컴퓨터 과학자들은 그 종류에 대한 첫 번째 연구에서, 컴퓨터 과학자들은 50 년 전에 게임 이론에서 발견 된 알고리즘이 게임 이론에서 널리 사용되는 알고리즘이 유기체 집단 내에서 유전자의 분포를 설명하는 데 사용되는 방정식과 수학적으로 동일하다고보고했다. 연구자들은 놀랍게도 단순하고 강력한 알고리즘을 사용하여 자연 선택의 작동 방식과 인구가 유전 적 다양성을 유지하는 방법을 더 잘 이해하기 위해 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
개별 플레이어,이 경우 유전자가 가장 적합한 인구를 창출하는 전략을 찾으려고 노력하는 반복 게임으로 진화를 보면 연구자들은 진화가 다양성과 체력을 모두 중요하게 생각한다는 것을 발견했습니다.
일부 생물 학자들은 이번 발견이 너무 새롭고 이론적 이기에는 사용하기에는 이론적이라고 말합니다. 연구원들은 아직 살아있는 유기체에서 아이디어를 테스트하는 방법을 모릅니다. 다른 사람들은 월요일에 국립 과학 아카데미 아카데미의 절차에 대한 온라인 버전에 발표 된 놀라운 연결은 과학자들이 자연 선택의 당황스러운 특징을 이해하는 데 도움이 될 수 있다고 말합니다. 실제로, 지구상의 삶의 menagerie에 의해 입증 된 바와 같이, 유전 적 다양성은 지배한다.
이 연구에 관여하지 않은 Yale University의 진화 생물 학자 Stephen Stearns는“선택을 보는 매우 다른 방법입니다. "나는 항상 흥미로운 문제를 바라 보는 근본적으로 다른 방법을 찾습니다."
선형 프로그래밍, 제로섬 게임 및 다른 정교한 컴퓨터 과학 문제의 문제를 해결하는 데 사용 된 알고리즘은 일련의 결정을 내릴 때 에이전트가 가능한 전략을 어떻게 평가 해야하는지 결정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 저축을 투자하는 방법에 대한 조언을 제공하는 10 명의 재무 전문가가 있다고 상상해보십시오. 매일 당신은 그들 중 하나를 따라야합니다. 투자 기간이 시작될 때 각 전문가가 얼마나 잘 수행하는지에 대해서는 아무것도 모릅니다. 그러나 매일 곱셈 웨이트 업데이트 알고리즘은 호출 된 바와 같이, 최상의 조언을 제공 한 전문가를 선택할 확률을 높이고 제대로 수행하지 않은 사람들을 위해 그것을 줄일 확률을 높이도록 지시합니다.
.버클리 캘리포니아 대학의 컴퓨터 과학자 인 Christos Papadimitriou는“연말에 매일, 처음부터 최고의 전문가를 따랐을 때 마찬가지로 거의 할 것입니다. "마치 처음에는 전지심이었던 것처럼, 최고의 전문가를 불러 일으키고 매일 조언을 따릅니다."
.Papadimitriou와 그의 공동 작업자들은성에 대한 수학적 설명을 검색 할 때 게임 이론과 진화 사이의 연결을 겪었으며, 이는 각 부모의 염색체를 혼합하여 새로운 유전 적 다양성을 유발합니다. 그들은 거의 1 세기 전에 처음 개발 된 인구 유전학에서 일반적으로 사용되는 방정식으로 작업하여 특정 유전자 변이의 빈도가 각 세대마다 어떻게 변하는지를 설명했습니다. 예를 들어, 현재 기후에서 번성하는 식물은 지구 온난화가 조건을 변경함에 따라 줄어들 수 있습니다.
버클리의 컴퓨터 과학자 인 Umesh Vazirani에게 방정식을 보여 주었을 때, 그는 반복적 인 조정 게임과 유사한 것을 발견했습니다. 이는 게임 이론의 시나리오가 상호 유익한 옵션을 선택하는 플레이어에 의존합니다. 예를 들어, 두 명의 죄수가 서로를 켜고 싶은 상황을 고려하십시오. 한 사람이 말하면 둘 다 잃습니다. 아무 말도하지 않으면 둘 다 승리합니다. 죄수 모두 다른 사람이 무엇을할지 알지 못합니다. (이 시나리오는 잘 알려진 죄수의 딜레마와 다릅니다.)
진화 렌즈를 통해 알고리즘을 보면 유전자는 플레이어이며, 각 유전자는 유전자 변이 또는 대립 유전자 형태로 여러 가지 다른 전략을 가지고 있습니다. 유전자의 하나의 변형은 식물이 더 따뜻한 온도 나 건조한 토양을 견딜 수있게 만들 수 있습니다. 게임은 반복해서 재생됩니다. 각 라운드가 끝나면 유전자 또는 플레이어는 현재의 유전자 환경에서 각 대립 유전자가 얼마나 잘 수행되는지 평가 한 다음 좋은 성과의 무게를 높이고 불쌍한 성과의 무게를 축소합니다.
연구원들은 이번 연구 결과가 진화에서 성의 역할을 조사하는 새로운 방법을 제공 할 것이라고 말했다. 예를 들어, Papadimitriou는 그 역할의 일부가 곱셈 가중치 업데이트 알고리즘을 수행하는 것이라고 생각하지만 아직 수학적으로 입증되지는 않았지만
.진화를위한 게임 이론의 전통적인 적용은 진화 과정이 개인의 행동을 어떻게 형성하는지 조사합니다. 그들은 또한 이타주의와 다른 속성의 진화를 연구하는 데 사용되었습니다. “그러나 여기서 우리는 완전히 다른 것에 대해 이야기하고 있습니다. 새로운 연구는 개별 유기체보다는 유전자와 행동 대신 집단의 유전자 구성에 중점을 둡니다.
이 접근법은 인구 생물학에서 오랜 미스터리를 밝힐 수 있습니다. Vazirani와 그의 협력자들은 다양한 포트폴리오를 유지하는 것이 가장 좋은 금융 세계와 마찬가지로 알고리즘은 알고리즘이 체력과 다양성을 모두 중요하게 생각한다는 것을 발견했습니다. 당신은 모든 돈을 치솟는 주식에 넣고 싶은 유혹을받을 수 있습니다. 그러나 상황이 바뀌고 주식이 탱크로 시작되면보다 균형 잡힌 선택에 투자하는 것이 좋습니다. 마찬가지로, 유기체의 유전자는 특정 환경 조건에 완벽하게 조정될 수 있지만, 그러한 조건이 변하면 유 전적으로 다양한 인구가 생존 할 가능성이 높습니다. Papadimitriou는“진화는 물론 성능에 관심이 있습니다. "그러나 그것은 또한 베팅을 헤지하는 데 관심이 있으며, 누가 다음에 올 것이 무엇인지 알고 있기 때문에 많은 유전 적 다양성을 유지하는 데 관심이 있습니다."
.진화론 생물 학자들은 실제로, 유 전적으로 다양한 인구가 변화하는 환경에 더 잘 반응 할 수 있기 때문에 균질 한 인구보다 더 탄력적이라는 것을 알고 있습니다. 그러나 그들은 그러한 다양성이 어떻게 유지되는지 설명하기 위해 고군분투했습니다. 단기적으로, 인구의 가장 적합한 구성원이 확산 될 때 다양성이 감소 할 것으로 예상하여 약하고 유 전적으로 다른 구성원을 두드렸다. 장기적인 필요는 단기 압력을 어떻게 극복해야합니까?
이 연구 결과는 이런 일이 어떻게 발생할 수 있는지에 대한“투기 제안”을 제공하지만, 저자들은 특정 메커니즘을 제안하지는 않지만, 연구에 관여하지 않은 오스트리아 과학 기술 연구소의 생물 학자 인 Nick Barton은 말했다. "나는 그것이 우리가 인생을 처음 시작했을 때 지구에서 볼 수있는 다양성을 달성 할 수있는 알고리즘을 제공한다고 생각하지 않습니다."
Stearns와 분야의 다른 사람들은 그 결과가 진화에 대한 우리의 이해에 어떤 영향을 미치는지 평가하기에는 너무 이르다고 말합니다. 이 연구에 참여하지 않은 미시간 주립 대학의 물리학 자이자 계산 생물 학자 인 크리스 아 다미 (Chris Adami)는“다른 분야 간의 연결이 흥미롭지 만“실제로 생물학적 진화를 이해하는 데 도움이되지는 않는다”고 말했다. "그러한 관계가 컴퓨터 과학이나 생물학에서 새로운 것을 말할 수 없다면 그것은 단지 관찰 일뿐입니다."
진화 생물 학자들은 종종 외부인의 수학적 통찰에 회의적입니다. 수학자와 컴퓨터 과학자들은 정기적으로 해당 분야에 출판되지만 생물 학자들은 자신의 기여가 얼마나 많은 기여를했는지에 대해 동의하지 않습니다. Stearns는“종이가 어떻게 진행되는지 알아내는 데 약간의 시간이 걸릴 것이라고 생각합니다. "이로 인해 새로운 데이터가 수집되지 않으면 그다지 중요하지 않습니다." 그 결과가 단기적으로 관련이 없더라도 장기적으로 중요한 것으로 판명 될 수 있습니다. Stearns는 때때로 올바른 기술이나 접근 방식이 새로운 이론을 테스트하는 데 수십 년이 걸릴 수 있다고 말했다.
연구의 방정식은 실제 세계에 적용 가능성을 제한 할 수있는 특정 가정에 기초합니다. 예를 들어, 방정식은 새로운 대립 유전자 또는 전략을 게임에 소개하는 돌연변이를 설명하지 않습니다. (이 요소를 추가하면 수학을 훨씬 더 복잡하게 만듭니다.) 어떤 사람들은이 단순화가 심각한 단점이라고 말하는 반면, 다른 사람들은 기존의 변형이 가장 큰 영향을 미칠 때 단기적으로는 그렇게 중요하지 않다고 주장합니다. "가정에서 멀어지면 어떻게됩니까?" 오스트리아의 콘래드 로렌츠 연구소 (Konrad Lorenz Institute)의 선임 연구원 인 리 알텐 버그 (Lee Altenberg)는 말했다. “그들은지도에서 단일 지점을 고정했습니다. 그러나 그것이 의미하는지 여부를 알기 위해서는 그 시점에서 출발해야합니다.”
분석의 한 가지 결과는 생물 학자들을 퍼즐로 만들 가능성이 높습니다. 진화의 표준 견해에 따르면, 과거에 한 세대가 더 많을수록 현재에 미치는 영향이 줄어 듭니다. 1,000 년 전의 조상은 아마도 조부모보다 체력에 미치는 영향이 적었을 것입니다. 그러나 버클리 팀의 통찰력이 유지되면“모든 세대가 다음 세대에서 일어나는 일에 동등하게 기여한다는 것을 보여줍니다.”라고 Stearns는 말했습니다. "이것은 정기적 인 진화의 관점에서 흥미롭고 격렬한 주장입니다." Papadimitriou는 그의 팀도 그 결과에 당황했다고 말했다. "이것은 희망적으로 연구자들이 다시 생각하고 재 방문하고 해석하게 할 수있는 것"이라고 그는 말했다.
Barton은“실제와 관련하여 이러한 정리를 실제로 테스트 할 수는 없습니다. "그들은 진화를 이해하는 방법에 대한 직관을 얻기위한 도구입니다."
