Questo è il quattordicesimo post di una serie dedicata alla teoria dell’evoluzione per selezione naturale. Siamo nel libro di Richard Dawkins “Il Gene Egoista”, del 1976.

Riassunto. Ricordate che i geni creano i nostri cervelli e pre-programmano in essi alcuni comportamenti e tendenze di base (strategie). I geni sono poi selezionati dalla natura in base alla qualità delle strategie che programmano. Ma che tipo di strategie sono favorite dalla selezione naturale? Nell’episodio precedente Dawkins ha accennato al fatto che le strategie che finiscono per evolversi sono le “strategie evolutivamente stabili” (abbreviate con ESS). Una ESS è una strategia che, se viene adottata dalla maggioranza della popolazione, non può essere migliorata; cioè, a nessuno conviene deviare da quella strategia per adottarne un’altra.
A partire da oggi cominceremo a capire con esempi concreti come davvero funziona la teoria del gene egoista.

La parola a Dawkins.

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Come applicazione pratica [dell’idea di teoria evolutivamente stabile], considerate uno dei più semplici esempi ipotetici fatti da Maynard Smith. Supponiamo che, in una popolazione di una data specie, ci siano solo due tipi di strategie di combattimento , “colomba” e “falco”. (I nomi si riferiscono all’utilizzo umano convenzionale e non hanno connessione con le abitudini degli uccelli in questione: le colombe sono in realtà uccelli piuttosto aggressivi.) Qualunque individuo della nostra popolazione ipotetica è classificato come falco o come colomba. I falchi combattono sempre senza risparmiarsi e con più violenza possibile, ritirandosi solo quando sono seriamente feriti. Le colombe lanciano soltanto minacce, senza mai far male a nessuno. Se un falco si scontra con una colomba, la colomba scappa via subito, per cui non resta ferita. Se un falco si scontra con un falco continuano finché uno dei due non è seriamente ferito o morto. Se una colomba incontra un’altra colomba, nessuno si fa male; i due continuano a insultarsi l’un l’altro per molto tempo finché uno dei due si stanca o decide di non perdere altro tempo, e quindi si ritira. Per ora, assumiamo che un individuo non abbia alcun modo di capire, in anticipo, se un dato rivale è falco o colomba. Lo scopre solo combattendoci, e non ha memoria dei combattimenti passati con particolari individui per guidarlo.

Ora, come convenzione puramente arbitraria, assegniamo dei “punti” ai contendenti. Diciamo 50 punti per chi vince, 0 per chi perde, -100 per chi resta seriamente ferito, e -10 per chi perde tempo facendo un lungo combattimento. Questi punti si possono pensare come direttamente convertibili nella moneta della sopravvivenza dei geni. Un individuo che vince molti punti, cioè che ha in media un guadagno, è un individuo che lascia molti geni dietro di lui, nel pool di geni. Entro certi larghi limiti, i valori numerici esatti non contano, ma ci aiutano a ragionare sul problema. (altro…)

 

Questo è il tredicesimo post di una serie dedicata alla teoria dell’evoluzione per selezione naturale. Siamo nel libro di Richard Dawkins “Il Gene Egoista”, del 1976.
Inizia con questo episodio la parte più bella e sorprendente del libro.
Abbiamo già visto che i geni “programmano” i nostri cervelli fornendo loro delle strategie generali da seguire. Da quel momento in poi, i geni vengono selezionati dalla natura in base alla qualità delle strategie che producono. La cosa sorprendente, che vedremo a partire da oggi, è che i geni che vengono selezionati sono quelli che programmano nei cervelli altruismo, generosità e gentilezza. Insomma, tutti questi sentimenti di base sono stati creati dalla selezione naturale. Il motivo per cui esistono è che i geni che producono un cervello altruista aumentano la propria probabilità di sopravvivenza rispetto ai geni che producono un cervello completamente egoista. Naturalmente non dobbiamo aspettarci che l’altruismo e la gentilezza delle macchine di sopravvivenza siano indiscriminati e illimitati: i geni di successo sono quelli che producono cervelli capaci di altruismo in certi casi e di egoismo in altri casi. Inizia ora una lunga serie di post che illustra con molti esempi questi meccanismi. Questo post è particolamente importante perché introduce la teoria dei giochi e il concetto di strategia evolutivamente stabile (ESS). La parola a Dawkins.

Capitolo 5

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Per una macchina di sopravvivenza, un’altra macchina di sopravvivenza (che non sia suo figlio o un altro parente stretto) è parte dell’ambiente, come una roccia o un fiume o un pezzo di cibo. E’ qualcosa che si mette di traverso, oppure qualcosa che può essere sfruttato. Differisce dalle rocce e dai fiumi per un aspetto importante: tende a rispondere se viene colpita. Questo perché anch’essa è una macchina che contiene i propri geni immortali in custodia per il futuro, ed anch’essa non si fermerà di fronte a nulla per preservarli. La selezione naturale favorisce quei geni che controllano le loro macchine di sopravvivenza in modo da sfruttare l’ambiente nel modo migliore. Questo include sfruttare al meglio le altre macchine di sopravvivenza, sia della stessa specie che di specie differenti.

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Le macchine di sopravvivenza di specie diverse si influenzano tra loro in vari modi. Possono essere predatori o prede, parassiti o ospiti di parassiti, o in competizione tra loro per risorse scarse. Le macchine di sopravvivenza possono essere sfruttate in vari modi. [Ad esempio, le orchidee inducono le api a copulare coi loro fiori, a causa della loro forte somiglianza con le api femmine. Ciò che l’orchidea ottiene da questo inganno è l’impollinazione, perché un’ape che venga ingannata da due orchidee trasporterà il polline dall’una all’altra. Come altro esempio, le lucciole attraggono i loro partner lampeggiando di fronte a loro. Ogni specie di lucciola ha la sua particolare sequenza di lampeggio, il che impedisce la confusione tra le varie specie, e la conseguente dannosa ibridazione. Proprio come i marinai ricercano la sequenza di lampeggio di un preciso faro, le lucciole ricercano sequenze della propria specie. Le femmine del genere Photuris hanno “scoperto” che possono attirare i maschi del genere Photinus se imitano il codice di lampeggio di una femmina Photinus. Così fanno, e quando un maschio Photinus cade nell’imbroglio e si avvicina alla femmina, viene da essa sommariamente mangiato.] (altro…)

 

Questo è il dodicesimo post di una serie dedicata alla teoria dell’evoluzione per selezione naturale. Siamo nel libro di Richard Dawkins “Il Gene Egoista”, del 1976.

Nell’episodio precedente abbiamo visto che i geni, nel costruire i nostri corpi, devono svolgere un compito simile alla predizione del futuro: devono “scegliere” per noi delle caratteristiche che aumentino, anche di pochissimo, la nostra probabilità di sopravvivenza (e quindi la probabilità di sopravvivenza dei geni stessi). D’altra parte è bene capire che questa metafora della “predizione” è solo una metafora: i geni non capiscono nulla di ciò che stanno facendo. Non hanno una mente. E come fanno i geni, senza avere una mente, a prendere decisioni corrette? Semplicemente, i geni mutano a caso. Quei geni che per caso infondono nei corpi un vantaggio (seppur microscopico ed infinitesimale) vengono automaticamente selezionati dalla natura, e gli altri vengono automaticamente scartati. Questi piccoli miglioramenti si accumulano, nell’arco delle generazioni, fino a produrre organi complessi come l’occhio o il cervello. In questo modo i geni “inventano” (fra virgolette!) la varietà di caratteristiche nei corpi biologici, e nel nostro corpo. Una delle tante “invenzioni” fatte dai geni è il cervello, e la simulazione del mondo da esso effettuata. La parola a Dawkins.

4. La macchina dei geni (seguito)

Le strategie di apprendimento sono state usate in alcuni programmi che giocano a scacchi. Questi programmi diventano più bravi man mano che giocano contro avversari umani o contro altri computer. Sebbene siano dotati di un repertorio di regole e tattiche, essi hanno anche una piccola componente di casualità inserita nella loro procedura di decisione. Essi registrano le decisioni passate e, ogni volta che vincono una partita, aumentano leggermente il peso attribuito alle tattiche che hanno preceduto la vittoria, così da avere una probabilità maggiore di scegliere le stesse tattiche la prossima volta.

Uno dei metodi più interessanti di predire il futuro è la simulazione. Se un generale vuole sapere se un dato piano militare sarà migliore dei piani alternativi, ha un problema di predizione. Sono in gioco delle quantità non note, come il tempo, il morale delle sue truppe e le possibili contromisure del nemico. Un modo di scoprire se un piano è buono è attuarlo sul campo di battaglia e vedere che succede, ma non è desiderabile usare questo test per tutti i piani ipotetici che vengono in mente, se non altro perché la quantità di giovani disposti a morire “per il loro Paese” è limitata, e la quantità di piani possibili è molto grande. E’ meglio mettere alla prova i vari piani per finta, anziché sul serio. Questo può avvenire con esercitazioni con munizioni a salve, ma anche questo è costoso in termini di materiale e tempo. Più economicamente, si può fare un gioco di guerra, con soldati di latta e carri armati giocattolo che vengono spostati su una grossa mappa. (altro…)

Questo è l’undicesimo post di una serie dedicata alla teoria dell’evoluzione per selezione naturale e al libro di Richard Dawkins “Il Gene Egoista”, del 1976.

Nel precedente episodio avevamo visto un’affascinante analogia tra i geni e gli abitanti di Andromeda. Gli abitanti di Andromeda, non potendo prendere decisioni abbastanza rapidamente, delegano queste decisioni ad un computer. I geni fanno lo stesso, ed il computer in questione è il nostro cervello.

Nel momento in cui costruiscono cervelli, i geni cominciano ad essere selezionati per la qualità dei cervelli che costruiscono: la selezione naturale favorisce quei geni che costruiscono cervelli capaci di prendere decisioni corrette, in quanto ciò aumenta le probabilità di sopravvivenza dei geni stessi.

C’era anche una seconda analogia tra i geni e gli abitanti di Andromeda: così come gli abitanti di Andromeda non sapevano su quale pianeta il computer sarebbe stato costruito, così i geni non sanno in che ambiente la macchina di sopravvivenza si troverà a nascere. Ad esempio, non sanno se dovrà vivere in un paese caldo o in un paese freddo, e così via. D’altra parte, i geni possono fare buone previsioni sulle caratteristiche dell’ambiente, come ci illustrerà Dawkins in questo episodio.

4. La macchina dei geni (seguito)

Come ci ha fatto notare J. Z. Young, i geni devono svolgere un compito analogo alla predizione. Quando una macchina di sopravvivenza sta venendo costruita e si trova ancora allo stadio embrionale, prima di nascere, i pericoli e i problemi che essa dovrà affrontare non si sono ancora manifestati e si manifesteranno soltanto in futuro. Chi può dire quali carnivori la aspetteranno in agguato dietro quali cespugli, o quale velocissima preda sfreccerà zig-zagando lungo il suo percorso? Nessun profeta umano, né alcun gene, può dirlo. Ma si possono fare alcune predizioni generiche. I geni degli orsi polari possono tranquillamente predire che il futuro della loro macchina di sopravvivenza non ancora nata sarà freddo. Essi non pensano a questa come una profezia; anzi non pensano affatto: costruiscono soltanto una spessa pelliccia, perché questo è ciò che hanno sempre fatto nei corpi precedenti, ed è per questo che esistono ancora nel pool di geni. Essi predicono anche che il terreno sarà coperto di neve, e la loro predizione si concretizza nel rendere la pelliccia bianca e quindi mimetica. Se il clima dell’artico cambiasse così rapidamente che il piccolo orso si trovasse a nascere in un deserto tropicale, le predizioni dei geni sarebbero sbagliate, e loro ne pagherebbero la penalità. Il piccolo orso morirebbe, e loro morirebbero dentro di lui.

La predizione in un mondo complesso è una questione di probabilità. Ogni decisione presa da una macchina di sopravvivenza è un gioco d’azzardo, e la specialità dei geni è programmare i cervelli in modo che prendano decisioni mediamente vantaggiose. La moneta in uso nel casinò dell’evoluzione è la sopravvivenza, e precisamente la sopravvivenza del gene, ma per molti scopi possiamo approssimarla con la sopravvivenza dell’individuo. Se ti avvicini al pozzo per bere, aumenti il rischio di essere mangiato da predatori che si guadagnano da vivere aspettando in agguato vicino ai pozzi. Se invece non vai al pozzo, prima o poi morirai di sete. Ci sono dei rischi ovunque ti volti, e devi prendere la decisione che massimizza le probabilità di sopravvivenza a lungo termine dei tuoi geni. Forse la politica migliore è posticipare la bevuta fino a che non hai molta sete, poi recarti al pozzo e bere il più possibile, il modo che ti duri molto. In questo modo riduci il numero di visite al pozzo, ma devi passare molto tempo con la testa abbassata quando stai bevendo. In alternativa, la miglior scommessa potrebbe essere bere poco e spesso, rubando rapidi sorsi d’acqua mentre corri via dal pozzo. Quale sia la strategia migliore dipende da una grande quantità di fattori, non ultimo l’abitudine di caccia dei predatori, la quale a sua volta si è evoluta per essere massimamente efficiente dal loro punto di vista. Un qualche tipo di valutazione delle probabilità deve essere fatto. Ma naturalmente non dobbiamo pensare che gli animali facciano questi calcoli consciamente. Dobbiamo solo credere che quegli individui, i cui geni costruiscono cervelli che giocano d’azzardo correttamente, hanno, come diretta conseguenza, più probabilità di sopravvivere, e quindi di propagare quegli stessi geni. (altro…)

Questo episodio è uno dei più importanti e sorprendenti dell’intero libro. Da non perdere.
Questo è il decimo post di una serie dedicata alla teoria dell’evoluzione per selezione naturale e al libro di Richard Dawkins “Il Gene Egoista”, del 1976.

Il concetto centrale dell’episodio è questo: i geni non possono controllare direttamente il nostro comportamento, perché nella vita è spesso necessario prendere decisioni molto rapide per poter sopravvivere, e i geni sono troppo lenti per far ciò; quindi, i geni hanno ideato uno stratagemma: costruiscono dei computer capaci di prendere decisioni rapide al posto loro. Questi computer sono i nostri cervelli. Dawkins fornisce una formidabile analogia per farci comprendere la situazione: un gene che costruisce il nostro cervello è come un programmatore che scrive un programma di scacchi: proprio come il programma di scacchi, una volta programmato ed attivato, gioca interamente da solo, così il nostro cervello, dopo essere stato programmato dai geni, prende autonomamente le sue decisioni nella vita. Così come il programmatore non ha idea di che scelte prenderà il suo programma di scacchi una volta attivato, così i geni non hanno idea delle decisioni che il cervello sta prendendo. Dawkins fornisce anche una seconda analogia, che coinvolge gli alieni , e che non voglio anticiparvi.

La parola a Dawkins.

Perché esiste la mente (2)

È un fraintendimento comune pensare che, poiché una macchina come un missile teleguidato è stata originariamente progettata e costruita consapevolmente da un uomo, allora deve essere anche sotto il controllo diretto di un uomo. Un’altra variante di questa fallacia è “i computer non giocano davvero a scacchi, perché si limitano a fare ciò che è stato detto loro da un operatore umano”. È importante capire perché questa è una fallacia, altrimenti non riusciremo a comprendere in che senso i geni possano ‘controllare’ il nostro comportamento. Gli scacchi computerizzati sono un ottimo esempio per illustrare la situazione, quindi li discuterò brevemente.

I computer non giocano ancora bene a scacchi come i campioni umani, ma hanno raggiunto lo standard di un bravo dilettante. [Qualche anno fa, Kasparov è stato sconfitto dal programma di scacchi Deep Blue, NdM.] . Per essere più precisi bisognerebbe dire che i programmi hanno raggiunto lo standard di un bravo dilettante, perché un programma non è legato a un computer specifico, ma può funzionare su molti computer diversi. Ora, qual è il ruolo del programmatore umano? Per prima cosa, mettiamo in chiaro che egli non manipola il computer di tanto in tanto, come un burattinaio che tira i fili. Questo significherebbe barare. Invece lui scrive il programma, lo inserisce nel computer, e da quel momento in poi il computer viene lasciato a se stesso: non c’è più alcun intervento umano, tranne quando l’avversario digita le sue mosse. Forse che il programmatore ha previsto tutte le possibili posizioni degli scacchi sulla scacchiera, e ha dato al computer una lunga lista di tutte le mosse buone, una per ogni possibile situazione? Niente di tutto questo, perché il numero di posizioni possibili negli scacchi è così grande che il mondo intero terminerebbe prima che la lista fosse completata. Per la stessa ragione, il computer non si può programmare in modo da valutare “nella sua testa” tutte le possibili mosse, e tutte le possibili contromosse, fino a che non trova una strategia vincente. Infatti il numero di partite di scacchi ipotetiche che dovrebbe valutare in questo modo è maggiore del numero di atomi nella galassia. Quindi non funzionano queste non-soluzioni banali al problema di programmare un computer per giocare a scacchi. In realtà è un problema enormemente difficile, e non sorprende affatto che i migliori programmi non abbiano ancora raggiunto lo status di campione del mondo. (altro…)

Questo è il nono post di una serie dedicata alla teoria dell’evoluzione per selezione naturale e al libro di Richard Dawkins “Il Gene Egoista”, del 1976.
Questo episodio è piuttosto lungo ed ho dovuto dividerlo in due parti. In esso Dawkins illustra come la mente si sia potuta evolvere per selezione naturale. In breve, i cervelli sono dei veri e propri computer che permettono alle macchine di sopravvivenza di aumentare le proprie probabilità di sopravvivenza, effettuando simulazioni del mondo. (Come disse brillantemente Karl Popper, i cervelli “permettono alle nostre ipotesi di morire al posto nostro”.).

Siamo all’inizio del capitolo 4, “la macchina dei geni”. La parola a Dawkins.

Perché esiste la mente (parte 1)

Le macchine di sopravvivenza nacquero come un involucro passivo per i geni, e fornivano poco più di un muro per proteggerli dagli attacchi chimici dei loro rivali e dal bombardamento molecolare accidentale. Nei primi giorni esse si “cibavano” di molecole organiche facilmente reperibili nel brodo primordiale. Questa vita comoda giunse al termine quando il cibo organico nel brodo, che era stato lentamente costruito grazie all’influenza energetica di secoli di luce solare, si esaurì completamente. Un ramo fondamentale delle macchine di sopravvivenza, oggi noto come ‘piante’, cominciò ad usare direttamente la luce solare per costruire molecole complesse a partire da molecole semplici, riabilitando ad una velocità molto più alta i processi sintetici del brodo originale. Un altro ramo, oggi noto come animali, “scoprì” come sfruttare il lavoro chimico delle piante, mangiandole, o mangiando altri animali. Entrambi questi rami principali di macchine di sopravvivenza evolvevano trucchi sempre più ingegnosi per aumentare la propria efficienza nei loro vari modi di vivere, e nuovi modi di vivere venivano inaugurati di continuo. Si evolvevano sotto-rami e sotto-sotto-rami, ognuno altamente specializzato in un modo preciso di guadagnarsi da vivere: nel mare, sulla terra, nell’aria, sotto terra, sugli alberi, dentro altri corpi viventi. Questa ripetuta diramazione ha dato luce all’immensa varietà di animali e piante che oggi è così impressionante per noi.

Gli animali e le piante si evolvevano in corpi di molte cellule, dove ogni singola cellula riceveva una copia completa di tutti i geni. Questa cosa avvenne indipendentemente tante volte [..]. Alcune persone usano la metafora della colonia, descrivendo un corpo come una colonia di cellule. Io preferisco pensare al corpo come una colonia di geni, e alla cellula come una conveniente unità di funzionamento per le industrie chimiche dei geni. (altro…)

Questo è l’ottavo post di una serie dedicata alla teoria dell’evoluzione per selezione naturale, e specialmente al libro di Richard Dawkins “Il Gene Egoista”, del 1976.

Prima di leggere questo episodio, assicuratevi di aver letto almeno la seconda metà dell’episodio precedente, in particolare l’analogia tra geni e rematori, e il successivo esempio sui denti degli erbivori e dei carnivori. (Il succo era che un gene di successo, per essere selezionato, deve essere bravo a cooperare con gli altri geni).

La teoria esposta da Dawkins in questo episodio spiega come un gene “letale”, che provoca la morte in vecchiaia, possa tuttavia avere successo e diffondersi nel pool genetico per il semplice fatto che si attiva tardi, quando l’individuo si è già riprodotto. Nel seguito dell’episodio, Dawkins espone due interessanti modi di prolungare la vita umana!

3. Spirali immortali (seguito)

Questa è un’idea sottile e complicata. È complicata perché “l’ambiente” di un gene consiste in gran parte di altri geni, ciascuno dei quali è a sua volta selezionato per la sua capacità di cooperare con i geni che lo circondano. Esiste in effetti un’analogia adeguata a spiegare questo punto sottile, ma non deriva dall’esperienza di tutti i giorni: è l’analogia con la “teoria dei giochi”, che sarà discussa nel capitolo 5 quando si parlerà delle situazioni di aggressione fra singoli animali. Rimando quindi ogni ulteriore discussione di questo punto alla fine di quel capitolo e ritorno al messaggio centrale di questo, cioè che è meglio identificare l’unità base della selezione naturale non con la specie né con la popolazione né con l’individuo, ma con una piccola unità di materiale genetico che è conveniente etichettare come il gene.

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Perché non viviamo per sempre?

La questione del perché moriamo di vecchiaia è complessa e i dettagli esulano dagli scopi di questo libro. Oltre a ragioni particolari ne sono state proposte alcune più generali. Per esempio, una teoria è che la senilità rappresenti un accumulo di errori di copiatura deleteri e di altri danni genetici che avvengono nel corso della vita dell’individuo. Un’altra teoria, dovuta a Sir Peter Medawar, è un buon esempio di pensiero evoluzionistico in termini della selezione del gene. Medawar per prima cosa rigetta argomenti tradizionali come “i vecchi muoiono per un atto di altruismo verso il resto della specie, perché se restassero in vita quando sono troppo decrepiti per riprodursi affollerebbero il mondo senza scopo”. Come fa notare Medawar, questo è un argomento circolare, che dà per scontato quello che vuole provare, cioè che gli animali vecchi sono troppo decrepiti per riprodursi. È anche un modo ingenuo di esporre la selezione di gruppo o di specie, sebbene quella parte possa essere riformulata in termini più corretti. La teoria di Medawar ha invece una logica stringente che possiamo ricostruire nel modo seguente. (altro…)

 

Questo è il settimo post di una serie dedicata alla teoria dell’evoluzione per selezione naturale, e specialmente al libro di Richard Dawkins “Il Gene Egoista”, del 1976.

Nella prima metà di questo episodio Dawkins termina la parte nozionistica del libro (introducendo in modo accessibile a chiunque i concetti di “alleli”, “crossing-over”, “pool di geni”). Nella seconda metà trae delle affascinanti considerazioni, osservando il mondo dal punto di vista non dell’individuo ma del gene.

3. Spirali immortali (seguito)

Ho detto che i piani per costruire un corpo umano sono divisi in 46 volumi. In realtà questo è troppo semplicistico. La verità è più curiosa. I 46 cromosomi consistono di 23 coppie di cromosomi. Potremmo dire che, archiviati nel nucleo di ogni cellula, ci sono due insiemi alternativi di 23 volumi dei piani architettonici. Chiamateli volume 1a e 1b, volume 2a e volume 2b., eccetera, fino a volume 23a e volume 23b. Naturalmente i numeri identificativi che uso per i volumi e, poi, per le pagine, sono puramente arbitrari.

Noi riceviamo ogni cromosoma intatto da uno dei due genitori, nelle cui ovaie o testicoli esso fu assemblato. I volumi 1a, 2a, 3a, …, vengono, diciamo, dal padre. I volumi 1b, 2b, 3b, …, vengono dalla madre. In pratica è molto difficile, ma in teoria potreste guardare con il microscopio i 46 cromosomi in una qualunque delle vostre cellule, e identificare quei 23 che vengono dal padre e quei 23 che vengono dalla madre. (altro…)