Слепой часовщик
Шрифт:
Люди, любящие приклеивать ярлыки «-измов», вероятно, назовут мой подход к пониманию работы чего-либо «иерархическим редукционизмом». Если вы читаете фешенебельные журналы для интеллектуалов, то вы, возможно, заметили, что «редукционизм» — это одно из тех понятий, которые (как, например, «грех») упоминают только люди, осуждающие его. Объявить себя редукционистом — это примерно то же, что признать себя людоедом (в определённых кругах, конечно). Но поскольку никто из нас не людоед, то никто из нас не является и настоящим редукционистом в каком-то веском смысле этого слова. Редукционист — это некто, которому все возражают, и кто существует только в воображении критиков. Этот мифический редукционист пытается объяснить сложные вещи прямо на уровне мельчайших частиц, и даже, в некоторых экстремальных версиях мифа, как сумму частей! С другой стороны — иерархический редукционизм объясняет сложную сущность на некотором конкретном уровне иерархии сложности, в терминах сущностей, лежащих только на один уровень ниже в иерархии; сущностей, которые сами по себе, вероятно, достаточно сложны, чтобы нуждаться далее в редукции до их собственных составных частей; и так далее. Это само собой разумеется — хотя мифический,
Мы начали этот подраздел вопросом о том, какое объяснение сложных вещей удовлетворило бы нас. Мы только что рассмотрели вопрос с точки зрения механизма: как это работает? Мы заключили, что поведение сложных объектов нужно объяснять в терминах взаимодействий между их составными частями, рассматриваемыми как последовательные слои иерархии. Но есть и вопрос другого вида — как сложная вещь впервые появилась. Этим вопросом вся наша книга интересуется особенно пристально, поэтому я не буду здесь об этом много говорить. Я лишь замечу, что здесь применяется тот же самый общий принцип, что и в понимании работы механизма. Сложная вещь — это вещь, существование которой мы не склонны полагать само собой разумеющимся, потому что она слишком «невероятна». Она не могла появиться в результате одного случайного события. Мы объясним её появление как результат постепенных, нарастающих, пошаговых преобразований более простых вещей, от изначального объекта, достаточно простого, чтобы он мог возникнуть случайно. Точно так же, как «редукционизм больших шагов» не работоспособен для объяснения работы механизма и должен быть заменён на серию маленьких пошаговых погружений вниз по иерархии, так мы не можем объяснить возникновение сложной вещи в единственном акте. Мы должны снова обратиться к серии мелких шагов, только уже разложенных последовательно во времени. Оксфордский физический химик Питер Аткинс свою красиво написанную книгу «Творение» начинает так:
Я возьму вашу мысль в путешествие. Это будет путешествие познания, путешествие на край пространства, времени и понимания. В нём я докажу, что в мире нет ничего, что невозможно понять, нет ничего, что было бы невозможно объяснить, и что всё в мире — необычно просто… много чего во Вселенной не нуждается в каком-то объяснении. Например, слоны. Раз уж молекулы научились конкурировать и создавать другие молекулы по своему образу и подобию, то слоны, и им подобные создания, неизбежно окажутся бродящим по саванне.
Аткинс принимает эволюцию сложных вещей (предмет нашей книги) неизбежной, раз уж создались соответствующие физические условия. Он интересуется, какими должны быть минимально необходимые физические условия, и каков должен быть минимум креативной деятельности очень ленивого творца, чтобы увидеть эту Вселенную, и позже — как однажды появились слоны и другие сложные вещи. Его ответ, ответ учёного-физика состоит в том, Творец мог бы быть абсолютно ленив. Чтобы понять начало существования всего сущего, нам необходимо постулировать некие фундаментальные первозданные единицы, представляющие собой или (по мнению некоторых физиков) буквально ничто, или (по мнению других физиков) единицы предельно простые — настолько, чтобы не нуждаться в чём-то столь грандиозном, как преднамеренное творение. Аткинс утверждает, что слоны и другие сложные вещи не нуждаются в каком-то объяснении. Но он говорит это потому, что он — учёный-физик, полагающий эволюционную теорию биологов данностью, не нуждающейся в доказательствах. На деле он не думает, что появление слонов не нуждается в объяснении, но имеет в виду, что он удовлетворён объяснениями биологов, которые могут объяснить происхождение слонов, если им дозволено использовать некоторые физические факты как данность. Его задача как физика, следовательно состоит в том, чтобы доказать законность использования этих фактов как данностей. И ему это удаётся. Моя позиция дополняет его позицию. Я — биолог. Я использую физические факты, факты изначальной простоты мира, как данность. Если меж физиками нет согласия о том, достаточно ли поняты те простые факты, то это не моя проблема. Моя задача состоит в объяснении существования слонов, и мира других сложных вещей, в терминах простых данностей, которые физики или уже понимают, или работают над выяснением. Проблема физиков — проблема происхождения первозданных сущностей и базовых законов природы. Проблема биолога — проблема сложности. Биолог старается объяснять функционирование и появление сложных вещей в понятиях вещей более простых. Он может считать свою задачу выполненной, когда он дошёл до объектов настолько простых, что их можно благополучно передавать физикам.
Я осознаю, что моя характеризация сложного объекта, как статистически невероятного в заранее заданном направлении, может выглядеть только моей новацией. Аналогично может выглядеть моя характеризация физики, как изучающей простые объекты. Если вы предпочитаете какое-то другое определение сложности — на здоровье, я был бы счастлив использовать и ваше определение для дискуссии. Но что для меня принципиально — независимо от того, что мы хотим называть статистически-невероятным-в заранее-заданном-направлении, это — важное свойство, нуждающееся в особых усилиях по объяснению. Это — как раз то свойство, которое характеризует биологические объекты в противопоставлении физическим. Объяснение, которое мы предложим, не должно противоречить законам физики. И в самом деле, оно использует законы физики и ничего кроме законов физики. Но оно трактует эти законы особым образом, который обычно не обсуждается в учебниках физики. Этот особый способ — способ Дарвина. Я вознакомлю вас с его сущностью в третьей главе под заголовком «Нарастающая селекция».
А пока я хочу взять пример с Пали и подчеркнуть величие проблемы, на объяснение которой мы осмелились, неимоверность биологической сложности, красоты и элегантности биологического замысла. Во второй главе расширенно обсуждается конкретный пример — ультразвуковой «радар» летучих мышей, открытый у них намного позже эпохи Пали. А здесь, в этой главе, я покажу иллюстрацию (рис. 1) (жаль, что у Пали не было электронного микроскопа! Он бы ему понравился) глаза с двумя последовательными увеличенными детализациями. В верхней части рисунка — разрез самого глаза. Этот уровень увеличения показывает глаз оптическим прибором — подобие его фотокамере очевидно. Ирисовая диафрагма отвечает за постоянное изменение апертуры (входного отверстия).
Рис. 1
Хрусталик, являющийся только частью сложной оптической системы глаза, отвечает за переменную часть фокусировки. Фокус меняется посредством сжатия хрусталика мышцами (у хамелеонов мышцы перемещают хрусталик вперёд или назад, совсем как в нашей фотокамере). Изображение рисуется на сетчатке, находящейся на задней стенке глаза, где оно воздействует на светочувствительные клетки.
В средней части рисунка 1 увеличенно показана маленькая секция сетчатки. Свет падает слева. Светочувствительные клетки находятся не на поверхности сетчатки, а заглублены в толщу тканей в ней и прикрыты от света. Об этой странной особенности я упомяну позже ещё раз. Путь света сначала проходит через слой клеток ганглиев, которые являются «электронным интерфейсом» между светочувствительными клетками и мозгом. Клетки ганглия ответствены за хитроумную предварительную обработку информации до её передачи в мозг, и поэтому слово «интерфейс» применительно к ним не вполне справедливо. Обозначение «периферийный компьютер» — было бы по отношению к ним правильнее. «Провода» от клеток ганглия, проходящие по поверхности сетчатки к «слепому пятну», где они проходят сквозь неё, формируют «магистральный кабель» в мозг — зрительный нерв. В сетчатке имеется около трёх миллионов клеток ганглия в «электронном интерфейсе», собирющем данные с примерно 125 миллионов светочувствительных клеток.
В нижней части рисунка — одна светочувствительная клетка, палочка. Глядя на изящную архитектуру этой клетки, вспомните тот факт, что эта прекрасная сложность повторена 125 миллионов раз в каждой сетчатке. И сопоставимая сложность повторена триллионы раз в других местах всего тела. 125 миллионов светочувствительных клеток примерно в 5000 раз превышают количество раздельно различимых точек на журнальной фотографии хорошего качества. Сложенные мембраны в правой части показанной палочки — это собственно собирающие свет структуры. Их слоистое строение увеличивает эффективность поглощения фотонов, элементарных частиц — переносчиков света. Если фотон не пойман первой мембраной, он может быть пойман второй, и так далее. Поэтому некоторые глаза способны обнаружить единственный фотон. Самые светочувствительные эмульсии фотоплёнок, доступные фотографам, требуют примерно в 25 раз больше фотонов, чтобы детектировать световую точку. Объекты, похожие на таблетки в средней части клетки, это, главным образом митохондрии. Митохондрии есть не только в светочувствительных клетках, но и в большинстве других клеток тела. Каждую митохондрию можно сравнить с химической фабрикой, которая, вырабатывая энергию, годную для потребления другими структурами, перерабатывает более 700 различных химических субстанций на своих длинных, переплетённых «сборочных конвейерах», натянутых на поверхности её запутанно свёрнутых внутренних мембран. Круглый шарик в левой части рисунка 1 — ядро. Наличие клеточного ядра тоже характерно из всех животных и растительных клеток. Как мы увидим в главе 5, каждое ядро содержит большую, дискретно закодированную базу данных, объём информации в которой превышает таковой во всех 30 томах «Британской энциклопедии» вместе взятых. И это — для каждой клетки, а не всех клеток тела, вместе взятых!
Клетка-палочка в нижней части рисунка — это одна единственная клетка. Общее количество клеток в теле (человека) — примерно 10 триллионов. И когда вы кушаете бифштекс, вы разрушаете информацию, эквивалентную по объёму более чем 100 миллиардам копий «Британской энциклопедии».
Глава 2. Удачный проект
Естественный отбор — это слепой часовщик. Он слеп, ибо не смотрит вперёд, не планирует результатов и не имеет никакой цели. Тем не менее, живые результаты естественного отбора несказанно впечатляют нас ощущением задуманности как бы высококвалифицированным часовщиком, впечатляют иллюзией запроектированности и запланированности.
Цель этой книги — разрешить этот парадокс к удовлетворению читателя, а цель этой главы — ещё более впечатлить читателя силой этой иллюзии задуманности. Мы рассмотрим конкретный пример и сделаем вывод, что Пали лишь прикоснулся к этой теме, настолько велика его сложность и красота замысла.
Мы можем говорить, что живое тело или орган хорошо разработаны, если они обладают особенностями, которые умный и опытный инженер мог встроить в них для достижения определённой разумной цели — такой, как полёт, плавание, видение, питание, размножение — или, говоря шире, для поддержки своего выживания и репликации генов организма. Нет необходимости предполагать, что замысел данного тела или органа — это лучшее из того, до чего инженер мог бы додуматься. Часто бывает, что лучшее достижение одного инженера, может быть в общем случае превзойдено лучшим достижением другого инженера, особенно если второй живёт позже в технологической истории. Но любой инженер может понять цель разработки объекта, даже если он разработан плохо, и обычно он может понять эту цель, изучая его структуру. В первой главе мы интересовались главным образом философскими аспектами. В этой главе я буду рассматривать конкретный пример, который, полагаю, произвёл бы впечатление на любого инженера — а именно сонар («радар») летучих мышей. Объясняя каждый пункт, я буду начинать с изложения проблемы, стоящей перед живой машиной; затем я буду рассматривать возможные решения этой проблемы, которые мог бы рассмотреть разумный инженер; и наконец — к решению, фактически принятому природой. Разумеется, наш пример для ллюстрации выбран почти произвольно. Если инженера увлечёт функционирование летучих мышей, его столь же увлекут другие бесчисленные примеры живых проектов.