Панчин VS Савватеев. Дебаты: Происхождение и эволюция жизни. Нужен ли науке Творец?

На ютубе были любопытные дебаты между Панчиным и Савватеевым, которые стали мемными и их можно найти на ютубе по запросу "зелёные дебаты".
Там поднималась интересная тема про ландшафт приспособленности.

Если создать многомерное пространство возможных геномов и посмотреть, какие из геномов жизнеспособны, то получится, что ландшафт приспособленности настолько разреженный, что очень сложно отыскать в нём что то жизнеспособное.
Этот постулат Саватеев и использовал для того, что бы доказать невозможность макроэволюции.

Есть небольшие островки, где жизнь возможна и только внутри островка могут происходить изменения (микроэволюция).
То есть, в мирвозрении Саватеева, каждый вид - это отдельный островок и переход между видами невозможен.

Например, есть островок, где меняя, добавляя, удаляя по одной букве, можно изменятся в широких пределах:
СТОЛ - СТОН - СЛОН - КЛОН - КЛАН - КРАН - КОРАН

Но мы не сможем, идя по существующим словам, перейти на другой островок:
РОТ - РОСТ - ПОСТ - ПУСТ - ПУСТО - КУСТО - КУСТЫ

(Я не проверял, может кто то и найдёт дорожку)

Переход небольшими шагами с одного островка на другому невозможен.
Нет тропинки между разными видами, значит нет макроэволюции.

Зафиксируем.

Главная ошибка Саватеева в том, что никто не знает, как реально выглядит ландшафт приспособленности.
Возможно это многомерная паутина, а не островки, но Саватеев выбрал вариант с островками.
На мой взгляд, там могут быть отдельные островки, расположенные на большом расстоянии.
Но вся наблюдаемая Жизнь во всех проявлениях - это и есть один островок.
Если мы возьмём правильно построеное филогенетическое древо всей Жизни, то на нём как раз и виден весь островок и между любыми отдельными листьями можно совершить переход небольшими шагами по ветвям.
То есть, гипотетически, взяв человека и потихоньку меняя геном, получим баобаб.
(человек - LUCA - баобаб)
Каждая переходная форма будет жизнеспособна, надо только учитывать изменения окружающей среды.

После дебатов меня заинтересовал вопрос:
Возможно ли создать другую форму жизни на тех же нуклеотидах и аминокислотах, что и та, которая нас окружает, но что бы было невозможно эволюционным путём получить одну из другой?

Смогли бы мы отличить жизнь с другого островка на ландшафте приспособленности, если бы нам такая попалась?

Когда писал пост, то первую последовательность СЛОВ придумал сам, а вторую решил сгенерировать с помощью Deep Seek.
Кажется я его сломал, пришлось нажимать кнопку "стоп"

Размышляя про ландшафт приспособленности, вспомнил про такую любопытную вещь, как "Эдемский сад" в клеточных автоматах.

Эдемский сад (Garden of Eden) в теории клеточных автоматов — это конфигурация, которая не имеет предшественника. Это означает, что её невозможно получить из какой-либо другой конфигурации путём применения правил автомата. Такая конфигурация может быть только начальной, то есть, она может существовать только в начальный момент времени, и никогда не возникнет в результате эволюции системы.
Наличие Эдемских садов тесно связано с понятием обратимости (reversibility) клеточных автоматов. Если клеточный автомат обратим, то есть, для любой конфигурации можно однозначно определить её предшественника, то у него не может быть Эдемских садов. Это связано с тем, что в обратимых автоматах количество возможных конфигураций на каждом шаге остаётся постоянным, и нет "потерянных" состояний.

Поиск Эдемских садов — это вычислительно сложная задача, так как нужно доказать отсутствие предшественников для данной конфигурации.

На картинке один из первых найденных "эдемских садов" для игры "жизнь" Конвея.

y-Адам и mt-Ева в биологии, Эдемские сады в клеточных автоматах.
Иследователи знают, как привлечь внимание :)

А знаете ли вы, что если взять геномы от разных организмов, например человека и дрожжей, и сравнить между собой произвольные участки, то будет примерно 25% совпадений.
Догадаетесь почему?

Ещё вспомнил про ландшафты.
Ландшафт потерь (loss landscape) — это многомерная поверхность, где значение функции потерь зависит от параметров нейросети (весов). Цель обучения — минимизировать функцию потерь, то есть найти точку, где значение потерь минимально.
Когда нейросети были совсем маленькие, то они часто застревали в локальных оптиумах, не достигая самой низкой точки и с этим эффектом боролись разными способами.
Через несколько лет нейросети значительно выросли.
Я смотрел запись семинара по нейросетям и вопрос про застревание в локальных оптиумах задал один из участников.
Спикер сказал, что с ростом количество параметров проблема почти исчезла. С ростом мерности пространства с большей вероятностью по какой нибудь оси находится выход из локального оптиума.
Если это так, то, возможно нет никаких отдельных островов и ландшафт приспособленности генома больше похож на многомерную паутину и любой её участок может быть достигнут эволюционно.

Вчера у Onigiri вышел ролик про красивости, которые делают в играх с помощью кода. Например про диаграмму Воронова.
Тоже когда то хотел сделать серию роликов про подобные алгоритмы.
Там много простых алгоритмов с красивым результатом.
Опишу алгоритм differential line
Создаём по замкнутой траектории набор точек. Случайно добавляем новые точки между двумя другими. Точки стараются держатся на определённом расстоянии от двух своих соседей и стараются держаться подальше от остальных точек, которые находятся в пределах заданного расстояния от них.

Вот описание от автора:
They want to be close, but not too close, to their two neighbors. At the same time they want to be as far away as possible from all other nodes within a certain distance.

День программиста — профессиональный праздник в РФ, отмечаемый в 256-й день года. Число 256 (2⁸) выбрано потому, что это количество различных значений, которые можно выразить с помощью восьмиразрядного байта.
В невисокосный год данный праздник выпадает на 13 сентября, в високосный — на 12 сентября.

Короче, с праздником всех причастных!

пришëл на лекцию к Упоротому палеонтологу

В сети постоянно возникают споры вокруг понятия "сознание" и значительная доля людей считает, что никто не знает, что это такое.

Если никто не знает, что это такое, то мы не можем говорить о том:
Есть ли сознание у какой нибудь модели нейросети?

У меня нет филосовской жилки и подобные споры, часто кажутся надуманными.
У меня есть своё определение "сознания". Похожие представления стал часто встречать и у других людей. Возможно это связано с тем, что стали чаще спорить на эту тему.

Рассмотрим с позиции эволюции.

1. Некоторые организмы предпочли активный образ жизни и часть клеток специализировались на том, что бы принимать сигналы и отдавать команды мышцам или другим актуаторам.
Теперь можно активно перемещаться, прятатся в тень или следовать по градиенту каких то веществ.
Никакого сознания здесь нет, всё держится на безусловных рефлексах, записанных в геноме.
(как поведение можно записать в геноме - для меня пока загадка)

2. Но со временем появилась возможность запоминать. Это дало огромные преимущества.
Появилась возможность для формирования условных рефлексов, приобретаемых во время жизни.
Это позволило занимать новые пространства. Теперь среда не должна соответствовать поведению, прописанному в геноме, организм сам подстраивает поведение под среду.
Никакого сознания здесь нет.

3. Со временем возможности расширились и организм стал выстраивать в своих нейронах произвольные модели окружающего мира. Это давало огромные преимущества, так как позволило предсказывать, что будет происходить дальше.
Жертва заранее понимала, что будет атаковна хищником и заранее предпринимала необходимые действия.
Хищник заранее понимал, куда с большей вероятностью побежит добыча.
Хищник в своей "модели мира" прокручивал разные сценарии охоты и выбирал самый оптимальный.
Добыча в своей "модели мира" прокручивала разные сценарии ухода от хищника и выбирала самый оптимальный.
Чем более детальную "модель мира" мог создавать организм, чем точнее были результаты его предсказаний, тем больше он имел преимуществ.
Здесь начинает зарождатся сознание.

"Модели мира" не статичны, они постоянно меняется, подстраиваясь под новый опыт.
Каждую секунду происходит предсказывание того, что произойдёт в следующую секунду.
Когда предсказания не сбываются, то, в зависимости от контекста, это может вызывать дискомфорт или удивление. Мозг начнёт править "модель", что бы улучшить предсказательную силу.

Можно создавать большое количество моделей под разные условия.
Кроме физической модели, нужной что бы не упасть с дерева и правильно прикинуть, хватит ли сил перепрыгнуть через яму, появляются "социальные модели".
Нужно уметь точно предсказывать, как на ваши действия отреагируют сородичи.
С кем стоит поделиться, кому подчинится, с кем дружить и против кого.

Нет необходимости всё делать в реальности.
Можно все действия прокрутить в модели и выбрать лучший вариант.
То есть в первый раз создавая какой то инструмент или конструкцию, мы уже создали это внутри своей модели и опробовали разные варианты.
Забираясь на дерево, мы делаем это предварительно в своей голове и уже знаем последовательность действий.
Пока пишу этот пост, я перемещаюсь в голову абстрактоного читателя и пытаюсь прочитать это его глазами.

Рано или поздно в "модели мира" появляется осознание своей тушки, как части мира. Это нужно для правильного взаимодействия с другими и с окружением. Появляется "Я".

То есть сознание - это процесс по созданию и модификации "моделей окружающей мира" позволяющий предсказывать будущее, что даёт преимущество перед другими.

4. Но человек пошёл ещё дальше, он научился оперировать абстрактными понятиями и легко может создавать виртуальные абстрактные миры типа математики, миров Гарри Поттера, мифологии, религии и тому подобное.
Его интересуют не только то, что произойдёт сейчас, но и как построить коммунизм через 10 лет и во что эволюционирует хомо сапиенс через миллион лет.

Я попытался описать своё представление о понятии "сознание".
Ничего мистического в нём нет.
Можете в комментариях разорвать мои представления в клочья :)

- Скажи мне, кто твой друг, и я скажу, кто ты.
- Сейчас мой основной круг общения: Deep Seek, Grok, Gemini..

Нашёл статью в википедии, где описывается примерно то же, что я описал про сознание.
Прогнозирующее кодирование — это теория нейробиологии и когнитивных наук, согласно которой мозг постоянно генерирует прогнозы сенсорных сигналов и обновляет эти прогнозы на основе фактических данных. Эта теория предполагает, что восприятие является результатом постоянного сопоставления прогнозов мозга с реальными сенсорными данными и минимизации ошибок прогнозирования.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Прогнозирующее_кодирование

Вот ещё книжка с подобными представлениями об интеллекте.
Я после прочтения был несогласен с какими то моментами, но уже не помню с чем.
«Об интеллекте» (оригинальное название «On Intelligence») — научно-популярная книга Джеффа Хокинса, написанная в 2004 году, в соавторстве с Сандрой Блейксли. В 2007 книга издана на русском.
В ней автор представляет свою теорию строения мозга, основанную на его знаниях в областях нейробиологии, психологии и кибернетики. Он доказывает, что вся «верхняя» работа мозга базируется на системе «память-предсказание» и системе «паттернов», из которых состоит наш мир, показывая это на примерах. В книге он пытается объяснить, почему попытки создания искусственного интеллекта до сих пор не увенчались успехом, считая, что за этим стоит не техническая, а принципиальная проблема. Кроме того книга поднимает некоторые морально-этические проблемы, а также показывает, что мы сами замедляем процесс познания наших мыслительных процессов, ожидая, что за этим стоит «некий волшебный соус».

Лень было считать самому (фатальная ошибка), задал Deepseek простой вопрос:

Сколько машина со скоростью 60 км/час проедет за 300 милисекунд.

Ответ достаточно забавный. В ответе нейронка противоречит сама себе, пытается определить ошибку, спорит сама с собой.

По её монологу можно предположить, что ответ начинает писаться сразу, как только определяется наиболее вероятное слово в данном контексте. Отсюда возникают такие словосочетания:

"..это абсурдный результат, который противоречит зравому смыслу.."
"..любой, кто водит машину, знает.."
"..но интуиция подсказывает.."
"..финальное осознание.."
"..поддавшись ложной интуиции.."

Считает вроде правильно, скорее всего калькулятор сейчас встроен в нейросети (?), но почему она добавила "сантиметров" к ответу?
Потому что в обучающих данных в подобных задачах чаще встечаются сантиметры, а не метры?
Даже когда я указал на ошибку, она всё равно вначале настаивала на 5 сантиметрах.

Потом до неё стало доходить.
Вроде бы логичным для разработчиков было добавить удаление части своего текста, когда возникает понимание, что размышление пошли не туда. Но этого не делается.
Отсюда возникают такие повороты:
"300 миллисекунд — это НЕ 0.3 секунды? Нет, это именно 0.3 секунды."

В итоге, после долгих мучений, нейросеть пришла к "финальному осознанию".
Или сделала вид.
Здесь урезаная версия ответа, полный диалог выложу в комментах

Читаю статью "Понимание Эволюционных Деревьев"
Там много материала про ошибки восприятия, при рассматривании эволюционных деревьев.
Выписал только некоторые ошибки, которые свойственны и мне.
Ошибка 1
На рисунке "а" показано эволюционное древо антропоидных приматов в том виде, в котором его часто изображают, а именно в виде несбалансированного древа с правой лестницей, на вершине которого находятся люди.
Многие читатели сочтут, что есть основная линия эволюционного прогресса от примитивного предка к человеку, а другие группы являются ответвлениями от этой линии. Но это неверная интерпретация.
Порядок расположения конечных узлов не имеет значения, все внутренние узлы можно повернуть, не нарушая топологию,
Дерево на рисунке "b" столь же достоверно, но нарушает иллюзию, что всё стремится к человеку.

Ошибка 2
При просмотре несбалансированных филогенетических деревьев (рис а), многие люди склонны неверно интерпретировать самую длинную ветвь ( New World Monkey ).
Хотя на самом деле эта ветка является современником всех остальных видов на древе, многим кажется, что этот вид является предком других линий или, по крайней мере, больше похож на общего предка, чем любой другой вид, включенный в древо.
Все конечные узлы (если существуют сейчас), эволюционировали в течение абсолютно одинакового периода времени с момента их отделения от далёкого общего предка (точка Z).

Ошибка 3
Многим кажется, что чем больше промежуточных узлов, тем слабее родство.
То есть на рисунке между гиббоном и орагутаном два узла,
а между гиббоном и шимпанзе четыре узла.
Это не значит, что между гиббоном и орагутаном больше родства,
чем между гиббоном и шимпанзе.
И орагутан и шимпанзе отстоят на одном растоянии от точки W (их общий предок)
А вот как раз орагутан и шимпанзе являются более близкими родствениками,
чем они же по отношению к гиббону.

(https://evolution-outreach.biomedcentral.com/articles/10.1007/s12052-008-0035-x)

Прототип shorts для ютуб.

Есть две концепции:
- Мы живём в симуляции.
- Мир был создан Творцом.

В каждой из них создатель трансендентен.
Он может влиять на мир(симуляцию), играть за персонажа, оставлять пасхалки, но его самого в этом мире(симуляции) нет.

Концепция симуляции свободно обсуждается в академической среде.
Теологическую концепцию в приличном обществе не обсуждают.

Но они (на мой взгляд) полностью эквивалентны.
Всё дело в использовании более научных терминов?

Попалась статья. Я сильно не погружался, вот выжимка:

Исследования в области Искусственной Жизни (создание симуляций, демонстрирующих свойства живых систем, таких как самоорганизация, эволюция и репликация) традиционно полагались на ручной дизайн правил симуляции или метод проб и ошибок. Из-за сложности emergent (возникающих) феноменов очень трудно заранее предсказать, какие правила приведут к интересным, живым структурам.

ASAL впервые успешно применяет фундаментальные модели для автоматизации поиска интересных симуляций ALife. ASAL использует эти модели для оценки "интересности" симуляции с человеческой точки зрения, анализируя видео, которые она генерирует.

ASAL продемонстрировал свою эффективность на широком спектре симуляций:

Boids (Стая): Обнаружение экзотических, ранее невиданных паттернов слёживания (flocking behavior).

Lenia: Обнаружение разнообразных динамических, самоорганизующихся "клеток", похожих на реальные.

Game of Life (Жизнь) и Life-Like CAs: Открытие новых правил клеточного автомата, которые являются более "открытыми" и выразительными, чем классическая "Игра Жизни" Конвея.

Particle Life (Жизнь Частиц) и Neural Cellular Automata (Нейро-Клеточные Автоматы).

Особо важный результат заключается в том, что ASAL смог количественно оценить то, что раньше было чисто качественным феноменом (например, "интересность" или "открытость"), используя представления, выработанные фундаментальными моделями. Эти представления более согласованы с человеческим восприятием, чем традиционные математические метрики сложности.

Статья представляет новую парадигму для исследований в области Искусственной Жизни, в которой вместо ручного поиска правил мира, исследователи могут сфокусироваться на описании явлений, которые они хотят увидеть, а поиск соответствующих правил мира (симуляции) берёт на себя автоматизированная система на базе больших моделей (ASAL). Это обещает значительно ускорить открытия в ALife.

( https://pub.sakana.ai/asal/ )