От Чарльза Дарвина на эволюционные биологи изо всех сил пытались объяснить самоотверженное поведение. Если развитие – все о выживании наиболее приспособленных, то, почему, животные от пчел людям помогают другим, когда это может повредить их или их возможности воспроизвести?
Моделирования миниатюрных роботов, «развивающих» поведения помощи, теперь обеспечили возможный ответ, подтвердив 47-летнюю теорию, недавно подвергнувшуюся нападению: Мы помогаем тем, кто больше всего связан с нами, потому что они в состоянии передать некоторые наши гены к следующему поколению.Для всех организмов конечная цель должна передать гены.
Проблема с альтруизмом состоит в том, что принесение в жертву отдельной прибыли для большей пользы может поставить под угрозу ту цель. В 1960-х биолог В. Д. Гамильтон указал, что, фактически, можно было все еще передать гены, или по крайней мере некоторые из них, путем помощи родственнику. Согласно его теории семейного отбора, чем ближе родственник, тем больше это косвенное преимущество и, поэтому, больше помощник должно быть готово пожертвовать в помощи тому родственнику.Исследования муравьев, ос, пчел, и термитов, среди других, подтвердили эту идею.
Но исследователи никогда не могли вполне проверять теорию, потому что они не могли придавить точно, что стоимость и преимущества были или изучают их по многим поколениям, должен был видеть развитие в действии. И недавно несколько исследователей бросили вызов идее, что связанность необходима для развития альтруизма, хотя у них есть свои собственные критики.
Лорент Келлер из университета Лозанны в Швейцарии задался вопросом, мог ли бы он решить дебаты с помощью машинного моделирования. Он и roboticists Маркус Вэйбель и Дарио Флореано, оба из Политехнической школы Federale Лозанны, начали с реальных роботов, которые всего несколько сантиметров высотой. Роботы имеют два независимо операционных колеса и «нервную систему», составленную из датчиков и камеры, позволяющих им обнаруживать маленькие диски — стенд в для еды.Роботы, учащиеся разделить.
Дарио Флореано объясняет, как развивающиеся роботы работают.Кредит: новости EPFLБольше научных видео новостейИсследователи тогда создали виртуальные представления этих роботов на компьютере так, чтобы они могли наблюдать развитие роботов в течение долгого времени.
В реальной жизни случайные мутации растут по многим поколениям, приводя к адаптации, помогающей организмам лучше остаться в живых в их окружающей среде. В моделировании исследователи тиражировали этот процесс беспорядочно переменным сильные места различных связей, составивших нервные системы роботов.
Некоторые из этих «мутаций» помогли роботам лучше собрать продовольственные диски, в то время как некоторые сделали роботы менее эффективными в задаче.Моделирования бежали за сотнями раундов, каждый раз выбирая лучших продовольственных собирателей и отбирая другие.
Процесс подражает естественному отбору, когда только самые «подходящие» роботы умножаются (в форме клона) в последующих раундах. Время от времени исследователи проверили свои имитационные результаты путем программирования реального робота с тем же набором мутаций. Виртуальные и реальные роботы вели себя, точно так же говорит Флореано.
Как только бригада была довольна виртуальной окружающей средой развития, которую она настроила, она добавила новый поворот: Это позволило роботам разделять продовольственные диски друг с другом. Если гипотеза Гамильтона была правильна, «успешные» виртуальные роботы, вероятно, будут теми, которые были тесно связанной и общей едой друг с другом; это помогло бы гарантировать, что по крайней мере один из них – и некоторых генов обоих — доберется до следующего раунда. (Два робота со скромной суммой продовольственных дисков, более вероятно, были бы оба сокращены от моделирования, но если бы один робот дал всю свою еду к второму роботу, что второй робот, вероятно, сделал бы следующий круг.) И действительно, альтруизм, быстро развитый в моделировании, с большим разделением еды в группах, где роботы были более связаны, сообщают исследователи онлайн сегодня в Биологии PLoS. Чем более тесно связанный роботы, тем более быстрый они сотрудничали." Это показывает, насколько общий [теория], являетесь ли Вы насекомым, человеком или роботом», говорит Флореано.
«Это – очень оригинальный подход», говорит эволюционная Золотая монета с изображением Якова I биолога Boomsma Копенгагенского университета в Дании. «Результаты удивительно ясны учитывая всю грязную динамику, которая, возможно, появилась… и показывает убедительно, как правление чрезвычайно надежного Гамильтона».Но Гарвардский университет theortician Мартин Ноуок более осторожен о том, чтобы делать выводы на основе машинных моделирований.
Виртуальные роботы не являются стендом в для реальной жизни, говорит он». [Работа] ничего не говорит нам о том, делает ли правление Гамильтона правильное предсказание для фактических биологических систем», говорит он.