2023.10.06

BigThink要約:進化が問題解決マシンを作り出す方法

marugotoyoten

哲学者であるマイケル・レヴィンが「進化が問題解決マシンを作り出す方法」について語りました。この動画の要点と要約をまとめました

スピーカー

マイケル・レヴィン

専門分野:哲学
経歴:アメリカの哲学者、マイケル・レヴィンは、1943年生まれです。

３つの要点

要点１
進化の理論は問題解決マシンを作り出すことに関わる
要点２
生物学は高レベル指令を利用して既存の能力を活用する
要点３
進化は柔軟性を持ち、環境の変化に対応する能力を持つ

要約

進化の理論と問題解決マシン
進化の理論について初めて聞いたとき、私は懐疑的でした。どのようにランダムな変化が実際にシステムを改善できるのでしょうか？しかし、もっと学ぶうちに、進化は問題の特定の解を見つけることではなく、問題解決マシンを作り出すことに関わることに気付きました。これらのマシンは、生物の形態で進化し、環境や遺伝的な構成に関する仮定なしに問題を解決することに非常に優れています。進化のデフォルトのプロセスがどれだけ適応性があり、豊かであるかは驚くべきことです。

生物学における高レベル指令の力
カエルの胚において、私たちはどこでも目を作るように細胞に指示することができることを知っていましたか？本当です！「ピカソのオタマジャクシ」と呼ばれる実験により、科学者たちは細胞のグループに高レベルの指令を与えることで、生物学的なシステムの既存の能力を活用することができることを示しました。生物学は、細胞の振る舞いを変えるための大規模なトリガーを使用し、詳細な部分は下位レベルに任せることで目標を達成しています。このアプローチによって、生物学は驚くべきことを成し遂げるための行動形成信号を利用しています。

進化の柔軟性
進化はハードウェアのすべての可能なマイクロ状態を探索するだけでなく、振る舞いを形成する信号も探索します。つまり、状況が変わっても、生物の個々の部分はまだその機能を果たすことができます。この柔軟性は進化の驚くべき能力であり、生物は自身の環境の変化や損傷に対応することができます。進化は、環境の「無料の贈り物」を利用できるマシンを構築します。単純なシステムを研究することで、科学者は代謝、生理学、遺伝子発現など、進化がさまざまな問題をどのように解決するかを解明することができます。

進化の集合知
進化は、各レベルがその下位レベルの振る舞いを形成するという驚くべきアーキテクチャを作り出しました。下位レベルでの巧妙な適応は、上位レベルが細かい管理を回避することを可能にします。生物のすべての部分は、新奇さや環境の変化に直面しても、役割を果たす能力を持っています。この集合知こそが生物学を強固にするものです。解剖学的な構造の形成から3次元空間の移動まで、進化の戦略は無数の目的に利用されてきました。進化の集合知を通じて生物の適応の無限の可能性を見ることは本当に驚くべきことです。

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