Появились препринты двух статей, в которых биологическая эволюция связывается с многоуровневым обучением (среди авторов биолог Евгений Кунин и физик Михаил Кацнельсон). Учитывая, что в апреле появился препринт статьи о самообучающейся вселенной (среди авторов физик Ли Смолин), можно сказать, что наблюдается тренд — ученые похоже постепенно приходят к выводу, что в основе мира лежит обучение.
Конечно, обучение, про которое говорят ученые, по сути дела не имеет ничего общего с общепринятым значением слова. Речь идет про машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей. Последнее представляется механическим процессом, в котором что-то само по себе чему-то учится, что создает впечатление о натурализации обучения. Как следствие, у ученых возникает соблазн применить эту концепция для объяснения того, как устроен мир.
Интересно отметить, что Джерри Фодор в свое время отмечал, что теория оперантного научения Б. Ф. Скиннера по структуре идентична теории естественного отбора. Поскольку идея оперантного научения была отброшена, то Фодор делал вывод, что точно также следует поступить с естественным отбором. В рассматриваемых статьях похожим образом говорится о связи естественного отбора и теории машинного обучения. Разница в том, что обучение объявляется более базовой концепций и его предполагается использовать для объяснения естественного отбора.
В первой статье ‘На пути к теории эволюции как многоуровневого обучения‘ идея изложена на качественном уровне. Отмечается неэргодичность биологических процессов — говорится, что в этом случае за основу можно взять спиновые стекла, в которых процессы протекают аналогичным образом. В статье историчность, присущая организмам, сопоставляется с таковой в спиновых стеклах.
Вводятся уровни организации при рассмотрении организмов, а далее на каждом уровне организации находятся блоки обработки информации. Отмечается противоречивость требований на разных уровнях организации — что хорошо для одного уровня организации требует непопулярных решений на другом уровне организации. Это приводит к фрустрации, что опять же сравнивается с аналогичными явлениями в спиновых стеклах.
Далее в статье сформулированы семь основополагающих принципов, которые должны быть положены в основу теории эволюции. Показывается, что эти принципы вполне объясняют известные факты о биологической эволюции. Проводится аналогия с перенормировками в физике конденсированных сред. Предполагается, что соответствующий математический аппарат может быть перенесен на теорию эволюции. Разбирается пример использовании идеологии трехуровневых нейронных сетей при рассмотрении взаимодействия в природе: окружение — фенотипы — генотипы.
Во второй статье ‘Термодинамика эволюции и происхождения жизни‘ математический формализм более проработан; здесь за основу взята статистическая термодинамика. Утверждается, что на феноменологическом уровне формализм статистической термодинамики может быть перенесен на машинное обучение и на биологическую эволюцию. В ансамбле организмов находится аналоги температуры и химического потенциала, а также формулируются первый и второй закон обучения. Затем рассматриваются основные эволюционные события (major transitions in evolution), включая возникновение жизни. Говорится, что в рамах сформулированного формализма эти события можно рассматривать как фазовые переходы.
При чтении статей возникает много вопросов, но следует сказать, что авторы говорят только о первом шаге и о том, что озвученные идеи требуют дальнейшей проработки. Упомяну только главный когнитивный диссонанс, возникший у меня при чтении статей. Приведу рисунок из книги Шона Кэрролла, который показывает типичное отношение физиков к законам физики:
На рисунке показаны два состояния системы (мира) и утверждается, что последующее состояние получается из предыдущего по законам физики. Вопрос в том, как связано обучение с этим процессом. Следует ли нам поменять эту картинку (обучение как дополнительный закон физики) или предполагается, что рассматриваемый процесс обучения совместим с этой картинкой? В статьях я не увидел четкого ответа на этот вопрос. С одной стороны, говорилось, что процессы обучения изначально присутствовали во вселенной (обучение не ограничено живым), с другой, можно было встретить рассуждения про возникаемость.
07.04.22 см. интервью с авторами (спасибо Павлу Гусеву): Евгений Кунин, Михаил Кацнельсон, Виталий Ванчурин.
Информация
Vitaly Vanchurin, Yuri I. Wolf, Mikhail I. Katsnelson, and Eugene V. Koonin. Toward a theory of evolution as multilevel learning. Proceedings of the National Academy of Sciences 119, no. 6 (2022): e2120037119.
Vitaly Vanchurin, Yuri I. Wolf, Eugene V. Koonin, and Mikhail I. Katsnelson. Thermodynamics of evolution and the origin of life. Proceedings of the National Academy of Sciences 119, no. 6 (2022): e2120042119.
Дополнительная информация
Самообучающаяся вселенная: О статье, в которой предполагается, что вселенная самообучается законам физики. Также рассмотрена статья ‘Единая эволюционная теория Дарвина для физических и биологических систем‘.
Эволюция без естественного отбора: В разделе ‘Оперантное научение и естественный отбор‘ описано сравнение по Фодору метода Скиннера и естественного отбора.
Обсуждение
ЖЖ, facebook, facebook Марка Свиткина (он обратил мое внимание на статьи).
15.07.2026 Аналогия на уровне математического формализма
Мой комментарий из обсуждения в Фейсбук.
Кстати, я недавно понял каким образом обучение у Ванчурина оказалось связанной с эволюцией, я как-то более внимательно полистал его статью. Ванчурин ссылается на статью
Guy Sella, Aaron E. Hirsh. The application of statistical physics to evolutionary biology. Proceedings of the National Academy of Sciences 102, no. 27 (2005): 9541-9546.
В ней указывалось формальное сходство математического формализма статистической механики и популяционной генетики. Ванчурин, с другой стороны, увидел сходство с формализмом обучения нейронных сетей. Таким образом Ванчурин предлагает разные словари для похожего математического формализма, а обучение из ИИ связывается с обучением в ходе эволюции.
Вопрос, однако, такой. Что следует из сходства математического формализма? Можно осторожно перенести методы решения, разработанные в одном случае, на другой случай, как это делается в исходной статье. В ней говорится, что есть методы решения математических задач в статистической механике и их можно использовать для решения задач популяционной генетики.
Однако это совершенно разные физические механизмы. Так, в книге ‘Демон Дарвина‘ хорошо сказано, что в популяционной генетике речь идет не о живых организмах, а о метамазаврах — некоторых математических объектах, которые иногда можно использовать для описания динамики популяций. Реальные механизмы в этом случае никак нельзя сравнивать с тем, что происходит в статистической механике.
Точно также, слово обучение ИИ имеет смысл для алгоритма обучения ИИ, но механизм биологической эволюции никак не связан с этим алгоритмом. Это совершенно другой механизм. Поэтому в данном случае есть проблема. В исходной заметке говорится про поиск реальных механизмов, а в разговоре про обучение эволюции эти реальные механизмы игнорируются.