Yapay Yaşamda kopyalayıcıların kendiliğinden ortaya çıkışı

Bencil Gen'in (Dawkins) köşe taşlarından biri, kopyalayıcıların kendiliğinden ortaya çıkmasıdır, yani kendilerini kopyalayabilen moleküllerdir.

Bu silico'da açık uçlu evrim / yapay yaşam simülasyonlarında modellenmiş midir?

Avida veya Tierra gibi sistemler çoğaltma mekanizmalarını açıkça belirtir ; diğer genetik algoritma / genetik programlama sistemleri çoğaltma mekanizmalarını açıkça arar (örneğin, von Neumann evrensel yapıcısını basitleştirmek için)

Çoğaltıcıların ilkel bir dijital çorbadan çıktığı simülasyonlara bağlantılar bekliyoruz.

Sistem Yaklaşımı

Gerçek zamanlı bir sistemi S : X ⇒ Y çoğaltmaya başlayalım$S: \mathcal{X} \Rightarrow \mathcal{Y} \; | \; I$ ,$\mathcal{X}$ giriş ve bir deneysel sürekli tarih$\mathcal{Y}$ çıkış ampirik sürekli geçmişi gerçek ilk sistem durumuna şartına$I$ . Bazı tanımlara dayanarak,$S$ hayatta kalmasını istiyoruz.

Teorik bir yaşam modelinin, bencil bir genle veya bu tür başka herhangi bir niteliğe sahip bir kopyasını simüle edemeyiz, çünkü simülasyonun dayandığı matematiksel olarak kısa bir model yoktur. Bu yazıdan itibaren, sadece böyle bir modelin ipuçları ve minutileri bilinmektedir.

Ayrıca, modeller, insanlık tarihi boyunca, anormallikler ele alındığında ve bunları teoriye dahil etmek için yeni modeller geliştirildiğinde karmaşıklıkların yaklaşıkları olarak bulunan matematiksel temsillerdir. ¹

Simülasyon Kabaca Tanımlanmış

S'yi çoğaltmak için $\mathcal{A}$ genel algoritmasını incelersek , çoğaltma kabaca aşağıdaki gibi çizilebilir.$S$

• Tahmin sistemi $S$ , esasen $H$ hipotezini oluşturur .
• Simüle başlangıç durumu $I$ .
• Gerçek ve sürekli X'e yaklaşan bir dizi ayrık uyaran $\mathcal{X}_t$ başlatın .$\mathcal{X}$
• Elde edilen sistem davranışı Edinme $\mathcal{Y}_t$ ayrı gözlemler olarak $\mathcal{Y}$ .
• İzin verilen hata dahilinde olduğu simüle ve gerçek sistemleri arasındaki farkı doğrulama $\epsilon$ .

Kendiliğinden Doğuşun Tanımlanması

Kendiliğinden ortaya çıkma, böyle astronomik olarak geniş bir başlangıç ​​halleri ve uyaran dizilerinin, yaşayanların bazı spesifik ve makul tanımlarına dayanarak permütasyonlardan birinin hayatta kalma olasılığının yüksek olduğu anlamına gelir.

Hayatın Ne Olduğunu Tanımlamak

Canlı organizmaların çeşitli tanımlarını gözden geçiren en makul tanımlar şunları içerir:

• Organizma çevresinden ayırt edilebilir.
• Organizma, çalışması için gerekli potansiyel enerji ve materyalleri alabilir ve önbelleğe alabilir.
• Operasyonu, çevreyle çift yönlü ve sürdürülebilir bir ilişki üreten sürekli satın almayı içerir.
• Organizma kabaca kendini çoğaltabilir.
• Üreme, ebeveyn (ler) e benzer fakat tam olarak değil.
• Enerji ve malzeme edinme yöntemi, diğer organizmaların tüketimini veya bunun enerji ve malzemelerini içerebilir.

Kaynaklar, doğal seleksiyon ve evrim teorisinin diğer tüm özellikleri için rekabet etmek, yukarıdaki beş gerekliliğin sonucudur. Bunlara ek olarak, simyogenezi türlerin ortaya çıkışında ortak bir tema olarak tanımaya yönelik mevcut eğilim göz ardı edilmemelidir.

• Bir organizmanın replikasyonu, özelliklerin organizma kategorilerinden geçeceği şekilde asimilasyon veya simbiyoz formları yoluyla başka bir organizmanın kompozisyonundan etkilenebilir.

Bir Simülasyon Olarak Yapay Yaşam

Bu yedi kriter, yapay olarak yaşam üretmeye çalışan insanlar için bir zorluk oluşturmaktadır. Hayatın bir şekilde simüle edilmesi için bir bilgisayar modeli oluşturmak kolaydır. Nasıl olduğunu düşünün.

• Ortam sanal enerji ve sanal madde içerir.
• Organizmanın, ortamından farklı olan modeli, operasyonel gereksinimlerini, üzerindeki bir dizi işlemle çevreden elde edebilir.
• Materyal ve enerji korunur, çünkü sıcaklıklar nükleer eşiklerin çok altındadır.
• Organizmanın modeli, ancak önbelleği korumak için yeterli enerji ve malzeme edinimi gerçekleştiğinde edinime izin verir.
• Bir organizma tarafından edinilen madde ve enerji, başka bir organizma tarafından edinilemez, onu edinmiş veya edinilmiş olandan üreten bir organizmanın emilimi veya emilimi dışında.
• Organizmanın modeli, replikasyondaki stokastik farklılıkların küçük miktarlarda ortaya çıkacağı şekilde kendini çoğaltabilir.
• Çoğaltma bilgileri dahil olmak üzere operasyonel bilgiler, bazı koşullar altında tüketim veya simbiyotik ilişki yoluyla elde edilebilir.

Kendiliğinden Yaşam için Büyülü Genler

Bencil genin yukarıda bahsedilmediğine dikkat edin. Ön koşulu niyet olan bencillik yaşam için bir gereklilik değildir. Bir amip hareket ettiğinde veya yerken bencilce düşünmez. Zekice çalışıyor. İncelediğimiz her organizmayı antropomorfize etmemeliyiz veya antropomorfik kavramlara dayanan teori geliştirmemeliyiz.

Benzer şekilde, ne sevgi dolu ne de özgecil olmayan simbiyotik ilişkiler oluşur. Varlar çünkü normal operasyonların istenmeyen bir yan ürünü olarak ortaya çıkan karşılıklı bir fayda var ve her iki simbiyotik ebeveyn de bu simbiyotik bağlantıyı kendi yavrularına geçirdi. Karşılıklı yarar, simbiyoz ve replikasyon zekâsız ve kasıtsızdır.

Simbiyotik işbirliğini veya rekabeti kontrol etmek için diğer tüm kopyalanmış mekanizmalardan farklı bir kontrol mekanizmasına gerek yoktur. Onlar da bir çevreyi paylaşan canlıların doğal sonuçlarıdır. Bir organizmanın ölüp ölmediği çünkü

• Ortaklığını kaybetti,
• Açlıktan ötürü, çünkü diğer organizmalar onun ihtiyaçlarını tüketmiş
• Organizmanın kendisi kendi kaynaklarını tüketti veya
• İhtiyaç duyulan kaynaklar başka türlü kullanılamaz hale getirildi,

yine de çoğalamıyor, bu yüzden özellikleri onunla ölüyor.

Ayrıca kendini çoğaltabilecek bilinen bir molekül olmadığını da unutmayın. Üreme için çeşitli kimyasal durumlar ve dengelerdeki karmaşık molekül sistemleri gereklidir.

Zaten Var Olan Bir Organizmayı Simüle Etmeye Dönme

$S$

$\mathcal{A}$$S$

Açık uçluluk, Hak Sahibi Olmak İçin Doğrulama Gerektirir

Silico uygulamalarında en önemli kısıtlama, hiçbir zaman gerçekten açık uçlu olamayacaklarıdır.

Bu yazı itibariyle, simülasyon sisteminin dışında simüle edileni çoğaltmanın bir yolu yoktur. Nanoteknoloji 3D inşaat ve montaj unsimulated evrene canlı simülasyonları geçirebilirsiniz bir noktaya ulaşır kadar, bu simülasyonlar bu şekilde kapalı uçlu ve viyabiliteleri vito içinde test edilmedi. Açık uçlu simülasyonların bunları doğrulamanın herhangi bir yolu olmadan değeri, eğlence dışında esasen sıfırdır.

Dijital simülasyon alanında bile, bu teknoloji ilerledikçe, von Neumann'ın evrensel yapıcısına yakın bir şey bile gerçekleştirilmedi. Her ne kadar genel fonksiyonel kopya kurucuları Scheme, LISP, C ++, Java ve daha sonraki dillerde mevcut olsa da, bu, bilgisayarlarda yaşayan nesnelere yönelik küçük bir adımdır.

Dijital Çorba

$\mathcal{A}$$S$$S$

Primordial dijital çorba ile ilgili sorun, kombine patlamanın biridir. Yeryüzünde 510 milyon kilometrekare Km vardır ve sadece üç yaşam kaynağı kategorisi mümkündür.

• Mevcut tahminler düzeltilmeye yakın, dünyanın 4.54 milyar yıl önce oluştuğu ve 3.5 milyar yıl önce son derece ilkel hayatın ortaya çıktığı
• Kanada'da bulunan ve 3.95 milyar yıllık olduğu iddia edilen organik malzeme, gezegen oluşumu ve üzerindeki yaşam oluşumu ile daha eski karasal yaşam arasındaki boşluğu kısaltmaktadır.
• Vladimir Vernadsky'nin hayatın önceden var olan dünyaya sahip olabileceği yorumu sadece bir olasılıktan daha fazlası

$(4.54 - 3.5) \cdot 10^9 \cdot 510 \cdot 10^6$

Nanobesin 20 nm çapında olması ve ortaya çıkmanın sadece bir saniye sürmesi olasılığı ile, üç boyutun hepsinde en az% 50 örtüşmeli sonlu elemanlarda zaman içinde üç uzay boyutunda simüle etmek zorundayız.

İsviçre'nin iki kat yüksekliğindeki kuantum bilgisayarla, hesaplama süresi dünyadaki ortalama türlerin süresini büyük ölçüde aşacaktır. İnsanların hesaplama tamamlanmadan neslinin tükenmesi muhtemeldir.

Bulunan en eski fosillerin tarihlenmesi yeryüzünün tarihlenmesiyle birleşirken, hayat yeryüzünde hızla ortaya çıkmış gibi görünebilir, ancak bu mantıklı bir sonuç değildir. Eğer dünya yeterince soğur soğmaz yaşam oluşursa ve geri kalan milyarlarca yıl içinde sürekli bir ortaya çıkış kanıtı bulunmazsa, Vernadsky'nin yaşamın, onu vuran bir ya da daha fazla bedenden dünyaya gelmesi sonucu ortaya çıkması daha olası hale gelir.

Eğer durum buysa, o zaman tüm varsayımlar düşerse, hayatın bir başlangıcı olup olmadığı sorusunu sormak gerekir.

Hayatı Simüle Etmek ve Oluşumunu Simüle Etmek

$\mathcal{A}$$S$$S$

$\mathcal{B}$$S$$\mathcal{A}$$\mathcal{B}$

Bir bilgisayar dışındaki fiziğin simülasyona uyumu imkansız olabilir. Simüle edilmiş yaşamın, bir robotik sistemde somutlaştırıldığı zaman, aslında dikkate alınacak olup olmadığı, türlerin yeterince dayanması halinde, yaşam soyundan gelenlerimize bırakılacaktır.

Dipnotlar

[1] Klasik vakalar, Yerçekimi Yasasına yol veren güneş merkezli Kopernik sistemini içerir; bu yasa, Merkür yörüngesinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi ve ışığın güneşe yakın eğriliği ile gösterildiği gibi genel göreliliğe yaklaşık bir yaklaşım olarak gösterilir. Lavoisier'in oksijen keşfinin ışığı ve Gödel tarafından ikinci eksiklik teoreminde çürütülen ve daha sonra (hesaplanabilirlik açısından) Turing'in bütünlük teoremiyle kısmen telafi edilen kapalı bir sembolik sistem içinde gerçeğin mutlak doğruluğu.

Olumsuz olduğunu kanıtlamak zor olsa da, bunun yapıldığını düşünmüyorum.

Düşük seviyeli özelliklerin en gelişmiş simülasyonları, bilimsel uzlaşmanın bunun gerçekte gerçekleştiğini iddia ettiği yeterince büyük zaman ölçeklerinde yeterince büyük popülasyonları simüle etmek için ölçeklendirme yeteneğine sahip değildir.

Kimyayla doğrudan ilgilenmediğinizi, ancak bazı soyut substratlarla ilgilendiğinizi söylemenize rağmen, meydan okumanın bir örneği olarak kimyayı kullanıyorum. Çünkü yeterince zengin ortaya çıkan davranışa sahip basitleştirilmiş bir alt tabaka oluşturmak önemsiz değildir. Kimyasal elementlerin temel olarak daha büyük fiziksel yapılarda nasıl birleştikleri (farklı bağlanma mekanizmaları yoluyla) ile ilgili kuralları vardır ve sadece yaklaşık bir düzine atom türü söz konusudur. Aslında en düşük seviyede oldukça basit ve izlenebilir. Sorunlar, yapı - birim "moleküllerin (DNA / RNA bazları, protein peptitleri, lipitler, şeker bazları vb.) Çoklu ölçeklerinden, bu birimlerden polimerler oluşturmak, polimerler arasındaki etkileşimler, bu etkileşimler tarafından inşa edilen ve parçalanan fiziksel yapılar her biri daha karmaşık davranışlar gösterir. Bu yapısal hiyerarşi, doğrudan üst düzey birimlere doğrudan beslenmeyen kendi kendini kopyalayan makineler için muhtemelen gereklidir. Sorunuzda, tasarlanmamış, ortaya çıkan kendini çoğaltma bulmak istiyorsunuz. . . bu nedenle bu üst düzey birimlerde yemleme muhtemelen hile olarak sayılır.

Muhtemelen kendi kendini kopyalamaktan uzak olan Miller-Urey deneyini bile doğru bir şekilde taklit etmek için hesaplama gücümüz yok - kimyasal simülasyonlar silico'daki protein katlama hesaplamaları gibi şeylerle sınırlıdır ve bunlar gerçek zamanlı olmaktan uzaktır. Bölmeye hazır hale gelen tek bir bakteri hücresinin içinde proteinler üretilir ve saniyede yüzlerce katlanır.

Yapılmış olan bir şey, kendi kendini kopyalayan bir makine yaratmaktır. Conway'in Hayat Oyunu'nda "İkizler" adında . Bu kendiliğinden yaratılmayan bir şekilde tasarlandı. Ancak, rastgele başlatma ile kendiliğinden oluşma ihtimali çok düşük, ancak sıfır olmayan bir şansa sahip olacaktır. Yine de çok kırılgan bir kopyalayıcı olurdu, diğer aktif elementlerle herhangi bir mutasyon veya çarpışma muhtemelen onu kıracaktır. İkizleri rasgele / kendiliğinden yaratma girişimi hesaplamaya uygun değildir.

$10^{30}$$10^8$yıl. Esas olarak, bunun bir İlk Darwinci Ata'yı yaratmak için yeterli olduğuna inanmaktadır - Occam'ın Razor'un en basit uyumlu açıklama arayışı ilkesini izleyerek temelde evrim teorisinin mantıklı bir ekstrapolasyonudur.

İlkel kopyalayıcılar düşündüğünüzden daha basit olabilir. Bu videoya göz atın:

Kendini Çoğaltma: Moleküller nasıl kendilerini kopyalarını yapabilirsiniz
_{[Kaynak: University of Groeningen]}

Gürültülü bir ortamda doğal mutasyona uğrarsınız. Ve işte, çoğaltma + mutasyon = evrim.

İlk cevaptaki Neil Slater'in açıkladığı gibi, kendini kopyalayan bir organizmanın dahili olarak nasıl çalıştığını anlamak zordur. Çünkü olası eylemlerin sayısı çok fazladır ve bunların hepsini evrimsel bir süreçte test etmek mümkün değildir. Biyokimyada problemi çözmek için kullanılan, moleküller arasındaki iletişimdir. Varsayım, hiyerarşik bir yapıya sahip sembolik bir dilin mevcut olduğu ve bu dilin daha karmaşık işlemleri açıklamaya izin verdiği yönündedir. Araştırma terimi Biosemiotics , alıntı:

“Genetik kodun deneysel kanıtı, hücreyi semiyotik bir sistem olarak sınıflandırmak için tek başına yeterli görünmüyordu, ancak Pattee, John von Neumann tarafından geliştirilen kendini kopyalayan otomata teorisiyle birleştirdiğimizde yeterli hale geldiğini savundu. “Barbieri, Marcello. "Biyosemiyotiklerin kısa bir tarihi." Biosemiotics 2.2 (2009): 221-245.

Kendi kendini kopyalayan sistemler oluşturmak mümkün olmadan önce mevcut doğal sistemler ayrıştırılmalıdır. Daha açık olmak gerekirse, bir “eylem ayrıştırıcısı” moleküllerin dilini kendi kendini kopyalama süreçlerinde yorumlar. Ayrıştırıcı çalıştıktan sonra onu yedek yönde kullanmak mümkündür, yani ayrıştırıcıya rastgele sinyaller koymak ve sonucun anlamsal düzeyde nasıl görüneceğini araştırmak anlamına gelir.