物理学と生物学の違いは何ですか？ゴルフボールとキャノンボールを持って、ピサの塔から落としてください。物理法則により、望む限り正確に軌道を予測することができます。
同じ実験をもう一度行いますが、砲弾を鳩に置き換えてください。
もちろん、生物学的システムは物理法則に逆らうことはありませんが、それらによって予測されるようにも見えません。対照的に、彼らは目標指向です:生き残り、繁殖します。彼らには、彼らの行動を導く目的、または哲学者が伝統的に目的論と呼んできたものがあると言えます。
同様に、物理学は現在、ビッグバンから 10 億分の 1 秒後の宇宙の状態から、現在の様子を予測することを可能にします。しかし、地球上での最初の原始細胞の出現が予想通りに人類につながったとは誰も想像していません。法律は、進化の過程を決定するものではないようです.
進化生物学者のエルンスト・マイヤーは、生物学の目的論と歴史的偶発性は、生物学を科学の中でもユニークなものにしている、と述べた。これらの特徴は両方とも、おそらく生物学の唯一の一般的な指針である進化に由来しています。それは偶然とランダム性に依存しますが、自然淘汰は意図と目的のように見えます.動物が水に引き寄せられるのは、何らかの磁力によるものではなく、生き残るための本能、意図によるものです。脚は、とりわけ、私たちを水に連れて行くという目的を果たします.
Mayr は、これらの特徴が生物学を例外的なものにし、それ自体が法則であると主張した。しかし、非平衡物理学、複雑系科学、情報理論の最近の発展は、その見方に異議を唱えています。
生き物を計算を実行するエージェント、つまり予測不可能な環境に関する情報を収集して保存するエージェントと見なすと、複製、適応、代理店、目的、意味などの能力と考慮事項は、進化の即興からではなく、物理的な必然的な帰結として理解できます。法律。言い換えれば、何かをすること、そして何かをするために進化することの一種の物理学があるようです.生命システムの決定的な特徴であると考えられている意味と意図は、熱力学と統計力学の法則を通じて自然に現れるかもしれません。
昨年 11 月、物理学者、数学者、コンピューター科学者が進化生物学者や分子生物学者と集まり、「複雑なシステム」の科学のメッカであるニューメキシコ州のサンタフェ研究所のワークショップで、これらのアイデアについて話し、時には議論しました。彼らは尋ねました:生物学はどのくらい特別なのか (またはそうでないのか)?
コンセンサスが得られなかったのは驚くべきことではありません。しかし、非常に明確に浮かび上がったメッセージの 1 つは、もし生物学的目的論と代理店の背後にある種の物理学があるとすれば、それは基礎物理学自体の中心に組み込まれているように見える同じ概念、つまり情報と関係があるということでした.
無秩序と悪魔
熱力学の法則に情報と意図を持ち込もうとする最初の試みは、統計力学がスコットランドの科学者ジェームズ・クラーク・マクスウェルによって発明された 19 世紀半ばに行われました。マクスウェルは、これら 2 つの要素を導入することで、熱力学では不可能と宣言されていたことが可能になることを示しました。
マクスウェルは、ガスの特性 (圧力、体積、温度) の間の予測可能で信頼できる数学的関係が、熱エネルギーで必死に揺れる無数の分子のランダムで未知の動きからどのように導出できるかをすでに示していました。言い換えれば、熱力学 — 圧力や温度などの大規模な物質の特性を統合した熱流の新しい科学 — は、分子と原子の微視的スケールでの統計力学の結果でした。
熱力学によれば、宇宙のエネルギー資源から有用な仕事を抽出する能力は常に減少しています。エネルギーのポケットは減少し、熱の集中は緩和されています。すべての物理的プロセスでは、分子のランダムな動きの中で失われる無駄な熱として、必然的に一部のエネルギーが消費されます。このランダム性は、エントロピーと呼ばれる熱力学的量 (無秩序の尺度) と同等であり、常に増加しています。それが熱力学第二法則です。最終的には、宇宙全体が均一で退屈なごちゃまぜに縮小されます:エントロピーが最大化され、意味のあることは二度と起こらない平衡状態です.
私たちは本当にその悲惨な運命に運命づけられていますか?マクスウェルはそれを信じたがらず、1867 年に第 2 法則の「穴をあける」ことに着手しました。彼の目的は、ランダムに揺れる分子の無秩序な箱から始めて、速い分子を遅い分子から分離し、その過程でエントロピーを減らすことでした.
箱の中の個々の分子を見ることができる小さな生き物を想像してみてください。悪魔は箱を 2 つのコンパートメントに分け、それらの間の壁に引き戸があります。特にエネルギーの高い分子が右側のコンパートメントからドアに近づいてくるのを見るたびに、彼はドアを開けて通過させます。そして、ゆっくりとした「冷たい」分子が左側から近づくたびに、彼もそれを通過させます.最終的に、彼は右側に冷たいガス、左側に熱いガスのコンパートメントを持ちます:仕事をするために利用できる蓄熱器です.
これが可能な理由は 2 つあります。まず、悪魔は私たちよりも多くの情報を持っています。統計的な平均だけでなく、すべての分子を個別に見ることができます。そして第二に、それには意図があります。暑いものと寒いものを分離する計画です。その知識を意図的に利用することで、熱力学の法則に逆らうことができます。
少なくとも、そう見えた。マクスウェルの悪魔が実際には第 2 法則を打ち破り、致命的な普遍的平衡への容赦ない滑りを回避できない理由を理解するのに 100 年かかりました。その理由は、熱力学と情報処理、つまり計算との間に深いつながりがあることを示しています。ドイツ系アメリカ人の物理学者ロルフ・ランダウアーは、悪魔が情報を収集し、エネルギー消費なしで (摩擦のない) ドアを動かすことができたとしても、最終的にはペナルティを支払わなければならないことを示しました。すべての分子運動の無制限の記憶を持つことはできないため、エネルギーを収集し続ける前に、時々記憶を消去する必要があります。この情報消去行為には避けられない代償があります。エネルギーを消費するため、エントロピーが増加します。悪魔の気の利いた手仕事によってもたらされる第 2 法則に対するすべての利益は、「ランダウアーの限界」、つまり情報消去 (またはより一般的には、情報をある形式から別の形式に変換すること) の有限のコストによって相殺されます。
生きている生物はマクスウェルの悪魔のように見えます。反応する化学物質で満たされたビーカーは、最終的にそのエネルギーを消費し、退屈な停滞と平衡状態に陥りますが、生物系は、約 35 億年前の生命の起源以来、生命のない平衡状態を集合的に回避してきました。彼らは、この非平衡状態を維持するために周囲からエネルギーを収集し、それを「意図」して行います。単純なバクテリアでさえ、熱源と栄養源に向かって「目的」を持って移動します。 1944 年の著書 What is Life? で 、物理学者のアーウィン・シュレーディンガーは、生物は「負のエントロピー」を食べていると言ってこれを表現しました.
Schrödinger 氏によると、彼らは情報を取得して保存することでそれを実現しています。その情報の一部は遺伝子にエンコードされ、世代から世代へと受け継がれます。これは、負のエントロピーを取得するための一連の指示です。シュレディンガーは、情報がどこに保存されているか、どのようにエンコードされているかを知りませんでしたが、それが「非周期結晶」と呼ばれるものに書き込まれているという彼の直感は、物理学者として訓練を受けたフランシス・クリックと、1953 年にジェームズ・ワトソンに影響を与えました。遺伝情報が DNA 分子の分子構造にどのようにエンコードされるかを明らかにします。
したがって、ゲノムは少なくとも部分的には、遠い過去にさかのぼる生物の祖先が地球上で生き残ることを可能にした有用な知識の記録です。最近のワークショップを招集したサンタフェ研究所の数学者で物理学者のデビッド・ウォルパートと彼の同僚であるアルテミー・コルチンスキーによると、重要なポイントは、よく適応した生物はその環境と相関しているということです。その方向に食物源があるときに細菌が確実に左または右に向かって泳ぐ場合、ランダムな方向に泳いで偶然に食物を見つけるだけのバクテリアよりも、より適切に適応し、より繁栄します.生物の状態とその環境の状態との間の相関関係は、それらが共通の情報を共有していることを意味します。ウォルパートとコルチンスキーは、この情報こそが生物が平衡状態から抜け出すのに役立つと述べています。マクスウェルの悪魔のように、周囲の変動から仕事を引き出すように行動を調整できるからです。この情報を取得しなければ、有機体は徐々に平衡状態に戻り、死んでしまいます。
このように考えると、人生は、意味のある情報の保存と使用を最適化することを目的とした計算と見なすことができます。そして、人生はそれが非常に得意であることが判明しました。マクスウェルの悪魔の難問に対するランダウアーの解決策は、有限メモリ計算に必要なエネルギー量の絶対的な下限を設定しました。つまり、忘却のエネルギーコストです。今日の最高のコンピューターは、それよりもはるかにエネルギーを浪費しており、通常は 100 万倍以上のエネルギーを消費および消費しています。しかし、Wolpert 氏によると、「細胞が行う計算全体の熱力学的効率の非常に保守的な見積もりは、Landauer 限界の 10 倍程度しかないということです。」
その意味するところは、「自然淘汰は、計算の熱力学的コストを最小限に抑えることに大きく関わってきたということです。セルが実行しなければならない計算の総量を削減するために、できる限りのことを行います。」言い換えれば、生物学（おそらく私たち自身を除く）は、生存の問題を考えすぎないように細心の注意を払っているようです.人の人生を計算することのコストと利益の問題は、これまで生物学ではほとんど見落とされてきたと彼は言いました.
無生物ダーウィニズム
したがって、生物は、情報を使用してエネルギーを収集し、平衡を回避することにより、環境に順応するエンティティと見なすことができます。確かに、それは少し一口です。しかし、多くの生物学者と同様に、Mayr が生物学的意図と目的が依存していると仮定した遺伝子と進化については何も述べていないことに注意してください。
この写真はどこまで私たちを連れて行くことができますか？自然淘汰によって研ぎ澄まされた遺伝子は、間違いなく生物学の中心です。しかし、自然淘汰による進化自体が、純粋に物理的な宇宙に存在する機能と明らかな目的に対するより一般的な命令の特定のケースにすぎないのでしょうか?そのように見え始めています.
適応は長い間、ダーウィンの進化の特徴と見なされてきました。しかし、マサチューセッツ工科大学の Jeremy England は、環境への適応は複雑な非生物系でも起こり得ると主張しています.
ここでの適応は、生存のために十分に装備された生物の通常のダーウィンの絵よりも具体的な意味を持っています.ダーウィンの見解の難しさの 1 つは、よく適応した生物を振り返る以外に定義する方法がないことです。 「最も適した」ものは、生存と複製においてより優れていることが判明したものですが、適合性が何を伴うかを予測することはできません.クジラとプランクトンは海洋生物によく適応していますが、お互いに明らかな関係はほとんどありません.
英国の「適応」の定義は、シュレディンガーの定義に近く、マクスウェルの定義に近いものです。よく適応したエンティティは、予測不可能で変動する環境からエネルギーを効率的に吸収できます。それは、甲板の変動に順応するのが得意なため、他の人が倒れている間、ピッチング船に足を踏み入れている人のようなものです。イングランドと彼の同僚は、非平衡環境で統計力学の概念と方法を使用して、これらの適切に適応したシステムは、環境のエネルギーを吸収および消散し、その過程でエントロピーを生成するものであると主張しています.
複雑なシステムは、これらの適切に適応した状態に驚くほど簡単に落ち着く傾向がある、とイングランドは述べています。
このプロセスには、形質の複製、突然変異、および継承のダーウィンのメカニズムを通じて、環境への段階的な順応を伴うものは何もありません。複製は一切ありません。 「これについて興味深いのは、私たちが目にするいくつかの適応した外見の構造の起源を物理的に説明するとき、通常の生物学的意味で必ずしも親がいた必要がないということです」とイングランドは言いました。 . 「自己複製がなく、ダーウィンの論理が破綻する興味深いケースであっても、熱力学を使用して進化的適応を説明できます」—問題のシステムが複雑で、用途が広く、環境の変動に十分に対応できるほど敏感である限り.
しかし、物理的な適応とダーウィンの適応の間に矛盾はありません。実際、後者は前者の特殊なケースと見なすことができます。複製が存在する場合、自然淘汰は、システムが環境から仕事を吸収する能力 (シュレーディンガーの負のエントロピー) を獲得する経路になります。実際、自己複製は複雑なシステムを安定させるための特に優れたメカニズムであり、生物学がこれを利用していることは驚くことではありません。しかし、複製が通常起こらない非生物の世界では、適切に適応された散逸構造は、風に吹かれた砂のランダムなダンスから結晶化する砂の波紋や砂丘のように、高度に組織化されたものになる傾向があります.このように見ると、ダーウィンの進化論は、非平衡システムを支配するより一般的な物理原理の特定の例と見なすことができます。
予測マシン
変動する環境に適応する複雑な構造のこの図から、これらの構造がどのように情報を保存するかについて推測することもできます。要するに、そのような構造物が生きているかどうかにかかわらず、利用可能なエネルギーを効率的に使用することを余儀なくされている限り、それらは「予測機械」になる可能性があります.
生物学的システムが環境からの駆動信号に反応して状態を変化させることは、ほぼ生命の決定的な特徴です。何かが起こります。あなたが応答します。植物は光に向かって成長します。それらは病原体に反応して毒素を産生します。これらの環境信号は通常予測不可能ですが、生物系は経験から学習し、環境に関する情報を蓄積し、それを使用して将来の行動を導きます。 (この図の遺伝子は、基本的で汎用的な必需品を提供するだけです。)
ただし、予測はオプションではありません。ハワイ大学の Susanne Still と、元カリフォルニア州ローレンス・バークレー国立研究所の Gavin Crooks とその同僚の研究によると、未来を予測することは、ランダムで変動する環境におけるエネルギー効率の高いシステムにとって不可欠であると思われます。
スティルと同僚は、未来を予測する価値のない過去に関する情報を保存するには、熱力学的コストがかかることを示しています。効率を最大限に高めるには、システムは選択的でなければなりません。起こったことをすべて無差別に記憶すると、大きなエネルギーコストが発生します。一方、環境に関する情報をまったく保存しない場合、予期せぬ事態に対処するために常に苦労することになります。 「熱力学的に最適なマシンは、懐かしさを最小限に抑えることで、記憶と予測のバランスを取る必要があります。つまり、過去についての役に立たない情報です」と、共著者の David Sivak 氏は述べています。要するに、意味のある情報、つまり将来の生存に役立つ可能性のある情報をうまく収集できるようになる必要があります。
自然淘汰は、エネルギーを効率的に使用する生物に有利に働くと考えるでしょう。しかし、細胞内のポンプやモーターのような個々の生体分子デバイスでさえ、重要な方法で過去から学び、未来を予測する必要があります。驚くべき効率を得るために、これらのデバイスは「これまでに遭遇した世界の簡潔な表現を暗黙のうちに構築し、これから何が起こるかを予測できるようにする」必要があるとスティル氏は述べています。
死の熱力学
生物系のこれらの基本的な情報処理機能の一部が、進化や複製がない場合、非平衡熱力学によってすでに促進されている場合でも、より複雑な特性 - たとえば、ツールの使用、または社会的協力 - は、進化。
まあ、当てにしないでください。これらの行動は、霊長類や鳥類を含む高度に進化した進化のニッチの独占的な領域であると一般に考えられており、相互作用する粒子のシステムからなる単純なモデルで模倣することができます。秘訣は、システムが制約によって導かれることです。システムは、特定の時間内に生成するエントロピーの量を最大化する方法で動作します (この場合、粒子がたどる可能性のあるさまざまなパスに関して定義されます)。
エントロピー最大化は、非平衡系の特徴であると長い間考えられてきました。しかし、このモデルのシステムは、将来に及ぶ固定された時間枠でエントロピーを最大化できるという規則に従います。つまり先見の明があります。実際、モデルは粒子がたどる可能性のあるすべてのパスを調べ、最大のエントロピーを生成するパスを採用するように強制します。大雑把に言えば、これは、粒子がその後どのように移動するかについて、最も多くのオプションを開いておくパスである傾向があります.
粒子のシステムは、将来の行動の自由を維持したいという一種の衝動を経験しており、この衝動がいつでもその行動を導くと言うかもしれません.このモデルを開発した研究者 — ハーバード大学の Alexander Wissner-Gross とマサチューセッツ工科大学の数学者 Cameron Freer — は、これを「因果的エントロピー力」と呼んでいます。特定の設定で動き回る円盤状の粒子の構成のコンピューター シミュレーションでは、この力は知性を不気味に示唆する結果を生み出します。
あるケースでは、大きな円盤が小さな円盤を「使用」して、細いチューブから 2 番目の小さな円盤を取り出すことができました。このプロセスは、ツールを使用するように見えました。ディスクを解放すると、システムのエントロピーが増加しました。別の例では、別々のコンパートメントにある 2 つの円盤が動作を同期させて、より大きな円盤を引き下げて相互作用できるようにし、社会的協力のように見せました。
もちろん、これらの単純な相互作用エージェントは、未来を垣間見ることができます。人生は、原則としてそうではありません。では、これは生物学にどの程度関連するのでしょうか?それは明らかではありませんが、Wissner-Gross 氏は現在、「因果エントロピー力の実用的で生物学的にもっともらしいメカニズム」を確立するために取り組んでいると述べています。それまでの間、彼はこのアプローチが人工知能への近道を提供する実用的なスピンオフをもたらす可能性があると考えています。 「それを達成するためのより速い方法は、特定の計算や予測技術から前進するのではなく、最初にそのような行動を発見し、次に物理的な原則と制約から逆算することであると予測しています」と彼は言いました.言い換えれば、まず自分がやりたいことをするシステムを見つけて、次にそれがどのように行われるかを理解する.
加齢も、従来は進化によって決定される形質と見なされてきました。生物には、繁殖の機会を生み出す寿命があり、両親があまりにも長く留まり、資源をめぐって競争することによって子孫の生存の可能性を阻害することはありません。それは確かに話の一部であるように思われますが、ドイツのブレーメンにあるジェイコブス大学の物理学者であるヒルデガルト・マイヤー・オルトマンズは、最終的に老化は生物学的なプロセスではなく、情報の熱力学によって支配される物理的なプロセスであると考えています.
それは確かに、単に物がすり減ったという問題ではありません。 Meyer-Ortmanns 氏は次のように述べています。しかし、この更新プロセスは完璧ではありません。情報コピーの熱力学は、精度とエネルギーの間にトレードオフがなければならないことを示しています。生物のエネルギー供給には限りがあるため、エラーは必然的に時間の経過とともに蓄積されます。生物は、これらのエラーを修復するために、ますます大量のエネルギーを費やさなければなりません。更新プロセスにより、最終的には欠陥が多すぎて適切に機能しないコピーが生成されます。死が続きます。
経験的証拠はそれを裏付けているようです。培養されたヒト細胞は、複製を停止して老化するまでに 40 ～ 60 回 (Hayflick 限界と呼ばれる) しか複製できないようであることが長い間知られていました。また、人間の寿命に関する最近の観察結果は、人間が 100 歳をはるかに超えて生き残ることができない根本的な理由がある可能性を示唆しています。
エネルギー効率が高く、組織化された予測システムが変動する非平衡環境に出現するというこの明らかな衝動には当然の帰結があります。私たち自身がそのようなシステムであり、すべての祖先が最初の原始細胞に戻っているのと同じです。そして、非平衡熱力学は、これがまさにそのような状況下で物質が行うことであることを私たちに伝えているようです.言い換えれば、初期の地球のような惑星に生命が出現し、太陽光や火山活動などのエネルギー源が吹き込まれ、物事が均衡を崩し続けることは、多くの科学者が想定していたように、非常にありそうもない出来事ではないように見え始めています。事実上不可避。 2006年、サンタフェ研究所のエリック・スミスと故ハロルド・モロウィッツは、非平衡システムの熱力学により、生の化学成分が元の化学成分である場合よりも、平衡から遠く離れたプレバイオティック地球上で、組織化された複雑なシステムが出現する可能性がはるかに高くなると主張しました。 「暖かい小さな池」(チャールズ・ダーウィンが言ったように) に座って、優しくシチューを煮ているだけです。
その議論が最初になされてから 10 年間で、研究者は分析に詳細と洞察を加えてきました。 Ernst Mayr が生物学に不可欠であると考えた性質、つまり意味と意図は、統計と熱力学の自然な結果として現れるかもしれません。そして、これらの一般的な特性は、生命のようなものに自然につながる可能性があります.
同時に、天文学者は、私たちの銀河系の他の星を周回しているいくつかの推定では、数十億に及ぶ世界がいくつあるかを私たちに示しました.多くは平衡にはほど遠いもので、少なくともいくつかは地球に似ています。そして、同じルールがそこにも確実に適用されています.
