения первого потомства исключение "родителя" из процесса размножения повышает генетическое разнообразие потомства? Это даёт больше шансов появлению полезных свойств. Это помимо расходования ресурсов.
Родитель уже прошел отбор и оказался годен к выживанию и размножению. На одну полезную мутацию будет десятки вредных и часто они ещё и вместе появляются. В этом случае стественный и половой отбор даёт медленный результат улучшения качества потомства. Чтобы развитие по такому пути давало быстрый результат должна быть целенаправленная научная селекция, что наоборот крайне неодобряется обществом, которое идёт по пути одобрения всякой инклюзивности.
Что бы исключить из продолжения, смерть - не обязательна. Этот механизм и так работает у человека: у женщин яйцеклетки в ограниченном количестве, потенция у мужчин целенаправленно угнетается.
Когда я исследовал генетические алгоритмы, то всё было намного прозаичней. Генетический алгоритм, это широкий случайный поиск максимума, при этом встерчаются локальные максимумы, и если поиск на них не застревает, то у него есть шансы найти настоящий. Если же - нет, то амёбы так и будут плескаться в грязной луже.
Что при этом получалось: в популяции очень быстро нарастали особи с достаточно хорошим геномом, но при этом всего лишь локально хорошим, при этом они распространяли свои гены на всю популяцию. Особи, обладающие подавляющим количеством их генов, в целом, были очень плохи, но процентное содержание было настолько высоким, что скрещивание двух таких плохишей, удаляло гены, которые и отличали их от родителей. В итоге, вся популяция заполнялась клонами и никаких шансов выпрыгнуть из локального минимума - не было. Что бы повысить качество решения, пришлось с этим активно бороться: вводить особей с полностью рандомным геномом, но они не успевали мутировать, их потомки очень быстро оболванивались, далее, были запрещены близкородственные связи, это дало существенный толчёк.
Ну, нет, родителя нельзя просто исключить после первого потомства. Пусть плодится дальше, разнообразие поддерживается половым процессом и мутагенезом.
Но при это родитель не будет сам меняться, в то время как окружающая среда меняется, в общем случае родитель обречен, даже если бы он не старел, рожая все новое и новое потомство, повышая конкуренцию за ресурсы, родитель не имеет возможности изменяться под изменяющиеся условия в отличии от его потомства, которое может (и обязательно это случится) приобрести полезные мутации и выиграть конкуренцию с родителем.
Родитель не меняется, но каждая новая половая клетка - другая.
Все так, в итоге бессмертный родитель на длинной дистанции проигрывает своим потомкам в возможности адаптации к изменяющимся условиям. При таком механизме, когда появление новых полезных способностей/мутаций возможно только у потомков, бессмертие особо не нужно для выживания популяции в целом и даже будет мешать.
В то, что общество бессмертных сможет как-то сорганизоваться
Смертность от несчастных случаев или убийств никуда не исчезнет, поэтому бессмертие невозможно, только большая продолжительность жизни. А общество с большой продолжительностью жизни уже должно мочь сорганизоваться.
А общество с большой продолжительностью жизни уже должно мочь сорганизоваться.
Тем более что спустя сотни лет однообразия у большинства, наверное, какие-нибудь умные мысли появятся. Соберутся вместе, проведут комсомольское собрание. Может, до чего-нибудь смогут договориться. А за сотни и тысячи лет они уже соберут кучу жизненного опыта, прочтут кучу книг и посмотрят тысячи фильмов.
Смертность от несчастных случаев или убийств никуда не исчезнет, поэтому бессмертие
На миллиардной популяции можно будет сказать что существует бессмертие, условные лидеры стран с охраной и премиальным мед. обслуживанием, могут жить вечно.
А общество с большой продолжительностью жизни уже должно мочь сорганизоваться.
Я тоже считаю что обществу не куда будет деваться как сорганизоваться, но это явно будет совсем другой уклад жизни, сейчас у нас в среднем 20-30 лет пиковой активности, потом угасание, а если вместо 20 лет будет минимум 2000 лет, за это время можно перепробовать все, от водителя до нейрохирурга, потом дауншифтнутся в бездомного, потом уйти в ИТ и т.д., даже не понятно как будет проходить жизнь если “торопиться” вообще не куда, когда впереди на 20-40 лет карьеры, а тысяча.
Проблема группового отбора в том, если лично ты умрешь, то ты, возможно, освободишь нишу для своих родственников и тем самым им поможешь, но в то же время ты поможешь другим особям и их родственникам. И если эти другие не будут умирать, то их гены получат преимущество за твой счёт. В итоге гены, которые отказались идти на самопожертвование, сделают больше своих копий и вытеснят таких альтруистов.
Один из топовых эволюционных биологов - Ричард Докинз, не поддерживает гипотезу группового отбора. В целом в современной биологии она вроде как не особо поддерживается. В большинстве случаев работает правило "Каждый ген сам за себя" и "Делай копии сколько можешь до посинения".
Да, я тоже так думал, Докинза читал. Но с таким подходом сложно объяснить, зачем организмам стареть и умирать. Штампуй копии, пока не умрёшь случайно. Моя модель тем не менее показывает, что что такая стратегия начинает плохо работать при перенаселении + быстой гибели молодняка при перенаселении. Банально "старики", чьи гены хуже соответствуют условиям среды, выживают в ущерб молодым, потенциально более приспособленным. В итоге в целом популяция бесссмертных получает дебаф к скрости эволюции ичаще вымирает.
сложно объяснить, зачем организмам стареть и умирать. Штампуй копии, пока не умрёшь случайно.
Тупо физический предел, примерно такой же как у автомобиля. Внутри клеток накапливаются повреждённые белки, типа амилоида, но не было мутаций, которые способны вывести эти белки и очистить организм.
Это примерно как спросить - почему живые организмы не научились использовать ядерную энергию в качестве источника энергии для себя, ведь это намного более выгодно, чем химическая энергия. Ответ очень прост - не было подходящей цепочки мутаций.
Тут есть нюанс, что вы подгоняли параметры модели, чтобы получить такие результаты.
Интересно было бы посмотреть на разницу в результатах при разных параметрах модели.
для популяции будет преимуществом избавляться от особей, уже выполнивших свою генетическую программу размножения, чтобы избежать перенаселения
Самое слабое утверждение, которое обычно приводят в пользу смерти. Если вы знакомы хотя бы поверхностно с научным методом познания, то вы четко понимаете, что воображаемое "преимущество для популяции" - понятие абсолютно эмерджентное. У популяции любого биологического вида нет самосознания и воли, и следовательно, популяция не "решает" нужна ей смерть или нет. Некие преимущества для популяции возникают как результат стечения множества факторов, которые могут привести к пользе смерти для нее, а могут и не привести. Почему? Да потому что сами эти факторы как многочисленны и разнообразны для разных биологических видов, так и переменны и нестабильны, часто непредсказуемы. И именно в силу этой эмерджентности появляются биологические виды, которые не проявляют непреодолимой тенденции к смертности, те же простейшие или голые землекопы.
По крайней мере, в рамках моей модели.
А вот это как раз признак хорошего ученого ) измените модель - и получите другие результаты, сравните модель со статистически достоверными результатами конкретной биопопуляции и получите совпадение - значит, ваша модель пригодна для этой популяции. А для другой - пригодна другая модель )
Прошу прощения, прочитал пока бегло. Но сразу возражение. В природе по крайней мере у высших организмов (птицы, млекопитающие и т.п.), шанс дожить до старости исчезающе мал. Да и у людей до недавнего времени было то же самое. Так что поправка смертей от старости в общую смертность будет очень невелика. А вот возможность обучения и передачи опыта потомству(для тех видов которые это умеют, а умеют это даже мыши) повышать выживаемость будет существенно. То же самое можно сказать и о перенаселении. Это очень редкое явление, в природе почти не встречающееся, и как правило это следствие каких-то серьезных экологических дисбалансов. Живых существ обычно мало, а не много. Мне трудно себе представить, чтобы такой механизм как запрограммированная смерть мог возникнуть эволюционным путем.
P.S. Спасибо что выложили свою модель. Обязательно посмотрю.
Мне трудно себе представить, чтобы такой механизм как запрограммированная смерть мог возникнуть эволюционным путем.
Так деление же клеток с неизбежными ошибками, рак нас всех ждет, просто не все до него доживают.
Но вот почему-то яйцеклетка и сперматозоид дают вполне нормальные клетки (новенькие) хотя они были произведены вовсе не новым организмом....
Т.е. некоторые клетки то все-таки у нас умеют в по сути бессмертно делится....
да. требуется энергия для поддержания порядка, хаос (смерть) возникнет сам собой))
Так деление же клеток с неизбежными ошибками, рак нас всех ждет, просто не все до него доживают.
Каждый из нас со всеми его предками, в конечном итоге - это одна линия клеток. Бессмертная.
Было бы интересно сравнить группы между собой в конкурентной борьбе. На старте половина смертных, половина бессмертных. Могут ли скрещиваться смертные и бессмертные между собой - вопрос, можно попробовать оба варианта. Интересно, кто выживет при таком раскладе.
И второе, смертные получили преимущество в этой модели из-за направленного изменения температуры. В реальности же температурные максимумы сменяются ледниковыми перодами и наоборот.
Весьма слабо из-за того, что стремление к обилию толкований опережает логику. Попросту - подгонка под желаемый результат.
Как минимум, старость и смерть — вообще разные вещи. Смерть - третья аксиома эволюции, без которой эволюции вообще не будет. Ведь по определению это "накопление необратимых изменений".
То есть не будет даже
эволюции со случайным результатом
(вариант, получающийся, когда вероятность смерти не зависит от свойств объекта). Чтобы это не казалось пустыми словами, представьте популяцию биологически бессмертных, которых регулярно бомбардируют астероиды. Кто погибнет, кто выживет - вопрос строгой случайности. Эволюция будет, ведь постоянно какие-то наследственные наборы исчезают. Но ничего о том, к чему она будет приводить, сказать невозможно.
При этом эволюция со смертью, вероятность которой зависит от свойств особи, ведёт к строго проверяемому результату: росту числа особей (нет, не типов, не классов, не даже видов), для которых вероятность существования отдалённого во времени потомства выше, чем у прочих.
Собственно, это и есть единственный результат эволюции, только в этом смысле слон эволюционно более продвинут, чем клетка дрожжей.
Старость же - надстройка над половым размножением, исключающая особей прошлых поколений из размножения. Вовсе не обязательно через смерть особей (что, собственно, легко понять).
Я бы вот давление среды все-таки по экспоненте увеличивал, а то на старте там многократные превышения по "вместимости" и они явно говорят, что влияние фактора среды недостаточно.
Мне кажется, сами по себе пики в начале - явный признак, что в модели что-то не так.
А еще не совсем понятно почему в двух моделях разные графики изменения среды.
Было бы правильнее параметры среды установить одинаковыми для обоих моделей.
Я тут попробовал подобное сделать (только на Golang) и погонять на выходных.
Я добавил некоторые параметры, что бы поиграться с ними: вероятность, что потомства не будет, глубина мутации и прочие. У меня каждый раз строится среда и сразу две популяции рассчитываются на ней. И лимита циклов нет - я просто прерываю исполнение. У меня почему-то не удалось разводить зверушек с маленькой популяции - меньше тысячи почти всегда дохнут. Так что игрался с довольно большими популяциями и ограничениями по вместимости.
И вот что мои игры с параметрами показали:
1. только в узком интервале можно добиться, что бы популяции не выедали все (сильно уходя за границу вместимости окружения, не смотря на штрафы за это) или не загибались буквально за десяток или даже пару сотен итераций (пусть даже с долгими попытками зафиксироваться над нулем).
2. При значительно давлении среды роль смертности практически не оказывает влияния на размеры популяций. Но там и понятно - сроки жизни не так велики, что бы этот фактор успел сказаться.
3. При умеренном давлении среды популяции все равно регулярно утыкаются в ограничение вместимости среды, и на уровне ниже этой границы не фиксируются - могут (при неудачном стечении обстоятельств) скатиться в вымирание даже через пару тысяч циклов (у меня ни одна популяция опустившаяся ниже пары сотен существ не выживала долго). Но чаще всего популяция колеблется у верхней границы вместимости....
4. Ну и самое печальное - я так и не смог получить бенефита от смертности - у меня смертная популяция при умеренном давлении среды всегда проигрывала по численности бессмертной.
Пробовал изменить число хромосом, пробовал не разрешать давать потомство новорожденным (довольно резкий фактор). Пробовал даже квази-стабильные пары образовывать. Каждое такое изменение заставляет по новой подбирать параметры и часто с такими наворотами все равно не удавалось подобрать настройки, что бы популяции не вымирали. Т.е. любые усложнения в размножении - это путь к вымиранию (даже если просто процент бездетности поднять выше пары процентов).
В общем к чему я пришел в своих экскрементах:
1. Давление среды сделал по экспоненте в 5-й степени. Т.е. беру экспоненту от разницы между размером популяции и границей "вместимости" и полученное возвожу в 5 степень. Это дает практически 0-е давление при маленькой популяции, которой начинает расти только у самой границы, а у же за границей начинает резко усиливаться. Это гораздо "правдоподобнее" чем увеличение давления скачком после пересечения границы.
2. при использовании более одного фактора меняющейся внешней среды сделал рост факторов с разной скоростью. Т.е. чем дольше симуляция тем дальше они расходятся и с-но хромосомы тоже получают специализацию на разные факторы, т.к. матчинг со средой выражается как среднее от лучшего матчинга из всех хромосом с каждым фактором. Само собой количество хромосом, как показала практика должно быть примерно в 2 раза больше факторов среды - иначе крайне трудно подобрать остальные параметры, что бы популяции не вымирали.
Эти улучшения модели дали возможность подбирать параметры при которых популяциям не долбятся вечно в границу вместимости, а стабилизируются где-то ниже границы, и при этом не сваливаются в вымирание.
Для ускорения еще сделал обсчет популяции на каждом шаге в нескольких горутинах. Но это не про модель, а про сделать больше прогонов за меньшее время.
И вот гоняя многократно симуляции по 10000 периодов, я получил такие результаты:
1. бессмертные всегда выигрывают по размеру популяции на 15-20 процентов.
2. Странное: средняя продолжительность жизни смертных оказывается выше чем средняя продолжительность бессмертных! Не сильно, процентов на 10%, но это стабильный результат которому я не не могу найти объяснения. Максимальный возраст, само собой, за бессмертными.
3. Супер-странное: как я уже говорил я сделал возраст фертильности и добавил вероятность порождения нового существа после наступления фертильного возраста. При значительном давлении среды средний возраст оказывается даже ниже возраста фертильности (т.е. только малая часть популяции дает потомство). Попытки снизить давление изменяющейся среды приводят к втыканию в ограничение вместимости среды. И средняя продолжительность жизни не растет. А вот попытка СНИЗИТЬ процент рождаемости приводит к росту средней продолжительности жизни!!!??? Причем это очень однозначная зависимость.
Я поставил фертильный возраст 7 и вероятность рождения всего 9% и получил среднюю продолжительность жизни в районе 17 периодов!!! Но достаточно поднять вероятность рождения процентов до 15% и даже без утыкания в ограничение по размеру средняя продолжительность падает чуть ли не ниже фертильного возраста. Вот это для меня - полнейшая загадка.
Код свой планирую еще немного причесать и выложу на github.
Пока мой вывод такой: Код автора статьи дает не совсем корректную модель для симуляции: много очень грубых упрощений и много не очевидных коэффициентов и правил. Самое большое упущение - ограничение по времени симуляции. Та картина, что в статье, у меня получается при постепенном скатывании в вымирание - т.е. малое количество существ сильно ниже границы вместимости - это почти гарантированное вымирание. Но вымирание может длится и 3 и 7 тысяч периодов. При этом там могут быть даже всплески увеличения популяции, но не сильно продолжительные. А у автора зафиксированные ~4000 периодов.
Попробовал сделать больше статистик и построить графики. Интересным получился график вероятности смерти от возраста (можно и в количестве смертей вывести, но в общей шкале более наглядно)
Вот по бессмертным:
а вот смертные:
Отлично видно, что у бессмертных просто зашкаливающая детская смертность.
Т.е. у них очень много гибнет даже до фертильного возраста не дожив (7 лет). Видимо плохие гены от устаревших родителей.
У смертных тоже довольно высокая детская и юношеская смертность и она к фертильному возрасту даже подрастает, но график все равно сильно "приплюснут". Да и количество умерших существ за время симуляции у смертных гораздо меньше. При этом размеры популяций в этом прогоне отличались почти в два раза ~4 у смертных и ~8 у бессмертных.
Отсюда и объяснение большей средней продолжительности жизни у смертных. Причем смена параметров на формы графиков влияет слабо.
Вот код моей симуляции: https://github.com/slytomcat/genesis
Некоторые пояснения:
утилита но golang собиралась и гонялась на linux, но в ней нет ничего специфичного для OS (даже все рабочие файлы пишутся и используются из текущего каталога) - скорее всего можно собрать и использовать под виндой и на маке, но я не проверял.
golang имеет два пакета random - один в пакете math второй в crypto. Второй (как понятно из названия модуля) является криптостойким генератором случайных чисел ("под капотом" использует /dev/urandom). Тот что из math - фактически генератор псевдослучайных чисел. Но для целей симуляции он вполне подходит с учетом его скорости и удобных математических оберток (там кроме линейного есть и нормальное распределение есть и экспоненциальное).
Все параметры которые можно менять для симуляции берутся из файла настроек settings.yaml. Там довольно много всего вытянуто.
Не стал мудрить и все графики рисуются просто по окончанию или прерыванию симуляции по CTRL+C + там еще графики со средой и фактором вместимости формируются при записи новой случайной среды (для последующих прогонов на основе сохраненной среды).
Дополню своими наблюдениями:
Не понятно почему, но после начальных скачков популяции (обе) постепенно снижают количество существ и это снижение не заканчивается даже за 50К лет!!!, если конечно там параметрами не напортачить, что бы они вымирали в первые несколько тысяч лет. Снижение это постоянно замедляется, но на каком-то стабильном уровне все равно не фиксируется. Формально увеличивающийся фактор среды растет: пусть и не стабильно, но приблизительно линейно, и скрещивание/мутации позволяют не плохо соответствовать среде (ну конечно тем кому повезло с генами), а фактор вместимости (с границей в 10К) давления не оказывает после первых сотен лет. Однако популяции все равно уменьшаются.
Вот бессмертные (у смертных чуть больше биение и график чуть ниже, но по профилю точно такой же):
Упс, нашел ошибку у себя в модели.... оказалось все давление изменяющегося фактора среды нивелировал фактор вместимости (забыл что он должен быть единицей или больше). Поправил. И теперь все опять стало нестабильно: обе популяции вечно бьются в границу вместимости среды и отскакивают глубоко вниз (иногда даже вымирая): вот как теперь выглядит график размера популяции от лет симуляции:
Пробовал другими параметрами стабилизировать - пока не получается. На github релиз с правками
Гипотеза справедлива только в одном случае - замкнутая система. В которой выживание и развитие вида напрямую завязано на замкнутую среду (будь то лужа/океан или целая планета). Смерть как инструмент освобождения места молодым особям и как средство ускорения эволюции теряет смысл только тогда, кода вид выходит за пределы этих ограничений. В случае нашего вида, имхо - это выхода за пределы отдельной взятой планеты (выход за пределы нашей колыбели - Земли).
Можно ли придумать ситуацию, когда бессмертие плохо эволюционно? Наверно да. Как и наоборот. Можно сделать модель, где все будет иначе. А вот в реальности как :)
Попробуйте сделать теперь в вашей модели температуру среды случайной величиной. Тогда вы увидите, что бессмертная популяция через некоторое время накопит достаточный банк разновидностей и будет гораздо легче переживать сильные скачки температуры, чем смертная популяция, т.к. у последней быстро стирается "память" о прошлом.
В предложенном же варианте температура не убывает, что заведомо ставит смертную цивилизацию в выигрышное положение.
Интересный материал. На мой взгляд, смерть и закрепление себя в потомстве, гораздо выгоднее, чем вечное тление - даже для индивида. А группа, состоящая из умирающих, но оставляющих потомство существ, будет гораздо устойчивее, чем из не размножающихся и бессмертных.
Являются ли старение и смерть эволюционным преимуществом? Отвечает компьютерное моделирование