《盲眼钟表匠》(四)

累积选择

作者在这一章中用极简化的模型解释了自然选择的基本过程。首先,作者指出,自然选择是一种** 累积选择 ,也就是说, 每次筛选的结果称为下一次筛选的原料 **。我们可能碰到过这样的状况:你拿着一串钥匙来开一扇门,但是你忘记了是哪一把钥匙,你可能会一次次地尝试,试过的钥匙放在一边,最终很快就能找到正确的钥匙,这里就是一种 “累积选择” ,每次尝试都越来越接近正确的钥匙。

作者在书中用了一个更加有趣的例子来说明累积选择的高效性。有一种说法是这样的:“让一只猴子在打字机上随便打字,并给它无限长的时间,那么总有一天,猴子会‘创作’出人类所有的文学作品。”也许你可能会说这完全不可能,但要注意在** 无限 **长的时间下,这是有可能发生的。

也许无限长难以想象,作者接下来使用了更加实际的例子:莎士比亚作品中有这样一句话:“me thinks it is like a weasel” (这句话的含义并不重要,任何一组特定的字母排列都可以),作者编写了一个简单的计算机程序:让计算机随机敲出28个字符(上面那句话中的总字符数),如果和上面那句话完全一样,程序停止,否则重来。那么计算机要尝试多少次呢?答案是27^28,数量级上大约等于10000000000000000000000000000000000000000次!这就是一种 “单步骤选择” 显然,这样的方法十分低效。

如果稍微修改一下这个程序:每次尝试后** 保留那些正确的字母 **,比如第一次计算机敲出了kezsxvuopjyrih hidf hisdfdv e,对比一下可以发现,第二个字母e是正确的,那么在下一次尝试时,保留第二个字母e,随机敲出剩下的,如此这样不断继续,越来越接近正确答案。使用这样的方法,大概要尝试多少次呢?作者得出的结果是在几十次左右,高效了不知道多少倍!

那么,生物是如何体现累积选择的呢?答案就是生物最重要的特征:** 繁衍 **。每个生命个体都带有上一代的部分遗传信息,从而带有相似的特性,因此,累积选择成为可能!

树枝模型

作者首先用一种简化的画图规则来类比遗传的过程,计算机很容易实现一种 “树木发育” 的程序,一开始电脑画出一条竖直的线,然后这条线分出两条树枝,每一条树枝在分出两条树枝,以此继续。如图:


树木发育程序

用这种方式来类比生物胚胎的发育。作者为这些“胚胎”设置了九个参数,每个参数可能会影响每根树枝的长度,角度,等等等等,这些参数就相当于生物的** 基因 **,拥有不同“基因”的树,会有不同的形态:


不同形态的树

好了,演化开始。
从最原始的树(假设九个参数为0,0,0,0,0,0,0,0,0)开始,每次随机产生新的5棵树,新产生的树只改变一个参数,并且只在原来的基础上加一或者减一,也就是说,可以是(0,0,1,0,0,0,0,0,0),或者(0,0,0,0,0,0,0,-1,0)等等等等。

这样,第一代后代产生了,原始的树有了5个** 孩子 ,这些孩子的某些方面和原始的树有 微小 **的不同(某个参数加一或者减一)。之后,由计算机前的人类来扮演大自然,自然选择就是此人的喜好:坐在计算机前的人选出一个他最喜欢的后代,并让这个后代继续繁衍,至于剩下的四个,就被淘汰。经过几十代的“演化”,作者得出了十分惊人的结果:

演化结果

这种模型和实际情况的一大差别在于,自然选择的标准是** 存活能力 **,即所谓的“适者生存”,在树枝模型中,这一标准是“计算机前的人的喜好”。

另一大差别在于,生物的突变率远远没有这么高,不可能在几十代内产生如此大的变化,但是在漫长的时间作用下,单细胞生物最终进化成人类这样复杂的生物成为了可能。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 151,829评论 1 331
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 64,603评论 1 273
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 101,846评论 0 226
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 42,600评论 0 191
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 50,780评论 3 272
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 39,695评论 1 192
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,136评论 2 293
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 29,862评论 0 182
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 33,453评论 0 229
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 29,942评论 2 233
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,347评论 1 242
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 27,790评论 2 236
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,293评论 3 221
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 25,839评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,448评论 0 181
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 34,564评论 2 249
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 34,623评论 2 249

推荐阅读更多精彩内容